Абстракция физического уровня для симуляции уровня системы

Этот пример демонстрирует абстракцию физического уровня IEEE® 802.11ax™ для симуляции уровня системы. Качественная модель ссылки и производительность ссылки, основанная на модели на методологии оценки TGax, представлены и подтверждены путем сравнения опубликованным результатам.

Введение

Моделирование полной обработки физического уровня в каждом передатчике и получателе, когда симуляция больших сетей является в вычислительном отношении дорогой. Абстракция физического уровня или отображение ссылки на систему является методом, чтобы запустить симуляции своевременно путем точного предсказания производительности ссылки в вычислительном отношении эффективным способом.

Этот пример демонстрирует абстракцию физического уровня для фрагмента данных 802.11ax [1] пакет на основе методологии [2] оценки TGax.

Существует две части к модели абстракции физического уровня [3, 4]:

  • Качественная модель ссылки вычисляет сигнал постэквалайзера к интерференционному и шумовому отношению (SINR) на поднесущую. Для получателя это основано на местоположении и характеристиках передачи передатчика интереса, и вмешивающихся передачах и ударе больших - и небольшое исчезновение.

  • Модель производительности ссылки предсказывает мгновенный пакетный коэффициент ошибок (PER), и поэтому успех передачи отдельного пакета, учитывая SINR на поднесущую и параметры кодирования, используемые в передаче.

Пример разделен в две части:

  • Часть A демонстрирует качественную модель ссылки, используемую, чтобы получить SINR на поднесущую, и подтверждает его путем сравнения результатов для жилого сценария согласно тестам поля 2 в методологии оценки TGax. Цель тестов поля 2 состоит в том, чтобы выровнять распределение маленькой и большой шкалы, исчезающей каналы с настройками MIMO факторов TGax.

  • Часть B демонстрирует модель производительности ссылки, используемую, чтобы оценить PER, и сравнивает результат использования абстракции против симуляции уровня ссылки с исчезновением модель канала TGax согласно тестам поля 0 в методологии оценки TGax. Цель тестов поля 0 состоит в том, чтобы выровнять абстракции PHY факторов TGax.

Часть A - соединяет качественную модель

Качественная модель ссылки реализует поле 2 уравнение SINR от Методологии Оценки TGax. Несколько вводят несколько выходов (MIMO) SINR на поднесущую (индекс m) и пространственный поток (индекс j) между передатчиком и получателем интереса дают

SINRRXTXm,j=SRXTXm,jIsRXTXm,j+IoRXTXm,j+Nm,j.

SINR учитывает потерю пути и исчезающие каналы между всеми передатчиками и получателем и предварительным кодированием прикладного в передатчиках. Степенью сигнала интереса дают

SRXTXm,j=PRXTXTRXmjHHRXTXmWTXmj2,

где PRXTX мощность приемника сигнала интереса,TRX линейный фильтр получателя, HRXTXматрица канала между передатчиком и получателем интереса, и WTX матрица перед кодированием, примененная в передатчике.

Степенью внутрипользовательской интерференции дают

IsRXTXm,j=PRXTXTRXmjHHRXTXmWTXm2-SRXTXm,j.

Степенью межпользовательской интерференции дают

IoRXTXm,j=kiΩ(k)PRXTX[TRX(m)]jHHRXTXimWTXim2,

где Ω(k) набор вмешивающихся передатчиков в kосновная услуга установлена (BSS) th

Шумовой степенью дают

Nm,j=TRXmj2N0,

где N0 шумовая степень спектральная плотность.

Сгенерируйте матрицу канала на поднесущую

Качественная модель ссылки требует матрицы канала на поднесущую. Вычислите матрицу канала от усилений пути, возвращенных в исчезающую модель wlanTGaxChannel канала при помощи helperPerfectChannelEstimate() функция помощника. Эффективно сгенерируйте усиления пути путем установки ChannelFiltering свойство wlanTGaxChannel к false.

sprev = rng('default'); % Seed random number generator and store previous state

% Get an HE OFDM configuration: 80 MHz channel bandwidth, 3.2 us guard
% interval
ofdmInfo = wlanHEOFDMInfo('HE-Data','CBW80',3.2);
k = ofdmInfo.ActiveFrequencyIndices;

% Configure channel to return path gains for one OFDM symbol
tgax = wlanTGaxChannel;
tgax.ChannelBandwidth = 'CBW80';
tgax.SampleRate = 80e6; % MHz
tgax.ChannelFiltering = false;
tgax.NumSamples = ofdmInfo.FFTLength+ofdmInfo.CPLength;

% Generate channel matrix per subcarrier for signal of interest
pathGains = tgax();    % Get path gains
chanInfo = info(tgax); % Get channel info for filter coefficients
chanFilter = chanInfo.ChannelFilterCoefficients;
Hsoi = helperPerfectChannelEstimate(pathGains,chanFilter, ...
    ofdmInfo.FFTLength,ofdmInfo.CPLength,ofdmInfo.ActiveFFTIndices);

% Generate channel matrix per subcarrier for interfering signal
reset(tgax); % Get a new channel realization
pathGains = tgax();  
Hint = helperPerfectChannelEstimate(pathGains,chanFilter, ...
    ofdmInfo.FFTLength,ofdmInfo.CPLength,ofdmInfo.ActiveFFTIndices);

Вычисление SINR

Вычислите и визуализируйте постэквалайзер SINR на поднесущую с calculateSINR и plotSINR функции помощника.

Psoi = -20; % Signal of interest received power (dBm)
Pint = -45; % Interfering signal received power (dBm)
N0 = -85;   % Noise power (dBm)
W = ones(ofdmInfo.NumTones,1); % Precoding matrix (assume no precoding)

sinr = calculateSINR(Hsoi,db2pow(Psoi-30),W,db2pow(N0-30),{Hint},db2pow(Pint-30),{W});

plotSINR(sinr,Hsoi,Psoi,Hint,Pint,N0,k);

Поле 2 методологии оценки TGax - проверяет калибровку SINR

Этот раздел подтверждает вычисление SINR путем сравнения совокупной функции плотности (CDF) SINRs на поднесущую калибровочными результатами, обеспеченными рабочей группой TGax. Мы сравниваем вычисление SINR с результатами, опубликованными TGax [5] для поля 2, тестируем 3: "передайте в нисходящем направлении передачу на основное правило доступа к каналу" для жилого сценария.

Для получения дополнительной информации о сценарии, и для результатов долгосрочной калибровки SINR смотрите 802.11ax PHY-фокусируемый пример Симуляции Уровня системы.

Главные параметры симуляции заданы или как принадлежащий Физическому уровню (PHY), Средний Слой Управления доступом (MAC), сценарий, или как симуляции. В этом примере PHY и параметры MAC приняты, чтобы быть тем же самым для всех узлов.

sinrCalibration = true; % Disable box 2 calibration
if sinrCalibration

PHYParams = struct;
PHYParams. TxPower = 20;      % Transmitter power in dBm
PHYParams. TxGain = 0;        % Transmitter antenna gain in dBi
PHYParams. RxGain =-2;       % Receiver antenna gain in dBi
PHYParams. NoiseFigure = 7;   % Receiver noise figure in dB
PHYParams. NumTxAntennas = 1; % Number of transmitter antennas
PHYParams. NumSTS = 1;        % Number of space-time streams
PHYParams. NumRxAntennas = 1; % Number of receiver antennas
PHYParams. ChannelBandwidth = 'CBW80'; % Bandwidth of system
PHYParams. TransmitterFrequency = 5e9; % Transmitter frequency in Hz

MACParams = struct;
MACParams. NumChannels = 3; % Number of non-overlapping channels
MACParams. CCALevel =-70;  % Transmission threshold in clear channel assessment algorithm (dBm)

Параметры сценария задают размер и размещение жилого создания согласно [6]. Обратите внимание, что только один получатель (STA) может быть активным в любой момент времени.

ScenarioParams = struct;
ScenarioParams.BuildingLayout = [10 2 5]; % Number of rooms in [x,y,z] directions
ScenarioParams.RoomSize = [10 10 3];      % Size of each room in metres [x,y,z]
ScenarioParams.NumRxPerRoom = 1;          % Number of receivers per room.

NumDrops и NumTxEventsPerDrop параметры управляют продолжительностью симуляции. В этом примере эти параметры сконфигурированы для короткой симуляции. 'Отбрасывание' случайным образом помещает передатчики и получатели в рамках сценария и выбирает канал для BSS. Событие 'передачи' случайным образом выбирает передатчики и получатели для передач согласно основным правилам ясной оценки канала (CCA), заданным в методологии оценки.

SimParams = struct;
SimParams.Test = 3; % Downlink transmission per basic channel access rule
SimParams.NumDrops = 3;
SimParams.NumTxEventsPerDrop = 2;

Функциональный box2Simulation запускает симуляцию путем выполнения этих шагов:

  1. Случайным образом пропустите передатчики (APS) и получатели (STAs) в рамках сценария.

  2. Вычислите крупномасштабную потерю пути и сгенерируйте выборочный частотой TGax исчезающие каналы для всех ненезначительных ссылок.

  3. Для каждого события передачи определите активные передатчики и получатели на основе правил CCA.

  4. Вычислите и возвратите SINR на поднесущую и эффективный SINR для каждого активного получателя согласно полю 2, протестируйте 3 в методологии оценки TGax.

box2Results = box2Simulation(PHYParams,MACParams,ScenarioParams,SimParams);

Постройте CDF SINR на поднесущую и эффективного SINR (как задано в поле 2, протестируйте 3) против представленных калибровочных результатов.

tgaxCalibrationCDF(box2Results.sinr(:), ...
    ['SS1Box2Test' num2str(SimParams.Test) 'A'],'CDF of SINR per subcarrier');
tgaxCalibrationCDF(box2Results.sinrEff(:), ...
    ['SS1Box2Test' num2str(SimParams.Test) 'B'],'CDF of effective SINR per reception');

end
  Running drop #1/3 ...
    Generating 3518 fading channel realizations ...
    Running transmission event #1/2 ...
    Running transmission event #2/2 ...
  Running drop #2/3 ...
    Generating 3366 fading channel realizations ...
    Running transmission event #1/2 ...
    Running transmission event #2/2 ...
  Running drop #3/3 ...
    Generating 3750 fading channel realizations ...
    Running transmission event #1/2 ...
    Running transmission event #2/2 ...

Увеличьте число отбрасываний для более точного сравнения.

Часть B - соединяет модель производительности

Модель производительности ссылки предсказывает мгновенный PER, учитывая SINR на поднесущую, вычисленную частично A и параметры кодирования, используемые в передаче.

Эффективный SINR отображение и усреднение используется, чтобы сжать постэквалайзер SINR на поднесущую в один эффективный ОСШ. Эффективный ОСШ является ОСШ, который предоставляет эквивалентной производительности PER канал аддитивного белого Гауссова шума (AWGN) как с исчезающим каналом. Предварительно вычисленная интерполяционная таблица, сгенерированная с WLAN Toolbox™, обеспечивает PER для ОСШ под каналом AWGN для данного кодирования канала, схемы модуляции и кодирования уровня. Если PER получен, случайная переменная определяет, был ли пакет получен по ошибке.

Процедура оценки PER методологии оценки TGax используется в этом примере, рассматривая одно интерференционное событие.

Эффективный SINR вычисляется с помощью полученного битного взаимного информационного уровня (RBIR), сопоставляющий функцию;

SINReff=αϕ-11NssNscj=1Nssm=1NscϕSINR(m,j)β,M,M.

  • ϕ(x,M) RBIR, сопоставляющий функцию, которая преобразовывает SINR каждой поднесущей к “информационной мере" для схемы модуляции M. RBIR, сопоставляющий функцию для BPSK, QPSK, 16QAM, 64QAM и 256QAM, обеспечивается в [7].

  • ϕ-1(x,M) обратный RBIR, сопоставляющий функцию, которая преобразовывает “информационную меру” назад к области ОСШ.

  • Nss количество пространственных потоков.

  • Nsc количество поднесущих.

  • SINR постэквалайзер SINR mподнесущая th и jпространственный поток th.

  • α и β настраивают параметры. Методология оценки TGax не принимает настройки поэтому в этом примере, мы принимаем, что они установлены в 1.

PER для длины справочных данных PERPL0 получен путем поиска соответствующей таблицы AWGN, LUT, учитывая схему модуляции и кодирования (MCS), схема кодирования канала и длина справочных данных (PL0)

PERPL0=LUTSNReff;MCS, coding scheme, PL0,

где длина справочных данных зависит от кодирования канала и длины данных для передачи PL.

PL0=32 bytes,  BCC and PL<400 bytes1458 bytes,  BCC and PL400 bytes1458 bytes, LDPC.

Финал оценил, что PER затем настроен для длины данных:

PERPL=1-PERPL0PLPL0.

Описанный метод принимает, что SINR является постоянным на время пакета. Методология оценки TGax описывает методы, чтобы иметь дело с изменяющейся во времени интерференцией и оценить коэффициент ошибок модулей данных о протоколе управления доступом медиа-контента (MPDUs) в агрегате MPDU (A-MPDU).

Вычислите эффективный SINR

Вычислите эффективный SINR и PER с помощью tgaxLinkPerformanceModel объект помощника в качестве примера.

Abstraction = tgaxLinkPerformanceModel;

effectiveSINR метод вычисляет эффективный SINR, учитывая схему модуляции и эквалайзер сообщения SINR на поднесущую и пространственный поток. 1024-QAM схема модуляции не поддержана в этом примере.

format = 'HE_SU';
мГц = 6; % MCS 6 is 64-QAM
[snreff, rbir_sc, rbir_av] = effectiveSINR (Абстракция, sinr, формат, мГц);

RBIR (информационная мера) на поднесущую, полученную путем отображения SINR на поднесущую и среднего RBIR, показывают в первом подграфике фигуры. Эффективный SINR на поднесущую получен обратным отображением средний RBIR и показан во втором подграфике.

plotRBIR(sinr,snreff,rbir_av,rbir_sc,k);

Оцените пакетный коэффициент ошибок

Учитывая эффективный ОСШ, оцените PER путем линейной интерполяции и экстраполирования предварительно вычисленной кривой уровня ссылки AWGN в логарифмической области и корректировки для длины данных. estimatePER метод возвращает итоговый PER, per, и используемая интерполяционная таблица AWGN, lut .

channelCoding = "LDPC";
dataLength = 1458; % Bytes
[на, ~, ~, lut] = estimatePER (Абстракция, snreff, формат, мГц, channelCoding, dataLength);

% Plot the AWGN lookup table and the estimated PER
фигура;
semilogy (lut (: 1), lut (: 2));
сетка on
содержание on
график (snreff, на,'d');
легенда'AWGN LDPC lookup table','Estimated PER from effective SINR')
заголовок'Packet error rate')
xlabel'SNR (dB)')
yLabel 'PER')

Поле 0 методологии оценки TGax - проверяет эффективный ОСШ по сравнению с производительностью PER

Чтобы проверить целый метод абстракции физического уровня, PER от симуляции уровня ссылки по сравнению с оценками PER с помощью абстракции. Это следует за шагами 2 и 3 тестирования поля 0 в Методологии Оценки TGax. 802.11ax однопользовательская ссылка моделируется с совершенной синхронизацией, оценкой канала и никакими нарушениями кроме исчезновения модель канала TGax и AWGN. Только ошибки во фрагменте данных пакета рассматриваются.

В этом примере SNRs, чтобы симулировать выбраны на основе MCS, количества передачи и получают антенны и модель канала для данной настройки PHY. Количество пространственно-временных потоков принято, чтобы равняться количеству антенн передачи. Моделирование конфигурировано для короткого промежутка времени; для большего количества значимых результатов необходимо увеличить число пакетов, чтобы симулировать.

verifyAbstraction = true; % Disable box 0 simulation
if verifyAbstraction

% Simulation Parameters
мГц = [4 8]; % Vector of MCS to simulate between 0 and 9
numTxRx = [1 1]; % Matrix of MIMO schemes, each row is [numTx numRx]
канал = "Model-D"; % String array of delay profiles to simulate
maxnumberrors = 1e1;  % The maximum number of packet errors at an SNR point
maxNumPackets = 1e2; % The maximum number of packets at an SNR point

% Fixed PHY configuration for all simulations
cfgHE = wlanHESUConfig;
cfgHE.ChannelBandwidth = 'CBW20'; % Channel bandwidth
cfgHE.APEPLength = 1000;          % Payload length in bytes
cfgHE.ChannelCoding = 'LDPC';     % Channel coding

% Generate a structure array of simulation configurations. Each element is
% one SNR point to simulate.
simParams = getBox0SimParams (канал, numTxRx, мГц, cfgHE, maxnumberrors, maxNumPackets);

% Simulate each configuration
результаты = ячейка (1, numel (simParams));
% parfor isim = 1:numel(simParams) % Use 'parfor' to speed up the simulation
for isim = 1:numel (simParams)
    результаты {isim} = box0Simulation (simParams (isim));
end

Пригодность абстракции определяется путем сравнения PER, вычисленного симуляцией уровня ссылки и абстракцией. Первая фигура сравнивает PERs в каждом симулированном ОСШ.

plotPERvsSNR(simParams,results);

Вторая фигура сравнивает количество успешно декодируемых пакетов симуляции уровня ссылки с эффективным ОСШ против ссылочной кривой AWGN. Если абстракция успешна, PER должен следовать за кривой AWGN.

plotPERvsEffectiveSNR(simParams,results);
end
Model-D 1-by-1, MCS 4, SNR 11 completed after 14 packets, PER:0.78571
Model-D 1-by-1, MCS 4, SNR 15 completed after 22 packets, PER:0.5
Model-D 1-by-1, MCS 4, SNR 19 completed after 100 packets, PER:0.05
Model-D 1-by-1, MCS 4, SNR 23 completed after 100 packets, PER:0.02
Model-D 1-by-1, MCS 4, SNR 27 completed after 100 packets, PER:0
Model-D 1-by-1, MCS 8, SNR 21.5 completed after 13 packets, PER:0.84615
Model-D 1-by-1, MCS 8, SNR 25.5 completed after 23 packets, PER:0.47826
Model-D 1-by-1, MCS 8, SNR 29.5 completed after 100 packets, PER:0.03
Model-D 1-by-1, MCS 8, SNR 33.5 completed after 100 packets, PER:0.02
Model-D 1-by-1, MCS 8, SNR 37.5 completed after 100 packets, PER:0

rng(sprev) % Restore random state

В этом примере настраивающиеся параметры α и β установлены в 1. Они могли быть настроены, чтобы далее улучшить точность абстракции при желании. Результаты при симуляции 1 000 пакетных ошибок или 100 000 пакетов для MCS от 0 до 9 для 1 458-байтового пакета без настройки показывают.

Дальнейшее исследование

Чтобы видеть, как 802.11ax абстракция физического уровня, описанная в этом примере, может использоваться в симуляции уровня системы, смотрите 802.11ax Симуляция Уровня системы с примером Абстракции Физического уровня.

Приложение

Этот пример использует следующие функции помощника:

  • box0Simulation.m

  • box2Simulation.m

  • calculateSINR.m

  • helperPerfectChannelEstimate.m

  • plotPERvsEffectiveSNR.m

  • plotPERvsSNR.m

  • plotRBIR.m

  • tgaxLinkPerformanceModel.m

Выбранная библиография

  1. Черновой Стандарт IEEE P802.11ax™/D4.1 для Информационных технологий - Телекоммуникаций и обмена информацией между системами - Локальными сетями и городскими компьютерными сетями - Конкретными требованиями - Часть 11: Беспроводное Среднее управление доступом (MAC) LAN и Физический уровень (PHY) Технические требования - Поправка 6: Улучшения для Высокой эффективности WLAN.

  2. IEEE 802.11-14/0571r12 - 11ax Методология Оценки.

  3. Brueninghaus, Karsten, и др. "Соедините модели производительности для симуляций уровня системы широкополосных радио-систем доступа". 2 005 IEEE 16-й Международный Симпозиум по Персональному, Indoor and Mobile Radio Communications. Издание 4. IEEE, 2005.

  4. Mehlführer, христианин, и др. "Венская воспроизводимость включения средств моделирования LTE в исследовании радиосвязей". Журнал EURASIP на Усовершенствованиях в Обработке сигналов 2011.1 (2011): 29.

  5. IEEE 802.11-14/0800r30 - Поле 1 и Калибровочные Результаты Поля 2.

  6. IEEE 802.11-14/0980r16 - Сценарии Симуляции TGax.

  7. IEEE 802.11-14/1450r0 - Калибровочные Результаты Поля 0

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте