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

Lernergebnisse dieses Kurses

Nach Abschluss dieses Kurses sollten die Teilnehmer in der Lage sein, viele der aktuell ungelösten Forschungsprobleme im Bereich der Kommunikationstechnik anzugehen, da sie mindestens die folgenden Fähigkeiten erworben haben sollten:

• Komplexe mathematische Ausdrücke, die in der Literatur der Kommunikationstechnik häufig vorkommen, abbilden und manipulieren.
• Fähigkeit, die Programmierungsmöglichkeiten von MATLAB zu nutzen, um Simulationsergebnisse anderer wissenschaftlicher Arbeiten zu reproduzieren oder zumindest diese Ergebnisse annähernd zu erreichen.
• Simulation von selbstentwickelten Ideen erstellen.
• Die erworbenen Simulationsfähigkeiten effizient in Kombination mit den leistungsstarken Möglichkeiten von MATLAB einsetzen, um optimierte MATLAB-Codes hinsichtlich der Laufzeit zu designen und dabei den Speicherplatz zu schonen.
• Die wichtigsten Simulationsparameter eines gegebenen Kommunikationssystems identifizieren, sie aus dem Systemmodell extrahieren und den Einfluss dieser Parameter auf die Leistung des betrachteten Systems untersuchen.

Kursaufbau

Das im Kurs vermittelte Material ist eng miteinander verknüpft. Es wird nicht empfohlen, dass ein Teilnehmer eine Stufe besucht, ohne die vorherige Stufe besucht und tiefgehend verstanden zu haben, um die Kontinuität des erworbenen Wissens zu gewährleisten. Der Kurs ist in drei Stufen aufgebaut, beginnend mit einer Einführung in die MATLAB-Programmierung bis hin zur vollständigen Systemsimulation, wie folgt.

Kommunikationsmathematik mit MATLAB
Sitzungen 01-06

Nach Abschluss dieses Teils werden die Teilnehmer in der Lage sein, komplexe mathematische Ausdrücke zu bewerten und geeignete Grafiken für verschiedene Daten Darstellungen wie Zeit- und Frequenzbereichsplots, BER-Plots, Antennenstrahlungsdiagramme usw. leicht zu konstruieren.

Grundlegende Konzepte

• Das Konzept der Simulation
• Die Bedeutung der Simulation in der Kommunikationstechnik
• MATLAB als Simulationsumgebung
• Zur Matrix- und Vektordarstellung skalierter Signale in der Kommunikationsmathematik
• Matrix- und Vektordarstellung komplexer Basisbandsignale in MATLAB

MATLAB-Arbeitsplatz

• Symbolleiste
• Befehlsfenster
• Arbeitsbereich (Workspace)
• Befehlsverlauf

Deklaration von Variablen, Vektoren und Matrizen

• MATLAB-vordefinierte Konstanten
• Benutzerdefinierte Variablen
• Arrays, Vektoren und Matrizen
• Manuelle Matrixeingabe
• Intervalldefinition
• Lineares Intervall (Linear Space)
• Logarithmisches Intervall (Logarithmic Space)
• Namensregeln für Variablen

Spezielle Matrizen

• Die Eins-Matrix
• Die Null-Matrix
• Die Identitätsmatrix

Elementweise und matrixweise Manipulation

• Zugriff auf spezifische Elemente
• Ändern von Elementen
• Selective Eliminierung von Elementen (Matrix-Truncation)
• Hinzufügen von Elementen, Vektoren oder Matrizen (Matrix-Konkatenation)
• Feststellung des Index eines Elements innerhalb eines Vektors oder einer Matrix
• Umfestigung von Matrizen (Matrix Reshaping)
• Matrix-Truncation
• Matrix-Konkatenation
• Drehen von links nach rechts und von rechts nach links (Flipping)

Unäre Matrixoperatoren

• Der Sum-Operator
• Der Erwartungswert-Operator
• Min-Operator
• Max-Operator
• Der Spurenoperator (Trace)
• Matrixdeterminante |.|
• Matrixinverse
• Matrixtransponierte
• Matrix-Hermitesch/li>

Binäre Matrixoperationen

• Arithmetische Operationen
• Relationale Operationen
• Logische Operationen

Komplexe Zahlen in MATLAB

• Komplexe Basisbanddarstellung von Passbandsignalen und HF-Umsetzung, mathematische Wiederholung
• Bildung komplexer Variablen, Vektoren und Matrizen
• Komplexe Exponentialfunktionen
• Der Realteil-Operator
• Der Imaginärteil-Operator
• Der Konjugationsoperator (.)' (oder .* je nach Kontext, hier: Konjugation)
• Der Absolutwert-Operator |.|
• Der Argument- oder Phasenoperator

In MATLAB eingebettete Funktionen

• Vektoren von Vektoren und Matrizen von Matrizen
•  Die Quadratwurzelfunktion
• Die Signum-Funktion
• Die Funktion „auf Integer runden“
• Die Funktion „auf die nächste untere Integerzahl runden“
• Die Funktion „auf die nächste obere Integerzahl runden“
• Die Faktorielle-Funktion
• Logarithmische Funktionen (exp, ln, log10, log2)
• Trigonometrische Funktionen
• Hyperbolische Funktionen
• Die Q(.)-Funktion
• Die erfc(.)-Funktion
• Bessel-Funktionen J0 (.)
• Die Gamma-Funktion
• Diff- und mod-Befehle

Polynome in MATLAB

• Polynome in MATLAB
• Rationale Funktionen
• Polynomableitungen
• Polynomintegration
• PolynomMultiplikation

Lineare Skalen-Plots

• Visuelle Darstellungen von kontinuierlichen Zeit- und Amplitudensignalen
• Visuelle Darstellungen von Treppenfunktion approximierten Signalen
• Visuelle Darstellungen von diskreten Zeit- und Amplitudensignalen

Logarithmische Skalen-Plots

• dB-Dekaden-Plots (BER)
• Dekaden-dB-Plots (Bode-Plots, Frequenzgang, Signalspektrum)
• Dekaden-Dekaden-Plots
• dB-Lineare Plots

2D-Polarplote

• (Planare Antennenstrahlungsdiagramme)

3D-Plots

• 3D-Strahlungsdiagramme
• Parametrische Plots im kartesischen Koordinatensystem

Optionale Sektion (auf Anfrage 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-Datendateien
• Lokale und globale Variablen

Schleifen, bedingter Ablauf und Entscheidungsfindung in MATLAB

• Die for-end-Schleife
• Die while-end-Schleife
• Die if-end-Bedingung
• Die if-else-end-Bedingungen
• Die switch-case-end-Anweisung
• Iterationen, konvergierende Fehler, mehrdimensionale Sum-Operatoren

Eingabe- und Ausgabe-Anzeigebefehle

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

Signale und Systemoperationen
Sitzungen 07-14

Die Hauptziele dieses Teils sind wie folgt

• Erzeugung von zufälligen Testsignalen, die zum Testen der Leistung verschiedener Kommunikationssysteme erforderlich sind
• Integration vieler elementarer Signaloperationen, die zusammengefasst eine einzelne Kommunikationsverarbeitungsfunktion wie Encoder, Randomizer, Interleaver, Streucodierer … usw. an der Sendeseite sowie deren Gegenstücke an der Empfangsseite implementieren.
• Das korrekte Verbinden dieser Blöcke, um eine Kommunikationsfunktion zu erreichen
• Simulation von deterministischen, statistischen und pseudozufälligen Indoor- und Outdoor-Schmalbandkanalmodellen

Erzeugung von Kommunikationstestsignalen

• Erzeugung einer zufälligen binären Sequenz
• Erzeugung einer zufälligen ganzzahligen Sequenz
• Import und Lesen von Textdateien
• Lesen und Wiedergabe von Audiodateien
• Import und Export von Bildern
• Bild als 3D-Matrix
• RGB-zu-Graustufen-Transformation
• Serieller Bitstrom eines 2D-Graustufenbildes
• Sub-Framing von Bilddaten und Rekonstruktion

Signalkonditionierung und Manipulation

• Amplituden-Skalierung (Verstärkung, Dämpfung, Amplituden-Normalisierung … usw.)
• Gleichspannungs-Offset-Verschiebung
• Zeitskalierung (Zeitkompression, Zeitstreckung)
• Zeitschiebung (Zeitverzögerung, Zeitvoraus, linksweg und rechtsweg zirkuläre Zeitschiebung)
• Messung der Signalleistung (Energy)
• Normalisierung von Energie und Leistung
• Skalierung von Energie und Leistung
• Serielle-zu-Parallele und Parallele-zu-Serielle Konvertierung
• Multiplexing und Demultiplexing

Digitalisierung analoger Signale

• Zeitchampionierung kontinuierlicher Basisbandsignale in MATLAB
• Amplituden-Quantisierung analoger Signale
• PCM-Kodierung quantisierter analoger Signale
• Dekimale-zu-Binäre und Binäre-zu-Dezimale Konvertierung
• Pulsgestaltung
• Berechnung der angemessenen Pulsdauer
• Auswahl der Anzahl der Abtastproben pro Puls
• Faltung unter Verwendung der conv- und filter-Befehle
• Die Autokorrelation und Kreuzkorrelation zeitlich begrenzter Signale
• Die schnelle Fourier-Transformation (FFT) und IFFT-Operationen
• Anzeige eines Basisbandsignalspektrums
• Effekt der Abtastfrequenz und des geeigneten Frequenzfensters
• Zusammenhang zwischen Faltung, Korrelation und FFT-Operationen
• Frequenzbereichsfilterung, nur Tiefpassfilterung

Zusätzliche Kommunikationsfunktionen

• Randomizer und De-randomizer
•  Punkierer (Puncturers) und De-punkierer
• Encoder und Decoder
• Interleaver und De-interleaver

Modulatoren und Demodulatoren

• Digitale Basisbandmodulationsverfahren in MATLAB
• Visuelle Darstellung digital modulierter Signale

Kanalmodellierung und Simulation

• Mathematische Modellierung des Kanaleffekts auf das gesendete Signal
  • Addition – additiver weißer Gauß-Rauschen (AWGN) Kanäle
  • Multiplikation im Zeitbereich – langsame Fading-Kanäle, Doppler-Verschiebung in Fahrzeugkanälen
  • Multiplikation im Frequenzbereich – frequenzselektive Fading-Kanäle
  • Konvolution im Zeitbereich – Kanalimpulsantwort

Beispiele für deterministische Kanalmodelle

• Freiraum-Signalverlust und umgebungsabhängiger Signalverlust
• Periodische Blockade-Kanäle

Statistische Charakterisierung gemeinsamer stationärer und quasi-stationärer Mehrweg-Fading-Kanäle

• Erzeugung einer gleichverteilt Zufallsvariablen (RV)
• Erzeugung einer reellwertigen gaußverteilten RV
• Erzeugung einer komplex gaußverteilten RV
• Erzeugung einer rayleigh-verteilten RV
• Erzeugung einer rice-verteilten RV
• Erzeugung einer lognormal verteilten RV
• Erzeugung einer beliebig verteilten RV
• Approximation einer unbekannten Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (PDF) einer RV durch ein Histogramm
• Nummerische Berechnung der kumulativen Verteilungsfunktion (CDF) einer RV
• Reelle und komplexe AWGN-Kanäle

Kanalcharakterisierung durch ihr Leistungszögerungsprofil

• Kanalcharakterisierung durch ihr Leistungszögerungsprofil
• Leistungsnormierung des Leistungszögerungsprofils (PDP)
• Extrahierung der Kanalimpulsantwort aus dem PDP
• Abtastung der Kanalimpulsantwort mit einer beliebigen Abtastfrequenz, nicht passende Abtastung und Verzögerung
• Quantisierung
• Das Problem der nicht passenden Abtastung der Kanalimpulsantwort von schmalbandigen Kanälen
• Abtastung eines PDP mit einer beliebigen Abtastfrequenz und Kompensation ganzzahliger Verzögerung
• Implementierung mehrerer IEEE-standardisierter Indoor- und Outdoor-Kanalmodelle
• (COST – SUI - Ultra-Breitband-Kanalmodelle … usw.)

Link-Level-Simulation praktischer Kommunikationssysteme
Sitzungen 15-24

Dieser Teil des Kusses befasst sich mit der wichtigsten Frage für Forschungsstudenten, nämlich, wie man die Simulationsergebnisse anderer veröffentlichter Papiere durch Simulation nachproduziert.

Bitfehlerraten-Performance von Basisband-Digitalmodulationsverfahren

•  Leistungsvergleich verschiedener Basisband-Digitalmodulationsverfahren in AWGN-Kanälen (Umfassende vergleichende Studie durch Simulation zur Verifizierung theoretischer Ausdrücke); Streudiagramme, Bitfehlerrate
• Leistungsvergleich verschiedener Basisband-Digitalmodulationsverfahren in verschiedenen stationären und quasi-stationären Fading-Kanälen; Streudiagramme, Bitfehlerrate (Umfassende vergleichende Studie durch Simulation zur Verifizierung theoretischer Ausdrücke)
• Einfluss von Doppler-Verschiebung Kanälen auf die Leistung von Basisband-Digitalmodulationsverfahren; Streudiagramme, Bitfehlerrate
• Hubschrauber-zu-Satellit Kommunikation
  • Beitrag (1): Günstiges Echtzeit-Stimmen-und-Datensystem für den zivilen mobilen Satellitendienst (AMSS) – Problemstellung und Analyse
  • Beitrag (2): Vor-Detektions-Zeitdiversität-Kombination mit exakter AFC für Hubschrauber-Satellit Kommunikation – Die erste vorgeschlagene Lösung
  • Beitrag (3): Ein adaptives Modulationsverfahren für Hubschrauber-Satellit Kommunikation – Ein Ansatz zur Leistungsoptimierung

Simulation von Streusystemen

• Typische Architektur von streubasierten Systemen
• Systeme auf Basis direkter Sequenz-Streuung (DSSS)
• Generatoren für Pseudozufallsbinärsequenzen (PBRS)
  
  • Erzeugung von maximalen Längen-Sequenzen
  • Erzeugung von Gold-Codes
  • Erzeugung von Walsh-Codes
• Systeme auf Basis Zeit-Hopping-Streuung
• Bitfehlerraten-Performance von streubasierten Systemen in AWGN-Kanälen
  
  • Einfluss des Kodierungsfaktors r auf die BER-Performance
  • Einfluss der Code-Länge auf die BER-Performance
• Bitfehlerraten-Performance von streubasierten Systemen in Mehrweg-langsam-Rayleigh-Fading-Kanälen mit Null-Doppler-Verschiebung
• Bitfehlerraten-Performance-Analyse von streubasierten Systemen in Hochmobilitäts-Fading-Umgebungen
• Bitfehlerraten-Performance-Analyse von streubasierten Systemen in Anwesenheit von Mehrbenutzer-Störung
• RGB-Bildübertragung über Streusysteme
• Optische CDMA (OCDMA) Systeme
  
  • Optische orthogonale Codes (OOC)
  • Performance-Grenzen von OCDMA-Systemen; Bitfehlerraten-Performance von synchronen und asynchronen OCDMA-Systemen

Ultra-Breitband-Streusysteme

OFDM-basierte Systeme

• Implementierung von OFDM-Systemen unter Verwendung der schnellen Fourier-Transformation
• Typische Architektur von OFDM-basierten Systemen
• Bitfehlerraten-Performance von OFDM-Systemen in AWGN-Kanälen
  
  • Einfluss des Kodierungsfaktors r auf die BER-Performance
  • Einfluss des Zirkulären Präfixes auf die BER-Performance
  • Einfluss der FFT-Größe und der Subcarrier-Abstände auf die BER-Performance
• Bitfehlerraten-Performance von OFDM-Systemen in Mehrweg-langsam-Rayleigh-Fading-Kanälen mit Null-Doppler-Verschiebung
• Bitfehlerraten-Performance von OFDM-Systemen in Mehrweg-langsam-Rayleigh-Fading-Kanälen mit CFO
• Kanalschätzung in OFDM-Systemen
• Frequenzbereichsgleichung in OFDM-Systemen
  
  • Nullforcing-Gleichung
  • MMSE-Gleichung
• Andere gängige Performance-Metriken in OFDM-basierten Systemen (Peak-to-Average-Power-Ratio, Carrier-to-Interference-Ratio … usw.)
• Performance-Analyse von OFDM-basierten Systemen in Hochmobilitäts-Fading-Umgebungen (als Simulationsprojekt bestehend aus drei Beiträgen)
  
  • Beitrag (1): Inter-Carrier-Störungs-Minderung
  • Beitrag (2): MIMO-OFDM-Systeme

Optimierung eines MATLAB-Simulationsprojekts

Ziel dieses Teils 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 Speicherüberlauffälle in Systemen mit begrenztem Speicher oder lange Laufzeiten aufgrund langsamer Verarbeitung zu vermeiden.

• Typische Struktur kleiner Simulationsprojekte
• Extraktion von Simulationsparametern und theoretische-zu-Simulations-Mapping
• Aufbau eines Simulationsprojekts
• Monte-Carlo-Simulationstechnik
• Ein typisches Verfahren für die Überprüfung eines Simulationsprojekts
• Speicherplatz-Management und Techniken zur Reduzierung der Simulationszeit
  
  • Basisband vs. Passband Simulation
  • Berechnung der angemessenen Pulsdauer für abgeschnittene willkürliche Pulsformen
  • Berechnung der angemessenen Anzahl von Abtastproben pro Symbol
  • Berechnung der erforderlichen und hinreichenden Anzahl von Bits zum Testen eines Systems

GUI-Programmierung

Dass ein MATLAB-Code frei von Fehlern ist und korrekt arbeitet, um richtige Ergebnisse zu erzeugen, ist eine große Leistung. Da jedoch ein Satz wichtiger Parameter in einem Simulationsprojekt die Kontrolle übernimmt, wird zusätzlich eine Vorlesung über „Graphical User Interface (GUI) Programmierung“ gehalten, um die Kontrolle über verschiedene Teile Ihres Simulationsprojekts in die Hand zu bekommen, anstatt sich in langem Quellcode voller Befehle zu verlieren. Außerdem hilft es, Ihren MATLAB-Code mit einer GUI zu maskieren, um Ihre Arbeit auf eine Weise zu präsentieren, die es erleichtert, mehrere Ergebnisse in einem Hauptfenster zu kombinieren und Daten leichter zu vergleichen.

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

Hinweis: Die in jeder Stufe dieses Kurses abgedeckten Themen umfassen, aber sind nicht begrenzt auf, die in jeder Stufe genannten. Außerdem sind die Elemente jeder bestimmten Vorlesung Änderungen unterworfen, abhängig von den Bedürfnissen der Lernenden und ihren Forschungsinteressen.