Simulation von drahtlosen Kommunikationssystemen mit MATLAB (Dr. Shehata) Schulung

Lernziele dieses Kurses

Nach Abschluss dieses Kurses sollten die Studierenden in der Lage sein, sich vielen der derzeit offenen Forschungsprobleme im Bereich der Nachrichtentechnik zu widmen, da sie mindestens die folgenden Fähigkeiten erworben haben sollten:

• Umgang mit komplexen mathematischen Ausdrücken, die in der Fachliteratur der Nachrichtentechnik häufig vorkommen, und deren Manipulation
• Fähigkeit, die Programmierfunktionen von MATLAB zu nutzen, um Simulationsergebnisse anderer Publikationen zu reproduzieren oder zumindest annähernd zu erreichen
• Erstellung von Simulationsmodellen für eigene Ideen
• Effizienter Einsatz der erworbenen Simulationsfähigkeiten in Verbindung mit den leistungsstarken Funktionen von MATLAB, um optimierte MATLAB-Codes hinsichtlich der Laufzeit zu entwickeln und den Speicherplatz zu schonen
• Identifikation der wichtigsten Simulationsparameter eines gegebenen Kommunikationssystems, deren Extraktion aus dem Systemmodell und Untersuchung des Einflusses dieser Parameter auf die Systemleistung

Kursstruktur

Die in diesem Kurs bereitgestellten Inhalte sind eng miteinander verknüpft. Es wird nicht empfohlen, ein Niveau zu besuchen, ohne das vorherige Niveau besucht und tiefgehend verstanden zu haben, um die Kontinuität des erworbenen Wissens sicherzustellen. Der Kurs ist in drei Stufen unterteilt, beginnend mit einer Einführung in die MATLAB-Programmierung bis hin zur vollständigen Systemsimulation, wie folgt.

Kommunikationstechnische Mathematik mit MATLAB
Sitzungen 01-06

Nach Abschluss dieses Abschnitts werden die Studierenden in der Lage sein, komplexe mathematische Ausdrücke zu bewerten und einfache, geeignete Graphen für verschiedene Datenrepräsentationen wie Zeithistogramme, Frequenzspektren, Bitfehlerraten (BER) und Antennenstrahlungsdiagramme zu erstellen.

Grundlegende Konzepte

• Das Konzept der Simulation
• Die Bedeutung der Simulation in der Nachrichtentechnik
• MATLAB als Simulationsumgebung
• Zu Matrizen- und Vektordarstellung skalierter Signale in der Kommunikationsmathematik
• Matrizen- und Vektordarstellung komplexer Basisbandsignale in MATLAB

MATLAB-Desktop

• Symbolleiste
• Befehlsfenster
• Arbeitsbereich
• Befehlshistorie

Deklaration von Variablen, Vektoren und Matrizen

• Vorgedefinierte MATLAB-Konstanten
• Von Nutzern definierte Variablen
• Arrays, Vektoren und Matrizen
• Manuelle Matrixeingabe
• Intervalldefinition
• Linearer Raum
• Logarithmischer Raum
• Namenregeln für Variablen

Spezialmatrizen

• Die Einsmatrix
• Die Nullmatrix
• Die Einheitsmatrix

Elementweise und Matrixbezogene Manipulationen

• Zugriff auf bestimmte Elemente
• Änderung von Elementen
• Selektive Eliminierung von Elementen (Matrixtrunkierung)
• Hinzufügen von Elementen, Vektoren oder Matrizen (Matrixkondensation)
• Bestimmung des Index eines Elements in einem Vektor oder einer Matrix
• Matrixneuformung
• Matrixtrunkierung
• Matrixkondensation
• Spiegelung von links nach rechts und von rechts nach links

Unäre Matrixoperatoren

• Der Summenoperator
• Der Erwartungswertoperator
• Der Minimumoperator
• Der Maximumoperator
• Der Spuroperator
• Die Determinante der Matrix |.|
• Inversmatrix
• Matrixtransposition
• Hermitesche Matrix

Binäre Matrixoperationen

• Arithmetische Operationen
• Relationale Operationen
• Logische Operationen

Komplexe Zahlen in MATLAB

• Komplexe Basisbanddarstellung von Trägern und RF-Upconversion, eine mathematische Wiederholung
• Erstellung komplexer Variablen, Vektoren und Matrizen
• Komplexe Exponentiellen
• Der Realteiloperator
• Der Imaginärteiloperator
• Der Konjugationsoperator (.)*
• Der Absolutwertoperator |.|
• Der Argument- oder Phasenoperator

Eingebaute MATLAB-Funktionen

• Vektoren von Vektoren und Matrizen von Matrizen
• Die Quadratwurzelfunktion
• Die Vorzeichenfunktion
• Die Funktion "aufrunden auf ganzzahlige Werte"
• Die Funktion "abwärts runden auf nächstgelegene ganze Zahl"
• Die Funktion "aufwärts runden auf nächstgelegene ganze Zahl"
• Die Fakultätsfunktion
• Logarithmische Funktionen (exp, ln, log10, log2)
• Trigonometrische Funktionen
• Hyperbolische Funktionen
• Die Q(.)-Funktion
• Die erfc(.)-Funktion
• Besselfunktionen Jo(.)
• Die Gammafunktion
• Befehle Diff, mod

Polynome in MATLAB

• Polynome in MATLAB
• Rationale Funktionen
• Ableitungen von Polynomen
• Integration von Polynomen
• Multplikation von Polynomen

Lineare Skalenplots

• Visuelle Darstellung von Signalen mit kontinuierlicher Zeit und kontinuierlicher Amplitude
• Visuelle Darstellung von Treppenstufen-approximierte Signalen
• Visuelle Darstellung von Signalen mit diskreter Zeit und diskreter Amplitude

Logarithmische Skalenplots

• dB-Jahrzehnt-Plots (BER)
• Jahrzehnt-dB-Plots (Bode-Plots, Frequenzgang, Signalspektrum)
• Jahrzehnt-Jahrzehnt-Plots
• dB-lineare Plots

2D-Polarplots

• (Antennenstrahlungsdiagramme in der Ebene)

3D-Plots

• 3D-Strahlungsdiagramme
• Kartesianische Parameterplots

Optionaler Abschnitt (auf Wunsch der Lernenden)

• Symbolische Differentiation und numerische Differenzbildung in MATLAB
• Symbolische und numerische Integration in MATLAB
• MATLAB-Hilfe und Dokumentation

MATLAB-Dateien

• MATLAB-Skriptdateien
• MATLAB-Funktionsdateien
• MATLAB-Dateien
• Lokale und globale Variablen

Loops, Bedingungen, Flusssteuerung und Entscheidungsfindung in MATLAB

• Der for-End-Loop
• Der while-End-Loop
• Die if-End-Bedingung
• Die if-else-End-Bedingungen
• Die switch-case-end-Anweisung
• Iterationen, konvergierende Fehler, mehrdimensionale Summenoperatoren

Eingabe- und Ausgabe-Anzeigebefehle

• Der input(' ') -Befehl
• Der disp-Befehl
• Der fprintf-Befehl
• Nachrichtenbox msgbox

Signale und Systemoperationen
Sitzungen 07-14

Die Hauptziele dieses Abschnitts sind folgende:

• Erzeugung zufälliger Testsignale, die zur Leistungstestung verschiedener Kommunikationssysteme erforderlich sind
• Integration vieler elementarer Signaloperationen, um eine einzelne Kommunikationsverarbeitungsfunktion wie Encoder, Randomizer, Interleaver, Spreizcode-Generatoren usw. sowohl am Sender als auch an deren Gegenstücke am Empfänger zu implementieren.
• Korrekte Verknüpfung dieser Blöcke, um eine Kommunikationsfunktion zu erreichen
• Simulation deterministischer, statistischer und halbzufälliger Indoor- und Outdoor-Schmalband-Kanalmodelle

Erzeugung von Kommunikationstestsignalen

• Erzeugung einer zufälligen binären Sequenz
• Erzeugung einer zufälligen ganzzahligen Sequenz
• Importieren und Lesen von Textdateien
• Lesen und Abspielen von Audiodateien
• Importieren und Exportieren von Bildern
• Bild als 3D-Matrix
• Umsetzung von RGB zu Graustufen
• Serieller Bitstrom eines 2D-Graustufenbildes
• Unterteilung von Bildsignalen und Rekonstruktion

Signalkonditionierung und -manipulation

• Amplitudenskalierung (Verstärkung, Dämpfung, Amplitudennormierung usw.)
• Gleichspannungsverschiebung
• Zeitskalierung (Zeitkompression, Zeitdehnung)
• Zeitschiebung (Zeitverzögerung, Zeitvorlauf, zirkuläre Zeitschiebung nach links und rechts)
• Messung der Signalenergie
• Energie- und Leistungsnormierung
• Energie- und Leistungsskalierung
• Seriell-zu-Parallel- und Parallel-zu-Seriell-Umwandlung
• Multiplexing und Demultiplexing

Digitalisierung analoger Signale

• Abtastung im Zeitbereich kontinuierlicher Basisbandsignale in MATLAB
• Amplitudenquantisierung analoger Signale
• PCM-Codierung quantisierter analoger Signale
• Dezimale-zu-binäre und binäre-zu-dezimale Umwandlung
• Impulsgestaltung
• Berechnung der angemessenen Impulsbreite
• Selektion der Anzahl der Abtastwerte pro Impuls
• Konvolution mit den Befehlen conv und filter
• Autokorrelation und Kreuzkorrelation zeiteingeschränkter Signale
• Operationen der Diskreten Fourier-Transformation (FFT) und IFFT
• Ansicht eines Basisbandsignalspektrums
• Einfluss der Abtastrate und des geeigneten Frequenzfensters
• Zusammenhang zwischen Konvolution, Korrelation und FFT-Operationen
• Frequenzbereichsfilterung, nur Tiefpassfilterung

Hilfskommunikationsfunktionen

• Randomizer und De-randomizer
• Puncturer und De-puncturer
• Encoder und Decoder
• Interleaver und De-interleaver

Modulatoren und Demodulatoren

• Digitale Basisbandmodulationsschemata in MATLAB
• Visuelle Darstellung digital modulierter Signale

Kanalmodellierung und -simulation

• Mathematische Modellierung des Kanaleinflusses auf das übertragene Signal
  • Addition – additiver weißer gaußscher Rauschen (AWGN) Kanäle
  • Multiplikation im Zeitbereich – langsam fade Kanäle, Dopplerverschiebung in Fahrzeugkanälen
  • Multiplikation im Frequenzbereich – frequenzselektive Fading-Kanäle
  • Konvolution im Zeitbereich – Kanalimpulsantwort

Beispiele für deterministische Kanalmodelle

• Freiraum-Pfadverlust und umgebungsabhängiger Pfadverlust
• Periodische Blockage-Kanäle

Statistische Charakterisierung gängiger stationärer und quasistationärer Mehrpfad-Fading-Kanäle

• Erzeugung einer gleichmäßig verteilten Zufallsvariablen
• Erzeugung einer reellwertigen gaußschen verteilten Zufallsvariablen
• Erzeugung einer komplexen gaußschen verteilten Zufallsvariablen
• Erzeugung einer rayleigh-verteilten Zufallsvariablen
• Erzeugung einer ricean-verteilten Zufallsvariablen
• Erzeugung einer lognormal verteilten Zufallsvariablen
• Erzeugung einer beliebig verteilten Zufallsvariablen
• Approximierung einer unbekannten Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (PDF) einer Zufallsvariablen durch ein Histogramm
• Numerische Berechnung der kumulativen Verteilungsfunktion (CDF) einer Zufallsvariablen
• Reelles und komplexes additives weißes gaußsches Rauschen (AWGN) Kanäle

Kanalcharakterisierung durch ihr Leistungs-Verzögerungsprofil

• Kanalcharakterisierung durch ihr Leistungs-Verzögerungsprofil
• Leistungsnormierung des PDP
• Extraktion der Kanalimpulsantwort aus dem PDP
• Abtastung der Kanalimpulsantwort mit einer beliebigen Abtastrate, nicht übereinstimmende Abtastung und Verzögerung
• Quantisierung
• Das Problem der nicht übereinstimmenden Abtastung der Kanalimpulsantwort von Schmalbandkanälen
• Abtastung eines PDP mit einer beliebigen Abtastrate und Kompensation der Bruchteilverzögerung
• Implementierung mehrerer IEEE-standardisierter Indoor- und Outdoor-Kanalmodelle
• (COST – SUI - Ultra Wide Band Kanalmodelle usw.)

Linklevel-Simulation praktischer Kommunikationssysteme
Sitzungen 15-24

Dieser Teil des Kurses befasst sich mit dem wichtigsten Aspekt für Forschungsstudenten, nämlich wie man die Simulationsergebnisse anderer veröffentlichter Papiere durch Simulation reproduziert.

Bitfehlerratenleistung von Basisband-Digitalmodulationsschemata

• Leistungsvergleich verschiedener Basisband-Digitalmodulationsschemata in AWGN-Kanälen (Umfassende Vergleichsstudie über Simulation zur Verifizierung theoretischer Ausdrücke); Streudiagramme, Bitfehlerrate
• Leistungsvergleich verschiedener Basisband-Digitalmodulationsschemata in verschiedenen stationären und quasistationären Fading-Kanälen; Streudiagramme, Bitfehlerrate (Umfassende Vergleichsstudie über Simulation zur Verifizierung theoretischer Ausdrücke)
• Einfluss von Doppler-Verschiebungskanälen auf die Leistung von Basisband-Digitalmodulationsschemata; Streudiagramme, Bitfehlerrate
• Helikopter-zu-Satelliten-Kommunikation
  • Paper (1): Low-Cost Real-Time Voice and Data System for Aeronautical Mobile Satellite Service (AMSS) – Problemstellung und Analyse
  • Paper (2): Pre-Detection Time Diversity Combining with Accurate AFC for Helicopter Satellite Communications – Die erste vorgeschlagene Lösung
  • Paper (3): An Adaptive Modulation Scheme for Helicopter-Satellite Communications – Ein Ansatz zur Leistungsoptimierung

Simulation von Spread-Spectrum-Systemen

• Typische Architektur von spread-spectrum-basierten Systemen
• Direct-sequence-spread-spectrum-basierte Systeme
• Generator für Pseudozufällige binäre Sequenzen (PBRS)
  • Erzeugung von Maximal-Length-Sequenzen
  • Erzeugung von Goldcodes
  • Erzeugung von Walshcodes
• Time-hopping-spread-spectrum-basierte Systeme
• Bitfehlerratenleistung von spread-spectrum-basierten Systemen in AWGN-Kanälen
  • Einfluss des Codierungsgrads r auf die BER-Leistung
  • Einfluss der Codelänge auf die BER-Leistung
• Bitfehlerratenleistung von spread-spectrum-basierten Systemen in Mehrpfad-Slow-Rayleigh-Fading-Kanälen mit null Doppler-Verschiebung
• Bitfehlerratenleistungsanalyse von spread-spectrum-basierten Systemen in hochmobilen Fading-Umgebungen
• Bitfehlerratenleistungsanalyse von spread-spectrum-basierten Systemen in Gegenwart von Mehrbenutzer-Störungen
• Übertragung von RGB-Bildern über spread-spectrum-Systeme
• Optisches CDMA (OCDMA) Systeme
  • Optische Orthogonale Codes (OOC)
  • Leistungsgrenzen von OCDMA-Systemen; Bitfehlerratenleistung synchroner und asynchroner OCDMA-Systeme

Ultra-Wideband-SS-Systeme

OFDM-basierte Systeme

• Implementierung von OFDM-Systemen unter Verwendung der Fast Fourier Transform
• Typische Architektur von OFDM-basierten Systemen
• Bitfehlerratenleistung von OFDM-Systemen in AWGN-Kanälen
  • Einfluss des Codierungsgrads r auf die BER-Leistung
  • Einfluss des zyklischen Prefixes auf die BER-Leistung
  • Einfluss der FFT-Größe und der Subcarrier-Abstände auf die BER-Leistung
• Bitfehlerratenleistung von OFDM-Systemen in Mehrpfad-Slow-Rayleigh-Fading-Kanälen mit null Doppler-Verschiebung
• Bitfehlerratenleistung von OFDM-Systemen in Mehrpfad-Slow-Rayleigh-Fading-Kanälen mit CFO
• Kanalabschätzung in OFDM-Systemen
• Frequenzbereichsgleichlauf in OFDM-Systemen
  • Zero-Forcing-Gleichrichter
  • MMSE-Gleichrichter
• Andere gängige Leistungsmetriken in OFDM-basierten Systemen (Spitzen-zu-Durchschnitts-Leistungsverhältnis, Träger-zu-Störverhältnis usw.)
• Leistungsanalyse von OFDM-basierten Systemen in hochmobilen Fading-Umgebungen (als Simulationsprojekt, bestehend aus drei Papieren)
  • Paper (1): Minderung der Inter-Carrier-Interferenz
  • Paper (2): MIMO-OFDM-Systeme

Optimierung eines MATLAB-Simulationsprojekts

Das Ziel dieses Abschnitts ist es zu lernen, wie man ein MATLAB-Simulationsprojekt aufbaut und optimiert, um den gesamten Simulationsprozess zu vereinfachen und zu organisieren. Darüber hinaus werden auch der Speicherplatz und die Verarbeitungsgeschwindigkeit berücksichtigt, um Probleme mit Speicherverstößen in Systemen mit begrenztem Speicher oder lange Laufzeiten aufgrund langsamer Verarbeitung zu vermeiden.

• Typische Struktur kleiner Simulationsprojekte
• Extraktion von Simulationsparametern und Abbildung von Theorie auf Simulation
• Aufbau eines Simulationsprojekts
• Monte-Carlo-Simulationstechnik
• Ein typisches Verfahren zum Testen eines Simulationsprojekts
• Verwaltung des Speicherplatzes und Techniken zur Reduzierung der Simulationszeit
  • Basisband- vs. Trägerbandsimulation
  • Berechnung der angemessenen Impulsbreite für getrennte beliebige Impulsformen
  • Berechnung der angemessenen Anzahl der Abtastwerte pro Symbol
  • Berechnung der notwendigen und hinreichenden Anzahl von Bits zum Testen eines Systems

GUI-Programmierung

Dass ein MATLAB-Code fehlerfrei ist und korrekt funktioniert, um die richtigen Ergebnisse zu liefern, ist eine große Leistung. Allerdings steuern eine Reihe von Schlüsselparametern in einem Simulationsprojekt das Ganze. Aus diesem und anderen Gründen wird ein zusätzlicher Vortrag zur "Graphical User Interface (GUI) Programmierung" gehalten, um die Kontrolle über verschiedene Teile Ihres Simulationsprojekts in die Hand zu bekommen, anstatt in langem Quellcode voller Befehle zu stochern. Darüber hinaus hilft es, Ihren MATLAB-Code mit einer GUI zu maskieren, um Ihre Arbeit so darzustellen, dass das Kombinieren mehrerer Ergebnisse in einem Masterfenster erleichtert und der Datenvergleich erleichtert wird.

• Was ist eine MATLAB-GUI
• Struktur der MATLAB-GUI-Funktionsdatei
• Hauptkomponenten der GUI (wichtige Eigenschaften und Werte)
• Lokale und globale Variablen

Hinweis: Die Themen, die in jedem Niveau dieses Kurses behandelt werden, sind nicht auf die in jedem Niveau genannten Punkte beschränkt. Darüber hinaus sind die Punkte eines bestimmten Vortrags je nach den Bedürfnissen der Lernenden und ihren Forschungsinteressen änderbar.