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, насколько 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 precoding-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 layer // 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 analysis 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 2001-2020 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика