ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ ЧАСТОТНОЇ ХАРАКТЕРИСТИКИ БАГАТОПРОМЕНЕВОГО КАНАЛУ В СИСТЕМАХ ЗВ’ЯЗКУ З ТЕХНОЛОГІЄЮ OFDM

Автор(и)

  • О. Ю. Мирончук Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»
  • О. О. Шпилька Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»
  • Д. Д. Струков Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»
  • А. А. Петровський Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»
  • А. О. Герасименко Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»

DOI:

https://doi.org/10.31649/1997-9266-2021-157-4-99-104

Ключові слова:

OFDM, цифровий зв’язок, безпровідний канал зв’язку, багатопроменеве поширення сигналів, частотна характеристика, оцінювання параметрів каналу, нейронна мережа

Анотація

В умовах розвитку сучасних технологій ключова роль відведена обміну інформацією. Цифрові системи зв’язку є основою інформаційних технологій. Щоби забезпечити потреби сучасної людини вимоги до систем зв’язку постійно збільшуються. Великі інформаційні потоки потребують забезпечення високих швидкостей передачі даних. При цьому важливою задачею є зменшення кількості помилок, які виникають під час передачі даних. В OFDM системах це досягається шляхом підвищення точності оцінювання частотної характеристики каналу зв’язку. В роботі застосовано нейронну мережу прямого поширення для оцінювання значень частотної характеристики каналу зв’язку в OFDM системах. Нейронна мережа проектувалася для умов, коли пілотні сигнали в структурі OFDM символів розміщені по комбінованій схемі. За таких умов нейронна мережа які вхідну інформацію отримує зашумлені значення частотної характеристики на пілотних підносійних. ЇЇ завдання полягає у фільтрації цих значень від шуму та інтерполяції значень частотної характеристики на підносійні з даними. Спроектована нейронна мережа містить 32 вхідних нейрони, 128 вихідних нейронів і 2 прихованих шари по 8 нейронів. Структура цієї нейронної мережі проектувалась з таким підходом, що вектор частотної характеристики оцінюється послідовно частинами по 128 відліків з подальшим їх об’єднанням. Нейронна мережа навчалася на каналах зв’язку із заданими кореляційними властивостями шляхом застосування методу зворотного поширення помилки. Аналіз ефективності роботи мережі проводився шляхом статистичного моделювання на модельному прикладі в системі автоматизованого проектування Matlab. Результати оцінювання значень частотної характеристики за допомогою нейронної мережі порівняно з результатами, що дають відомі методи. Аналіз ефективності роботи нейронної мережі показав, що вона здатна забезпечувати виграш до 2 дБ у порівнянні з методом двоетапного оцінювання частотної характеристики на заданому модельному прикладі. Нейронна мережа поступається в точності оцінювання методу мінімуму середньоквадратичної помилки, однак має меншу складність реалізації у порівнянні з ним.

Біографії авторів

О. Ю. Мирончук, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»

PhD, асистент кафедри радіотехнічних систем

О. О. Шпилька, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»

канд. техн. наук, доцент кафедри радіотехнічних систем

Д. Д. Струков, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»

студент радіотехнічного факультету

А. А. Петровський, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»

аспірант кафедри радіотехнічних систем

А. О. Герасименко, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського»

аспірант кафедри радіотехнічних систем

Посилання

Hermann Rohling, OFDM Concepts of Future Communication Systems, Springer, 2011. https://doi.org/10.1007/978-3-642-17496-42 .

S. I. Piltyay, A. V. Bulashenko, and I. V. Demchenko, “Wireless sensor network connectivity in heterogeneous 5G mobile systems, ” IEEE International Conference on Problems of Infocommunications. Science and Technology, Kharkiv, Ukraine, October 2020, pp. 625-630. http://doi.org/10.1109/PICST51311.2020.9468073 .

S. Piltyay, et al., “Numerical performance of FEM and FDTD Methods for the simulation of waveguide polarizers,” Visnyk NTUU KPI Seriia — Radiotekhnika Radioaparatobuduvannia, vol. 84, pp. 11-21. March 2021. https://doi.org/10.20535/RADAP.2021.84.11-21.

A. V. Bulashenko, S. I. Piltyay, and I. V. Demchenko, “Wave matrix technique for waveguide iris polarizers simulation. Numerical results,” Journal of Nano- and Electronic Physics, vol. 13, no. 3, pp. 03023-1-03023-5, 2021. https://doi.org/10.21272/jnep.3(3).03023 .

S. I. Piltyay, et al., “High performance waveguide polarizer for satellite information systems,” Visnyk Cherkaskogo derzhavnogo tekhnolohichnogo universytetu, no. 4. pp. 14-26, 2020. https://doi.org/10.24025/2306-4412.4.2020.217129.

В. В. Котляров, О. Ю. Мирончук, и О. О. Шпилька, «Математичний опис та формалізація типів спотворень у цифровому каналі зв’язку з OFDM-сигналами,» Вісник НТУУ "КПІ". Серія – Радіотехніка, Радіоапаратобудування, № 66, с. 10-18, 2016. https://doi.org/10.20535/RADAP.2016.66.10-18.

John G. Proakis, Digital Communications, 5th ed., McGraw-Hill Higher Education 2008.

А. А. Шпилька, и С. Я. Жук, «Совместная интерполяция данных и фильтрация параметров многолучевого канала связи,» Известия вузов. Радиоэлектроника, тl. 53, № 1, с. 26-30, 2010. https://doi.org/10.20535/s0021347010010048 .

А. А. Шпилька, и С. Я. Жук, «Совместное оценивание данных и параметров многолучевого канала связи. Современные проблемы радиотехники и телекомуникаций (РТ-2009),» материалы 5-й Междунар. молодежной науч.-техн. конф. Севастопольский нац. технический ун-т, 20-25 апреля 2009 г. Севастополь: Вебер, 2009, 351 с.

J.-J. van de Beek, O. Edfors, M. Sandell, S. Wilson, and P. Borjesson, “On channel estimation in OFDM systems,” іn IEEE 45th Vehicular Technology Conference. Countdown to the Wireless Twenty-First Century, Chicago, 1995, vol. 2, pp. 815-819. https://doi.org/10.1109/VETEC.1995.504981 .

O. Edfors, M. Sandell, J.-J. van de Beek, S. K. Wilson, and P. O. Brjesson, “OFDM channel estimation by singular value decomposition,” IEEE Trans. On Communications, 1998, July, vol. 46, no. 7, pp. 931-939. https://doi.org/10.1109/VETEC.1996.501446 .

Srishtansh Pathak, and Himanshu Sharma, “Channel Estimation in OFDM Systems,” International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, vol. 3, Issue 3, March 2013.

Tzi-Dar Chiueh, Pei-Yun Tsai, and I-Wei Lai, Baseband Receiver Design for Wireless MIMO-OFDM Communications Second Edition, John Wiley & Sons Singapore Pte. Ltd. 2012.

Y. Shen, and E. Martinez, “Channel estimation in ofdm systems” in Frescale Semiconductor Application Note, 2006.

А. Ю. Мирончук, O. O. Шпилька, и С. Я. Жук, «Метод оценивания частотной характеристики канала а OFDM системах на основе фильтрации и экстраполяции пилот-сигналов,» Вісник НТУУ«КПІ». Серія – Радіотехніка, Радіоапаратобудування, № 78, с. 36-42, 2019. https://doi.org/10.20535/RADAP.2019.78.36-42 .

А. Ю. Мирончук, А. А. Шпилька, и С. Я. Жук, «Метод двухэтапного совместного оценивания информационных символов и частотной характеристики канала в системах связи с OFDM,» Известия вузов, Радиоэлектроника, vol. 63, no. 8, pp. 497-508, 2020, https://doi.org/10.20535/S002134702008004X .

O. Myronchuk, O. Shpylka, and S. Zhuk, “Algorithm of channel frequency response estimation in orthogonal frequency division multiplexing systems based on Kalman filter,” in IEEE 15th Int. Conf. on Advanced Trends in Radioelectronics, Telecommunications and omputer Engineering. Lviv-Slavske, 2020. https://doi.org/.1109/TCSET49122.2020.235385 .

О. Ю. Мирончук, и О. О. Шпилька, «Модель Джейкса для спектральної густини потужності і Допплерівського спектру процесу завмирання,» на Міжнародній науково-технічній конференції «Радіотехнічні поля, сигнали, апарати та системи», Київ, 28-24 листопада 2019 р., НТУУ «КПІ ім. І. Сікорського», 2019.

M. M. A. Moustafa and S. H. A. El-Ramly, “Channel estimation and equalization using backpropagation neural networks in OFDM systems,” in 2009 IFIP International Conference on Wireless and Optical Communications Networks, 2009, pp. 1-4. https://doi.org/ 10.1109/WOCN.2009.5010528 .

Ş. Şimşir, and N. Taşpınar, “Channel estimation using neural network in Orthogonal Frequency Division Multiplexing-Interleave Division Multiple Access (OFDM-IDMA) system,” in 2014 International Telecommunications Symposium (ITS), 2014, pp. 1-5. https://doi.org/ 10.1109/ITS.2014.6947977 .

CH. Cheng, YH. Huang, and HC. Chen, “Channel estimation in OFDM systems using neural network technology combined with a genetic algorithm,” Soft Comput., 20, 4139-4148, 2016. https://doi.org/10.1007/s00500-015-1749-7 .

D. D. Strukov, and O. Y. Myronchuk, “Application of neural networks for solving interpolation tasks,” Polit. Callanges of science today. International relations : abstracts of XXI International conference of higher education students and young scientists, National aviation university, Kyiv, 2021. pp. 18-19.

##submission.downloads##

Переглядів анотації: 78

Опубліковано

2021-08-31

Як цитувати

[1]
О. Ю. Мирончук, О. О. Шпилька, Д. Д. Струков, А. А. Петровський, і А. О. Герасименко, «ЗАСТОСУВАННЯ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ ЧАСТОТНОЇ ХАРАКТЕРИСТИКИ БАГАТОПРОМЕНЕВОГО КАНАЛУ В СИСТЕМАХ ЗВ’ЯЗКУ З ТЕХНОЛОГІЄЮ OFDM», Вісник ВПІ, вип. 4, с. 99–104, Серп. 2021.

Номер

Розділ

Радіоелектроніка та радіоелектронне апаратобудування

Метрики

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.