Файл: 2014.06.02 - Матеріали науково-практичної конференції «Проблеми експлуатації та захисту інформаційно-комунікаційних систем».pdf
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 24.04.2019
Просмотров: 2801
Скачиваний: 1
Н
АУКОВО
-
ПРАКТИЧНА КОНФЕРЕНЦІЯ
«ПРОБЛЕМИ
ЕКСПЛУАТАЦІЇ
ТА
ЗАХИСТУ
ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ
СИСТЕМ»
2
–
5
ЧЕРВНЯ
2014
Р
.,
Н
АЦІОНАЛЬНИЙ АВІАЦІЙНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
,
М
.
К
ИЇВ
5
тод позволяет осуществить динамичное управление пороговым уров-
нем отдельного пользователя согласно его мобильности. Для анализа
его эффективности было проведено имитационное моделирование.
Область моделирования состоит из семи ячеек, с одинаковым радиу-
сом в тысячу метров. Средняя мощность сигнала имеет логарифмиче-
скую зависимость от расстояния
i
d
между БС i и абонентом, в то
время как теневое исчезновение – нулевой средний Гауссов процесс
i
u
с экспоненциально затухающей автокорреляционной функцией [3].
Уровнем сигнала абонента принято
t
S
i
, полученное от БС i :
t
u
d
K
K
t
S
i
i
i
log
2
1
, где
1
K
и
2
K
зависят от мощности пере-
датчика, функций антенны в БС и сред передачи. Мобильные терми-
налы в произвольном порядке распределены по всей поверхности (в
две группы: первая сосредоточена внутри, вторая – на периферии
ячейки). Затем они перемещаются по смоделированной области, неза-
висимо друг от друга, на определенном расстоянии. Их начальное на-
правление сгенерировано равномерным распределением
360
,
0
U
.
Предположено, что у пользователей есть постоянная скорость, а их
направления изменчивы. По истечении экспоненциально распреде-
ленного количества времени со средним значением, равным 10 с, но-
вое направление генерируется Распределением Гаусса со средним
значением, равным старому направлению, но с отклонением в 30°.
Чтобы исследовать эффект «пинг-понга» согласно
p
, тег времени
используется для указания периода времени, прошедшего с момента
последнего успешного хэндовера. Кроме того, предполагается, что все
пользователи запрашивают одинаковый тип услуги (фиксированный
канал базовой скорости). Вследствие ограниченного количества дос-
тупных в системе каналов трафика, важно использовать механизм
контроля допустимости вызова, чтобы препятствовать перегрузке сис-
темы при процедуре хэндовера. Основным объектом исследования
эффективности решения о хэндовере являются ситуации «пинг-
понга», при которых наблюдаются повторные передачи обслуживания
к предыдущей ячейке перед длительным периодом времени (напри-
мер, 20 с). Уровень «пинг-понга» определяется отношением количест-
ва хэндоверов «пинг-понгом» к общему количеству хэндоверов.
Результаты моделирования приведены для следующих парамет-
ров системы:
7
112
1
,
K
,
7
36
2
,
K
,
0
add
T
дБ,
4
drop
T
дБ
,
15
0
0
,
, период измерения – 20 мс; значения
p
берутся в диапазо-
Н
АУКОВО
-
ПРАКТИЧНА КОНФЕРЕНЦІЯ
«ПРОБЛЕМИ
ЕКСПЛУАТАЦІЇ
ТА
ЗАХИСТУ
ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ
СИСТЕМ»
2
–
5
ЧЕРВНЯ
2014
Р
.,
Н
АЦІОНАЛЬНИЙ АВІАЦІЙНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
,
М
.
К
ИЇВ
6
не [5,30]. На рис. 1 изображена зависимость количества передач
«пинг-понгом» от задержки инициации хэндовера
p
. Как и предпо-
лагалось, при увеличении
p
возникновение «пинг-понга» уменьша-
ется. Среднее число передач «пинг-понга» более чувствительно к из-
менению
p
при уменьшении
margin
H
.
На рис. 2 эффективность адаптивного
p
рассматривается с точки
зрения качества обслуживания. Видно, что при увеличении
margin
H
существует его определённое оптимальное значение. Нагляден выиг-
рыш производительности предложенной схемы у производительно-
стей базируемых фиксированных.
Результаты моделирования показывают, что предложенная схема
может значительно поспособствовать улучшению производительно-
сти хэндовера даже при недостаточной величине гистерезисного поля.
Рис. 1. Зависимость количества передач
«пинг-понгом» от задержки инициации
хэндовера τ
p
Рис. 2. Зависимость показателя
качества хэндовера от H
margin
Список литературы
1. Qing-an Zeng and Dharma P. Agrawal. Handoff in Wireless Mobile Net-
works, Chapter 1, Section 1.3. Handbook of Wireless Networks and Mobile Com-
puting, Edited by Ivan Stojmenovic'. ISBN 0-471-41902-8, 2002.
2. M. Peng, J. Zhang, C. Hu, and W. Wang, “Handover performance analysis
in TDD-CDMA cellular network”, IEEE Wireless Communications and Network-
ing, vol. 2, pp. 806–811, 2003.
3. F. Santucci, M. Pratesi, M. Ruggieri, and F. Graziosi, “A general analysis
of signal strength handover algorithms with co-channel interference”, IEEE
Transactions on Communications, vol. 48, no. 2, pp. 231–241, 2000.
Н
АУКОВО
-
ПРАКТИЧНА КОНФЕРЕНЦІЯ
«ПРОБЛЕМИ
ЕКСПЛУАТАЦІЇ
ТА
ЗАХИСТУ
ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ
СИСТЕМ»
2
–
5
ЧЕРВНЯ
2014
Р
.,
Н
АЦІОНАЛЬНИЙ АВІАЦІЙНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
,
М
.
К
ИЇВ
7
УДК 621.396.49 (043.2)
Д.А. Миночкин, И.А. Кушниренко
НТУУ «Киевский политехнический институт», г. Киев
МОДЕЛИРОВАНИЕ СПУТНИКОВЫХ МIМО КАНАЛОВ
В последнее время в беспроводных сетях широко применяется
технология МIМО. В случае с использованием нескольких антенн для
передачи-приёма в наземных системах, существуют хорошо описан-
ные подходы моделирования каналов передачи данных. Применение
МIMO технологии при построении спутниковых систем связи имеет
ряд особенностей. Эти особенности делают невозможным оценку сиг-
нала методами, описанными для наземных систем. Для оценки МIMO
каналов спутниковых сетей не существует единого систематизирован-
ного метода и подхода к расчёту.
Целью данной работы является рассмотрение существующих ме-
тодик расчёта спутниковых каналов, и определение систематизиро-
ванного подхода к оценке параметров системы связи. Рассмотрим
следующие модели МIMO каналов для спутниковых систем.
Физическо-статистическое моделирование предполагает исполь-
зование L-диапазона (1–2 ГГц) или S-диапазона (2–4 ГГц) излучения.
Модель строится на основе кластеров. Кластеры – это группы препят-
ствий, которые имеют сферическую форму. Центр кластера позицио-
нируется случайным образом. Высоты зданий нормируют по лога-
рифмическому закону, двадцать предполагаемых рассеивателей рас-
положены случайным образом вокруг центра кластера, коэффициент
рассеивания подчиняется закону Лапласа. Плотность зданий достигает
90% процентов кластеров, имитирующих городские условия. Если же
кластер моделирует пересечённую местность – то 90% кластера зани-
мают деревья. Сигналы переотражаются от кластеров и могут блоки-
роваться между построек в отдельном кластере. Каждому рассеивате-
лю в кластере случайным образом определён равномерный коэффици-
ент отражения. В этой модели описывается три случая распространения
сигнала – распространение в свободном (космическом) пространстве,
распространение при отсутствии прямой видимости, распространение
при прямой видимости. При расчёте, такие параметры, как неравномер-
ность при измерениях, коэффициент ослабления, коэффициент отраже-
ния, определены в спецификациях, полученных при проведении изме-
рений в г. Мюнхен, Германия, при излучении на частоте 1,54 ГГц.
Н
АУКОВО
-
ПРАКТИЧНА КОНФЕРЕНЦІЯ
«ПРОБЛЕМИ
ЕКСПЛУАТАЦІЇ
ТА
ЗАХИСТУ
ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ
СИСТЕМ»
2
–
5
ЧЕРВНЯ
2014
Р
.,
Н
АЦІОНАЛЬНИЙ АВІАЦІЙНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
,
М
.
К
ИЇВ
8
Суть увеличения выигрыша при использования MIMO – умень-
шение взаимной корреляции между каналами передачи данных, что
достигается с помощью значительного пространственного разделения
антенн, как один из возможных вариантов. Однако, такой подход де-
лает невозможным использование в качестве наземного терминала не-
большого подвижного объекта.
Альтернативным решением является использование 2х2 MIMO
системы, в которой обе передающие антенны находятся на одном
спутнике, и при этом одна из них излучает с правой круговой поляри-
зацией, а другая – с левой. На приёмной стороне размещают обе ан-
тенны рядом друг с другом с использованием соответствующей кон-
фигураций [1, 2]. Такая архитектура позволяет использовать 4-ре ка-
нала передачи данных – между антеннами с одинаковой поляризаци-
ей, и 2 кросс-поляризационных канала. Физическо-статистическая мо-
дель с использованием разных поляризаций предполагает, что в слу-
чае с отсутствием помех на пути распространения сигнала все каналы
взаимокоррелированы, а в случае многолучевого распространения
(переотражений), взаимокорреляция каналов пропадает. Параметры
излучения антенн описываются теоремой Стокса, и полностью пред-
ставлены в работе [3]. Данный вариант модели позволяет достаточно
точно описать широкополосный канал передачи данных.
При физизическо–статистическом моделировании модель исполь-
зует частоты L-диапазона (1–2 ГГц) или S-диапазона (2–4 ГГц). Если
же необходимо провести оценку в диапазоне Кu (12–18 ГГц) и выше,
можно использовать аналитическое моделирование. Аналитическая
модель базируется на использовании двух передающих антенн от двух
разных спутников, терминальная станция оборудована двумя соотне-
сёнными антеннами. Также в описании этой модели представлены
пространственное мультиплексирование для двух передающих и двух
приёмных антенн, и аналитические выражения для оценки потерь в
канале. Модель даёт возможность оценить не только ёмкость канала,
но и уровень мощности сигнала на приёмной стороне, учитывая поте-
ри в свободном пространстве, а также и потери, вносимые гидроме-
теорами.
Общие потери оцениваются следующим образом:
i
r
i
i
A
FSL
A
,
Н
АУКОВО
-
ПРАКТИЧНА КОНФЕРЕНЦІЯ
«ПРОБЛЕМИ
ЕКСПЛУАТАЦІЇ
ТА
ЗАХИСТУ
ІНФОРМАЦІЙНО-КОМУНІКАЦІЙНИХ
СИСТЕМ»
2
–
5
ЧЕРВНЯ
2014
Р
.,
Н
АЦІОНАЛЬНИЙ АВІАЦІЙНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
,
М
.
К
ИЇВ
9
где:
c
f
d
FSL
i
i
4
lg
10
– потери в свободном пространстве;
f
– частота передачи данных;
с
– скорость света;
i
– номер канала;
i
r
A
– терм, описывающий затухания сигнала из-за дождя.
Данная реализация моделирования актуальна при больших отно-
шениях сигнал/шум, и показывает преимущество использования
МIMO системы перед SISO в конкретном случае.
Эмпирически-статистическая модель МIMO канала для спутника
строится на базе данных множества серий экспериментов и измере-
ний. В этой модели также рассматривается 2х2 МИМО канал, т.е. ис-
пользуется две приёмные и 2 передающие антенны с разными поляри-
зациями. Соответственно, в модели также рассматривается 4 канала,
два между антеннами с одинаковой поляризацией, и два между кросс-
поляризационными антеннами. Отличительная особенность данной
модели состоит в том, что она позволяет проводить оценку не только
узкополосных, но и широкополосных каналов. Данные измерений
полностью представлены в [4]. В модели для описания различных со-
стояний каналов передачи данных используются цепи Маркова, где
каждое состояние цепи симулирует одно из возможных состояний ка-
нала. Следует отметить, что и в узкополосной и в широкополосной
моделях эффекты затухания подчиняются логнормальному закону, и
учитываются в каждом состоянии цепи Маркова. Метод моделирова-
ния позволяет определить коэффициент кросс-корреляции между
двумя каналами с учётом эффектов долгосрочных затуханий, и веро-
ятность нахождения исследуемой системы или канала в конкретном
состоянии. Широкополосная модель описывается матрицей состоя-
ний, в которой задаётся поляризация антенн. Амплитуды, задержки
распространения и фазы для каждого случая распространения сигнала,
являются функциями зависимости от времени, так как или терминал
или спутник (в любом случае) являются подвижным. Необходимо ещё
раз подчеркнуть, что данный метод моделирования строится на осно-
вании измерений.
В работе были рассмотрены аналитические модели для расчета и
оценки спутниковых каналов с использованием технологии МІМО.
Можно сделать вывод, что стандартные модели играют основную