Комплекс решений по оптимизации передачи данных в радиоканалах с замираниями

• Автор: Мелентьев, Олег Геннадьевич
• Шифр специальности: 05.12.04
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Новосибирск
• Количество страниц: 306 с. : ил.

1 Моделирование дискретного канала и статистическая оценка его параметров
1.1 Многоуровневый подход и декомпозиция при моделировании систем передачи данных
1.2 Выбор рабочих моделей дискретных каналов
1.2.1 Модели дискретных каналов
1.2.2 Оценка погрешностей определения производительности, обусловленных уменьшением числа состояний модели дискретного канала
1.2.3 Модель Гилберта и её параметры
1.3 Определение вероятностей длин серий безошибочных элементов в дискретном канале, описываемом моделью Гилберта
1.4 Алгоритм генерации потока ошибок по модели Гилберта
1.5 Методы оценки параметров модели Гилберта по результатам статистических испытаний
1.5.1 Существующие методы оценки параметров модели Г илберта
1.5.2 Методика оценки параметров модели Г илберта по статистике средних длин состояний канала
1.6 Статистическая модель адаптивной системы с корректировкой внутренних параметров
1.6.1 Обобщенный алгоритм работы системы
с корректировкой внутренних параметров при передаче информации по нестационарному дискретному каналу, описываемому моделью Г илберта
1.6.2 Определение влияния погрешностей измеряемых величин на погрешности оценок параметров канала
1.6.3 Определение объёмов испытаний, необходимых

для обеспечения заданной точности оценок
1.6.4 Формирование запроса па повторное обучение адаптивной системы
1.6.5 Рекомендации по снижению времени адаптации и размера буфера
2 Методы вычисления вероятности поражения блока в дискретном канале, описываемом моделью Гилберта
2.1 Существующие методики вычисления вероятности поражения
блока
2.2 Метод вычисления точного значения вероятности В(і,п)
2.3 Матричный метод вычисления точного значения вероятности В(і,п)
2.4 Методики снижения затрат машинного времени на
расчёты вероятности т-кратной ошибки в блоке из п элементов
2.4.1 Алгоритм, исключающий векторы состояния канала с числом возвращений более заданного
2.4.2 Вычисление вероятности В(і,п) при однократном возвращении плохого состояния на длине блока
2.4.3 Вычисление вероятности В(і,п) с учётом ч-возвращений в плохое состояние на длине блока
2.4.4 Оценка погрешности, обусловленной применением приближённых методов расчёта вероятности В(і,п)
2.5 Оценка сложности вычисления вероятности ш-кратной ошибки в блоке длиной п элементов
3 Перемеженис в дискретном канале с группирующимися ошибками
3.1 Перемежение как средство преобразования дискретного канала
3.2 Универсальная методика вычисления модифицированных параметров канала после применения перемежения
3.3 Влияние перемежения на параметры каналов и систем передачи

данных
3.3.1 Зависимости основных параметров дискретных каналов от глубины перемежения
3.3.2 Оценка относительной скорости передачи в системе с исправлением ошибок при перемежении
4 Влияние холдинга на параметры дискретного канала, описываемого моделью Гилберта
4.1 Вычисление модифицированных параметров при хоппинге двух каналов
4.2 Имитационное моделирование хоппинг-процесса
4.3 Автохоппинг
4.4 Вычисление модифицированных параметров при хоппинге трёх и более каналов
4.5 Определение вероятности ошибки в результирующем канале
4.6 Влияние хоппинга на относительную скорость передачи
4.7 Оценка модифицированных параметров дискретного канала при одновременном использовании операций хоппинга
и перемежения
5 Системы с обратной связью
5.1 Общие сведения о системах с обратной связью
5.2 Описание моделируемой системы с РОС-АП и алгоритма её работы
5.3 Разработка математических моделей для оценки параметров системы с РОС-АП
5.3.1 Определение матрицы переходных вероятностей системы с учётом вероятности необнаружения ошибки в блоке
5.3.2 Определение ВВХ системы РОС-АП с учётом вероятности необнаружения ошибок в блоке
5.3.3 Моделирование системы в предположении,

Учитывая, что зависимость Р(0‘/1) монотонно убывающая, можно учитывать только максимальное значение счётчика км(а. Так как в этом случае вероятность минимальна, значит, требуемый объём испытаний будет максимальный. Определив необходимое количество серий, можно легко определить соответствующее ему количество единичных элементов
Пример: пусть £„, = 100, тогда для оценки вероятности серии из не менее ста безошибочных элемента р(о'“°/1)=0.07 при /1 = 0,9 и А = 0,1 (т.е. 10%)
Если средний коэффициент ошибок кш = 0,04, то необходимый объём
единичных элементов для обеспечения заданной точности вез = —= 89660.
0,04
При скорости 32 КБод для такой оценки потребуется время менее 3 секунд.
Как показал анализ, для заданной точности оценок необходимы объёмы в 500 и более смен состояний канала. При цикле дискретного канала
£> = 1000 элементов, средний объём в элементах составит ~в = 250000
число определяет объём буфера для хранения результатов приёма обучающей последовательности в двоичном виде.
Для экономии размера буфера можно не запоминать поток ошибок, а сразу вычислять текущие длины состояний £>8 и Д. и накапливать средние
значения £)„, [оь,) на каждом п-ом шаге по известным формулам .Рме = А, ■
Процесс контроля продолжается до 2-1 = 0 = 500, параллельно считаются ошибки Ыош, общее число элементов вез и вычисляется коэффициент ошибок. В этом случае нужно хранить только £>,,„, ,Я-.,г,
получим
- _ £>„-, ■(»-!)+£>,
, где £>,,