Автореферат
Запорожченко Вікторія Володимирівна
Факультет: Комп'ютерних інформаційних технологій та автоматики (КІТА)
Кафедра: Автоматики та телекомунікацій (АТ)
Специальність: Телекомунікаційні системи та мережі (ТКС)
Тема кваліфікаційної роботи магістра: Дослідження характеристик зонового покриття радіомереж доступу на базі технології LTE
Науковий керівник: доцент, к.т.н., завідувач кафедрою АТ Бессараб Володимир Іванович
РЕФЕРАТ
за темою випускної роботи
«Дослідження характеристик зонового покриття радіомереж доступу на базі технології LTE»
Зміст
2 Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами
4 Передбачувана наукова новизна триманих результатів
5 Огляд розробок і досліджень за темою
6. Опис отриманих та запланованих результатів роботи
Список використаної літератури
На сьогоднішній час комітетом 3GPP розробляється стандарт LTE для створення технології мобільного зв'язку, яка забезпечила б більш високу швидкість передачі даних і пропускну здатність для «важких» додатків, таких як відео за запитом, широкосмуговий доступ в Інтернет та інші. А оскільки у світі відзначається тенденція до підвищення попиту на мобільний широкосмуговий зв'язок, то, на мій погляд, LTE отримає додатковий імпульс у розвитку.
LTE є новою технологією, як на практиці так і в області стандартизації. Це означає, що важко знайти посилання та попередніх робіт з цього питання. Головним чином доводиться спиратися на документацію 3GPP, хоча з'являються статті та книги, в яких наводиться огляд даної технології.
1 Актуальність теми
На сьогоднішній день мережі на базі технології LTE в світі отримали розвиток з'являються перші практичні реалізації невеликих мереж, але поки експериментальні зразки. У зв'язку з цим виділити практичні проблеми даної технології не є можливим. Характеристики покриття для радіомереж є одними з найважливіших показників їх працездатності. Розглянута технологія орієнтована на програми, чутливі до затримки і пропускної здатності, тому питання якості зв'язку в ній стоїть особливо гостро. Підвищити якість зв'язку дозволяє закладені в LTE механізми диспетчеризації радіоканалу і адаптації до його умов. Тому дослідження характеристик покриття, вироблення оптимального критерію адаптації є на сьогоднішній день актуальною, особливо у світлі незавершеності роботи над стандартом LTE.
2 Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами
Кваліфікаційна робота магістра виконана протягом 2009-2010 рр.. згідно з науковими напрямками кафедри «Автоматики і телекомунікації" Донецького національного технічного університету.
3 3. Мета та задачі дослідження
3.1 Мета роботи
Мета дослідження: вивчення і аналіз радіоінтерфейсу LTE, побудова моделі радіоканалу і дослідження на її прикладі основних характеристик зонового покриття а також розробка алгоритмів диспетчеризації і вироблення оптимального критерію адаптації методу передачі до умов радіоканалу.
3.2 Ідея роботи
Ідеєю роботи є використання декількох моделей розповсюдження радіосигналу у просторі для моделювання радіоканалу LTE. А також використання отриманої моделі для отримання статистики, на основі якої можна виробити ефективний алгоритм диспетчеризації та адаптації методу передачі до умов радіоканал.
3.3 Основні задачі дослідження
Для реалізації ідеї і досягнення мети магістерської роботи поставлені і вирішуються такі завдання:
- проаналізувати методичні та теоретичні матеріали стосовно моделей розповсюдження радіохвиль у просторі, для вибору оптимальних;
- розробити власну модель радіоканалу LTE на основі вибраної математичної моделі;
- розробити алгоритм диспетчеризації та адаптації методу передачі даних до умов радіоканалу керуючись вивченими теоретичними відомостями, вибраним математичним апаратом і отриманими результатами моделювання.
3.4. Предмет дослідження
Предметом дослідження є математична модель радіоканалу зв'язку LTE і розроблений на її основі алгоритм диспетчеризації та адаптації.
3.5. Об'єкт дослідження
Об'єктом дослідження є моделі розповсюдження радіохвиль і характеристики покриття радіомереж.
3.6. Методологія и методи дослідження
У даній роботі для дослідження радіоканалу застосовувався метод математичного моделювання.
4. Передбачувана наукова новизна триманих результатів
Новизна магістерської роботи полягає в наступному: підвищується ефективність передачі інформації по радіоканалу LTE за рахунок вироблення алгоритму диспетчеризації та адаптації каналу і підбору оптимальних критеріїв адаптації до умов передачі.
5. Огляд розробок та досліджень за темою
5.1. На локальному рівні
Технологія LTE - нова технологія, тому мало досліджена. На кафедрі Автоматики та телекомунікацій до цього не велися розробки пов'язані з радіоінтерфейсом LTE, але велися розробки щодо інших технологій радіодоступу.
5.2 На національному рівні
На національному рівні розробками і дослідженнями що стосуються технологи LTE почали займатися не так давно. На сьогоднішній день мені відомі наступні дослідження в цій галузі:
- Калинчук Л.С., Овчаренко А.К., Морозова Е.И., Сай Д.И., Александрова М.С.
Нормативні передумови, щодо застосування LTE-технологій на телекомунікаціях СНД
- Степанюк О.А
Передача мови поверх LTE (VoLGA) як метод плавної трансформації мережі
- Коваленко А.И., Шелковников Б.Н.
Мережі, що самоорганізуються в контексті технології LTE
5.3. На глобальному рівні
У світі активно ведуться дослідження і розробки стандарту LTE. 3GPP, що об'єднує шість організацій з країн Азії, Північної Америки і Європи з стандартизації в галузі розробки та просування сучасних мобільних технологій. Лідерами в цій області є Ericsson і Huawei, які ведуть розробки з 2004 року. Останнім часом, у зв'язку із зацікавленістю мобільними операторами в цій технології і шляхами еволюції до мереж LTE, на території Росії так само проводяться дослідження, конференції та семінари присвячений даному стандарту, на яких обговорюються не тільки практичні методи впровадження цих мереж, а й теоретичні аспекти моделювання, радіочастотного планування та оцінки характеристик покриття.
6. Опис отриманих і запланованих результатів
Моя робота над цією темою розпочалася з попереднього вивчення технології в основному за матеріалами комітету 3GPP, а також white paper від Nokia, Simens і Ericsson. Під час такої підготовки я зробила для себе висновок, про те, що характерною рисою технології LTE є те, що вона покликана не боротися з виникаючими при передачі інформації проблемами радіоканалу, а пристосовуватися до його змін. Щоб досліджувати ці механізми необхідно почати з моделі розповсюдження радіосигналу у просторі.
Методи дослідження можна, в цілому, розділити на дві групи [6]: чисельні, що враховують безпосередню взаємодію випромінювання з речовиною і виникаючі у зв'язку з цим ефекти (дифракція, відображення, заломлення і ін.), і полуфеноменологічні, засновані на введенні емпірично певних коефіцієнтів загасання для того чи іншого типу ландшафту з різним ступенем антропогенного, які відрізняються більшою простотою використання.
Слід зазначити, що правильне застосування тієї чи іншої моделі дозволяє одержувати досить точні результати, що важливо, у випадку, наприклад, досить великих міст, коли безпосередній облік всіх необхідних параметрів, таких як: висота кожної будівлі, поверховість, ширина вулиць і таке інше . практично неможливо.
На сьогодняшній час дослідниками виділяються три групи моделей (методів) розрахунку зони покриття радіомережі [7]:
- статистичні;
- детерміновані;
- квазідетерміновані.
До статистичних методів розрахунку належать моделі Okumura-Hata, COST 231, Walfish-Ikegami та інші. В їх основу лежать покладені статистичні формули загасання сигналу в різних типах забудови (міська, приміська, сільська). Точність розрахунку залежить від ретельного підбору емпіричних коефіцієнтів, заснованого на аналізі карт місцевості. У даний момент більшість операторів стільникового зв'язку використовує для планування мереж програмні продукти, засновані саме на цих моделях, однак недосконалість комп'ютерних карт місцевості і усереднені коефіцієнти призводять до появи досить великої помилки. До числа переваг цих моделей можна віднести порівняно невеликий час розрахунку.
Детерміновані методи розрахунку зон покриття засновані на використанні фізичних моделей поширення радіохвиль. У них враховуються ослаблення у вільному просторі, відбиття від місцевих об'єктів, дифракція на перешкодах, поглинання, заломлення електромагнітних хвиль. Розрахунок заснований на багатопроменевій моделі поширення радіохвиль. Плюсом даної технології є досить висока точність розрахунку. На практиці детермінований метод практично не застосовується, оскільки в умовах міської забудови зі складною архітектурою розрахунок покриття займає величезну кількість часу, порівнянну з часом розгортання мережі. Це викликано не тільки обчислювальними витратами на розрахунок багатопроменевого розповсюдження радіохвиль, але й необхідністю точного моделювання міського середовища з урахуванням архітектурних особливостей, матеріалів будівель, що практично неможливо в масштабах великого населеного пункту.
Квазідетермінований метод відрізняється наступними особливостями: застосовується багатопроменева модель розповсюдження радіохвиль, заломлення замінюється ослабленням; використовуються середньостатистичні коефіцієнти відбиття для кожного діапазону частот; поглинання розраховується з урахуванням довжини променя в будові / лісі / парку; використовується адаптивний алгоритм розрахунку, що враховує різні напрямки приходу прямої й відбитої хвиль; існує можливість обліку діаграм спрямованості кожної антени. Ця модель має більшу точність у порівнянні зі статистичними методами, проте обчислювальні витрати набагато більше.
У документації по LTE передбачається використання для моделювання 3 сценаріїв розповсюдження радіохвиль, залежно від відстаней між базовими станціями (БС) і інших умов:
- приміська макросота (орієнтовна відстань між БС 3км);
- міська макросота (орієнтовна відстань між БС 3км);
- міська мікросота (орієнтовна відстань між БС менш 1км).
Для кожного з сценаріїв необхідно використовувати свої моделі розповсюдження радіохвиль у просторі:
- Модель Okumura-Hata [1]
Дозволяє розрахувати середньостатистичне значення загасання радіосигналу між ізотропним передавальною і приймальною антенами.
- Модель COST231-Hata [1]
Є модифікованим варіантом моделі Okumura-Hata для діапазону частот 1500-2000 МГц.
- Модель Walfish-Ikegami [1]
Не враховує реальний рельєф місцевості, замість цього в параметрах моделі вказується тип міської забудови Модель забезпечує хорошу точність результатів при висоті антени базової станції вище рівня дахів. При наближенні висоти антени до рівня дахів значення помилки збільшується.
Пропоную порівняльну характеристику моделей. У таблиці 1 наведені обмеження моделей, а в таблиці 2 - область застосування.
Таблиця 1
| Модель | Частотний діапазон,
МГц |
Висота передавальної антени,
м |
Висота приймальної антени,
м |
Відстань між антенами
км |
| Okumura-Hata | 150…1500 | 30…200 | 1…10 | 1…20 |
| COST231-Hata | 1500…2000 | 30…200 | 1…10 | 1…20 |
| Walfish-Ikegami | 800…2000 | 4…50 | 1…3 | 0.02…5 |
Таблиця 2
| Модель | Велике місто | Міста середніх та малих розмірів | Приміська зона | Сільська місцевість |
| Okumura-Hata | + | + | + | + |
| COST231-Hata | + | + | - | + |
| Walfish-Ikegami | + | + | - | - |
Тоді для моделювання радіоканалу для технології LTE можна таким чином використовувати описані вище моделі розповсюдження сигналу:
Для сценаріїв приміських та міських макросот модель розповсюдження сигналу грунтується на модифікованій моделі COST231-Hata:
де 
- висота підняття антени базової станції (БС), в метрах;
- висота підняття антени мобільної станції (МС), в метрах;
- несуча частота, в МГц;
d – відстань між БС та МС, в метрах;
С – константа, для приміської макросоти С=0 дБ, а для міської С=3дБ.
Для сценарію міських мікросот модель розповсюдження сигналу грунтується на моделі Walfish-Ikegami:
Модель використовується при наступних припущеннях:
,висота будівель 12м, відстань між будівлями 50м, ширина вулиць 25м, 
.
На основі даної математичної моделі в середовищі Matlab мною були отримані дані, що характеризують поширення сигналу в просторі.
Алгоритми диспетчеризації та адаптації каналу буде базуватися на значеннях CQI. CQI (Channel quality indicator) індикатор стану каналу - це міра стану каналу для всіх користувачів системи, вона використовується блоці розподілу частотного ресурсу та алгоритмом адаптації, які будуть розглянуті нижче. CQI дискретна величина (зазвичай 30 рівнів) вимірювання SINR у приймальнику, співвіднесені з таблицею різних комбінацій схем модуляції та кодування MCS (modulation and coding scheme). Якість низхідного каналу вимірюється UEs (для користувача устаткування) та надсилається до eNodeB, а висхідного каналу в eNodeB, котрий після аналізу і вибо методу кодування повідомляє це UE.
Частотне планування
Планувати це процес динамічного розподілу фізичного ресурсу (частотного) між UE по певному набору правил, який називається алгоритм планування. Канальна адаптація в цьому контексті має на увазі адаптацію швидкості або вибір MSC, в залежності від CQI. У загальному вигляді, канальна адаптація може також включати в себе управління потужністю передачі. Для обох алгоритмів, планування та канальної адаптації, необхідно значення CQI як вхідні дані, а вихідні дані обох алгоритмів надсилаються для користувача устаткування за допомогою PDCCH.
Планувальник може використовувати різні алгоритми для того щоб вирішити, які користувачі будуть задіяні і які ресурси розподілені, при цьому можуть братися до уваги різні аспекти, такі як спектральна ефективність. Деякі з основних алгоритмів будуть описані нижче.
- Алгоритм максимальної сумарної швидкості. (Maximum sum rate algorithm )
- Найбільш справедливий алгоритм(Maximum fairness algorithm)
- Алгоритм пропорційного обмеження швидкості. (Proportional rate constrains algorithm)
- Пропорційно об'єктивний алгоритм (Proportional fairness scheduling)
- M-LWDF/EXP
Алгоритм (MSR) дозволяє досягти максимальної швидкості сумарною всіх користувачів, обмежуючи при цьому загальну потужність передачі.
Цей алгоритм є оптимальним, якщо метою є отримання найбільшого обсягу даних як можна більше даних в системі. Ми можемо досягти максимальної сумарної продуктивності системи, якщо загальна пропускаючи здатність на кожній піднесучої максимальна. Таким чином, проблема оптимізації максимальної продуктивності може бути спрощена до оптимізації на кожній піднесучої. Досягти максимальної продуктивності можна, якщо виділяти всі наявні потужності для користувачів з найкращим станом каналу.
Як описувалося раніше, алгоритм MSR може призвести до необ'єктивного обслуговування користувачів. Об'єктивність може бути визначена різними способами. Два найбільш поширених критерію є Min-Max fairness і критерій пропорційності Келлі . Існує альтернативний алгоритм MF, в якому пропонується виділяти користувачам частотний ресурс в порядку збільшення мінімальної швидкості передачі даних. Оскільки метою є максимізація мінімальної швидкості передачі даних, то цей алгоритм називають алгоритм Максимуму-мінімуму (max-min problem). Через увігнутості цільової функції в цьому алгоритмі набагато складніше визначити оптимальний розподіл піднесучої і потужності, ніж в алгоритмі MSR. Тому необхідно використання більш простих алгоритмів, в яких розподіл частот та потужності здійснюється окремо. Загалом метод полягає в тому, що спочатку на кожну піднесучої виділяється рівна потужність. А потім Ітеративний віддаються наявні піднесучої користувачам з низькою швидкістю але кращими умовами каналу. Після завершення оптимізації розподілу частот, відбувається оптимальний розподіл потужності. Цей алгоритм стосується продуктивності системи з точки зору об'єктивності розподілу ресурсів та загальної пропускної здатності. Недоліком цього алгоритму є те, що розподіл швидкостей між користувачами е гнучке, і загальна пропускаючи здатність більш обмежена під час розподілу ресурсу для користувачів з поганими умовами каналу.
У бездротових широкосмугових системах зв'язку різні користувачі використовують різні сервіси потребують різних швидкостях передачі даних. Алгоритм пропорційного обмеження швидкості (PRC) дозволяє збільшити загальну пропускну здатність за рахунок додаткових обмежень на швидкість передачі даних кожного користувача згідно з попередніми налаштувань системних параметрів (R K ) k ( k = 1) . Пропорційне обмеження швидкості може бути виражене за допомогою формули 3:
Швидкість передачі даних R_k може біти виражена за формулою 4:
де k - кількість користувачів;
L – кількість піднесучих;
hk,l – посилення каналу для k-го користувача піднесучої l;
Pk,l – потужність передачі, користувача k в пуднесучій l;
?2- СКО спектральної щільності потужності;
B – загальна пропускна здатність передатчика;
?k,n – індикатор, чи використовується піднесуча l k-м користувачем.
Перевага цього алгоритму в тому, що довільні значення швидкості можуть бути отримані шляхом зміни параметра? K . Проблему оптимізації даного алгоритму також складно вирішити прямим шляхом, так як він містить безперервні змінні, виконавчі змінні. Також як і в алгоритмі MSR зменшити складність комп'ютера обчислень допоможе поділ алгоритму на два подалгорітми, в яких розподіл частот і потужності буде відбуватися окремо.
Описані вище алгоритми роблять спробу загальну пропускну здатність, максимально об'єктивно, або надають пропорційну швидкість кожному користувачеві. Альтернативний алгоритм робить спробу виконати ці умови одночасно. Це забезпечить значну гнучкість в ухваленні рішення при розподілі частотного ресурсу та диспетчеризації. Блок розподілу частотного ресурсу, може просто чекати поки користувачі, у яких низька якість каналу зв'язку, наблизяться до базової станції до того як почне передачу. Довгострокові умови каналу не стосуються вище описаного алгоритму. Найбільш використовуваний алгоритм диспетчеризації з цієї точки зору це PF (proportional fairness scheduling policy) , який дозволяє максимізувати пропускну здатність у довгостроковому періоді користувача в залежності від середніх умов передачі і задовольняючи умовам об'єктивності для кожного. Алгоритм PF розроблений з метою розподілу у багатокористувальному режимі, поки канал підтримується в працездатному стані пропускні здатності всіх користувачів порівнянні в довгостроковому періоді.
Нехай T k (t) означає середню пропускну здатність для користувача k у часовому інтервалі t, і нехай R k (t) - миттєва швидкість передачі даних користувача k обчислене в момент часу t. Параметр t c - параметр, керуючий затримкою системи. Затримка збільшується з зменшується t c , в результаті збільшуючи загальну пропуску здатність. При великих значеннях t c , затримка зменшується, тому що середні значення пропускної здатності змінюється швидше, за рахунок втрати деякої пропускної здатності. Для обраного користувача позначається через k * найбільшу співвідношення R k (t) / T k (t) при передачі. У довгостроковому періоді це еквівалентно вибору користувача з найбільшою миттєвим значенням швидкості віднесених до середньої швидкості. Середнє значення пропускної здатності T k (t) для всіх користувачів оновлюється по співвідношенню:
Канал з поганими умовами передачі вибирається в останню чергу, так як алгоритм диспетчеризації вибирає користувачів з найбільшим миттєвим значенням швидкості, віднесених до середньої пропускної здатності. Об'єктивність може бути поліпшена за допомогою використання пріоритетів для необслугованих користувачів. Алгоритм PF в довгостроковому періоді може максимізувати пропускну здатність користувачів, поки стан зберігається до певної міри. Але цей алгоритм не може підтримувати програми реального часу, такі як голосові сервіси і сервіси потокове відео.
Алгоритм M-LWDF/EXP (modified largest weighted delay first scheduling) підтримує як звичайні сервіси так і сервіси реального часу. Метою є збереження затримки для кожного трафіку менше заздалегідь визначеного значення з певною ймовірністю. Необхідні значення затримки та пропускної спроможності позначаються як PT (W i >? i }?? i і T i > t i W i затримка пакета при обслуговуванні з відносним пріоритетом для черги i, де
? i - максимально допустиме порогове значення затримки,
? i - максимально допустиме значення ймовірності перевищення? i ,
T i - поточне порогове значення пропускної здатності.
У кожний момент часу t, вибирається користувач i в якого максимальне значення? i W i (t) R i (t) для обслуговування в черзі.
R i (t) - пропускна здатність каналу зв'язку для потоку користувача i;
? i - довільна постійна;
? i = a i /R i (t), a i =- (log? i ) /? i , і R i (t) - середня швидкість канальна для потоку користувача i.
Вимога до затримки може бути задоволена шляхом призначення певних значень параметру? i . Алгоритм M-LWDF дозволяє отримати оптимальний значення пропускної здатності. Основною характеристикою даного алгоритму в тому, що рішення при диспетчеризації приймається на підставі як поточного стану каналу зв'язку так і від черг. Хоча важко знайти оптимальне значення параметра? I для кожного типу трафіку, алгоритм M-LWDF може задовольняти вимоги до затримки .
Алгоритм M-LWDF заснований на експоненційному законі для забезпечення найкращого обслуговування при використанні звичайних і чутливих до затримки сервісів різними користувачами. Різниця полягає в тому, щоб використовувати різні ваги для різних видів послуг. Функцію пріоритетів, можна виразити таким чином:
де Ui(n) – значення пріоритету для i-го користувача;
Кожне значення U i (n) розраховується за експоненціальним законом, включаючи затримку на обслуговування в черзі.
D i (n) - затримка а обслуговування в черзі для i-го користувача у n-й момент часу;
T i (n) - комфортне значення швидкості для i-го користувача у n-й момент часу;
T i ? - середовищі значення T i (n);
a i =- (log? i )/?< sub> i ,? i - необхідна ймовірність втрати пакету для користувача i;
? i - максимальна затримка обслуговування в черзі.
? aD (n) ? можна розрахувати за формулою:
де N - кількість користувачів використовують потокові програми.
Пропускна здатність вважається найбільш важливим критерієм для сервісів негарантованої доставки (best effort service), а затримка-для потокових сервісів. При розрахунку з використаним експоненціального закону задовольняються вимоги QoS для сервісів чутливих до затримки.
Канальна адаптація
Канальна адаптація використовує індикатор якості каналу CQI як вхідні дані розподілу ресурсу і вибору методу MSC. Як зазначалося раніше, CQI отримують з значення SINR для приймача (UE користувацького обладнання в низхідному каналі та базової eNodeB для висхідного каналу).
Але, при отриманні значення CQI з'являються деякі неточності, обумовлені квантуванням, затримкою, великим періоду звіту про CQI, усередненням SINR, тому доцільно було робити перерахунок значення CQI в eNodeB. Найбільш простий спосіб зробити це перерахувати значення CQI за допомогою певного обмеження Link Adaptation Margin (LAM). Процес перерахунку можна описати так:
Змінні у формулі - матриці, певного розміру, що залежить від кількості користувачів в соте, частотного ресурсу, і кількість потоків передачі у разі застосування MIMO
LAM - значення, на яке зменшується CQI до використання в алгоритмі адаптації. Якщо LAM позитивне, [CQI eff ] буде менше ніж до перерахунку, тому при адаптації каналу вибір буде тяжіти до вибору каналів з низькою швидкістю передачі даних, іншими словами до надійнішого (більш стійкого) методом MSC, ніж якби вибір MSC здійснювався до перерахунку. Якщо LAM негативне, канальна адаптація буде тяжіти до вибору більш швидкісних каналів зв'язку, тобто менш надійним методам MSC.
- Постійна канальна адаптація
- Диференціальна канальна адаптація
- Якщо в останній передачі для поточного користувача прийнятий ACK, це означає що передача пройшла успішно, і LAM для цього користувача зменшується на позитивну постояную ACKadj дБ. (Щоб застосувати менш надійний метод MSC в наступному TTI.)
- . Якщо в останній передачі для поточного користувача прийнятий NACK, це означає що передача пройшла безуспішно, і LAM для цього користувача збільшується на позитивну постояную NACKadj дБ. (Щоб застосувати більш надійний метод MSC в наступному TTI.)
- Підраховується кількість of NACKs (Block errors) отриманих користувачем протягом вісового вікна.
- Наприкінці вагового вікна (WINsize) обчислюється значення BLER для користувача.
- Якщо, BLER <= LOWerr, LAM зменшується на 1 дБ.
- Якщо, BLER> = HIGHerr, LAM збільшується а 1 дБ.
- Начитався нове зважувальні вікно і повторюються кроки 1-4.
- Абилов А. В. Распространение радиоволн в сетях подвижной связи [Текст]: Теоретический материал и задачи для практических занятий./А.В. Абилов.- Ижевск: ИжГТУ, 2001. – 24 с.
- Аунг Мьинт Эй. Исследование распространения радиоволн и разработка модели затухания для помещений сложной формы [Текст]: дис. ... канд. техн. наук: 05.12.13/Аунг Мьинт Эй.-М.-2008.-145 с.
- Бабков В.Ю. Сети мобильной связи.Часьтотно-территориальое планирование[Текст]: учебное пособие для вузов/В.Ю. Бабков, М.А.Взнюк, П.А.Михайлов.-2-е изд.,испр.-М.:Горячая линия-Телеком, 2007.-224с.
- Вастльев К.К., Служивый М.Н. Математическое моделирование систем связи [Электронный ресурс]:учебное пособие для вузов /К.К. Васильев, М.Н. Служивый. Ульяновск: УлГТУ, 2007.-210 с.-- Режим доступа:http://www.sernam.ru/book_mm.php
- Ефимов В. Б., Дементьев В. Е., Лазарев С. Н. Адаптивная модель покрытия сетей сотовой подвижой связи [Электронный ресурс] //Ефимов В. Б., Дементьев В. Е., Лазарев С. Н.// V Всероссийская научно-практическая конференциия «Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем»: Тез. докл. Ульяновск,2007.-С. 15-17.- Режим доступа:http://www.conf-ulstu.ru/p5_75.php
- Кузнецова Н. М. Частотно-территориальное плаинирование сетей сотовой подвижной связи стандарта GSM [Электронный ресурс] //Кузнецова Н. М.//V Всероссийская научно-практическая конференциия «Современные проблемы создания и эксплуатации радиотехнических систем»: Тез. докл. Ульяновск,2007.-С. 20-23.- Режим доступа: http://www.conf-ulstu.ru/p5_83.php
- Ледовской А.И., Слабуха Е.О., Крикун А.И. Зачем нужны расчеты зон радиопокрытия. [Текст]//Ледовской А.И., Слабуха Е.О., Крикун А.И.//Мобильные системы.- 2004.- №2.- C. 21-24.
- Милютин Е.Р., Модели расчета потерь мощности сигнала в сотовых системах связи [Текст]//Милютин Е.Р.//Мобильные телекоммуникации.-2008.-№ 4.-С. 24-26.
- СпорышевК.А., Ткачев А.М., Постольный А.С. Анализ подходов к оценке прогнозируемых зон обслуживания базовыми станциями в системах подвижной радиосвязи [Электронный ресурс]//Зборник научных трудов Харьковского университета Воздушных Сил им. Кожедуба.- 2007.-№2(14).-С. 79-82. - Режим доступа:http://www.nbuv.gov.ua/portal/natural/ZKhUPS/2007_2/Sporish.pdf
- Long Term Evolution (LTE): an introduction. White Paper.[Электронный ресурс]//Ericsson.- 2007.-16 с.- Режим доступа:http://www.eventhelix.com/lte/lte-tutorials.htm
Фіксована канальна адаптації використовує коригування CQI для всіх користувачів, частотного ресурсу і для всіх потоків на однакову постійну величину. У цьому випадку матриця LAM у формулі 8 можна розглядати як постійний скаляр або матрицю, в якій всі елементи рівні, і постійні. Постійне значення має бути оптимізовано за допомогою моделювання для даного сценарію (модель трафіку, модель розповсюдження та ін)
Попередній алгоритм не підходить для коригування значення CQI від неточностей, які можуть виникати миттєво. При диференціальної канальної адаптації LAM можуть змінюватися за певним алгоритмом. У цьому випадку матриця [LAM] у формулі 8 не є постійною величиною, і її елементи можуть змінюватися незалежно один від одного.
Алгоритми, які виконують оновлення LAM, можуть грунтуватися на циклах, які на вході використовують поточні значення LAM і використовують певну зворотний зв'язок з системою, а на виході дат нове значення LAM. Найчастіше зворотній зв'язок заснована на використанні АСК і NACK.
У LTE застосовується такий алгоритм використовує описаний метод адаптації. Алгоритм швидкої канальної адаптації Fast Link Adaptation (FLA) algorithm FLA простий алгоритм, який коригує значення LAM для кожного користувача грунтуючись на ACK /NACK зворотного зв'язку для останньої:
Оновлення LAM проводиться для кожного користувача незалежно на основі ACK /NACK зворотній зв'язок кожного користувача. Співвідношення ACKadj /NACKadj може розглядатися як планове значення BLER і буде називатися BLERtarget. Обидва параметра, ACKadj і NACKadj, повинні бути оптимізовані за допомогою моделювання для конкретного сценарію. Алгоритм може бути легко розширена для підтримки передачі в скільки потоків у разі MIMO, де ACK /NACK відгуки будуть отримані для кожного потоку окремо і LAM можуть бути визначені для кожного користувача і для кожного потоку.
Я пропоную робити коригування LAM для кожного користувача незалежно, грунтуючись значенні помилки Block Error Rate (BLER) кожного користувача отриманої в перебігу певного вагового вікна. У цьому випадку алгоритм адаптації буде мати вигляд:
Покроковий алгоритм повинен виконуватися паралельно для всіх користувачів. WINsize - довжина періоду вікна або кількість передач, в ході якого підраховується BLER. Важко визначити величину вікна, тому що цілком можливо, що деякі користувачі можуть взагалі не мати передач або можуть мати дуже мало передач протягом останніх WINsize, залежно від моделі трафіку. Тому, період розрахунку BLER визначатися як останнє значення WINsize для конкретного користувача. LOWerr і HIGHerr - пороги для визначення рівня BLER.
Анімація: об'єм - 15 КБ; розмір - 800х400; затримка між кадрами кадрами - 100 мс; кількість циклів повторення - нескінченне
Висновки
Незважаючи на велику кількість моделей і методів планування мереж зв'язку, найчастіше реальну зв'язку не відповідає прогнозу. У Керівному документі галузі визначені норми на показники якості послуг зв'язку та методики проведення їх оціночних випробувань.
Найбільш точно оцінити електромагнітну обстановку і якість зв'язку в регіоні дозволяє проведення випробувань, проте для більшої ефективності даних заходів необхідно на початкових етапах проектування проводити математичне
Різними фірмами-виробниками в даний час пропонується велика кількість програмних, програмно-апаратних та апаратних комплексів, що виконують функції моделювання, аналізу та оптимізації мереж зв'язку.
Найбільш перспективними підходами для дослідження характеристик покриття, на мою думку, є методи математичного моделювання. Незважаючи на недоліки існуючих моделей, вони на етапі планування є незамінними, так як відсутня можливість проведення натурних вимірів.
Ряд авторів стверджує, що неможливо закласти всі фактори, що впливають на систему, до моделі оцінки, тому що є випадковими. Ці фактори можна закласти в модель оцінки, але вони приведуть до істотного ускладнення моделей. У той же час точність передбачення втрат в тракті розповсюдження зростає. Складність розрахунку втрат, в існуючих моделях, на сучасному етапі розвитку обчислювальної техніки не представляє труднощі.
У даній статті був проведений аналіз моделей розповсюдження радіохвиль у просторі і запропонована комбінація моделей для моделювання радіоканал LTE. У подальших дослідженнях буде проведена спроба удосконалення моделі, після чого на основі даних моделювання буде розроблено алгоритм діспетчерізаціі та адаптації каналу.
Список використаної літератури
Примітка
При написанні даного автореферату кваліфікаційна робота магістра була не завершена. Дата остаточного завершення роботи: 1 грудня 2010 року. Повний текст і матеріали по темі можуть бути отримані у автора і його наукового керівника після зазначеної дати.