DOI УДК 535.1621.396.969.3
ПОВЫШЕНИЕ ТОЧНОСТИ ОЦЕНКИ КООРДИНАТ В СИСТЕМАХ РАДИОСВЯЗИ
С ДВОЙНОЙ ПОЛЯРИЗАЦИЕЙ
Тюрин Дмитрий Викторович
преподаватель Волго-Вятского филиала Московского технического университета связи
и информатики. E-mail: [email protected]
Шишанов Сергей Валерьевич
кандидат технических наук, преподаватель Волго-Вятского филиала Московского технического
университета связи и информатики.
E-mail: [email protected]
Воронкова Анна Александровна
кандидат филологических наук, доцент Волго-Вятского филиала Московского технического
университета связи и информатики. E-mail: [email protected] Адрес: 603011, Российская Федерация, г. Нижний Новгород, ул. Менделеева, д. 15.
Аннотация: В статье анализируются проблемы, связанные с использованием двойной поляризации в задачах позиционирования. Рассматривается классический XPIC-алгоритм, применяемый для подавления кроссполяризационных помех, возникающих при передаче сигнала с двойной поляризацией. Исследована точность оценки координат при использовании классического алгоритма, проанализированы существующие проблемы в данной области. В данной работе предлагается новый алгоритм DS-XPIC, который выполняет подавление кросс-поляризационных помех до того момента, пока помехи не смогут повлиять на алгоритм позиционирования. В статье представлены результаты работы математического моделирования предложенного алгоритма для сценариев внутри помещений в условиях наличия кроссполяризационных помех. Результаты моделирования подтверждают, что предложенный алгоритм существенно повышает точность позиционирования в данных условиях.
Ключевые слова: позиицонирование, двойная поляризация, XPIC-алгоритм, DS-XPIC-алгоритм, сценарий работы внутри помещений.
Введение
В настоящее время в связи с развитием Интернета вещей (^Х), потокового вещания высокой чёткости, облачных вычислений и других технологий наблюдается значительный спрос на увеличение пропускной способности и скорости передачи данных. Для удовлетворения этих требований применяются дополнительные решения, одним из которых является двойная поляризация. Двойная поляризация — это технология, увеличивающая пропускную способность канала, основанная на разделении сигнала на две ортогональные поляризации, обычно вертикальную и горизонтальную. В результате большие объёмы данных могут передаваться более эффективно на одной и той же несущей частоте с использованием ограни-
ченного радиочастотного ресурса. Данная технология в настоящее время применяется в таких беспроводных сетях, как 5G и Wi-Fi.
Однако сети 5G и Wi-Fi не ограничиваются только передачей данных; они также предоставляют услугу определения местоположения. Эти технологии позволяют точно определять местоположение в городских условиях и внутри помещений, играя важную роль в чрезвычайных ситуациях, где оперативное реагирование и точное определение местоположения критически важны. Также данные подходы полезны для повышения точности оценки координат автомобилей, дронов в случае пропадания/отсутствия GPS сигнала.
При этом использование двойной поляризации создаёт различные проблемы как при
решении задачи позиционировании, так и при решении задачи передачи данных. Одной из таких проблем является кроссполяризационная помеха, возникающая из-за того, что системы антенн и передачи данных не всегда обеспечивают полную изоляцию между компонентами различных типов поляризаций [1].
Описание принципов позиционирования
Одними из наиболее распространенных методов позиционирования считаются методы, основанные на измерении времени TOA (англ. time of arrival), TDOA (англ. time difference of arrival) [2].
Метод определения координат TOA основан на измерении расстояния от нескольких передатчиков до приёмника. В качестве передатчиков выступают базовые станции (БС), в качестве приёмника выступает любое пользовательское устройство (ПУ). Координаты объекта оцениваются на основе объединения измерений дальности или разности дальностей, измеренных от различных базовых станций [3]. Расстояние вычисляется путём оценки разности между временем начала передачи сигнала от БС T и временем приёма сигнала T¡ на ПУ: d= с(Т -T0), (1)
где di — расстояние от ПУ до i-базовой станции; с — скорость света.
Для оценки времени распространения сигнала (T —T ) обычно используются значения кросс-корреляции между принятой и опорной последовательностями [3, 4]:
N -1
Я (т) = £> [<| / [;-т], (2)
1=0
где ^ — окно поиска; (.) * — комплексное сопряжение; г — отсчёты принятого сигнала, ^ — отсчёты опорной последовательности; I — номер отсчёта; т — относительный временной сдвиг между принятой и опорной последовательностями.
Оценка времени распространения (т) производится с помощью определения положения максимального пика функции кросс-корреляции (2) [4]:
т = агатах {| Я (т)Ц. (3)
Влияние двойной поляризации на алгоритм позиционирования
На рис. 1 показан пример системы с двойной поляризацией, где хн (?) — сигнал с горизонтальной Н-поляризацией; хг (^) — сигнал,
передающийся с К-поляризацией.
На приёмной стороне применяются 2 идентичные антенны с К-поляризацией и Н-поляризацией соответственно. Оба принятых сигнала направляются в две идентичные цепи приёмной схемы.
Чтобы гарантировать удовлетворительную работу системы связи с двойной поляризацией, необходима высокая ортогональность двух электромагнитных волн (ЭМ). На практике различные факторы, такие как несовершенство антенны и несоосность, а также вращение поляризации при распространении ЭМ-волны
Передатчик с
Двойной полдризацией
Xv(t)
XH(t)
ц ; < ■
W
Приемнике
Двойной
поляризаци ей
Вертикальная поляризация V
Горизонталоная поляризация Н
Рис. 1. Передача сигнала с применением двойной поляризации
Передатчик
Антенна с У-гшляризацией
X,{t) —<]
хм —^
Антенна с Ы-гшляризацией
Клнлл с XPD
'X'
ilHH
.V
'■а.
Приемник
Антенна с У-патяризацией
г-
(t) f Демодуляторе
подавлением, кросс-корреляционной Рн (flJL Гц (С) помехи
I
Антенна с И-штяризацией
Рис. 2. Модель канала при наличии кроссполяризационных помех
снижают качество ортогональности и вызывают деполяризацию, создавая кроссполяризаци-онные помехи между двумя предположительно ортогонально поляризованными каналами. Деполяризация вызывает кроссполяризационную интерференцию, что приводит к взаимодействию сигналов различных поляризаций. Это может снизить качество связи и вызвать ошибки в передаче данных. На рис. 2 изображена модель канала передачи данных с двойной поляризацией при наличии кроссполяризацион-ных помех и аддитивного белого гауссовского шума (АБГШ) в канале.
На рис. 2 хя (?) — сигнал, передаваемый
по H-каналу; xF(i) — сигнал, передаваемый по V-каналу; Ьш — коэффициенты импульсной характеристики (ИХ) H-канала; hw — коэффициенты ИХ V-канала; Ьш — коэффициент усиления кросс-поляризации от H-канала к V-каналу; hVH — коэффициент усиления кросс-
поляризации от V-канала к H-каналу; / (t) и Мн (t) — независимые АБГШ шумы в V и H каналах; rH(t) — принятый сигнал в H-канале; rv (t) — принятый сигнал в V-канале.
Для описания влияния кроссполяризацион-ной помехи обычно используют параметр кросс-поляризационной дискриминации XPD (англ. Cross-Polarization Discrimination) [5] ко-
торый выражается в децибелах (дБ) и показывает, сколько энергии от одной поляризации
переходит в другую поляризацию:
/"_„,. ,2- Л
XPDV = 20log:
10
XPDH = 20log:
E{K\ ) E{ V|2),
hHH |2} e{| kh г}
[дБ ]
[дБ] (4)
где К^ (Х,У еУ ,Н) — компонента в канале XY, изображённых на рис. 2; Е{.} — оператор
математического ожидания. Согласно приведённой модели канала на рис. 2, систему передачи с двойной поляризацией при наличии ХРБ можно описать как [1]:
Ку У((^
VrH (t).
h'vH hHH J V XH (t) J VMH(t)
hlTxJ,(t)+hm,xH(t) + Jul, (?)
4-V-'
'яг
Кн*н (0 +hmxr ( 0
(5)
В случае отсутствия кроссполяризационных помех коэффициенты КНу и КуН будут равны 0. В противном случае, как указано в (5), сигнал на входе приёмника с К-поляризацией будет представлен в виде:
Гу(г) =КуХу (г)+КнуХн (г)+н,(г). (6)
J
г
VH
Здесь rm — hHVxH (7) — интерферирующая
помеха, возникшая в результате нарушения ортогональности между каналами с разной поляризацией. Вследствие воздействия дополнительной инетерферирующей помехи на входе приёмника, качество работы алгоритма позиционирования ухудшается.
На рис. 3 представлено сравнение результатов функции кросс-корреляции (2) в случае наличия только АБГШ и в случае наличия интерферирующей помехи hmxH ( t ) + j (t ). Для
приёмника с ^-поляризацией результат будет аналогичным.
Для подавления эффектов кроссполяриза-ционной интерференции обычно используют специальную схему приёмника, получившего название XPIC-приёмник (Cross-Polarization Interference Constellation) [6].
Принцип XPIC-приёмника
Особенностью XPIC-приёмника является наличие дополнительного тракта, который передает сигнал из цепи с ^-поляризацией в цепь V-поляризацией и наоборот (рис. 4). Данную операцию математически можно описать при помощи матрицы D размером 2х2:
D =
V dHV
d
(7)
HH У
Объединяя выражения (5) и (7), получим:
V Hv-и fr
dVV dVl
v dHV dHH y
(f
hvv hVH
V hHV hHH y
XV ( OV i Pv({ )
XH (Oj VVH(< )
\\
V
+
(8)
^УУ^УУ + ^УИКНУ ^УУ^УИ + ^УИКИИ ^ ХУ (0 ¿ИУ^УУ + С^ИИКИУ ^НуКи + ^ИИКИИ)) уХН (о
к({ У
V'И (*У '
где Ту ^) и г'н (?) — принятые сигналы из Н-
канала и К-канала после применения схемы ХР1С, соответственно. В (8) шумовые компоненты будут определяться выражением:
г (*_ г¿УУ ¿УИ Му ^)
Vh (t)
V dHV
d.
HH y
Vh (t\
(9)
Выражение (9) может быть преобразовано к виду:
r; ( t ) — (dvvhv + dvH^HV ) Xv (t) +
+(d,rhm + dmhHH )xH (t ) + цV 0).
Влияние кроссполяризации r'H(t) = (dHHhHH + dHVhVH ) XH ( ■t ) +
+ (dm,hjT, + dHHhm, ) X,, ( t ) + n'H (t).
(10)
Влияние кроссполяризации
Уравнение (10) показывает, что для компенсации XPD должны выполняться следующие условия:
¿УУ^УИ + ^УИКИИ = ° ¿НУ^УУ +^ИИКНУ = 0 (11)
Отсюда следует, что
к
d =_ hv^d d =-hH^d
VH 1 WVV' HV -, HH ■ hHH hVV
^HH. (12)
Упростим выражение и примем = 1,
dvv = 1, в результате получим:
7 _ ^VH J _ hHV dVH 7 ,dHV ,
hHH hvv
(13)
Тогда матрица D, используемая для подавления XPD, примет следующую форму:
КУН
D =
1
Kh
K
K
1
(14)
Уравнение (14) устанавливает связь между параметрами XPIC-приёмника и параметрами модели XPD (5).
Согласно (14), алгоритм подавления крос-споляризационных помех должен состоять из трёх блоков: компенсации искажений основного канала h"1^, и (рис. 4, Щ), параметров перехода из канала с hVH (рис. 4, [2) и блок, вычитающий кроссполяризационную помеху из основного сигнала (рис. 4, [3).
Поскольку в (14) hyy ,hHH представляют собой коэффициенты импульсной характеристики канала, то операцию блока Щ инверсии канала h-1 , h-1 можно осуществить при помощи алгоритма выравнивания канала (эквалайзер) [7]. Блок Эквалайзер, в результате своей работы формирует такую импульсную характеристику w, что:
wvv = h 1 ,WHH = K1HH • (15)
В схеме на рис. 4 блок Синхронизатор отвечает за согласование временных параметров передаваемого сигнала с приёмником, ФКПК (фильтр типа «корень из приподнятого косинуса») отвечает за контроль спектральной ширины сигнала и снижение интерсимвольной помехи [8].
Однако данный алгоритм имеет недостатки. При анализе схемы XPIC-приёмника на рис. 4 можно заметить, что блок кросс-коррелятора [4, ответственный за оценку дистанции от БС до ПУ, расположен перед бло-
ком эквалайзера [5 и блока вычитания интерферирующей помехи [3. Это обусловлено тем, что операция выравнивания канала компенсирует как эффекты, связанные с многолучевым распространением сигнала, так и эффекты, связанные с распространением сигнала. Например, эквалайзер будет компенсировать искажения кросскорреляционного пика, вызванные эффектом Гиббса [9], в результате чего теряется информация о фактическом времени прихода сигнала. По этой причине блок корреляции размещается перед блоком эквалайзера.
Все это приводит к тому, что вычитание кросскорреляционной помехи [3 не оказывает влияния на блок кросс-корреляции [4 и, следовательно, на алгоритм позиционирования.
Принцип приёмника DS-XPIC
Для решения данной проблемы предлагается использовать новый алгоритм подавления кроссполяризационых помех под названием DS-XPIC (Direct Signal Cross Polarization Interference Cancel). Основная идея нового метода заключается в том, чтобы выполнить вычитание кроссполяризационной помехи гш ,rHV в выражении (6) до прохождения сигнала через блок эквалайзера (рис. 5, [5), а не после него. Для этого, необходимо оценить значения крос-споляризационной помехи.
Для дальнейшего удобства изложения предположим, что сигнал представляет собой не аналоговый сигнал гш ,rHV, как в выражении (6), а цифровой сигнал, состоящий из набора отсчётов. Таким образом, отсчёты кроссполяризационной помехи будут записываться как rvHk =[rH . rvHk-i. ••• ,rmk-N-i J , rHv,k =[ rHvt . rHTk-1. ••• ,rHvk -N-1 ]T . Здесь векторы
k, тш k содержат N . последних принятых
отсчетов в момент времени k , [.]T обозначает операцию транспонирования вектора.
ш Ш-; 'Ш
ш isi*
Ж Щ sg
щ : !Ш
t_
Приемный тракт для V поляризации | 4 |
Кросс-j1vv коррелятор
► Синхронизатор—> ФКПК
D
►Эквалайзер-h-1
Î(+)—►Демодулятор Декодер
► Эквалайзер -
m
Коэффициент перехода из V в H h ун
► Синхронизатор-*- ФКПК -
Эквалайзер -
S
Коэффициент перехода из H в V
Приемный тракт для H поляризации
Кросс-Ннн коррелятор
а
- Эквалайзер -
W
Демодулятор
Декодер
Рис. 4. Схема XPIC приемника
Рассмотрим процесс получения оценки кроссполяризационной помехи в приёмной
цепи с К-поляризацией (рис. 5, [4). В канале с Н-поляризацией алгоритм будет идентичным. Для этого представим кроссполяризационную помеху как результат свёртки входного
используя метод наименьших квадратов (МНК) [10], можно получить оценку вектора
Т по форму-
htHV,k =
h
h h
lHV,k,0 ,hHV,k,1'
ле (рис. 5, [2 ):
h
,hHV ,k,N-l
вектора сигнала xHk =[ , xHk_x,
-l ] ' ■
которые изначально передавались в канале с Н-поляризацией, но в результате различных факторов просочились в канал с К-поляризацией, и импульсной характеристики
канала связи Нш =[Нш,Киу,1, • • • ,НШN-1 ]Т,
которая моделирует путь, пройденный сигналом от передатчика Н-поляризацией до приёмника с К-поляризацией в виде:
^1НУ,к+1=^1НУ,к+/ЛеиУ,кХИ,к, (17)
где []* — операция комплексного сопряжения; ц — коэффициент сходимости итеративного алгоритма, который выбирается таким образом, чтобы выполнялось условие [11]:
1
0<ß<
Л
(18)
=В
'HV,nXH,k-n +nH,k hHVXH,k +nH,k , (16)
где пНк . — выборка шума с нулевым средним и дисперсией <г2.
Изначально коэффициенты hm, являются неизвестными на стороне приёмника. Однако,
где — максимальное собственное значение ковариационной матрицы Я = Е хИ к хтИ к J входного вектора хя к .
Здесь предполагается, что последовательность входных данных х и выборки аддитивного
шума пНк независимы друг от друга. Сигнал
ошибки вШк , вычисляется по формуле:
-кТ х (19)
'" ш - и • V /
rHV ,k
n=0
Алгоритм МНК вычисляет корреляцию к между данными хЯ4:, переданными передатчиком, и принятым сигналом (19). Отсчёты входного вектора хЯ4: могут быть
либо заранее известны демодулятору, либо получены в результате демодуляции в цепи приёмника с ^-поляризацией, например, при помощи эквалайзера с обратной связью [11]. В этом случае в выражение (19) вектор входных данных хЯ(1 будет заменён на вектор оценки
входных данных ХНк (рис. 5 1). Следующ
им
шагом после получения вектора кш к является получение оценки вектора кроссполяризаци-
онной помехи г„
г =и'
'ну,к ,1НУ,к ХН,к ■
. (20)
Используя выражение (17), оценка вектора (20) может быть преобразована к виду (21):
'ну,к = ^1НУ,к ХН,к =^{гнУ,к ,ХН,к } . (21)
В случае, если сигнал кроссполяризацион-ной помехи гш возник исключительно в результате перехода сигнала из цепи приёмника с ^-поляризацией в цепь приёмника с К-поляризацией, данный сигнал можно описать следующим образом:
ГШ',к = ^//Г ' ¡Ьт ХН,к + ПН,к ' (22)
Ат
где К описывает коэфициент передачи меж-
ду цепью с ^-поляризацией и цепью с К-поляризацией (рис. 5, [3). В данном контексте оценка кроссполяризационных помех гш к может быть выполнена следующим образом:
ГНУ ,к = КНУ ' ХУ,к +Кн ХН,к + ПУ,к ,ХУ,к } . (23)
гу(< )
Здесь £{...} представляет сокращённую форму записи выражения (17). С учётом вышесказанного, матрица для подавления кросспо-ляризационных помех Б (14) в алгоритме ХР1С будет заменена матрицей Б':
1 -кнуЬ{}
1 ,
I Ьуу ХУ ,к +^НУ ХН,к + ПН ,к _
Хн к +ЬунХУ,к + Яу,к
| hуу Ху к +'ну ,к —ГНУ ,к + ПН ,к . Шнн Хн ,к +ГУН ,к -ГУН ,к + П ,к
V Л
'VI
(24)
в ЕС
-• ф........•......• --......• ■■■ Ш
» И+1И1Ш> + 41|44а|+4«*+ ^J 4 * в 4 4 й г- +44404 4 + « « 4- I 1 4 4 4 4- 1 + 4 4 -4 4 -Г^Ь» I 1 * * С -4 • * » 4 * I <1-114 4
14 + 144»4414^ 1 4 « 14 »1 144 1« 4П4 41441*414 1144 >1 Г 411 > 4 »14 • Ж 4
Рис. 6. Расположение БС и ПУ в сценарии внутри помещения
в случае, если гшк
кроссполяризационных помех на алгоритм кросс-корреляции значительно уменьшится.
Математическое моделирование
Оценка точности определения координат алгоритмами ХР1С и DS-XPIC производилась методом математического моделирования. Использовалась системная модель, предназначенная для тестирования систем 5G в сценариях внутри помещения, описание которой содержится в стандарте 38.901 [12]. Согласно этой модели, оценка работоспособности беспроводных систем выполняется в помещении размером 60 м (длина) х 30 м (ширина) х 3 м (высота), как показано на рис. 6.
Позиционирование осуществлялось относительно базовых
5м
и
Таблица 1. Описание модели TDL-D
Tap Нормированная Мощность Распределение
# задержка в [дб] замирания
1 0 -0,2 LOS луч
2 0,035 -18,8 Релеевское
3 0,612 -21 Релеевское
4 1,363 -22,8 Релеевское
5 1,405 -17,9 Релеевское
6 1,804 -20,1 Релеевское
7 2,596 -21,9 Релеевское
8 1,775 -22,9 Релеевское
9 4,042 -27,8 Релеевское
10 7,937 -23,6 Релеевское
11 9,424 -24,8 Релеевское
12 9,708 -30,0 Релеевское
13 12,525 -27,7 Релеевское
станций, размещённых на потолке на высоте 3 метра. Расстояние между двумя соседними базовыми станциями составляло 10 метров. Излучаемая мощность базовых станций предполагалась равной 20 дБм, ширина спектра частот излучаемого сигнала равна 100 МГц. Несущая частота составляла 6 ГГц.
В процессе моделирования ПУ были равномерно размещены по всему периметру помещения, при этом высота каждого ПУ составляла 1,5 метра. Для определения позиции ПУ относительно БС использовался алгоритм TOA. Оценка времени распространения сигнала от ПУ до БС проводилась корреляционным способом. Прохождение сигнала от ПУ к БС моделировалось при помощи многолучевого канала связи с использованием следующего выражения:
Уt = h xk +nk, (25)
где y¿ — отсчеты принимаемого сигнала; nk — аддитивный тепловой шум приёмника;
x =[x0 , "' ,XN_ J — отсчёты передаваемого
сигнала; h =[h,h, ••• ,hN_x]T — коэффициенты
фильтра, содержащего набор из #-коэф-фициентов передачи, характеризующий n-ый путь распространения сигнала:
N-1
к =^ап3{1 -тп). (26)
п=0
Здесь а — амплитуда п-го ответвителя;
тп — временная задержка п-го ответвителя;
) — дельта-функция. Значения ап и тп
были определены с помощью модели ТБЬ-Б [12] и приведены в таблице 1:
Результаты математического моделирования, представлены на рис. 7.
Анализ графиков показывает, что использование ХР1С-алгоритма для подавления крос-споляризационных помех не оказывает значи-
-Канвлс Л6ГШ
-Подавление XPD при помощи XPIC
-Подавление XPD при помощи DS-XPIC
100 20 13.97 10.45 7.S5 6.02 4.43 3. XPD,[flEj
1.93
Л В 8 10 12 14 Ошибка оценки координат [м]
а) б)
Рис. 7. Влияние алгоритмов ХР1С и Б8-ХР1С: а) на точность оценки дистанции от ПУ к БС,
б) на точность оценки координат ПУ.
тельного воздействия на точность оценки координат.
В то же время алгоритм DS-XPIC, благодаря вычитанию кроссполяризационной помехи до этапа корреляции (2), существенно уменьшает её воздействие, что приводит к уменьшению среднеквадратичного отклонения ошибки (СКО) при вычислении дистанции (рис. 7, а). В свою очередь это улучшает точность определения координат. Согласно результатам математического тестирования, в 90% случаев при величине XPD = 1,9 дБ использование DS-ХР1С алгоритма позволяет улучшить точность определения координат на 3,2 метров (рис. 7, б).
Заключение
В данной статье было проведено исследование воздействия двойной поляризации на точность оценки координат. Рассмотрено 2 алгоритма подавления кроссполяризационных помех: до (ХР1С) и после (DS-XPIC) эквалайзера. Анализ ХР1С-алгоритма показал, что он не приносит существенного улучшения точности определения координат в условиях двойной поляризации. Вместе с тем разработанный DS-XPIC-алгоритм позволяет существенно повысить точность определения координат.
Результаты данной статьи, направленной на улучшение точности определения координат в системах с двойной поляризацией, могут оказаться весьма полезными в различных областях и приложениях. Прежде всего, новые методы и техники определения координат могут найти свое применение в навигационных системах, где высокая точность является ключевым параметром. Это может охватывать автономные транспортные средства, аэрокосмическую навигацию и многие другие области, где требуется надёжное определение местоположения.
Поступила 1 декабря 2023 г.
В области телекоммуникаций и связи улучшенные методы определения координат могут способствовать более эффективному использованию радиочастотного пространства и улучшению качества связи. Это может быть важным фактором для развития сетей следующего поколения, таких как 5G и беспилотных систем.
Литература
1. Leung H., Zhu Z. Signal Processing for RF Impairment Mitigation in Wireless Communications. 2014.
2. Фокин Г. А. Модель поиска топологии локальной дальномерной системы позиционирования 5G по заданному геометрическому фактору // Радиотехнические и телекоммуникационные системы, 2021. №. 4. С. 27-38.
3. Клочко В. К., Гудков С. М. Алгоритмы обнаружения объектов, измерения дальности и перемещений объектов в системе нескольких радиометров // Радиотехнические и телекоммуникационные системы, 2017. №. 4. С. 36-43.
4. Suzuki A. Positioning Accuracy on Robot Self-localization by Real-time Indoor Positioning System with SS Ultrasonic Waves // Journal of Power System Engineering. 2013. Vol. 17. No. 5. Pp. 100-111.
5. Ingason T., Liu H. Line-of-sight MIMO for microwave links-adaptive dual polarized and spatially separated systems // Master of Thesis in Communication Engineering, Chalmers University of Technology 2009. 117 p.
6. Lankl B., Nossek J. A., Sebald G. Cross-polarization interference cancellation in the presence of delay effects // Proc. Int. Conf. Commun., 1988, Pp. 1355-1361.
7. Haykin S. Adaptive filter theory // Prentice Hall, 2014. 989 p.
8. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение. М.: Вильямс, 2003. 1114 с.
9. Lyons R. Understanding Digital Signal Processing, Prentice Hall, 2006. 653 p.
10. Уидроу Б., Стириз С. Адаптивная обработка сигналов. М.: Радио и связь, 1989. 440 с.
11. Прокис Д. Цифровая связь. Москва: Радио и связь, 2000. 800 с.
12. 3GPP TR. 38.901 V16.1.0. Study on channel model for frequencies from 0.5 to 100 GHz. 2020. 101 p.
English
ACCURACY ENHANCEMENT OF COORDINATE ESTIMATION IN DUAL-POLARIZATION RADIO COMMUNICATION SYSTEMS
Dmitry Viktorovich Tyurin — lecturer, Volga-Vyatka branch of the Moscow Technical University of Communications and Informatics. E-mail: [email protected]
Sergey Valer'evich Shishanov — PhD, lecturer, Volga-Vyatka branch of the Moscow Technical University of Communications and Informatics. E-mail: [email protected]
Anna Aleksandrovna Voronkova — PhD, Associate Professor, Volga-Vyatka branch of the Moscow Technical University of Communications and Informatics. E-mail: [email protected]
Address: 603011, Russian Federation, Nizhny Novgorod, Mendeleev str., 15.
Abstract: One of the most critical parameters in land mobile radio communication systems is its reliability in terms of coverage and time. The existing methods of reliability assessment involve mainly radio wave propagation characteristics and mainly in this radio communication coverage area, i.e. the area (spatial) reliability of radio communication. However, reliability assessment methods for radio communication need to be refined (updated) in current and newly created mobile radio communication systems with introduced self-controlled system operation methods due to traffic changes both in the radio channel (adaptively changing radio signal parameters) and in the radio communication routes. This requires extra research to define and keep records of these innovations for communication reliability assessment. That said each innovation should be estimated as a certain independent factor (parameter), which could be characterized mostly by a statistical (probabilistic) value. And each such value (regardless of other similar values) is taken into account when estimating the final reliability of radio communication based on the principles similar to the existing assessment principles for the radio communication area reliability. This paper not only defines extra research trends of these innovations' effect on today's mobile radio communication systems but it also examines the principles of the existing assessment methods for communication reliability, upon which and using which it is possible to determine optional parameters of such innovations for the final updated assessment of radio communication reliability. This approach can also be useful to assess self-organizing radio communication systems and to determine special measures for maintaining specified requirements for stability and fail-safety of various radio networks.
Keywords: positioning, double polarization, XPIC algorithm, DS-XPIC algorithm, indoor operation scenario.
References
1. Leung H., Zhu Z. Signal Processing for RF Impairment Mitigation in Wireless Communications. 2014. 232 p.
2. Fokin G. A. Search model for topology of local range-measuring system in 5G positioning as per preset geometric factor. Radioengineering and telecommunication systems, 2021. No. 4. Pp. 27-38.
3. Klochko V.K., Gudkov S.M. Algorithms of object detection, object range measurement and object transfer in the system of several radiometers. Radioengineering and telecommunication systems, 2017. No. 4. Pp. 36-43.
4. Suzuki A. Positioning Accuracy on Robot Self-localization by Real-time Indoor Positioning System with SS Ultrasonic Waves. 2013. Vol. 17. No. 5. Pp. 100-111.
5. Ingason T., Liu H. Line-of-sight MIMO for microwave links-adaptive dual polarized and spatially separated systems. Master of Thesis in Communication Engineering, Chalmers University of Technology 2009. 117 p.
6. Lankl B., Nossek J. A., Sebald G. Cross-polarization interference cancellation in the presence of delay effects. Proc. Int. Conf. Commun. 1988. Pp. 1355-1361.
7. Haykin S. Adaptive filter theory. Prentice Hall, 2014. 989 p.
8. Sklyar B. Digital communication. Theoretical foundations and practical application. Moscow: Williams Publishing House, 2003. 1114 p.
9. Lyons R. Understanding Digital Signal Processing, Prentice Hall, 2006. 653 p.
10. Widrow B., Stiriz S. Adaptive signal processing. Moscow: Radio i svyaz', 1989. 440 p.
11. Prokis D. Digital communication. Moscow: Radio i svyaz', 2000. 800 p.
12. 3GPP TR. 38.901 V16.1.0. Study on channel model for frequencies from 0.5 to 100 GHz. 2020. 101 p.