1. Введение

В настоящее время в литературе применение моделей распространения радиоволн обосновывается для планирования сетей радиосвязи с использованием систем автоматизированного проектирования (САПР) [1], автоматизации процесса размещения базовых станций [2], выработки методов увеличения зоны покрытия сетей без потери качества связи [3], [4], улучшения электромагнитной совместимости станций беспроводной связи [5], а также повышения их электромагнитной безопасности [6].

Ненаправляемые каналы связи очень подвержены влиянию окружающей среды. Разработанные в настоящее время модели распространения радиоволн (РРВ), как указывается в [7], 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 РРВможно 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 [8] 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 [9], 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 [10]:

где РАМ — усредненная медианная мощность сигнала;

Т — время наблюдения;

L — ослабление сигнала.

Мощность сигнала в каждой точке приема определяется по формуле [11] (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 [12].

Потери ΔFА учитываются в том случае, когда станции находятся не на открытой местности, а в лесистой [13]. 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 [LATEX_FORMULA]$\mathrm{N}(\omega)=10 \lg \left(\frac{\mathrm{f}_{\mathrm{BW}}}{\mathrm{f}_{\mathrm{s}}}\right)^3$[/LATEX_FORMULA] —мощность шума на выходе приемника;

fBW Missing Mark : sub

— полоса частот выходного сигнала

fs Missing Mark : sub

— частота дискретизации;

Битовое отношение сигнал/шум, в свою очередь, связано с вероятностью битовой ошибки Рош [14], 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 [15] была разработана программа, интерфейс которой представлен на рисунке 1. На рисунке 2 представлен вид полученного результата — величина УММС в дБ.

Для расчета используются модели Окамура , Окамура-Хата и Ли [16], 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» [17].

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) [18]. 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).

4. Заключение

Отличительной особенностью представленной в данной работе программной модели расчета УММС по сравнению с аналогичными программами, например [19], [20], [21], 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 [22], [23] 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.

The additional file for this article can be found as follows: