İleri Sayısal Haberleşme Yrd. Doç. Dr. Birol SOYSAL Atatürk Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Ram Aokan

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi İstatistiksel kanal modeli: Vericiden gönderilen işaret yansımaya, kırılmaya ve saçılmaya uğrayarak alıcıya ulaşan bileşenlerden oluşmaktadır. Bu bileşenlerin genlikleri eşit, fazları da düzgün dağılıma sahiptir. Merkezi limit teoremine göre, N   için bunların toplamı Gauss dağılıma sahip olur. N > 6 durumunda yapılacak hata göz ardı edilebilir. N = 8 veya N = 16 ışınlı model yaygın olarak kullanılmaktadır. Biz çalışmalarımızda N = 8 alarak kanal modeli oluşturacağız. 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi Rayleigh kanal modeli: Verici ile alıcının birbirini görmediği durumlarda, alınan işaretin genlik ve fazında büyük değişimler meydana gelebilir. Alınan işaretin zarfındaki değişimler Rayleigh dağılım fonksiyonu ile modellenebilir. 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi Ricean kanal modeli: Verici ile alıcının birbirini görebildiği durumlarda, alınan işaretin genlik ve fazında büyük değişimler meydana gelmez. Direk görüş bileşeninin genliği diğerlerine göre oldukça büyüktür. Alınan işaretin zarfındaki değişimler Ricean dağılım fonksiyonu ile modellenebilir. 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi Doppler kayması: 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi Doppler kayması: 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi Doppler kayması: 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi İstatistiksel kanal modeli (Rayleigh): 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi İstatistiksel kanal modeli (Rayleigh): N , modeldeki ışın sayısı Ts , örnekleme periyodu v , kullanıcı hızı i , i. ışın için başlangıç varış açısı  , taşıyıcı işaretinin dalga boyu 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi İstatistiksel kanal modeli (Rayleigh): 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi İstatistiksel kanal modeli (Rayleigh): 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi İstatistiksel kanal modeli (Rayleigh): 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi İstatistiksel kanal modeli (Ricean): Ricean kanal K faktörü: 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi Kanal Profili: Haberleşme kanalı, dallı gecikme hattı (tapped delay line, TDL) filtre modeli ile temsil edilebilmektedir. TDL filtre modelinin her bir katsayısı dar bantlı kanal katsayısı gibi belirlenirken, bu katsayıların genlikleri kanalın gecikme profilinin nasıl olacağını (üstel azalan, Laplacian veya Gaussian) belirlemektedir. Üstel azalan yoğunluk fonksiyonu: 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi Kanal Profili: Haberleşme kanalı, dallı gecikme hattı (tapped delay line, TDL) filtre modeli ile temsil edilebilmektedir. TDL filtre modelinin her bir katsayısı dar bantlı kanal katsayısı gibi belirlenirken, bu katsayıların genlikleri kanalın gecikme profilinin nasıl olacağını (üstel azalan, Laplacian veya Gaussian) belirlemektedir. Üstel azalan gecikme profili ve genlik spektrumu 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi Kanal Profili: Haberleşme kanalı, dallı gecikme hattı (tapped delay line, TDL) filtre modeli ile temsil edilebilmektedir. TDL filtre modelinin her bir katsayısı dar bantlı kanal katsayısı gibi belirlenirken, bu katsayıların genlikleri kanalın gecikme profilinin nasıl olacağını (üstel azalan, Laplacian veya Gaussian) belirlemektedir. Laplacian yoğunluk fonksiyonu: 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi Kanal Profili: Haberleşme kanalı, dallı gecikme hattı (tapped delay line, TDL) filtre modeli ile temsil edilebilmektedir. TDL filtre modelinin her bir katsayısı dar bantlı kanal katsayısı gibi belirlenirken, bu katsayıların genlikleri kanalın gecikme profilinin nasıl olacağını (üstel azalan, Laplacian veya Gaussian) belirlemektedir. Laplacian gecikme profili ve genlik spektrumu 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi Kanal Profili: Haberleşme kanalı, dallı gecikme hattı (tapped delay line, TDL) filtre modeli ile temsil edilebilmektedir. TDL filtre modelinin her bir katsayısı dar bantlı kanal katsayısı gibi belirlenirken, bu katsayıların genlikleri kanalın gecikme profilinin nasıl olacağını (üstel azalan, Laplacian veya Gaussian) belirlemektedir. Gaussian yoğunluk fonksiyonu: 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi Kanal Profili: Haberleşme kanalı, dallı gecikme hattı (tapped delay line, TDL) filtre modeli ile temsil edilebilmektedir. TDL filtre modelinin her bir katsayısı dar bantlı kanal katsayısı gibi belirlenirken, bu katsayıların genlikleri kanalın gecikme profilinin nasıl olacağını (üstel azalan, Laplacian veya Gaussian) belirlemektedir. Gaussian gecikme profili ve genlik spektrumu 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi Kanal Profili: Şekillerde de görüldüğü gibi, üstel azalan, Laplacian ve Gaussian tipi gecikme profiline sahip kanalların genlik spektrumları arasında çok büyük fark yoktur. Oysa, Proakis tipi gecikme profiline sahip kanalın genlik spektrumu, oldukça kötüdür. Bazı frekans bileşenlerinin aşırı zayıflamaları nedeniyle, bu kanala ait başarım oldukça düşük olacaktır. Bu yüzden, bizim çalışmalarımızda Proakis kanal profili sistemin başarımını ölçmede referans olarak kullanılmaktadır. 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi Kanal Profili (Proakis): 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi Kanal Profili (Proakis): 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi Kanal Profili: 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi Ts AWGN k vk xk xk-1 xk-2 xk-L+1 xk-L h0 h1 h2 hL-1 hL Σ Kanalın dallı gecikme hattı (Tapped Delay Line, TDL) filtre modeli 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi İstatistiksel kanal modeli (Rayleigh): clear all; amplit=[0.227; 0.460; 0.688; 0.460; 0.227]; %randn('seed',1); for i=1:5 amplit(i)=amplit(i)/8; end for i=1:8 teta(i)=i*2*pi/8.0; for j=1:8 alfa(i,j)=2*pi*randn(); f(i)=complex(0.0,0.0); ek=amplit(i)*complex(cos(alfa(i,j)),sin(alfa(i,j))); f(i)=f(i)+ek; 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3

Haberleşme Kanalı ve Modellenmesi İstatistiksel kanal modeli (Ricean): ÖDEV: MATLAB ortamında Ricean kanal simülasyonunu gerçekleştiriniz. 10.04.2017 Birol SOYSAL DERS-3