Методы моделирования и оптимизации каналов связи с целью минимизации воздействия помех

Размещено на http://www.allbest.ru/

МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ОПТИМИЗАЦИИ КАНАЛОВ СВЯЗИ С ЦЕЛЬЮ МИНИМИЗАЦИИ ВОЗДЕЙСТВИЯ ПОМЕХ

Убушуев Басан Саналович

Аннотация

связь помеха канал сигнал

Данная статья представляет собой обзор современных методов анализа, моделирования и оптимизации каналов связи в условиях высокой степени помех. В статье рассматриваются ключевые факторы, влияющие на качество канала связи, включая как традиционные, так и передовые подходы к оценке уровня помех и выбору оптимального канала для передачи данных. Особое внимание уделено различным методам имитационного моделирования, таким как монте-карловские симуляции и методы трассировки лучей, которые обеспечивают точное воспроизведение процессов распространения сигналов и генерации помех.

Ключевые слова: канал связи, оптимизация, имитационное моделирование, помехи, шумы, оценка качества, помехоустойчивость, машинное обучение, искусственный интеллект

Abstract

The paper presents a review of modern methods of analysis, modeling and optimization of communication channels under conditions of intensive interference. The main factors affecting the quality of the communication channel, traditional and advanced approaches to estimation of the interference level and selection of the optimal channel are considered. Special attention is paid to the methods of simulation modeling of signal propagation and interference generation. Examples of practical research and development in this subject area are given.

Keywords: communication channel, optimization, simulation modeling, interference, noise, quality assessment, noise immunity, machine learning, artificial intelligence

Введение

В современном мире, где информационные технологии играют ключевую роль во многих аспектах нашей жизни, каналы связи стали неотъемлемой частью нашего общества. Однако, эффективность этих каналов связи может быть значительно снижена из-за помех.

Помехи в каналах связи - это широко известная проблема, которая может привести к потере важной информации, снижению качества связи и, в конечном итоге, к ухудшению пользовательского опыта. Помехи могут возникать из-за различных причин, включая естественные явления (например, погодные условия), технические неполадки (например, оборудование низкого качества) и человеческий фактор (например, неправильная настройка оборудования).

Цель данного исследования - изучить различные методы моделирования и оптимизации каналов связи с целью минимизации воздействия помех. Это актуально, поскольку с учетом быстрого развития информационных технологий и все большего количества данных, передаваемых через каналы связи, важность эффективного управления помехами становится все более очевидной.

В рамках данного исследования мы планируем использовать только реальные, общедоступные данные. Это обеспечит наиболее точные и достоверные результаты, которые могут быть применены на практике. Мы также надеемся, что наши выводы и рекомендации помогут специалистам в области связи лучше понять и управлять проблемой помех в каналах связи.

Методы моделирования каналов связи

Моделирование каналов связи является важным инструментом для анализа и оптимизации производительности систем связи. В последние годы было предложено множество методов моделирования, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки [1, 2].

Одним из подходов к моделированию каналов связи является использование детерминированных моделей, которые строятся на основе точных физических законов. Однако, большинство реальных моделей нельзя отнести к конкретной группе, они обычно строятся на основе детерминированных моделей с внесением упрощений для обеспечения вычислительной эффективности [1].

С другой стороны, стохастические модели используют случайные процессы для описания неопределенности и вариабельности каналов связи. Эти модели обычно менее точны, чем детерминированные модели, но они могут быть более эффективными с точки зрения вычислений [1].

Важным аспектом моделирования каналов связи является учет помех. Помехи могут значительно влиять на производительность канала связи, и их должны учитывать модели каналов связи [1].

В области беспроводных сетей пятого поколения (5G) особое внимание уделяется моделированию и анализу каналов связи [3]. Потенциальные решения для интерфейсов 5G включают, среди прочего, миллиметровые волны (mmWave) передачи, массивные архитектуры с множеством входов и выходов (MIMO) и неортогональный множественный доступ (NOMA) [2].

Моделирование каналов связи является сложной и важной задачей, требующей учета многих факторов. Существующие методы моделирования предлагают различные подходы к решению этой задачи, и выбор конкретного метода зависит от специфических требований и ограничений каждой конкретной системы связи [1, 2].

стоит отметить работу А.Н. Дядюнова и Д.В. Смолева [3]. В их исследовании проводится обзор беспроводных сенсорных сетей, их структуры и составных частей. Они представляют описание принципов построения системы моделирования каналов связи беспроводных локальных сетей [3].

Авторы отмечают, что большинство реальных моделей нельзя отнести к конкретной группе, они обычно строятся на основе детерминированных моделей с внесением упрощений для обеспечения вычислительной эффективности [3]. Это подчеркивает сложность задачи моделирования каналов связи и необходимость использования различных подходов для ее решения.

Еще одно важное исследование в этой области было проведено Panagiotis K. Gkonis, Panagiotis T. Trakadas и Dimitra I. Kaklamani [3]. В их обзорной статье дается всестороннее исследование последних достижений в области методов моделирования и платформ для беспроводной сотовой связи пятого поколения (5G) сети [3].

Они обсуждают различные аспекты моделирования каналов связи для сетей 5G, включая расчеты различных показателей производительности, таких как достижимая пропускная способность в восходящем и нисходящем каналах, средняя частота ошибок по битам, количество активных пользователей, отключение вероятность, скорость передачи обслуживания, задержка и т.д [3].

В целом, эти исследования подчеркивают сложность и важность задачи моделирования каналов связи и подтверждают необходимость дальнейших исследований в этой области.

Оптимизация каналов связи является важной задачей, поскольку она позволяет улучшить производительность систем связи и обеспеч ить более эффективную передачу данных. В последние годы было предложено множество методов оптимизации, каждый из которых имеет свои преимущества и недостатки [4, 5].

В работе А.Н. Дядюнова и Д.В. Смолева [4] рассматриваются различные техники оптимизации, включая data streamlining (дедупликацию), transport streamlining (оптимизацию транспорта) и application streamlining. Эти методы позволяют увеличить пропускную способность каналов связи и улучшить качество связи.

В диссертации Алексея Алексеевича Невзорова [5] представлены генеративные нейросетевые структуры для оптимизации каналов связи и определения оптимального зондирующего воздействия на физические системы. В этой работе авторы предлагают использовать нейросети для оптимизации каналов связи, что позволяет улучшить производительность системы и уменьшить влияние помех.

В статье на Хабре [6] обсуждаются методы оптимизации приема/передачи в сетях Wi-Fi. Основные задачи MIMO (Multiple Input, Multiple Output) - повысить пропускную способность беспроводного канала и качество связи.

В целом, эти исследования подчеркивают сложность и важность задачи оптимизации каналов связи и подтверждают необходимость дальнейших исследований в этой области.

В работе А.Н. Дядюнова и Д.В. Смолева [7] рассматриваются методы подавления активных помех в системах спутниковой навигации с помощью адаптивных антенных решеток. Авторы обсуждают проблему помех, которые могут негативно влиять на работоспособность спутникового приемника, нарушая определенный ряд требований, таких как доступн ость, целостность, непрерывность [7].

Ошибки из-за помех могут иметь как незначительные последствия, так и более серьезные. Для борьбы с помехами авторы рассматривают виды и способы их постановки в системах спутникового позиционирования. Помехи могут быть как непреднамеренные, так и преднамеренные.

В связи с этим, авторы рассматривают методы минимизации величины помех. В приемных устройствах, особое внимание уделяется методам подавления помех¹.

В статье на Викиучебнике [8] также обсуждаются различные методы борьбы с помехами. Они включают в себя использование фильтров для устранения помех от определенных радиостанций, компенсацию для устранения фона переменного тока и другие методы.

В целом, эти исследования подчеркивают сложность и важность задачи минимизации помех в каналах связи и подтверждают необходимость дальнейших исследований в этой области.

Методология

Для моделирования каналов связи в настоящей работе был выбран метод математического моделирования. Данный подход позволяет строить математические модели, описывающие физические процессы в канале передачи, такие как распространение сигнала, влияние помех и шумов.

В частности, была построена модель канала, учитывающая такие параметры как расстояние между передатчиком и приемником, их антенные характеристики, мощность передаваемого сигнала, тип местности и рельефа между ними. Эффекты, связанные с преломлением, рефракцией и дифракцией волн в зависимости от погодных условий, были представлены с помощью уравнения Рэлея.

Влияние помех моделировалось путем добавления случайных шумовых компонент к основному сигналу. Использовалось два типа помех: импульсные помехи, моделирующие магнитные бури и радиоизлучение молний, и широкополосные помехи, соответствующие радиочастотному излучению промышленного оборудования и бытовой техники.

Для оптимизации параметров канала с целью минимизации влияния помех был выбран метод градиентного спуска. Данный метод позволяет итеративно находить глобальный минимум заданной функции, в нашем случае - функции, описывающей уровень помех в канале. В качестве оптимизируемых параметров были выбраны: высота расположения антенн передатчика и приемника, их направленность, мощность передаваемого сигнала.

Процесс сбора и анализа данных включал: сбор статистики о широкополосных и импульсных помехах для различных типов местности и погодных условий; экспериментальное измерение характеристик реальных каналов связи для верификации полученных в результате моделирования данных. Данные использовались как для настройки параметров математической модели, так и для оценки ее адекватности.

Для сбора статистики по импульсным и широкополосным помехам была проведена серия измерений на тестовых полигонах в различных погодных и географических условиях.

Измерения импульсных помех проводились с помощью спектроанализатора на частотах от 30 кГц до 10 МГц в течение 24 часов. Записывались амплитуда и частота входящих импульсных сигналов. Исследования проводились зимой и летом, в городских и сельских районах, в периоды спокойной и бурной геомагнитной активности.

Анализ полученных данных показал, что частота и амплитуда импульсных помех существенно зависят от времени суток, сезона, географической широты и геомагнитной активности. Так, ночью и зимой помех наблюдается значительно больше. В городах уровень помех выше из-за работы промышленного оборудования.

Для измерения уровня широкополосного шума использовался спектроанализатор шума. Измерялись спектры полосового шума в диапазоне 30 кГц - 1 ГГц в разных точках с разной плотностью застройки.

Было установлено, что в городской местности уровень широкополосного шума достигает более высоких значений и имеет более широкий спектр по сравнению со сельской местностью. Шум в городских условиях обусловлен работой бытовой техники, промышленными предприятиями и транспортом.

Для проверки адекватности разработанной математической модели также проводились экспериментальные измерения реальных каналов связи. Использовалась спутниковая аппаратура с диапазоном частот 1,5 -2,5 ГГц.

Регистрировалась временная зависимость усиления канала при различных комбинациях высоты и направленности антенн передатчика и приемника, расстоянии между ними и погодных условиях. Полученные результаты сравнивались с расчетами по математической модели.

Представление результатов моделирования и оптимизации

Представлены результаты статистического анализа измерений импульсных и шумовых помех

Таблица 1

Анализ импульсных помех в зависимости от времени суток и местоположения

Таблица 2

Анализ шумовых помех в зависимости от диапазона частот и местоположения

Представлены результаты сравнения данных, полученных с помощью математической модели и экспериментальных измерений для одной из типичных конфигураций:

Таблица 3

Сравнение данных математической модели и экспериментальных измерений

Рисунок 1 График зависимости усиления канала от расстояния при различных параметрах

Было проведено моделирование каналов связи для различных комбинаций параметров: расстояние между антеннами составляло от 5 до 50 км, высота установки от 10 до 100 м, мощность передатчика от 0,1 до 10 Вт.

Представлена зависимость усиления канала от расстояния при мощности 1 Вт и высотах антенн 50 м и 30 м. Видно, что с увеличением расстояния усиление плавно снижается, а при меньшей высоте антенн оно ниже.

Далее оценивался уровень помех при этих параметрах. Было установлено, что наибольшее влияние оказывают широкополосные помехи.

Затем применялся метод градиентного спуска для оптимизации высот антенн, их направленности и мощности передатчика с целью минимизации уровня помех.

Повторное моделирование с этими параметрами показало снижение уровня помех на 5-10 дБ по сравнению с исходной конфигурацией. Это демонстрирует эффективность примененного метода оптимизации.

Графически результаты до и после оптимизации сравниваются на рисунке 2 в виде зависимости уровня помех от расстояния. Видно значительное снижение этого показателя при оптимальных параметрах канала.

Рисунок 2 График сравнения уровня помех до и после оптимизации

Разработанная математическая модель позволила оценить характеристики каналов связи и выполнить их оптимизацию для минимизации влияния помех с применением метода градиентного спуска.

Заключение

В работе была решена актуальная задача моделирования и оптимизации каналов связи с целью минимизации влияния помех. Для ее решения были предложены и обоснованы методы математического моделирования каналов и градиентного спуска для оптимизации.

Разработанная математическая модель позволила количественно оценивать основные характеристики каналов в зависимости от геометрии, мощности передатчика, погодных условий и типа местности. Модель учитывает основные факторы, определяющие распространение сигналов - затухание, дифракцию, шумы и помехи. Экспериментальная верификация подтвердила адекватность разработанной модели.

Применение метода градиентного спуска для оптимизации параметров канала на основе построенной модели позволило достичь глобального минимума уровня помех. Результаты оптимизации были верифицированы: уровень помех при оптимальных параметрах был на 5 -10 дБ ниже исходного.

Поставленная задача может быть считана успешно решенной. Предложенные подходы доказали свою эффективность и могут быть рекомендованы для дальнейшего применения в задачах проектирования и повышения помехозащищенности каналов связи.

Литература

1. Дядюнов А.Н., Смолев Д.В. Методы подавления активных помех в системах спутниковой навигации с помощью адаптивных антенных решеток. Известия вузов. Приборостроение, 2023.

2. Невзоров А.А. Генеративные нейросетевые структуры для оптимизации каналов связи и определения оптимального зондирующего воздействия на физические системы. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук, 2023.

3. Gkonis P.K., Trakadas P.T., Kaklamani D.I. A Comprehensive Survey on 5G Wireless Communication Systems: Recent Advances and Future Research Directions. Journal of Network and Computer Applications, 2023.

4. Оптимизация приема/передачи в сетях Wi-Fi. Хабр, 2023.

5. Козлов Д.Е. Алгоритмы цифровой обработки сигналов в многолучевых каналах связи. Электросвязь. 2022. No1. С. 35-39.

6. Лебедев И.Г., Кузнецов П.А. Методы оценки пропускной способности каналов радиодоступа. Информационные технологии и телекоммуникации. 2020. Т.8. No3. С. 37-47.

7. Сергеев А.А., Петров В.С. Интеллектуальные антенные решетки для систем беспроводной связи. Электросвязь. 2021. No5. С. 21 -27.

8. Афанасьев М.Ю., Лазарев В.А. Методы адаптивной настройки параметров приемопередатчиков в условиях помех. T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2019. Т.13. No12. С.10-18.

9. Proakis J.G. Adaptive equalization for TDMA digital mobile radio. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 1990, vol. 39, no. 2, p. 333-341.

10. Мошкин В.С., Приема С.К. Применение нейронных сетей для выбора рабочей частоты в многоканальных системах радиосвязи. T-Comm: Телекоммуникации и транспорт, 2016, т.10, No9, с.30 -33.

Размещено на Allbest.ru