Детальная информация

Цель работы – повышение спектральной эффективности асинхронной передачи данных многочастотными сигналами путем выбора их типа, ширины частотного защитного интервала, а также с учетом параметров сигнального созвездия и ширины спектра сигнала каждого пользователя. В ходе выполнения работы были проведены расчеты кривых помехоустойчивости (зависимостей вероятности ошибки демодуляции от отношения сигнал-шум), соответствующих разным конфигурациям асинхронной многопользовательской системы связи. Было продемонстрировано влияние интерференции между сигналами независимых пользователей на качество приема, а также показана зависимость помехоустойчивости от выбранного типа модуляции и характеристик многолучевого канала. Полученные результаты могут быть использованы при проектировании физического уровня асинхронных систем интернета вещей (IoT), что позволяет рекомендовать адаптивный подход к конфигурации параметров сети в зависимости от условий распространения сигнала. В процессе выполнения работы для проведения вычислительных экспериментов использовалась среда разработки MATLAB.

The purpose of the work is to increase the spectral efficiency of asynchronous data transmission by multicarrier signals through the selection of their type and the width of the frequency guard interval, while also taking into account the parameters of the signal constellation and the signal bandwidth of each user. During the work, noise immunity curves (dependencies of the demodulation error probability on the signal-to-noise ratio) corresponding to various configurations of an asynchronous multiuser communication system were calculated. The influence of interference between signals of independent subscribers on the reception quality was demonstrated, and the dependence of noise immunity on the selected modulation type and multipath channel characteristics was shown. The obtained results can be used in the design of the physical layer of asynchronous Internet of Things (IoT) systems, which allows recommending an adaptive approach to configuring network parameters depending on signal propagation conditions. In the process of the work, the MATLAB development environment was used to conduct computational experiments.