Scientific journal
Modern high technologies
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,940

1 1 2
1
2
1280 KB
1. ITU-R Recommendation M.1225, «Guidelines for evaluation of radio transmission technologies for IMT-2000», 1997.
2. Andrea Goldsmith, «Wireless Communications,» Cambridge University Press, 2005.
3. John C. Stein, Indoor Radio WLAN Performance Part II: Range Performance in a Dense Office Environment, Young Design 2003. – http://erasme.org/IMG/experience_attenuation.pdf.
4. Daeyoung Kim, Mary Ann Ingram, and W. Whit Smith, Small-scale Fading for an Indoor Wireless Channel with Modulated Backscatter, IEEE 2001. – http://www.ece.gatech.edu/research/labs/sarl/publications/VTC_2001_Kim.pdfю
5. КИМ Биоунг-Хоон, Вэй Йонгбин, Даббагх Амир, патент, Способ и устройство для мультиплексирования пилот-сигнала в системе беспроводной связи, H04L 27/26 (2006.01). – http://www.freepatent.ru/images/patents/58/2404529/patent-2404529.pdfю
6. Haris Gacanin and Fumiyuki Adachi, On Channel Estimation for OFDM/TDM Using MMSE-FDE in a Fast Fading Channel, EURASIP J. Wireless Comm. and Networking 01/2009.

В данной работе приведены экспериментальные результаты, на канальном уровне, распростронения и детектирование сигнала в помещении в условиях с замиранием Релея. Применение частотных эквалайзеров: с принудительным обнулением коэффициентов и с минимальной среднеквадратической ошибкой.

Распространяемый электромагнитный сигнал в помещении и вне его, подвержен отражениям, рассеяниям и дифракции, которые прямо пропорционально влияют на зависимость отношения значения сигнал шум к вероятности возникновения ошибки (BER) в беспроводном канале связи (например, сотой связи).

Такой сигнал на приёме получают, как несколько отражённых с разным временем задержки и мощностью сигналов, которые суммируясь, гасят друг друга. Такая вариация сигнала или многолучевой эффект в канале связи в помещении, где нет прямой видимости(NLOS) между передатчиком и приёмником, называется Релеевским замиранием. В помещении скорость в канале связи низкая из за, почти неподвижности пользователей (приёмника). Иногда значение мощности сигнала при глубоком замирании падает в несколько тысяч раз или 30-40 дБ.

Для генерации моделей канала, для мобильных беспроводных приложений используется квазистатический Релеевский канал с плоским замиранием. Замирание называется плоским тогда, когда ширина полосы пропускания (BW) сигнала меньше когерентной BW, а период символа больше разброса задержки. В квазистатическом медленном замирании канал изменяется независимо от кадра к кадру, однако в течении длительности кадра канал не изменяется. Его используют в моделировании, для того чтобы определить средний показатель (поведение) канала среди реализаций многих других.

Офис

Рассмотрим систему мобильной связи с модуляцией QPSK в офисе бизнес центра Москва в г. Астана (рис. 1). Здание монолитное, фасадные стены из газоблочного кирпича обшитые керамикой, дающие на 1800-2700 МГц ослабление в 4-6дБ [4], стены внутренние гипсокартонные, каждая комната имеет окно, через которое сигнал попадает на приёмник. Хорошим приближением к такой среде будет канал с одним отводом (tap) [4] который имеет плоскую частотную характеристику, не меняющуюся по времени. Такую среду помещения (Indoor) описывает квазистатический канал Релея. Большую часть времени мобильные пользователи статичны, то есть, нет подвижности пользователей, что задает частоту Доплера (fd = 0). Средам внутри таких помещений присущи замирания и переотражёние сигналов, результирующие такие замирания, которые не могут быть преодолены на принимающей стороне. Подразумевается, что между передатчиком и приёмником нет прямой видимости (K=0), и моделирование будет проведено в Релеевском многолучевом канале с плоским замиранием.

petrov1.tif

Рис. 1. Сравнение результатов вероятности ошибки QPSK теоретическим расчётом и методом Монте-Карло

petrov2.tif

Рис. 2. Точки доступа в офисе Барыс 6-й этаж, г. Астана

Детектирование и метолы анализа канала

Когда ширина полосы пропускания сигнала больше когерентной полосы пропускания, система испытывает частотно-селективное замирание и межсимвольную интерференцию, которые существенно ухудшают общее поведение. Для преодоления этого барьера, используются способы выравнивания сигнала, которые делятся на временные эквалайзеры: линейные, с обратной связью по решению (DFE), с максимальным правдоподобием (MLSE) и адаптивные и частотные эквалайзеры: с принудительным обнулением коэффициентов (ZF-FDE) и с минимальной среднеквадратической ошибкой (MMSE-FDE) [5, 6]. В данной статье рассматривается выравнивания канала в рассматриваемом помещении, а именно, в частотной области.

Принцип эквалайзера ZF-FDE, это принудительное обнуление коэффициентов для снижения межсимвольной интерференции до нуля, путём деления принятого символа с канальным коэффициентом усиления tech1.wmf и шума R(k) = S(k)H(k) + N(k) на величину канального усиления, каждой поднесущей k.

tech2.wmf (2)

Такая операция ведёт к одинаковому уровню усиления канала для всех частот, что идентично каналу с плоским замиранием. Следовательно, интерференция принудительно снижена до нуля. После обратного быстрого преобразования фурье во временную область обработанный сигнал с фильтрованным шумом n’ принимает вид:

tech3.wmf (3)

Несмотря на достоинство в простоте алгоритма, ZF-FDE усиливает шум при малых значениях канального усиления. На рис. 3 отображен результат симуляции в рассматриваемом офисе системы QPSK со скоростью 10 МСимвол/с.

Эквалайзер с методом минимальной среднеквадратической ошибки (MMSE-FDE) имеет более сложный алгоритм описанный в [6] где принятый сигнал R(k) домножается на:

tech4.wmf (4)

Обладает лучшим поведением, чем ZF-FDE так как отсутствует усиление шума, но такой метод требует знание отношения сигнал-шум. Результат симуляций, отображенный на рис. 3, показывает превосходство данного метода.

petrov3.tif

Рис. 3. Сравнение вероятности появления ошибок при использовании ZF-FDE, среднего значения и MMSE-FDE

Таким образом, можно сделать вывод, что оптимальным, для рассматриваемого помещения сигнала c QPSK модуляцией, является использование системы с применение метода MMSE-FDE, так как данный метод обеспечивает меньшее количество ошибок, хоть и требует вычислительные затраты. В ситуациях с использованием большего количества антенн, либо с большим значением отношения сигнал-шум эффективнее использование метода ZF-FDE.