Электронная библиотека диссертаций и авторефератов России
dslib.net
Библиотека диссертаций
Навигация
Каталог диссертаций России
Англоязычные диссертации
Диссертации бесплатно
Предстоящие защиты
Рецензии на автореферат
Отчисления авторам
Мой кабинет
Заказы: забрать, оплатить
Мой личный счет
Мой профиль
Мой авторский профиль
Подписки на рассылки



расширенный поиск

Модели и методы повышения помехоустойчивости корпоративных беспроводных систем с удаленным доступом Меняев Ян Алексеевич

Модели и методы повышения помехоустойчивости корпоративных беспроводных систем с удаленным доступом
<
Модели и методы повышения помехоустойчивости корпоративных беспроводных систем с удаленным доступом Модели и методы повышения помехоустойчивости корпоративных беспроводных систем с удаленным доступом Модели и методы повышения помехоустойчивости корпоративных беспроводных систем с удаленным доступом Модели и методы повышения помехоустойчивости корпоративных беспроводных систем с удаленным доступом Модели и методы повышения помехоустойчивости корпоративных беспроводных систем с удаленным доступом Модели и методы повышения помехоустойчивости корпоративных беспроводных систем с удаленным доступом Модели и методы повышения помехоустойчивости корпоративных беспроводных систем с удаленным доступом Модели и методы повышения помехоустойчивости корпоративных беспроводных систем с удаленным доступом Модели и методы повышения помехоустойчивости корпоративных беспроводных систем с удаленным доступом
>

Диссертация - 480 руб., доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Автореферат - бесплатно, доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Меняев Ян Алексеевич. Модели и методы повышения помехоустойчивости корпоративных беспроводных систем с удаленным доступом : Дис. ... канд. техн. наук : 05.13.17 : М., 2004 204 c. РГБ ОД, 61:04-5/4002

Содержание к диссертации

Введение

ГЛАВА 1. Анализ требований технологии беспроводного доступа, предъявляемых к информационным параметрам физического уровня 7

1.1. Общая характеристика радиоканала беспроводных вычислительных сетей 7

1.2. Классификация беспроводных сетей массового назначения 9

1.3. Некоторые особенности архитектуры стандарта локальных беспроводных сетей 13

1.4. Основные принципы функционирования беспроводных информационных систем 16

1.5. Анализ методологии физического уровня Wi-Fi 22

1.6. Анализ методов кодирования и видов модуляции полезной информации 29

1.6.1. Методы передачи FHSS и DfIR 29

1.6.2. Метод передачи DSSS на скоростях 1 и 2 Мбит/с 31

1.6.3. Метод передачи DSSS на скоростях 5.5 и 11 Мбит/с 37

1.7. Анализ информационных характеристик физического уровня 44

1.7.1. Анализ помехоустойчивости 44

1.7.2. Анализ эффективной пропускной способности 48

1.8. Разработка общей модели беспроводной вычислительной системы 52

1.9. Анализ методов повышения помехоустойчивости беспроводных систем ...58

1.10. Постановка задачи исследования 68

1.11. Выводы 70

ГЛАВА 2. Элементы теории фракталов в статистической обработке информационных процессов 72

2.1. Основные положения фрактальной теории 72

2.2. Сравнительный анализ фрактальных статистик 75

2.3. Метод фрактальной оценки случайных процессов 84

2.4. Фрактальная модель анализа информационных сигналов 92

2.5. Фрактальная модель физической среды беспроводного канала 98

2.6. Выводы 102

ГЛАВА 3. Удаленный прием информационных сигналов в беспроводной системе 104

3.1. Многолучевое распространение информационных сигналов 104

3.2. Принцип корреляционной обработки широкополосных сигналов 115

3.3. Модель комбинационного многолучевого приемника с фрактальным анализом канала 121

3.4. Выводы 134

ГЛАВА 4. Функционирование беспроводного маршрутизатора в условиях воздействия помех 136

4.1. Анализ помехоустойчивости радиомаршрутизатора, содержащего раздельные буферы хранения 136

4.1.1. Модель анализа приведенной беспроводной системы 136

4.1.2. Стационарные характеристики приведенной беспроводной системы 146

4.2. Анализ помехоустойчивости радиомаршрутизатора, содержащего общие буферы хранения 154

4.2.1. Загрузка общего пула хранения заблокированных пакетов 154

4.2.2. Модель анализа многоканальной беспроводной системы 160

4.2.3. Стационарные характеристики многоканальной беспроводной системы 171

4.3. Выводы 180

Заключение 182

Список литературы 184

Введение к работе

Актуальность. Интенсивное развитие сетевых технологий с удаленным доступом в последние годы характеризуется существенным повышением уровня требований, предъявляемых к разработке новых, более эффективных способов передачи и приема информации в распределенных корпоративных системах. В настоящее время значительно расширился круг задач, решаемых техническими ресурсами корпоративных сетей по обеспечению максимальной пропускной способности с гарантированным качеством. В первую очередь это обусловлено активным развитием сетевых технологий с интеграцией услуг, требующих от каналов связи оптимальной производительности.

Развитие корпоративных сетей с удаленным беспроводным доступом предполагает совершенствование методов передачи и приема данных, прежде всего, на физическом уровне. Одна из главных проблем беспроводного способа соединений заключается в том, что информационный канал не может быть ограничен физически от влияния шумов и помех. Это обусловлено тем, что радиоканал изначально является информационной средой с открытым распространением. Поэтому, для осуществления беспроводных сеансов связи требуются более надежные способы выполнения соединений, в отличие от кабельных технологий удаленного доступа.

Анализ условий функционирования систем рассматриваемого типа показывает, что довольно важными, в этой связи, становятся вопросы проектирования приемопередающих устройств, от работы которых зависит результирующее качество функционирования узлов беспроводной вычислительной сети. Наиболее актуальными при этом являются задачи повышения помехоустойчивости корпоративных беспроводных систем, функционирующих на границе зоны радиопокрытия вычислительной сети.

Цель работы и задачи исследования. Целью диссертационной работы является разработка моделей и методов повышения помехоустойчивости корпоративных беспроводных систем с удаленным доступом, учитывающих непроизводительные системные потери, связанные с искажениями сетевых

4 пакетов в физической среде.

В соответствии с поставленной целью исследования проводились по

следующим основным направлениям:

  1. Анализ существующих методов обеспечения помехоустойчивости беспроводных систем с учетом требований стандарта Wireless Fidelity, предъявляемых к характеристикам физического уровня.

  2. Разработка метода оценки параметров информационных сигналов на основе фрактальной статистической теории.

  3. Разработка модели комбинационного многолучевого приемника с фрактальным анализом канала.

  4. Разработка модели анализа помехоустойчивости радиомаршрутизатора, осуществляющего повторную передачу сетевых пакетов, искаженных случайными шумами и помехами.

  5. Разработка метода расчета загрузки общего пула буферов маршрутизатора.

Предмет исследования. Предметом исследования настоящей работы является помехоустойчивость беспроводных вычислительных сетей Wireless Fidelity (Wi-Fi).

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения.

В первой главе исследуются основные принципы функционирования беспроводных вычислительных сетей и анализируются требования изучаемой технологии Wi-Fi, которые предъявляются к информационным характеристикам физического уровня.

Во второй главе изучаются вопросы применения фрактальной статистической теории в оценке параметров широкополосных информационных сигналов, используемых в беспроводных системах.

В третьей главе решаются задачи, связанные с повышением помехоустойчивости работы принимающей стороны беспроводной системы, где исследуются проблемы удаленного приема информационных сигналов на границе зоны радиопокрытия вычислительной сети.

5 В четвертой главе решаются задачи, связанные с повышением качества

функционирования передающей стороны беспроводной системы, где

исследуются проблемы сокращения непроизводительных физических потерь на

основе повторной обработки искаженных сетевых пакетов.

В заключении изложены основные результаты диссертационной работы.

Методы исследования. Результаты проведенных исследований получены на основе комплексного использования теории фракталов, теории вероятностей и математической статистики, теории массового обслуживания, теории радиосистем передачи информации, теории статистической радиотехники.

Научная новизна. В работе получены и выносятся на защиту следующие новые научные результаты:

метод фрактальной оценки информационных процессов физического уровня;

модель комбинационного многолучевого приемника;

модель анализа помехоустойчивости беспроводного маршрутизатора;

- метод расчета загрузки общего пула буферов пакетами.
Практическая ценность. Разработанные модели и методы позволяют

адекватно описывать функционирование корпоративных беспроводных систем с учетом физических характеристик среды радиоканалов. На основе представленных моделей и методов разработан комплекс методик и алгоритмов по повышению помехоустойчивости удаленных беспроводных систем. Приведены конкретные практические рекомендации по их использованию в разработке аппаратуры беспроводных радиомаршрутизаторов. Практическая ценность состоит в том, что полученные результаты и установленные закономерности позволяют реализовывать более надежные способы выполнения беспроводных соединений.

Внедрение результатов работы. Разработанные модели и методы внедрены в ЦНИТИ «Техномаш» и в Учебно-научном центре факультета ИБМ МГТУ им. Н.Э. Баумана. Полученные результаты рекомендованы к использованию при решении задач проектирования и анализа как функционирующих, так и развертываемых сегментов вычислительных сетей,

работающих на принципах беспроводной передачи данных. В обеих организациях внедрение дало положительный результат, что подтверждено соответствующими актами.

Апробация работы. Материалы работы были изложены автором на следующих конференциях и семинарах:

Научно-технический семинар кафедры «Системы обработки информации и управления», М., МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003 г.

5-я международная конференция «Молодежь и наука. Компьютерные науки. Информационные технологии», М., МИФИ, 2002 г.

5-й всероссийский научно-практический семинар «Новые информационные технологии», М., МГИЭМ, 2002 г.

Ежегодная международная научно-техническая конференция «Интеллектуальные системы управления и обработки информации», Уфа,УГАТУ,2001г.

Публикации по теме. По материалам диссертации опубликовано 5 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения. Общий объем работы составляет 205 страниц. Список литературы содержит 159 библиографических источников. Диссертация проиллюстрирована 34 рисунками и графиками, а также содержит 9 таблиц.

Основные принципы функционирования беспроводных информационных систем

Анализ эксплуатационных характеристик беспроводных сетей проведем на основе классификации решаемых данными системами задач, и причин обращения к этому способу организации соединений. В общем случае с помощью беспроводных сетей решаются следующие задачи: объединение в локальную сеть вычислительных узлов в рамках одной организации, и предоставление удаленного доступа к общим корпоративным ресурсам удаленным системам. Отметим следующие причины обращения к беспроводным сетям, как альтернативным кабельным: 1) необходимость подключения к вычислительной сети удаленного объекта, когда не имеется никакой кабельной инфраструктуры, даже старой телефонной, а прокладывание нового кабеля становится экономически невыгодным, например, из-за наличия реки между зданиями организации; 2) организация подключения удаленной сети в случае, когда абонентский телефонный кабель существует, однако не может быть использован для скоростной передачи данных либо из-за плохого качества, либо по причине невозможности поддержания высоких скоростей местной АТС; 3) необходимость быстрого развертывания временной сети для объединения большого числа пользователей на ограниченный срок, например на выставках, в гостиницах или на время аренды объекта; 4) обеспечение мобильного доступа к сети из разных мест системы для постоянно перемещающихся пользователей. Первые две причины в проектах беспроводных систем Wi-Fi принято относить к проблеме «последней мили», т.е. к задаче доведения информационного канала от коммуникационного центра до значительно удаленного объекта. Решить эту задачу можно также с помощью другой современной технологии xDSL, основанной на высокоскоростной передаче данных по телефонному кабелю с одновременным предоставлением услуг телефонной связи. При этом на физическом уровне технологии семейства xDSL осуществляют одновременную передачу спектров телефонного и информационного сигналов, что требует выполнение условия широкой частотной полосы канала (необходимое условие). Однако сегодня многие АТС не способны аппаратно поддерживать эту модернизированную технологию, что приводит к невозможности осуществления высокоскоростного кабельного соединения с объектом при помощи данного способа связи. Поэтому беспроводное решение часто выглядит предпочтительнее. Третья и четвертая причины позволяют провести аналогию с сотовыми системами связи, так как такой способ подключения клиентских узлов приводит к объединению их в общую информационную структуру. Следовательно, данный способ позволяет обеспечить непрерывную связь между пользователями при их перемещении из одной соты в другую. По территориальному охвату беспроводные сети частично напоминают кабельные системы, поэтому их удается разделить на следующие группы: I. Локальная сеть, замкнутая общей средой. Данная беспроводная локальная сеть предназначается для объединения группы пользователей небольшого офиса с использованием общего радиоканала. II. Корпоративная сеть на ограниченной территории. Сеть разворачивается на территории одного учреждения, также включает в себя кабельные локальные сегменты, при этом она не должна создавать серьезных помех вне этой территории. III. Корпоративная распределенная сеть. Подобная сеть строится крупными организациями для объединения территориально удаленных сетей в единую беспроводную структуру. IV. Городская коммерческая сеть. Сеть развивается оператором, покрывает территорию города или его части, производит подключение через магистральные каналы системы, предоставляет услуги доступа к глобальной сети Internet. Анализ технологии беспроводного доступа Wi-Fi можно провести на основе оборудования, используемого для построения локальных, корпоративных и глобальных сетей. Проведем классификацию беспроводной аппаратуры, которая существенно отличается от кабельной. Сетевые адаптеры или радиокарты (Client Card) обеспечивают соединение компьютеров как между собой, так и с устройствами доступа, а также с радиомостами. Карты устанавливаются в слоты расширения PCI, ISA, PCMCIA (CardBus), а также на USB порт компьютера. Устройства доступа или точки доступа (Access Point) служат для объединения и подключения компьютеров к кабельной сети по радиоканалу. Иногда их называют точками входа в кабельный сегмент (например Ethernet или Token Ring). Радиомосты (Wireless Bridge) предназначены для соединения территориально удаленных локальных сетей, при этом сами подключаются к кабельным каналам. Отдельные компьютеры, оборудованные сетевыми радиокартами, также могут быть подключены к ним. Помимо этого, на основе беспроводных мостов могут строиться ретрансляторы, повышающие дальность связи и использующиеся для огибания препятствий при отсутствии прямой видимости; Радиомаршрутизаторы (Wireless Router) используются операторами беспроводных сетей для одновременного управления работой нескольких корпоративных систем. Они позволяют разделять и сегментировать беспроводные сети от влияния друг на друга, защищают и экранируют систему с применением встроенного брандмауэра, обеспечивают статическую и динамическую маршрутизацию, могут поддерживать тунелирование и переадресацию потоков. Проводят централизованную авторизацию абонентских узлов на основе единой базы данных системы, а также способны осуществлять IP-роуминг с сохранением для абонентского узла его IP-адреса (в зонах действия соседних радиомаршрутизаторов). В отличие от мостов они не допускают понижения скорости передачи, а в отдельных моделях могут поддерживать работу с несколькими радиоинтерфейсами.

Сами характеристики оборудования разных производителей удобно сравнивать по техническим параметрам беспроводных маршрутизаторов -самых нагруженных устройств в беспроводных системах наиболее распространенных конфигураций. Данные устройства являются сложными радиосистемами, включающими в себя сетевые и системные контроллеры, приемопередатчик СВЧ, антенны, усилители со специальным антенно-фидерным оборудованием, блок питания.

Анализ методов повышения помехоустойчивости беспроводных систем

Помимо скоростей 1 и 2 Мбит/с, в технологии Wi-Fi применяются скорости передачи 5.5 и 11 Мбит/с [124, 50]. На этих скоростях метод DSSS предполагает использование специальных сигналов, которые можно классифицировать как многофазные [65, 68]. Повышение скорости передачи при сохранении того же типа модуляции достигается применением комплементарных последовательностей ССК (Complementary Code Keying), что позволяет существенно увеличивать объем алфавита системы. На данных скоростях используется производная система сигналов, которая получается с помощью формулы фазовых переходов Адамара путем модернизации последовательности Баркера в множество из 8-элементных комплементарных последовательностей. В этом случае на временном интервале периода 8-элементной последовательности передается 4 бита на символ для скорости 5.5 Мбит/с, и 8 бит на символ для скорости 11 Мбит/с. При этом символьная скорость системы составляет 1.375 Мегасимволов в секунду по отношению к одному Мегасимволу последовательности Баркера. Применение этой формы кодовых последовательностей является довольно эффективным для использования в скоростных широкополосных системах связи. Комплементарные последовательности заслуживают самостоятельного развернутого изучения, поэтому далее будут проанализированы только наиболее важные их свойства в приложении к беспроводным вычислительным сетям Wi-Fi.

Комплементарные последовательности - это последовательности равной длины, у которых количество пар подобных элементов в множестве последовательностей равно количеству пар неподобных элементов. Комплементарные последовательности обладают важным свойством, обеспечивающим их применение в широкополосных системах: сумма их автокорреляционных функций всегда равна нулю для любого циклического сдвига, отличного от нуля [70, 71, 72, 73].

Рассмотрим сначала множество из двух последовательностей, т.е. к = 1, 2. Обозначим через {ап} элементы первой последовательности, а через {Ьп} элементы второй. Алгебраически автокорреляционная функция последовательностей определяется как сумма попарных произведений циклических сдвигов этих последовательностей. Поэтому автокорреляционная функция первой последовательности длинны п при циклическом сдвиге на j элементов будет определяться как: В рассмотренном правиле были определены комплементарные двоичные последовательности, элементы которых принимали значения +1 и —1, что соответствует фазам модулированного сигнала 0 и л. Аналогично определяются комплементарные последовательности на множестве комплексных значений фазы +1, у,-1,-у, т.е. О,я/2,л,-тг/2 [74, 75, 76]. В этом случае информация передается, как отмечалось, с помощью различных многофазных сигналов. Именно такие значения фазовых сдвигов используются в Wi-Fi на скоростях 5.5 и 11 Мбит/с, т.е. в стандарте IEEE 802.1 lb речь идет об этом типе комплементарных последовательностей. При этом стоит отметить, что теоретически на временном интервале последовательности для одного символа максимально можно определить 48 = 65536 различных состояний. Данные комплементарные последовательности, как и ранее, используются для расширения спектра сигнала на основе метода DSSS, однако являются 8 элементными. Причем, ширина спектра сигнала, как и при использовании последовательностей Баркера, составляет неизменные 22 МГц. Многофазные, 8-элементные комплементарные последовательности, формируемые с помощью преобразования Адамара, определяются следующим правилом фазовых переходов (см. также рис. 2.5): Значения фаз (рх,ср2,(ръ,(рА определяются последовательностью входных импульсов, причем значение срх выбирается по первому би-импульсу, срг — по второму, сръ - по третьему и (р4 - по четвертому. Таким образом, для однозначного определения СКК-последовательности требуется 8 информационных импульсов входных данных. Следует заметить, что фаза срх, и соответственно параметр eJV\ присутствует во всех членах последовательности. Фактически это означает сдвиг по фазе всех членов последовательности на один и тот же угол, т.е. общий поворот вектора, задающего последовательность (или символа, определяемого этой последовательностью). Следовательно, первый би-импульс, как для скорости 5.5 Мбит/с, так и для скорости 11 Мбит/с задает фазовый сдвиг всего символа по отношению к фазе предыдущего символа. Проанализируем методику формирования многофазных сигналов Wi-Fi DSSS. На скорости 5.5 Мбит/с в одном символе, состоящем из 8-й элементов, кодируется 4 информационных импульса {dQdid2di], то есть два би-импульса {d0dx} и {d2d3}. В этом случае на временном интервале последовательности одного символа передается четыре бита информации, а всего таких разрешенных состояний будет 16, которые однозначно определяют систему. Первый би-импульс задает фазовый сдвиг как четных, так и нечетных символов в соответствии с правилом, определенным в табл. 4.

Фрактальная модель анализа информационных сигналов

Из полученного графика видно, что при любом логарифмическом масштабе временного накопления фрактальные показатели сигнала сохраняют устойчивую возрастающую тенденцию (что является следствием суммирующего процесса). Внешний вид полученных зависимостей позволяет сделать более важный вывод - фрактальная статистика практически не зависит от уровня шума в радиоканале. Показатели статистики определяются только моделью флуктуации моделируемого информационного параметра. Таким образом, проведенное исследование фрактальных показателей определяет, что они могут быть применены для поиска признаков фрактальности и, следовательно, для оценки тенденций изменений входных процессов. Причем достаточным является проведение накопления объемом N 1000 отсчетов (при этом из графиков также видно, что при іь =10 область начального набора статистики в логарифмическом масштабе соответствует участку lg/Afe[0...1]).

Найдем конечные асимптотические положения фрактальных кривых для различных моделей зашумления сигнала, и исследуем процессы входных воздействий. Методику VK анализа построим на исследованиях отклонений фрактального показателя К в соответствие с полученным ранее выражением (2.37). Положим, что на вход устройства фрактального анализа поступают отсчеты сигнала, зашумленные в соответствии с законом распределения информационного параметра. Проводя накопление размахов отсчетов и усредняя статистики реализаций, определим диапазоны отклонений фрактальных показателей. Среднее значение показателя процесса Кср, усредненное по А/реализаций, определим выражением: Тогда, диапазон отклонений накапливающего показателя фрактальной статистики зададим выражением: разные значения дифференциального показателя К (для повышения информативности графика значения сдвигающего показателя А приняты равными нулю). Это позволяет сделать вывод о том, что законы распределений информационных параметров могут быть идентифицированы с помощью единого фрактального показателя. Следовательно, осуществляя накапливание отсчетов и выполняя фрактальный анализ, можно проводить идентификацию параметров сигнала в соответствии с типом наблюдаемого процесса. Ниже в табл. 7 приведены значения классифицирующего дифференциального показателя К, и дополнительного сдвигающего показателя А, усредненные по Af = 100 экспериментов. Там же указаны диапазоны значений К и А, полученные посредством статистической оценки различных законов плотностей распределений. Сравнительно широкий диапазон для классифицирующего показателя К обусловлен точностью фрактальной аппроксимирующей VK модели, взятой линейной в исходном предложении. В табл. 7 приняты следующие обозначения: К и Аср — средние значения показателей, АК и АА - диапазоны пороговых значений для показателей КпА. Из полученных результатов следует, что показатель К хорошо обнаруживает признаки статистического подобия параметров сигнала по отношению к моделям процессов флуктуации. Следовательно, фрактальный анализ способен проводить собственную оценку физических процессов и, тем самым, формировать дополнительную степень информативности для традиционных методов обработки. С помощью фрактальной статистики становится возможным, в частности, оценивать флуктуации параметров сигнала Wi-Fi DSSS в беспроводном канале. В свою очередь, это позволяет повысить помехоустойчивость приемной стороны системы при оценке слабых сигналов, что может играть существенную роль при установлении сеансов беспроводной связи на удаленных расстояниях. Надежное выделение сигнала из шума на физическом уровне представляет собой одну из важнейших задач, которую приходится решать при разработке моделей приемников беспроводных систем. Для этого применяются различные критерии оценки качества приема, которые базируются на априорных знаниях об исходных сигналах [37, 78, 79]. По результатам проведенного анализа требований стандарта Wi-Fi введем в беспроводном приемнике предварительную оценку широкополосных информационных сигналов с использованием полученных фрактальных показателей. Для этого воспользуемся фрактальной моделью анализа информационных сигналов, и будем проводить оценку параметров огибающей и фазы, основываясь на методологии согласованной фильтрации, используемой в приемниках Wi-Fi. Задачи согласованной фильтрации в той или иной форме присущи всем широкополосным системам, поэтому есть основание полагать, что разрабатываемый способ оценки будет иметь самое различное применение. Будем рассматривать данный метод анализа применительно к подсистемам поиска информационных сигналов. Перейдем к описанию модели фрактального анализа, основываясь на способе некогерентного приема в широкополосном приемнике. Данный способ анализа может быть эффективен в случае многолучевого приема, когда в канале наблюдаются многократные переотражения информационных сигналов (это явление подробно будет рассмотрено в разделе 3.1). Сам принимаемый сигнал будем рассматривать как случайный гармонический процесс с флуктуирующими параметрами огибающей и фазы. В отличие от когерентного способа, который редко применяется на практике, при некогерентном приеме огибающая и фаза являются независимыми случайными параметрами, и поэтому могут анализироваться раздельно. Рассмотрим характерные ситуации приема в условиях переотражений и определим соответствующую методику фрактальной оценки для ветви многолучевого разнесения. Фрактальный анализ огибающей. В этом случае анализируется огибающая импульсной характеристики канала, которая является неизвестной функцией. Анализ распределения огибающей важен, отметим, в условиях замираний. Он позволяет контролировать импульсную характеристику радиоканала, используя в качестве тестового сигнала единичную функцию. При флуктуации этого параметра функция распределения огибающей изменяется от гауссовского закона В приемнике, в подсистеме поиска, процесс с рэлеевским распределением параметра наблюдают на выходе детектора огибающей. При этом отсчеты информационного сигнала анализируются по модулю наблюдаемых значений. Анализ фрактального накапливающего показателя позволяет оценивать флуктуации огибающей следующим образом. Пусть к моменту времени tN, i = l,2,...,N, накоплено N отсчетов огибающей информационного параметра «,(/). Тогда VK статистика отношения размаха накопленного отклонения R к размаху процесса R в момент времени /# будет определяться соотношением:

Модель комбинационного многолучевого приемника с фрактальным анализом канала

Стремительный рост объемов передаваемой информации в настоящее время требует от систем беспроводной связи постоянного увеличения скорости доставки сетевых пакетов. Однако увеличение пропускной способности удаленных беспроводных систем Wi-Fi во многом сдерживается явлением замирания, которое стало важным фактором, препятствующим приему сигналов с малой вероятностью ошибки. Оно приводит к тому, что при скоростной последовательной передаче, применяемой в технологии Wi-Fi DSSS, возникают эффекты внутрисимвольной и межсимвольной интерференции, что увеличивает непроизводительные потери пакетов в сетях.

Радиоканалы беспроводных систем связи условно можно разделить на каналы с прямым распространением, и на каналы с переотражением и рассеяньем. В каналах первого типа информационный сигнал беспрепятственно распространяется в пределах геометрической видимости между передатчиком и приемником. В каналах второго типа геометрическая видимость между передатчиком и приемником частично отсутствует. В этом случае для связи с удаленным узлом максимально используется переотражение от различных объектов, находящихся вдоль линии приема.

В условиях замирания канала переотражение представляет собой процесс, вследствие которого сигнал в точку приема поступает по нескольким лучам [80, 103, 88]. Время распространения лучей от передатчика к приемнику может существенно отличаться. Вследствие разности хода лучей в месте приема сигнал представляет собой сумму из отдельных компонент с различными фазами и амплитудами. Обычно разности хода лучей не остаются постоянными, поэтому интерференция этих компонент является основной причиной флуктуации огибающей сигнала. Причем, при наличии замираний фаза принимаемого сигнала также является по большей части неопределенной.

Таким образом определим, что под замиранием сигнала будем подразумевать явление взаимного наложения и интерференции лучей в точке приема. Помимо перечисленных особенностей, параметры информационного сигнала также могут кратковременно и случайным образом меняться вследствие неидеальности среды радиоканала. Данные изменения, приводящие к дополнительным флуктуациям сигнала, обусловлены неоднородностями, возникающими в результате скачков температуры или плотности среды в различных слоях, а также турбулентными процессами, которые приводят к локальным неоднородностям. Подобные изменения характеризуют нестационарную «природу» среды радиоканала. В дальнейшем изложении положим, что в модели беспроводной системы будет учитываться только стационарный процесс флуктуации огибающей сигнала. Это допущение существенно не повлияет на проводимые исследования. При проектировании местоположения беспроводного сетевого оборудования, необходимо избегать замираний в радиоканалах, поскольку они вызывают пакетирование ошибок. Вследствие замираний уровень сигнала существенно снижается, в результате чего достоверность принимаемой информации уменьшается. Это, в свою очередь, ведет к ухудшению качества работы всей беспроводной системы. При этом следует отметить, что использование в технологии Wi-Fi широкополосных сигналов DSSS приводит к некоторому снижению влияния интерференционных замираний. Из-за процессов переотражений ослабленные копии замирающего информационного сигнала достигают приемника не по одному, а по нескольким направлениям. Данное физическое явление называется многолучевым распространением, или кратко - многолучевостью. Таким образом, многолучевое распространение представляет собой процесс непреднамеренного разделения средой энергии сигнала на несколько однотипных, ослабленных составляющих. Для изучения особенностей явления многолучевости в беспроводных вычислительных сетях рассмотрим дискретную модель радиоканала и введем некоторые условные обозначения [104, 81]. Будем использовать комплексную форму описания радиоканала. Обозначим информационный сигнал, поступающий в приемник с минимальной задержкой и, следовательно, соответствующий направлению распространения прямого луча, как сигнал с номером / = 0. Остальные лучи, поступающие в приемник с задержками Д tt = /( -10, обозначим соответственно номерами / = 1,2,..., L - 1. Будем считать, что коэффициенты передачи многолучевого канала Д и относительные задержки Аґ(. для всех /-ых лучей являются статистически независимыми. Коэффициенты передачи Д представляют собой случайные величины, подчиняющиеся рэлеевскому закону распределения. Введенные обозначения описывают некоторое множество сигналов с различными временными задержками. Дискретная импульсная характеристика такого многолучевого канала будет определяться следующим выражением: На рис. 3.1 приняты следующие обозначения: t0 - время задержки распространения сигнала в канале, t3 макс — максимальное значение многолучевой задержки. Перейдем от дискретной модели импульсной характеристики к вопросам распространения информационных сигналов в канале. Для описания многолучевого распространения введем некоторые ограничения. Определим следующие положения вероятностного представления модели многолучевого канала [96, 94, 95]. 1. Предположим, что условия распространения в радиоканале таковы, что компонента сигнала, связанная с распространением в пределах прямой видимости, всегда доступна в точке приема. Данная компонента является сигналом прямого луча. Прямой луч может подвергаться затенениям, например, ослабляться в листве, преграждаться на пути распространения эстакадами или опорными конструкциями, и т.д. Изменение амплитуды прямого луча описывается гауссовским законом распределения (или, точнее говоря, логнормальным законом, в случае использования логарифмического масштаба представления). 2. Определим, что кроме сигнала прямого луча на входе приемника наблюдается ослабленная многолучевая компонента. Она является суммой сигналов от большого числа отдельных рассеивателей, находящихся на пути распространения до точки приема. Обычно, переотраженная многолучевая компонента меньше сигнала прямого луча минимум на 10 дБ. Положим, что все источники переотражения имеют одинаковые амплитудные распределения и равномерно распределенную фазу. В этом случае общее изменение амплитуды многолучевой компоненты описывается распределением Рэлея.

Похожие диссертации на Модели и методы повышения помехоустойчивости корпоративных беспроводных систем с удаленным доступом