Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ существующих псдасщов при моделировании коммуникационных каналов в современных системах беспроводной связи 12
1.1. Терминология, основные положения 12
1.2. Особенности подходов к построению моделей коммуникационного канала в современных системах беспроводной связи 16
1.3. Определение требований к модели коммуникационного канала в современных системах беспроводной связи 32
Выводило главе 1 37
Глава 2. Комбинированная модель многолучевого коммуникационного канала 38
2.1. Построение комбинированной модели беспроводного коммуникационного канала с использованием цифровой модели окружающей среды 38
2.2. Определение пропускной способности коммуникационного канала в случае применения комбинированной модели канала... 52
2.3. Определение вероятности ошибки в канале в случае применения комбинированной модели канала 60
2.4. Характеристики коммуникационного канала для заданных параметров сигнала и приемного устройства 64
2.5. Влияние среды распространения на свойства коммуникационного канала 69
2.6. Метод формирования зоны обслуживания базовой станции на этапе оценки информационных характеристик 78
Выводы по главе 2 81
Глава 3. Компьютерное моделирование коммуникационных каналов 83
3.1. Выбор модельных параметров комбинированной модели многолучевого коммуникационного канала 83
3.2. Обоснование выбора объектов сравнения при проведении моделирования 91
3.3. Сравнительный анализ характеристик коммуникационных каналов при проведении моделирования на участке городской застройки 96
3.4. Влияние геометрических свойств отражающих поверхностей препятствий на свойства коммуникационного
канала 116
3.5. Пример применения метода формирования зоны обслуживания базовой станции на этапе оценки информационных характеристик 120
3.6. Прототип компьютерной системы моделирования 123
Выводы по главе 3 129
Заключение ...131
Библиографический список использованной литературы
- Особенности подходов к построению моделей коммуникационного канала в современных системах беспроводной связи
- Определение требований к модели коммуникационного канала в современных системах беспроводной связи
- Определение вероятности ошибки в канале в случае применения комбинированной модели канала
- Обоснование выбора объектов сравнения при проведении моделирования
Введение к работе
Современная жизнь характеризуется неуклонно растущей деловой активностью населения. Одним из основных товаров становится информация. Но любая, сколь угодно полезная информация не может быть эффективно использована, если отсутствуют коммуникационные каналы для ее передачи. Бурное развитие современных технологий во многом обусловлено совершенствованием средств связи. Необходимость своевременного получения информации, увеличение объема этой информации, и, как следствие, повышенные требования к полноте полученной информации, возможность ее оперативной передачи и приема делает беспроводные мобильные и фиксированные системы связи неотъемлемым атрибутом современной действительности.
Связь - один из наиболее динамично развивающихся элементов инфраструктуры современного общества, органично связанная с его эволюцией во всемирном масштабе- от "индустриального" к "информационному". Этому способствуют постоянный рост спроса на услуги связи и информацию, а также достижения научно-технического прогресса в области электроники, волоконной оптики, и вычислительной техники.
Возрастание объема необходимой информации требует повышения оперативности ее передачи и обработки. Именно поэтому сейчас наблюдается устойчивый рост производства беспроводных средств связи (сотовых телефонов, спутниковых пользовательских терминалов, беспроводных локальных компьютерных сетей), которые дают возможность сотруднику той или иной службы вне рабочего места получать необходимую информацию, и, тем самым решать возникающие вопросы и удовлетворять потребность в конкретной информации.
Среди современных телекоммуникационных средств наиболее стремительно развиваются беспроводные системы связи (системы сотовой мобильной и неподвижной связи, беспроводные локальные компьютерные
сети). Возрастающая потребность в средствах получения оперативной информации повышает требования не только к техническим средствам реализации конкретных систем, но и к планированию, построению и управлению системами связи. Для обеспечения качественной связи необходимо выполнение требований по качеству, надежности и скорости передачи данных, предъявляемых к системе связи.
При построении реальных систем связи одним из основных этапов проектирования является оценка информационных характеристик коммуникационного канала. Определение величины такой характеристики как пропускная способность канала является важным этапом, поскольку верхняя граница скорости передачи данных определяет потенциальные возможности системы связи с точки зрения скоростей передачи сообщений, а, следовательно, и набор услуг, реализуемых системой (передача речи, данных, видео). Вторая важная характеристика системы связи - вероятность ошибки приема символа (вероятность ошибки). Данный показатель определяет качество связи. В настоящее время важность точной оценки этого показателя возросла в связи с увеличивающейся потребностью в достоверности передачи данных.
Построение систем связи с показателями качества, удовлетворяющими требованиям пользователей, связано с серьезной работой по проектированию и анализу всех элементов системы. Исследование свойств системы связи возможно только при наличии соответствующих методов планирования и оценивания, а также соответствующей модели системы. Построение математической модели коммуникационного канала, которая адекватно учитывает как внутренние особенности системы связи, так и влияние окружающей среды, является важным этапом проектирования системы связи в целом. Поскольку беспроводные коммуникационные системы строятся в первую очередь для обслуживания городских территорий и помещений внутри зданий, значительную роль во влиянии на качество функционирования системы играет окружающая среда, так как объекты среды являются препятствиями для радиоволн существенно трансформируя
характеристики сигнала в точке приема. Кроме этого, тенденция к уменьшению размера зон обслуживания, снижение высоты антенн базовых станций и мобильность пользователей повышают роль модели коммуникационного канала в общем процессе планирования систем связи. Вследствие указанных тенденций усиливается нерегулярность границ зон обслуживания базовых станций при уменьшении их линейных размеров. Геометрические очертания зон обслуживания имеют неправильную форму вследствие влияния окружающей среды, что усложняет процесс формирования сотового покрытия на последующих этапах планирования системы. Точность определения границ областей с заданными характеристиками канала на стадии формирования индивидуальных зон обслуживания является важным этапом в процессе построения систем связи в целом и определяется используемой моделью канала.
Таким образом, задача моделирования коммуникационных каналов связи с целью повышения точности и эффективности оценок характеристик систем связи является актуальной. Особую значимость данная проблема получает вследствие увеличения объемов передаваемой информации, скорости передачи данных и повышения требований к качеству связи.
С учетом вышесказанного, цель диссертационной работы можно сформулировать следующим образом.
Целью диссертационной работы является разработка комбинированной модели беспроводного коммуникационного канала, обеспечивающей повышение точности и эффективности оценок характеристик коммуникационного канала в условиях окружающей среды с высокой плотностью препятствий.
Достижение поставленной цели обеспечивалось решением следующих основных задач исследования:
1. Проведение анализа существующих подходов к построению моделей коммуникационного канала, выявление недостатков и определение путей
усовершенствования известных подходов, определение требований к модели канала в условиях высокой плотности препятствий.
Разработка комбинированной модели беспроводного коммуникационного канала, анализ основных характеристик канала с применением разработанной модели, вывод необходимых математических выражений.
Разработка методов оценки влияния свойств объектов среды на свойства коммуникационного канала.
Анализ алгоритмов обработки территориально-распределенной информации и создание необходимого набора программных средств обработки такой информации.
Выработка рекомендаций и правил построения зон обслуживания БС на основе использования комбинированной модели коммуникационного канала.
Проведение компьютерного моделирования, выполнение сравнительного анализа результатов моделирования.
В соответствии с целями и перечисленными выше задачами диссертационной работы, объектом исследования является дискретный коммуникационный канал, а предметом исследования - модели данного канала.
Научной новизной обладают следующие результаты исследования:
Комбинированная модель многолучевого беспроводного коммуникационного канала на основе цифровой модели окружающей среды, инвариантная ко множеству входных параметров, учитывающая детерминированные и случайные компоненты сигнала, позволяющая повысить точность и эффективность оценок характеристик коммуникационного канала; методы определения критериев отбора и классификации компонентов модели канала на основе заданной целевой функции, метод построения правил формирования модели.
Метод повышения пропускной способности коммуникационного канала на основе применения комбинированной модели многолучевого ком-
муникационного канала, позволяющий определить потенциальные границы пропускной способности канала для конкретного участка окружающей среды.
Метод приближенной оценки влияния геометрических свойств объектов среды на свойства коммуникационного канала, разработанный на основе анализа особенностей геометрического строения объектов и применения предложенной геометрической модели поверхности, позволяющий повысить точность оценок характеристик канала без повышения сложности цифровой модели окружающей среды и увеличения затрат вычислительных ресурсов.
Метод формирования зоны обслуживания БС на этапе оценки информационных характеристик канала, основанный на применении комбинированной модели многолучевого коммуникационного канала, позволяющий повысить скорость вычисления границ зоны обслуживания БС и эффективность планирования системы связи в целом.
Практическая ценность результатов работы заключается в следующем:
Использование разработанной модели позволяет, по сравнению с известными подходами, повысить точность оценивания характеристик коммуникационного канала.
Разработанная модель канала позволяет точнее определить области ограничений, присущих системе связи. Данные ограничения могут относиться как к общетехническим параметрам системы, так и к координатно-зависимым параметрам. С точки зрения целевого использования это позволяет дифференцированно подходить к различным зонам обслуживания внутри системы.
Разработанная модель канала может быть использована при проведении тестирования уже действующих систем связи. Использование модели при тестировании позволит проанализировать существующие и выявить потенциальные проблемы в развернутой системе.
Уточнение оценок технических характеристик планирующейся системы, зависящих от характеристик коммуникационного канала, позволяет точнее определить потенциальные возможности развития, определить круг пользовательских услуг, которые способна обеспечить система связи.
Уточнение оценок технических характеристик системы позволяет компании-оператору точнее определить необходимые затраты технико-экономических, временных, кадровых ресурсов, оценить собственные перспективы и конкурентоспособность.
Методы исследования. В работе использовались терминология, определения и подходы теории передачи дискретных сообщений, теории вероятностей, математической статистики, имитационного моделирования, теории электромагнитного поля. При проведении исследования применялись методы математического моделирования, в частности, методы статистического моделирования, вычислительной геометрии, численные методы.
Структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы (128 наименований). Диссертационная работа содержит 155 страницу машинописного текста, 74 рисунка и 6 таблиц.
В первой главе приводится используемая терминология, определяется объект исследования, проводится анализ и классификация существующих подходов к моделированию коммуникационных каналов в современных системах беспроводной связи, выявляются основные недостатки подходов и определяются необходимые требования к модели канала, вводится определение комбинированной модели многолучевого коммуникационного канала.
Во второй главе приводятся основные этапы разработки комбинированной модели многолучевого коммуникационного канала, определяются критерии отбора и классификации компонентов модели, формулируются правила построения модели, удовлетворяющей заданным требованиям, проводится анализ основных характеристик канала и выводятся необходимые
математические выражения для расчета указанных характеристик; излагается описание предложенных подходов к оценке влияния параметров окружающей среды на характеристики коммуникационного канала.
В третьей главе проводится обоснование выбора модельных параметров разработанной модели канала, демонстрируются результаты компьютерного моделирования и приводится сравнительный анализ результатов; приводится описание компьютерной системы моделирования, особенности ее построения, особенности работы с исходными данными
В заключении излагаются основные выводы по результатам проделанной работы, приведен список решенных в диссертационной работе задач, выявляются направления дальнейших исследований.
В приложении 1 приведены результаты компьютерного моделирования для участка городской застройки.
В приложении 2 представлен акт о внедрении.
Реализация результатов работы. Результаты работы использовались при создании программного комплекса планирования сетей подвижной радиосвязи ONEPLAN RPLS-DB ("Onega"), разрабатываемого ООО "Инфотел".
Апробация результатов работы. Основные положения диссертации представлялись и докладывались на международных конференциях "Региональная информатика" в 1996, 1998, 2002, 2004 годах, международной конференции по информатике и управлению ("International Conference on Informatics and Control") (Санкт-Петербург, 1997), семинаре "Географические информационные системы. Теория и практика" (Санкт-Петербург, 1996).
Публикации. Основные теоретические и практические результаты проведенной работы опубликованы в 7 печатных трудах [2, 14, 15, 17, 18, 19, 120].
Особенности подходов к построению моделей коммуникационного канала в современных системах беспроводной связи
При построении математической модели канала связи в качестве исходных данных используются оценки определенных физических параметров радиосигнала. Способы описания и оценки этих параметров, определяют математическую модель канала связи.
Подходы, применяемые при моделировании канала связи в современных системах связи можно разделить на три основные категории: -статистический подход, основанный на применении статистических моделей канала; -сценарный подход, основанный на применении так называемых "сценарных" моделей; -подход, основанный на применении цифровых моделей окружающей среды. Статистический подход
Как показывает анализ работ [21, 33, 34, 35, 36, 50, 52, 53, 54, 74, 81, 85, 86, 90, 101, 102, 105, 108, 111, 117, 118, 127], посвященных проблеме моделирования канала в системах беспроводной связи, часто в основе модели лежат некоторые статистические зависимости параметров сигнала от внешних факторов. Для этих параметров выбирается соответствующий закон распределения и проводится анализ свойств канала связи. Одним из наиболее важных физических параметров, фигурирующим в моделях канала связи, является коэффициент передачи сигнала по амплитуде. Для других параметров распространения сигнала (время задержки, фаза, угол прихода) применяются свои законы распределения, - обычно равномерный закон распределения на некотором интервале значений. При моделировании применяются следующие типы распределений: распределение Релея, обобщенное распределение Релея (распределение Раиса), распределение
Накагами (m-распределение), распределение Вейбула, логнормапьное распределение, распределение Сузуки.
Наиболее широко распространенными законами распределения величины коэффициента передачи сигнала в канале, являются распределение Релея [21, 52, 90, 101, 102, 108, 127] и обобщенное распределение Релея (распределение Раиса) [21, 52, 117, 127]. Распределения Релея имеет следующий вид. М „„_ М w{/i)= expl і Л aL "" I 2а2, М 0 (1.2.1) где W(M) - плотность распределения; fi - коэффициент передачи сигнала; а - величина среднеквадратического отклонения коэффициента передачи.
Сдвиг фазы в приходящего сигнала в этом случае имеет равномерное распределение на интервале от 0 до 2я. Распределение Раиса имеет следующий вид. (X 2а ММ г .... \ р к J / 0, (1.2.2) где /ip - среднеквадратическое значение регулярной части коэффициента передачи; а - среднеквадратическое отклонение флуктуирующей части коэффициента передачи; /0 - модифицированная функция Бесселя нулевого порядка.
Данное распределение имеет место, когда в приходящем сигнале, в отличие от случая распределения Релея, присутствует регулярная составляющая. Эта регулярная составляющая в действительности обычно является или лучом прямой видимости, или наиболее сильным отраженным лучом. Сдвиг фазы приходящего сигнала в в этом случае распределен неравномерно. Его плотность вероятности имеет максимум при в = О, величина которого зависит от соотношения между и ст. Замирания, описываемые эти законом, иногда называют квазирелеевскими.
Распределение Наказами (т-распределение). Основное отличие распределения Накагами [33, 52, 65, 74, 86] от релеевского состоит в том, что оно допускает неравенство амплитуд приходящих компонентов. Распределение Накагами имеет следующий вид. 2ттм Г{тр т.,Ъ»4 Ґ тмгЛ а = w ч ехР М О, (1.2.3) где т - параметр распределения; Г(т) - гамма-функция; Пт) среднеквадратичное значение величины /л. \т.
В частных случаях, при т=1 это распределение дает распределение Релея, а при т = 1/2 дает Гауссово распределение. Распределение Накагами хорошо аппроксимирует распределение Раиса, а при определенных условиях также подходит для аппроксимации логнормального закона. Как показывают работы по моделированию канала радиосвязи в условиях небольших пространств и большого количества препятствий, в частности, при моделировании ЭМ канала внутри зданий, применение данного распределения дает не очень хорошие результаты [34, 35, 36]. Тем не менее, в работе [74] отмечается, что при использовании техники "трассировки лучей" (ТЛ), компоненты, представляющие собой быстрые замирания, имеют закон распределения Накагами.
Определение требований к модели коммуникационного канала в современных системах беспроводной связи
Анализ современных подходов к моделированию коммуникационного канала позволил сделать следующие выводы.
Недостатком статистического подхода является максимальный (по сравнению с другими подходами) разрыв между моделью и реальной структурой коммуникационного канала. Несмотря на большое разнообразие законов распределения применяемых для описания параметров, такие модели базируются лишь на общих предположениях о характере и среде распространения радиоволн. Использование статистических моделей канала обосновано, когда речь идет о значительных расстояниях и большом числе путей распространения сигнала- в такой ситуации распределение значений коэффициентов передачи принимаемого сигнала с достаточной степенью точности описываются классическими законами распределения Релея и Раиса. В настоящее время в системах беспроводной связи, наблюдается тенденция к уменьшению размеров зон обслуживания каждой станции до нескольких сотен метров. В такой ситуации, особенно в условиях городской застройки или внутри зданий, характеристики реального канала будут существенным образом зависеть от конкретного окружения. На физические характеристики сигнала будут оказывать влияние все близлежащие препятствия, с учетом их размеров, коэффициентов отражения поверхностей и т.д. В подобной ситуации статистические модели канала связи слабо соотносятся с реальной структурой сигнала. Очевидно, что для построения адекватной реальной обстановке модели канала связи необходимо учитывать особенности каждой конкретной ситуации. Необходим анализ на более детальном уровне, чем просто использование какого-либо закона распределения для описания физических харакіеристик сигнала, использующихся в качестве параметров модели канала связи.
При использовании сценарного подхода, несмотря на большую приближенность моделей к реальной обстановке и явное введение в модель многолучевого характера распространения сигнала, модели остаются недостаточно совершенны в силу абстрактного описания среды распространения- Модель среды входит в модель канала опосредованно- в виде некоторых рекомендаций и ограничений на значения параметров. Особенности реальной обстановки при использовании таких моделей будут учтены лишь в среднем- Это означает, что при проведении исследований для какого-либо окружения необходимо выбрать так называемый "сценарий" -набор параметров модели в зависимости от размера соты, количества препятствий, типа застройки и т.д. Несмотря на значительные преимущества сценарных моделей по отношению к простым статистическим моделям, их основным недостатком является также потенциальная ограниченность с точки зрения соотношения с реальной обстановкой- Очевидно, что с помощью таких моделей можно провести только некоторую усредненную оценку для какого-либо конкретного района. Сценарные модели могут быть применены в качестве некоторого средства оценки интегральных характеристик при планировании системы связи, например, при оценке необходимого числа базовых станций для рассматриваемой области. Для получения более реалистичной картины необходимо использовать модель среды распространения не опосредованно, а в явном виде.
Существенным недостатком большинства работ, посвященных построению моделей канала на основе применения ЦМОСч является их ограниченность исследованием только мощностньтх характеристик канала связи. Как правило, в работах отсутствует четкое описание самой математической модели канала. По существу, в этих работах проводится анализ только непрерывного коммуникационного канала, и не рассматривается дискретный канал со свойственными ему характеристиками, внутри которого заключен непрерывный. Следствием этого является исключительно детерминистическое описание характеристик сигнала, без учета возможных флуктуации, В работах, где упоминаются информационные характеристики канала, также отсутствует четкое описание самого коммуникационного канала. Исследование информационных характеристик сигнала, таких как вероятность ошибки и пропускная способность канала связи строится, как правило, только на информации о статических мощностных параметрах сигнала.
Анализ рассмотренных в предыдущем разделе подходов при моделировании каналов связи, показывает, что все подходы в той или иной степени обладают недостатками и ограничениями, и нуждаются в развитии. Основные недостатки трех рассмотренных подходов можно сформулировать следующим образом.
Статистические модели -не учитывается реальная обстановка, или учитывается на уровне усредненных параметров распространения сигнала; - низкая точность; Сценарные модели - опосредованный учет среды распространения; - вероятность значительного расховдения с реальной картиной в зависимости от исходных данных.
Модели на основе применения ЦМОС - отсутствует четкое описание математической модели канала; - оценка целевых характеристик канала проводится преимущественно на основе анализа мощностных характеристик сигналов; - не учитываются в явной форме флуктуации сигнала; - как правило» не учитываются временные параметры сигналов (время запаздывания прихода лучей в точку приема).
Определение вероятности ошибки в канале в случае применения комбинированной модели канала
Под вероятностью ошибки будем понимать вероятность ошибки принятого символа. Данный параметр является наиболее важной характеристикой современных систем связи. Вероятность ошибки характеризует качество связи и обуславливается многими факторами.
В дальнейшем, при анализе характеристик системы для определенности будут рассматриваться только бинарные (двоичные) сигналы. Данный выбор продиктован преимущественным использованием в современных системах связи именно бинарных сигналов.
В общем виде правило решения для системы с бинарными сигналами в интегральной форме впервые было получено В.А. Котельниковым [9]. IjtW- WrA + oji-siJtW- WPA + oJ-L, (2.3.1) i О Pi 1 0 Рг где z (t) - принятый сигнал; z,(/), zr(t) - передаваемые сигналы; /л - коэффициент передачи сигнала; а0 - дисперсия помехи; рг, р, - априорные вероятности символов г и I. В частном случае, когда априорные вероятности символов одинаковы, (pr=Pi), это правило принимает форму Т Т l[zit)-MzM2dt U[zit)-Mzr{t)Ydt. (2.3.1а)
В работе [21] получена следующая формула для вероятности ошибки принятого сигнала в интегральной форме для системы с бинарным сигналами. jexp p = 2л 1 2Fvl AP\ v2/T Ь 1-Ф P\ U2P 2A\ (2.3.2) где через Ф(л) обозначена табулированная функция Крампа: Ф(х) = 1/-ехр dt, (2.3.3) где v - спектральная плотность помехи; Р э — эквивалентная мощность пары сигналов zfo) и z2(t). Данная величина вычисляется по следующей формуле [21]. ,2 Т p\ \Ut)-zM2dt. (2.3.4)
На основании комбинированной модели многолучевого канала связи, полученной в параграфе 2.1, необходимо в общей форме вывести зависимости для вероятности ошибки в канале связи.
Тогда для каждого отдельного пути распространения сигнала, параметры которого описываются функцией распределения w(ju,0) формула (2.3.2) примет следующий вид. р = \] wO, в) [і - ф{р\ (M)T/2VZ jdpde. (2.3.5) о о Можно показать, что в случае наличия на входе приемного устройства N лучей, правило решения (2.3.1) примет следующий вид. т (2.3.16)
Тогда несложно показать, что в случае нескольких лучей на входе приемного устройства, выражение для вероятности ошибки будет аналогично выражению (2.3.2). При этом величина эквивалентной мощности будет определяться иначе, чем в случае единичного луча. В этом случае, при интегральной схеме приема, при условии, что коэффициенты передачи бинарных сигналов одинаковы, эквивалентная мощность Р для модели канала вида (2.1.3) будет определяться как
В качестве системы исходных сигналов выбрана простая система, в которой двоичные сигналы г,(г), представляют собой отрезок гармонического колебания следующего вида z,(t) = acos[ka 0t + Wt) = acos(ax + у,.), (2.4.1) где со = 2лк/Тэ - частота передаваемого сигнала; 7 - длительности элемента сигнала; ка)0» У„ .
Далее полагается, что длительность анализируемой части элемента сигнала Т принимается равной длительности элемента сигнала Т=ТЭ.
Важным свойством приемного устройства в условиях многолучевого распространения является способность приемника различать приходящие лучи, то есть правильно оценивать время запаздывания, фазу и коэффициент ослабления каждого из принятых лучей. В качестве параметра приемного устройства, определяющего способность различать приходящие лучи, предлагается выбрать значение разности времен прихода лучей в точку приема. Назовем этот параметр временем различения и обозначим его как Гд.
Определение 2.4.1. Под временем различения Т& будем понимать наименьшее значение временного интервала между моментами прихода в приемное устройство соседних лучей, при котором на данном приемном устройстве еще возможно их раздельное детектирование. Из определения (2.4.1) следует, что если разность времени прихода лучей меньше времени различения, (г,- ) ГЛ, то приемник будет рассматривать эквивалентную мощность векторной суммы этих лучей. При этом предполагается, что начальная фаза равна начальной фазе первого принятого луча. Таким образом, принятый сигнал zq (t) в q-vi ветви приема будет описываться следующей формулой. VW=I (. W + nW (2.4.2) где N — число последовательно пришедших лучей, для которых справедливо следующее неравенство С.+1-0 Гд» (2.4.3) где tt и tM - моменты прихода на приемное устройство і-го и і + 1-го лучей соответственно. Таким образом, справедливы следующие положения: 1. Если ТА =0, то имеет место идеальный приемник "Рэйк". 2. Если Гд =г,, то имеет место интегральный приемник. При раздельном детектировании необходимо также определить такой параметр приемного устройства ак число ветвей приема.
Обоснование выбора объектов сравнения при проведении моделирования
При анализе разработанной модели канала необходимо выбрать объекты сравнения (модели канала), адекватные разработанной модели, а также определить эталонные объекты сравнения. Проанализировав основные подходы, применяющиеся при моделировании коммуникационного канала (глава 1), можно сделать следующие выводы.
1. Модели первого типа (статистические) не могут рассматриваться как объекты сравнения на этапе планирования зоны обслуживания, поскольку в них, в отличие от предложенной модели, в явном виде не учитываются объекты среды распространения сигнала. При рассмотрении зон обслуживания, соответствующих по размерам микро-сотам, значения характеристик коммуникационного канала, вычисленные с помощью статистических моделей могут будь далеки от реальных. Статистические модели канала могут быть применены для сравнения лишь при больших линейных размерах зон обслуживания, когда размеры препятствий малы по сравнению с предполагаемыми размерами зон,
2. Модели второго типа (сценарные) также не могут в полной мере рассматриваться как объекты сравнения на этапе планирования зоны обслуживания, поскольку также не содержат конкретной информации о среде распространения. При применении сценарных моделей можно проводить сравнение с предлагаемой моделью канала на стадии оценки обобщенных (интегральных) характеристик планируемой системы связи, относящихся к этапу оценки системы связи в целом. В качестве примера можно привести такой параметр, как число базовых станций. В качестве же объекта сравнения на уровне формирования зоны обслуживания и оценки информационных характеристик в условиях высокой плотности препятствий при наличии ярко выраженной многолучевости, применение сценарных моделей также даст результаты, далекие от реальных.
3. Таким образом, в качестве объектов сравнения с предложенной моделью канала Б наибольшей степени подходят модели, основанные на применении ЦМОС. Основная проблема заключается в выборе эталонных объектов сравнения- Применительно к модели коммуникационного канала, в качестве эталонных объектов, можно выделить следующие: - результаты натурных экспериментов; -результаты моделирования, основанные на детальном расчете распространения ЭМ волн в рассматриваемом пространстве, и последующей оценки целевой функции коммуникационного канала.
Объекты первого типа не рассматриваются в силу отсутствия возможности реализации соответствующего эксперимента.
Объекты второго типа представляются некоторой условно идеальной, (полной) моделью коммуникационного канала. Следует отметить, что на практике, в силу объективных причин, невозможно точно учесть и включить в модель канала абсолютно все компоненты сигнала. Поэтому, говоря о полной модели канала, всегда следует иметь в виду погрешность самой модели, конечное число составляющих компонент, представляющих сигнал в точке приема.
Исходя из вышеизложенных положений, а также на основании выводов по главе 2, предлагается выбрать объекты сравнения и построить сравнительный анализ результатов на основании отличительных признаков предложенной комбинированной модели. Таким образом, можно сформулировать следующие основные критерии отбора объектов сравнения.
1. Модели канала, рассматриваемые в качестве объектов сравнения, должны быть построены на основе применения ЦМОС;
2, Сравнительный анализ следует проводить по отличительным признакам предложенной модели (см. выводы по главе 2).
На основании этого можно выделить следующие объекты сравнения. 1. В качестве первого объекта сравнения выбрана некоторая модель канала, условно определяемая как полная. В модель входят все вычисляемые компоненты принимаемого сигнала с учётом флуктуации их параметров. Такая модель представляет собой частный случай комбинированной модели без применения правил формирования (2.1.2а). Результаты экспериментов иллюстрируют соотношение степени сложности моделей, а таюке величину расхонсдения конечных результатов каждой из перечисленных моделей по отношению к полной.
2. В качестве второго объекта сравнения рассматривается модель канала, где в качестве параметров используются исключительно мощностные характеристики сигнала, вычисленные на основе применения геометрической модели распространения (далее - мощностная модель). Такая модель является детерминистической и не учитывает случайные составляющие. Информационные характеристики сигнала оцениваются на основании информации о среднем значении мощности сигнала, равном сумме мощностей на всех приходящих лучах (стандартный способ оценки характеристик сигнала)
Похожие диссертации на Моделирование беспроводных коммуникационных каналов с использованием цифровых моделей окружающей среды
