Введение

Моделирование полного физического уровня обработки в каждом передатчике и приемнике при моделировании больших сетей является дорогостоящим с точки зрения вычислений. Абстракция физического уровня или отображение линии связи с системой - это метод своевременного выполнения моделирования путем точного прогнозирования производительности линии связи вычислительно эффективным способом.

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

Модель абстракции физического уровня состоит из двух частей [3, 4]:

Пример разделен на две части:

Деталь A - Модель качества связи

Модель качества линии связи реализует уравнение SINR блока 2 из методологии оценки TGax. SINR с множеством входов и множеством выходов (MIMO) на поднесущую (индекс $m$) и пространственный поток (индекс $j$) между передатчиком и приемником, представляющим интерес, задается посредством

$${}_{}^{}\left(\mathrm{SINRRXTXm},\right)j\frac{{}_{=}^{}\left(\right)}{{\mathrm{SRXTXm},}_{}^{}\left(\right){\mathrm{jIsRXTXm},}_j^{+}\left(\right)\left(\mathrm{IoRXTXm}\right)}$$, j + Nm, j.

SINR учитывает каналы с потерями в тракте и с замиранием между всеми передатчиками и приемником и предварительное кодирование, применяемое в передатчиках. Мощность интересующего сигнала задается

$${}_{}^{}\left(\mathrm{SRXTXm},\right)j{}_{=}^{}{\left|{\left[{\mathbf{}}_{}\left(\right)\right]}_{}^{}{\mathbf{}}_{}^{}\left(\right){\left[{\mathbf{}}^{}\left(\right)\right]}_{}\right|}^{\mathrm{}}$$PRXTXTRXmjHHRXTmWTXmj2,

где ${}_{}^{\mathrm{PRXTX}}$ - принимаемая мощность интересующего сигнала, ${\mathbf{}}_{}$TRX - линейный фильтр приемника, ${\mathbf{}}_{}^{}$HRXTX - канальная матрица между передатчиком и приемником, представляющим интерес, и ${\mathbf{}}^{}$WTX - матрица предварительного кодирования, применяемая в передатчике.

Мощность внутрипользовательских помех задается

$${}_{}^{}\left(\right){}_{}^{}{{\left[{\mathbf{}}_{}\left(\right)\right]}_{}^{}{\mathbf{}}_{\mathrm{}}^{\mathrm{}}\left(\right){\mathbf{}}^{}\left(\right)}^{\mathrm{}}{}_{}^{}\left(\mathrm{IsRXTXm,j=PRXTX\Vert TRXmjHHRXTXmWTXm\Vert 2-SRXTXm,j}\right)$$.

Мощность межпользовательских помех задается

$${}_{}^{}\left(\right)\underset{\mathit{}}{}\underset{\mathit{}\mathrm{IoRXTXm,j=\sum k\sum i\in \Omega }\mathit{(}k}{}{)}_{}^{}{{PRXTX{\mathbf{}}_{\mathrm{\Vert }}[\mathit{}TRX}_{\mathit{}}^{\mathit{(}}{\mathbf{m}}_{)]}^{{\mathrm{}}_{\mathit{}}}\left(\right){\mathbf{}}^{{\mathrm{}}_{\mathit{}}}\left(\right)}^{\mathrm{}}$$jHHRXTXimWTXim‖2,

где $\Lambda \mathit{(}k$) - набор мешающих передатчиков в $\mathit{}$k-ом базовом сервисном наборе (BSS)

Мощность шума задается

$\left(\right){{\left[{\mathbf{}}_{}\left(\right)\right]}_{}}^{\mathrm{}}{}_{\mathrm{Nm,j=\Vert TRXmj\Vert 2N0}}$,

где ${}_{\mathrm{N0}}$ - спектральная плотность мощности шума.

Создание матрицы каналов на поднесущую

Модель качества линии связи требует матрицы канала на поднесущую. Вычисление матрицы канала на основе коэффициентов усиления тракта, возвращаемых моделью канала замирания wlanTGaxChannel с помощью helperPerfectChannelEstimate() функция помощника. Эффективное генерирование выигрышей по путям путем установки ChannelFiltering имущество wlanTGaxChannel кому 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);

Расчет SINR

Вычислите и визуализируйте SINR после выравнивания на поднесущую с помощью calculateSINR и plotSINR вспомогательные функции.

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);

Блок 2 методологии оценки TGax - проверка калибровки SINR

Этот раздел подтверждает правильность вычисления SINR путем сравнения кумулятивной функции плотности (CDF) SINR на поднесущую с результатами калибровки, предоставленными рабочей группой TGax. Мы сравниваем расчет SINR с результатами, опубликованными TGax [5] для блока 2, тест 3: «Передача по нисходящей линии связи на базовое правило доступа к каналу» для сценария проживания.

Для получения дополнительной информации о сценарии и результатах долгосрочной калибровки SINR см. пример моделирования на уровне PHY 802.11ax.

Основные параметры моделирования определяются как принадлежащие физическому уровню (PHY), уровню управления доступом к среде (MAC), сценарию или моделированию. В этом примере предполагается, что параметры PHY и MAC одинаковы 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 определяют размеры и планировку жилого дома по [6]. Следует отметить, что только один приемник (STA) может быть активен 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 длиной моделирования. В этом примере эти параметры настраиваются для короткого моделирования. «Отбрасывание» случайным образом помещает передатчики и приемники в сценарий и выбирает канал для BSS. Событие «передачи» случайным образом выбирает передатчики и приемники для передач согласно основным правилам оценки свободного канала (CCA), определенным в методологии оценки.

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

Функция box2Simulation запускает моделирование путем выполнения следующих шагов:

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

Постройте график CDF SINR на поднесущую и эффективного SINR (как определено во вставке 2, тест 3) по представленным результатам калибровки.

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 количество капель для более точного сравнения.

Часть B - Модель производительности связи

Модель рабочих характеристик линии связи предсказывает мгновенный PER, заданный SINR на поднесущую, вычисленный в части А, и параметры кодирования, используемые для передачи.

Эффективное отображение и усреднение SINR используется для сжатия SINR после выравнивания на поднесущую в одно эффективное SNR. Эффективным SNR является SNR, который обеспечивает эквивалентную производительность PER с аддитивным каналом белого гауссова шума (AWGN), как и с каналом замирания. Предварительно вычисленная таблица поиска, сгенерированная с помощью WLAN Toolbox™, обеспечивает PER для SNR в канале AWGN для данного канального кодирования, схемы модуляции и скорости кодирования. После получения PER случайная величина определяет, был ли пакет принят с ошибкой.

Процедура оценки PER методологии оценки TGax используется в этом примере с учетом одного события помехи.

Эффективное SINR вычисляется с использованием принятой функции отображения взаимной скорости передачи информации битов (RBIR);

${}_{}{}^{\mathrm{}}\left\{\frac{\mathrm{}}{{\mathit{}}_{\mathrm{}}{\mathit{}}_{\mathrm{}}}{}_{\mathit{}\mathrm{}}^{{\mathit{}}_{\mathrm{}}}{}_{\mathit{}\mathrm{}}^{{\mathit{}}_{\mathrm{}}}\left(\frac{{\mathrm{SINReff=\alpha \varphi -11NssNsc\sum j=1Nss\sum m=1Nsc\varphi SINR}}_{\mathit{(}m\mathit{,}}}{j})\mathit{}\right)\beta \mathit{,}\right\}$M, M.

PER для ${}_{{}_{\mathrm{PERPL0\; длины\; опорных\; данных}}}$получается путем поиска соответствующей таблицы AWGN, $‾‾\mathit{}\mathit{‾}\mathit{}$LUT, учитывая схему модуляции и кодирования (MCS), схему кодирования канала и