Zadania projektowe - Technologie 5G

T5G_3 Warstwa fizyczna, Pasma częstotliwości.

Realizacja tego zadania umożliwi studentowi zdobyć kompleksową wiedzę na temat fundamentalnych różnic w propagacji fal radiowych między niskimi pasmami częstotliwości FR1 (Sub-6 GHz) a wysokimi pasmami milimetrowymi FR2 (mmWave) w technologii 5G NR. Student nauczy się analizować budżet łącza radiowego oraz oszacowywać zasięg i pojemność stacji bazowych w różnych warunkach środowiskowych. Pozwoli to zrozumieć kompromisy między zasięgiem a przepustowością, które są kluczowe przy projektowaniu sieci radiowej w obszarach miejskich i podmiejskich. Dodatkowo student zdobędzie umiejętności praktyczne w zakresie doboru odpowiednich pasm częstotliwości do konkretnych zastosowań sieciowych. Zadanie rozwija również kompetencje w analizie wpływu tłumienia sygnału przez czynniki atmosferyczne i materiały budowlane na jakość transmisji w paśmie mmWave.

Operator sieci komórkowej planuje kompleksowe wdrożenie infrastruktury 5G w dużym europejskim mieście, obejmujące zarówno gęsto zabudowane centrum historyczne z wąskimi uliczkami, jak i rozległe obszary podmiejskie (osiedla domów jednorodzinnych) oraz strefy przemysłowe. Wyzwanie polega na tym, że centrum wymaga gigantycznej przepustowości dla tysięcy użytkowników jednocześnie, podczas gdy peryferia potrzebują przede wszystkim szerokiego zasięgu przy ograniczonym budżecie na liczbę stacji bazowych (gNodeB). Student musi wystąpić w roli architekta sieci radiowej (RAN) i uzasadnić precyzyjny dobór pasm FR1 (3.5 GHz) oraz FR2 (26 GHz) dla każdej z tych lokalizacji. Należy przeanalizować krytyczne parametry, takie jak tłumienie sygnału przez materiały budowlane (szkło, beton), wpływ zjawiska "blockage" przez przechodniów oraz wpływ opadów atmosferycznych na stabilność pasma mmWave. Celem jest stworzenie strategii "Multi-layer", która zagwarantuje ciągłość usług (Handover) przy przemieszczaniu się użytkownika między strefami.

• Szczegółowa definicja podziału widma 5G na zakresy Frequency Range 1 (Sub-7 GHz) oraz Frequency Range 2 (mmWave).
• Analiza propagacji fali radiowej: obliczenie budżetu łącza (Link Budget) dla pasma 3.5 GHz oraz 26 GHz w warunkach miejskich.
• Opis wpływu tłumienia gazowego i deszczu na zasięg pasma FR2 – dlaczego 26 GHz nazywamy pasmem "krótkiego zasięgu"?
• Charakterystyka szerokości kanałów w 5G NR: od 5 MHz (FR1) do 400 MHz (FR2) i ich wpływ na maksymalną przepływność.
• Analiza typów modulacji: przedstawienie różnic w zastosowaniu 256-QAM w obu pasmach i wymagany odstęp sygnału od szumu (SNR).
• Opis zjawiska "Dual Connectivity" (EN-DC) – jak terminal może korzystać z pasma 4G/FR1 jako warstwy kontrolnej dla FR2.
• Zestawienie parametrów opóźnień (Latency): jak szerokość pasma w FR2 skraca czas trwania szczeliny czasowej (Slot).
• Analiza zjawiska odbicia i dyfrakcji: dlaczego fale milimetrowe zachowują się bardziej jak światło niż fale radiowe?
• Wymagania dla urządzeń końcowych (UE): opis budowy modułów antenowych wymaganych do obsługi Beamformingu w pasmie FR2.
• Opracowanie tabeli porównawczej: zasięg, pojemność, wady i zalety dla pasm 700 MHz, 3.5 GHz oraz 26 GHz.
• Opis wyzwań dla operatora: koszty infrastruktury Small Cells vs. Macro Cells w kontekście gęstości masztów FR2.
• Przedstawienie rekomendacji końcowej: które pasmo jest optymalne dla usług eMBB, a które dla pokrycia ogólnokrajowego.

T5G_2 Architektura 5G, T5G_4 Programowalność sieci.

Celem projektu jest szczegółowy opis architektury rdzenia sieci 5G opartego na usługach (SBA - Service-Based Architecture) i jej znaczenia dla bezpieczeństwa sieci 5GC. Zakres pracy obejmuje analizę izolacji funkcji sieciowych (NF), mechanizmów komunikacji między nimi oraz protokołów zapewniających bezpieczną wymianę danych w rozproszonym środowisku mikrousług. Szczególną uwagę poświęcono uwierzytelnianiu między funkcjami, ochronie przed atakami wewnętrznymi oraz roli konteneryzacji w zapewnianiu elastyczności i bezpieczeństwa infrastruktury.

W przeciwieństwie do monolitycznych i zamkniętych rozwiązań spotykanych w 4G EPC, rdzeń sieci 5G (5GC) został zaprojektowany jako architektura oparta na mikro-usługach (Cloud-Native). Każda funkcja sieciowa (NF) działa niezależnie i komunikuje się przez ustandaryzowane interfejsy (Service-Based Interfaces). Taka otwartość rodzi jednak nowe zagrożenia. Student musi przeanalizować, jak w takim rozproszonym środowisku zapewnić, że tylko uprawnione funkcje (np. AMF) mogą zlecać zadania innym funkcjom (np. SMF). Należy rozważyć scenariusz, w którym jedna z funkcji zostaje przejęta przez atakującego – w jaki sposób mechanizmy SBA zapobiegają rozprzestrzenianiu się ataku (rozprzestrzenianie się ataku (Lateral Movement)) i jak model producent-konsument usług chroni zasoby przed przeciążeniem typu DoS (Denial of Service) wewnątrz infrastruktury operatorskiej.

Realizacja tego zadania pozwoli studentowi zdobyć kompleksową wiedzę na temat fundamentalnych różnic w propagacji fal radiowych między niskimi pasmami częstotliwości FR1 (Sub-6 GHz) a wysokimi pasmami milimetrowymi FR2 (mmWave) w technologii 5G NR. Student nauczy się analizować budżet łącza radiowego oraz oszacowywać zasięg i pojemność stacji bazowych w różnych warunkach środowiskowych. Pozwoli to zrozumieć kompromisy między zasięgiem a przepustowością, które są kluczowe przy projektowaniu sieci radiowej w obszarach miejskich i podmiejskich. Dodatkowo student zdobędzie umiejętności praktyczne w zakresie doboru odpowiednich pasm częstotliwości do konkretnych zastosowań sieciowych. Zadanie rozwija również kompetencje w analizie wpływu tłumienia sygnału przez czynniki atmosferyczne i materiały budowlane na jakość transmisji w paśmie mmWave.

Nowoczesny kampus medyczny (Smart Hospital) wymaga wdrożenia sieci 5G, która obsłuży trzy całkowicie odmienne grupy użytkowników na tej samej infrastrukturze fizycznej. Pierwszą grupą jest zdalna aparatura podtrzymująca życie i roboty chirurgiczne, wymagające absolutnego pierwszeństwa i opóźnień poniżej 1ms (uRLLC). Drugą grupą są tysiące czujników monitorujących parametry środowiskowe (mMTC), które wysyłają małe paczki danych rzadko, ale muszą pracować latami na baterii. Trzecią grupą są pacjenci i personel korzystający z publicznego Internetu i streamingu (eMBB). Student musi zaprojektować logiczną separację zasobów (Network Slicing), aby błąd w aplikacji pacjenta lub przeciążenie sieci publicznej nigdy nie wpłynęło na działanie aparatury medycznej. Należy przeanalizować proces tworzenia "cięcia" od warstwy radiowej, poprzez transport, aż po rdzeń sieci.

• Szczegółowa definicja technologii Network Slicing jako wirtualizacji sieci "end-to-end".
• Opis identyfikatora S-NSSAI (Single Network Slice Selection Assistance Information) i jego składników (SST, SD).
• Analiza mechanizmów izolacji w sieci radiowej (RAN): Rezerwacja zasobów PRB (Physical Resource Blocks) dla konkretnych slice'ów.
• Wyjaśnienie roli orkiestratora sieci (NSMF - Network Slice Management Function) w cyklu życia slice'a.
• Opis mapowania usług do konkretnych slice'ów na poziomie terminala (UE) przy użyciu polityk URSP (UE Route Selection Policy).
• Analiza bezpieczeństwa: jak zapobiegać atakom typu "Side Channel" między wirtualnymi instancjami sieci?
• Parametryzacja QoS: zdefiniowanie wartości 5QI (5G QoS Identifier) dla każdego z trzech scenariuszy (uRLLC, mMTC, eMBB).
• Opis roli UPF (User Plane Function) w filtrowaniu i kierowaniu ruchu do odpowiednich sieci zewnętrznych (DN).
• Wpływ Network Slicingu na koszty operacyjne (OPEX) operatora – korzyści z "miękkiego" i "twardego" dzielenia zasobów.
• Analiza standardów: rola 3GPP Release 15/16 w definiowaniu fundamentów dla cięcia sieci.
• Opracowanie schematu logicznego: ścieżka pakietu od czujnika IoT do dedykowanego serwera aplikacji przez wydzielony slice.
• Zestawienie porównawcze: Tradycyjny APN (4G) vs. Network Slice (5G) – dlaczego nowa metoda jest bardziej elastyczna?

T5G_3 Warstwa fizyczna, T5G_5 Protokoły.

Celem projektu jest opis technicznych aspektów odporności 5G NR na celowe zakłócanie sygnału radiowego (jamming) oraz analiza mechanizmów wykrywania i przeciwdziałania anomaliom w paśmie częstotliwości. Zakres obejmuje charakterystykę technik warstwy fizycznej 5G, w tym rolę podnośnych i cyklicznego prefiksu w odporności na interferencje, oraz opis algorytmów wykrywania zakłóceń i adaptacyjnego omijania zablokowanych zasobów. Szczególną uwagę poświęcono metodom null-steering w Massive MIMO oraz procedurom CSI umożliwiającym rekonfigurację łącza radiowego w czasie rzeczywistym.

Wykonanie tego zadania pozwoli studentowi zrozumieć zaawansowane mechanizmy ochrony warstwy fizycznej 5G NR przed celowym zakłócaniem sygnału radiowego (jamming). Student zdobędzie wiedzę na temat technik wykrywania i przeciwdziałania anomaliom w paśmie częstotliwości oraz role podnośnych i cyklicznego prefiksu w odporności na interferencje. Pozwoli to rozwinąć umiejętności analizy algorytmów wykrywania zakłóceń i adaptacyjnego omijania zablokowanych zasobów.Student nauczy się również praktycznego zastosowania metod null-steering w systemach Massive MIMO oraz procedur CSI umożliwiających rekonfigurację łącza radiowego w czasie rzeczywistym. Zadanie kształtuje kompetencje w zakresie projektowania odpornościowych systemów łączności bezprzewodowej w środowiskach przemysłowych.

Inteligentna fabryka (Smart Factory) opiera swoje systemy sterowania linią produkcyjną na bezprzewodowej łączności 5G w paśmie C-Band (3.5 GHz). Konkurencyjna firma lub sabotażysta może próbować zakłócić pracę fabryki, używając przenośnych zagłuszaczy radiowych (Jamming), które zalewają pasmo szumem, uniemożliwiając robotom odbiór komend. Student musi przeanalizować, w jaki sposób zaawansowane funkcje warstwy fizycznej 5G NR potrafią wykryć taką anomalię i aktywnie jej przeciwdziałać. Wyzwanie polega na wykorzystaniu Massive MIMO do stworzenia "stref ciszy" w kierunku źródła zakłóceń oraz na automatycznej zmianie parametrów kodowania kanałowego, aby utrzymać łączność mimo wysokiego poziomu interferencji.

• Charakterystyka warstwy fizycznej 5G NR: rola podnośnych (Subcarriers) i cyklicznego prefiksu (CP) w odporności na interferencje.
• Analiza zjawiska "Single Tone Jamming" oraz "Wideband Jamming" w kontekście pasma 3.5 GHz.
• Wyjaśnienie techniki "Null-steering" – jak matryca antenowa Massive MIMO potrafi elektronicznie "wyciąć" sygnał z określonego kierunku.
• Opis procedury pomiarowej CSI (Channel State Information) i jej roli w adaptacji do trudnych warunków radiowych.
• Analiza kodowania kanałowego: dlaczego kody LDPC i Polar są bardziej odporne na błędy niż kody Turbo z 4G?
• Opis mechanizmu szybkiego przeskakiwania częstotliwości (Frequency Hopping) jako metody unikania wąskopasmowych zakłóceń.
• Analiza wpływu zakłóceń na konstelację sygnału (np. degradacja z 256-QAM do QPSK) i wpływ na przepływność.
• Rola warstwy PDCP w zapewnieniu ochrony integralności danych: jak system wykrywa próby wstrzykiwania fałszywych pakietów (Spoofing)?
• Zastosowanie algorytmów AI/ML w stacjach bazowych do odróżniania naturalnych szumów otoczenia od celowego zagłuszania.
• Opis procedury RACH (Random Access Channel) i jej podatności na ataki typu Denial of Service w warstwie fizycznej.
• Opracowanie tabeli: wpływ mocy zakłócacza (Jamming-to-Signal Ratio) na stopę błędów BER i PER.
• Przedstawienie rekomendacji dotyczącej fizycznego rozmieszczenia anten wewnątrz hali produkcyjnej w celu minimalizacji martwych stref.

T5G_4 SDN/NFV/MEC, T5G_6 Case Study.

Celem projektu jest analiza architektury przetwarzania brzegowego MEC (Multi-access Edge Computing) w kontekście redukcji opóźnień w sieciach 5G dla systemów sterowania w czasie rzeczywistym. Zakres obejmuje szczegółowy opis mechanizmu Local Breakout umożliwiającego kierowanie ruchu użytkownika do lokalnego serwera MEC z pominięciem sieci szkieletowej operatora. Praca koncentruje się na analizie rozbicia czasu RTT na poszczególne segmenty oraz na optymalizacji rozmieszczenia węzłów obliczeniowych względem stacji bazowych gNodeB w celu osiągnięcia opóźnień jednokierunkowych poniżej 5 ms.

Realizacja tego zadania pozwoli studentowi zrozumieć fundamentalną rolę architektury przetwarzania brzegowego MEC w redukcji opóźnień w sieciach 5G dla systemów sterowania w czasie rzeczywistym. Student nauczy się analizować mechanizm Local Breakout umożliwiający kierowanie ruchu użytkownika do lokalnego serwera MEC z pominięciem sieci szkieletowej operatora. Pozwoli to zdobyć wiedzę na temat rozbicia czasu RTT na poszczególne segmenty i optymalizacji rozmieszczenia węzłów obliczeniowych względem stacji bazowych gNodeB.Student rozwinie praktyczne umiejętności projektowania systemów osiągających opóźnienia jednokierunkowe poniżej 5 ms, co jest kluczowe dla aplikacji przemysłowych i logistycznych. Zadanie kształtuje również kompetencje w zakresie integracji usług obliczeniowych z infrastrukturą telekomunikacyjną.

Zaawansowany zakład logistyczny wykorzystuje flotę autonomicznych wózków widłowych sterowanych centralnie. System wizyjny każdego wózka przesyła obraz 4K do serwera, który musi podjąć decyzję o hamowaniu w czasie poniżej 10ms w przypadku wykrycia przeszkody. Tradycyjne przesyłanie danych do odległego centrum danych (Cloud) generuje opóźnienia rzędu 40-60ms, co powoduje, że wózki nie są w stanie bezpiecznie reagować na dynamiczne sytuacje. Student musi zaprojektować wdrożenie Multi-access Edge Computing (MEC) bezpośrednio w infrastrukturze lokalnej fabryki. Należy rozważyć, gdzie fizycznie umieścić serwer MEC, jak skonfigurować UPF do lokalnego odgałęzienia ruchu (Local Breakout) oraz jak zapewnić wysoką dostępność usług obliczeniowych na brzegu sieci.

• Szczegółowa architektura standardu ETSI MEC i jej integracja z rdzeniem 5G (5GC).
• Opis mechanizmu "Local Breakout" – jak ruch użytkownika jest kierowany do MEC z pominięciem sieci szkieletowej operatora.
• Analiza redukcji opóźnień: rozbicie czasu RTT na poszczególne segmenty (RAN, Transport, Przetwarzanie).
• Wyjaśnienie roli funkcji UPF (User Plane Function) jako kluczowego elementu sterującego ruchem w scenariuszu MEC.
• Opis wykorzystania akceleracji sprzętowej (GPU/FPGA) na brzegu sieci do analizy obrazu AI w czasie rzeczywistym.
• Analiza wyzwań związanych z mobilnością: jak zachować ciągłość sesji aplikacji podczas przełączania użytkownika między stacjami bazowymi (Application Continuity).
• Opis mechanizmów odkrywania usług MEC przez terminale mobilne przy użyciu DNS lub dedykowanych API.
• Analiza bezpieczeństwa: ochrona fizyczna i logiczna rozproszonych węzłów obliczeniowych MEC.
• Porównanie kosztów: inwestycja we własną infrastrukturę Edge vs. korzystanie z usług publicznej chmury.
• Zastosowanie konteneryzacji (Kubernetes) do dynamicznego skalowania usług na brzegu sieci w zależności od obciążenia fabryki.
• Opracowanie diagramu przepływu danych: sensor -> gNodeB -> UPF -> serwer MEC -> sterownik robota.
• Zestawienie parametrów technicznych: wymogi dotyczące pasma i opóźnień dla sterowania robotami przemysłowymi.

T5G_2 Architektura, T5G_6 Case Study.

Celem projektu jest opis modelu hybrydowej współpracy szerokopasmowego 5G z energooszczędnym LoRaWAN w ramach kompleksowego systemu Smart City. Zakres obejmuje analizę technicznych różnic między obiema technologiami oraz uzasadnienie zastosowania każdej z nich dla określonych typów urządzeń miejskich. Praca koncentruje się na projektowaniu architektury, w której 5G pełni rolę wydajnego łącza dosyłowego (Backhaul) dla rozproszonych bramek LoRa, integrując dane z czujników środowiskowych i kamer monitoringu w jednolitą platformę analityczną.

Wykonanie tego zadania umożliwi studentowi zrozumienie modelu hybrydowej współpracy szerokopasmowego 5G z energooszczędnym LoRaWAN w ramach kompleksowych systemów Smart City. Student nauczy się analizować techniczne różnice między obiema technologiami oraz uzasadniać zastosowanie każdej z nich dla określonych typów urządzeń miejskich. Pozwoli to zdobyć wiedzę na temat projektowania architektury, w której 5G pełni rolę wydajnego łącza dosyłowego dla rozproszonych bramek LoRa.Student rozwinie praktyczne umiejętności integracji danych z czujników środowiskowych i kamer monitoringu w jednolitą platformę analityczną. Zadanie kształtuje również kompetencje w zakresie projektowania hybrydowych sieci miejskich łączących różne technologie IoT.

Włodarze nowoczesnego miasta (Smart City) dążą do optymalizacji usług miejskich poprzez masowe zbieranie danych. Wyzwanie polega na tym, że miasto potrzebuje dwóch skrajnie różnych typów transmisji: tysięcy energooszczędnych czujników jakości powietrza i zajętości miejsc parkingowych (LoRaWAN), które pracują latami na baterii, oraz sieci kamer monitoringu wysokiej rozdzielczości z funkcją rozpoznawania twarzy (5G), wymagających ogromnego pasma. Student musi zaprojektować model hybrydowy, w którym sieć 5G pełni rolę wydajnego łącza dosyłowego (Backhaul) dla rozproszonych bramek LoRa, integrując oba strumienie danych w jednej miejskiej platformie analitycznej. Należy przeanalizować korzyści z takiej symbiozy w porównaniu do budowy oddzielnych, izolowanych systemów.

• Charakterystyka technologii LoRaWAN: fizyczna modulacja Chirp Spread Spectrum (CSS) i jej zasięg w mieście.
• Analiza modelu transmisji LoRa: klasy urządzeń (A, B, C) i ich przydatność w scenariuszach Smart City.
• Opis architektury bramki LoRaWAN z wbudowanym modemem 5G jako punktem agregacji ruchu.
• Wyjaśnienie roli 5G Core w obsłudze ruchu z bramek LoRa poprzez dedykowany Network Slice eMBB.
• Porównanie techniczne: NB-IoT (standard 3GPP) vs. LoRaWAN – kiedy warto wybrać rozwiązanie hybrydowe?
• Analiza zarządzania energią: jak zoptymalizować cykle budzenia czujników w celu wydłużenia pracy na baterii do 10 lat.
• Opis bezpieczeństwa danych: szyfrowanie AES-128 w LoRaWAN oraz TLS 1.3 w kanale dosyłowym 5G.
• Zastosowanie MEC (Edge Computing) do wstępnej obróbki danych z czujników miejskich przed wysłaniem ich do chmury.
• Analiza przepustowości: wyznaczenie maksymalnej liczby sensorów LoRa obsługiwanych przez jedną bramkę z łączem 5G.
• Opis protokołu MQTT/CoAP jako standardu wymiany danych w hybrydowej sieci IoT.
• Opracowanie schematu strukturalnego: sensor -> gateway LoRa -> sieć 5G -> Cloud City Platform.
• Zestawienie zalet integracji: redukcja kosztów okablowania światłowodowego dzięki wykorzystaniu radiowego backhaulu 5G.

T5G_3 Warstwa fizyczna, T5G_5 Protokoły.

Celem projektu jest techniczna analiza wpływu numerologii NR i skalowalnego odstępu podnośnych (SCS) na zdolność 5G do spełnienia ekstremalnych wymagań usług uRLLC (Ultra-Reliable Low-Latency Communications). Zakres obejmuje matematyczne uzasadnienie związku między numerologią (μ = 0, 1, 2, 3) a czasem trwania szczeliny czasowej oraz analizę mechanizmu Mini-slot pozwalającego na skrócenie czasu oczekiwania na transmisję. Praca koncentruje się na doborze optymalnych parametrów warstwy fizycznej, które równoważą potrzebę niskich opóźnień z odpornością na zjawiska propagacyjne w scenariuszach wysokiej mobilności.

Wykonanie tego zadania pozwoli studentowi zrozumieć wpływ numerologii NR i skalowalnego odstępu podnośnych (SCS) na zdolność 5G do spełnienia ekstremalnych wymagań usług uRLLC. Student nauczy się matematycznego uzasadnienia związku między numerologią (μ = 0, 1, 2, 3) a czasem trwania szczeliny czasowej oraz analizy mechanizmu Mini-slot. Pozwoli to zdobyć wiedzę na temat doboru optymalnych parametrów warstwy fizycznej równoważących potrzebę niskich opóźnień z odpornością na zjawiska propagacyjne w scenariuszach wysokiej mobilności.Student rozwinie praktyczne umiejętności projektowania systemów łączności dla aplikacji wymagających ekstremalnej niezawodności i niskich opóźnień. Zadanie kształtuje kompetencje w zakresie konfiguracji parametrów radiowych dla krytycznych zastosowań przemysłowych i lotniczych.

Zaawansowany system sterowania rojem dronów inspekcyjnych operujących nad infrastrukturą krytyczną wymaga ekstremalnej precyzji i niezawodności transmisji na poziomie 99.999%. Standardowe odstępy podnośnych (SCS) rzędu 15 kHz, znane z systemów 4G, generują zbyt długie czasy trwania szczelin czasowych (Slot), co prowadzi do niedopuszczalnych opóźnień w pętli sterowania. Student musi przeanalizować, w jaki sposób elastyczna numerologia 5G NR (μ = 0, 1, 2, 3) pozwala na skrócenie czasu transmisji ramki poprzez zwiększenie SCS do 60 lub 120 kHz. Wyzwanie polega na dobraniu optymalnych parametrów warstwy fizycznej, które zrównoważą potrzebę niskich opóźnień (uRLLC) z odpornością na rozproszenie dopplerowskie wynikające z dużej prędkości poruszania się dronów.

• Szczegółowa definicja pojęcia numerologii w 5G NR i jej matematyczny związek z odstępem podnośnych (Δf = 2^μ · 15 kHz).
• Analiza wpływu SCS na długość symbolu OFDM oraz czas trwania szczeliny czasowej (Slot).
• Wyjaśnienie koncepcji "Mini-slot" i jej kluczowej roli w redukcji opóźnień dla usług uRLLC (skrócenie czasu oczekiwania na transmisję).
• Opis mechanizmu skalowalnej ramki radiowej: jak system dostosowuje strukturę ramki do konkretnego pasma częstotliwości (FR1 vs FR2).
• Analiza zjawiska "Inter-Symbol Interference" (ISI) w kontekście skrócenia cyklicznego prefiksu (CP) przy wyższej numerologii.
• Opis szybkich retransmisji HARQ (Hybrid ARQ) w 5G: różnice w porównaniu do LTE w zakresie czasu potwierdzania pakietów.
• Wyjaśnienie roli BWP (Bandwidth Part) w dynamicznym przełączaniu terminala między różnymi numerologiami w celu oszczędzania energii.
• Analiza odporności na efekt Dopplera: dlaczego wyższy SCS jest korzystny przy dużej mobilności użytkownika?
• Opis procedury priorytetowania ruchu uRLLC nad eMBB poprzez mechanizm "Pre-emption" (przerywanie transmisji danych szerokopasmowych).
• Zastosowanie kodów Polar dla kanałów sterujących w celu zapewnienia maksymalnej niezawodności dekodowania.
• Opracowanie tabeli: Numerologia (μ) vs. SCS vs. Liczba slotów w ramce vs. Najkrótsze możliwe opóźnienie.
• Przedstawienie rekomendacji dotyczącej wyboru numerologii dla pasma 26 GHz w scenariuszu sterowania robotem chirurgicznym.

T5G_5 Protokoły, T5G_2 Architektura.

Celem projektu jest opis warstw stosu protokołów 5G odpowiedzialnych za adaptację danych usługowych (SDAP) oraz zapewnienie poufności i integralności transmisji radiowej (PDCP). Zakres obejmuje szczegółową analizę mapowania strumieni QoS na radiowe nośniki danych oraz mechanizmu Reflective QoS umożliwiającego terminalowi dynamiczne dostosowanie parametrów transmisji. Praca koncentruje się na algorytmach kryptograficznych NEA i NIA stosowanych w 5G oraz na procedurach ustanawiania kontekstu bezpieczeństwa, w tym szyfrowaniu i ochronie integralności w kanale radiowym.

Realizacja tego zadania umożliwi studentowi zrozumienie warstw stosu protokołów 5G odpowiedzialnych za adaptację danych usługowych (SDAP) oraz zapewnienie poufności i integralności transmisji radiowej (PDCP). Student nauczy się analizować mapowanie strumieni QoS na radiowe nośniki danych oraz mechanizm Reflective QoS umożliwiający terminalowi dynamiczne dostosowanie parametrów transmisji. Pozwoli to zdobyć wiedzę na temat algorytmów kryptograficznych NEA i NIA stosowanych w 5G oraz procedur ustanawiania kontekstu bezpieczeństwa.Student rozwinie praktyczne umiejętności konfigurowania szyfrowania i ochrony integralności w kanale radiowym dla różnych typów ruchu. Zadanie kształtuje kompetencje w zakresie zarządzania QoS i ochrony prywatności w nowoczesnych sieciach telekomunikacyjnych.

W zaawansowanej sieci 5G ruch pochodzący z różnych aplikacji (streaming 8K, telemetria przemysłowa, rozmowy VoNR) musi być traktowany w sposób zróżnicowany, aby zapewnić odpowiednią jakość doświadczenia (QoE). Wyzwanie polega na tym, że rdzeń sieci (5GC) operuje na abstrakcyjnych "strumieniach QoS", podczas gdy warstwa radiowa (NR) zarządza konkretnymi "nośnikami danych" (Data Radio Bearers). Student musi przeanalizować rolę nowej warstwy SDAP (Service Data Adaptation Protocol), która pełni funkcję łącznika między tymi światami. Dodatkowo należy rozważyć aspekty prywatności: jak warstwa PDCP zapewnia szyfrowanie i ochronę integralności, zapobiegając podsłuchiwaniu danych oraz ich nieautoryzowanej modyfikacji (ataki typu Man-in-the-Middle) w kanale radiowym.

• Szczegółowy opis roli protokołu SDAP: mapowanie strumieni QoS (QoS Flows) do radiowych nośników danych (DRB).
• Wyjaśnienie pojęcia "Reflective QoS" – jak terminal uczy się parametrów QoS na podstawie ruchu przychodzącego z sieci.
• Analiza funkcji warstwy PDCP: sekwencjonowanie pakietów, usuwanie duplikatów i retransmisje na poziomie L2.
• Opis mechanizmu kompresji nagłówków ROHC (Robust Header Compression) w celu oszczędności pasma w aplikacjach głosowych i IoT.
• Analiza algorytmów kryptograficznych stosowanych w 5G: NEA (Encryption) oraz NIA (Integrity Protection) opartych na AES i SNOW 3G.
• Wyjaśnienie znaczenia ochrony integralności (Integrity Protection) dla płaszczyzny użytkownika (User Plane) – nowość w 5G względem 4G.
• Opis mechanizmu zapobiegania powtórzeniom (Replay Protection) przy użyciu numerów sekwencyjnych PDCP Count.
• Analiza wpływu silnego szyfrowania na wydajność procesora urządzenia (UE) i zużycie energii podczas transmisji wysokiej prędkości.
• Opis procedury ustanawiania kontekstu bezpieczeństwa (Security Mode Command) w warstwie RRC i jej wpływu na PDCP.
• Wyjaśnienie roli warstwy RLC (Radio Link Control) w segmentacji i konkatenacji danych przekazywanych z warstwy PDCP.
• Opracowanie tabeli porównawczej: stos protokołów User Plane w 4G LTE vs. 5G NR (z uwzględnieniem SDAP).
• Przedstawienie diagramu: ścieżka pakietu IP od warstwy aplikacji przez SDAP i PDCP aż do warstwy fizycznej PHY.

T5G_6 Case Study, T5G_2 mMTC.

Celem projektu jest opis zastosowania technologii 5G w dużych gospodarstwach rolnych ze szczególnym uwzględnieniem wykorzystania czujników gleby, klimatycznych i autonomicznych maszyn rolniczych. Zakres obejmuje analizę wymagań profilu mMTC dla ekstremalnej gęstości urządzeń IoT na rozległych obszarach oraz optymalizację mechanizmów oszczędzania energii (PSM, eDRX) dla czujników zasilanych fotowoltaicznie. Praca koncentruje się na projektowaniu struktury sieci obsługującej autonomiczne traktory sterowane RTK i 5G przy uwzględnieniu ograniczeń zasięgu w pofałdowanym terenie.

Wykonanie tego zadania pozwoli studentowi zrozumieć zastosowanie technologii 5G w dużych gospodarstwach rolnych ze szczególnym uwzględnieniem wykorzystania czujników gleby, klimatycznych i autonomicznych maszyn rolniczych. Student nauczy się analizować wymagania profilu mMTC dla ekstremalnej gęstości urządzeń IoT na rozległych obszarach oraz optymalizować mechanizmy oszczędzania energii (PSM, eDRX) dla czujników zasilanych fotowoltaicznie. Pozwoli to zdobyć wiedzę na temat projektowania struktury sieci obsługującej autonomiczne traktory sterowane RTK i 5G przy uwzględnieniu ograniczeń zasięgu w pofałdowanym terenie.Student rozwinie praktyczne umiejętności projektowania sieci dla rolnictwa precyzyjnego. Zadanie kształtuje kompetencje w zakresie integracji systemów IoT z infrastrukturą telekomunikacyjną w środowisku wiejskim.

Wielkoobszarowe gospodarstwo rolne (Smart Farm) decyduje się na pełną automatyzację procesów uprawy. Wyzwanie polega na skali: na każdym hektarze znajduje się kilkaset czujników monitorujących wilgotność gleby, nasłonecznienie, poziom nawozów oraz obecność szkodników. Dodatkowo, po polach poruszają się autonomiczne traktory sterowane z wykorzystaniem RTK i 5G. Student musi zaprojektować strukturę sieci, która obsłuży ekstremalną gęstość urządzeń (mMTC) na ogromnym obszarze, biorąc pod uwagę ograniczenia w dostępie do zasilania (większość czujników pracuje na małych ogniwach fotowoltaicznych) oraz konieczność zapewnienia zasięgu w pofałdowanym terenie. Należy rozważyć użycie pasm poniżej 1 GHz dla zapewnienia szerokiego pokrycia oraz mechanizmów oszczędzania energii, które pozwolą urządzeniom działać przez cały sezon wegetacyjny bez ingerencji człowieka.

• Szczegółowe wymagania profilu mMTC (Massive Machine Type Communications): gęstość połączeń, koszt urządzenia, zużycie energii.
• Analiza charakterystyki propagacyjnej pasma 700 MHz (n28) w kontekście rolnictwa wielkoobszarowego.
• Opis mechanizmów oszczędzania energii: PSM (Power Saving Mode) oraz eDRX (Extended Discontinuous Reception).
• Wyjaśnienie roli standardu NB-IoT oraz LTE-M jako części ekosystemu 5G dla usług o niskiej przepływności.
• Analiza protokołu CoAP (Constrained Application Protocol) jako zoptymalizowanego następcy HTTP dla czujników rolnych.
• Opis wykorzystania stacji bazowych typu "Small Cell" zasilanych panelami słonecznymi do doświetlenia martwych stref zasięgu.
• Zastosowanie technologii Edge Computing (MEC) do wstępnej analizy danych z czujników w celu ograniczenia ruchu w sieci szkieletowej.
• Analiza bezpiecznego przesyłu danych: ochrona przed fizycznym przejęciem czujnika (Tampering) i wstrzyknięciem fałszywych danych o stanie upraw.
• Opis procedury "transmisja małych paczek danych" (SDT) – przesyłanie małych paczek danych bez pełnej procedury nawiązywania połączenia RRC.
• Wpływ warunków pogodowych (wilgotność powietrza, opady) na stabilność łącza 5G w paśmie n28 i n78.
• Opracowanie schematu logicznego: od czujnika gleby przez sieć dostępową 5G do platformy "Digital Twin" gospodarstwa.
• Zestawienie porównawcze: Tradycyjny manualny monitoring upraw vs. zautomatyzowany system 5G – analiza ROI (zwrot z inwestycji (ROI)).

T5G_3 Warstwa fizyczna, T5G_0 Ewolucja.

Celem projektu jest techniczny opis zaawansowanych systemów antenowych Massive MIMO i Beamforming zwiększających pojemność i zasięg sieci 5G. Zakres obejmuje szczegółową analizę różnic między klasycznym sygnałem dookólnym a kierunkowym formowaniem wiązki radiowej, w tym zasadę działania matryc antenowych i kształtowania interferencji konstruktywnej. Praca koncentruje się na porównaniu technik Digital, Analog i Hybrid Beamforming oraz na wpływie liczby elementów antenowych na zysk kierunkowy i maksymalną liczbę jednoczesnych strumieni danych w systemie MU-MIMO.

Realizacja tego zadania umożliwi studentowi zrozumienie zaawansowanych systemów antenowych Massive MIMO i Beamforming zwiększających pojemność i zasięg sieci 5G. Student nauczy się analizować różnice między klasycznym sygnałem dookólnym a kierunkowym formowaniem wiązki radiowej, w tym zasadę działania matryc antenowych i kształtowania interferencji konstruktywnej. Pozwoli to zdobyć wiedzę na temat porównania technik Digital, Analog i Hybrid Beamforming oraz wpływu liczby elementów antenowych na zysk kierunkowy i maksymalną liczbę jednoczesnych strumieni danych w systemie MU-MIMO.Student rozwinie praktyczne umiejętności projektowania systemów antenowych dla nowoczesnych sieci komórkowych. Zadanie kształtuje kompetencje w zakresie optymalizacji zasięgu i pojemności sieci radiowych.

Podczas finału mistrzostw sportowych na stadionie gromadzi się 50 000 kibiców, z których każdy próbuje jednocześnie transmitować obraz wideo 4K "na żywo" w mediach społecznościowych. Klasyczna infrastruktura radiowa, operująca na szerokich wiązkach sektorowych, ulega niemal natychmiastowemu przeciążeniu (tzw. "przeciążenie sieci (Capacity Crunch)"). Student musi zaprojektować wdrożenie systemu Massive MIMO (np. matryce 64T64R), który wykorzysta precyzyjny Beamforming do stworzenia setek wąskich, dedykowanych wiązek radiowych "śledzących" poszczególnych użytkowników lub ich grupy. Wyzwanie polega na wyeliminowaniu interferencji między sąsiednimi wiązkami (MU-MIMO) oraz na optymalizacji zarządzania mocą, aby stacja bazowa nie przegrzała się podczas obsługi tak ekstremalnego ruchu w upalny dzień.

• Szczegółowa zasada działania Massive MIMO: wykorzystanie dziesiątek elementów antenowych do kształtowania konstruktywnej interferencji.
• Opis różnic technicznych między Digital Beamforming, Analog Beamforming oraz Hybrid Beamforming.
• Wyjaśnienie pojęcia "Spatial Multiplexing" i jego roli w zwielokrotnianiu przepustowości w tym samym kanale częstotliwościowym.
• Analiza różnicy między pasywnymi systemami antenowymi (4G) a Active Antenna Systems (AAS) stosowanymi w 5G.
• Opis algorytmów śledzenia użytkownika: jak wiązka radiowa "nadąża" za kibicem przemieszczającym się po trybunach.
• Analiza wpływu Massive MIMO na bilans łącza (Link Budget) – o ile decybeli można poprawić zasięg dzięki koncentracji energii?
• Wyjaśnienie zjawiska "Orthogonality" w MU-MIMO: jak system separuje użytkowników znajdujących się blisko siebie.
• Opis procedury CSI-RS (Channel State Information Reference Signal) używanej do mapowania kanału radiowego w czasie rzeczywistym.
• Analiza wyzwań termicznych: zużycie energii przez procesory DSP (cyfrowe przetwarzanie sygnałów (DSP)) przetwarzające sygnały z 64 anten.
• Wypływ Massive MIMO na estetykę miejską – porównanie wymiarów i wagi klasycznej anteny 4G oraz panelu 5G Massive MIMO.
• Opracowanie wizualizacji zasięgu: porównanie kształtu komórki stacji bazowej 4G (Sectoral) vs. 5G (Multi-beam).
• Zestawienie parametrów: Liczba elementów antenowych vs. Zysk kierunkowy vs. Maksymalna liczba jednoczesnych strumieni danych.

T5G_2 Core, T5G_5 Protokoły.

Celem projektu jest techniczna analiza procedur bezpieczeństwa podczas dołączania urządzenia do sieci 5G ze szczególnym uwzględnieniem protokołu 5G-AKA oraz mechanizmów ochrony stałej tożsamości użytkownika. Zakres obejmuje szczegółowy opis ewolucji identyfikatorów od IMSI (4G) do SUPI/SUCI (5G) oraz zasady działania kryptografii klucza publicznego w procesie ukrywania tożsamości subskrybenta. Praca koncentruje się na wzajemnym uwierzytelnianiu między terminalem a siecią oraz na mechanizmach zapobiegających śledzeniu lokalizacji użytkownika.

Wykonanie tego zadania pozwoli studentowi zrozumieć procedury bezpieczeństwa podczas dołączania urządzenia do sieci 5G ze szczególnym uwzględnieniem protokołu 5G-AKA oraz mechanizmów ochrony stałej tożsamości użytkownika. Student nauczy się ewolucji identyfikatorów od IMSI (4G) do SUPI/SUCI (5G) oraz zasady działania kryptografii klucza publicznego w procesie ukrywania tożsamości subskrybenta. Pozwoli to zdobyć wiedzę na temat wzajemnego uwierzytelniania między terminalem a siecią oraz mechanizmów zapobiegających śledzeniu lokalizacji użytkownika.Student rozwinie praktyczne umiejętności analizy i projektowania systemów uwierzytelniania w sieciach 5G. Zadanie kształtuje kompetencje w zakresie bezpieczeństwa telekomunikacyjnego i ochrony prywatności użytkowników.

W sieciach starszych generacji (2G/3G/4G) tożsamość użytkownika (IMSI) była przesyłana przez interfejs radiowy tekstem jawnym podczas pierwszego logowania, co pozwalało na budowę tzw. "IMSI Catcherów" – tanich urządzeń szpiegowskich podszywających się pod stacje bazowe w celu śledzenia lokalizacji osób. W standardzie 5G wprowadzono rewolucyjną zmianę: stały identyfikator subskrypcji (SUPI) nigdy nie opuszcza urządzenia w formie niezaszyfrowanej. Student musi przeanalizować działanie algorytmu ECIES (Elliptic Curve Integrated Encryption Scheme), który służy do generowania ukrytego identyfikatora SUCI (Subscription Concealed Identifier). Wyzwanie polega na zrozumieniu, jak funkcja AUSF (Authentication Server Function) oraz UDM (Unified Data Management) współpracują ze sobą, aby bezpiecznie odszyfrować tożsamość i przeprowadzić procedurę 5G-AKA, zapewniając wzajemne uwierzytelnienie terminala i sieci.

• Szczegółowy opis ewolucji identyfikatorów: od IMSI (4G) do SUPI i SUCI (5G).
• Wyjaśnienie zasady działania kryptografii klucza publicznego w generowaniu SUCI na karcie USIM/eSIM.
• Analiza protokołu uwierzytelniania 5G-AKA (Authentication and Key Agreement) i porównanie go z EAP-AKA'.
• Opis roli funkcji sieciowych AUSF oraz UDM w procesie weryfikacji poświadczeń użytkownika.
• Wyjaśnienie pojęcia "Home Control" – dlaczego w 5G sieć macierzysta (Home Network) ma ostateczne słowo w uwierzytelnieniu, nawet w roamingu?
• Analiza mechanizmu ochrony przed atakami typu "Replay" przy użyciu liczników SQN (Sequence Number).
• Opis kluczy kryptograficznych: od K (klucz główny) poprzez K_ausf, K_seaf, aż do kluczy sesyjnych warstwy AS i NAS.
• Wyjaśnienie roli kotwicy bezpieczeństwa (Security Anchor Function - SEAF) w stacji bazowej lub AMF.
• Analiza prywatności lokalizacji: jak tymczasowe identyfikatory 5G-GUTI są odświeżane w celu zapobiegania śledzeniu.
• Opis mechanizmu "Anti-steering of Roaming" – jak operator chroni użytkownika przed wymuszonym przełączeniem do mniej bezpiecznej sieci.
• Opracowanie diagramu sekwencji: komunikat Registration Request (z SUCI) -> AUSF -> UDM -> Odpowiedź uwierzytelniająca.
• Zestawienie parametrów technicznych: długość kluczy, stosowane krzywe eliptyczne (np. Curve25519) oraz algorytmy skrótu (SHA-256).

T5G_6 Case Study, T5G_3 uRLLC.

Celem projektu jest opracowanie studium przypadku dotyczącego wykorzystania technologii 5G w komunikacji V2X (Vehicle-to-Everything) na potrzeby transportu autonomicznego. Zakres obejmuje szczegółową analizę parametrów deterministycznych sieci wymaganych dla bezpiecznego Platooning oraz opis interfejsu Sidelink (PC5) umożliwiającego bezpośrednią komunikację między pojazdami. Praca koncentruje się na wymaganiach uRLLC dla krytycznych aplikacji bezpieczeństwa oraz na mechanizmach zapewnienia niezawodności i minimalnych opóźnień w czasie rzeczywistym.

Realizacja tego zadania umożliwi studentowi zrozumienie wykorzystania technologii 5G w komunikacji V2X (Vehicle-to-Everything) na potrzeby transportu autonomicznego. Student nauczy się analizować parametry deterministyczne sieci wymagane dla bezpiecznego Platooning oraz opis interfejsu Sidelink (PC5) umożliwiającego bezpośrednią komunikację między pojazdami. Pozwoli to zdobyć wiedzę na temat wymagań uRLLC dla krytycznych aplikacji bezpieczeństwa oraz mechanizmów zapewnienia niezawodności i minimalnych opóźnień w czasie rzeczywistym.Student rozwinie praktyczne umiejętności projektowania systemów komunikacji V2X dla pojazdów autonomicznych. Zadanie kształtuje kompetencje w zakresie sieci deterministycznych dla transportu.

Nowoczesny transport autonomiczny opiera się na koncepcji "Platooning", czyli tworzeniu konwojów ciężarówek poruszających się w bardzo bliskich odległościach (1-2 metry) w celu redukcji oporu powietrza i paliwa. Aby taki system był bezpieczny, każda zmiana prędkości czołowego pojazdu musi być natychmiastowo (opóźnienie <5ms) i bezbłędnie (uRLLC) przekazana do wszystkich pojazdów w konwoju. Student musi zaprojektować architekturę V2X (Vehicle-to-Everything), która umożliwi bezpośrednią łączność między autami (Sidelink) bez konieczności przesyłania danych przez stację bazową, co minimalizuje opóźnienia radiowe i uniezależnia system od zasięgu operatora. Należy przeanalizować mechanizmy przydzielania zasobów radiowych w trybie autonomicznym oraz aspekty bezpieczeństwa – jak zapobiec "atrakom typu Sybil" , w których fałszywy pojazd wstrzykuje błędne dane o hamowaniu do sieci drogowej.

• Szczegółowa analiza technologii C-V2X (Cellular V2X) i jej przewagi nad standardami Wi-Fi (ITS-G5 / 802.11p).
• Opis interfejsu PC5 (Sidelink) i jego ewolucji od LTE V2X do 5G NR V2X (nowe typy kodowania).
• Wyjaśnienie różnicy między Mode 1 (zasoby przydzielane przez maszt) a Mode 2 (autonomiczny wybór zasobów przez pojazd).
• Analiza wymagań uRLLC w transporcie: opóźnienie, niezawodność (Packet Error Rate < 10^-5) i zasięg bezpośredni.
• Opis protokołu MCM (Maneuver Coordination Message) i jego roli w koordynacji ruchu pojazdów autonomicznych.
• Analiza bezpieczeństwa: wykorzystanie certyfikatów PKI (Public Key Infrastructure) do uwierzytelniania komunikatów V2X.
• Wyjaśnienie roli pasma 5.9 GHz (ITS Band) i regulacji prawnych dotyczących jego wykorzystania w Europie i USA.
• Zastosowanie MEC (Edge Computing) przy drogach (RSU - Road Side Units) do agregacji danych o ruchu i ostrzegania o zagrożeniach.
• Analiza wyzwań związanych z dużą mobilnością: jak system radzi sobie z szybkim przełączaniem wiązek (Beam Sweeping) przy prędkościach autostradowych.
• Opis mechanizmu "Congestion Control" – jak system zapobiega paraliżowi pasma przy dużym natężeniu ruchu w korkach.
• Opracowanie schematu: hierarchia komunikacji V2V (Vehicle-to-Vehicle), V2I (Infrastructure), V2P (Pedestrian) i V2N (Network).
• Zestawienie parametrów: Czas reakcji systemu autonomicznego vs. Czas reakcji człowieka – rola milisekundowych opóźnień 5G.

T5G_5 Protokoły, T5G_0 Historia.

Celem projektu jest analiza technologii LPWAN zintegrowanych ze standardem 5G Massive IoT, ze szczególnym uwzględnieniem NB-IoT i LTE-M. Zakres obejmuje projektowanie systemów o ekstremalnie niskim poborze energii dla masowych wdrożeń czujników bateryjnych. Praca koncentruje się na mechanizmach oszczędzania energii (PSM, eDRX), głębokiej penetracji budynków oraz na modelowaniu komunikacji z rzadką transmisją danych, pozwalającej na wieloletnią pracę urządzeń bez wymiany baterii.

Wykonanie tego zadania pozwoli studentowi zrozumieć technologie LPWAN zintegrowane ze standardem 5G Massive IoT, ze szczególnym uwzględnieniem NB-IoT i LTE-M. Student nauczy się projektować systemy o ekstremalnie niskim poborze energii dla masowych wdrożeń czujników bateryjnych. Pozwoli to zdobyć wiedzę na temat mechanizmów oszczędzania energii (PSM, eDRX), głębokiej penetracji budynków oraz modelowania komunikacji z rzadką transmisją danych, pozwalającej na wieloletnią pracę urządzeń bez wymiany baterii.Student rozwinie praktyczne umiejętności projektowania systemów IoT dla masowych wdrożeń. Zadanie kształtuje kompetencje w zakresie optymalizacji zużycia energii w urządzeniach telekomunikacyjnych.

Miejska firma wodociągowa dąży do pełnej cyfryzacji sieci przesyłowej, co wiąże się z instalacją ponad 100 000 inteligentnych liczników wody. Wyzwanie jest podwójne: po pierwsze, urządzenia te są montowane głęboko w piwnicach lub podziemnych studzienkach, gdzie zasięg tradycyjnej sieci komórkowej jest znikomy. Po drugie, liczniki są zasilane bateryjnie i muszą pracować bez wymiany ogniw przez minimum 10 lat. Student musi uzasadnić wybór technologii NB-IoT (Narrowband IoT) jako części standardu 5G, analizując jej zdolność do głębokiej penetracji budynków (zysk 20dB względem GSM) oraz mechanizmy ekstremalnego oszczędzania energii. Należy zaprojektować model komunikacji, w którym licznik budzi się tylko raz na dobę, aby przesłać raport o zużyciu, a resztę czasu spędza w trybie głębokiego uśpienia, pozostając jednak zarejestrowanym w sieci.

• Szczegółowa charakterystyka technologii NB-IoT: pasmo 180 kHz, modulacja BPSK/QPSK i jej rola w oszczędzaniu energii.
• Analiza mechanizmu PSM (Power Saving Mode): jak urządzenie może pozostawać nieosiągalne dla sieci przez wiele dni bez konieczności ponownej rejestracji.
• Wyjaśnienie działania eDRX (Extended Discontinuous Reception) – optymalizacja czasu nasłuchu kanału sterującego.
• Opis trzech trybów wdrażania NB-IoT: In-band, Guard-band oraz Standalone (wykorzystanie pasma po wyłączonym GSM).
• Analiza parametru MCL (Maximum Coupling Loss) – jak technika powtórzeń pakietów (Repetitions) pozwala na łączność w skrajnie trudnych warunkach.
• Opis protokołu Non-IP Data Delivery (NIDD) jako metody redukcji narzutu nagłówków i zwiększenia bezpieczeństwa urządzeń IoT.
• Wyjaśnienie roli funkcji SCEF (Service Capability Exposure Function) w pośredniczeniu między urządzeniami NB-IoT a serwerem aplikacji.
• Porównanie techniczne: NB-IoT vs. LTE-M – dlaczego dla nieruchomych liczników wody NB-IoT jest lepszym wyborem?
• Analiza zarządzania mobilnością: dlaczego NB-IoT rezygnuje z klasycznego "Handover" na rzecz procedury "Cell Reselection"?
• Opis procedury zapytania o czas i synchronizację: jak precyzyjne taktowanie wpływa na długość życia baterii.
• Opracowanie wykresu: zależność czasu pracy na baterii (in latach) od częstotliwości wysyłania raportów i warunków propagacyjnych.
• Zestawienie zalet: redukcja kosztów utrzymania infrastruktury dzięki wyeliminowaniu konieczności fizycznych odczytów liczników.

T5G_4 SDN/NFV.

Celem projektu jest opis transformacji architektury sprzętowej operatora telekomunikacyjnego w stronę rozwiązań chmurowych opartych na wirtualizacji funkcji sieciowych (NFV) i programowalnych przepływach danych (SDN). Zakres obejmuje szczegółową analizę standardu ETSI NFV, w tym architektury NFVI, VNF oraz systemu MANO. Praca koncentruje się na korzyściach wynikających z CUPS (Control and User Plane Separation) oraz na wdrożeniu konteneryzacji i orkiestracji Kubernetes dla dynamicznego skalowania usług w rdzeniu 5G.

Realizacja tego zadania umożliwi studentowi zrozumienie transformacji architektury sprzętowej operatora telekomunikacyjnego w stronę rozwiązań chmurowych opartych na wirtualizacji funkcji sieciowych (NFV) i programowalnych przepływach danych (SDN). Student nauczy się analizować standard ETSI NFV, w tym architekturę NFVI, VNF oraz system MANO. Pozwoli to zdobyć wiedzę na temat korzyści wynikających z CUPS (Control and User Plane Separation) oraz wdrożenia konteneryzacji i orkiestracji Kubernetes dla dynamicznego skalowania usług w rdzeniu 5G.Student rozwinie praktyczne umiejętności projektowania elastycznych architektur sieciowych. Zadanie kształtuje kompetencje w zakresie programowalności i wirtualizacji infrastruktury telekomunikacyjnej.

Dynamicznie rozwijający się operator sieci 5G staje przed wyzwaniem szybkiego skalowania usług podczas dużych wydarzeń kulturalnych. Tradycyjna architektura oparta na dedykowanych urządzeniach sprzętowych (tzw. "Middleboxes") uniemożliwia elastyczne zarządzanie zasobami. Student musi zaprojektować przejście na w pełni zwirtualizowane środowisko NFV (Network Functions Virtualization) oraz programowalny rdzeń SDN (Software Defined Networking). Należy przeanalizować scenariusz, w którym w odpowiedzi na nagły wzrost ruchu, orkiestrator automatycznie uruchamia dodatkowe instancje funkcji UPF w formie kontenerów na serwerach typu COTS (Commodity Off-The-Shelf). Wyzwanie polega na zapewnieniu, aby separacja płaszczyzny sterowania od użytkownika (CUPS) pozwoliła na optymalizację opóźnień poprzez zbliżenie zasobów obliczeniowych do brzegu sieci.

• Szczegółowa architektura standardu ETSI NFV: rola NFVI, VNF oraz systemu MANO (Orchestrator).
• Wyjaśnienie pojęcia NFV Infrastructure (NFVI) jako platformy sprzętowej i programowej (Hypervisors/VIM).
• Analiza roli SDN w separacji Control Plane i User Plane (protokół OpenFlow lub P4).
• Opis korzyści z wdrożenia architektury CUPS (Control and User Plane Separation) w skalowaniu sieci 5G.
• Wyjaśnienie różnicy między wirtualną maszyną (VM) a kontenerem (Docker) w kontekście szybkości uruchamiania funkcji sieciowych.
• Analiza orkiestracji: jak Kubernetes (K8s) zarządza cyklem życia mikrousług rdzenia sieci 5GC.
• Opis technologii przyspieszania pakietów (np. DPDK, SR-IOV) niezbędnych do osiągnięcia wydajności telekomunikacyjnej na zwykłych serwerach.
• Wyjaśnienie pojęcia "Service Chaining" – jak dynamicznie budować ścieżkę pakietu przez różne funkcje (firewall, DPI, NAT).
• Analiza oszczędności: model White Box (serwery ogólnego przeznaczenia) vs. zastrzeżone systemy zamknięte.
• Opis mechanizmu "Self-healing" sieci: automatyczne wykrywanie awarii funkcji VNF i ich restartowanie bez przerwy w świadczeniu usług.
• Opracowanie schematu strukturalnego: orkiestrator orkiestrujący zasoby obliczeniowe w chmurze prywatnej operatora.
• Zestawienie zalet: czas wdrożenia nowej usługi (Time-to-Market) w systemie tradycyjnym vs. zwirtualizowanym.

T5G_6 Case Study, T5G_2 Architektura.

Celem projektu jest opis wykorzystania technologii 5G w inteligentnych sieciach energetycznych (Smart Grid 2.0) ze szczególnym uwzględnieniem synchronizacji fazowej i sterowania rozproszonymi źródłami energii. Zakres obejmuje analizę wymagań standardu IEC 61850 dla komunikacji w podstacjach energetycznych oraz protokołu PTP (IEEE 1588) dla precyzyjnej synchronizacji czasu. Praca koncentruje się na projektowaniu dedykowanego Network Slice dla energetyki, zapewniającego deterministyczne opóźnienia i absolutny priorytet dla danych sterujących.

Wykonanie tego zadania pozwoli studentowi zrozumieć wykorzystanie technologii 5G w inteligentnych sieciach energetycznych (Smart Grid 2.0) ze szczególnym uwzględnieniem synchronizacji fazowej i sterowania rozproszonymi źródłami energii. Student nauczy się analizować wymagania standardu IEC 61850 dla komunikacji w podstacjach energetycznych oraz protokołu PTP (IEEE 1588) dla precyzyjnej synchronizacji czasu. Pozwoli to zdobyć wiedzę na temat projektowania dedykowanego Network Slice dla energetyki, zapewniającego deterministyczne opóźnienia i absolutny priorytet dla danych sterujących.Student rozwinie praktyczne umiejętności projektowania sieci dla infrastruktury krytycznej. Zadanie kształtuje kompetencje w zakresie integracji telekomunikacji z systemami energetycznymi.

Nowoczesna sieć energetyczna (Smart Grid 2.0) staje się coraz bardziej rozproszona dzięki tysiącom przydomowych instalacji fotowoltaicznych i farm wiatrowych. Aby utrzymać stabilność napięcia i częstotliwości, wymagana jest ekstremalnie precyzyjna synchronizacja czasu między węzłami sieci (poniżej 1 μs) oraz natychmiastowe izolowanie awarii (komunikaty GOOSE). Wyzwanie polega na zastąpieniu kosztownych i trudnych do ułożenia światłowodów bezprzewodową łącznością 5G, która musi zapewnić deterministyczne opóźnienia i absolutny priorytet dla danych sterujących. Student musi zaprojektować wdrożenie dedykowanego "cięcia sieci" (Network Slice) dla energetyki, analizując jak mechanizmy 5G uRLLC potrafią zabezpieczyć infrastrukturę krytyczną przed skutkami awarii i cyberatakami, zachowując przy tym precyzję synchronizacji fazowej.

• Analiza wymagań standardu IEC 61850 w kontekście komunikacji w nowoczesnych podstacjach energetycznych.
• Opis mechanizmu przesyłania komunikatów o wysokim priorytecie: GOOSE (Generic Object Oriented Substation Event).
• Wyjaśnienie roli synchronizacji czasu przy użyciu 5G: analiza dokładności protokołu PTP (Precision Time Protocol / IEEE 1588).
• Opis techniki "Timing Resiliency" – jak system radzi sobie z utratą sygnału GPS/GNSS wykorzystując taktowanie z sieci 5G.
• Analiza parametrów 5G uRLLC: opóźnienie jednokierunkowe < 5ms i niezawodność 99.999% dla sterowania siecią.
• Wyjaśnienie zastosowania "Hard Slicingu" (izolacja fizyczna zasobów) dla zapewnienia cyberbezpieczeństwa Smart Grid.
• Opis roli UPF (User Plane Function) w lokalnym przetwarzaniu danych energetycznych (Edge computing for energy).
• Analiza odporności na zakłócenia elektromagnetyczne (EMI) w pobliżu linii wysokiego napięcia w kontekście pracy anten 5G.
• Opis mechanizmu redundantnej transmisji danych (Dual Connectivity) w celu zwiększenia pewności dostarczenia komendy wyłączenia awaryjnego.
• Zastosowanie szyfrowania PDCP oraz ochrony integralności dla zapobiegania atakom typu "False Data Injection" w sieciach energetycznych.
• Opracowanie diagramu: integracja sterowników polowych (IED) z siecią 5G i centralnym systemem SCADA.
• Zestawienie zalet: elastyczność modernizacji sieci Smart Grid bez konieczności prowadzenia prac ziemnych pod światłowody.

T5G_7 Modem, T5G_5 Protokoły.

Celem projektu jest opis zjawiska "fałszywych stacji bazowych" (Rogue Base Station / IMSI-catchers) i analityka mechanizmów, jakimi standard 5G eliminuje te zagrożenia bezpieczeństwa i prywatności. Zakres obejmuje szczegółowy opis ataków typu Downgrade i Downbid w sieciach 4G oraz wprowadzenia mechanizmów ochronnych w 5G. Praca koncentruje się na wzajemnym uwierzytelnianiu sieć-terminal, szyfrowaniu SUCI oraz ochronie integralności komunikatów rozgłoszeniowych (SIB) przed manipulacją.

Realizacja tego zadania umożliwi studentowi zrozumienie zjawiska "fałszywych stacji bazowych" (Rogue Base Station / IMSI-catchers) i mechanizmów, jakimi standard 5G eliminuje te zagrożenia bezpieczeństwa i prywatności. Student nauczy się opisu ataków typu Downgrade i Downbid w sieciach 4G oraz wprowadzenia mechanizmów ochronnych w 5G. Pozwoli to zdobyć wiedzę na temat wzajemnego uwierzytelniania sieć-terminal, szyfrowania SUCI oraz ochrony integralności komunikatów rozgłoszeniowych (SIB) przed manipulacją.Student rozwinie praktyczne umiejętności analizy i przeciwdziałania atakom na sieci komórkowe. Zadanie kształtuje kompetencje w zakresie bezpieczeństwa telekomunikacyjnego.

W pobliżu obiektów rządowych i placówek dyplomatycznych odnotowano działanie zaawansowanych urządzeń podsłuchowych typu "Stingray" (Rogue Base Station). W starszych technologiach (2G/LTE) urządzenia te wymuszały na telefonach przejście do mniej bezpiecznego trybu pracy (tzw. Downbid attack) i przechwytywały tożsamość IMSI przesyłaną jawnym tekstem. Student musi przeanalizować, jak architektura bezpieczeństwa 5G eliminuje ten wektor ataku poprzez obowiązkowe szyfrowanie identyfikatora stałego (SUCI) oraz wprowadzenie ochrony integralności dla komunikatów rozgłoszeniowych (SIB). Wyzwanie polega na zrozumieniu mechanizmu wzajemnego uwierzytelniania, w którym nie tylko sieć sprawdza telefon, ale i telefon weryfikuje autentyczność stacji bazowej przed wysłaniem jakichkolwiek danych wrażliwych.

• Szczegółowa analiza ataku typu "False Base Station" i jego wpływu na prywatność użytkownika w sieciach 4G vs 5G.
• Wyjaśnienie roli protokołu ECIES (Elliptic Curve Integrated Encryption Scheme) w ochronie stałej tożsamości SUPI.
• Opis mechanizmu ochrony integralności kanałów sterujących (RRC Integrity Protection) – zapobieganie manipulacji SIB.
• Analiza procedury uwierzytelniania 5G-AKA: jak terminal upewnia się, że rozmawia z uprawnionym operatorem.
• Wyjaśnienie pojęcia "Null Encryption" – dlaczego w niektórych krajach szyfrowanie może być wyłączone i jak 5G przed tym ostrzega.
• Opis hierarchii kluczy bezpieczeństwa: od klucza głównego K, przez K_ausf i K_seaf, aż do kluczy szyfrujących warstwy radiowej.
• Analiza zagrożeń typu "Downbidding" i mechanizmu AS Security Mode Command (AS-SMC) w 5G.
• Wyjaśnienie roli kotwicy bezpieczeństwa (SEAF) w zapobieganiu nieautoryzowanemu przejęciu sesji użytkownika.
• Opis mechanizmu odświeżania identyfikatorów tymczasowych (5G-GUTI) w celu uniemożliwienia śledzenia korelacji lokalizacji.
• Zastosowanie technologii "Privacy-Preserving Computation" w procesie weryfikacji tożsamości subskrybenta.
• Opracowanie diagramu: proces odrzucenia fałszywej stacji bazowej przez terminal 5G po nieudanej weryfikacji certyfikatu.
• Zestawienie parametrów: algorytmy szyfrowania (NEA1/2/3) i ochrony integralności (NIA1/2/3) stosowane w 3GPP Release 15/16.

T5G_7 Modem i komendy AT.

Celem projektu jest opracowanie technicznego kompendium komend AT (Hayes) dla nowoczesnych modułów radiowych 5G, takich jak Quectel RM500Q i Fibocom FG150. Zakres obejmuje szczegółowy opis komend diagnostycznych do monitorowania statusu rejestracji, jakości sygnału (RSRP, RSRQ, SINR) oraz konfiguracji parametrów radiowych. Praca koncentruje się na interpretacji wyników, rozwiązywaniu problemów z kartą SIM oraz na procedurach wymuszania trybu pracy (NSA/SA) i konfiguracji profili APN.

Wykonanie tego zadania pozwoli studentowi zrozumieć diagnostykę i sterowanie modemami 5G za pomocą zaawansowanych komend AT. Student nauczy się opracowywać kompendium komend AT (Hayes) dla nowoczesnych modułów radiowych 5G, takich jak Quectel RM500Q i Fibocom FG150. Pozwoli to zdobyć wiedzę na temat komend diagnostycznych do monitorowania statusu rejestracji, jakości sygnału (RSRP, RSRQ, SINR) oraz konfiguracji parametrów radiowych.Student rozwinie praktyczne umiejętności interpretacji wyników, rozwiązywania problemów z kartą SIM oraz procedur wymuszania trybu pracy (NSA/SA) i konfiguracji profili APN. Zadanie kształtuje kompetencje w zakresie zarządzania urządzeniami modemowymi.

Inżynier systemowy monitorujący rozproszony system telemetrii 5G musi zdalnie zdiagnozować przyczynę spadku przepustowości w jednym z modułów komunikacyjnych (np. Quectel RM500Q). System działa w trybie NSA (Non-Standalone), co utrudnia identyfikację czy problem leży po stronie kotwicy LTE, czy pasma 5G NR. Student musi opracować zaawansowany skrypt diagnostyczny oparty na rozszerzonym zestawie komend AT (Hayes). Wyzwanie polega na precyzyjnym wyciągnięciu informacji o agregacji pasm (CA), jakości sygnału w obu technologiach (RSRP/RSRQ/SINR) oraz statusie rejestracji w domenie EPC i 5GC. Należy przygotować procedurę, która pozwoli na wymuszenie konkretnego trybu pracy (np. tylko 5G SA) w celu przetestowania wydajności łącza w nowym standardzie.

• Szczegółowa lista komend diagnostycznych: AT+COPS, AT+CEREG, AT+C5GREG oraz specyficzne dla producentów (np. AT+QENG).
• Wyjaśnienie mechanizmu interakcji z modemem poprzez port szeregowy/USB w systemie Linux/Windows.
• Interpretacja parametrów radiowych: analiza różnicy między RSRP (moc) a SINR (jakość) dla pasm FR1 i FR2.
• Opis procedury konfiguracji profilu APN (Access Point Name) i kontekstu PDP (Packet Data Protocol) przy użyciu AT+CGDCONT.
• Wyjaśnienie znaczenia kodów błędów CME ERROR i CMS ERROR w procesie debugowania problemów z kartą SIM/rejestracją.
• Analiza komendy AT+QCAINFO (lub odpowiednika) w celu weryfikacji aktywnych pasm w agregacji (Carrier Aggregation).
• Opis sposobu wymuszania technologii radiowej: jak przełączyć modem z trybu automatycznego na wymuszony 5G NR.
• Wyjaśnienie roli portów diagnostycznych (DM Port) w przechwytywaniu surowych logów warstwy radiowej (QMLOG).
• Analiza zużycia energii: wykorzystanie komend AT do przełączania modemu w tryby niskiego poboru mocy (Airplane mode/Sleep).
• Zastosowanie komendy AT+CSQ jako szybkiej metody sprawdzania poziomu sygnału – ograniczenia i alternatywy w 5G.
• Opracowanie sekwencji inicjalizacyjnej: od włączenia zasilania poprzez PIN-entry do nawiązania sesji danych.
• Zestawienie porównawcze: Tradycyjny terminal AT vs. nowoczesne API systemowe (MBIM/QMI) do zarządzania modemem.

T5G_3 Warstwa fizyczna.

Celem projektu jest analiza fizyczna rozchodzenia się fal milimetrowych (mmWave) o częstotliwościach powyżej 24 GHz w kontekście ich zastosowania w sieciach 5G. Zakres obejmuje opis zjawisk odbicia, dyfrakcji i pochłaniania energii przez materiały budowlane oraz atmosferę. Praca koncentruje się na charakterystyce propagacyjnej pasm FR2, wyzwaniach NLOS oraz kompensacji dużego tłumienia przez techniki Massive MIMO i Beamformingu w architekturze Ultra-Dense Network.

Realizacja tego zadania umożliwi studentowi zrozumienie fizycznej propagacji fal milimetrowych (mmWave) o częstotliwościach powyżej 24 GHz w kontekście ich zastosowania w sieciach 5G. Student nauczy się opisu zjawisk odbicia, dyfrakcji i pochłaniania energii przez materiały budowlane oraz atmosferę. Pozwoli to zdobyć wiedzę na temat charakterystyki propagacyjnej pasm FR2, wyzwań NLOS oraz kompensacji dużego tłumienia przez techniki Massive MIMO i Beamformingu w architekturze Ultra-Dense Network.Student rozwinie praktyczne umiejętności projektowania sieci mmWave w środowisku miejskim. Zadanie kształtuje kompetencje w zakresie analizy propagacji fal w gęstej zabudowie.

Planowanie sieci 5G w paśmie milimetrowym (mmWave, np. 26 GHz lub 28 GHz) w gęsto zabudowanym centrum finansowym miasta napotyka na ogromne trudności. Fale mmWave zachowują się niemal jak światło – sygnał jest blokowany przez ściany budynków, pnie drzew, a nawet przechodzących ludzi (zjawisko blokowanie przez ciało). Student musi zaprojektować strukturę sieci typu Ultra-Dense Network, wykorzystującą "Small Cells" montowane na elementach infrastruktury miejskiej (latarnie, kosze). Wyzwanie polega na zapewnieniu ciągłości połączenia (Handover) dla użytkownika przemieszczającego się między wąskimi wiązkami antenowymi oraz na optymalizacji dosyłu (Backhaul) dla setek małych stacji w miejscach, gdzie nie da się doprowadzić światłowodu, z wykorzystaniem technologii IAB.

• Charakterystyka propagacyjna pasm mmWave: analiza tłumienia wolnej przestrzeni (FSPL) i zjawiska NLOS (Non-Line of Sight).
• Wyjaśnienie roli technologii Massive MIMO i precyzyjnego Beamformingu w kompensacji dużego tłumienia fal milimetrowych.
• Opis architektury IAB (Integrated Access and Backhaul) – jak jedna stacja bazowa służy jako dosył bezprzewodowy dla kolejnych.
• Analiza wpływu warunków atmosferycznych (deszcz, gęsta mgła) na dostępność łącza w paśmie 26 GHz.
• Wyjaśnienie mechanizmu "Beam Management": śledzenie użytkownika, wybór optymalnej wiązki (Beam Sweeping/Refinement).
• Opis różnic w budowie anten mmWave (miniaturyzacja elementów) względem anten działających poniżej 6 GHz.
• Analiza pojęcia NLOS Beamforming: wykorzystanie odbić sygnału od gładkich powierzchni (szkło, metal) do omijania przeszkód.
• Wyjaśnienie koncepcji Dual Connectivity (EN-DC): utrzymywanie kotwicy sterującej w paśmie LTE przy jednoczesnym przesyłaniu danych przez mmWave.
• Analiza zagrożeń zdrowotnych i norm promieniowania elektromagnetycznego (PEM) w kontekście gęstego rozmieszczenia Small Cells.
• Opis procedury dostępu wstępnego (Random Access) w systemach wykorzystujących formowanie wiązek.
• Opracowanie tabeli: Porównanie zasięgu, przepustowości i opóźnień dla pasm 700 MHz, 3.5 GHz oraz 26 GHz.
• Zestawienie zalet: odciążenie pasm poniżej 6 GHz (Sub-6) i gigabitowe prędkości pobierania danych dla użytkowników końcowych.

T5G_6 Case Study, T5G_4 MEC.

Celem projektu jest opracowanie studium przypadku „Taktylnego Internetu” (Internet taktylny) w zastosowaniach medycznych ze szczególnym uwzględnieniem wymagań dla zdalnego sterowania robotami chirurgicznymi. Zakres obejmuje analizę profilu uRLLC wymagającego opóźnień poniżej 1 ms oraz niezawodności 99.999% dla transmisji haptycznej. Praca koncentruje się na integracji MEC w infrastrukturze szpitalnej, mechanizmach Pre-emption dla zapewnienia absolutnego priorytetu ruchu medycznego oraz redundancji łączności (Dual Connectivity) dla ciągłości operacji.

Podczas skomplikowanej operacji neurochirurgicznej, chirurg znajdujący się w innym mieście korzysta z robotycznego ramienia i wizji 4K VR (Virtual Reality). Każde drgnięcie dłoni lekarza musi zostać przesłane do robota z opóźnieniem mniejszym niż 1 milisekunda (Internet taktylny), a obraz musi być krystalicznie czysty, aby uniknąć błędu. Student musi zaprojektować dedykowane łącze 5G uRLLC integrujące technologię MEC (Multi-access Edge Computing) bezpośrednio na terenie szpitala w celu minimalizacji drogi pakietu danych. Wyzwanie polega na zapewnieniu absolutnego priorytetu dla ruchu medycznego nad każdym innym rodzajem transmisji oraz na wdrożeniu redundantnej łączności (Dual Connectivity), która zagwarantuje ciągłość operacji nawet w przypadku awarii jednej ze stacji bazowych lub przecięcia światłowodu dosyłowego.

• Szczegółowa definicja profilu uRLLC (Ultra-Reliable Low-Latency Communications) i jego parametrów krytycznych.
• Wyjaśnienie roli technologii MEC (Edge Computing) w redukcji opóźnień wynikających z propagacji w sieci rdzeniowej.
• Analiza mechanizmu "Pre-emption" w 5G: jak sieć odbiera zasoby innym użytkownikom (eMBB) na rzecz krytycznej sesji medycznej.
• Opis wymagań dla transmisji obrazu 4K/8K w czasie rzeczywistym: przepustowość, jitter i Packet Loss Rate.
• Wyjaśnienie zasady działania "sprzężenie zwrotne haptyczne" (sprzężenie zwrotne dotykowe) i jego wpływu na wymagania sieciowe.
• Analiza wykorzystania Network Slicing do izolacji zasobów: stworzenie wirtualnej, dedykowanej sieci tylko dla usług telemedycznych.
• Opis mechanizmu "Packet Duplication" (powielanie pakietów) w warstwie PDCP w celu zapewnienia maksymalnej niezawodności.
• Wyjaśnienie roli synchronizacji czasu PTP (IEEE 1588) w koordynacji ruchów robota i sensorów haptycznych.
• Analiza wyzwań związanych z cyberbezpieczeństwem: ochrona zdalnej operacji przed atakami typu DoS (Denial of Service).
• Opis procedury "Grant-free transmission" – przesyłanie danych bez oczekiwania na przydział zasobów ze stacji bazowej.
• Opracowanie diagramu: pętla opóźnienia "sensor-to-actuator" z uwzględnieniem przetwarzania w Edge Cloud i kodowania wideo.
• Zestawienie zalet: możliwość dostępu do najlepszych specjalistów na świecie bez konieczności transportu pacjenta w stanie krytycznym.

T5G_2 Architektura, T5G_0 Ewolucja.

Celem projektu jest analiza kierunków rozwoju standardów 3GPP w stronę optymalizacji kosztowej i energetycznej dla masowej komunikacji mMTC, obejmująca Release 16 i 17. Zakres obejmuje szczegółowy opis kategorii urządzeń 5G RedCap (NR-Light) wypełniającej lukę między prostymi czujnikami NB-IoT a flagowymi smartfonami. Praca koncentruje się na redukcji sprzętowej (liczba anten, szerokość kanału), mechanizmie WUS (Wake Up Signal) dla oszczędzania energii oraz na identyfikacji oszczędności technicznych wpływających na obniżenie ceny modułów radiowych dla masowego IoT.

Realizacja tego zadania umożliwi studentowi zrozumienie ewolucji standardów 3GPP (Release 16 i 17) dla masowej komunikacji mMTC. Student nauczy się analizować kierunki rozwoju standardów w stronę optymalizacji kosztowej i energetycznej. Pozwoli to zdobyć wiedzę na temat kategorii urządzeń 5G RedCap (NR-Light) wypełniającej lukę między prostymi czujnikami NB-IoT a flagowymi smartfonami.Student rozwinie praktyczne umiejętności w zakresie redukcji sprzętowej (liczba anten, szerokość kanału), mechanizmu WUS (Wake Up Signal) dla oszczędzania energii oraz identyfikacji oszczędności technicznych wpływających na obniżenie ceny modułów radiowych dla masowego IoT. Zadanie kształtuje kompetencje w obszarze projektowania urządzeń IoT.

Pierwsze komercyjne wdrożenia 5G skupiały się głównie na ekstremalnych prędkościach pobierania danych (eMBB). Jednak dla milionów urządzeń, takich jak inteligentne zegarki, opaski medyczne czy kamery przemysłowe, tak wysoka wydajność jest niepotrzebna, a jednocześnie zbyt kosztowna i energochłonna. Student musi przeanalizować ewolucję standardu 3GPP w ramach "Release 17", która wprowadza nową kategorię urządzeń: 5G RedCap (Reduced Capability). Wyzwanie polega na zaprojektowaniu systemu, który wypełni lukę między prostymi czujnikami NB-IoT a flagowymi smartfonami, oferując optymalny balans między przepustowością (rzędu 150 Mbps) a czasem pracy na baterii. Należy zidentyfikować konkretne oszczędności techniczne (np. mniejsza liczba anten, węższy kanał radiowy) i ich wpływ na obniżenie ceny modułów radiowych, co jest kluczowe dla masowego wdrożenia Internetu Rzeczy.

• Szczegółowa definicja 5G RedCap (znanego również jako NR-Light) i jego pozycji w ekosystemie 3GPP.
• Analiza redukcji sprzętowej w RedCap: ograniczenie liczby ścieżek RX/TX oraz wsparcie dla modulacji 64QAM.
• Wyjaśnienie korzyści z węższego pasma operacyjnego (20 MHz w FR1 vs standardowe 100 MHz) dla złożoności modemu.
• Opis mechanizmu WUS (Wake Up Signal) wprowadzonego w Rel-16/17 w celu dalszej redukcji zużycia energii w trybie Idle.
• Analiza technologii Indoor Positioning: jak ulepszenia w Rel-17 pozwalają na lokalizację urządzeń z dokładnością centymetrową.
• Wyjaśnienie roli niepublicznych sieci 5G (NPN - Non-Public Networks) w integracji z infrastrukturą Przemysłu 4.0.
• Analiza kompatybilności wstecznej: jak urządzenia RedCap mogą współistnieć z klasycznymi telefonami 5G na tej samej stacji bazowej.
• Opis mechanizmu "Coverage Enhancement" dla urządzeń RedCap pracujących na brzegach komórek.
• Wyjaśnienie roli małych opóźnień (uRLLC lite) w RedCap dla zastosowań takich jak bezprzewodowe czujniki w robotyce.
• Zastosowanie standardu RedCap w monitorowaniu wearables: analiza przepływu danych o zdrowiu pacjenta w czasie rzeczywistym.
• Opracowanie tabeli porównawczej: 5G NR (Full) vs. 5G RedCap vs. LTE Cat-4 – przepustowość, antena, koszt, bateria.
• Zestawienie kierunków rozwoju dla "Release 18" (5G-Advanced) w kontekście dalszej optymalizacji mMTC.