Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ и синтез методов и алгоритмов описания сигнально-помеховой обстановки в сетях широкополосного радиодоступа 11
1.1. Модель сигнала OFDM систем 11
1.2. Модели распространения радиоволн 20
1.3. Верификация, выбор и корректировка модели распространения радиоволн 23
1.4. Основные результаты и выводы по первой главе 26
Глава 2. Определение метода повышения пропускной способности фиксированных сетей ШПРД 27
2.1. Метод вычисления информационной скорости передачи данных между БС и АК 28
2.2. Оценка скорости передачи информации с использованием индекса модуляции и схемы кодирования 31
2.3. Оценка скорости передачи информации на основе формулы Шеннона 36
2.4. Оценка информационной скорости передачи на базе канальной скорости.. 38
2.5. Основные результаты и выводы по второй главе 43
Глава 3. Разработка критерия качества минимизирующего максимальную нагрузку на БС и реализующего его алгоритма 44
3.1. Разработка критерия оптимизации технических параметров сетей широкополосного радиодоступа 44
3.2. Методы оптимизации, используемые при решении поставленной задачи ... 51
3.3. Разработка алгоритма оптимизации технических параметров сети широкополосного радиодоступа 56
3.4. Основные результаты и выводы по третьей главе 59
Глава 4. Программный комплекс «NT 21Vek» для решения задач оптимизации параметров сети широкополосного радиодоступа 60
4.1. Описание программного комплекса «NT 21Vek» 60
4.2. Решение задачи оптимизации технических параметров сети с помощью программного комплекса «NT 21Vek» 67
4.3. Основные результаты и выводы по четвертой главе 79
Заключение 80
Список литературы .
- Модели распространения радиоволн
- Оценка скорости передачи информации с использованием индекса модуляции и схемы кодирования
- Методы оптимизации, используемые при решении поставленной задачи
- Решение задачи оптимизации технических параметров сети с помощью программного комплекса «NT 21Vek»
Модели распространения радиоволн
Модели распространения радиоволн, позволяют определить энергетические параметры сигнала в произвольной точке. Для идеальных условий, т.е. при отсутствии препятствий, отражений, без учета наличия нескольких возможных траекторий передачи сигнала, потери при распространении описываются формулой Фрииса [102]: / где d - расстояние в метрах между передающей и приемной антенной, Рт -мощность, подводимая к передающей антенне, PR - мощность на выходе приемной антенны, GT - коэффициент усиления передающей антенны, GR -коэффициент усиления приемной антенны, X - длина волны в метрах.
Формула (1.26) выраженная в децибелах, при коэффициентах усиления, равных единице: при условии измерения расстояния в километрах, а частоты/в мегагерцах.
Для расчета потерь при распространении радиоволн в реальных условиях [13], т.е. с учетом рельефа местности и свойств подстилающей поверхности, вводятся дополнительные составляющие, которые описываются в статистических моделях и рекомендациях Международного союза электросвязи по радиосвязи МСЭ-R. Определение параметров моделей и рекомендаций чаще всего требует использование геоинформационных технологий.
В соответствии с заданной областью применения был проведен анализ рекомендованных для данного частотного диапазона моделей распространения радиоволн и рекомендаций. На основе проведенного анализа были выбраны рекомендации МСЭ-R Р.1410-5 «Данные о распространении радиоволн и методы прогнозирования, требующиеся для проектирования наземных широкополосных систем радиодоступа, работающих в полосе частот от 3 до 60 ГГц» [62] и МСЭ-R Р.1411-5 «Данные о распространении радиоволн и методы прогнозирования для планирования наружных систем радиосвязи малого радиуса действия и локальных радиосетей в диапазоне частот от 300 МГц до 100 ГГц» [63].
В рекомендации МСЭ-R Р.1410-5 учитываются дополнительные потери L(Ahss), которые можно определить по формуле: L(Ahss) = min{LR (Ahss),LD(Ahss)}(дБ) , (1-29) где LR(Ahss) и LD(Ahss) - дополнительные потери, обусловленные, соответственно, приходящими отраженными волнами и приходящими дифрагированными волнами.
В рекомендации МСЭ-R Р.1411-5 потери при распространении выражаются как сумма потерь в свободном пространстве Lbf, дифракционных потерь на пути от крыши до улицы Lrts и ослабления из-за дифракции при прохождении мимо рядов зданий Lmsd: Lbf для Lrts+Lmsd 0 Ослабление из-за дифракции при прохождении мимо рядов зданий Lmsd вычисляется в зависимости от типа застройки. Если разность высот крыш зданий меньше радиуса первой зоны Френеля, то для расчета Lmsd используется модель дифракции на большом числе экранов:
Параметры, входящие в выражение (1.31) подробно описаны в рекомендации [63]. Если разность высот крыш зданий превышает радиус первой зоны Френеля, то для расчета Lmsd используется модель дифракции у острого края на основе рекомендации МСЭ-R Р.526-12 «Распространение радиоволн за счет дифракции» [61]. Второе слагаемое в формуле (1.30) Lrts учитывает влияние ширины улицы и ее ориентации: средняя высота зданий (м), hm - высота подвеса антенны АК (м), Lon поправочный коэффициент на ориентацию улицы. В рекомендации существует ограничение на высоту подвеса антенны АК hm hr. Для сети широкополосного радиодоступа часто встречаются ситуации, когда высота подвеса антенны АК больше средней высоты зданий hm hr, что не позволяет рассчитывать Lrtsпо формуле (1.32). В этом случае Lrts можно определить по формуле: Lrts = -8,2 -\0logw(w) + \0logw(f) + Lori (1-34) 1.3. Верификация, выбор и корректировка модели распространения радиоволн.
Для верификации моделей в точках расположения АК были проведены замеры уровня сигнала с помощью тестового программного обеспечения оборудования SkyMan от отечественного производителя InfiNet, оформленные протоколом (см. Приложение 1) и в контрольной точке проверены с помощью анализатора спектра R&S FSH8 [11,12].
В этих же точках был проведен расчет мощности полезного сигнала с использованием модели «свободного пространства», рекомендаций МСЭ-R Р.1410-5 [62] и Р.1411-5 [63]. Для рекомендации МСЭ-R Р.1411-5 потери Lmsd рассчитывались двумя способами: с использованием модели дифракции на большом числе экранов (Rec. ITU-R Р.1411-5) и на основе модели дифракции у острого края (Rec. ITU-R P.526-12). Мощностью полезного сигнала Р1т будем считать мощность сигнала от БС, к которой подключен абонент, а мощности помех Рт , т Фт,т = 1,М создаются остальными БС системы. Параметры моделей определяются с использованием геоинформационных технологий при помощи разработанного программного комплекса «NT_21Vek».
Оценка скорости передачи информации с использованием индекса модуляции и схемы кодирования
Одной из основных характеристик любой системы связи является информационная скорость передачи данных. Максимально возможная информационная скорость передачи называется пропускной способностью системы связи.
Для реальной сети связи её пропускную способность в единицу времени можно определить как максимальное значение суммарной информационной скорости по всем элементам сети. Пропускная способность определяется стандартом сети, её организацией и сигнально-помеховой обстановкой в канале связи.
В предположении о доминировании нисходящего трафика, пропускная способность сети связи будет определяться как максимум суммы информационных скоростей передачи данных всеми БС на все АК.
Однако в реальных сетях требуемые информационные скорости для разных АК могут быть различны и никак не соотносятся с достижением максимума пропускной способности в смысле (2.1).
В этом случае может получиться, что для некоторых БС требуемая информационная скорость будет больше максимальной, т.е. они будут «перегружены», а для некоторых существенно меньше и они окажутся «недогруженными».
Для учёта реальных скоростей необходимых абонентам, рассмотрим нагрузку, оказываемую АК на БС, в смысле процента времени занятия им канала связи, создаваемого БС. Такую нагрузку можно выразить в Эрлангах и вычислить как: ту зад сА К =4, (2.2) где Vl m зад - заданная (требуемая) скорость передачи данных с m -ой БС на l -ый АК, а Vl m А К- информационная скорость передачи между m -ой БС и l-ым АК.
Величина Vl m зад определяется требованиями клиента согласно условиям предоставления услуги.
Тогда логично предположить, что общая нагрузка на БС Cm , определяемая суммой нагрузок, оказываемых всеми подключенными АК, должна быть меньше некоторого максимального значения CMax 1, где величина 1 - CMax определяет запас по нагрузке на передачу данных в обратном канале:
Минимизация Cm Б С обеспечивается максимизацией информационных скоростей передачи данных, входящих в (2.2), и тем самым обеспечивает максимизацию пропускной способности (2.1).
В отличие от (2.1), минимизация нагрузки обеспечивает максимизацию запаса ресурсов сети, т.е. максимизацию её пропускной способности с учётом реального распределения нагрузки:
Таким образом, для максимизации пропускной способности реальной сети с использованием выражения (2.4), нам необходимо найти метод вычисления информационной скорости передачи данных между m-ой БС и l -ым АК Vl mА К . 2.1. Метод вычисления информационной скорости передачи данных между БС и АК На величину Vl mА К влияет большое количество параметров: - битовая скорость передачи данных в канале, определяемая видом канальной модуляции и способом кодирования, образующими схему модуляции и кодирования (MCS) [11]; - процент ошибок пакетов; - количество служебной информации, передаваемой в канале, включая заголовки пакетов, преамбулы кодов, циклические префиксы и т.д.; - длина передаваемых информационных пакетов; - параметры OFDM символов; - количество OFDM символов в одном пакете и т.д. Используемые в настоящее время методы оценки скорости передачи данных на основе параметров сигнально-помеховой обстановки позволяют оценить канальную скорость передачи информации, в которой выделяются полезная и служебная составляющие. Наибольшее распространение получили следующие способы [49,50]: 1) с использованием индекса модуляции и схемы кодирования (MCS); 2) на основе формулы Шеннона для пропускной способности в единицу времени для канала с аддитивным белым гауссовым шумом (АБГШ). Оба способа оценивают канальную скорость передачи данных на основе отношения сигнал/шум (SNR). В работе для учета влияния внутрисистемных помех вместо отношения сигнал/шум используется отношение сигнал/помеха (SNIR) yl , описанное в 1 главе (1.25).
Однако в указанное выражение входит неизвестный множитель Ksr2, учитывающий влияние многолучевого распространения на каждой поднесущей.
Способы учёта и влияние Ksr2 описываются теорией битлоадинга [47], предлагающей использовать на различных поднесущих в частотно-селективном канале различные сигнальные созвездия разных размеров или распределять энергию между подканалами неравномерно. Алгоритмы битлоадинга являются адаптивными. Большинство из них, например, алгоритмы Хугеса–Хартогса [94], Фишера–Хубера [93], Кронгольда–Рамчандрана–Джонса [96], предполагают точное знание параметров канала передачи и исключают наличие межсимвольной интерференции [47].
Однако в существующих стандартах ШПРД, указанные методы в полном объеме не реализованы, поэтому на практике учет влияния многолучевого зо распространения осуществляется методом SNR Gap анализа [47], заключающегося во введении некоторого коэффициента запаса Г 1 по отношению к уровню сигнал/помеха У і и . (2.5) Угк Г Г = 1 только для канала без многолучевого распространения. В служебной информации также можно выделить несколько составных частей: 1) заголовки фреймов [80]; 2) данные метода множественного доступа.
В сетях Wi-Fi могут использоваться несколько методов множественного доступа. Наиболее распространенным является метод с контролем несущей и предотвращением коллизий (Carrier Sense Multiple Access/Collision Avoidance -CSMA/CA). Его использование не требует непосредственной передачи дополнительной информации, но наличие пауз для контроля несущих приводит к потере времени, которое может быть эквивалентно передаче некоторого количества данных, пропорциональных числу переданных фреймов.
Однако в сетях ШПРД этот метод не нашел распространения в связи с необходимостью больших времен задержек при большом радиусе действия и тем, что различные АК в этих сетях могут не «слышать» друг друга.
Для решения проблем с коллизиями разработаны поллинговые протоколы, с помощью которых устройства сети управляют передачей данных. Для этого используется циклический опрос клиентов сети друг за другом, чтобы узнать есть ли у них данные для передачи по радиоканалу. Если такие данные есть -устройству предоставляется разрешение на их передачу.
Основным недостатком поллинговых протоколов является то, что они не стандартизованы и в оборудовании разных производителей не совместимы.
Объем служебной информации в поллинговых протоколах зависит от количества АК и от объема восходящего трафика. В принятом в работе предположении о доминировании нисходящего трафика объем служебной информации для поллинговых протоколов можно считать постоянным, а при небольшом (до 10) количестве АК, работающих с одной БС, им можно пренебречь.
Таким образом, можно предположить, что объем служебной информации передаваемой в сетях ШПРД, независимо от метода множественного доступа, примерно пропорционален объему полезной информации. V K кя Vlm, (2.6) где кя - коэффициент, учитывающий долю информационной составляющей в канальной скорости передачи, а Vlm - скорость передачи по каналу связи от т -ой БС и / -го АК. Для получения наиболее приближенных к реальности оценок значений V А К на сети оператора связи «Новые технологии XXI века» были проведены измерения скорости передачи данных на АК, подтверждённые протоколом (см. Приложение 1). При первичном анализе будем считать, что в канале связи многолучевое распространение отсутствует и Г = 1.
Методы оптимизации, используемые при решении поставленной задачи
На сегодняшний день существует несколько десятков методов решения задач оптимизации [4,19,23,34,65,78]. Универсальным методом поиска глобального минимума в ограниченной области с заданной точностью является метод перебора. Однако он является довольно громоздким.
В связи с этим часто используют методы позволяющие сократить затраты временного ресурса, например, метод ломаных, метод циклического покоординатного спуска, методы возможных направлений, градиентные методы [23,34,65,78] и т.д. Ограничением данных методов является поиск лишь локальных минимумов. Одним из эффективных методов нахождения локальных минимумов является метод градиентного спуска. Условием его применимости является гладкость целевой функции.
Функция называется гладкой или непрерывно дифференцируемой функцией, если она имеет непрерывную производную на всём множестве определения. Для удобства записи перепишем формулу (3.6) в виде:
При условии существования частных производных дУ] и дУ) О существуют и частные производные целевой функции. Так как отношение сигнал/помеха всегда больше нуля, то единственным условием существования непрерывных частных производных целевой функции является существование таких производных у дУ].
Так как знаменатели формул (3.9) - (3.13) всегда больше нуля из-за наличия ненулевой дисперсии шума т2 , то частные производные вектора V будут непрерывными при условии непрерывности производных диаграмм направленности антенн. Следовательно, при изменении угловых управляемых переменных в пределах главных максимумов диаграмм направленности антенн будут иметь непрерывные производные, а целевая функция будет гладкой.
Таким образом, для нахождения каждого локального минимума этой целевой функции может быть применен метод градиентного спуска. Рассмотрим его подробнее.
Частные производные характеризуют изменение функции f по каждой независимой переменной в отдельности. Образованный с их помощью вектор градиента дает общее представление о поведении функции в окрестности точки (х,у,z). Направление этого вектора является направлением наиболее быстрого возрастания функции в данной точке. Противоположное ему направление, которое часто называют антиградиентным, представляет собой направление наиболее быстрого убывания функции. Модуль градиента определяет скорость возрастания и убывания функции в направлении градиента и антиградиента. Для всех остальных направлений скорость изменения функции в точке (х, у, z) меньше модуля градиента. При переходе от одной точки к другой направление градиента и его модуль изменяются. Понятие градиента естественным образом переносится на функции любого числа переменных [34].
Метод градиентного спуска требует вычисления градиента целевой функции на каждом шаге. Если она задана аналитически, то для частных производных, определяющих градиент, можно получить явные формулы. В противном случае частные производные в нужных точках приходится вычислять приближенно, заменяя их соответствующими разностными отношениями:
Для обеспечения корректной работы алгоритма оптимизации шаг Axt ограничивается сверху скоростью изменения целевой функции, а снизу точностью вычисления частной производной. В этой работе шаг изменения мощности АР = 1 дБм, шаг изменения направления азимутов АК Ла = 1 , шаг изменения направления азимутов БС Ла = 2.
При условии у/ІP,а ,а е принимается решение о нахождении локального минимума. Исходно начальная точка задается на основе частотно-территориального плана. После нахождения соответствующего ей локального минимума определяется новая начальная точка. Для этого продолжается движение в том же направлении в пределах допустимых значений управляемых переменных до начала убывания функции. Если в пределах допустимых значений управляемых переменных функция возрастала, то процесс запускается в противоположном направлении от первоначальной стартовой точки. Из новой стартовой точки повторяется поиск локального минимума. Процесс продолжается до тех пор, пока управляемые переменные находятся в допустимых границах. Окончательное решение определялось путем перебора полученных локальных минимумов.
Для решения поставленной задачи оптимизации был разработан алгоритм поиска локального минимума методом градиентного спуска, приведенный на Рисунке 3.10.
После ввода начальных данных разработанный алгоритм определяет для каждой базовой станции перечень работающих с ней абонентских комплектов [30]. С помощью программного комплекса «NT_21Vek» определяется информационная скорость передачи данных с учетом внутрисистемных помех А К Vlm на основе выражения (2.11) и рассчитывается нагрузка, оказываемая каждым АК на выбранную БС Cl А m К (2.2). На основе полученных значений нагрузок определяется общая нагрузка на БС Cm (2.3). Далее производится оценка градиента. Для этого вводятся приращения отдельно для каждой управляемой переменной. Далее осуществляется изменение управляемых переменных в направлении градиента с постоянным шагом. Эта процедура повторяется до тех пор, пока происходит уменьшение нагрузки (пока не выполняется условие VC f).
Решение задачи оптимизации технических параметров сети с помощью программного комплекса «NT 21Vek»
Программный комплекс «NT_21Vek» используется в ООО «Новые технологии XXI век», а также в учебном процессе Казанского национального исследовательского технического университета им. А.Н. Туполева на кафедре радиоэлектронных и телекоммуникационных систем при подготовке студентов направления «Телекоммуникации» специальностей «Многоканальные телекоммуникационные системы» и «Средства связи с подвижными объектами». 4.3. Основные результаты и выводы по четвертой главе 4 1. Разработан программный комплекс «NT_21Vek», позволяющий решать задачи анализа и оптимизации параметров сети широкополосного радиодоступа, с использованием ГИС «Карта 2011» ЗАО КБ «Панорама». 2. Программный комплекс «NT_21Vek» применен при оптимизации сети широкополосного радиодоступа оператора связи ООО «Новые технологии XXI века» для: - Анализа уровня потенциальных нагрузок и выбора рабочих скоростей секторов на основе оценки уровня сигналов и помех фрагмента сети, работающего в диапазоне 5 ГГц. - Анализа и оптимизации параметров секторов БС и АК фрагмента сети, работающего в диапазоне 6 ГГц, обеспечившего снижение нагрузки на сеть. - Анализа, поиска и исключения перегруженных секторов БС сети, работающей в диапазоне 6 ГГц. 3. Разработанный программный комплекс «NT_21Vek» используется в учебном процессе Казанского национального исследовательского технического университета им. А.Н. Туполева на кафедре радиоэлектронных и телекоммуникационных систем при подготовке студентов по направлениям 210700.62 «Инфокоммуникационные технологии и системы связи» профили «Многоканальные телекоммуникационные системы», «Системы мобильной связи» и 210601.65 "Радиоэлектронные системы и комплексы" специализации «Радиоэлектронные системы передачи информации».
Частные задачи диссертационной работы решены, следовательно, решена задача исследования, заключающаяся в разработке методов, алгоритмов и программных средств на базе геоинформационных технологий, позволяющих оптимизировать параметры фиксированных сетей широкополосного радиодоступа с учетом внутрисистемных помех.
В ходе выполнения диссертационного исследования были решены поставленные задачи и получены следующие результаты:
Разработаны модель описания сигнально-помеховой обстановки фиксированных сетей широкополосного радиодоступа, базирующихся на ортогонально частотной модуляции (OFDM), позволяющая определить отношение сигнал/помеха для каждой поднесущей и метод определения ее параметров на основе анализа, выбора, коррекции и верификации модели прогнозирования потерь при распространении радиоволн. Проведен анализ среднеквадратического отклонения результатов расчета уровня сигнала, полученных с помощью программного комплекса «NT_21Vek», с измеренными значениями в тех же точках, которое составило = 4.65 дБ.
Разработан метод повышения пропускной способности реальных фиксированных сетей широкополосного радиодоступа путем минимизации максимальной нагрузки на базовые станции сети.
Разработан метод оценки информационных скоростей передачи данных между БС и АК на основе расчета канальной скорости передачи с использованием формулы Шеннона для пропускной способности канала связи с АБГШ, предполагающий линейную зависимость между указанными скоростями и оценку влияния многолучевого распространения на основе SNR Gap анализа. Проведено сравнение полученных результатов с реальными значениями, показавшее среднеквадратическое отклонение оценки в 7.4 Мб/с.
Разработан критерий минимизации максимальной нагрузки на БС обеспечивающий повышение пропускной способности фиксированных сетей широкополосного радиодоступа путем изменения мощностей БС и направлений азимутов антенн БС и АК. Показано, что целевая функция в области оптимизации является многоэкстремальной и гладкой. Разработаны алгоритмы оптимизации и исключения перегрузок БС сети широкополосного радиодоступа на основе метода градиентного спуска.
Разработан программный комплекс для анализа и оптимизации сетей широкополосного радиодоступа, реализующий предложенный алгоритм. Программный комплекс «NT_21Vek» применен при оптимизации сети широкополосного радиодоступа оператора связи ООО «Новые технологии XXI века» и позволил снизить максимальную нагрузку на БС сети более чем в 1,8 раза при 20% росте пропускной способности сети.
Перспективы дальнейшей разработки темы. В рамках дальнейших исследований планируется учесть вероятностный характер наложения внутрисистемных помех, приводящий к не гауссовскому распределению отсчётов сигналов на входе приёмного устройства, дополнить модель учётом межсистемных помех, а также учесть влияние маршрутизации на уровень внутрисистемных помех.
