Системы и сети связи
  Гаджеты Психология отношений Здоровье Библиотека  
Многоканальные телекоммуникационные системы
Введение в цифровой способ передачи сигналов
Преобразование сигналов в СЦТС
Мультиплексоры СЦТС
Технология WiMAX
Общие сведения о WiMAX
Передача сигналов в WiMAX
Многоантенные технологии в WiMAX-системах связи
Средства обеспечения безопасности
Описание стандарта IEEE 802.16-2004
Физический уровень
Сведения о стандарте IEEE 802.16e
Оборудование WiMAX
Технология LTE
Введение в LTE
Понятие радиоинтерфейса
Средства связи с подвижными объектами
Основы построения ССсПО
Кодирование речи в ССсПО
Цифровая модуляция
Модели распространения радиоволн
Модели физического уровня беспроводных сетей
Канальный уровень беспроводных сетей
Основные характерис- тики систем связи с ПО
GSM-900 и DSC-1800
CDMA
Хэндовер
Цифровые системы второго поколения
Транкинговые системы
Беспроводные системы
Цифровые радио- релейные линии связи
Основные положения
Системы спутниковой связи с ПО
Принципы построения
Зоны обслуживания
 

Средства связи с подвижными объектами: Канальный уровень беспроводных сетей


1. Особенности построения протоколов множественного доступа для сетей подвижной связи с интеграцией услуг
2. Особенности построения протоколов множественного доступа для сетей подвижной связи с интеграцией услуг. Множественный доступ с кодовым разделением каналов
3. Методы моделирования протоколов множественного доступа
- Пуассоновские модели (или S-G моделирование)
- Марковские модели
- Феноменологическая модель PRMA
- Модель источника речи
- Модель процесса передачи речи в протоколе PRMA
4. Кодирование с исправлением ошибок в беспроводных каналах
5. Двоичный линейный блочный код
6. Декодирование с жестким решением
7. Блочное кодирование и перемежение
8. Кодированная модуляция
9. Адаптивная кодированная модуляция

Марковские модели


        При построении марковской модели системы определяется распределение вероятностей состояний марковской цепи путем нахождения вероятностей их изменения. Использование марковского моделирования позволяет изучать динамическое поведение системы, т.е. поведение с учетом неустойчивости системы. Таким образом, марковский анализ является важным методом оценки функционирования протоколов множественного доступа. Вместе с тем применение марковского анализа к сложным протоколам является не простой задачей, которая предполагает моделирование процесса в виде многомерных марковских цепей с большим числом входов и построение объемных матриц вероятностей изменения состояния (перехода из одного состояния в другое). Вычисление вероятностей изменения состояния таких марковских цепей бывает довольно трудной задачей, а решение соответствующей системы уравнений не всегда осуществимо.
        Рассмотрим марковский анализ алгоритма множественного доступа S-ALOHA. Проанализируем случай, когда метод S-ALOHA используется группой из М пользователей, каждый из которых может иметь не более одного пакета для передачи. Все пакеты имеют один размер и требуют для передачи Т секунд, что и составляет длительность слота.
        Рассмотрим следующую модель процесса передачи пакета, называемую линейной моделью с обратными связями. В данной модели предполагается, что каждый пользователь находится в одном из двух состояний: Т (готовности) и В (незавершенной работы). В режиме готовности пользователь генерирует пакет в каждом слоте с вероятностью и не генерирует пакет в слоте с вероятностью 1-. Процесс генерирования пакетов является независимым процессом, имеющим геометрическое распределение со средним значением 1/. Если первая передача пакета прошла успешно, то в следующем временном слоте пользователь остается в режиме готовности, после чего генерация пакета возможна заново. Если передача пакета не была успешной, то пользователь переходит в режим незавершенной работы и планирует повторную передачу пакета в соответствии с независимым геометрическим распределением с параметром . Другими словами, в каждый временной слот пользователь будет повторно передавать пакет с вероятностью v и воздерживаться от передачи с вероятностью 1-. В результате будет иметь место задержка, обусловленная повторной передачей и которая распределена геометрически со средним значением \jv. Находясь в режиме незавершенной работы, пользователь не генерирует новых пакетов.

        Предположим, что слоты системы последовательно пронумерованы k = 0,1,... и N(k) обозначает число пользователей с незавершенной передачей в начале k-гo слота. Случайная переменная N(k) называется состоянием системы. При этом N(k) представляет собой дискретную во времени марковскую цепь. Пространство дискретных состояний будет включать ряд целых значений {0,1, 2,..., M}.
        Схема переходов из состояния в состояние показана на рисунке ниже. Возможны очередные переходы вверх (в сторону увеличения) между каждым текущим состоянием и всеми другими состояниями с более высокими порядковыми номерами, поскольку могут иметь место новые столкновения некоторого числа пакетов. Переходы вниз возможны только в соседнее состояние, поскольку в слоте может быть успешно передан только один пакет, за это время незавершенная работа сокращается на одного пользователя. Переход из состояния 0 в состояние 1 отсутствует, так как ясно, что если бы все пользователи находились в состоянии готовности и один пользователь сгенерировал и передавал пакет, то он своими действиями не может вызвать конфликта и оказаться в состоянии незавершенной работы. Так как число пользователей с незавершенной работой не может превышать М, марковская цепь конечна, и из рисунка видно, что все состояния взаимосвязаны, таким образом, марковская цепь является эргодической, что означает существование устойчивого состояния.

        Поскольку процесс повторной передачи' для каждого пользователя является независимым геометрическим процессом, вероятность того, что iн из jн пользователей с незавершенной работой будут осуществлять передачу в данном слоте, имеет биноминальное распределение

        Аналогично может быть получено выражение для пользователей, находящихся в состоянии готовности:
поскольку в случае, когда j пользователей имеют незавершенную работу, М — j пользователей находятся в состоянии готовности.
        Вероятность одношаговых изменений состояний Pj, может быть определена следующим образом:

        • При j < i — 1 переход не возможен;
        • при j = i — 1 был передан один незавершенный пакет и никаких новых пакетов не генерировалось;
        • при j = i ни один пользователь с незавершенной работой не имел успеха и ни один обдумывающий пользователь не предпринимал попытки или ни один пользователь с незавершенной работой не делал попытки передачи и ни один обдумывающий пользователь не делал попытки передачи;
        • при j = i + 1 один обдумывающий пользователь сделал попытку или по крайней мере одна попытка была сделана от пользователя с незавершенной работой;
        • при j > i + 1 пакеты генерировались i — 1 пользователями.

 
 
Motoking
ICQ: 489-725-489
E-mail: iMoto88@mail.ru