АЛГОРИТМ УПРАВЛЕНИЯ РЕЖИМАМИ РАБОТЫ СИСТЕМЫ КОГНИТИВНОГО РАДИО
DOI:
https://doi.org/10.22213/2413-1172-2019-4-93-106Ключевые слова:
когнитивность, радиосвязь, оптимизация, эффективность, принятие решений, стохастическая средаАннотация
Представлен алгоритм оптимального управления системой когнитивного радио в аналоговых и цифровых режимах работы. Алгоритм основан на применении критериев принятия решений в условиях изменяющейся обстановки. Основой алгоритма является максимизация коэффициента эффективности системы в рассматриваемых режимах. Таким образом, система когнитивного радио может выбрать оптимальный режим работы как в конкретной внешней ситуации, так и предпочтительный режим работы при учете всех внешних воздействий.
Для эффективной передачи информации при значительно разряженной батарее радиосистеме требуется перейти в режим E3 (мощность 1, 3, 10 Вт; скорость 2400, 9600 бит/с; тип СКК (вид модуляции) 4FSK, QPSK, QPSK; частота 30…300 ОВЧ (VHF) МГц; полоса 6,25/12,5; 6,25/12,5; 25/50/100/150 кГц). Для повышения эффективности передачи информации в этом режиме также целесообразно продолжить управление сигнально-кодовыми конструкциями. При продолжении работы во временных ограничениях требуется перейти в режим работы E4 (мощность 1, 3, 10 Вт; скорость 2400, 9600 бит/с; Тип СКК (вид модуляции) 4FSK, QPSK, QPSK; частота 300…3000 УВЧ (UHF) МГц; полоса 6,25/12,5; 6,25/12,5; 25/50/100/150 12,5 кГц) и направить ресурсы радиосистемы на управление мощностью передачи, тем самым повышая эффективность за счет усиления энергетики радиолинии. Для передачи цифровой речи при разряженной батарее требуется перейти в режим E1 (мощность 1, 10, 100 Вт; скорость 2400, 1200, 800 бит/с; Тип СКК (вид модуляции) OFDM (SSB), QPSK; частота 3…30 ВЧ (HF) МГц; полоса 3,1 кГц), и для повышения эффективности уже требуется управление сигнально-кодовыми конструкциями. При наступлении временных ограничений радиосистеме требуется перейти в режим работы E2 (мощность 1, 3, 10 Вт; скорость 2400, 1200, 800 бит/с; тип СКК (вид модуляции) 4FSK, QPSK, QPSK; частота 30…300 ОВЧ (VHF) МГц; полоса 6,25/12,5; 6,25/12,5; 25/50/100/150 кГц), и для повышения достоверности приема-передачи требуется ресурсы потратить на управление мощностью передачи.
Рассматривая эффективность работы радиосистемы в аналоговых и цифровых режимах, можно сделать вывод, что при наступлении временных ограничений эффективно управление мощностью передатчика (увеличение энергетики радиолинии). Однако при работе в цифровых режимах снижение эффективности происходит значительно медленнее, чем при использовании аналоговых режимов. Анализ работы радиосистемы при энергетических ограничениях также показывает более медленное снижение эффективности цифровых режимов; кроме того, в цифровых режимах значительно снижается скорость расхода ресурсов, в то время как в аналоговых режимах она резко возрастает.Библиографические ссылки
Rupali B.P., Kulat K.D., Gandhi A.S. SDR Based Energy Detection Spectrum Sensing in Cognitive Radio for Real Time Video Transmission. Modelling and Simulation in Engineering, 2018, Article ID 2424305, 10 p. doi: org/10.1155/2018/2424305.
Tanveer A., Khan Z.U., Malik A.N., Qureshi I.M., Lee S. Flexible Queuing Model for Number of Active Users in Cognitive Radio Network Environment. Wireless Communications and Mobile Computing, 2018. doi.org/10.1155/2018/8349486.
Halloush R., Musa A., Salameh H.B., Halloush M., Almalkawi I. A resource sharing platform for resource-constrained software defined cognitive radio networks. Fifth International Conference on Software Defined Systems (SDS), Barcelona, 2018, pp. 32-39. doi: 10.1109/
SDS.2018.8370419.
Fabio Principe, Giacomo Bacci, Filippo Giannetti, Marco Luise. Software-Defined Radio Technologies for GNSS Receivers: A Tutorial Approach to a Simple Design and Implementation. International Journal of Navigation and Observation, 2011, Article ID 979815, 27 p. doi: org/10.1155/2011/979815.
Van Tam Nguyen, Frederic Villain, Yann Le Guillou. Cognitive Radio RF: Overview and Challenges. VLSI Design, 2012, Article ID 716476, 13 p. doi: org/10.1155/2012/716476.
Хворенков В. В., Батурин И. С., Савельев А. В. Автоматизированное рабочее место главного конструктора радиоэлектронных средств на основе теории многоагентных систем // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. 2017. Т. 20, № 4. С. 77–81. DOI: 10.22213/2413-1172-2017-4-77-81.
Использование технологии «интернет вещей» для создания автоматизированных систем контроля и тестирования радиосистем / А. Н. Копысов, В. В. Хворенков, А. А. Зыкин, М. М. Марков, А. А. Богданов // Успехи современной радиоэлектроники. 2018. № 12. С. 71–76. DOI: 10.18127/j20700784-201812-15.
Растригин Л. А. Адаптация сложных систем. Рига : Зинатне, 1981. 375 с.
Анализ иерархической модели автоматизированной системы управления параметрами радиолиний когнитивной радиосистемы / Г. А. Благодатский, А. Н. Копысов, В. В. Хворенков, И. С. Батурин // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2018. Т. 10, № 6. С. 51–67. DOI: 10.24411/
-5419-2018-10187.
Blagodatsky G.A., Kopysov A.N., Khvorenkov V.V., Baturin I.S. Research and development of hierarchical models of automated control systems for the parameters of the radio line of the cognitive radio system // Сб. тр.V Междунар. конф молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (Самара, 21–24 мая 2019 г.). Самара : Новая техника, 2019. С. 1–11.
Канторович Л. В. Математико-экономические работы. Новосибирск : Наука, 2011. 760 с.
Dantzig G.B. and Thapa M.N. Linear programming. Springer-Verlag, 2003, 448 p. doi: 10.1007/b97283.
Мюшик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. М. : Мир, 1990. 208 с.
Triantaphyllou, Evangelos. Multi-criteria decision making methods: a comparative study. Applied optimization. 44. Dordrecht, Netherlands, Kluwer Academic Publ., 2000, 320 p. doi: 10.1007/978-1-4757-3157-6.
Brockmann Erich N., Anthony William P. Tacit knowledge and strategic decision making. Group & Organization Management, December 2016, 27, pp. 436-455. doi: 10.1177/1059601102238356.
Jonathan Rosenhead, Martin Elton, Shiv K. Gupta. Robustness and Optimality as Criteria for Strategic Decisions. Operational Research Quarterly, 1972, 23, pp. 413-431.
Saaty Thomas L. Relative Measurement and its Generalization in Decision Making: Why Pairwise Comparisons are Central in Mathematics for the Measurement of Intangible Factors - The Analytic Hierar-chy/Network Process. Review of the Royal Academy of Exact, Physical and Natural Sciences, Series A: Mathe-matics (RACSAM), 2008, vol. 102, no. 2, pp. 251-318. doi: 10.1007/bf03191825.
Liu Z., Huang M., Tang Z., Liu T. Selection and Evaluation of Assembly Dimension Chain Based on Analytical Hierarchy Process. Proc. of the Seventh Asia International Symposium on Mechatronics: Lecture Notesin Electrical Engineering, 2000, vol. 588. Singa-pore, Springer. DOI: 10.1007/978-981-32-9437-0_89.
Zhidyaev A., ZagidullinYu.T., Kopysov A., Khvorenkov V., Klimov I. Development of signal detection algorithm for multi-rate HF telecommunication sys-tem. Proc. International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON-2016) (May 12-14, 2016). IEEE, 2016, pp. 866-869. DOI: 10.1109/SIBCON.2016.7491834.
Kopysov A., Klimov I., Zagidullin Yu., Muravev V., Muraveva O. The use of polarization characteristic of ionosphere for data communications. Proc. International Conference on Mechanical Engineering, Automation and Control Systems (MEACS). IEEE, 2014, pp. 1-2. DOI: 10.1109/MEACS.2014.6986926.
