A simulation model of signal propagation in a mobile radio communication system with error correcting code selection
A simulation model of signal propagation in a mobile radio communication system with error correcting code selection
Abstract
A simulation model of signal propagation in a mobile radio communication system is presented, which can be used to select an error correcting code based on the measured value of the average median signal power (AMSP) along the propagation path, thereby improving the quality of wireless communication. The simulation model consists of two parts. In the first part, the average median signal power is calculated. The model contains a database into which the parameters of the actual propagation path are entered. The second part of the simulation model computes the dependence of the bit error probability on the signal-to-noise ratio for cyclic, linear, or convolutional codes with various parameters. The relationship between the AMSP and the signal-to-noise ratio allows one to determine the optimal error-correcting code for a given specific radio signal propagation path based on the criterion of maximum AMSP.
1. Введение
В настоящее время в литературе применение моделей распространения радиоволн обосновывается для планирования сетей радиосвязи с использованием систем автоматизированного проектирования (САПР) , автоматизации процесса размещения базовых станций , выработки методов увеличения зоны покрытия сетей без потери качества связи , , улучшения электромагнитной совместимости станций беспроводной связи , а также повышения их электромагнитной безопасности .
Ненаправляемые каналы связи очень подвержены влиянию окружающей среды. Разработанные в настоящее время модели распространения радиоволн (РРВ), как указывается в , позволяют оценить потери мощности сигнала в зависимости от расстояния между базовой и абонентской станциями (БС и АС соответственно), типа среды распространения, рабочей частоты, высот расположения антенн БС и АС. Также, обладая информацией о параметрах передатчика (мощность излучения, потери в антенно-фидерном тракте (АФТ), коэффициент усиления антенны) и приемника (коэффициент усиления антенны, потери в АФТ, чувствительность) и используя модели РРВ можно рассчитать, в том числе, теоретическую дальность связи и зону покрытия БС. Однако все модели имеют вероятностный характер и могут только в общих чертах оценить поведение сигнала в данном конкретном канале связи. Поэтому проблема повышения качества радиосвязи в данном конкретном канале остается актуальной. В работе также указывается, что, поскольку известные модели не учитывают помеховую обстановку на данной конкретной трассе распространения, ландшафт подстилающей поверхности и препятствия на пути прохождения сигнала, то актуальной задачей является разработка собственной модели распространения радиоволн для данной трассы распространения сигнала.
Целью данной работы является разработка имитационной модели распространения сигнала в системе подвижной радиосвязи, с помощью которой можно выбрать код коррекции ошибок в зависимости от полученного значения усредненной медианной мощности сигнала (УММС) на трассе распространения и тем самым повысить качество беспроводной связи. Для достижения указанной цели в работе решаются следующие задачи:
1. Разрабатывается программная модель распространения радиоволн по данной трассе распространения для расчета усреднённой медианной мощности сигнала (УММС). Практическая значимость программной модели заключается в наличии базы данных поправочных коэффициентов для расчета слагаемых затухания сигнала, значения которых могут изменяться и корректироваться для любой новой трассы распространения сигнала.
2. Производится привязка полученного значения УММС к битовому отношению сигнал/шум в канале связи и вычисляется вероятность битовой ошибки.
3. На основании результатов работы имитационных моделей кодов коррекции ошибок в канале связи с белым гауссовским шумом производится выбор кода коррекции ошибок для сигнала по критерию обеспечения минимальной битовой ошибки.
Новизна разработанной имитационной модели заключается в добавлении влияния различных кодов коррекции ошибок и их различных параметров, что позволяет теоретически предсказать качество связи в данном конкретном радиоканале. Результаты моделирования показывают, что принятие решения по применению того или иного кода коррекции ошибок в данном конкретном канале связи может быть практически автоматизировано.
2. Методы и принципы исследования
Для того чтобы с хорошим или отличным качеством принимать сигнал в зоне обслуживания БС, необходимо выбрать энергетические параметры сигнала МС таким образом, чтобы затухание на трассе распространения сигнала не являлось критичным. Различный рельеф местности в зоне ответственности БС, как указывается в , оказывает влияние на уровни сигнала. Поэтому в системах радиосвязи путем усреднения по двум параметрам: по времени и расположению (по числу точек приема) определяют усредненную медианную мощность сигнала (УММС). УММС представляет собой такое значение, которое не превышает 50% времени наблюдения и в 50% точек приема, находящихся на расстоянии r от передающей станции :
где РАМ — усредненная медианная мощность сигнала;
Т — время наблюдения;
L — ослабление сигнала.
Мощность сигнала в каждой точке приема определяется по формуле (в дБ):
Случайное слагаемое ослабления рассчитывается по формуле
Слагаемые, входящие в уравнение (3) также выражаются в децибелах и обозначают:
FСВ — ослабление энергии радиоволн; Fp — потери в почве равнинной поверхности при нормальной атмосферной рефракции волн; ΔFp — дополнительные потери из-за неровностей рельефа местности; ΔFА — дополнительные потери при расположении радиостанций в лесистой местности; ΔF3 — дополнительные потери из-за возможных замираний на трассе.
Уравнение (3) не может быть решено алгебраически, поскольку из всех входящих в него слагаемых только множитель ослабления сигнала в свободном пространстве может быть найден алгебраически по формуле:
где λ — длина волны;
dTP — протяженность трассы связи
Все зависимости слагаемых уравнения (3) от параметров трассы распространения сигнала и характеристик самого радиосигнала нужно находить при обследовании зоны ответственности БС эмпирически.
Так, например, слагаемое Fp зависит от протяженности трассы распространения сигнала dTP, частоты сигнала f0, высоты подъема антенны hA и электрических параметров почвы — диэлектрической постоянной ε и удельной проводимости σ (1/Ом*м) местности при любых почвах.
Слагаемое ΔFp называется вероятностью по местоположению корреспондентов и определяется вероятностными методами. Оно может быть найдено как зависимость П%= φ ΔFp, где величина П% соответствует проценту точек на трассе распространения, в которых обеспечивается прием сигналов на заданном удалении от передающей станции с достоверностью не хуже требуемой. При П=50% множитель ΔFp=0; при гарантированной повышенной вероятности (П>50%) дополнительные потери учитываются обязательно .
Потери ΔFА учитываются в том случае, когда станции находятся не на открытой местности, а в лесистой . По экспериментальным данным при размещении только одной станции в лиственном лесу ΔFА =-(8…10) дБ, а зимой или в хвойном лесу ΔFА =-(4…5) дБ. Если обе станции (БС и МС) развернуты в лесу, то значение ΔFА удваивается.
На закрытых трассах большой протяженности (dTP > 30 км.) замирание сигнала учитывается с помощью слагаемого ΔF3. Эмпирически находятся зависимости ΔF3(f0, dTP, γc), где величина γc характеризует долю времени суток в процентах, для которой на частоте f0 потери за счет замираний составляют определенную величину ΔF3.
Если, исходя из заданной достоверности связи, известна минимальная принимаемая мощность PRmin, то условием качественного приема сигналов с учетом выражения (1) будет
Найденную величину РАМ далее можно связать с величиной битового отношения сигнал/шум по формуле:
где
fBW — полоса частот выходного сигнала
fs — частота дискретизации;
Битовое отношение сигнал/шум, в свою очередь, связано с вероятностью битовой ошибки Рош , которая является критерием качества связи для беспроводных систем.
Таким образом, построив зависимости Рош = f(Ебит/N0) для различных кодов коррекции ошибок и их параметров, можно определить оптимальный код коррекции ошибок по критерию максимального УММС.
3. Основные результаты
Для расчёта УММС в пакете прикладных программ Matlab была разработана программа, интерфейс которой представлен на рисунке 1. На рисунке 2 представлен вид полученного результата — величина УММС в дБ.
Рисунок 1 - Интерфейс программы для расчета УММС
Рисунок 2 - Вид полученного результата – значение УММС в дБ
Для расчета используются модели Окамура , Окамура-Хата и Ли , а также Рекомендация МСЭ-R P.1546-6 «Метод прогнозирования для трасс связи пункта с зоной для наземных служб в диапазоне частот от 30 МГц до 4000 МГц» .
В результате работы программы получается значение усредненной медианной мощности сигнала РАМ. Затем с помощью имитационных моделей, реализованных в пакете Simulink Matlab и представленных на рисунках 3–5, производится сравнение эффективности кодирования в системах беспроводной радиосвязи с бинарной фазовой манипуляцией (BPSK) . Для различных видов кодов коррекции ошибок (линейных, циклических, сверточных) и различных параметров кодов (количество входных символов, количество выходных символов, для сверточного кода вектор длин кодовых ограничений ветвей) получаются зависимости вероятности битовой ошибки Рбит от битового отношения сигнал/шум Ебит/N0 (рис. 6, 7).
Рисунок 3 - Имитационная модель радиоканала с использованием линейного кода коррекции ошибок
Рисунок 4 - Имитационная модель радиоканала с использованием циклического кода коррекции ошибок
Рисунок 5 - Имитационная модель радиоканала с использованием сверточного кода коррекции ошибок, показаны параметры кода
Рисунок 6 - Зависимость вероятности битовой ошибки от битового отношения сигнал/шум для разных типов кодов и их параметров
Рисунок 7 - Зависимость вероятности битовой ошибки от битового отношения сигнал/шум для разных типов кодов и их параметров (детализация)
4. Заключение
Отличительной особенностью представленной в данной работе программной модели расчета УММС по сравнению с аналогичными программами, например , , , является наличие баз данных, в которые вносятся числовые зависимости параметров затухания, и которые можно подключить при программном расчете затухания радиосигнала при его распространении по трассе. Поэтому при обследовании реальной зоны ответственности БС можно либо обновить базу данных и внести в нее реальные параметры затухания, либо создать новую базу данных для подключения к программе.
Из полученной с помощью имитационного моделирования зависимости вероятности битовой ошибки Рбит от битового отношения сигнал/шум Eбит/N0 в дБ для трех типов кодов коррекции ошибок в радиоканале с бинарной фазовой модуляцией (рис. 6) можно видеть, что при отрицательных значениях Eбит/No линейный код имеет преимущество по значениям вероятности битовой ошибки перед другими видами кодов, однако при положительных значениях Eбит/No (рис. 7) выявляются преимущества сверточных кодов коррекции ошибок, так как при одном и том же битовом отношении сигнал/шум они способны обеспечить меньшую вероятность битовой ошибки по сравнению с циклическим или линейным кодом. Сравнение трех сверточных кодов с различными значениями кодового ограничения показывает, что наиболее эффективным в смысле коррекции ошибок в данной конкретной конфигурации системы идентификации является сверточный код с кодовым ограничением, равным 9.
Оптимальный по критерию максимального УММС код коррекции ошибок можно определить с использованием связи значения УММС от битового отношения сигнал/шум.
Представленные в работе результаты имитационного моделирования показывают, что данный метод повышения качества беспроводной подвижной связи может быть автоматизирован при условии обследования зоны ответственности системы связи.
По сравнению с результатами, полученными в работах , представленная модель может быть применена для трассы распространения радиосигнала любого профиля и любой помеховой обстановки.
Научная новизна результатов, полученных автором, заключается в доказательстве возможности автоматизации выбора кода коррекции ошибок, оптимального по критерию усредненной медианной мощности сигнала при применении на любой трассе распространения радиосигнала. Практическая значимость полученных результатов заключается в возможности повысить качество связи на любой трассе распространения радиосигнала.