Анализ передачи дискретных сообщений в системах мультиплексирования с ортогональным частотным разделением каналов

DOI:

Мультиплексирование с ортогональным частотным разделением каналов (OFDM) был определен как эффективный метод для достижения высокоскоростной передачи данных по частотно-избирательным каналам с замиранием (рис. 1). Он посылает несколько потоков данных через несколько поддиапазонов общего спектра, причем каждый поддиапазон является достаточно узким, чтобы замирание канала было равномерным по частоте. Ортогональность между поднесущими сохраняется, в то время как поддиапазоны частот могут перекрываться [3].

При передаче OFDM на нескольких несущих используются для параллельной передачи символов данных путем равного распре- деления доступной полосы пропускания. В каждом подканале поднесущая модулируется со скоростью передачи символов ниже скорости передачи данных канала.

Когда сигналы или поднесущие ортогональны друг другу, пик (максимум) одного сигнала приходится на ноль других. Эта важная особенность ортогонального сигнала позволяет приемнику разделять поднесущие.

В системах передачи OFDM структура формирователя и приемника сигналов осуществляется с помощью вычисления быстрого преобразования Фурье и обратного быстрого преобразования Фурье. Основная цель этих вычислений заключается в реализации ортогональности поднесущих при использовании

Частотные каналы

цифровых видов манипуляции. Таким образом, в системах, построенных на основе технологии OFDM сигналы модулируются в частотной области, а затем трансформируются во временную область, где они формируют групповой сигнал. Для реализации мультиплексирования с ортогональным частотным разделением могут быть такие виды манипуляций, как PSK, QPSK, QAM. Принимаемый сигнал на приемной стороне имеет сложную форму во временной области.

В беспроводных системах передачи дискретных сообщений, параметры канала очень сильно влияют на качество передачи, так как происходит влияние на полезный сигнал помех, шумов и замираний. Замирание очень частое явление в беспроводных системах связи, влияющее на сдвиг фазы сигнала. В условиях городской среды имеет место быть и многолучевое распространение сигналов, так как сигналы распространяются по двум или более путям, прежде чем достичь приемника [2].

В зависимости от среды распространения сигнала и условий связи можно выделить мелкомасштабные замирания. При этом происходит значительные изменения амплитуды и фазы сигнала. Мелкомасштабные замирания происходят в меньшем масштабе, сравнимом с длиной волны передаваемого сигнала, и часто меняются по всему тракту сигнала, и могут изменяться один или несколько раз в течение времени передачи символа, что при- водит к так называемым плоским(гладким) и частотно-селективным замираниям.

С помощью программного средства моделирования SystemVue, замирание моделируется благодаря наличию библиотек моделей каналов, которые представляют собой профили задержки.

В своей работе мы использовали коэффициент битовых ошибок (BER) для оценки и анализа работы модели беспроводной системы связи OFDM [1].

Модель беспроводной системы связи OFDM была построена с использованием различных компонентов библиотек программного обеспечения SystemVue (рис. 2).

Приведенная модель мультиплексирует различные типы сигналов в частотной области в соответствующие поднесущие. Для оценки коэффициента битовых ошибок в модель добавили блок BER [1].

Результатами моделирования стали данные таблиц, изображенных на рисунке 3, для каналов без замирания и каналов с замираниями для различных профилей задержек – пешеходный профиль, автомобильный и городской (расширенный пешеходный, расширенный автомобильный, расширенный типичный городской).

Анализ результатов дает нам сделать вывод о том, что замирания влияют на систему передачи OFDM. Три используемых профиля задержек дают различные результаты

Рис. 2. Система OFDM

(а)

Name:

Name:

Name:

Status:

Real Vector (9)

Status: Real Vector (9)

Status:

Real Vector (9)

ndex IR.Swp B1.8ER

0.3524

0.501

0.4161

0.4719

0.3749

0.4557

0.3261

0.2895

(b)

6 7

0.4819

12    0.5391

14    0.4828

16    0.4168

18    0.5447

20    0.2729

22    0.4032

24    0.6903

25    0.4841

ndex 4R

B1_BER

10	0.4495
12	0.49
14	0.6126
16	0.3418
18	0.4668
20	0.4324
22	0.46
24	0.5546
25	0.4582

(c)

(d)

Рис. 3. Значения BER для канала без замирания ( a ), канала EPA ( b ), канала EVA ( c ), канала ETU ( d )

BER для моделей каналов. Как видно из результатов, все значения BER равны нулю для канала без замирания. При изменении профиля задержки на городской (ETU) нами были получены самые высокие значения BER. Пешеходный профиль (EPA) задержек демонстрировал самые низкие значения BER. Это связано с тем, что расширенное типичное городское затухание – это тип затухания, возникающий в городских центрах, где много объектов (зданий, мостов, транспортных средств), препятствующих прохождению сигнала.

Можно сделать вывод о том, что в результате моделирования OFDM системы с каналами имеющие замирания, остается работоспособной. Полученные расчеты коэффициента ошибок не превышает значения 0,5 ил и находится в этом диапазоне, что говорит об устойчивости системы в целом.