авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ  БИБЛИОТЕКА

АВТОРЕФЕРАТЫ КАНДИДАТСКИХ, ДОКТОРСКИХ ДИССЕРТАЦИЙ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ

Передача информации в условиях многолучевого распространения радиоволн

На правах рукописи

Захаров Петр Николаевич

ПЕРЕДАЧА ИНФОРМАЦИИ В УСЛОВИЯХ

МНОГОЛУЧЕВОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ РАДИОВОЛН

Специальность 01.04.03 – радиофизика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата физико-математических наук

Москва – 2010 г.

Работа выполнена на кафедре фотоники и физики микроволн физического факультета Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова.

Научные руководители: доктор физико-математических наук, профессор Анатолий Петрович Сухоруков кандидат физико-математических наук, доцент Анатолий Федорович Королев

Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук, профессор Дмитрий Сергеевич Лукин доктор физико-математических наук, профессор Анатолий Степанович Чиркин

Ведущая организация: Институт радиотехники и электроники имени В.А. Котельникова РАН

Защита диссертации состоится « 20 » _мая_ 2010 г. в 16 часов на заседании диссертационного совета Д.501.001.67 при Московском государственном университете имени М.В. Ломоносова по адресу: 119991, г. Москва, Ленинские горы, МГУ, д.1, стр. 2, физический факультет.

С диссертацией можно ознакомиться в читальном зале научной библиотеки МГУ им. М.В. Ломоносова (физический факультет).

Автореферат разослан « » 2010 г.

Ученый секретарь диссертационного совета Д 501.001. кандидат физико-математических наук, доцент А.Ф. Королев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Работа посвящена исследованию свойств каналов передачи информации в условиях многолучевого распространения радиоволн.

Многолучевое распространение характерно для городской среды и радиоканалов внутри зданий. В силу интерференции волн, приходящих в точку приема с различными амплитудами и фазами, возникает искажение пространственно временной структуры полезного сигнала, в частности его дисперсия и замирания.

Это сказывается на качестве, скорости и надежности передачи информации.

Многолучевое распространение необходимо учитывать в системах стационарной и мобильной радиосвязи.

В настоящее время не существует единого подхода к определению критериев качества открытых радиоканалов в системах цифровой связи. В большинстве работ для описания качества радиоканала используются его физические характеристики, традиционно применяющиеся для аналоговых систем: затухание волн в канале, отношение сигнал/шум (включая помехи), профиль временного рассеяния и другие параметры. Широкое использование данных характеристик объясняется, в первую очередь, простотой их расчета и измерений. В значительно меньшем числе работ применяются строгие критерии качества радиоканала – параметры канала передачи информации, такие как вероятность ошибки на бит, пропускная способность, скорость передачи данных. Таким образом, представляется актуальным сравнение определений качества радиоканала с помощью физических характеристик и параметров передачи информации.

В научной литературе отсутствуют общие методы расчета характеристик канала передачи информации в условиях многолучевого распространения радиоволн. В существующих методах прогнозирования параметров радиоканала, в большинстве случаев, осуществляется определение его физических характеристик на основе моделирования распространения радиоволн. Для этого используются эмпирические, статистические, детерминированные и комбинированные методы.

Детерминированные методы обеспечивают более высокую точность расчета характеристик канала по сравнению со статистическими и эмпирическими, и в современных системах связи, оперирующих с малыми пространственными масштабами, являются наиболее эффективными.

В диссертационной работе впервые развит общий детерминированный метод расчета характеристик канала передачи информации (пространственное распределение пропускной способности, вероятности ошибки на бит, скорости передачи и др.) на основе известных данных о свойствах среды. Разработанный метод был проверен экспериментально с использованием созданных в рамках работы экспериментальных измерительных комплексов.

Определение характеристик радиоканала является актуальным в практических задачах планирования и развертывания систем беспроводной передачи информации.

Цель работы – проведение детальных теоретических и экспериментальных исследований беспроводного канала передачи информации в условиях многолучевого распространения радиоволн, включая анализ физических характеристик радиоканала и качества передачи информации, установление их взаимосвязи, разработку методов расчета характеристик канала.

Научная новизна работы.

В работе впервые получены следующие результаты:

1. Развит и применен метод численного решения интегральных уравнений Максвелла в трехмерной реализации для расчета распространения радиоволн на пространственных масштабах десятков – сотен длин волн. Экспериментальные исследования показали малую погрешность расчета уровня поля с использованием данного метода (1.1 – 2.4 дБ).

2. Установлено, что вместо физических характеристик радиоканала для оценки его качества в общем случае необходимо использовать характеристики передачи информации. При использовании физических характеристик ошибка определения качества радиоканала достигала трех порядков в определении средней в области пространства вероятности ошибки на бит.



3. Разработан общий детерминированный метод расчета характеристик многолучевого канала передачи информации. Этим методом впервые проводится определение статистических оценок характеристик канала в областях пространства размером существенно больше длины волны, что позволяет увеличить точность расчетов. Экспериментально получена погрешность метода при расчете средней пропускной способности в локальных окрестностях точек пространства менее 20 %.

4. Определена зависимость точности расчета статистических оценок параметров канала (среднее, минимальное, максимальное) от размера областей пространства, на которых рассчитываются статистические оценки. В большинстве случаев получено существенное повышение точности расчета при увеличении размеров областей.

5. Разработан экспериментальный измерительный комплекс для сверхширокополосного зондирования среды распространения радиоволн, позволяющий осуществлять генерацию коротких (до одного периода колебания) радиоимпульсов с несущей частотой, выбираемой в диапазоне 30 МГц – 3 ГГц.

Зондирование среды короткими радиоимпульсами в условиях многолучевого распространения радиоволн позволяет судить о лучевой структуре.

6. Предложен и реализован экспериментальный метод усреднения по частоте для получения средних значений уровня поля в / 2 -окрестностях точек пространства вместо пространственного усреднения. Определен критерий необходимого диапазона изменения частоты, соответствующий перемещению антенны в / 2 -окрестности. Разработанный метод позволяет существенно упростить и автоматизировать процедуру проведения экспериментальных исследований.

Практическая значимость работы.

Предложенный детерминированный метод расчета характеристик канала передачи информации может быть непосредственно применен в практических задачах планирования беспроводных систем передачи информации. Результаты расчета с помощью метода могут быть использованы для определения зон покрытия, для выбора оптимальных положений базовых станций, минимизации их количества и определения требуемых параметров приемо-передатчиков.

Применение метода позволяет достичь более высокой эффективности беспроводных систем, что обусловлено 1) использованием строгих критериев описания качества радиоканала (характеристик канала передачи информации) и 2) высокой точностью расчета, обусловленной определением статистических оценок характеристик канала по пространственным областям вместо прогнозирования характеристик канала в точках пространства.

Положения, выносимые на защиту.

1. Использование характеристик канала передачи информации для корректной оценки качества радиоканала. Применение среднего по области пространства коэффициента передачи канала для оценки качества радиоканала может приводить к существенным ошибкам: до 3 порядков в определении средней в данной области пространства вероятности ошибки на бит.

2. Общий детерминированный метод расчета характеристик беспроводного канала передачи информации, включающий 3 этапа: 1) моделирование распространения радиоволн с использованием детерминированной модели;

2) расчет статистических оценок параметров информационного канала в / 2 окрестностях точек пространства методом Монте-Карло;

3) определение статистических оценок характеристик канала передачи информации по областям пространства размером существенно больше длины волны с целью увеличения точности расчета. Экспериментальные исследования подтвердили высокую точность метода: дисперсия отклонений расчета от измерений средней в локальных областях пространства пропускной способности составила менее 20 %.

3. Два способа повышения точности расчета статистических оценок параметров радиоканала по областям пространства: 1) увеличение размеров областей, по которым осуществляется расчет статистических оценок параметров канала и 2) увеличение количества точек расчета в каждой области (т.е., размещение точек с меньшим пространственным шагом). Повышение точности наблюдалось в проведенных экспериментах как для физических параметров радиоканала, так и для характеристик канала передачи информации.

4. Применение метода конечных интегралов для расчета распространения радиоволн на масштабах десятки и сотни длин волн. Используемая трехмерная модель является строгой, ввиду чего позволяет производить оценку точности приближенных методов, устанавливает достижимые пределы по точности расчета.

Дисперсия отклонений результатов расчета уровня поля с помощью метода от измерений составила 1.1 – 2.4 дБ.

5. Экспериментальная методика сверхширокополосного зондирования среды распространения радиоволн короткими радиоимпульсами на различных несущих частотах. Методика включает измерение профилей временного рассеяния, позволяющих судить о лучевой структуре, исследование зависимости параметров лучевой структуры (амплитуд, задержек при распространении и углов прихода лучей) от частоты. Использование методики позволяет оценивать применимость и точность моделей многолучевого распространения радиоволн, а также определять параметры широкополосных радиоканалов.

6. Экспериментальный метод усреднения по частоте сигнала для получения средних значений уровня поля в / 2 -окрестностях точек пространства вместо пространственного усреднения. Разработанный метод позволяет существенно упростить и автоматизировать процедуру проведения экспериментальных исследований, повысить их точность.

Апробация работы. Результаты, полученные в диссертации, докладывались на X Всероссийской школе-семинаре «Физика и применение микроволн» (Звенигород, 2007), XI Всероссийской школе-семинаре «Волновые явления в неоднородных средах» (Звенигород, 2008), школе-семинаре «Волны-2009» (Звенигород, 2009), на III Всероссийской конференции «Радиолокация и радиосвязь» ИРЭ (Москва, 2009), на конференции по антеннам и распространению радиоволн в Логбороу (Логбороу, Англия, 2009), на 3-ем Международном симпозиуме общества IEEE по микроволнам, антеннам, распространению радиоволн и электромагнитной совместимости в беспроводных коммуникациях (Пекин, Китай, 2009), на Международной конференции общества IEEE по микроволнам, коммуникациям, антеннам и электронным системам (Тель-Авив, Израиль, 2009) и опубликованы в трудах этих конференций, а также в 3 статьях в рецензируемых журналах по списку ВАК. Список публикаций приведен в конце автореферата.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 6 глав, заключения, списка литературы, иллюстрирована 85 рисунками.

Полный объем диссертации 177 страниц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В Главе 1 представлен литературный обзор научных публикаций, посвященных описанию радиоканала, канала передачи информации и методов расчета характеристик радиоканала в условиях многолучевого распространения радиоволн.

Параграф 1.1 посвящен методам прогнозирования физических характеристик радиоканала. В данном параграфе проводится сравнение существующих моделей распространения радиоволн, описываются экспериментальные оценки точности и применимости различных моделей. Делается вывод о необходимости применения детерминированных моделей распространения радиоволн для современных систем передачи информации. Среди рассмотренных методов, требованиям описания радиоканала в современных системах передачи удовлетворяют лишь метод трассировки лучей, основанный на приближениях геометрической оптики и теории дифракции, и методы численного решениях уравнений Максвелла. При этом последние облают наибольшей точностью, однако вычислительная трудоемкость данных методов затрудняет их применение на практике. Параграф 1.2 посвящен сравнению существующих критериев описания качества радиоканала. В большинстве известных автору работ для описания качества радиоканала используются его физические характеристики (чаще всего коэффициент затухания либо отношение сигнал/шум+помехи), усредненные в локальных окрестностях точек пространства с целью сглаживания мелкомасштабных замираний. При описании широкополосных каналов в ряде работ дополнительно учитываются временное рассеяние. В значительно меньшем количестве работ для описания качества радиоканала используются характеристики канала передачи информации (вероятность ошибки на бит, пропускная способность). Автору удалось найти работы, в которых производится сравнение различных критериев описания качества радиоканала и указывается на преимущества описания качества радиоканала с помощью характеристик канала передачи информации. В одной из работ были получены различные результаты планирования беспроводной системы при использовании в качестве критериев характеристик радиоканала и характеристик канала передачи информации. Однако, не удалось найти работ, в которых количественно оцениваются ошибки, возникающие при описании качества радиоканала посредством статистических оценок его физических характеристик вместо строгого описания с помощью статистических оценок характеристик канала передачи информации. В параграфе 1.3 приводится обзор литературных источников по расчету характеристик канала передачи информации в условиях многолучевого распространения радиоволн и экспериментальные оценки точности расчета.

В Главе 2 проводится сравнительный анализ моделей распространения радиоволн: метода трассировки лучей, метода численного решения уравнений Максвелла (метода конечных интегралов, МКИ) и простой эмпирической модели экспоненциального затухания радиоволн с расстоянием. Анализ производится с использованием экспериментальных исследований. Моделирование и эксперимент, описываемые в главе, проводились для здания физического факультета МГУ. При моделировании использовалось детальное описание среды, включающее геометрическое описание и описание электрофизических характеристик материалов. Геометрическое описание среды включало в себя внутреннюю геометрическую структуру здания факультета, наружную структуру близкорасположенных зданий и описание местности. Электрофизическое описание среды включало в себя базу данных электрофизических характеристик элементов среды, построенную на основе табличных значений для материалов.

Модель трассировки лучей, использованная в работе, представляет собой трехмерный алгоритм, основанный на принципах геометрической оптики и теории дифракции. Реализация алгоритма учитывает явления затухания, поглощения, отражения и дифракции при распространении радиоволн. Модель позволяет задавать максимальное учитываемое число отражений и дифракционных эффектов при распространении. Результатом вычислений являются пространственные распределения задержек при распространении, амплитуд и углов прихода лучей, средних уровней поля в локальных окрестностях точек пространства, а также построенные траектории лучей. Модель позволяет учитывать различные типы приемных и передающих антенн.

Модель, реализующая метод конечных интегралов, была построена с использованием адаптированного для расчетов распространения радиоволн программного обеспечения CST Microwave Studio. Были выполнены расчеты распределения напряженности поля в горизонтальной плоскости на высоте 2 м от пола для различных частот и положений передатчика. Также были вычислены профили временного рассеяния (отклики среды на радиоимпульс) в нескольких экспериментальных точках (около 15). Пространственный шаг сетки составлял / 5.

Это существенно больше, чем принятый в литературе шаг сетки для распространенного метода FDTD / 20 / 10. Ясно, что с уменьшением шага возрастает вычислительная эффективность. Максимальное количество ячеек, для которого было возможно выполнить расчет (ввиду использованной оперативной памяти 2 Гб), составило около 8,6 млн. Технология подсеток не использовалась, поскольку, несмотря на уменьшение числа ячеек в 1,5-2 раза, она давала дополнительную нагрузку при расчетах, в результате чего максимально допустимое число ячеек существенно снижалось.





В качестве эмпирической модели распространения радиоволн в работе использовалась простая изотропная модель, описываемая выражением:

d L = A + 10 n log 1м, (1) где L – потери при распространении [дБ], d – расстояние между передающей и приемной антеннами [м], A и n – эмпирические параметры, выбираемые на основе экспериментальных измерений в конкретных условиях распространения радиоволн.

n является показателем ослабления при распространении радиоволн.

Для измерения пространственных распределений уровня поля, а также профилей временного рассеяния, было разработано два экспериментальных измерительных комплекса, описываемых в параграфе 2.2.

Первый комплекс состоял из сверхширокополосного передатчика, сверхширокополосного приемника, двух всенаправленных сверхширокополосных антенн типа АШП-2 (частотный диапазон 30 МГц – 3 ГГц), подводящих фидеров с низкими потерями и рабочей станции для управления и обработки результатов измерений. Упрощенная блок-схема передатчика комплекса показана на рис. 1, осциллограмма генерируемого сигнала – на рис. 2. Передатчик позволяет генерировать радиоимпульсы длительностью до одного периода колебания на выбранной несущей частоте. Зондирование среды с многолучевым распространением радиоволн короткими радиоимпульсами позволяет судить о лучевой картине (см. далее). Генерация импульсов осуществляется следующим образом: синтезатор частот с ФАПЧ вырабатывает немодулированный синусоидальный сигнал с выбираемой частотой в диапазоне 30 МГц – 3 ГГц. В качестве опорного генератора для ФАПЧ используется кварцевый термокомпенсированный генератор. Быстродействующий ВЧ-ключ, управляемый от генератора видеоимпульсных последовательностей, осуществляет формирование радиоимпульсов. Далее сигнал проходит сверхширокополосные блоки усиления и управления выходной мощностью и поступает в антенну. Задание частоты синтезатора, параметров импульсов и выходной мощности сигнала осуществляется Рисунок 1. Блок-схема передатчика экспериментального измерительного комплекса для сверхширокополосного зондирования среды распространения радиоволн с помощью микроконтроллерного блока, управляемого от рабочей станции.

Максимальная выходная мощность сигнала – до 2 Вт (в непрерывном режиме). В приемнике выполняется аналогово-цифровое преобразование сигнала и его демодуляция (построение огибающей импульсного отклика).

Второй экспериментальный измерительный комплекс состоял из векторного анализатора цепей Rohde & Schwarz ZVB-20 (частотный диапазон 10 МГц – ГГц), двух всенаправленных сверхширокополосных антенн типа АШП-2, подводящих фидеров и управляющего ПК с программой автоматизации измерений и сохранения результатов. При фиксированных местоположениях приемной и передающей антенн с помощью комплекса регистрировалась комплексная частотная характеристика канала, которая корректировалась с учетом АЧХ антенн.

Для определения профилей временного рассеяния с помощью данного комплекса использовалось преобразование Фурье измеренной комплексной частотной характеристики и определение огибающей с помощью вычисления модуля аналитического сигнала. Метод описан в параграфе 2.4.1.

Измерения с использованием комплексов производились следующим образом: положение передающей антенны было фиксированным (в работе рассмотрено несколько положений передающей антенны), приемная антенна перемещалась по сетке измерений с шагом 1 м. При Рисунок 2. Осциллограмма генерируемого размещении приемной антенны в узлах радиоимпульса при несущей частоте 270 МГц сетки (точках измерения) осуществлялась регистрация характеристик канала. В результате определялось пространственное распределение параметров канала.

Для получения средних в окрестностях точек измерения значений уровня поля была предложена методика усреднения по частоте, описанная в параграфе 2.3.2.1, вместо принятого в литературе метода малых смещений приемной антенны. Это позволило существенно упростить проведение измерений.

Антенны размещались на диэлектрических штативах на высоте 2 м от пола.

Управление измерительными комплексами осуществлялось удаленно по локальной сети, в процессе проведения измерений экспериментаторы находились вне зоны, существенной для распространения радиоволн.

В параграфе 2.3.1 проведено экспериментальное исследование возможности прогнозирования уровня электромагнитного поля в точке пространства (уровня мелкомасштабных замираний). В табл. 1 приведены полученные значения дисперсии отклонений расчета уровня поля в точках пространства от результатов измерений.

Из табл. 1 видно, что, даже при использовании детального описания среды и строгой модели распространения радиоволн (метод конечных интегралов) расчет уровня поля в точке пространства имеет низкую точность. Это может быть объяснено тем, что неточность геометрических параметров описания среды является существенной по сравнению с длиной волны. В описании среды не учитывается внутренняя, неоднородная структура объектов (в первую очередь, стен). В приближении геометрической оптики и теории дифракции, это приводит к ошибкам расчета фаз лучей. Ошибки определения фаз приводят к неверному расчету уровня поля в точке, обусловленного интерференцией лучей. Дисперсия отклонений результатов расчета от измерений имела слабую зависимость от частоты (для частот выше 365 МГц) и применяемой детерминированной модели расчета, хотя для МКИ точность была несколько выше (приблизительно на 1 дБ).

Таким образом, расчет уровня поля в точке имеет низкую точность. На практике интерес представляют статистические оценки параметров поля по областям пространства. Статистические оценки включают среднее, минимальное, максимальное значения, вероятность отсечки, дисперсию и др. Размеры областей, по которым определяются данные оценки, выбираются исходя из требований практической задачи.

В параграфе 2.3.2 производится сравнение точности различных моделей распространения радиоволн при расчете Таблица 1. Дисперсия отклонений среднего уровня поля в / 2 -окрестностях результатов расчета уровня поля в / 2 -окрестность точек пространства. точках пространства от измерений описывает минимальный порядок размера Метод расчета, Дисперсия области пространства, в которой можно частота отклонений*, дБ наблюдать все реализации канала, МКИ, 400 МГц 9, обусловленные мелкомасштабными МКИ, 900 МГц 10, Трассировка замираниями. При перемещении приемной 11, лучей, 365 МГц антенны в / 2 -окрестности уровень поля Трассировка будет существенно изменяться ввиду 12, лучей, 1700 МГц интерференции многолучевых компонент. * Дисперсия на 80% площади измерений Усреднение уровня поля в / 2 -окрестности позволяет «сгладить» влияние мелкомасштабных замираний. В параграфе показано, что для метода трассировки лучей статистические оценки в областях пространства размером порядка длины волны могут быть получены методом Монте-Карло (фазы лучей варьируются случайным образом).

На рис. 3 приводятся пространственные распределения уровня поля, рассчитанные с использованием различных моделей и экспериментально измеренное распределение для частоты 900 МГц и одного из местоположений передатчика. Пространственные распределения показаны на плане здания. Уровень поля отображен только в области размещения точек измерения (отмечены на рисунке).

Из рис. 3 видно, что детерминированные модели распространения радиоволн, в отличие от эмпирической модели, учитывают наличие препятствий в среде и обеспечивают прогнозирование выделенной трассы распространения сигнала внутри помещения. Данная трасса заметна и на результатах экспериментальных измерений. Во всех исследованных случаях измеренные и рассчитанные с помощью детерминированных методов пространственные распределения уровня поля имели высокое качественное сходство.

В табл. 2 представлены результаты количественного анализа точности рассмотренных методов.

Из табл. 2 видно, что метод конечного интегрирования демонстрирует высокую точность расчета уровня поля: дисперсия отклонений расчета от измерений составляет 2 – 3.7 дБ для рассмотренного диапазона частот и местоположений передатчика. Для метода трассировки лучей дисперсия отклонений составила от 1. дБ до 7.5 дБ, в зависимости от частоты и положения передатчика. Эмпирическая изотропная модель распространения радиоволн обеспечивает приемлемую точность прогнозирования (погрешность 2.7 – 6 дБ) при Рисунок 3. Пространственные распределения уровня выборе оптимального поля, рассчитанные методом конечных интегралов, значения показателя методом трассировки лучей, с использованием экспоненциального изотропной модели и экспериментально измеренное ослабления. Однако, из распределение. Частота 900 МГц табл. 2 видно, что это Таблица 2. Дисперсия отклонений результатов расчета значение существенно среднего локального уровня поля в / 2 -окрестностях зависит от местоположения точек пространства от измерений для различных моделей частоты распространения радиоволн передатчика и (оптимальный показатель Дисперсия изменяется в пределах от 2 до отклонений* (дБ) при положении 4 и более при изменении Частота Модель расчета передатчика:

местоположения передатчика 1 и несущей частоты в МКИ 2,1 2, диапазоне 400 МГц – 1. Трассировка лучей 1,4 7, ГГц). Выбор среднего 400 МГц Изотропная модель, n=2 3,5 12, (“эффективного”) показателя Изотропная, n=3 5,2 4, экспоненциального Изотропная модель, n=3.5 6,2 2, ослабления, равного 3, Изотропная модель, n=4 8,2 5, приводит к величинам МКИ 3,7 3, Трассировка лучей 5,7 7, ошибки расчета 4 – 8.2 дБ.

Изотропная модель, n=2 6,0 11, Таким образом, 900 МГц Изотропная модель, n=3 8,2 6, рассмотренная изотропная Изотропная модель, n=3.5 10,5 4, модель обеспечила низкую Изотропная модель, n=4 13,1 3, сравнительную точность Трассировка лучей 4, прогнозирования уровня Изотропная модель, n=2 6, 1700 Нет поля. Изотропная модель, n=3 4, МГц данных Время вычислений для Изотропная модель, n=3.5 4, Изотропная модель, n=4 4, метода трассировки лучей * Дисперсия на 80% площади измерений составляло порядка нескольких минут, для эмпирической модели – доли секунды, для МКИ – от 40 мин до 3 ч в зависимости от частоты. Высокая вычислительная трудоемкость метода конечных интегралов позволила применить его для максимальной частоты порядка 1 ГГц при пространственных размерах модели 20 х 20 х 4 м и вычислительной мощности 2х2.6 ГГц, 2 Гб ОЗУ.

В параграфе 2.3.3 проводится исследование точности расчета среднего по большим областям пространства, чем / 2 -окрестности, уровня поля. Результат зависимости точности расчета от размеров области показан на рис. 4. Из рис. видно, что при увеличении радиуса области ошибка прогнозирования уменьшается.

Однако, в некоторых случаях уменьшение не было монотонным. Это можно объяснить тем, что точки, имеющие большие отклонения расчета от эксперимента, при увеличении радиуса усреднения приводят к деградации значений в большем числе точек с малыми отклонениями.

Детерминированные методы обеспечили высокую точность расчета уровня поля: дисперсия отклонений расчета от измерений среднего по области с радиусом 2 м уровня поля составила 1.1 – 2.4 дБ для метода конечных интегралов и 0.8 – 4. дБ для метода трассировки лучей. Анализ всех исследованных конфигураций (использованных местоположений передатчика и частот) показал, что увеличение радиуса области с 2 до 4 м обеспечивает увеличение точности прогнозирования среднего по области на величину до 2 дБ.

В параграфе 2.4 исследуется точность расчета профилей временного рассеяния с использованием методов трассировки лучей и конечных интегралов. Профиль временного рассеяния представляет собой огибающую отклика на выходе канала при возбуждении канала радиоимпульсом. Из-за многолучевого распространения радиоволн в среде сигнал от передающей к приемной антенне распространяется по различным траекториям, отличающимся длиной, и соответственно, временем распространения. Если был излучен Рисунок 4. Зависимость точности радиоимпульс, то на приемной антенне прогнозирования среднего по области уровня формируется отклик среды в виде поля от радиуса области r. Частота 400 МГц набора импульсов с различным временем прихода. При достаточно короткой длительности радиоимпульса лучи разрешаются во времени. Измеряя времена задержек и амплитуды импульсов профиля временного рассеяния, можно определить длины траекторий лучей и ослабление при взаимодействии с объектами среды. Ввиду дискретного в большинстве случаев множества возможных траекторий лучей, можно судить о лучевой картине в приближении геометрической оптики и теории дифракции.

В параграфе 2.4.1 исследуется зависимость профиля временного рассеяния от длительности зондирующего радиоимпульса (ширины полосы сигнала). Было получено, что для удовлетворительного разрешения многолучевых компонент расстояние, проходимое электромагнитной волной за время длительности зондирующего радиоимпульса, должно быть менее характерного размера неоднородностей среды, существенных для распространения волн с минимальной в спектре импульса длиной. При недостаточном разрешении можно получить представление лишь об огибающей профиля временного рассеяния с локальными максимумами, не обязательно соответствующими реальным лучам, так как они могут являться результатом интерференции лучей с малой разностью хода. Для рассмотренной среды внутри здания большинство наиболее мощных многолучевых компонент были разрешены при длительности зондирующего импульса около 1. нс (полоса сигнала 1 ГГц) и особенно при 700 пс (полоса 2 ГГц).

В параграфе 2.4.2 исследуется зависимость профиля временного рассеяния от центральной частоты зондирующего сигнала. При изменении центральной частоты наблюдалось сохранение задержек большинства многолучевых компонент при полосе зондирующего сигнала 1 ГГц. Таким образом, траектории лучей оставались неизменными.

В параграфе 2.4.3 исследуется точность расчета профилей временного рассеяния методами трассировки лучей и конечных интегралов. Метод трассировки лучей обеспечил приемлемую точность расчета профилей временного рассеяния:

для большинства наиболее мощных лучей амплитуды оценивались с точностью 2 – дБ, а ошибка оценки задержек не превышала 2 – 3 нс (рис. 5).

Ошибки могут быть объяснены неточностью геометрических параметров описания среды и определения положений антенн.

Метод конечных интегралов не позволял Рисунок 5. Профиль временного рассеяния в одной из расчете точек пространства, рассчитанный методом трассировки использовать при лучей и экспериментально измеренный профиль.

полосу сигнала, достаточную для разрешения отдельных Несущая частота 1.5 ГГц, ширина полосы зондирующего сигнала в эксперименте 2 ГГц многолучевых компонент, ввиду высокой вычислительной трудоемкости. Ввиду этого оценивалась точность прогнозирования огибающей профиля временного рассеяния с использованием данного метода. Было получено, что метод конечных интегралов и метод трассировки лучей обеспечивали близкую, удовлетворительную оценку огибающей профилей временного рассеяния.

В Главе 3 определяются критерии оценки качества радиоканала в системах беспроводной передачи информации. Строгими критериями качества радиоканала в цифровых системах являются характеристики канала передачи информации (вероятность ошибки на бит, пропускная способность, скорость передачи, задержка при передаче и др.). Тем не менее, как описано в Гл. 1, в большинстве практических и исследовательских работ для описания качества радиоканала используются физические характеристики радиоканала: затухание, длительность профиля временного рассеяния и др.

Как следует из литературных источников (Гл. 1) и было получено в Гл. 2, характеристики радиоканала не могут быть определены в точке пространства. С практической точки зрения интерес представляет определение статистических оценок параметров радиоканала по пространственным областям.

Характеристики канала передачи информации являются нелинейными функциями физических характеристик радиоканала (известные зависимости для вероятности ошибки на бит, пропускной способности и др.). Примером данной зависимости является соотношение (5).

Ввиду указанной нелинейной зависимости статистические оценки характеристик канала передачи информации по пространству не могут быть в общем случае корректно определены на основе статистических оценок физических параметров радиоканала по пространству. Поэтому, использование критериев качества радиоканала, основанных на его физических характеристиках (что применяется в большинстве практических приложений), будет в общем случае приводить к ошибкам определения качества канала и ухудшению эффективности планирования беспроводных систем.

В параграфе 3.1 указанные ошибки анализируются количественно с использованием аналитической модели канала с плоскими Рэлеевскими замираниями. Данная модель является распространенной и основана на предположениях об отсутствии прямой видимости между передатчиком и приемником и случайном распределении неоднородностей в среде.

В соответствии с выбранной моделью, замирания в каждой локальной области пространства являются Рэлеевскими. Плотность вероятности амплитуды R принимаемого сигнала имеет распределение:

r2 r exp (2) p R (r ) = 2 2 2 где 2 – дисперсия распределения (определяется экспериментально). Здесь и далее прописными буквами будем обозначать случайные величины, строчными – их значения. Из (2) была получена плотность вероятности нормированной мощности принимаемого сигнала U = R 2 :

() dFR u u, (3) pU (u ) = = exp 2 du где FR – интегральная функция распределения амплитуды R. Полагая постоянной мощность передаваемого сигнала, закон распределения коэффициента передачи канала по мощности h соответствует (3):

h p H (h ) =, (4) exp h h где h – средний коэффициент передачи канала по мощности, что ясно из h p условия нормировки (h)dh = h. Пропускная способность канала с плоской H частотной характеристикой имеет вид:

P C (h) = W log 2 1 + 0 h, (5) N где W – полоса канала, P0 – мощность передатчика, N – мощность шума.

Пропускная способность, определенная на основе среднего по локальной области пространства коэффициента передачи канала h, имеет вид:

P C ( h ) = W log 2 1 + 0 h, (6) N Средняя пропускная способность в области пространства определяется усреднением пропускной способности по реализациям канала:

C (h) = c p C (c) dc (7) Была получена плотность вероятности распределения величины C (h) :

N c c N ln 2 W p C (c ) = 2 p H 2 W 1, (8) P0 P0 W где p H (h) определяется согласно (4), и вычислена средняя пропускная способность:

W N N exp P h Ei P h, (9) C (h) = ln 2 0 0 e t где Ei – интегральная экспонента, Ei( x) = dt.

t x На рис. 6 приводится зависимость отношения пропускных способностей, рассчитанных согласно (6) и (9), от среднего коэффициента передачи канала. При P расчетах использовались следующие параметры: = 145 дБ, средний коэффициент N передачи канала варьировался в диапазоне -145 дБ.. -30 дБ. Эти значения по порядку соответствуют, например, следующим параметрам: мощность передатчика 100 Вт, коэффициент шума приемника 20 дБ, расстояние между передатчиком и приемником изменяется от 15 км до 10 м (расстояние определено для модели экспоненциального затухания радиоволн с расстоянием с показателем 3).

Из рис. 6 можно видеть, что пропускная способность канала переоценивается на величину до 20 % при использовании аппроксимации, основанной на усреднении физических характеристик. Соответствующая недооценка мощности передачи, необходимой для достижения заданной пропускной способности, составляла 2-3 дБ в большей части рассмотренного диапазона изменения h.

В параграфе 3.2 проводится исследование ошибок оценки качества канала передачи информации с использованием модели реального многолучевого радиоканала. Данная модель была получена методом трассировки лучей для области внутри здания физического факультета МГУ. Характеристики канала передачи информации определялись с использованием математических моделей систем связи. Были получены следующие результаты. Для системы с модуляцией OFDM 64-КАМ (ортогональное мультиплексирование с частотным разделением и 64-ричной квадратурной амплитудной модуляцией) пропускная способность канала переоценивалась на значения до 17 % от максимальной пропускной способности на значительной области пространства при использовании физических характеристик радиоканала для оценки качества канала. Рассчитанное пространственное распределение средней локальной пропускной способности гораздо лучше соответствовало результатам экспериментальных измерений Рисунок 6. Отношение пропускной пропускной способности, чем способности, аппроксимированной на основе среднего коэффициента передачи канала аппроксимация, основанная на средних C(h) к средней пропускной способности локальных значениях уровня сигнала.

C(h). Модель канала с Рэлеевскими Для той же области пространства было замираниями проведено моделирование Среднее локальное значение характеристики канала – среднее значение данной характеристики в локальной окрестности точки пространства Рисунок 7. Пространственные распределения средней локальной вероятности ошибки на бит и вероятности ошибки на бит, вычисленной на основе среднего локального отношения сигнал/шум. Система с модуляцией BPSK, узкополосный канал с плоской частотной характеристикой, частота 1.7 ГГц. (а) – отсутствие кодирования, (б) – сверточное кодирование. Для системы с кодированием при p e 10 7 значения приравнивались 10- (определение точных значений при малых ошибках не производилось) узкополосной системы с модуляцией BPSK (двоичная фазовая) с кодированием и отсутствием кодирования. Было получено, что аппроксимация средней локальной вероятности ошибки на бит, вычисленная на основе среднего локального отношения сигнал/шум, была близка к средней локальной вероятности ошибки на бит для системы с отсутствием кодирования (рис. 7, а). Для системы со сверточным кодированием, напротив, разница в значениях вероятности ошибки на бит достигала трех порядков (рис. 7, б). Это было объяснено большей степенью нелинейности зависимости вероятности ошибки на бит от отношения сигнал/шум для системы с кодированием, увеличивающейся с увеличением мощности кода.

Ошибка оценки среднего локального значения вероятности ошибки на бит для системы BPSK с кодированием существенно варьировалась в пространстве: от близких к нулевым значений до трех порядков.

Полученные в Гл. 3 ошибки были объяснены нелинейной зависимостью характеристик канала передачи информации от физических характеристик радиоканала, ввиду чего статистические оценки первых не могут быть в общем случае корректно определены на основе статистических оценок последних. На практике данные ошибки могут приводить к некорректному определению зон покрытия беспроводных систем, и, как следствие, неэффективному планированию и развертыванию систем.

Возможным решением на пути использования критериев качества канала, основанных на физических характеристиках канала, является построение таблиц, содержащих пороговые значения (для всех используемых схем модуляции/кодирования) средних локальных энергетических параметров сигнала для определенной модели канала, которые обеспечивают требуемые характеристики системы. Однако, этот подход не применим для многих практических случаев, в которых модель, описывающая канал, существенно изменяется в пространстве, либо свойства канала нельзя описать статистической моделью (что имеет место, например, при часто используемых в настоящее время малых пространственных размерах сот беспроводных систем). Это было проиллюстрировано для исследованной среды внутри здания.

В Главе 4 предложен общий детерминированный метод расчета характеристик канала передачи информации, применимый для различных систем беспроводной передачи информации и условий распространения радиоволн. Метод использует детерминированные модели распространения радиоволн.

Существенным отличием метода от существующих методов расчета характеристик канала является расчет статистических оценок параметров канала по малым пространственным областям вместо расчета параметров канала в точках пространства. Общая структура предлагаемого метода показана на рис. 8. Входными данными для моделирования является описание среды, которое содержит геометрическое описание и пространственное распределение электрофизических характеристик материалов.

После того, как описание среды Рисунок 8. Структура детерминированного метода прогнозирования характеристик канала составлено, должна быть определена передачи информации требуемая пространственная детализация прогнозирования. Как было указано выше, на практике требуется определение статистических оценок характеристик канала по пространственным областям. Будем называть пространственной детализацией прогнозирования величину, обратную характерному размеру пространственных областей, по которым рассчитываются пространственные статистические оценки характеристик канала. Таким образом, чем больше размер областей, тем ниже детализация прогнозирования. Как показано в Гл. 5 диссертации, чем ниже пространственная детализация прогнозирования, тем более высокую точность расчетов можно получить в общем случае. Следовательно, следует выбирать минимальную, согласующуюся с требованиями практической задачи пространственную детализацию. Например, для задачи прогнозирования в здании, как правило, не имеет смысла рассчитывать оценки свойств канала в каждой точке внутри помещения, поскольку обыкновенно общее качество сигнала в помещении (или, по крайней мере, его значительных частях) характеризует эффективность системы передачи. Вся анализируемая область пространства разделяется на подобласти, размеры которых определяются выбранной пространственной детализацией прогнозирования (в общем случае, области могут иметь неравные размеры). Таким образом, задачей метода является прогнозирование статистических свойств канала передачи информации в каждой подобласти1.

Метод включает три этапа моделирования.

На первом этапе осуществляется моделирование распространения радиоволн. В каждой подобласти пространства выбирается статистически значимое число точек расчета. Как показано в Гл. 5, чем больше точек, тем более высокую точность расчета можно получить, но не имеет смысла располагать точки с шагом менее длины волны. Точки обыкновенно размещаются с равномерным пространственным распределением. В каждой точке осуществляется расчет многолучевого описания канала (набора лучей с соответствующими задержками, амплитудами и направлениями прихода) с помощью детерминированного метода расчета распространения радиоволн. Как определено в Гл. 1 диссертации, предпочтительно использование метода трассировки лучей, ввиду его высокой точности, умеренного времени вычислений, простоты реализации и возможности определения многолучевого описания радиоканала, необходимого для характеризации канала в современных беспроводных системах.

На втором этапе работы метода в каждой точке осуществляется стохастическое моделирование системы передачи информации. Стохастическое моделирование позволяет получить статистические оценки характеристик канала в малой (порядка длины волны) локальной окрестности точки. Для каждой реализации радиоканала, описываемой физическими характеристиками, осуществляется моделирование системы передачи информации, позволяющее получить характеристики информационного канала. По полученному набору реализаций параметров канала передачи информации осуществляется определение статистических оценок данных параметров (метод Монте-Карло). В параграфе 4.1 показано, что наиболее универсальным и приближенным к практике методом стохастического моделирования является метод случайной вариации фаз лучей. В результате, на втором этапе моделирования в окрестности каждой точки размером порядка длины волны определяются локальные статистические оценки характеристик канала передачи информации.

На третьем этапе моделирования вычисляются статистические оценки характеристик канала передачи информации по пространственным подобластям, выбранным в соответствии с требуемой пространственной детализацией прогнозирования. Определение данных статистических оценок производится на основе локальных оценок, рассчитанных на втором этапе моделирования. В работе это называется пространственным статистическим обобщением. Обобщение позволяет увеличить точность прогнозирования (см., например, рис. 4) при соответствии выбранной пространственной детализации прогнозирования.

Результат представляет собой статистические оценки параметров канала передачи В существующих методах прогнозирования характеристик канала в большинстве случаев осуществляется расчет средних значений параметров канала в окрестностях точек пространства размером порядка длины волны информации в каждой подобласти (среднее, вероятность отсечки, минимальное и максимальное значения, дисперсия и др.). Например, средняя скорость передачи данных (средняя вероятность ошибки на бит и др.) может быть получена усреднением средних локальных скоростей передачи по всем точкам прогнозирования в подобласти (число реализаций канала должно быть одинаковым для всех точек). Таким же образом можно получить среднюю дисперсию. Как можно показать, вероятность отсечки в подобласти может быть получена усреднением локальных вероятностей отсечки по точкам прогнозирования в подобласти.

Результат расчетов с помощью метода представляет собой пространственное распределение статистических оценок характеристик канала передачи информации.

На практике, данное распределение непосредственно может быть использовано для определения зоны покрытия беспроводной системы. Кроме того, полученное распределение позволяет вычислить целевые функции, используемые при полуавтоматизированном и автоматизированном планировании беспроводных систем, т.е. метод предоставляет необходимые данные для планирования (методы планирования описаны в параграфе 1.2.1 диссертации).

В параграфе 4.3 описывается экспериментальная оценка точности предложенного метода. Точность была оценена для реализации метода, использующей метод трассировки лучей и модели систем передачи информации с видами модуляции OFDM КАМ-64 и КАМ-64 в условиях распространения радиоволн внутри здания физического факультета МГУ. Был создан экспериментальный измерительный комплекс (рис. 9), состоящий из векторного генератора 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, двух сверхширокополосных всенаправленных антенн типа АШП-2, рабочей станции, осуществляющей удаленное управление приборами и автоматизированное проведение измерений, программного обеспечения для измерения вероятностей ошибки на бит и пропускных способностей, разработанного в рамках работы.

Программное обеспечение обеспечивает работу с видами модуляций BPSK, QPSK, MSK, GMSK, QAM, OFDM и др.

Измерение вероятности ошибки на бит проводилось путём создания радиоканала передачи данных и измерения статистики битовых ошибок при передаче потока данных.

Пропускная способность канала Рисунок 9. Блок-схема экспериментального вычислялась на основе измеренной комплекса для измерения вероятности ошибки вероятности ошибки на бит. на бит и пропускной способности радиоканала Были получены следующие результаты.

При прогнозировании с бесконечной пространственной детализацией (в точках пространства) на частотах до 400 МГц точность расчета пропускной способности канала была удовлетворительной (на большей части площади Рисунок 10. Пространственные распределения средней ошибки не превышали локальной пропускной способности, полученные на основе 25%). На более высоких моделирования и экспериментальных измерений (усреднение в / 2 -окрестностях экспериментальных частотах не удавалось точек). Частота 365 МГц, модуляция 64-QAM, скорость обеспечить передачи 7.78 Мбит/с, мощность передатчика -40 дБм удовлетворительного прогнозирования. Это можно объяснить тем, что влияние неточностей описания среды увеличивается с уменьшением длины волны. Таким образом, на данных частотах необходимо прогнозирование пространственных статистических оценок характеристик канала передачи информации.

На рис. 10 для одного из исследованных случаев показаны пространственные распределения средних в / 2 -окрестностях значений пропускной способности, полученные на основе расчетов и экспериментальных измерений, отображенные на плане области проведения исследований. Пространственные распределения изображены только в области размещения точек измерений (точки отмечены на рисунке).

На рис. 11 для одного из исследованных случаев представлены результаты прогнозирования границ пропускной способности (минимальных и максимальных значений) в / 2 -окрестностях точек пространства и результаты экспериментальных измерений значений пропускной способности в точках. Область проведения измерений и расчетов соответствует рис. 10. Видно, что практически во всех точках измеренные значения пропускной способности лежат в пределах прогнозируемых локальных границ пропускной способности.

В параграфе 4.3. проводится исследование Рисунок 11. Сравнение результатов измерений точности расчета пропускной способности с прогнозируемыми границами.

статистических оценок Частота 365 МГц, модуляция OFDM 64-QAM, мощность канала передачи информации передатчика -20 дБм по большим, чем / 2 -окрестности, областям пространства. Было получено, что точность прогнозирования статистических оценок существенно увеличивалась с уменьшением пространственной детализации расчетов.

В целом в параграфе 4.3 было получено, что погрешность прогнозирования средней пропускной способности была менее 30 % при пространственной детализации расчетов на масштабах длины волны и менее 20 % при детализации на масштабах 4 м. Измеренные значения пропускной способности в точках пространства укладывались в прогнозируемые локальные границы пропускной способности на 80 – 100 % анализируемой площади при детализации прогнозирования на масштабах 4 м. Таким образом, экспериментальные исследования показали высокую точность рассмотренной реализации предложенного метода для среды внутри здания.

В Главе 5 исследуется зависимость точности прогнозирования статистических оценок характеристик канала от пространственной детализации прогнозирования.

В параграфе 5.1 обобщаются результаты исследования зависимости точности прогнозирования от пространственной детализации прогнозирования, полученные экспериментально в Гл. 2 и Гл. 4. Экспериментальные результаты свидетельствуют, что точность прогнозирования статистических оценок параметров канала существенно увеличивалась при уменьшении пространственной детализации расчетов. Данная закономерность наблюдалась как для физических характеристик радиоканала, так и для характеристик канала передачи информации. В ряде случаев увеличение точности было немонотонным.

В параграфе 5.2 построена аналитическая модель с целью объяснения полученных экспериментально закономерностей.

Допустим, модель прогнозирования характеристик канала в целом корректно описывает механизмы распространения радиоволн. В случае прогнозирования характеристик канала передачи информации предположим также, что модель беспроводной системы корректно описывает ее работу. В этом случае отклонения результатов расчета от измерений можно объяснить суммарным влиянием большого числа случайных факторов (отсутствие учета небольших неоднородностей среды, внутренней структуры ряда объектов, неточности описания электрофизических характеристик материалов, погрешности измерений и др.). Вследствие центральной предельной теоремы, отклонение результатов расчета от измерений будет распределено по нормальному закону.

Обозначим общее количество точек, в которых были произведены измерения и расчет K. Рассмотрим прогнозирование средних значений некоторого параметра канала: будем считать, что в / 2 -окрестности каждой точки рассчитаны и измерены средние локальные значения данного параметра. Пусть область прогнозирования пространственно разделена на N зон, в каждой из которых осуществляется расчет статистических оценок параметров канала. Для простоты будем полагать, что зоны имеют равный размер и точки распределены равномерно в области исследований, K тогда количество точек в каждой зоне M =. В параграфе 5.2 получено, что в N указанном приближении и обозначениях дисперсия отклонений прогноза от измерений будет иметь вид:

N 1 N M N K/N 1 M e E = K e E, E = (10) n n i i N n =1 N n =1 i =1 i = где ein – ошибка прогнозирования среднего локального значения параметра канала в / 2 -окрестности i-й точки, расположенной в n-й зоне. Как было предположено выше, ошибки ein являются случайными с нормальным распределением. Средняя ошибка E описывает систематическую ошибку прогнозирования. При достаточно большом числе точек в каждой зоне величина E будет близка к нулю. В этом случае выражение (10) может быть упрощено:

M n N N ei.

E = (11) K2 n =1 i = На рис. 12 показана зависимость величины E от пространственной детализации прогнозирования (соответствующей числу зон N), полученная на основе численного моделирования. Ошибки ein были сгенерированы алгоритмом случайной генерации с нормальным распределением. Параметры распределения:

математическое ожидание 0, дисперсия 1. Кривая на рис. 12 получена путем усреднения по ансамблю из 30 реализаций. Общее число точек K было равно 400.

Из рис. 12 видно, что при уменьшении пространственной детализации дисперсия отклонений результатов прогнозирования от измерений существенно уменьшается. При прогнозировании среднего по всей зоне исследований ясно, что дисперсия отклонений равна нулю.

Помимо исследования зависимости E от пространственной детализации расчета (количества зон N), было проведено моделирование зависимости E от количества точек в каждой зоне M. Моделирование показало, что чем больше точек расчета и измерений в каждой зоне усреднения, тем выше точность прогнозирования. Это связано с тем, что усреднение результатов расчета и измерений по точкам пространства приводит к усреднению разностей результатов расчета и измерений при вычислении дисперсии отклонений рассчитанных средних значений от измеренных средних. В результате величина дисперсии уменьшается. По всей видимости, это является также основной причиной увеличения точности прогнозирования при уменьшении пространственной детализации прогнозирования (с уменьшением количества зон число точек в каждой зоне при фиксированном общем числе точек увеличивается).

На основе полученных Рисунок 12. Зависимость точности результатов можно рекомендовать прогнозирования от пространственной два способа увеличения точности детализации прогнозирования. Результаты прогнозирования: уменьшение численного моделирования для модели нормально распределенных ошибок расчета пространственной детализации прогнозирования и увеличение количества точек прогнозирования (т.е., размещение точек с меньшим пространственным шагом).

Первый способ ограничен требованиями конкретной практической задачи к пространственной детализации прогнозирования. Второй способ также ограничен, поскольку ясно, что не имеет смысла размещать точки с шагом, меньше, чем несколько длин волн, иначе результаты расчета в соседних точках будут коррелированными.

В Главе 6 с целью иллюстрации практической применимости полученных результатов была произведена экспериментальная оценка точности разработанного метода прогнозирования характеристик канала передачи информации для беспроводной локальной сети стандарта IEEE 802.11a (частотный диапазон 5 ГГц) путем расчета скорости передачи информации и проведения экспериментальных измерений в части здания площадью около 380 м2 с использованием промышленных точек доступа в реальных условиях работы. Экспериментальные исследования показали высокую точность прогнозирования статистических характеристик канала передачи информации разработанными детерминированными методами:

– на 96 % площади измерений измеренная скорость передачи информации укладывалась в прогнозируемые границы минимальной и максимальной скорости передачи в зонах пространства размером порядка 3 х 4 м;

– дисперсия отклонений расчета средней (в зонах пространства размером порядка 3 х 4 м) скорости передачи информации от измерений составила 5.2 Мбит/с (при максимальной скорости передачи 54 Мбит/с), за исключением зон, где скорость передачи достигала насыщения из-за издержек на передачу служебной информации.

Отклонения результатов расчета от эксперимента могут быть объяснены неточностью модели системы связи, обусловленной недостаточной документированностью параметров технической реализации использованных точек доступа, а также неточностью используемой модели распространения радиоволн и описания среды.

Модель трассировки лучей корректно учитывала ослабление сигнала при прохождении сквозь толстые стены здания, приводящее к существенному падению скорости передачи, что было бы невозможно при использовании изотропных (эмпирических) методов.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ 1. Разработан экспериментальный измерительный комплекс, осуществляющий сверхширокополосное зондирование среды распространения радиоволн. Комплекс позволяет генерировать короткие (до одного периода колебания) радиоимпульсы с несущей частотой, выбираемой в диапазоне 30 МГц – 3 ГГц. Зондирование среды короткими радиоимпульсами в условиях многолучевого распространения радиоволн позволяет судить о лучевой структуре. С использованием комплекса были произведены измерения профилей временного рассеяния на различных центральных частотах и измерения пространственных распределений уровня электромагнитного поля.

2. Проведен сравнительный анализ метода трассировки лучей, метода численного решения уравнений Максвелла (метод конечных интегралов) и эмпирической модели экспоненциального затухания радиоволн с расстоянием.

Экспериментальные исследования показали, что детерминированные методы обеспечили высокую точность расчета уровня поля: дисперсия отклонений расчета от измерений составляла 1.1 – 2.4 дБ для метода конечных интегралов и 0.8 – 4.6 дБ для метода трассировки лучей в зависимости от положения передатчика и частоты.

Простая эмпирическая модель экспоненциального ослабления радиоволн с расстоянием обеспечивала низкую сравнительную точность расчета уровня поля, поскольку оптимальное значение показателя ослабления существенно зависело от местоположения передатчика и частоты. Метод конечных интегралов и метод трассировки лучей обеспечивали близкую, удовлетворительную оценку огибающей профиля временного рассеяния.

3. Экспериментально было определено необходимое временное разрешение при измерениях профиля временного рассеяния, позволяющее независимо наблюдать многолучевые компоненты (лучевую структуру). Разделение большинства мощных компонент наблюдалось при полосе измерений около 2 ГГц (разрешение по времени ~700 пс). Метод трассировки лучей обеспечил высокую точность расчета лучевой структуры: для большинства наиболее мощных лучей отклонение рассчитанных амплитуд от измеренных составляло 2 – 5 дБ, а ошибка оценки задержки не превышала 2 – 3 нс.

4. Показано, что описание радиоканала с помощью статистических оценок физических характеристик радиоканала в локальной области пространства в общем случае не позволяет определить статистические оценки характеристик канала передачи информации в данной области пространства. Это объясняется нелинейной зависимостью характеристик канала передачи информации от физических параметров радиоканала. Получено, что использование среднего по области пространства коэффициента передачи канала для оценки характеристик канала передачи информации может приводить к существенным ошибкам: до 3 порядков в определении средней по области вероятности ошибки на бит.

5. Разработан общий детерминированный метод расчета характеристик канала передачи информации в условиях многолучевого распространения радиоволн.

Метод позволяет осуществить переход от физических характеристик радиоканала к характеристикам канала передачи информации. Предложенный метод обеспечивает высокую точность расчета ввиду того, что осуществляется расчет статистических оценок характеристик канала по пространственным областям (среднее, минимальное, максимальное, дисперсия, вероятность отсечки и др. в каждой области пространства) вместо расчета характеристик канала в точках пространства.

Экспериментальные исследования показали высокую точность рассмотренной реализации метода: погрешность расчета средней в окрестностях точек пространства с радиусом 2 м пропускной способности была менее 20 %.

Измеренные значения пропускной способности в точках пространства укладывались в прогнозируемые локальные границы пропускной способности на 80 – 100 % анализируемой площади.

6. Исследована зависимость точности расчета статистических оценок параметров канала по областям пространства от размеров областей. С использованием аналитической модели и экспериментальных исследований показано, что при увеличении размеров областей точность расчета существенно увеличивается. Для случая расчета средних значений по областям пространства моделирование показало, что увеличение точности связано с тем, что усреднение результатов расчета и измерений по пространству приводит к усреднению разностей результатов расчета и измерений при вычислении дисперсии отклонений рассчитанных средних значений от измеренных средних. В результате величина дисперсии уменьшается. Предложено два способа увеличения точности расчета:

уменьшение пространственной детализации расчета (увеличение размеров областей) и увеличение количества точек расчета (размещение точек с меньшим пространственным шагом).

7. Произведена экспериментальная оценка точности разработанного метода расчета характеристик канала передачи информации для беспроводной локальной сети стандарта IEEE 802.11a (частотный диапазон 5 ГГц) путем расчета скорости передачи информации и проведения экспериментальных измерений в части здания площадью около 380 м2 с использованием промышленных точек доступа в реальных условиях работы. Экспериментальные исследования показали высокую точность расчета статистических характеристик канала передачи информации с помощью разработанного детерминированного метода: на 96 % площади измерений измеренная скорость передачи укладывалась в расчетные границы минимальной и максимальной скорости передачи в зонах пространства размером порядка 3 х 4 м;

дисперсия отклонений результатов расчета средней (в зонах пространства размером порядка 3 х 4 м) скорости передачи информации от измерений составила 5.2 Мбит/с (при максимальной скорости передачи 54 Мбит/с).

Основные результаты диссертации опубликованы в работах:

1. А.П. Сухоруков, А.К. Бабушкин, Р.А. Дудов, П.Н. Захаров, А.В. Козарь, А.Ф. Королев, А.А. Потапов, Е.А. Пухов, А.В. Турчанинов, “Распространение радиоволн в обитаемых средах:

физические, информационные и экологические аспекты”, Радиотехника, № 5, 2009, стр. 40 – 49.

2. А.А. Потапов, П.Н. Захаров, «Методология широкополосных измерений в экологическом мониторинге электромагнитных излучений радиочастотного диапазона», Наукоемкие технологии, № 8, 2009, стр. 59-67.

3.P.N. Zakharov, R.A. Dudov, E.V. Mikhailov, A.F. Korolev, A.P. Sukhorukov, "Finite Integration Technique Capabilities for Indoor Propagation Prediction," 2009 Loughborough Antennas & Propagation Conference (LAPC), pp. 369 – 372, 2009, Loughborough, UK.

4.P.N. Zakharov, E. V. Mikhailov, A. A. Potapov, A. F. Korolev, A. P. Sukhorukov, "Comparative Analysis of Ray tracing, Finite Integration Technique and Empirical Models Using Ultra-Detailed Indoor Environment Model and Measurements," 3rd IEEE International Symposium on Microwave, Antenna, Propagation and EMC Technologies for Wireless Communications (MAPE 2009), pp 176 – 183, 2009, Beijing, China.

5.P.N. Zakharov, A.K. Babushkin, A. F. Korolev, A.V. Kozar, "Impact of Bandwidth, Center Frequency and Spatial Position on the Results of Ultra-Wideband Power Delay Profile Measurements and Accuracy of Predictions," 3rd IEEE International Symposium on Microwave, Antenna, Propagation and EMC Technologies for Wireless Communications (MAPE 2009), pp. 1118 – 1122, 2009, Beijing, China.

6.P.N. Zakharov, A.F. Korolev, A.P. Sukhorukov, "On the Necessity of Information Transmission Channel Characteristics Consideration in Wireless Systems Planning," 2009 IEEE International Conference on Microwaves, Communications, Antennas and Electronic Systems (IEEE COMCAS 2009), 2009, Tel Aviv, Israel.

7.P.N. Zakharov, E.V. Mikhailov, A.F. Korolev, A.P. Sukhorukov, "Deterministic Method of Information Transmission Channel Prediction in Multipath Environments," 2009 IEEE International Conference on Microwaves, Communications, Antennas and Electronic Systems (IEEE COMCAS 2009), 2009, Tel Aviv, Israel.

8.А.П. Сухоруков, А.К. Бабушкин, Е.В. Михайлов, П.Н. Захаров, А.В. Козарь, А.Ф. Королев, Е.А. Пухов, А.В. Турчанинов, А.А. Потапов, «Возможности систем геопространственного моделирования в задачах прогнозирования распространения радиоволн и электромагнитной экологии», Сборник докладов III Всероссийской конференции «Радиолокация и радиосвязь», 2009, сс 630-640.

9.Е.В. Михайлов, Р.А. Дудов, П.Н. Захаров, А.В. Козарь, А.Ф. Королев, «Исследование возможностей метода конечных интегралов при прогнозировании распространения радиоволн в неоднородных анизотропных средах», Сборник докладов III Всероссийской конференции «Радиолокация и радиосвязь», 2009, сс 601-606.

10.А.К. Бабушкин, П.Н. Захаров, А.В. Турчанинов, А.Ф. Королев, «Локализация источников радиоизлучения в средах с многолучевым распространением радиоволн на основе корреляционных измерений», Сборник докладов III Всероссийской конференции «Радиолокация и радиосвязь», 2009, сс 616-620.

11. П.Н. Захаров, Е.В. Михайлов, А.Ф. Королев, А.П. Сухоруков, «Сравнительный анализ моделей численного решения уравнений Максвелла, приближений геометрической оптики и теории дифракции, изотропной модели при расчете распространения радиоволн внутри зданий», Труды школы-семинара «Волны-2009», часть 1, 2009, сс 68-72.

12. А.К. Бабушкин, П.Н. Захаров, А.Ф. Королев, «Корреляционные методы в решении обратных задач распространения радиоволн», Труды школы-семинара «Волны-2009», часть 1, 2009, сс 72-76.

13.Е.В. Михайлов, Р.А. Дудов, П.Н. Захаров, А.В. Козарь, А.Ф. Королев, «Возможности метода конечных интегралов при расчете распространения радиоволн в зданиях», Труды школы семинара «Волны-2009», часть 1, 2009, сс 63-68.

14. П.Н. Захаров, А.К. Бабушкин, А.Ф. Королев, А.В. Турчанинов, «Выбор оптимального метода модуляции в современных цифровых системах радиосвязи», Труды XI Всероссийской школы-семинара «Волновые явления в неоднородных средах», 15. А.К. Бабушкин, П.Н. Захаров, А.Ф. Королев, «Экспериментальное исследование методов минимизации влияния временной дисперсии в многолучевом радиоканале», Труды XI Всероссийской школы-семинара «Волновые явления в неоднородных средах», 16. П.Н. Захаров, «Сверхширокополосное мультиспектральное зондирование среды распространения радиоволн», Труды X Всероссийской школы-семинара «Физика и применение микроволн», Часть 2, 2007, сс. 13- 17. П.Н. Захаров, А.Ф. Королев, А.В. Турчанинов, А.П. Сухоруков, И.Е. Кудряшов, Ю.В.

Потапов, «Моделирование многолучевого радиоканала со сложными видами модуляции сигнала», Труды X Всероссийской школы-семинара «Физика и применение микроволн», Часть 6, 2007, сс.

63- 18. Е.А. Пухов, П.Н. Захаров, А.Ф. Королев, «Методы измерения параметров электромагнитного поля в зданиях», сборник статей «Метрология в радиоэлектронике 2006»

ВНИИФТРИ

 

Похожие работы:





 
2013 www.netess.ru - «Бесплатная библиотека авторефератов кандидатских и докторских диссертаций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.