اشترك بالحزمة الذهبية واحصل على وصول غير محدود شمرا أكاديميا
تسجيل مستخدم جديدتحسين أداء محاكي الخفوت في أقنية الاتصالات باستخدام خوارزمية جديدة لحساب عوامل نموذج المحاكاة
Improve the performance of Fading Channel Simulator using a New Method for Computing the Parameters of Simulation Model
867
0 5
0
(
0
)
تمت اﻹضافة من قبل
Shamra Editor
اسأل ChatGPT حول البحث
تم تصميم محاكاي قناة بخفوت Rice باستخدام خوارزميتين هما طريقة المساحة المتساوية (Method of Equal Areas) و طريقة انتشار دوبلر المضبوط (Method of Exact Doppler Spread). تم تقديم طريقة جديدة لحساب عوامل نموذج المحاكاة الحتمي سميناها الطريق الهجينة (MEDS+MEA). تم مقارنة تابعي الترابط الذاتي للنموذجين المرجعي و المحاكاة من أجل الطرق المختلفة. لوحظ من خلال نتائج المحاكاة العديدة أن الخصائص الإحصائية لنموذج المحاكاة تقترب من تلك بالنسبة للنموذج المرجعي من أجل الطريقة الجديدة بشكل أفضل من الطريقتين MEA و MEDS.
Rice fading channel simulator is designed by using two methods, method of Equal Areas (MEA) and method of Exact Doppler Spread (MEDS). A new procedure for computation of the parameters of the deterministic simulation model is presented. This method is named as combination of MEA and MEDS. Comparisons between autocorrelation functions of both reference and simulation models are introduced for different procedures. It is demonstrated by several simulation results that statistical properties of simulation and reference models will be more closer according to the new method than MEDS and MEA.
المراجع المستخدمة
Matthias Pätzold. MOBILE RADIO CHANNELS ,John Wiley & Sons,2012
P.M. Shankar, 2012, Fading and Shadowing in Wireless Systems, Springer, New York, Dordrecht Heidelberg London
J. F. Paris, “Advances in the Statistical Characterization of Fading: From 2005 to Present,” International Journal of Antennas and Propagation, July 2014
قيم البحث
اقرأ أيضاً
تقدم برامج المحاكاة المستخدمة ضمن مجال شبكات الحساسات اللاسلكية تمثيلاً عن النظام الحقيقي دون الحاجة للقيام بعملية نشر فعلية للعقد وما يترافق مع ذلك من تكاليفٍ باهظة, وتكون العمليات المباشرة المعرفة ضمن الطبقة الفيزيائية في معظم هذه البرامج ضمنية وغي
ر مقدمة بشكلٍ واضح، وهذا ما دفعنا إلى بناء نواة لنظام منصة محاكاة افتراضية، لنكون بذلك قادرين على محاكاة عمليات البروتوكولات والخوارزميات المطبقة ضمن شبكات الحساسات على مستوى وحدة المعالجة المركزية. تهدف منصة المحاكاة المقترحة إلى مراقبة تنفيذ العمليات على المستوى المنخفض للبنية الفيزيائية لعقد الحساسات مع القدرة على التعديل عند هذا المستوى. وباعتبار أن أمن التوجيه يشكل أحد أهم التحديات ضمن شبكات الحساسات، لذا سنطبق ضمن هذا العمل إحدى خوارزميات أمن التوجيه ضمن الواجهة المتعلقة بمنصة المحاكاة المقترحة ومراقبة التنفيذ على المستوى المنخفض لعمليات المعالج، الأمر الذي يتيح لنا إمكانية اكتشاف نقاط الضعف والعمل على تحسين الخوارزميات وتطويرها. طُبِّقت ثلاثة سيناريوهات لتقييم أداء منصة المحاكاة المقترحة، حيث بينت النتائج مرونة وفعالية عالية لهذه المنصة في تتبع سير العمليات المنجَزة ضمن عقد الحساسات على مستوى لغة الـ Assembly.
يهدف البحث إلى نمذجة و محاكاة الخفوت في أقنية MIMO تحت فرضية التبعثر الأيزوتروبي و اللا أيزوتروبي انطلاقا من نماذج تبعثر هندسية معينة, نذكر منها نموذج الحلقة الواحدة و نموذج الحلقتين و النموذج القطعي.
يزداد انتشار الشبكات اللاسلكية يومًا بعد يوم، و أصبحت معظم الشبكات الحالية لاسلكية نظرًا إلى سهولة تركيبها و عدم حاجتها لبنية تحتية، و هذا لايعني إلغاء دور الشبكات السلكية بل تأتي مكملة لها. و بوجود أنواع الشبكات كّلها ابتدأ من الشبكات الشخصية والمحل
ية (PANs and LANs) إلى الشبكات الواسعة (WAN) و لاسيما شبكة الإنترنت، أصبح توجه البحث العلمي اليوم إلى التركيز على تحسين جودة الخدمة فيها (QoS) و التفكير بدمج هذه الشبكات لتتكامل مع شبكة الإنترنت التي تعد العمود الفقري (backbone) لكل شبكة تريد تبادل المعلومات و تشاركها مع غيرها على مستوى العالم.
يركز هذا البحث على تحسين جودة الخدمة في الشبكات اللاسلكية عريضة الحزمة (Broadband) التي تغطي المدن و هي WiMax
ذات المعيار (IEEE 802.16e) التي تدعم الحركية (mobility)
وقد تستخدم هذه الشبكة لربط المناطق البعيدة مع مراكز المدن و تسمى شبكة نقطة لنقطة(Point-to-Point) أو أنها تقوم بتغطية المدن و تسمى شبكة نقطة لعدة نقاط (Point-to-Multipoint) و تستخدم هذه الأخيرة لربط عدة شبكات لاسلكية ولاسيما المحلية ذات البنية التحتية
(Wi-Fi: Wireless Fidelity) المكتظة بالمستخدمين و المسماة بالبقع الساخنة (Hotspots) , في حين يطلق على كل خلية من خلايا شبكة WiMax التي تغطي المدن بالمنطقة الساخنة (Hotzone) .
قترحنا خلال بحثنا، نموذجًًا لنظام يقوم بموازنة الحمل (معدل النقل data rate ) بين المحطات القاعدية (BSs : Base Stations) لخلايا الشبكة WiMax. و يقصد بذلك تبادل الطرفيات بين المحطات القاعدية المتجاورة بهدف جعل الحمل في كل محطة قاعدية مساويًا لحمل المحطات الأخرى، و بذلك نحسن من أداء الشبكة و نزيد من عرض المجال المتاح لكل طرفية، فضلا عن زيادة عدد المستخدمين (العملاء) الممكن تخديمهم. و هذا النفع يعود على المستخدم من حيث تحسين جودة
الخدمة المقدمة إليه من جهة ومن جهة أخرى يزداد ربح مزود الخدمة، ناهيك عن السمعة الجيدة التي ينالها من قبل مستخدميه، الشيء الذي يدفع مزيدًا من المستخدمين للاشتراك في هذه الشبكة دون غيرها.
يمكن لنظام موازنة الحمل المقترح أن يكون نظامًا موزعًا يوضع في كل محطة قاعدية، أو نظامًا مركزيًا يوضع فقط في مخدم مركزي مستقل يتصل مع المحطات القاعدية كّلها، و توضع في هذا النظام خوارزمية موازنة الحمل التي تتألف من عدة خطوات ينفذها المتحكم الموجود في النظام المقترح، و يجب أن تكون عملية موازنة الحمل سريعة كفاية و كذلك إجرائية التسليم (Hanover procedure) بين المحطات القاعدية حتى لا تؤثر سلبًا في جودة خدمة العملاء ول اسيما الذين يقومون بتطبيقات زمن حقيقي .
إن الألياف البصرية هي واحدة من أهم وسائل الاتصال المستخدمة في أنظمة الاتصالات و قد تم استخدامها لنقل البيانات بسرعة عالية لمزاياها العديدة و الضياعات المهملة في عملية النقل، و يعتبر التشتت العامل الرئيسي الذي يحد من كفاءة الأداء. هناك أنواع مختلفة من
معوضات التشتت في الألياف البصرية و لكن يعتبر ليف شبكة براغ FBG هو الأكثر استخداماً في تعويض التشتت في أنظمة الاتصالات البصرية، بسبب الكلفة المنخفضة للمرشح المستخدم لاختيار طول الموجة و انخفاض فقد الحقن، حيث يملك طيف انعكاس منفصل و عرض حزمة واسع. سوف يتم تحليل محاكاة لنظام الاتصالات استنادًا إلى معايير مختلفة باستخدام simulator Optisystem ، و اعتماد الإعدادات الأنسب للنظام و التي تشمل استطاعة الدخل و طول الكبل البصري (كم) و معامل التخامد (ديسيبل/كم) الخاص بالليف البصري، و حسبت ثلاث معلمات مختلفة و تشمل كلا من استطاعة الإشارة، استطاعة الضجيج، الاستطاعة الخارجة عند المستقبل.
نقدم في هذا البحث خوارزمية جديدة لحل بعض المشاكل التي تعاني منها
خوارزميات عنقدة البيانات كالK-Means. هذه الخوارزمية الجديدة قادرة على
عنقدة مجموعة من البيانات بشكل منفرد دون الحاجة لخوارزميات عنقدة أخرى.
الأسئلة المقترحة
سجل دخول لتتمكن من نشر تعليقات
التعليقات
جاري جلب التعليقات
سجل دخول لتتمكن من متابعة معايير البحث التي قمت باختيارها
