Кодовое разделение на основе двойного расширения спектра сигнала

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность: работа затрагивает проблемы широкополосной модуляции применительно к задачам множественного доступа. Обозначены преимущества кодового уплотнения в процессе расширения спектра сигнала, которое, как показано в работе, является перспективным методом параллельной передачи данных. Целью настоящей работы является, во-первых, повышение эффективности применения адресных последовательностей для идентификации отправителя и получателя информации; во-вторых, организация параллельного процесса передачи данных от одного узла ко многим, обеспечивающая анонимность получателя; и, в-третьих, сохранение низкого пик-фактора сигнала. В задачи работы входит выбор адресных кодовых конструкций, которые на двух этапах расширения спектра сигнала должны решить вопросы идентификации отправителей и получателей информации в сети на физическом уровне. Требуется построить модель системы, которая обеспечит параллельную передачу данных от одного узла ко многим. Важным требованием в такой сети множественного доступа должна стать возможность использования модуляции с наименьшим пик-фактором сигнала. Методы: в данной работе предлагается двухэтапная широкополосная модуляция методом прямого расширения спектра, где каждый узел-отправитель сначала формирует эквивалентный код Голда как сумму последовательностей максимальной длины, адресованных узлам-получателям, а затем использует идентифицирующую его самого адресную последовательность из набора ортогональных сигналов. В работе предложены методы обработки расширяющих спектр последовательностей на основе двойственного базиса поля Галуа, позволяющие достаточно эффективно выделять информацию, предназначенную для каждого получателя. Результаты: предложена модель системы параллельной передачи данных с множественным доступом на основе двухэтапного расширения спектра. Идентификация отправителей и получателей информации осуществляется механизмами формирования адресных сигнально-кодовых конструкций на физическом уровне. Возможен вариант реализации модели с анонимными получателями, когда любой из узлов-получателей не обладает информацией о данных, адресованных другим узлам. Также данная модель не противоречит использованию наиболее помехоустойчивого типа модуляции BPSK (или QPSK в режиме передачи одного разряда), который призван обеспечить предельно низкий пик-фактор сигнала. Новизна. Предложен принципиально новый метод адресации на физическом уровне для сети с параллельной передачей информации, который повышает эффективность использования частотного диапазона. Теоретическая и практическая значимость. Полученные в работе результаты, в перспективе, могут быть использованы при построении различных высоко помехоустойчивых сетей с множественным доступом, где важным требованием является, прежде всего, предельно низкий пик-фактор сигнала источников данных. К таким сетям можно отнести, в частности, сети, образованные роями БПЛА.

Об авторах

Д. С. Кукунин

Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича

Email: kukunin.ds@sut.ru
ORCID iD: 0000-0002-2674-5217
SPIN-код: 5276-1211

Список литературы

  1. Бабков В.Ю., Никитин А.Н., Осенний К.Н., Сиверс М.А. Системы связи с кодовым разделением каналов. СПб.: TPMADA, 2003. 239 с.
  2. Бобровский В.И. Многопользовательское детектирование. Ульяновск: Вектор-С, 2007. 346 с.
  3. Бобровский В.И. Фрактальные алгоритмы многопользовательского детектирования «плотных» ансамблей сигналов // Техника средств связи. 2019. № 4(148). С. 15–28. EDN:YFHTZY
  4. Шахнович И.В. Современные технологии беспроводной связи. М.: Техносфера, 2006. 288 с. EDN:QMPRPT
  5. Hajar A., Hamamreh J.M., Abewa M., Belallou Y. A Spectrally Efficient OFDM-Based Modulation Scheme for Future Wireless Systems // Proceedings of Scientific Meeting on Electrical-Electronics & Biomedical Engineering and Computer Science (EBBT, Istanbul, Turkey, 24‒26 April 2019). IEEE, 2019. doi: 10.1109/EBBT.2019.8742049
  6. Du Y., Liu J., Chen Y. Performance Analysis of Nonlinear SFBC OFDM Systems Over TWDP Fading Channel // IEEE Access. 2019. Vol. 7. PP. 101981‒101991. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2927753
  7. Кукунин Д.С., Когновицкий О.С., Березкин А.А., Киричек Р.В. Перспективы использования рекуррентных последовательностей в современной телекоммуникационной среде. СПб.: СПбГУТ, 2023. 289 с.
  8. Когновицкий О.С. Широкополосные сигналы данных с расширением спектра прямой последовательностью и их характеристика // Труды учебных заведений связи. 2016. Т. 2. № 1. С. 82‒89. EDN:XCGQHP
  9. Khudhair A.Y., Abd Khalid R.A. Reduction of the Noise Effect to Detect the DSSS Signal using the Artificial Neural Network // Proceedings of the 1st Babylon International Conference on Information Technology and Science (BICITS, Babil, Iraq, 28-29 April 2021). IEEE, 2021. PP. 185‒188. doi: 10.1109/BICITS51482.2021.9509880
  10. Visan D.A., Jurian M., Lita I., Ionescu L.M., Mazare A.G. Direct Sequence Spread Spectrum Communication Module for Efficient Wireless Sensor Networks // Proceedings of the 11th International Conference on Electronics Computers and Artificial Intelligence (ECAI, Pitesti, Romania, 27‒29 June 2019). IEEE, 2019. doi: 10.1109/ECAI46879.2019.9041979
  11. Dmitriyev E.M., Rogozhnikov E.V., Movchan A.K., Mukhamadiev S.M., Krukov Y.V., Duplishcheva N.V. Spread spectrum technology research and its application in power line communication systems // T-Comm. 2020. Vol. 14. Iss. 10. PP. 45‒52. doi: 10.36724/2072-8735-2020-14-10-45-52. EDN:VZDBDQ
  12. Qiu Z., Peng H., Li T. A Blind Despreading and Demodulation Method for QPSK-DSSS Signal With Unknown Carrier Offset Based on Matrix Subspace Analysis // IEEE Access. 2019. Vol. 7. PP. 125700‒125710. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2938785
  13. Варакин Л.Е. Системы связи с шумоподобными сигналами. М.: Радио и связь, 1985. 384 c.
  14. Деев В.В. Методы модуляции и кодирования в современных системах связи. СПб.: Наука, 2007. 268 с.
  15. Прокис Дж. Цифровая связь. Пер. с англ. М.: Радио и связь, 2000. 797 с.
  16. Никитин Г.И. Применение функций Уолша в сотовых системах связи с кодовым разделением каналов: учебное пособие. СПб.: ГУАП, 2003. 86 с.
  17. Кукунин Д.С., Березкин А.А., Киричек Р.В. Многослойные ортогональные структуры на основе последовательностей максимальной длины // Инфокоммуникационные технологии, 2022. Т. 20. № 2(78). С. 42‒50. doi: 10.18469/ikt.2022.20.2.05. EDN:DOLLWE
  18. Kukunin D., Berezkin A., Kirichek R. Asynchronous Address System Using Code Division Based on Maximum Length Sequences // Proceedings of International Conference on Information, Control, and Communication Technologies (ICCT, Astrakhan, Russian Federation, 03‒07 October 2022). IEEE, 2022. doi: 10.1109/ICCT56057.2022.9976772
  19. Кукунин Д.С., Березкин А.А., Киричек Р.В., Елисеева К.А. Асинхронная передача данных с использованием многослойных ортогональных структур в системах с кодовым разделением каналов // Электросвязь. 2023. № 1. С. 26‒35. doi: 10.34832/ELSV2023.38.1.003. EDN:HNTXND
  20. Когновицкий О.С. Двойственный базис и его применение в телекоммуникациях. СПб.: Линк, 2009.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».