У статті визначено недоліки існуючих емпіричних моделей поширення сигналу систем стільникового зв'язку, обгрунтована неможливість застосування їх для мереж стільникового зв'язку 5G. проведено аналіз моделі поширення сигналу SUI, обґрунтовано необхідність використання в ній поправочних коефіцієнтів при вирішенні завдання оптимальної розстановки базової станції.

Анотація наукової статті з електротехніки, електронної техніки, інформаційних технологій, автор наукової роботи - Яремко І. Н., Павловська К. А.


Analysis of the SUI radio wave propagation model for solving the problems of building 5G cellular networks

The article identifies the shortcomings of existing empirical models of signal distribution of cellular communication systems, substantiates the impossibility of using them for 5G cellular communication networks. The analysis of the SUI signal propagation model is carried out, the necessity of using correction factors in it when solving the problem of optimal placement of the base station is substantiated.


Область наук:
  • Електротехніка, електронна техніка, інформаційні технології
  • Рік видавництва: 2020
    Журнал: Збірник наукових праць Донецького інституту залізничного транспорту
    Наукова стаття на тему 'Аналіз моделі поширення радіохвиль SUI для вирішення завдань побудови мереж стільникового зв'язку 5G'

    Текст наукової роботи на тему «Аналіз моделі поширення радіохвиль SUI для вирішення завдань побудови мереж стільникового зв'язку 5G»

    ?YOLOv3, проведено навчання на зображеннях небезпечних об'єктів. Додаток протестовано на відео, з зображенням реальних ножів, гранат, пістолетів, автоматів і макетах небезпечних предметів, розглянуті можливості поліпшення характеристик системи.

    Ключові слова: системи

    відеоспостереження, розпізнавання об'єктів підвищеної небезпеки, нейронні згорткові мережі.

    In the article, the preliminary results of creating an automated video surveillance system for objects of increased danger recognizing, for example, when organizing operational video surveillance of security measures at railway infrastructure facilitiesin, sensitive organizations (military plants and institutions, research institutes,

    etc.) are proposed. The process of operational video surveillance based on a neural network is proposed as an improvement of existing systems. To date, there are very few such developments. An algorithm for detecting objects and the architecture of a neural network is proposed. A computer application was implemented in the Python 3.6 programming language, using the TensorFlow library, and the basic YOLOv3 architecture, and training was conducted on images of dangerous objects. The application was tested on video, with the image of real knives, grenades, pistols, machine guns and mock-ups of dangerous objects, the possibilities of improving the characteristics of the system are considered.

    Keywords: video surveillance systems, recognition of high-risk objects, neural convolutional networks.

    УДК 621.39

    ЯРЕМКО І.М., к.т.н., доцент (Донецький національний технічний університет) ПАВЛОВСЬКА К.А., асистент (Донецький національний технічний університет)

    Аналіз моделі поширення радіохвиль SUI для вирішення завдань побудови мереж стільникового зв'язку 5G

    Yaremko I.N., Candidate of Technical Science, Associate Professor (DONNTU) Pavlovskaya K.A., Assistant (DONNTU)

    Analysis of the SUI radio wave propagation model for solving the problems of building 5G cellular networks

    Вступ

    При прогнозуванні зон покриття базових станцій, що забезпечують мобільний зв'язок між залізничними службами і рухомим складом, особливу роль відіграє розрахунок навантаження мереж мобільного зв'язку, виходячи з якої планують архітектуру створюється мережі,

    координати базових станцій з урахуванням заданого якості обслуговування QoS.

    При проектуванні мереж 5G для потреб залізничного транспорту необхідно враховувати вплив всіляких чинників

    поширення радіохвиль на параметри передавального і

    сигналу.

    Основними параметрами для розрахунку навантаження мережі є потужність передавача базової станції, чутливість базової станції і станції абонентів, що знаходяться в рухомому складі, висота антени базової станції, рельєф зони обслуговування базової станції і втрати в каналах базова станція-абонент в залежності від рельєфу місцевості. Це пов'язано з тим, що територія використання

    залізничного транспорту

    різноманітна. При відсутності інформації про розмір, тип і формі перешкод найбільш ефективним інструментом визначення втрат сигналу мобільного зв'язку є використання емпіричних моделей поширення сигналу систем стільникового зв'язку.

    аналіз публікацій

    Аналіз існуючих робіт про застосування емпіричних моделей поширення сигналу систем стільникового зв'язку показав, що моделі Лі, Окамури, Хата, Уолфиш-Ікегамі можуть успішно застосовуватися при плануванні систем мобільного зв'язку з різними вадами для кожної моделі.

    Модель Лі [1] може використовуватися для міської та сільської місцевості, проте при використанні цієї моделі слід звертати увагу, що на пересіченій місцевості ефективна висота антени може сильно відрізнятися від її фізичної висоти.

    Модель Окамури [2] найкращим чином підходить для міських і приміських районів, однак мало ефективна для сільської місцевості.

    Модель Хата [3] дає можливість оцінити залежність втрати сигналу від

    несучої частоти, висоти антен базової станції і абонента, типу місцевості. Більш точні результати для опису процесів

    поширення сигналу для відстаней понад 1 км і частот до 1,5 ГГц.

    Модель Уолфиш-Ікегамі [4] може бути застосована при розрахунку топології мереж мобільного зв'язку в умовах насиченої міської забудови, проте, дана модель вимагає більшої кількості інформації, в порівнянні з іншими існуючими моделями.

    Дані моделі підходять в першу чергу для стільникових систем зв'язку, в яких передавальна антена розташована на базовій станції (БС), а приймальня антена на абонентської станції (АС). У більшості випадків передбачається, що антена БС повинна підніматися над дахами сусідніх будинків.

    В існуючих наукових роботах, а також в рекомендаціях МСЕ-Я [5] говориться, що перераховані моделі не можуть використовуватися для планування мереж стільникового зв'язку 5G внаслідок того, що діапазон їх обмежений частотами до 3 ГГц. Крім цього, жодна з розглянутих моделей не дає достовірних результатів в разі низько розташованих передавальних антен, а в мережах п'ятого покоління активно використовуються піко стільники, які можуть бути розташовані на висоті не більше 2 метрів.

    Мета роботи

    Метою цієї статті є аналіз моделі канального

    поширення сигналів БШ для подальшого застосування в задачах

    оптимального розташування базових станцій в мережах мобільного зв'язку 5G.

    величин, отриманих за допомогою статистичної процедури.

    Основна частина

    Модель Stanford University Interim (SUI), була розроблена групою 802.16 IEEE спільно зі Стенфордським університетом [6], вона є розширенням моделі Хата з параметрами корекції для частот вище 1900 МГц. Модель SUI пропонується в якості рішення для планування мереж стільникового зв'язку в смузі 3,5 ГГц - 11ГГц для різних типів місцевості.

    Розглядаючи вплив рельєфу місцевості на якість сигналу, можна виділити три категорії:

    1) А - гірська місцевість, велика рослинність або щільна міська забудова з великою кількістю перешкод, внаслідок чого великі загасання;

    2) B - гірська місцевість і рідкісна рослинність або приміська зона з різновисотних будівлями;

    3) С - плоский рельєф і рідкісна рослинність або сільська місцевість з малою кількістю перешкод, найменші загасання.

    Модель SUI застосовується тільки в тому випадку, якщо:

    1) радіус покриття окремих осередків не повинен бути більше 8км;

    2) висота антени на приймальному модулі становить від 2 до 10 м;

    3) висота антени передавального джерела (базової станції) становить від 15 до 40 м;

    4) покриття стільникового зв'язку становить від 80 до 90%.

    Головна відмінність цієї моделі від існуючих є введення показника втрат на трасі у і стандартного відхилення слабкого загасання s як випадкових

    L =) + iOylgA + X, + X, + ,, (1)

    А

    h

    7 = a-b | К +

    xf = 6ig; f), f 2000

    Xh = 201g (hp,

    be

    (2)

    (3)

    (4)

    де = 100м; X - довжина хвилі, м; у -експонента втрат сигналу мобільного зв'язку, дБ; й - відстань від базової станції до абонентської, м; к'с і ^ ь-висоти антен базової і абонентської станції, м; X] - - коефіцієнт корекції частоти; Хц - коефіцієнти корекції висоти пріемнікаантени; / - робоча частота, МГц; а, b, с-коефіцієнти, що залежать від категорії місцевості згідно з таблицею 1.

    Таблиця 1

    Залежність коефіцієнтів від категорії місцевості

    Коефі цієнт Категорія місцевості А Категорія місцевості В Категорія місцевості З

    а 4,6 4 3,6

    b 0,0075 0,0065 0,005

    e 12,6 17,1 20

    Використання поправочних коефіцієнтів у формулі (2) необхідно для отримання більш точних результатів для категорій місцевості А, В, С. На малюнку 1 наведена залежність висоти підвісу базової станції від показника втрат сигналу в мережах стільникового зв'язку, без урахування поправочних коефіцієнтів.

    З малюнка 1 випливає, що всі три графіка прагнуть до однакових значень у для висоти базової станції вище 2 м, внаслідок чого розрахунки втрат стають менш точними для різних категорій місцевості. Слід відзначити той факт, що категорія С характеризується найбільшими показниками втрат на трасі, а в категорії А найменший показник втрат на трасі.

    З вищесказаного випливає, що при використанні робочих частот вище 2 ГГц, а також висоти антен базової станції між 2 і 10 м, необхідно використовувати поправочні

    коефіцієнти для кожної категорії місцевості, наведених у таблиці 1.

    На малюнку 2 показано, що при висоті базової станції вище 3 метрів найбільше загасання характерно для категорій місцевості А і В (найбільший показник втрат), що підтверджує думку про необхідність використання поправочних

    коефіцієнтів в моделі SUI.

    Таким чином, застосування поправочного коефіцієнта в моделі SUI дозволить повною мірою враховувати втрати при поширенні сигналу для різних типів місцевості.

    Про 150

    --1 кате Оріяна

    11 орняВ

    1

    11 1

    і - кате "оріяС

    * м

    Ч

    \

    \

    у \

    1 \\

    ч \

    ч ^

    \

    --

    0.2 0.4 04 01 1 11 \ А

    Висота базової станції (кЬс), м

    Мал. 1. Залежність висоти підвісу базової станції від показника втрат сигналу в мережах стільникового зв'язку, без урахування поправочних коефіцієнтів

    до 30

    - | категорія А |

    Л - категорія В

    до.

    X

    Ч

    ч.

    Ч

    м

    Мал. 2. Залежність висоти підвісу базової станції від показника втрат сигналу в мережах стільникового зв'язку, з урахуванням поправочних коефіцієнтів

    висновки

    Аналіз моделі канального поширення сигналів 8Ш дозволяє зробити однозначний висновок про можливість застосування її при вирішенні завдань оптимальної

    розстановки базових станцій в мережах 50, для забезпечення необхідних показників якості зв'язку

    залізничного сполучення.

    Застосування даної моделі можливо внаслідок того, що вона може працювати на частотах понад 3 ГГц і висоті антен більше 2 м. Ці характеристики порівнянні з характеристиками роботи мережі мобільного зв'язку 5G, яка працює в частотних діапазонах понад 3,5 ГГц і активно використовуються пікосоти з висотою підвісу до 5 м.

    Проектування мереж мобільного зв'язку 5G c використанням моделі канального поширення сигналів SUI дозволить створювати

    високошвидкісні мережі мобільного зв'язку як між диспетчерами і рухомим складом, так і безпосередньо в рухомому складі з заданою якістю обслуговування QoS при мінімальних витратах як на стадії проектування, так і в процесі експлуатації.

    Список літератури:

    1. Lee W.C.Y., Mobile Communications Design Fundamentals, 2nd Edition, McGrawHill, New York, 1993.

    2. Y. Okumura, E. Ohmori, T. Kawano, K. Fukuda, «Field Strength and Its Variability in VHF and UHF LandMobile Radio Service», Review of the Electrical Communication Laboratory, Vol. 16, №9-10, 1968, pp. 825-873.

    3. COST 235. Radiowave propagation effects on next-generation fixed-services terrestrial telecommunication systems. Chair: M.P.M. Hall, UK. URL: http://www.cost.eu/COST_Actions/ict/235

    4. Stiiber G.K. Principles of Mobile Communication, Kluwer Academic Publishers, Boston, 1996..

    5. Рекомендація МСЕ-R P.1406-2 (07/2015). Ефекти поширення радіохвиль, що стосуються наземних

    сухопутної рухомої і

    радіомовної служб в діапазонах ДВЧ і УВЧ. URL:

    http://www.itu.int/dms_pubrec/itu-r/rec/p/RREC-P.1406-2-201507-I!!PDF-R.pdf

    6. Erceg V. Channel models for fixed wireless applications / V. Erceg, K.V.S. Hari, et al. // Tech. Rep. IEEE 802.16a-03/01, June 2003.

    анотації:

    У статті визначено недоліки існуючих емпіричних моделей поширення сигналу систем стільникового зв'язку, обгрунтована неможливість застосування їх для мереж стільникового зв'язку 5G.

    Проведено аналіз моделі

    поширення сигналу SUI, обґрунтовано необхідність використання в ній поправочних коефіцієнтів при вирішенні задачі оптимальної розстановки базової станції.

    Ключові слова: Завдання, сигнал, базова станція, модель, мережа, втрати, рельєф.

    The article identifies the shortcomings of existing empirical models of signal distribution of cellular communication systems, substantiates the impossibility of using them for 5G cellular communication networks.

    The analysis of the SUI signal propagation model is carried out, the necessity of using correction factors in it when solving the problem of optimal placement of the base station is substantiated.

    Keywords: Task, signal, loss, base station, model, network, terrain.


    Ключові слова: завдання / сигнал / базова станція / Модель / мережа / втрати / рельєф. / Task / signal / loss / base station / model / network / terrain.

    Завантажити оригінал статті:

    Завантажити