Диссертация (Исследование и разработка алгоритмов адаптации пространственного мультиплексирования к канальным условиям в системах беспроводного доступа), страница 19

PDF-файл Диссертация (Исследование и разработка алгоритмов адаптации пространственного мультиплексирования к канальным условиям в системах беспроводного доступа), страница 19 Технические науки (19408): Диссертация - Аспирантура и докторантураДиссертация (Исследование и разработка алгоритмов адаптации пространственного мультиплексирования к канальным условиям в системах беспроводного доступ2018-01-18СтудИзба

Описание файла

Файл "Диссертация" внутри архива находится в папке "Исследование и разработка алгоритмов адаптации пространственного мультиплексирования к канальным условиям в системах беспроводного доступа". PDF-файл из архива "Исследование и разработка алгоритмов адаптации пространственного мультиплексирования к канальным условиям в системах беспроводного доступа", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "технические науки" из Аспирантура и докторантура, которые можно найти в файловом архиве РТУ МИРЭА. Не смотря на прямую связь этого архива с РТУ МИРЭА, его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "остальное", в предмете "диссертации и авторефераты" в общих файлах, а ещё этот архив представляет собой кандидатскую диссертацию, поэтому ещё представлен в разделе всех диссертаций на соискание учёной степени кандидата технических наук.

Просмотр PDF-файла онлайн

Текст 19 страницы из PDF

В случае приемника максимального правдоподобия, предложенный алгоритм совпадает по помехоустойчивости с лучшим ранее известнымрешением. В случае упрощенного метода приема (ZF), предложенный методобладает лучшей помехоустойчивостью (выигрыш порядка 1 дБ по уровню битовых ошибок 10-3).Так как для МП приемника помехоустойчивость рассматриваемых алгоритмов совпадает, то предлагается оценить их быстродействие как приближенную оценку вычислительной сложности. Используемый в оборудовании цифровой сигнальный процессор может быть сделан под конкретный алгоритм, поэтому точное определение вычислительной сложности большого смысла неимеет.-77x 10Ядро АМПСЯдро ОбАСреднее время работы ядра654321023Число антенн m4Рисунок 54 Среднее время выполнения ядра алгоритма группировкиПредложенный алгоритм может быть эффективно применен в случае 2мультиплексируемых пользователей, когда необходимо вычислить число обусловленности матрицы 2х2 (Рисунок 54).

В случае трех и более пользователей126быстродействие оказывается идентичным. Ядро АМПС – этоdet( H H H ), аtrace ( H H H )H × H -1cond ( H )ядро ОбА –. Число обусловленности по второй=trace ( H H H ) trace ( H H H )норме может быть вычислено многими способами. При оценке быстродействия,ЧО вычислялось через разложение по собственным числам матрицы H H H , чтоудобно, так как след матрицы H H H используется для нормировки.Второй аспект, который говорит в пользу предложенного критерия, этонедостаток детерминанта, рассмотренный ниже.

Идеальный случай канальнойматрицы для ПМ – диагональная матрица. Рассмотрим случай диагональнойматрицы с ослабленной диагональю в качестве КМ.é0.5 0 0 0ùê0 0.5 0 0úúH =êê0 0 0.5 0úêúë0 0 0 0.5û(4-7)Число обусловленности такой матрицы 1. Но детерминант мал и дажеблизок к нулю (0.0625). Из теории матриц известно, что не рекомендуется использовать детерминант для оценки сингулярности матриц [10].

Детерминантный критерий не определит диагональную матрицу с малыми диагональнымиэлементами в качестве групповой канальной матрицы, так как работает по максимуму вычисленной метрики. Однако, межканальная интерференция при такой КМ отсутствует полностью.Вернемся к анализу результатов имитационного моделирования. Заметим, что выигрыш алгоритмов группировки увеличивается для более простыхприемников. Применение алгоритмов группировки может способствовать использованию более простых методов обработки на приемной стороне. Например, вместо реализации максимально сложного алгоритма обработки МП, может быть применен упрощенный ZF в совокупности с алгоритмом группировки127пользователей на основе предложенного критерия в сетях радиосвязи, использующих MU-MIMO.Увеличение числа пользователей в системе позволяет подбирать наиболее эффективные комбинации, что приводит к дополнительному повышениюпомехоустойчивости.

Можно утверждать, что алгоритмы группировки могутэффективно применяться в условиях большой загрузки соты. Вычислительнаясложность алгоритмов группировки также растет с ростом числа пользователейза счет увеличения количества возможных сочетаний, которые необходимоучесть. Далее приведены результаты работы с моделью реального радиоканала3GPP SCM (SMa, UMa, Umi). Рассмотрены более высокие порядки модуляцийдо КАМ64 по уровню брутто-битовых ошибок 10-1 с оптимальным приемомдвух пространственных потоков/пользователей.Таблица 10: Значение hБ2,ЭК (дБ) по уровню 10-1 приемник МПNПРМА2NПКАМ4КАМ16КАМ64СлАОбААМПССлАОбААМПССлАОбААМПС410.97.88.916.112.513.321.216.417.8810.96.17.716.19.812.421.214.115.81610.94.47.616.18.110.721.212.014.40Вероятность битовой ошибки10ОбА, КАМ4АМПС, КАМ4ОбА, КАМ16АМПС, КАМ16ОбА, КАМ64АМПС, КАМ64-110-21002468101214161820hБ2, ЭК, дБРисунок 55 Результаты имитационного моделирования MU-MIMO c канальной моделью SCM, 16 пользователей128В данных сценариях виден потенциальный выигрыш от использованияпредложенного метода группировки на основе нормированного числа обусловленности порядка 2 дБ по уровню вероятности брутто-битовой ошибки 10-1.Столь высокий уровень брутто-битовых ошибок выбран с учетом того, что результаты представлены без помехоустойчивого кодирования, которое можноусловно рассматривать как понижение уровня битовых ошибок с 10 -1 до некоторого порядка, который соответствует выбранному коду.4.6 ВыводыОчевидно, что контролируемое распределение пользователей в MUMIMO необходимо, причем критерии, по которым осуществляется группировка, могут быть различны как по помехоустойчивости, так и по сложности реализации (быстродействию).

Распределение пользователей по предложенномуалгоритму показывает идентичную помехоустойчивость с наиболее эффективным из всех известных алгоритмов АМПС в условиях оптимального приемапри генерации случайных канальных векторов для пользователей. Выигрышалгоритмов группировки достигается за счет уменьшения негативного влиянияканала на систему с пространственным мультиплексированием в целом. Предложенный алгоритм позволяет повысить помехоустойчивость системы MUMIMO с группировкой пользователей при приеме методом ZF (до 1 дБ по уровню вероятности битовых ошибок 10-3) со случайными канальными векторамипользователей, а также при приеме МП в сценариях с реальными моделями типа SCM (порядка 2 дБ по уровню вероятности битовых ошибок 10-1). Предложенное решение показало лучшие результаты по быстродействию для двухмультиплексируемых пользователей, а также обладает преимуществом переддетерминантными критериями группировки в условиях диагональных канальных матриц (без межканальной интерференции) с ослабленной диагональю.129ЗАКЛЮЧЕНИЕОсновные результаты исследований, описанных в данной диссертационной работе, заключаются в следующем:1.

Разработан набор имитационных моделей систем и радиоканалов, которыебыли использованы в исследовательских целях и могут быть применены какв теоретических, так и прикладных задачах, связанных с MIMO. На основеразработанных моделей, проведены исследования, и получены результатынеобходимые для эффективной практической реализации пространственного мультиплексирования;2. Предложен упрощенный алгоритм адаптации MIMO с низкоскоростной обратной связью для выбора режима работы MIMO, который позволяет повысить помехоустойчивость системы связи в сравнении с существующимиупрощенными алгоритмами (выигрыш до 1 дБ по уровню 1% вероятностиошибки на бит) и добиться помехоустойчивости оптимального метода.

Построение адаптивной схемы базируется на числах обусловленности канальных матриц, которые служат индикаторами пригодности радиоканала дляпространственного мультиплексирования;3. Предложен алгоритм адаптации MIMO с низкоскоростной обратной связьюдля выбора каналов мультиплексирования, который позволяет оптимизировать спектральную эффективность системы при заданной максимальной вероятности ошибки на бит.

Построение адаптивной схемы базируется на минимальных сингулярных числах канальных матриц;4. Предложен метод группировки пользователей на основе минимизации нормированных чисел обусловленности формируемых канальных матриц иразработан алгоритм, который совпадает по помехоустойчивости с наилучшим из существующих (алгоритм максимизации пропускной способности)при оптимальном приеме и превосходит его при упрощенном приеме (выигрыш порядка 1 дБ по уровню 10-3 вероятности ошибки на бит). При рассмотрении моделей реальных каналов типа 3GPP SCM, выигрыш предло130женного алгоритма составляет порядка 2 дБ по уровню 10-1 вероятностиошибки на бит при оптимальном приеме.

Предложенный алгоритм показаллучшее быстродействие для случая двух мультиплексируемых пользователей;5. Вопрос демодуляции ПМ возникает в связи с тем, что в ряде практическиважных случаев идеальная демодуляция методом максимального правдоподобия оказывается нереализуемой и приходится переходить к упрощеннымрешениям.

В работе получены данные о помехоустойчивости приема длябольшинства известных методов демодуляции (линейных, итерационных,релаксационных), позволяющие выбрать метод демодуляции в зависимостиот вида радиотрассы;6. Предложен комбинированный способ приема пространственно мультиплексированных сигналов, представляющий собой сферический декодер с первичным решением релаксированной задачи поиска МП, который достигаетпомехоустойчивости оптимального метода (МП) при неограниченном времени обработки сообщения и показывает лучшую помехоустойчивость (выигрыш до 3 дБ) в условиях использования MIMO высоких порядков (Massive MIMO) с ограниченным временем обработки;7.

Показано, что применение ПМ эффективно и имеет смысл только на небольших и средних расстояниях (порядка тысяч длин волн несущего колебания) при существенной многолучевости. Причем чем больше сигналовпространственно мультиплексируются, тем более заметное влияние оказывает радиоканал на эффективность ПМ. Для MIMO с большим числом приемопередающих пар повышение спектральной эффективности достигаетсятолько при сравнительно небольших дальностях связи, не превосходящихнескольких сотен длин волн используемого несущего колебания. По мереувеличения дальности связи помехоустойчивость ПМ падает, так что в таких условиях от этого способа целесообразно отказываться и переходить кболее надежным методам передачи;1318.

Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
5288
Авторов
на СтудИзбе
417
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее