CC BY
29
Важно отметить и реализацию проекта GIGA на участке Пермь-Екатеринбург, которая позволяет обрабатывать в реальном времени большой поток данных от экспериментальной установки PIV, расположенной в ИМСС УрО РАН, на суперкомпьютере URAN в ИММ УрО РАН. Это стало наглядным примером использования собственной сети УрО РАН в качестве технологической основы для высокопроизводительных научных проектов, проводимых в территориально-распределенных научных центрах УрО РАН [3].
Список литературы:
1. Масич А.Г., Масич Г.Ф., Матвеенко В.П., Тирон Г.Г. Инициатива GIGA UrB RAS: методология построения и архитектура научно-образовательной оптической магистрали Уральского отделения РАН // Межд. конф. Математические и информационные технологии, MIT-2011. - Белград, 2012. -С. 257-265.
2. Хохлов И.А., Григорьев А.М. Корпоративное облако УрО РАН // Тр. XIX Всероссийской науч.-метод. конф. Телематика'2012, Санкт-Петербург, 25-28 июня 2012 / СПб нац. исслед. ун-т информ. технологий, механики и оптики; Гос. НИИ информ. технологий и телекоммуникаций Информатика». -М., 2012. - Т. 1. - С. 32-33.
3. Масич А.Г., Масич Г.Ф., Матвеенко В.П., Тирон Г.Г., Хохлов И.А. Скоростные сети и распределенные вычисления в УрО РАН // Высокопроизводительные параллельные вычисления на кластерных системах (HPC2014): Материалы XIV Междунар. конф. (10-12 ноября 2014 г., Пермь). - Пермь: Изд-во ПНИПУ 2014. - С. 275-281.
ПОДОПТИМАЛЬНЫЙ МЕТОД СИНХРОНИЗАЦИИ ПСП ДЛЯ КОГНИТИВНЫХ СИСТЕМ СПЕЦИАЛЬНОЙ СВЯЗИ
© Золотуев А.Д.*
Краснодарское высшее военное училище, г. Краснодар
Целью данной работы является разработка метода синхронизации псевдослучайных последовательностей (ПСП) не требующего больших аппаратных затрат, который может применяться в SDR-ориентирован-ных Когнитивных специальных системах связи с многочастотными сигналами MC-DSSS (MC-DS-CDMA). Для этого предлагается использовать модификацию известного мажоритарного алгоритма применительно к системам связи с многочастотными сигналами OFDM. Пред-
* Оператор научной роты.
ложенный способ синхронизации может найти применение также в беспроводных системах связи общего пользования для синхронизации апериодических псевдослучайных последовательностей (ПСП).
Ключевые слова: мажоритарный алгоритм, OFDM, MC-DSSS, ПСП, SDR.
Введение
Системы связи следующего поколения (Next Generation Network) разрабатываются на основе принципов концепции «Когнитивного радио» CR (Cognitive radio) [1], неотъемлемой частью которой является концепция «Программно-определяемого радио» SDR (Software-Defined Radio) [2, 3]. Технология SDR позволяет уменьшить стоимость оборудования за счет использования одной и той же радиоплатформы для коммуникаций в различных сетях связи посредством простого перепрограммирования с целью изменения параметров сигнала, замены протоколов доступа к среде передачи и другое. Эта особенность SDR является основной причиной возросшего интереса со стороны разработчиков телекоммуникационного оборудования, в частности производителей специальных систем связи. Оборудование на базе SDR уже применяется в армии США [4].
Необходимость в разработке новых технологий передачи данных, обеспечивающих высокую пропускную способность в сетях радиодоступа, привела к созданию технологии многочастотного множественного доступа с кодовым разделением каналов MC-CDMA (Multi-carrier Code Division Multiple Access) и его комбинации с OFDM (orthogonal frequency division multiplexing) - MC-CDMA-OFDM. Одной из разновидностей MC-CDMA-OFDM является MC-DS-CDMA (MC-DSSS) - MC-CDMA c расширением спектра прямой последовательностью DS (direct sequence) [5,6]. Принцип работы MC-DSSS представлен на рис. 1. Достоинствами технологий являются высокая спектральная эффективность и устойчивость к многолучевому распространению. Данные преимущества обеспечили внедрение MC-CDMA в физический уровень SDR [5].
MC-DSSS может применяться в системах специальной связи для передачи сообщений с одновременным радиоэлектронным подавлением (РЭП) станций противника [6], путем передачи на одной из поднесущих мощного подавляющего сигнала. Дружественная станция при этом, имея всю информацию о подавляющем сигнале, способна достаточно просто выделить его.
При использовании для формирования сигналов в MC-DSSS апериодических псевдослучайных последовательностей (ПСП) возникает потребность в обеспечении синхронизации ПСП, в частности, в подоптимальных алгоритмах синхронизации, основанных на исправлении или обнаружении ошибок в «зачетном отрезке». Для последовательностей, полученных на базе ЛРР, наиболее эффективными методами исправления ошибок являются ма-
жоритарные методы. Однако при увеличении периода ПСП реализация мажоритарного алгоритма становится практически невозможной из-за линейного увеличения аппаратурной сложности устройств. Поэтому в работе предлагается модифицированный мажоритарный алгоритм для декодирования апериодической т-последовательности, сложность которого будет расти как логарифм N.
Декодирование апериодической т-последовательности
т-последовательности обладают большой избыточностью, поэтому относительного каждого символа этой последовательности можно составить систему уравнений, называемых проверками [7]:
N
а; , (1)
1=1
где N = 2к - 1;] = 1, 2, ..., к - номер декодируемого символа; I - номер проверки; о], а - символы кодового слова; С^ - коэффициенты поля ОЕ(2); к -длина ЛРР.
По большинству проверок можно с высокой достоверностью принять решение о значении принимаемого символа. На этом свойстве основаны известные методы мажоритарного приема последовательностей максимального периода [8].
Максимальное число проверочных уравнений (1) в одном периоде т-последовательности может быть равно 2к - 1.Таким образом, полный мажоритарный алгоритм по сложности приближается к оптимальным методам обработки и поэтому применим лишь для коротких ПСП. Для длинных ПСП мажоритарные алгоритмы фактическине реализуемы, так как объем оборудования растет линейно с ростом периода ЛШоэтому на практике целесообразно использовать такие мажоритарные алгоритмы, в которых сложность оборудования будет возрастать пропорционально логарифму N. Достичь этого можно при использовании проверок вида (1), когда они выполняются последовательно, по мере поступления на вход системы символов из канала связи. При этом результаты проверок должны накапливаться и решение выноситься по превышению заданного фиксированного порога.
Для достижения заданной вероятности правильного приема т-последо-вательности в работах [8, 9] предлагается накапливать решения в течение одного или нескольких периодов. Однако, в системах с псевдослучайными сигналами, в частности в системах с многочастотным Б888 используются апериодические ПСП [10] и, поэтому при принудительных способах синхронизации такая возможность будет исключена и известные расчетные соотношения для оценки эффективности мажоритарного метода также становятся непригодными. Таким образом, требуется модификация известного
алгоритма мажоритарного декодирования т-последовательности [8] применительно к синхронизации ПСП.
Мажоритарный способ синхронизации ПСП для систем с МС-Б888
Проверочная матрица т-последовательности Н = [РтГ], в силу ее цикличности можно легко преобразовать к виду
И' = [1Рт], (2)
где I - единичная подматрица.
Пусть первые «к» символов принимаемой ПСП определяют начальную фазу рь. Тогда при поступлении очередного символа получим следующие «к» символов, определяющих фазу р и т.д. Если Н' (2) записать в развернутом виде, то легко заметить, что последняя строка будет задавать соотношение, связывающее фазу р с «к» символами фазы р; предпоследняя строка будет задавать соотношение, связывающее фазу рь с «к» символами р2 и т.д. Строки Рт просто генерируются регистром со встроенными сумматорами, соединенными в соответствии порождающим полиномом к(х) [8] и работающим в обратном направлении. Тогда модифицированный мажоритарный алгоритм можно представить как:
р0 = р [V' а~м ...а~'+к 4 ], (3)
где а-г+! - вектор столбца матрицы.
На рис. 1 представлена схема устройства синхронизации ПСП для систем связи с МС-Э888 на основе модифицированного мажоритарного алгоритма, состоящее из: генератора элементов поля а, приемного регистра р, ключевых схем на элементах «И», сумматора по модулю два на «К» входов, коммутатора, «К» счетчиков с пороговыми элементами, датчика ПСП, блока управления, схемы подгона, коррелятора и блока решающего устройства (РУ).
За один такт работы приемного регистра р генератор поля а должен проработать «к» тактов, при этом последовательно будут формироваться символы а1, а2, ..., ак. Действительно, если для первых «к» символов состояние генератора поля принять аь, то сдвигая его вправо получим последовательно состояния а, а2, ..., сОл, которые, включая аь дадут на выходе сумматора соответственно: аь а2, ..., ак. При приеме очередного символа состояние генератора поля будет соответствовать а"1, что даст на выходе сумматора символ а1 и при последовательных сдвигах генератора вправо получим а2, ..., ак. В пороговых схемах будут накапливаться значения а, и при превышении заданного порога параллельно выдается решение о значении фазы рь (рис. 1).
В системах с МС-DSSS на каждой поднесущей для расширения сигнала используется одна и та же ПСП [11], поэтому в процессе синхронизации, учитывая, что в OFDM каждая поднесущая обрабатывается отдельно, целесообразно прием ПСП реализовать по мажоритарному алгоритму. Таким образом, РУ в схеме рис. 1 также как и декодирование ПСП в предлагаемом устройстве работает по мажоритарному алгоритму, принимая решение по большинству принятых элементов ПСП на каждой поднесущей.
Синхронизация ПСП обеспечивается подгоном на величину задержки-равной времени вынесения решения относительно фазы принятого отрезка, которое всегда известной на приеме, и последующей проверкой корреляционным методом правильности синхронизации.
Рис. 1. Мажоритарный способ синхронизации ПСП в МС-Б888
Помехоустойчивость мажоритарного способа синхронизации ПСП в системах с МС-Б888
Для оценки помехоустойчивости предложенного способа синхронизации определим вероятность приема блока из «к» символов ПСП хотя бы с одной ошибкой Рош(к) в дискретном двоичном симметричном канале без памяти.
Так как в отличие от известных методов, практически невозможно получить точную аналитическую оценку числа проверок на длине обрабатываемого сегмента ПСП, а, следовательно, и рассчитать моменты функции распределения числа всех ошибочных проверок, предположим, что обраба-
тывается весь период N = 2к - 1. Затем полученное выражение обобщим на случай, когда прием осуществляется по сегменту ПСП. Учитывая независимость ошибок в канале, запишем:
Рош(к) = 1 - о(1 - Рош(1))К,
(4)
где Рош(1) - вероятность ошибочного приема одного символа.
Обозначив все проверки через 3 и сгруппировав их по размерностям Ji = (31, 32, ...,3к), запишем:
Рош (1) = рфнпр. > /р ) = Цр
(5)
где IV, - вес проверки размерности 3н.пр., - неправильная проверка; 3прЛ -правильная проверка; / = - число проверок размерности , в одном периоде ПСП [5].
Так как общее число проверок заданной размерности известно, то
Рош (1) = Р
ХЩ (/нпр1 - /пр1 )> 0
=Р
ХЩ А/, > 0
Оценим выражение (3) с помощью гауссовской апроксимации: Рош (1) - Р{м{ХЩА/,,}/ БЬщА/,
тогда задача сводится к определению:
Рош (1) = РII X > 0
где х, = W1АJ1 = - 3).
3н.пр распределена по биномиальному закону, тогда:
(6)
(7)
М{/ |= / • Р; Б/ |= Р(1 -Р)• / ;
( нпр.1 ) ( нпр.1) \ 1/1^
м |х X | = хщ • / •( 2Р'-1);. Б\х х 1=1 щ2 • / • Р (1 - Р').
(8а) (8б)
Подставив (5) в (4) получим:
Рош (1)= P|E ^ > 01 = F
EW • J •(2P -1)
(9)
2 -JEW2 • p-(i - P )• J
\ V i=i /
где p =[1 - (1 - 2Pcp J ]/2; W = log ((1-P )/P ).
Схема приема ПСП работает по мажоритарному алгоритму, поэтому предположив, что вероятность ошибки на каждой поднесущей одинакова, среднюю вероятность ошибки в канале Pcp, согласно [12], можно рассчитать по следующей формуле:
Pp = E ckNcpk (i - p)N
k=N±1 2
(10)
где Р - вероятность ошибки на одной поднесущей, N - количество подне-сущих.
Формула (6) не учитывает корреляцию между символами участвующими в различных проверках, поэтому будет не строгой. Для получения строгой верхней границы предположим, что система проверок включает только каждую к-ю проверку. При этом т-последовательность повторяется также «К» раз. То есть общее число проверок останется таким же, хотя время передачи увеличится в «К» - раз. Следовательно, полученная формула будет справедлива для N = K•N символов.
Предположим также, что синхронизация производиться не по всей, а по какой-то достаточно большой части ПСП (Ы' = 105^107). Учитывая, что выходная последовательность ЛРР представляет собой последовательность близкую по статистическим свойствам к случайной, можно предположить,
„ ' N'
что на длине N' встретится и 1 =~к—~ проверок размерности /.Тогда, подставив (6) в (1), получим выражение для расчета вероятности приема блока из «к» символов ПСП хотя бы с одной ошибкой:
(
Pou, (к) = 1 -
1 - F
W
EW • J • N'•(2p -1)
2 JEW2P (1 -P) JN'(2N-1)
(11)
//
Используя (8), проведем расчет Рош(к) и проанализируем влияние параметров канала и многочастотного сигнала на вероятность ошибки. Так на
рисунке 2 представлены результаты расчета вероятности ошибки Рош(к) в зависимости от Р для разных значений Ыс. Анализ графиков показывает, что при увеличении количества поднесущих, на которых передается ПСП, вероятность ошибки Рош(к) уменьшается (рис. 2), что фактически объясняется увеличением базы сигнала.
Рис. 2. Зависимость Рош(к) от Р для разных значений количества поднесущих Ыс
Заключение
Достоинством рассмотренного метода синхронизации является простота реализации, поэтому метод может найти применение в специальных системах связи с многочастотными сигналами на базе концепции «Когнитивного радио».
Список литературы:
1. Sherman M., Mody A-N., Martinez R., Rodriguez C., Reddy R., IEEE standards supporting Cognitive Radio and networks, dynamic spectrum access, and coexistence. IEEE Communications Magazine, Jul. 2008, pp. 72-79.
2. Jain S., Taneja N., Evolution from SDR to Cognitive Radio, Indian journal of applied research, Aug. 4, 2014, pp. 248-253.
3. Youngblood G. A Software-Defined Radio for the Masses, Part 1, QEX, Jul/Aug., 2002, pp. 13-21.
4. SDR Forum: [Электронный ресурс].
5. Ilavarasi T., Kumaratharan N., Rasadurai K., MC-CDMA based SDR for Next Generation Wireless Communications, International Journal of Computer Applications, V 73, No. 13, Jul. 2013, pp. 12-19.
6. Wang H., Yao Y-D., Wang R., Shen L., Coordinated jamming and communications in an MC-CDMA system.
7. Месси Д. Пороговое декодирование. - М.: Мир, 1966.
8. Новиков И.А., Номоконов В.Н., Шебанов А.А. и др. К вопросу о мажоритарном декодировании М-последовательностей // Вопросы радиоэлектроники. Сер. ОТ. - 1976. - Вып. 5.
9. Григорьев А.А. Некоторые мажоритарные алгоритмы определения фазы псевдослучайных последовательностей // Радиоэлектроника. - 1979. -Том. XXII, № 4.
10. Fazel K., Kaiser S., Multi-carrier and spread spectrum systems: from OFDM and MC-CDMA to LTE and WiMAX / K. Fazel, S. Kaiser. - 2nd ed.
11. Yang L-L., Hanzo L. Acquisition Performance Study of Single- and Multi-carrier DS-CDMA over Nakagami-m Fading Channels. Vehicular Technology Conference, 2001. VTC 2001 Spring. IEEEVTS 53rd, vol. 4.
12. Андронов И.С., Финк Л.М. Передача дискретных сообщений по параллельным каналам. - М.: Советское радио, 1971. - 408 с.
ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ПОТОКОВ ДАННЫХ В ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫЕ В ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ
© Крохотин В.И.*, Коковин В.А.
ФГБУ ГНЦ ИФВЭ НИЦ «Курчатовский институт», г. Протвино Филиал «Протвино» университета «Дубна», г. Протвино
В статье рассмотрены особенности обработки параллельного потока данных телекоммуникационной системы с преобразованием в последовательный поток с сохранением приоритета поступления.
Ключевые слова: телекоммуникационная система, потоки данных, события.
При приеме данных с распределенного объекта управления (например, технологические системы ускорителя частиц высоких энергий [1]) с помощью телекоммуникационной системы, возникает задача приема параллельного потока данных, преобразования в последовательный поток, с кодировкой адреса входного порта принимающей системы, и передача данных по
* Инженер ФГБУ ГНЦ ИФВЭ НИЦ «Курчатовский институт».
