Статистическая оценка электромагнитной совместимости сетей сотовой связи методом Монте-Карло тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.13, кандидат технических наук Клемент Темане Ниа

• Клемент Темане Ниа
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Клемент Темане Ниа

СПИСОК ПРИНЯТЫХ СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

1 СТАТИСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ЭМО ССС

1.1 Основные особенности сети сотовой связи

1.2 Структура статистической модели ЭМО для систем ССС

1.2.1 Статистическая модель трафика

1.2.2 Статистические распределения параметров РЭС

1.2.2.1 Расспределение по частоте

1.2.2.2 Пространственное распределение МС

1.2.2.3 Статистическая модель основного и побочных радиоизлучений передатчика БС

1.2.2.4 Статистическая модель АФУ

1.2.3 Статистическая модель канала радиосвязи

1.2.3.1 Медианное значение потерь распространения радиоволн

1.2.3.2 Медленные замирания радиоволн

1.2.3.3 Быстрые замирания радиоволн

1.2.3.4 Обобщенная статистическая модель канала радиосвязи

1.2.3.4.1 Получение статистики потерь для канала с 48 логнормально-рэлеевским распределением замирания.

1.2.3.4.2 Получение статистики потерь для канала с 49 логнормально-накагами распределением замирания

1.2.4 Статистическая оценка воздействия помех

1.2.4.1 Статистическая оценка мощности полезного сигнала на входе МС и БС

1.2.4.2 Статистическая модель восприимчивости приемника МС и БС

1.2.4.3 Статистическая оценка воздействия помех по основному и побочным каналам приема (МС и БС) от основного и побочных излучений БС

1.2.5 Оценка суммарной мощности помех на входе МС и БС

1.3 Формирование необходимых распределений случайных величин

1.3.1 Генератор случайных чисел (ГСЧ)

1.3.2 Равномерное распределение

1.3.3 Равномерное дискретное распределение

1.3.4 Нормальное распределение

1.3.5 Логнормальное распределение

1.3.6 Гамма распределение

2 СТАТИСТИКО-ДИНАМИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ССС

2.1 Задание пространственной области анализа сети

2.2 Определение числа МС

2.3 Расчет матрицы значений потерь распространения радиоволн, коэффициента усиления антенн и времени задержки

2.4 Случайное размещение МС

2.5 Расчет массивов значений потерь, коэффициента усиления антенн с учетом их случайных компонент и начальных излучаемых мощностей МС сети.

2.6 Расчет динамических параметров ССС 74 2.6.1 Расчет динамических параметров сети РЭМА/ТОМА

2.6.1.1 Расчет массива мощностей сигналов на входе МС сети БОМА/ТОМА

2.6.1.2 Формирование списка активных каналов сети БОМА/ТОМА

2.6.1.3 Расчет значения отношения энергии сигнала на бит к шуму в сети FDMA/TDMA

2.6.2 Расчет динамических параметров сети CDMA

2.6.2.1 Расчет массива мощностей пилот сигнала на входе МС сети CDMA

2.6.2.2 Формирование списка активных каналов в сети CDMA

2.6.2.3 Управление мощностью в сети CDMA

2.7 Определение необходимого числа случайных снимков

3 ОЦЕНКА ВНУТРИСИСТЕМНОЙ ЭМС ССС МЕТОДОМ СТАТИСТИКО-ДИНАМИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОСТРАНСТВЕННО РАСПРЕДЕЛЕНЫХ РЭС

3.1 Этапы оценки ЭМС ССС

3.2 Алгоритм статистической оценки ЭМС ССС

3.2.1 Алгоритм оценки ЭМС в сети FDMA/TDMA

3.2.2 Алгоритм оценки ЭМС в сети CDMA

4 ПРОВЕДЕНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

И СРАВНЕНИЕ С РЕЗУЛЬТАТАМИ МОДЕЛИРОВАНИЯ

4.1 Получение пространственного распределения абонентов на основе экспериментальных данных

4.2 Случайное размещение МС сети в области анализа

4.3 Моделирование ССС

4.4 Сравнение результатов моделирования с экспериментальными данными

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Статистическая оценка электромагнитной совместимости сетей сотовой связи методом Монте-Карло»

Анализ состояния проблемы Актуальность работы

Интенсивное развитие систем персональной радиосвязи привело к их значительной концентрации, особенно в крупных городах [1]. Следствием этого является усложнение электромагнитной обстановки (ЭМО) и возрастание как внутрисистемных (внутри одной сети), так и межсистемных (между различными сетями) помех, что усложнило проблему совместного функционирования радиоэлектронных средств. Перспективы развития систем персональной радиосвязи, в том числе сотовых, в значительной степени зависят от корректного и рационального планирования, проводимого с помощью специальных геоинформационных систем. Однако развитие технологий планирования, включающих оценку электромагнитной совместимости (ЭМС), отстает от развития радиотелекоммуникационных систем, что усложняет развивающуюся ситуацию, и приводит к накоплению ошибок.

Совокупность электромагнитных полей в заданной точке пространства называется электромагнитной обстановкой (ЭМО). ЭМО создается различными источниками электромагнитных излучений: техническими средствами, природными электромагнитными процессами. Возможность нормального функционирования радиоэлектронных средств (РЭС) в данной точке пространства полностью определяется ЭМО и техническими характеристиками РЭС.

Ответить на вопрос: будет ли определенная сеть сотовой связи (ССС) функционировать в данной ЭМО, создаваемой излучениями базовых и мобильных станций, как данной сети, так и других ССС, а также других источников радиоизлучений и помех, с требуемым качеством, позволяет решение задачи оценки электромагнитной совместимости.

Электромагнитной совместимостью называется способность РЭС функционировать с требуемым качеством в существующей ЭМО и не создавать при этом недопустимых помех другим РЭС.

Задача оценки ЭМС возникает в процессе анализа состояния и управления частотно пространственным ресурсом и является одной из основных составляющих в процессе частотно-территориального планирования (ЧТП) систем радиосвязи - рационального назначения рабочих частот, сочетаемого с введением частотных, территориальных, временных и пространственных ограничений, накладываемых на РЭС.

Основным методом оценки ЭМС является математическое моделирование, в том числе компьютерный эксперимент, проводимый на основе математических моделей излучений радиопередатчиков (РПД), восприимчивости радиоприемников (РПМ), антенно-фидерных устройств (АФУ), распространения радиоволн, различных шумовых и помеховых воздействий, процессов взаимовлияния радиоэлектронных средств (РЭС) друг на друга.

Задача оценки ЭМС ССС требует комплексного подхода, заключающегося в наличии следующих этапов: математического моделирования РЭС, математического моделирования ЭМО, анализа реакции РЭС на ЭМО. При этом необходимо учитывать множество различных факторов, в том числе случайных. Важнейшими из них являются: особенности распространения радиоволн в приземном канале радиосвязи, способ множественного доступа, флуктуации уровней принимаемых сигналов и радиопомехи. Решение об электромагнитной совместимости РЭС, принимается на основе критерия ЭМС, определяемого неравенством [2]: если РА <РТ, ЭМС обеспечивается, если РА >РТ, ЭМС не обеспечивается,

1) где

РА — мощность на входе приемника;

Рт— допустимая мощность на входе приемника.

Для обеспечения функционирования радиосети условие ЭМС (1) должно выполняться для всех РЭС входящих в сеть с учетом их взаимного влияния. Решение этой задачи не должно привести к нарушению ЭМС внешних РЭС не входящих в исследуемую сеть.

Существуют детерминированный и статистический подходы к оценке ЭМС Рис. 1.

Рис. 1. Методы оценки ЭМС

Детерминированному подходу, посвящены работы [2-7]. Классический детерминированный подход к оценке ЭМС РЭС заключается в анализе "дуэльных ситуаций", когда оценка ЭМС производится для двух РЭС с известными параметрами, одно из которых рассматривается в качестве приемника полезного сигнала, а второе РЭС является источником непреднамеренных радиопомех. Выделяют также "комбинационные ситуации", такие случаи, когда взаимные помехи образуются в группе из трех и более РЭС. Принципиально неустранимым, недостатком детерминированных способов оценки ЭМС является невозможность анализа большой совокупности взаимодействующих РЭС с априорно неизвестными параметрами, что характерно, например, для систем сотовой связи.

В общем случае необходимо оценивать совокупное воздействие множества независимых сигналов на РЭС, характеризующихся различными структурами и алгоритмами функционирования, а также наличием случайных параметров.

Оценка электромагнитной совместимости большой совокупности, взаимодействующих радиоэлектронных средств, связана со сложностью построения математической модели ее функционирования, характеризующейся случайными числом, временем работы и местоположением мобильных станций, случайными физическими процессами в канале радиосвязи, а для сети с кодовым разделением каналов (CDMA) и двусторонним управлением мощностью передатчиков мобильных и базовых станций.

Параметры РЭС характеризуются наличием случайных компонент. Все это обуславливает необходимость статистического подхода к решению задачи оценки ЭМС и определяет актуальность задачи.

Уровень сигналов от базовых станции (БС) в точке расположения мобильных станции (МС), как и уровень сигнала от МС в точке расположения БС, является случайной величиной. Это обусловлено рядом случайных факторов: колебаниями нагрузки, случайным местоположением МС, случайными замираниями из-за многолучевости и пространственного перемещения МС и др. Все это определяет актуальность статистического подхода к решению задачи оценки ЭМС. Совокупность взаимодействующих, в том числе мобильных РЭС, при их большом числе (десятки-сотни тысяч), можно рассматривать как сложную большую физическую систему, характеризуемую случайными процессами и случайными величинами. В этом случае наиболее адекватными математическими методами описания такой системы являются методы теории вероятности и математической статистики [8].

Статистический подход к оценке ЭМС рассмотрен, например, в работах [9-12]. Он основан на задании статистических распределений параметров РЭС (координаты, частоты, мощности излучений и др.), расчете статистических характеристик ЭМО и статистической оценке воздействия

ЭМО на РЭС. Основным недостатком данных работ является существенное упрощение моделей распределения случайных параметров РЭС с целью получения их статистических характеристик аналитическими методами, что на практике приводит к некорректным статистическим выводам.

Проведение статистической оценки ЭМС с учетом множества случайных параметров радиосетей практически невозможно без использования специальных статистических методов, одним, из которых является метод Монте-Карло [13,14], позволяющий определить значение вероятности случайной величины у = /(x](t),x2(t),x3(t),.), в случаях когда, получение аналитического выражения для интегральной функции распределения F(y) является затруднительным, а интегральные функции распределения случайных величин, F(x,),F(x2),. аналитически заданы.

Активное использование данного метода для решения самых разнообразных прикладных задач стало возможным благодаря развитию вычислительной техники, позволяющим резко повысить скорость расчетов.

Особенности применения данного метода к оценке ЭМС ССС содержатся преимущественно в документах [15-18].

Практическая реализация алгоритмов статистической оценки ЭМС ССС, методом Монте-Карло представлена в рекомендованных международным союзом электросвязи (МСЭ) [8-14] пакетах программ SEAMCAT-2 и SEAMCAT-3 (Spectmm Engineering Advanced Monte-Carlo Analysis Tool) [15,16] разработанным ERC (European radiocommunications committee). В SEAMCAT-2 [15,16] моделирование основано на генерации и обработке серий реализаций функционирования сети, каждая из которых представляет собой выборку случайных значений ряда статистических параметров сети на основе их заданных распределений. Вычисляются значения мощности сигнала и помех на входах РПМ. Расчетные значения отношения энергии сигнала на бит к шуму у проверяются на выполнение заданных требований по ЭМС. Результатом обработки группы реализаций является вероятность выполнения условий ЭМС. Структура SEAMCAT-2 состоит из трех основных вычислительных блоков: блока генерирования событий EGE (Event Generation Engine), блока вычисления распределения DEE (Distribution Evaluation Engine) и блока вычисления качества функционирования сети ICE (Interference Calculation Engine) (Рис. 2.).

С помощью блока EGE, генерируется значения всех случайных параметров сигналов и помех на основании их заданных распределений и вычисления значений мощностей сигнала и помех на входе ПРМ.

С помощью блока DEE определяется достаточность числа выборок, обеспечивающее необходимую точность и статистическую устойчивости результатов вычислений.

С помощью блока ICE вычисляется выборочные значения у и затем вероятность возникновения помехи путем сравнения выборочных значений у с граничными значениями.

Рис. 2. Структура системы SEAMCAT-2

Пакет программ SEAMCAT-2 не позволяет проводить оценку ЭМС при использовании исследуемой системой метода управления мощностью РПД с целью минимизации внутрисистемного взаимного влияния РЭС, например, ССС на основе технологии CDMA. Сети мобильной радиосвязи на основе технологии CDMA используют общую полосу частот для организации каналов трафика. Частотное разделение используется только для обеспечения дуплекса. Поэтому помехи приему сигналов базовой станции создаются сигналами других базовых станции, а помехи приему сигналов от данной

13 мобильной станции создаются другими МС, находящимися как в данной, так и в соседних сотах. В сетях CDMA как в прямом, так и в обратном каналах осуществляется управления мощностью с целью достижения оптимального значения энергии сигнала на бит к шуму у0 в каналах трафика.

Основная проблема, возникающая при построении математической модели для сети CDMA, заключается в определении мощностей излучения в прямом и обратном каналах трафика. В реальной сети CDMA уровень излучаемой мощности МС Рмс является функцией отношения энергии сигнала на бит к шуму уис на входе приемника БС: Рмс = /(/БС), а уровень парциальной мощности, излучаемой БС РБС, является функцией отношения энергии сигнала на бит к шуму умс на входе приемника МС: РБС = /(/мс).

Значение у в заданной точке пространства зависит от ряда параметров в том числе и от излучаемой мощности передатчиков Р, т.е. у = (р(Р,.). Таким образом, получатся соотношение:

Р = f (у) = А<р(?,■■■■)). (2)

Решение (2) усложняет его нелинейный характер, а так же по причине, того что расчет значения у в любой точке пространства на входе РПМ требует знание о мощности Р, излучаемой всеми РПД сети, однако эта мощность не может быть вычислена, если неизвестны значения у, которые опять таки зависят от мощности Р. Получается "замкнутый круг", что исключает простое решение.

Возможность проводить оценку ЭМС для ССС на основе технологии CDMA с рядом ограничений реализована в SEAMCAT-3 [19,20]. На Рис. 3. показана структура SEAMCAT-3.

Рис. 3. Структура оценки ЭМС в SEAMCAT-3

Вычислительный блок CDMA реализует модель ССС, учитывающую кластер до 19 соседних сот (57 сот в случае трехсекторной организации сети) (Рис. 4.), основанную на случайном равномерном распределении МС и упрощенной модели механизма управления мощностью.

Рис. 4. Пример представления системы CDMA в SEAMCAT-3

Реализованные в этих пакетах программ SEAMCAT методы и модели обладают следующими основными недостатками:

1. Пространственное распределение базовых станций сетей сотовой связи моделируются в виде жесткой структуры с фиксированными расстояниями между базовыми станциями, т.е. не учитываются реальные географические координаты базовых станций. Поэтому результаты моделирования не могут соответствовать реальности.

2. Используемые методы расчета уровня принимаемого сигнала не учитывают влияния рельефа местности, реальной застройки и других

15 препятствий, что ухудшает точность прогнозирования значения уровня сигнала.

3. При моделировании механизма управления мощностью для разрыва "замкнутого круга" (2) [21] используются эмпирические зависимости парциальной мощности передатчиков базовых станций от отношения энергии сигнала на бит к шуму у. Однако данные зависимости характеризуются узким диапазоном у, что накладывает ограничения на их применимость.

4. Недостаточно полно рассмотрены вопросы влияния соседних сот (соседние соты учитываются только при моделировании механизма управления мощностью).

5. При моделировании сети СОМА учитывается либо только прямой канал (канал предачи информации от БС к МС), либо только обратный канал (канал предачи информации от МС к БС), что существенно упрощает модель сети с одной стороны, а с другой делает данную модель неадекватной реальной сети.

6. Отсутствует критерий определения необходимого числа случайных снимков, обеспечивающего статистическую устойчивость результатов оценки.

Таким образом, в настоящее время актуальной задачей является развитие методик и алгоритмов статистической оценки электромагнитной совместимости сетей сотовой связи, учитывающих эффекты медленных и быстрых замираний в каналах радиосвязи, процессы двухстороннего управления мощностью, статистические компоненты моделей радиоэлектронных средств, что в совокупности обеспечит адекватность моделей реальности и повысит достоверность оценки электромагнитной совместимости.

Следует отметить, что для решения задачи оценки ЭМС пространственно распределенной системы РЭС необходима геоинформация: географические координаты РЭС, профили трасс распространения

16 радиоволн, направления диаграмм направленности (ДН), высоты подвеса антенн и других пространственных данных. Необходимо также интеграция методов оценки ЭМС ССС в специализированную геоинформационную систему [22] для наглядного представления результатов моделирования.

Всвязи с вышеизложенным, тема диссертации, посвященная решению задачи статистической оценки ЭМС ССС методом Монте-Карло, является актуальной.

Цели и задачи диссертации

Основная цель работы состоит в разработке методики и алгоритмов оценки внутрисистемной электромагнитной совместимости сетей сотовой связи на основе метода Монте-Карло.

Для достижения данной цели было необходимо:

1. провести анализ существующих подходов к оценке электромагнитной совместимости сетей сотовой связи;

2. разработать статистическую модель электромагнитной обстановки, основанную на задании распределений случайных параметров базовых и мобильных станций, и учитывающую эффекты медленных и быстрых замираний в канале радиосвязи;

3. выполнить сравнительный анализ существующих моделей процесса управления мощностью мобильных и базовых станций;

4. разработать методики и алгоритмы статистической оценки внутрисистемной электромагнитной совместимости на основе метода Монте-Карло и проверить их адекватность.

Методы исследований

Для решения поставленных в диссертационной работе задач использованы методы теории вероятностей, математической статистики, статистической радиофизики, математического моделирования, методы теории радиотехнических систем и теории распространения радиоволн.

Научная новизна:

В диссертационной работе получены следующие новые научные результаты.

1. Разработана статистическая модель электромагнитной обстановки сети сотовой связи, основанная на имитации случайных параметров сети и каналов радиосвязи.

2. Предложены методика и алгоритмы статистической оценки внутрисистемной электромагнитной совместимости сети сотовой связи, основанные на генерации и обработке множества случайных снимков системы.

3. Предложен критерий достаточности количества снимков.

4. Разработана модель процесса управления мощностью с адаптивным шагом приращения мощности и критерий достижения состояния равновесия сети.

5. Предложена методика сравнения расчетных и измеренных значений параметров электромагнитной совместимости сети CDMA.

Практическая ценность и внедрение результатов исследований

1. Предложенные методика и алгоритмы оценки внутрисистемной ЭМС сетей сотовой связи учитывают более полное описание электромагнитной обстановки по сравнению с известными методиками и алгоритмами оценками ЭМС.

2. Реализация полученных результатов в составе специализированной геоинформационной системы частотно-территориального планирования, позволяет проводить оценку электромагнитной совместимости различных сетей сотовой связи в реальных условиях функционирования.

3. Практические результаты диссертации, использовались для оптимизации сети IMT-MC 450, развернутой в г. Ярославле, а также используется в учебном процессе очного, заочного отделений и в рамках спецкурсов для старших курсов по кафедре радиофизики, что подтверждается соответствующими актами о внедрении.

4. Результаты исследований пригодны для практического использования операторами и проектировщиками сетей сотовой связи при планировании и оптимизации сети.

Основные положения, выносимые на защиту. На защиту выносятся:

Заключение диссертации по теме «Системы, сети и устройства телекоммуникаций», Клемент Темане Ниа

Результаты работы использовались для оптимизации сети 1МТ-МС 450, развернутой в г. Ярославле, а также в учебном процессе по кафедре радиофизики.

Таким образом, поставленная цель диссертационной работы достигнута.

Практическая значимость работы:

1. Предложенные методика и алгоритмы оценки внутрисистемной ЭМС систем сотовой связи учитывают более полное описание электромагнитной обстановки по сравнению с известными оценками ЭМС.

2. Реализация полученных результатов в составе специализированной геоинформационной системы частотно территориального планирования (ГИС ЧТП) [88], позволяет проводить оценку электромагнитной совместимости различных сетей сотовой связи в реальных условиях функционирования.

3. Практические результаты диссертации использовались для оптимизации сети 1МТ-МС 450, развернутой в г. Ярославле, а также используются в учебном процессе очного, заочного отделений и в рамках спецкурсов для старших курсов по кафедре радиофизики, что подтверждается соответствующими актами о внедрении.

4. Результаты исследований пригодны для практического использования операторами и проектировщиками сетей сотовой связи при планировании и оптимизации сети.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе проведены исследования, направленные на повышение достоверности статистической оценки электромагнитной совместимости сетей сотовой связи. Результатом исследований, проведенных в диссертационной работе, являются методики и алгоритмы оценки электромагнитной совместимости сетей сотовой связи на основе метода Монте-Карло. Получены следующие результаты:

1. Разработана статистическая модель электромагнитной обстановки ССС, основанная на имитации случайных параметров сети и каналов радиосвязи, обеспечивающая более полное описание электромагнитной обстановки.

2. Предложена методика получения статистики потерь в городском радиоканале с одновременным учетом медленных и быстрых замираний.

3. Предложены методика и алгоритмы статистической оценки электромагнитной совместимости ССС, основанные на генерации и обработке множества «случайных снимков» сети.

4. Предложен критерий достаточности количества снимков, обеспечивающий статистическую устойчивость результатов оценки.

5. Разработана модель процесса управления мощностью с адаптивным шагом приращения мощности и предложен критерий достижения состояния равновесия. Показано, что модель процесса управления мощностью с адаптивным шагом имеет лучшие временные характеристики достижения состояния равновесия по сравнению с существующими моделями.

6. Предложена методика сравнения расчетных и экспериментальных значений параметров сети CDMA, включающая оригинальную методику получения пространственного распределения МС.

7. Разработанные методики и алгоритмы оценки ЭМС реализованы в специализированной ГИС. Проведено сравнение результатов расчета и экспериментальных значений параметров электромагнитной совместимости, подтверждающее адекватность предложенных методик и статистико-динамической модели.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Клемент Темане Ниа, 2007 год

1. Мобильные системы № 12/2004.

2. Дональд Р. Ж. Уайт. Электромагнитная совместимость радиоэлектронных средств и непреднамеренные помехи. М.: Советское радио, 1977.

3. Бабанов Ю. Н., Силин А. В. Проблемы обеспечения совместной работы радиоэлектронной аппаратуры. Горький: ГГУ, 1975.

4. Виноградов Е. М., Харченко И. П., Шишкин А. Д. Электромагнитная совместимость корабельного радиооборудования. ЛЭТИ им. В. И. Ульянова (Ленина) 1975.

5. Владимиров В.И., Докторов А.Л., Елизаров Ф.В. и др. Электромагнитная совместимость радиоэлектронных средств и систем. Под ред. Н.М. Царькова. -М.: Радио и связь, 1985.

6. Князев А. Д. Элементы теории и практики обеспечения электромагнитной совместимости радиоэлектронных средств- М.: Радио и связь, 1984.

7. Петровский В.И., Седельников Ю.Е. Электромагнитная совместимость радиоэлектронных средств: Учеб. пособие для вузов. М.: Радио и связь, 1986.8. ITU-R М.1634

8. Альтер Л.Ш. Вероятность помех интермодуляции в приемниках мобильных систем радиосвязи. // Мобильные системы. 2003. 12. С.55-58.

9. Альтер Л.Ш., Овчаренко A.B. сравнительный анализ методов оценки надежности связи при воздействии мешающих сигналов. // Электросвязь 2003.10. С.29-31.

10. Апорович А.Ф. Статистическая теория электромагнитной совместимости радиоэлектронных средств/ Под ред. В.Я. Аверьянова- Мн.: Наука и техник, 1984.

11. Феоктистов Ю.А Теория и методы оценки электромагнитной совместимости радиоэлектронных средств. М.: Радио и связь, 1988.

12. Вентцель Е.С. Исследование Операций. М., Советское радио, 1972.

13. REPORT ITU-R SM.2028-1. Monte Carlo simulation methodology for the use in sharing and compatibility studies between different radio services or systems.

14. ERC REPORT 68. MONTE-CARLO SIMULATION METHODOLOGY FOR THE USE IN SHARING AND COMPATIBILITY STUDIES BETWEEN DIFFERENT RADIO SERVICES OR SYSTEMS. Naples, February 2000 revised in Regensburg, May 2001 and Baden, June 2002.

15. SEAMCAT User Manual. European Radiocommunications Office, Febuary2004.

16. Lucent Technologies. AUTOPLEX Cellular Telecommunications System. System 1000 CDMA RF Engineering Guidelines (Volume 1) Issue 7, 2001

17. Методика расчета ЭМС основных типов (групп) РЭС систем СПС с другими типами (группами) РЭС гражданского назначения, работающих в общих полосах частот в диапазонах 150 МГц, 450 МГц, 900 МГц, 2 ГГц. Москва 2005.

18. SEAMCAT-3 User manual. European Radiocommunication Office May2005.20. 3GPP2 C. 1002-0 Versions 1.0. cdma Evaluation Methodology Revission 0. December, 2004.

19. CEPT/ECC/WGSE/STG document STG (03)12: CDMA Downlink Power Control Methodology for SEAMCAT VOICE ONLY.

20. M. D. Yacoub, Foundations Mobile Radio Engineering. Boca Raton, FL: CRC Press, 1993.

21. G. Calhoun, Ed., Digital Cellular Radio. Norwood, MA: Artech House, 1988.

22. R. Steele and L. Hanzo, Eds., Mobile Radio Communications, 2nd ed. England: John Wiley & Sons, 1999.

23. P. Jung, P. W. Baier, and A. Steil, "Advantages of CDMA and spread spectrum techniques ofer FDMA and TDMA in cellular mobile radio applications," IEEE Trans. Veh., vol. 42, no. 3, pp. 357-364, Aug. 1993.

24. K. S. Gilhousen, I. M. Jacobs, R. Padovani, A. J. Viterbi, L. A. Weaver, Jr., and C. E. Wheatley III, "On the capacity of a cellular CDMA system," IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 40, no. 2, pp. 303-312, May 1991.

25. J. D. Gibson, Ed., The Mobile Communications Handbook, 2nd ed. Boca Raton, FL: CRC Press, 1999.

26. TIA/EIA, "Mobile station-base station compatibility standard for dual-mode wideband spread spectrum cellular system," Telecommunications Industry Association," Interim Standard-95, 1993.

27. W. C. Y. Lee, "Power control in CDMA (cellular radio)," in Proc. IEEE Veh. Tech. Conf. (VTC), St. Louis, Missouri, USA, May 1991, pp. 77-80.

28. H. Holma and A. Toskala, Eds., WCDMA for UMTS. West Sussex: John Wiley & Sons, 2000.

29. W. Tschirks, "Effects of transmission power control on the cochannel interference in cellular radio networks," Electrotechnik und Informationstechnik, vol. 106, no. 5, 1989.

30. T. Fujii and M. Sakamoto, "Reduction of cochannel interference in cellular systems by intra-zone channel reassignment and adaptive transmitter power control," in Proc. IEEE Veh. Tech. Conf. (VTC), Philadelphia, PA, USA, June 1988, pp. 668-672.

31. T. Nagatsu, T. Tsuruhara, and M. Sakamoto, "Transmitter power control for cellular land mobile radio," in Proc. IEEE GLOBECOM, 1983.

32. J. F. Whitehead, "Signal-level-based dynamic power control for co-channel interference management," in Proc. IEEE Veh. Tech. Conf. (VTC), May 1993,pp. 499-502.

33. S. Ariyavisitakul and L. F. Chang, "Signal and interference statistics of a CDMA system with feedback power control," IEEE Trans. Commun., vol. 41, no. 11, pp. 1626-1634, Nov. 1993.

34. S. Ariyavisitakul, "Signal and interference statistics of a CDMA system with feedback power control part II," IEEE Trans. Commun., vol. 42, no. 2/3/4, pp. 597-605, Feb./Mar./Apr. 1994.

35. А.И.Дементьева, методик достоверного оценивания пространственного распределения нагрузки сотовых сетей связи журнал Электросвязи №2 за 2002 г.

36. Кренев А.Н. /Виноградов К.Е., Захаров М.Ю., Кренев А.Н., Дашков Н.И., Тимофеев В.А., Фомичев Н.И., Цыганок Е.Г.; Науч. ред. А.Н. Кренев; Проектирование и анализ радиосетей: Учебное пособие Яросл. гос. ун-т. Ярославль, 2004.

37. F. Gil, A. Claro, J. Ferreira, А 3D Interpolation Method for Base-Station-Antenna Radiation Patterns, Antennas & Propagation, No. 2, April 2001.

38. П.А.Полушин, А.Г.Самойлов. Избыточность сигналов в радиосвязи. М. Радиотехника,2007.

39. Миддлмон Д. Введение в статистическую теорию связи,-М.:Сов.радио,1961(т.1),1962(т.2).

40. Связь с подвижными объектами в диапазоне СВЧ. Пер. с англ./Под ред. М.С. Ярлыкова.-М.:Связь. 1979.-520 с.

41. Karasawa, Y. Multipath propagation theory and modeling in wideband mobile radio: the "ETP model", connecting "Propagation" and "System" / Y. Karasawa // The Radio Science Bulletin. №302 (September, 2002). - P. 515.

42. Craig, K.H. Impact of numerical methods on propagation modeling / K.H. Craig; edited by J. Hamelin // Modern Radio Science 1996, Oxford University Press.-1996.-P. 179-203.

43. COST 231 FinalReport. http://www.lx.it.pt/cost231.

44. Y. Okumura et al., Field Strength and Its Variability in VHF and UHF LandMobile Radio Service, Review of the Electrical Communications Laboratory, Vol. 16, no. 9-10, September-October 1968.

45. M. Hata, Empirical Formula for Propagation Loss in Land Mobile Radio

46. Recommendation ITU-R P.529-3, Prediction Methods for the Terrestrial Land Mobile Service in the VHF and UHF Bands, 1999.

47. ERC Report 68, Monte Carlo Radio Simulation Methodology, Naples, February 2000.

48. Reudink D.O. (1972). Comparison of radio transmission at X-band in surban and urban areas. IEEE Trans., AP20,470-3.

49. Black D.M. and Reudink D.O. (1972). Some characteristics of mobile radio propagation at 836 MHz in the Philadelphia area. IEEE Trans., VT21, 45-51

50. Okumura Y., Ohmori E., Kawano T. and Fukuda K. (1968) Field strength and its variability in VHF and UHF land mobile services. Rev.Elec. Commun. Lab., 16, 825-73.

51. W.C.Jakes, Jr., Microwave mobile communications. New York: Wiley 1974.

52. R. H. Clarke, "A Statistical Theory of Mobile Radio Reception," Bell Systems Technical Journal, Vol. 47, July August 1968, p. 957-1000.

53. T. Aulin, "Characteristics of a Digital Mobile ChannelType," IEEE Trans. Veh. Tech., Vol. 30, Feb. 1981,p.45-53.

54. H. Suzuki, "A statistical model for urban multipath propagation," IEEETrans. Commun., vol. 25, pp. 673-680, July 1977.

55. U. Sheikh, М. Handforth, and M. Abdi, "Indoor mobile radio channel at 946 MHz: Measurements and modeling," in Proc. Veh. Technol. Conf. VTC'93, Secaucus, NJ, May 1993, pp. 73-76.

56. M. Nakagami, "The m-distribution— A general formula of intensity distribution of rapid fading," in Statistical Methods in Radio Wave Propagation. Oxford, U.K.: Pergamon, 1960, pp. 3-36.

57. Прокис Дж. Цифровая связь. М., Радио и Связи 2000.

58. J.D.Parsons. The Mobile Radio Propagation Channel. Second edition. Copyright 2000 John Wiley & Sons Ltd.

59. Fenton L., 'The sum of lognormal probability distributions in scatter transmission systems', IEEE Transactions on Communication Systems, vol. CS-8, pp. 57-67, March 1960.

60. S.C.Schwartz and Y.S.Yeh, "On the distribution function and moments of power sums with lognormal components", Bell Systems Technical Journal, Vol. 61, no. 7, pp.1441-1462, September 1982.

61. Бакалов В.П. Цифровое моделирование случайных процессов. -М.:САЙНС-ПРЕСС,2002.

62. Knuth, D.E.: Seminumerical Algorithms 3rd ed., Vol 2, the Art of Computer Progamming, Addison.

63. Vattulainen, K. Kankaala, J. Saarinen, and T. Ala-Nissila, A Comparative Study of Some Pseudorandom Number Generators. http://arxiv.org/PScache/hep-lat/pdf/9304/9304008.pdf.

64. Makoto Matsumoto and Takuji Nishimura.Mersenne Twister: A 623-dimentionally equidistributed uniform pseudorandom number generator: ACM Transactions on modelling and Computer Simulations, Special issue on Uniform Random Number Generation. 1998.

65. W. H. Press and S. A. Teukolsky, Portable random number generators, Computers in Physics, 6 (1992), pp. 522-524.

66. S. K. Park and K. W. Miller, Random number generators: Good ones are hard to find, Communications of the ACM,31(1988), pp.1192-1201.71.74.