Повышение скорости передачи данных в каналах с замираниями

Размещено на http: //www. allbest. ru/

АО «Концерн «Созвездие», Воронеж, Россия

Повышение скорости передачи данных в каналах с замираниями

Л.И. Аверина, А.Ю. Лафицкий, Ю.Н. Прибытков

Аннотация

скорость передача данные кадр

В настоящей работе предложен способ увеличения скорости передачи данных в OFDM системах. Рассмотрено влияние параметров обрабатываемого кадра на эффективность системы. Проведено компьютерное моделирование для оценки необходимого отношения сигнал/шум при фиксированной достоверности приема информации. Проведено сравнение характеристик предложенного алгоритма с другими известными методами.

Ключевые слова: OFDM; скорость передачи данных; MMSE; пилот символ.

Abstract

increasing of data rate over fading channels

L. I. Averina, A. U. Lafitskiy, U. N. Pribitkov

JSC "Concern "Sozvezdie", Voronezh, Russia

In the present work, a method is proposed for increasing the data transfer rate in OFDM systems. The influence of the processed frame parameters on the system efficiency is considered. A computer simulation has been carried out to evaluate the required signal-to-noise ratio in case of fixed bit error probability. The characteristics of the proposed algorithm are compared with other well-known methods.

Keywords: OFDM; data rate; MMSE; pilot symbols.

Введение

Для систем связи задача повышения скорости передачи информации всегда является актуальной. Как известно, для обеспечения требуемой достоверности в передаваемые данные включается и служебная информация. При использовании систем на основе OFDM сигналов в каналах с многолучевым распространением для оценки характеристики канала связи к передаваемой неизвестной информации добавляются известные на приемной стороне данные, так называемые пилот-символы. Пилот-символы образуют решетку в частотно-временной области, которая может иметь структуру, в частности, изображенную на рисунке 1. Жирными точками обозначены пилот-символы, выколотыми - информационные символы. Количество информационных символов между двумя ближайшими пилот-символами по оси частот обозначено через n, по оси времени через m, число используемых поднесущих N, а количество OFDM символов - M. В качестве оценки эффективности использования частотно-временного ресурса можно выбрать отношение общего количества переданных символов к количеству пилотных символов. Для структуры, изображенной на рисунке 1, это отношение запишется в виде (1):

.

При увеличении длительности передачи (количества OFDM символов), выражение для L примет вид:

.

Для оценки получаемого выигрыша в скорости передачи информации, введем величину равную отношению информационных символов к общему количеству переданных символов и являющуюся, по сути, нормированной спектральной эффективностью:

.

В литературе описаны различные алгоритмы оценки канала связи [1], из которых можно выделить алгоритм линейной интерполяции, заключающийся в том, что оценка для произвольного символа производится путем линейной интерполяции соседних пилот-символов (интерполяция первого порядка). Достоинством такого подхода является простота реализации. К недостаткам можно отнести слабую производительность в каналах с сильной частотной селективностью. Другим, еще более простым подходом, является метод оценки, в котором за оценку принимаются значения, равные ближайшему пилот-символу (интерполяция нулевого порядка). Такой метод крайне прост в алгоритмическом и вычислительном смысле, но имеет низкие характеристики даже в относительно «простых» каналах распространения.

Также известен алгоритм, в основе которого лежит минимум среднего квадрата разности между оцениваемым параметром и его истинным значением (MMSE) [2]. Такой алгоритм работает с набором символов, которые, вообще говоря, могут быть выбраны любым способом. В настоящей работе набор обрабатываемых символов (кадр) выбирался способом, изображенным на рис. 2. На этом же рисунке проиллюстрирован смысл величин . Для оценки характеристики канала связи в OFDM системе выражения для MMSE алгоритма можно получить следующим образом. Будем рассматривать принятый сигнал после удаления циклического префикса, при этом длина циклического префикса больше длины импульсной характеристики канала. Принятый символ в частотно-временной области запишем следующим образом:

где приняты следующие обозначения: - индексы частоты и времени соответственно, - переданный символ, - истинная характеристика канала, - шум с дисперсией . Запишем выражение для принятых пилот-символов в векторном виде:

Здесь использованы обозначения:

,

где - координаты пилот-символов;

-

вектор отсчетов шума;

-

матрица, на главной диагонали которой расположены переданные символы в порядке ;

- матрица наблюдений размерностью , где - число пилот-символов в кадре, в каждой строке которой стоит одна единица в столбце

Рис. 2 Формат кадра

Обозначим произведение

.

имеет размерность матрицы наблюдений и такую же структуру, с той лишь разницей, что на месте единиц будут стоять переданные пилот символы. Оценку канала связи запишем в виде:

где матрица - матрица коэффициентов Винера размерностью . Целевая функция для оценки канала имеет вид:

где усреднение берется по кадрам. Для вычисления возьмем производную от целевой функции по и приравняем ее к нулю:

Раскроем усреднение и введем новые обозначения:

Здесь матрица - корреляционная матрица канала размера , элементы которой имеют значения равные соответствующим значениям автокорреляционной функции канала связи .

Из (8) и (9) получим выражение для вычисления :

В работе применялось предположение о том, что корреляционная функция канала факторизуется, т.е. выполняется условие:

Автокорреляционная функция в частотной области может быть аппроксимирована по формуле [3]:

где -- многопутевое рассеяние канала, вычисляемое по формуле:

в которой через обозначено усиление i-го луча, а через - соответствующая задержка луча. Для моделирования эффекта Доплера широко используется модель Джейкса. В этой модели автокорреляционная функция канала задается выражением [4]:

где - функция Бесселя первого рода нулевого порядка, а - доплеровская частота.

2. Сравнительный анализ пропускной способности систем связи с различными алгоритмами оценки канала

Для того, чтобы оценить возможность увеличения пропускной способности системы связи при использовании различных алгоритмов оценки канала, было проведено компьютерное моделирование. В качестве алгоритмов оценки канала использовались рассмотренные выше: интерполяция нулевого порядка, линейная интерполяция и MMSE-алгоритм. Моделирование выполнялось для канала, соответствующего GSM стандарту для пересеченной местности. В данной модели канал состоит из 6 лучей со следующими параметрами:

Таблица 1 Параметры канала

Частота дискретизации сигнала была выбрана 10 МГц, размерность ДПФ 64, число используемых поднесущих - от 34 до 37, в зависимости от параметра кадра . Моделирование проводилось для двух видов модуляции сигнала: QPSK и QAM16. На рисунках 3 и 4 изображены кривые помехоустойчивости для кадров с одинаковым параметром L, но разными параметрами и . Сплошными линиями обозначен случай для , штриховым пунктиром для , интерполяция 0 - интерполяция ближайшим значением, интерполяция 1 - линейная интерполяция. Для рассматриваемых случаев К=0.95. Из полученных зависимостей можно сделать следующие выводы. Во-первых, видно, что значение параметра , определяющего шаг сетки пилотов в частотной области, в большей степени влияет на помехоустойчивость системы, чем параметр , для выбранного формата кадра. Во-вторых, с увеличением позиционности сигнала более ощутимыми становятся преимущества MMSE-алгоритма. Также на этих кривых можно наблюдать «насыщение»: вероятность ошибки перестает зависеть от отношения сигнал/шум.

На рисунках 5 и 6 изображены зависимости отношения сигнал/шум от параметра для достижения вероятности битовой ошибки 10^-3. Из рисунков видно, что для повышения спектральной эффективности необходимо увеличивать отношение сигнал/ шум, причем начиная с некоторого значения его увеличение перестает влиять на спектральную эффективность. Также пороговый эффект наблюдается и при уменьшении спектральной эффективности: рабочее отношение сигнал/шум перестает зависеть от K. Здесь же можно наблюдать преимущество MMSE алгоритма над другими рассмотренными алгоритмами. Более того, для модуляции QAM16 алгоритм интерполяции ближайшим известным значением не позволяет получить требуемую вероятность битовой ошибки при минимально возможной спектральной эффективности .

Для модуляции QPSK MMSE-алгоритм при отношении сигнал шум 27.5 дБ позволяет увеличить спектральную эффективность с 0.5 до 0.96 по сравнению с алгоритмом линейной интерполяции и уменьшить минимальное рабочее отношение сигнал/шум на 1 дБ. По сравнению с алгоритмом интерполяции по ближайшему значению, предложенный в работе метод позволяет получить выигрыш в спектральной эффективности с 0.5 до 0.97 при отношении сигнал/шум 30.8 дБ. Минимальное рабочее отношение сигнал/шум в данном случае для MMSE-алгоритма меньше на 4.3 дБ.

Рис. 3 Кривые помехоустойчивости для сигнала с модуляцией QPSK

Рис. 4 Кривые помехоустойчивости для сигнала с модуляцией QAM16

Рис. 5 Зависимость рабочего отношения сигнал/ шум от нормированной спектральной эффективности для модуляции QPSK

Рис. 6 Зависимость рабочего отношения сигнал/ шум от нормированной спектральной эффективности для модуляции QAM16

При использовании более сложной модуляции, а именно QAM16, алгоритм MMSE позволяет увеличить нормированную спектральную эффективность с 0.67 до 0.95 при отношении сигнал шум 34.5 дБ. Необходимо отметить, что минимальное значение SNR при для алгоритма линейной интерполяции меньше на 0.5 дБ. Алгоритм линейной интерполяции показывает лучшие результаты вплоть до значения .

Заключение

В работе получен алгоритм оценки и интерполяции частотной характеристики канала распространения для систем связи на основе OFDM-сигналов. Проведено компьютерное моделирование, по результатам которого сделан вывод о преимуществе предложенного алгоритма над другими известными алгоритмами. Показано, что MMSE- алгоритм позволяет увеличить спектральную эффективность системы связи при сохранении отношения сигнал/шум.

Литература

1. Аверина Л.И. Повышение помехоустойчивости системы связи на одной несущей в условиях многолучевого распространения / Л. И. Аверина, О. К. Каменцев, А. Ю. Лафицкий, Д. Ю. Чаркин // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Физика. Математика. - Воронеж, 2018. - №2. - С.5-13.

2. Meng-Han H. Channel estimation for OFDM systems based on comb-pilot arrangement in frequency selective fading channels / Meng-Han Hsieh, Che-Ho Wei // IEEE Transactions on Costumer Electronics. - 1998. - Vol. 44. - P. 217-225.

3. Cho Y. S. MIMO-OFDM Wireless Communications with MATLAB / Y. S. Cho, J. Kim, W. Y. Yang, C.-G. Kang. - Singapore: John Wiley & Sons, 2010. - 439 p.

4. Proakis J. G. Digital communications / J. G. Proakis, M. Salehi. - 5-е изд. - New York: McGraw-Hill, 2008. - 1150 p.

References

1. Averina L.I. Increasing robustness to noise of single-carrier communication systems in multipath channels / L. I. Averina, O. K. Kamentsev, A. U. Lafitskiy, D. U. Charkin // Proceedings of Voronezh State University. Series: Physics. Mathematics. - Voronezh, 2018. - №2. - P.5-13.

2. Meng-Han Hsieh Channel estimation for OFDM systems based on comb-pilot arrangement in frequency selective fading channels / Meng-Han Hsieh, Che-Ho Wei // IEEE Transactions on Costumer Electronics. - 1998. - Vol. 44. - P. 217-225.

3. Cho Y. S. MIMO-OFDM Wireless Communications with MATLAB / Y. S. Cho, J. Kim, W. Y. Yang, C.-G. Kang. - Singapore: John Wiley & Sons, 2010. -

4. Proakis J. G. Digital communications / J. G. Proakis, M. Salehi. - 5-е изд. - New York: McGraw-Hill, 2008. - 1150 p.

Размещено на Allbest.ru