MSc4_MM3_5_Green_Telecom... - СНУ ім. В. Даля

Министерство образования и науки Украины Национальный аэрокосмический университет

им. Н.Е. Жуковского «Харьковский авиационный институт»

Пашинцев В. П., Калмыков И. А., Линец Г. И., Жук А. П., Мезенцева О. С., Яковлев С. В., Кузьминов Ю. В.

Зеленые технологии в телекоммуникациях

Green Telecommunication Technologies

Под редакцией Харченко В. С. и Мезенцевой О. С.

Проект 530270-TEMPUS-1-2012-1-UK-TEMPUS-JPCR

Green Computing and Communication

2015

2

УДК 004: 504(045) З-48 Викладені матеріали практичної частини навчального курсу «Зелені технології у

телекомунікаціях» (Green Telecommunication Technologies), підготовленого для магістрантів в рамках проекту TEMPUS «Green Computing and Communication» (530270-TEMPUS-1-2012-1-UK-TEMPUS-JPCR).

Курс присвячений методологічним і практичним аспектам розроблення енергоефективних і енергозберігаючих інфокомунікаційних систем і мереж, оптимізованих шляхом використання методів структурного і параметричного синтезу, ідентифікації та контролю, що забезпечують зниження витрат енергії на передачу одиниці об'єму трафіка у сучасних мережних додатках. Розглядаються концепції, загальні принципи, методи, технології проектування, розроблення й обслуговування енергоефективних і енергозберігаючих інфокомунікаційних систем і мереж. Приводиться навчальна програма курсу, дається опис лабораторних робіт, методичні рекомендації щодо самостійного вивчення матеріалу курсу.

Для магістрантів і аспірантів університетів, що навчаються за напрямами «Інфокомунікаційні технології та системи зв'язку», «Електроніка, радіотехніка і системи зв'язку», при вивченні методів та засобів розробки енергоефективних і енергозберігаючих систем і мереж зв'язку, а також може бути корисно для викладачів відповідних курсів.

Рецензенты: Серков Александр Анатольевич, доктор технических наук, профессор,

заслуженный изобретатель Украины, заведующий кафедрой систем информации Национального технического университета "Харьковский политехнический институт"; Iosif Androulidakis, Dr, Head of Network Operations Center, University of Ioannina, Greece.

З-48 Зеленые технологии в телекоммуникациях. Практикум. / Пашинцев В. П., Калмыков И. А., Линец Г. И., Жук А. П., Мезенцева О. С., Яковлев С. В., Кузьминов Ю. В. - Под ред. Харченко В. С. и Мезенцевой О. С. – Харьков: Национальный аэрокосмический университет имени Н.Е. Жуковского «ХАИ». - 2015. – 247 с.

ISBN 978-966-1681-17-9 Изложены материалы практической части учебного курса «Зеленые технологии в

телекоммуникациях» (Green Telecommunication Technologies), подготовленного для магистрантов в рамках проекта TEMPUS «Green Computing & Communication» (530270-TEMPUS-1-2012-1-UK-TEMPUS-JPCR).

Курс посвящен методологии и практике разработки энергоэффективных и энергосберегающих инфокоммуникационных систем и сетей оптимизированных посредством использования методов структурного и параметрического синтеза, идентификации и контроля, обеспечивающих снижение затрат энергии на передачу единицы объема трафика в современных сетевых приложениях. Рассматриваются концепции, общие принципы, методы, технологии проектирования, разработки и обслуживания энергоэффективных и энергосберегающих инфокоммуникационных систем и сетей. Приводится учебная программа курса, дается описание лабораторных работ, методические рекомендации по самостоятельному изучению материала курса.

Для магистрантов и аспирантов университетов, обучающихся по направлениям «Электроника и телекоммуникации», «Инфокоммуникационные технологии и системы связи», «Электроника, радиотехника и системы связи», при изучении методов и средств разработки энергоэффективных и энергосберегающих систем и сетей связи, а также может быть полезно для преподавателей, соответствующих курсов.

Библ. – 80 наименований, рисунков – 100, таблиц – 22. Рекомендовано к изданию Ученым советом Национального аэрокосмического университета им.

Н.Е. Жуковского «Харьковский авиационный институт» (протокол № 1 от 2 сентября 2015 года). УДК 004: 504(045)

ISBN 978-966-1681-17-9 © Пашинцев В. П., Калмыков И. А., Линец Г. И., Жук А. П., Мезенцева О. С., Яковлев С. В.,

Кузьминов Ю. В. © Национальный аэрокосмический университет имени Н.Е. Жуковского «ХАИ», 2015

Список сокращений

3

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

АБ – алгоритмический блок АРУ – автоматическая регулировка усиления АТ – амплитудная телеграфия БПС – беспроводные персональные сети БС – базовая станция БЧХ-код – код Боуза-Чоудхури-Хоквингема ГИП – графический интерфейс пользователя ГКС – генератор копии сигналов КВ – короткие (декаметровые) волны МКФ – многотактные кодовые фильтры МС – мобильная станция ОФТ – относительная фазовая телеграфия РИ – радиоинтерфейс РРВ – распространение радиоволн СВ – средние (гектометровые) волны СК – сверточный код СМ – смеситель ССПР – сеть сотовой подвижной радиосвязи УКВ – ультракороткие волны УПЧ – усилитель промежуточной частоты УРЧ – усилитель радиочастоты ФТ – фазовая телеграфия ЦП – центральный процессор ЧТ – частотная телеграфия 3GPP – 3rd Generation Partnership Project API – Application Programming Interface AS – Autonomous system AWGN – Additive white Gaussian noise BR – Backbone routers CAM – Content Addressable Memory CMOS – Complementary Metal-Oxide-Semiconductor

Список сокращений

4

DSP – Digital Signal Processor ECMP – Equal Cost Multi Paths ECMP – Equal Cost Multi Paths GSM – Global System for Mobile Communications HSPA – High Speed Packet Access ID – Identifier IEEE – Institute of Electrical and Electronics Engineers IP – Internet Protocol LAN – Local Area Network LSA – Link-state advertisement LTE – Long-Term Evolution MAC – Media Access Control OSPF – Open Shortest Path First PHY – Physical Layer PSK – Phase-shift keying RF – Radio Frequency SMD – Surface Mounted Device UART – Universal Asynchronous Receiver-Transmitter WiMAX – Worldwide Interoperability for Microwave Access WPAN – Wireless Personal Area Network ЕЕЕ – Energy Efficient Ethernet

Введение

5

ВВЕДЕНИЕ

В пособии изложены материалы практической части

(лабораторных работ) учебной дисциплины «ЗЕЛЕНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЯХ» («GREEN TELECOMMUNICATION TECHNOLOGIES»), подготовленного для магистрантов в рамках проекта TEMPUS «Green Computing & Communication» (530270-TEMPUS-1-2012-1-UK-TEMPUS-JPCR), который выполняется консорциумом университетов и академических организаций Европейского Союза (Великобритания, Греция, Италия. Словакия), Украины и России, начиная с 2012 г. Лабораторные работы посвящены освоению методологии построения и практики исследования «зеленых» энергоэффективных телекоммуникационных систем.

В пособии приводятся описания лабораторных работ, в приложениях изложены учебная программа курса и методические рекомендации по самостоятельному изучению материалов курса.

Первый раздел посвящен модулю учебного курса «Модели, методы, технологии и инструментальные средства, используемые в телекоммуникациях для оценивания параметров энергосбережения и энергоэффективности» и содержит теоретический материал и описание порядка выполнения трех лабораторных работ. Данные лабораторные работы направлены на исследование энергоэффективности аппаратных средств с режимом Energy Efficient Ethernet, энергопотребления элементов беспроводных систем связи в зависимости от интенсивности трафика и структуры сети, а также энергетической эффективности системы связи с использованием помехоустойчивого кодирования.

Второй раздел посвящен модулю учебного курса «Методы повышения энергоэффективности и энергосбережения, используемые при проектировании телекоммуникационных сетей и систем» и содержит теоретический материал и описание порядка выполнения пяти лабораторных работ. В нем описаны лабораторные работы, в которых магистрантам необходимо исследовать энергоэффективное управление трафиком в сетях с динамической маршрутизацией, энергетическую эффективность систем связи с различными видами модуляции, энергетическую

Введение

6

эффективность систем связи в условиях замираний, энергоэффективность мобильных станций сетей беспроводного доступа от изменения характеристик потока данных, а также спектральную эффективность систем подвижной радиосвязи от параметров соты.

Рисунки, таблицы и формулы для удобства нумеруются в пределах каждого раздела.

Пособие может быть использовано аспирантами, обучающимися по направлениям энергоэффективных телекоммуникационных систем, а также может быть полезно преподавателям, ведущим занятия по соответствующим дисциплинам.

Пособие подготовлено зав. кафедрой инфокоммуникаций Северо-Кавказского федерального университета (Ставрополь, Российская Федерация), д-ром техн. наук, доц. Линцом Г. И., доц. каф. инфокоммуникаций, канд. техн. наук, доц. Яковлевым С. В. (лабораторная работа 2), проф. кафедры информационной безопасности автоматизированных систем, д-ром техн. наук, проф. Пашинцевым В. П. (лабораторные работы 5 и 6), проф. кафедры информационной безопасности автоматизированных систем, д-ром техн. наук, проф. Калмыковым И. А. (лабораторная работа 3), проф. кафедры организации и технологии защиты информации, канд. техн. наук, проф. Жуком А. П. совместно с аспирантами Гавришевым А. А. и Бурмистровым В. А. (лабораторные работы 7, 8 и приложение В), доц. кафедры организации и технологии защиты информации, канд. техн. наук Кузьминовым Ю. В. (лабораторные работы 1 и 4). Введение, приложения А, Б подготовлены зам. директора Института информационных технологий и телекоммуникаций, канд. физ.-мат. наук, доц. Мезенцевой О. С. Общее редактирование проведено докт. техн. наук, проф. Харченко В.С. (Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского «ХАИ») и Мезенцевой О. С.

Авторы выражают благодарность рецензентам, коллегам по проекту, сотрудникам кафедр за ценную информацию, методическую помощь и конструктивные предложения, которые высказывались в процессе обсуждения данного пособия.

1. Модели, методы, технологии и инструментальные средства, используемые в телекоммуникациях для оценивания параметров энергосбережения и энергоэффективности

7

1. МОДЕЛИ, МЕТОДЫ, ТЕХНОЛОГИИ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В

ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЯХ ДЛЯ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ И

ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТИ

1.1. Лабораторная работа № 1. Исследование энергоэффективности аппаратных средств с режимом Energy Efficient Ethernet

Цель и задачи лабораторной работы. Целью является получение навыков настройки и управления

коммутируемой сетью с использованием технологии Energy Efficient Ethernet (ЕЕЕ).

Учебные задачи: − изучение принципов функционирования коммутаторов Ethernet; − изучение способов снижения энергопотребления в

коммутаторах Ethernet с технологией ЕЕЕ. Практические задачи: − разработка макета сети с возможностью оценки потребляемой

мощности коммутаторами Ethernet; − анализ эффективности применения технологии ЕЕЕ для

локальных сетей с различными параметрами. Подготовка к лабораторной работе При подготовке к лабораторной работе необходимо: – уяснить цели и задачи; – изучить теоретический материал, приведенный в описании, а

также в [1, 2]. Теоретический материал Концепция коммутации и пересылки кадров универсальна для

сетевых и телекоммуникационных технологий. В локальной, глобальной и телефонной сетях используются различные типы


8

коммутаторов. Основная концепция коммутации заключается в принятии устройством решения на основе двух критериев:

− входной порт; − адрес назначения. Решение о том, как коммутатор пересылает трафик,

принимается в зависимости от потока трафика. Термин «входной» используется для описания порта, через который кадр входит в устройство. Термин «выходной» используется для описания кадров, которые покидают устройство из определённого порта.

Решение, принимаемое коммутатором, основывается на данных о входном порте и адресе назначения данного сообщения.

Коммутатор LAN ведёт таблицу, с помощью которой определяет, как пересылать трафик через коммутатор.

Логическая структура коммутатора включает в себя так называемую перекрестную (коммутационную) матрицу (Crossbar Matrix), во всех точках пересечения которой могут устанавливаться связи на время передачи пакета. В результате пакет, поступающий из любого сегмента, может быть передан в любой другой сегмент (рис. 1.1).

Рис. 1.1. Логическая схема коммутатора


9

Коммутаторы используют МАС-адреса для направления сетевой передачи данных через коммутатор к соответствующему порту до места назначения. Коммутатор состоит из объединённых микросхем и соответствующего программного обеспечения, с помощью которого данные проходят через коммутатор. Чтобы коммутатор знал, какой порт использовать для передачи кадра, он должен сначала узнать, какие устройства существуют на каждом порте. По мере того, как коммутатор узнаёт отношение портов к устройствам, он создаёт таблицу МАС-адресов или таблицу ассоциативной памяти (CAM). CAM (ассоциативная память, англ. Content Addressable Memory) — это особый тип памяти, используемый в приложениях быстрого поиска.

Коммутаторы LAN определяют способ обработки входящих кадров путём ведения таблицы МАС-адресов. Коммутатор создаёт свою таблицу МАС-адресов, записывая МАС-адрес каждого устройства, подключённого к каждому из своих портов. Коммутатор использует данные из таблицы МАС-адресов для отправления кадров, предназначенных для конкретного устройства из порта, который был назначен этому устройству.

Коммутатор заполняет таблицу МАС-адресов на основе МАС-адресов источника. Когда коммутатор принимает входящий кадр с МАС-адресом назначения, который не содержится в таблице МАС-адресов, коммутатор пересылает кадр из всех портов (лавинная рассылка), за исключением входного порта этого кадра. Когда устройство назначения отвечает, коммутатор добавляет MAC-адрес источника кадра и порта, на котором был получен кадр, в таблицу МАС-адресов. В сетях с несколькими соединёнными коммутаторами таблица МАС-адресов содержит несколько МАС-адресов для одного порта, подключённого к другим коммутаторам.

Коммутаторы LAN обладают определёнными характеристиками, позволяющими им снижать перегрузки сети. Во-первых, они допускают сегментацию LAN в отдельные коллизионные домены. Каждый порт коммутатора представляет отдельный коллизионный домен и обеспечивает полную полосу пропускания для устройства или устройств, подключённых к этому порту. Во-вторых, они обеспечивают полнодуплексную связь между устройствами. Полнодуплексное соединение позволяет


10

одновременно передавать и получать сигнал. Полнодуплексные соединения значительно улучшают производительность локальной сети, кроме того, они необходимы для передачи данных со скоростью 1 Гбит/с Ethernet и выше.

Коммутаторы соединяют сегменты LAN (коллизионные домены), используют таблицу МАС-адресов для определения сегмента, которому нужно отправить этот кадр, и могут сократить или полностью устранить коллизии.

Несмотря на то, что коммутаторы фильтруют большинство кадров на основе МАС-адресов, под фильтрацию не попадают кадры широковещательной рассылки. Для того чтобы кадры широковещательной рассылки получали другие коммутаторы в локальной сети, коммутаторы должны рассылать эти кадры на все порты. Совокупность соединённых коммутаторов формирует единый широковещательный домен. Только устройство сетевого уровня, например, маршрутизатор, может разделить широковещательный домен уровня 2. Маршрутизаторы используются для сегментации как коллизионных доменов, так и широковещательных доменов.

Когда устройство отправляет широковещательную рассылку уровня 2, MAC-адрес назначения в кадре представлен единицами в двоичном формате. Кадр с МАС-адресом назначения из единиц в двоичном формате получают все устройства в широковещательном домене.

Широковещательный домен уровня 2 называют широковещательным доменом МАС-адресов. В широковещательный домен МАС-адресов входят все устройства локальной сети, которые получают кадры широковещательной рассылки от узла.

Таким образом, в случае широковещательного пакета, адресованного всем абонентам, он передается во все сегменты одновременно, кроме того сегмента, по которому он пришел (рис. 1.2).

В современных коммутаторах применение технологии Energy Efficient Ethernet позволяет коммутатору путем опроса состояния портов получать информацию об их активности и, при необходимости, автоматически отключать неактивные порты.


11

Рис. 1.2. Алгоритм пересылки широковещательных кадров Технология Energy Efficient Ethernet, которую описывает

стандарт IEEE 802.3az, призвана сократить энергопотребление в сетях Ethernet. Соответствие спецификациям данного стандарта позволяет переводить сетевые устройства Ethernet, включая коммутаторы и серверные сетевые платы, в режим пониженного энергопотребления в то время, когда передача данных отсутствует.

Использование технологии Energy Efficient Ethernet обеспечивает экологичность сети, поскольку позволяет избежать необоснованного расхода энергии. Устройства, подключенные к коммутатору, используются далеко не всегда. Потребление электроэнергии обычным коммутатором, не поддерживающим технологию Energy Efficient Ethernet, остается практически неизменным, независимо от того, работают подключенные к нему устройства или нет.

На сегодняшний день различные устройства, работающие по стандарту Ethernet, распространены не только в различных стационарных сетях, но и в мобильных устройствах, работающих от аккумуляторов. Время работы от батареи в большой степени зависит от эффективности потребления мощности электроэнергии как в режиме работы, так и в режиме ожидания.


12

Вычисление расхода электроэнергии для устройств, работающих по стандарту Ethernet, не столь очевидно, как это может показаться. Чтобы успешно выполнить проекты, имеющие малое потребление мощности по стандарту Ethernet, сначала нам будет важно понять, где эта мощность рассеивается. В любом устройстве с Ethernet главное рассеяние мощности происходит на приемопередатчике PHY (Physical layer – физический уровень). Обычно большинство проектов приемопередатчиков PHY представляют собой драйверы, которые работают в непрерывном «нагруженном» режиме. Мощность рассеивается как внутри микросхемы PHY, так и снаружи – в трансформаторе (рис. 1.3).

Рис. 1.3. Рассеяние мощности в цепи Ethernet PHY при работе

драйвера в режим драйвера тока В DataSheet (структурных схемах) микросхем, работающих по

стандарту Ethernet, обычно публикуют только текущее потребление тока. Для того чтобы вычислить полное потребление тока в схеме, необходимо учесть рассеяние мощности и в трансформаторе. Чтобы учесть ток в трансформаторе, разработчик должен обычно добавлять примерно 40 мА для 100Base-TX или 70 мА для PHY 10Base-T. Таким образом, мощность, рассеиваемая вне PHY, является довольно существенной и, как правило, составляет приблизительно 30-50% полного потребления тока схемы PHY.

В новом поколении микросхем, применяется смешанная аналогово-цифровая архитектура вместе с запатентованной улучшенной DSP-обработкой (цифровой обработкой). Это


13

позволяет уменьшить расход электроэнерги. Устройство в целом имеет уровень расхода энергии подобно другим Ethernet PHY – менее 50 мА. Однако не происходит потери энергии во внешнем трансформаторе, так как драйвер работает в режиме драйвера напряжения, а не в режиме драйвера тока. Следовательно, достигается сохранение 50% расхода электроэнергии по сравнению с полным расходом энергии схемы (рис. 1.4).

Определение термина «нормальное функционирование» с точки зрения использования ресурсов линии в процентном отношении будет весьма субъективно. Если мы проведем анализ сетевого трафика, то обнаружим долго длящиеся тихие периоды, которые чередуются с относительно кратковременными «вспышками» трафика. Такой режим работы может быть оценен как менее чем трёхпроцентное использование ресурса для линий, работающих по 10/100Base-TX, и еще более низкое использование ресурса для гигабитного Ethernet. В течение этих «тихих периодов» можно ожидать, что расход энергии Ethernet будет снижен, но оказывается, что это происходит не всегда.

Рис. 1.4. Рассеяние мощности в цепи Ethernet PHY при работе

драйвера в режим драйвера напряжения


14

Стандарты связи 1000Base-TX, и 100Base-TX разрабатывались так, чтобы абоненты, подключенные к одной линии передачи, непрерывно «синхронизировались» друг с другом. Чтобы это согласование выполнялось в то время, когда никаких данных не передается, PHY автоматически отсылает в линию символы IDLE (11111, или код – 5 B) так, как показано на рис. 1.5.

Рис. 1.5. Паттерн сигнала для 100Base-TX в режиме ожидания Как следствие, в течение любого периода, когда нет данных для

передачи по сети, передатчик PHY все еще работает, так же, как и при передаче данных, и поэтому он потребляет примерно такое же количество мощности.

Главным препятствием для энергосбережения в исходной спецификации IEEE 802.3 является то, что для выходного сигнала PHY жестко задана форма сигнала. Для соответствия стандарту Ethernet выходной сигнал передатчика PHY не должен выходить за ограничения, заданные маской, показанной на рис. 1.6.

Эта форма сигнала была разработана для PHY исходя из условия гарантированной работы на расстояние не менее 100 м на кабель класса Cat5. Как следствие, мощность для выходного каскада PHY задается для работы на такую длину кабеля, и выходной каскад тратит максимальную мощность, независимо от фактической длины


15

подключенного к нему кабеля. В стандарте не было оговорено какого-либо дополнительного условия для того, чтобы адаптивно регулировать мощность для выходного каскада PHY в зависимости от длины кабеля. Однако, существуют проекты, где линии связи гораздо короче, чем 100 метров. Следовательно, можно уменьшить мощность передатчика PHY без потери качества передаваемого сигнала. Так, для передатчика, работающего по 100Base-TX, можно уменьшить уровень сигнала на 50% от стандартной амплитуды сигнала в ±1 В и при этом производить передачу данных без ошибок. Выходной ток передатчика в микросхемах для Ethernet, можно регулировать программно. Таким образом выходной ток передатчика можно разумно регулировать согласно измеренной длине кабеля, что приводит к улучшению эффективности расхода энергии.

Рис. 1.6. Глазковая диаграмма сигнала для 100Base-Tx IEEE 802.3

Дополнительной выгодой от уменьшения выходного тока

передатчика PHY является сокращение излучения электромагнитных помех.

Другая важная для рассмотрения область – это управление электропитанием микросхем для Ethernet. Именно это гарантирует максимальную эффективность энергопотребления. Много


16

современных устройств для работы используют одно напряжение питания, обычно это 3,3 В, и в этих устройствах имеются встроенные линейные регуляторы напряжения для выработки напряжения питания ядра. Это предоставляет клиенту более простую реализацию схемотехники, но не позволяет получить эффективное использование мощности.

Неэффективность расхода энергии в схемах, работающих по стандарту Ethernet, уже была понята IEEE. Экспертная группа IEEE 802.3az, также известная как Energy Efficient Ethernet («Энергосберегающий Ethernet»), начала работать над тем, чтобы уменьшить расход энергии в течение периодов малого использования линии (время простоя). Как мы уже видели на рис. 1.3, типичное использование трафика в линии Ethernet чрезвычайно низко (зависит от конкретной системы). В целях наиболее рационального использования электроэнергии применяется энергосберегающая технология позволяющая сократить расходы на электроэнергию, при этом не оказывая влияния на производительность и функциональность устройств (с этим можно поспорить). Технология Green Ethernet может регулировать потребление электроэнергии, основываясь на определении состояния канала связи и длины кабеля. Когда сетевое устройство с поддержкой этой технологии определяет, что питание подключенного к нему сетевого устройства отключено, оно переводит порт в режим сохранения энергии (power standby mode). Также сетевое устройство может регулировать энергопотребление путем анализа длины кабеля Ethernet. Так как в большинстве случаев для подключения пользователей домашних/офисных сетей используются кабели длиной менее 20 метров, энергопотребление может быть снижено.

Уменьшая расход энергии в течение периодов низкого использования линии, можно решительно изменить к лучшему эффективность потребления мощности. Этот метод, известный как Low Power Idle (LPI – режим низкой мощности в неактивном состоянии), позволяет отключить части приемопередатчика PHY, все еще занятые тем, что они поддерживают целостность работы линии, и которые не нужны в режиме неактивного состояния. В этом случае только когда PHY получит новые кадры из линии, оно


17

пробудится и вернется к нормальному активному состоянию. Во время LPI периодические символы обновления отсылаются из PHY, что будет гарантировать синхронизацию с получателем. Пример энергосберегающей работы в Ethernet по IEEE 802.3az показан на рис. 1.7:

Рис. 1.7. Принцип работы Ethernet по IEEE 802.3az (Green Ethernet)

Расшифровка сокращений, используемых на рисунке: Ts – Sleep Time. Перед тем как попасть в состояние Quiet

(спокойное состояние), PHY посылает импульсы Sleep Symbols. Tq – Quiet Duration. Время, в течение которого PHY находится в

состоянии Quiet (спокойное состояние), перед тем как PHY будет разбужено для периода Refresh.

Tr – Refresh Duration. Время, в течение которого PHY посылает Refresh-импульсы для восстановления временных параметров и восстановления коэффициентов.

Tw_PHY – PHY Wake Time. Время, в течение которого PHY приходит в активное состояние, если было принято решение о том, что надо «проснуться».

Tw_System – System Wake Time. Период ожидания, во время которого данные не передаются, он необходим для того, чтобы приемная часть микросхемы «проснулась».

Как показано на рис. 1.7, когда кадр данных «прибывает» для передачи, но линия находится в режиме низкого потребления мощности, необходимо ожидать «пробуждения» линии, прежде чем может начаться передача. Это действительно создает дополнительное время ожидания (латентность) Tw_PHY в канале передачи данных. Время, предложенное для «пробуждения» линии,


18

для 100Base-TX и 1000Base-T составляет 30 и 16,5 мкс соответственно (посчитайте какой объём информации за это время можно было бы передать).

В настоящий момент временные параметры были рассмотрены только для PHY, работающих на скорости передачи в 100Base-TX (режим – полный дуплекс), 1000Base-T и 10G.

Преимущества Green Ethernet заключаются в том, что благодаря уменьшению энергопотребления, выделяется меньше тепла, что увеличивает срок эксплуатации устройства и снижает эксплуатационные расходы.

Также данная технология подразумевает использование материалов, не наносящих вред окружающей среде.

В данной лабораторной работе для исследования применяются коммутаторы DLink DGS-1005D (с поддержкой IEEE 802.3az) и коммутаторы DLink DGS-1005 (без использования энерго-эффективных технологий). В коммутаторе DLink DGS-1005D технология Green Ethernet (обозначение технологии EEE в моделях некоторых производителей) может регулировать потребление электроэнергии, основываясь на определении состояния канала связи и длины кабеля. Когда коммутатор с поддержкой этой технологии определяет, что питание подключенного к нему компьютера отключено, то переводит соответствующий порт в режим сохранения энергии (power standby mode). Также коммутатор может регулировать энергопотребление путем анализа длины кабеля Ethernet. Т. к. в большинстве случаев для подключения пользователей домашних/офисных сетей используются кабели длиной менее 20 м, энергопотребление может быть снижено.

Благодаря уменьшению энергопотребления (до 80 %), выделяется меньше тепла, что увеличивает срок эксплуатации устройства и снижает эксплуатационные расходы.

Также данная технология подразумевает использование материалов, не наносящих вред окружающей среде.

Помимо технологии Green Ethernet, в коммутаторах серий DGS-10xxD/RU реализована поддержка функции диагностики кабеля (Cable Diagnostic).


19

Программа разработок и исследований

Для достижения целей лабораторной работы необходимо проанализировать отличия в энергопотреблении коммутаторов Ethernet с использованием технологии ЕЕЕ и без нее, а также провести анализ эффективности технологии ЕЕЕ при росте трафика, обрабатываемого коммутатором и при изменении длины кабельных участков Ethernet.

В ходе выполнения должны быть решены следующие задачи. 1. Создание макета локальной сети с использованием

коммутаторов без поддержки технологии ЕЕЕ и с поддержкой таковой.

2. Измерение энергоэффективности (потребляемая мощность в качестве критерия) коммутаторов DLink DGS-1005D и DLink DGS-1005 при прочих равных условиях.

3. Измерение показателей энергоэффективности коммутаторов DLink DGS-1005D при различной нагруженности каналов.

4. Измерение показателей энергоэффективности коммутаторов DLink DGS-1005D при различной длине кабельных участков между коммутаторами.

Для решения первой задачи необходимо собрать схему измерений, приведенную на рис. 1.8, используя в качестве коммутаторов DLink DGS-1005D (2 шт), а затем DLink DGS-1005 (2 шт).

Рис. 1.8. Структура лабораторного стенда для решения задач 1-3


20

Для решения второй задачи необходимо к собранному макету сети поочередно подключать оконечные хосты, наблюдая по показаниям амперметра изменение потребляемой коммутаторами мощности.

В ходе измерений необходимо заполнить таблицу 1.1

Таблица 1.1. Потребляемая коммутаторами мощность при равной нагрузке на линии связи

Коммутатор Потребляемая мощность

1 хост 2 хоста 3 хоста 4 хоста

DGS-1005D

DGS-1005

В качестве оконечных хостов используются ПК под

управлением ОС Windows 7.

Рис. 1.9. Настройка генератора трафика

Для решения третьей задачи необходимо в существующий

макет сети поочередно подключить 2 или 4 хоста, измерив потребляемую мощность при нормальном сетевом трафике, а также при полной загруженности каналов. Генерацию трафика в сети следует проводить с помощью предустановленного программного


21

обеспечения Network Traffic Emulator, внешний вид которого представлен на рис. 1.9.

Результаты измерений необходимо занести в таблицу 1.2.

Таблица 1.2. Потребляемая коммутаторами мощность при росте сетевого трафика

Коммутатор

Потребляемая мощность 2 хоста,

нормальный трафик

2 хоста, загруженный

канал

4 хоста, нормальный

трафик

4 хоста, загруженный

канал DGS-1005D DGS-1005

Для решения четвертой задачи необходимо собрать схему

измерений, представленную на рис. 1.10.

Рис. 1.10. Структура лабораторного стенда для решения задачи 4

В данной схеме необходимо поочередно подключать к

коммутаторам линии Ethernet различной длины l, измеряя потребляемую мощность. Результаты измерений необходимо занести в таблицу 1.3.


22

Таблица 1.3. Потребляемая коммутаторами мощность при измерении длины подключенных линий связи

Коммутатор Потребляемая мощность

l = 10 м l = 30 м l = 70 м DGS-1005D DGS-1005

Требования к содержанию аналитического отчета Отчет должен содержать: − титульный лист; − цели и программу проведения исследований; − графики полученных зависимостей потребляемой мощности

от параметров коммутаторов и структуры сети; − заполненные таблицы; − результаты анализа и выводы.

Контрольные вопросы

1. Поясните логику работы коммутаторов Ethernet. 2. Поясните структуру CAM-таблицы коммутатора. 3. Перечислите основные положения стандарта IEEE 802.3az 4. Какой вид имеет зависимость потребляемой мощности

коммутатором Ethernet без поддержки ЕЕЕ от количества подключенных к коммутатору устройств?

5. Какие основные функции выполняются коммутаторами с поддержкой ЕЕЕ с целью повышения их энергоэффективности?

6. Перечислите основные пути снижения энергопотребления активным сетевым оборудованием.

7. Поясните принцип обеспечения энергетической эффективности коммутаторами с поддержкой ЕЕЕ.

8. Поясните порядок активации режима Green Ethernet на оконечных устройствах.

9. Пояснить работу режима Low Power Idle. 10. Перечислить временные интервалы работы коммутатора в

режиме ЕЕЕ.


23

1.2. Лабораторная работа № 2. Исследование энергопотребления элементов беспроводных систем связи в зависимости от интенсивности трафика и структуры сети

Цель и задачи лабораторной работы. Целью является получение навыков исследования

энергопотребления элементов беспроводных систем связи. Учебные задачи: − изучение особенностей построения беспроводных

персональных сетей связи; − изучение способов повышения энергоэффективности узлов

беспроводных персональных сетей; − изучение характеристик модуля беспроводных связи MLM-Z-

P1; − изучение влияния интенсивности трафика и структуры сети на

энергопотребление элементов беспроводных систем связи. Практические задачи: − построения моделей беспроводной сети связи в среде Matlab. − анализ зависимости параметров энергопотребления элементов

беспроводных систем связи от интенсивности трафика и структуры сети.

Подготовка к лабораторной работе

При подготовке к лабораторной работе необходимо: – уяснить цели и задачи; – изучить теоретический материал, приведенный в описании, а

также в [8 – 13].

Теоретический материал

Функционирование беспроводных персональных сетей (БПС – WPAN, Wireless personal area network) основывается на стандарте, разработанном рабочей группой IEEE 802.15 [8]. Данные сети используются для организации связи различных устройств, включая компьютерную, бытовую и оргтехнику, телекоммуникационные


24

элементы и т. д. Физический и канальный уровни взаимодействия элементов сети регламентируются стандартом IEEE 802.15.4 [9].

Радиус действия сети WPAN составляет от нескольких метров до нескольких десятков сантиметров. Данная сеть может быть развёрнута с использованием различных сетевых технологий, например: Bluetooth [10], ZigBee [11], 6loWPAN [12] и др.

При проектировании и реализации БПС необходимо решить множество сложных проблем, относящихся к различным областям исследований. Одной из основных проблем в данном случае является обеспечение высокой отказоустойчивости сети, нарушение работы которой возможно вследствие отказов узлов и каналов связи [13].

Рассмотрим возможные причины отказов в БПС: − потенциально большое количество узлов; − внешние неблагоприятные условия функционирования,

обусловленные тяжелой помеховой обстановкой, механическими и электростатическими воздействиями;

− ограниченность ресурса энергопитания автономных узлов. Из вышеперечисленных факторов при проектировании и

дальнейшей работе сети можно учесть только ограниченную емкость источника питания и соответственно в дальнейшем уменьшить это влияние. Следовательно, повышение энерго-эффективности узлов БПС является актуальной темой для многих исследователей, а анализ энергопотребления автономных узлов с целью его оптимизация – перспективным направлением во многих беспроводных сетях. Для решения данной проблемы можно применить следующие методы [13]:

− определение и оптимизация времени включения передачи; − многозвенная передача, т. е. отправка сообщений через

промежуточные узлы вместо прямой дальней передачи; − предварительная обработка и сокращение объема данных,

необходимых для передачи. В работе [13] проведен анализ литературных источников в

области энергопотребления и повышения энергоэффективности узлов беспроводных сенсорных сетей.

Согласно спецификации IEEE 802.15.4 [9], элементы БПС разделяется на три типа устройств: оконечные устройства, маршрутизаторы и единственный координатор, который управляет


25

и собирает всю информацию из сети. Координатор, как правило, имеет стационарный источник питания и довольно часто еще подключен к шлюзу, например, ZigBee – Ethernet. Автономные источники питания имеют только оконечные устройства и маршрутизаторы, что определяет их, как объект для проведения анализа энергопотребления.

В статье [14] приведен обзор различных вариантов построения беспроводных сенсорных сетей на основе технологии MeshLogic. Приведена методика расчета среднего энергопотребления узлов и срока службы их элементов питания. Учитывая, что технология MeshLogic представляет собой комплекс аппаратного и программного обеспечения [15], реализующего набор сетевых протоколов для пакетной передачи данных между любыми устройствами сети и является де-факто универсальной базой для создания БПС, то возможно адаптировать методику расчета среднего значения энергопотребления узлов на сети, построенные на других программно-аппаратных платформах.

Для анализа энергопотребления узла беспроводной сети рассмотрим его характеристики.

Описанный в документе [16] беспроводный модуль MLM-Z-P1 предназначен для разработки распределенных беспроводных систем сбора данных на базе технологии MeshLogic. Модуль MLM-Z-P1 разработан и производится компанией «МешЛоджик» и реализует все функции по работе с радиоканалом и сетевым взаимодействием, выполняя функции беспроводной сетевой карты.

В модуль интегрирована версия сетевого стека MeshLogic, оптимизированная для задач передачи информации от множества устройств до одной или нескольких точек сбора (базовых станций) (рис. 1.11). Управление модулями выполняется по последовательному интерфейсу набором API-команд [17].

Характеристики аппаратного обеспечения модуля MLM-Z-P1 приведены в табл. 1.4. В сети используется 1 основной и 15 резервных частотных каналов. Выходная мощность передатчика может быть изменена по интерфейсу управления с помощью соответствующей команды. По умолчанию мощность передатчика модуля MLM-Z-P1 равна 0 дБм (1 мВт).


26

Скорость передачи данных по последовательному интерфейсу управления может быть изменена с помощью соответствующей команды. Три сектора флэш-памяти общим объемом 1,5 Мб зарезервированы для служебных целей, а остальная часть доступна для записи пользовательских данных.

Рис. 1.11. Беспроводная сеть сбора данных

Программное обеспечение позволяет организовать полностью

многоячейковая сеть, где все узлы являются маршрузаторами. Поддерживаются следующие режимы: автоматический поиск маршрутов, самоорганизация и самоадаптация, автоматический переход маршрутизаторов в «спящий» режим, автоматический динамический выбор свободного частотного канала, учет качества связи и запаса энергии источников питания. Сеть характеризуется высокой масштабируемостью, а управление простой системой команд.


27

Таблица 1.4. Основные характеристики аппаратного обеспечения модуля MLM-Z-P1

Параметр Характеристика

Радиочастотный канал

Тип IEEE 802.15.4

Диапазон частот 2400 – 2483,5 МГц

Число частотных каналов 16

Мощность передатчика от – 25 до 0 дБм

Чувствительность приемника – 95 дБм

Антенна U.FL-разъем или торцевые контакты

Энергопотребление

Напряжение питания от 2,7 до 3,6 В

Ток потребления в режиме передачи (при 3,3 В) 21 мА

Ток потребления в режиме приема (при 3,3 В) 24 мА

Ток потребления в режиме управления (при 3,3 В) 3,7 мА

Ток потребления в дежурном режиме (при 3,3 В) 9 мкА

Интерфейс управления

Тип UART (уровни CMOS)

Число бит данных 8

Число стоп-бит 1

Четность нет

Контроль потока нет

Скорость от 9600 до 115200 бит/с

Дополнительные функции

Серийный номер 48 бит

Флэш-память 4 Мб

Другие параметры

Габаритные размеры 25,4 × 19,05 × 2,7 мм

Температурный диапазон от – 40 до + 85° C


28

Структурная схема модуля MLM-Z-P1 приведена на рис. 1.12 [16] и включает в себя микроконтроллер MSP430F1611 и RF Transceiver (приемопередатчик) СС2420 компании Texas Instruments [18, 19]. В схеме включения модуля (рис. 1.13) в качестве хост-устройства может выступать микроконтроллер или микропроцессор, обладающий последовательным интерфейсом UART (сигналы TXD и RXD) для управления модулем, а также несколькими линиями цифрового ввода-вывода для сигналов /CS, /RDY, /IRQ и /RST.

Рис. 1.12. Структурная схема модуля MLM-Z-P1

Рис. 1.13. Типовая схема включения модуля MLM-Z-P1


29

Управление модулем выполняется набором API-команд [17], при этом большинство из них необязательно задействовать. Основной является команда «Передача адресного пакета», в которой хост-устройство указывает номер базовой станции и до 95 байт пользовательских данных, которые должны быть ей доставлены. Если в команде в явном виде не задан номер базовой станции, то пакет по умолчанию отправляется ближайшей к модулю базовой станции. Если невозможно передать пакет данных базовой станции напрямую, то модули автоматически определят оптимальный маршрут доставки данных без какого-либо вмешательства со стороны их хост-устройств.

Если все оконечные устройства передают данные в одну точку сбора, то возможна перегрузка сети или значительное сокращение времени ее жизни из-за роста трафика по мере приближения к базовой станции. Установка в сети нескольких точек сбора позволяет снизить влияние этого эффекта за счет разделения потоков трафика, а также повышает надежность системы сбора данных.

Текущая версия стека модулей ML-Module-Z поддерживает до 4 базовых станций в сети, при этом в процессе функционирования можно любой модуль перевести из режима оконечного устройства в режим базовой станции и обратно, так как все модули имеют идентичное программное обеспечение.

В модуле предусмотрена функция измерения напряжения источника питания (сигнал PM на рис. 1.13), использование которой рекомендуется при работе устройства от автономного источника питания, так как в этом случае модуль способен использовать эту информацию для более рационального использования запаса энергии [20].

Каждый модуль имеет уникальный 48-разрядный серийный номер для адресации узлов в беспроводной сети, но он также может быть использован хост-устройством для идентификации всего конечного изделия. Установленная на модуле флэш-память доступна хост-устройству для хранения пользовательских данных.

На целевую плату модуль устанавливается SMD-монтажом или через штыревые разъемы. Чип-антенна или антенна в виде проводника на печатной плате подключается к модулю через


30

контактные площадки. При монтаже модуля на штыревой разъем и/или при металлическом корпусе изделия необходимо применение внешней антенны, которая подключается к модулю через кабельную сборку, например, U.FL-SMA(RP).

В технических характеристиках модуля указаны значения тока потребления в различных режимах работы, но на практике необходимо знать среднее значение, так как от величины средней потребляемой мощности зависит срок службы элемента питания.

Среднее энергопотребление модуля в основном определяется объемом передаваемого и принимаемого в единицу времени трафика.

На сайте www.meshlogic.ru [15] доступен набор Matlab-функций, описывающих упрощенную модель энергопотребления модуля ML-Module-Z, которая позволяет оценить среднюю потребляемую мощность в зависимости от следующих параметров:

Ldata – размер поля данных пакетов (байт); TL – период прослушивания радиоканала (с);

( ){ }N

ii

Lxt

L TT 1== – периоды прослушивания радиоканала каждого

из N соседних узлов (с); ( ){ }N

i

ixutxut QQ

1== – потоки адресного трафика, передаваемого

каждому из N соседних узлов (пакетов/с); Qtxb – поток передаваемого широковещательного трафика

(пакетов/с); ( ){ }N

i

ixurxur QQ

1== – потоки адресного трафика, принимаемого без

ошибок от каждого из N соседних узлов (пакетов/с); ( ){ }N

i

ixuerxuer QQ

1== – потоки адресного трафика, принимаемого с

ошибками от каждого из N соседних узлов (пакетов/с); Qrxb – суммарных поток принимаемого широковещательного

трафика (пакетов/с); Qoh – поток принимаемого адресного трафика,

предназначенного другим соседним узлам (пакетов/с). Размер пакетов данных практически не влияет на среднюю

мощность потребления модуля, поэтому при расчетах можно использовать Ldata = 50 байт.


31

Значения потоков трафика задаются в виде математического ожидания на каком-то длительном интервале времени, в течение которого можно считать, что сеть находится в стационарном состоянии. При этом в параметрах Qtxu, Qrxu и Qerxu должен быть указан суммарный входящий и исходящий адресный трафик узла, т. е. включая пакеты данных, которые узел ретранслирует, выполняя функцию маршрутизатора.

Если выполняется приближенный расчет энергопотребления и не учитываются потери пакетов в условиях ненадежных каналов связи, то допустимо положить Qerxu = 0 и Qoh = 0.

Функция «PhyParams_MLM_Z_P1» возвращает значения мощности потребления беспроводного модуля MLM-Z-P1 в различных режимах работы, а также соответствующее значение напряжения питания:

Ptx – потребляемая мощность в режиме передачи (мВт); Prx – потребляемая мощность в режиме приема (мВт); Pidle – потребляемая мощность в режиме управления (мВт); Ps – потребляемая мощность в режиме холостого хода (мВт); V – напряжение питания (В). Функция «EnergyModel_802p15p4_Ext» является основной и

выполняет расчет средней мощности потребления модуля при заданных характеристиках режима работы:

1. Входные параметры: PhyParams – ссылка на функцию, возвращающую значения

мощности потребления узла в различных режимах; Ldata – значение параметра Ldata; TL – значение параметра TL;

TLtx – значение параметра xtLT ;

Qtxu – значение параметра xutQ ;

Qtxb – значение параметра Qtxb ; Qrxu – значение параметра xurQ ;

Qerxu – значение параметра xuerQ ;

Qrxb – значение параметра Qrxb ; Qoh – значение параметра Qoh . 2. Выходные параметры: Pavg – средняя потребляемая мощность (мВт).


32

Рассмотрим простую сеть с топологией «звезда», которая состоит из одной базовой станции и семи оконечных устройств (рис. 1.14).

Рис. 1.14. Пример беспроводной сети

Допустим, что базовая станция имеет внешний источник электропитания и постоянно прослушивает радиоканал (период прослушивания равен 0), а оконечные устройства имеют автономные источники питания и прослушивают радиоканал с заданным периодом TL. Предположим также, что в сети присутствует адресный трафик с пользовательскими данными и широковещательный служебный трафик.

Выполним оценку средней потребляемой мощности оконечным узлом сети в зависимости от периода передачи и приема адресных пакетов.

В данной сети все узлы имеют двух соседей, т. е. N = 2. При этом для удобства положим, что для каждого из оконечных узлов соседним узлом № 1 является базовая станция, а соседним узлом № 2 – второе оконечное устройство. Поскольку режимы работы оконечных узлов совпадают, у них одинаковая средняя потребляемая мощность, которая определяется следующими параметрами:

Ldata = 50 байт; TL = 0,5 c; { }Lxt

L TT ;0= мс; Ttxu = Trxu; Qrxb = N × Qtxb пакетов/с.

На рис. 1.15 приведен фрагмент кода, реализующий расчет средней потребляемой мощности оконечным узлом сети при


33

изменении периода передачи и приема адресных пакетов Ttxu = Trxu в пределах от 0,3 до 30 мин и периодом передачи широковещательных сигнальных пакетов равным 1 мин.

Рис. 1.15. Расчет зависимости средней потребляемой мощности узла

от периода передачи и приема адресных пакетов

На рис. 1.16 приведены соответствующие расчетные значения для различных случаев поведения широковещательного трафика. Видно, что при высокой частоте передачи и приема адресных пакетов энергопотребление существенно зависит от интенсивности сетевого обмена, но при малом трафике в основном имеют место служебные затраты на поддержание работоспособности сети (прослушивание канала и т. п.).

При низком адресном трафике энергопотребление модуля определяется широковещательным трафиком, поэтому значения


34

периодов передачи сигнальных пакетов следует задавать в соответствии с особенностями условий эксплуатации сети.

Рис. 1.16. Зависимость средней потребляемой мощности от

параметров трафика

На рис. 1.17 приведен фрагмент кода, реализующий расчет средней потребляемой мощности оконечным узлом сети при изменении периода прослушивания канала TL в пределах от 16 до 1000 мс и периодом передачи широковещательных сигнальных пакетов равным 1 мин.

На рис. 1.18 приведены соответствующие расчетные значения для различных случаев поведения широковещательного трафика.

Естественно, общее энергопотребление законченного изделия на базе модуля будет включать также затраты энергии на работу хост-устройства, на опрос внешних датчиков и т. д. Обычно эти величины пренебрежимо малы по сравнению с потребляемой мощностью радиомодуля, но в некоторых случаях их также следует учитывать при оценке срока службы беспроводного узла.


35

Рис. 1.17. Расчет зависимости средней потребляемой мощности узла

от периода прослушивания канала

Поскольку в платформе MeshLogic все узлы являются маршрутизаторами, при расчете энергопотребления модуля следует указывать суммарный сетевой трафик, то есть учитывать как пакеты данных, источником которых является непосредственно сам модуль, так и пакеты, которые он принимает и передает, выполняя функции ретранслятора. Следовательно, средний ток потребления модуля существенно зависит от его положения в топологии сети и направлений прохождения сетевого трафика.


36

Рис. 1.18. Зависимость средней потребляемой мощности от периода

прослушивания канала


Работа выполняется индивидуально. Каждому студенту выдается вариант задания, определяющий структуру сети (рис. 1.19) и интенсивности трафика (табл. 1.5). Кроме этого в данной таблице для каждого варианта определены зависимости, которые необходимо найти.

Как правило, при проектировании сети достаточно примерно оценить ее топологию и характер распределения потоков трафика для определения узла, испытывающего максимальную сетевую нагрузку. Поскольку энергопотребление данного узла будет максимальным среди остальных узлов, то длительность работы его источника питания определит длительность эффективной работы сети в целом.

При определении свойств модели энергопотребления необходимо на основе структуры беспроводной сети для исследуемого узла указать наличие соседей.


37

а) б)

в) г)

д)

Рис. 1.19. Варианты топологии беспроводной сети: а) звезда; б) ячеистая; в) кольцо; г) дерево; д) линейная


38

Таблица 1.5. Варианты индивидуальных заданий

№ вар.

Топология сети Интенсивности

трафика Зависимость средней

потребляемой мощности

1. звезда TL = 0,5 c от параметров трафика

звезда адресный трафик есть


2. звезда TL = 0,25 c от параметров трафика

звезда адресного трафика нет


3. ячеистая TL = 0,75 c от параметров трафика

ячеистая адресный трафик есть


4. ячеистая TL = 0,25 c от параметров трафика

ячеистая адресного трафика нет


5. кольцо (3 узла) TL = 0,5 c от параметров трафика

кольцо (4 узла) адресный трафик есть


6. кольцо (3 узла) TL = 0,25 c от параметров трафика

кольцо (4 узла) адресного трафика нет


7. дерево (4 узла) TL = 0,75 c от параметров трафика

дерево (5 узлов) адресный трафик есть


8. дерево (4 узла) TL = 0,25 c от параметров трафика

дерево (5 узлов) адресного трафика нет


9. линейная (5 узлов) TL = 0,5 c от параметров трафика

линейная (7 узлов) адресный трафик есть


10. линейная (5 узлов) TL = 0,25 c от параметров трафика

линейная (7 узлов) адресного трафика нет



39

При составлении модели сети с линейной топологией необходимо учесть, что средние потребляемые мощности ближайшего к базовой станции узла и крайнего узла значительно отличаются, при этом разница увеличивается по мере роста количества узлов в сети и, следовательно, длины маршрутов, а также интенсивности генерации трафика.

Сеть с линейной топологией (рис. 1.19д) имеет N узлов связанных по цепочке, которые с номинальным периодом T передают пакеты данных в адрес базовой станции. При этом каждый узел (кроме базовой станции и крайнего узла) способен связываться только с двумя соседними узлами, а период передачи широковещательных пакетов равен Tb. Тогда узел, находящийся на расстоянии h промежуточных передач до базовой станции, испытывает следующую сетевую нагрузку:

Ttxu = T/(N – h + 1), Trxu = T/(N – h), Ttxb = Tb, Trxb = 2Tb.

Порядок выполнения работы следующий. 1. Выбрать вариант задания. Составить структурную схему

сети. Определить наиболее нагруженный элемент беспроводной сети.

2. В среде Matlab составить модель энергопотребления элемента беспроводной системы связи с максимальной сетевой нагрузкой. Определить зависимость уровня энергопотребления узла от интенсивности трафика или временных параметров работы сети.

3. Провести моделирование энергопотребления выбранного элемента сети. На основе полученных зависимостей оценить длительность работы его источника питания. Определить длительность эффективной работы беспроводной персональной сети в целом. Сформулировать рекомендации по снижению уровня энергопотребления беспроводной сети.

Требования к содержанию аналитического отчета

Отчет должен содержать: − титульный лист; − цели, исходные данные для проведения исследований; − структурная схема беспроводной сети;


40

− программа для моделирования энергопотребления элемента беспроводной системы связи;

− график зависимости уровня энергопотребления узла от интенсивности трафика или временных параметров работы сети;

− рекомендации по снижению уровня энергопотребления беспроводной сети.


1. Перечислите особенности функционирования беспроводных персональных сетей.

2. С использованием, каких сетевых технологий может быть развернута беспроводная персональная сеть?

3. Перечислите возможные причины отказов в беспроводных персональных сетях.

4. Назовите методы повышения энергоэффективности функционирования беспроводных персональных сетей.

5. Перечислите основные характеристики аппаратного обеспечения модуля MLM-Z-P1.

6. Назовите параметры модели энергопотребления модуля ML-Module-Z.

7. Прокомментируйте, какие фрагменты кода определяют особенности передачи служебного трафика.

8. Прокомментируйте, какие фрагменты кода определяют особенности передачи адресного трафика.

9. Прокомментируйте, какие фрагменты кода определяют временные параметры работы беспроводной сети.

10. Прокомментируйте, какие фрагменты кода определяют параметры представления результатов моделирования.


41

1.3. Лабораторная работа № 3. Исследование энергоэффективности системы связи с использованием помехоустойчивого кодирования

Цель и задачи лабораторной работы. Целью является исследование влияния параметров

помехоустойчивых кодов на повышение энергетической эффективности системы связи.

Лабораторная работа нацелена на снижение энергопотребления при передаче данных в инфокоммуникационных системах. В работе проводятся исследования влияния параметров корректирующих помехоустойчивых кодов на величину энергетического выигрыша, которая обеспечивается за счет уменьшения мощности передатчика необходимого для достижения требуемого качества связи в условиях воздействия помех.

Повышение корректирующих способностей помехоустойчивых кодов позволяет обеспечить заданное значение вероятности ошибки при меньшем значении отношения сигнал/шум. Это способствует снижению мощности передающего устройства для достижения требуемого уровня достоверности передачи сигналов. Таким образом, применение корректирующих кодов в инфокоммуникационных системах позволяет повысить энергетическую эффективность всей системы связи.

Учебные задачи: − изучение теоретических основ и принципов построения

помехоустойчивых кодов; − изучение способов вычисления теоретико-информационных

характеристик источников сообщений, каналов связи, помехоустойчивых кодов.

Практические задачи: − формирование навыков применения информационных

технологий и информационно-вычислительных систем для решения научно-исследовательских и прикладных задач построения энергоэффективных систем связи;


42

− овладение методикой построения кодирующих и декодирующих устройств помехоустойчивых кодов.

Подготовка к лабораторной работе При подготовке к лабораторной работе необходимо: – уяснить цели и задачи; – изучить теоретический материал, приведенный в описании. Теоретический материал При передаче цифровых данных по каналу с помехами всегда

существует вероятность того, что принятые данные будут содержать ошибки. Если вероятность ошибок в принимаемых данных превышает допустимую величину, то можно использовать кодирование с исправлением ошибок (помехоустойчивое кодирование).

Корректирующие свойства кодов и их границы Кодирование с исправлением ошибок основывается на

использовании избыточности. Под избыточностью понимается наличие в кодовой комбинации некоторого числа проверочных (избыточных) символов, определенным образом связанных с информационными. Проверочные символы используются для того, чтобы подчеркнуть индивидуальность элемента сообщения. Их всегда выбирают так, чтобы сделать маловероятной потерю элементом сообщения его индивидуальности при воздействии помех.

Для исправления ошибок в n- разрядной двоичной кодовой последовательности не все 2n возможных кодограмм представляют элементы сообщения. Так, если М – объем алфавита, k = log2М – количество информационных символов, ρ – количество проверочных символов, n = k + ρ – разрядность кодограммы помехоустойчивого кода, то М = 2k – это количество используемых (разрешенных) для передачи кодограмм, а остальные 2n – 2k неиспользуемые кодограммы или запрещенные. В связи с этим, помехоустойчивые коды обозначаются, как правило, как (n, k) коды. Мера эффективности помехоустойчивого кода определяется


43

отношением R = k/n и называется скоростью кода. Доля избыточных символов в помехоустойчивом коде определяется как 1 – R.

При передаче по дискретному каналу одной из разрешенных кодограмм она под действием помехи может превратиться в одну из запрещенных, что позволяет декодеру обнаруживать наличие ошибок. С этой целью в основу помехоустойчивого кодирования положено разбиение всего множества 2n кодограмм на 2k непересекающихся подмножеств с центрами, совпадающими с разрешенными кодограммами.

Для исправления ошибок достаточно определить, к какому подмножеству относится принятая кодограмма. Исправление ошибок происходит не во всех случаях, а только тогда, когда под действием ошибок в дискретном канале принятая кодограмма остается в том же подмножестве, центром которой является передаваемая кодограмма. Если же принятая кодограмма в результате ошибок переходит в другое подмножество, то декодер примет решение в пользу другой разрешенной кодограммы. Итак, наличие на выходе дискретного канала запрещенной кодограммы свидетельствует об ошибках, а принадлежность ее к установленному подмножеству позволяет ошибки исправить.

При изучении свойств помехоустойчивых кодов, как правило, используют понятие кодового расстояния dмин. Расстояние между двумя кодограммами (расстояние Хемминга) определяется как число разрядов, в которых эти кодограммы отличаются друг от друга. Кодовое расстояние характеризует список разрешенных кодограмм, и представляет минимально возможное расстояние из расстояний Хемминга между любыми парами разрешенных кодограмм. Для примитивного кода (не обладающего корректирующими способностями) dмин = 1.

Корректирующие способности помехоустойчивого кода определяются количеством гарантированно обнаруживаемых или исправляемых ошибок.

Для того, чтобы в коде с обнаружением ошибок одна из разрешенных кодограмм не трансформивалась в другую, минимальное кодовое расстояние должно быть тем больше, чем больше t – кратность обнаруживаемых ошибок. Аналогично в случае кодов исправляющих ошибки. Кратность исправляемых


44

ошибок обозначим γ. Установим соотношения между dмин и t, или γ. Если dмин задано, а произошло t = dмин ошибок, то возможна трансформация одной разрешенной кодограммы в другую. При t < dмин такой трансформации не произойдет. Поэтому связь между dмин и t можно записать формулой

1мин +≥ td . (1.1)

Если произошло 2

1−минd=γ ошибок, то исправить их можно

используя то обстоятельство, что полученные кодограммы сосредоточены в одном подмножестве. Следовательно, выражением, связывающим dмин и γ, будет

12мин +≥ γd . (1.2) Формулы, устанавливающие зависимости между dмин t и γ,

имеют простую геометрическую интерпретацию, приведенную на рис. 1.20:

Рис. 1.20. Геометрическая интерпретация помехоустойчивого кода

Вероятность появления фиксированной комбинации для

n-разрядной кодограммы из i ошибок равна p0i(1 – p0)

n-i. p0 – вероятность ошибки одиночного символа. Заметим, что при p0 < 0,5 выполняется неравенство

(1 – p0)n > p0(1 – p0)

n–1 > p02(1 – p0)

n-2 >... (1.3) Следовательно, появление фиксированной одиночной ошибки

более вероятно, чем фиксированной комбинации двух ошибок, и так далее. Это значит, что декодер принимает решение в пользу ближайшей по расстоянию Хемминга разрешенной кодограммы, вероятность передачи которой максимальна. Декодер, реализующий это правило декодирования, является декодером максимального правдоподобия, и в указанных предположениях он минимизирует


45

вероятность ошибок декодирования принятой кодограммы. В этом смысле такой декодер является оптимальным.

Процесс выбора решения может быть описан математически при помощи таблицы декодирования. Разрешенные кодограммы образуют первую строку этой таблицы. Решения об ошибке, принимаемые декодером, задаются перечнем запрещенных кодограмм, которые приведены под разрешенными кодограммами. Они перечисляются в порядке возрастания кратности ошибки. Характеристикой ошибок может служить вектор ошибок е, записываемый в виде двоичной последовательности той же разрядности, что и кодовые комбинации, и единицы которой показывают позиции, на которых произошла ошибка.

1. После получения n-разрядной кодограммы В* она складывается по mod 2 последовательно со всеми разрешенными кодограммами и вычисляются векторы ошибок ei.

2. Подсчитывается число единиц в каждом векторе ошибок. 3. Декодер отождествляет принятую кодограмму В* той

разрешенной кодограмме, для которой вектор ошибок имеет наименьшее число единиц.

Множество разрешенных кодовых слов в таблице декодирования является подмножеством множества всех 2n кодограмм разрядностью n. В процессе построения таблицы декодирования множество кодограмм разрядностью n разбивается на подмножества (столбцы таблицы декодирования). Причем сначала выписываются запрещенные кодограммы с одиночной ошибкой, как самой вероятной, затем кодограммы с двумя ошибками и так далее.

В случае, когда код исправляет γ ошибок, подмножества являются непересекающимися, а число запрещенных кодограмм Ne в столбце должно удовлетворять неравенству

∑≥γ

=i

ine CN

1

, (1.4)

где )!(!

!ini

nС i

n −= – число сочетаний из n элементов по i.

Неравенство (1.4) следует непосредственно из того, что имеется ровно n=Cn

1 запрещенных кодограмм, отличающихся от


46

разрешенной в одной позиции, 2nC запрещенных кодограмм,

отличающихся в двух позициях и так далее. Теперь можно связать избыточность кода с числом ошибок,

которые им исправляются. Число разрешенных кодограмм должно удовлетворять неравенству

∑≤

γ

=i

in

nk

C

=M

0

22 . (1.5)

Это неравенство называется границей Хэмминга или границей сферической упаковки. Равенство в (1.5) достигается только для так называемых совершенных кодов. Число известных совершенных кодов очень невелико. Коды, гарантированно исправляющие одну ошибку, относят к кодам Хемминга. Для них условие (1.5) преобразуется к виду

12

2+n

nk ≤ . (1.6)

При исследовании кодов с исправлением ошибок интерес представляет вероятность появления на выходе декодера ошибочной последовательности. При независимых ошибках на основании теоремы Бернулли вероятность появления в n-разрядной кодограмме ровно m ошибок определяется биномиальным распределением

P(m, n) = Cnmp0

m(1 – p0)n-m, при 0 ≤ m ≤ n. (1.7)

Коды Хемминга В (n, k)-кодах связь между информационными и проверочными

символами при кодировании устанавливается, а при декодировании проверяется. Нарушение связи свидетельствует об ошибках.

Одним из способов построения блоковых линейных кодов является использование порождающей матрицы G, состоящей из единичной матрицы I размерности k × k и матрицы проверочных символов P размером k × ρ

[ ]PI=G . Каждая строка порождающей матрицы представляет собой

разрешенную кодограмму. Остальные разрешенные кодограммы


47

(кроме нулевой) можно получить линейной суммой строк порождающей матрицы (суммированием по модулю 2). В линейных кодах для определения минимального расстояния кода достаточно знать минимум Хеммингова веса ненулевых кодовых слов.

С помощью единичной матрицы можно получить примитивный код разрядностью k, т. е. информационная часть обеспечит отличие dмин = 1. Остальную избыточность должны создавать проверочные символы.

В кодах с проверкой на четность проверочные символы приписываются к информационным так, чтобы в кодовой комбинации было четное число единиц. Добавление одного проверочного символа ρ = 1 до четного числа единиц увеличивает минимальное кодовое расстояние до dmin = 2. Сформированный таким образом (n, n – 1)-код будет иметь матрицу проверочных символов в виде столбца из k единиц. Например, для алфавита с M = 8 элементами будем иметь k = 3 информационных символа и порождающую матрицу вида

=1100

1010

1001

G .

Увеличение кодового расстояния до dmin = 3 улучшает корректирующие способности и гарантирует исправление однократной ошибки. К таким кодам относят коды (7, 4), (15, 11), (31, 26) и т. д. В проверочной части порождающей матрицы Р содержатся различающиеся между собой кодограммы с максимальным количеством единиц из возможного списка. Например, для кода Хемминга (7, 4) порождающая матрица может иметь вид

=

1111000

0110100

1010010

1100001

G .


48

Максимальное число единиц (в данном примере не менее 2) обеспечивает отличие кодограмм от нулевой кодограммы, а их отличие между собой хотя бы на один символ вместе с двумя отличающимися символами в информационной части обеспечивает кодовое расстояние dmin = 3. Наличие трех проверочных символов ρ = 3 позволяет информационные символы разбить на группы (по числу проверочных символов) и в каждой группе производить проверку на четность. За счет перекрытия групп по информационным символам можно ошибку не только обнаружить, но и исправить. Т. е. одни и те же информационные символы могут входить в несколько проверяемых групп.

Эта процедура осуществляется с помощью проверочной матрицы H. Умножение матрицы строки проверяемой кодограммы В на проверочную матрицу дает результат проверки на четность числа единиц в каждой группе. Следовательно, полученный в результате перемножения синдром S для разрешенных кодограмм должен быть нулевым. Проверочная матрица строится на основе порождающей из условия их ортогональности

[0]=HG× и состоит из матрицы проверочных символов P и единичной матрицы размером ρ × ρ. Для рассмотренного примера кода (7, 4) она будет иметь вид

=

100

010

001

111

011

101

110

H .

Рассмотрим процесс исправления ошибок на примере. С этой целью обозначим: ai – информационный символ, bj – проверочный символ. В разрешенную комбинацию 1100110 внесем однократную


49

ошибку в символ а2. В результате получим кодограмму 1110110. Перемножим ее с проверочной матрицей

[ ] ]011[

100010001111011101110

0110111* 123

1

2

3

1

2

3

4

1231234

sss

bbbaaaa

bbbaaaa

=

× .

Результат перемножения (синдром) может иметь 8 различных вариантов. Нулевой синдром свидетельствует об отсутствии ошибок, а наличие единиц в синдроме свидетельствует об ошибке в кодограмме. Синдром не только свидетельствует о наличии ошибок, но и показывает место однократной ошибки, позицию, в которой с наибольшей вероятностью могла произойти трансформация символа. Все отличающиеся между собой синдромы располагаются в соответствующей строке проверочной матрицы.

По проверочной матрице можно записать уравнения проверки

,

;

;

32133

42122

43111

aaabs

aaabs

aaabs

⊕⊕⊕=⊕⊕⊕=

⊕⊕⊕=

где sj – соответствующий символ синдрома. Приравнивание символов синдрома к нулю (признак

разрешенных кодограмм) позволит написать уравнения кодирования (проверяемые группы)

.

;

;

3213

4212

4311

aaab

aaab

aaab

⊕⊕=⊕⊕=⊕⊕=

В основе синтеза кодопреобразователей кодов с проверкой на четность лежат уравнения кодирования и уравнения проверки.


50

Циклические коды Циклические коды обладают свойством циклического сдвига.

Это свойство в линейных блочных кодах свидетельствует о том, что сдвиг символа из начала кодограммы в конец приводит к появлению новой разрешенной кодограммы. Например, из кодограммы 011 можно получить еще две разрешенные кодограммы: 011 ⇒ 110 ⇒⇒ 101. Этот же код можно характеризовать как (3, 2)-код с проверкой на четность, обладающим свойством цикличности. Циклические коды описываются с помощью полиномов. Предложенный выше (3, 2)-код состоит из трех полиномов: x + 1, x2 + x, x2 + 1. Признаком принадлежности к разрешенным кодограммам является деление последней на порождающий полином без остатка. Остается только определить полином (число), на который должно осуществляться деление. Для данного примера это F(x) = x + 1.

Порождающий полином F(x) можно найти в справочниках по помехоустойчивому кодированию. Для кодирования и декодирования циклических кодов можно использовать порождающую и проверочную матрицы. Порождающая матрица строится на основе порождающего полинома F(x) и свойства циклического сдвига

( )( )

( )

=

− xFx

xxF

xF

G

k 1

K

.

Проверочная матрица образуется на основе генераторного полинома g(x), который ортогонален порождающему в ограниченном поле F(x) × g(x) = 0 × mod(xn + 1):

)(1

)(xF

+x=xg

n

;

( )( )

( )

=

− xgx

xxg

xg

H T

1ρ

K

.


51

Например, для кода (7, 4) с порождающим полиномом F(x) = x3 + x2 + 1 генераторный полином будет g(x) = x4 + x3 + x2 + 1.

Основные методы кодирования заключаются либо в умножении, либо делении информационной части на порождающий полином. При умножении на порождающий полином код не является систематическим, т. е. места информационных символов в кодограмме не определены. Поэтому основной метод кодирования циклических кодов – метод деления на порождающий полином. При этом над кодограммой, представляющей двоичный номер элемента L(x) производится циклический сдвиг по числу проверочных символов xρL(x). Результат делится на порождающий полином F(x) с целью определения остатка R(x). Затем остаток дописывается вслед за информационными символами xρL(x) + R(x). В результате получается кодограмма, которая делится на порождающий полином без остатка.

Обнаружение ошибок в циклических кодах осуществляется методом деления входной кодограммы на порождающий полином и анализом остатка. Если остаток нулевой, то кодограмма разрешенная. Наличие единиц в остатке свидетельствует об ошибке, поэтому остаток от деления называют синдромом кода, а наличие свойства примитивности совместно со свойством линейности позволяет определять и место ошибки, т. е. остаток может быть локатором ошибок. Для определения места однократной ошибки необходимо, чтобы вес остатка был единичным. В этом случае месторасположение этой единицы показывает и место ошибки. Если остаток неединичного веса, то нужно воспользоваться свойством цикличности: произвести циклический сдвиг и повторно проверить кодограмму на ошибку. Подобную процедуру повторять до тех пор, пока вес остатка не станет единичным. После этого исправить обнаруженную ошибку и осуществить сдвиг в обратном направлении столько раз, сколько было сделано при проверке.

Кодопреобразователи циклических кодов строятся на основе многотактных кодовых фильтров (МКФ), осуществляющих операции умножения и деления кодовых комбинаций. Рассматриваемые операции состоят из сдвига и суммирования по модулю 2. Они осуществляются с помощью регистра сдвига и


52

сумматоров по модулю два. Работа регистра сдвига синхронизируется тактовыми импульсами.

Устройство для умножения при нулевых начальных условиях. Это устройство строится по полиному, на который перемножается входной сигнал. Максимальная степень полинома определяет количество ячеек. Количество x-ов в полиноме определяет количество сумматоров. Один сумматоры всегда стоит на выходе, а следующие сумматоры после ячеек, номер которых совпадает со степенью x-ов, кроме максимального.

Например, устройство, умножающее входное воздействие на полином x3 + x2 + 1, показано на рис. 1.21.

Рис. 1.21. Кодирующее устройство циклического кода

Для того, чтобы построить устройство для деления необходимо

помнить, что деление операция обратная умножению. Максимальная степень полинома, на который осуществляется деление, определяет количество ячеек в регистре сдвига, количество x-ов определяет количество сумматоров по модулю 2, один из которых расположен на входе, остальные после ячеек, номер которых совпадает со степенями полинома, кроме максимальной. В устройстве для деления есть цепь обратной связи с выхода на вход. Пример МКФ для деления на полином x3+x2+1 показан на рис. 1.22.

Рис. 1.22. Декодирующее устройство циклического кода


53

Если на вход этого фильтра при нулевых начальных состояниях регистра подать число 1101, то на выходе получим результат 0001, а в ячейках остаток от деления 000.

Кодирующие и декодирующие устройства циклических кодов построены на основе МКФ. Если кодирующее устройство построено на основе деления информационной части на порождающий полином, то появляются особенности, которые определяются инженерной целесообразностью, но основные правила построения МКФ сохраняются. Итак, построим кодирующее устройство кода (7, 4). Для порождающего полинома F(x) = x3 + x2 + 1 кодирующее устройство будет иметь вид

Рис. 1.23. Кодер циклического кода (7, 4)

Появляется ключ, который обусловлен процедурой

кодирования: вслед за информационными символами необходимо выписать проверочные. Ключ на входе МКФ организует: во-первых определение остатка (положение 1), во вторых, обнуление МКФ (положение 2).

Для пояснения работы кодирующего устройства составим

уравнения состояния ячеек ( )ijS , где нижний индекс j обозначает

номер ячейки, а верхний индекс i обозначает номер такта. При поступлении информационной части (4 такта) ключ K в состоянии 1

( ) ( )131

−iвх

i S+U=S ; ( ) ( )112

−ii S=S ;

( ) ( ) ( )12

133

−− iiвх

i S+S+U=S ; вхвых UU = .

При формировании проверочных символов ключ K в положении 2 можно считать, что для ячеек ( )1

3−i

вх S=U , вследствие


54

чего на выходе входного сумматора будет ноль, а выходное напряжение ( )1

3−i

вых S=U .

В основе декодирующих устройств лежит МКФ для деления и алгоритм определения ошибки.

Декодирующее устройство строится с использованием порождающего полинома. Структурная схема декодирующего устройства состоит из МКФ, анализатора остатка и регистра памяти, позволяющего в комплексе с анализатором остатка и сумматора по mod 2 исправить ошибку. Для этого вход МКФ на n-ом такте отключается, остаток в МКФ циклически сдвигается до тех пор, пока не образуется остаток с единичным весом в последнем разряде. В этом случае анализатор остатка вырабатывает «1», которая на нужном (ошибочная позиция) такте подается на выходной сумматор по mod 2 и корректирует ошибочную позицию.

Построим декодирующее устройство для кода (7, 4).

Рис. 1.24. Декодер циклического кода (7, 4)

Запишем уравнения состояния ячеек

( ) ( )131

−iвх

i S+U=S ; ( ) ( )112

−ii S=S ; ( ) ( ) ( )12

133

−− iii S+S=S .

k = deg H(x); ρ = deg F(x). (1.8)


55

Сверточные коды

При блочном кодировании сложность декодирующих устройств (ДКУ) возрастает экспоненциальному закону с увеличением значности кода n. В то же время желательно, чтобы декодирующее устройство обладало следующими свойствами:

− вероятность ошибки декодирования уменьшалась по экспоненциальному закону с ростом n;

− сложность устройства была линейной функцией n; − скорость выдачи результата решения не зависела от n. Один из возможных путей удовлетворения этих требований

заключается в использовании сверточных кодов, последовательного декодирования и декодирования по методу Витерби.

Принцип сверточного кодирования

Кодирующее устройство (см. рис. 1.25) содержит n – разрядный регистр сдвига (Р) и µ << n коммутируемых сумматоров по модулю 2, подключаемых к регистру через алгоритмический блок (АБ). Этот блок содержит ключи, разомкнутые и замкнутые состояния которых соответствуют значениям коэффициентов связи β i , j =0 или 1 между i−м сумматором и j-й ячейкой регистра (i = 1, 2, ..., v; j=1, 2,…, µ).

Рис. 1.25. Кодирующее устройство сверточного кода


56

Алгоритмический блок вместе с сумматорами можно рассматривать как совокупность v схем проверок на четность. Информационная группа символов аи = а1, а2, ... аk , где k может быть k > µ, поступает на вход регистра, начиная со старших разрядов. После того, как символ а1 будет записан в ячейке Я1, все сумматоры опрашиваются и их выходные символы поступают в линию связи; затем в регистр вводится следующий символ а2, сумматоры вновь коммутируются и так далее. Поэтому каждый информационный символ отображается v символами кодограммы Х, причем каждый из них получается в результате решения v уравнений вида

( ).,2,1;,,2,1

,121

KK

K

==

×⊕⊕×⊕×= −++

αβββ αµµαµα

vi

aaaX iii (1.9)

После ввода в регистр символа ак необходимо подать µ – 1 нулевых сигналов, чтобы он (аk) продвинулся в ячейку Яµ, тогда символ а1 следующего очередного сообщения вытолкнет его из регистра. Если k > µ, то подавать нулевые символы не нужно. В результате кодограмма, отображающая сообщение A, будет содержать n = (k + µ)v символов.

Пример. Схема сверточного кодера со скоростью 1/2 (v = 2) и с кодовым ограничителем, равным 3 (µ = 2), представлена на рис. 1.26.

Рис. 1.26. Сверточный кодер (µ = 3, R = 1/2)


57

Скорость передачи информации или скорость кода R=1/v определяется числом символов кодограммы, приходящихся на каждый информационный символ. Длина кодового ограничения характеризует на какое число выходных символов оказывает влияние информационный символ. Если на вход регистра поступает сообщение вида 10000..., то соответствующая выходная последовательность имеет вид 110111000... .

Скорость переключения выходов сумматоров или тактовая частота сдвигающих импульсов регистра Rвых должны быть в 2 раза выше тактовой частоты Fтакт.вх входных символов аи.

Связь между входными и выходными последовательностями можно описывать с помощью порождающих полиномов, порождающих матриц и кодовых деревьев. Так, например, 1-й и 2-й сумматоры в примере 3 представляются соответственно полиномами: g1(x) = 1 + x2, g2(x) = 1 + x + x2 (степени растут слева направо, то есть самая левая ячейка Я1 соответствует свободному члену).

Информационную последовательность можно также представить в виде степенного ряда а(x) = а0 + а1x + а2x

2 + ..., где аj является j-м информационным символом (равным 0 или 1). При таком представлении символы на выходе сверточного кодера могут быть получены путем умножения входной последовательности аи(х) на порождающие полиномы кода. Например, последовательность символов на выходе сумматора 1 (см. пример) может быть представлена в виде Т1(х) = аи(x) × g1(x), где умножение многочленов производится над GF(2).

Название кода (сверточный) можно объяснить тем, что последовательность на выходе кодера можно рассматривать как свертку импульсной характеристики кодера с входной последовательностью. Порождающая матрица сверточного кода для примера может быть записана в следующем виде:

K

K

K

001101110000

000011011100

000000110111

=G ,


58

где строки матрицы являются импульсными характеристиками кодера, сдвинутыми вправо на один информационный символ.

Выходная последовательность, соответствующая произвольной входной последовательности А, может быть записана в виде

Y = А × G. (1.10)

Например, выходная последовательность, соответствующая входной аи = 111000..., получается сложением 1, 2 и 3 строк матрицы G, что дает

Y = 11100110110000...

Другой удобный способ описывать работу кодирующего устройства состоит в использовании кодового дерева. В исходном состоянии все ячейки регистра сдвига кодера содержат одни нули. Поэтому первые v символов кодограммы Х зависят только от а1 сообщения аи, вторые v символов кодограммы Х зависят от символов а1 и а2 и так далее. В общем случае v символов последовательности Х, получающиеся при вводе в регистр символа аη, зависят от самого символа аη и µ – 1 предшествующих ему символов.

Структуру любого сообщения аи удобно иллюстрировать с помощью кодового дерева сообщений, приведенного на рис. 1.27.

Рис. 1.27. Кодовое дерево сообщения аи


59

Узлы дерева (обозначены черными кружочками) соответствуют вводу в регистр сдвига очередного символа аj, причем все верхние ветви относятся к информационным символам 0, а нижние – к символам 1.

Путь от корневой точки (КТ) до вершин дерева, которые обозначены точками •, представляет собой сообщение аj (j = 1, 2, ..., 2k), где число ветвей равно числу информационных символов k. Группа из v символов, заключенных между двумя смежными узлами, образует ребро кодового дерева.

На рис. 1.28 изображено кодовое дерево для сверточного кода, рассмотренного в примере. Каждая входная последовательность задает некоторый путь на дереве. В частности, входная последовательность 10110 задает выходную последовательность 1101001010, что на рисунке показано жирной линией. Цифрами, набранными курсивом, обозначены узлы дерева, соединенные ребрами. Эти числа называются также состоянием кодера или уровнем. Значение числа, которое может принимать значение от 0 до 3, соответствует содержимому двух левых ячеек регистра сдвига (см. пример) в данном узле дерева.

Заметим, что ребра, выходящие из любых двух узлов, характеризуемых одинаковым состоянием, полностью тождественны. Например, верхнее и нижнее ребра на уровне 3 рассматриваемого дерева являются одинаковыми: верхнее ребро 10, нижнее ребро 01. Поэтому их можно отождествить

Такая возможность отождествлять пути, приводящие к одному и тому же состоянию, лежит в основе последовательного декодирования и, в частности, в основе алгоритма декодирования Витерби.

Алгоритм декодирования Витерби

Другое возможное представление кодового дерева сверточного кода, показанного на рис. 1.29, называется решетчатой структурой. Как и на рис. 1.28 входной символ 0 соответствует выбору верхнего ребра, а 1 – нижнего. Всякая входная последовательность соответствует некоторому пути на решетке. Например, входная последовательность 10110 дает выходную последовательность кодера 11 01 00 10 10 (штриховая линия).


60

Рис. 1.28. Кодовое дерево


61

Рис. 1.29. Решетка сверточного кода

Задачу декодирования сверточного кода можно рассматривать как задачу нахождения пути по решетчатой диаграмме с помощью некоторых правил декодирования. Целесообразными оказываются попытки выбрать путь, который лучше всего согласуется с принятой последовательностью, то есть попытки минимизировать вероятность ошибки последовательности. Хотя такой подход не гарантирует минимизации вероятности ошибки символа, можно утверждать, что для всех кодов, кроме патологически плохих, малая вероятность ошибки последовательности приводит к малой вероятности ошибки символа.

Важное значение решетчатого представления состоит в том, что с ростом числа входных символов число вершин в решетке не растет, а остается равным 2k-1, где k – число ячеек в регистре сдвига, необходимом для кодирования (длина кодового ограничения). Это обусловлено тем, что избыточные части кодового дерева отождествляются. Следствием такого отождествления является то, что если в некоторой точке был выбран неверный путь, то позднее он может слиться с верным путем (и для хороших кодов такое событие очень вероятно).

Поскольку с ростом длины последовательности число путей растет экспоненциально, то на первый взгляд задача фактического


62

построения оценки последовательности по максимуму правдоподобия для сверточного кода кажется безнадежной. Но фактически, эта задача оказывается не только возможной, но и сравнительно простой.

Метод построения такой оценки легко найти, пытаясь непосредственно вычислить матрицу для каждого пути на решетке. Вначале число путей действительно растет экспоненциально с ростом длины последовательности. Однако вскоре появляется возможность исключить из рассмотрения такое число путей в каждой вершине, которое в точности уравновешивает число вновь порожденных путей. Таким образом, оказывается возможным иметь сравнительно небольшой список путей, который всегда будет содержать наиболее правдоподобный путь. Эта простая итеративная процедура называется алгоритмом Витерби.

Алгоритм Витерби легче всего понять, рассматривая в качестве примера решетчатую диаграмму для кода (1/2) с длиной кодового ограничения k = 3 (см. рис. 1.26). Заметим, прежде всего, что в решетке имеется ровно по два пути, ведущих в каждую вершину уровня (этапа) 3. Поскольку, начиная с этой вершины, соответствующие пути совпадают, декодер максимального правдоподобия может без потери общности принимать решение, соответствующее этой вершине. После того как это сделано, аналогичная процедура может быть применена к уровню (этапу) 4 и так далее. Именно таким образом работает алгоритм Витерби.

Согласно данному алгоритму сравниваются два пути, входящие в каждую вершину, и сохраняется лишь тот из них, метрика которого лучше. Другой путь исключается из рассмотрения, поскольку при любых принятых впоследствии данных его правдоподобие не сможет превзойти правдоподобия оставшегося пути. Оставшиеся пути называются выжившими. Для рассматриваемого кода с k = 3 в каждый момент будет сохраняться не более четырех выживших путей.

Пример. Рассмотрим, как с помощью алгоритма Витерби исправляется заданная комбинация ошибок. Предположим, что демодулятор выдает только жесткие решения, когда в качестве метрики может служить расстояние Хемминга между принятой последовательностью и кодовыми словами. Предположим, что


63

передавалась нулевая последовательность 0 0 0 0 0 0 ..., а принятая последовательность имеет две ошибки: 10 00 10 00 00 ....

Для исправления двойных ошибок кодовое расстояние рассматриваемого кода должно быть равно 5, так как 12 +≥ γd .

На уровне 2 (этапе сравнения) в принятой последовательности (по условию примера) произошла только одна ошибка из двух ошибок в канале, и выжившие пути вместе с соответствующими метриками показаны на рис. 1.30а.

Здесь же подробно показано вычисление метрик (расстояний Хемминга) путем суммирования по модулю два двухразрядных двоичных чисел, соответствующих каждому ребру. При этом первое слагаемое обозначает ребро кодового дерева на рис. 1.29, а второе слагаемое обозначает число, соответствующее разрядам принятой последовательности. При движении по решетке значения метрик, стоящих у вершин решетки, накапливаются, то есть складываются.

На уровне 3 каждый из путей с уровня 2 раздваивается, так что общее число путей становится равным 8 – по два для каждого состояния. Затем сравниваются метрики для пар путей, ведущих в каждую вершину, и из каждой пары сохраняется лишь лучший путь, так общее число путей вновь становится равным 4.

Этот процесс повторяется при каждом приеме нового ребра. Заметим, что на уровне 5 (см. рис. 1.30в) метрика нулевого пути имеет лучшие метрики любого другого пути. Поскольку дальнейших ошибок в канале не происходит, ясно, что, в конце концов, будет выбран правильный путь.

Из этого примера также ясно, что выживающие пути могут отличаться друг от друга в течение долгого времени. Однако на уровне 10 (см. рис. 1.30д) первые восемь ребер всех выживших путей совпадают друг с другом. В этот момент, согласно алгоритму Витерби, принимается решение о переданных символах, так как все выжившие пути приходят из одной вершины, то есть соответствуют одному информационному символу. Оптимальное правило принятия решения состоит в выборе пути с наилучшей метрикой.


64

а)

б) в)

г)

д)

Рис. 1.30. Иллюстрация примера декодирования исправляемой комбинации ошибок с помощью алгоритма Витерби


65

Предположим теперь, что появилась неисправляемая комбинация ошибок, например 11 01 00 00 ... Несколько неполных решетчатых диаграмм для этого случая показаны на рис. 1.31.

а)

б)

в)

Рис. 1.31. Иллюстрация примера декодирования неисправляемой комбинации ошибок с помощью алгоритма Витерби

Заметим, что на уровне 3 удаляется правильный путь, так что

возникновение ошибки неизбежно. Кроме того, все выжившие пути


66

имеют одно и то же первое ребро. Затем на уровне 5 все выжившие пути имеют одинаковые первые два ребра. Наконец на уровне 11 у всех выживших путей совпадают первые девять ребер. Интересно, что, хотя при декодировании возникла ошибка, выбранный путь отличается от правильного лишь на очень коротком отрезке (состоящем только из трех ребер). В действительности информационная последовательность, соответствующая этому путем, имеет вид 10 00 00 ..., так что лишь один символ декодирован ошибочно.

Это показывает типичное поведение ошибочных последовательностей в сверточных кодах при использовании алгоритма декодирования Витерби: ошибки влияют на сравнительно небольшой участок (меньший нескольких длин кодового ограничения – числа ячеек регистра сдвига) и приводят к коротким пакетам ошибок символов.

Основные трудности при реализации алгоритма Витерби возникают из-за того, что сложность декодера экспоненциально растет с длиной кодового ограничения k, так как число состояний равно 2k-1 . Поэтому значение k должно быть сравнительно небольшим, например, k ≤ 10.


Работа выполняется индивидуально. Индивидуальная работа предусматривает проработку каждым студентом теоретического материала. Результатом работы является подготовка аналитического отчета.

Анализ и синтез системы связи будем проводить с использованием пакета прикладных программ Matlab, имеющего весь необходимый инструментарий для выполнения указанных задач. Для исследования будет использован инструментарий BERTool, который вызывается в командной строке с помощью команды bertool.

В основу BERTool, реализованого в программе Matlab, положен стиль графического интерфейса пользователя (ГИП). Инструментарий позволяет строить зависимости вероятности ошибок от отношения сигнал/шум для выбранной конфигурации канала связи. На рис. 1.32 показан внешний вид окна диалога BERTool.


67

Рис. 1.32. Диалоговое окно инструментария BERTool Окно диалога, которое появляется после активизации, содержит

два поля: − список отображаемых графиков; − поле закладок Theoretical (Теоретическая), Semianalytic

(Полуаналитическая), Monte Carlo (в стиле Монте Карло). Каждая закладка включает поля выбора параметров канала

связи. На закладке Theoretical (Теоретическая) для изменения

параметов используют поля:


68

− Eb/N0 range – диапазон изменения отношения сигнал/шум в логарифмических единицах (дБ).

− Channel type – список типа канала. Можно выбрать следующие виды каналов:

1. AWGN – канал с белым Гауссовским шумом; 2. Binary Symmetric – двоичный симметричный канал; 3. Multipath Rayleigh Fading – многолучевый канал с

релеевскими замираниями; 4. Multipath Rician Fading – многолучевый канал с федингом по

закону Райеса. − Modulation type – список выбора типа модуляции. − Modulation order – список выбора порядка модуляции. − Demodulation type – ключи выбора типа демодуляции

(когерентная или некогерентная); − Differential encoding – флаг использования

дифференциального декодирования; − Channel coding – переключатели использования

помехоустойчивого кодека. Можно выбрать следующие варианты использования помехоустойчивого кодирующего устройства:

− None – без использования помехоустойчивого кода; − Convolution – используется сверточный кодек; − Block – используется блочный кодек.

− Synchronization – выбор типа синхронизации. Для построения зависимости вероятности ошибок от

отношения сигнал/шум для выбранной конфигурации канала связи необходимо нажать кнопку Plot (Рисовать).

Система позволяет отображать графики для разных конфигураций в отдельном окне.

Пример. Исследовать энергетическую эффективность системы связи, использующей блочный помехоустойчивый код (7, 3), и без него.

Рассмотрим дискретный канал с белым Гауссовским шумом (AWGN).

Тип модуляции – PSK (фазовая). Порядок модуляции равен 2. Корректирующий кодер не используется. Заполнение окна диалога BERTool приведено на рис. 1.32.


69

Результаты проведенных расчетов для данного режима показаны на рис. 1.33.

Рис. 1.33. Результат вычислений без кодека

Проведем расчеты для системы связи, использующей блочный помехоустойчивый код (7, 3). Для этого необходимо поставить флажок Block в поле Channel coding. На рис. 1.34 показано окно диалога BERTool после выбора помехоустойчивого кода. Результаты проведенных расчетов для данного режима показаны на рис. 1.35. Анализ рисунка показывает, что применение помехоустойчивого блочного кода (7,3) позволяет повысить энергетическую эффективность системы связи. Так для вероятности искажения бита равной 10-7 без использования помехоустойчивого кода потребуется обеспечить отношение сигнал/шум равное 11,2 дБ.


70

В то же самое время, при использовании помехоустойчивого кода (7, 3) достаточно обеспечить отношение сигнал/шум равное 10 дБ. Таким образом, величина энергетического выигрыша от кодирования помехоустойчивым блочным кодом составляет 1,2 дБ.

Рис. 1.34. Окно диалога для помехоустойчивого кода (7, 3) Рассмотрим далее влияния вида помехоустойчивого кода на

энергетическую эффективность системы связи. В качестве примера возьмем сверточный код (СК), имеющий длину кодового ограничения равной 5'=К .


71

Рис. 1.35. Результат вычислений с кодеком (7, 3)

В программе Matlab такой код задается двумя полиномами 35 и

31. Так как полиномы представлены в восьмеричной системе счисления, то преобразуем 35 и 31 в двоичный код, а затем – в полиномиальную форму. Получаем

35 = 111012 = 1 + х + х2 + х4.

31 = 110012 = 1 + х + х4.

Построим схему кодирующего устройства для данного сверточного кода. На рис. 1.36 приведена схема кодера СК (35, 31).


72

Рис. 1.36. Кодер сверточного кода (35, 31)

Проведем расчеты для системы связи, использующей

сверточный код (2, 1, 5). Для этого необходимо поставить флажок Convolution в поле Channel coding. Затем в поле Trellis набрать poly2trellis (5, [35 31]). Данная функция в программе Matlab предназначена для моделирования сверточного кода. На рис. 1.37 показано окно диалога BERTool после выбора кода.

Результаты проведенных расчетов для данного режима, использующего сверточный код (35, 31) показаны на рис. 1.38. Анализ рисунка показывает, что применение помехоустойчивого сверточного кода (35, 31) позволяет повысить энергетическую эффективность системы связи. В этом случае обеспечение вероятности искажения бита равной 10-7 может быть достигнуто при отношении сигнал/шум 0NEb равное 8,6 дБ. Таким образом,

величина энергетического выигрыша от кодирования помехоустойчивым сверточным кодом составляет 1,4 дБ по сравнению с блочным кодом (7, 3) и 2,8 дБ – по сравнению с безизбыточным кодом.

Однако при значениях отношении сигнал/шум 0NEb менее

4,8 дБ применение такого помехоустойчивого сверхточного кода приведет к энергетическому проигрышу.


73

Рис. 1.37. Окно диалога для сверточного кода (35, 31)

Следовательно, правильный выбор вида помехоустойчивого

кода позволяет повысить энергетическую эффективность инфокоммуникационной системы с учетом особенностей построения каналов связи.

Представляет интерес сравнение эффективности применения помехоустойчивого кода при изменениях двух других параметров:

− корректирующих способностей помехоустойчивых кодов; − вида алгоритма декодирования («жесткое» или «мягкое»). Данные вопросы также рассматриваются в лабораторной

работе.


74

Рис. 1.38. Результат вычислений с кодеком СК (35, 31)

В ходе выполнения должны быть решены следующие задачи. 1. Разработка структурных схем кодирующих устройств

сверточных кодов (25, 35), (61, 63), (133, 171), (247, 371). Вычисление для каждого кода длины ограничения.

2. Создание компьютерной модели системы в программе Matlab с использованием инструментария BERTool. Проведение исследования влияния корректирующих способностей сверточных кодов на энергетический выигрыш системы связи.

3. Проведение исследования влияния алгоритма декодирования сверточного кода на энергетический выигрыш системы связи. Варианты задания приведены в таблице 1.6.


75

Таблица 1.6. Варианты задания

№ варианта Полиномы № варианта Полиномы

1 (247, 371) 11 (371, 247)

2 (133, 171) 12 (35, 23)

3 (61, 63) 13 (73, 61)

4 (25, 35) 14 (133, 171)

5 (33, 31) 15 (247, 371)

6 (35, 23) 16 (61, 63)

7 (37, 25) 17 (147, 135)

8 (73, 61) 18 (345, 237)

9 (147, 135) 19 (61, 63)

10 (345, 237) 20 (247, 371)

4. Проведение исследования влияния вида корректирующего

кода (сверточного, блочного, Хемминга) на энергетический выигрыш системы связи. Корректирующие коды должны иметь одинаковую длину комбинации.

5. Проведение исследования влияния вида корректирующего блочного кода (линейного, Хемминга, Рида-Соломона) на энергетический выигрыш системы связи. Корректирующие коды должны иметь одинаковую длину комбинации.

6. Обобщение результатов выполнения лабораторной работы, которые позволяют оценить эффективность влияния корректирующих кодов на энергетический выигрыш систем телекоммуникации.


Отчет должен содержать: − титульный лист; − цели и программу проведения исследований; − разработанные структуры кодирующих устройств

сверточных кодов;


76

− графики зависимостей вероятности ошибок от параметров корректирующих кодов;

− результаты анализа и выводы.


1. Назовите цели кодирования информации. 2. Поясните принципы построения корректирующих кодов. 3. Дайте определение блочным, сверточным кодам. 4. Поясните связь корректирующих способностей кодов с

минимальным кодовым расстоянием. 5. Алгоритм построения линейных блочных кодов. Разработка

порождающей матрицы. 6. Разработка проверочной матрицы. Обнаружение и

коррекция ошибок линейным блочным кодом. 7. Алгоритм построения кода Хемминга. Коррекция ошибки с

помощью кода Хемминга. 8. Принципы построения кодирующих устройств сверточных

кодов. 9. Сравнительный анализ алгоритмов декодирования

сверточного кода. 10. Алгоритм Витерби декодирования сверточных кодов 11. Поясните условие целесообразности использования

корректирующих кодов. 12. Чем определяются корректирующие способности

помехоустойчивых кодов? 13. Каковы признаки кода со сферической упаковкой? 14. Как можно устранить обнаруженную ошибку? 15. Каков признак разрешенной кодограммы циклического

кода? 16. Каков критерий обнаружения ошибки в принятой

кодограмме? 17. Сколько ошибок гарантированно исправляет код Хемминга? 18. Какие требования предъявляются к проверочной матрице? 19. Как формируются порождающие полиномы кодов БЧХ? 20. От чего зависят корректирующие способности кодов БЧХ? 21. Назовите алгоритмы декодирования сверточных кодов

2. Методы повышения энергоэффективности и энергосбережения, используемые при проектировании телекоммуникационных сетей и систем

77

2. МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТИ И ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ПРИ

ПРОЕКТИРОВАНИИ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЕЙ И СИСТЕМ

2.1. Лабораторная работа № 4. Исследование энергоэффективного управления трафиком в сетях с динамической маршрутизацией

Цель и задачи лабораторной работы. Целью является получение навыков управления

распределенными сетями на базе протокола OSPF с помощью энергоэффективного изменения весов каналов.

Учебные задачи: − изучение принципов функционирования многообластного

OSPF; − изучение сценария использования протокола OSPF с

правилом Equal Cost Multi Paths – ECMP. Практические задачи: − разработка фрагмента распределенной сети с использованием

протокола OSPFv2 с изменением стоимостей (весов) каналов; − анализ эффективности изменения метрик OSPF на

загруженность каналов связи.


При подготовке к лабораторной работе необходимо: – уяснить цели и задачи; – изучить теоретический материал, приведенный в описании, а

также в [33, 34].


Управление энергопотреблением в Интернете, как, впрочем, и во всех распределенных маршрутизируемых сетях использует тот факт, что сети разработаны таким образом, чтобы работать на пике предполагаемого спроса на трафик. Однако, во время реальной работы сети нагрузка на трафик значительно варьируется со


78

временем и зачастую заметно ниже пропускной способности сети. Однако, современные архитектуры устройств и технологии передачи данных практически не связывают спрос на трафик и энергопотребление. В большинстве случаев статичное потребление энергии равно таковому при полной нагрузке.

Естественный подход к улучшению энергоэффективности распределенных сетей – отключать или вводить в спящий режим неиспользуемые сетевые устройства таким образом, чтобы сопоставить потребление энергии и нагрузку на сеть, в тоже время сохраняя возможность маршрутизации трафика в оставшейся подсети.

Протокол маршрутизации имеет ключевое значение в управлении энергопотребления и влияет на возможные стратегии. В данной лабораторной работе рассмотрен самый распространенный протокол внутреннего шлюза в IP-сетях, а именно протокол Open Shortest Path First (OSPF).

Как известно, для предоставления данных маршрутизации маршрутизаторы, использующие протокол OSPF, выполняют следующие общие шаги процесса маршрутизации по состоянию канала для достижения состояния сходимости:

1. Установление отношений смежности с соседними устройствами: маршрутизаторы с поддержкой OSPF должны выполнить обнаружение друг друга в сети, чтобы обмениваться данными. Маршрутизатор, использующий OSPF, отправляет пакеты приветствия из всех интерфейсов с включенным OSPF для определения всех соседних устройств в пределах этих каналов. При наличии соседнего устройства маршрутизатор, использующий OSPF, пытается установить с ним отношения смежности.

2. Обмен объявлениями о состоянии канала: после установления отношений смежности маршрутизаторы выполняют обмен объявлениями о состоянии канала (LSA). LSA содержат состояние и стоимость каждого напрямую подключенного канала. Маршрутизаторы отправляют свои LSA смежным устройствам. При получении LSA смежные устройства мгновенно отправляют свои LSA напрямую подключенным соседям; данный процесс продолжается до тех пор, пока все маршрутизаторы области не получат все LSA.


79

3. Создание таблицы топологии: после получения объявлений о состоянии канала (LSA) маршрутизаторы, использующие OSPF, создают базу данных топологии на базе полученных пакетов. В этой базе данных в конечном итоге собирается вся информация о топологии сети.

4. Выполнение алгоритма поиска кратчайшего пути. После этого маршрутизаторы выполняют алгоритм поиска кратчайшего пути. Алгоритм поиска кратчайшего пути создаёт дерево кратчайших путей SPF.Оптимальные маршруты вносятся в таблицу маршрутизации из дерева кратчайших путей SPF. Решения по маршрутизации принимаются на основе записей в таблице маршрутизации.

Для обеспечения большей эффективности и масштабируемости протокол OSPF поддерживает иерархическую маршрутизацию с разделением на области. Область OSPF представляет собой группу маршрутизаторов, использующих одинаковые данные о состоянии канала в своих базах данных состояний каналов.

Протокол OSPF можно реализовать одним из следующих способов:

OSPF для одной области – все маршрутизаторы находятся в одной области, называемой магистральной или нулевой областью (область 0).

OSPF для нескольких областей – на рис. 2.1 протокол OSPF реализуется посредством нескольких областей в иерархическом порядке. Все области должны быть подключены к магистральной области (область 0). Маршрутизаторы, с помощью которых осуществляется соединение между областями, называются пограничными маршрутизаторами (ABR), или backbone routers (BR).

В OSPF для нескольких областей протокол может разделять одну большую автономную систему (AS) на более мелкие области в целях обеспечения иерархической маршрутизации. При использовании иерархической маршрутизации выполняется маршрутизация между областями (межобластная маршрутизация), но многие из операций маршрутизации, потребляющих ресурсы процессора (например, повторный расчёт базы данных), выполняются в пределах одной области.


80

Рис. 2.1. Структура многообластной сети OSPF

При наличии слишком большого числа маршрутизаторов в

одной области, базы данных о состоянии канала имеют слишком большой размер, и нагрузка на ЦП, таким образом, увеличивается. Поэтому распределение маршрутизаторов по областям эффективно разделяет потенциально большие базы данных на базы данных меньшего размера, тем самым обеспечивая возможность более эффективного управления.

OSPF использует метрику для определения оптимального пути пакета в сети. Метрика обозначает нагрузку, предполагаемую при отправке пакетов через указанный интерфейс. Путь с более низкой стоимостью является оптимальным по сравнению с путём с более высокой стоимостью.

Стоимость интерфейса обратно пропорциональна его пропускной способности. Следовательно, более высокая пропускная способность указывает на более низкую стоимость. Более высокая нагрузка и значения задержки по времени указывают на более высокую стоимость.

OSPF использует эталонную пропускную способность со значением 100 Мбит/с для всех каналов, скорость которых равна или выше скорости FastEthernet-соединения. Таким образом, значение стоимости, назначенное для интерфейса FastEthernet с пропускной способностью 100 Мбит/с, будет равно 1.


81

Хотя этот расчёт верен для интерфейсов FastEthernet, его использование для каналов, скорость которых превышает 100 Мбит/с, проблематично, поскольку метрика OSPF использует только целые числа как окончательное значение стоимости канала. При получении в результате расчёта числа, которое меньше целого числа, протокол OSPF округляет его до ближайшего целого числа. По этой причине, обращаясь непосредственно к OSPF, интерфейс с пропускной способностью 100 Мбит/с (стоимость 1) имеет такую же стоимость, как и интерфейс с пропускной способностью 100 Гбит/с (стоимость 1).

Чтобы протокол OSPF правильно определил путь, необходимо изменить эталонную пропускную способность, задав более высокое значение с учётом сетей, содержащих каналы, скорость которых выше 100 Мбит/с.

Подход, основанный на состоянии канала, используемый в OSPF для распространения информации о топологии и вычисления кратчайшего пути, действует по принципу различных значений веса для различных каналов.

Это не дает стратегиям по управлению траффиком оптимизировать маршруты для каждого потока отдельно в случаях особо сложных операций с большой нагрузкой на трафик. Таким образом, самый популярный подход к управлению трафиком в OSPF является оптимизация самых коротких путей посредством изменения весов каналов связи.

Наиболее популярные среди провайдеров платформы управления сетью позволяют изменять и статус работы, и вес каналов, основываясь на политике энергоэфективности и ожидаемой нагрузки, а также собирать статистику о трафике благодаря инструментам для мониторинга.

В лабораторной работе рассматривается повышение энергоэффективности IP-сетей, работающих по протоколу OSPF, путем одной только оптимизации весов каналов. В действительности, это включает в себя уменьшение нагрузки на сеть и отключение (введение в спящий режим) элементов сети. Так как элемент сети можно отключить, когда через него не идет трафик, канал можно отключить, присвоив ему большой вес, тем самым исключив его из всех деревьев кратчайшего пути. Аналогично,


82

роутеры можно отключить путем значительного увеличения веса каждого из его каналов. Таким образом, простаивающие сетевые устройства можно вводить в спящий режим с помощью процедур управления либо с помощью автономных механизмов, мониторящих трафик.

Рассмотрим сценарий использования протокола OSPF с правилом Множественности Равноценных Путей (Equal Cost Multi Paths – ECMP), при котором запросы трафика равномерно распределяются в узлах, имеющих несколько каналов с кратчайшим путем до цели. Эта особенность является ключевой для эффективного пользования каналами и потребления энергии.

Как показано на рис. 2.2, можно разделить сутки на несколько промежутков, для которых характерен определенный уровень трафика (утро, обеденное время, день, вечер и ночь), и подсчитать набор оптимальных весов для OSPF-каналов в офлайн режиме для каждого промежутка.

Рис. 2.2. Пример использования энергоэффективного управления трафиком с использованием различных весов для одних и тех же

каналов в различное время: а) утро, b) день, с) ночь Вес каналов определяется с учетом прогноза трафика и

ограничений на долю использования пропускной способности каналов. В нормальных условиях матрицы трафика можно


83

предугадать с неплохой точностью и заранее распланировать распределение ресурсов сети с небольшим разбросом из-за неопределенности.

Выбор периодов времени должен происходить с учетом ежедневной матрицы трафика. Выбрав правильное значение параметра максимального использования канала α, где 0 ≤ α ≤ 1, полученная сеть вероятнее всего справится с непредсказуемой нагрузкой, в то время как часть устройств будет находиться в спящем режиме.

Оптимизация весов каналов не влияет на другие распространенные процедуры, например, связанные с восстановлением после ошибки, так как она не меняет стандартный протокол действий.


В практической части лабораторной работы необходимо в эмуляторе сети построить фрагмент распределенной сети и настроить в нем динамическую маршрутизацию с использованием многообластного OSPFv2, после чего осуществить изменение весов каналов (метрик OSPF) и проанализировать процесс изменения маршрутов в сети.

В ходе выполнения должны быть решены следующие задачи. 1. Создание макета распределенной сети с использованием

многообластного OSPFv2. 2. Изменение весов каналов (метрик OSPF) для изменения

маршрутов в сети и временного отключения ненагруженных каналов.

Для решения первой задачи необходимо настроить сеть OSPFv2 (как показано на рис. 2.3) для нескольких областей, используя идентификатор процесса 1. Все интерфейсы loopback локальной сети должны быть пассивными, а для всех последовательных интерфейсов должна быть настроена аутентификация MD5 с ключом qwerty.

После создания макета сети настройте протокол OSPF на маршрутизаторе R1.

Используйте команду router ospf в режиме глобальной конфигурации, чтобы активировать OSPF на маршрутизаторе R1.


84

R1(config)# router ospf 1 Настройте идентификатор маршрутизатора 1.1.1.1 с

идентификатором процесса OSPF 1. Добавьте OSPF для сетей маршрутизатора R1: R1(config-router)# network 192.168.1.0 0.0.0.255 area 1 R1(config-router)# network 192.168.2.0 0.0.0.255 area 1 R1(config-router)# network 192.168.12.0 0.0.0.3 area 0 Настройте все интерфейсы loopback локальной сети, Lo1 и Lo2,

как пассивные. Создайте маршрут по умолчанию к сети Интернет, используя

выходной интерфейс Lo0. Настройте для протокола OSPF распространение маршрутов в

областях OSPF.

Рис. 2.3. Схема сети для реализации многообластного OSPFv2 с

изменяемыми весами каналов Аналогичным образом настройте протокол OSPF на

маршрутизаторе R2 и R3. Убедитесь в правильности настройки протокола OSPF и в

установлении отношений смежности между маршрутизаторами. Введите команду show ip protocols, чтобы проверить параметры

OSPF на каждом маршрутизаторе. Используйте эту команду, чтобы определить типы маршрутизаторов OSPF и сети, назначенные каждой


85

Введите команду show ip ospf neighbor, чтобы убедиться в установлении отношений смежности OSPF между маршрутизаторами.

Для отображения суммарной стоимости маршрута используйте сокращенную команду show ip ospf interface.

Проверьте восстановление отношений смежности OSPF. Снова введите команду show ip ospf neighbor, чтобы убедиться в

восстановлении отношений смежности OSPF между маршрутизаторами после реализации аутентификации MD5. Прежде чем перейти к следующей части, устраните все найденные ошибки.

Настройка межобластных суммарных маршрутов OSPF не выполняет автоматическое суммирование.

Суммирование межобластных маршрутов необходимо вручную настроить на маршрутизаторах ABR. В части 3 необходимо настроить на маршрутизаторах ABR суммарные межобластные маршруты. С помощью команд show можно будет наблюдать, каким образом суммирование влияет на таблицу маршрутизации и базы данных LSDB.

Просмотрите таблицы маршрутизации OSPF для всех маршрутизаторов.

Введите команду show ip route ospf на маршрутизаторе R1. Для маршрутов OSPF, начинающихся в другой области, используется дескриптор (O IA), обозначающий межобластные маршруты.

R1# show ip route ospf Повторите команду show ip route ospf для маршрутизаторов R2

и R3. Запишите межобластные маршруты OSPF для каждого маршрутизатора.

Просмотрите базы данных LSDB на всех маршрутизаторах. Введите команду show ip ospf database на маршрутизаторе R1.

Маршрутизатор ведет отдельную базу данных LSDB для каждой области, участником которой является этот маршрутизатор.

R1# show ip ospf database Повторите команду show ip route database для маршрутизаторов

R2 и R3. Запишите идентификаторы каналов (Link ID) для состояний суммарных сетевых каналов (Summary Net Link State) каждой области.


86

Настройте межобластные суммарные маршруты. Рассчитайте суммарный маршрут для сетей в области 1. Настройте суммарный маршрут для области 1 на

маршрутизаторе R1. R1(config)# router ospf 1 R1(config-router)# area 1 range 192.168.0.0 255.255.252.0 Рассчитайте суммарный маршрут для сетей в области 3.

Запишите результаты. Настройте суммарный маршрут для области 3 на

маршрутизаторе R2. Запишите использованные команды в отведённой ниже области.

Повторно отобразите таблицы маршрутизации OSPF для всех маршрутизаторов.

Выполните команду show ip route ospf на каждом маршрутизаторе. Запишите результаты для суммарных и межобластных маршрутов.

Проверьте сквозное подключение. Убедитесь в доступности всех сетей с каждого маршрутизатора.

При необходимости выполните поиск и устранение неполадок. Для решения второй задачи необходимо изменить метрики

OSPF с помощью команд auto-cost reference-bandwidth, bandwidth и ip ospf cost. Эти изменения повысят точность метрик для OSPF.

Для всех последовательных интерфейсов настройте пропускную способность 128 Кбит/с.

Выполните команду show ip ospf interface brief, чтобы просмотреть настройки стоимости по умолчанию для интерфейсов маршрутизатора.

R1# show ip ospf interface brief Выполните команду bandwidth 128 на всех последовательных

интерфейсах. Выполните команду show ip ospf interface brief, чтобы

просмотреть новые значения стоимости. R1# show ip ospf interface brief Измените заданную пропускную способность для

маршрутизаторов. Выполните команду auto-cost reference-bandwidth 1000 на

маршрутизаторах, чтобы изменить значение эталонной пропускной


87

способности по умолчанию с целью учета интерфейсов Gigabit Ethernet.

Повторно выполните команду show ip ospf interface brief, чтобы просмотреть внесённые изменения значений стоимости.

R1# show ip ospf interface brief Измените стоимость маршрута. Выполните команду show ip route ospf, чтобы просмотреть

текущие маршруты OSPF на маршрутизаторе R1. Обратите внимание, что в настоящее время таблица содержит два маршрута, которые используют интерфейс S0/0/1.

R1# show ip route ospf Выполните команду ip ospf cost 16000 на интерфейсе S0/0/1

маршрутизатора R1. Стоимость 16 000 является выше суммарной стоимости маршрута, проходящего через R2 (15 624).

Выполните команду show ip ospf interface brief на маршрутизаторе R1, чтобы просмотреть изменение стоимости на интерфейсе S0/0/1.

R1# show ip ospf interface brief Повторно выполните команду show ip route ospf на R1, чтобы

просмотреть влияние этого изменения на таблицу маршрутизации. Теперь все маршруты OSPF для маршрутизатора R1 проходят через маршрутизатор R2.


Отчет должен содержать: – титульный лист; – цели и программу проведения исследований; – поэтапное решение поставленной задачи; – ответы на поставленные в лабораторной работе вопросы; – результаты анализа и выводы.


1. Пакет LSA какого типа передается в магистраль маршрутизатором ABR, когда включено суммирование межобластных маршрутов?

2. Какой метод управления значениями стоимости маршрута OSPF является наиболее простым и предпочтительным?


88

3. Каковы преимущества настройки суммирования межобластных маршрутов?

4. Каким образом изменение весов каналов влияет на повышение энергоэффективности сетевых устройств?

5. Приведите алгоритм активации OSPF на маршрутизаторах Cisco.

6. Какими способами можно влиять на стоимости маршрутов? 7. Приведите команды для отладки протокола OSPF при

нарушении его работоспособности. 8. Перечислите типы и назначение пакетов в OSPF. 9. Перечислите последовательные состояния, которые

проходит маршрутизатор при включении на нем OSPF. 10. Пояснить механизм обеспечения энергетической

эффективности при динамическом изменении весов каналов.

2.2. Лабораторная работа № 5. Исследование энергоэффективности систем связи с различными видами модуляции

Цель и задачи лабораторной работы.

Целью является приобретение навыков исследования энергетической эффективности систем связи при оптимальном приеме дискретных сигналов с различными видами модуляции на фоне аддитивного белого гауссовского шума.

Учебные задачи: − изучение основ теории потенциальной помехоустойчивости

приема дискретных сигналов с различными видами модуляции и принципов построения оптимальных схем их когерентной и некогерентной обработки;

− изучение методов определения энергетической эффективности систем связи с различными видами модуляции передаваемых сигналов в условиях воздействия аддитивного гауссовского белого шума.

Практические задачи: − вычисление зависимости вероятности ошибочного приема

дискретных сигналов с различными видами модуляции от


89

энергетического отношения сигнал/шум на входе оптимального приемника;

− вычисление энергетической эффективности систем связи с различными видами модуляции в условиях воздействия аддитивного гауссовского белого шума;

− овладение методикой анализа потенциальной помехо-устойчивости и энергетической эффективности систем связи в каналах с аддитивным гауссовским белым шумом.


При подготовке к лабораторной работе необходимо: – уяснить цели и задачи лабораторной работы; – изучить теоретический материал, приведенный в описании.


Известно, что важнейшим показателем качества функционирования систем связи является ее помехоустойчивость. Она определяется с помощью функциональной зависимости РОШ=ψ(h2) вероятности ошибочного приема сигналов РОШ от отношения h2=E r /N0 энергии сигнала на входе приемника Еr к спектральной плотности мощности шума N0. Условием обеспечения помехоустойчивости является превышение реального энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника (h2) над его допустимым значением h2≥h2

ДОП. Реальное отношение сигнал/шум на входе приемника определяется как

0000

2

NLL

TGGP

N

TP

N

Eh

T

SrttSrr === .

Оно зависит от длительности TS и мощности принимаемого сигнала Pr=P tG tG r /L0LT. Последняя определяется мощностью излучения передатчика (Pt), коэффициентами усиления передающей (Gt) и приемной (Gr) антенн и потерями передачи при распространении радиоволн с несущей частотой f0 на расстояние z0 в свободном пространстве (L0=(4πz0f0/c)2) и дополнительными потерями передачи на трассе (LT).


90

Допустимое отношение сигнал/шум на входе приемника h2ДОП

определяется по функциональной зависимости РОШ=ψ(h2) при допустимой величине вероятности ошибки РОШ=РОШ_ДОП, т. е.

2допh =ψ−1(РОШ _ДОП).

Поскольку уменьшение h2ДОП позволит пропорционально

уменьшить реальное энергетическое отношение сигнал/шум на входе приемника h2=E r /N0 (при соблюдении условия h2≥ 2

допh ), то

величина допустимого отношения сигнал/шум на входе приемника 2допh обычно принимается за показатель энергетической

эффективности систем связи. Очевидно, что возможность уменьшения реального отношения

сигнал/шум на входе приемника h2∼P t G t за счет снижения мощности излучения передатчика (Pt) и/или коэффициентов усиления передающей (Gt) антенны является важным фактором проектирования экологически безопасных систем связи.

Таким образом, актуальной задачей проектирования систем связи является повышение их энергетической эффективности путем снижения допустимого отношения сигнал/шум на входе приемника

2допh . Этого можно достичь за счет применения в системе связи

наилучших видов модуляции передаваемых сигналов и оптимальных схем их обработки (когерентных и некогерентных) в приемнике.

Для решения этой задачи необходимо, прежде всего, определить функциональные зависимости РОШ=ψ(h2) вероятности ошибочного приема сигналов от энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника для различных видов модуляции передаваемых сигналов и схем их оптимальной обработки на фоне аддитивного белого гауссовского шума.

В теории электрической связи рассматриваются вопросы оценки потенциальной помехоустойчивости систем связи (телекоммуникаций) при оптимальном когерентном и некогерентном приеме сигналов на фоне аддитивного белого гауссовского шума. Под термином «потенциальная помехоустойчивость» понимается минимально возможная


91

вероятность ошибки, обеспечиваемая в оптимальном приемнике при заданных характеристиках входных сигналов и помех.

В простейшем случае передачи по каналу связи дискретных двоичных сигналов s1(t) или s2(t), соответствующих информационным символам «1» или «0», на вход приемника (схемы обработки) приходит аддитивная смесь одного из принимаемых сигналов sr1,2(t) и белого гауссовского шума ξ(t)

Z(t)=sr1,2(t)+ ξ(t)=K⋅ s1,2(t−tp)+ ξ(t), (2.1)

где K – коэффициент передачи канала связи по амплитуде, tp – время распространения (запаздывания) сигнала в канале связи.

Считается, что все параметры принимаемого сигнала sr1,2(t) (несущая частота, длительность, вид модуляции и т.д.) в оптимальном приемнике известны, за исключением его информационного символа (1 или 2). Структурная схема оптимальной когерентной обработки (иначе, приема, демодуляции) двоичных сигналов приведена на рис. 2.4. Термином «когерентная обработка» подчеркивается, что в приемнике известны все параметры принимаемого сигнала (кроме информационного) sr(t), включая его начальную фазу.

Рис. 2.4. Схема оптимальной когерентной обработки двоичных

сигналов В состав схемы оптимальной когерентной обработки входят

умножители (×) аддитивной смеси z(t) на копии предаваемых


92

сигналов s1(t) и s2(t), формируемые генераторами копии сигналов (ГКС), интеграторы на интервале длительности сигналов [0,TS] и решающее устройство (РУ). На выходе интеграторов в моменты времени, кратные TS , формируются напряжения, соответствующие значениям корреляционных интегралов:

которые затем сравниваются в РУ. При выполнении соотношения q1>q2 принимается решение, что в составе аддитивной смеси Z(t)=sr1,2(t)+ξ(t) на вход приемника пришел сигнал sr1(t), соответствующий передаче информационного символа «1». В противном случае q1<q2 принимается решение о передаче информационного символа «0».

Потенциальная помехоустойчивость оптимального бинарного (двоичного) когерентного приемника (рис. 2.4) наиболее просто оценивается при выполнении следующих условий:

1) энергии ES1 и ES2 передаваемых сигналов s1(t) и s2(t) одинаковы и равны ES:

(2.2)

2) априорные вероятности передаваемых сигналов s1(t) и s2(t) известны и равны между собой P(s1)= P(s2)=0,5;

3) корреляционная функция аддитивной помехи ξ(t) описывается выражением Rξ(τ)=0,5N0δ(τ), где N0 – спектральная плотность мощности гауссовского «белого» шума, В2/Гц; δ(τ) – дельта-функция Дирака.

При выполнении этих условий зависимость вероятности ошибки (PОШ) в схеме оптимального когерентного приема двоичных сигналов (рис. 2.4) с произвольным типом модуляции от отношения сигнал/шум (h2) на входе приемника описывается выражением общего вида

(2.3)


93

где h2=E r /N0 – отношение энергии сигнала на входе приемника Er к спектральной плотности мощности шума N0; Ф(x) – функция Лапласа, или интеграл вероятности

(2.4)

Эта функция при x=0 и x→∞ принимает значения: Ф(0)=0,5; Ф(∞)=1.

Входящая в формулу (2.3) энергия принимаемого сигнала sr(t) длительностью TS определяется как

(2.5)

а коэффициент взаимной корреляции передаваемых сигналов s1(t) и s2(t) описывается выражением вида

(2.6)

Он характеризует степень «похожести» передаваемых сигналов s1(t) и s2(t) на интервале времени [0,TS] и может принимать значения в интервале −1≤ρ≤1.

Примечание. Функция Ф(x) (2.2) табулирована. При проведении вычислений в Mathcad нет необходимости использовать нормированные функции вероятности, так как в систему встроены алгоритмы численного интегрирования, позволяющие просчитать функцию распределения и в ее стандартном виде. Однако если вам необходимо решить задачу традиционным способом, то вы можете применить специальную встроенную функцию cnorm(ξ), в основе которой лежит формула Лапласа (2.4).

Анализ формулы (2.3) показывает, что вероятность ошибки Pош будет тем меньше, чем выше энергетическое отношение сигнал/шум h2=E r /N0 на входе приемника и чем меньше коэффициент взаимной корреляции сигналов ρ.

Проанализируем потенциальную помехоустойчивость оптимального приемника при приеме сигналов с различными видами манипуляции. Наиболее широко в системах связи


94

применяются сигналы амплитудной (АТ), частотной (ЧТ) и фазовой телеграфии (ФТ). Ввиду того, что при передаче сигналов фазовой телеграфии и их когерентном приеме (рис. 2.4) может возникать явление «обратной работы» (когда из-за самопроизвольных скачков фазы генераторов копий сигналов все информационные символы «1» будут приняты как «0» и наоборот), широкое применение нашли сигналы относительной фазовой телеграфии (ОФТ).

Помехоустойчивость приема сигналов ФТ Известно, что при использовании сигналов ФТ на передающей

стороне системы связи формируются гармонические колебания s1(t) и s2(t) длительностью TS, имеющие одинаковую амплитуду S и несущую частоту f0, но противоположные (со сдвигом π ) по фазе (рис. 2.5).

Сигналы s1(t) и s2(t) при ФТ можно записать в следующем виде:

(2.7)

(2.8)

Поскольку при ФТ передаваемые сигналы s1(t) и s2(t) имеют

одинаковые амплитуды S и длительности TS, то их энергии будут равны между собой:

(2.9)

(2.10)

(211)


95

где PS=0,5S2 – мощность передаваемых сигналов.

Рис. 2.5. Временные диаграммы сигналов s1(t) и s2(t) при ФТ Согласно (2.1) и (2.9 – 2.11) и энергии принимаемых сигналов

sr1(t)=Ks1(t) и sr2(t)=Ks2(t) также будут равны:

, (2.12)

где Pr=K2PS=0,5S2K2 – мощность принимаемых сигналов. Коэффициент взаимной корреляции (2.6) передаваемых

сигналов ФТ с учетом (2.7) и (2.8) имеет значение

(2.13)

Согласно (2.12, 2.13) выражение (2.3) для потенциальной помехоустойчивости когерентного приема сигналов ФТ принимает вид следующей зависимости:

(2.14)

Анализ выражения (2.14) показывает, что при наименьшем отношение сигнал/шум на входе приемника h2=E r /N0=0 вероятность ошибочного приема (различения) двоичных сигналов ФТ будет наибольшей РОШ_ФТ=0,5, а при h2=E r /N0→∞ вероятность ошибочного приема сигналов уменьшается РОШ_ФТ→0.


96

Помехоустойчивость приема сигналов ЧТ

При использовании сигналов ЧТ на передающей стороне системы связи формируются гармонические колебания s1(t) и s2(t), имеющие одинаковые амплитуды S и длительности TS, но разные несущие частоты: fВ и fБ, соответствующие передаче информационных символов «1» и «0» соответственно (рис. 2.6).

Рис. 2.6. Временные диаграммы сигналов s1(t) и s2(t) при ЧТ Как видно из рис. 2.6, сигналы s1(t) и s2(t) представляют собой

отрезки синусоидальных колебаний, которые отличаются по частоте (fB>fБ), но имеют одинаковую амплитуду (S) и начальную фазу ( 00 =ϕ ):

s1(t) = S sin(2πfBt) (2.15)

s2(t) = S sin(2πfБt) (2.16)

В соответствии с выражениями (2.9 – 2.11) и (2.15, 2.16) на интервале времени t∈(0,TS) энергии передаваемых сигналов ЧТ s1(t) и s2(t) совпадают ЕS=ЕS1=ЕS2:

(2.17)


97

(2.18)

(2.19)

где PS=0,5S2 – мощность передаваемых сигналов.

Согласно (2.1) и (2.17 – 2.19) и энергии принимаемых сигналов s r1(t)=Ks1(t) и s r2(t)=Ks2(t) также будут равны:

,

(2.20)

где Pr=K2PS=0,5S2K2 – мощность принимаемых сигналов. Значение коэффициента (2.6) взаимной корреляции сигналов

ЧТ (2.15, 2.16) определяется как

(2.21)

Если частоты fВ и fБ достаточно разнесены по оси частот и спектры сигналов s1(t) и s2(t) не перекрываются, то можно полагать ρ = 0, т. е. сигналы s1(t) и s2(t) некоррелированы (ортогональны). В этом случае из формулы (2.1) следует, что потенциальная помехоустойчивость приема сигналов ЧТ определяется зависимостью вида

(2.22)

Сравнение выражений (2.22) и (2.14) показывает следующее: 1) при равных значениях энергетического отношения

сигнал/шум на входе приемника h2=E r /N0=const вероятность ошибочного приема сигналов ЧТ будет больше, чем ФТ (РОШ_ЧТ>РОШ_ФТ);


98

2) для обеспечения одинаковой вероятности ошибочного приема сигналов ЧТ и ФТ (РОШ_ЧТ=РОШ_ФТ) необходимо обеспечить отношение h2=E r /N0 энергии принимаемого сигнала ЧТ к спектральной плотности мощности шума в 2 раза больше, чем при приеме сигналов ФТ.

Отсюда следует вывод, что потенциальная помехоустойчивость когерентного приема сигналов ФТ выше, чем сигналов ЧТ.

Помехоустойчивость приема сигналов АТ

Сигналы АТ называют сигналами типа «посылка-пауза» или сигналами с пассивной паузой. На рис. 2.7 представлена временная диаграмма сигналов АТ.

Рис. 2.7. Временные диаграммы передаваемых сигналов

s1(t) и s2(t) при АТ Чтобы конкретизировать формулу (2.3) для сигналов АТ,

необходимо уточнить смысл величины энергии передаваемых сигналов ES и определить значение коэффициента ρ взаимной корреляции сигналов s1(t) и s2(t).

Согласно рис.2.7 сигналы АТ можно записать в виде

s1(t) = S sin(2πf0t); s2(t) = 0, (2.23)

где S – амплитуда сигнала s1(t) [В]; f0 – его несущая частота [Гц]. В соответствии с выражениями (2.23) и (2.9) энергия первого из

передаваемых сигналов s1(t) длительностью TS равна


99

(2.24)

а энергия второго передаваемого сигнала s2(t)=0 равна нулю ES1=0. Тогда, в среднем энергия передаваемых сигналов АТ будет

равна половине энергии первого сигнала:

(2.25)

В соответствии с выражениями (2.25) и (2.12) средняя энергия принимаемых сигналов АТ s r1(t)=Ks1(t) и s r2(t)=0 определяется как

, (2.26)

где Pr=K2PS=0,5S2K2 – мощность принимаемых сигналов s r1(t) . Коэффициент (2.6) взаимной корреляции передаваемых

сигналов АТ

(2.27)

т. к. в пределах интегрирования t∈(0,TS) сигнал s2(t) =0. Подстановка (2.26) и (2.27) в (2.3) позволяет определить

выражение для потенциальной помехоустойчивости сигналов АТ в виде

(2.28)

Сравнение выражения (2.28) с (2.22, 2.14) показывает следующее:

1) при равных значениях энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника h2=E r /N0=сonst вероятность ошибочного приема сигналов АТ будет больше, чем ЧТ и ФТ (РОШ_AT> РОШ_ЧT > РОШ_ФT );


100

2) для обеспечения одинаковой вероятности ошибочного приема сигналов АТ, ЧТ и ФТ (РОШ_AT=РОШ_ЧT=РОШ_ФT) необходимо обеспечить отношение h2=E r /N0 энергии принимаемого сигнала АТ к спектральной плотности мощности шума в 2 раза больше, чем при приеме сигналов ЧТ и в 4 раза больше, чем при приеме сигналов ФТ.

Отсюда следует вывод, что потенциальная помехоустойчивость когерентного приема сигналов АТ ниже, чем сигналов ЧТ и тем более ФТ.

Помехоустойчивость приема сигналов ОФТ

При когерентном приеме сигналов ОФТ в качестве опорного колебания используется сигнал не автономного генератора (как при приеме ФТ), а предыдущего задержанного символа, который тоже искажен помехой. Таким образом, мощность помехи оказывается как бы в два раза выше, а вероятность ошибочного приема – приблизительно в два раза выше, чем при ФТ. Поэтому, выражение для потенциальной помехоустойчивости сигналов ОФТ можно записать в виде

(2.29)

Сравнение (2.29) с (2.14) показывает, что при h2=E r /N0=const значение вероятности ошибочного приема сигналов ОФТ (РОШОФТ) оказывается примерно вдвое больше, чем вероятность ошибочного приема сигналов ФТ (РОШОФТ). Однако, это и есть необходимая «плата» за возможность устранения случайных перескоков фазы в когерентном приемнике, приводящих к появлению «обратной работы».

На рис. 2.8 приведены функциональные зависимости РОШ=ψ(h2) вероятности ошибки при оптимальном когерентном приеме (рис. 2.4) сигналов ФТ, ОФТ, ЧТ и АТ от энергетического отношения сигнал/шум h2=E r /N0, построенные согласно выражениям (2.14), (2.29), (2.22) и (2.28). При вероятности ошибки, равной ее допустимому значению РОШ=РОШ_ДОП по графику РОШ=ψ(h2) определяется отношение сигнал/шум на входе


101

приемника, равное ее допустимому значению h2= 2допh , т. е.

энергетическая эффективность системы связи.

Рис. 2.8. Зависимости РОШ=ψ(h2) вероятности ошибки оптимального когерентного приема сигналов АТ, ЧТ, ФТ

и ОФТ от отношения сигнал/шум Например, при РОШ=РОШ_ДОП=10−5 допустимое отношение

сигнал/шум на входе оптимального когерентного приемника

составляет 2допh ≈9 при передаче сигналов ФТ, 2

допh ≈18 – при

передаче сигналов ЧТ и 2допh ≈36 – при передаче сигналов АТ. Таким

образом, энергетическая эффективность систем связи с использованием оптимального когерентного приема сигналов ФТ будет в 2 раза (т. е. на 3 дБ) выше, чем с использованием сигналов ЧТ и в 4 раза выше (т. е. на 6 дБ) – чем при использовании сигналов АТ.

При передаче сигналов ОФТ и их когерентном приеме значение РОШ=РОШ_ДОП=10−5 достигается при допустимом отношении сигнал/шум на входе приемника 2

допh ≈10 (т. е. немного более

высоком, чем при приеме сигналов ФТ 2допh ≈9). Поэтому

энергетическая эффективность систем связи с использованием когерентного приема сигналов ОФТ будет всего в 10/9≈1,11 раза


102

(т. е. на 0,5 дБ) ниже, чем с использованием сигналов ФТ. Однако при когерентном приеме сигналов ОФТ устраняется опасность появления «обратной работы», характерной для когерентного приема сигналов ФТ. Кроме того, энергетическая эффективность систем связи с использованием сигналов ОФТ будет выше в 18/10≈1,8 раза (т. е. на 2,5 дБ) по сравнению с использованием сигналов ЧТ и в 36/10 ≈3,6 раза (т. е. на 5,5 дБ) выше по сравнению с использованием сигналов АТ. Эти достоинства обусловили широкое применение сигналов ОФТ в системах связи различного назначения.

Более простой по сравнению с оптимальной когерентной схемой приема (см. рис. 2.4) является оптимальная схема некогерентной обработки двоичных сигналов (рис. 2.9), которая не требует знания (измерения) начальной фазы сигналов, приходящих на вход приемника.

В состав схемы оптимальной некогерентной обработки сигналов дополнительно входят фазовращатели на π/2, обеспечивающие формирование на выходах ГКС квадратурных составляющих сигнала (sin(2πft) и cos(2πft)), устройства возведения в квадрат (Кв), суммирования (Σ) и извлечения квадратного корня

( ).

В решающем устройстве (РУ) происходит сравнение некорреляционных интегралов (q1 и q2), а их модулей q1 и q2, которые не зависят от начальной фазы принимаемых сигналов. При выполнении соотношения q1>q2 принимается решение о передаче информационного символа «1». В противном случае q1<q2 и принимается решение о передаче информационного символа «0».

Вероятность ошибки в схеме оптимального некогерентного приема дискретных (двоичных) сигналов с различным видом модуляции (АТ, ЧТ и ОФТ) в условиях воздействия помехи типа белого гауссовского шума определяется следующими выражениями:

для сигналов АТ:

(2.30)


103

Рис. 2.9. Схема оптимальной некогерентной обработки

двоичных сигналов для сигналов ЧТ:

(2.31)

для сигналов ОФТ:

(2.32)

где h2=E r /N0 – энергетическое отношение сигнал/шум на входе приемника.

Функциональная зависимость РОШ_ФТ_НК=ψ(h2) вероятности ошибки при оптимальном некогерентном приеме сигналов ФТ от


104

отношения h2=E r /N0 на входе приемника отсутствует. Это объясняется тем, что информация о символах «1» или «0» при передаче сигналов ФТ заложена изменении начальной фазы (см. рис. 2.5), а в некогерентной схеме обработки принимаемых сигналов (рис. 2.9) их начальная фаза не учитывается (т. к. модули q1 и q2 не зависят от начальной фазы принимаемых сигналов).

В лабораторной работе исследуется потенциальная помехоустойчивость и энергетическая эффективность оптимальных приемников при когерентном и некогерентном приеме сигналов АТ, ЧТ, ФТ и ОФТ.


Методику выполнения работы рассмотрим на примере экспериментального исследования потенциальной помехоустой-чивости при когерентном и некогерентном приеме сигналов АТ, рассмотренного в разделе теоретического обоснования к лабораторной работе.

Будем считать, что заданы параметры передаваемых сигналов амплитудной телеграфии: несущая частота f0=30 кГц=3⋅10−4 Гц, амплитуда S=0,5 В, длительность элементарной посылки TS=0,1c. В канале связи на сигнал АТ воздействует аддитивная помеха ξ(t) типа «белый» гауссовский шум со спектральной плотностью мощности N0=2⋅10−3 B2/Гц. Для простоты вычислений будем считать, что коэффициент передачи канала связи по амплитуде К=1.

Требуется в математическом пакете Mathcad:

− задать исходные данные для решения задачи; − по формуле (2.23) определить сигналы s1(t) и s2(t) АТ; − по формуле (2.26) рассчитать среднюю энергию Er

принимаемого сигнала АТ; − по формуле (2.28) для рассчитанного значения Er

определить вероятность ошибки при оптимальном когерентном приеме сигналов АТ;

− исследовать зависимость вероятности ошибки при оптимальном когерентном приеме сигналов АТ (РОШ_АТ) от изменения энергетического отношения сигнал/шум на входе


105

приемника (h2=E r /N0) в ограниченных пределах с указанным шагом (построить график, используя логарифмический масштаб осей);

− определить энергетическую эффективность системы связи с использованием оптимального когерентного прием сигналов АТ, т.е. найти допустимое отношение сигнал/шум на входе приемника ( 2

допh ), при котором обеспечивается допустимая вероятность ошибки

(Рош доп); − аналогично исследовать энергетическую эффективность

систем связи с использованием оптимального некогерентного приема сигналов АТ;

− аналогично исследовать энергетическую эффективность систем связи с использованием оптимального когерентного приема сигналов ЧТ, ФТ, ОФТ и оптимального некогерентного приема сигналов ЧТ, ОФТ.

Рассмотрим решение поставленной задачи в математическом пакете Mathcad:

1. Запускаем Mathcad и создаем новый Mathcad-документ. Сохраняем его под именем, например, Lr_1.xmcd.

2. Задаем исходные данные для решения задачи (рис. 2.10).

Рис. 2.10. Задаем исходные данные 3. Согласно исходным данным, по формуле (2.23) определяем

сигналы s1(t) и s2(t) АТ (рис. 2.11).

Рис. 2.11. Определяем сигналы s1(t) и s2(t) АТ


106

Рис. 2.12. Определение средней энергии сигналов АТ

4. По формуле (2.26) определяем среднюю энергию принимаемых сигналов АТ (рис. 2.12).

Как следует из рис. 2.12, средняя энергия Еr принимаемых сигналов АТ на интервале времени t∈(0,TS) составляет Еr=6,25×10−3В2с.

5. Рассчитываем по формуле (2.28) вероятность ошибки при оптимальном когерентном приеме сигналов АТ с заданной энергией, используя функцию Mathcad cnorm(x) (рис. 2.13).

Рис. 2.13. Результат расчета вероятности ошибки при оптимальном когерентном приеме сигналов АТ с заданной энергией

6. Исследуем, как будет изменяться вероятность ошибки при оптимальном когерентном приеме сигналов АТ, если энергетическое отношение сигнал/шум на входе приемника h2=E r /N0 будет изменяться от 0,01 до 1000 с шагом 1 (построим график, используя логарифмический масштаб осей) (рис. 2.14).

7. Определим энергетическую эффективность систем связи. Используя рис. 2.14, установим, при каком допустимом значении

энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника ( 2допh )

будет обеспечена требуемая вероятность ошибки при оптимальном когерентном приеме сигналов АТ, например, РОШ_ДОП=10−10.


107

Рис. 2.14. Зависимость вероятности ошибки при оптимальном когерентном приеме сигналов АТ от энергетического отношения

сигнал/шум на входе приемника Для этого используем окно трассировки графиков «X-Y Trace»

(рис. 2.15). Как следует из данного рисунка, допустимое энергетическое отношение сигнал/шум на входе приемника составляет 2,802

доп ≈h (т.е. 19 дБ).


108

Рис. 2.15. Определение энергетической эффективности системы

связи с использованием оптимального когеренного приема сигналов АТ при РОШ_ДОП = 10−10

Это значение соответствует энергетической эффективности системы связи с использованием сигналов АТ и их оптимального когерентного приема. Уточним полученный результат, используя определение функции РОШ_AT(h2) (рис. 2.16). Из данного рисунка следует, что более точным является ответ 9,802

доп ≈h (т. е. 19,1 дБ).

Рис. 2.16. Уточнение энергетической эффективности системы связи с использованием оптимального когеренного приема сигналов АТ

5. Рассчитываем энергетическое отношение сигнал/шум на

входе приемника и по формуле (2.28) находим вероятность ошибки при оптимальном некогерентном приеме заданного сигнала АТ (рис. 2.17).


109

Рис. 2.17. Результат расчета вероятности ошибки при некогерентном приеме сигнала АТ

6. Найдем зависимость вероятности ошибки при некогерентном

приеме сигнала АТ от энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника h2=E r /N0, которое будет изменяться от 0,01 до 1000 с шагом 1 (логарифмический масштаб осей, рис. 2.18).

7. Определим энергетическую эффективности систем связи с использованием оптимального некогерентного приема сигналов АТ. По рис. 2.18 установим, при каком допустимом энергетическом отношении сигнал/шум на входе приемника ( 2

допh ) будет обеспечена

требуемая вероятность ошибки при оптимальном некогерентном приеме сигналов АТ, например, РОШ_ДОП = 10−10.

Рис. 2.18. Зависимость вероятности ошибки при оптимальном некогерентном приеме сигналов АТ от отношения сигнал/шум


110

Используем окно трассировки графиков «X-Y Trace» (рис. 2.19). Как следует из данного рисунка, допустимое энергетическое отношение сигнал/шум на входе приемника составляет 11,892

доп ≈h (19,5 дБ).

Рис. 2.19. Определение энергетической эффективности системы связи с использованием оптимального некогеренного приема

Уточним полученный результат, используя определение функции РОШ_AТ(h

2) (рис. 2.20). Из данного рисунка следует, что более точным является ответ 33,892

доп ≈h (т. е. 19,51 дБ)

Рис. 2.20. Уточнение энергетической эффективности системы связи с использованием оптимального некогеренного приема сигналов АТ

при РОШ_ДОП = 10−10 Сравнение полученного результата ( 33,892

доп ≈h ) с

аналогичным результатом для когерентного приема сигнала АТ ( 9,802

доп ≈h ) показывает, что энергетическая эффективность

системы связи с использованием сигналов АТ и их когерентным


111

приемом в 89,33/80,9 ≈ 1,1 раз (т. е. на 0,4 дБ) выше, чем при использовании оптимального некогерентного приема.

Порядок выполнения работы

1. Исследование потенциальной помехоустойчивости приема сигналов АТ. Для заданной спектральной плотности мощности помехи типа «белый шум» и сигнала АТ в соответствии с вариантом индивидуального задания (таблицы 2.1 и 2.2) необходимо:

− запустить программу Mathcad и создать Mathcad-документ, например LR_1_VAR_V_АТ.xmcd, где V – номер варианта индивидуального задания;

− задать исходные данные для исследования помехоустойчивости сигналов АТ;

− по формуле (2.23) определить сигналы s1(t) и s2(t) АТ; − по формуле (2.26) рассчитать среднюю энергию

принимаемых сигналов АТ (Er); − по формуле (2.28) найти вероятность ошибочного приема

заданного сигнала АТ (РОШ_AT); − исследовать зависимость вероятности ошибки при

оптимальном когерентном приеме сигналов АТ (РОШ_AT) от энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника (h2=ES /N0), если энергетическое отношение сигнал/шум на входе приемника (h2) будет изменяться в соответствии с вариантом индивидуального задания (таблица 2.5). Построить график зависимости РОШ_AT(h

2), используя логарифмический масштаб осей; − определить энергетическую эффективность систем связи:

используя график зависимости РОШ_AT(h2), установить, при каком допустимом энергетическом отношении сигнал/шум на входе приемника ( 2

допh ) будет обеспечена требуемая вероятность

ошибочного приема сигналов и (РОШ_ДОП) в соответствии с вариантом индивидуального задания (таблица 2.5);

− определить энергетическое отношение сигнал/шум на входе приемника и по формуле (2.30) рассчитать потенциальную помехоустойчивость некогерентного приема заданного сигнала АТ;


112

− исследовать зависимость вероятности ошибки при оптимальном некогерентном приеме сигналов АТ (РОШ_АТ_НК) от энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника h2=E S /N0, если энергетическое отношение сигнал/шум на входе приемника (h2) будет изменяться в соответствии с вариантом индивидуального задания (таблица 2.5). Построить график зависимости от РОШ_АТ_НК(h

2), используя логарифмический масштаб осей;

− определить энергетическую эффективность системы связи: используя график зависимост и РОШ_АТ_НК(h

2), установить, − при каком допустимом энергетическом отношении

сигнал/шум на входе приемника ( 2допh ) будет обеспечена требуемая

вероятность ошибочного приема сигналов (РОШ_ДОП) в соответствии с вариантом индивидуального задания (таблица 2.5); сравнить полученный результат с аналогичным результатом для случая когерентного приема сигнала АТ;

− сохранить полученные результаты исследования помехоустойчивости сигналов АТ. Закрыть Mathcad-документ.

2. Исследование потенциальной помехоустойчивости приема сигналов ЧТ. Для заданной спектральной плотности мощности помехи типа «белый шум» и сигнала ЧТ в соответствии с вариантом индивидуального задания (таблицы 2.1 и 2.3) необходимо:

− запустить программу Mathcad и создать Mathcad-документ, например LR_1_VAR_V_ЧТ.xmcd, где V – номер варианта индивидуального задания;

− задать исходные данные для исследования помехоустойчивости сигналов ЧТ;

− по формулам (2.15) и (2.16) определить сигналы s1(t) и s2(t) ЧТ;

− убедится в том, что согласно (2.17 – 2.20) на интервале времени t∈(0,TS) энергии принимаемых сигналов s1(t) и s2(t) совпадают, т. е. Er=Er1=Er2;

− по формуле (2.21) вычислить значение коэффициента ρ взаимной корреляции сигналов s1(t) и s2(t) ЧТ и убедится в том, что


113

на интервале времени t∈(0,TS) этот коэффициент близок к нулю. Если значение коэффициента ρ взаимной корреляции сигналов s1(t) и s2(t) ЧТ отличается от нуля, то изменяя частот «посылки» и «паузы» добиться, чтобы этот коэффициент стал близким к нулю. О возникшей необходимости корректировки частот «посылки» и «паузы» проинформировать преподавателя и отразить в выводах по результатам исследования;

− по формуле (2.22) рассчитать вероятность ошибочки при когерентном приеме заданного сигнала ЧТ;

− исследовать, как будет изменяться вероятность ошибочки при оптимальном когерентном приеме сигналов ЧТ, если энергетическое отношение сигнал/шум на входе приемника h2=ES /N0 будет изменяться в соответствии с вариантом индивидуального задания (таблица 2.5). Построить график зависимости РОШ_ЧТ(h2) , используя логарифмический масштаб осей;

− определить энергетическую эффективность систем связи: используя график зависимости РОШ_ЧТ(h2) , установить, при каком допустимом энергетическом отношении сигнал/шум на входе приемника ( 2

допh ) будет обеспечена требуемая вероятность

ошибочного приема сигналов и РОШ_ДОП в соответствии с вариантом индивидуального задания (таблица 2.5);

− определить энергетическое отношение сигнал/шум на входе приемника и по формуле (2.31) рассчитать вероятность ошибки при оптимальном некогерентном приеме заданного сигнала ЧТ;

− исследовать, как будет изменяться вероятность ошибки при оптимальном некогерентном приеме сигналов ЧТ, если энергетическое отношение сигнал/шум на входе приемника h2=ES /N0 будет изменяться в соответствии с вариантом индивидуального задания (таблица 2.5). Построить график зависимости РОШ_ЧТ_НК(h2), используя логарифмический масштаб осей;

− определить энергетическую эффективность систем связи: используя график зависимости РОШ_ЧТ_НК(h2), установить, при каком допустимом энергетическом отношении сигнал/шум на входе


114

приемника ( 2допh ) будет обеспечена требуемая вероятность

ошибочного приема сигналов (РОШ_ДОП) в соответствии с вариантом индивидуального задания (таблица 2.5);

− сравнить полученный результат определения энергетической эффективности с аналогичным результатом для случая когерентного приема сигнала ЧТ;

− сохранить полученные результаты исследования помехоустойчивости сигналов ЧТ. Закрыть Mathcad-документ.

3. Исследование потенциальной помехоустойчивости приема сигналов ФТ и ОФТ. Для заданной спектральной плотности мощности помехи типа «белый шум» и сигнала ФТ в соответствии с вариантом задания (таблицы 2.1 и 2.4) необходимо:

− запустить программу Mathcad и создать Mathcad-документ, например LR_1_VAR_V_ФТ_ОФТ.xmcd, где V – номер варианта индивидуального задания;

− задать исходные данные для исследования помехоустойчивости сигналов ФТ и ОФТ;

− по формулам (2.7) и (2.8) определить сигналы s1(t) и s2(t) ФТ;

− убедится в том, что согласно (2.9 – 2.12) на интервале времени t∈(0,TS) энергии принимаемых сигналов s1(t) и s2(t) совпадают, т. е. Er=Er1=Er2;

− по формуле (2.13) вычислить значение коэффициента ρ взаимной корреляции сигналов s1(t) и s2(t) ФТ и убедится в том, что на интервале времени t∈(0,TS) этот коэффициент равен (–1);

− по формулам (2.14) и (2.29) рассчитать потенциальную помехоустойчивость приема заданного сигнала ФТ и ОФТ;

− исследовать, как будет изменяться вероятность ошибки при оптимальном когерентном приеме сигналов ФТ и ОФТ, если энергетическое отношение сигнал/шум на входе приемника h2=E S /N0 будет изменяться в соответствии с вариантом индивидуального задания (таблица 2.5). Построить графики зависимости РОШ_ФТ(h

2) и РОШ_ОФТ(h2), используя логарифмический

масштаб осей;


115

− определить энергетическую эффективность систем связи: используя график зависимости РОШ_ФТ(h

2) и РОШ_ОФТ(h2), установить,

при каком допустимом энергетическом отношении сигнал/шум на

входе приемника ( 2допh ) будет обеспечена требуемая вероятность

ошибочного приема сигналов (РОШ_ДОП) в соответствии с вариантом индивидуального задания (таблица 2.5);

− определить энергетическое отношение сигнал/шум на входе приемника и по формуле (2.32) рассчитать потенциальную помехоустойчивость некогерентного приема сигнала ОФТ;

− исследовать, как будет изменяться вероятность ошибки при оптимальном некогерентном приеме сигналов ОФТ, если энергетическое отношение сигнал/шум на входе приемника h2=E S /N0 будет изменяться в соответствии с вариантом индивидуального задания (таблица 2.5). Построить график РОШ_ФТ(h

2), используя логарифмический масштаб осей; − определить энергетическую эффективность систем связи:

используя график зависимости РОШ_ОФТ(h2) установить, при каком

допустимом энергетическом отношении сигнал/шум на входе

приемника ( 2допh ) будет обеспечена требуемая вероятность

ошибочного приема сигналов (РОШ_ДОП) в соответствии с вариантом индивидуального задания (таблица 2.5);сравнить полученный результат с аналогичным результатом для случая когерентного приема сигнала ОФТ;

− сохранить полученные результаты исследования помехоустойчивости сигналов. Закрыть Mathcad-документ.

4. Исследовать изменения энергетической эффективности систем связи с использованием когерентного и некогерентного приема сигналов АТ, ЧТ, ФТ и ОФТ при заданном допустимом значении вероятности ошибки РОШ_ДОП.

5. Проанализировать результаты исследований и сформулировать выводы. Оформить отчет по лабораторной работе.

6. Защитить работу.

Варианты заданий Номер варианта (таблицы 2.1 – 2.5) соответствует номеру

фамилии студента в списке учебной группы (подгруппы).


116

Таблица 2.1. Варианты спектральной плотности мощности помехи типа «белый шум»

№ варианта

Спектральная плотность мощности

помехи N0, В

2/Гц


Спектральная плотность мощности

помехи N0, В

2/Гц

1 4 × 10−3 4 3 × 10−3

2 5 × 10−3 5 8 × 10−3

3 2 × 10−3 6 6 × 10−3

Таблица 2.2. Варианты параметров сигналов АТ (коэффициент передачи канала по амплитуде K = 1)


Несущая

частота

f 0 ,

кГц

Амплитуд

а S,

В

Параметр

TS,

с


Несущая

частота

f 0 ,

кГц

Амплитуда

S, В

Параметр

TS,

с

1 30 0,4 0,1 4 27 0,6 0,25

2 35 0,7 0,2 5 24 0,8 0,3

3 32 0,8 0,1 6 36 0,9 0,2

Таблица 2.3. Варианты параметров сигнала ЧТ (коэффициент передачи канала по амплитуде K = 1)


Частоты, кГц

Амплитуда

S, В

Параметр

TS

, с


Частоты, кГц

Амплитуда

S, В

Параметр

TS

, с

fВ fБ fВ fБ

1 30 20 0,4 0,1 4 40 30 0,6 0,25

2 35 25 0,7 0,2 5 30 15 0,8 0,3

3 35 20 0,8 0,1 6 50 40 0,9 0,2


117

Таблица 2.4. Варианты параметров сигналов ФТ и ОФТ


Несущая

частота

f 0 ,

кГц

Амплитуда

S

, В

Параметр

TS,

с


Несущая

частота

f 0, кГц

Амплитуда

S

, В

Параметр

TS,

с

1 30 0,4 0,1 4 27 0,6 0,25

2 35 0,7 0,2 5 24 0,8 0,3

3 32 0,8 0,1 6 36 0,9 0,2

Примечание. При исследовании сигналов ФТ принимать фазовый сдвиг радиоимпульсов «посылки» и «паузы» θ=π(180°).

Требования к содержанию аналитического отчета Отчет должен содержать: − титульный лист; − цели и программу проведения исследований; − формулировку индивидуального задания и результат его

выполнения; − краткие выводы по результатам выполнения лабораторной

работы.

Таблица 2.5. Варианты диапазона изменения энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника и допустимой РОШ_ДОП


Энергетическое отношение сигнал/шум

h2=Er /N0

Допус-тимая

РОШ_ДОП


Энергетическое отношение сигнал/шум

h2=Er /N0

Допус-тимая

РОШ_ДОП

1 от 1 до 1000 с шагом 1

10−5 4 от 1 до 1000 с шагом 1

10−8


10−6 5 от 1 до 1000 с шагом 1

10−9


10−7 6 от 1 до 1000 с шагом 1

10−12


118


1. Какова цель лабораторной работы? 2. Каково содержание программы лабораторной работы? 3. Как определяется помехоустойчивость системы связи? 4. Как определяется реальное отношение сигнал/шум на входе

приемника? 5. Какой показатель используется для оценки энергетической

эффективности систем связи? 6. Какие параметры принимаемых сигналов считаются

известными в оптимальном приемнике? 7. В чем отличие когерентной и некогерентной схем приема

(обработки) сигналов? 8. Изобразить структурную схему оптимальной когерентной

обработки двоичных сигналов. 9. От чего зависит вероятность ошибки в схеме оптимального

когерентного приема двоичных сигналов? 10. Что характеризует коэффициент взаимной корреляции

передаваемых сигналов и какие он может принимать значения? 11. Привести временные диаграммы и аналитические

выражения для сигналов ФТ. 12. Как определяются энергии передаваемых сигналов ФТ и от

чего они зависят? 13. Как определяются энергии принимаемых сигналов ФТ и от

чего они зависят? 14. Чему равен коэффициент взаимной корреляции

передаваемых сигналов ФТ? 15. Записать выражение для потенциальной

помехоустойчивости когерентного приема сигналов ФТ. 16. Изобразить график зависимости РОШ=ψ(h2) вероятности

ошибки от отношения сигнал/шум при когерентном приеме сигналов ФТ.

17. Определить энергетическую эффективность системы связи с использованием оптимального когерентного приема сигналов ФТ при допустимой вероятности ошибки РОШ_ДОП=10−10.

18. Привести временные диаграммы и аналитические выражения для сигналов ЧТ.

19. Как определяются энергии передаваемых сигналов ЧТ и от чего они зависят?


119

20. Как определяются энергии принимаемых сигналов ЧТ и от чего они зависят?

21. Чему равен коэффициент взаимной корреляции передаваемых сигналов ЧТ?

22. Записать выражение для потенциальной помехоустойчивости когерентного приема сигналов ЧТ.

23. Изобразить график зависимости РОШ=ψ(h2) вероятности ошибки от отношения сигнал/шум при когерентном приеме сигналов ЧТ.

24. Определить энергетическую эффективность системы связи с использованием оптимального когерентного приема сигналов ЧТ при допустимой вероятности ошибки РОШ_ДОП=10−10. Сравнить ее с энергетической эффективностью системы связи с когерентным приемом сигналов ФТ.

25. Привести временные диаграммы и аналитические выражения для сигналов АТ.

26. Как определяются энергии передаваемых сигналов АТ и от чего они зависят?

27. Как определятся средняя энергия передаваемых и принимаемых сигналов АТ и от чего они зависят?

28. Чему равен коэффициент взаимной корреляции передаваемых сигналов АТ?

29. Записать выражение для потенциальной помехоустойчивости когерентного приема сигналов АТ.

30. Изобразить график зависимости РОШ=ψ(h2) вероятности ошибки от отношения сигнал/шум при когерентном приеме сигналов АТ.

31. Определить энергетическую эффективность системы связи с использованием оптимального когерентного приема сигналов АТ при допустимой вероятности ошибки РОШ_ДОП=10−10. Сравнить ее с энергетической эффективностью системы связи с когерентным приемом сигналов ФТ и ЧТ.

32. Записать выражение для потенциальной помехо-устойчивости когерентного приема сигналов ОФТ.

33. Изобразить график зависимости РОШ=ψ(h2) вероятности ошибки от отношения сигнал/шум при когерентном приеме сигналов ОФТ.

34. Определить энергетическую эффективность системы связи с использованием оптимального когерентного приема сигналов ОФТ


120

при допустимой вероятности ошибки РОШ_ДОП=10−10. Сравнить ее с энергетической эффективностью системы связи с когерентным приемом сигналов ФТ, ЧТ и АТ.

35. Изобразить структурную схему оптимальной когерентной обработки двоичных сигналов.

36. Записать выражение для потенциальной помехоустой-чивости некогерентного приема сигналов АТ. Изобразить график зависимости РОШ=ψ(h2) вероятности ошибки от отношения сигнал/шум при некогерентном приеме сигналов АТ.

37. Определить энергетическую эффективность системы связи с использованием оптимального некогерентного приема сигналов АТ при допустимой вероятности ошибки РОШ_ДОП=10−10. Сравнить ее с энергетической эффективностью системы связи с когерентным приемом сигналов ФТ, ЧТ и АТ.

38. Записать выражение для потенциальной помехо-устойчивости некогерентного приема сигналов ЧТ.

39. Изобразить график зависимости РОШ=ψ(h2) вероятности ошибки от отношения сигнал/шум при некогерентном приеме сигналов ЧТ.

40. Определить энергетическую эффективность системы связи с использованием оптимального некогерентного приема сигналов ЧТ при допустимой вероятности ошибки РОШ_ДОП=10−10. Сравнить ее с энергетической эффективностью системы связи с когерентным приемом сигналов ФТ и ЧТ.

41. Записать выражение для потенциальной помехоустой-чивости некогерентного приема сигналов ОФТ.

42. Изобразить график зависимости РОШ=ψ(h2) вероятности ошибки от отношения сигнал/шум при некогерентном приеме сигналов ОФТ.

43. Определить энергетическую эффективность системы связи с использованием оптимального некогерентного приема сигналов ОФТ при допустимой вероятности ошибки РОШ_ДОП=10−10. Сравнить ее с энергетической эффективностью системы связи с когерентным приемом сигналов ФТ, ОФТ и ЧТ.

44. Какие функции Mathcad используются в лабораторной работе?

45. Какие выводы можно сделать по результатам выполнения индивидуального задания?


121

2.3. Лабораторная работа № 6. Исследование энергоэффективности систем связи в условиях замираний


Целью является приобретение навыков исследования энергетической эффективности систем связи при приеме дискретных сигналов с различными видами модуляции в канале с замираниями и аддитивным белым гауссовским шумом.

Учебные задачи: − изучение основ теории потенциальной помехоустойчивости

приема сигналов с релеевскими и райсовскими замираниями; − изучение основ теории потенциальной помехоустойчивости

разнесенного приема сигналов с замираниями. Практические задачи: − формирование навыков вычисления зависимости вероятности

ошибочного приема дискретных сигналов с различными видами модуляции и глубиной замираний от энергетического отношения сигнал/шум на входе оптимального приемника;

− формирование навыков вычисления зависимости вероятности ошибки при разнесенном приеме сигналов с замираниями от энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника и корреляции замираний в ветвях разнесения;

− формирование навыков оценки уровня снижения энергетической эффективности систем связи в условиях замираний принимаемых сигналов и возможности ее повышения за счет применения разнесенного приема;

− формирование навыков владения методикой анализа потенциальной помехоустойчивости и энергетической эффективности систем связи с замираниями сигналов и их разнесенным приемом.


При подготовке к лабораторной работе необходимо: – уяснить цели и задачи; – изучить теоретический материал, приведенный в описании.


122


Одной из наиболее важных проблем электрической связи, является повышение помехоустойчивости систем связи. Поскольку большинство реальных каналов связи являются каналами с переменными параметрами, представляется необходимым исследовать методики расчета помехоустойчивости оптимальных схем обработки сигналов в каналах связи с флуктуациями (случайными изменениями) амплитуды (т. е. замираниями). Заметим, что в реальных каналах связи при флуктуациях амплитуды сигнала на входе приемника всегда наблюдаются и флуктуации его начальной фазы.

Основной причиной возникновения замираний сигналов на выходе канала связи (т.е. на входе приемника) является наличие многолучевого распространения радиоволн (РРВ). Многолучевый характер РРВ объясняется следующим. Волна распространяется от передатчика к приемнику не по «игольчатой» траектории, а в пределах области, существенной для РРВ (зоны Френеля). Наличие в этой области неоднородностей среды (например, тропосферы или ионосферы) приводит к угловому рассеянию радиоволны. В результате она «расщепляется» на множество элементарных волн (лучей), распространяющихся по несколько отличным траекториям. Поэтому при излучении волны с несущей частотой ω0=2πf0 в точку приема (размещения приемника) будет приходить множество (i = 1 … M) лучей с относительным временем запаздывания ∆τ i и фазовыми сдвигами ∆θ i =ω0∆τ i . Пример механизма возникновения многолучевости при распространении радиоволны через неоднородную среду иллюстрируется на рис. 2.21а. Результирующий сигнал на выходе приемной антенны (входе приемника) представляет собой сумму множества (i = 1 … M) отдельных колебаний с различными фазовыми сдвигами (∆θ i =ω0∆τ i ) и амплитудами Si. Интерференция этих колебаний может приводить к ослаблению амплитуды результирующего сигнала до нуля, если фазовые сдвиги колебаний противоположны (∆θ i =π), или к максимизации этой амплитуды, если фазовые сдвиги лучей отсутствуют (∆θ i =0).


123

Поскольку неоднородности среды РРВ непрерывно перемещаются в пространстве, относительные фазовые сдвиги приходящих в точку приема лучей ∆θ i =ω0∆τ i непрерывно будут изменяться во времени. Это и является основной причиной флуктуаций, как амплитуды, так и начальной фазы принимаемого сигнала, т. е. причиной его замираний.

а)

б)

Рис. 2.21. Механизм образования диффузной (а) и дискретной (б) многолучевости в системах КВ радиосвязи

Необходимо отметить, что многолучевость при РРВ может

носить как непрерывный характер, когда принимаемый сигнал создается бесчисленным множеством лучей (диффузная


124

многолучевость), так и дискретный характер, когда принимаемый сигнал создается ограниченным числом лучей сравнимой интенсивности (дискретная многолучевость).

Типичным примером диффузной многолучевости является образование бесчисленного множества диффузных лучей (подлучей) при отражении от ионосферы волны декаметрового, или коротковолнового (КВ) диапазона за счет одновременного рассеяния этой волны на неоднородностях ионосферы в системах КВ радиосвязи (рис. 2.21а).

Примером дискретной многолучевости является образование при отражении КВ от ионосферы двух дискретных лучей (рис. 2.2б), претерпевших различное число отражений от различных слоев ионосферы (например, от слоя F2 и Е) в системах КВ радиосвязи.

Приведенные выше общие сведения о многолучевых каналах связи с замираниями позволяет разработать их математические модели. Для этого необходимо получить:

а) аналитическую зависимость сигнала на выходе канала (входе приемника) sr(t) от передаваемого s(t) и случайного коэффициента передачи канала K по амплитуде;

б) закон распределения коэффициента передачи канала (К) и его параметры.

Передаваемый сигнал s(t) с амплитудой (огибающей) S(t), несущей частотой ω0 и фазой ϕ(t) удобно записать как реальную часть (Re) комплексного передаваемого сигнала ṡ(t)

(2.33)

где ṡ(t)=S(t)exp(j ϕ( t)) – комплексная амплитуда передаваемого сигнала.

Очевидно, что на выходе канала связи без многолучевости принимаемый сигнал будет отличаться от передаваемого (2.33) только постоянным коэффициентом ослабления амплитуды K0 и запаздыванием на время распространения волны tp:

(2.34)


125

Тогда, на выходе многолучевого канала связи принимаемый сигнал будет определяться как сумма сигналов, приходящих по множеству (i = 1 … M) лучей, каждый из которых имеет свой коэффициент передачи (ослабления) по амплитуде Ki и свое запаздывание на время распространения элементарной волны tpi :

(2.35)

Пусть время распространения каждого из лучей имеет какое-то

среднее значение pt , одинаковое для всех лучей, и случайное время

запаздывания ∆τi =tp i− pt относительно среднего значения:

ippi tt τ∆+= . видно, что при малых значениях относительного

времени запаздывания лучей ∆τi можно считать, что комплексная огибающая сигнала за время ∆τi практически не изменится:

(2.36)

Поэтому с учетом (2.36) выражение (2.35) для принимаемого сигнала в канале связи с многолучевостью сводится к виду

(2.37)

где

(2.38)

– комплексный коэффициент передачи многолучевого (i = 1 … M) канала связи (комплексная случайная величина с гауссовской плотностью распределения вероятностей).

Выражение для принимаемого сигнала (2.37) удобнее записать в виде

(2.39)

где


126

(2.40)

– случайный коэффициент передачи канала связи с многолучевым РРВ, характеризующий замирания (т. е. флуктуации амплитуды) сигнала на входе приемника (с плотностью распределения вероятностей, описываемой релеевским или райсовским законом).

В частном случае отсутствия в канале связи многолучевости (когда ∆τi =0; tpi= pτ +∆τi =tp; ∆θi =ω0∆τi =0) и РРВ происходит по

траектории одного луча, коэффициент передачи (2.40) канала связи принимает максимальное значение max01

=== ∑ =KKK

M

i i, и

выражение (2.39) сводится к виду (2.34) для принимаемого сигнала в канале без многолучевости: sr (t)=K0s(t− tp). Мощность этого принимаемого сигнала определяется как )()( 2

0 tPKtPr = , т.е.

произведением мощности передаваемого сигнала P(t) на коэффициент передачи по мощности канала связи без замираний

20K (характеризует уменьшение P(t) из-за ослабления ее в

свободном пространстве, поглощения в среде (например, ионосфере) и т. д.).

При малых фазовых сдвигах приходящих лучей ∆θi =ω0∆τi >>2π в канале связи выполняется условие ∆τi <<1/f0 возникновения общих (иначе, гладких, или неселективных по частоте и времени) замираний райсовского типа. В этом случае случайный коэффициент передачи канала связи с многолучевым РРВ характеризуется плотностью распределения вероятностей, описываемой законом Райса

(2.41)

где J0(x) – функция Бесселя первого рода нулевого порядка; 2pσ и

22 Kσ – регулярная и флуктуационная составляющие дисперсии (мощности) коэффициента передачи канала связи с

многолучевостью 222 2 KpK σα += .


127

Из физических соображений ясно, что коэффициент передачи по мощности канала связи с многолучевостью должен оставаться таким же, как в канале связи без многолучевости:

20

222 2 KK Kp =+= σα . При этом отношение 22 2 Kp σα мощности

регулярной и флуктуационной составляющих коэффициента передачи канала связи с многолучевостью должно уменьшаться по мере возрастания фазовых сдвигов приходящих лучей ∆θi =ω0∆τi .

При больших фазовых сдвигах приходящих лучей ∆θi =ω0∆τi >>2π в канале связи выполняется условие ∆τi >>1/f0 возникновения общих замираний релеевского типа. Обычно условие возникновения общих замираний релеевского типа записывается в виде двойного неравенства:

1/f0<<∆τi <<1/∆FS , (2.42)

где ∆FS – ширина спектра передаваемых сигналов. Второе неравенство отражает условие ∆FS<<1/∆τi ≈∆FK

отсутствия частотно-селективных замираний в канале связи с многолучевостью, реализуемом при ширине спектра передаваемых сигналов намного меньше полосы когерентности (иначе, корреляции, неискаженной передачи) канала связи с многолучевостью ∆FK≈1/∆τi . При наличии частотно-селективных замираний принимаемых сигналов форма их огибающей искажается. При отсутствии частотно-селективных замираний принимаемых сигналов форма их огибающей не искажается, а изменяется только амплитуда. Поэтому неселективные замирания получили название общих, или гладких.

При выполнении условия (2.42) регулярная составляющая коэффициента передачи канала связи с многолучевостью

отсутствует ( 2pα =0). В этом случае в формуле (2.41) для закона

Райса величина 1)0()( 022

0 == JKJ Kp σα и он преобразуется к виду

закона Релея:

(2.43)


128

На выходе канала связи с многолучевостью (т. е. на входе приемника) помимо принимаемого сигнала sr(t) с общими замираниями (2.39) будет действовать аддитивный белый гауссовский шум ξ(t). Аддитивная смесь входного сигнала и шума

(2.44)

описывает математическую модель канала связи с замираниями (или с мультипликативной помехой (K) и аддитивным шумом ξ(t)). Если при этом заданы законы распределения вероятностей коэффициента передачи W(K) канала связи с многолучевостью (2.42, 2.43), то можно оценить помехоустойчивость приема сигналов.

Напомним, что вероятность ошибочного приема (PОШ) сигналов без замираний является функцией от энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника PОШ= )( 2

0hΨ , Последнее

определяется отношением 020 NEh r= энергии сигнала на входе

приемника Er к спектральной плотности мощности шума N0. Энергия принимаемого сигнала в канале без многолучевости (2.2)

sr (t)=K0 s(t−tp) определяется как произведение 020 rr EEKE ==

энергии передаваемого сигнала E на коэффициент передачи канала

связи без замираний 20K . В этом случае энергетическое отношение

сигнал/шум на входе приемника описывается выражением

02000

20 NEKNEh r == .

Энергия принимаемого сигнала в канале связи с многолучевостью и общими замираниями (2.39) sr (t)=Ks( t−tp) определяется как произведение Er =K2E энергии передаваемого сигнала E на случайный коэффициент передачи канала связи с многолучевостью K2. Данное выражение можно записать через

энергию незамирающего сигнала EKEr200 = как

где 1/ 2

02 ≤KK .

В этом случае энергетическое отношение сигнал/шум на входе приемника описывается выражением


129

(2.45)

В соответствии с (2.45) энергетическое отношение сигнал/шум

на входе приемника при отсутствии замираний 20h по физическому

смыслу соответствует математическому ожиданию (среднему значению) случайной величины энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника при наличии замираний h2.

Согласно (2.45) в канале связи с общими замираниями величина энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника h2=Er /N0 изменяется пропорционально случайному коэффициенту передачи канала связи K2. Поэтому для определения полной вероятности ошибки необходимо усреднить эту условную вероятность PОШ= ( )2

020

22 )/()( hKKh Ψ=Ψ , зависящую от K, в

соответствии с распределением вероятностей коэффициента передачи W(K).

Тогда средняя вероятность ошибки в канале связи с общими замираниями определяется выражением вида

(2.46)

где W(K) – плотность распределения вероятностей коэффициента передачи канала связи, характеризующая тип замираний.

Таким образом, для определения вероятности ошибочного приема PОШ конкретного вида сигналов при известном способе их обработки в условиях определенного типа замираний необходимо подставить в выражение (2.46) зависимость PОШ= )( 2

0hΨ в

отсутствие замираний при замене 20h на h2 (2.45), плотность

распределения вероятностей коэффициента передачи канала связи W(K) и затем осуществить интегрирование.

Рассмотрим некоторые частные случаи.

Когерентный прием в канале связи с релеевскими замираниями

В канале связи с релеевскими замираниями коэффициент передачи канала связи имеет распределение Релея и его одномерная


130

плотность распределения вероятностей определяется выражением (2.43)

(2.47)

а сдвиг фазы θ в близко расположенных элементах принимаемого сигнала имеет равномерную плотность распределения вероятностей на интервале −π< θ< π (или 0< θ< 2π ), т.е.

(2.48)

На рис. 2.22 представлены плотности распределения W(K) и W(θ).

а)

б)

Рис. 2.22. Законы распределения вероятностей коэффициента передачи канала связи с релеевскими

замираниями (а) и сдвига фазы (б)


131

Напомним, что вероятность ошибки при когерентном приеме сигналов в канале связи с постоянными параметрами (т. е. без замираний) определяется как

Тогда, вероятность ошибки при когерентном приеме сигналов в

канале связи с замираниями будет описываться аналогичным

выражением при замене постоянной величины 20h на случайную

переменную (2.45) 20

20

200

20 )/( hKKNEh r == :

Согласно (2.46) средняя вероятность ошибки при когерентном

приеме сигналов в канале связи с быстрыми замираниями релеевского типа определяется как

(2.49)

В результате интегрирования получим выражение вида

(2.50)

где β – коэффициент, зависящий от вида модуляции (коэффициента ρ

взаимной корреляции) сигнала: βАТ 2/1= ; βЧТ=1; βФТ 2= . Подстановка значений коэффициента β в (2.50) позволяет

получить аналитические выражения для оценки помехоустойчивости когерентного приема сигналов амплитудной (АТ), частотной (ЧТ), фазовой (ФТ) телеграфии в канале связи с релеевскими замираниями:


132

для сигналов АТ

(2.51)

для сигналов ЧТ

(2.52)

для сигналов ФТ

(2.53)

Для оценки помехоустойчивости когерентного приема сигналов относительной фазовой телеграфии (ОФТ) в канале связи с релеевскими замираниями можно получить выражение вида

(2.53а)

Некогерентный прием в канале связи с релеевскими замираниями

Известно выражение для вероятности ошибки при некогерентном приеме сигналов в канале связи без замираний

(2.54)

где βАТ 2/1= ; βЧТ=1; βОФТ 2= . Усредняя в соответствии с (2.46) выражения (2.54) по закону

Рэлея (2.47) аналогично (2.49), были получены следующие аналитические формулы для оценки помехоустойчивости некогерентного приема сигналов АТ, ЧТ и ОФТ в канале связи с релеевскими замираниями:

для сигналов АТ

(2.55)


133

для сигналов ЧТ

(2.56)

для сигналов ОФТ

(2.57)

На рис. 2.23 представлены кривые помехоустойчивости, т. е. графики функциональной зависимости PОШ= )( 2

0hΨ , построенные в

соответствии с приведенными выражениями (2.55) – (2.57) для некогерентного приема сигналов АТ, ЧТ и ОФТ в канале связи c общими замираниями релеевского типа. Пунктирными линиями на рис. 2.23 представлены кривые помехоустойчивости, соответ-ствующие случаю некогерентного приема сигналов в канале связи без замираний.

Рис. 2.23. Кривые помехоустойчивости некогерентного приема сигналов в канале связи с релеевскими замираниями


134

Эти графики позволяют определить энергетическую эффективность системы связи в условиях отсутствия замираний принимаемых сигналов по сравнению со случаем их релеевских замираний. Например, для обеспечения допустимого значения вероятности ошибки PОШ=PОШ_ДОП=10−3 при некогерентном приеме сигналов ЧТ требуется обеспечить отношение сигнал/шум на входе

приемника 20h ДОП≈12 (т. е. 11 дБ) в отсутствие замираний и

20h ДОП≈103(т. е. 30 дБ) при релеевских замираниях. Это указывет на

то, что энергетическая эффективность системы связи с некогерентным приемом ЧТ в условиях релеевских замираний примерно в 83 раза (т. е. на 19 дБ) хуже, чем при отсутствии замираний. При повышении требований к допустимой вероятности ошибки PОШ_ДОП≤10−3 проигрыш в энергетической эффективности системы связи с некогерентным приемом сигналов ЧТ с релеевскими замираниями будет еще больше.

Некогерентный прием в канале связи с райсовскими замираниями

В канале связи с райсовскими замираниями коэффициент передачи канала связи имеет обобщенное распределение Релея (или распределение Райса) и его плотность распределения вероятностей определяется выражением (2.41)

(2.58)

На рис. 2.24 представлены плотности распределения вероятностей коэффициента передачи канала связи с райсовскими замираниями (2.58) при различных значениях регулярной составляющей αр.

Важным параметром распределения Райса (2.26) является параметр глубины замираний γ2 (параметр Райса), определяемый как отношение мощности регулярной к мощности флуктуационной составляющей коэффициента передачи канала связи

Величина параметра глубины замираний определяет тип общих

замираний, возникающих в канале связи:


135

при γ2 = 0 – релеевские замирания, т. к . 02 =pα ;

при 0 < γ2 < ∞ – райсовские замирания различной глубины;

при γ2 → ∞ 0, т.е. 02 =Kσ – отсутствие замираний.

Рис. 2.24. Законы распределения вероятностей коэффициента передачи канала связи при райсовских замираниях

Райсовские замирания принимаемых сигналов менее глубокие, чем релеевские, и в меньшей степени снижают показатели качества радиосвязи.

Согласно экспериментальным данным в диапазонах средних (СВ) и коротких (КВ) волн релеевские и райсовские замирания встречаются примерно одинаково часто. В ультракоротковолновом (УКВ) диапазоне при дальнем ионосферном или тропосферном распространении радиоволн преобладают релеевские замирания, при ближнем распространении – райсовские замирания с резко выраженной регулярной составляющей. При связи с помощью отражения ультракоротких волн от метеорных следов регулярная составляющая также играет основную роль.

Осуществив согласно (2.46) усреднение выражения (2.54)

РОШ_НК=0,5ехр(−0,5β 2 20h ) для некогерентного приема сигналов без

замираний по закону Райса (2.58) можно получить выражения для оценки помехоустойчивости некогерентного приема сигналов ЧТ (β=βЧТ=1) в канале связи с квазирелеевскими (райсовскими) замираниями в следующем виде:


136

(2.59)

где 222 2 Kp σγγ = – параметр Райса.

Для сигналов ОФТ (β =βОФТ= 2 ) в рассматриваемом случае будем иметь

(2.60)

В каналах связи с релеевскими замираниями принимаемых сигналов (когда γ2=0) выражение (2.59) сводится к виду (2.56), а выражение (2.60) – к виду (2.57).

Некогерентный прием в канале связи с односторонне-нормальными замираниями

Односторонне-нормальные замирания возникают, когда канале связи в точку приема приходят два дискретных луча сравнимой интенсивности, в каждом из которых наблюдаются релеевские замирания вследствие диффузного рассеяния волны на неоднородностях среды распространения радиоволн (в частности – ионосферы при коротковолновой радиосвязи).

Механизм образования дискретно-диффузной многолучевости при распространении радиоволн КВ диапазона иллюстрирует рис. 2.25.

Рис. 2.25. Механизм образования дискретно-диффузной

многолучевости


137

Односторонне-нормальный закон распределения вероятностей коэффициента передачи канала связи определяется выражением вида

(2.61)

Плотность распределения вероятностей коэффициента передачи W(K) при односторонне-нормальном законе распределения вероятностей замираний представлена на рис. 2.26.

Рис. 2.26. Односторонне-нормальный закон распределения

вероятностей коэффициента передачи канала связи Анализ рис. 2.26 позволяет сделать вывод, что максимум

плотности распределения вероятностей приходится на значения коэффициента передачи канала связи, близкие к нулю. С физической точки зрения это означает, что при возникновении в канале связи односторонне-нормальных замираний очень велика вероятность сложения i-х лучей, приходящих в точку приема в противофазе. Это, в свою очередь, обуславливает большую вероятность получения ничтожно малых значений огибающей замирающего сигнала на входе приемника, и как следствие – катастрофически низкую помехоустойчивость системы связи.

В худшем случае, когда некогерентный прием сигналов ЧТ осуществляется в канале связи, где замирания подчиняются односторонне-нормальному закону распределения вероятностей, оценку помехоустойчивости можно произвести усреднив согласно


138

(2.46) выражение (2.54) РОШ_НК=0,5ехр(−0,5 20h ) в соответствии с

законом (2.61). В результате получим выражение вида

(2.62)

На рис. 2.27 представлены кривые помехоустойчивости для некогерентного приема сигналов ЧТ в канале связи с райсовскими замираниями, построенные в соответствие с выражением (2.59) для различных значений параметра Райса (γ2=0;3;10;100). Пунктирной линией на рисунке представлена кривая помехоустойчивости некогерентного приема сигналов ЧТ для канала связи с односторонне-нормальными замираниями, построенная в соответствии с выражением (2.62).

Рис. 2.27. Кривые помехоустойчивости некогерентного приема сигналов ЧТ в канале связи с райсовскими и односторонне-

нормальными (пунктир) замираниями

Анализ рис.2.27 показывает, что при оценке помехоустойчивости в условиях райсовских замираний принимаемых сигналов


139

определяющее значение имеет величина параметра Райса (γ2), характеризующего глубину замираний. При величине γ2=0 кривая помехоустойчивости в точности совпадает с кривой на рис. 2.23, построенной для канала связи с релеевскими замираниями.

При величине γ2=100 зависимость PОШ= )( 20hΨ

практически

соответствует случаю некогерентного приема сигналов ЧТ в каналах связи без замираний (см. рис. 2.23). Промежуточные значения параметра глубины замираний характеризуют либо глубокие (γ2=3), либо неглубокие (γ2=10) замирания райсовского типа.

Эти графики позволяют определить энергетическую

эффективность ( 20h ДОП) системы связи в условиях отсутствия

замираний принимаемых сигналов по сравнению со случаями райсовских и односторонне-нормальных замираний. Например, для обеспечения допустимого значения вероятности ошибки РОШ_ДОП=10− 3 при некогерентном приеме сигналов ЧТ в условиях практически отсутствия замираний (когда отношение мощности регулярной к мощности флуктуационной составляющей коэффициента передачи канала связи очень велико:

γ 2= 22 2/ Kp σα =100) требуется обеспечить отношение сигнал/шум на

входе приемника 20h ДОП≈12 (т. е. 11 дБ). При относительно

неглубоких замираниях райсовского типа (γ 2=10) необходимо повысить допустимое отношение сигнал/шум на входе приемника

до величины 20h ДОП≈30 (т. е. 15 дБ). При глубоких райсовских

замираниях (γ 2=3) потребуется существенное увеличение допустимого отношения сигнал/шум на входе приемника

20h ДОП≈200 (т. е. 23 дБ). При релеевских замираниях необходимо

обеспечить 20h ДОП≈103 (т. е. 30 дБ). В канале связи с наиболее

глубокими односторонне – нормальными замираниями для обеспечения допустимого значения вероятности ошибки РОШ_ДОП=10− 3 при некогерентном приеме сигналов ЧТ потребуется намного увеличить допустимое отношение сигнал/шум на входе

приемника: до величины 20h ДОП≈250000 (т. е. 54 дБ).


140

Проведенный анализ показывает, что энергетическая эффективность системы связи в условиях замираний принимаемых сигналов может значительно ухудшаться по сравнению со случаем отсутствия замираний. Проигрыш в энергетической эффективности системы связи с некогерентным приемом сигналов ЧТ в канале с релеевскими замираниями составляет 30 – 11 = 19 дБ, а в канале с односторонне – нормальными замираниями 54 – 11 = 43дБ. При повышении требований к допустимой вероятности ошибки РОШ_ДОП≤10− 3 проигрыш в энергетической эффективности системы связи в условиях указанных замираний будет еще больше.

Разнесенный прием в канале связи с замираниями Эффективным способом повышения помехоустойчивости и

энергетической эффективности систем связи в условиях замираний является разнесенный прием. Сущность такого приема заключается в том, что в приемнике решение о переданной реализации сигнала принимается на основе обработки нескольких (двух и более) копий одного сигнала, пришедших разными путями, но при этом несущих одно и то же сообщение.

Основными видами разнесенного приема являются: 1. Пространственно-разнесенный прием – одновременный

прием сигналов одного передатчика несколькими приемниками на разнесенные в пространстве антенны.

2. Частотно-разнесенный прием – прием сигналов, передаваемых одновременно на нескольких частотах одним или несколькими передатчиками.

3. Временной разнесенный прием – прием сигналов, многократно передаваемых на одной и той же несущей частоте через некоторые интервалы времени.

4. Поляризационно-разнесенный прием – прием сигналов, при котором для регистрации лучей с различной поляризацией используют разные приемные антенны.

5. Угловой разнесенный прием – прием сигналов, при котором регистрация лучей осуществляется по углу их прихода в точку приема.

Необходимым условием любого из видов разнесенного приема является независимость амплитуд сигналов, приходящих на вход


141

приемника, то есть некоррелированность замираний в ветвях разнесения.

При выполнении этого условия вероятность совпадения максимальных и минимальных значений амплитуд сигналов в ветвях разнесения очень мала, более вероятно их несовпадение. Это позволяет уменьшить динамический диапазон изменения амплитуды результирующего (суммарного) сигнала и, тем самым, повысить среднее отношение сигнал/шум на входе приемника по сравнению с одиночным приемом.

Наиболее распространенным на практике видом разнесенного приема сигналов, в частности – при коротковолновой радиосвязи, является пространственно-разнесенный прием. При пространственном разнесении антенн параметр разнесения обычно задают в виде нормированного (к длине волны λ0) расстояния разнесения, определяемого как ∆ρH=ρ/λ0 где ρ – расстояние между антеннами, м. Величина ∆ρH существенно зависит от расположения антенн относительно направления трассы распространения. Минимальное разнесение антенн требуется при их расположении поперек трассы, т. к. при этом интервал пространственной корреляции общих замираний ∆ρK имеет наименьшее значение.

Для различных радиоканалов величина ∆ρH в среднем составляет ∆ρH=2…25. В ряде случаев, встречающихся на практике, корреляцией замираний в ветвях разнесения можно пренебречь (т. е. считать замирания некоррелированными) при значении нормированного расстояния разнесения антенн ∆ρH≈10.

При пространственно-разнесенном приеме наиболее широкое применение нашли 2 способа обработки разнесенных сигналов: линейное сложение и автовыбор.

Рассмотрим содержание этих способов обработки разнесенных сигналов.

Линейное сложение. При данном способе обработки в формировании результирующего сигнала участвуют все Q каналов приема (ветвей разнесения) независимо от того, какое

математическое ожидание 20qh энергетического отношения

сигнал/шум на входе приемника обеспечивается в каждой q-й ветви, q = 1, 2, …, Q.


142

Вариант структурной схемы устройства, реализующего линейное сложение сигналов при сдвоенном (Q = 2) пространственно-разнесенном приеме сигналов, представлен на рис. 2.28.

На рис. 2.28 элементы A1 и A2 обозначают разнесенные в пространстве приемные антенны первой и второй ветви разнесения. В каждую ветвь входит тракт приемника, включающий усилитель радиочастоты (УРЧ), смеситель (СМ), гетеродин (Гет) и усилитель промежуточной частоты (УПЧ). Для суммирования сигналов с одинаковым весом необходимо обеспечить одинаковое усиление сигналов на выходах 1-го и 2-го трактов приемников, что может быть достигнуто с помощью системы автоматической регулировки усиления (АРУ). Коэффициенты усиления УПЧ обоих приемников всегда одинаковы и определяются наибольшим из суммируемых сигналов. С выхода сумматора результирующий сигнал

( ) ( ) ( )tststsвых 21 += подается на схему обработки (некогерентной)

сигналов, обеспечивая на ее входе результирующее отношение сигнал/шум в виде суммы отношений сигнал/шум на выходах

ветвей разнесения 202

201

20 )( hhth peз += и уменьшение вероятности

ошибочного приема (различения ) сигналов (PОШ).

Рис. 2.28. Структурная схема устройства, реализующего линейное

сложение разнесенных сигналов


143

Автовыбор. Данный способ обработки основан на том, что в каждый момент времени t выбирается канал приема (ветвь разнесения) с наибольшим уровнем сигнала или энергетическим

отношением сигнал/шум 20qh , где q = 1, 2, …, Q, т. е. реализуется

правило

(2.63)

где 20 резh – результирующее энергетическое отношение сигнал/шум

на входе схемы обработки. На рис. 2.29 представлена структурная схема сдвоенного

(Q = 2) приема сигналов с переключением приемников (с их автоматическим выбором), работающих на две пространственно-разнесенные антенны А1 и А2.

Рис. 2.29. Структурная схема сдвоенного пространственно-

разнесенного приема сигналов с автовыбором Выбор ветви разнесения осуществляется на основе результатов

сравнения уровней сигналов (или отношений сигнал/шум) в трактах промежуточной частоты приемников или на их выходах, как это показано на рис. 2.29. Соответствующее устройство управления (1 или 2) отключает канал приема с наименьшим в данный момент времени уровнем сигнала (или отношением сигнал/шум).

Формирование результирующего отношения сигнал/шум

)(20 th рез при сдвоенном пространственно-разнесенном приеме

сигналов с автовыбором ветви разнесения иллюстрирует рис. 2.30.


144

Из рис. 2.30 следует, что на интервале времени 0<t ≤ t1

отношение сигнал/шум на выходе второго приемника 202h больше,

чем на выходе первого 201h , поэтому 2

0220 hh рез = и результирующий

сигнал Sвых(t) формирует только второй канал приема (на рис. 2.29 – нижняя ветвь разнесения). Первый (верхний) канал приема на данном интервале времени отключен устройством управления 1. В течение временного интервала t1< t ≤ t2 выполняется неравенство

202

201 hh > , что определяет выбор верхней ветви разнесения и т. д.

Рис. 2.30. Формирование результирующего отношения сигнал/шум

при разнесенном приеме с автовыбором

Помехоустойчивость пространственно-разнесенного приема

Рассмотрим основные результаты методики оценки помехоустойчивости некогерентного пространственно-разнесенного приема сигналов частотной (ЧТ) и относительной фазовой (ОФТ) телеграфии с автовыбором ветви разнесения (рис. 2.29) в условиях релеевских замираний сигналов в канале связи и их некоррелированности в ветвях разнесения.

Вероятность ошибки при некогерентном пространственно-разнесенном приеме на ṡ ветвей разнесения сигналов ЧТ и ОФТ с релеевскими замираниями (при отсутствии корреляции замираний в ветвях разнесения ) определяется следующими выражениями:

(2.64)


145

(2.65)

На рис. 2.31 представлены кривые помехоустойчивости некогерентного пространственно-разнесенного приема сигналов ЧТ телеграфии, построенные в соответствии с выражением (2.64) для различного числа ветвей разнесения ṡ.

Из анализа рис. 2.31 следует, что с увеличением числа каналов приема вероятность ошибки РОШ_ЧТ (при фиксированной величине

отношения сигнал/шум consth =20 ) уменьшается. При этом

степень уменьшения РОШ_ЧТ с применением каждой последующей ветви разнесения (после Q = 2) снижается. Поэтому на практике при выборе кратности пространственного разнесения антенн (ṡ) необходимо учитывать целесообразность ее увеличения с экономической точки зрения. Обычно на практике ограничиваются значениями ṡ = 2…4.

Рис. 2.31. Кривые помехоустойчивости некогерентного пространственно-разнесенного приема сигналов ЧТ


146


эффективность ( 20h ДОП) системы связи при использовании

пространственно-разнесенного приема сигналов. Согласно рисункам 2.31 и 2.27 при одиночном (Q = 1) некогерентном приеме сигналов ЧТ с релеевскими замираниями (γ2=0) для обеспечения допустимого значения вероятности ошибки РОШ_ДОП=10− 3 необходимо обеспечить допустимое отошение сигнал/шум

20h ДОП≈103 (т. е. 30 дБ). При сдвоенном (Q = 2) пространственно-

разнесенном приеме сигналов ЧТ с релеевскими замираниями для обеспечения такого же допустимого значения вероятности ошибки РОШ_ДОП=10− 3 потребуется обеспечить существенно меньшее

отошение сигнал/шум 20h ДОП≈65 (т. е. 18 дБ). При использовании

строенного (Q = 3) и счетверенного (Q = 4) пространственно-разнесенного приема сигналов ЧТ с релеевскими замираниями

потребуется еще меньшие отношения сигнал/шум: 20h ДОП≈25 (т. е.

14 дБ) и 20h ДОП≈16 (т. е. 12 дБ).

Проведенный анализ показывает, что энергетическую эффективность системы связи в условиях релеевских замираний принимаемых сигналов можно существенно улучшить за счет применения вместо одиночного (Q = 1) пространственно-разнесенного приема сигналов на несколько (Q = 2…4) антенн (ветвей разнесения). Выигрыш в энергетической эффективности системы связи с использованием некогерентного пространственно-разнесенного приема сигналов с релеевскими замираниями на две – четыре антенны по сравнению с одиночным приемом составляет 30 – 18 ≈ 12 дБ при сдвоенном приеме (Q = 2), 30 – 14 ≈ 16 дБ – при строенном (Q = 3) и 30 – 12 ≈ 18 дБ – при счетверенном приеме (Q = 4). При повышении требований к допустимой вероятности ошибки РОШ_ДОП≤10−3 выигрыш в энергетической эффективности системы связи с разнесенным приемом замирающих сигналов будет еще больше. По мере роста корреляции и глубины замираний в ветвях разнесения выигрыш в энергетической эффективности системы связи с разнесенным приемом будет уменьшаться.


147

Таким образом, применение разнесенного приема сигналов с релеевскими некоррелированными замираниями обеспечивает существенное повышение помехоустойчивости и энергетической эффективности систем связи по сравнению с одиночным приемом.


Методику выполнения работы рассмотрим на примерах исследования помехоустойчивости при когерентном приеме сигналов АТ в канале связи с релеевскими замираниями и некогерентного пространственно-разнесенного приема сигналов частотной (ЧТ) и относительной фазовой (ОФТ) телеграфии с автовыбором ветви разнесения по максимуму сигнала в условиях некоррелированных релеевских замираний сигналов.

Будем считать, что для исследуемого канала связи с релеевскими замираниями получена выборка значений энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника в виде

совокупности дискретных отсчетов {h2(k×∆t), 1023,0=k , взятых с

периодом дискретизации ∆t = 1 мс. Из результатов измерений значений энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника в указанные дискретные моменты времени сформирована выборочная совокупность, которая сохранена в формате тестового файла h2.prn.

Будем считать, что для исследуемых каналов связи с некоррелированными релеевскими замираниями сигналов в каналах приема получена выборка значений математического ожидания (среднего значения) энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника в виде совокупности дискретных отсчетов

{ 20qh (k×∆t), Nk ,0= ; q=1,2}, взятых с периодом дискретизации

∆t = 1 с. Из результатов измерений значений энергетического

отношения сигнал/шум на входах приемников первой и второй ветви разнесения в указанные дискретные моменты времени сформированы выборочные совокупности, которые сохранены в формате тестовых файлов h201.prn и h202.prn.


148

Требуется в математическом пакете Mathcad:

Для расчета снижения энергетической эффективности систем связи в условиях замираний принимаемых сигналов:

− прочитать исходные данные о реализации энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника из текстового файла h2.prn;

− построить временную диаграмму распределения энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника;

− определить математическое ожидание энергетического

отношения сигнал/шум на входе приемника 20h , используя

встроенные функции Mathcad mean(ξ); − по формулам (2.51) – (2.53) рассчитать помехоустойчивости

когерентного приема сигналов АТ, ЧТ, ФТ и ОФТ для исследуемого канала связи с релеевскими замираниями и сравнить полученные результаты между собой;

− исследовать вероятность ошибки при когерентном приеме сигналов АТ, ЧТ, ФТ и ОФТ для исследуемого канала связи с релеевскими замираниями, если математическое ожидание

энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника 20h

изменяется от 0,01 до 1000 с шагом 1 (построить график, используя логарифмический масштаб осей);

− сделать вывод о степени снижения энергетической эффективности систем связи в условиях замираний принимаемых сигналов.

Для исследования возможности повышения энергетической эффективности за счет применения разнесенного приема сигналов:

− прочитать исходные данные о реализациях энергетического отношения сигнал/шум на входах приемников первой и второй ветви разнесения из тестовых файлов h201.prn и h202.prn;

− построить временные диаграммы распределения энергетических отношений сигнал/шум на входах приемников первой и второй ветви разнесения;

− выполнить формирование результирующего отношения сигнал/шум при разнесенном приеме с автовыбором;


149

− по формулам (2.64) – (2.65) рассчитать помехоустойчивости некогерентного приема сигналов ЧТ и ФТ для исследуемого канала связи с релеевскими замираниями и сравнить полученные результаты между собой;

− исследовать, как при заданном число ветвей разнесения (каналов приема), будет изменяться потенциальная помехоустойчивость некогерентного пространственно-разнесенного приема сигналов ЧТ и ФТ с автовыбором ветви разнесения по максимуму сигнала в условиях некоррелированных релеевских замираний сигналов каналах приема, если результирующее математическое ожидание энергетического отношения сигнал/шум

на входе приемника 20 резh будет изменяться от 1 до 1000 с шагом 1

(построить графики, используя логарифмический масштаб осей); − исследовать вероятность ошибки при некогерентном

пространственно-разнесенном приеме сигналов ЧТ и ФТ с автовыбором ветви разнесения по максимуму сигнала в условиях некоррелированных релеевских замираний сигналов каналах приема, если результирующее математическое ожидание энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника

20 резh будет изменяться от 1 до 1000 с шагом 1, а число ветвей

разнесения (каналов приема) будет изменяться от 1 до 4 с шагом 1 (построить графики, используя логарифмический масштаб осей, раздельно для сигналов ЧТ и ФТ).

− сделать вывод о возможности повышения энергетической эффективности за счет применения разнесенного приема сигналов.

Рассмотрим решение задачи расчета снижения энергетической эффективности систем связи в условиях замираний принимаемых сигналов в математическом пакете Mathcad:

1. Запускаем Mathcad и создаем новый Mathcad-документ. Сохраняем его под именем, например, Lr_2_1.xmcd.

2. Копируем в директорию файла Lr_2_1.xmcd файл исходных данных h2.prn.

3. Считываем файл данных h2.prn с выборочными совокупностями значений энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника (рис. 2.32).


150

Рис. 2.32. Считываем файл данных h2.prn 4. Определяем количество столбцов (cols) и строк (rows) в

векторе h2 с данными, прочитанными из файла h2.prn (рис. 2.33).

Рис. 2.33. Количество столбцов (cols) и строк (rows) в векторе h2 Как следует из рис. 2.33, вектор h2 содержит один столбец и

1024 строк. 5. Строим распределения энергетического отношения

сигнал/шум на входе приемника (рис. 2.34).

6. Определяем математическое ожидание 20h распределения

энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника, используя встроенную функцию Mathcad mean(ξ) (рис. 2.35).

Рис. 2.34. Временная диаграмма распределения энергетического

отношения сигнал/шум на входе приемника

Рис. 2.35. Определяем математическое ожидание 20h распределения

энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника


151

7. По формулам (2.51) – (2.53) рассчитываем вероятности ошибки при когерентном приеме сигналов АТ, ЧТ, ФТ и ОФТ для исследуемого канала связи с релеевскими замираниями (рис. 2.36).

Сравнивая между собой полученные результаты расчета помехоустойчивости когерентного приема сигналов АТ, ЧТ, ФТ и ОФТ для исследуемого канала связи с релеевскими замираниями, приходим к выводу, что наименьшая вероятность ошибочного приема достигается при использовании сигналов ФТ.

8. Исследуем, как будет изменяться вероятность ошибки при когерентном приеме сигналов АТ, ЧТ, ФТ и ОФТ для канала связи с релеевскими замираниями, если математическое ожидание


будет изменяться от 0,01 до 1000 с шагом 1 (построим график, используя логарифмический масштаб осей) (рис. 2.37).

Рис. 2.36. Результат расчета помехоустойчивости когерентного приема сигналов АТ, ЧТ, ФТ и ОФТ для канала связи с релеевскими замираниями

Анализ кривых на рис. 2.37 показывает, что для любого фиксированного значения математического ожидания распределения энергетического отношения сигнал/шум на входе

приемника 20h выполняется условие

ош_АТ ош_ЧТ ош_ОФТ ош_ФТР Р Р Р> > >.

Эти графики позволяют определить энергетическую эффективность системы связи с использованием когерентного


152

приема сигналов в условиях релеевских замираний. Например, для обеспечения допустимого значения вероятности ошибки РОШ=РОШ_ДОП=10− 3 при когерентном приеме сигналов АТ потребуется обеспечить отношение сигнал/шум на входе приемника

20h ДОП≈30 (т. е. 15 дБ), ЧТ – 2

0h ДОП≈22 (т. е. 13,5 дБ), ОФТ – 20h ДОП≈20 (т. е. 13 дБ), ФТ – 2

0h ДОП≈15 (т. е. 12 дБ).

Рис. 2.37. Результаты исследования изменения помехоустойчивости когерентного приема сигналов АТ, ЧТ, ФТ и ОФТ для канала связи

с релеевскими замираниями Отсюда следует, что применение когерентного приема сигналов

ФТ в условиях релеевских замираний обеспечивает выигрыш в


153

энергетической эффективности систем связи от 1 до 3 дБ по сравнению с другими видами модуляции сигналов (ОФТ, АТ).

Рассмотрим решение задачи исследования возможности повышения энергетической эффективности за счет применения сдвоенно го (Q = 2) разнесенного приема сигналов в математическом пакете Mathcad:

1. Запускаем Mathcad и создаем новый Mathcad-документ. Сохраняем его под именем, например, Lr_2_2.xmcd.

2. Копируем в директорию файла Lr_2_2.xmcd файлы исходных данных h201.prn и h202.prn.

3. Считываем файлы данных h201.prn и h202.prn с выборочными совокупностями значений математического ожидания энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника (рис. 2.18).

Рис. 2.38. Считываем файл данных h201.prn и h202.prn

4. Определяем количество столбцов (cols) и строк (rows) в

векторах h201 и h202 с данными, прочитанными из файла h201.prn и h202.prn (рис. 2.39).

Рис. 2.39. Количество столбцов и строк в векторах h201.prn и

h202.prn 5. Строим временные диаграммы распределения

энергетических отношений сигнал/шум на входах приемников первой и второй ветви разнесения (рис. 2.40).

6. Формируем и строим временную диаграмму результирующего отношения сигнал/шум при разнесенном приеме на 2 антенны (Q = 2) с автовыбором в соответствии с алгоритмом (2.63) (рис. 2.41).

7. По формулам (2.64) – (2.65) рассчитываем вероятность ошибки при некогерентном приеме сигналов ЧТ и ОФТ с


154

автовыбором ветви разнесения по максимуму сигнала в условиях некоррелированных релеевских замираний сигналов в двух (Q = 2) каналах приема и сравниваем полученные результаты между собой (рис. 2.42).

Сравнив полученные результаты между собой, убеждаемся в том, что вероятность ошибки сдвоенного (Q = 2) некогерентного пространственно-разнесенного приема с автовыбором ветви разнесения по максимуму сигнала в условиях независимых релеевских замираний сигналов и помех в каналах приема сигналов ОФТ выше, чем для сигналов АТ примерно в два раза.

Рис. 2.40. Временные диаграммы распределения энергетического отношения сигнал/шум на входах приемников первой и второй

ветви разнесения


155

Рис. 2.41. Результирующее отношение сигнал/шум при

разнесенном приеме с автовыбором

Рис. 2.42. Результат расчета помехоустойчивости некогерентного

приема сигналов ЧТ и ОФТ для исследуемого канала связи 8. Исследуем, как при заданном число ветвей разнесения

(Q = 2), будет изменяться потенциальная помехоустойчивость некогерентного пространственно-разнесенного приема сигналов ЧТ и ОФТ с автовыбором ветви разнесения по максимуму сигнала в условиях независимых релеевских замираний сигналов и помех в каналах приема, если результирующее математическое ожидание

энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника 20 резh


156

будет изменяться от 1 до 1000 с шагом 1 (построим графики, используя логарифмический масштаб осей) (рис. 2.43 и 2.44).

Рис. 2.43. Определение исследуемых функций

Рис. 2.44. Результаты исследования потенциальной

помехоустойчивости некогерентного сдвоенного разнесенного приема сигналов ЧТ и ОФТ

Анализ кривых на рис. 2.44 свидетельствует о том, что для

любого фиксированного значения математического ожидания распределения энергетического отношения сигнал/шум на входе

приемника 20 резh выполняется условие .


157



сдвоенного (Q = 2) некогерентного разнесенного приема сигналов ЧТ и ОФТ с некоррелированными релеевскими замираниями. Согласно рисункам 2.44 и 2.31 при сдвоенном (Q = 2) некогерентном разнесенном приеме сигналов ЧТ с релеевскими замираниями для обеспечения допустимой вероятности ошибки, например, РОШ_ДОП=0,02 необходимо обеспечить допустимое

отошение сигнал/шум 20h ДОП≈11 (т. е. 10,4 дБ), а при передаче

сигналов ОФТ – 20h ДОП≈55 (т. е. 7,4 дБ). Следовательно, выигрыш в

энергетической эффективности рассматриваемой системы связи от применения сигналов ОФТ по сравнению с ЧТ составляет 3 дБ.

9. Исследуем изменение помехоустойчивости некогерентного пространственно-разнесенного приема сигналов ЧТ и ФТ с автовыбором ветви разнесения по максимуму сигнала в условиях некоррелированных релеевских замираний сигналов согласно (2.64) и (2.65), если результирующее математическое ожидание

энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника 20 резh

будет изменяться от 1 до 1000 с шагом 1, а число ветвей разнесения (каналов приема) будет изменяться от Q = 1 до Q = 4 с шагом 1 (построим графики, используя логарифмический масштаб осей, раздельно для сигналов ЧТ и ФТ) (рис. 2.45 – 2.48). Выражение (2.64) для Q = 1…4 принимают вид, приведенный на рис 2.45.

В соответствии с этими зависимостями построены графики на рис. 2.46, которые позволяют определить энергетическую


некогерентного одиночного (Q = 1) и разнесенного (Q = 2…4) приема сигналов ЧТ с некоррелированными релеевскими замираниями. При одиночном (Q = 1) некогерентном приеме сигналов ЧТ с релеевскими замираниями для обеспечения допустимого значения вероятности ошибки РОШ_ДОП=10−3 необходимо обеспечить допустимое отошение сигнал/шум

20h ДОП≈103 (т. е. 30 дБ).


158

Рис. 2.45. Определение исследуемых зависимостей при некогерентном

приеме сигналов ЧТ и использовании Q =1... 4 ветвей разнесения

Рис. 2.46. Помехоустойчивость некогерентного пространственно-разнесенного

приема сигналов ЧТ с применением Q =1... 4 ветвей разнесения

При сдвоенном (Q = 2) пространственно-разнесенном приеме сигналов ЧТ с релеевскими замираниями для обеспечения такого же допустимого значения вероятности ошибки РОШ_ДОП=10−3 потребуется обеспечить существенно меньшее отошение сигнал/шум 2

0h ДОП≈60 (т. е. 17 дБ). При использовании строенного


159

(Q = 3) и счетверенного (Q = 4) пространственно-разнесенного приема сигналов ЧТ с релеевскими замираниями потребуется еще меньшие отношения сигнал/шум: 2

0h ДОП≈25 (т. е. 14 дБ) и 20h ДОП≈16

(т. е. 12 дБ).

Рис. 2.47. Определение исследуемых функций зависимостей при некогерентном приеме сигналов ОФТ и использовании

Q =1... 4 ветвей разнесения

Выражение (2.33) для Q = 1…4 принимают вид, приведенный на рис 2.47. В соответствии с этими зависимостями построены графики на рис. 2.48.

Графики на рис. 2.48 позволяют определить энергетическую эффективность ( 2

0h ДОП) системы связи при использовании

некогерентного одиночного (Q = 1) и разнесенного (Q = 2…4) приема сигналов ОФТ с некоррелированными релеевскими замираниями. При одиночном (Q = 1) некогерентном приеме сигналов ОФТ с релеевскими замираниями для обеспечения допустимого значения вероятности ошибки РОШ_ДОП=10−3 необходимо обеспечить допустимое отошение сигнал/шум

20h ДОП≈100 (т. е. 26 дБ). При сдвоенном (Q = 2) пространственно-

разнесенном приеме сигналов ОФТ с релеевскими замираниями для обеспечения такого же допустимого значения вероятности ошибки РОШ_ДОП=10−3 потребуется обеспечить меньшее отошение сигнал/шум 2

0h ДОП≈30 (т. е. 15 дБ). При использовании строенного

(Q = 3) и счетверенного (Q = 4) пространственно-разнесенного приема сигналов ЧТ с релеевскими замираниями потребуется еще


160

меньшие отношения сигнал/шум: 20h ДОП≈12 (т. е. 11 дБ) и

20h ДОП≈8 (т. е. 9 дБ).

Рис. 2.48. Зависимость помехоустойчивости некогерентного

пространственно-разнесенного приема сигналов ОФТ с релеевскими замираниями от числа ветвей разнесения (Q = 1…4 )

Анализ кривых на рисунках 2.46 и 2.48 свидетельствует о том, что для любого фиксированного значения математического ожидания распределения энергетического отношения сигнал/шум на входе

приемника 20 резh и числе ветвей разнесения (каналов приема)

выполняется условие РОШ_ЧТ > РОШ_ОФТ. С увеличением числа каналов приема вероятность ошибки РОШ_ЧТ и РОШ_ОФТ (при фиксированной величине отношения сигнал/шум 2

0 резh =const) уменьшается.

Порядок выполнения работы Расчет снижения энергетической эффективности систем

связи в условиях замираний принимаемых сигналов.

1. Исследование помехоустойчивости при когерентном приеме сигналов АТ, ЧТ, ФТ и ОФТ в канале связи с релеевскими замираниями. Для заданного варианта индивидуального задания необходимо:


161

− получить у преподавателя реализацию энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника, представленные в формате тестовых файлов h2_V.prn, где V – номер варианта индивидуального задания;

− запустить программу Mathcad и создать Mathcad-документ, например LR_2_VAR_V_КРЗ.xmcd, где V – номер варианта индивидуального задания и КРЗ – аббревиатура «когерентный релеевские замирания»;

− прочитать исходные данные о реализации энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника из текстового файла h2_V.prn;

− построить временную диаграмму распределения энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника;

− определить 20h – математическое ожидание энергетического

отношения сигнал/шум на входе приемника, используя встроенные функции Mathcad mean(ξ);

− по формулам (2.51) – (2.54) рассчитать помехоустойчивости когерентного приема сигналов АТ, ЧТ, ФТ и ОФТ для исследуемого канала связи с релеевскими замираниями и сравнить полученные результаты между собой;

− исследовать изменение помехоустойчивости когерентного приема сигналов АТ, ЧТ, ФТ и ОФТ для канала связи с релеевскими замираниями, если математическое ожидание энергетического

отношения сигнал/шум на входе приемника 20h будет изменяться в

соответствии с вариантом индивидуального задания (таблица 2.6).

Построить графики зависимостей РОШ_AТ(20h ), РОШ_ЧТ(

20h ),

РОШ_ФТ(20h ), РОШ_ОФТ(

20h ), используя логарифмический масштаб осей;

− сохранить полученные результаты исследования помехоустойчивости когерентного приема сигналов АТ в канале связи с релеевскими замираниями. Закрыть Mathcad-документ.

2. Исследование помехоустойчивости при некогерентном приеме сигналов АТ, ЧТ и ОФТ в канале связи с релеевскими замираниями. Для заданного варианта индивидуального задания необходимо:


162

− запустить программу Mathcad и создать Mathcad-документ, например LR_2_VAR_V_НРЗ.xmcd, где V – номер варианта индивидуального задания и НРЗ – аббревиатура «некогерентный релеевские замирания»;

− используя вычисленное ранее математическое ожидание


(см. предыдущий пункт «Исследование помехоустойчивости при когерентном приеме сигналов АТ, ЧТ, ФТ и ОФТ с релеевскими замираниями) по формулам (2.55) – (2.57) рассчитать вероятности ошибки при некогерентном приеме сигналов АТ, ЧТ и ОФТ с релеевскими замираниями и сравнить полученные результаты между собой;

− исследовать изменение помехоустойчивости некогерентного приема сигналов АТ, ЧТ и ОФТ с релеевскими замираниями согласно (2.55 – 2.57), если математическое ожидание


будет изменяться в соответствии с вариантом индивидуального

задания (таблица 2.6). Построить графики зависимостей РОШ_AТ(20h ),

РОШ_ЧТ(20h ), РОШ_ОФТ(

20h ), используя логарифмический масштаб осей;

− сохранить полученные результаты исследования помехоустойчивости некогерентного приема сигналов АТ, ЧТ и ОФТ в канале связи с релеевскими замираниями. Закрыть Mathcad-документ.

3. Исследование помехоустойчивости при некогерентном приеме сигналов ЧТ и ОФТ в канале связи с райсовскими замираниями. Для заданного варианта индивидуального задания необходимо:

− запустить программу Mathcad и создать Mathcad-документ, например LR_2_VAR_V_НРайсЗ.xmcd, где V – номер варианта индивидуального задания и НРайсЗ – аббревиатура «некогерентный райсовские замирания»;

− используя вычисленное ранее математическое ожидание энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника, по формулам (2.59) и (2.60), рассчитать вероятности ошибки при некогерентном приеме сигналов ЧТ и ОФТ с райсовскими


163

замираниями и сравнить полученные результаты между собой; при расчетах принимать значение параметра γ2 глубины замираний, согласно заданного варианта индивидуального задания (таблица 2.7);

− исследовать изменение помехоустойчивости некогерентного приема сигналов ЧТ и ОФТ с райсовскими замираниями, если математическое ожидание энергетического отношения сигнал/шум

на входе приемника 20h будет изменяться в соответствии с

вариантом индивидуального задания (таблица 2.6); построить

графики зависимостей РОШ_ЧТ_НК( 20h ) и РОШ_ОФТ_НК( 2

0h ), используя

логарифмический масштаб осей. Исследование возможности повышения энергетической

эффективности за счет применения разнесенного приема сигналов.

4. Исследование помехоустойчивости при разнесенном приеме в канале связи с замираниями. Для заданного варианта индивидуального задания необходимо:

− получить у преподавателя реализацию результатов измерений значений энергетического отношения сигнал/шум на входах приемников первой и второй ветви разнесения в указанные дискретные моменты времени сформированы выборочные совокупности, которые сохранены в формате тестовых файлов h201_V.prn и h202_V.prn, где V – номер варианта индивидуального задания;

− запустить программу Mathcad и создать Mathcad-документ, например LR_2_2_VAR_V_.xmcd, где V – номер варианта индивидуального задания;

− прочитать исходные данные о реализациях энергетического отношения сигнал/шум на входах приемников первой и второй ветви разнесения из тестовых файлов h201_V.prn и h202_V.prn;

− построить временные диаграммы распределения энергетических отношений сигнал/шум на входах приемников первой и второй ветви разнесения;

− выполнить формирование результирующего отношения сигнал/шум при разнесенном приеме с автовыбором в соответствии


164

с алгоритмом (2.63) и построить временную диаграмму результирующего отношения сигнал/шум;

− по формулам (2.64) – (2.65) рассчитать вероятность ошибки при некогерентном приеме сигналов ЧТ и ФТ с релеевскими замираниями и сравнить полученные результаты между собой;

− исследовать, как при заданном число ветвей разнесения (каналов приема) будет изменяться помехоустойчивость некогерентного пространственно-разнесенного приема сигналов ЧТ и ФТ с автовыбором ветви разнесения по максимуму сигнала в условиях некоррелированных релеевских замираний сигналов в ветвях разнесения, если результирующее математическое ожидание энергетического отношения сигнал/шум на входе приемника

20 резh будет изменяться в соответствии с вариантом индивидуального

задания (таблица 2.8). Построить графики зависимостей РОШ_ЧТ(20 резh ),

РОШ_ФТ(20 резh ), используя логарифмический масштаб осей;

− исследовать изменение потенциальной помехоустойчивости некогерентного пространственно-разнесенного приема сигналов ЧТ и ФТ с автовыбором ветви разнесения по максимуму сигнала в условиях некоррелированных релеевских замираний сигналов, если результирующее математическое ожидание энергетического

отношения сигнал/шум на входе приемника 20 резh будет изменяться

от 1 до 1000 с шагом 1, а число ветвей разнесения (каналов приема) будет изменяться от 1 до 4 с шагом 1 (построить графики, используя логарифмический масштаб осей, раздельно для сигналов ЧТ и ФТ).

5. Исследовать изменение энергетической эффективности систем связи с использованием одиночного (Q = 1) и пространственно-разнесенного (Q = 1…4) приема сигналов АТ, ЧТ, ФТ и ОФТ в условиях замираний при заданном допустимом значении вероятности ошибки РОШ= РОШ_ДОП (таблица 2.6).

6. Сохранить полученные результаты исследований. Закрыть Mathcad-документ.

7. После окончания исследований проанализировать результаты исследований и сформулировать выводы. Оформить отчет по лабораторной работе.

8. Защитить работу.


165

Варианты заданий

Номер варианта (таблицы 2.6 – 2.8) соответствует номеру фамилии студента в списке учебной группы (подгруппы).


Отчет должен содержать: − титульный лист; − цели и программу проведения исследований; − формулировку индивидуального задания и результат его

выполнения; − краткие выводы по результатам выполнения лабораторной

работы.

Таблица 2.6. Варианты диапазона изменения математического ожидания энергетического отношения сигнал/шум на входе

приемника


Энергетическое отношение сигнал/шум h2=Er /N0

Требуемая PОШ_ДОП


Энергетическое отношение сигнал/шум h2=Er /N0

Требуемая PОШ_ДОП


10−5 4 от 1 до 1000 с шагом 1

10−8


10−6 5 от 1 до 1000 с шагом 1

10−9


10−7 6 от 1 до 1000 с шагом 1

10−12

Таблица 2.7. Варианты глубины замираний при некогерентном приеме сигналов АТ в канале связи с райсовскими замираниями


Параметр глубины замираний (Райса) γ 2


Параметр глубины замираний (Райса) γ 2

1 30 4 27

2 35 5 24

3 32 6 36


166

Таблица 2.8. Варианты индивидуальных заданий реализации энергетического отношения сигнал/шум на входах приемников

первой и второй ветви разнесения

№ варианта Файлы реализации энергетического отношения сигнал/шум

1 h201_1.prn h202_1.prn

2 h201_2.prn h202_2.prn

3 h201_3.prn h202_3.prn

4 h201_4.prn h202_4.prn

5 h201_5.prn h202_5.prn

6 h201_6.prn h202_6.prn


1. Какова цель лабораторной работы? 2. Каково содержание программы лабораторной работы? 3. Объяснить основную причину возникновения замираний в

канале связи. 4. Отличия механизмов образования диффузной и дискретной

многолучевости при распространении коротких волн. 5. Что нужно получить для разработки математической модели

многолучевого канала связи? 6. Записать выражение для принимаемого сигнала в канале

связи с многолучевостью. 7. Записать выражение для коэффициента передачи канала

связи с многолучевым распространением радиоволн. 8. Записать условие возникновения общих замираний

райсовского типа. 9. Записать выражение плотности распределения вероятности

коэффициента передачи канала связи по закону Райса. 10. Записать выражение для параметра Райса. 11. Изобразить график закона распределения вероятностей

коэффициента передачи канала связи с райсовскими замираниями 12. Записать условие возникновения общих замираний

релеевского типа. 13. В чем отличия общих замираний принимаемых сигналов от

частотно-селективных? 14. Записать выражение для плотности распределения


167

вероятности коэффициента передачи канала связи по закону Релея. 15. Изобразить график закона распределения вероятностей

коэффициента передачи канала связи с релеевскими замираниями. 16. Как связаны между собой энергетические отношения

сигнал/шум на входе приемника при отсутствии замираний и при их наличии?

17. Записать выражение для средней (полной) вероятности ошибочного приема сигналов в канале связи с общими замираниями.

18. Записать выражения для оценки помехоустойчивости когерентного приема сигналов амплитудной, частотной и фазовой телеграфии в канале связи с релеевскими замираниями.

19. Записать выражения для оценки помехоустойчивости некогерентного приема сигналов амплитудной, частотной и относительной фазовой телеграфии в канале связи с релеевскими замираниями.

20. Записать выражения для оценки помехоустойчивости некогерентного приема сигналов частотной и относительной фазовой телеграфии в канале связи с райсовскими замираниями.

21. Изобразить графики зависимости вероятности ошибки при некогерентном приеме сигналов амплитудной, частотной и относительной фазовой телеграфии в канале связи без замираний и с релеевскими замираниями.

22. Определить энергетическую эффективность системы связи в условиях отсутствия замираний принимаемых сигналов по сравнению со случаем их релеевских замираний.

23. Записать выражение для плотности распределения вероятности коэффициента передачи канала связи по односторонне-нормальному закону.

24. Изобразить график закона распределения вероятностей коэффициента передачи канала связи с односторонне-нормальными замираниями.

25. Записать выражения для оценки помехоустойчивости некогерентного приема сигналов частотной телеграфии в канале связи с односторонне-нормальными замираниями.

26. Изобразить графики зависимости вероятности ошибки при некогерентном приеме сигналов частотной телеграфии в канале связи с райсовскими и односторонне-нормальными замираниями.


168

27. Основные виды разнесенного приема сигналов. 28. В чем заключается сущность разнесенного приема? 29. Структурная схема устройства, реализующего линейное

сложение разнесенных сигналов. 30. Структурная схема сдвоенного пространственно-

разнесенного приема сигналов с автовыбором. 31. Как реализуется линейное сложение сигналов при

пространственно-разнесенном приеме? 32. Как реализуется автовыбор сигналов при пространственно-

разнесенном приеме? 33. Как происходит формирование результирующего отношения

сигнал/шум при разнесенном приеме с автовыбором? 34. Как определить вероятность ошибки при некогерентном

пространственно-разнесенном приеме сигналов ЧТ и ОФТ с релеевскими замираниями?

35. Изобразить кривые помехоустойчивости некогерентного пространственно-разнесенного приема сигналов ЧТ с релеевскими замираниями на несколько (2…4) антенн.

36. Какие функции Mathcad используются в лабораторной работе?

37. Какие выводы можно сделать по результатам выполнения индивидуального задания?

2.4. Лабораторная работа № 7. Исследование зависимости энергопотребления мобильного пользовательского устройства от изменения характеристик входного потока данных


Целью является получение навыков исследования зависимости энергопотребления мобильного пользовательского устройства от изменения характеристик входного потока данных.

Учебные задачи:

− изучение методики оценки энергопотребления мобильного пользовательского устройства от изменения характеристик входного потока данных и порядка её осуществления.


169

Практические задачи: − получение навыков проведения исследований

энергопотребления мобильного пользовательского устройства от изменения характеристик входного потока данных;

− совершенствование навыков обработки результатов исследований и формулировки выводов на их основе.




На сегодняшний день наблюдается стремительный рост программно-аппаратных возможностей мобильных пользовательских устройств и, как следствие, их повышенное энергопотребление. Как правило, в современных мобильных устройствах периоды приема данных перемежаются с периодами ожидания. Во время ожидания можно отказаться от непрерывного мониторинга канала связи, отключив приемопередатчик на определенное время. Однако поскольку приемник, не может определить длительность паузы, он должен периодически включаться на короткое время для мониторинга канала, чтобы иметь возможность оперативно получать сообщения от базовой станции. Такой режим работы называется «режимом ожидания». В том или ином виде режим ожидания реализован в большинстве стандартов связи третьего и четвертого поколений, таких как HSPA, WiMAX и LTE.

В современных стандартах мобильной связи предусмотрено два вида энергосбережения:

1) простой режим энергосбережения, заключающийся в следующем: после окончания приема очередной порции данных запускается таймер с интервалом T1. Если по истечении T1 не пришло новых сообщений, то устройство переходит в режим ожидания. В режиме ожидания все время функционирования разбито на циклы ожидания длиной L. Устройство выполняет мониторинг канала в течение B единиц времени в начале каждого цикла ожидания. При поступлении в цикле ожидания на базовую


170

станцию сообщений для пользователя данные сохраняются в буфере до начала следующего цикла, после чего устройство включается и принимает очередную порцию данных. Данный режим энергосбережения проиллюстрирован на рис. 2.49 и характеризуется набором из трех параметров (T1, L, B);

Рис. 2.49. Иллюстрация процесса энергосбережения в простом режиме

2) так называемый режим энергосбережения с короткими и

длинными циклами, представленный на рис. 2.50, который описывается следующим образом. По истечении времени T1 система переходит в режим ожидания с параметрами L1 и B1. Одновременно с переходом в режим ожидания с короткими циклами запускается таймер с тайм-аутом T2. По истечении времени T2 устройство переходит в режим ожидания с длинными циклами с параметрами L2 (L2 > L1) и B2 (B2 ≤ B1). Данный режим более эффективный, чем простой режим энергосбережения, поскольку мобильное устройство начинает реже прослушивать канал на наличие входящего сообщения.

Очевидно, что на выше описанные режимы энергосбережения будут оказывать влияние параметры поступающего потока данных. Для анализа описанных режимов энергосбережения необходимо задать модель трафика. Как правило, трафик реального устройства


171

имеет сложный характер, в нем присутствует несколько потоков от различных приложений. Для упрощения анализа реальный трафик пользователя аппроксимируют одной из математических моделей, параметры которой рассчитываются на основе параметров реального трафика.

Рис. 2.50. Иллюстрация процесса энергосбережения в режиме с короткими и длинными циклами

Дальнейший анализ режимов энергосбережения будем

проводить на модели входного потока со всплесками [61], которая является одной из стандартных моделей тестирования производительности систем связи, основанных на стандартах 3GPP. Она описывается двумя параметрами: средним размером порции s и средней интенсивностью их поступления λ. Размер конкретной порции данных и временной интервал между ними являются случайными величинами. Интервалы между поступлениями данных распределены по экспоненциальному закону с параметром λ. Скорость приема данных будем считать постоянной и равной R.

При работе в режиме ожидания мобильное устройство может находиться в одном из двух состояний: «выключено» или «off», в котором приемопередатчик выключен и включено или «on», в котором устройство выполняет мониторинг канала или принимает данные.

Пусть ζon – энергопотребление устройства в состоянии «on», а ζoff – в состоянии «off». Тогда общее энергопотребление:

P=ηon ζon+ηoff ζoff, (2.66)


172

где ηon и ηoff – промежутки времени нахождения устройства в состоянии «on» и «off». Согласно [61], величины ζon и ζoff в настоящее время имеют следующие значения: ζon = 2 Вт, ζoff = 0,125 Вт. Поэтому для вычисления среднего энергопотребления необходимо вычислить ηon и ηoff, которые между собой связаны следующим выражением:

ηon+ηoff =1. (2.67)

Математическое ожидание времени приема порции данных равно:

[ ]R

stEt rxrx ==

∆, (2.68)

где R – скорость приема данных. Обозначим промежуток времени от момента начала приема

текущей порции данных до момента начала приема следующей порции через tcyc. В заданном выходном потоке последующая порция данных может поступить в систему только после окончания приема очередной, то есть поведение системы при приеме нового сообщения не зависит от состояния системы в предыдущие моменты времени. Такой процесс называется регенеративным. Используя данное понятие, вычислим ηoff на основе следующих формул.

Доля времени, в течение которого приемник находится в режиме «off»:

[ ][ ]сус

offoff tE

tE=η , (2.69)

где toff – время нахождения устройства в состоянии «off» в цикле регенерации.

Напомним, что в режиме ожидания абонент слушает канал только B единиц времени в течение цикла длительностью L. Пусть tdrx1 и tdrx2 – время нахождения в режиме с короткими и длинными циклами в интервале tcyc.

Тогда


173

2

222

1

11drx1 L

BLt

L

BLtt drxoff

−+−= ,

а математическое ожидание времени нахождения мобильного устройства в состоянии «off» в цикле регенерации:

[ ]2

222

1

11drx1 ][][

L

BLtE

L

BLtEtE drxoff

−+−= .

В [59] показано, как найти математические ожидания tdrx1, tdrx2 и tcyc.

В любом цикле регенерации возможно, что новые данные придут в следующих случаях:

1) до начала циклов ожидания (т. е. до истечения времени T1). Поскольку время между приходом данных имеет экспоненциальное распределение, то вероятность возникновения такого события

11)( 11TeTtPp λ−−=<= ;

2) в течение коротких циклов ожидания (т. е. после истечения T1 , но до истечения T2). Вероятность такого события

)(2112112

211)()()( TTT eeTTtPTtPTTtTPp +−− −=+>−>=+<<= λλ ; 3) в течение длинных циклов ожидания (т.е. по истечении T2).

Вероятность такого события )(

21321)( TTeTTtPp +−=+>= λ .

Математическое ожидание средней длительности цикла регенерации или доли времени, которое мобильное устройство проводит с выключенным приемопередатчиком:

[ ] dtdEtEtEtE rxсус ++=++=λ1

][][][ rx .

Таким образом, доля времени, которое мобильное устройство проводит с выключенным приемопередатчиком, представленное формулой (2.69), зависит от математического ожидания времени нахождения мобильного устройства в состоянии «off» в цикле регенерации E[toff] и от математического ожидания средней длительности цикла регенерации или доли времени, которое мобильное устройство проводит с выключенным приемопередатчиком E[tcyc].


174

Из выражения (2.69) с помощью выражения (2.67) возможно вычислить среднее энергопотребление P, представленное выражением (2.66). Среднее энергопотребление P тем больше, чем больше промежуток времени нахождения устройства в состоянии «on» ηon по сравнению с промежутком времени нахождения устройства в состоянии «off» ηoff. А так, как ηon и ηoff нелинейно зависят от параметров короткого цикла ожидания (L1, B1, T1) и параметров длинного цикла ожидания (L2, B2, T2), то оптимальный подбор данных параметров позволить повысить промежутком времени нахождения устройства в состоянии «off» ηoff и как следствии уменьшить среднее энергопотребление P.


Численные значения параметров трафика и параметров энергосбережения, которые используются в качестве исходных данных при проведении исследования, приведены ниже:

Параметры трафика

Средний размер порции данных s ....................................... 10 КБ

Среднее время между поступлением данных 1\λ ...................... 2 с

Скорость приема данных R .............................................. 12,5 КБ/с

Параметры режимов энергосбережения

L1 .................................................................................. 80/160/320 мс

B1 ................................................................................................ 10 мс

t1 .......................................................................... 100/200/400/800 мс

L2 ................................................................... 640/1280/2560/5120 мс

B2 ................................................................................... 2/4/6/8/10 мс

T2 ........................................................................................ 0,5/1/2/5 с

Для вычислений необходимо использовать программу, интерфейс которой приведен ниже (рис. 2.51, рис. 2.52).


175

Рис. 2.51. Интерфейс программы в режиме ввода данных при фиксированных значениях параметров длинного цикла ожидания

Полями для ввода являются следующие поля (вводятся только

числа): 1) L1, B1, T1 – режим с короткими циклами (измеряется в

секундах); 2) L2, B2, T2 – режим с длинными циклами (измеряется в

секундах); 3) S – средний размер порции данных; 4) R – скорость приема данных; Для ввода рациональных чисел необходимо использовать

символ «,». Например: 0,01; 9,8. Поля, в которых отображаются вычисления: − P (среднее энергопотребление); − ηoff (промежуток времени, в котором устройство находится в

состоянии «off»). Значение λ уже внесено в программу в качестве константы.


176

Рис. 2.52. Интерфейс программы в режиме ввода данных при фиксированных значениях параметров короткого цикла ожидания

Вычисления отображаются при нажатии на кнопку

«Вычислить», причем подряд возможно выполнять не более шести вычислений (число точек на графике). Очистка полей справа происходит при нажатии кнопки «Очистить».

Построение графика происходит при нажатии кнопки «Начертить график», причем для построения графика необходимо шесть точек (рис. 2.53, рис. 2.54). В данном случае используются результаты вычислений, представленные на рис. 2.51 и 2.52.

На рис. 2.51 представлены значения при фиксированных значениях параметров длинного цикла ожидания, то есть L1, B1, T1 изменяются, а L2, B2, T2 остаются постоянными.

На рис. 2.52 представлены значения при фиксированных значениях параметров короткого цикла ожидания, то есть L2, B2, T2 изменяются, а L1, B1, T1 остаются постоянными. Отметим, что начальные значения L1, B1, T1, L2, B2, T2 взяты из набора, представленного выше.


177

На рисунках 2.53 и 2.54 представлены графики, построенные по результатам вычислений, которые показывает зависимость среднего энергопотребления P от промежутка времени ηoff.

Рис. 2.53. Интерфейс программы в режиме построения графика при фиксированных значениях параметров длинного цикла ожидания

Рис. 2.53 показывает, что изменение значений параметров L1,

B1, T1 короткого цикла ожидания при постоянных значения параметров L2, B2, T2, к приводит к значительному росту среднего энергопотребления мобильного устройства P из-за уменьшения промежутка времени нахождения устройства в состоянии «off» ηoff. То есть устройство часто переходит в состоянии «on».

Рис. 2.54 показывает, что изменение значений параметров L2, B2, T2 длинного цикла ожидания при постоянных значения параметров L1, B1, T1 к приводит к незначительному росту среднего энергопотребления P, что объясняется более длительными значения промежутка времени нахождения устройства в состоянии «off» ηoff.


178

Рис. 2.54. Интерфейс программы в режиме построения графика при фиксированных значениях параметров короткого цикла ожидания

Задание на исследование

Выберете номер варианта задания в соответствии со списком группы. В таблице 2.9 приведены начальные значения переменных L1, B1, T1, L2, B2, T2.

Для построения графика необходимо произвести 6 вычислений, для этого начальные значения вашего варианта на каждом последующем шаге необходимо умножить на 2. Пример задания исходных значений для варианта № 1 приведен в таблице 2.10 (S = 10, R = 12,5).

Вычисления необходимо провести в два этапа. На первом этапе необходимо зафиксировать значения L2, B2, T2

(режим с длинными циклами) и изменять значения L1, B1, T1 (режим с короткими циклами), начертить график и затем все данные перенести в отчет.


179

На втором этапе необходимо зафиксировать значения L1, B1, T1 (режим с короткими циклами) и изменять значения L2, B2, T2 (режим с длинными циклами), начертить график и затем все данные перенести в отчет.

Таблица 2.9. Варианты исходных данных для проведения исследований

№ варианта L1 B1 T1 L2 B2 T2

1 0,085 0,015 0,15 0,645 0,0025 0,55

2 0,09 0,02 0,2 0,65 0,003 0,6

3 0,095 0,025 0,25 0,655 0,0035 0,65

4 0,1 0,03 0,3 0,66 0,004 0,7

5 0,105 0,035 0,35 0,665 0,0045 0,75

6 0,11 0,04 0,4 0,67 0,0055 0,8

7 0,115 0,045 0,45 0,675 0,006 0,85

8 0,12 0,05 0,5 0,68 0,0065 0,9

9 0,125 0,055 0,55 0,685 0,007 0,95

10 0,13 0,06 0,6 0,69 0,0075 1

11 0,135 0,065 0,65 0,695 0,008 1,05

12 0,14 0,07 0,7 0,7 0,0085 1,1

Таблица 2.10. Пример исходных данных (вариант № 1)

L1 B1 T1 L2 B2 T2

0,085 0,015 0,15 0,645 0,0025 0,55

0,17 0,03 0,3 1,29 0,005 1,1

0,34 0,06 0,6 2,58 0,01 2,2

0,68 0,12 1,2 5,16 0,02 4,4

1,36 0,24 2,4 10,32 0,04 8,8

2,72 0,48 4,8 20,68 0,08 17,6

Далее, необходимо сопоставить значения и графики для двух

режимов энергосбережения и сделать выводы. В выводах отразить какой режим потребляет меньше энергии, а следовательно является


180

энергоэффективным, от чего зависит энергоэффективность в каждом режиме.




1. Что называется «режимом ожидания» приемника мобильного пользовательского устройства?

2. Дайте характеристику простого режима энергосбережения, используемого в современных стандартах мобильной связи и проиллюстрируйте его.

3. Приведите и охарактеризуйте параметры простого режима энергосбережения мобильной станции.

4. Дайте характеристику режима энергосбережения с короткими и длинными циклами, используемого в современных стандартах мобильной связи и проиллюстрируйте его.

5. Приведите и охарактеризуйте параметры режима энергосбережения мобильной станции с короткими и длинными циклами.

6. Проведите сравнительный анализ простого режима энергосбережения мобильной станции и режима энергосбережения с короткими и длинными циклами.

7. Приведите формулу для определения среднего энергопотребления мобильной станции и охарактеризуйте её.

8. Приведите формулу для определения общего энергопотребления мобильной станции и охарактеризуйте её.

9. Как определяется доля времени, которое мобильное устройство проводит с выключенным приемопередатчиком?

10. Как определяется доля времени, которое мобильное устройство проводит с включенным приемопередатчиком?


181

2.5. Лабораторная работа № 8. Исследование зависимости общей спектральной эффективности системы сотовой подвижной радиосвязи от параметров соты

Цель и задачи лабораторной работы. Цели работы: 1. Изучить методику оценки общей спектральной

эффективности системы сотовой подвижной радиосвязи от параметров соты и порядок её осуществления.

2. Получить навыки проведения исследований общей спектральной эффективности системы сотовой подвижной радиосвязи от параметров соты.

3. Совершенствовать навыки обработки результатов исследований и формулировки выводов на их основе.

Учебные задачи: − изучить теоретические основы влияния параметров соты на

общую спектральную эффективность системы сотовой подвижной радиосвязи;

− изучить методику оценки общей спектральной эффективности системы сотовой подвижной радиосвязи от параметров соты.

Практические задачи: − сформировать навыки использования программного

комплекса для оценки общей спектральной эффективности системы сотовой подвижной радиосвязи от параметров соты;

− сформировать навыки обработки результатов исследований и анализа результатов исследований.




Все поколения подвижной радиосвязи основаны на том, что для построения сети в них используется разделение зоны обслуживания на шестиугольные ячейки (соты). Именно такая структура сети


182

позволила решить проблему экономии радиочастотных каналов за счет многократного использования выделенного частотного ресурса на основе пространственного разнесения приемопередатчиков с совпадающими значениями частот. Другими словами, сотовая топология позволяет многократно увеличить емкость телекоммуникационных сетей по сравнению с сетями радиальной структуры без ухудшения качества связи и расширения выделенной полосы частот.

Следует отметить, что практическое использование сотовой структуры для разворачивания мобильной радиосвязи стало возможным только после того, как появились технические и программные средства, позволяющие решить три основные проблемы:

1) определение текущего местоположения абонентской станции в ячеистой структуре конкретной сети, в пределах города, страны и мирового пространства;

2) поддержание непрерывности связи при перемещении абонента из одной ячейки в другую;

3) обеспечение тарификации предоставляемых абоненту услуг связи.

Таким образом, можно сделать вывод, что сота и её параметры являются одними из основных элементов топологии сети сотовой подвижной радиосвязи.

Следующим структурным образованием в сети сотовой подвижной радиосвязи (ССПР) является кластер, представляющий собой совокупность соседних сот, где используются различные рабочие частоты либо различные наборы частот. Кластеры равномерно покрывают всю территорию, где разворачивается сотовая сеть, образуя периодическую структуру. Размерность кластера К определяется числом входящих в него ячеек. Рис. 2.55 иллюстрирует кластеры различных размерностей. На рис. 2.55а в качестве обозначения используется R – радиус соты. На рис. 2.55б представлена структура фрагмента сети сотовой подвижной радиосвязи с количеством кластеров К = 4, а на рис. 2.55в в представлена структура фрагмента сети сотовой подвижной радиосвязи с количеством кластеров К = 7.


183

а) б)

в)

Рис. 2.55. Фрагменты сети сотовой подвижной радиосвязи: а) К = 1; б) К = 4; в) К = 7

Вся территория обслуживания разделяется на ячейки в виде

шестиугольных сот, которые образуют на карте местности плоскую регулярную гексагональную решетку. В каждой соте располагается


184

базовая станция (БС), которая представляет собой стационарное сооружение, укомплектованное приемопередающим оборудованием и антенными системами, расположенными на мачте. БС находится в центре каждой соты.

Каждая мобильная станция (МС) также представляет собой сложный радиотехнический комплекс, используемый подвижным абонентом.

Следует отметить, что границы той территории, где уровень полезного сигнала от передатчика БС еще обеспечивает заданное качество связи, образует некоторую замкнутую кривую, форма которой зависит от рельефа местности, густоты застройки и погодных условий. Поэтому можно считать, что шестиугольник используется для аппроксимации этой замкнутой кривой.

Каждая БС может обслуживать только те МС, которые в данный момент находятся в подконтрольной соте. Размеры соты зависят от выбранного стандарта ССПР и поверхностной плотности абонентов. Радиус соты обычно составляет R = 0,5 – 35 км. Число одновременно обслуживаемых абонентов (активных абонентов) зависит от количества каналов, выделенных для данной соты, т. е. от объема оборудования на БС. Правила обмена радиосигналами между БС и МС определяются радиоинтерфейсом (РИ).

Стандарт GSM 900/1800 предусматривает повторное использование частот – способ организации связи, при котором одни и те же частоты многократно используются в разных зонах обслуживания [74, с. 28]. Применение частотно – территориального планирования с повторным использованием частот позволяет увеличивать пропускную способность при ограниченном числе частотных каналов.

Расстояние повторного использования частот (frequency reuse distance) – расстояние D между центрами двух удалённых сот, начиная с которого допускается повторное использование частот.

В общем случае оно определяется по формуле NRD 3×= , где N – количество сот в кластере (размерность кластера), R – радиус соты (радиус окружности, описанной вокруг гексагональной ячейки – соты).

Внесём уточнение в определение понятия «кластер»: кластер – группа из близко расположенных сот, в пределах которых


185

не допустимо повторное использование частот из-за опасности превышения уровня взаимных помех. Размерность кластера К определяется по формуле

22 jjiiK +×+= , Zji ∈, . (2.70) Из (2.70) видно, что кластер может содержать только

определённое количество сот: 1:1,0 === Kji ;

3:1,1 === Kji ;

4:2,0 === Kji ;

7:2,1 === Kji ;

9:3,0 === Kji ;

12:3,1 === Kji и т. д. Приведённое соотношение для D показывает, что чем меньше

радиус ячейки R, тем выше коэффициент повторяемости частот (1/N), а следовательно, и эффективность использования выделенного диапазона частот. Отношение k=D /R=√(3×N) называется коэффициентом снижения внутриканальных помех и характеризует степень взаимного влияния удалённых сот, которые используют одни и те же выделенные частотные каналы. Для приведённых выше значений K значения k равны: k(1) = 1,7; k(3) = 3; k(4) = 3,5; k(7) = 4,6; k(9) = 5,2; k(12) = 6. Пример распределений частот приведён в [74, с. 29, рис. 1.5 – 1.6].

Под эффективностью [69] ССПР понимают некоторую характеристику, которая может служить показателем соответствия системы своему назначению, указывая степень ее технического совершенства и экономической целесообразности.

Отсюда ясно, что эффективность выражается в виде конкретного математического соотношения, в которое входят параметры, отражающие какое-либо характерное свойство системы.

Опыт проектирования и эксплуатации сетей сотовой подвижной радиосвязи показал, что их эффективность удобно оценивать числом абонентов, приходящихся на выделенную полосу частот. Такой метод оценки достаточно нагляден и позволяет сравнивать друг с другом различные системы подвижной радиосвязи.


186

Каждая сота представляет собой шестиугольник с радиусом описанной окружности R, имеющий площадь

2

233

RSc = , км2. (2.71)

Известно, что размерность кластера K является частотным параметром системы, так как определяет минимально возможное число каналов в ССПР. Если на каждой БС набор состоит из nc каналов с шириной полосы каждого канала Fk, то общая полоса частот для ССПР (с учётом повторяемости частот) в направлении передачи составит

KnFF cksum ××= , МГц. (2.72)

Эффективность использования выделенной полосы частот (общая спектральная эффективность) определяется как [69, c. 225; 73, c.189].

sumкл

клf FS

A

21×=η ,

МГцкм

Эрл2 ×

, (2.73)

где Акл – телефонная нагрузка на кластер; Sкл – площадь кластера. Величина А телефонной нагрузки измеряется в эрлангах (Эрл).

Эрланг – безразмерная единица интенсивности нагрузки или единица нагрузки, используемая для выражения величины нагрузки, требуемой для поддержания занятости одного устройства в течение определённого периода времени. 1 эрланг соответствует непрерывному использованию одного голосового канала в течение 1 часа. То есть если абонент проговорил с другим абонентом в течение одного часа, то на телекоммуникационном оборудовании была создана нагрузка в один Эрланг. Оценка телекоммуникационного трафика в эрлангах позволяет вычислить количество необходимых каналов в конкретной зоне (области, БС).

Взаимозависимость значений нагрузки А, вероятности блокировки вызова Рб и количества физических каналов определятся формулой Эрланга-В [72, с. 125]:

∑=

= N

i

i

N

б

iA

NA

Р

0!

! , (2.74)


187

где А – нагрузка на соту, A=λ /µ , λ – интенсивность входного

потока пуассоновского процесса (количество голосовых вызовов), µ – время обслуживания (длительность одного голосового вызова), N – количество физических каналов в соте.

Если известны хотя бы два параметра формулы Эрланга (2.74), то всегда можно однозначно определить третий параметр. Численные расчёты значений формулы Эрланга для различной вероятности блокирования вызова, количества физических каналов N и нагрузки на соту A представлены в таблице В.1 Приложения В.

Поверхностная плотность нагрузки β характеризует величину нагрузки на соту на единицу площади соты и измеряется в Эрл/км2. Зависимость между А, β и S определяется формулой SA ×= β (используется в пункте 2 алгоритма расчета энергоэффективности ССПР, представленного ниже).

Рассмотренная выше общая спектральная эффективность [69, c.225; 73, c.189] является важнейшим параметром любой ССПР. Она показывает, какая величина телефонной нагрузки приходится на единицу площади обслуживаемой территории и на единицу выделенной полосы частот. Для повышения эффективности используют различные методы. Например, повышают компактность спектра цифрового сигнала, применяют дробление ячеек, секторизацию сот и др.

При неизменной размерности кластера секторизация (изменение количества секторов в соте, т. е. установка определенного количества направленных антенн) приводит к двойственному результату.

Во-первых, секторизация ведет к уменьшению уровня внутрисистемных помех на совпадающих частотах. Вследствие направленности антенн БС уменьшается число МС, попадающих в зону луча. Это приводит к снижению уровня помех от передатчиков МС на входе приемника БС и наоборот. В результате отношение сигнал/помеха возрастает [69, гл. 10.5, с. 226].

Во-вторых, секторизация делит территорию соты на отдельные секторы. Следовательно, выделенные для соты радиоканалы приходится теперь распределять между секторами, что снижает эффективность системы.


188

Принцип секторизации проиллюстрирован на рис. 2.56, где представлен кластер размерности K = 3 и окружающие его шесть кластеров первого круга (одна сота каждого кластера первого круга закрашена серым цветом).

Рис. 2.56. Секторизация центральной соты

Пример, представленный в [69, с. 227 – 228] позволяет убедиться

в том, что секторизация уменьшает величину нагрузки, которую в состоянии обслужить аппаратные средства базовой станции без снижения качественных показателей, т. е. без увеличения вероятности отказа. Отметим, что все результаты справедливы для постоянной поверхностной плотности нагрузки и неизменной размерности кластера сотовой сети.

В отношении секторизации следует высказать следующие уточнения [74, с. 29 – 30].

Сота, в которой обслуживание абонентов осуществляется базовой станцией с секторной антенной, называется


189

секторизованной сотой (sectorized cell). При этом зона покрытия антенны разделяется на секторы. Секторизация позволяет повысить пропускную способность ССПР без уменьшения зоны покрытия или снижения мощности, излучаемой базовой станцией. Ширина диаграммы направленности секторной антенны соответствует угловому размеру сектора. В ССПР обычно используют антенны с шириной диаграммы направленности 120° (трёхсекторная антенна: М = 3). Обычно применяются кластеры с размерностью 3/9, 4/12, 7/21, где первая цифра показывает количество сот в кластере, а вторая – число секторов.

На рис. 2.57а показан пример применения 3-секторной антенны для кластера 3/9. При этом распределяются 9 групп частот.

В настоящее время используются направленные антенны с диаграммой направленности 60°. На рис. 2.57б показана разработанная корпорацией Motorola ССПР с диаграммой направленности антенн 60° и 12 группами несущих частот. Такой кластер содержит 4 соты и 6-секторную антенну БС (размерность кластера 4/24).

В данной лабораторной работе расчет общей спектральной эффективности производится для ССПР, построенной по стандарту GSM 900 (2G).

Рассмотрим алгоритм [69] исследования зависимости эффективности сети от радиуса ячейки R при ненаправленной антенне БС:

1) задать радиус соты R и найти площадь шестиугольной ячейки (2.71);

2) для фиксированной поверхностной плотности нагрузки β определить величину нагрузки в соте cc SA ×= β и при заданной

вероятности блокировки Рб по таблице В.1 Приложения В найти необходимое число физических каналов в соте nc;

3) определить число радиоканалов в соте m

nn cк = , где m –

число разговорных каналов на одной несущей, при наличии дробной части результат округляется в большую сторону (на рис. 2.58 данное действие обозначается как «ceil»);


190

а)

б)

Рис. 2.57. Повторное использование частот в: а) 3-секторной соте; б) 6-секторной соте

4) определить общую занимаемую полосу частот в одном

направлении для ССПР (2.72); 5) определить и оценить спектральную эффективность для

данного радиуса соты (2.73). Рассмотрим алгоритм [69] исследования зависимости

эффективности системы от радиуса соты при установке на базовых станциях направленных антенн, т. е. при трехсекторной (M = 3) и шестисекторной (M = 6) организации работы ССПР.


191

1) задать радиус соты R и найти площадь шестиугольной

ячейки (2.71), вычислить площадь сектора соты M

SS c

ск = ;

2) для фиксированной поверхностной плотности нагрузки β

определить величину нагрузки в секторе M

RАс 2

33 2

β= и при

заданной вероятности блокировки Рб по таблице В.1 Приложения В найти необходимое число физических каналов в соте nc;

3) определить число радиоканалов в соте m

nn cк = , m – число

разговорных каналов на одной несущей, при наличии дробной части результат округляется в большую сторону (на рис. 2.58 данное действие обозначается как «ceil»);

4) определить общую занимаемую полосу частот в одном направлении для ССПР КМnFF ккsum ×××= ;

5) найти спектральную эффективность для данного радиуса соты (2.73).

Для GSM 900 постоянными параметрами являются Rи=270,833кбит/с, Rс/Rш=9дБ, ∆Fк=200кГц и m=8 [69].

Таким образом, в качестве исходных данных используются следующие параметры:

R – радиус соты; β – поверхностная плотность нагрузки; Pб – вероятность блокировки; nc – количество физических каналов в соте/секторе

(Приложение В.1); К – размерность кластера; M – количество секторов в соте. Общий алгоритм вычисления энергоэффективности ССПР от

радиуса соты представлен на рис. 2.58. Расчет энергоэффективности системы сотовой подвижной

радиосвязи от радиуса соты при установке на базовых станциях ненаправленной антенны и направленных антенн (секторизация) реализован в программном обеспечении «Расчет эффективности ССПР» (рис. 2.59).


192

Рис. 2.58. Обобщенный алгоритм вычисления зависимости

энергоэффективности ССПР от радиуса соты


193

Рис

. 2.5

9. Интерфейс по

льзователя

програм

мно

го обеспечения

«Расчет эф

фективности

ССПР»


194

В соответствии с полученным заданием необходимо на вкладке «Численные расчеты» указать радиус соты, поверхностную плотность нагрузки, вероятность блокирования вызова, размерность кластера и количество секторов в соте (секторизация; необязательный параметр). Если вариантом задания не предусмотрено количество секторов в соте, то строку необходимо оставить пустой.

В таблицу выводятся указываемые пользователем радиус соты, поверхностная площадь нагрузки, размерность кластера, количество секторов в соте, количество физических каналов на соту или сектор, а также вычисленные площадь соты и нагрузка на соту (в случае секторизации также выводятся площадь сектора и нагрузка на сектор), ширина полосы пропускания в одну сторону для соты и общую спектральную эффективность (oseff), необходимые и достаточные для интерпретации оценки эффективности ССПР при ненаправленных антеннах на БС и при условии секторизации.

На вкладке «График 1» после очередного вычисления значений отобразятся зависимость общей спектральной эффективности от радиуса соты в зависимости от секторизации соты (рис. 2.60).

На вкладке «График 2» после очередного вычисления отобразится зависимость общей полосы пропускания от радиуса соты в зависимости от секторизации соты (рис. 2.61).

На вкладке «Лог» (рис. 2.62) отображается лог вычислений. В программном обеспечении реализован также экспорт лога вычислений в текстовый файл и открытие сохранённых результатов вычислений: Меню – Сохранить и Меню – Открыть.

Очистить таблицу окна ввода значений исходных данных, графики и лог вычислений можно с помощью Меню – Очистить.

Значение радиуса соты ограничено значениями 0,5 – 35 км, что обусловлено стандартом GSM 900.

Вероятность блокирования вызова ограничена значениями 0,001 – 0,5, так как при значении 0,5 ССПР считается неработоспособной. Остальные значения, за исключением М – количество секторов в соте, не должны быть равными 0.


195

Рис

. 2.6

0. График

зависим

ости

общ

ей спектрально

й эф

фективности

ССПР от ради

уса соты


196

Рис

. 2.6

1. Зависимость

энергоэффективности

ССПР от ради

уса соты


197

Рис

. 2.6

2. Лог

вычи

слений


198

При фиксированном радиусе соты основным параметром, влияющим на общую спектральную эффективность, является секторизация соты. Чем больше секторов в соте, тем меньше радиоканалов необходимо на сектор соты, соту и кластер соответственно. Несмотря на это, общая ширина пропускания увеличивается, что позволяет резервировать ресурсы ССПР. Чем меньше необходимо радиоканалов, тем меньше будет общая спектральная эффективность, так как при секторизации и при отсутствии секторизации площадь соты и нагрузка на соту будут постоянными, и будет меняться в меньшую сторону при секторизации. Требуемое значение отношения сигнал/шум, при котором ССПР является работоспособной, определено в конкретном стандарте, для GSM 900 – 9 дБ. Таким образом, меньшая величина общей спектральной эффективности означает большую близость ССПР к оптимальной.

Технические характеристики GSM 900 приведены в [69, c. 27 – 28], [73, гл. 6, с. 77 – 99].


Задание для исследования параметров ССПР без секторизации антенн при изменении радиуса соты

Исследовать зависимость энергоэффективности ССПР стандарта GSM-900 от радиуса соты, если K = 3; F = 0,2 МГц; m = 8; β = 0,5 Эрл км2 в соответствии с вариантом задания, представленным в таблице 2.11.

Таблица 2.11. Варианты исходных данных для исследования

зависимости энергоэффективности ССПР с секторизацией антенн при изменении радиуса соты


R β Pb K M

1 0,5 0,5 0,05 3 3

4 0,5 0,05 3 6

2 1 2 0,1 4 3

6 2 0,1 4 6


199

Продолжение таблицы 2.11


R β Pb K M

3 2 6 0,15 7 3

7 6 0,15 7 6

4 3 12 0,2 9 3

8 12 0,2 9 6

5 5 20 0,25 12 3

10 20 0,25 12 6

6 9 25 0,3 3 3

14 25 0,3 3 6

7 11 36 0,35 4 3

16 36 0,35 4 6

8 12 41 0,4 7 3

17 41 0,4 7 6

9 13 56 0,45 9 3

18 56 0,45 9 6

10 15 68 0,49 12 3

20 68 0,49 12 6

Вычисленные значения на вкладке «Численные вычисления»

перенесите в таблицу 2.12.

Таблица 2.12. Зависимость энергоэффективности ССПР от радиуса соты с секторизацией соты

R, км

Sсоты, км2

Aсоты, Эрл

nc физ. каналов

nк, радиоканалов

Fsum, МГц η f

0,5

1

4

6

8


200

На основе анализа результатов исследований (графика и таблицы 2.12) сделайте выводы об изменении энергоэффективности ССПР при изменении параметров соты без её секторизации. Сформулируйте предложения по повышению энергоэффективности ССПР.

Задание для исследования параметров ССПР с

секторизацией антенн при изменении радиуса соты Исследовать зависимость эффективности ССПР стандарта

GSM-900 от радиуса соты для следующих типов секторизации (M = 3, 6, 9, 12), если K = 3; F = 0,2 МГц; m = 8; β = 0,5 Эрл км2 в соответствии с вариантом вашего задания, представленным в таблице 2.13.

Таблица 2.13. Варианты исходных данных для исследования зависимости энергоэффективности ССПР с секторизацией антенн

при изменении радиуса соты


R β Pb K M

1 0,5 0,5 0,05 3 3

4 0,5 0,05 3 6

2 1 2 0,1 4 3

6 2 0,1 4 6

3 2 6 0,15 7 3

7 6 0,15 7 6

4 3 12 0,2 9 3

8 12 0,2 9 6

5 5 20 0,25 12 3

10 20 0,25 12 6

6 9 25 0,3 3 3

14 25 0,3 3 6

7 11 36 0,35 4 3

16 36 0,35 4 6


201

Продолжение таблицы 2.13


R β Pb K M

8 12 41 0,4 7 3

17 41 0,4 7 6

9 13 56 0,45 9 3

18 56 0,45 9 6

10 15 68 0,49 12 3

20 68 0,49 12 6

Вычисленные значения из таблицы на вкладке «Численные

вычисления» перенесите в таблицу 2.14.

Таблица 2.14. Зависимость энергоэффективности ССПР от радиуса соты с секторизацией соты

R, км

Sсектора, км2

Sсоты, км2

Aсектора, Эрл

Aсоты, Эрл

nc физ. каналов в секторе

nк, радиоканалов в секторе

Fsum в соте, МГц

η f

0,5

1

4

6

8

Оцените значения энергоэффективности для исследуемых

параметров сот ССПР при фиксированном радиусе соты (например, при R = 4 км) и сравните, в каком случае они будут иметь наилучшее значение.

На основе результатов анализа и сравнения сделайте выводы. В выводах отразите, почему изменяется значение ширины полосы пропускания при изменении только количества секторов в соте, а


202

также чем объясняется уменьшение общей спектральной эффективности ССПР при увеличении количества секторов в соте.

В выводах отразите, почему изменяется значение ширины полосы пропускания при изменении только количества секторов в соте, а также чем объясняется уменьшение общей спектральной эффективности ССПР при увеличении количества секторов в соте. Сформулируйте предложения по повышению энергоэффективности ССПР.




1. Дайте определение соты сети сотовой подвижной радиосвязи.

2. Дайте определение кластера сети сотовой подвижной радиосвязи.

3. Дайте характеристику процессу секторизации сети сотовой подвижной радиосвязи.

4. Что понимают под эффективностью сети сотовой подвижной радиосвязи?

5. Приведите и поясните выражение для определения эффективности использования выделенной полосы частот (общей спектральной эффективности).

6. Приведите и поясните обобщённый алгоритм вычисления зависимости энергоэффективности сети сотовой подвижной радиосвязи? от радиуса соты.

7. Как соотносятся спектральная эффективность с оптимальностью сети сотовой подвижной радиосвязи?


203

8. Какой основной параметр влияет на общую спектральную эффективность сети сотовой подвижной радиосвязи при фиксированном радиусе соты?

9. Почему изменяется значение ширины выделенной полосы частот при изменении только количества секторов в соте сети сотовой подвижной радиосвязи?

10. Чем объясняется уменьшение общей спектральной эффективности сети сотовой подвижной радиосвязи при увеличении количества секторов в соте?

Литература

204

ЛИТЕРАТУРА

Литература для подготовки к лабораторной работе № 1

1. Dastbaz М. Green Information Technology /М. Dastbaz, С. Pattinson, В. Akhgar – Waltham. USA : Elsevier. Imprint: Morgan Kaufmann, 2015. – 348 p.

2. Одом У. Официальное руководство Cisco по подготовке к сертификационным экзаменам. CCENT/CCNA ICND1 100-101. – М. : Вильямс, 2015. – 912 с.

3. Energy Efficient Ethernet Call-For-Interest. – IEEE 802.3 Working Group Dallas, TX November 14, 2006. Available at: http://www.ieee802.org/3/cfi/1106_1/EEE-CFI.pdf.

4. Алиберти M. Экологичное управление сетью в системах автоматизации путем отключения компонентов. Потребительская электроника, отчеты IEEE. Том: 57. Выпуск: 2 / М. Алиберти. Режим доступа: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp? arnumber= 5955178

5. Орехов Ф. А. Построение энергоэффективных сенсорных сетей / Ф. А. Орехов, А. П. Плахтеев, Г. В. Скрипник // Всеукраїнська науково-технічна конференція «Інтегровані комп'ютерні технології в машинобудуванні ІКТМ-2014» – Харків : Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут», 2014. – С. 205.

6. Bianzino A. P. A survey of green networking research /А. Р. Bianzino, С. Chaudet, J. L. Rougier, D. Rossi // IEEE Communication Surveys & Tutorials. – 2011. – P. 3 – 20.

7. МСЭ-Т L.1340 Серия L: конструкция, прокладка и защита кабелей и других элементов линейно-кабельных сооружений. Информационные принципы энергетической эффективности телекоммуникационного оборудования.


8. Сайт рабочей группы IEEE 802.15. Режим доступа: http://www.ieee802.org/15/.

9. Сайт 4 целевой группы IEEE 802.15.4. Режим доступа: http://www.ieee802.org/15/pub/TG4.html/.

10. Сайт Bluetooth Special Interest Group. Режим доступа: http://www.bluetooth.com/Pages/Bluetooth-Home.aspx/.


205

11. Сайт ZigBee Alliance Режим доступа: http://www.zigbee.org/.

12. Сайт The Internet Engineering Task Force Режим доступа: http://www.ietf.org/.

13. Галкин П. В. Анализ энергопотребления узлов беспроводных сенсорных сетей / П. В. Галкин // Scientific Journal «ScienceRise». – 2014. – № 2 (2). – С. 55 – 61. Режим доступа: http://dx.doi.org/10.15587/2313-8416.2014.27246/.

14. Баскаков С. Оценка энергопотребления беспроводных узлов в сетях MeshLogic / С. Баскаков // Беспроводные технологии. – 2010. – № 1. – С. 28 – 31.

15. Интеллектуальные беспроводные сенсорные сети MeshLogic / Компания «МешЛоджик». Режим доступа: http://www.meshlogic.ru/.

16. Беспроводной модуль ML-Module-Z: Руководство пользователя. Режим доступа: http://www.meshlogic.ru/data/ MLM_Manual.pdf.

17. Беспроводной модуль ML-Module-Z: Описание системы команд. Режим доступа: http://www.meshlogic.ru/data/MLM_API_ Reference_ Guide.pdf.

18. Микроконтроллер MSP430F1611. Сайт компании Texas Instruments. Режим доступа: http://www.ti.com/product/msp430f1611.

19. СС2420. ZigBee-ready RF Transceiver. Сайт компании Texas Instruments. Режим доступа: http://www.ti.com/lit/ds/symlink/ cc2420.pdf.

20. Баскаков С. Встраиваемые модули MeshLogic для построения беспроводных сенсорных сетей /С. Баскаков // Встраиваемое оборудование. – 2009. – № 3. – С. 30 – 32.


21. Морелос-Сарагоса Р. Искусство помехоустойчивого кодирования. Методы, алгоритмы, применение / Р. Морелос-Сарагоса; пер. с англ. В. Б. Афанасьева. – М. : Техносфера, 2006. – 320 с.

22. Andrews К. S. The Development of Turbo and LDPC Codes for Deep-Space Applications / [K. Andrews et al.] // Proceedings of the IEEE, Vol. 95 (11), Nov. 2007. P. 2142 – 2156.


206

23. Васильев К. К. Основы теории помехоустойчивых кодов /К. К. Васильев, Л. Я. Новосельцев. – Ульяновск : УлГТУ. 2010. – 91 с.

24. Шульгин В. И. Основы теории передачи информации. Часть 2. Помехоустойчивое кодирование. Учебное пособие /В. И. Шульгин. – Харьков: Нац. аэрокосм. ун-т «Харьк. авиац. ин-т». 2003.– 87 c.

25. Вернер М. Основы кодирования. Учебник ВУЗов /М. Вернер. – М.: Техносфера. 2004. – 288 с.

26. Кудряшов Б. Д. Теория информации /Б. Д. Кудряшов. – СПб. : Питер. 2009. – 320 с.

27. Варгузин В. А. Математическое описание помехоустойчивых линейных блоковых кодов /В. А. Варгузин. – М. : Физматлит. 2006. – 43 с.

28. Варгузин В. А. Программная реализация алгоритма декодирования Витерби / В. А. Варгузин – М.: Физматлит. 2005. – 127 с.

29. Кетков Ю. MATLAB 7. Программирование, численные методы / Ю. Кетков, А. Кетков, М. Шульц. – СПб. : БХВ-Петербург. 2005. – 742 с.

30. Поршнев С. В. Компьютерное моделирование физических процессов в пакете MATLAB. – М.: Лань. 2011. – 736 с.

31. Ощепков А. Ю. Системы автоматического управления. Теория, применение, моделирование в MATLAB. – М. : Лань. 2013. – 208 с.

32. Матвеев Б. В Основы корректирующего кодирования: теория и лабораторный практикум. – М.: Лань. 2014. – 192 с.


33. Amaldia Е. Energy-aware IP traffic engineering with shortest path routing. / E. Amaldia, A. Caponea, L. G. Gianolia // Computer Networks, Volume 57, Issue 6, 22 April 2013, P. 1503 – 1517.

34. Addis B. Energy-aware multiperiod traffic engineering with flow-based routing / B. Addis, A. Capone, G. Carello, L. G. Gianoli, B. Sanso // IEEE International Conference. – 2012. P. 5957 – 5961.


207

35. Одом У. Официальное руководство Cisco по подготовке к сертификационным экзаменам. CCENT/CCNA ICND1 100-101. – М. : Вильямс, 2015. – 912 с.

36. OSPF Version 2. Internet standard RFC 2328. Available at: https://tools.ietf.org/html/rfc2328.

37. Линец Г. И. Построение мультисервисных сетей на основе функциональных преобразований трафика / Г. И. Линец, Л. А. Фомин, С. В. Говорова, В. В. Меденец // Инфокоммуника-ционные технологии. – 2014. Том 12. – № 4. – С. 41 – 45.

38. Bianzino A. P. Green Distributed Algorithm for energy-efficient IP backbone networks / A. P. Bianzino, L. Chiaraviglio, M. Mellia, J. L. Rougier // Computer Networks, Volume 56 (14). P. 3219 – 3232.

39. Bianzino A. P. Energy-aware routing: a reality check / A. P. Bianzino, C. Chaudet, F. Larroca, D. Rossi, J. Rougier // GLOBECOM Workshops (GC Wkshps), 2010 IEEE. P. 1422 – 1427.


40. Варгузов В. А. Методы повышения энергетической и спектральной эффективности цифровой радиосвязи /В. А. Варгузов, И. А. Цикин. – СПб. : «БВХ – Петербург», 2013. – 352 с.

41. Кловский Д. Д. Теория электрической связи /Д. Д. Кловский. − М.: Радиотехника, 2009. – 648 с.

42. Теория электрической связи. Конспект лекций / [В. А. Григорьев и др.] ; Под общ. ред. В.А. Григорьева. – СПб : НИУ ИТМО, 2012. – 148 с.

43. Теория электрической связи: учебное пособие / [К. К. Васильев и др.]; Под общ. ред. К. К. Васильева. – Ульяновск : УлГТУ, 2008. – 452 с.

44. Акулиничев Ю. И. Теория электрической связи /Ю. И. Акулиничев. – СПб.: «Лань», 2010. – 240 с.

45. Биккенин Р. Р. Теория электрической связи / Р. Р. Биккенин, М. Н. Чесноков – Издательский центр «Академия», 2010. – 336 с.

46. Теория электрической связи / [А. Г. Зюко и др.]; Под ред. Д. Д. Кловского – М. : Радио и связь, 1998. – 432 с.


208

47. Радиосистемы передачи информации / [Васин В. А. и др.] – М. : Горячая линия – Телеком, 2005. – 472 с.

48. Прокис Дж. Цифровая связь. Пер. с англ. / Дж. Прокис. Под ред. Д. Д. Кловского. – М : Радио и связь , 2000. – 800 с.


49. Варгузов В. А. Методы повышения энергетической и спектральной эффективности цифровой радиосвязи /В. А. Варгузов, И. А. Цикин. – СПб. : «БВХ – Петербург», 2013. – 352 с.

50. Волков Л. Н. Системы цифровой радиосвязи: базовые методы и характеристики/ Л. Н. Волков, М. С. Немировский, Ю. С. Шинаков. – М. : Эко-Тренз, 2005. – 392 с.

51. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение: Пер. с англ / Б. Скляр. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. – 1104 с.

52. Кловский Д. Д. Теория электрической связи /Д. Д. Кловский. − М.: Радиотехника, 2009. – 648 с.

53. Теория электрической связи. Конспект лекций / [В. А. Григорьев и др.] ; Под общ. ред. В.А. Григорьева. – СПб: НИУ ИТМО, 2012. – 148 с.

54. Теория электрической связи: учебное пособие / [К. К. Васильев и др.]; Под общ. ред. К. К. Васильева. – Ульяновск: УлГТУ, 2008. – 452 с.

55. Ермолаев В. Т. Адаптивная пространственная обработка сигналов в системах беспроводной связи / В. Т. Ермолаев, А. Г. Флаксман. – Н. Новгород: Изд-во ННГУ, 2006. – 99 с.

56. Прокис, Дж. Цифровая связь. Пер. с англ. / Дж. Прокис. Под ред. Д. Д. Кловского. – М : Радио и связь , 2000. – 800 с.

57. Simon M. K. Digital Communication Over Fading Channels: A Unified Approach to Performance Analysis / M. K. Simon, M. S. Alouini. – New York: John Wiley & Sons, Inc., 2000. – 535 p.

58. Simon M. K. Spread spectrum communications handbook / M. K. Simon, J. K. Omura, R. A. Scholtz, B. K. Levitt. – New York: McGraw-Hill, Inc. 2002. – 1230 p.


209


59. Пустовалов Е. В. Анализ режимов энергопотребления мобильного пользовательского устройства / Е. В. Пустовалов, А. М. Тюрликов // Изв. ВУЗов. Приборостроение. – 2013. – № 8. – С. 52 – 57.

60. Тюрин С. Ф. Green computing. Средства разработки энергосберегающих систем / С. Ф. Тюрин, Р. А. Андреев, П. А. Феофилова // Технические науки – от теории к практике : сб. ст. по материалам XLIV междунар. науч.-практ. конф. № 3 (40), 2015. С. 51 – 55.

61. CDMA2000 evaluation methodology. Version 1.0 (Revision 0). 3GPP2, 2004.

62. Koutitas, G. A Review of Energy Efficiency in Telecom-munication Networks. / G. Koutitas, P. Demestichas // Telflor Journal, Vol. 2, № 1, January 2013, P. 2 – 7.

63. Емельянов А. К. Пути повышения энергоэффективности подсистемы базовых станций сетей сотовой связи. /А. К. Емельянов // Интернет-журнал «Науковедение». – 2013. – № 4. Режим доступа: http://naukovedenie.ru/PDF/30evn413.pdf/.

64. Alam A. S. Energy efficient relay-assisted cellular network model using base station switching / A. S. Alam, L. S. Dooley, A. S. Poulton // IEEE Global Telecommunications (GLOBECOM 2012): 2nd International Workshop on Multicell Cooperation, 3-7 December 2012, Anaheim (California), USA. – 2012. Available at: http://oro.open.ac.uk/34234/.

65. Bosch A. F. Dynamic base station energy saving with relays: Research/Master Thesis / A. F. Bosch; UPC – Tsinghua University. – 2011. Available at: http://upcommons.upc.edu/pfc/bitstream/2099.1/ 10991/1/PFC.pdf.

66. Харченко B. C. Зеленая ИТ-инженерия. В 2-х томах. Том 1. Принципы, модели, компоненты. / Под ред. Харченко B. C. – Министерство образования и науки Украины, Национальный аэрокосмический университет им. Н. Е. Жуковского «ХАИ». – 2014. – 594 с.

67. Харченко B. C. Зеленая ИТ-инженерия. В 2-х томах. Том 2. Системы, индустрия, социум. / Под ред. Харченко B. C. – Министерство образования и науки Украины, Национальный


210

аэрокосмический университет им. Н. Е. Жуковского «ХАИ». – 2014. – 688 с.

68. ETSI TS 102 706 V1.3.1 (2013-07). Environmental Engineering (EE); Measurement method for energy efficiency of wireless access network equipment.


69. Сукачёв Э. А. Сотовые сети радиосвязи с подвижными объектами: учеб. пособ. / Э. А. Сукачев – Изд. 3-е, перераб. и доп. – Одесса: ОНАС им. А.С. Попова, 2013. – 256 с.

70. Зюко А. Г. Теория электрической связи: Учебник для вузов / А. Г. Зюко, Д. Д. Кловский, В. И. Коржик, М. В. Назаров; Под ред. Д. Д. Кловского. – М. : Радио и связь, 1999. – 432 с.

71. Мазурков М. И. Системы широкополосной радиосвязи: учеб. пособие для студ. вузов / М. И. Мазурков. – Одесса : Наука и техника, 2009. – 344 с.

72. Handbook «Teletraffic engineering» / ITU–D, Study Group 2, Question 16/2. – Geneva, January 2005.

73. Сакалема Д. Ж. Подвижная радиосвязь / Д. Ж. Сакалема. – М. : Горячая линия – Телеком, 2015. – 512 с.

74. Берлин, А. Н. Цифровые сотовые системы связи /А. Н. Берлин. – М.: Эко-Трендз, 2007. – 296 с.

75. ETSI TS 102 706 V1.3.1 (2013-07). Environmental Engineering (EE); Measurement method for energy efficiency of wireless access network equipment.

76. Харченко, B. C. Зеленая ИТ-инженерия. В 2-х томах. Том 1. Принципы, модели, компоненты. / Под ред. Харченко B. C. – Министерство образования и науки Украины, Национальный аэрокосмический университет им. Н. Е. Жуковского «ХАИ». – 2014. – 594 с.

77. Харченко B. C. Зеленая ИТ-инженерия. В 2-х томах. Том 2. Системы, индустрия, социум. / Под ред. Харченко B. C. – Министерство образования и науки Украины, Национальный аэрокосмический университет им. Н. Е. Жуковского «ХАИ». – 2014. – 688 с.

78. Емельянов А. К. Пути повышения энергоэффективности подсистемы базовых станций сетей сотовой связи.


211

/А. К. Емельянов // Интернет-журнал «Науковедение». – 2013. – № 4. Режим доступа: http://naukovedenie.ru/PDF/30evn413.pdf/.

79. Alam A. S. Energy efficient relay-assisted cellular network model using base station switching / A. S. Alam, L. S. Dooley, A. S. Poulton // IEEE Global Telecommunications (GLOBECOM 2012): 2nd International Workshop on Multicell Cooperation, 3-7 December 2012, Anaheim (California), USA. – 2012. Available at: http://oro.open.ac.uk/34234/.

80. Bosch A. F. Dynamic base station energy saving with relays: Research/Master Thesis / A. F. Bosch; UPC – Tsinghua University. – 2011. Available at: http://upcommons.upc.edu/pfc/bitstream/2099.1/ 10991/1/PFC.pdf.

Анотація та зміст

212

АНОТАЦІЯ

УДК 004: 504(045) П22

Зелені технології в телекомунікаціях. Практикум. / Пашинцев В.П., Калмиков І.А., Линец Г.І., Жук О.П., Мєзєнцева О.С., Яковлєв С.В., Кузьмінов Ю.В. - За ред. Харченко В. С. і Мєзєнцевої О.С. – Харків: Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковского «ХАІ». - 2015. – 247 с.

Викладені матеріали практичної частини навчального курсу «Зелені

технології у телекомунікаціях» (Green Telecommunication Technologies), підготовленого для магістрантів в рамках проекту TEMPUS «Green Computing & Communication» (530270-TEMPUS-1-2012-1-UK-TEMPUS-JPCR).

Курс присвячений методологічним і практичних аспектам розроблення енергоефективних і енергозберігаючих інфокомунікаційних систем і мереж, оптимізованих через використання методів структурного і параметричного синтезу, ідентифікації та контролю, що забезпечують зниження витрат енергії на передачу одиниці об'єму трафіка у сучасних мережних додатках. Розглядаються концепції, загальні принципи, методи, технології проектування, розроблення й обслуговування енергоефективних і енергозберігаючих інфокомунікаційних систем і мереж. Приводиться навчальна програма курсу, дається опис лабораторних робіт, методичні рекомендації щодо самостійного вивченню матеріалу курсу.

Для магістрантів і аспірантів університетів, що навчаються за напрямами «Електроніка і телекомунікації», «Інфокомунікаційні технології та системи зв'язку», «Електроніка, радіотехніка і системи зв'язку», при вивченні методів та засобів розробки енергоефективних і енергозберігаючих систем і мереж зв'язку, а також може бути корисно для викладачів відповідних курсів.

Бібл. – 80 найменувань, рисунків – 100, таблиць – 22.

Анотація та зміст

213

ЗМІСТ

ПЕРЕЛІК СКОРОЧЕНЬ ....................................................................... 3 ВСТУП ................................................................................................... 5 1. МОДЕЛІ, МЕТОДИ, ТЕХНОЛОГІЇ ТА ІНСТРУМЕНТАЛЬНІ ЗАСОБИ, ВИКОРИСТОВУВАНІ У ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЯХ ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ ПАРАМЕТРІВ ЕНЕРГОЗБЕРЕЖЕННЯ Й ЕНЕРГОЕФЕКТИВНОСТІ .................................................................. 7 1.1. Лабораторна робота № 1. Дослідження енергоефективности апаратних засобів з режимом Energy Efficient Ethernet .................... 7 1.2. Лабораторна робота № 2. Дослідження енергоспоживання елементів бездротових систем зв'язку у залежності від інтенсивності трафіка і структури мережі ....................................... 23 1.3. Лабораторна робота № 3. Дослідження енергоефективності системи зв'язку з використанням перешкодостійкого кодування . 41 2. МЕТОДИ ПІДВИЩЕННЯ ЕНЕРГОЕФЕКТИВНОСТІ Й ЕНЕРГОЗБЕРЕЖЕННЯ, ВИКОРИСТОВУВАНІ ПРИ ПРОЕКТУВАННІ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ МЕРЕЖ І СИСТЕМ ............................................................................................. 77 2.1. Лабораторна робота № 4. Дослідження енергоефективного управління трафіком у мережах з динамічною маршрутизацією .. 77 2.2. Лабораторна робота № 5. Дослідження енергоефективності систем зв'язку з різними видами модуляції ..................................... 88 2.3. Лабораторна робота № 6. Дослідження енергоефективності систем зв'язку в умовах завмирань ................................................. 121 2.4. Лабораторна робота та № 7. Дослідження залежності енергоспоживання мобільного пристрою користувача від зміни характеристик вхідного потоку даних ............................................ 168 2.5. Лабораторна робота № 8. Дослідження залежності загальної спектральної ефективності системи сотового рухомого радіо зв'язку від параметрів соти .............................................................. 181 ЛІТЕРАТУРА .................................................................................... 204 ДОДАТОК А. НАВЧАЛЬНА ПРОГРАМА .................................... 216 ДОДАТОК Б. МЕТОДИЧНІ РЕКОМЕНДАЦІЇ ЩОДО САМОСТІЙНОЇ РОБОТИ ............................................................... 232 ДОДАТОК В. ЧИСЕЛЬНІ РОЗРАХУНКИ ЗНАЧЕНЬ ФОРМУЛИ ЕРЛАНГА .......................................................................................... 239

Abstract and content

214

ABSTRACT AND CONTENT

UDC 004: 504(045)

Green Telecommunication Technologies. Practical training. / Pashintsev V. P., Kalmykov I. A., Linets G. I., Zhuk A. P., Mezentseva O. S., Yakovlev S. V., Kuzminov Y. V. - Ed. Kharchenko V. S. and Mezentseva O. S. – Kharkiv: National Aerospace University «KhAI». – 2015. – 247 p.

ISBN

Practical part materials of training course «Green Telecommunication Technologies» which was prepared for TEMPUS «Green Computing & Communication» (530270-TEMPUS-1-2012-1-UK-TEMPUS-JPCR) masters are posted.

This training course is about the methodology and development practice of energy-saving and energy-efficient communication systems and networks optimized by using methods of structural and parametric synthesis, identification and control which ensure the reduction of energy consumption for the transfer of a unit volume of traffic in modern network applications. Concepts of common principles, methods, technology, design, development and maintenance of energy efficiency and energy saving communication systems and networks are viewed. Course study program, a description of laboratory works, methodological support for self-study course materials are presented.

This training course is intended for masters and post-graduate students of «Infocommunication Technologies and communication systems», «Electronics, radio and communication systems». Also it can used in the study of methods and tools for the development of energy efficiency and energy saving systems and networks, and may be useful for teachers with training on relevant courses.

Ref. – 80 items, figures – 100, tables - 22

Abstract and content

215

CONTENT ABBREVIATION . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

INTRODUCTION . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

1. REVIEW OF GREEN TECHNOLOGIES IN TELECOMMUNICATIONS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7

1.1. Lab 1. Study of energy efficiency hardware with Energy Efficient Ethernet mode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.2. Lab 2. The study of energy consumption by elements of wireless communication systems, depending on data flow and network structure . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1.3. Lab 3. Study of energy efficiency due to the use of error-correcting coding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

7 23 41

2. MODELS, METHODS, TECHNOLOGIES AND TOOLS USED IN TELECOMMUNICATIONS FOR ESTIMATING THE METRICS OF ENERGY SAVING AND ENERGY EFFICIENCY . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.1. Lab 4. Study of energy-efficient data flow management in networks with dynamic routing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.2. Lab 5. Study of energy efficiency of communication systems with different types of modulation . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.3. Lab 6. Study of energy efficiency of communication systems under fading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.4. Lab 7. Study of dependence of the energy efficiency of mobile stations of wireless access networks by changing the metrics of the data flow . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2.5. Lab 8. Study of dependence of the spectral efficiency of mobile radio systems on the metrics of the cell . . . . . . . . . . . . . .

77 77 88 121 168 181

REFERENCES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 204

APPENDIX А. Course program . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 216

APPENDIX B. Tutorial recommendations . . . . . . . . . . . . . . . . 232

APPENDIX C. Values of Erlang formula numerical calculations 239

Приложение А. Учебная программа

216

ПРИЛОЖЕНИЕ А. УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА

DESCRIPTION OF THE MODULE

TITLE OF THE MODULE Code

MSc4. Technologies of Green Communication MM3.5 Green telecommunication technologies

Teacher(s) Department

Coordinating: Prof. Pashintsev Vladimir Others: Prof. Linets Gennady, Prof. Zhuk Aleksandr, lecturer Mezentceva Oksana, lecturer Yakovlev Sergey, lecturer Kuzminov Yuri, lecturer Malsugenov Oleg

Institute of Information Technologies and Telecommunications

Study cycle Level of the module Type of the module

Master A Full-time tuition

Form of delivery Duration Language(s)

Full-time tuition One semester Russian/English

Prerequisites

Prerequisites: Mathematic analisys; discrete mathematics; fundamentals of network construction and data transmission systems; computer systems and system analysis; hardware and software of telecommunication networks and systems; technologies and protocols of modern data networks

Co-requisites (if necessary):


217

Credits of the module

Total student workload

Contact hours Individual work hours

3 90 36 54

Aim of the module (course unit): competences foreseen by the study programme

Acquisition of theoretical competencies and skills of design, development and maintenance of energy-efficient and energy-aware telecommunication networks, the use of mathematical apparatus for modeling and optimization of telecommunication infrastructure in accordance with modern green technologies.

Learning outcomes of module (course unit)

Teaching/learning methods

Assessment methods

At the end of course, the successful student will be able to: 1. Define the basic principles of telecommunication networks optimization through the usage of the following methods: structural, parametric synthesis, identification and control, to ensure the reduction of energy consumption per unit information volume transfer in modern network applications.

Interactive lectures, Learning in laboratories, Just-in-Time Teaching

Module Evaluation Questionnaire

2. Identify the optimization methods for the performance and efficiency of the modern telecommunication networks and systems.



3. Develop and create the modern telecommunication networks based on energy-efficient and energy-saving technologies.



4. Be able to use infrastructure optimization methods of the modern telecommunication systems and networks

Interactive lectures, Learning in laboratories,



218

in energy efficient telecommunication systems and networks designing.

Just-in-Time Teaching

5. Be able to assess the completeness and effectiveness of the use of applied green technologies in telecommunication networks.



Themes

Contact work hours Time and tasks for individual

work L

ectu

res

Co

nsu

ltatio

ns

Sem

inar

s

Pra

ctia

cl w

ork

Lab

ora

tory

wo

rk P

lace

men

ts

Tot

al c

onta

ct w

ork

Indi

vidu

al w

ork

Tasks

1. Review of Green technologies in telecommunications 1.1. Green technologies in telecommunications general concept and terminology. 1.2. Energy efficient technologies in communication networks and energy-saving technologies of telecommunication nodes. 1.3 Analysis of the modern telecommunication systems and networks standards as energy saving and energy efficiency. 1.4. Review of existing Green solutions in telecommunications and features of their application.

4 4 6

2. Models, methods, technologies and tools used in telecommunications for estimating the metrics of energy

8 8 16 24


219

saving and energy efficiency 2.1. Models and methods for metrics estimating energy saving and energy efficiency in telecommunications. 2.2. Measuring and estimating technologies of energy saving and efficiency metrics in telecommunications. 2.3. Evaluation aspects tools of Green technologies.

3. Energy efficiency and energy saving increasing methods for designing of telecommunication networks and systems 3.1. Algorithms and methods for optimization of the telecommunications networks topological infrastructure. 3.2. Optimization of transport flows basis on the dynamic routing protocols. 3.3. The topological infrastructure optimization of the backbone transport network based on the load balancing between nodes. 3.4. Constructions technology of energy efficient wireless data links. 3.5. Energy efficiency improving of the communication trunk channels and telecommunication networks active equipment. 3.6. Protocols optimization for the management and transmission of proprietary information in telecommunication networks.

6 10 16 24

Total 18 18 36 54


220

Assessment strategy

Weight in %

Deadlines

Assessment criteria

Lecture activity, including fulfilling special self-tasks

10 7,14 85% – 100% Outstanding work, showing a full grasp of all the questions answered. 70% – 84% Perfect or near perfect answers to a high proportion of the questions answered. There should be a thorough understanding and appreciation of the material. 60% – 69% A very good knowledge of much of the important material, possibly excellent in places, but with a limited account of some significant topics. 50% – 59% There should be a good grasp of several important topics, but with only a limited understanding or ability in places. There may be significant omissions. 45% – 49% Students will show some relevant knowledge of some of the issues involved, but with a good grasp of only a minority of the material. Some topics may be answered well, but others will be either omitted or incorrect. 40% – 44% There should be some work of some merit. There may be a few topics answered partly or there may be scattered or perfunctory knowledge across a larger range. 20% – 39% There should be substantial deficiencies, or no answers, across large parts of the topics set, but with a little relevant and correct material in places. 0% – 19% Very little or nothing that is correct and relevant.

Learning in laboratories

30 7,14 85% – 100% An outstanding piece of work, superbly organised and presented, excellent achievement of the objectives, evidence of original thought. 70% – 84% Students will show a


221

thorough understanding and appreciation of the material, producing work without significant error or omission. Objectives achieved well. Excellent organisation and presentation. 60% – 69% Students will show a clear understanding of the issues involved and the work should be well written and well organised. Good work towards the objectives. The exercise should show evidence that the student has thought about the topic and has not simply reproduced standard solutions or arguments. 50% – 59% The work should show evidence that the student has a reasonable understanding of the basic material. There may be some signs of weakness, but overall the grasp of the topic should be sound. The presentation and organisation should be reasonably clear, and the objectives should at least be partially achieved. 45% – 49% Students will show some appreciation of the issues involved. The exercise will indicate a basic understanding of the topic, but will not have gone beyond this, and there may well be signs of confusion about more complex material. There should be fair work towards the laboratory work objectives. 40% – 44% There should be some work towards the laboratory work objectives, but significant issues are likely to be neglected, and there will be little or no appreciation of the complexity of the problem. 20% – 39% The work may contain some correct and relevant material, but most issues are neglected or are covered


222

incorrectly. There should be some signs of appreciation of the laboratory work requirements. 0% – 19% Very little or nothing that is correct and relevant and no real appreciation of the laboratory work requirements.

Module Evaluation Quest

60 8,16 The score corresponds to the percentage of correct answers to the test questions

Author Year

of issue

Title No of

periodical or volume

Place of printing. Printing house or

intrenet link

Compulsory literature

Linets G.I. 2014 Methods of structural and parametric synthesis, identification and management of transport telecommunication networks for maximum performance

Stavropol, «Fabula»

Linets G., Budko P., Muhin A., Fomin L.

2011 Efficiency, cost and quality of information and telecommunication systems. Optimization Methods

St. Petersburg Military Academy of Telecommunications

Pashintsev V., Solchatov M., Gahov R.

2006 The influence of the ionosphere on the characteristics of space data

Moscow: Phismatlit


223

transmission systems

Linets I., Fomin L., Govorova S., Medenets V.

2014 Building Multi-networks Based on Functional Transformations Traffic

pp. 41-45 «Information and Communication Technologies», Vol. 12, No. 4. Samara: Limited Company «Airprint»

Matthew Forshaw

2015 Energy-efficient Checkpointing in High-throughput Cycle-stealing Distributed Systems

Electronic Notes in Theoretical Computer Science, Volume 310, 5 January 2015, Pages 65-90б

Electronic Notes in Theoretical Computer Science

Mitsuaki Kakemizu, Akira Chugo

2009 Approaches to Green Networks

pp. 396-403

FUJITSU Scl. Tech. J., Vol.45, No. 4.

Aruna Prem Bianzino, Luca Chiaraviglio, Marco Mellia, Jean-Louis Rougier

2012 Green Distributed Algorithm for energy-efficient IP backbone networks

pp. 3219–3232

Computer Networks, Volume 56, Issue 14.

Aruna Prem Bianzino, Claude Chaudet, Federico Larroca, Dario Rossi, Jean-Louis Rougier

2010 Energy-Aware Routing: a Reality Check

pp. 1452–1457

IEEE Globecom 2010 Workshop on Green Communication

Giuseppe Lami, Luigi Buglione,

2013 Derivation of Green Metrics for Software

Software Process

Publisher Springer Berlin


224

Fabrizio Fabbrini Improvement and Capability Determination Communications in Computer and Information Science Volume 349, 2013, pp 13-24 13th International Conference, SPICE 2013, Bremen, Germany, June 4-6, 2013. Proceedings

Heidelberg http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-642-38833-0_2

Mohammad Dastbaz, Colin Pattinson, Babak Akhgar

2015 Green Information Technology

Print Book

Publisher Morgan Kaufmann http://store.elsevier.com/product.jsp?isbn=9780128016718&pagename=search

Additional literature

R. Bolla, R. Bruschi, F. Davoli, A. Ranieri.

2009

Performance constrained power consumption optimization in distributed network equipment

pp. 49-54 1-st Workshop on Green Communications, GreenCom ’09

Bianzino, A.P., Chaudet, C., Rossi, D.,

2012 A Survey of Green Networking Research

pp. 3-20 Communications Surveys & Tutorials, IEEE, Vol. 14, Issue


225

Rougier, J. 1

Linets I., Krivolapov R., Kovalev M., Chaika S.

2013 Total load balancing algorithm based on the specified load factor of communication channels transport networks

pp. 266-270

Collected papers of ХХХII All-Russian science-technical conference «Problems of efficiency and safety of complex technical and information systems» (Serpukhov 27 –28 June 2013) part 5. – Serpukhov: Branch of Military Academy of the Strategic Missile Forces.

M. N. Jambli, A. Tully

2007 Cross-Layer Design for Information Dissemination in Wireless Sensor Networks: State-of-the-Art and Research Challenges.

Technical report series. University of Newcastle upon Tyne, March, 2007.

http://www.cs.ncl.ac.uk/ publications/trs/papers/ 1011.pdf

T. Logenthiran, D. Srinivasan

2011 Intelligent Management of Distributed Storage Elements in a Smart Grid

IEEE Ninth International Conference on Power Electronics and Drive Systems (PEDS). – Singapore, 2011. pp. 855 –

http://www.ncl.ac.uk/eee/research/publication/196835


226

860.

M. Aliberti 2010 Green networking and energy efficiency: the KNX case. In: KNX Scientific Conference 2010 (Pamplona, Spagna, 4-5 November 2010)

Proceedings, article n. 2. KNX association, 2010.

http://www.isti.cnr.it/ research/publications.php? year=2010

M. Aliberti 2011 Green networking in home and building automation systems through power state switching

Consumer Electronics, IEEE Transactions on (Volume:57, Issue: 2 )

Publisher: IEEE http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=5955178

P. Barsocchi, A. Crivello, E. Ferro, L. Fortunati, F. Mavilia, G. Riolo

2014 Smart buildings: an energy saving and control system in the CNR Research Area, Pisa

ERCIM NEWS, vol. 99, pp. 51 – 52. Special issue: Software quality. 25 years Ercim: challenges fo ICTS. Ercim, 2014.

http://puma.isti.cnr.it/ rmydownload.php?filename=cnr.isti/cnr.isti/2014-A0-031/ 2014-A0-031.pdf

Juk A., Cherniak Z., Sazonov V.

2008 The feasibility of using ensembles of orthogonal signals with variable dimensions in the CDMA system

pp. 16-19. Information and Communication Technologies, Vol. 6, No. 4, 2008.

Pashintsev V., Malofey O., Juk A.,

2010 Development of the theory of synthesis and methods of

Moscow. Phismatlit, 2010. – 196 pp.


227

Samus M., Gaichuk D., Sazonov V.

formation of ensembles of discrete signals for advanced radio systems of different wavebands

A.A. Orekhov, A.P. Plakhteev, G.V. Skripkin

2014 Building energy-efficient sensor networks

All- Ukraine Scientific conference "Integrated Computer Technologies in machinery ІКТМ-2014" Harkiv: National University of Aerospase "Harkiv Aviation Institute" Vol. 2. – pg. 205

Harkiv: National University of Aerospase "Harkiv Aviation Institute"

TELECOMMUNICATION STANDARDIZATION SECTOR OF ITU

2014 ITU-T L.1340 Series L: construction, installation and protection of cables and other elements of outside plant. Informative values on the energy efficiency of telecommunication equipment.

Switzerland Geneva, 2014

TELECOMMUNICATION STANDARDIZATION SECTOR

2014 ITU-T L.1500 Series L: construction, installation and



228

OF ITU protection of cables and other elements of outside plant. Framework for information and communication technologies and adaptation to the effects of climate change.


2011 ITU-T L.1400 Series L: construction, installation and protection of cables and other elements of outside plant. Overview and general principles of methodologies for assessing the environmental impact of information and communication technologies.



2014 ITU-T L.1300 Series L: construction, installation and protection of cables and other elements of outside plant. Best practices for green data centres.



2014 ITU-T L.1310 Series L: construction, installation and protection of cables



229

and other elements of outside plant. Energy efficiency metrics and measurement methods for telecommunication equipment.


2014 ITU-T L.1320 Series L: construction, installation and protection of cables and other elements of outside plant. Energy efficiency metrics and measurement for power and cooling equipment for telecommunications and data centres.


European Telecommunications Standards Institute

2013 ETSI TS 102 706 Environmental Engineering (EE). Measurement method for energy efficiency of wireless access network equipment.

European Telecommunications Standards Institute,2013


2011 ETSI TS 203 215 Environmental Engineering (EE); Measurement Methods and Limits for Power Consumption in Broadband Telecommunication Networks

European Telecommunications Standards Institute , 2011


230

Equipment


2008 ETSI TS 102 533 Environmental Engineering (EE) Measurement Methods and limits for Energy Consumption in Broadband Telecommunication Networks Equipment

European Telecommunications Standards Institute, 2008


2012 ETSI EN 301 575 Environmental Engineering (EE); Measurement method for energy consumption of Customer Premises Equipment (CPE)



2013 ETSI ES 203 184 Environmental Engineering (EE); Measurement Methods for Power Consumption in Transport Telecommunication Networks Equipment



2013 ETSI ES 203 136 Environmental Engineering (EE); Measurement methods for energy efficiency of router and switch equipment



231


2014 ETSI ES 201 554 Environmental Engineering (EE); Measurement method for Energy efficiency of Mobile Core network and Radio Access Control equipment



2009 ETSI TR 105 174-4 Access, Terminals, Transmission and Multiplexing (ATTM); Broadband Deployment - Energy Efficiency and Key Performance Indicators.


Приложение Б. Методические рекомендации по самостоятельной работе

232

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЕ

Пояснения к учебной программе

Самостоятельную работу над дисциплиной «Зеленые технологии в телекоммуникациях» («GREEN TELECOMMUNICATION TECHNOLOGIES» ) следует начинать с изучения учебной программы, которая приведена в данном Приложении. Эта программа включает следующие элементы.

Объект изучения – энергоэффективные и энерго-

сберегающие телекоммуникационные системы и сети оптимизированные посредством использования методов структурного и параметрического синтеза, идентификации и контроля, обеспечивающие снижение затрат энергии на передачу единицы объема трафика в современных сетевых приложениях.

Предмет изучения – концепции, общие принципы, методы,

технологии проектирования, разработки и обслуживания энергоэффективных и энергосберегающих телекоммуникационных систем и сетей, математический аппарат для моделирования и оптимизации телекоммуникационной инфраструктуры в соответствии с современными экологическими технологиями.

Требования к исходным знаниям и навыкам, которые

необходимо иметь перед началом изучения: − базовые знания в области современных информационных

технологий и телекоммуникационных систем и сетей; − принципы и методы системного анализа; − математический анализ; − дискретная математика; − основы построения сетей и системы передачи данных; − аппаратное и программное обеспечение сетей и систем; − технологии и протоколы современных сетей передачи

данных.


233

Целью изучения дисциплины является приобретение студентами теоретических знаний и навыков проектирования, разработки и обслуживания энергоэффективных и энергосберегающих телекоммуникационных сетей, использование математического аппарата для моделирования и оптимизации телекоммуникационной инфраструктуры в соответствии с современными экологическими технологиями.

В результате ее изучения обучаемые должны научиться: − проводить анализ получаемой информации и

синтезировать на основе этого качественно новую информацию; − правильно формулировать, четко и ясно задавать вопросы

и соответственно уметь грамотно отвечать на поставленные вопросы;

− мыслить креативно и критически; − предпринимать исследовательские действия и оценивать

получаемые результаты с использованием качественных и количественных показателей;

− формулировать возможные практические решения проблемы, эффективно использовать время и доступные ресурсы для достижения целей дисциплины;

− демонстрировать гибкость, адаптируемость и инициативу, умение выражать свое мнение;

− совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень;

− реализовывать способность к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности;

− применять перспективные методы исследования и решения профессиональных задач на основе знания мировых тенденций развития телекоммуникационных сетей и систем;

− выбирать методы и разрабатывать алгоритмы энергоэффективного управления телекоммуникационными сетями и системами.


234

Вследствие изучения дисциплины магистры обязаны: 1) теоретический компонент: − получить базовые представления о сфере проблем,

связанных с вопросами в области построения энергоэффективных телеком-муникационных сетей и систем;

− иметь представление о принципах использования методов структурного и параметрического синтеза, идентификации и контроля для оптимизации телекоммуникационных систем и сетей;

− иметь представление о методах оптимизации производительности и эффективности современных телекоммуникационных сетей и систем;

2) познавательный компонент: − знать фундаментальные положения в области «зеленых»

технологий; − знать основные принципы оптимизации

телекоммуникационных сетей посредством использования методов структурного и параметрического синтеза, идентификации и контроля, для обеспечения снижения затрат энергии на передачу единицы объема информации в современных сетевых приложениях;

− знать методы оптимизации производительности и эффективности функционирования современных телеком-муникационных сетей и систем;

3) практический компонент: − уметь использовать методы оптимизации

инфраструктуры современных телекоммуникационных систем и сетей при создании энергоэффективных телекоммуникационных систем и сетей;

− уметь оценивать полноту и эффективность использования прикладных экологических технологий в телекоммуникационных сетях.


235

Структура и содержание модулей. Дисциплина включает три

модуля:

МОДУЛЬ 1. ОБЗОР ЭКОЛОГИЧЕСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЯХ

Лекции

ТЕМА 1. Общая концепция и терминология экологических технологий в телекоммуникациях.

ТЕМА 2. Энергоэффективные технологи в сетях связи и энергосберегающие технологии телекоммуникационных узлов.

ТЕМА 3. Анализ стандартов современных телеком-муникационных систем и сетей с позиций обеспечения энергосбережения и энергоэффективности.

ТЕМА 4. Обзор существующих экологических решений в телекоммуникациях и особенности их применения.

МОДУЛЬ 2. МОДЕЛИ, МЕТОДЫ, ТЕХНОЛОГИИ И

ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЯХ ДЛЯ ОЦЕНИВАНИЯ

ПАРАМЕТРОВ ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ И ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТИ

Лекции

ТЕМА 1. Модели и методы оценивания параметров энергосбережения и энергоэффективности в телекоммуникациях.

ТЕМА 2. Технологии измерения и оценивания параметров энергосбережения и энергоэффективности в телекоммуникациях.

ТЕМА 3. Инструментальные средства оценивания аспектов экологических технологий.

Лабораторные работы

Лабораторная работа № 1. Исследование энерго-эффективности аппаратных средств с режимом Energy Efficient Ethernet (2 часа).


236

Цель работы: приобретение навыков выполнения операций настройки и управления коммутируемой сетью с использованием технологии Energy Efficient Ethernet.

Лабораторная работа № 2. Исследование энергопотребления элементов беспроводных систем связи в зависимости от интенсивности трафика и структуры сети (4 часа).

Цель работы: Целью является получение навыков исследования энергопотребления элементов беспроводных систем связи.

Лабораторная работа № 3. Исследование энергетической эффективности системы связи с использованием помехоустойчивого кодирования (2 часа).

Цель работы: приобретение навыков исследования влияния параметров помехоустойчивых кодов на повышение энергетической эффективности систем связи.

МОДУЛЬ 3. МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ

ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТИ И ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ

ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЕЙ И СИСТЕМ

Лекции

ТЕМА 1. Алгоритмы и методы оптимизации топологической инфраструктуры телекоммуникационных сетей.

ТЕМА 2. Оптимизация транспортных потоков на основе протоколов динамической маршрутизации.

ТЕМА 3. Оптимизация топологической инфраструктуры опорной транспортной сети на основе балансировки нагрузки между узлами.

ТЕМА 4. Технологии построения энергоэффективных беспроводных каналов передачи данных.

ТЕМА 5. Повышение энергоэффективности магистральных каналов связи и активного оборудования телекоммуникационных сетей.

ТЕМА 6. Оптимизация протоколов управления и передачи служебной информации в телекоммуникационных сетях.


237

Лабораторные работы

Лабораторная работа № 4. Исследование энерго-эффективного управления трафиком в сетях с динамической маршрутизацией (2 часа).

Цель работы: приобретение навыков выполнения операций управления распределенными сетями на базе протокола OSPF с использованием энергоэффективного изменения весовых коэффициентов каналов связи.

Лабораторная работа № 5. Исследование энергетической эффективности систем связи с различными видами модуляции (2 часа).

Цель работы: приобретение навыков исследования энергетической эффективности систем связи при когерентном и некогерентном приеме дискретных сигналов с различными видами модуляции на фоне аддитивного белого гауссовского шума.

Лабораторная работа № 6. Исследование энергетической эффективности систем связи в условиях замираний (2 часа).

Цель работы: приобретение навыков исследования энергетической эффективности систем связи при когерентном и некогерентном приеме дискретных сигналов с различными видами модуляции в канале с замираниями и аддитивным белым гауссовским шумом.

Лабораторная работа № 7. Исследование зависимости энергоэффективности мобильных станций сетей беспроводного доступа от изменения характеристик потока данных (2 часа).

Цель работы: приобретение навыков оценки энерго-эффективности мобильных станций сетей беспроводного доступа в зависимости от изменения характеристик обслуживаемого потока данных.

Лабораторная работа № 8. Исследование зависимости спектральной эффективности систем подвижной радиосвязи от параметров соты (2 часа).

Цель работы: приобретение навыков оценки спектральной эффективности систем подвижной радиосвязи от используемых характеристик сот.


238

Методы оценки

Экзамен (100 %). По окончании курса проводится 90-минутный экзамен.

Отчетность по дисциплине включает отчеты по каждому виду практического занятия, а также экзамен, который включает типовые вопросы и задачи.

Подготовка к занятиям и экзамену

При подготовке к лабораторным занятиям следует обратить

внимание на уяснение целей и задач (учебных или теоретических, практических и исследовательских) и знаний, которые нужны для их выполнения. При выполнении разработок и исследований необходимо строго руководствоваться описанием и попытаться найти ответы на вопросы, приведенные в конце каждой работы. Особое внимание следует уделить формулировке выводов по результатам исследований при оформлении отчета. При самостоятельной подготовке к лабораторным работам важно правильно спланировать как свою индивидуальную, так и коллективную работу, организовать отбор и анализ необходимой литературы, подготовку к ответам на вопросы, приведенные в каждом разделе.

Следует обратить внимание на вопросы, вынесенные на самостоятельное изучение, которые приводятся в программе и уточняются преподавателем.

Приложение В. Численные расчеты значений формулы Эрланга

239

ПРИЛОЖЕНИЕ В. ЧИСЛЕННЫЕ РАСЧЕТЫ ЗНАЧЕНИЙ ФОРМУЛЫ ЭРЛАНГА

Таблица В.1. Вероятности потерь на полнодоступном пучке

N

Y, Эрл

PB

1.0% 1.2% 1.5% 2% 3% 5% 7% 10% 15% 20% 30% 40% 50%

1 .0101 .0121 .0152 .0204 .0309 .0526 .0753 .111 .176 .250 .429 .667 1.00

2 .153 .168 .190 .223 .282 .381 .470 .595 .796 1.00 1.45 2.00 2.73

3 .455 .489 .535 .602 .715 .899 1.06 1.27 1.60 1.93 2.63 3.48 4.59

4 .868 .922 .992 1.09 1.26 1.52 1.75 2.05 2.50 2.95 3.39 5.02 6.50

5 1.36 1.43 1.52 1.66 1.88 2.22 2.50 2.88 3.45 4.01 5.19 6.60 8.44

6 1.91 2.00 2.11 2.28 2.54 2.96 3.30 3.76 4.44 5.11 6.51 8.19 10.4

7 2.50 2.60 2.74 2.94 3.25 3.74 4.14 4.67 5.46 6.23 7.86 9.80 12.4

8 3.13 3.25 3.40 3.63 3.99 4.54 5.00 5.60 6.50 7.37 9.21 11.4 14.3

9 3.78 3.92 4.09 4.34 4.75 5.37 5.88 6.55 7.55 8.52 10.6 13.0 16.3

10 4.46 4.61 4.81 5.08 5.53 6.22 6.78 7.51 8.62 9.68 12.0 14.7 18.3

11 5.16 5.32 5.54 5.84 6.33 7.08 7.69 8.49 9.69 10.9 13.3 16.3 20.3

12 5.88 6.05 6.29 6.61 7.14 7.95 8.61 9.47 10.8 12.0 14.7 18.0 22.2

13 6.61 6.80 7.05 7.40 7.97 8.83 9.54 10.5 11.9 13.2 16.1 19.6 24.2

14 7.35 7.56 7.82 8.20 8.80 9.73 10.5 11.5 13.0 14.4 17.5 21.2 26.2

15 8.11 8.33 8.61 9.01 9.65 10.6 11.4 12.6 14.1 15.6 18.9 22.9 28.2

16 8.88 9.11 9.41 9.83 10.5 11.5 12.4 13.5 15.2 16.8 20.3 24.5 30.2

17 9.65 9.89 10.2 10.7 11.4 12.5 13.4 14.5 16.3 18.0 21.7 26.2 32.2

18 10.4 10.7 11.0 11.5 12.2 13.4 14.3 15.5 17.4 19.2 23.1 27.8 34.2

19 11.2 11.5 11.8 12.3 13.1 14.3 15.3 16.6 18.5 20.4 24.5 29.5 36.2

20 12.0 12.3 12.7 13.2 14.0 15.2 16.3 17.6 19.6 21.6 25.9 31.2 38.2

21 12.8 13.1 13.5 14.0 14.9 16.2 17.3 18.7 20.8 22.8 27.3 32.8 40.2

22 13.7 14.0 14.3 14.9 15.8 17.1 18.2 19.7 21.9 24.1 28.7 34.5 42.1

23 14.5 14.8 15.2 15.8 16.7 18.1 19.2 20.7 23.0 25.3 30.1 36.1 44.1

24 15.3 15.6 16.0 16.6 17.6 19.0 20.2 21.8 24.2 26.5 31.6 37.8 46.1


240

N

Y, Эрл

PB

1.0% 1.2% 1.5% 2% 3% 5% 7% 10% 15% 20% 30% 40% 50%

25 16.1 16.5 16.9 17.5 18.5 20.0 21.2 22.8 25.3 27.7 33.0 39.4 48.1

26 17.0 17.3 17.8 18.4 19.4 20.9 22.2 23.9 26.4 28.9 34.4 41.1 50.1

27 17.8 18.2 18.6 19.3 20.3 21.9 23.2 24.9 27.6 30.2 35.8 42.8 52.1

28 18.6 19.0 19.5 20.2 21.2 22.9 24.2 26.0 28.7 31.4 37.2 44.4 54.1

29 19.5 19.9 20.4 21.0 22.1 23.8 25.2 27.1 29.9 32.6 38.6 46.1 56.1

30 20.3 20.7 21.2 21.9 23.1 24.8 26.2 28.1 31.0 33.8 40.0 47.7 58.1

31 21.2 21.6 22.1 22.8 24.0 25.8 27.2 29.2 32.1 35.1 41.5 49.4 60.1

32 22.0 22.5 23.0 23.7 24.9 26.7 28.2 30.2 33.3 36.3 42.9 51.1 62.1

33 22.9 23.3 23.9 24.6 25.8 27.7 29.3 31.3 34.4 37.5 44.3 52.7 64.1

34 23.8 24.2 24.8 25.5 26.8 28.7 30.3 32,4 35.6 38.8 45.7 54.4 66.1

35 24.6 25.1 25.6 26.4 27.7 29.7 31,3 33.4 36.7 40.0 47.1 56.0 68.1

36 25.5 26.0 26.5 27.3 28.6 30.7 32.3 34.5 37.9 41.2 48.6 57.7 70.1

37 26.4 26.8 27.4 28.3 29.6 31.6 33.3 35.6 39.0 42.4 50.0 59.4 72.1

38 27.3 27.7 28.3 29.2 30.5 32.6 34.4 36.6 40.2 43.7 51.4 61.0 74.1

39 28.1 28.6 29.2 30.1 31.5 33.6 35.4 37.7 41.3 44.9 52.8 62.7 76.1

40 29.0 29.5 30.1 31.0 32.4 34.6 36.4 38.8 42.5 46.1 54.2 64.4 78.1

41 29.9 30.4 31.0 31.9 33.4 35.6 37.4 39.9 43.6 47.4 55.7 66.0 80.1

42 30.8 31.3 31.9 32.8 34.3 36.6 38.4 40.9 44.8 48.6 57.1 67.7 82.1

43 31.7 32.2 32.8 33.8 35.3 37.6 39.5 42.0 45.9 49.9 58.5 69.3 84.1

44 32.5 33.1 33.7 34.7 36.2 38.6 40.5 43.1 47.1 51.1 59.9 71.0 86.1

45 33.4 34.0 34.6 35.6 37.2 39.6 41.5 44.2 48.2 52.3 61.3 72.7 88.1

46 34.3 34.9 35.6 36.5 38.1 40.5 42.6 45.2 49.4 53.6 62.8 74.3 90.1

47 35.2 35.8 36.5 37.5 39.1 41.5 43.6 46.3 50.6 54.8 64.2 76.0 92.1

48 36.1 36.7 37.4 38.4 40.0 42.5 44.6 47.4 51.7 56.0 65.6 77.7 94.1

49 37.0 37.6 38.3 39.3 41.0 43.5 45.7 48.5 52.9 57.3 67.0 79.3 96.1

50 37.9 38.5 39.2 40.3 41.9 44.5 46.7 49.6 54.0 58.5 68.5 81.0 98.1

51 38.8 39.4 40.1 41.2 42.9 45.5 47.7 50.6 55.2 59.7 69.9 82.7 100.1

52 39.7 40.3 41.0 42.1 43.9 46.5 48.8 51.7 66.3 61.0 71.3 84.3 102.1

53 40.6 41.2 42.0 43.1 44.8 47.5 49.8 52.8 57.5 62.2 72.7 86.0 104.1


241

N

Y, Эрл

PB

1.0% 1.2% 1.5% 2% 3% 5% 7% 10% 15% 20% 30% 40% 50%

54 41.5 42.1 42.9 44.0 45.8 48.5 50.8 53.9 58.7 63.5 74.2 87.6 106.1

55 42.4 43.0 43.8 44.9 46.7 49.5 51.9 55.0 59.8 64.7 75.6 89.3 108.1

56 43.3 43.9 44.7 45.9 47.7 50.6 52.9 56.1 61.0 65.9 77.0 91.0 110.1

57 44.2 44.8 45.7 46.8 48.7 51.5 53.9 57.1 62.1 67.2 78.4 92.6 112.1

58 45.1 45.8 46.6 47.8 49.6 52.6 55.0 58.2 63.3 68.4 79.8 94.3 114.1

59 46.0 46.7 47.5 48.7 50.6 53.6 56.0 59.3 64.5 69.7 81.3 96.0 116.1

60 46.9 47.6 48.4 49.6 51.6 54.6 57.1 60.4 65.6 70.9 82.7 97.6 118.1

61 47.9 48.5 49.4 50.6 52.5 55.6 58.1 61.8 66.8 72.1 84.1 99.3 120.1

62 48.8 49.4 50.3 51.5 53.5 56.6 59.1 62.6 68.0 73.4 85.5 101.0 122.1

63 49.7 50.4 51.2 52.5 54.5 57.6 60.2 63.7 69.1 74.6 87.0 102.6 124.1

64 50.6 51.3 52.2 53.4 55.4 58.6 61.2 64.8 70.3 75.9 88.4 104.3 126.1

65 51.5 52.2 53.1 54.4 56.4 59.6 62.3 65.8 71.4 77.1 89.8 106.0 128.1

66 52.4 53.1 54.0 55.3 57.4 60.6 63.3 66.9 72.6 78.3 91.2 107.6 130.1

67 53.4 54.1 55.0 56.3 58.4 61.6 64.4 68.0 73.8 79.6 92.7 109.3 132.1

68 54.3 55.0 55.9 57.2 59.3 62.6 65.4 69.1 74.9 80.8 94.1 111.0 134.1

69 55.2 55.9 56.9 58.2 60.3 63.7 66.4 70.2 76.1 82.1 95.5 112.6 136.1

70 56.1 56.8 57.8 59.1 61.3 64.7 67.5 71.3 77.3 83.3 96.9 114.3 138.1

71 57.0 57.8 58.7 60.1 62.3 65.7 68.5 72.4 78.4 84.6 98.4 115.9 140.1

72 58.0 58.7 59.7 61.0 63.2 66.7 69.6 73.5 79.6 85.8 99.8 117.6 142,1

73 58.9 59.6 60.6 62.0 64.2 67.7 70.6 74.6 80.8 87.0 101.2 119.3 144.1

74 59.8 60.6 61.6 62.9 65.2 68.7 71.7 75.6 81.9 88.3 102.7 120.9 146.1

75 60.7 61.5 62.5 63.3 66.2 69.7 72.7 76.7 83.1 89.5 104.1 122.6 148.0

76 61.7 62.4 63.4 64.9 67.2 70.8 73.8 77.8 84.2 90.8 105.5 124.3 150.0

77 62.6 63.4 64.4 65.8 68.1 71.8 74.8 78.9 85.4 92.0 106.9 125.9 152.0

78 63.5 64.3 65.3 66.8 69.1 72.8 75.9 80.0 86.6 93.3 108.4 127.6 154.0

79 64.4 65.2 66.3 67.7 70.1 73.8 76.9 81.1 87.7 94.5 109.8 129.3 156.0

80 65.4 66.2 67.2 68.7 71.1 74.8 78.0 82.2 88.9 95.7 111.2 130.9 158.0

81 66.3 67.1 68.2 69.6 72.1 75.8 79.0 83.3 90.1 97.0 112.6 132.6 160.0

82 67.2 68.0 69.1 70.6 73.0 76.9 80.1 84.4 91.2 98.2 114.1 134.3 162.0


242

N

Y, Эрл

PB

1.0% 1.2% 1.5% 2% 3% 5% 7% 10% 15% 20% 30% 40% 50%

83 68.2 69.0 70.1 71.6 74.0 77.9 81.1 85.5 92.4 99.5 115.5 135.9 164.0

84 69.1 69.9 71.0 72.5 75.0 78.9 82.2 86.6 93.6 100.7 116.9 137.6 166.0

85 70.0 70.9 71.9 73.5 76.0 79.9 83.2 87.7 94.7 102.0 118.3 139.3 168.0

86 70.9 71.8 72.9 74.5 77.0 80.9 84.3 88.8 95.9 103.2 119.8 140.9 170.0

87 71.9 72.7 73.8 75.4 78.0 82.0 85.3 89.9 97.1 104.5 121.2 142.6 172.0

88 72.8 73.7 74.8 76.4 78.9 83.0 86.4 91.0 98.2 105.7 122.6 144.3 174.0

89 73.7 74.6 75.7 77.3 79.9 84.0 87.4 92.1 99.4 106.9 124.0 145.9 176.0

90 74.7 75.6 76.7 78.3 80.9 85.0 88.5 93.1 100.6 108.2 125.5 147.6 178.0

91 75.6 76.5 77.6 79.3 81.9 86.0 89.5 94.2 101.7 109.4 126.9 149.3 180.0

92 76.6 77.4 78.6 80.2 82.9 87.1 90.6 95.3 102.9 110.7 128.3 150.9 182.0

93 77.5 78.4 79.6 81.2 83.9 88.1 91.6 96.4 104.1 111.9 129.7 152.6 184.0

94 78.4 79.3 80.5 82.2 84.9 89.1 92.7 97.5 105.3 113.2 131.2 154.3 186.0

95 79.4 80.3 81.5 83.1 85.8 90.1 93.7 98.6 106.4 114.4 132.6 155.9 188.0

96 80.3 81.2 82.4 84.1 86.8 91.1 94.8 99.7 107,6 115.7 134.0 157.6 190.0

97 81.2 82.2 83.4 85.1 87.8 92.2 95.8 100.8 108.8 116.9 135.5 159.3 192.0

98 82.2 83.1 84.3 86.0 88.8 93.2 96.9 101.9 109.9 118.2 136.9 160.9 194.0

99 83.1 84.1 85.3 87.0 89.8 94.2 97.9 103.0 111.1 119.4 138.3 162.6 196.0

100 84.1 85.0 86.2 88.0 90,8 95.2 99.0 104.1 112.3 120.6 139.7 164.3 198.0

102 85.9 86.9 88.1 89.9 92.8 97.3 101.1 106.3 114.6 123.1 142.6 167.6 202.0

104 87.8 88.8 90.1 91.9 94.8 99.3 103.2 108.6 116.9 125.6 145.4 170.9 206.0

106 89.7 90.7 92.0 93.8 96.7 101.4 105.3 110.7 119.3 128.1 148.3 174.2 210.0

108 91.6 92.6 93.9 95.7 98.7 103.4 107.4 112.9 121.6 130.6 151.1 177.6 214.0

110 93.5 94.5 95.8 97.7 100.7 105.5 109.5 115.1 124.0 133.1 154.0 180.9 218.0

112 95.4 96.4 97.7 99.6 102.7 107.5 111.7 117.3 126.3 135.6 156.9 184.2 222.0

114 97.3 98.3 99.7 101.6 104.7 109.6 113.8 119.5 128.6 138.1 159.7 187.6 226.0

116 99.2 100.2 101.6 103.5 106.7 111.7 115.9 121.7 131.0 140.6 162.6 190.9 230.0

118 101.1 102.1 103.5 105.5 108.7 113.7 118.0 123.9 133.3 143.1 165.4 194.2 234.0

120 103.0 104.0 105.4 107.4 110.7 115.8 120.1 126.1 135.7 145.6 168.3 197.6 238.0

122 104.9 105.9 107.4 109.4 112.6 117.8 122.2 128.3 138.0 148.1 171.1 200.9 242.0

124 106.8 107.9 109.3 111.3 114.6 119.9 124.4 130.5 140.3 150.6 174.0 204.2 246.0

126 108.7 109.8 111.2 113.3 116.6 121.9 126.5 132.7 142.7 153.0 176.8 207.6 250.0


243

N

Y, Эрл

PB

1.0% 1.2% 1.5% 2% 3% 5% 7% 10% 15% 20% 30% 40% 50%

128 110.6 111.7 113.2 115.2 118.6 124.0 128.6 134.9 145.0 155.5 179.7 210.9 254.0

130 112.5 113.6 115.1 117.2 120.6 126.1 130.7 137.1 147.4 158.0 182.5 214.2 258.0

132 114.4 115.5 117.0 119.1 122.6 128.1 132.8 139.3 149.7 160.5 185.4 217.6 262.0

134 116.3 117.4 119.0 121.1 124.6 130.2 134.9 141.5 152.0 163.0 188.3 220.9 266.0

136 118.2 119.4 120.9 123.1 126.6 132.3 137.1 143.7 154.4 165.5 191.1 224.2 270.0

138 120.1 121.3 122.8 125.0 128.6 134.3 139.2 145.9 156.7 168.0 194.0 227.6 274.0

140 122.0 123.2 124.8 127.0 130.6 136.4 141.3 148.1 159.1 170.5 196.8 230.9 278.0

142 123.9 125.1 126.7 128.9 132.6 138.4 143.4 150.3 161.4 173.0 199.7 234.2 282.0

144 125.8 127.0 128.6 130.9 134.6 140.5 145.6 152.5 163.8 175.5 202.5 237.6 286.0

146 127.7 129.0 130.6 132.9 136.6 142.6 147.7 154.7 166.1 178.0 205.4 240.9 290.0

148 129.7 130.9 132.5 134.8 138.6 144.6 149.8 156.9 168.5 180.5 208.2 244.2 294.0

150 131.6 132.8 134.5 136.8 140.6 146.7 151.9 159.1 170.8 183.0 211.1 247.6 298.0

152 133.5 134.8 136.4 138.8 142.6 148.8 154.0 161.3 173.1 185.5 214.0 250.9 302.0

154 135.4 136.7 138.4 140.7 144.6 150.8 156.2 163.5 175.5 188.0 216.8 254.2 306.0

156 137.3 138.6 140.3 142.7 146.6 152.9 158.3 165.7 177.8 190.5 219.7 257.6 310.0

158 139.2 140.5 142.3 144.7 148.6 155.0 160.4 167.9 180.2 193.0 222.5 260.9 314.0

160 141.2 142.5 144.2 146.6 150.6 157.0 162.6 170.2 182.5 195.5 225.4 264.2 318.0

162 143.1 144.4 146.1 148.6 152.7 159.1 164.7 172.4 184.9 198.0 228.2 267.6 322.0

164 145.0 146.3 148.1 150.6 154.7 161.2 166.8 174.6 187.2 200.4 231.1 270.9 326.0

166 146.9 148.3 150.0 152.6 156.7 163.3 168.9 176.8 189.6 202.9 233.9 274.2 330.0

168 148.9 150.2 152.0 154.5 158.7 165.3 171.0 179.0 191.9 205.4 236.8 277.6 334.0

170 150.8 152.1 153.9 156.5 160.7 167.4 173.2 181.2 194.2 207.9 239.7 280.9 338.0

172 152.7 154.1 155.9 158.5 162.7 169.5 175.3 183.4 196.6 210.4 242.5 284.2 342.0

174 154.6 156.0 157.8 160.4 164.7 171.5 177.4 185.6 198.9 212.9 245.4 287.6 346.0

176 156.6 158.0 159.8 162.4 166.7 173.6 179.8 187.8 201.3 215.4 248.2 290.9 350.0

178 158.5 159.9 161.8 164.4 168.7 175.7 181.7 190.0 203.6 217.9 251.1 294.2 354.0

180 160.4 161.8 163.7 166.4 170.7 177.8 183.8 192.2 206.0 220.4 253.9 297.5 358.0

182 162.3 163.8 165.7 168.3 172.8 179.8 185.9 194.4 208.3 222.9 256.8 300.9 362.0

184 164.3 165.7 167.6 170.3 174.8 181.9 188.1 196.6 210.7 225.4 259.6 304.2 366.0

186 166.2 167.7 169.6 172.3 176.8 184.0 190.2 198.9 213.0 227.9 262.5 307.5 370.0

188 168.1 169.6 171.5 174.3 178.8 186.1 192.3 201.1 215.4 230.4 265.4 310.9 374.0


244

N

Y, Эрл

PB

1.0% 1.2% 1.5% 2% 3% 5% 7% 10% 15% 20% 30% 40% 50%

190 170.1 171.5 173.5 176.3 180.8 188.1 194.5 203.3 217.7 232.9 268.2 314.2 378.0

192 172.0 173.5 175.4 178.2 182.8 190.2 196.6 205.5 220.1 235.4 271.1 317.5 382.0

194 173.9 175.4 177.4 180.2 184.8 192.3 198.7 207.7 222.4 237.9 273.9 320.9 386.0

196 175.9 177.4 179.4 182.2 186.9 194.4 200.8 209.9 224.8 240.4 276.8 324.2 390.0

198 177.8 179.3 181.3 184.2 188.9 196.4 203.0 212.1 227.1 242.9 279.6 327.5 394.0

200 179.7 181.3 183.3 186.2 190.9 198.5 205.1 214.3 229.4 245.4 282.5 330.9 398.0

Содержание

245

СОДЕРЖАНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ .................................................................. 3

ВВЕДЕНИЕ ........................................................................................... 5

1. МОДЕЛИ, МЕТОДЫ, ТЕХНОЛОГИИ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЯХ ДЛЯ ОЦЕНИВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ И ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТИ .............. 7

1.1. Лабораторная работа № 1. Исследование энергоэффективности аппаратных средств с режимом Energy Efficient Ethernet ................. 7

1.2. Лабораторная работа № 2. Исследование энергопотребления элементов беспроводных систем связи в зависимости от интенсивности трафика и структуры сети ....................................... 23

1.3. Лабораторная работа № 3. Исследование энергоэффективности системы связи с использованием помехоустойчивого кодирования .............................................................................................................. 41

2. МЕТОДЫ ПОВЫШЕНИЯ ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОСТИ И ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СЕТЕЙ И СИСТЕМ ............................................................................................. 77

2.1. Лабораторная работа № 4. Исследование энергоэффективного управления трафиком в сетях с динамической маршрутизацией .. 77

2.2. Лабораторная работа № 5. Исследование энергоэффективности систем связи с различными видами модуляции .............................. 88

2.3. Лабораторная работа № 6. Исследование энергоэффективности систем связи в условиях замираний ................................................ 121

2.4. Лабораторная работа № 7. Исследование зависимости энергопотребления мобильного пользовательского устройства от изменения характеристик входного потока данных ..................... 168

2.5. Лабораторная работа № 8. Исследование зависимости общей спектральной эффективности системы сотовой подвижной радиосвязи от параметров соты ...................................................... 181

Содержание

246

ЛИТЕРАТУРА .................................................................................. 204

АНОТАЦІЯ ТА ЗМІСТ .................................................................... 212

ABSTRACT AND CONTENT .......................................................... 214

ПРИЛОЖЕНИЕ А. УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА .............................. 216

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЕ ................................................... 232

ПРИЛОЖЕНИЕ В. ЧИСЛЕННЫЕ РАСЧЕТЫ ЗНАЧЕНИЙ ФОРМУЛЫ ЭРЛАНГА .................................................................... 239

247

Автори: Пашинцев Володимир Петрович Калмиков Ігор Анатолієвич Линец Геннадій Іванович Жук Олександр Павлович Мєзєнцева Оксана Станіславівна Яковлєв Сергій Володимирович Кузьмінов Юрій Володимирович

Зелені технології у телекомунікаціях

Практикум (російською мовою)

Редактори

В.С. Харченко О.С. Мєзєнцева

Комп'ютерна верстка С.В. Яковлев, Л.Д. Харченко

Зв. план, 2015 Підписаний до друку16.11.2015 Формат 60х84 1/16. Папір офс. №2. Офс. друк. Умов. друк. арк. 14,36. Уч.-вид. л. 15,08. Наклад 200 прим. Замовлення 80. Ціна вільна _______________________________________________________________

Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського "Х а р к і в с ь к и й а в і а ц і й н и й і н с т и т у т"

61070, Харків-70, вул. Чкалова, 17 http://www.khai.edu

Віддруковано ФОП Лисенко І. Б. 61070, Харків-70, вул. Чкалова, 17, моторний корпус, к. 147

Свідоцтво про внесення суб'єкта видавничої справи в державний реєстр видавців, виготовлювачів і розповсюджувачів видавничої продукції

ДК №2607 от 11.09.06 р.

MSc4_MM3_5_Green_Telecom... - СНУ ім. В. Даля

Documents

Transcript of MSc4_MM3_5_Green_Telecom... - СНУ ім. В. Даля