CC BY
21УДК 621.396
Многопараметрическая адаптация в коротковолновых системах передачи данных сигналами OFDM
Егоров В.В., Мингалев А.Н., Щеглова Е.Ф.
Аннотация. Рассматриваются задачи адаптивного выбора параметров коротковолновой системы передачи данных, таких, как вид информационных сигналов, вид и параметры помехоустойчивых кодов, рабочая частота, при пошаговом управлении процессом передачи при динамически изменяющихся условиях распространения радиоволн и помеховой обстановки. Сформированы в явном виде целевые функции для достижения максимальной информационной скорости передачи данных и максимума вероятности безошибочной доставки сообщения за время не больше заданного. Отличительной особенностью сформированных целевых функций является тот факт, что они не зависят от субъективно назначаемых пороговых значений. Конструктивность разработанных алгоритмов обеспечивается тем, что все необходимые для адаптации исходные данные формируются с заданной точностью в процессе информационного обмена путем анализа рабочих сигналов и вторичных продуктов декодирования.
Ключевые слова: нестационарный радиоканал, передача данных, оценивание параметров канала связи, адаптивное управление параметрами системы.
Введение
Системы коротковолновой (КВ) радиосвязи функционируют в условиях воздействия разнообразных помех, что усложняет задачу достоверной и своевременной доставки сообщений. Сигнал на входе приемника представляет собой сумму сигналов, пришедших по различным путям распространения, что приводит к межсимвольной интерференции и проявлению частотно-селективных свойств канала [1, 2]. Это не позволяет передавать с высокой скоростью и достоверностью большие объемы данных при использовании традиционных методов передачи сообщений. Одним из способов повышения эффективности систем передачи данных, работающих в КВ диапазоне, является использование методов многопараметрической адаптации [3], включающих в себя непрерывный анализ состояния канала связи и целенаправленное изменение параметров системы связи в реальном масштабе времени в соответствии с текущей сигнально-помеховой обстановкой.
Анализ состояния КВ радиоканала
При функционировании адаптивных систем КВ радиосвязи возникает задача контроля состояния радиоканала, в процессе которого оцениваются характеристики канала связи, используемые устройством адаптации для выбора оптимальных параметров системы. Актуальной является задача разработки методов оценки статистических параметров КВ радиоканала на основе анализа информационных сигналов и продуктов декодирования без использования тестовых последовательностей.
Знание статистических характеристик канала связи позволяет установить функциональную связь между вероятностью ошибки на бит для любых сигналов и способов их обработки с параметрами закона распределения отношения сигнал/помеха на входе приемника [3]. Известный закон распределения отношения сигнал/помеха позволяет определять вероятность ошибки на бит не только для используемого вида сигнала, но и для всех возможных сигналов. Поэтому актуальной является задача определения вида закона распределения отношения сигнал/помеха (ОСП) и оценка его параметров путем анализа информационных сигналов. Сложность задачи усугубляется тем, что в каналах с переменными параметрами сигнал, поступающий на вход
демодулятора, подвергается обработке автоматической регулировкой усиления (АРУ) приемника. Это не позволяет в явном виде использовать его в качестве элемента выборки для оценки вида закона распределения и его параметров, отсчетов огибающей или мощности элементарного сигнала.
Многочисленные экспериментальные исследования показали, что замирания огибающей сигнала в КВ радиоканале хорошо описываются распределениями Накагами и Райса [4]. Эти законы характеризуются только двумя параметрами, что позволяет создать конструктивные методы их оперативной оценки. Возможность практического использования существующих методов ограничена из -за допущений о том, что коэффициент усиления АРУ приемника на интервале анализа не изменяется, а также о том, что выборка формируется из отсчетов огибающей сигнала, в то время как на практике удается получить только отсчеты огибающей смеси сигнал + помеха. Кроме того, в проведенных исследованиях оцениваются обычно только характеристики огибающей одночастотного сигнала, в то время как для оценки и прогнозирования помехоустойчивости передачи данных OFDM (Orthogonal frequency-division multiplexing -мультиплексирование с ортогональным частотным разделением каналов) сигналами [5, 6] необходимо формировать статистические характеристики ОСП по сложным многочастотным сигналам. Поэтому возникает задача разработки методов оценки параметров законов распределения отношения сигнал/помеха по рабочим OFDM сигналам с учетом неизвестного коэффициента усиления АРУ приемника.
Одним из наиболее широко используемых статистических законов, описывающих замирания огибающей сигнала на входе радиоприемного устройства, является распределение Накагами [4]:
2m-1
тт_, 2 ч 2mmu W(u; m,u2 ) =-— exp
0 r(m)ulm
2
mu uo j
где u > 0- значение огибающей, uI,m > 0,5- параметры распределения, Г(•)- гамма-функция.
Чтобы воспользоваться известными зависимостями для оценки прогнозируемой вероятности ошибки на бит, необходимо оценить параметры плотности распределения ОСП. Следует отметить, что практически все известные работы, посвященные оцениванию параметров закона Накагами, фактически рассматривают задачу оценки параметров распределения огибающей смеси сигнал + шум, а не распределение огибающей сигнала, поэтому задача продолжает оставаться актуальной.
При использовании OFDM сигналов в каналах с замираниями следует учитывать, что на приемной стороне сигнал перед обработкой проходит через устройство автоматической регулировки усиления (АРУ). Поскольку коэффициент усиления АРУ неизвестен и динамически меняется в процессе измерений, статистические характеристики выборочной плотности распределения амплитуды сигнала значительно меняются, и восстановить истинную плотность распределения огибающей оказывается невозможным. Избавиться от указанной проблемы при приеме многочастотного сигнала с использованием АРУ можно, используя выборку случайных величин, инвариантную к значению коэффициента усиления АРУ. Исходная выборка, используемая для оценки параметров закона распределения, формируется путем вычисления случайных величин, получаемых как отношение значений огибающих смеси сигнал + шум и A ., измеренных на длительности одной и той же
элементарной посылки на различных субчастотах i и j [7]:
< - £
1
Для получения конструктивных результатов следует использовать такую структуру OFDM сигнала, когда выделенная для связи частотная полоса разбита на две группы субчастот. При этом информация передается только на одной группе субчастот. Тогда на вход приемника одновременно поступают сигналы частотных субканалов, одни из которых представляют собой смесь полезного сигнала с шумом, а другие только шум. При этом, если шум является гауссовским, то плотность распределения его огибающей на длительности одного элементарного сигнала подчиняется закону распределения Релея.
Тогда в качестве At можно использовать измеренное значение огибающей шума, а в
качестве A. - значение огибающей смеси сигнал + шум.
В случае постоянного уровня полезного сигнала A на соответствующих субчастотах для модели гауссовского шума функцию распределения случайной величины можно представить следующим образом:
F(х, A,о2) -1 --
1
-exp
2 2
A х
2 о2 (1 + х2)
1 - х2
Если уровень полезного сигнала А не постоянен, а подвержен замираниям, и его плотность распределения (х) подчиняется закону Накагами, то в этом случае функция распределения случайной величины Ъ задается выражением:
Г 2 ,2 Vт
F (х; m, hi) - 1 -
1
х2 +1
1 + -
х А)
v
2о2 (1 + х2 )m
A 2
При этом величина — - hi
о
представляет собой среднее значение отношения
сигнал/помеха.
Плотность распределения W (х;m,hi) определяется выражением:
W (х; m, h2) -
2 х
(х2 +1)2
1 + -
hi
1 + -
х2mhl
2m( х +1) + h(
0 У
2(1 + х2)т
Удается получить в замкнутом виде выражения для плотностей распределения, введенных выше измеряемых случайных величин Ъ>. Сформировав выборку случайных
величин Ъ 1 объемом N и имея аналитическое выражение для ее плотности распределения, воспользуемся методом максимального правдоподобия [8, 9] для оценки неизвестных параметров распределения Накагами, таких, как среднее значение отношения сигнал/помеха - Ь02 и глубина замираний - т . Для нахождения максимума можно воспользоваться численным методом движения по градиенту.
Другой широко используемой двухпараметрической статистической моделью распределения, описывающей замирания огибающей на входе радиоприемного устройства, является распределение Райса [4]:
г-(и2 + А2)\ (ыАл
u
W(u; A, u2) -— exp
u
V uo у
2u „
I
где и > 0- значение огибающей, А,и1 > 0- параметры распределения, /0(-) - функция
Бесселя нулевого порядка.
Данная модель хорошо описывает гладкие замирания в КВ каналах связи, а также в каналах связи, где присутствует регулярная составляющая сигнала или же соблюдается условие, что фазы приходящих лучей группируются около среднего значения. Также как и для рассмотренного выше распределения Накагами, для распределения Райса имеется
m
функциональная зависимость параметров распределения и соответствующей вероятности ошибки на бит.
Несмотря на значительное количество работ, посвященных оцениванию параметров закона Райса, задача остается актуальной при построении адаптивных КВ радиолиний, поскольку задача оценивания параметров закона распределения ОСП для OFDM сигналов в литературе практически не освещена.
Оценка параметров закона Райса на основе той же выборочной совокупности производится по аналогии с оценкой параметров закона Накагами.
Использование известных выражений для связи вероятности ошибки на бит с параметрами радиоканала позволяет оценить характеристики достоверности для всех возможных видов сигналов.
Оценка вероятности ошибки на бит по результатам анализа продуктов декодирования кодовой комбинации
Исследование возможности использования продуктов декодирования для оценки качества канала связи проводилось в достаточно большом количестве работ. Однако, полученные результаты в большинстве своем не выходят за рамки определения количества ошибок, полученных в процессе успешного синдромного декодирования, что приводит к завышенным показателям помехоустойчивости.
Перспективные кодовые конструкции, предлагаемые для использования в адаптивных системах КВ радиосвязи, представляют собой каскадные конструкции, состоящие, например, из внешнего кода Рида-Соломона и внутреннего блокового кода [10].
При использовании двоичного блокового кода (п, k, d) установлена явная аналитическая связь между появлением синдрома, соответствующего / обнаруженным ошибкам в кодовом слове, и вероятностью ошибки бит [11]:
р (р)=£ р. £ ст^7™ (1 - ртт+2г-),
т=0 г=0
где рт - спектральные коэффициенты кода, р - вероятность ошибки на бит.
При этом не важно, правильно ли произошло декодирование, т. е. количество ошибок может быть более исправляющей способности кода [12].
Наиболее существенным является тот факт, что искомую оценку можно получить, передавая только полезную закодированную информацию, т.е. без передачи теста. Стоит отметить, что для вероятности ошибок на бит в диапазоне [0,01; 0,1] точность получаемой оценки практически совпадает с максимально достижимой точностью, которая может быть получена, если все сообщение целиком представляет собой тест.
Выбор параметров сигналов, помехоустойчивых кодов и рабочей частоты
Наиболее адекватным показателем эффективности КВ радиолиний передачи данных является время доставки сообщения заданного объема при допустимой вероятности необнаруженной ошибки на бит сообщения. Такой показатель однозначно связан с объемом сообщения. Поэтому более удобно при построении алгоритмов адаптивного управления использовать в качестве показателя эффективности среднюю информационную скорость передачи сообщений, однозначно связанную с временем доставки сообщения заданного объема. Требования по достоверности определяются возможностями алгоритмов сжатия сообщений и аппаратуры криптографической защиты файловых сообщений.
Алгоритм работы адаптивной многопараметрической КВ радиолинии заключается в выборе совокупности параметров, таких, как рабочая частота, вид и параметры кода, вид информационного сигнала. Как правило, количество значений каждого из этих параметров ограничено. Тогда каждая совокупность информационных параметров представляет собой
состояние системы, которой можно сопоставить целое число у - порядковый номер состояния.
Процесс функционирования адаптивной КВ радиолинии в полудуплексном режиме сводится к циклическому чередованию интервалов передачи канального блока Ткб и
передачи квитанции по обратному каналу Ток. С учетом переменной скорости передачи
сообщений канальный блок содержит пк кодовых блоков, которое может быть переменным.
На интервале Ток по обратному каналу передается квитанция на принятый канальный блок,
содержащая информацию о номерах обнаруженных искаженных кодовых блоков, и управляющую информацию об изменении параметров адаптивной радиолинии передачи данных.
В работе предложен критерий выбора информационной скорости с учетом временных затрат на переспрос искаженных блоков как максимум информационной скорости, которая определяется выражением [13]:
^у = V,.Цу^ (1 - Р )
Ткб + 1 ок
где р - вероятность неприема одного кодового блока, V/, ^ - техническая и кодовая скорости в состоянии у .
Значение р является функцией вероятности ошибки на бит, тогда критерием вида нового рабочего состояния является выполнение условия:
таХ I1 - Р (Рош./биту ) ) .
у Ткб + 1 ок
Фактически сформированный критерий можно трактовать как выбор состояния, в котором кодовый блок, содержащий несколько информационных квантов, передается с максимальной информационной скоростью. Следует отметить, что отличительной особенностью такого критерия является то, что он свободен от обычно субъективно назначаемого показателя допустимой вероятности ошибки на бит и полностью соответствует конечной цели управления адаптивной КВ радиолинией.
В качестве критерия эффективности систем связи также часто используется вероятность безошибочного доведения сообщения определенного объема за время не больше заданного. В нестационарных КВ радиоканалах использование режима с неизменными параметрами передачи не позволяет достигнуть высокого значения названного критерия. Вместе с тем, при использовании методов адаптации возникает возможность максимизации этого показателя за счет выбора оптимальных параметров сигналов и помехоустойчивых кодов - сигнально-кодовой конструкции (СКК) на каждом временном интервале (такте) в условиях динамически изменяющихся характеристик канала связи. Для обеспечения безошибочного доведения сообщения по КВ радиоканалу необходимо использовать помехоустойчивые коды с контролем достоверности и осуществлять переспрос непринятых или искаженных информационных блоков. Для организации возможности переспроса необходимо, чтобы кодовые блоки содержали одинаковое количество информационных бит, при этом количество проверочных бит помехоустойчивого кода может адаптивно изменяться. Также адаптивно может изменяться техническая скорость передачи за счет изменения позиционности модуляции и количества субчастот OFDM сигнала. Будем также считать, что временные интервалы, в течение которых осуществляется передача информации с выбранными параметрами СКК, имеют одинаковую длительность. В этом случае на длительности одного такта
может передаться несколько информационных блоков, количество которых зависит от технической скорости и кодовой избыточности.
Для построения алгоритма выбора оптимальной СКК на каждом шаге сделаем допущение, что сообщение разбивается на n одинаковых информационных блоков, каждый из которых на длительности одного такта передается с использованием одной из разрешенных СКК. Выделенное для передачи сообщения время разбивается на m одинаковых тактов. Непринятые или отбракованные информационные блоки передаются заново, в общем случае с другими параметрами СКК.
Тогда оптимальная стратегия передачи сообщения с целью достижения максимума вероятности безошибочного доведения сообщения не более чем за m тактов строится на методах пошагового управления по мере получения необходимой информации для выработки управляющего воздействия [14].
На первом шаге вычисляются вероятности доставки n информационных блоков не более чем за m тактов для всех возможных режимов, при условии, что характеристики достоверности приема для каждого из информационных сигналов остаются неизменными в течение всех m тактов передачи. При использовании СКК, характеризуемой текущим номером j, в течение одного такта можно передать n. информационных блоков. Тогда
условная вероятность безошибочной доставки всего сообщения в j-м режиме на первом шаге определяется выражением:
mUj
p (1)-ECjfiS (1)(1 - Q a)rj -t,
t—n
где Q - оценка вероятности безошибочного декодирования кодового блока на первом такте при использовании для передачи сообщения СКК с номером j. Выражение для Q
определяется вероятностью ошибки на бит для используемого в j-м режиме сигнала и параметрами помехоустойчивого кода [15]. Тогда в качестве рабочего выбирается режим с номером, для которого выполняется условие: max P..
После приема сегмента сообщения, содержащего n информационных блоков,
производится подсчет количества безошибочно принятых на первом такте информационных блоков - Sj. Также на длительности первого такта определяется вектор уточненных текущих значений вероятностей ошибки на бит для всех возможных сигналов, используемый для выработки решения на втором такте.
На втором шаге на основе полученных в течение первого такта сведений о достоверности приема в канале связи и количестве принятых информационных блоков вычисляются условные вероятности безошибочной доставки сообщения не более чем за (m -1) тактов для всех возможных СКК в предположении, что на (m -1) такте характеристики радиоканала остаются неизменными, в соответствии с выражением:
(m-1)n j
P (2) — Z Cm-1)(2)(1 - Qj (2))(m-1)Uj-t,
t — n - S
где Q - оценка вероятности безошибочного декодирования кодового блока на втором такте
при использовании для передачи сообщения СКК с номером j, при его расчете используется новое значение оценки вероятности ошибки на бит, сформированной на первом такте передачи. Тогда в качестве рабочего выбирается режим с номером, для которого выполняется условие: maxP,.
По аналогии на к-м такте передачи при выработке решения о выборе оптимальной СКК используется вектор вероятностей ошибки на бит, сформированный на (к-1)-м такте, а также сведения о количестве безошибочно принятых информационных блоков за (к-1) такт передачи. Выражение для условных вероятностей безошибочного доведения сообщения в l-м режиме не более чем за (m - к +1) тактов имеет вид:
(m-к +1)n j
Pj (к) — Z Cm-к+1) nQj (к )(1 - Qj (к )}m-*+1)nj-t,
t — n-S1 -S2 ....-А'к-1
где Q (к) - вероятность безошибочного приема информационного блока на к-м такте при
использовании СКК с номером j.
Номер оптимального режима для передачи на к-м такте определяется из условия:
max P. (к).
j j
Приведенный алгоритм пошагового управления передачей сообщения на каждом шаге полностью описывается достоверностью передачи сообщения в каждом из режимов и общим количеством уже принятых кодовых блоков. Таким образом процесс оптимизации передачи сообщения сводится к задаче управления марковским случайным процессом [14].
Предложенный алгоритм является конструктивным, поскольку все необходимые исходные данные для его реализации известны к началу очередного временного такта. Вектор вероятностей ошибки на бит для всех возможных режимов может быть получен в процессе передачи сегмента сообщения путем анализа информационных сигналов и продуктов декодирования. Исключение составляет первый шаг. Для него необходимые выборочные данные для оценки вектора вероятностей ошибки на бит формируются путем обработки вызывного сигнала, поскольку его структура идентична информационному сигналу и его параметры заранее оговорены. Решение о рабочем режиме на каждом шаге вырабатывается на приемной стороне системы передачи данных, так как только она обладает всеми необходимыми для выработки управляющего воздействия исходными данными, и по каналу обратной связи доводится до передающей стороны методами, при которых ошибки при передаче команд управления не приводят к обрыву связи.
Рассмотренный метод предполагает на каждом шаге адаптацию по виду сигнально-кодовой конструкции. Вместе с тем, сущность метода принципиально не изменится, если на каждом такте в число изменяемых параметров включить рабочую частоту. В этом случае произойдет увеличение количества возможных сочетаний параметров передачи. Один из возможных подходов к оцениванию векторов вероятностей ошибки на бит для всех возможных видов информационных сигналов на всех рабочих частотах без обрыва процесса передачи информации приведен в [13].
Очевидно, что для практического использования такого критерия все необходимые исходные данные должны быть доступны для устройства принятия решения. Исходными данными для выбора нового состояния для передачи канального блока является вероятность ошибки на бит для информационных сигналов, используемых для передачи блока данных, полученная при демодуляции, декодировании и прогнозировании значений вероятностей ошибки на бит как для сигналов с позиционностью, используемой в текущий момент времени, так и для всех возможных позиционностей. Разработанные методы оценивания текущей вероятности ошибки на бит и методы прогнозирования вероятностей ошибки на бит для позиционностей сигналов, отличающихся от текущей, приведены выше.
Адаптивное управление видом модуляции и мощностью отдельных поднесущих при передаче OFDM сигналов
Многолучевость приводит также к искажению передаточной функции канала связи, так что ОСП на отдельных субчастотах сильно различается, и, как следствие, достоверность
1 k^k G af_
передачи информации в различных субканалах также резко отличается. Поэтому для повышения достоверности передачи сообщений при сохранении заданной технической скорости представляется целесообразным адаптивное управление мощностью и позиционностью модуляции в каждом из отдельных субканалов при сохранении средней мощности излучаемого передатчиком сигнала. Тогда задача адаптивного управления мощностью и видом сигналов сводится к максимизации пропускной способности канала связи с OFDM сигналами.
Пропускную способность канала связи с использованием сигналов OFDM можно представить в следующем виде [16]:
N Г р(-<2
C' = £AF log 2 1 - РС
к =1
где Рк, Ск, и Gk - мощность сигнала, коэффициент передачи по амплитуде и спектральная
плотность мощности шума для субканала с индексом к соответственно, AF - ширина полосы отдельного частотного субканала.
Суммарная мощность сигналов во всех субканалах на передающей стороне равна заданной мощности радиопередающего устройства, что определяет следующее равенство:
N
TP = Р ,
к=1
где Р - мощность радиопередающего устройства.
Используя для решения задачи нахождения экстремума метод множителей Лагранжа, получим квазиоптимальное распределение мощности по субканалам [17]:
р _ Ск I Gk р
Рк = N р •
ТСЦ Gk
к=1
Полученное выражение однозначно определяет перераспределение мощности радиопередающего устройства по субканалам OFDM сигнала с целью достижения максимальной пропускной способности.
Однако перераспределение мощности не указывает в явном виде способ достижения максимальной пропускной способности. Будем считать, что для обеспечения в многоканальной OFDM системе постоянной скорости передачи необходимо выполнение условия:
N
T х=n,
к=1
где n - общее количество бит, передаваемых во всех субканалах, xk - количество бит, передаваемых в k-м субканале.
Тогда задача адаптивного перераспределения информационных потоков между субканалами может быть сведена к поиску минимума функции, представляющей собой математическое ожидание количества искаженных бит при передаче n бит с помощью OFDM сигнала за счет оптимального распределения передаваемых бит между субканалами:
N
min T хк) ■ хк,
Хк к=1
где р(к2(хк) - вероятность ошибки на бит в k-м субканале при передаче xk бит.
Вероятности ошибки на бит в каждом из субканалов для всех возможных позиционностей парциального сигнала определяются в процессе передачи данных описанными выше методами.
Решение задачи оптимизации методом перебора при сравнительно высоких значениях количества субчастот и передаваемых на них бит приводит к значительным вычислительным затратам. Поэтому предлагается искать экстремум приведенной функции методом динамического программирования. Алгоритм решения данной задачи приведен в работе [17], где показано, что адаптивное перераспределение количества передаваемых бит по субканалам может приводить к снижению вероятности ошибки на бит в среднем в 1,5-2 раза.
Передача по обратному каналу относительно большого объема информации о распределении количества бит по субканалам оправдана значительным повышением достоверности передачи сообщений.
Вывод
Рассмотренные в настоящей работе методы оценивания параметров канала связи по информационным сигналам OFDM сигналам и кодовым конструкциям позволяют отказаться от использования тестовых сигналов. Такой подход позволяет полностью использовать частотно-временной и энергетический ресурсы радиоканала, что приводит к повышению информационной скорости и устойчивости функционирования системы передачи данных в каналах с замираниями.
Литература
1. Комарович В.Ф., Сосунов В.Н. Случайные радиопомехи и надежность КВ связи. - М.: Связь, 1977. - 136 с.
2. Головин О.В. Декаметровая радиосвязь. - М.: Радио и связь, 1990. - 240 с.
3. Феер К. Беспроводная цифровая связь. Методы модуляции и расширения спектра. - М.: Радио и связь, 2000. - 520 с.
4. Муха В.С. Статистические методы обработки данных. - Минск: «Издательский центр БГУ», 2009. - 183 с.
5. Бакулин М.Г., Крейнделин В.Б., Шлома А.М., Шумов А.П. Технология OFDM. Учебное пособие для вузов. — М.: Горячая линия - Телеком, 2016. - 352 с.
6. Rohling H. OFDM: concepts for future communication systems. Berlin : Heidelberg: Springer-Verlag, 2011. 266 p.
7. Егоров В.В., Зайченко К.В., Михайлов В.Ф., Смаль М.С. Оценка параметров нестационарного канала связи по информационным сигналам // Датчики и системы. 2015. № 2(189). C. 57-60.
8. Маталыцкий М.А., Хацкевич Г.А. Теория вероятностей и математическая статистика. -Минск: «Вышейшая школа», 2017. - 591 с.
9. Харин Ю.С., Жук Е.Е. Математическая и прикладная статистика. - Минск: БГУ, 2005. -
279 с.
10. Justensen J, Hoholdt T. A Course in Error-Correction Codes. India: Hindustan Book Agency, 2012. 194 p.
11. Егоров В.В., Смаль М.С. Оценка вероятности ошибки на бит по результатам декодирования кодовых слов // Журнал радиоэлектроники: электронный журнал. 2014. — URL: http://j re.cplire.ru/j re/apr14/4/text.pdf.
12. Tomlinson M. Error-Correction Coding and Decoding: Bounds, Codes, Decoders, Analysis and Applications (Signals and Communication Technology). Berlin: Springer, 2017. 542 p.
13. Егоров В.В. Адаптивное управление параметрами коротковолновых систем передачи данных // Известия ВУЗов России. Радиоэлектроника. 2017. № 2. C. 47-52.
14. Дынкин Е.Б., Юшкевич А.А. Управляемые марковские процессы и их приложения. Москва: Наука, 1975. 341 c.
15. Анисимов В.В. Случайные процессы с дискретной компонентой. Киев: Вища шк., 1988. 184 с.
16. Stone J. Information Theory. London: Sebtel Press, 2015. 260 p.
17. Morse Ph. Methods of Operation Research. London: Andesite Press, 2017. 174 p.
References
1. Komarovich V.F., Sosunov V.N. Sluchajnye radiopomehi i nadezhnost' KV svjazi. [Accidental radio interference and reliability of HF communication]. Moscow. Svjaz' Publ., 1977. 136 р. (in Russian).
2. Golovin O.V. Dekametrovaja radiosvjaz'. [Decameter radio communication]. Moscow. Radio i svjaz', 1990. 240 p. (in Russian)
3. Feer K. Besprovodnaya tsifrovaya svyaz'. Metody modulyatsii i rasshireniya spektra.[Wireless digital communication. Modulation and spectrum spreading techniques]. Moscow. Radio i svjaz', 2000. 520 p. (in Russian)
4. Muha V.S. Statisticheskie metody obrabotki dannyh. [Statistical data processing methods]. Minsk, 2009. 183p. (in Russian)
5. Bakulin M.G., Kreindelin V.B., Shloma A.M., Shumov A.P. Tehnologija OFDM. Uchebnoe posobie dlja vuzov. [Technology OFDM. Textbook for universities]. Moscow. Gorjachaja linija. Telekom, 2016. 352 p. (in Russian)
6. Rohling H. OFDM: concepts for future communication systems. Berlin. Heidelberg: SpringerVerlag, 2011. 266 p.
7. Egorov V.V., Zaichenko K.V., Mikhailov V.F., Smal M.S. Ocenka parametrov nestacionarnogo kanala svjazi po informacionnym signalam [Estimation of the time varying communication channel parameters based on data signals]. Datchiki i sistemy. № 2(189). Pp. 57-60 (in Russian)
8. Matalytsky M.A., Khatskevich G.A. Teorija verojatnostej i matematicheskaja statistika. [Theory of Probability and Mathematical Statistics]. Minsk. Vyshejshaja shkola Pabl., 2017. 591 p. (in Russian)
9. Kharin Yu.S., Zhuk E.E. Matematicheskaja i prikladnaja statistika [Mathematical and Applied Statistics]. Minsk. Belarusian State University Pabl., 2005. 279 p. (in Russian)
10. Justensen J, Hoholdt T.A Course in Error-Correction Codes. India. Hindustan Book Agency, 2012. 194 p.
11. Egorov V.V., Smal 'M.S. Otsenka veroyatnosti oshibki na bit po rezul'tatam dekodirovaniya kodovykh slov [Estimation of the bit error probability based on the results of decoding of code words]. Zhurnal radioelektroniki: elektronnyy zhurnal. Journal of Radioelectronics: electronic journal. -Moscow, 2014. URL: http://jre.cplire.ru/jre/apr14/4/text.pdf. (in Russian)
12. Tomlinson M. Error-Correction Coding and Decoding: Bounds, Codes, Decoders, Analysis and Applications (Signals and Communication Technology). Berlin. Springer, 2017. 542 p.
13. Egorov V.V. Adaptivnoye upravleniye parametrami korotkovolnovykh sistem peredachi dannykh [Adaptive control of parameters of short-wave data transmission systems]. Izvestiya Vuzov Rossii. Radioelektronika [Radioelectronics]. 2017. No. 2. Pр. 47-52 (in Russian)
14. Dynkin E.B., Yushkevich A.A. Upravljaemye markovskie processy i ih prilozhenija [Controlled Markov processes and their applications]. Moscow. Nauka Publ., 1975. 341 p. (in Russian)
15. Anisimov V.V. Sluchajnye processy s diskretnoj komponentoj [Random processes with a discrete component]. Kiev. Vischa shk. Publ., 1988. 184 p. (in Russian)
16. Stone J. Information Theory. London. Sebtel Press, 2015. 260 p.
17. Morse Ph. Methods of Operation Research. London. Andesite Press, 2017. 174 p.
Статья поступила 13 августа 2021 г.
Информация об авторах
Егоров Владимир Викторович - Д.т.н., с.н.с. Главный научный сотрудник АО «Российский институт мощного радиостроения». Область научных интересов: адаптивные системы передачи информации; цифровая обработка сигналов. Тел.: +78123284550. E-mail: egorovrimr@mail.ru.
Мингалев Андрей Николаевич - К.т.н. Заместитель технического директора АО «Российский институт мощного радиостроения». Область научных интересов: адаптивные системы передачи информации; цифровая обработка сигналов. Тел.: +78123284550. E-mail: ming@list.ru.
Щеглова Елена Федоровна - К.т.н., с.н.с. Ведущий научный сотрудник АО «Российский институт мощного радиостроения». Область научных интересов: адаптивные системы передачи информации; цифровая обработка сигналов. Тел.: +78123284550.
Адрес: 199178, Россия, г. Санкт-Петербург, 11-я линия В.О., д. 66.
Multivariable adaptation of HF data transmission systems with OFDM signals
V.V. Egorov, A.N. Mingalev, E.F. Shcheglova
Annotation. The problems of adaptive parameter selection for the HF data transmission system, such as data signals types, noise-immune code types and parameters, operating frequency, are considered for step-by-step control of the transmission process under dynamically changing conditions of radio wave propagation and interference. Objective functions have been formulated in an explicit form to achieve the maximum data transmission rate and the maximum probability for error-free message delivery in a preset time. A distinctive feature of the formed target functions is the fact that they do not depend on subjectively assigned threshold values. The value of the developed algorithms is ensured by the fact that all the necessary initial data for adaptation are formed with a given accuracy in the process of data exchange via analyzing of operating signals and secondary decoding products.
Keywords: Non-stationary radio channel, data transmission, communication channel parameters estimation, system parameters adaptive control.
Information about Authors
Vladimir Viktorovich Egorov - Doctor of Engineering, Chief Researcher of the "Russian Institute for Power Radioengineering", JSC. Research interests: adaptive data transmission systems; digital signal processing. Tel.: +78123284550. E-mail: egorovrimr@mail.ru
Andrey Nikolaevich Mingalev - Ph.D. of Engineering Sciences, Deputy Technical Director of the "Russian Institute for Power Radioengineering", JSC. Research interests: adaptive data transmission systems; digital signal processing. Tel.: +78123284550. E-mail: ming@list.ru
Elena Fedorovna Shcheglova - Ph.D. of Engineering Sciences, senior researcher, Leading researcher of the "Russian Institute for Power Radioengineering JSC. Research interests: adaptive data transmission systems; digital signal processing. Tel.: +78123284550.
Address: 66, 11 Liniya V.I., St. Petersburg, Russia, 199178.
Для цитирования: Егоров В.В., Мингалев А.Н., Щеглова Е.Ф. Многопараметрическая адаптация в коротковолновых системах передачи данных сигналами OFDM // Техника средств связи. 2021. № 3 (155). С. 18-28.
For citation: Egorov V.V., Mingalev A.N., Shcheglova E.F. Multivariable adaptation of HF data transmission systems with OFDM signals. Means of communication equipment. 2021. No 3 (155). Pp. 18-28 (in Russian).
