Передача информации в условиях многолучевого распространения радиоволн (1104398), страница 5
Текст из файла (страница 5)
(а) – отсутствие кодирования, (б) – сверточноекодирование. Для системы с кодированием при p e < 10 −7 значения приравнивались 10-7(определение точных значений при малых ошибках не производилось)узкополосной системы с модуляцией BPSK (двоичная фазовая) с кодированием иотсутствием кодирования.
Было получено, что аппроксимация средней локальнойвероятности ошибки на бит, вычисленная на основе среднего локальногоотношения сигнал/шум, была близка к средней локальной вероятности ошибки набит для системы с отсутствием кодирования (рис. 7, а). Для системы со сверточнымкодированием, напротив, разница в значениях вероятности ошибки на битдостигала трех порядков (рис. 7, б). Это было объяснено большей степеньюнелинейности зависимости вероятности ошибки на бит от отношения сигнал/шумдля системы с кодированием, увеличивающейся с увеличением мощности кода.Ошибка оценки среднего локального значения вероятности ошибки на бит длясистемы BPSK с кодированием существенно варьировалась в пространстве: отблизких к нулевым значений до трех порядков.Полученные в Гл.
3 ошибки были объяснены нелинейной зависимостьюхарактеристик канала передачи информации от физических характеристикрадиоканала, ввиду чего статистические оценки первых не могут быть в общемслучае корректно определены на основе статистических оценок последних. Напрактике данные ошибки могут приводить к некорректному определению зонпокрытия беспроводных систем, и, как следствие, неэффективному планированию иразвертыванию систем.Возможным решением на пути использования критериев качества канала,основанных на физических характеристиках канала, является построение таблиц,содержащихпороговыезначения(длявсехиспользуемыхсхеммодуляции/кодирования) средних локальных энергетических параметров сигналадля определенной модели канала, которые обеспечивают требуемыехарактеристики системы.
Однако, этот подход не применим для многихпрактических случаев, в которых модель, описывающая канал, существенноизменяется в пространстве, либо свойства канала нельзя описать статистическоймоделью (что имеет место, например, при часто используемых в настоящее время17малых пространственных размерах сотбеспроводных систем). Это былопроиллюстрированодляисследованной среды внутри здания.В Главе 4 предложен общийдетерминированный метод расчетахарактеристикканалапередачиинформации,применимыйдляразличныхсистембеспроводнойпередачи информации и условийраспространения радиоволн. Методиспользуетдетерминированныемодели распространения радиоволн.Существенным отличием метода отсуществующихметодоврасчетахарактеристик канала является расчетстатистических оценок параметровканала по малым пространственнымобластям вместо расчета параметровканала в точках пространства.
Общаяструктурапредлагаемогометодапоказана на рис. 8. Входнымиданными для моделирования являетсяописание среды, которое содержитгеометрическоеописаниеипространственноераспределениеэлектрофизическиххарактеристикматериалов.После того, как описание средыРисунок 8. Структура детерминированногометодапрогнозирования характеристик каналасоставлено, должна быть определенапередачи информациитребуемаяпространственнаядетализация прогнозирования. Как было указано выше, на практике требуетсяопределение статистических оценок характеристик канала по пространственнымобластям. Будем называть пространственной детализацией прогнозированиявеличину, обратную характерному размеру пространственных областей, покоторым рассчитываются пространственные статистические оценки характеристикканала.
Таким образом, чем больше размер областей, тем ниже детализацияпрогнозирования. Как показано в Гл. 5 диссертации, чем ниже пространственнаядетализация прогнозирования, тем более высокую точность расчетов можнополучить в общем случае. Следовательно, следует выбирать минимальную,согласующуюся с требованиями практической задачи пространственнуюдетализацию. Например, для задачи прогнозирования в здании, как правило, неимеет смысла рассчитывать оценки свойств канала в каждой точке внутрипомещения, поскольку обыкновенно общее качество сигнала в помещении (или, покрайней мере, его значительных частях) характеризует эффективность системы18передачи.
Вся анализируемая область пространства разделяется на подобласти,размеры которых определяются выбранной пространственной детализациейпрогнозирования (в общем случае, области могут иметь неравные размеры). Такимобразом, задачей метода является прогнозирование статистических свойств каналапередачи информации в каждой подобласти1.Метод включает три этапа моделирования.На первом этапе осуществляется моделирование распространения радиоволн. Вкаждой подобласти пространства выбирается статистически значимое число точекрасчета. Как показано в Гл.
5, чем больше точек, тем более высокую точностьрасчета можно получить, но не имеет смысла располагать точки с шагом менеедлины волны. Точки обыкновенно размещаются с равномерным пространственнымраспределением. В каждой точке осуществляется расчет многолучевого описанияканала (набора лучей с соответствующими задержками, амплитудами инаправлениями прихода) с помощью детерминированного метода расчетараспространения радиоволн. Как определено в Гл. 1 диссертации, предпочтительноиспользование метода трассировки лучей, ввиду его высокой точности, умеренноговремени вычислений, простоты реализации и возможности определениямноголучевого описания радиоканала, необходимого для характеризации канала всовременных беспроводных системах.На втором этапе работы метода в каждой точке осуществляется стохастическоемоделирование системы передачи информации.
Стохастическое моделированиепозволяет получить статистические оценки характеристик канала в малой (порядкадлины волны) локальной окрестности точки. Для каждой реализации радиоканала,описываемой физическими характеристиками, осуществляется моделированиесистемы передачи информации, позволяющее получить характеристикиинформационного канала. По полученному набору реализаций параметров каналапередачи информации осуществляется определение статистических оценок данныхпараметров (метод Монте-Карло). В параграфе 4.1 показано, что наиболееуниверсальным и приближенным к практике методом стохастическогомоделирования является метод случайной вариации фаз лучей.
В результате, навтором этапе моделирования в окрестности каждой точки размером порядка длиныволны определяются локальные статистические оценки характеристик каналапередачи информации.На третьем этапе моделирования вычисляются статистические оценкихарактеристик канала передачи информации по пространственным подобластям,выбранным в соответствии с требуемой пространственной детализациейпрогнозирования. Определение данных статистических оценок производится наоснове локальных оценок, рассчитанных на втором этапе моделирования. В работеэто называется пространственным статистическим обобщением.
Обобщениепозволяет увеличить точность прогнозирования (см., например, рис. 4) присоответствии выбранной пространственной детализации прогнозирования.Результат представляет собой статистические оценки параметров канала передачи1В существующих методах прогнозирования характеристик канала в большинстве случаевосуществляется расчет средних значений параметров канала в окрестностях точек пространстваразмером порядка длины волны19информации в каждой подобласти (среднее, вероятность отсечки, минимальное имаксимальное значения, дисперсия и др.).
Например, средняя скорость передачиданных (средняя вероятность ошибки на бит и др.) может быть полученаусреднением средних локальных скоростей передачи по всем точкампрогнозирования в подобласти (число реализаций канала должно быть одинаковымдля всех точек). Таким же образом можно получить среднюю дисперсию. Какможно показать, вероятность отсечки в подобласти может быть полученаусреднением локальных вероятностей отсечки по точкам прогнозирования вподобласти.Результат расчетов с помощью метода представляет собой пространственноераспределение статистических оценок характеристик канала передачи информации.На практике, данное распределение непосредственно может быть использовано дляопределения зоны покрытия беспроводной системы.
Кроме того, полученноераспределение позволяет вычислить целевые функции, используемые приполуавтоматизированном и автоматизированном планировании беспроводныхсистем, т.е. метод предоставляет необходимые данные для планирования (методыпланирования описаны в параграфе 1.2.1 диссертации).В параграфе 4.3 описывается экспериментальная оценка точностипредложенного метода. Точность была оценена для реализации метода,использующей метод трассировки лучей и модели систем передачи информации свидами модуляции OFDM КАМ-64 и КАМ-64 в условиях распространениярадиоволн внутри здания физического факультета МГУ.
Был созданэкспериментальный измерительный комплекс (рис. 9), состоящий из векторногогенератора сигналов Rohde & Schwarz SMJ 100A (диапазон частот 100 кГц – 6 ГГц)в качестве передатчика, векторного анализатора сигналов Rohde & Schwarz FSQ(диапазон частот 20 Гц – 26.5 ГГц) в качестве приемника, двухсверхширокополосных всенаправленных антенн типа АШП-2, рабочей станции,осуществляющей удаленное управление приборами и автоматизированноепроведениеизмерений,программногообеспечениядляизмерения вероятностей ошибки набит и пропускных способностей,разработанного в рамках работы.Программноеобеспечениеобеспечивает работу с видамимодуляций BPSK, QPSK, MSK,GMSK, QAM, OFDM и др.Измерение вероятности ошибки набит проводилось путём созданиярадиоканала передачи данных иизмерениястатистикибитовыхошибок при передаче потока данных.Пропускная способность каналаРисунок 9.
Блок-схема экспериментальноговычислялась на основе измеренной комплекса для измерения вероятности ошибкивероятности ошибки на бит.на бит и пропускной способности радиоканала20Былиполученыследующиерезультаты.При прогнозировании сбесконечнойпространственнойдетализацией (в точкахпространства) на частотахдо 400 МГц точностьрасчетапропускнойспособности канала былаудовлетворительной(набольшей части площадиРисунок 10. Пространственные распределения среднейошибки не превышали локальной пропускной способности, полученные на основе25%). На более высокихмоделирования и экспериментальных измерений(усреднение в λ / 2 -окрестностях экспериментальныхчастотахне удавалосьточек).Частота 365 МГц, модуляция 64-QAM, скоростьобеспечитьпередачи 7.78 Мбит/с, мощность передатчика -40 дБмудовлетворительногопрогнозирования.
Это можно объяснить тем, что влияние неточностей описаниясреды увеличивается с уменьшением длины волны. Таким образом, на данныхчастотах необходимо прогнозирование пространственных статистических оценокхарактеристик канала передачи информации.На рис. 10 для одного из исследованных случаев показаны пространственныераспределения средних в λ / 2 -окрестностях значений пропускной способности,полученные на основе расчетов и экспериментальных измерений, отображенные наплане области проведения исследований.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
