автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.13, диссертация на тему:Методы и алгоритмы оптимизации радиоинтерфейса систем связи с кодовым разделением каналов на основе новых смесевых вероятностных моделей

На правах рукописи

КОЗЛОВ Сергей Владимирович

МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ОПТИМИЗАЦИИ РАДИОИНТЕРФЕЙСА

СИСТЕМ СВЯЗИ С КОДОВЫМ РАЗДЕЛЕНИЕМ КАНАЛОВ НА ОСНОВЕ НОВЫХ СМЕСЕВЫХ ВЕРОЯТНОСТНЫХ МОДЕЛЕЙ

Специальность: 05.12.13- Системы, сети и устройства телекоммуникаций

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

3 МАР 2015

005559930

Казань-2015

005559930

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования (ФГБОУ ВПО) «Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева -КАИ» (КНИТУ-КАИ).

Научный консультант: доктор физико-математических наук, профессор

Надеев Адель Фирадович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Сарычев Валентин Александрович, ОАО «Научно-производственное предприятие «Радар ммс», г. Санкт-Петербург заместитель генерального конструктора, директор научно-технического центра по радиолокации и радиофизике

доктор технических наук, старший научный сотрудник

Тихомиров Николай Михайлович,

ОАО «Концерн «Созвездие», г. Воронеж начальник научно-технического управления

доктор физико-математических наук, доцент Иванов Дмитрий Владимирович, ФГБОУ ВПО «Поволжский государственный технологический университет», г. Йошкар-Ола проректор по научной работе и инновационной деятельности

Ведущая организация: ФГОБУ ВПО «Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики», г. Самара.

Защита диссертации состоится «22» мая 2015 г. в 10°° часов на заседании диссертационного совета Д-212.288.07 на базе ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет» по адресу: 450000, г. Уфа, ул. К. Маркса, 12.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет» и на сайте УМр:/Ы\гм. ugatu.su/.

Автореферат разослан «20» февраля 2015 года.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, доцент

¡/Ч// И.Л. Виноградова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Бурное развитие рынка мобильных телекоммуникаций способствовало резкому росту числа абонентов, появлению новых видов услуг и постоянно возрастающим требованиям к существующим. Все эти факторы в условиях ограниченности выделенного частотного ресурса ставят перед операторами и разработчиками инфокоммуникационных технологий новые задачи. Расширение возможностей сетей и систем связи за счёт экстенсивного увеличения числа каналов, а, следовательно, и занимаемой ими полосы частот, в этих условиях не позволяет достичь требуемых результатов.

Следовательно, актуальным является переход к способам разделения каналов, позволяющим максимально полно использовать имеющийся частотный ресурс.

Одними из таких способов являются кодовое (CDMA) и ортогонально-частотное разделения каналов, использующие для передачи информации широкополосные сигналы.

Основными преимуществами кодового разделения каналов являются возможность одновременной асинхронной передачи информации различными абонентами в одной полосе частот, низкий уровень излучаемой мощности, высокая помехоустойчивость, скрытность, имитостойкость и т.д. Однако этому способу разделения каналов присущ и его неотъемлемый недостаток - наличие внутрисистемных помех, которые существенно ограничивают потенциальные характеристики систем.

По классификации В.И. Сифорова эти системы относятся к радиотехническим системам «II рода», для которых увеличение излучаемой мощности приводит к увеличению уровня помех.

Кроме того, применяемый в большинстве существующих систем способ приема, когда сигнал каждого абонента принимается независимо от сигналов остальных абонентов, совокупность которых считается гауссовым шумом, имеющим максимальную энтропию, приводит к занижению пропускной способности систем, к «упущенной» помехоустойчивости.

Аналогичная ситуация возникает и в других широкополосных системах связи, использующих, например, ортогонально-частотную модуляцию.

Увеличение пропускной способности систем с кодовым разделением каналов возможно при переходе от задачи приёма сигналов каждого из абонентов в отдельности на фоне внутрисистемных помех к задаче разрешения, при которой осуществляется приём совокупности сигналов всех абонентов.

В итоге проведённых в мире исследований по этому направлению были сформированы основные требования к алгоритмам разрешения и способы их реализации в виде процедур многопользовательского детектирования, совместного приёма и т.д. Алгоритмы разрешения обеспечивают повышение пропускной способности CDMA систем, однако требуют более полного и детального описания сигнально-помеховой обстановки (СПО) в их каналах. Причём, чем больший эффект обеспечивает предлагаемое решение, тем большие требования к адекватности моделей оно предъявляет.

Увеличение полноты описания СПО, как правило, приводит к усложнению как самой модели, так и построенных на её основе алгоритмов и устройств, что затрудняет практическое применение получаемых технических решений.

Таким образом, дальнейшее развитие методологии синтеза методов и алгоритмов обработки сигналов и оптимизации параметров широкополосных систем связи нуждается в адекватных моделях их СПО, обеспечивающих в то же время возможность практического применения синтезируемых на базе этих моделей алгоритмов.

Разработка таких моделей для современных систем связи с использованием лишь общих радиофизических подходов представляет существенные трудности в силу наличия большого количества взаимодействующих объектов и сложность их взаимосвязей.

Существенно конструктивнее построение таких моделей на базе комплексного экспериментального анализа реальных распределений сигналов и помех в каналах этих систем и их динамики с учётом присущей им локально-стационарной объектно-сигнальной обстановки с последующим обобщением и формализацией полученных результатов.

Будучи получены, эти новые экспериментальные результаты и построенные на их основе модели сами по себе становятся существенным базисом для разработки новых подходов в статистической теории связи и практики её применения, а также анализа, сравнения и верификации полученных решений.

Таким образом, проблема разработки методов и алгоритмов оптимизации радиоинтерфейса широкополосных систем связи с кодовым разделением каналов на основе новых экспериментально обоснованных вероятностных моделей является актуальной, а её решение и внедрение в инженерную практику является задачей, имеющей важное народно-хозяйственное и оборонное значение.

Степень разработанности темы исследования. Среди наиболее значимых результатов в области разработки теории и приложений задачи разрешения сигналов систем с кодовым разделением каналов нужно указать научные работы М.А. Быховского, JI.E. Варакина, A.M. Шломы, В.Б. Крейнделина, Д.Ю. Панкратова, В.П. Ипатова, JI.M. Финка, В.А. Омельченко и др., а также работы зарубежных ученых: S.Verdu, A. Viterbi, S. Das, J.Holtzman, P. Patel, D.M. Varanasi, B.Aazhang, R.Mueller, G.Carie, T.Tanaka, F.Zheng, S.Barton, S. Miller, A. Rajeswari, P. Stavroulakis, K. Kettunen, X. Wang, M. Honig, R. Matti, B. Holger, M. Schubert и др.

Для учёта локально-стационарных условий, присущих мобильным системам связи, в теории оптимального приёма широко используются марковские вероятностные модели, позволяющие эффективно оценивать параметры каналов в указанных условиях и получать на их базе рекуррентные процедуры обработки.

В развитие теории процессов Маркова как для задач приёма сигналов, так и для других смежных задач большой вклад внесли работы P.JI. Стратоновича, Ю.Г. Сосулина, В.И. Тихонова, М.С. Ярлыкова, СЛ. Жука, А.Б. Шмелёва и др.

Однако большинство исследователей в этой области ограничиваются использованием моногауссовых моделей для описания СПО, несмотря на присущую каналам широкополосных систем негауссовость распределений сигналов и помех.

Исследованию методов помехоустойчивой обработки сигналов в негауссовых каналах посвящены работы многих отечественных и зарубежных ученых Ф.Е. Фальковича, Я.Д.Ширмана, Б.Р.Левина, В.Шварца, Ю.С. Шинакова, Д.Д.Кловского, О.И. Шелухина, В.И.Тихонова, Ш.М. Чабдарова, А.Ф.Надеева, P.JI. Малахова, Ю.П. Купченко, В.А. Шевцова, И.А. Колтунова, И.А. Голяницкого, С .А. Прохорова, D. Ailspach, Н. Sorenson и др.

Одним из способов описания СПО для негауссовых каналов связи являются смеси стандартных распределений. Для радиотехнических систем большой вклад в развитие смесевых моделей внесён творческим коллективом под руководством проф. Чабдарова Ш.М. при разработке теории вероятностных смесей случайных явлений. Именно им впервые в 1972 году было предложено использование полигауссовых моделей для систем передачи информации, а позднее впервые была формализована задача разрешения негауссовых случайных сигналов и помех.

Значительный вклад в развитие этого направления внесли его соратники и ученики, в числе которых надо выделить A.A. Дороднова, А.Т.Трофимова, А.Ю. Феоктистова, Н.З. Сафиуллина и др.

Развитию теории вероятностных смесей с точки зрения математической статистики посвящены работы С.А. Айвазяна и его коллег.

Важное значение для развития теории полигауссового синтеза имело решение о совместном использовании теорий полигауссовых и марковских случайных процессов. Существенный вклад в развитие этого направления в виде нового класса вероятностных моделей - марково-смешанных случайных процессов и методологии синтеза помехоустойчивых алгоритмов обработки сигналов в негауссовой постановке внесен проф. А.Ф. Надеевым. Применение указных моделей для случая разрешения сигналов рассмотрено в диссертации проф. P.P. Файзуллина.

Однако предлагаемые в этих работах модели, построенные на их базе алгоритмы и технические решения, либо затрагивают лишь частные случаи, характерные для узкой группы систем, либо порождают струюуры, имеющие показательную зависимость числа каналов от числа сигналов, что позволяет их эффективно использовать в задачах анализа потенциальной помехоустойчивости, но ограничивает возможности их применения в реальной аппаратуре.

Объектом исследования являются широкополосные системы связи с кодовым разделением каналов.

Предметом исследования является радиоинтерфейс указанных систем связи, его характеристики, модели его адекватного описания, методы и алгоритмы совместного приёма сигналов и оптимизации их энергетических параметров.

Целью научного исследования является решение важной научно-технической проблемы создания научно-обоснованной методологии проектирования радиоинтерфейса систем связи с кодовым разделением каналов, базирующейся на разработке новых экспериментально обоснованных смесевых вероятностных моделей, обеспечивающей повышение эффективности указанных систем за счёт снижения влияния внутрисистемных помех.

Достижение поставленной цели обеспечивается решением следующих основных задач:

- создание теоретических основ для построения новых адекватных моделей описания реальной сигнально-помеховой обстановки широкополосных систем с кодовым разделением каналов на базе экспериментального анализа её основных свойств;

- разработка модели, адекватной реальной сигнально-помеховой обстановке рассматриваемых систем с учетом особенностей функционирования систем и их радиолиний, обеспечивающей возможность построения алгоритмов, соответствующих реальному уровню развития программно-аппаратных средств;

- синтез на основе предложенной модели класса алгоритмов совместного приема сигналов указанных систем, оптимальных по критерию максимума правдоподобия, позволяющих обеспечить существенный выигрыш в вероятности ошибки по сравнению с классическим;

- разработка методов существенного снижения вычислительной сложности разработанных оптимальных алгоритмов при незначительном снижении их эффективности и синтез на их основе квазиоптимальных алгоритмов;

- разработка критериев и процедур оптимизации энергетических параметров и алгоритма управления мобильностью систем с кодовым разделением каналов, обеспечивающих минимизацию потока внутрисистемных помех в системе в целом и позволяющих использовать новые возможности описания и новые оцениваемые параметры, появившиеся в разработанной модели.

Методы исследования. Используются методы натурного экспериментального анализа реальных сигналов и помех, теоретического синтеза и анализа, имитационного моделирования, базирующиеся на статистической теории связи, теории векторной линейной нестационарной фильтрации, теории статистических решений, теории марковских случайных процессов, теории полигауссовых случайных явлений.

Достоверность полученных научных результатов базируется на построении адекватных математических моделей, применении современных методов статистической теории связи, на проведении математического моделирования разработанных алгоритмов и сигнально-помеховых комплексов с использованием экспериментально полученных реальных исходных данных, согласованности результатов моделирования и экспериментальных исследований, на полноте и обоснованности методики экспериментальных исследований, а также на фактах внедрения и использования полученных научно-технических результатов.

Научная новизна заключается в том, что в работе впервые получены следующие основные результаты:

1. На базе натурных экспериментов, отличающихся использованием вновь разработанной методики анализа данных, подтверждён негауссовый полимодальный характер распределений сигналов и помех в широкополосных системах связи с кодовым разделением каналов и показано, что динамические свойства сигналов этих систем обладают свойствами марковских последовательностей малых порядков.

2. Разработан новый подкласс полигауссовых моделей - мультимарково-полигауссовы модели — адекватный как полученным в результате проведенного

эксперимента свойствам реальной сигнально-помеховой обстановки, так и современным программно-аппаратных средствам, отличающийся применением элементарных гауссовых компонент с переменными параметрами и ставший основой для новой методологии проектирования радиоинтерфейса, в рамках которой:

- определены основные особенности подкласса;

- синтезирована мультимарково-полигауссова (ММ-ПГ) вероятностная модель сигналов систем с кодовым разделением каналов;

- исследованы основные свойства ММ-ПГ модели и определены ограничения её применимости;

- синтезированы базирующиеся на её основе оптимальные и квазиоптимальные алгоритмы совместного приема, позволяющие получить существенный выигрыш в вероятности ошибки по сравнению с применяемыми в настоящее время;

- определены алгоритмы оценки параметров модели, обеспечивающие работу систем в условиях априорной неопределённости.

3. Разработаны критерии и процедуры оптимизации энергетических параметров сигналов и алгоритмы управления мобильностью систем с кодовым разделением каналов, отличающиеся непосредственным использованием в критерии вероятностных характеристик СПО и учётом обоих каналов связи: прямого и обратного, обеспечивающие минимизацию вероятности ошибок в системе в целом.

Теоретическая значимость работы заключается в развитии теории полигауссова синтеза, включая разработку нового подкласса полигауссовых моделей, синтез ММ-ПГ модели, анализ её свойств, разработанные на её базе оптимальные и квазиоптимальные алгоритмы совместного приёма сигналов систем связи с кодовым разделением каналов, а также критерии и процедуры оптимизации энергетических параметров этих систем и алгоритмы управления мобильностью.

Практическая значимость работы заключается в том, что применение разработанной в диссертации новой методологии проектирования радиоинтерфейса позволяет повысить степень использования системных ресурсов как для отдельного канала связи за счёт применения алгоритмов совместного приёма, так и для системы в целом за счёт использования процедур регулирования мощности, а также улучшить качество распределения системных ресурсов за счёт алгоритмов управления мобильностью. Всё вышеперечисленное позволит повысить пропускную способность (системную ёмкость) широкополосных систем связи с кодовым разделением каналов без изменения стандартов связи и абонентского оборудования систем.

Реализация и внедрение результатов работы. Основные результаты работы использованы:

1. в деятельности оператора мобильной связи стандарта CDMA One в городе Казани ЗАО «МетротелКазань» для оценки качества связи в проблемных зонах сети, для уточнения оценки параметров сигналов в зоне обслуживания, при оптимизации энергетических параметров базовых станций, что позволило сделать предложения по увеличению пропускной способности сети связи;

2. при выполнении договора №960 на выполнение научно-исследовательских работ с ОАО «НПО «Радиоэлектроника» им. В.И. Шим-ко» на тему «Моделирующий комплекс для системы идентификации и опознавания на поле боя» шифр «Модель», что позволило повысить уровень достоверности моделирования процессов и сократить вычислительную сложность получаемых решений.

3. при выполнении государственного задания 8.2568.2011 на тему «Разработка теоретического и алгоритмического обеспечения интегрированных комплексов моделирования специализированных программно-определяемых радиоэлектронных инфокоммуникационных систем» для оценки параметров сигналов инфокоммуникационных систем, что позволило повысить её точность от 4 до 6 раз; для моделирования приёма сигналов, при котором вероятность битовой ошибки снизилась в 1.8 - 2.2 раза; для выбора оптимальной базовой станции, что дало снижение вероятности битовой ошибки от 20% до 30%.

4. в учебном процессе КНИТУ-КАИ разработанный программный комплекс «CDMA Analyzer» используется при подготовке магистров по направлению 11.04.02 - Инфокоммуникационные технологии и системы связи (защищены на «отлично» три магистерские диссертации), а измерительный комплекс, включающий коммутатор Qualcomm QCORE22X, базовую станцию Qualcomm 3508i, тестовый телефон Motorola StarTAC ST7760 и измерительные средства с соответствующим программным обеспечением, развёрнут в лаборатории «Средств связи с подвижными объектами» кафедры Радиоэлектронных и телекоммуникационных систем КНИТУ-КАИ и используется при подготовке бакалавров по направлению 11.03.02 - Инфокоммуникационные технологии и системы связи, магистров по направлению 11.04.02 -Инфокоммуникационные технологии и системы связи и аспирантов по направлению 11.06.01 - Электроника, радиотехника и системы связи.

На защиту выносится новая методология проектирования радиоинтерфейса широкополосных систем связи с кодовым разделением каналов на основе новых экспериментально обоснованных смесевых вероятностных моделей сигналь-но-поМеховой обстановки и синтезе на их базе алгоритмов приёма сигналов, адаптации и оптимизации их параметров, в виде следующих положений:

1. Результаты комплексного анализа сигнально-помеховой обстановки в широкополосных системах с кодовым разделением каналов, включая программу и методику натурного эксперимента, определение особенностей сигналов, анализ многомерных гистограмм параметров сигналов и помех, подтверждающие нега-уссовый полимодальный характер их распределений, обоснование наличия у сигналов этих систем свойств марковских последовательностей малых порядков.

2. Новый подкласс полигауссовых моделей - мультнмарково-полигауссовы модели, включая его определение, описание, основные свойства, методы оценки параметров и анализ эффективности применения.

3. Оптимальный алгоритм совместного приёма сигналов широкополосных систем с кодовым разделением каналов, синтезированный на базе ММ-ПГ модели, включая решающее правило, алгоритмы на уровне элементарных компонент и

на смешивающем уровне, алгоритм оценки неизвестных параметров модели, структурную схему, оценки вычислительной сложности и вероятностных характеристик.

4. Квазиоптимальные алгоритмы совместного приёма сигналов этих систем, разработанные на базе ММ-ПГ модели, обеспечивающие линейную зависимость количества каналов от числа сигналов, включая алгоритм на уровне элементарных компонент, смешивающем уровне, решающее правило, алгоритм оценки неизвестных параметров, структурную схему, возможные варианты дополнений, оценки вычислительной сложности и вероятностных характеристик, а также варианты их технической реализации.

5. Критерии оптимизации энергетических параметров сигналов систем с кодовым разделением каналов, использующие описание СПО на базе ММ-ПГ модели, включая процедуры их реализации для практически распространённых случаев, методы вычисления параметров, оценку их эффективности, а также алгоритм управления мобильностью.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на VI международной научно-технической конференции «Физика и технические приложения волновых процессов» (Самара, 2007), международной научно-технической конференции «Системные проблемы надежности, качества, информационных и электронных технологий» (Сочи, 2007), на VI международной конференции «Инфокоммуникационные технологии глобального информационного общества» (Казань, 2008), IX международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникации» (Казань, 2008), VII международной конференции «Инфокоммуникационные технологии глобального информационного общества» (Казань, 2009), X международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникации» (Самара, 2009), ежегодной научно-практической конференции «ИННОВАЦИИ РАН-2010» (Казань 2010), XII международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникации» (Казань, 2011), научно-практической конференции «Современные технологии и материалы - ключевое звено в возрождении отечественного авиастроения» (Казань, 2012), XIII международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникации» (Уфа, 2012), XIV международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникации» (Самара, 2013), XV международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникации» (Казань, 2014).

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 32 печатных работах, в том числе одной монографии, 13 статьях в ведущих рецензируемых научных изданиях, рекомендованных ВАК РФ, 3 статьях в других изданиях, 12 материалах международных конференций и 1 тезисе доклада. По теме диссертации имеется один патент РФ и одно свидетельство о регистрации программы для ЭВМ.

Личный вклад автора заключается в том, что им обоснованно сформулирована проблема, поставлены задачи, обеспечивающие её решение, получены и обоснованы новые научные результаты, в том числе сформулированы основные

положения, выводы и рекомендации по защищаемой работе. Автором разработаны методология проведения исследований, модели, алгоритмы и реализующие их программные средства. Исследования реальных распределений сигналов широкополосных систем с кодовым разделением каналов проводились в соавторстве, где автору принадлежит разработка моделей и программного обеспечения анализа сигналов, анализ, систематизация и интерпретация полученных результатов.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения. Основное содержание диссертации изложено на 245 страницах машинописного текста, содержит 17 таблиц и 46 рисунков. Библиография включает 133 наименования.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дано обоснование актуальности темы, формулируется цель работы, решаемые задачи, представлены основные положения, выносимые на защиту, указывается структура диссертации, форма апробации и внедрение её результатов.

В первой главе - «Создание теоретических основ для построения новых адекватных моделей реальной сигнально-помеховой обстановки в широкополосных системах с кодовым разделением каналов» проведён анализ существующих вероятностных моделей широкополосных систем связи, базирующихся на гауссовом распределении и практики их применения. На его основе сделаны выводы об актуальности использования марковских моделей для описания компонент смесе-вых моделей и необходимости проведения натурного экспериментального исследования для конкретизации основных свойств СПО.

Проведённый в главе анализ классической методики оценки СПО показывает, что специфика CDMA систем приводит к нормализации распределений отсчётов на входе приёмных устройств, что не отражает реальной ситуации в канале связи.

На базе этих результатов в главе делается вывод о необходимости разработке новой методики проведения экспериментальных исследований, задачей которых является получение теоретических основ для построения новых адекватных моделей СПО.

В качестве объекта исследований была выбрана сеть стандарта CDMA One оператора ЗАО «МетроТелКазань». Было проведено более 100 записей длительность 20 с, подтвержденных протоколами измерений, каждая из которых содержит информацию о более чем 250 тысячах кодовых символах.

Измерения проводились путём записи квадратурных компонент сигналов с помощью модуля АЦП L-Card E10-20D, который позволил одновременно синхронно записывать квадратурные компоненты прямого (от базовой станции (БС) до мобильной (МС)) и обратного (от МС до БС) каналов связи.

Исходные данные для анализа прямого канала связи снимались с тестового телефона Motorola StarTAC ST7760, а обратного - с БС Qualcomm 3508i.

Измерения проводились в трёх района г. Казани с различными» с точки зрения распространения радиоволн, условиями как в стационарных условиях, так и в

процессе движения абонентов. Проведенные замеры закрывают большую часть распространённых на территории г. Казани ситуаций приёма.

При проведении исследований предполагалось, что вектор ii;, отсчётов реализации сигналов на входе приёмного устройства CDMA систем является результатом интерференции сигналов всех активных абонентов с учётом многолучевого распространения радиоволн и внешних и внутренних шумов:

/=1 7=1

'

(1)

где ci и c'j - бинарные случайные события, соответствующие гипотезам о наличии г-го сигнала i = 1,1 и j-го луча 7 = 1,./ /-го сигнала, и üfj° - базисные векторы квадратурных компонент для набора соседних кодовых символов ={х(к-1)>хк .*(£+i)), А'ц И А'к1 - их случайные амплитуды, п, - вектор отсчетов белого шума, к - номер кодового символа, a xsk' - последовательные кодовые

символы, независимые между собой и имеющие близкое к равномерному распределение вероятностей.

В главе делается вывод, что распределение реализации векторов отсчётов входного колебания приемника й^, заданные моделью (1), попадает под определение суммарно-смешанной полигауссовой модели, и, следовательно, представи-мо полигауссовой плотностью:

(2)

Л -1 11 11

где /'(•) - гауссова плотность с вектором математического ожидания и ковариационной матрицей j|e°s/|> оцениваемых на каждом интервале наблюдения.

Для анализа записанных данных в среде программирования с открытым кодом Lazarus, был разработан и зарегистрирован в Реестре программ для ЭВМ программный комплекс «CDMA Analyzer» (в дальнейшем просто CDMA Analyzer), работающий согласно алгоритму Рисунок 1. ^ начало"*^

/ Вюд / / сигнала /

Генерация отсчетов пилотного сигнала

I

Поиск БС

Г

Определение количества лучей

]

Оценка времени прихода луча

Оценка амплитуды и фазы луча

I

Демодуляция сигнала

Декодирование

сигнала -|-

1 Коррекция ошибок 1

+

1 Восстановление 1

1 базовых сигналов |

*

Оценка

квадратурных

амплитуд

♦

Восстановление

сигнала

^ез^^ато^ ^ КОНЕЦ J

Рисунок 1 - Алгоритм анализа сигнала прямого канала CDMA One

[

Вычисление остаточного шума

4

Построение гистограмм

J Вывод

7

Выполнено тестирование измерительного комплекса путём анализа сигнала прямого канала непосредственно с БС Qualcomm 3508i, показавшее отклонения измеренных параметров от стандартных не более 2% при доверительной вероятности 0.99.

Далее в главе приводится анализ общих свойств сигналов CDMA систем и их особенностей на основе анализа пилотного канала системы CDMA One с определением количества видимых в точке приема БС, количества лучей от каждой из БС (определялись коэффициенты с, и выражения (1)), а также их амплитуды,

фазы и времени прихода для случая J = 2.

Графики (параметры первого луча изображены черным цветом, а второго -серым) характерных участков полученных зависимостей для неподвижного и движущегося терминалов приведены на Рисунке 2 и Рисунке 3, соответственно.

а)

б)

в)

Рисунок 2 - Графики зависимости параметров пилотного сигнала от времени в центре г. Казани для неподвижного терминала (точка 1, БС10): а) времени прихода; б) фазы; в) амплитуды

а)

б)

в)

Рисунок 3 - Графики зависимости параметров пилотного сигнала от времени при движении терминала (точка 6, БС10): а) времени прихода; б) фазы; в) амплитуды

Анализ приведенных зависимостей показывает, что изменение количества лучей представляет собой случайные события, а амплитуды и фазы сигналов меняются достаточно медленно.

Случайный характер наличия или отсутствия лучей позволяет предположить, что распределение вероятностей реализаций сигналов на входе приемного устройства имеет негауссовский характер. Для уточнения этих выводов были построены совместные гистограммы амплитуды и времени прихода лучей для тех же точек, которые приведены на Рисунках 4-5.

а)

б)

608.4

912.7

1216.9 1521.1

2433.7

0.00122 0.00104 0.00087 0.0007 0.00052 0.00035 0.00017

/Г

0.00122 000104 0.00087 0.0007

1825.3 2129.5

304.2 №

И юаэ4.г

^1089681 П 0898.84

Рисунок 4 - Совместная гистограмма амплитуды и времени прихода лучей пилотного сигнала в центре г. Казани для неподвижного терминала (точка 1, БС10): а) вид вдоль оси амплитуды; б) вид вдоль оси времени

а)

б)

Рисунок 5 - Совместная гистограмма амплитуды и времени прихода лучей пилотного сигнала при движении терминала (точка 6, БС10): а) вид вдоль оси амплитуды; б) вид вдоль оси времени

На основе полученных гистограмм в главе делается вывод, что распределения амплитуд сигналов CDMA систем имеют негауссовый, полимодальный характер с небольшим количеством компонент, веса которых сильно разнятся от точки к точке, что не позволяет использовать одно стандартное распределение для описания статистических характеристик реализаций сигналов.

Следовательно, конструктивным является представление полного вероятностного описания распределений реализаций сигналов сети CDMA One в городских условиях вероятностной смесью условных гауссовых плотностей вероятности, взвешенных вероятностями их появления.

608.7

1217.3 1521.7

1826

2130.3 2434.7

0.00581 0.00498 0.00415 0.00332 0.00249

0.00581 0.00498 0.00415 0.00332 0.00249 0.00166 0.00083

304.3

Далее в главе проводится анализ методов оценки динамики квадратурных компонент сигналов с использованием методов линейной нестационарной фильтрации и модели Джейкса для различных порядков модели т = 1,6.

С помощью «CDMA Analyzer» были определены коэффициенты предсказания независимо на каждом участке стационарности каждого луча и относительные погрешности оценивания снятых сигналов, показавшие возможность в технических задачах при интервале оценивания в один кодовый символ использовать для описания динамики изменения квадратурных компонент сигналов марковскими последовательностями первого порядка с линейным предсказанием.

Проведённый на основе полученных результатов анализ энергетических характеристик и количества лучей показал их согласованность с результатами исследований, проведённых в университете и на типичных улицах города Киото, что позволяет предположить сходный характер распространения радиоволн и принципы формирования лучей в городских условиях.

Таким образом, проведённый анализ СПО в каналах системы CDMA One, подтверждает предположения о её негауссовом характере и возможности использования для адекватного описания распределения сигналов вероятностных смесей стандартных распределений с относительно малым количеством компонент, параметры которых могут быть описаны гауссово-марковскими последовательностями первого порядка с линейным предсказанием, причём полученные результаты имеют косвенные подтверждения справедливости для других городов со схожей застройкой.

Во второй главе - «Разработка новых смесевых вероятностных моделей сигналов широкополосных систем связи» формулируются основные требования для нового подкласса полигауссовых моделей - мультимарково-полигауссовых моделей, для которых рассматриваются уровень компонент, смешивающий уровень, определяются методы оценки параметров, анализируются свойства, ограничения применимости и проводится оценка эффективности применения модели для описания широкополосных сигналов на примере сигналов сети стандарта CDMA One.

В начале главы производится анализ применяемых в настоящее время вероятностных моделей и делается вывод о необходимости выделить и исследовать новый подкласс «Мультимарково-полигауссовы модели» (ММ-ПГ), который должен обладать следующими основными свойствами:

1. Моделью элементарной компоненты является многомерная гауссово-марковская последовательность на фоне полигауссовой помехи;

2. Множество таких процессов, включающее случайные комбинации наложения сигналов, их лучей, а также вариации параметров марковского процесса, образует вероятностную смесь (как в суммарно-смешанных полигауссовых моделях (ССПГ));

3. Номера реализовавшихся комбинаций компонент смеси образуют цепь Маркова (как в марково-смешанных полигауссовых моделях (МС-ПГ)).

Таким образом, ММ-ПГ модели в некотором смысле объединяют достоинства разных, ранее разработанных МС-ПГ и ССПГ моделей, и нивелируют про-

явившиеся их недостатки применительно к исследуемым в настоящей работе условиям.

На уровне компонент формируется сигнальная и вероятностная модели для гипотезы о реализации вектора комбинаций элементарных компонент. Сигнальная модель в векторной форме записана в виде:

а* = Ы-|с*|А4г+а. (3)

где .х^7-1),...,*!2,**1) - вектор, составленный из передаваемых кодо-

вых символов сигналов 1=1,7, Ци^Ц - матрица модуляции, столбцы которой соответствуют М отсчетам базисных векторов на длительности к-то кодового символа хк , а строки определяют номер сигнала и его луча, \\Ск\\ - диагональная матрица, составленная из = (сг -с^, Ак=(Ак,Ак2,...,А?) - вектор квадратурных

компонент всех сигналов, для к-х кодовых символов, для которого Ак=^ц,Ак\,Ац,А'к2±,...,Ак^Ак±), п - вектор отсчётов некоррелированного комплекса помех с плотностью вероятности реализации вектора отсчётов

(п-'ЧК

_ЛУШ —

Причем векторы А* образуют марковскую последовательность первого порядка, заданную для динамической ситуации канала й, следующей формулой:

jv, j f -

£ чПр ■ i, . w exp

л„=1

(4)

А^=А(Н)]|ВЙ|Г+^, (5)

где Bh

матрица предсказания для динамической ситуации канала И, а реализация вектора отсчётов формирующего гауссового шума с нулевым векто-

О^И

ром математических ожидании и ковариационнои матрицей

Для фиксированного номера компоненты шума пр выражения (3) для вектора йк — т„ и (5) соответствуют уравнению наблюдения и уравнению сообщения векторного фильтра Калмана. Для вектора комбинаций элементарных компонент п* =(й* :ht) fij. =l,Nk (Nk = Nj; -Nk), составленного из вектора комбинации компонент Sl=^,n^(J~1l...,nt\...,nlJ>n1J-J~'\...,n"), =\,Nf и вектора комбинаций номеров предсказаний h^ =

Н^ = \,Nk , компоненты шума пр и вектора к-х кодовых символов жк, уравнения наблюдения и сообщения имеют вид:

где Ай/ =|СЙ4|А/, ||СЙ4|| - вариант матрицы ¡С^Ц для вектора комбинаций элементарных компонент п^, а п^ и йП/)- значения векторов отсчетов белого гауссова шума измерения и математических ожиданий помех, соответствующих компоненте шума с номером пр.

На основе известного алгоритма фильтрации оценки вектора квадратурных компонент сигналов Ай и их параметров вычисляются следующих образом:

Плотность вероятности полученной оценки определяется как:

Результирующая плотность вероятности на уровне компонент является смесью по гипотезам о реализации различных компонент помех и шума и, следовательно, имеет вид:

ЛГ" / \ Жс(и*|хьп*)= £ д„г ^с(й*|1ьпьиД (9)

"р=1

а параметры определяются из параметров смешиваемых компонент с учётом их

весов а„ как:

р

II 21| ^А II &

К = I ч Кл/||, аЙ4 - X Ч„р -ай^. (10)

п 11 п„=Х л,=1

Факт реализации одного из множества векторов комбинаций элементарных компонент является случайным. В ММ-ПГ модели реализации вектора комбинаций элементарных компонент образуют цепь Маркова порядка Кт и их вероятности вычисляются рекуррентно.

Количество компонент в итоговой смеси получается постоянным, равным Ык - , где Л^ = N2 ■ ЛгА - количество компонент при приёме первого векто-

ра кодовых символов. Вероятность их реализации зависит от истории длиной в

„ к I

Кт кодовых символов, включающей вероятности реализации N = N] т элементарных компонент. При этом распределение реализаций вектора отсчетов входного колебания на входе приемного устройства для к>Кт имеет вид:

где ~ веса компонент, которые равняются вероятностям реализации соответствующих элементарных компонент.

Элементарные компоненты с истекшей историей объединяются, а их параметры определяются на основе оценок математических ожиданий и ковариационных матриц объединяемых элементарных компонент с учётом условной вероятности их реализации.

В главе проводится анализ необходимых для использования ММ-ПГ модели параметров и делается вывод о необходимости их коррекции в процессе функционирования мобильных систем связи.

Однако наличие конечной истории, характерной для марковских моделей, достаточно большого времени установления соединения (десятки тысяч кодовых символов) и большого периода стационарности (тысячи кодовых символов) позволяют осуществить задание начальных параметров на основе упрощенных моделей изменения параметров канала, а их текущие значения оценивать методом адаптации.

В главе производится анализ общих свойств ММ-ПГ модели, определяется её место среди других вероятностных моделей, базирующихся на гауссовом распределении (Рисунок 6), формируется обобщенная логическая структура вычисления плотности распределения согласно ММ-ПГ модели (Рисунок 7) и приводятся условия, при которых она сводится к марково-смешанным и смешанным марковским моделям.

Р'1

Рисунок 6 - Место ММ-ПГ модели среди основных моделей СПО, базирующихся

на гауссовом распределении

Рисунок 7 - Обобщенная логическая структура вычисления плотности распределения согласно ММ-ПГ модели

В главе также приводится анализ ограничений применимости как всего класса моделей, так и конкретно синтезированной модели.

К принципиальным ограничениям в результате анализа отнесены линейность канала связи и марковская зависимость параметров последовательности кодовых символов.

Для оценки эффективности применения модели проводится сравнение среднеквадратического отклонения оценок квадратурных компонент пилотного канала, полученных на базе ММ-ПГ модели для первого и второго порядка цепи Маркова {Кт=\,2) моногауссовой модели шума (Ир = \) и на основе метода

наименьших квадратов, показавшее снижение дисперсии оценки от 2 до 10 раз в зависимости от условий приёма сигналов для Кт = 1. При этом максимальный выигрыш достигается при движении абонентов. В рассмотренных ситуациях увеличение порядка цепи Маркова не улучшает качество оценки в связи с влиянием динамической погрешности оценки матрицы переходных вероятностей цепи.

В третьей главе - «Синтез класса оптимальных алгоритмов приёма сигналов широкополосных систем связи на базе мультимарково-полигауссовой вероятностной модели» произведён синтез алгоритмов принятия решения, обработки компонент, смешивающего уровня, оценки параметров, разработана структурная схема алгоритма приема и выполнена оценка эффективности класса синтезированных алгоритмов.

Для решения задачи разрешения синтезируемый класс оптимальных алгоритмов должен принимать решения о реализовавшемся векторе кодовых символов X* = (Х,,Х2,...,Х£), включающем кодовые символы для всех сигналов за всё время передачи сообщения. В главе делается вывод о том, что при использовании свойства независимости последовательно передаваемых кодовых символов, появляется возможность принятия решения для каждой комбинации передаваемых кодовых символов отдельно.

Оптимальное решение в этом случае сводится к различению комбинаций {%}, а правило принятия решения на основе критерия максимума правдоподобия описывается выражением:

X* = )}, (12)

где ) - условная плотность вероятности реализации вектора отсчетов сиг-

нала ц при условии передачи комбинации кодовых символов хк, которая для

ММ-ПГ модели является полигауссовой и определяется на основе выражения (11).

Проведённый анализ вычислений, необходимых для реализации алгоритма фильтрации и определения плотности вероятности элементарной компоненты показал возможность снижения требуемого количества операций за счёт использования промежуточных результатов формулы (7).

На основе упрощённых выражений была оценена вычислительная сложность алгоритма, которая имеет кубическую зависимость количества базовых арифметических операций от произведения количества сигналов на количество их лучей и показательную зависимость от факториала порядка цепи Маркова Кт\.

Для уменьшения вычислительной сложности и с учётом проведённой в главе 2 оценки эффективности ММ-ПГ модели в главе рассмбтрен упрощенный алгоритм для Кт=\. Для этого случая получены выражения для смешивающего уровня ММ-ПГ модели.

В главе приводятся выражения для определения параметров модели на основании общих для ММ-ПГ моделей методов оценки параметров, базирующихся на предложениях, выдвинутых в главе 2.

Количество операций, необходимых для осуществления адаптации, при использовании цепи Маркова первого порядка для одного вектора реализовавшихся кодовых символов имеет квадратичную зависимость от параметров модели.

Для использования в смешивающем уровне цепи Маркова первого порядка разработана структурная схема алгоритма совместного приёма, включающая генератор опорных сигналов и X одинаковых страниц, состоящих из набора ли-

нейных дискретных фильтров Калмана, блока расчета весовых коэффициентов ПГ модели, блоков адаптации параметров, и блока принятия решения.

Оценка эффективности синтезированного для Кт= 1, Nр = 1 алгоритма

приема, проведённая для сигналов сети сотовой связи стандарта CDMA One с использованием «CDMA Analyzer», показала существенное улучшение его характеристик по сравнению с классическим, в том числе по вероятности ошибки фрейма канала синхронизации от 2 до 10 раз.

В четвёртой главе — «Разработка квазиоптимальных алгоритмов приема сигналов широкополосных систем связи на базе мультимарково-полигауссовых вероятностных моделей» рассмотрены методы снижения количества каналов обработки в совместных алгоритмах приёма сигналов на базе ПГ моделей, синтезированы асинхронные квазиоптималынные алгоритмы, включая уровень компонент, смешивающий уровень, метод оценки параметров, критерий принятия решения, структурную схему и оценку эффективности.

В главе выделяется основной недостаток оптимального алгоритма, заключающийся в показательной зависимости количества страниц алгоритма X от количества сигналов, и анализируются методы снижения количества каналов в ПГ алгоритмах приёма. Среди них наиболее эффективным является метод, основанный на уменьшении интервала наблюдения, описываемого гауссовыми компонентами, и формулируется вариант модернизации алгоритма приёма на базе ММ-ПГ модели с уменьшением интервала анализа до одного отсчёта.

В этом случае для полигауссового шума модель сигнала широкополосных систем связи примет вид:

* - Af^Jl^l+y^, (13)

- 5 ( - ts1 - rs2 ~ Is' \

где A^. =1 I - вектор оценок квадратурных компонент сиг-

- вект°Р модуляции, пт" -г т -й отсчёт полигауссова шума измерения с плотностью распределения,

Bh

матрица предсказания, составленная для интервала времени равного периоду дискретизации Т, Утщ ~ вектор отсчётов формирующего шума с ковариационной

матрицей ЛтЬк .

Для учёта переходных процессов, возникающих при смене кодовых символов с х'1' на Х(£+1), в момент обработки последнего отсчёта х5к', соответствующие ему компоненты ковариационной матрицы формирующего шума корректируются:

D'

= ||G|| • D^ ■ |G|| + cl • |E|| - |[G||), (14)

где ас - дисперсия переходного процесса, ||Е| - единичная матрица, а ЦвЦ - диагональная с элементами главной диагонали, равными нулю для последних отсчётов и единице в противном случае.

В главе приводятся выражения, необходимые для оценки параметров и плотностей вероятностей элементарных компонент на уровне компонент, заданных уравнениями наблюдения и сообщения (13).

Особенностью получаемых в этом случае выражений является отсутствие операций обращения матриц, что снижает их вычислительную сложность.

В главе также рассматривается вариант упрощения алгоритма предполагающий моногауссову аппроксимацию шума измерения с дисперсией , выводятся все необходимые выражения для этого случая, и определяется количество базовых арифметических операций алгоритма фильтрации, имеющее квадратичную зависимость от произведения количества сигналов на количество их лучей.

В смешивающем уровне используется цепь Маркова первого порядка, как и для оптимального алгоритма.

Для обеспечения работоспособности алгоритма в условиях априорной неопределённости используется метод адаптации по аналогии с оптимальным алгоритмом.

Принятие решения о передаваемом векторе кодовых символов Х^ для квазиоптимальных алгоритмов проводится на основе критерия максимума правдоподобия на базе полученных оценок значений А^, содержащихся в векторе А*^, независимо для каждого сигнала, так как эффект их взаимодействия уже учитывается в процессе получения :

(15)

51

Так как А^ соответствуют одному из векторов комбинации элементарных компонент п* ММ-ПГ модели, то их распределение будет гауссово, причём

2II

элементы его ковариационной матрицы о

являются элементами ковариа-

ционной матрицы фильтра ¡^/Ц. Поэтому ^А^имеет вид:

{2л)г"

А1*'

«т

'(4-1)

Таким образом, в результате синтеза квазиоптимального алгоритма на базе ММ-ПГ модели были получены рекуррентные выражения для вычисления параметров компонент, весовых коэффициентов полигауссовой смеси уровня, сформулировано правило принятия решения. Все операции алгоритма интегрированы в единую структуру, обеспечивающую возможность параллельной обработки на уровне компонент и рекуррентного получения и коррекции итоговых значений.

Вся обработка в алгоритме осуществляется однородными параллельными вычислительными структурами в пределах времени одного отсчёта, с рекуррентным анализом полученных результатов. Подобная структура алгоритма соответствует современным тенденциям развития параллельных вычислительных структур и позволяет облегчить его реализацию.

Процедура принятия решения для указанного алгоритма может быть реализована на базе устройства для декодирования импульсно-временных сигналов, на которое имеется патент РФ на изобретение.

Оценка эффективности синтезированного квазиоптимального алгоритма приема, проведённая для сигналов сети сотовой связи стандарта CDMA One с использованием «CDMA Analyzer», показала, что он сохраняет значительный выигрыш по большинству параметров по сравнению с классическим алгоритмом. В тоже время он лишь незначительно уступает по параметрам оптимальному алгоритму при существенно меньшей вычислительной сложности.

В главе рассмотрены методы уменьшения проигрыша квазиоптимального алгоритма оптимальному по вероятности ошибки, основанные на:

1. Применение итерационных процедур, осуществляющих повторный анализ отсчётов вектора реализаций входного сигнала с использованием оценок, полученных на предыдущем проходе.

2. Введение коррекции коэффициентов предсказания Ку| в зависимости

— St

от значения соответствующего вектора квадратурных компонент А^ ,

обеспечивающей смещение оценок лишь к возможным значениям.

Оценка эффективности квазиоптимального алгоритма приема с использованием дополнительных возможностей, проведённая на основе сравнения вероятности ошибки фреймов в канале синхронизации, показала незначительное улучшение показателя для обоих алгоритмов. При этом максимальная величина выигрыша достигается для алгоритма с двумя итерациями при наличии большого количества лучей или движении абонента.

В пятой главе — «Оптимизация энергетических параметров и методы управления мобильностью абонентов широкополосных систем с учётом новых возможностей мультимарково-полигауссовых моделей» проводится анализ существующих методов оптимизации энергетических параметров, разрабатываются критерий регулирования мощности, реализующие его алгоритмы, проводится оценка эффективности предложенных решений, а также приводятся критерий выбора базовых станций и алгоритм управления мобильностью.

В главе проводится анализ различных методов и алгоритмов оптимизации энергетических характеристики систем с кодовым разделением каналов, на основе

которого делается вывод о том, что задачей оптимизации энергетических характеристик является снижение уровня ошибок фреймов FER в системе в целом.

Так как для систем с кодовым разделением каналов помехи в основном являются полезными сигналами других абонентов, то решить эту задачу просто увеличением излучаемой мощности нельзя. Поэтому в большинстве существующих методов и алгоритмов решения этой задачи предполагает поиск некоего, обычно наименьшего, «целевого» значения мощности, которое обеспечивает требуемый уровень FER, и затем поддерживается процедурами регулирования.

При этом обеспечивается уменьшение уровня помех, экономия энергии, а также снижение потока помех.

Однако использование в качестве целевой функции единой «целевой» мощности не учитывает многосвязанность зон принятия решения, характерную для синтезированных в диссертации алгоритмов приёма, и не позволяет полностью учитывать информацию, получаемую при их выполнении. Поэтому предлагается перейти к управлению мощности непосредственно на основе вероятностных характеристик, в качестве которых выбирается минимальная вероятность ошибки приёма фрейма сигнала p£ER в системе в целом.

Такой подход позволяет предсказывать СПО в системе в целом для каждого из возможных вариантов регулирования мощности, что обеспечивает дальнейшее развитие существующих методов оптимизации энергетических характеристик систем с кодовым разделением каналов.

Оптимальный вариант регулирования мощности, задаваемый своим кодом команды на регулирование мощности , в этом случае определяется как:

регулирования, определяемая режимом работы системы.

На основе предложенного критерия в главе определяются правила формирования управляющих кодов для ре1улирования по замкнутой и разомкнутой петлям обратной связи для оптимальных и квазиоптимальных алгоритмов приёма, базирующихся на ММ-ПГ модели. Анализ полученных выражений показывает, что оптимизация мощности для обоих случаев и обоих алгоритмов приёма, синтезированных на базе ММ-ПГ модели, сводится к поиску максимума вероятности правильного приёма, рассчитываемой как взвешенная известными весовыми коэффициентами сумма вероятностей ошибок, вычисляемых на основе рассчитанных в основном канале приёма значений плотностей вероятностей.

Для оценки эффективности разработанных критериев и алгоритмов регулирования мощности с использованием «CDMA Analyzer» и имеющихся записей сигналов тестовой базовой станции был проведён численный эксперимент, включающий в себя четыре этапа:

1. Анализ записанного сигнала с определением количества ошибок приема фреймов для всех абонентов и записью сигналов управления мощностью, генерируемых в стандарте CDMA One;

2. Формирование решений по регулировке мощности синтезированным алгоритмом;

3. Коррекция сигнала исходя из сформированных решений по регулированию мощности;

4. Повторный анализ модифицированного сигнала с определением количества ошибок приема фреймов для всех абонентов.

В качестве характеристик алгоритма регулирования мощности были выбраны зависимость излучаемой мощности от времени в процессе работы системы и процент ошибок фреймов. Графики кодов регулирования мощности для двух из них приведены на Рисунках 8-9. Более толстая, уходящая вверх линия соответствует классическому алгоритму регулирования мощности, более тонкая - предложенному.

50

4000

Л_1

-Стандарт -ММ-ПГ----Подключение нового абонента

Рисунок 8 - Зависимость коэффициента регулирования мощности от номера кодового символа, для МС 1 (8ХХХХХХЗ 77)

-Стандарт -ММ-ПГ----Подключение нового абонента

Рисунок 9 - Зависимость коэффициента регулирования мощности от номера кодового символа, для МС 2 (8ХХХХХХ011) В процессе записи количество абонентов в зоне действия БС менялось от нуля до четырёх. Моменты времени установления соединения показаны на графиках штриховой линией. При анализе модифицированного сигнала процент ошибок фреймов уменьшился на 20-25%.

Важным свойством синтезированных алгоритмов является то, что кроме основного своего назначения они позволяют отслеживать изменение уровня ошибок в системе. Это свойство открывает новые возможности и для построения алгоритмов управления мобильностью.

На основе разработанных алгоритмов регулирования мощности в главе предлагается модернизировать и алгоритм управления мобильностью путём учёта информации обратного канала связи.

Для рассматриваемой задачи алгоритм управления мобильностью был разделён на три ситуации:

- алгоритм управления мобильностью для пассивной МС;

- алгоритм управления мобильностью в процессе установления соединения;

- алгоритм управления мобильностью для активной МС.

Так как в первой ситуации обратный канал не выделяется, то для неё предлагается использовать стандартный алгоритм.

Для второй ситуации предлагается провести анализ мощностей МС, необходимых для соединения с различными БС, и соответствующих им уровней ошибок. Соединение устанавливается с БС, для которой обеспечивается наименьшая вероятность ошибки:

Г* = аг8 тс _лшх_—| £ Р^(х»\х»,е<;)\, (18)

у ^И'шах Ск ~Ет\П1 '^гт,

шах.

где - номера БС, в зоне действия которых находится МС, - общее количество БС соседей, КВ5 - номер оптимальной для соединения БС, [хк\Хк>ек ) ~ вероятность приёма символа х'1' при передаче символа Х'1' и коде регулирования мощности .

После установления соединения на выбранной БС система переходит в третье состояние, для которого выполняется алгоритм управления мощностью по замкнутой петле обратной связи. Результатом его работы является вероятность ошибок приёма фреймов на БС.

РЕ = 1 - шп|Р*" (19)

Если вероятность ошибок меньше некоторого порога, то ситуация в канале является близкой к оптимальной и использовать процедуры управления мобильностью не имеет смысла.

Алгоритм управления мобильностью применяется только при превышении вероятности ошибки РЕ заданного порога и заключается в последовательном переключении одной из МС с одной БС на другую. Процедура оптимизации начинается с МС, имеющей минимальную вероятность правильного приёма:

■Лй

и ^k

гаш_<Р \ XI

/Л=1 А/6

(20)

где vMS и VMS - номера текущей и имеющей максимальную вероятность ошибок приёма МС, - общее количество МС, Vm - номер БС, к которой в НаСТОЯ-

^WS

щее время подключена МС, а / — номер сигнала, используемый соответствующей МС.

Для выбранной МС согласно критерию (18) определяется оптимальная БС для переключения. Если вероятность ошибок приёма для полученного решения меньше текущей, то должно бьггь выполнено переключение МС на найденную БС.

Как уже отмечалось, разработанные алгоритмы не требуют изменения стандартов связи и абонентского оборудования, что существенно облегчает возможность их реального применения.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В диссертации разработана научно обоснованная методология проектирования радиоинтерфейса широкополосных систем связи с кодовым разделением каналов, обеспечивающая повышение эффективности этих систем за счёт снижения влияния внутрисистемных помех. Основными её положениями:

1. Созданы теоретические основы для построения новых адекватных моделей СПО, основанные на экспериментальном анализе сигнально-помеховой обстановки в широкополосных системах с кодовым разделением каналов по специально разработанной методике, показавшем негауссовость и полимодальность распределений сигналов и помех в каналах этих систем, заключающиеся в возможности её описания смесями стандартных распределений с переменными параметрами и относительно малым количеством компонент, динамические свойства которых описываются марковскими последовательностями первого порядка.

2. Сформирован и исследован новый подкласс полигауссовых моделей — мультимарково-полигауссовы модели, основанный на разработанных теоретических основах адекватных моделей СПО. Для этого подкласса сформулированы основные особенности, синтезирована мультимарково-полигауссова модель, для которой определены методы, обеспечивающие её применение в условиях априорной неопределённости, исследованы её свойства и ограничения применимости, проведен анализ её эффективности, показавший выигрыш не менее двух раз по дисперсии оценки квадратурных компонент в стационарных условиях и до 10 раз в движении по сравнению с методом наименьших квадратов.

3. Синтезирован класс оптимальных алгоритмов совместного приема сигналов широкополосных систем с кодовым разделением каналов, базирующийся на основе мультимарково-полигауссовой модели, обеспечивающий выигрыш от 2 до 10 раз в вероятности ошибки в зависимости от условий приёма по сравнению с классическим алгоритмом, применяемым в стандарте CDMA One, адекватный существующим и перспективным цифровым вычислительным структурам. Произведён анализ его вычислительной сложности, показавший зависимость количества базовых арифметических операций не выше кубической от количества сигналов, показательной от количества разрешаемых кодовых символов и показательной от факториала порядка цепи Маркова.

4. Разработан метод существенного снижения вычислительной сложности алгоритмов совместного приёма сигналов широкополосных систем с кодовым разделением каналов, на основе уменьшения интервала наблюдения. Произведён синтез квазиоптимальных алгоритмов, основанных на указанном методе, адекватных существующим и перспективным цифровым вычислительным структурам, позволяющих достичь квадратичной зависимости количества базовых арифметических операций от количества сигналов и не зависимости от количества разрешаемых кодовых символов, а также получить выигрыш около 2 раз в вероятности ошибки по сравнению с классическим алгоритмом, применяемым в стандарте CDMA One.

5. Разработаны новые критерии и процедуры оптимизации энергетических параметров и алгоритмы управления мобильностью систем с кодовым разделением каналов, обеспечивающие минимизацию потока внутрисистемных помех в системе в целом, за счёт учёта новых возможностей описания и новых оцениваемых параметров. Показано, что применение разработанных процедур регулировки мощности обеспечивает уменьшение процента ошибок фреймов на 25%.

Разработанная методология является целостной и завершённой, и, в то же время, открытой к дальнейшему научному развитию. Кроме того, она обеспечивает возможность реального применения разработанных алгоритмов и процедур в инженерной практике, что подтверждается четырьмя актами использования материалов диссертации.

Таким образом, на основе сравнения поставленных в диссертации задач и основных положений разработанной методологии, можно сделать вывод об их успешном решении. Следовательно, цель работы достигнута.

Перспективы дальнейшей разработки темы. В дальнейшем планируется распространить разработанную методологию на системы с другими радиоинтерфейсами, включая системы с синтезируемым спектром, за счёт расширения подкласса мультиматрково-полигауссовых моделей, и новые уровни взаимодействия открытых систем, объединив задачи оптимального приёма, адаптивного управления ресурсами, маршрутизации и планирования систем в единый алгоритм.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Статьи в рецензируемых научных изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Микропроцессорные системы обработки информации на кафедре РТС / Т.Ф. Щербакова, C.B. Козлов // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2004. Т. 7. №1. С.44-46.

2. Применение марково-смешанных полигауссовых моделей для приема сигналов в системах связи с кодовым разделением каналов / C.B. Козлов // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2007. Т. 10. №5. С.49-50.

3. Мультимарково-полигауссовские модели и алгоритмы в широкополосных системах / C.B. Козлов // Нелинейный мир. 2011. Т. 9. №11. С.716-726.

4. Тестирование ЭМС оборудования стандарта 802. lin фирмы InfîNet / О.В. Выборнов, A.M. Измайлов, C.B. Козлов, Е.А. Спирина // Вестник КГТУ им. А.Н.Туполева. 2012. Т. 68. №4-2. С. 160-163.

5. Мультимарково-полигауссовы алгоритмы в широкополосных системах связи / C.B. Козлов, А.Ф. Надеев, P.P. Файзуллин //Вестник КГТУ им. А.Н. Туполева. 2012. Т. 68. № 4-2. С. 171-174.

6. Прогнозирование уровня сигнала в городе с неравномерной и разновы-сотной застройкой для сетей сотовой связи стандарта CDMA / O.B. Выборное, С.В.Козлов, Е.А. Спирина, Е.А. Петрова, Е.В. Ларин // Нелинейный мир. -2013. Т. 11. №3. С. 180-186.

7. Управление мощностью и мобильностью систем связи с кодовым разделением каналов для негауссовых каналов связи / C.B. Козлов // Вестник КГТУ им. А.Н. Туполева. 2013. Т. 69. №2-2. С. 144-147.

8. Алгоритм экспериментальной оценки параметров вероятностных моделей сигналов в системах с кодовым разделением каналов / О.В. Выборное, C.B. Козлов // Вестник КГГУ им. А.Н. Туполева. 2013. Т. 69. №4. С. 125-129.

9. Прогнозирование потенциальной нагрузки секторов сетей широкополосного радиодоступа на основе анализа отношения сигнал/помеха с использованием геоинформационных технологий / О.В. Выборное, A.M. Измайлов, C.B. Козлов, В.Н. Лаврушев, Е.А. Спирина// Вестник КГТУ им. А.Н. Туполева. 2013. Т. 69. №4. С. 130-135.

10.Планирование и оптимизация сетей широкополосного радиодоступа / C.B. Козлов, Е.А. Петрова// Вестник КГТУ им. А.Н. Туполева. 2013. Т. 69. №4. С. 147-150.

11. Квазиоптимальный алгоритм приема сигналов широкополосных систем связи на базе мультимарково-полигауссовых вероятностных моделей / C.B. Козлов, Ш.М. Чабдаров // Журнал радиоэлектроники. 2014. № 4. URL: http://ire.cplire.ni/ire/aprl4/10/text.html (дата обращения: 27.05.2014).

12. Разработка единого алгоритма приема, планирования, оптимизации, адаптивного использования ресурсов и маршрутизации в сетях широкополосного радиодоступа / Е.А. Спирина, C.B. Козлов, Ю.С. Винтенкова // Нелинейный мир. 2014. Т. 13. №10. С.9-12.

13.Экспериментальный анализ методов описания динамики для мультимарково-полигауссовых вероятностных моделей / C.B. Козлов // Журнал радиоэлектроники. 2014. № 12. URL: http://ire.cplire.ru/jre/decl4/21/text.html (дата обращения: 08.01.2015).

Монография

Н.Новые смесевые подходы к проектированию радиоинтерфейса систем связи / C.B. Козлов - Казань: ООО «Новое знание», 2014. 132с.

Патенты и свидетельства о регистрации программ для ЭВМ

15.Устройство для декодирования импульсно-временных сигналов / C.B. Козлов, Ш.М. Чабдаров, P.P. Файзуллин, Т.Ф. Щербакова - Патент РФ на изобретение №2028732 от 09.02.95.

16. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ №2014662116. Программный комплекс «CDMA Analyzer» / C.B. Козлов- Заявка №2014660423; зарегистрирована в Реестре программ для ЭВМ 24.11.2014.

Публикации в других изданиях

17. Алгоритмы и спецпроцессоры обработки сигналов в радиолиниях САЗО / Ш.М. Чабдаров, А.Ю. Феоктистов, P.P. Файзуллин, Р.Х. Рахимов, C.B. Козлов // Радиоэлектронные устройства и системы. Межвузовский сб. научных трудов КГТУ им. А.Н. Туполева. Казань: Изд-во КГТУ им. А.Н. Туполева, 1996. С. 4-16.

18. Микропроцессорные системы обработки информации / C.B. Козлов, Т.Ф. Щербакова, С.С. Седов, Ю.И. Култынов // Электронное приборостроение. Научно-практический сборник. Приложение к журналу «Вестник КГТУ (КАИ)». Выпуск 4(32). Казань: Изд-во КГТУ им. А.Н. Туполева, 2003. С. 39-45.

^.Микропроцессорные системы в радиотехнике и медицине. / C.B. Козлов, Т.Ф. Щербакова // Электронное приборостроение. Научно-практический сборник. Приложение к журналу «Вестник КГТУ (КАИ)». Выпуск 5(33). Казань: Изд-во КГТУ им. А.Н. Туполева, 2003. С. 60-66.

20. Определение плотностей вероятностей сигнальных гипотез в системах связи с кодовым разделением каналов / C.B. Козлов, Н.А. Кашапов // Инфо-коммуникационные технологии глобального информационного общества. Сборник трудов VI Международной конференции. Казань: ООО «Центр Оперативной печати», 2008. С. 191-195.

21. Полигауссовы модели и спектры в посткорреляционных разделах статистической радиотехники / Ш.М. Чабдаров, А.Ф. Надеев, P.P. Файзуллин, C.B. Козлов, Э.М. Каримуллин // Тезисы докладов девятой международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций» и шестой международной научно-технической конференции «Оптические технологии в телекоммуникациях. Казань: Изд-во Казан, гос. тех ун-та, 2008. С. 37-43.

22. Система для экспериментальной оценки параметров модели сигналов сетей CDMA каналов / C.B. Козлов, О.В. Выборное, Н.Т. Шакиров. A.M. Измайлов // Материалы десятой международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникации» и седьмой международной научно-технической конференции «Оптические технологии в телекоммуникациях». Самара: Изд-во ПГУТИ, 2009. С. 222-223.

23.Единообразные методы оптимизации технических устройств и систем при негауссовских флуктуациях параметров эксплуатации и производства / Ш.М. Чабдаров, А.Ф. Надеев, P.P. Файзуллин, C.B. Козлов, Э.М. Каримуллин, А.Ю. Моряшов, Е.В. Ларин// Инновации РАН - 2010. Материалы ежегодной научно-практической конференции. Казань: Изд-во «Слово», 2010, С. 344-346.

24. Применение цепей Маркова для вычисления частных функционалов правдоподобия при совместном приеме сложных сигналов / СВ. Козлов, А.Д. Горячев // «Современные технологии - ключевое звено в возрождении отечественного авиастроения». Материалы V Международной научно-практической конференции Казань: Изд-во «Вертолет», 2010, Т.З. С. 36-43.

25.Мультимарково-полигауссовы алгоритмы приёма сигналов систем с кодовым разделением каналов / C.B. Козлов // Материалы XII международной

научно-технической конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникации» и IX международной научно-технической конференции «Оптические технологии в телекоммуникациях». Казань: Изд-во Казан, гос. тех ун-та, 2011. С. 80-81.

26. Алгоритм совместного асинхронного приема широкополосных сигналов с полиномиальной вычислительной сложностью / C.B. Козлов // Материалы XII международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникации» и IX международной научно-технической конференции «Оптические технологии в телекоммуникациях». Казань: Изд-во Казан, гос. тех ун-та, 2011. С. 82-83.

27. Адаптивный алгоритм оценки параметров сигналов систем с кодовым разделением каналов / А.М. Измайлов, C.B. Козлов // Материалы XII международной научно-технической конференции «Проблемы техники и технологии телекоммуникации» и IX международной научно-технической конференции «Оптические технологии в телекоммуникациях». Казань: Изд-во Казан, гос. тех ун-та, 2011. С. 71-72.

28. Оптимизация CDMA систем на базе мультимарково-полигауссовых вероятностных моделей / C.B. Козлов, А.Ф. Надеев, Ш.М. Чабдаров // Сборник докладов XIV международной научно-технической конференции ПтиТТ-2012. Уфа: Редакционно-издательский комплекс УГАТУ, 2012. С. 27-30.

29. Управление мощностью в системах связи с кодовым разделением каналов при использовании мультимарково-полигауссовых моделей / C.B. Козлов // Сборник докладов XIV международной научно-технической конференции ПтиТТ-2013. Самара: Изд-во учебной и научной литературы ПГУТИ, 2013. С. 39-41.

30. Мультимарково-полигауссовый алгоритм демодуляции кодовых конструкций в широкополосных системах мобильной связи / C.B. Козлов, А.Ф. Надеев, P.P. Файзуллин // Сборник докладов XIV международной научно-технической конференции ПтиТТ-2013. Самара: Изд-во учебной и научной литературы ПГУТИ, 2013. С. 41-44.

31. Задача динамической маршрутизации в сетях связи с внутрисистемными помехами / Ю.С. Вшггенкова, C.B. Козлов И Сборник докладов XV международной научно-практической конференции ПтиТТ-2014, Казань: Изд-во Казан, гос. тех. ун-та, 2014. С. 65-67.

32. Способ оценки информационной скорости передачи в сетях широкополосного радиодоступа с учетом внутрисистемных помех. / Е.А. Спирина, C.B. Козлов, Е.А. Петрова // Сборник докладов XV международной научно-практической конференции ПтиТТ-2014, Казань: Изд-во Казан, гос. Тех. ун-та, 2014. С. 167-169.

Диссертант

Козлов C.B.

КОЗЛОВ Сергей Владимирович

МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ОПТИМИЗАЦИИ РАДИОИНТЕРФЕЙСА

СИСТЕМ СВЯЗИ С КОДОВЫМ РАЗДЕЛЕНИЕМ КАНАЛОВ НА ОСНОВЕ НОВЫХ СМЕСЕВЫХ ВЕРОЯТНОСТНЫХ МОДЕЛЕЙ

Специальность: 05.12.13 —Системы, сети и устройства телекоммуникаций

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Подписано в печать 9.02.2015. Бумага офсетная. Гарнитура Тайме. Формат 60x84 ,Л6. Усл.печл. 2,41. Уч.-изд.л. 2,0. Печать ризографическая. Тираж 100 экз. Заказ 02/03. Издательство ООО «Новое знание» 420029, г.Казань, ул.Сибирский тракт, 34, корпус 10, помещение 6.

Отпечатано с готового оригинал-макета на полиграфическом участке ООО "Новое знание". 420029, г.Казань, ул.Сибирский тракт, 34, корпус 10.