Пространственная обработка сигналов в системах связи с антенными решетками на прием и передачу в условиях многолучевого распространения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.04, кандидат технических наук Маврычев, Евгений Александрович

• Маврычев, Евгений Александрович
• кандидат технических наук
• 2003

Оглавление диссертации кандидат технических наук Маврычев, Евгений Александрович

Введение

1. Пространственная обработка сигналов в MIMO-системах

1.1. Принципы передачи данных в системах цифровой связи

1.1.1. Элементы структурной схемы

1.1.2. Математическая модель канала

1.1.3. Алгоритмы оптимального приема

1.1.4. Мера качества приема информации

1.2. Принципы передачи данных в MIMO-системах

1.2.1. Математическая модель MIMO-системы

1.2.2. Система с разнесенным приемом или передачей

1.2.3. Пространственно-временное кодирование в MIMO-системах

1.2.4. Параллельная передача данных в MIMO-системе

1.3. MIMO-система с собственными каналами

1.3.1. Формирование собственных каналов

1.3.2. Оценка пространственного символа

1.3.3. Методы распределения мощности

1.4. MIMO-система с фиксированной передающей ДОС 48 1.4.1. Алгоритм максимального правдоподобия

1.4.2. Адаптивная приемная ДОС на основе псевдообратной матриИЫ

1.4.3. Адаптивная приемная ДОС на собственных векторах

1.5. Пропускная способность MIMO-систем

1.5.1. Пропускная способность системы со знанием канала на передатчике

1.5.2. Пропускная способность системы без знания канала на передатчике

1.5.3. Сравнение пропускных способностей систем со знанием и без знания канала на передатчике

1.6. Моделирования эффективности оценки символов в М1МО-системах

1.7. Выводы

2. Влияние статистических свойств канала связи на эффективность пространственной обработки сигналов в MIMO-системах

2.1. Модели SISO каналов

2.1.1. Статистические свойства многолучевого канала

2.1.2. Модель Кларка

2.1.3. Вероятность битовой ошибки в райсовском канале

2.2. Модели М1МО-каналов

2.2.1. S1MO и MISO системы

2.2.2. MlMO-канал с вырожденной канальной матрицей

2.2.3. MIMO-канал со случайным рассеиванием сигнала

2.3. Оценка канала методом максимального правдоподобия 86 2.3.1. Оценка SIMO-канала

2.3.2 Оценка MIMO-канала

2.4. Оценка ранга матрицы MIMO-канала

2.4.1. Пороговый метод оценки ранга. Статистическое обоснование выбора порога

2.4.2. Эффективность оценки ранга при различных условиях многолучевого распространения сигнала

2.5. Выводы

3. Исследование эффективности МТМО систем связи с переменным темпом передачи данных

3.1. Методы повышения качества приема информации в многолучевых каналах с замираниями

3.1.1. Метод управления мощностью

3.1.2. Метод адаптивной модуляции и кодирования

3.2. Сравнительная эффективность систем связи, использующих адаптивную модуляцию и кодирование или управление мощностью

3.2.1. Сравнение мощности передатчика при равной пропускной способности

3.2.2. Сравнение пропускной способности при одинаковой средней мощности

3.2.3. Сравнение эффективности систем в канале с релеевскими замираниями

3.3. Влияние собственной помехи, обусловленной многолучевым распространением сигналов, в системах с кодовым разделением пользователей

3.3.1. Модель синхронной многопользовательской CDMA системы

3.3.2. Собственные помехи при когерентном суммировании сигнала в RAKE приемнике

3.3.3. Сравнение эффективности систем в канале с релеевскими замираниями и собственной помехой

3.4. Переменный темп передачи данных в MIMO-системах с собственными каналами

3.5. Уменьшение вероятности битовой ошибки в MIMO-системах с использованием переменной битовой загрузки собственных каналов

3.6. Выводы 140 Заключение 142 Список литературы 145 Приложение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Пространственная обработка сигналов в системах связи с антенными решетками на прием и передачу в условиях многолучевого распространения»

Одной из главных проблем развития перспективных систем связи 3-го и 4-го поколений, является значительное повышение темпа передачи данных [1-3]. Это необходимо для передачи Internet, видео сообщений и другой информации. Кроме того, постоянно увеличивается количество пользователей, обслуживаемых системами передачи информации. Эти проблемы являются особенно актуальными в мобильных (сотовых) системах связи, которые работают в условиях сложной и быстро меняющейся окружающей обстановки, а также высокоскоростных беспроводных компьютерных сетях.

Для того чтобы увеличить пропускную способность системы, необходимо или расширить частотную полосу или увеличить излучаемую мощность [4-5]. Эти «традиционные» пути увеличения скорости передачи данных имеют свои пределы. Очень часто задачу увеличения темпа передачи данных необходимо решать при жестких ограничениях на частотную полосу сигналов и мощность передающих устройств. Эти ограничения связаны с тем, что выделяемые стандартами полосы радиочастотных диапазонов ограничены и стоимость отдельных каналов связи очень высокая. Уровень излучаемой передатчиком мощности также не может быть увеличен по экологическим требованиям.

В таком случае наиболее перспективный путь значительного повышения темпа передачи информации - это использование антенных решеток на прием и передачу [1-3, 6-10]. Такие системы называют MIMO (multi input multi output) системами. Использование MIMO систем позволяет проводить пространственную обработку сигналов и более эффективно использовать мощность передатчика. Пропускная способность MIMO систем может быть увеличена пропорционально числу антенных элементов по сравнению с обычными системами [6-7, 11-13], при этом не требуется повышения суммарной излучаемой мощности передатчика и расширения частотного спектра сигнала.

Наиболее ранние методы использования разнесенных антенн были направлены на то, чтобы улучшить качество приема информации в условиях многолучевого замирающего канала связи [14]. Разнесение антенн должно быть таким, чтобы замирания сигналов в различных антеннах были слабо коррелированными между собой [14-16]. В первых аналоговых системах связи с разнесенными приемными антеннами использовались простые методы обработки сигналов. Самый простой способ заключается в выборе приемного антенного канала с наибольшей мощностью сигнала [14]. Более эффективный метод - это когерентное весовое накопление сигналов, принимаемых различными приемными антеннами [4, 17]. Данный метод позволяет достичь максимальной пропускной способности в системе связи с разнесенным приемом [4].

Кроме разнесенного приема, в последние годы находят применение системы с разнесенными передающими антеннами. В стандарте CDMA-2000 предполагается использование систем с разнесением на передачу с различными способами формирования передаваемого сигнала [18]. Для получения максимального отношения сигнал-шум (ОСШ) в приемнике необходимо создать весовое распределение в передающей антенной решетке, согласованное с пространственным каналом. Однако при этом необходимо знание канальных коэффициентов на передающем конце линии связи. Это возможно при наличии обратного канала, по которому передается служебная информация о канале распространении сигнала.

Возможны другие пути формирования передающего сигнала без использования знания о канале. Такими способами являются блочное и решетчатое пространственно-временное кодирование [19-21]. Суть техники блочного пространственно-временного кодирования заключается в следующем. Каждая приемная антенна принимает сумму сигналов от всех передающих антенн. Для их разделения необходимо выполнить некоторое преобразование сигналов в приемной антенной решетке. При блочном кодировании передается пространственно-временной блок символов определенной структуры, которая позволяет простым линейным преобразованием в приемной решетке выделить переданные символы.

Отметим, что методы кодирования и декодирования развиваются уже в течение длительного времени и существует очень большое число таких методов [4, 5, 22], в том числе, пространственно-временного кодирования [19-21, 23-28]. Используемые в реальных системах кодеры и декодеры становятся более сложными с развитием технологической базы. Более сложной становится также модуляция сигналов. В данной работе не рассматривались методы кодирования. Исследовался вопрос о том, каким образом можно передать информацию через канал связи и какие способы адаптивной пространственной обработки сигналов возможны в передающей и приемной АР для повышения эффективности MIMO-систем. Другими словами, разрабатывались адаптивные методы передачи и приема информационного пространственного сигнала в условиях произвольным образом федингующего канала связи.

MlMO-системы разделяют на два типа: со знанием канала на передающем конце линии связи и без знания канала на передатчике [28]. В этих системах применяются различные методы пространственной обработки сигналов [29-44]. В обоих случаях предполагается, что канал оценивается на приемнике по пилот-сигналу или по заранее известной обучающей последовательности [45-52]. Кроме того, существуют методы оценивания канала без обучающей последовательности («слепое» оценивание) [53-55]. В MIMO-системе для передачи информации о канале на передающий конец используется обратная линия связи, что усложняет MIMO-систему со знанием канала на передатчике.

В настоящее время широко применяются системы с кодовым разделением пользователей (Code Division Multiple Access - CDMA) [18, 56, 57]. В таких системах используется длинная псевдо-случайная последовательность и кодовая последовательность, сформированная по закону функций Уолша. Длинная псевдо-случайная последовательность используется для идентификации различных базовых станций, а кодовая последовательность на основе функций Уолша дает возможность разделить пользователей внутри соты. В CDMA системах используется непрерывной контроль и адаптивная регулировка излучаемой мощности, так называемый контроль мощности (КМ). Каждая базовая станция и каждый пользователь непрерывно оценивают состояние канала. Для этого они излучают специальные пилот сигналы и измеряют отношение мощности сигнала к суммарной мощности собственного шума и помех от других пользователей (ОСШП). На основе полученной оценки канала осуществляется регулировка излучаемой мощности на другом конце линии. Такая регулировка является эффективным средством борьбы с замираниями сигналов, однако она приводит к увеличению средней излучаемой мощности, особенно в условиях глубоких замираний.

В перспективных системах с кодовым разделением пользователей предлагается обеспечить высокий темп передачи информации за счет использования адаптивной модуляции и кодирования (АМК) при постоянной передающей мощности [58-60]. Идея АМК заключается в изменении темпа передачи. В стандарте CDMA-2000 предполагается использование систем с разнесением на передачу с различными способами формирования передаваемого сигнала в зависимости от состояния канала. Темп передачи задается пропорциональным ОСШП, а его изменение осуществляется за счет изменения битовой загрузки при модуляции сигналов, то есть числа бит, передаваемых с помощью одного символа. Представляет интерес сравнение потенциальных эффективностей систем с КМ и АМК в условиях многолучевого распространения радиоволн [61].

В MIMO системе со знанием канала могут быть сформированы независимые параллельные каналы передачи данных [7, 13, 29]. Поэтому в каждом из них может быть реализован разный темп передачи данных, что дает возможность уменьшить вероятность битовой ошибки за счет использования адаптивной битовой загрузки, то есть АМК.

При реализации АМК в MIMO системе необходимо иметь разные устройства кодирования/декодирования и модуляции/демодуляции в разных собственных каналах, что может усложнить MIMO систему связи. В настоящей работе предложен другой, более простой способ уменьшения вероятности битовой ошибки в MIMO системе, основанный на отключении части собственных каналов с наименьшими значениями ОСШ [62]. Предполагается, что каждый из собственных каналов обеспечивает одинаковый темп передачи данных. Тогда наибольший темп передачи обеспечивается при использовании всех собственных каналов. Однако, при этом вероятность битовой ошибки также является максимальной из-за влияния энергетически слабых каналов. Если допустить определенные потери в темпе, то можно не использовать энергетически наиболее слабые каналы и, тем самым, уменьшить ошибку передачи данных. Такой подход обеспечивает компромисс между темпом передачи информации и вероятностью битовой ошибки.

Целью работы является исследование пропускной способности MIMO-системы при различных условиях многолучевого распространения сигнала. Разработка методов пространственной обработки сигналов в MIMO-системах и алгоритмов различения принимаемых сигналов. Исследование возможностей адаптивной модуляции и кодирования при передаче данных по каналам связи с замираниями. Применение адаптивной битовой загрузки в MIMO-системах с собственными каналами. Оценка эффективности разрабатываемых алгоритмов с помощью проведения математического моделирования и получения вероятностей ошибочного приема данных.

Методы исследования. Все представленные в диссертационной работе результаты были получены с использованием статистической теории обработки сигналов и теории информации.

Научная новизна работы состоит в том, что в ней впервые получены и достаточно подробно развиты следующие основные результаты:

• Разработаны алгоритмы пространственной обработки сигналов в MIMO-системах со знанием канала на передающем конце линии связи и без знания канала на передатчике.

• Проведен анализ пропускной способности MIMO-систем со знанием канала на передающем конце линии связи и без знания канала на передатчике при различных условиях распространения сигнала по пространственному каналу связи.

• Предложен пороговый метод оценки ранга матрицы канальных коэффициентов передачи MlMO-системы для формирования необходимого числа собственных каналов.

• Произведено сравнение эффективности системы с адаптивной модуляцией и кодированием с системой, использующей управление мощностью в условиях многолучевого канала связи с замираниями.

• Разработан метод уменьшения вероятности ошибочного приема при параллельной передаче данных по пространственным собственным каналам путем ограничения числа собственных каналов с малым отношением сигнал/шум.

• Показано, что использование адаптивной битовой загрузки в системе с собственными каналами передачи информации приводит к улучшению качества приема информации.

Обоснованность и достоверность научных положений и выводов, сформулированных в диссертации, подтверждается сравнением теоретических выводов с результатами, полученными с помощью математического моделирования.

Практическая ценность работы заключается в том, что применение полученных результатов в MlMO-системах позволяет повысить темп передачи данных в системах мобильной связи 3-го, 4-го поколений и беспроводных компьютерных сетях. Результаты работы могут быть использованы при разработке стандартов указанных систем связи.

Один из способов реализации MIMO-системы возможен в сочетании с OFDM (orthogonal frequency division multiplexing). В такой MIMO-OFDM системе разложение по ортогональным подканалам будет проводиться как в пространственной, так и в частотной областях. Использование ортогональных пространственных подканалов с OFDM сигналом внутри каждого подканала приведет к увеличению пропускной способности физического MIMO-канала связи. Применение таких MIMO-OFDM систем перспективно в локальных беспроводных компьютерных сетях (WLAN). В настоящее время WLAN стандарта IEEE 802.11 используют OFDM сигналы и имеют скорость передачи до 54 Мбит/сек. В таком случае скорость передачи информации в MIMO-OFDM системе с 4-ь8-элементными АР может достигать до 200-И00 Мбит/сек без увеличения мощности передатчика и расширения полосы частот.

Реализация и внедрение результатов. Метод параллельной передачи данных по собственным каналам, разработанный в ходе выполнения работы, внедрен в ООО «Мера-НН». Полученные научные результаты используются в учебном процессе в НГТУ при чтении курса лекций «Радиотехнические системы передачи информации».

Положения, выносимые на защиту:

1. Пропускная способность системы передачи информации может быть увеличена за счет использования разнесенных антенн на передающем и приемном концах линии связи. Причем в системе со знанием канала на передатчике пропускная способность возрастает как при увеличении числа приемных так и числа передающих антенн. В системе без знания канала на передатчике увеличение числа передающих антенн без изменения числа приемных антенн не приводит к росту пропускной способности системы связи.

2. Для обеспечения максимальной пропускной способности в MIMO-системах необходимо использовать параллельную передачу данных по пространственным каналам. Различные алгоритмы пространственной обработки сигналов в MIMO-системах позволяют формировать параллельные пространственные каналы передачи данных и осуществлять различение пространственных символов.

3. Пороговый метод разделения собственных чисел оценочной канальной матрицы позволяет определить ранг матрицы канальных коэффициентов передачи MIMO-системы. При этом число параллельных собственных каналов для параллельной передачи данных не должно превышать значение ранга канальной матрицы.

4. Адаптивная битовая загрузка (адаптивная модуляция и кодирование) позволяет увеличить пропускную способность системы передачи информации в условиях многолучевого канала связи с замираниями. Адаптивная модуляция и кодирование имеет преимущество по сравнению с методом управления мощностью.

5. Вероятность ошибочного приема информации при параллельной передаче по пространственным собственным каналам можно уменьшить путем отключения собственных каналов с малым отношением сигнал/шум.

6. Использование метода адаптивной битовой загрузки в MIMO-системе с собственными каналами передачи информации приводит к улучшению качества приема информации по сравнению с MIMO-системой с постоянной битовой загрузкой.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на:

• Научно-технической конференции факультета информационных систем и технологий «ФИСТ-2000», Нижний Новгород, 2000.

• Международной выставки-конференции «Новые технологии в радиоэлектроники и системах управления», Н. Новгород, 2002.

• Научной конференции по радиофизике ННГУ, Н. Новгород, 2002.

• Научно-технической конференции факультета информационных систем и технологий, Нижний Новгород, 2002.

• IEEE International Conference on Circuits and Systems for Communication (ICCSC2002), 2002, St. Petersburg, Russia.

• Научной конференции по радиофизике ННГУ, Н. Новгород, 2003.

Публикации. Основные материалы диссертации опубликованы в 12 работах: в 4 статьях, в 3 текстах докладов и 5 тезисах докладов.

Объем и структура диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, и заключения. Содержит 159 страниц основного текста, включая библиографию из 93 наименований, 43 рисунка, 2 таблицы, одно Приложение.

Заключение диссертации по теме «Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения», Маврычев, Евгений Александрович

3.6 Выводы

Показано, что при произвольных замираниях сигналов MIMO-системы связи с переменным темпом за счет использования адаптивной модуляции и кодирования являются более эффективными, чем системы с управляемой мощностью передатчика. Если излучаемая мощность является одинаковой, то использование адаптивной модуляции и кодирования обеспечивает большую пропускную способность, чем управление мощностью. Соответственно одинаковая шенноновская пропускная способность достигается при меньшей мощности в системах с адаптивной модуляцией и кодированием.

Рассмотрен случай многолучевого распространения сигналов с произвольным числом релеевских лучей. Показано, что средняя мощность, необходимая для полной компенсации замираний сигнала, увеличивается при уменьшении числа лучей и становится бесконечно большой в случае 1-лучевого канала. Получены аналитические выражения, которые дают возможность при одинаковой средней мощности сравнить пропускные способности систем связи с адаптивной модуляцией и кодированием и систем связи с управляемой мощностью.

Исследовано влияние собственной помехи, обусловленной неполным разделением лучей в оптимальном приемнике, на эффективность систем с кодовым разделением пользователей. Установлено, что различие в пропускной способности систем с адаптивной модуляцией и кодированием и систем с управляемой мощностью передатчика уменьшается с увеличением мощности собственной помехи.

Предложен метод адаптивной модуляции символов в каждом собственном канале в условиях случайного многолучевого пространственного канала связи. Выбор битовой загрузки осуществляется в зависимости от ОСШ в собственном канале путем разделения собственных каналов на энергетически сильные и слабые. Разделение собственных каналов производится с помощью пороговой техники, путем разделения сингулярных чисел матрицы коэффициентов передачи между передающими и приемными антеннами.

Предложен метод уменьшения битовой ошибки в MIMO-системе, основанный на использовании только части собственных каналов с наибольшим значением ОСШ и обеспечивающий компромисс между темпом передачи информации и вероятностью битовой ошибки. Рассмотрены два варианта использования предложенного метода и показана их высокая эффективность. В первом из них обеспечивается одинаковый темп передачи данных независимо от среднего ОСШ, то есть в среднем используется одинаковое число собственных каналов с наибольшим ОСШ. Для второго варианта темп передачи задается только для минимально значения ОСШ в рабочем диапазоне. Поэтому при увеличении ОСШ число собственных каналов, а, следовательно, и темп передачи данных увеличивается.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Данная работа посвящена исследованию передачи информации в MIMO системах связи. Основное внимание в работе уделено методам пространственной обработки сигналов в MIMO системах

Рассмотрены две конфигурации MIMO систем: со знанием канала на передающем конце линии связи и без знания канала на передатчике. Когда канальные коэффициенты известны на передающем конце линии связи, предложен метод формирования собственных каналов, по которым осуществляется независимая передача данных. Разработаны алгоритмы оценивания пространственного символа с использованием различных статистических критериев, а именно максимума функции правдоподобия и минимума среднеквадратической ошибки. Проведен анализ пропускной способности систем со знанием канала на передатчике и без знания канала. С помощью математического моделирования получены вероятности ошибочного приема передаваемого сообщения.

Показано, что эффективность MIMO систем существенно зависит от статистических свойств пространственного канала, то есть от условий распространения сигналов в среде. Установлено, что в общем случае число параллельных собственных каналов, которые могут быть сформированы в MIMO системе, определяется не минимальным числом передающих или приемных антенн, а рангом матрицы коэффициентов передачи Н. Показано, что в условиях рассеивающей изотропной среды может быть сформировано максимальное число собственных каналов, а ПС при этом является максимальной.

Для оценки ранга матрицы канальных коэффициентов предложен пороговый метод, использующий априорную информацию о статистических свойствах собственного шума в приемных антенных каналах, а также статистические свойства максимально правдоподобных оценок элементов матрицы MIMO канала. Ранг оценивается по числу собственных чисел этой матрицы, превышающих некоторый порог. Получены аналитические выражения для значения порога при произвольных числе антенн. Приведенные результаты математического моделирования показывают высокую эффективность предложенного метода оценки ранга.

Показано, что при произвольных замираниях сигналов МТМО системы связи с переменным темпом за счет использования адаптивной модуляции и кодирования являются более эффективными, чем системы с управляемой мощностью передатчика. Если излучаемая мощность является одинаковой, то использование адаптивной модуляции и кодирования обеспечивает большую пропускную способность, чем управление мощностью. Соответственно одинаковая шенноновская пропускная способность достигается при меньшей мощности в системах с адаптивной модуляцией и кодированием.

Рассмотрен случай многолучевого распространения сигналов с произвольным числом релеевских лучей. Показано, что средняя мощность, необходимая для полной компенсации замираний сигнала, увеличивается при уменьшении числа лучей и становится бесконечно большой в случае 1-лучевого канала. Получены аналитические выражения, которые дают возможность при одинаковой средней мощности сравнить пропускные способности систем связи с адаптивной модуляцией и кодированием и систем связи с управляемой мощностью.

Исследовано влияние собственной помехи, обусловленной неполным разделением лучей в оптимальном приемнике, на эффективность систем с кодовым разделением пользователей. Установлено, что различие в пропускной способности систем с адаптивной модуляцией и кодированием и систем с управляемой мощностью передатчика уменьшается с увеличением мощности собственной помехи.

Предложен метод адаптивной модуляции символов в каждом собственном канале в условиях случайного многолучевого пространственного канала связи. Выбор битовой загрузки осуществляется в зависимости от ОСШ в собственном канале путем разделения собственных каналов на энергетически сильные и слабые. Разделение собственных каналов производится с помощью пороговой техники, путем разделения сингулярных чисел матрицы коэффициентов передачи между передающими и приемными антеннами.

Предложен метод уменьшения битовой ошибки в MIMO системе, основанный на использовании только части собственных каналов с наибольшим значением ОСШ и обеспечивающий компромисс между темпом передачи информации и вероятностью битовой ошибки. Рассмотрены два варианта использования предложенного метода и показана их высокая эффективность. В первом из них обеспечивается одинаковый темп передачи данных независимо от среднего ОСШ, то есть в среднем используется одинаковое число собственных каналов с наибольшим ОСШ. Для второго варианта темп передачи задается только для минимально значения ОСШ в рабочем диапазоне. Поэтому при увеличении ОСШ число собственных каналов, а, следовательно, и темп передачи данных увеличивается.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Маврычев, Евгений Александрович, 2003 год

1. Winters J.H. Smart Antennas for Wireless Systems // IEEE Personal Communications. 1998. - №2. - P. 23-27.

2. Chryssomallis M. Smart Antennas // IEEE Antennas and Propagation Magazine. 2000. - V. 42. - P. 129-136.

3. Прокис Д. Цифровая связь: Пер. с англ. М: Радио и связь, 2000. -800с.

4. Галлагер Р. Теория информации и надежная связь: Пер. с англ. М.: Советское радио, 1974. - 718 с.

5. Foschini G.J. Layered Space-Time Architecture for Wireless Communications in a Fading Environment when Using Multiple Antennas // Bell Labs Technical Journal. 1996.-V. 1,-P. 41-59.

6. Andersen J.B. Antenna Arrays in Mobile Communications: Gain, Diversity, and Channel Capacity // IEEE Antennas and Propagation Magazine. -April 2000. -V. 42. P. 12-17.

7. Winters J.H. On the Capacity of Radio Communication Systems with Diversity in a Rayleigh Fading Environment // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 1987. - V. 5. - P. 871-878.

8. Ермолаев B.T., Маврычев E.A., Флаксман А.Г. Применение адаптивных антенных решеток для повышения темпа передачи информации в перспективных системах связи // Зарубежная радиоэлектроника. Успехи современной радиоэлектроники. 2001. - № 9. - С. 50-58.

9. Финк Л.М. Теория передачи дискретных сообщений. М.: Советское радио, 1963,- 567 с.

10. Parsons J.D. The Mobile Radio Propagation Channel. London: Pentech Press Publisher, 1994.

11. Blaunstein N. Radio propagation in cellular networks. London: Artech House, 2000. - 386 p.

12. Монзинго P.А., Миллер Т.У. Адаптивные антенные решетки: Введение в теорию: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1986. - 448 с.

13. Liberti J.С., Rappaport T.S. Smart Antennas for Wireless Communications: IS-95 and Third Generation CDMA Applications. Prentice Hall, Inc., 1999.

14. Alamouti S.M. A Simple Transmit Diversity Technique for Wireless Communications // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. -1998. V. 16. - P. 1451-1458.

15. Steiner A., Peleg M., Shamai S. Iterative decoding of space-time differentially coded unitary matrix modulation // IEEE Trans. Signal Processing. -2002. V. 50. - P. 2385-2395.

16. Кларк Дж., Кейн Дж. Кодирование с исправлением ошибок в системах цифровой связи: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1987. - 392 с.

17. Pattan В. Robust modulation methods and smart antennas in wireless communications. Prentice Hall, Inc., 2000. - 285 p.

18. Sidiropoulos N.D., Budampati R.S. Khatri-Rao space-time codes // IEEE Trans. Signal Processing. 2002. - V. 50. - P. 2396-2407.

19. Siwamogsatham S., Fitz M.P. Robust space-time codes for correlated Ray-leigh fading channels // IEEE Trans. Signal Processing. 2002. - V. 50. - P. 2408-2416.

20. Gamal H.E. On the robustness of space-time coding // IEEE Trans. Signal Processing. 2002. - V. 50. - P. 2417-2428.

21. Larsson E.G., Stoica P., Li J. On maximum-likelihood detection and decoding for space-time coding systems // IEEE Trans. Signal Processing. -2002. V. 50. - P. 937-944.

22. Murch R.D., Letaief K.B. Antenna systems for broadband wireless access // IEEE Communications Magazine. 2002. - V. 40. - P.76-83.

23. Scaglione A., Stoica P., Barbarossa S., Giannakis G.B., Sampath H. Optimal designs for space-time linear precoders decoders // IEEE Trans. Signal Processing. 2002. - V. 50. - P. 1051-1064.

24. Zhu X., Murch R.D. Performance analysis of maximum likelihood detection in a MIMO antenna system. // IEEE Transactions on Communications. 2002. - V. 50. - P. 187-191.

25. Telatar I.E. Capacity of Multi-antenna Gaussian Channels // European Transactions on Telecommunications (ETT). 1999. - V. 10.

26. Zhou S., Giannakis G.B. Optimal transmitter eigen-beamforming and space-time block coding based on channel mean feedback // IEEE Trans. Signal Processing. 2002. - V. 50. - P. 2599-2613.

27. Sampath H., Stoica P., Paulraj A. Generalized linear precoder and decoder design for MIMO channels using the weighted MMSE criterion // IEEE Trans. Communication. 2001. - V. 49. - P. 2198-2206.

28. Golden G.D., Foschini G.J., Valenzuela R.A., Wolniansky P.W. Detection algorithm and initial laboratory result using V-BLAST space-time communication architecture // Electronics Letters. 1999. - V. 35. - P. 14-16.

29. Sellathurai M., Haykin S.H. TURBO-BLAST for wireless communications: theory and experiments // IEEE Trans. Signal Processing. 2002. -V. 50. - P. 2538-2546.

30. Biglieri E., Taricco G., Tulino A. Decoding space-time codes with BLAST architectures // IEEE Trans. Signal Processing. 2002. - V. 50. - P. 25472552.

31. Ganesn G., Stoica P. Space-time block codes: A maximum SNR approach //IEEE Trans. Information Theory. 2001. - V. 47. - P. 1650-1656.

32. Bjerke B.A., Proakis J.C. Multiple-antenna diversity techniques for transmission over fading channels // Wireless Communication Networking Conf. 1999. - V. 3. - P. 1038-1042.

33. Winters J.H., Salz J., Gitlin R. The impact of antenna diversity on the capacity of wireless communication systems // IEEE Trans. Communication. 1994.-V. 42.-P. 1740-1751.

34. Ермолаев B.T., Маврычев E.A., Флаксман А.Г. Эффективность систем связи с антенными решетками в условиях рассеивающей среды // Успехи современной радиолектроники. 2003. - № 3. - С.41-48.

35. Ермолаев В.Т., Флаксман А.Г., Аверин И.М., Маврычев Е.А. Обнаружение сигнала с неизвестным волновым фронтом // Тезисы докладов межд. выставки-конференции «Новые технологии в радиоэлектроники и системах управления». Н. Новгород, 2002. - С. 124.

36. Маврычев Е.А., Соловьева О.В. Пространственно-временное кодирование в условиях релеевских замираний сигналов // Тезисы докладов. Научно-техническая конференция ФИСТ. Нижний Новгород, 2002. -С. 78-79.

37. Dogandzic A., Nehorai A. Space-time fading channel estimation and symbol detection in unknown spatially correlated noise // IEEE Trans. Signal Processing. 2002. - V. 50. - P. 457-474.

38. Thomson J.S., Bevan D.D.N. Pilot power allocation for CDMA systems with antenna arrays // IEEE Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop. 2000. - P. 424-428.

39. Bevan D.D.N., Ermolayev V.T., Flaksman A.G. Analysis of weight error loss with a multichannel beamformer processor // IEE Procedings Radar, Sonar and Navigation. -1998. - V. 145. - P. 63-72.

40. Sengupta C., Cavallaro J.R., Aazhang B. On multiparh channel estimation for CDMA systems using multiple sensor. // IEEE Trans. Communication. -2001,- V. 49. P. 543-553.

41. Tugnait J.K., Tong L., Ding Z. Single-user channel estimation and equalization // IEEE Signal Processing Magazine. 2000. - May. - P. 17-28.

42. Kaleh G.K., Vallet R. Joint Parameter Estimation and Symbol Detection for Lineal or Non Linear Unknown dispersive Channel // IEEE Trans. Comm. -1994. V.42. - P. 2406-2413.

43. Budianu C., Tong L. Channel estimation for space-time orthogonal block codes // IEEE Trans. Signal Processing. 2002. - V. 50. - P. 2515-2628.

44. Маврычев E.A. Оценка многоканальной импульсной характеристики антенной решетки на основе псевдослучайной обучающей последовательности // Тезисы докладов. Научно-техническая конференция ФИСТ. Нижний Новгород, 2000. - С. 12.

45. Bolckei Н., Heath R.W., Paulraj J. Blind channel identification and equalization in OFDM-based multi-antenna systems. // IEEE Transactions on Signal Processing. 2002. - V. 50. - P. 96-109.

46. Vanderveen M. C., Veen A., Paulraj A. Estimation of multipath parameters in wireless communications // IEEE Trans. Signal Processing. 1998. - V. 46. - P. 682-690.

47. Tsantsanis M. K., Giamnakis G. Blind estimation of direct sequence spectrum signal in multipath // IEEE Trans. Signal Processing. 1997. - V. 45. -P. 1241-1252.

48. Garg V.K. IS-95 CDMA and cdma2000: Cellular/PCS systems implementation. Prentice-Hall, Inc., 2000.

49. Ojanpera T. Wideband CDMA for Third Generation Mobile Communication. London: Artech House, 1998.

50. Nanda S., Balachandran K., Kumar S. Adaptation techniques in wireless packet data services // IEEE Communications Magazine. 2000. - № 1. -P.54-64.

51. Bender P., Black P., Grob M., Padovani R., Sindhushayana N., Viterbi A. CDMA/HDR: A Bandwidth-Efficient High Speed Wireless Data Service for Nomadic Users // IEEE Communications Magazine. 2000. - № 7. - P. 70-77.

52. Hanzo L., Wong C.H., Cherriman P. Channel-adaptive wideband wireless video telephony 11 IEEE Signal Processing Magazine. 2000. - Jul. - P. 1030.

53. Беван Д.Д.Н., Ермолаев B.T., Маврычев E.A., Флаксман А.Г. Сравнительная эффективность сотовых систем связи, использующих адаптивную модуляцию и кодирование или управление мощностью // Изв. Вузов. Радиофизика. 2001. - Т.44. - С. 1050-1061.

54. Ермолаев В.Т., Маврычев Е.А., Флаксман А.Г. Метод уменьшения вероятности битовой ошибки в MIMO системах, использующих параллельную передачу данных // Радиофизика. 2003. - №3. - С. 251-260.

55. Гуткин JI.C. Теория оптимальных методов радиоприема при флуктуа-ционных помехах.- М.: Советское радио, 1972. 447 с.

56. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. М.: Радио и связь, 1968. - 504 с.

57. Куликов Е.И., Трифонов А.П. Оценка параметров сигналов на фоне помех. М.: Сов. радио, 1978. - 296 с.

58. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника. М.: Радио и связь, 1982.- 624 с.

59. Воеводин В.В. Линейная алгебра. М.: Наука, 1980. - 400 с.

60. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц М.: Наука, 1967. - 552 с.

61. Градштейн И.С., Рыжик И.М. Таблицы интегралов, сумм, рядов и произведений. М.: Наука, 1971. - 1108 с.

62. Pedersen K.I., Mogenson Р.Е., Fleury В.Н. A Stochastic Model of the Temporal and Azimuthal Dispersion Seen at the Base Station in Outdoor Propagation Environments // IEEE Transactions on Vehicular Technology.- 2000. V. 49. - P. 437-447.

63. Ertel R.B., Cardieri P., Sowerby K.W., Rappaport T.S., Reed J.H. Overview of Spatial Channel Models for Antenna Array Communication Systems // IEEE Personal Communications. 1998. - №2. - P. 10-22.

64. Petrus P., Reed J.H., Rappaport T.S. Geometrical-based statistical macro-cell channel model for mobile environment // IEEE Transaction on Communications. 2002. - V. 50. - P. 495-502.

65. Pedersen K.I., Mogensen P.E., Fleury B.H. A Stochastic model of the temporal and azimuthal dispersion seen at the base station in outdoor propagation environment // IEEE Transaction on Vehicular Technology. 2000. -V. 49. - P. 437-447.

66. Sayeed A.M. Deconstructing multiantenna fading channels // IEEE Trans. Signal Processing. 2002. - V. 50. - P. 2563-2579.

67. Shiu D.S., Foschini G.J., Gans M.J., Kahn J.M. Fading Correlation and Its Effect on the Capacity of Multielement Antenna System // IEEE Transactions on Communications. 2000. - V. 48. - P. 502-513.

68. Мальцев А.А., Рубцов A.E. Статистические характеристики пропускной способности случайного частотно-селективного канала связи // Труды Научной конференции по радиофизике. ННГУ, 2001. - С. 189190.

69. Джейке Связь с подвижными объектами в диапазоне СВЧ: Пер. с англ. -М.: Связь, 1979.-520 с.

70. Марков Г.Т., Сазонов Д.М. Антенны. М.:Энергия, 1975.

71. Ермолаев В.Т., Родюшкин К.В. Функция распределения максимального собственного числа выборочной корреляционной матрицы собственного шума элементов антенной решетки // Радиофизика. 1999. -№ 5. - С. 494-500.

72. Weiss A. J., Friedlander В. Fading effects on antenna array in cellular communications // IEEE Trans. Signal Processing. 1997. - V. 45. - P. 1109-1117.

73. Liberti J.C., Rappaport T.S. A geometrically based model line-of-sight multi-path radio channels // Proc IEEE Veh. Tech Conf. 1996. - P. 844848.

74. Wax M., Leshem A. Joint estimation of time delays and directions of arrival of multiple reflections of a known signal // IEEE Trans. Signal Processing. 1997. - V. 45. - P. 2477-2484.

75. Ермолаев B.T. Оценивание параметров минимального многочлена сигнальной корреляционной матрицы многоканальной адаптивной приемной системы // Изв. Вузов. Радиофизика. 1995. - Т.38. - С.841-859.

76. Анурин А.А., Ермолаев В.Т., Флаксман А.Г. Оценивание параметров сигналов, принимаемых антенной решеткой // Изв. Вузов. Радиофизика. 1996. - Т.39. - С.1144-1160.

77. Wax М., Kailath Т. Detection of signal by information theoretic criteria // IEEE Trans. Acoustic, Speech, and Signal Processing. 1985. - V. 33. - P. 387-392.

78. Wax M., Ziskind I. Detection of the number of coherent signal by the MDL principle // IEEE Trans. Acoustic, Speech, and Signal Processing. 1989. -V. 37. - P. 1190-1196.

79. Wong К. M., Zhang Q., Reilly J. P., Yip P. C. On information theoretic criteria for determining the number of signal in high resolution array processing // IEEE Trans. Acoustic, Speech, and Signal Processing. 1990. - V.38. -P. 1959-1971.

80. Chen W., Wong К. M., Reilly J. P. Detection of the number of: a predicted eigen-threshold approach // IEEE Trans. Signal Processing. 1991. - V. 39. - P. 1088-1098.

81. Lee H., Li F. An eigenvector technique for detecting the number of emitters in a Cluster // IEEE Trans. Signal Processing. 1994. - V. 42. - P. 23802388.

82. Ермолаев В.Т., Маврычев Е.А., Флаксман А.Г. Пропускная способность MIMO систем с параллельными каналами передачи информации // Тезисы докладов. Научно-техническая конференция ФИСТ. Нижний Новгород, 2002. - С. 79-90.

83. Евсиков Ю.А., Чапурский В.В. Преобразование случайных процессов в радиотехнических устройствах. М.: Высшая школа, 1977. - 264 с.1. AM адаптивная модуляция

84. АМК адаптивная модуляция и кодирование1. АР антенная решетка

85. ДОС диаграммообразующая схема1. КМ контроль мощности

86. МП максимальное правдоподобие1. ОСШ отношение сигнал/шум

87. ОСШП отношение сигнал/шум+помеха1. ПС пропускная способность

88. СКО среднеквадратическая ошибка1. УМ управление мощностью1. ФМ фазовая модуляция

89. CDMA code division multiple access (множественный доступ с кодовым разделением)

90. MIMO multiple inputs multiple outputs (много входов, много выходов)

91. MISO multiple inputs single output (много входов, один выход)

92. OFDM orthogonal frequency division multiplexing (мультиплексирование ортогональных частот)

93. SIMO single input multiple outputs (один вход, много выходов)

94. WLAN wireless local area networks (локальные беспроводные сети)1. ООО «МЕРА НН»1. MERA NN, LTD603086. НижммП Новгород, ул. Родионова, 192лтел.: ([phone], факс: [phone]

95. Внедрение данного метода в сотовых системах связи 3-его и 4-ого поколений позволит увеличить в два раза скорость передачи данных за счет использования 2 антенн на передачу и 2 антенн на прием.

96. По р езультатам данн ых п роектов разработана и представлена заявка на патент США 15675ID, Filed with the US PTO, 27 Dec 02. E.A. Маврычев состоит в числе соавторов заявки.лавныи конструктор к.т.н. Паршиков В.И.

97. Мы, ниже подписавшиеся, составили настоящий акт о следующем. Результаты диссертационной работы Е.А. Маврычева использованы в учебном процессе при чтении курса лекций «Радиотехнические системы передачи информации».

98. На основе, указанных методов построена лабораторная работа «Эффективность систем связи с пространственно-временнымкодированием». Разработано программное обеспечение для данной лабораторной работы.

99. Внедрение в учебный процесс результатов диссертационной работы Е.А. Маврычева позволяет обеспечить студентов знаниями о современных и перспективных системах передачи информации.

100. Декан ФИСТ, к.т.н., проф. Баранов В.Г.

101. Зам. заведующего кафедрой ИРС, старший преподаватель Odflf к.т.н. Приблудова Е.Н.