Вероятностный анализ обобщённой статистической модели многолучевого канала SIMO системы с замираниями и коррелированными затенениями
Ключевые слова:
беспроводной канал, замирания, затенение, модель κ-μ, статистики высших порядков эргодической пропускной способности, SIMO, оптимальная весовая обработка, отношение сигнал/шумАннотация
Рассмотрена задача анализа характеристик процесса передачи информации многоэлементными системами связи в условиях многолучевого канала распространения сигнала. Для обобщения эффектов распространения была выбрана модель канала κ–μ с коррелированными затенениями, а в качестве используемой технологии организации многоэлементной системы – SIMO система, использующая дифференциально-взвешенное комбинирование сигнала на приёмной стороне. Для описания характеристик процесса передачи информации использовался подход на основе статистик высшего порядка эргодической пропускной способности. В рамках исследования были получены аналитические выражения для статистик произвольного порядка для рассматриваемой модели канала. Проведён анализ поведения первых четырёх статистик (эргодической пропускной способности, величины надёжности, коэффициентов асимметрии и эксцесса) в зависимости от характеристик канала (количества многопутевых кластеров распространения, доли мощности, приходящейся на доминантные компоненты, степени затенения доминантных компонент и коэффициента корреляции затенений). В рамках исследования были рассмотрены 4 ситуации поведения исследуемой модели канала, существенно различающиеся по своим свойствам. Отмечено, что в отличие от пропускной способности, статистики высшего порядка оказываются существенно более чувствительными к параметрам канала и, как следствие, являются более значимыми индикаторами флуктуации скорости передачи информации в канале связи. Обнаружено наличие ярко выраженного экстремума (минимума) зависимости надёжности эргодической пропускной способности от среднего соотношения сигнал/шум, что с практической точки зрения важно учитывать при предъявлении требований к величине отношения сигнал/шум в канале, обеспечивающей желаемое качество функционирования системы связи.
Литература
2. 3GPP. NR; Physical layer; General description. TS 36.211 (V 16.0.0). December 2019. https://www.3gpp.org/DynaReport/38201.html
3. IEEE 802.22, “Part 22: Cognitive Radio Wireless Regional Area Networks (WRAN) Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) Specifications” October 2019. https://standards.ieee.org/standard/802_22-2019.html.
4. Probability distributions relevant to radio wave propagation modelling // Recommendations ITU-R P.1057-6 (08/2019). Available at: https://www.itu.int/dms_pubrec/itu- r/rec/p/R-REC-P.1057-6-201908-I!!PDF-E.pdf.
5. Heath Jr R. W., Lozano A. Foundations of MIMO communication. Cambridge University Press, 2018.
6. Kumbhani B., Kshetrimayum R. S. MIMO wireless communications over generalized fading channels. CRC Press, 2017.
7. Khatib M. Advanced Trends in Wireless Communications. In-Tech, 2011. DOI: 10.5772/655.
8. Yacoub M.D. The α-μ distribution: A physical fading model for the stacy distribution // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2007. vol. 56 № 1. pp. 27-34. DOI: 10.1109/TVT.2006.883753.
9. Yacoub M.D. The κ-µ distribution and the η-µ distribution // IEEE Antennas and Propagation Magazine 2007. DOI: 10.1109/MAP.2007.370983.
10. Rasethuntsa T.R., Kumar S. An integrated performance evaluation of ED‐based spectrum sensing over α-k-μ and α-k-μ -Extreme fading channels // Transactions on Emerging Telecommunications Technologies. vol. 30 №. 5. p. e3569. DOI: 10.1002/ett.3569.
11. Paris J. F. Statistical Characterization of κ − μ Shadowed Fading // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2014. vol. 63. № 2. pp. 518–526. DOI: 10.1109/ TVT.2013.2281213.
12. Fadnis C., Katiyar B. Review of Higher Order Statistics for Selection Combining Scheme in Weibull Fading Channel // 2017 International Conference on Current Trends in Computer, Electrical, Electronics and Communication (CTCEEC). IEEE, pp.648-651. DOI: 10.1109/CTCEEC.2017.8455182. 2017.
13. Peppas K.P. et al. High-order statistics for the channel capacity of EGC receivers over generalized fading channels // IEEE Communications Letters. Т. 22. №. 8. pp. 1740–1743. DOI: 10.1109/LCOMM.2018.2846229. 2018.
14. Zhang J. et al. On High-Order Capacity Statistics of Spectrum Aggregation Systems Over κ-µ and κ-µ Shadowed Fading Channels // IEEE Transactions on Communications. Т. 65. №. 2. C. 935–944. DOI: 10.1109/TCOMM.2016.2637926. 2017.
15. Sagias N.C., Lazarakis F.I., Alexandridis A.A., Dangakis K.P., Tombras G.S. Higher order capacity statistics of diversity receivers // Wireless Personal Communications. vol. 56, № 4. pp. 649–668. DOI: 10.1007/s11277-009-9837-6.
16. Yilmaz F., Tabassum H., Alouini M. S. On the Computation of the Higher Order Statistics of the Channel Capacity for Amplify-and-Forward Multihop Transmission // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2014. C. 489-494. DOI: 10.1109/TVT.2013.2272705.
17. Lopez-Fernandez J., Lopez-Martinez F. J. Statistical Characterization of Second-Order Scattering Fading Channels //IEEE Transactions on Vehicular Technology. Т. 67. №12. c. 11345–11353. DOI: 10.1109/TVT.2018.2877941. 2018.
18. Gvozdarev A. S., Patralov P. E., Kanaev I. V. An Analysis of Ergodic Capacity Higher-Order Statistics for Multiantenna Communication System in Presence of Generalized Shadowed Fading Channel //2019 Systems of Signal Synchronization, Generating and Processing in Telecommunications (SYNCHROINFO). IEEE, C. 1-4.
2019. DOI: 10.1109/SYNCHROINFO.2019.8814127.
19. Olver F. W. J. et al. NIST digital library of mathematical functions, release 1.0. 22. http://dlmf.nist.gov/. 2019.
20. Bhatnagar M. R. On the Sum of Correlated Squared κ − μ Shadowed Random Variables and its Application to Performance Analysis of MRC // IEEE Transactions on Vehicular Technology. vol. 64, № 6. pp. 2674–2684. 2015. DOI: 10.1109/TVT.2014.2343453.
21. Marzetta T. L. Fundamentals of massive MIMO. Cambridge University Press, 2016.
22. H. Bateman and A. Erd’elyi, Tables of integral transforms. McGraw-Hill, 1954. https://authors.library.caltech.edu/43489/1/Volume%201.pdf.
23. Abdi A., Kaveh M. A space-time correlation model for multielement antenna systems in mobile fading channels // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. vol. 20, № 3. pp. 550-560. 2002. DOI: 10.1109/49.995514.
Probabilistic Analysis of Generalised Statistic Model for Multipath Channel of Simo Sistems with Fading and Correlated Shadowing
Abstract
The paper considers the problem of analysis of the information transmission process by multi-element communication systems in presence of a multipath signal propagation channel. To generalize the propagation effects, the model of the κ–μ fading channel with correlated shadowing was assumed, and the technology used for organizing a multi-element system was the SIMO system, equipped with the maximum-ration combiner of the signal on the receiving side. To describe the characteristics of the information transfer process, an approach based on the higher-order statistics of the ergodic capacity was used. Closed-form
analytical expressions for arbitrary-order capacity higher-order statistics were obtained for the channel model under consideration. The behavior of the first four statistics (ergodic capacity, its reliability, skewness and kurtosis coefficients) is analyzed depending on the channel parameters (the number of multipath propagation clusters, the ratio of power of the dominant components to the total power of multipath waves, the degree of shadowing of the dominant components, and the shadowing correlation coefficient). Within the framework of the study, 4 distinct situations of the assumed channel model behavior were considered, which significantly differ in their properties. It is noted that, in contrast to the capacity, its higher-order statistics are significantly more sensitive to the channel parameters and, as a result, are more significant
indicators of fluctuations in the information transfer rate within the communication channel. The existence of a pronounced extremum (minimum) of the reliability ergodic capacity dependence from the signal-to-noise ratio was established. It should be accounted for in practical applications, when the requirements of the signal-to-noise ratio that guarantees the desired communication link quality are set.
Опубликован
Как цитировать
Раздел
Copyright (c) Алексей Сергеевич Гвоздарев, Павел Евгеньевич Патралов
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями: Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).