БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКИЕ КОНФЕРЕНЦИИ

<< ГЛАВНАЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 30 |

«67-я НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ ПРОФЕССОРСКО-ПРЕПОДАВАТЕЛЬСКОГО СОСТАВА УНИВЕРСИТЕТА Сборник докладов студентов, аспирантов и молодых ученых 27 января – 3 февраля 2014 ...»

-- [ Страница 1 ] --

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет

«ЛЭТИ» им. В.И. Ульянова (Ленина)»

67-я НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ

ПРОФЕССОРСКО-ПРЕПОДАВАТЕЛЬСКОГО

СОСТАВА УНИВЕРСИТЕТА

Сборник докладов

студентов, аспирантов и молодых ученых 27 января – 3 февраля 2014 Санкт-Петербург Издательство СПбГЭТУ «ЛЭТИ»

2014 УДК 621.3 ББК 3 2 H34 67-я Научно-техническая конференция профессорско-преподавательского состава университета: Сборник докладов студентов, аспирантов и молодых ученых. Санкт-Петербург, 27 января – 3 февраля 2014. 290 с.

© Издательство СПбГЭТУ «ЛЭТИ»

Секция радиосистем

СЕКЦИИ ПО НАУЧНО-ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМУ

НАПРАВЛЕНИЮ «РАДИОЭЛЕКТРОНИКА

И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ»

Секция радиосистем

ПЕРФОРИРОВАНИЕ СВЕРТОЧНЫХ КОДОВ

ДАНГ КИМ НГОК (АСП.) Перфорирование сверточных кодов является одним из способов увеличения скорости кода. Перфорированные сверточные коды создаются из материнских кодов с помощью периодического удаления нескольких выходных битов. Обычно перфорированию подвергаются материнские сверточные коды, имеющие максимальное свободное расстояние [1]. Кроме того, хорошие перфорированные сверточные коды могут получаться из разных материнских кодов и выбираемых по критерию спектра оптимального расстояния для эквивалентных сверточных кодов [2].

В этой работе рассмотрены результаты перфорирования материнского кода близкого к оптимальному коду. В качестве критерия оптимальности использована величина вероятности битовой ошибки, получаемой при мягком декодировании Витерби.

Для выбора материнского кода проведен анализ множества хороших сверточных кодов с кодовым ограничением K = 7 и возможными векторами перфорирования. Результаты моделирования для материнского кода, заданного порождающими многочленами в восьмеричном представлении C(133,175), приведены в таблице. Проведено сравнение полученных перфорированных сверточных кодов с известными кодами стандарта DVB C(133,171) со скоростями от 2/3 до 7/8 (код-DVB).

Таблица. Векторы перфорирования кода C(133,175) и кода – DVB C(133,171) 2/3 3/4 4/5 5/6 6/7 7/ Скорость Код 1011 010111 11010011 0011010111 110101101001 С(133,175) Код – DVB 1110 111001 11101010 1110011001 111010011001 С(133,171) ––– 3 –––

РАДИОЭЛЕКТРОНИКА И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ

С помощью моделирования показано, что перфорирование материнского кода – DVB даёт лучшие показатели со скоростями 2/3 и 4/5, чем перфорирование кода C(133,175).

Однако, при скоростях 3/4, 5/6, 6/7 и 7/8 перфорированные сверточные коды из материнского C(133,175) имеют выигрыш около 0.5 дБ по сравнению с перфорированными кодами из кода – DVB.

При скоростях 2/3, 3/4... 7/8 перфорирование материнского сверточного кода C(133,175) превосходит перфорирование кода DVB C(133,171).

Литература 1. Yutaka Yasuda, Kanshiro Kashiki and Yasuo Hirata. High Rate Punctured Convolutional Codes for Soft Decision Viterbi Decoding // IEEE Transactions on communications, Vol.

COM-32, № 3 March 1984 P. 315–319.

2. Hiroshi Sasano, Sen Moriya. A construction of high rate punctured convolutional codes //ISITA2012, Hololulu, Hawaii, USA, October 2012.

АНАЛИЗ ТЕКУЩЕГО СОСТОЯНИЯ И ПЕРСПЕКТИВ

МОДЕРНИЗАЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКОГО

РАДИОИНТЕРФЕЙСА СИСТЕМ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ

В ЗАКРЫТЫХ ПРОСТРАНСТВАХ

Задача точного определения собственного местоположения в закрытых пространствах становится всё более актуальной в современном мире и проникает всё в новые сферы деятельности человека. В первую очередь это спасательные и оперативные службы, работающие в условиях боевых действий или чрезвычайных ситуаций;

мониторинг положения персонала и ценных грузов в производственных цехах, а также пациентов в больницах и госпиталях. Спутниковые системы позиционирования не могут обеспечить необходимую точность и зону покрытия из-за переотражений сигналов и ослабления внутри строительных конструкций соответственно. Исторически сложилось, что первым решением задачи определения местоположения было использование существующих беспроводных локальных и персональных сетей Wi-Fi или ZigBee.

Большинство систем позиционирования в сетях Wi-Fi основано на измерениях уровня принимаемого сигнала (RSS – Received Signal Strength) и отношения сигнал-шум (SNR – Signal-to-Noise). Величина RSS и SNR измеряется экспериментально на основе принятых сигналов от так называемых «радиомаяков». Для измерений в канале «вверх» (от абонентского устройства к точке доступа) мобильные (абонентские) устройства должны генерировать сигналы «радиомаяков», которые принимаются всеми точками доступа в рабочей зоне. Это является основой для реализации методов позиционирования, опирающихся на сеть. В канале «вниз» используются возможности сетей Wi-Fi, известные как «пассивное сканирование», суть которого состоит в определении ближайших точек доступа и выбора лучшей из них для передачи сообщений. Мобильный терминал непрерывно опрашивает возможные каналы приема излучения «радиомаяков» от ближайших точек доступа, регистрируя их параметры и измеряя величину RSS и SNR. Затем терминал выбирает точку доступа с лучшим качеством сигнала для передачи данных. Если мобильный терминал не получает сигнала «радиомаяка» в течение времени «пассивного сканирования», например из-за большой длительности динамической настройки интервала между двумя последовательными опросами, то он посылает запрос, после чего все точки доступа, находящиеся в рабочей зоне, отвечают ему. Эта процедура называется активным сканированием. Таким образом, активное и пассивное сканирование могут служить для реализации услуги позиционирования с опорой на абонентские терминалы.

В большинстве случаев для определения местоположения в беспроводных локальных сетях используется так называемый метод «снятия радиоотпечатков», в котором можно выделить две фазы. В автономной фазе (off-line) система записывает величины RSS для точно определенных «опорных точек»

и наносит их на радиокарту. В первом приближении радиокарта состоит из величин: RSS1,…RSSn для «опорной точки» p1;

RSS1,…RSSn для «опорной точки» p2;

и т.д. Однако следует учитывать, что величины RSS в значительной степени зависят от условий распространения радиоволн в направлении прямой видимости на «опорную точку». Следовательно, значения величин RSS должны быть записаны с нескольких направлений (d – север, юг, запад, восток). В активной фазе (on-line) система регистрирует значения RSS и сравнивает со значениями, хранящимися в радиокарте. Определение местоположения абонентского терминала производится на основании методов и алгоритмов, сравнивающих вышеупомянутые значения RSS.

РАДИОЭЛЕКТРОНИКА И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ

Точность определения местоположения существующих систем колеблется от двух до шести метров с вероятностью точного определения от 50 % до 90 % [1].

В некоторых беспроводных персональных системах связи реализован и дальномерный метод определения места. Например, компания Nanotron, при реализации опции позиционирования в системе «NanoNET», использовала метод «запрос-ответ». Точность измерения данной системы составляет 2 м внутри помещения и 1 м за его пределами в 90 % случаев [2].

Анализ методов локализации в беспроводных сетях показывает, что они имеют ряд принципиальных недостатков, основными из которых являются обязательное выполнение условий: заблаговременное размещение нескольких точек доступа в каждом помещении, актуализация «радиокарты» после каждого изменения расположения объектов (предметов) внутри помещения (для Wi-Fi), и недостаточно широкая полоса сигнала, не позволяющая эффективно компенсировать эффекты многолучевости в условиях замкнутого пространства (в системе NanoNET/NanoLOC).

В настоящее время перспективным направлением развития в системах позиционирования в помещениях является использование сверхширокополосных сигналов. Данная технология позволяет: повысить точность измерения расстояния и разрешающую способность по дальности, устойчивость к эффектам многолучевости, увеличить емкость системы до 1000 абонентов.

Существующие системы: RTLS-NI, Zebra Dart UWB, Time Domain PulseON410, Ubisense обеспечивают сантиметровую точность позиционирования при радиусе покрытия порядка 200 метров [3].

Одной из систем, использующей сверхширокополосные импульсные сигналы и имеющей открытое описание своей структуры, является Locata.

Она использует частотный диапазон ISM 2.4 ГГц, не требующий лицензирования. Сигналы передаются на двух частотах. Две несущих модулируются битовыми потоками, каждый из которых представляет из себя сумму по модулю двух псевдослучайных дальномерных кодов и навигационных данных.

Псевдослучайный код схож по структуре с сигналами C/A GPS и является ансамблем последовательностей Голда длины 1023. Отличие заключается в том, что длительность сигнала в десять раз короче и равна 100 мкс. Помимо кодового разделения в системе Locata используется временное разделение, где каждый миллисекундный интервал разделен на 10 временных слотов по ––– 6 ––– 100 мкс каждый. Двести таких кадров образуют один суперкадр длительностью 200 мс. Приемопередающие станции LocataLites, работающие в данной сети LocataNet делятся по географическому признаку на подсети по десять LocataLites в каждой. Временные интервалы в пределах каждого кадра назначены на неперекрывающейся основе для каждой из LocataLites внутри подсети. Каждый приемопередатчик LocataLite внутри подсети передает в назначенное время свой слот в пределах кадра и молчит в течение оставшихся слотов этого кадра. Местоположение временного слота меняется от кадра к кадру так, чтобы рандомизировать соседство смежных слотов, что сглаживает и устраняет остаточные эффекты интерференции между временными интервалами. Точность позиционирования данной системы менее 3 см [4].

На основе проведенного анализа существующих систем позиционирования планируется разработка радиоинтерфейса для собственной высокоточной системы позиционирования, использующей сверхширокополосные сигналы, позволяющей добиться сантиметровой точности в радиусе покрытия более 100 метров.

Литература 1. Рошан П. Лиэри Д. Основы построения беспроводных локальных сетей стандарта 802.11. 2004 г. 304 с.

2. NanoPAL-RTLS Toolbox. Nanotron Technologies GmbH, february 3. Zafer Sahinoglu, Sinan Gezici, Ismail Guvenc. Ultra-wideband Positioning Systems. Theoretical Limits, Ranging Algorithms and Protocols. Cambridge University Press. 2008. 269 с.

4. Locata-ICD-100B. от 5.12.2012. 103с.

МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ

ОПТИМИЗАЦИИ СУТОЧНОГО ПРОФИЛЯ АРТЕРИАЛЬНОГО

ДАВЛЕНИЯ С УЧЕТОМ ФАРМАКОКИНЕТИКИ

Предложен алгоритм анализа данных длительных мониторограмм для решения задачи оценки типичного профиля и статистических свойств колебаний артериального давления относительного него с учетом индивидуальных особенностей регуляции сердечно-сосудистой системы, базирующийся на декомпозиции исходного ряда и последующем раздельном анализе следующих компонент:

долговременный монотонный тренд, регулярные колебания, флуктуационная составляющая, локальные нестационарности. Необходимость декомпозиции исp>

РАДИОЭЛЕКТРОНИКА И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ

ходного ряда данных обусловлена тем, что перечисленные составляющие обладают существенно различными статистическими свойствами, описываются различными классами математических моделей (как детерменированными, так и стохастическими) и, как следствие, требуют различных подходов к их анализу [1]. Предложенный алгоритм обработки данных мониторирования основан на их предварительной декомпозиции на указанные выше составляющие, с дальнейшим раздельным анализом, позволяющим извлекать взаимно дополняющую информацию о функциональном статусе сердечнососудистой системы и формировать расширенную диагностическую картину.

На рис. 1 представлены периодограммные оценки пиков для длительной записи (67 суток), причем рис. 1а отражает все пики, полученные по методу оценки Ломба-Скаргла [2], а на рис. 1б указаны только статистически значимые пики среди них. Из рис. 1б видно, что на некоторых участках появляются горизонтальные линии на протяжении нескольких суток наблюдения, это вызвано тем, что ритм для данного тестового периода остается устойчивым на протяжении нескольких суток, что, безусловно, может представлять интерес для медицинских специалистов.

Рис. 1. а) Периодограмма САД для двухмесячной мониторограммы, оцененная в окне длительностью 4 суток с перекрытием в 1 сутки;

б) результаты выделения статистически значимых гармонических составляющих для той же мониторограммы ––– 8 ––– Для определения типичного суточного профиля (рис. 2 а) используется алгоритм полиномиальной экстраполяции методом скользящего окна с наложением, что позволяет повысить достоверность результатов при ограниченном объеме исходных данных. Аппроксимация проводится полиномом степени n методом наименьших квадратов. Для решения задачи оптимизации профиля предложен следующий подход: моделирование фармакологической коррекции суточного профиля АД, которая базируется на фармакокинетических свойствах препаратов. В амбулаторных условиях наиболее удобны для применения пероральные препараты, для описания действия которых с учетом метаболизма в организме человека целесообразно применение биэкспоненциальной фармакокинетической модели [3]. Моделирование коррекции профиля реализовано с учетом выбора не только типа препарата (определяет модель воздействия) и его дозы (определяет степень влияния), но и времени приёма (определяет момент начала действия и время максимальной активности), тем самым позволяя клиницисту видеть результат воздействия медикамента на конкретный индивидуальный профиль АД, и оптимизировать его с учетом европейских рекомендаций общества кардиологов по ведению больных с гипертензией [4].

Рис. 2. Пример моделирования коррекции суточного профиля систолического артериального давления для препарата с точкой максимального действия через 2 часа после приёма и периодом полувыведения 8 часов: (а) – исходный (узловая точка – ) и скорректированный (*) профили;

(б) – оценка производной исходного профиля

РАДИОЭЛЕКТРОНИКА И ТЕЛЕКОММУНИКАЦИИ

Моделирование коррекции проиллюстрировано примером, приведенным на рис. 2, и отражающим минимальный рекомендованный уровень фармакологической коррекции для данного пациента. В качестве первого приближения выбора точки приёма препарата используется точка нуля производной, предшествующая наиболее выраженному повышению АД за сутки.

Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, проекты «12-08-33156 мол_а_вед» и «14-08-31546 мол_а».

Литература 1. Математические методы выявления регулярных статистических закономерностей в биомедицинских и экологически данных большого объёма: монография / М.И. Богачев, А.Р. Каюмов, А.С. Красичков, О.А. Маркелов. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2013. 152 с.

2. Van Dongen H.P.A., Olofsen E., Hartevelt J.H., Kruyt E.W. A procedure of multiple period searching in unequally spaced time-series with the Lomb-Scargle method // Biological Rhythm Research, 1999, vol. 30, No. 2, pp. 149–177.

3. Urso R., Blardi P., Giorgi G. A short introduction to pharmacokinetics // European Review for Medical and Pharmacological Sciences, 2002, No. 6, pp. 33–44.

4. 2013 ESH/ESC Guidelines for the management of arterial hypertension / G. Mancia, R. Fagard, K. Narkiewicz et al. // Journal of Hypertension 2013, 31: 1281–1357.

Секция передачи, приема и обработки сигналов

ФАЗОВЫЕ ИСКАЖЕНИЯ В ДВУХПОЛОСНЫХ ФИЛЬТРАХ



Pages:     || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 30 |
 







 
© 2013 www.kon.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»