Размещено на http://www.allbest.ru

ВВЕДЕНИЕ

В нашем веке информационных технологий все сферы жизни развиваются с огромной скоростью. Концепция стремительного развития коснулась и телекоммуникационной сферы. Абоненты хотят получать большие скорости при передаче данных, иметь доступ ко всем существующим приложениям, используя всего одно мобильное устройство. Такие услуги и представляет беспроводная технология широкополосного доступа - LTE. помехоустойчивость канал связь сигнал

Однако, чем большее количество информации передаётся, тем больше вероятность получения ошибочных бит. Поэтому остро стоит вопрос повышения методов помехоустойчивости каналов связи.

Основным отличием стандарта LTE от предыдущих стандартов сетей связи является применение «плоской» более упрощённой IP-архитектуры, которая способствует уменьшению задержек при установленной Интернет - сессии. В стандарте LTE использовано два принципиально новых метода увеличения пропускной способности. Первый заключается в применении технологии MIMO (Multiple Input Multiple Output), где передача и приём сигнала осуществляется одновременно через несколько передающих и приёмных антенн. Таким образом, повышается скорость передачи данных в беспроводных сетях. Второй метод заключается в применении OFDM (Orthogonal frequency division multiplexing) модуляции, использующей несколько поднесущих. Преимущество данного метода заключается также в том, что системы связи с LTE могут работать в отсутствии прямой видимости.

В настоящее время на телекоммуникационном рынке идёт борьба за клиентов, поэтому предоставление качественных услуг связи является весьма актуальным вопросом. Существующие работы подробно рассматривают методы повышения помехоустойчивости для каналов связи, использующих фазовую манипуляцию, однако материалов по исследованию квадратурной амплитудной модуляции недостаточно.

В дипломной работе проведено экспериментальное исследование помехоустойчивости канала связи технологии LTE с помощью программной реализации в среде MatLAB при различных уровнях отношения сигнал/шум.

Специфика технологии и обеспечение высоких скоростей передачи при использовании многопозиционной, уязвимой к помехам модуляции, делает проблему помехоустойчивости каналов связи весьма актуальной.

Целью дипломной работы является экспериментальное исследование каналов связи технологии LTE для выявления их помехоустойчивости при разных условиях.



ГЛАВА 1. ОСНОВНЫЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ СВЕДЕНИЯ

1.1 Общие сведения о стандарте LTE

LTE - это стандарт мобильной связи, разработанный консорциумом 3GPP. Он является усовершенствованием технологий мобильной передачи данных CDMA и UMTS, что и следует из его названия: Long Term Evolution, долговременная эволюция. Развитие сотовых сетей схематично представлено на рисунке 1.

Рисунок 1 - Эволюция сетей сотовой связи

Услуги пакетной передачи данных по сетям сотовой связи впервые были предоставлены в рамках стандарта GSM, а точнее, его расширения GPRS (General Packet Radio Service). Дальнейшее свое развитие она получила в EDGE (Enhanced Dataratesfor GSM Evolution), использующем новую модуляцию 8PSK. Сети третьего поколения, представленные стандартами UMTS и IMT-MC, сохранили передачу голоса с коммутацией каналов, но существенно улучшили передачу пакетных данных: благодаря кодовому разделению каналов, сложным методам модуляции и использованию многоантенных систем, пиковая скорость в UMTS (HSPA+) достигает 42,2 Мбит/с.

LTE представляет собой следующий этап развития после сетей 3G (HSDPA, HSUPA, HSPA+), но к 4 поколению сотовой связи относится только LTE-Advanced, (начиная с Rel.10). Это связано с тем, что предыдущие релизы не полностью отвечают требованиям Международного союза электросвязи для сетей 4G (IMT-Advanced). Вся коммутация в сетях LTE - пакетная, для передачи голоса необходимо использование технологии передачи голоса по IP-сетям (VoIP).

Основные цели создания стандарта LTE и предъявляемые к нему требования:

- Уменьшение задержек установления соединения и передачи данных;

- Увеличение битовой скорости передачи данных, в том числе на границе зоны обслуживания;

- Увеличение спектральной эффективности, уменьшение стоимости передачи одного бита;

- Более гибкое использование спектра, как в новых, так и в существующих диапазонах частот;

- Упрощение архитектуры сети;

- Бесшовная передача обслуживания, в том числе между различными технологиями.

Данные цели достигаются использованием в LTE трех основных технологий - мультиплексирование посредством ортогональных несущих (OFDM), многоантенные системы MIMO и эволюционная системная архитектура (SAE) [1].

Как и во всех современных технологиях беспроводной связи, в LTE поддерживаются многоантенные системы (MIMO). Учитывая ориентацию этой технологии на максимально простые абонентские устройства, техника MIMO в LTE максимально упрощена. Стандарт рассматривает MIMO-схемы с одной, двумя и четырьмя передающими и приемными антеннами в различных сочетаниях [2]. В MIMO - системах есть два основных вида передачи - пространственное мультиплексирование и диверсифицированная передача. Первый режим означает, что каждый антенный канал транслирует независимый информационный поток. При этом сами каналы должны быть некоррелированными. Диверсифицированная передача означает, что несколько антенных каналов используются для передачи одного потока данных. Эта техника предназначена для борьбы с замираниями в радиоканале и направлена только на улучшение качества передачи в канале. На скорость передачи она влияет опосредованно, через повышение качества канала.

Архитектура сети LTE, получившая название SAE (System Architecture Evolution - Эволюция системной архитектуры) значительно отличается от сетей стандартов 2G и 3G. Схематично она изображена на рисунке 2. Основные отличия:

- упрощенная архитектура, новая, плоская модель;

- целиком построена на IP;

- обеспечивает большую пропускную способность на сети радиодоступа (RAN);

- обеспечивает меньшую задержку RAN;

- поддерживает мобильность между несколькими гетерогенными RAN (в том числе не-3GPP системы) [3].



Рисунок 2 - Структура сети стандарта LTE

1.2 Радиоинтерфейс

1.2.1 Нисходящий канал (Downlink)

Технология ортогонального частотного мультиплексирования OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) основана на формировании многочастотного сигнала, состоящего из множества поднесущих частот, отличающихся на величину,выбранную из условия ортогональности сигналов на соседних поднесущих колебаниях. При формировании OFDM сигнала поток последовательных информационных символов длительностью разбивается на блоки, содержащие N символов. Далее блок последовательных информационных символов преобразуется в параллельный, в котором каждый из символов соответствует определенной поднесущей многочастотного сигнала. Причем при этом длительность символов увеличивается в N раз. Таким образом, суммарная ширина спектра многочастотного сигнала соответствует ширине спектра исходного последовательного сигнала.

Целью такого преобразования является защита от узкополосных помех (либо от частичных искажений спектра в результате переотражений и многолучевого распространения). Это достигается тем, что параллельные символы многочастотного сигнала представляют собой кодовое слово помехоустойчивого кода (например, кода Рида-Соломона), который позволяет их восстановить в случае ошибочного приема за счет искажений спектра. Частотно-временное представление OFDM сигнала представлено на рисунке 3. Преобразование сигнала из временной в частотную область обеспечивается дискретным преобразованием Фурье (DFT - Discrete Fourier Transform).

Рисунок 3 - Частотно-временное представление OFDM сигнала

Кроме того, преимущество OFDM заключается в уменьшении необходимого количества временных защитных интервалов. При последовательном сигнале защитные интервалы добавляются между каждыми символами, а при многочастотном - между группами символов (OFDM-символами).

Особенностями сигналов OFDM являются:

- Мультиплексирование несущих колебаний (называемых поднесущими), модулированных информационными символами по выбранному закону (QPSK, 16QAM, 64QAM);

- Поднесущие ортогональны (взаимная корреляционная функция равна нулю), или, по крайней мере, квазиортогональны (на практике);

- Каждый OFDM-символ имеет защитный временной интервал для исключения межсимвольной интерференции. Этот защитный интервал выбирается с учетом импульсной характеристики линии связи (физической среды распространения радиосигнала).

Принцип формирования OFDM-сигнала показан на рисунке 4 [4].

Рисунок 4 - Принцип формирования OFDM-сигнала

1.2.2 Восходящий канал (Uplink)

Особенностью линии «вниз» сети LTE является использование технологии множественного доступа SC-FDMA (Single Carrier - Frequency Division Multiple Access) c одной несущей частотой и средней мощностью передачи PAPR. Исключение взаимного влияния пользователей достигается введением циклических префиксов и использованием эффективных эквалайзеров в приемных устройствах. Основная конфигурация антенн линии «вверх» при использовании MIMO предполагает использование двух передающих антенн на мобильном терминале и двух приемных антенн на базовой станции.



Рисунок 5 - Структурная схема передающего устройства SC-FDMA

В процессе модуляции OFDM в технологии множественного доступа SC-FDMA используется дискретное преобразование Фурье DFT (рисунок 5).

Рисунок 6а - Последовательный метод формирования OFDM поднесущих	Рисунок 6б - Смешанный метод формирования OFDM поднесущих

При формировании группового сигнала в линии «вверх» для каждого терминала решается, какая часть поднесущих используется (заполняется данными), а какая нет (заполняется «нулями»). Между каждыми выходами дискретного Фурье вставляется L-1 нулевых символов.

При последовательном распределении поднесущих L=1 (рисунок 6а), то есть между сигналами с выхода преобразователя DFT не вставляются нулевые поднесущие (L-1=0). При смешанном распределении (рисунок 6б), L>1 [4].



1.3 Качество обслуживания в сетях LTE

Концепция системы QoS для сетей UMTS мобильной связи 3-го поколения определена в спецификации TS 23.107, и используется также для сетей LTE 4-го поколения.

При разработке и внедрении системы качества обслуживания к атрибутам такой системы предъявляются следующие общие требования.

- Количество и значения атрибутов должны быть такими, чтобы обеспечить возможность многоуровневой градации пользователей.

- Использование механизма QoS не должно мешать политике эффективного использования радио-ресурсов, независимому развитию базовой сети и сети радиодоступа.

- Все атрибуты и их комбинации должны иметь однозначно определённые значения.

Исходя из перечисленных общих требований к качеству обслуживания, в спецификациях сформулированы конкретные технические требования, касающиеся набора параметров QoS.

- Механизмы QoS функционируют в рамках одноранговой (peertopeer) модели организации связи в границах “пользовательский терминал - сетевой шлюз”, обеспечивая взаимно-однозначное отображение между сетевыми услугами и внешними приложениями.

- Управление качеством обслуживания осуществляется на основе конечного, по возможности, минимального набора параметров QoS, поддерживающих эффективное использование радиоресурсов, а также ассиметричное функционирование сквозных каналов.

- Методы управления QoS реализуются на основе последовательных сессий, применительно к пакетной передачи данных, в том числе, к мультипотоковой передаче, когда несколько различных потоков имеют один и тот же адрес.

- Сетевые ухудшения и усложнения, вызванные внедрением системы качества обслуживания, должны быть по возможности минимизированы, так же, как и количество дополнительной информации, хранимой и передаваемой в сети.

- Пользовательские приложения должны иметь возможность индикации значений QoS при передаче данных в различных сетевых узлах.

- Система качества обслуживания должна быть динамической, позволяющей изменять параметры QoS в течение активной сессии.

Рассмотрю архитектуру системы качества обслуживания и передачу услуг в рамках такой системы, на примере случая, когда связь осуществляется между оконечным оборудованием (ОО), подключённым к пользовательскому терминалу мобильной сети, и терминальным оборудованием, расположенным во внешней пакетной сети.

Аналогично понятию сквозного канала вводится понятие сквозной услуги (end-to-endservice) как последовательности действий между двумя оконечными пользователями и, соответственно, частей услуг - по их отношению к определённым сетевым составляющим: в локальном канале “оконечное оборудование - пользовательский терминал” (Terminal Equipment/Mobile Terminallocal BearerService), в канале сети LTE (LTE Bearer Service), во внешнем канале (External Bearer Service). Таким образом, возникает многоуровневое взаимодействие при передаче услуги в различных сетевых узлах и на различных уровнях.

Передача услуги по сети LTE рассматривается, в соответствии с сетевой архитектурой, отдельно в сети радиодоступа (Radio Access Bearer Service), где обеспечивается конфиденциальная передача пользовательских данных либо с заранее выбранным либо установленным по умолчанию уровнем качества обслуживания, и в базовой пакетной сети (Core Network Bearer Service), также могущей поддерживать различное качество обслуживания.

Перечислю и кратко опишу основные функции сети LTE, относящиеся к управлению качеством обслуживания. В пользовательской плоскости такие функции направлены на поддержку пользовательского трафика и сигнализации с определёнными ограничениями, установленными параметрами QoS.

Функция отображения (MF, Mapping Function) обеспечивает наделение каждого предназначенного для передачи пакета данных соответствующими параметрами QoS.

Функция классификации (CF, Classification Function) предназначена для выставления пакетам данных параметров QoS, предназначенных для определённого ПТ, в том случае, если для этого ПТ в сети установлено несколько каналов передачи услуг.

Функция управления ресурсами (RMF, Resource Manager Function) распределяет доступные ресурсы между услугами в соответствии с параметрами QoS.

Функция согласования (очистки) трафика (TCF, Traffic Conditioner Function) обеспечивает согласование между потоком пользовательских данных и установленным уровнем качества обслуживания. Те пакеты данных, которые не соответствуют выставленным параметрам QoS, будут отброшены или помечены как несоответствующие для последующего отбрасывания после накопления.

В плоскости управления, как обычно, сосредоточены функции, необходимые для реализации механизмов управления и контроля.

Функция управления услугами (SMF, Service Manager Function) является координирующей функцией при установке, модифицировании и управлении услугами, а также управляющей для функций управления качеством обслуживания в пользовательской плоскости.

Трансляционная функция (TF, Translation Function) преобразует внутренние примитивы услуг сети LTE в модули различных протоколов взаимодействующих внешних сетей, включая преобразования атрибутов услуг сети LTE в параметры QoS протоколов внешних сетей.

Функция управления возможностями (A/CCF, Admission/Capability Control Function) обеспечивает информацией обо всех возможных ресурсах сетевых узлов, определяя при каждом запросе (или модифицировании) услуги, могут ли сетевые узлы обеспечить требуемые ресурсы. Данная функция также контролирует возможность предоставления самой услуги, т.е. реализована ли в сети запрашиваемая услуга.

Функция управления подпиской (SCF, Subscription Control Function) обеспечивает контроль доступности различных услуг для абонентов с требуемыми параметрами QoS.

В сетях LTE доставку производят с помощью сквозных каналов (bearer) с соответствующим качеством обслуживания (Quality of Service, QoS), наиболее важными из которых являются:

- классы трафика,

- задержки,

- надежность,

- приоритеты,

- скорости передачи.

В рамках требований QoS все типы услуг подразделяются на 9 классов, каждому из которых соответствует идентификатор QCI (QoS Class Identifier). Кроме этого, организуемые для передачи трафика сквозные каналы подразделяются на 2 группы в соответствии с типом выделяемого ресурса:

- с гарантированной скоростью передачи GBR (Guaranteed Bit Rate),

- с негарантированной скоростью передачи Non-GBR.

Качественные показатели передач для трафика 9 разных классов приведены в табл ице 1.



Таблица 1 - Качественные показатели передач для трафика 9 разных классов.

QCI	Тип ресурса	Приоритет	Задержка (мс)	PERL	Примеры услуг
1	GBR	2	100	10-2	Телефония в режиме реального времени
2		4	150	10-3	Видеотелефония, видео в режиме реального времени
3		3	50	10-3	Игры в режиме реального времени
4		5	300	10-6	Видео с буферизацией
5	Non-GBR	1	100	10-6	Сигнализация (IMS)
6		6	300	10-6	Видео с буферизацией, TPC/IP услуги для приоритетных пользователей
7		7	100	10-3	Аудио, видео в режиме реального времени, интерактивные игры
8		8	300	10-6	Видео с буферизацией, TPC/IP услуги
9		9

При реализации передачи данных с гарантированной скоростью eNB должен управлять ресурсами в динамическом режиме. Услуги классов QCI 1,2, 3 и 7 - это сервисы, предоставляемые абоненту в реальном времени по протоколу UDP/IP. Основным ограничивающим фактором для их реализации является допустимая задержка в доставке пакетов.

Значение PERL (Packet Error Loss Rate) показывает надежность передачи пакетов, которое оценивается по относительной величине непринятых пакетов. Величина PERL ? 10^-6 достигается при доставке пакетов с помощью протокола TCP/IP. Наибольший приоритет имеет сигнальный трафик. Класс 9 применяется по умолчанию при доставке TCP/IP трафика (чтение файлов из Интернета, E-mail, видео) непривилегированным пользователям.

Передачу сервисного потока данных конкретной услуги осуществляют с помощью сквозного канала (bearer) соответствующего класса QCI. Основными параметрами, характеризующими сквозной канал, являются:

- для GBR классов передачи гарантированная и максимальная скорость передачи, которая не может быть превышена,

- установленный и сохраняемый приоритет.

Для сквозных каналов с негарантированной скоростью передачи устанавливают суммарную скорость передачи потоков по всем каналам. Сквозные каналы GBR классов - это выделенные каналы. [5].



ГЛАВА 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ

2.1 Основные положения теории моделирования

Модель - представление объекта, системы или понятия в некоторой форме, отличной от реального существования. Модель - средство, помогающее в объяснении, понимании и совершенствовании системы. Области применения моделирования включают в себя следующие категории задач:

- выбора;

- усовершенствования;

- проектирования.

Выделяют следующие виды моделирования:

- Физическое: исследуемая система заменяется соответствующей ей материальной системой, воспроизводящей свойства исходной с сохранением их физической природы.

- Математическое: исследуемая система описывается с помощью совокупности соотношений (уравнений, формул и т.п.). Оно подразделяется в свою очередь на:

o Аналитическое, которое позволяет получать более точное решение, что достигается за счет формулирования математических законов, связывающих компоненты системы. Эти законы записываются в виде функциональных отношений;

o Имитационное, при котором система заменяется моделью с достаточной точностью описывающей ее свойства и позволяющей проводить эксперименты над системой с целью получения информации о ней.

- Компьютерное: исследуемая система описывается компьютерной программой, работающей на одиночном компьютере или множестве взаимосвязанных компьютеров.

Преимуществами компьютерного моделирования являются его универсальность, удобство, быстрота и дешевизна реализации. Поэтому именно компьютерное моделирование применяется в современных исследованиях практически повсеместно.

Основные этапы компьютерного моделирования:

1. Определение цели проектирования.

2. Разработка концептуальной модели.

3. Формализация модели.

4. Программная реализация модели.

5. Планирование модельных экспериментов.

6. Анализ и интерпретация результатов моделирования.

2.2 Определение цели моделирования

В данной работе будет проведена работа по усовершенствованию, а именно - оптимизации характеристик передачи данных в системе сотовой связи стандарта LTE. Целью моделирования и проведения модельных экспериментов является определение значений некоторого показателя. Для данной работы такими показателями будут являться значения пропускной способности, среднего времени задержки, вероятности блокировки. Эти параметры следует считать наиболее существенными.

Варьирование данных показателей будет достигаться использованием различных планировщиков распределения ресурсов. Они будут рассматриваться исходя из критерия оптимальности в смоделированных условиях.

2.3 Построение концептуальной модели

2.3.1 Описание предметной области

Перед составлением концептуальной модели необходимо составить описание предметной области исследования - части реального мира, рассматриваемого в контексте решаемой задачи. Описание составлено исходя из предметного подхода. Согласно нему объекты предметной области определяются с таким расчетом, чтобы их можно было использовать при решении множества разнообразных, заранее не определенных задач.

Исследуемая система включает в себя следующие составные части:

- UE (Абонентское оборудование)

UE находится у абонента сети сотовой связи. При движении абонента UE перемещается вместе с ним. Оборудование должно поддерживать все протоколы и процедуры стандарта LTE и стек протоколов TCP/IP для моделирования подключения к сети Интернет.

- eNodeB

eNodeB обеспечивает радиопокрытие в соте и является связующим звеном между ядром сети и оборудованием абонента. eNodeB совмещает в себе функции NodeB и RNC (Radio Network Controller, контроллер радиосети), что упрощает архитектуру сети по сравнению с сетями третьего поколения.

- EPC/PGW

Ядро сети (EPC, Evolved Packet Core) рассматривается в первую очередь как шлюз к тем устройствам, которым адресован трафик от UE, представляющим собой сервера приложений. Таким шлюзом в сети LTE является PGW (Packet Data Network Gateway, пакетный шлюз). Он выступает в роли маршрутизатора для IP-пакетов, полученных от UE. Кроме того, может выполнять функции защиты, фильтрации пакетов, легального перехвата трафика, а также биллинга.

- Серверы приложений

Серверы приложений расположены за периметром сети оператора сотовой связи, в сети Интернет. Они могут представлять собой веб-сервер с расположенными на них сайтами и сервисами, сервер с потоковым видео или аудио, файловые, e-mail серверы, а также любые другие.

Для описания взаимодействия всех рассмотренных объектов, на рисунке 7 представлена структурная схема моделируемой сети.

Рисунок 7 - Структурная схема моделируемой сети

- UE взаимодействует с eNodeBпо радиоинтерфейсу, согласно стандарту LTE.

- Соединенияe NodeB - PGW и PGW - сервер приложений проводные, по оптическим каналам связи.

2.3.2 Классификация моделей

Модели информационных систем классифицируются по нескольким признакам. По числу состояний:

- статические, которые находятся в одном состоянии;

- динамические, которые могут иметь несколько состояний.

Динамические системы в свою очередь классифицируются следующим образом:

- По типу состояний

o дискретные;

o непрерывные;

- По времени перехода

o с непрерывным временем перехода;

o с дискретным временем перехода;

- По условию перехода

o детерминированные;

o стохастические.

Моделируемая система принадлежит к динамическим по числу состояний. Состояниями будут являться наличие/отсутствие пакетов в промежутки времени между их поступлением или передачей. По типу состояний, она принадлежит к дискретным, с непрерывным временем перехода, так как пакеты могут поступать в любой момент времени. По условию перехода между состояниями - стохастическая.

2.4 Формализация модели

2.4.1 Выбор вида модели

Традиционно математические модели разделяют на аналитические и имитационные модели. Аналитические модели представляют собой уравнения или системы уравнений, записанные в виде алгебраических, интегральных, дифференциальных, конечно-разностных и иных соотношений и логических условий. Они записаны и решены в буквенном виде. Данный тип моделей обычно применяют для описания фундаментальных свойств объектов, так как фундамент прост по своей сути. Сложные объекты редко удаётся описать аналитически.

Альтернативой аналитическим моделям являются имитационные модели (динамические). Основное отличие имитационных моделей от аналитических состоит в том, что вместо аналитического описания взаимосвязей между входами и выходами исследуемой системы строят алгоритм, отображающий последовательность развития процессов внутри исследуемого объекта, а затем воспроизводят поведение объекта на компьютере. К имитационным моделям прибегают тогда, когда объект моделирования настолько сложен, что адекватно описать его поведение математическими уравнениями невозможно или затруднительно. Имитационное моделирование позволяет разлагать большую модель на части (объекты), которыми можно оперировать по отдельности, создавая другие, более простые или, наоборот, более сложные модели. Таким образом, основным преимуществом имитационного моделирования по сравнению с аналитическим является возможность решения более сложных задач, так как имитационную модель можно постепенно усложнять, при этом результативность модели не падает. При имитационном моделировании воспроизводится алгоритм функционирования системы во времени - поведение системы, причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания, что позволяет по исходным данным получить сведения о состояниях процесса в определенные моменты времени, дающие возможность оценить характеристики системы. Имитационное моделирование тяготеет к объектно-ориентированному представлению, которое естественным образом описывает объекты, их состояние, поведение, а также взаимодействие между ними.

Имитационная модель, в отличие от аналитической, представляет собой не законченную систему уравнений, а развернутую схему с детально описанной структурой и поведением изучаемого объекта. Для имитационного моделирования характерно воспроизведение явлений, описываемых моделью, с сохранением их логической структуры, последовательности чередования во времени, взаимосвязей между параметрами и переменными исследуемой системы.

В аналитических моделях можно использовать широкий арсенал математических методов, что часто позволяет найти оптимальное решение и иногда провести анализ чувствительности. Однако, к сожалению, аналитические решения не всегда существуют, а существующие не всегда просто найти. Что касается имитационных моделей, то оптимальность решения не гарантирована, и даже более того - часто трудно получить решение, хотя бы в какой-то степени близкое к оптимальному. Иногда требуется провести много испытаний имитационной модели, чтобы получить приемлемую достоверность «добротности» какого-либо решения. Однако с помощью имитационного моделирования можно получить такие данные, которые с помощью аналитических моделей получить очень сложно или совсем невозможно, например, определить влияние изменчивости параметров модели, поведение модели до достижения ею установившегося состояния и т.п.

В таблице 2 приведена сравнительная характеристика аналитического и имитационного моделирования.

Таблица 2 - Сравнительная характеристика аналитического и имитационного моделирования

	Аналитические модели	Имитационные модели
Виды моделей по отношению ко времени	динамические и статические	динамические
Форма записи модели	уравнение или система уравнений	алгоритм/процедура
Формализация и построение модели	часто трудны	более простые
Значение переменных	выход системы	вход системы
Способ решения модели	алгоритм оптимизации	эвристический или экспериментальный анализ
Количество испытаний для решения	одно	множество
Решения	точные значения	вероятностные характеристики
Нахождение оптимального решения в случае построения модели	гарантировано	не гарантировано
Специализированное ПО	небольшое количество	большое количество
Решение сложных систем	затруднительно	возможно
Применимость на практике	ограничена	не ограничена
Степень близости модели к изучаемому объекту	сильно упрощена	максимально приближена
Класс изучаемых объектов	сужен	расширен

Для решения поставленной задачи решено применить имитационное моделирование, так как оно более применимо к таким сложным системам, как сеть связи стандарта LTE, и требует меньших затрат на построение модели. При этом построенная модель может быть использована и в дальнейшем при решении исследовательских или оптимизационных задач.

2.4.2 Выбор системы имитационного моделирования

В настоящее время существует большое количество программ и программных комплексов для имитационного моделирования. Часть из них распространяется платно, часть является Open Source продуктами.

Для выбора системы моделирования необходимо провести их сравнение и определить наиболее подходящую для поставленной задачи. Один из наиболее определяющих параметров - функциональность и возможности. Кроме того, важным является лицензия и стоимость, так как они могут быть неприемлемыми. Для разработчика также необходимо, чтобы разработка модели была для него удобной. Кроме того, важным фактором может стать наличие собственной реализации систем связи LTE, позволяющая пользоваться проверенными модулями и сосредоточиться на решении поставленной задачи.

Таблица 3 - Сравнение систем имитационного моделирования

Продукт	Лицензия / стоимость	Функциональность	Взаимодействие	Реализация LTE
Matlab / Simulink	Проприетарная / от $89	Математические и инженерные расчеты, ЦОС, проектирование сетей	MATLAB	Присутствует
COMNET III	Проприетарная / 34500-39500	Моделирование сетей ATM, FR, X.25, Ethernet, FDDI	Графический интерфейс	Отсутствует
NetMaker XA	Проприетарная / 6995-14995	Моделирование сетей различных топологий, информация о трафике.	Графический интерфейс / Объектная база данных	Отсутствует
OPNET	Проприетарная / 16000-40000	Моделирование сетей с графической визуализацией, планирование нагрузки	Графический интерфейс	Присутствует
ns2	GNU GPL v2	Моделирование сетей различных топологий, анализ потерь пакетов, очередей, задержек	OTcl	Присутствует, малофункционален
ns3	GNUGPLv2	Моделирование сетей и систем различных конфигураций, визуализация	С++	Присутствует

В таблице 3 приведена сравнительная характеристика систем моделирования. В качестве системы моделирования была выбрана среда MatLab.

2.5 MatLab

MatLab - это высокоуровневый язык и интерактивная среда для программирования, численных расчетов и визуализации результатов. С помощью MatLab можно анализировать данные, разрабатывать алгоритмы, создавать модели и приложения.

Язык, инструментарий и встроенные математические функции позволяют исследовать различные подходы и получать решение быстрее, чем с использованием электронных таблиц или традиционных языков программирования, таких как C/C++ или Java. MatLab широко используется в таких областях, как:

- обработка сигналов и связь,

- обработка изображений и видео,

- системы управления,

- автоматизация тестирования и измерений,

- финансовый инжиниринг,

- вычислительная биология и т.п.

Более миллиона инженеров и ученых по всем миру используют MatLab в качестве языка технических вычислений. MatLab по сравнению с традиционными языками программирования (C/C++, Java, Pascal, FORTRAN) позволяет на порядок сократить время решения типовых задач и значительно упрощает разработку новых алгоритмов.

MatLab представляет собой основу всего семейства продуктов MathWorks и является главным инструментом для решения широкого спектра научных и прикладных задач, в таких областях как: моделирование объектов и разработка систем управления, проектирование коммуникационных систем, обработка сигналов и изображений, измерение сигналов и тестирование, финансовое моделирование, вычислительная биология и др. Ядро MatLab позволяет максимально просто работать с матрицами реальных, комплексных и аналитических типов данных и со структурами данных и таблицами поиска. MatLab cодержит встроенные функции линейной алгебры (LAPACK, BLAS), быстрого преобразования Фурье (FFTW), функции для работы с полиномами, функции базовой статистики и численного решения дифференциальных уравнений; расширенные математические библиотеки для Intel MKL.

Все встроенные функции ядра MatLab разработаны и оптимизированы специалистами и работают быстрее или так же, как их эквивалент на C/C++ [6].

2.5.1 Численные вычисления

MatLab предоставляет множество методов для анализа данных, разработки алгоритмов и создания моделей. Язык MatLab включает в себя математические функции для инженерных и научных операций. Встроенные математические функции используют процессор-оптимизированные библиотеки, предназначенные для ускорения векторных и матричных вычислений.

Доступны следующие операции:

- Интерполяция и регрессия

- Дифференцирование и интегрирование

- Системы линейных уравнений

- Фурье анализ

- Собственные значения и сингулярные числа матриц

- Обыкновенные дифференциальные уравнения

- Разреженные матрицы

Расширения MatLab предоставляют специализированный функционал в таких областях как статистика, оптимизация, обработка сигналов, машинное обучение.

2.5.2 Анализ и визуализация данных

MatLab предоставляет инструменты для получения, анализа и визуализации данных, позволяющие исследовать проблему быстрее, чем это возможно с помощью электронных таблиц или традиционных языков программирования.

Также можно документировать результаты в виде графиков, отчётов или публикации кода MatLab.

Доступ к данным

MatLab позволяет получать доступ к данным из файлов, других приложений, баз данных, внешних устройств. Вы можете читать данные из файлов таких популярных форматов как Microsoft Excel, текстовых или двоичных файлов, изображений, аудио и видео файлов, научных форматов (netCDF и HDF). Функции ввода-вывода позволяют работать с файлами данных любых форматов.

Используя расширения MatLab можно получать данные с различных устройств, таких как последовательный порт компьютера или звуковая карта, а также потоковые данные в реальном времени с измерительных устройств непосредственно в MatLab для анализа и визуализации.

Анализ данных

MatLab позволяет управлять, фильтровать и осуществлять предварительную обработку данных. Можно исследовать данные для нахождения трендов, проверки гипотез, построения описательных моделей. В MatLab включены функции для фильтрации, сглаживания, свёртки и быстрого преобразования Фурье (FFT). Продукты-расширения включают возможности подбора кривых и поверхностей, многомерной статистики, спектрального анализа, анализа изображений, идентификации систем и другие инструменты анализа.

Визуализация данных

MatLab предоставляет набор встроенных функций построения 2D и 3D графиков, а также функции объёмной визуализации. Вы можете использовать эти функции для визуализации и как средство представления обрабатываемой информации. Графики могут быть созданы как интерактивно, так и программно.

В галерее графиков MatLab есть примеры множества способов представления данных графически. Для каждого примера можно посмотреть и скачать исходный код для использования в приложениях MatLab.

2.5.3 Программирование и разработка алгоритмов. Язык MatLab

Язык MatLab изначально обладает поддержкой векторных и матричных операций, которая необходима для решения инженерных и научных задач, и предназначена для быстрой разработки и запуска.

С помощью языка MatLab можно писать программы и алгоритмы быстрее, чем на традиционных языках программирования, потому что нет необходимости таких низкоуровневых организационных операций как объявление переменных, определение типов и выделение памяти. Во многих случаях переход на векторные и матричные операции избавляет от необходимости использования циклов for. В результате одна строка MatLab кода часто может заменить несколько строк C/C++ кода.

MatLab обладает свойствами традиционных языков программирования, включая управление потоками данных, обработку ошибок и объектно-ориентированное программирование (ООП). Можно использовать основные типы данных, сложные структуры данных или определять пользовательские типы.

Можно получать результаты немедленно, выполняя команды интерактивно по одной за раз. Такой подход позволяет быстро исследовать различные варианты для получения лучшего решения. Объединив эти интерактивные команды в скрипт или функцию можно автоматизировать их выполнение.

Расширения MatLab имеют встроенные алгоритмы для обработки сигналов и связи, обработки изображений и видеоданных, систем управления и многих других областей. Комбинируя эти алгоритмы можно реализовать сложные программы и приложения [6].

2.6 Simulink

Simulink - это графическая среда имитационного моделирования, позволяющая при помощи блок-диаграмм в виде направленных графов, строить динамические модели, включая дискретные, непрерывные и гибридные, нелинейные и разрывные системы.

Интерактивная среда Simulink, позволяет использовать уже готовые библиотеки блоков для моделирования электросиловых, механических и гидравлических систем, а также применять развитый модельно-ориентированный подход при разработке систем управления, средств цифровой связи и устройств реального времени.

Дополнительные пакеты расширения Simulink позволяют решать весь спектр задач от разработки концепции модели до тестирования, проверки, генерации кода и аппаратной реализации. Simulink интегрирован в среду MatLab, что позволят использовать встроенные математические алгоритмы, мощные средства обработки данных и научную графику.

2.6.1 Построение модели

Simulink Library Browser (cредство просмотра Библиотеки Simulink) содержит в себе библиотеку блоков наиболее часто используемых для моделирования систем.

В эту библиотеку входят:

- блоки непрерывной и дискретной динамики, такие как Integrator (Интегратор) и Unit Delay (Звено Задержки);

- алгоритмические блоки, такие как Sum (Сумматор), Product (Произведение), Lookup Table (Справочная Таблица);

- структурные блоки, такие как Mux (Мультиплексор), Switch (Переключатель), Bus Selector (Селектор Шины).

2.6.2 Выбор решателя

Решатели - это числовые алгоритмы интегрирования, которые вычисляют динамику системы в течение определенного промежутка времени, используя информацию, содержащуюся в модели. Simulink предоставляет решатели для симуляции широкого диапазона типов систем, включая системы непрерывного времени (аналоговые), дискретного времени (цифровые), гибридные (смешанный сигнал) и системы с различными периодами дискретизации любого размера.

2.6.3 Ключевые особенности Simulink

- Интерактивная графическая среда для построения блок-диаграмм

- Расширяемая библиотека готовых блоков

- Удобные средства построение многоуровневых иерархических многокомпонентных моделей

- Средство навигации и настройки параметров сложных моделей - Model Explorer

- Средства интеграции готовых C/C++, FORTRAN, ADA и MatLab - алгоритмов в модель, взаимодействие с внешними программами для моделирования

- Современные средства решения дифференциальных уравнений для непрерывных, дискретных, линейных и нелинейных объектов (в т.ч. с гистерезисом и разрывами)

- Имитационное моделирование нестационарных систем с помощью решателей с переменным и постоянным шагом или методом управляемого из MatLab пакетного моделирования

- Удобная интерактивная визуализация выходных сигналов, средства настройки и задания входных воздействий

- Средства отладки и анализа моделей

- Полная интеграция с MatLab, включая численные методы, визуализацию, анализ данных и графические интерфейсы [7].

2.7 LTE System Toolbox

LTE System Toolbox предоставляет функции и инструменты для проектирования, симуляции и верификации систем связи, соответствующих стандартам LTE и LTE-Advanced.

Данный набор инструментов ускоряет разработку алгоритмов и устройств физического уровня стандарта LTE, предоставляет эталонную среду для верификации проектов и их проверки на соответствие стандарту, а также функции для генерации тестовых сигналов.

Он позволяет настраивать, моделировать, измерять и анализировать полностью законченные линии связи. Кроме того, с помощью этих инструментов можно создать и многократно использовать испытательную среду для проверки проектов, прототипов и реализаций на соответствие стандарту LTE.

2.7.1 Верификация проекта

LTE System toolbox упрощает процесс тестирования проекта, предоставляя эталонную реализацию стандарта. Кроме исчерпывающей библиотеки компонентов для моделирования приемников, передатчиков и каналов связи, системный набор инструментов содержит тестовые вектора и метрики, необходимые для индивидуальной проверки каждого элемента, входящего в состав передатчика и приемника. Набор компонентов включает:

- Канальное кодирование с согласованием скорости передачи, скремблирование и модуляцию;

- Операции MIMO, в том числе компоновку потоков и предварительное кодирование;

- Компоновка ресурсных элементов и генерация сигналов OFDM и SC-FDM;

- Синхронизация фреймов, сдвиг частоты и ее восстановление;

- Оценка идеального радиоканала, а также нисходящих и восходящих каналов связи;

- Выравнивание: алгоритмы обращения в нуль и минимизации среднеквадратической ошибки;

- Демодуляция, де-скремблирование и канальное декодирование;

- Гибридный автоматический запрос повторной передачи (HARC).

LTE System Toolbox предоставляет обширную спецификацию матрицы частотно-временных ресурсов. Данная матрица представляет структуру, которую стандарт LTE использует для организации данных и мультиплексирования различных каналов и сигналов перед передачей символов OFDM по каждой антенне.

Используя функции для генерации и заполнения различных элементов матрицы, можно проверить правильность проекта и найти ошибки размещения и отображения в его реализации.



2.7.2 Симуляция целостной системы

LTE System Toolbox позволяет моделировать и выполнять симуляцию работы устройств физического уровня стандарта LTE.

Симуляции на канальном уровне (link-level) дают возможность получить ожидаемые показатели эффективности, включая пропускную способность и коэффициент блочных ошибок, и оценить настоящие реализации на основе результатов симуляции.

Системный набор инструментов также позволяет лучше спланировать систему, например, за счет моделирования на канальном уровне, которое дает некоторые параметры, необходимые для разработки вышки сотовой связи с определенной геометрией и профилем распространения сигнала.

В набор поддерживаемых функций для операций передатчика, приемника и моделей канала входят:

Структура фреймов и несущие частоты для дуплексной передачи с временным (TDD) и частотным (FDD) разделением.

Все диапазоны частот передачи, включая LTE от 1.4 до 20 МГц и LTE-A до 100 МГц с агрегацией несущих частот.

Физические сигналы LTE, включая нисходящие и восходящие опорные сигналы, и сигналы синхронизации.

Физические каналы LTE, в том числе общие каналы и каналы управления.

Полный тракт обработки нисходящего потока, включая обработку общих и управляющих каналов, все схемы MIMO и генерацию OFDM сигнала.

Полный тракт обработки восходящего потока, включая обработку общих и управляющих каналов, конфигурации с несколькими антеннами SU-MIMO и MU-MIMO и генерацию сигналов SC-FDMA.

Модели каналов распространения, определенные для LTE, в том числе расширенную пешеходную модель (EPA), расширенную автомобильную модель (EVA), расширенную типичную городскую модель (ETU), модели распространения при движении и модели каналов MIMO для высокоскоростных поездов.

2.7.3 Ключевые особенности LTE System Toolbox

- Содержит модели, соответствующие стандартам LTE и LTE-Advanced (Версии 8,9 и 10)

- Реализован полный функционал приемопередатчика на физическом уровне, включая OFDM (нисходящий канал) и SC-FDMA (восходящий канал)

- Поддерживается передача сигнала несколькими антеннами (технология MIMO) и функции формирования диаграммы направленности в соответствии с идентификаторами мобильной станции (UE)

- Оценка канала связи, синхронизация и функции приема по технологии MIMO

- Имеются соответствующие стандарту модели каналов распространения сигнала

- Включены тестовые модели и генераторы сигналов для эталонного измерения характеристик радиоканала

- Интерактивные инструменты для проверки соответствия стандарту и измерения числа битовых ошибок

- Восстановление низкоуровневых параметров, таких как идентификатор соты [8].



ГЛАВА 3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ

Технология LTE, разработанная консорциумом 3GPP, является одним из наиболее перспективных стандартов для развертывания сетей беспроводной широкополосной связи четвертого поколения [9]. Множество работ посвящены помехоустойчивости каналов связи технологии LTE, однако недостаточно сведений по исследованию помехоустойчивости при использовании квадратурной амплитудной модуляции.

Цель работы состоит в проведении эксперимента для исследования помехоустойчивости каналов связи технологии LTE при помощи моделирования в среде MatLab.

В настоящей работе исследуется помехоустойчивость канала связи технологии LTE с использованием SISO- и MIMO-OFDM систем. Для этого создана программная реализация радиоканала с использованием SISO и MIMO систем в среде Simulink пакета прикладных программ MatLab (рисунки 8а, 8б).

Рисунок 8а - Скриншот программной среды Simulink. Построение имитационной блок-схемы SISO канала



Рисунок 8б - Скриншот программной среды Simulink. Построение имитационной блок-схемы MIMO канала (2Ч2)

Алгоритм работы исследуемой имитационной модели следующий: источник сигнала (Bernoulli Binary Generator) генерирует случайную двоичную последовательность, поступающую на вход свёрточного кодера, где с помощью регистра сдвига производится кодирование всей передаваемой последовательности. Далее сигнал поступает на модулятор, где закладывается информация в изменение фазы. Затем промодулированный сигнал поступает на вход пространственно-временного кодера Аламоути блоками по 2 символа, он формирует матрицу по определенному закону, каждая строка которой поступает отдельно на передающие антенны. Сигнал от передающих антенн поступает на приёмные антенны по Рэлеевскому каналу, претерпевая многолучевое рассеяние, доплеровский сдвиг, временную дисперсию. После чего на пространственно-временном декодере по определенному закону восстанавливается переданная последовательность. Далее следует демодулятор, декодер, а затем устройство, сравнивающее сигнал на передаче и на приеме, результат выводится на счетчик ошибок.

При создании схемы радиоканала использованы нижеописанные блоки программной среды Simulink.

Bernoulli Binary Generator - генератор случайной двоичной последовательности с распределением Бернулли (для распределения Бернулли вероятность «1» = р, вероятность «0» = (1-р)). Распределение Бернулли имеет среднее значение (1-p) и дисперсию р (1-р). Вероятность параметра «0» определяет р, где p - любое вещественное число от нуля до единицы.

Выходной сигнал может быть матрицей, вектором или одномерным массивом.

Рисунок 9 - Скриншот программной среды Simulink. Выбор параметров блока Bernoulli Binary Generator

Rectangular QAM modulator baseband - блок прямоугольного QAM-модулятора предназначен для модуляции сигнала M-арной квадратурной амплитудной модуляцией с созвездием на прямоугольной решетке. Выходной сигнал является низкочастотным промодулированным сигналом, который может быть представлен вектором входного сигнала, скаляром или матрицей.

Все значения мощностей рассчитаны на сопротивление в 1 Ом.



Рисунок 10 - Созвездие точек прямоугольного QAM - модулятора при использовании кода Грея

У сигнального созвездия есть точки M, где М представляет собой разрядность модуляции. M должна иметь вид 2^K для некоторого положительного целого числа K.

Рисунок 11 - Скриншот программной среды Simulink. Выбор параметров блока Rectangular QAM modulator baseband

Блок масштабирует сигнальное созвездие в зависимости от выбранного параметра метода нормализации. Ниже перечислены возможные параметры масштабирования:

- минимальное расстояние между символами - расстояние между ближайшей парой точек в созвездии;

- средняя мощность - средняя мощность символов в созвездии;

- пиковая мощность - максимальная мощность символов в созвездии.

Блок прямоугольного QAM модулятора обеспечивает возможность визуализации сигнального созвездия из блочной маски для определения параметров блока.

Разрядность М - число точек в сигнальном созвездии, представляющее собой число вида 2^K для некоторого положительного целого числа K.

Тип входной последовательности указывает, состоит ли входная последовательность из целых чисел или групп битов.

Упорядочивание созвездия определяет положение каждого символа группы выходных битов или целого числа на диаграмме блока.

Отображение совокупности - параметр вида строка или векторный столбец размера M, который должен иметь уникальные целочисленные значения в диапазоне [0, M-1]. Значения должны иметь тип данных double. Первый элемент этого вектора соответствует главной крайней левой точке созвездия с последующими элементами, идущими по столбцам, слева направо. Последний элемент соответствует самой правой нижней точке.

Метод нормализации определяет, каким способом блок масштабирует сигнальное созвездие: минимальное расстояние между символами, средняя мощность или пиковая мощность.



Рисунок 12 - Скриншот программной среды Simulink. Выбор параметров блока Rectangular QAM demodulator baseband

Rectangular demodulator QAM baseband - блок прямоугольного QAM демодулятора предназначен для демодуляции сигнала, который модулируется с помощью квадратурной амплитудной модуляции с созвездием на прямоугольной решётке.

Все значения мощностей рассчитаны на сопротивление в 1 Ом. На вход данного блока может поступать вектор входного сигнала, скаляр или матрица. Созвездие сигнала имеет М точек, где М представляет собой разрядность модуляции. M должна иметь вид 2k для некоторого натурального К.

...