exponenta event banner

Моделирование частоты ошибок пакетов 802.11p для транспортного канала

В этом примере показано, как измерить частоту ошибок пакетов (PER) канала IEEE ® 802.11p™ с помощью сквозного моделирования с использованием канала замирания «транспортное средство-транспортное средство» (V2V) и аддитивного белого гауссова шума. Сравнивают характеристики PER приемника с отслеживанием канала и без него. В автомобильной среде (высокий доплеровский) приемник с канальным отслеживанием работает лучше.

Введение

IEEE 802.11p [1] - это одобренная поправка к стандарту IEEE 802.11™, обеспечивающая поддержку беспроводного доступа в автомобильной среде (WAVE). Для поддержки приложений для интеллектуальных транспортных систем (ITS) используется режим полутухлокирования с полосой пропускания канала 10 МГц в диапазонах 5,85-5,925 ГГц [2].

В этом примере сквозное моделирование используется для определения частоты ошибок пакетов для линии связи 802.11p [1] с каналом замирания в выбранных точках SNR с отслеживанием канала и без него. Для каждой точки SNR несколько пакетов передаются по V2V каналу, демодулируются и PSDU восстанавливаются. Блоки PSDU сравниваются с переданными блоками для определения количества ошибок пакетов. Для каждого пакета обнаружение пакета, синхронизация синхронизации, коррекция смещения несущей частоты и отслеживание фазы выполняются в приемнике. Для отслеживания канала используется ориентированная на принятие решения оценка канала [3] для компенсации высокого доплеровского разброса. На рисунке ниже показана цепочка обработки с отслеживанием канала.

Конфигурация формы сигнала

В этом примере моделируется передача в формате 802.11p без HT. Объект конфигурации формата, отличного от HT, содержит специфичную для формата конфигурацию передачи. Этот объект создается с помощью wlanNonHTConfig функция. В этом примере объект сконфигурирован для работы с полосой пропускания канала 10 МГц и скоростью QPSK 1/2 (MCS 2).

% Link parameters
mcs = 2;       % QPSK rate 1/2
psduLen = 500; % PSDU length in bytes

% Create a format configuration object for an 802.11p transmission
cfgNHT = wlanNonHTConfig;
cfgNHT.ChannelBandwidth = 'CBW10';
cfgNHT.PSDULength = psduLen;
cfgNHT.MCS = mcs;

Конфигурация канала

Модель V2V радиоканала определяет пять сценариев для представления условий замирания в среде транспортного средства. В этом примере используется сценарий «Urban NLOS» [4]. Это соответствует сценарию с двумя транспортными средствами, пересекающими друг друга на городском глухом пересечении со зданиями и ограждениями, присутствующими на углах.

% Create and configure the channel
fs = wlanSampleRate(cfgNHT); % Baseband sampling rate for 10 MHz

chan = V2VChannel;
chan.SampleRate = fs;
chan.DelayProfile = 'Urban NLOS';

Параметры моделирования

Для каждой точки SNR (дБ) в векторе snr генерируют, пропускают через канал и демодулируют несколько пакетов для определения частоты ошибок пакетов.

snr = 15:5:30;

Количество пакетов, протестированных в каждой точке SNR, контролируется двумя параметрами:

  1. maxNumErrors - максимальное количество ошибок пакетов, моделируемых в каждой точке SNR. Когда количество ошибок пакетов достигает этого предела, моделирование в этой точке SNR завершается.

  2. maxNumPackets - максимальное количество пакетов, моделируемых в каждой точке SNR. Он ограничивает продолжительность моделирования, если предел ошибок пакета не достигнут.

Выбранные в этом примере числа приводят к короткому моделированию. Для получения значимых статистических результатов эти цифры должны быть увеличены.

maxNumErrors = 20;   % The maximum number of packet errors at an SNR point
maxNumPackets = 200; % Maximum number of packets at an SNR point

% Set random stream for repeatability of results
s = rng(98);

Обработка точек SNR

Для каждой точки SNR тестируется некоторое количество пакетов и вычисляется частота ошибок пакетов. Для каждого пакета выполняются следующие шаги обработки:

  1. PSDU создается и кодируется для создания сигнала одного пакета.

  2. Сигнал пропускают через канал. Для каждого передаваемого пакета используются различные реализации канала.

  3. AWGN добавляется к принятой форме сигнала для создания требуемого среднего SNR на поднесущую после демодуляции OFDM. comm.AWGNChannel сконфигурирован для обеспечения правильного SNR. Конфигурация учитывает нормализацию в канале по количеству приемных антенн и энергии шума в неиспользуемых поднесущих, которые удаляются во время демодуляции OFDM.

  4. Обработка по пакетам включает в себя обнаружение пакетов, оценку и коррекцию грубого смещения несущей частоты, синхронизацию символов и оценку и коррекцию точного смещения несущей частоты.

  5. L-LTF извлекается из синхронизированного принятого сигнала. L-LTF демодулируется OFDM, и получаются начальные оценки канала.

  6. Отслеживание каналов можно включить с помощью коммутатора enableChanTracking. Если разрешено, оценки канала, полученные из L-LTF, обновляются на символ с использованием отслеживания канала, направленного на принятие решения, как представлено в J.A.Fernandez et al в [3]. Если отключено, начальные оценки канала от L-LTF используются для всей длительности пакета.

  7. Поле данных без HT извлекается из синхронизированного принятого сигнала. PSDU восстанавливается с использованием выделенного поля данных и оценок канала и оценки мощности шума.

% Set up a figure for visualizing PER results
h = figure;
grid on;
hold on;
ax = gca;
ax.YScale = 'log';
xlim([snr(1), snr(end)]);
ylim([1e-3 1]);
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('PER');
h.NumberTitle = 'off';
h.Name = '802.11p ';
title(['MCS ' num2str(mcs) ', V2V channel - ' chan.DelayProfile ' profile']);

% Simulation loop for 802.11p link
S = numel(snr);
per_LS = zeros(S,1);
per_STA = per_LS;
for i = 1:S
    enableChanTracking = true;
    % 802.11p link with channel tracking
    per_STA(i) = v2vPERSimulator(cfgNHT, chan, snr(i), ...
        maxNumErrors, maxNumPackets, enableChanTracking);

    enableChanTracking = false;
    % 802.11p link without channel tracking
    per_LS(i) = v2vPERSimulator(cfgNHT, chan, snr(i), ...
        maxNumErrors, maxNumPackets, enableChanTracking);

    semilogy(snr, per_STA, 'bd-');
    semilogy(snr, per_LS, 'ro--');
    legend('with Channel Tracking','without Channel Tracking')
    drawnow;
end

axis([10 35 1e-3 1])
hold off;

% Restore default stream
rng(s);
SNR 15 dB with channel tracking completed after 51 packets, PER: 0.41176
SNR 15 dB without channel tracking completed after 59 packets, PER: 0.35593
SNR 20 dB with channel tracking completed after 201 packets, PER: 0.069652
SNR 20 dB without channel tracking completed after 109 packets, PER: 0.19266
SNR 25 dB with channel tracking completed after 201 packets, PER: 0.0199
SNR 25 dB without channel tracking completed after 182 packets, PER: 0.11538
SNR 30 dB with channel tracking completed after 201 packets, PER: 0.0099502
SNR 30 dB without channel tracking completed after 201 packets, PER: 0.094527

Для получения значимых результатов maxNumErrors, maxNumPackets следует увеличить. На приведенном ниже графике представлены результаты для maxNumErrors: 1000 и maxNumPackets: 10000.

Дальнейшие исследования

Попробуйте изменить профиль задержки канала, длину пакета или скорость передачи данных ( mcs значения) и наблюдать за работой отслеживания канала. Для некоторых конфигураций отслеживание каналов обеспечивает незначительное улучшение производительности. Для небольшого числа символов OFDM (малой длины PSDU или высокой MCS) временное усреднение, выполняемое во время отслеживания канала, направленного на принятие решения, может быть неэффективным. Характеристики канала также могут ограничивать производительность для схем модуляции более высокого порядка ( mcs > 5 ).

Приложение

В этом примере используются следующие вспомогательные функции и объекты:

Избранная библиография

  1. IEEE Std 802.11p-2010: Стандарт IEEE для информационных технологий - Телекоммуникации и обмен информацией между системами - Локальные и столичные сети - Особые требования, Часть 11: Спецификации управления доступом к среде передачи данных беспроводной локальной сети (MAC) и физического уровня (PHY), Поправка 6: Беспроводной доступ в средах транспортных средств, IEE

  2. ETSI, https://www.etsi.org/technologies-clusters/technologies/automotive-intelligent-transport.

  3. Дж. А. Фернандес, Д. Д. Стансиль и Ф. Бай, "Динамическая коррекция канала для сигналов IEEE 802.11p в канале" Транспортное средство-транспортное средство ", 2010 48-я ежегодная конференция Allerton по связи, управлению и вычислениям (Allerton), Allerton, IL, 2010, стр. 542-551. дои: 10.1109/ALLERTON.2010.5706954

  4. П. Александер, Д. Хейли и А. Грант, «Кооперативные интеллектуальные транспортные системы: 5.9-GHz полевые испытания», в трудах IEEE, том 99, № 7, стр. 1213-1235, июль 2011 года.