Содержание к диссертации
Введение
1 Статистика затенении распространения радиоволн мобильных систем связи в условиях города
1.1 Методика и структурная схема исследования 9
1.2 Зависимость средней интенсивности принимаемого сигнала от дальности и частоты 14
1.3 Экспериментальные закономерности и расчетные методы 17
2 Модели каналов распространения радиоволн
2.1 Математические модели каналов с многолучевостью 27
2.2 Детерминированная модель радиоканала 29
2.3 Статистическая модель радиоканала 42
2.4 Типы моделей распространения 49
2.5 Шестилучевая модель радиоканала 55
Выводы по второй главе 62
3 Разработка алгоритма работы цифрового обеливающего фильтра для борьбы с многолучевостью
3.1 Обзор методов борьбы с многолучевостью и техники приема разнесенных сигналов 63
3.2 Математическая модель многолучевого сигнала 81
3.3 Синтез алгоритма цифрового обеливающего фильтра для пространственного разнесенного приема 91
Выводы по третьей главе 105
4 Экспериментальное исследование адаптивных алгоритмов подавления отраженных сигналов
4.1 Оценка вероятности ошибки в системах связи с разнесенным приемом 106
4.2 Моделирование многолучевого канала сотовой связи 124
4.3 Анализ эффективности подавления многолучевых помех с помощью пространственно разнесенного эквалайзера 132
Выводы по четвертой главе 142
Заключение 144
Литература 146
Приложение 152
- Зависимость средней интенсивности принимаемого сигнала от дальности и частоты
- Детерминированная модель радиоканала
- Синтез алгоритма цифрового обеливающего фильтра для пространственного разнесенного приема
- Анализ эффективности подавления многолучевых помех с помощью пространственно разнесенного эквалайзера
Введение к работе
Актуальность работы: Обеспечение высоких качественных показателей современных систем мобильной связи, связано с увеличением пропускной способности используемых каналов радиосвязи.
Одним из факторов, сдерживающие увеличение реальной скорости передачи потока цифровых сообщений является наличие межсимвольных искажений в принимаемом сигнале. Причем возникновение этих искажений достаточно велико, однако при использовании в системе связи, радиоканала наиболее существенным фактором является наличие в канале связи многолучевого распространения радиоволн. Существующие мобильные системы связи уже используют различные методы борьбы с межсимвольными искажениями. Однако, достигаемые в этих системах скорости передачи дискретных сообщений уже недостаточны для нужд потребителей, В настоящие время речь идет об увеличении в мобильных системах связи скорости передачи в десятки раз. Такую задачу можно решить, используя оптимальные методы приема сигналов с использованием методов разнесенного приема и адаптивной, обеливающей фильтрации многолучевых помех.
Первыми работами по этому направлению можно считать теорию потенциальной помехоустойчивости ВА.Котельникова и теорию оптимального кодирования, основы которой заложены К.Шенноном, Результаты, полученные этими исследователями, а так же отраженные в работах А.ККолмогорова, Н.Винера, С.О.Райса, Д.Миддлтона и других, по праву считающиеся классическими, в основном получены с использованием гаус-совских моделей сигналов и помех.
Однако наличие в канапе радиосвязи многолучевого распространения радиоволн приводит к тому, что принимаемый приемником сигнал отличается от гауссовской модели. В этих условиях эффективным подходом при разработке алгоритмов обработки сигналов является применение теории обеливающей фильтрации, а также адаптация известных алгоритмов приема к реальным изменениям параметров канала связи и помеховой обстановки в нем.
Наиболее важные результаты в этом направлении отражены в работах зарубежных и отечественных ученых: Д.Миддлтона, Р.Кеннеди, Ван Трис Т., Б.Р.Левина, И.С.Андропова, Л.М.Финка, Д,Д.Кловского, А.И.Фалько, А.А.Сикарева, Ю.С. Шинакова и многих других. Большинство представленных в них методов обработки сигналов обеспечивают довольно эффективную защиту от различных типов помех, присутствующих в реальных каналах связи. Однако они становятся мало эффективными в случае присутствия в канале связи структурно-подобных (многолучевых) помех, возникающих за счет многолучевого распространения радиоволн. В этом случае, для эффективной борьбы с многолучевыми помехами целесообразно применять цифровую обе-ливающую фильтрацию, с адаптацией под реальные параметры помеховои обстановки в совокупности с методами теории разнесенного приема.
Бурное развитие в последнее десятилетие микропроцессорной техники и методов цифровой обработки сигналов, создают необходимые предпосылки для технического решения этой проблемы. Благодаря этому становится возможным проводить адаптивную обработку как в спектральной так и во временной области,
Решение поставленной задачи составляет основную часть представленной работы, которая лежит в русле многолетних исследований в области разработки адаптивных систем связи в каналах с межсимвольными искажениями, замираниями и сложной помеховои обстановкой, выполняемых в СибГУТИ.
Цель работы. Разработка и исследование новых, более эффективных методов приема и обработки сигналов в каналах мобильной связи с многолучевым распространением радиоволн, Задачи исследования:
Экспериментальное исследование статистики затенений распространения радиоволн в мобильных системах радиосвязи;
Анализ моделей каналов распространения радиоволн в мобильных системах связи;
Сравнительный анализ методов борьбы с многолучевостью и техники приема разнесенных сигналов;
Разработка математической модели многолучевого сигнала;
Разработка эффективного алгоритма подавления многолучевых помех на основе многоканального обеливающего фильтра;
Анализ эффективности разнесенного приема многолучевых сигналов с использованием многопозиционных сигналов;
Анализ эффективности подавления многолучевых помех с помощью многоканального, пространственно разнесенного обеливающего фильтра (эквалайзера).
Методы исследования. Основная часть работы выполнена с применением методов статистической теории связи, теории функций и функционального анализа, теории вероятностей, математической статистики, имитационного и математического моделирования. Все расчеты получены с использованием численных методов, реализованных в средах математического программирования Mathevatica, MatLAb и MathCad.
Научная новизна:
Разработана методика расчета напряженности поля принимаемого сигнала в условиях городской застройки, на основе поправочных коэффициентов;
Получены поправочные коэффициенты, учитывающие влияние высот подвеса антенн базовых и мобильных станций, рабочих частот и условий затенений распространению радиоволн в условиях городской застройки;
Для моделей, входящих в предлагаемую классификацию моделей многолучевых каналов мобильной радиосвязи, определены реальные размеры зоны формирования отраженных лучей и получены одномерные функции распределения модуля и фазы передаточной функции радиоканала;
Получен адаптивный алгоритм работы цифрового эквалайзера для пространственно разнесенного приема, позволяющий эффективно подавлять многолучевые помехи;
Систематически исследован новый метод подавления многолучевых помех с использованием многоканального цифрового эквалайзера и разработана реализация этого метода средствами цифровой обработки в частотной и временной области;
Проведен обширный сравнительный анализ эффективности известного и разработанного методов подавления многолучевых помех, при котором использованы как практические оценки, так и компьютерное моделирование.
Практическая ценность и реализация результатов работы. В работе изложен новый метод подавления многолучевых помех, основанный на сочетании пространственно разнесенного приема и цифровой обеливающей фильтрации, способной существенно повысить скорость передачи дискретных сообщений в мобильных системах связи.
Разработанный метод реализован в виде алгоритма цифровой обработки сигналов в частотной и временной области. Его преимущества доказаны результатами практического анализа и статистического моделирования.
Разработанный в диссертации метод подавления многолучевых помех, алгоритмическое и программное обеспечение, его реализующее, а также результаты статистического моделирования многолучевого канала связи и цифрового эквалайзера нашли применение в КБ ЗАО "ЭЛЕКТРОСЖНАЛ" при разработке современных транкинговых систем связи.
Результаты диссертационной работы также приняты для практического использования на внедренческих предприятиях: НПО "БУЛАТ11, КБ "МАРС".
Результаты исследования внедрены в учебный процесс Сибирского Государственного Университета Телекоммуникаций и Информатики.
Практическое использование результатов работы подтверждено соответствующими актами, приложенных к данной диссертационной работе,
Апробация работы. Результаты теоретических и экспериментальных исследований могут быть полезными широкому кругу разработчиков научно-исследовательских и проектных учреждений, занимающихся повышением
эффективности существующих и проектированием новых мобильных систем связи.
Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на:
Международных научно-технических конференциях "Информатика и ггроблемы телекоммуникаций1' (Новосибирск, 2000-2004 г.);
Международных научно-технических конференциях "Проблемы электронного машиностроения" АПЭП (Новосибирск, 2002 г., 2004 г,);
Международных научно-технических конференциях "Радиолокация, навигация, связь" (Воронеж, RLNC-2003 г., 2004 г.);
Международных школах-семинарах по электронным приборам и материалам. (EDEM 2003, 2004. Altay Region, Russia);
Международных семинарах СибДальСвязь (Новосибирск-Владивосток, 2002-2004 г.).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 23 работ. Публикации включают 9 полных докладов на конференциях, 8 тезисов докладов, 5 статей в сборниках трудов, 3 депонированных статьи.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений- Основная часть работы содержит 142 страниц текста с 54 иллюстрациями. Список литературы насчитывает 55 наименований. Общий объем работы с приложениями составляет 155 страниц.
Основные результаты, выносимые на защиту.
Методика расчета напряженности поля принимаемого сигнала в условиях городской застройки, на основе вводимых поправочных коэффициентов, учитывающих влияние высот подвеса антенн, рабочих частот и условий затенения городской застройки;
Методика определения реальных размеров зон формирования отраженных лучей, с одномерными функциями распределения модуля и фазы передаточной функции радиоканала;
Новый метод подавления многолучевых помех с помощью многоканального цифрового эквалайзера и пространственно-разнесенного приема;
Алгоритм цифровой обработки сигналов, реализующий описанный метод подавления многолучевых помех;
Результаты статистического моделирования приема дискретных сообщений с использованием разработанного метода,
Зависимость средней интенсивности принимаемого сигнала от дальности и частоты
Измерение ослабления поля СВЧ сигналов в городских условиях проводилось неоднократно разными исследователями в различных крупных городах как применительно к задачам телевидения, так и с целью прогноза условий работы радиостанций, использующих связь с подвижными объектами. Наиболее полные и систематизированные результаты, позволяющие установить ряд важнейших закономерностей для медианного значения напряженности поля СВЧ в городе, получены Окамурой [9], который выполнил экспериментальные исследования в г. Токио в диапазоне от 400 до 2000 МГц при высоте подвеса антенны базовой станции от 45 до 820 м над поверхностью земли. На основе анализа большого объема экспериментальных данных автором предложена серия эмпирических зависимостей для графического определения медианного значения ослабления сигнала на частотах от 150 до 2000 МГц.
В данной работе приводятся результаты аналогичных исследований для крупнейшего города России - Новосибирска
По условиям распространения радиоволн естественно выделить два основных случая: -связь между приемо-передающими МСС в условиях прямой видимости, когда антенны, подняты над городской застройкой; - связь между базовой станцией, антенна которой достаточно высоко поднята, и мобильным объектом с низко расположенной антенной.
В первом случае потери при передаче сигнала часто рассматривают как потери при распространении радиоволн над "неровной" поверхностью и среднее ослабление сигнала, как правило, описывают скорректированной квадратичной формулой Введенского [4]. На основе этого исходного замечания получен целый ряд расчетных эмпирических формул [1], [2], [5], [7]. Чтобы учесть различия между экспериментальными и расчетными данными, в них авторы вводят корректирующие множители, зависящие от расстояния, частоты, неровностей рельефа, характера застройки и высоты поднятия антенн. В [1] и [5] такая методика получения эмпирических формул Применяется в расчетах потерь при связи базовой станции с подвижным объектом. Однако анализ известных работ показывает, что если в первом случае в нижней части СВЧ - диапазона экспериментально полученные значения ослабления на расстояниях более 10 км действительно близки к значениям, рассчитанным по квадратичным формулам, то при малой высоте поднятия одной из антенн (второй случай), корректирующие добавки принципиально изменяют характер зависимости среднего ослабления сигнала от расстояния и частоты. В верхней части диапазона МСС эти методы оценки среднего ослабления сигнала оказываются вообще неприемлемыми.
Известно, что сигналы, передаваемые мобильным объектом подвержены глубоким замираниям (до 40 дБ относительно среднего уровня), причем соседние минимумы ослабления сигналов расположены на расстояниях порядка длины волны несущего колебания. Обширные затенения, создаваемые городским строениями практически исключают возможность прямого прохождения сигнала в точку приема» поэтому его затухание значительно больше, чем в свободном пространстве. Например, по данным, приведенным в [3] и [8] ослабление сигнала в городе относительно его уровня в свободном пространстве на частоте 870 МГц, составляет 15-25 дБ. На рисунке 1,3, в качестве иллюстрации приведены зависимости среднего ослабления от расстояния для частот, близких к 900 МГц, полученных экспериментально для города Новосибирска - интенсивная городская застройка - кривая 1, пригород - кривая 2 (при высотах антенн центральных станций в диапазоне 50-90 м). Для сравнения на этом же рисунке приведена зависимость (3), соответствующая ослаблению электромагнитного поля в свободном пространстве, Анализ графиков, приведенных на рисунке 1.3, подтверждает ярко выраженный многолучевый характер распространения радиоволн в условиях городской застройки по сравнению с пригородной зоной.
Проведенные экспериментальные исследования подтвердили, что медианное значение интенсивности поля убывает обратно пропорционально кубу расстояния на дальностях до 15-20 км при высоте антенны базовой станции менее 90 м. Последующее увеличение дальности приводит к более быстрому уменьшению уровня сигнала. Ослабление сигнала возрастает также с увеличением частоты излучения. Если мощность сигнала считать пропорциональной некоторой степени длины волны, то эта степень на частоте 100 МГц оказывается близкой к нулю, а на частотах 0,8-2 ГГц к единице. Важным показателем, влияющим на ослабление сигнала, является вектор направленного движения мобильного объекта. Исследования показали, что на радиальных улицах уровень сигнала на 10-15 дБ выше, чем на поперечных, по отношению к направлению местоположению базовой станции. Однако это соотношение существенно зависит также и от расстояния до мобильного объекта: различие уменьшается при увеличения дальности.
Основная роль в формировании поля принимаемого сигнала на поперечных улицах может быть сведена к дифракции радиоволн на крышах соседних зданий. Если предположить, что стены зданий городской застройки абсолютно поглощающие, то в первом приближении задача расчета напряженности поля в точке приема может быть сведена к задаче определения дифракционного поля на широкой щели, прорезанной в плоском экране. Однако полученная расчетная зависимость напряженности поля от частоты и дальности не согласуется с известными результатами, установленными эмпирическими закономерностями для диапазона частот от 100 МГц до 2 ГГц.
В результате проведенных экспериментальных исследований предлагается при расчете ослабления принимаемого сигнала с использованием известных расчетных алгоритмов и формул дополнительно ввести поправочные коэффициенты, которые существенно повышают точность выполнения расчетов. Для получения поправочных коэффициентов проведем исследования зависимости уровня принимаемого сигнала от дальности и частоты с учетом факторов городской застройки.
Детерминированная модель радиоканала
Выражение (2.3) учитывает прямую и отраженную от земли волну, проходящею вдоль поверхности земли, и является обобщением формулы Введенского [12]. Её применяют для расчета множителя ослабления при распространении волны в пределах первой зоны Френеля. В реальной ситуации в точку приема могут приходить лучи, отраженные от отдельных поверхностей, находящихся и за пределами первой зоны Френеля. В этом случае множитель ослабления будет носить интерференционный характер.
При наличии в точке приема одного переотраженного луча оценивают размеры и форму зоны, отражаясь в пределах которой радиоволна приходит в точку приема с энергией, достаточной для наведения в антенне напряжения не меньше чувствительности приемника. Если допустить, что переотражающая поверхность создает луч в направлении приемной антенны и размеры переотражающей поверхности соизмеримы с размерами первой зоны Френеля, то высота расположенного на расстоянии di от излучающей антенны ба зовой станции препятствия (радиуса первой зоны Френеля) может быть определена по формуле [23] где к- отношение расстояний от препятствия до приемной антенны . Напряженность поля в точке приема за счет переизлученного луча можно найти при этом по следующей формуле где Fj - множитель ослабления на участке от переизлучающей поверхности до точки приема; d2 — расстояние от отражающей поверхности до точки приема; Pj - мощность переизлученная поверхностью P IJaSh Па - величина вектора Умова-Пойтинга падающей на переизлучающую поверхность волны от передающей антенны; S; - эффективная площадь переизлучения, близкая к геометрической площа ди переизлучающего участка Si =—— . Предполагая, что отражающая поверхность является шероховатой; в соответствии с критерием Релея d 1. Величина вектора Умова-Пойтинга в пункте приема определится выражением Множитель ослабления F = J уп , где n„=Pe G% а- величина вектора Умова-Пойтинга при распространении в свободном пространстве. Напряженность поля в точке приема, созданная в результате равномерного диффузионного рассеивания, определяется зависимостью Выражение в квадратных скобках является множителем ослабления при переотражении радиоволн от препятствия. Если в точке приема присутствует прямой и отраженный лучи, суммарную напряженность поля можно найти по формуле Если отраженных N лучей будет, то суммарный множитель ослабления Предполагая, что сигнал в точке приема создает на входе приемника напряжение, равное чувствительности приемника, предельный множитель ослабления определяется по следующей формуле где Uex - чувствительность приемника; w - входное сопротивление приемника; G2 - коэффициент усиления приемной антенны; f]2 - КПД системы передачи энергии от приемной антенны к приемнику. Приравнивая выражение (2.3) и (2.10), и решая полученное равенство относительно did2i с учетом (2.7) получим В выражении (2.11) сделано допущение о равенстве высот приемной и передающей антенн h2 hh
Для каждого фиксированного момента времени dId2==const=a2 является уравнением овала Касснни. Параметр а зависит от характера системы связи и свойств застройки, учитываемых в параметре ho. Обозначив половину расстояния между корреспондентами d/2-d все случаи овала Кассини можно свести к следующим основным [14] д Сл/2; д = с; С а cv2; а с. В первом случае овал Кассини представляет собой собственно овал с фокусами в местах расположения приемной и передающей антенн (рисунок 2.2а). При а—с овал более сжат посредине трассы (рисунок 2.26). В третьем случае зона отражения представляет собой лемнискату (рисунок 2.2в), При а с овал представляет собой окружности вокруг мест расположения антенн (рисунок 2.2г).
На небольших расстояниях при достаточных мощностях передатчиков и высоко поднятых антеннах возможна связь и при постоянно экранированном прямом луче за счет отраженных от препятствия лучей, расположенных в пределах рабочей зоны. Такая ситуация наиболее вероятна в густо застроенном городском районе и горной местности. Зная предполагаемое расстояние между абонентом и базовой станцией в проектируемой системе связи и определив параметр а , можно рассчитать размеры зоны формирования отраженных лучей. По плотности застройки предполагаемого района действия системы связи определяют возможное количество отраженных лучей, что существенно облегчает выбор вероятной модели 900 МГц канала радиосвязи, Можно предположить, что в данной ситуации превалирует параллельный характер распространения отраженных лучей [15], С увеличением расстояния между приемным и передающим устройством зона формирования отраженных лучей становится уже в центральной части. Изменяется и механизм об разования суммарного поля за счет отраженных лучей. Параллельно распространяющихся лучей становится меньше, возрастает вероятность неоднократного отражения.
Меняется и вероятностный закон поля в точке приема. В случае равенства половины расстояния параметру а зона превращается в лемнискату и с дальнейшим ростом расстояния принимает форму окружностей вокруг приемной и передающей антенн. На формирование отраженных лучей существенное влияние оказывают конечные участки трассы. Очевидно и то» что с некоторого расстояния невозможна связь за счет отраженных лучей. Из-за экранирования прямого луча препятствиями, отстоящими за пределами зон формирования отраженных лучей. Более точные рекомендации можно получить, анализируя конкретную систему связи с заданными параметрами. Произведем, например оценку размеров зон формирования лучей, для диапазона 900 МГц со следующими параметрами
Синтез алгоритма цифрового обеливающего фильтра для пространственного разнесенного приема
Как видно из этого рисунка при увеличении частоты дискретизации по отношению к частоте полезного сигнала не только уменьшается общий уровень шумов квантования, но и исчезает группировка шумов квантования непосредственно вблизи гармоник полезного сигнала. Современные аналого-цифровые преобразователи позволяют преобразовывать входные сигналы в полосе частот в несколько сотен МГц, что, как правило, превышает ширину спектра полезного сигнала во много раз. Это позволяет использовать в радиотракте для выделения необходимой полосы частот полезного сигнала цифровые фильтры. При такой обработке сигнала происходит увеличение отношения сигнал/шум на входе решающего устройства. Структурная схема цифрового приёмника использующего этот принцип приведена на рисунке 3.18.
В качестве особенностей схемы следует отметить возможность уменьшения частоты дискретизации на выходе цифрового фильтра. Для оптимального построения решающего устройства цифрового приёмника необходимо определить функцию распределения шумов на его входе. Для этого воспользуемся выражением для определения импульсной характеристики цифрового фильтра. Импульсная характеристика цифрового фильтра определяется следующим выражением [29] Из приведённой формулы отчётливо видно, что для получения одного выходного отсчёта сигнала производится суммирование десятков и сотен отсчётов входного сигнала. Так как отсчёты входного сигнала корреляционно независимы, то в соответствии с центральной предельной теоремой, МОЖНО считать отсчёты сигнала на выходах цифровых фильтров радиотрактов всех ветвей разнесения распределёнными по нормальному закону распределения с распределением амплитуд, определяемым формулой (3.10). При условии выполнения приведенных выше ограничений, шумовую последовательность (п) на входе решающего устройства в соответствии с (ЗЛО) можно аппроксимировать многомерным гауссовым процессом с независимыми значениями и совместной плотностью вероятности где &1 =&\ + т -плотность распределения суммарной флуктуационной помехи на выходе #-ой ветви разнесения; Q -число ветвей разнесения на входе решающего устройства; -аддитивная флуктуационная помеха на выходе #-ой ветви разнесения.
Полученное выражение для функции распределения эквивалентных шумов позволяет применить для реализации решающего устройства цифрового приемника хорошо известные оптимальные алгоритмы обработки сигнала в условиях воздействия гауссовских шумов. При аналогово-цифровом преобразовании полезный сигнал на входе цифрового эквалайзера можно записать в следующем виде где /ДА,0?)-детерминированная, интегрируемая в квадрате функция, описывающая полезный сигнал; Gf -импульсная реакция эквивалентного фильтра радиотракта в q - той ветви разнесения (при цифровой реализации фильтров эти характеристики не отличаются друг от друга Gi=G2=. - .-Gg); Л-количество элементарных сигналов, умещающихся на интервале времени наблюдения Т\ с -принимаемый вариант последовательности элементарных сигналов на интервале времени наблюдения Т; -операция свертки; К = Nc-количество возможных реализаций полезного сигнала на интервале времени наблюдения Т. Или с учётом выражения (3.16) полученное выражение может быть приведено к виду Я-1 При этом совокупность лучевых помех на входе цифрового эквалайзера принимает вид где Uh(kySii)- І- тая помеха на выходе /-ой ветви разнесения; % = {nt4}n=Y.2. -множество случайных параметров совокупности лучевых помех. Ья -общее число помех на выходе -ой ветви разнесения; G -импульсная характеристика эквивалентного фильтра радиотракта q-ож ветви разнесения; Р-порядок эквивалентного цифрового фильтра радиотракта, Или с учётом выражения (3.16) полученное выражение может быть приведено к виду
Анализ эффективности подавления многолучевых помех с помощью пространственно разнесенного эквалайзера
Для каждого блока данных проводится однократная (многократная) независимая корректировка каждого весового коэффициента. Взвешенные значения выходных сигналов поступают на оператор обратного БПФ для получения выходного сигнала во временной области х(п). Для корректировки каждого весового коэффициента используется метод наименьших квадратов в комплексной форме. Для /-выборки спектра /-и комплексный весовой коэффициент корректируется в соответствии с уравнением где // - коэффициент сглаживания - константа, определяющая скорость сходимости и устойчивость адаптивного процесса. Уравнение корректировки весовых коэффициентов в конечном итоге, минимизирует среднеквадратичную ошибку выборки спектра при условии, что величина pi выбирается достаточно малой; 3 Каскады оценки работы модели цифрового эквалайзера. Результаты моделирования цифрового эквалайзера на ЭВМ приведены в таблице 4.2 и на рисунке 4.14. Анализируя результаты моделирования разработанного и типоіюго -эквалайзеров шшно сделаїь вывод,, иго последний хуже подавляет шщгодуче-вът помехи. Для более точной опенки преимуществ пред тягаемого шюгока-вольного шв&лашерн проведем швшыотерное моделирование одновременно мух эквалайзеров и сделаем сравнительный зшшт их эффективности в условиях многолучевых помех. Анализ эффективности подавления многолучевых помех с помощью пространственно разнесенного приема выполнен путем моделирования на ЭВМ алгоритмов работы стандартного цифрового эквалайзера, применяемого в мобильных системах евяад и предлагаемого шюгоклтап ьнот цифровою ігсваїїайчера. Для получения сравнительно количествен вык оценок ВЫХОДНЫХ, вро&юнных преобладаний дггя сравниваемых цифровых жвощйзеров, была смоделирована в среде MatLab система сотовом связи, включающая ис-точтшк цифрового сообщения, мпотолучевый капал тят и два цифровых приемника с разными цифровыми эквалайзерами. Общая структурная схема смоделированного эксперимента приведена на рисунке
Для эксперимента была взята стандартная модель цифрового эквалайзера, имеющаяся в среде MatLab, она представлена на рисунке 4.8. Структурная схема алгоритма моделирования предлагаемого цифрового эквалайзера представлена на рисунке 4.16 В соответствии с этими принципами на рисунке 4.8 представлена блок-схема цифрового эквалайзера с шестью ветвями разнесения. Оцифрованные выборки входных сигналов принимаются от входных каскадов ВЧ и представляются в виде квадратурных ветвей I и Q (т.е. в формате комплексного числа фильтра нижних частот на выходе приемника). Генераторы кода и коррелятор осуществляют сжатие и суммирование символов передачи данных пользователя. Задержка компенсируется разницей во времени прибытия символов в ветвь разнесения. Далее сумматор складывает компенсированные канальные символы, обеспечивая тем самым разнесение при многолучевом распространении как средство борьбы с замираниями, Показан также согласованный фильтр, используемый для определения и обновления текущего профиля задержки при многолучевом распространении в канале. Этот измеренный и возможно усредненный профиль задержки при многолучевом распространении используется затем для сложения сигналов с выходов ветвей эквалайзера с наибольшими пиковыми значениями
Стандартные методы спектрального оценивания, базирующийся на преобразовании Фурье либо временной реализации входного сигнала, либо корреляционной функции входного сигнала предполагают явное или неявное взвешивание с помощью функции временного окна. Это равносильно предположению о том, что вне этого окна временная реализация или корреляционная функция входного сигнала равны нулю, что, конечно же, не соответствует действительности. Следствием такого предположения является искажение спектральных оценок. Часто о процессе, из которого берутся отсчеты, имеется достаточное количество априорных сведений. Так же, можно предположить, что отсчеты сигнала вне весового окна не равны нулю. В этом случае можно получить точную спектральную оценку, используя для этого, например, авторегрессионную модель. Спектральный анализ в таком случае разбивается на три процедуры: 1 Выбирается модель временного ряда - например, авторегрессионная; 2 Оценка параметров этой модели (коэффициенты авторегрессии) либо с использованием имеющихся входных данных, либо с использованием значений корреляции функции выходного процесса; 3 Вычисление спектральной оценки по оцененным значениям коэффициентов авторегрессии, Процедура спектрального оценивания авторегрессионным методом является громоздкой и относительно медленной в сравнении с вычислениями методом БПФ. Достоинством авторегрессионного метода, несомненно, являются его преимущества: Метод дает более высокое частотное разрешение по коротким выборкам, чем методы ДПФ (в том числе и БПФ); 1 Оцененные коэффициенты авторегрессии являются весовыми коэффициентами фильтра. Таким образом, имеется принципиальная возможность, не прибегая к преобразованию Фурье, учитывать эффект многолучевого распространения радиоволн во временной области с помощью цифрового эквалайзера.
Пусть многолучевые помехи будут представлять собой исходный полезный сигнал со случайной амплитудой и фазой. Тогда смесь таких помех можно описать выражением в котором закон амплитудной модуляции каждой из помех определяется математическим выражением для амплитуды /J («), а закон фазовой модуляции определяется математическим выражением для фазы pq{ri). Объем обучающей выборки (4.41) варьируется от 64 до 5000 отсчетов входного комплекса помех. Количество лучей при этом может меняться в пределах N G І ...6. Исходя из предъявляемых требований в модели (4.40) функция f q(ji) подвергается предварительному сглаживанию с помощью модели фильтра низких частот первого порядка с полосой задерживания Fm, Отношение помеха/шум при моделировании выбирается в диапазоне от 0,1 (по мощности) до бесконечности. Сначала исследуем влияние на степень подавления помех от порядка цифрового фильтра в каждой ветви многоканального цифрового эквалайзера. Проведем моделирование с помощью алгоритма Левинсона - Дурби-на [55]. Алгоритм Левинсона - Дурбина обладает относительной простотой вычисления коэффициентов авторегрессии и в то же время он позволяет на этапе моделирования исследовать многие особенности, присущие авторег-рессивным методам.
