2. Список сокращений

AoA (Angles of Arrival) – углы прихода лучей

AoD (Angles of Departure) – углы ухода (излучения) лучей

AS (Angle Spread – диапазон изменения угла

BER (Bit Error Rate) – отношение ошибочно принятых битов к общему числу переданных битов

BLAST (Bell Labs Space-Time Transformation) – пространственно-временное преобразование Лаборатории Бэлла

BS (Base Station) – базовая станция (БС)

DS (Delay Spread) – диапазон изменения задержки

LOS (Line Of Sight) – линии прямой видимости (ЛПВ)

MIMO (Multiple Input Multiple Output) – множественный вход, множественный выход

MS (Mobile Station) – мобильная станция (МС)

NLOS (No Line Of Sight) – без прямой видимости

OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) – мультиплексирование посредством ортогональных несущих

QAM (Quadrature Amplitude Modulation) – квадратурная амплитудная модуляция

SCM (Spatial Channel Model) – модель пространственного канала

SF (Shadow Fading) – теневые замирания

SNR (Signal Noise Ratio) – отношение сигнал/шум

АФАР – активная фазированная антенная решетка

3. Введение

Средства беспроводной связи весьма широко используются в офисных и домашних сетях передачи информации, в интерфейсах "ноутбук – настольный компьютер" и мультимедийных решениях. Одной из главных проблем в развивающейся области беспроводных систем связи является значительное увеличение скорости передачи данных и повышение качества обслуживания пользователей (уменьшение вероятности ошибки).

Пропускная способность системы возрастает при расширении частотной полосы или увеличении излучаемой мощности. Однако эти «традиционные» пути увеличения скорости передачи данных имеют свои пределы. Выделяемые стандартами полосы радиочастотных диапазонов ограничены, и стоимость отдельных каналов связи очень высока, а уровень мощности ограничен техническими требованиями и, как правило, тоже не может быть существенно увеличен. Таким образом, задачу увеличения скорости передачи данных в беспроводных системах связи необходимо решать в условиях жестких ограничений на частотную полосу сигналов и мощность передающих устройств.

Наиболее перспективный путь обеспечения высокой скорости передачи информации и малой вероятности битовой ошибки (BER) в беспроводной связи – это использование MIMO-систем. Увеличение эффективности достигается за счет использования методов пространственно-временной обработки (кодирования), обеспечивающих передачу и прием параллельных потоков информации. В настоящее время MIMO широко используется в стандарте IEEE 802.11n, Wi-MAX 802.16e. Стандарт IEEE 802.11n, призванный повысить пропускную способность локальных беспроводных сетей до номинальных скоростей свыше 100 Мбит/с, предназначен для работы в диапазоне 5 ГГц и повышает спектральную эффективность по сравнению с “традиционными” системами [1].

При этом многоэлементные антенные устройства обеспечивают:

• расширение зоны покрытия радиосигналами и сглаживание в ней мертвых зон;

• использование нескольких путей распространения сигнала, что повышает вероятность работы по трассам, на которых меньше проблем с замираниями, переотражениями и т.п.;

• увеличение пропускной способности линий связи за счет формирования физически различных каналов (разнесенных пространственно и использующих ортогональные коды, расстроенные по частоте несущей, различные виды поляризации).

Цель и задачи работы. Целью магистральной диссертационной работы является моделирование системы связи MIMO на основе антенных решеток для проверки эффективности адаптивного алгоритма обработки пространственно-временных сигналов.

Для достижения сформулированной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать и исследовать модель сигналов и помех в многолучевом релеевском канале MIMO системы связи с переотражениями при медленных замираниях.

2. Разработать модель алгоритма адаптации на выходе приемной антенной решетки для настройки приема и передачи на путь с наибольшей мощностью сигнала и исключения путей с малыми мощностями и активных помех в канале.

3. Выполнить анализ исследования эффективности смоделированного алгоритма по части пропускной способности и уровня вероятности ошибочных решений при декодировании информации с помощью машинного эксперимента.

Публикации

4. Терновой Д.О. Исследование эффективности радиообмена данными в MIMO-системах при влиянии неидентичности каналов на передачу и прием // Материалы Всероссийской научной конференции "Современные исследования и образовательные технологии" - часть 4 - Таганрог: Издательство ТТИ ЮФУ, 2010. - С. 38-43.

5. Адаптивные алгоритмы обработки пространственно-временных сигналов MIMO-систем в радиолокации и беспроводных системах связи // Федосов В.П., Авилов А.И., Евдокимова Е.О., Муравицкий Н.С., Терновой Д.О., Тыонг Ч.С. // Коллективная монография «Цифровая обработка сигналов и её техническое приложение в телекоммуникационных системах» / под ред. Марчука В.И. – Шахты: ЮРГУЭС, 2010. – С. 96 – 121.

6. Федосов В.П., Терновой Д.О. Алгоритм совместной адаптации на прием и передачу в системе связи на основе антенных решеток // Журнал "Радиотехника": Издательство "Радиотехника", 2011, №9. - С. 52-55.

Структура диссертационной работы. Для выполнения этих целей и задач диссертационная работа представляет собой следующие главы.

1. В первой главе рассматриваются общая система MIMO и пространственно-временные методы обработки сигналов без обратной связи на основе антенных решеток, их характерные особенности, параметры. Кроме того, выполнен анализ формулы вычисления пропускной способности, пространственное мультиплексирование.

2. Во второй главе разрабатывается адаптивный алгоритм пространственной обработки сигналов в MIMO-системе связи на основе АР. Предложен алгоритм формирования диаграммы направленности элементарных АР блоков на направление источника сигнала с наибольшей мощностью, основываясь на линейных преобразованиях входной пространственной корреляционной матрицы. Приводится определение оптимального весового вектора по каждому блоку АР, определяются оценки переданных символов и матрицы канала.

3. В третьей главе разрабатывается алгоритм реализации модели канала и производится оценка эффективности разработанного адаптивного алгоритма пространственной фильтрации в среде LabVIEW. Выполнено исследование зависимости пропускной способности и вероятности символьных ошибок приема от различных характерных параметров среды распределения сигнала, числа элементов АР в блоке и числа блоков.

4. В заключении приводятся основные выводы по результатам выполненных исследований.