авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< 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

Pages:   || 2 |

Разработка методов обработки сигналов мобильных систем связи малого радиуса действия при представлении несущей динамической моделью в пространстве состояний

-- [ Страница 1 ] --

На правах рукописи

МЕДВЕДЕВ ПАВЕЛ АЛЕКСАНДРОВИЧ

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ МОБИЛЬНЫХ СИСТЕМ СВЯЗИ МАЛОГО РАДИУСА ДЕЙСТВИЯ
ПРИ ПРЕДСТАВЛЕНИИ НЕСУЩЕЙ ДИНАМИЧЕСКОЙ МОДЕЛЬЮ
В ПРОСТРАНСТВЕ СОСТОЯНИЙ

05.12.13 – Системы, сети и устройства телекоммуникаций

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Москва – 2012

Работа выполнена на кафедре «Информационные системы и технологии» ФГБОУ ВПО «Российский государственный университет туризма и сервиса».

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

СОВЕТОВ Вадим Михайлович

Официальные оппоненты: БЕЛЮЧЕНКО Игорь Михайлович

доктор технических наук, профессор, профессор
кафедры «Инженерные системы» ФГБОУ ВПО «Российский государственный университет туризма и сервиса»

АББАСОВА Татьяна Сергеевна

кандидат технических наук, доцент, заведующая кафедрой «Информационные технологии и управляющие системы» Финансово-технологическая академия

Ведущая организация: Открытое акционерное общество "Научно-произ-водственное объединение измерительной техники" (ОАО "НПО ИТ")

Защита диссертации состоится «11» мая 2012 г. В 1400 часов на заседании диссертационного совета Д 212.150.08 при ФГБОУ ВПО «Российский государственный университет туризма и сервиса» по адресу: 141221 Московская обл., Пушкинский р-н, п. Черкизово, ул. Главная д. 99.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Российский государственный университет туризма и сервиса».

Автореферат разослан «10» апреля 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета В.К. Душин

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В настоящее время мобильная связь является быстрорастущим сегментом рынка телекоммуникаций. Особое распространение получают минисотовые системы связи или мобильные системы связи малого радиуса действии (МРД) (Short Range Devices – SRD), так как они позволяют быстро без больших трудозатрат организовать локальные сети и в целом повысить пропускную способность территориальных систем беспроводной связи.

Как правило, в таких системах связи поступающий в приемную антенну сигнал является композицией сигналов, прошедших различные пути и имеющих различную задержку и амплитуду. Такой композитный сигнал может очень быстро и в широких пределах изменяться по амплитуде и фазе. В результате ухудшаются характеристики модуляционных схем по сравнению с каналом с постоянными параметрами и аддитивным белым гауссовским шумом.

В настоящее время разработано довольно много методов, позволяющих в тех или иных условиях повысить эффективность работы систем мобильной связи. Особо хочется отметить достижения в этой области отечественных специалистов, таких как: Л.М. Финк, И.С. Андронов, С.Е Фалькович, В.И. Понамарев, Ю.В. Шкварко, В.И. Тихонов, Д.Д. Кловский, П.Ф. Поляков, а также зарубежных ученых: Г. Ван Трис, Б. Уидроу, Дж. Возенкрафт, И. Джекобс, Э.Д. Витерби.





Для повышения помехоустойчивости используют более сложные схемы модуляции, например – относительную (дифференциальную) квадратурную фазовую манипуляция, много h-фазовую модуляцию (MhФМ) и др.

Эффективным способом борьбы с замираниями является способ измерения параметров канала. Для этого часто используют пилот-сигнал и вспомогательную модуляцию пилот-сигнала. Применяют также способ оценки параметров канала с использованием решения по обратной связи.

Другой класс методов борьбы с затуханиями использует прием сигналов на разнесенные в пространстве антенны или разнесение по времени с последующим формированием суммарного сигнала. Используют также частотное разделение, при котором сигналы передаются на разных частотах. В последнее время для борьбы с затуханием и межсимвольной интерференцией стал использоваться сигнал, формируемый из многих ортогональных частот, OFDM – orthogonal frequency division multiplexing – или сигналы с ортогональным частотным разделением каналов (ОЧРК).

В настоящее время применение находят многомерные сигналы с пространственно-временным кодированием и пространственным уплотнением. В системах мобильной связи 4-го поколения (4G) используются системы с множеством входов и множеством выходов (МВМВ) или multiple-input-multiple-output (MIMO).

Проведенный анализ влияния многолучевого распространения сигнала в минисотовых системах связи показал, что такие каналы относятся к каналам с равномерной частотной и с линейной фазовой характеристикой. Отражение радиоволн при распространении осуществляется в основном от бетонных или кирпичных стен, потолков и деревянных полов, которые не имеют зависимость коэффициента отражения от частоты несущей, поэтому такой канал не является селективным по частоте. Так как параметры отражения не изменяются, то канал не подвержен медленным замираниям. Поэтому основной причиной затухания в рассматриваемом канале является сложение многих лучей с разной фазой, в результате чего может уменьшиться амплитуда сигнала и произойдет фазовый сдвиг. Как показали расчеты, сдвиг несущей разных лучей при ограниченных размерах пространства, не превышает длины волны. Однако, чем ближе абоненты находятся друг от друга и чем выше расположены их антенны, тем больше может быть расхождение фазы и выше вероятность глубоких замираний.

В силу ограниченности пространства и малой скорости передвижения абонентов системы, влияние доплеровского сдвига частоты на помехоустойчивость несущественно.

Приведенные оценки помехоустойчивости показали, что многолучевость и соответственно замирания, существенно уменьшают эффективность передачи информации по таким каналам. В последние годы при анализе помехоустойчивости предпочтение отдается методу представления стохастических дифференциальных уравнений, описывающих изменения информационных и неинформационных параметров моделью в пространстве состояний (ПС). На основе такого представления синтезированы оптимальные рекурсивные алгоритмы оценки информационных и неинформационных параметров сигнала. Самым известным алгоритмом является фильтр Калмана (ФК). ФК синтезирован как для линейных так и нелинейных связей выходного сигнала с вектором информационных параметров. Известны модификации ФК для коррелированных с сигналом помех.

Однако, кроме информационных и неинформационных параметров, динамической моделью в пространстве состояний можно представить и сами сигналы, несущие информацию. В последние годы произошли грандиозные успехи в повышении быстродействия микросхем и процессоров. Сейчас уже есть процессоры с тактовой частотой несколько гигагерц. Ожидается, что с развитием нанотехнологий данные скорости могут быть существенно превышены, поэтому реальной становится задача представления моделью в пространстве состояний самой гармонической несущей на промежуточной частоте и использование рекуррентных алгоритмов для её оценки.

Все это делает диссертационную работу весьма актуальной.

Объектом исследования являются модуляторы и демодуляторы сигналов.

Предметом исследования являются методы демодуляции и приема сигналов в условиях многолучевости.

Целью диссертационной работы является: разработка алгоритмов приема сигналов при многолучевом распространении на основе представления гармонической несущей динамической моделью в ПС.

В соответствии с этим были поставлены и решены следующие основные задачи:

  1. Разработать динамическую модель в ПС многолучевого канала минисотовых систем связи, найти статистические характеристики параметров модели, определить степень адекватности модели реальным каналам.
  2. Осуществить синтез оптимальных алгоритмов приема многолучевых сигналов с основными видами манипуляции на базе разработанной динамической модели, провести анализ помехоустойчивости приема.
  3. Разработать алгоритмы идентификации параметров динамической модели с целью повышения помехоустойчивости приема систем минисотовой связи в условиях многолучевости.
  4. Провести анализ помехоустойчивости приема сигналов в многолучевом канале при использовании идентификации параметров модели.

Научная новизна работы заключается в следующем:

  1. Разработана динамическая модель многолучевого канала на базе модели несущей в пространстве состояний.
  2. Синтезированы оптимальные приемники сигналов в условиях многолучевости на базе динамической модели многолучевого канала.
  3. Проведен анализ помехоустойчивости разработанных методов.
  4. Разработаны методы оценки параметров многолучевых каналов путем идентификации матрицы многолучевого канала динамической модели.

Практическая значимость работы заключается в следующем:

  1. Полученные методы обработки позволят повысить помехоустойчивость приема сигналов в мобильных системах связи в условиях многолучевости.
  2. Синтезированные алгоритмы приема на основе рекуррентной обработки сигналов с использованием фильтра Калмана позволят упростить приемники, так как они не требуют системы оценки и слежения за фазой.

Методы исследования основываются на использовании теории оценивания и статистических решений, теории оптимального управления, теории матриц и теории случайных процессов, а также методов имитационного моделирования.

Достоверность и обоснованность результатов исследования подтверждена строгостью применяемых математических методов, рецензированием работ, опубликованных в центральной печати, согласованием основных теоретических научных положений с результатами имитационного моделирования демодуляции сигналов АМ, ЧМ, ФМ на основе динамической модели в пространстве состояний.

Основные результаты и положения, выносимые на защиту.

Динамическая модель многолучевого канала на базе модели несущей в пространстве состояний.

Методы оптимального приема многолучевого сигнала на базе динамической модели.

Методы оценки параметров многолучевого канала путем идентификации матрицы выхода его динамической модели.

Научные результаты и практические рекомендации реализованы в рамках госбюджетных и научно-исследовательских работ ФГБОУ ВПО «Российский государственный университет туризма и сервиса» (ФГБОУ ВПО «РГУТиС»), в том числе по ЕЗН Федерального агентства по образованию РФ (МГУС – 1.5.06 № ГР 0120.0602528, Инв. № 022.006.07868) «Исследование цифровых методов обработки информационных потоков в электротехнических системах при интенсивных электромагнитных воздействиях», а также (РГУТиС – 1.6.09 № ГР 01200902038) «Разработка новых математических и методологических подходов к созданию информационных технологий в системах управления коммуникационной инфраструктуры «интеллектуальных зданий». Результаты диссертационной работы использованы в ООО «Группа СпецБизнесПроект», что подтверждается актом о внедрении.

Результаты диссертационной работы в виде алгоритмов и программ используются в учебном процессе ФГБОУ ВПО «РГУТиС» по дисциплинам «Устройства цифровой обработки сигналов», «Статистическая радиотехника», «Методы цифровой обработки сигналов», а также в дипломных проектах, что подтверждается соответствующим актом о внедрении.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались: на 15-й Международной научно-технической конференции «Наука – сервису» (Москва, 2010 г.); на 5-ой Международной научно-практической конференции «Наука – промышленности и сервису» (Тольятти, 2010 г.); на 7-й Межвузовской научно-практической конференции «Проблемы развития электротехнических комплексов и информационных систем» (Москва, 2011 г.); на 1-ой Международной научно-технической конференции «Информационные технологии. Радиоэлектроника. Телекоммуникации» (ITRT–2011)» (Тольятти, 2011 г.); на заседаниях кафедры ФГБОУ ВПО «РГУТиС» «Информационные системы и технологии» (Москва, 2010–2011 гг.).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 7 печатных работ, в том числе 5 работ в рецензируемом журнале из списка ВАК.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав с выводами, заключения, списка литературы (106 наименований) и приложения. Основной текст работы изложен на 163 страницах машинописного текста, поясняется 43 рисунками и 5 таблицами. В приложении на двух страницах содержатся материалы внедрения результатов диссертационной работы.

Во введении сформулированы цель и основные задачи, решаемые в работе, обоснована актуальность проблемы, определены научная новизна, практическая значимость и основные положения, выносимые на защиту. Приводятся сведения об апробации и внедрении результатов работы.

В первой главе проведен анализ и классификация факторов, влияющих на помехоустойчивость приема в беспроводных системах связи малого радиуса действия.

Для оценки эффективности систем мобильной связи с МРД в большей степени подходит распределение Релея, когда волны приходят в точку приема разными путями и примерно одинаковой мощности. В случае, когда имеется ярко выраженная одна прямая волна с мощностью, превышающей остальные отраженные волны, целесообразно использовать распределение Райса. Однако практические измерения показали, что в системах МРД суммируются, как правило, мало лучей. Если взять одну комнату с четырьмя стенами, то на вход приемника будут приходить 3-4 основных луча, отраженных от стен, потолка и пола [1].

В главе приведены расчеты помехоустойчивости приема сигналов в многолучевых каналах для системы МРД при наличии Релеевских и Райсовских замираний. Приведенные результаты показывают, что замирания существенно уменьшают помехоустойчивость систем мобильной связи в условиях многолучевости, при этом распределение Релея является наихудшим. Для повышения помехоустойчивости приема необходимо принимать специальные меры.

В главе приведены методы повышения помехоустойчивости приема сигналов в многолучевых каналах.

В последние годы предпочтение отдается методу представления стохастических дифференциальных уравнений, описывающих изменения информационных и неинформационных параметров моделью в пространстве состояний (ПС). Однако, кроме этого, динамической моделью в пространстве состояний можно представить и сами сигналы, несущие информацию.

В работах [2-4] была поставлена и решена задача представления несущего сигнала моделью в ПС и осуществлен синтез оптимальных рекуррентных алгоритмов приема и демодуляции. Как показано в этих работах, вместо коррелятора или согласованного фильтра основой таких алгоритмов является ФК, который рекуррентно свертывает несущую, независимо от ее фазы. Использование такого метода приема несущей существенно упрощает приемник, так как не требуется знания фазы несущей для накопления её энергии, что существенно упрощает реализацию согласованных фильтров (СФ) на несущий сигнал.

Во второй главе разработана модель многолучевого канала на основе представления несущей в пространстве состояний.

Дискретную линейную систему, которая будет образовывать гармонический сигнал с произвольной фазой, можно представить в виде динамической системы в пространстве состояний (ПС):

, (1)

, (2)

где – матрица переходных состояний (МПС),

– матрица выхода, – круговая частота несущей, Т – интервал дискретизации.

Начальная фаза несущей устанавливается вектором начальных состояний.

. (3)

Так как при многолучевом распространении в результате сложения лучей образуется гармонический сигнал с другой фазой и амплитудой, то для его описания также можно использовать модель (1), (2) с другим начальным состоянием (3) и матрицей выхода. Следовательно, существует преобразование подобия , с помощью которого вектор состояния исходного гармонического сигнала можно преобразовать в гармонический сигнал с другой фазой и амплитудой. Использовав собственные значения МПС и модальные матрицы из собственных векторов в качестве матрицы преобразования подобия, получили выражение для МПС в k-й степени:

, (4)

с помощью которого можно моделировать произвольный сдвиг гармонической несущей на k отсчетов.

Уравнение выхода (2) для М-лучевого канала запишем как

,

где – матрица выхода модели в ПС многолучевого канала или просто матрица многолучевого канала (ММК).

Используя (4), получим ММК в виде ,

где

.

В диссертации была получена ММК также при двумерном отображении для M лучей, т.е. когда два предыдущих отсчета несущей отображаются в два последующих. Такая модель полностью наблюдаема и удобна для решения задач идентификации.

В наиболее общем случае матрица выхода для М лучей и K частот имеет размерность (12К):

Проведенные результаты моделирования многолучевых каналов с использованием моделей в ПС показали адекватность полученных выражений.

Так как амплитуда и фаза композитных сигналов являются случайными величинами, то в диссертации получены статистические характеристики ММК. Математическое ожидание ММК М-лучевого канала

.

При суммировании М сигналов со случайной амплитудой, когда коэффициент отражения одинаков, матрица ковариации имеет вид:

.

где , А – амплитуда отраженного сигнала, –среднеквадратическое отклонение амплитуды.

Аналогичные статистические характеристики ММК были получены при отображении .

В третьей главе, осуществлен синтез и анализ оптимальных алгоритмов приема в многолучевом канале с использованием модели несущей в пространстве состояний. Модель формирования несущего сигнала представляет собой динамическую модель в ПС (1), (2). Рассмотрен случай аддитивной гауссовской помехи, при наличии которой уравнение выхода имеет вид:

. (5)

где помеха представляет белый шум с нормальным распределением и известными статистическими характеристиками:

; .

При многолучевом распространении матрица С также является случайной. Будем считать её нормальной с известным математическим ожиданием и дисперсией:

и ,



Pages:   || 2 |
 

Похожие работы:







 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

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.