Transcript Variación de la señal

Variación de la señal
•Los modelos porporcionan un valor promedio, pero no una
estadística de la variación.
•Las variaciones se deben al resultado de la suma de señales
con fases variables en el tiempo
•Las variaciones hacen bajar el nivel de la señal por debajo del
Mínimo en el cual hay servicio.
Qué probabilidad tiene?
Qué frecuencia tienen los cortes?
Cómo planifico frente a una variación en el tiempo?
Para qué sirve un modelo?
El modelo de propagación nos permite:
• Calcular la función densidad de probabilidad de la amplitud en
Rx.
• Calcular el efecto Doppler y la tasa de fluctuaciones del canal
• Construir un simulador del canal
• Predecir el efecto de señales interferentes en el canal radio del
movil
• Calcular la disponibilidad de una red celular
Consecuencias del multitrayecto
• Para un usuario moviéndose, fluctuaciones rápidas de la amplitud y de la
fase de la señal
• Para una señal de banda ancha: dispersión e ISI
• Para un señal de TV analógica, fantasma a la derecha
• Para una señal multiportadora, atenuación diferente en las portadoras
dependiendo de la frecuencia
• Para un usuario quieto y de banda angosta, variaciones grandes en
pequeñas distancias y con el tiempo.
• Para un sistema satelital , reflexiones fuerte retrasadas pueden causar un
error de cálculo de posicionamiento al errar en la distancia entre el satelite y el
usuario.
Desvanecimiento
• Desvanecimiento rápido
–
–
–
–
Multicaminos
Velocidad del móvil
Velocidad de objetos próximos
Ancho de banda de tx de la señal
• Desvanecimiento lento
Desvanecimiento rápido
Hay que determinar la estadística de la
variación de la señal!!!
Que distribución de probabilidad tiene la
variable aleatoria Ds?
• Rician- hay un rayo LOS y varios
multicaminos adicionales
• Raleigh – Solo hay rayos por multicaminos
en situación de NLOS.
Cálculos de los multitrayectos
r(t) = S ai(t) e –j2pfti(t) x(t-ti(t))
Assume for input signal for all i ti = tav
r(t) = S ai(t) e –j2pfti(t)
x(t-tav)
Z(t) : Ganancia compleja del canal
qi(t) = 2pftav(t)
Zreal = S ai(t) Cosqi(t)
Zima = S ai(t) Sinqi(t)
a(t) = (Zreal 2 + Zima 2)1/2
q(t) = tan –1 [Zima/ Zreal]
Rayleigh
Se asume
•
No LOS
•
E[Zreal] = E[Zima] = 0
•
El valor de qi(t) son independientemente distribuidas
uniformemente en 0 –2p
•
El valor de ai(t) son variables aleatorias idénticamente
distribuidas, independientes entre ellas y qi(t).
• Si N es grande, se puede asumir que for Zreal and Zima son
gaussianas con media 0 y varianza s2 = 1/2S E[ai(t)2].
Rayleigh
La pdf conjunta de Zreal y Zima es
f Zreal , Zima (x,y) = 1/ 2ps2 exp[- (x2 +y2)/2 s2]
Si a(t) y q(t) son la amplitud del fading y la distorsión defase en t.
Amplitud del Fading : fa(x) = x/s2 exp(-x2/2 s2)
Distorsión de Fase : fq(x) = 1/2p
fa(x) y fq(x) son independientes entre ellas
Rician
LOS
Z(t) = L (T) + Zreal(t) - jZima(t)
L(t) : LOS path, it is not zero
So E[Z(t)] = L(t) = a0(t) e-jq0(t)
fa(t) = Raleigh Fading Equation. Modifier
= x/s2 exp(-x2/2 s2) exp(-a02/2 s2) I0(a0.x/s2)
I0(x) = 1/2pexp(xcosq)dq
Zero ordered modified Bessel Function
Rician cont.
Acá, s es la media local de la potencia dispersada y C2/2 es la
potencia de la componente dominante.
La pdf de la amplitud es encontrada con la integral:
Rician factor
El factor Rician K es definido como la razón de la potencia de la
señal dominante sobre la potencia dispersada.
Así:
La pdf de la amplitud de la señal , en función de K y la
potencia dispersada es:
Rician: ejemplos
•Microcellular channels
•Vehicle to Vehicle communication, ej. AVCS (Advanced Vehicle
Control Systems (
•Indoor propagation
•Satellite channels
Frecuencia de cruce de un nivel
a : vel. de la amplitud del fading da(t)/dt
fa,a (x,y): pdf conjunta de a(t) y da(t)/dt

Nr = y. fa,a (x,y) x=Rdy , Rice resolvió esta integral
fa,a (x,y) = x / (2psa2sz2 )1/2 exp[- (x2/2sz +y2/2sa2)]
Donde:
sa2= 1/2 [2pvm)22sz
vm = maximum Doppler shift
Nr = (2p)1/2 vmrexp(-r2) where r= R/(2sz)1/2
Figure: Threshold crossing. Threshold R is crossed with derivative dr/dt.
The above crossing of the threshold R with width dr lasts for dt seconds. The
derivative of the signal amplitude, with respect to time, is dr / dt.
If the signal always crosses the threshold with the same derivative, then:
Average number of crossings per second * dt = Probability that the amplitude
is in the interval [R, R + dr].
The probability that the signal amplitude is within the window [R, R + dr] is known
from the probability density of the signal amplitude, which can for instance be
Rayleigh, Rician or Nakagami. Moreover, the joint pdf of signal amplitude and its
derivative can be found. For a Rayleigh-fading signal.
•The amplitude is Rayleigh, with mean equal to the local-mean power
•The derivative is zero-mean Gaussian with variance
var = 2 * (pi)2 * (Doppler spread)2 * local- mean power
El número esperado de cruces por segundo es encontrado integrando en todas las
posibles derivadas.
Umbral de la tasa de cruces en un canal con Rayleigh-fading versus la duración del
fading para n = 1, 2, y 6 señales interferentes con fading Rayleigh y un piso de ruido
constante.
Duración del fading
The mobile Rayleigh or Rician radio channel is characterized by rapidly changing
channel characteristics. If a certain minimum (threshold) signal level is needed for
acceptable communication performance, the received signal will experience periods of
•sufficient signal strength or "non-fade intervals"
•insufficient signal strength or "fades"
It is of critical importance to the performance of mobile data networks that the used
packet duration is selected taking into account the expected duration of fades and nonfade intervals.
Fade and non-fade duration for a
sample of a fading signal.
Duración promedio del fading Raleigh
lcr: Level Crossing Rate = N/T
adf: Average duration of Fade = Sti/N
lcr.acf = N/T. Sti/N = Sti/T = P [signal < A]
P [a < A] =
 f (y)dy = 1 - exp
a
(- A2/2s 2)
z
Average duration of Fade = [1 - exp(- A2/2sz2)]/[(2p)1/2 vmrexp(-r2) ]
= [exp(-r2) - 1]/[(2p)1/2 vmr]
Outage Probability = Average number of fades per second * Average fade duration
Desvanecimiento lento
http://people.deas.harvard.edu/~jones/es151/prop_models/propagation.html