О.Н. Чирков1, М.А. Ромащенко2, И.С. Бобылкин3

1-3 ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет» (г. Воронеж, Россия)

Постановка проблемы. Для описание многолучевого распространения радиосигнала используют две модели: модель трас-сировки лучей и стохастическую модель. Стохастическая модель как наиболее общая позволяет описать различные сценарии и факторы, влияющие на распространение сигнала (многолучевость, дисперсия времени прибытия, потери на расстоянии, атмосферные условия и т.д.). В реальных условиях изменение канала не соответствует гауссовскому распределению. При проектировании и моделировании системы беспроводной связи приходится учитывать цветной негауссовский шум. Слож-ность метода стохастического моделирования канала связи заключается в том, что изменение функций спектральной плот-ности мощности (PSD) и плотности вероятности нормального распределения случайной переменной (PDF) взаимосвязано. Для устранения ограничений существующих методов необходимо воспользоваться методом фильтрации гауссовской случай-ной переменной. Однако в отличие от применяемых методик моделирования здесь требуется алгоритмом оптимизации гло-бального поиска (АОГП).

Цель. Исследовать возможность генерации удовлетворяющего заданным требованиям цветного негауссовского шума мето-дом фильтрации на основе АОГП.

Результаты. Предложен метод на основе АОГП для генерации цветного негауссовского шума, удовлетворяющего требованиям функций PSD и PDF. Проведено численное моделирование, результаты которого подтвердили эффективность представленного метода. Показано, что преимущество нового метода заключается в том, что сложность вычисления требуемого предварительного искажения для фильтра заменяется простым методом поиска. Как только необходимые коэффициенты найдены, генерация негауссовского шума может быть выполнена путем вторичной фильтрации и обратного преобразования.

Практическая значимость. Предложенный метод по сравнению с методами, основанными на блочных структурах или других аналитических методах, более эффективен для моделирования беспроводного канала в реальном времени.

1. Чирков О.Н., Ромащенко М.А., Чепелев М.Ю. Современные методы оценки канала радиосвязи в условиях многолучевости // Вестник ВГТУ. 2019. Т. 15. № 3. С. 68-73.
2. Kennedy J., Eberhart R. Particle swarm optimization // in Proceedings of ICNN'95-international conference on neural networks. IEEE. 1995. V. 4. Р. 1942-1948.
3. Чирков О.Н. Прямое формирование OFDM сигналов // Вестник ВГТУ. 2012. Т. 8. № 5. С. 54-56.
4. Чирков О.Н. Математическая модель взвешенной оценки канала радиосвязи для многоантенных OFDM-систем // Вестник ВГТУ. 2019. Т. 15. № 4. С. 49-54.
5. Ромащенко М.А., Чирков О.Н., Чураков П.П. Усовершенствованный метод оценки канала с итерационным подавлением помех для многопользовательских систем MIMO-OFDM // Радиотехника. 2019. Т. 83. № 6(8). С. 150-155. DOI: 10.18127/j00338486-201906(8)-11.
6. Чирков О.Н., Ромащенко М.А., Свиридова И.В., Ципина Н.В. Эффективный адаптивный фильтр со скользящим окном для оценки канала связи с ортогональным частотным мультиплексированием // Радиотехника. 2022. Т. 86. № 7. С. 50-55. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202207-09.