Метод комплексної оцінки стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку

Автор(и)

  • Svitlana Kalantaievska Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут вул. Московська, 45/1, м. Київ, Україна, 01011, Україна https://orcid.org/0000-0001-6426-2235
  • Hennadii Pievtsov Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба вул. Сумська, 77/79, м. Харків, Україна, 61023, Україна https://orcid.org/0000-0002-0426-6768
  • Oleksii Kuvshynov Національний університет оборони України імені Івана Черняховського пр. Повітрофлоський, 28, м. Київ, Україна, 03049, Україна https://orcid.org/0000-0003-2183-7224
  • Andrii Shyshatskyi Центральний науково-дослідний інститут озброєння та військової техніки Збройних Сил України пр. Повітрофлоський, 28, м. Київ, Україна, 03168, Україна https://orcid.org/0000-0001-6731-6390
  • Serhii Yarosh Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба вул. Сумська, 77/79, м. Харків, Україна, 61023, Україна https://orcid.org/0000-0002-5208-9372
  • Serhiy Gatsenko Національний університет оборони України імені Івана Черняховського пр. Повітрофлоський, 28, м. Київ, Україна, 03049, Україна https://orcid.org/0000-0002-0957-6458
  • Hryhorii Zubrytskyi Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба вул. Сумська, 77/79, м. Харків, Україна, 61023, Україна https://orcid.org/0000-0002-9577-5268
  • Ruslan Zhyvotovskyi Центральний науково-дослідний інститут озброєння та військової техніки Збройних Сил України пр. Повітрофлоський, 28, м. Київ, Україна, 03168, Україна https://orcid.org/0000-0002-2717-0603
  • Sergii Petruk Центральний науково-дослідний інститут озброєння та військової техніки Збройних Сил України пр. Повітрофлоський, 28, м. Київ, Україна, 03168, Україна https://orcid.org/0000-0002-0709-0032
  • Vitalii Zuiko Національний університет оборони України імені Івана Черняховського пр. Повітрофлоський, 28, м. Київ, Україна, 03049, Україна https://orcid.org/0000-0003-1439-9502

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.144085

Ключові слова:

засоби радіозв’язку, нейронні мережі, нечіткі множини, обчислювальна складність, частотна характеристика, імпульсна характеристика

Анотація

Розроблено метод комплексної оцінки стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку. Відмінна особливість запропонованого методу полягає в оцінці стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку за декількома показниками, а саме: ймовірність бітової помилки каналу, частотна характеристика стану каналу та імпульсна характеристика стану каналу. Після отримання оцінки каналу по кожному показнику відбувається формування узагальненої оцінки стану каналу. Формування оцінки стану каналу по кожному з показників оцінки відбувається на окремому шарі нейронної мережі з використанням апарату нечітких множин, після чого на виході нейронної мережі формується узагальнена оцінка. Розробка запропонованого методу обумовлена необхідністю підвищення швидкості оцінювання стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку з прийнятною обчислювальною складністю.

За результатами дослідження встановлено, що запропонований метод дозволяє підвищити швидкість оцінювання стану каналу багатоантенних систем в середньому до 30 % в залежності від стану каналу, при цьому відмічається погіршення точності оцінки стану каналу на рівні 5-7% за рахунок зменшення інформативності оцінювання (це обумовлене використанням апарату нечітких множин) та здатний адаптуватися до сигнальної обстановки в каналі за рахунок навчання нейронної мережі. Навчання нейронної мережі відбувається на основі навчальної (тренувальної) послідовності та на 10–12 ітерації навчання повністю завершує адаптацію до стану каналу. Зазначений метод доцільно використовувати в радіостанціях з програмованою архітектурою для підвищення їх завадозахищеності за рахунок зменшення часу на прийняття рішення щодо стану каналу

Біографії авторів

Svitlana Kalantaievska, Військовий інститут телекомунікацій та інформатизації імені Героїв Крут вул. Московська, 45/1, м. Київ, Україна, 01011

Ад’юнкт

Науково-організаційний відділ

Hennadii Pievtsov, Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба вул. Сумська, 77/79, м. Харків, Україна, 61023

Доктор технічних наук, професор

Oleksii Kuvshynov, Національний університет оборони України імені Івана Черняховського пр. Повітрофлоський, 28, м. Київ, Україна, 03049

Доктор технічних наук, професор

Andrii Shyshatskyi, Центральний науково-дослідний інститут озброєння та військової техніки Збройних Сил України пр. Повітрофлоський, 28, м. Київ, Україна, 03168

Кандидат технічних наук, науковий співробітник

Serhii Yarosh, Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба вул. Сумська, 77/79, м. Харків, Україна, 61023

Доктор військових наук, професор, завідувач кафедри

Кафедра тактики зенітних ракетних військ

Serhiy Gatsenko, Національний університет оборони України імені Івана Черняховського пр. Повітрофлоський, 28, м. Київ, Україна, 03049

Старший викладач

Кафедра космічних систем

Hryhorii Zubrytskyi, Харківський національний університет Повітряних Сил імені Івана Кожедуба вул. Сумська, 77/79, м. Харків, Україна, 61023

Кандидат технічних наук, доцент, провідний науковий співробітник

Ruslan Zhyvotovskyi, Центральний науково-дослідний інститут озброєння та військової техніки Збройних Сил України пр. Повітрофлоський, 28, м. Київ, Україна, 03168

Кандидат технічних наук, начальник відділу

Науково-дослідний відділ розвитку зенітних ракетних систем та комплексів

Sergii Petruk, Центральний науково-дослідний інститут озброєння та військової техніки Збройних Сил України пр. Повітрофлоський, 28, м. Київ, Україна, 03168

Старший науковий співробітник

Науково-дослідний відділ розвитку зенітних ракетних систем та комплексів

Vitalii Zuiko, Національний університет оборони України імені Івана Черняховського пр. Повітрофлоський, 28, м. Київ, Україна, 03049

Кандидат військових наук, доцент

Кафедра космічних систем

Посилання

  1. Slyusar, V. (2005). Cistemy MІMO: principy postroeniya i obrabotka signalov. Elektronika: Nauka, Tekhnologiya, Biznes, 8, 52–58.
  2. Kuvshynov, O. V. (2009). Adaptyvne upravlinnia zasobamy zavadozakhystu viyskovykh system radiozviazku. Zbirnyk naukovykh prats VIKNU, 17, 125–130.
  3. Dahiya, S., Singh, A. K. (2018). Channel estimation and channel tracking for correlated block-fading channels in massive MIMO systems. Digital Communications and Networks, 4 (2), 138–147. doi: https://doi.org/10.1016/j.dcan.2017.07.006
  4. Khan, I., Singh, D. (2018). Efficient compressive sensing based sparse channel estimation for 5G massive MIMO systems. AEU – International Journal of Electronics and Communications, 89, 181–190. doi: https://doi.org/10.1016/j.aeue.2018.03.038
  5. Vovchenko, V. S. (2015). Statistical estimation of losses in communication channels of standard lte and lte-advanced on the basis of technology MIMO. Systemy obrobky informatsiyi, 7 (132), 159–163.
  6. Mardoyan, G. R. (2015). MIMO channel estimation for pseudo-coherent communication systems. V mire nauchnykh otkrytiy, 2 (62), 465–478. doi: https://doi.org/10.12731/wsd-2015-2-27
  7. Chiong, C. W. R., Rong, Y., Xiang, Y. (2016). Blind channel estimation and signal retrieving for MIMO relay systems. Digital Signal Processing, 52, 35–44. doi: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2016.02.007
  8. Wang, Y., Chen, K., Yu, J., Xiong, N., Leung, H., Zhou, H., Zhu, L. (2017). Dynamic propagation characteristics estimation and tracking based on an EM-EKF algorithm in time-variant MIMO channel. Information Sciences, 408, 70–83. doi: https://doi.org/10.1016/j.ins.2017.04.035
  9. Kuhn, V. (2006). Wireless Communications over MIMO Channels: Applications to CDMA and Multiple Antenna Systems. Chichester, United Kingdom: John Wiley Sons, 363.
  10. Shaheen, E. M., Samir, M. (2013). Jamming Impact on the Performance of MIMO Space Time Block Coding Systems over Multi-path Fading Channel. REV Journal on Electronics and Communications, 3 (1-2). doi: https://doi.org/10.21553/rev-jec.56
  11. Zhou, X., Zhuge, Q., Qiu, M., Xiang, M., Zhang, F., Wu, B. et. al. (2018). Bandwidth variable transceivers with artificial neural network-aided provisioning and capacity improvement capabilities in meshed optical networks with cascaded ROADM filtering. Optics Communications, 409, 23–33. doi: https://doi.org/10.1016/j.optcom.2017.09.021
  12. Sarma, K. K., Mitra, A. (2012). Modeling MIMO channels using a class of complex recurrent neural network architectures. AEU – International Journal of Electronics and Communications, 66 (4), 322–331. doi: https://doi.org/10.1016/j.aeue.2011.08.008
  13. Seyman, M. N., Taşpınar, N. (2013). Channel estimation based on neural network in space time block coded MIMO–OFDM system. Digital Signal Processing, 23 (1), 275–280. doi: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2012.08.003
  14. Zhang, L., Zhang, X. (2007). MIMO channel estimation and equalization using three-layer neural networks with feedback. Tsinghua Science and Technology, 12 (6), 658–662. doi: https://doi.org/10.1109/tst.2007.6071814
  15. Gogoi, P., Kumar Sarma, K. (2012). Channel Estimation Technique for STBC coded MIMO System with Multiple ANN Blocks. International Journal of Computer Applications, 50 (13), 10–14. doi: https://doi.org/10.5120/7830-1018
  16. Neumann, D., Wiese, T., Utschick, W. (2018). Learning the MMSE Channel Estimator. IEEE Transactions on Signal Processing, 1–1. doi: https://doi.org/10.1109/tsp.2018.2799164
  17. He, H., Wen, C.-K., Jin, S., Li, G. Y. (2018). Deep Learning-based Channel Estimation for Beamspace mmWave Massive MIMO Systems. IEEE Wireless Communications Letters, 1–1. doi: https://doi.org/10.1109/lwc.2018.2832128
  18. Nayal, N., Sharma, K. (2015). Channel Estimation in Long Term Evolution. International Journal of Computer Science And Technology, 6 (3), 230–234.
  19. Cai, J., Li, Y., Hu, Y. (2018). Deep convolutional neural network based antenna selection in multiple-input multiple-output system. Young Scientists Forum 2017. doi: https://doi.org/10.1117/12.2317603
  20. Reshamwala, N. S., Suratia, P. S., Shah, S. K. (2014). Artificial Neural Network trained by Genetic Algorithm for Smart MIMO Channel Estimation for Downlink LTE-Advance System. International Journal of Computer Network and Information Security, 6 (3), 10–19. doi: https://doi.org/10.5815/ijcnis.2014.03.02
  21. Malik, S., Kumar, S. (2017). Optimized Phase Noise Compensation Technique using Neural Network. Indian Journal of Science and Technology, 10 (5), 1–6. doi: https://doi.org/10.17485/ijst/2017/v10i5/104348
  22. Zhang, P., Chen, S., Hanzo, L. (2015). Two-Tier Channel Estimation Aided Near-Capacity MIMO Transceivers Relying on Norm-Based Joint Transmit and Receive Antenna Selection. IEEE Transactions on Wireless Communications, 14 (1), 122–137. doi: https://doi.org/10.1109/twc.2014.2334325
  23. Bai, L., Wang, C.-X., Huang, J., Xu, Q., Yang, Y., Goussetis, G. et. al. (2018). Predicting Wireless MmWave Massive MIMO Channel Characteristics Using Machine Learning Algorithms. Wireless Communications and Mobile Computing, 2018, 1–12. doi: https://doi.org/10.1155/2018/9783863
  24. Khan, I., Singh, M., Singh, D. (2018). Compressive Sensing-based Sparsity Adaptive Channel Estimation for 5G Massive MIMO Systems. Applied Sciences, 8 (5), 754. doi: https://doi.org/10.3390/app8050754
  25. Tang, R., Zhou, X., Wang, C. (2018). A Haar Wavelet Decision Feedback Channel Estimation Method in OFDM Systems. Applied Sciences, 8 (6), 877. doi: https://doi.org/10.3390/app8060877
  26. Kulsoom, F., Vizziello, A., Chaudhry, H. N., Savazzi, P. (2018). Pilot reduction techniques for sparse channel estimation in massive MIMO systems. 2018 14th Annual Conference on Wireless On-Demand Network Systems and Services (WONS). doi: https://doi.org/10.23919/wons.2018.8311671
  27. Kumari, D. L., Prasa, M. N. (2017). A review paper on performance analysis of mimo based ofdma system under fading channel. International Journal of Electronics and Communication Engineering and Technology (IJECET), 8 (1), 32–42.
  28. Kuvshynov, O. V. (2011). Alhorytmy kontroliu stanu kanalu zviazku v umovakh skladnoi radioelektronnoi obstanovky. Systemy ozbroiennia i viyskova tekhnika, 2 (26), 189–192.
  29. Zhyvotovskyi, R., Shyshatskyi, A., Petruk, S. (2017). Structural-semantic model of communication channel. 2017 4th International Scientific-Practical Conference Problems of Infocommunications. Science and Technology (PIC S&T). doi: https://doi.org/10.1109/infocommst.2017.8246454
  30. Slyusar, V. I., Slyusar, I. I. (2003). Sovmestnoe ocenivanie neskol'kih parametrov signalov v sistemah svyazi s cifrovym diagrammoobrazovaniem. Materialy 7-go yubileynogo mezhdunarodnogo molodezhnogo foruma "Radioelektronika i molodezh' v ХХI veke". Kharkiv, 128.
  31. Digital Transmission: Carrier-to-Noise Ratio, Signal-to Noise Ratio and Modulation Error Ratio (2006). White Paper, Cisco.
  32. Chi, C.-Y., Chen, C.-Y., Chen, C.-H., Feng, C.-C. (2003). Batch processing algorithms for blind equalization using higher-order statistics. IEEE Signal Processing Magazine, 20 (1), 25–49. doi: https://doi.org/10.1109/msp.2003.1166627
  33. Jitendra, K. T., Tong, L., Ding, Z. (2000). Single-User Channel Estimation and Equalization. IEEE Signal Processing Magazine, 17–28.
  34. Shyshatskyi, A. V., Liutov, V. V. (2015). Analiz isnuiuchykh metodiv otsinky stanu kanalu zviazku. VI Naukovo-tekhnichna konferentsiya “Problemni pytannia rozvytku ozbroiennia ta viyskovoi tekhniky”. Kyiv, 398.
  35. Gu, Q. (2005). RF System Design of Transceivers for Wireless Communications. Springer. doi: https://doi.org/10.1007/b104642
  36. Hranac, R. (2017). Broadband: Is MER Overrated? Communications Technology.
  37. Mahmoud, H. A., Arslan, H. (2009). Error vector magnitude to SNR conversion for nondata-aided receivers. IEEE Transactions on Wireless Communications, 8 (5), 2694–2704. doi: https://doi.org/10.1109/twc.2009.080862
  38. Coded Modulation Library. Available at: http://www.iterativesolutions.com/
  39. Rotshteyn, A. P. (1999). Intellektual'nye tekhnologii identifikacii: nechetkie mnozhestva, geneticheskie algoritmy, neyronnye seti. Vinnica: “UNIVERSUM”, 320.
  40. Shmatok, S. O., Podchashynskyi, Yu. O., Shmatok, O. S. (2007). Matematychni ta prohramni zasoby modeliuvannia prystroiv i system upravlinnia. Vykorystannia nechitkykh mnozhyn ta neironnykh merezh. Zhytomyr: ZhDTU, 280.
  41. Parashchuk, I. B., Ivanov, Yu. N., Romanenko, P. G. (2010). Neyrosetevye metody v zadachah modelirovaniya i analiza effektivnosti funkcionirovaniya setey svyazi. Sankt Peterburg: ВАС, 104.
  42. Haykin, S. (2006). Neyronnye seti: polniy kurs. Moscow: Vil'yams, 1104.
  43. Andrews, J. G. (2005). Modulation, coding and signal processing for wireless communications – Interference cancellation for cellular systems: a contemporary overview. IEEE Wireless Communications, 12 (2), 19–29. doi: https://doi.org/10.1109/mwc.2005.1421925
  44. Goldsmith, A., Jafar, S. A., Jindal, N., Vishwanath, S. (2003). Capacity limits of MIMO channels. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 21 (5), 684–702. doi: https://doi.org/10.1109/jsac.2003.810294
  45. Shishatskiy, A. V., Zhuk, O. G., Lutov, V. V., Zhivotovsky, R. M. (2016). Method of estimation of the parameters of signals with digital modulation types. Nauka i tekhnika Povitrianykh Syl Zbroinykh Syl Ukrainy, 4 (25), 117–121.
  46. Rassel, S., Norvig, P. (2006). Iskusstvenniy intellekt: sovremenniy podhod. Moscow: Izdatel'skiy dom “Vil'yams”, 1408.
  47. Neyronnye seti. Available at: http://neurocomp.ru/2009/07/01/nejronnye-seti/
  48. Shushkevich, G. Ch., Shushkevich, S. V. (2001). Vvedenie v MathCAD 2000. Grodno, 138.
  49. Sliusar, V. I., Hatsenko, S. S., Shyshatskyi, A. V. (2017). Pat. No. 123110 UA. Sposib otsiniuvannia syhnalnoi obstanovky v umovakh nevyznachenosti. No. u201708576; declareted: 21.08.2017; published: 12.02.2018, Bul. No. 3.
  50. Chumak, V. K., Shyshatskyi, A. V., Karlov, V. D., Zhyvotovskyi, R. M., Romanenko, I. O., Kuvshynov, O. V. (2016). Systema z mnozhynoiu vkhodiv ta mnozhynoiu vykhodiv (MIMO) pidvyshchenoi zavadozakhyshchenosti: Pat. No. 113747 UA. No. u201608699; declareted: 10.08.2016; published: 10.02.2017, Bul. No. 3.

##submission.downloads##

Опубліковано

2018-10-10

Як цитувати

Kalantaievska, S., Pievtsov, H., Kuvshynov, O., Shyshatskyi, A., Yarosh, S., Gatsenko, S., Zubrytskyi, H., Zhyvotovskyi, R., Petruk, S., & Zuiko, V. (2018). Метод комплексної оцінки стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5(9 (95), 60–76. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.144085

Номер

Том 5 № 9 (95) (2018): Інформаційно-керуючі системи

Розділ

Інформаційно-керуючі системи

Ліцензія

Авторське право (c) 2018 Svitlana Kalantaievska, Hennadii Pievtsov, Oleksii Kuvshynov, Andrii Shyshatskyi, Serhii Yarosh, Serhiy Gatsenko, Hryhorii Zubrytskyi, Ruslan Zhyvotovskyi, Sergii Petruk, Vitalii Zuiko

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.