DOI: 10.17586/2226-1494-2019-19-5-918-924


УДК654.16

АНАЛИТИЧЕСКОЕ СРАВНЕНИЕ РАДИУСА ПОКРЫТИЯ БАЗОВЫХ СТАНЦИЙ ДЛЯ РАЗНЫХ МЕТОДОВ ФОРМИРОВАНИЯ МНОГОЧАСТОТНЫХ СИГНАЛОВ

Иванов В.В., Бондарева И.И.


Читать статью полностью 
Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования:

Иванов В.В., Бондарева И.И. Аналитическое сравнение радиуса покрытия базовых станций для разных методов формирования многочастотных сигналов // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2019. Т. 19. № 5. С. 918–924. doi: 10.17586/2226-1494-2019-19-5-918-924



Аннотация

Предмет исследования. Рассмотрена проблема выбора и оценки способов формирования многочастотных сигналов в сетях сотовой связи. Выполнено сравнение таких способов с методом ортогонального разделения поднесущих, определенного для сетей 5-го поколения 5G. Рассмотренные способы оцениваются по их эффективности в интернете вещей. Рассмотрена эффективность применения беспроводных сенсорных сетей в сети датчиков вдоль автомобильных дорог. Альтернативные методы формирования многочастотных сигналов оценены также с точки зрения выигрыша при использовании в традиционных сетях сотовой связи. Метод. Сравнение предлагаемых к внедрению способов выпол- нено по критериям, имеющим высокое значение для интернета вещей. Дана оценка возможного выигрыша в радиусе покрытия базовых станций с учетом параметров, определенных спецификациями 5G и New Radio, разрабатываемыми консорциумом 3rd Generation Partnership Project. Основные результаты. Сформулирован аналитический метод для оценки выигрыша в радиусе покрытия базовой станции при внедрении альтернативных способов формирования мно- гочастотных сигналов. Увеличение радиуса покрытия происходит при повышении энергетической эффективности, наблюдаемой при снижении мощности излучения вне заданной полосы частот («боковых лепестков») и отношения пиковой к средней мощности. Рассчитано, что выигрыш в радиусе покрытия базовой станции от внедрения в 5G-сети метода «универсально фильтрованных поднесущих» составляет до 12 %. Практическая значимость. Полученные результаты могут быть полезны при принятии решений о релевантности внедрения новых способов формирования многочастотных сигналов в сетях сотовой связи после 5G. По увеличению радиуса покрытия можно оценивать, насколь- ко увеличится число обслуживаемых абонентов, если плотность абонентов по площади равномерна, и, как следствие, насколько снизятся капитальные затраты, если число базовых станций будет снижено.


Ключевые слова: 5G, IoT, Rural, UFMC, OFDM, PAPR, LDPC, 3GPP

Список литературы
1. Yuan H., Li E., Zeng F. Filter design for suppressing sidelobe interference in NC-OFDM system // Proc. 2018 International Symposium on Communication Engineering & Computer Science (CECS 2018). Atlantis Press, 2018.
doi: 10.2991/cecs- 18.2018.14
2. Ben Mabrouk M., Chafii M., Louët Y., Bader F. A precod- ing-based PAPR reduction technique for UF-OFDM and fil- tered-OFDM modulations in 5G systems // Proc. 23th European Wireless Conference. 2017. P. 8011329.
3. Сравнение LPWAN-технологий: XNB от «СТРИЖ» и NB-IoT [Электронный ресурс]. URL: https://strij.tech/ publications/tehnologiya/lpwan-xnb-nbiot.html (дата обращения: 05.06.2019).
4. Тихвинский В.О., Коваль В.А., Бочечка Г.С. Интернет вещей: международная стандартизация // Электросвязь. 2017. № 2. C. 20–25.
5. Farhang-Boroujeny B., Moradi H. OFDM inspired waveforms for 5G // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2016. V. 18. N 4. P. 2474–2492. doi: 10.1109/COMST.2016.2565566
6. Liu Y., Chen X., Zhong Z., Ai B., Miao D., Zhao Z., Sun J., Teng Y., Guan H. Waveform design for 5G networks: Analysis and comparison // IEEE Access. 2017. V. 5. P. 19282–19292. doi: 10.1109/ACCESS.2017.2664980
7. Mendes L., Michailow N., Matthé M., Gaspar I., Zhang D., Fettweis G. GFDM: providing flexibility for the 5G physical lay- er // Opportunities in 5G Networks: A Research and Development Perspective. 2016. P. 325–390.
8. Kim C., Yun Y.H., Kim K., Seol J.-Y. Introduction to QAM- FBMC: From waveform optimization to system design // IEEE Communications Magazine. 2016. V. 54. N 11. P. 66–73. doi: 10.1109/MCOM.2016.1600384CM
9. Rani P.N., Rani C.S. UFMC: The 5G modulation technique// Proc. 7th IEEE International Conference on Computational Intelligence and Computing Research (ICCIC). 2016. P. 814–816. doi: 10.1109/ICCIC.2016.7919714
10. Ding Z., Lei X., Karagiannidis G.K., Schober R., Yuan J., Bhargava V.K. A survey on non-orthogonal multiple access for 5G networks: Research challenges and future trends // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2017. V. 35. N 10. P. 2181–2195. doi: 10.1109/JSAC.2017.2725519
11. Anderson J.B. Faster-than-Nyquist signaling for 5G communication // Signal Processing for 5G: Algorithms and Implementations. 2016. P. 24–46. doi: 10.1002/9781119116493.ch2
12. Richardson T., Kudekar S. Design of low-density parity check codes for 5G new radio // IEEE Communications Magazine. 2018. V. 56. N 3. P. 28–34. doi: 10.1109/MCOM.2018.1700839
13. Kishore K.P., Umar P.R., Naveen V.J. Comprehensive anal- ysis of UFMC with OFDM and FBMC // Indian Journal of Science and Technology. 2017. V. 10. N 17. doi: 10.17485/ijst/2017/v10i17/114337
14. Gerzaguet R., Kténas D., Cassiau N., Doré J.-B. Comparative study of 5G waveform candidates for below 6GHz air interface. [Электронный ресурс]. URL: https://pdfs.semanticscholar. org/cae9/77530de0eb7e48fc93ee0425bc8efa357648.pdf (дата обращения: 24.08.2019).
 


Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Информация 2001-2019 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика