10. Формирование параметров для городского микроэлемента

Среда распространения городской микроэлемент отличается от макроэлемента тем, что отдельные лучи независимо затенены. Так же как и в случае макроэлемента, количество лучей N = 6. Далее приведем алгоритм моделирования, но только опишем детали шагов, которые отличаются от соответствующего шага алгоритма для макроэлемента.

1. Выбор среды распространения городской микроэлемент.

2. Определение дистанции и параметров ориентации.

3. Определение величины потерь на трассе и логарифмически нормального затенения.

4. Вычисление случайных задержек для каждой из N многолучевой компоненты. Для микроэлемента параметр N = 6, задержка луча равна τ_n , n = 1,…,N, и является случайной независимо распределенной величиной по равномерному закону от 0 до 1,2 мкс.

5. Минимальная из этих задержек вычитается из всех остальных, тогда первая задержка равна нулю.

6. Определение случайной средней мощности каждой многолучевой компоненты N. Мощность каждого луча экспоненциально затухает во времени с увеличением логарифмически нормальной величины, которая не зависит от задержки лучей

(2.15)

где τ_n – значение задержки, выражаемое в микросекундах, z_n (n = 1,…, N) случайная величина, распределенная по закону Гаусса с дисперсией 3 дБ. Средняя мощность нормируется.

7. Определение углов AoD для каждого луча N. Углы AoD (относительно ЛПВ) случайно распределены по равномерному закону в диапазоне от -40 до +40 градусов:

. (2.16)

Далее связываются значения AoD n-ого луча δ_n,AoD с мощностью n-ой компоненты P_n. Заметим, что в отличие от окружающей среды макроэлемента, AoD не должны быть отсортированы прежде, чем им будет назначена мощность луча.

8. Случайное сопоставление задержки многолучевой компоненты и углов AoD.

9. Определение мощностей, фаз и смещений углов AoD для M=20 подлучей каждого луча N относительно базовой станции. Смещение углов можно найти так же, как в случае использования макроэлемента.

10. Определение углов AoA каждой многолучевой компоненты. Эти углы имеют нормальное распределение с параметрами:

_, (2.17)

где σ_n,AoA = 104,12(1 – exp(–0,265|10lg(P_n)|)) и P_n – относительная мощность n-ого луча.

11. Определение смещения AoA каждого из M=20 подлучей, каждого N лучей относительно МС.

12. Сопоставление БС и МС лучей и подлучей.

13. Определение коэффициента направленного действия антенны для подлучей БС и МС, как функцию их соответствующих углов AoD и AoA.

14. Вычисление затухания на трассе, зависящее от расстояния между БС и МС и логарифмически нормального затенения, определенного в пункте 3.

11. Разработка адаптивного алгоритма для mimo-системы связи

Для проверки эффективности разработанного алгоритма и внедрения его в реальные системы связи требуется выполнять не только его теоретические исследования, но и проводить большой объем экспериментов, включая натурные испытания в реальных условиях распространения сигнала. Однако этап отладки алгоритма в натурных условиях связан с большими экономическими затратами. Поэтому возникает необходимость в разработке пространственно-временных моделей сигналов, адекватно отражающих реальную обстановку, которые позволят существенно сократить затраты на проведение натурных экспериментов.

• В соответствии со сформулированными во введении задачами, в настоящей главе необходимо выполнить: моделирование алгоритма расчета матрицы канала для трех рассмотренных сред распространения;

• моделирование системы связи на основе антенных решеток с использованием метода вертикального пространственного мультиплексирования на основе рассчитанной матрицы канала;

• моделирование адаптивного алгоритма пространственной фильтрации сигналов в основе приемного устройства.

В соответствии с моделью канала рассмотренной в главе 2 программная модель формирования матрицы канала должна выполнять следующие функции:

• формирование массива коэффициентов матрицы канала для каждого из лучей;

• формирование массивов различных параметров канала: углов приема и излучения, мощности и задержки распространения каждого луча, углового расширения луча, задержки распространения, теневого затухания и средней пропускной способности канала;

• вывод информации о положении источников отражений на плоскости, экран монитора ПК;

• вывод информации об изменении мгновенной пропускной способности канала на экран монитора ПК;

• разработку функциональной схемы адаптивного алгоритма и создание его модели применительно к пакету LabVIEW;

• формирование преобразований сигналов и шумов на выходах блоков приемной антенной решетки в соответствии с разработанным адаптивным алгоритмом;

Ниже приводится описание алгоритмов работы программной модели канала и алгоритма с необходимыми математическими соотношениями.