Kapacitet gentemot avstånd

I detta kapitel ser vi på hur avståndet påverkar datahastig- heterna för nätverket. Samtliga figurer visar en hastig ned- gång från maximal datahastighet till noll. Detta beteende beror återigen på den normalisering av fädningen som gjor- des i implementeringen.

I Figur 28 och Figur 29 ser vi att ett inom ett avstånd på maximalt 50 m ger den teoretiskt högsta datahastigheten. Användandet av iterativ kanalavkodning ger ytterligare några meter till förfogande. Vid en ökning av coding rate till 3/4 ses minskning av det maximala avståndet med några meter jämfört med en coding rate på 1/2. Samtidigt ses en stor förbättring gällande överföringshastigheten.

Figur 28 Kapacitet för 16-QAM med =1/2.

Figur 29 Kapacitet för 16-QAM med =3/4. Ökar vi kodningsnivån till 64-QAM ser vi att det maximala avståndet minskar till 40 meter, dvs. en minskning på 20 % från 16-QAM med coding rate 1/2. Detta visas i Figur 30 och Figur 31. Däremot ses en fördubbling i datahastighet för 64-QAM. Använder vi en coding rate på 3/4 för 64- QAM ser vi den maximala datahastigheten för denna undersökning. Jämför vi grafen i Figur 31 med Figur 30 ser vi en marginell försämring av systemets räckvidd.

Figur 30 Kapacitet för 64-QAM med =2/3.

Figur 31 Kapacitet för 64-QAM =3/4. 10 DISKUSSION

De observationer som gjorts i kapitel 9.2 där implemente- ring utan en påverkande kanal gjorts kan sammanfattas i fyra viktiga punkter. Till att börja med ser man väldigt tydligt hur den iterativa avkodningen påverkar BER. Bero- ende på vilket perspektiv man använder kan man antingen se att BER minskas kraftigt för en konstant SNR eller för att uppnå samma BER kan minska SNR, när man använder sig av iterativ avkodning. Detta bekräftar de teorier som lagts fram i tidigare kapitel om den iterativa avkodningens positiva effekter. Den andra viktiga observationen är att när man stegvis ökar modulationsnivån från 16-QAM till 64- QAM krävs en ökad SNR för att kunna uppnå samma BER som på den senaste modulationsnivån. Denna effekt bekräf- tar också tidigare framlagd teorin. Som tredje observation görs att när man ökar antalet iterationer, inte bara får ett minskat behov av SNR utan också lägre BER. Den fjärde observationen visar att en ökning i coding rate för en viss modulationsnivå ger en liten minskning av de positiva effekterna av den iterativa avkodningen. Denna observation är dock inte statistiskt säkerställd. Liknande observationer kan också göras under implementeringen med en påver- kande kanal.

Övergången till en implementering av en kanal med påver- kan gav inte särskilt stor förändring. Detta beror på norma- liseringen av kanalens impulssvar och hade den uteslutits skulle resultaten variera i större utsträckning. En annan observation som kan göras i flera av figurerna är de oregel- bundheter i graferna, ett tydligt exempel är Figur 20 för den första och sista iterationen. Detta visar på att de 100 simu- lationerna som vi använt oss av i viss mening kan vara för få, gentemot de uppemot 1000 som skulle gett ett jämnare resultat. Att valet trots detta föll på 100 simulationer beror på att de är mycket tidskrävande. Vilket gjorde att vi fick acceptera de små avvikande egenskaperna.

Nästa observation gäller SNR och dess påverkan på kapa- citeten i kapitel 9.4. Där kan det tydligt urskiljas i samtliga figurer att det teoretiska värdet för överföringshastighet uppnåtts och att samtliga modulationer uppfyller de krav på videoöverföring enligt Tabell 1. Likt tidigare diskussion visas tydligt den stora påverkan som den iterativa avkod- ningen har på kapaciteten, samt att antalet simulationer inte är tillräcklig för vissa grafer.

Man kan slutligen observera vilken effekt modulationsni- vån M för M-QAM har för datahastigheterna. Det observe- ras att en övergång från 16-QAM med coding rate 1/2 till 64-QAM med coding rate 3/4 ger minst dubbelt så hög datakapacitet. Däremot ses samma ökade faktor i SNR- värdet vilket innebär att det behövs mer energi från sända- ren för att uppnå den ökade SNR-nivån.

I kapitel 9.5 implementeras en utbredningsdämpningsmo- dell, specifik för signaler på frekvensen 2.4 GHz. Modellen visas i Figur 26 och man kan se ett tydligt hopp för utbred- ningsdämpningen vid ett avstånd på 16 m. Detta är helt enligt den modell som vi beslutat oss för att använda och den beskrivs utförligt i [10]. Att vi gör en förenkling av sändareffekten till 20dBm som är den maximala sändaref- fekten i Europa enligt organisationen ETSI (European Te- lecommunications Standards Institute) [14] bör tas i beak- tande. Detta eftersom sändare tillgängliga på marknaden kan ha både högre och lägre sändareffekt. Komponenter av detta slag skapar dessutom ett internt brus, vilket också måste tas hänsyn till vid en verklig implementering. I undersökningen har vi antagit ett fast approximativt värde för det totala bruset i systemet. I den modell vi använt tas ingen större hänsyn till platsspecifika hinder som väggar eller antal våningar. Att vi använt oss av en förenklad mo- dell av verkligheten gör att resultaten kan skilja sig från en verklig situation.

Det egentliga målet för rapporten visas i kapitel 9.6, vilket visar hur kapaciteten beror på avståndet. Man kan se ett totalt fall för datahastigheten från sitt maximala värde till 0 då man nått det maximala avståndet. Detta beror på den normaliserade fädningen som vi berättat tidigare om i dis- kussionen, men även hur vi mäter kapaciteten med sanno- likheten för block error rate vilket skapar detta utseende hos figurerna. Maximala avstånd på 50 m för 16-QAM och 40 m för 64-QAM kan i sammanhanget anses vara rimliga. Att det maximala avståndet minskar för den högre modulat-

ionen bekräftar tidigare teori om hur BER ökar med modu- lationsnivå. Att de maximala avstånden är en grov approx- imering av verkligheten måste tas i beaktande vid en even- tuell verklig implementering

11 SLUTSATS

Rapporten har presenterat resultat som visar på ett kommu- nikationsnätverk som ska kunna leverera de förväntade tjänster som krävs, måste begränsas avståndsmässigt. Ytter- ligare avstånd kommer leda till för låga värden av förhål- landet mellan mottagarens effekt och det brus som introdu- ceras på en kanal.

Rapporten utgick från antagandet att videoöverföring krä- ver den största datakapaciteten. Utifrån den premissen jämförde vi de olika datahastigheterna som modulerings- teknikerna kan leverera. De slutsatser vi kan dra ur detta är att det kommer krävas en högre moduleringsteknik för att vara ett realistiskt alternativ i en räddningssituation. Ef- tersom en högre moduleringsteknik endast ger en liten minskning av det maximala avståndet, anses detta vara en tänkbar kostnad för ökningen av datahastigheten.

Resultaten från implementeringen visar tydligt att ett kom- munikationssystem baserat på 16-QAM, 32-QAM och 64- QAM med OFDM uppfyller de krav vi satt upp för nätver- ket både i avseende om datahastigheter och rimliga avstånd mellan nätverksnoderna och räddningspersonal. Avstånden approximerades till ca 50 meter för 16-QAM och till ca 40 meter med 64-QAM. Det observerades att iterativ kanalav- kodning gav stora positiva effekter och är en förutsättning för resultaten. Iterativ kanalavkodning rekommenderas således för en verklig implementering.

Undersökningen visar att en genomtänkt avvägning mellan höga datahastigheter och mobilitet krävs för att kunna ga- rantera en robust punkt till punkt-kommunikation i kom- munikationsnätverk.

12 REKOMMENDERADE OMRÅDEN FÖR