A study on wireless channel models: simulation of fading, shadowing and further applications

Abstract

Bu tezde, doğrudan görüş bulunmayan durumlarda ve doğrudan gorüş bulunan durumlarda, sırasıyla Rayleigh ya da Rician dağılıma sahip çok yollu sönümlemenin, log-normal dağılıma sahip olduğu varsayılan uzamsal gölgeleme süreciyle birlikte benzetimini yaptık. Düşük karmaşıklığa ve yüksek performansa sahip bir Rayleigh sönümleme benzeticisi, özbağlanımlı hareketli ortalama (ARMA)(3,3) modeli sunduk. Sunulan bu yöntem bir çeşit beyaz Gauss gürültüsü süzgeçleme yöntemidir. Burada süzgeç tasarımı analog bölgede yapılır ve sayısal bölgeye transfer edilir. Sunduğumuz yöntemi, iyileştirilmiş Jakes modeliyle, özbağlanımlı (AR) süzgeçlemeyle ve ters ayrık Fourier dönüşümü (IDFT) teknikleriyle performans ve işlemsel karmaşıklık açısından karşılaştırdık. Sunduğumuz yöntem, AR(20) süzgecinden ve iyileştirilmiş Jakes modelinden daha iyi performans sağladı. IDFT yöntemi en iyi performansı sağlamasına rağmen depolama açısından belirgin bir yük getirdi. Sunduğumuz yöntem en iyi performansı en düşük karmaşıklıkla sağladı. Nicemlenmiş süzgeçler genellikle, düşük güç tüketiminden, düşük ısı üretiminden ve işlemsel etkinliğinden dolayı donanım uygulamalarında kullanılmaktadır. Bu yüzden, sunduğumuz yöntemin nicemlenmiş süzgeç uygulamasını da yaptık. Uzamsal gölgeleme sürecinin benzetimini ise Pätzold ve Nguyen tarafından sunulan benzetim yöntemiyle yaptık. Bu yöntem referans modelden sinuzoidlerin toplamı prensibi kullanılarak çıkarılmıştır. Benzetim modelini referans modele uydurmak için, kullanılan iki yöntem vardır. Bu yöntemler alınan sinyalin olasılık yoğunluk fonksiyonuyla birlikte teorik öz ilinti fonksiyonuna göre belirlenir. Bu yaptıklarımıza ek olarak, ayrıca Wireless InSite yazılımıyla kestirdiğimiz öz ilinti fonksiyonunu kullanarak model parametrelerini belirledik.

In this thesis, we simulate multipath fading which is assumed to have Rayleigh or Rician distribution under the non-line-of sight or line-of-sight condition respectively; as well as spatial shadowing process, assumed to be log-normally distributed. We propose a low-complexity high performance Rayleigh fading simulator, an autoregressive moving average (ARMA)(3,3) model. This proposed method is a variant of the method of filtering of the white Gaussian noise where the filter design is accomplished in the analog domain and transferred into the digital domain. The proposed model is compared with improved Jakes' model,autoregressive (AR) filtering and inverse discrete Fourier transform (IDFT) techniques, in performance and computational complexity. The proposed method outperforms AR(20) filter and modified Jakes' generators in performance. Although IDFT method achieves the best performance, it brings a significant cost in storage which is undesirable. The proposed method achieves high performance with the lowest complexity. Additionally, we apply the quantized filter extension of our proposed filter design, since quantized filters are generally used in hardware implementations due to their minimum power consumption, minimum heat generation and their computational efficiency. We simulate spatial shadowing process, via the simulation method proposed by Pätzold and Nguyen. This method is derived from a reference model by using the sum of sinusoids principle. There are two methods enabling the fitting of the simulation model to the reference model with respect to the probability density function (pdf) of the received signal strength as well as to a given autocorrelation function with a decaying exponential shape. Furthermore we use our predicted autocorrelation function obtained via the site-specific radio propagation prediction software named Wireless InSite in order to determine the model parameters.