Mobile Kommunikation/Das GWSSUS–Kanalmodell: Unterschied zwischen den Versionen

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*Der Zufallsprozess der Kanalimpulsantwort <i>h</i>(<i>&tau;</i>, <i>t</i>) = <i>&eta;</i><sub>VZ</sub>(<i>&tau;</i>, <i>t</i>) wird allgemein als komplex (also Beschreibung im äquivalenten Tiefpassbereich), gaußisch (Kennung <b>G</b>) sowie als mittelwertfrei (Rayleigh, nicht Rice, also keine Sichtverbindung) angenommen.<br>
 
*Der Zufallsprozess der Kanalimpulsantwort <i>h</i>(<i>&tau;</i>, <i>t</i>) = <i>&eta;</i><sub>VZ</sub>(<i>&tau;</i>, <i>t</i>) wird allgemein als komplex (also Beschreibung im äquivalenten Tiefpassbereich), gaußisch (Kennung <b>G</b>) sowie als mittelwertfrei (Rayleigh, nicht Rice, also keine Sichtverbindung) angenommen.<br>
  
*Der Zufallsprozess sei schwach stationär, das heißt, seine Kenngrößen ändern sich  mit der Zeit nur geringfügig, und die AKF <i>&phi;</i><sub>VZ</sub>(<i>&tau;</i><sub>1</sub>, <i>t</i><sub>1</sub>, <i>&tau;</i><sub>2</sub>, <i>t</i><sub>2</sub>) der zeitvarianten Impulsantwort hängt nicht mehr von den absoluten Zeiten <i>t</i><sub>1</sub> und <i>t</i><sub>2</sub> ab, sondern nur noch von der Zeitdifferenz <nobr>&Delta;<i>t</i> = <i>t</i><sub>2</sub> &ndash; <i>t</i><sub>1</sub>.</nobr> Darauf weist die Kennung <b>WSS</b> &nbsp;&nbsp;&#8658;&nbsp;&nbsp; <i><b>W</b>ide <b>S</b>ense <b>S</b>tationary</i> hin.<br>
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*Der Zufallsprozess sei schwach stationär, das heißt, seine Kenngrößen ändern sich  mit der Zeit nur geringfügig, und die AKF <i>&phi;</i><sub>VZ</sub>(<i>&tau;</i><sub>1</sub>, <i>t</i><sub>1</sub>, <i>&tau;</i><sub>2</sub>, <i>t</i><sub>2</sub>) der zeitvarianten Impulsantwort hängt nicht mehr von den absoluten Zeiten <i>t</i><sub>1</sub> und <i>t</i><sub>2</sub> ab, sondern nur noch von der Zeitdifferenz &Delta;<i>t</i> = <i>t</i><sub>2</sub> &ndash; <i>t</i><sub>1</sub>. Darauf weist die Kennung <b>WSS</b> &nbsp;&nbsp;&#8658;&nbsp;&nbsp; <i><b>W</b>ide <b>S</b>ense <b>S</b>tationary</i> hin.<br>
  
 
*Die einzelnen Echos aufgrund von Mehrwegeausbreitung sind unkorreliert, was durch die Kennung <b>US</b>  &nbsp;&nbsp;&#8658;&nbsp;&nbsp;  <i><b>U</b>ncorrelated <b>S</b>cattering</i> ausgedrückt wird.<br>
 
*Die einzelnen Echos aufgrund von Mehrwegeausbreitung sind unkorreliert, was durch die Kennung <b>US</b>  &nbsp;&nbsp;&#8658;&nbsp;&nbsp;  <i><b>U</b>ncorrelated <b>S</b>cattering</i> ausgedrückt wird.<br>
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== AKF und LDS der zeitvarianten Impulsantwort (1) ==
 
== AKF und LDS der zeitvarianten Impulsantwort (1) ==
 
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Zunächst betrachten wir die Autokorrelationsfunktion (AKF) der zeitvarianten Impulsantwort &nbsp;&#8658;&nbsp;  <nobr><i>h</i>(<i>&tau;</i>, <i>t</i>) = <i>&eta;</i><sub>VZ</sub>(<i>&tau;</i>, <i>t</i>)</nobr> etwas genauer. Dabei zeigt sich:
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Zunächst betrachten wir die Autokorrelationsfunktion (AKF) der zeitvarianten Impulsantwort &nbsp;&#8658;&nbsp;  <i>h</i>(<i>&tau;</i>, <i>t</i>) = <i>&eta;</i><sub>VZ</sub>(<i>&tau;</i>, <i>t</i>) etwas genauer. Dabei zeigt sich:
  
 
*Aufgrund der <b>WSS</b>&ndash;Eigenschaft lässt sich mit &Delta;<i>t</i> = <i>t</i><sub>2</sub> &ndash; <i>t</i><sub>1</sub> schreiben:
 
*Aufgrund der <b>WSS</b>&ndash;Eigenschaft lässt sich mit &Delta;<i>t</i> = <i>t</i><sub>2</sub> &ndash; <i>t</i><sub>1</sub> schreiben:
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::<math>\varphi_{\rm VZ}(\Delta \tau, \Delta t) = \delta(\Delta \tau) \cdot {\it \Phi}_{\rm VZ}(\tau, \Delta t) \hspace{0.05cm}. </math>
 
::<math>\varphi_{\rm VZ}(\Delta \tau, \Delta t) = \delta(\Delta \tau) \cdot {\it \Phi}_{\rm VZ}(\tau, \Delta t) \hspace{0.05cm}. </math>
  
*Wegen der Ausblendeigenschaft der Diracfunktion  verschwindet die AKF für <i>&tau;</i><sub>1</sub>&nbsp;&ne;&nbsp;<i>&tau;</i><sub>2</sub> &nbsp;&#8658;&nbsp; <nobr>&Delta;<i>t</i> &ne; 0.</nobr> <i>&Phi;</i><sub>VZ</sub>(<i>&tau;</i>,&nbsp;&Delta;<i>t</i>) nennt man das <i>Verzögerungs&ndash;Zeit&ndash;Kreuzleistungsdichtespektrum</i>, das von der Verzögerung <i>&tau;</i> (= <i>&tau;</i><sub>1</sub> = <i>&tau;</i><sub>2</sub>) und zusätzlich von der Zeitdifferenz &Delta;<i>t</i> = <i>t</i><sub>1</sub> &ndash; <i>t</i><sub>2</sub> abhängt.<br><br>
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*Wegen der Ausblendeigenschaft der Diracfunktion  verschwindet die AKF für <i>&tau;</i><sub>1</sub>&nbsp;&ne;&nbsp;<i>&tau;</i><sub>2</sub> &nbsp;&#8658;&nbsp; &Delta;<i>t</i> &ne; 0. <i>&Phi;</i><sub>VZ</sub>(<i>&tau;</i>,&nbsp;&Delta;<i>t</i>) nennt man das <i>Verzögerungs&ndash;Zeit&ndash;Kreuzleistungsdichtespektrum</i>, das von der Verzögerung <i>&tau;</i> (= <i>&tau;</i><sub>1</sub> = <i>&tau;</i><sub>2</sub>) und zusätzlich von der Zeitdifferenz &Delta;<i>t</i> = <i>t</i><sub>1</sub> &ndash; <i>t</i><sub>2</sub> abhängt.<br><br>
  
 
Beachten Sie, dass hier Autokorrelationsfunktion <i>&phi;</i><sub>VZ</sub>(&Delta;<i>&tau;</i>,&nbsp;&Delta;<i>t</i>) und Leistungsdichtespektrum <i>&Phi;</i><sub>VZ</sub>(<i>&tau;</i>,&nbsp;&Delta;<i>t</i>) nicht wie sonst üblich über die Fouriertransformation zusammenhängen, sondern nach obiger Gleichung über eine Diracfunktion verknüpft sind. Nicht alle Symmetrieeigenschaften, die aus dem [http://www.lntwww.de/Stochastische_Signaltheorie/Leistungsdichtespektrum_(LDS)#Theorem_von_Wiener-Chintchine Wiener&ndash;Chintchine&ndash;Theorem] folgen, sind somit auch hier gegeben. Insbesondere ist es durchaus möglich und sogar sehr wahrscheinlich, dass ein solches Leistungsdichtespektrum eine ungerade Funktion ist.<br>
 
Beachten Sie, dass hier Autokorrelationsfunktion <i>&phi;</i><sub>VZ</sub>(&Delta;<i>&tau;</i>,&nbsp;&Delta;<i>t</i>) und Leistungsdichtespektrum <i>&Phi;</i><sub>VZ</sub>(<i>&tau;</i>,&nbsp;&Delta;<i>t</i>) nicht wie sonst üblich über die Fouriertransformation zusammenhängen, sondern nach obiger Gleichung über eine Diracfunktion verknüpft sind. Nicht alle Symmetrieeigenschaften, die aus dem [http://www.lntwww.de/Stochastische_Signaltheorie/Leistungsdichtespektrum_(LDS)#Theorem_von_Wiener-Chintchine Wiener&ndash;Chintchine&ndash;Theorem] folgen, sind somit auch hier gegeben. Insbesondere ist es durchaus möglich und sogar sehr wahrscheinlich, dass ein solches Leistungsdichtespektrum eine ungerade Funktion ist.<br>
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:<math>\varphi_{\rm VZ}(\Delta \tau, \Delta t) = \delta(\Delta \tau) \cdot {\it \Phi}_{\rm VZ}(\tau, \Delta t) \hspace{0.05cm}.</math>
 
:<math>\varphi_{\rm VZ}(\Delta \tau, \Delta t) = \delta(\Delta \tau) \cdot {\it \Phi}_{\rm VZ}(\tau, \Delta t) \hspace{0.05cm}.</math>
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== AKF und LDS der zeitvarianten Impulsantwort (2) ==
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Zum Verzögerungs&ndash;Leistungsdichtespektrum <i>&Phi;</i><sub>V</sub>(<i>&tau;</i>) kommt man, indem man in der Funktion <i>&Phi;</i><sub>VZ</sub>(<i>&tau;</i>,&nbsp;&Delta;<i>t</i>) den zweiten Parameter &Delta;<i>t</i> = 0 setzt. Die Grafik zeigt einen beispielhaften Verlauf.<br>
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[[Datei:P ID2170 Mob T 2 3 S3a v2.png|Verzögerungs–Leistungsdichtespektrum|class=fit]]<br>
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Das Verzögerungs&ndash;Leistungsdichtespektrum <i>&Phi;</i><sub>V</sub>(<i>&tau;</i>) ist eine zentrale Größe für die Beschreibung eines Mobilfunkkanals. Es weist folgende Eigenschaften auf:
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*<i>&Phi;</i><sub>V</sub>(<i>&tau;</i><sub>0</sub>) ist ein Maß für die &bdquo;Leistung&rdquo; derjenigen Signalanteile, die um <i>&tau;</i><sub>0</sub> verzögert werden. Es wird hierfür implizit eine Mittelung über alle Dopplerfrequenzen (<i>f</i><sub>D</sub>) vorgenommen.<br>
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*Das Verzögerungs&ndash;Leistungsdichtespektrum <i>&Phi;</i><sub>V</sub>(<i>&tau;</i>) hat wie <i>&Phi;</i><sub>VZ</sub>(<i>&tau;</i>,&nbsp;&Delta;<i>t</i>) die Einheit [1/s]. Es charakterisiert die Leistungsverteilung über alle möglichen Verzögerungszeiten <i>&tau;</i>.<br>
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*In obiger Grafik farblich markiert ist die Leistung <i>P</i><sub>0</sub> &asymp; <i>&Phi;</i><sub>V</sub>(<i>&tau;</i><sub>0</sub>) &middot; &Delta;<i>&tau;</i> solcher Signalanteile, die beim Empfänger über beliebige Pfade mit einer Verzögerung zwischen <i>&tau;</i><sub>0</sub> &plusmn; &Delta;<i>&tau;</i>/2 eintreffen.<br>
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*Normiert man das Leistungsdichtespektrum <i>&Phi;</i><sub>V</sub>(<i>&tau;</i>) derart, dass sich die Fläche 1 ergibt, so erhält man die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (WDF) der Verzögerungszeit:
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::<math>{\rm WDF}_{\rm V}(\tau) = \frac{{\it \Phi}_{\rm V}(\tau)}{\int_{0 }^{\infty}{\it \Phi}_{\rm V}(\tau)\hspace{0.15cm}{\rm d}\tau} \hspace{0.05cm}.</math>
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Im Buch &bdquo;Stochastische Signaltheorie&rdquo; hätten wir diese Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion mit <i>f<sub>&tau;</sub></i>(<i>&tau;</i>) bezeichnet. Um den Zusammenhang zwischen  <i>&Phi;</i><sub>V</sub>(<i>&tau;</i>) und der WDF deutlich werden zu lassen und Verwechslungen mit der Frequenz <i>f</i> zu vermeiden, wurde hier diese Nomenklatur gewählt.<br>
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== Verzögerungsmodelle nach COST 207 ==
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In den 1990er Jahren gründete die Europäische Union die Arbeitsgruppe COST 207 mit dem Ziel, standardisierte Kanalmodelle für den zellularen Mobilfunk bereitzustellen. Hierbei  steht COST für <i>European Cooperation in Science and Technology</i>.<br>
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In diesem internationalen Gremium wurden vier Profile für die Verzögerungszeit <i>&tau;</i> entwickelt, basierend auf Messungen und gültig für unterschiedliche Anwendungsszenarien. Im Folgenden werden vier verschiedene Verzögerungs&ndash;Leistungsdichtespektren angegeben, wobei stets der  Normierungsfaktor <i>&Phi;</i><sub>0</sub> = <i>&Phi;</i><sub>V</sub>(<i>&tau;</i> = 0) verwendet wird:
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*Profil RA (englisch <i>Rural Area</i>) &nbsp;&nbsp;&#8658;&nbsp;&nbsp; ländliches Gebiet:
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::<math>{{\it \Phi}_{\rm V}(\tau)}/{\it \Phi}_{\rm 0} = {\rm e}^{ -\tau / \tau_0}
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\hspace{0.15cm}{\rm im \hspace{0.15cm}Bereich}\hspace{0.15cm} 0 < \tau < 0.7\,{\rm \mu s}\hspace{0.05cm},\hspace{0.15cm}\tau_0 = 0.109\,{\rm \mu s}\hspace{0.05cm}.</math>
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*Profil TU (englisch <i>Typical Urban</i>) &nbsp;&nbsp;&#8658;&nbsp;&nbsp; Städte und Vororte:
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::<math>{{\it \Phi}_{\rm V}(\tau)}/{\it \Phi}_{\rm 0} = {\rm e}^{ -\tau / \tau_0}
 +
\hspace{0.15cm}{\rm im \hspace{0.15cm}Bereich}\hspace{0.15cm} 0 < \tau < 7\,{\rm \mu s}\hspace{0.05cm},\hspace{0.15cm}\tau_0 = 1\,{\rm \mu s}\hspace{0.05cm}.</math>
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 +
*Profil BU (englisch <i>Bad Urban</i>) &nbsp;&nbsp;&#8658;&nbsp;&nbsp; ungünstige Bedingungen in Städten:
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::<math>{{\it \Phi}_{\rm V}(\tau)}/{\it \Phi}_{\rm 0}
 +
= \left\{ \begin{array}{c} {\rm e}^{ -\tau / \tau_0}\\
 +
0.5 \cdot {\rm e}^{ (5\,{\rm \mu s}-\tau) / \tau_0}  \end{array} \right.\quad
 +
\begin{array}{*{1}l} \hspace{-0.05cm} {\rm im \hspace{0.15cm}Bereich}\hspace{0.15cm} 0 < \tau < 5\,{\rm \mu s}\hspace{0.05cm},\hspace{0.15cm}\tau_0 = 1\,{\rm \mu s}\hspace{0.05cm},
 +
\\  \hspace{-0.05cm} {\rm im \hspace{0.15cm}Bereich}\hspace{0.15cm} 5\,{\rm \mu s} < \tau < 10\,{\rm \mu s}\hspace{0.05cm},\hspace{0.15cm}\tau_0 = 1\,{\rm \mu s} \hspace{0.05cm}. \\ \end{array}</math>
 +
 +
*Profil HT (englisch <i>Hilly Terrain</i>) &nbsp;&nbsp;&#8658;&nbsp;&nbsp; hügeliges Gebiet und Bergland:
 +
::<math>{{\it \Phi}_{\rm V}(\tau)}/{\it \Phi}_{\rm 0} 
 +
= \left\{ \begin{array}{c} {\rm e}^{ -\tau / \tau_0}\\
 +
0.04 \cdot {\rm e}^{ (15\,{\rm \mu s}-\tau) / \tau_0}  \end{array} \right.\quad
 +
\begin{array}{*{1}l} \hspace{-0.4cm} {\rm im \hspace{0.15cm}Bereich}\hspace{0.15cm} 0 < \tau < 2\,{\rm \mu s}\hspace{0.05cm},\hspace{0.15cm}\tau_0 = 0.286\,{\rm \mu s}\hspace{0.05cm},
 +
\\  \hspace{-0.4cm} {\rm im \hspace{0.15cm}Bereich}\hspace{0.15cm} 15\,{\rm \mu s} < \tau < 20\,{\rm \mu s}\hspace{0.05cm},\hspace{0.15cm}\tau_0 = 1\,{\rm \mu s} \hspace{0.05cm}. \\ \end{array}</math>
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Die Grafik zeigt die Verzögerungs&ndash;Leistungsdichte dieser Profile in logarithmischer Darstellung. Aus den Exponentialfunktionen bei linearer Darstellung werden nun geradlinige Verläufe.<br>
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[[Datei:P ID2175 Mob T 2 3 S4a v1.png|Verzögerungs–Leistungsdichte nach COST|class=fit]]<br>
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Bei dieser logarithmischen Darstellung kann man den LDS&ndash;Parameter <i>&tau;</i><sub>0</sub> bei 10 &middot lg(1/e) = &ndash;4.34 dB ablesen, wie in der Grafik für das TU-Profil eingezeichnet.  Auf diese vier COST&ndash;Profile wird in der Aufgabe A2.8 noch genauer eingegangen.
  
  
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Version vom 5. Januar 2017, 23:39 Uhr

Verallgemeinerte Systemfunktionen zeitvarianter Systeme (1)


Während es bei linearen zeitinvarianten (LZI) Systemen mit der Übertragungsfunktion H(f) und der Impulsantwort h(τ) nur zwei das System vollständig beschreibende Funktionen gibt, sind bei zeitvarianten (LZV) Systemen insgesamt vier verschiedene Systemfunktionen möglich. Eine formale Untersscheidung dieser Funktionen hinsichtlich Zeit– und Frequenzbereichsdarstellung durch Klein– und Großbuchstaben ist damit ausgeschlossen.

Deshalb nehmen wir nun eine Nomenklaturänderung vor, die sich wie folgt formalisieren lässt:

  • Die vier möglichen Systemfunktionen werden einheitlich mit η12 bezeichnet.
  • Der erste Index ist entweder ein V (Verzögerungszeit τ) oder ein F (Frequenz f).
  • Als zweiter Index ist entweder ein Z (Zeit t) oder ein D (Dopplerfrequenz fD) möglich.

Da beim Mobilfunk im Gegensatz zur leitungsgebundenen Übertragung die Systemfunktionen nicht deterministisch beschrieben werden können, sondern statistische Größen sind, müssen später noch entsprechende Korrelationsfunktionen betrachtet werden. Diese bezeichnen wir im Folgenden einheitlich mit φ12, und verwenden gleiche Indizes wie für die Systemfunktionen η12.

Diese formalisierten Bezeichnungen sind in der folgenden Grafik in blauer Schrift eingetragen. Zusätzlich sind die in anderen Kapiteln oder der Literatur verwendeten Bezeichnungen angegeben (graue Schrift). In den weiteren Kapiteln werden diese teilweise ebenfalls benutzt.

Zusammenhang zwischen den Systemfunktionen

Die Bildbeschreibung folgt auf der nächsten Seite.

Verallgemeinerte Systemfunktionen zeitvarianter Systeme (2)


In der Grafik auf der letzten Seite sind die vier Systemfunktionen dargestellt. Oben erkennt man die zeitvariante Impulsantwort ηVZ(τ, t), die in Kapitel 2.2 mit h(τ, t) bezeichnet wurde. Die zugehörige Autokorrelationsfunktion (AKF) ist

\[\varphi_{\rm VZ}(\tau_1, t_1, \tau_2, t_2) = {\rm E} \left [ \eta_{\rm VZ}(\tau_1, t_1) \cdot \eta_{\rm VZ}^{\star}(\tau_2, t_2) \right ]\hspace{0.05cm}. \]

Zur Frequenz–Zeit–Darstellung (rechter Block) kommt man durch eine Fouriertransformation bezüglich der Verzögerung τ. Man erhält so die zeitvariante Übertragungsfunktion H(f, t) = ηFZ(f, t). Die Fouriertransformation hinsichtlich τ ist in der Grafik durch „Fτ[ · ]” angedeutet. Ausgeschrieben lautet das Fourierintegral:

\[\eta_{\rm FZ}(f, t) = \int_{-\infty}^{+\infty} \eta_{\rm VZ}(\tau, t) \cdot {\rm exp}(- {\rm j}\cdot 2 \pi f \tau)\hspace{0.15cm}{\rm d}\tau \hspace{0.05cm}, \hspace{0.3cm} {\rm kurz:} \hspace{0.2cm} \eta_{\rm FZ}(f, t) \hspace{0.2cm} \stackrel{f, \hspace{0.05cm} \tau}{\bullet\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\circ} \hspace{0.2cm} \eta_{\rm VZ}(\tau, t) \hspace{0.05cm}.\]

Die AKF dieser zeitvarianten Übertragungsfunktion lautet allgemein:

\[\varphi_{\rm FZ}(f_1, t_1, f_2, t_2) = {\rm E} \left [ \eta_{\rm FZ}(f_1, t_1) \cdot \eta_{\rm FZ}^{\star}(f_2, t_2) \right ]\hspace{0.05cm}.\]

Die Scatter–Funktion ηVD(τ, fD) entsprechend dem linken Block – manchmal auch mit s(τ, fD) bezeichnet – beschreibt den Mobilfunkkanal im Verzögerungs–Doppler–Bereich. Sie ergibt sich aus der zeitvarianten Impulsantwort ηVZ(τ, t) durch Fouriertransformation bezüglich des zweiten Parameters t:

\[ \eta_{\rm VD}(\tau, f_{\rm D}) \hspace{0.2cm} \stackrel{f_{\rm D}, \hspace{0.05cm}t}{\bullet\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\circ} \hspace{0.2cm} \eta_{\rm VZ}(\tau, t)\]

\[\Rightarrow \hspace{0.3cm} \varphi_{\rm VD}(\tau_1, f_{\rm D_1}, \tau_2, f_{\rm D_2}) = {\rm E} \left [ \eta_{\rm VD}(\tau_1, f_{\rm D_1}) \cdot \eta_{\rm VD}^{\star}(\tau_2, f_{\rm D_2}) \right ] \hspace{0.05cm}.\]

Der Funktionsparameter fD bezeichnet hierbei die Dopplerfrequenz.

Abschließend betrachten wir noch die so genannte frequenzvariante Übertragungsfunktion, also die Frequenz–Doppler–Darstellung. Entsprechend der Grafik gelangt man zu dieser auf zwei Wege:

\[\eta_{\rm FD}(f, f_{\rm D}) \hspace{0.2cm} \stackrel{f_{\rm D}, \hspace{0.05cm}t}{\bullet\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\circ} \hspace{0.2cm} \eta_{\rm FZ}(f, t)\hspace{0.05cm},\]

\[\eta_{\rm FD}(f, f_{\rm D}) \hspace{0.2cm} \stackrel{f, \hspace{0.05cm}\tau}{\bullet\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\circ} \hspace{0.2cm} \eta_{\rm VD}(\tau, f_{\rm D})\hspace{0.05cm}.\]

Anzumerken ist, dass die angegebenen Fourier–Zusammenhänge zwischen den Systemfunktionen in der Grafik durch die äußeren, dunkelgrünen Pfeile veranschaulicht sind. Die inneren (helleren) Pfeile kennzeichnen jeweils die Verknüpfungen über die inverse Fouriertransformation.

Hinweis: Ein Interaktionsmodul zeigt den Zusammenhang zwischen Zeit– und Frequenzbereich, formelmäßig beschreibbar durch Fouriertransformation und Fourierrücktransformation:

Zeitfunktion und zugehörige Spektralfunktion Please add link and do not upload flash video.

Vereinfachungen aufgrund der GWSSUS–Voraussetzungen


Der allgemeine Zusammenhang zwischen den vier Systemfunktionen ist aufgrund nichtstationärer Effekte sehr kompliziert. Es müssen gegenüber dem allgemeinen Modell einige Einschränkungen getroffen werden, um zu einem geeigneten Modell für den Mobilfunkkanal zu gelangen, aus dem sich relevante Aussagen für praktische Anwendungen ableiten lassen.

Man kommt zum GWSSUS–Modell (Gaussian Wide Sense Stationary Uncorrelated Scattering) durch folgende Festlegungen:

  • Der Zufallsprozess der Kanalimpulsantwort h(τ, t) = ηVZ(τ, t) wird allgemein als komplex (also Beschreibung im äquivalenten Tiefpassbereich), gaußisch (Kennung G) sowie als mittelwertfrei (Rayleigh, nicht Rice, also keine Sichtverbindung) angenommen.
  • Der Zufallsprozess sei schwach stationär, das heißt, seine Kenngrößen ändern sich mit der Zeit nur geringfügig, und die AKF φVZ(τ1, t1, τ2, t2) der zeitvarianten Impulsantwort hängt nicht mehr von den absoluten Zeiten t1 und t2 ab, sondern nur noch von der Zeitdifferenz Δt = t2t1. Darauf weist die Kennung WSS   ⇒   Wide Sense Stationary hin.
  • Die einzelnen Echos aufgrund von Mehrwegeausbreitung sind unkorreliert, was durch die Kennung US   ⇒   Uncorrelated Scattering ausgedrückt wird.

Zusammenhänge zwischen den Beschreibungsfunktionen des GWSSUS–Modells

Unter Berücksichtigung dieser Eigenschaften lässt sich der Mobilfunkkanal entsprechend der hier angegebenen Grafik beschreiben. Auf die einzelnen Leistungsdichtespektren (blau beschriftet) und die Korrelationsfunktion (mit roter Schrift) wird auf den nächsten Seiten noch im Detail eingegangen.

AKF und LDS der zeitvarianten Impulsantwort (1)


Zunächst betrachten wir die Autokorrelationsfunktion (AKF) der zeitvarianten Impulsantwort  ⇒  h(τ, t) = ηVZ(τ, t) etwas genauer. Dabei zeigt sich:

  • Aufgrund der WSS–Eigenschaft lässt sich mit Δt = t2t1 schreiben:
\[\varphi_{\rm VZ}(\tau_1, t_1, \tau_2, t_2) = \varphi_{\rm VZ}(\tau_1, \tau_2, \Delta t)\hspace{0.05cm}.\]
  • Da die Echos als unabhängig voneinander vorausgesetzt wurden (US–Eigenschaft), kann man die Impulsantwort bezüglich den Verzögerungen τ1, τ2 als unkorreliert annehmen. Dann gilt:
\[\varphi_{\rm VZ}(\tau_1, \tau_2, \Delta t) = 0 \hspace{0.35cm}{\rm f\ddot{u}r}\hspace{0.35cm} \tau_1 \ne \tau_2\hspace{0.05cm}. \]
  • Ersetzt man nun τ1 durch τ und τ2 durch τ + Δτ, so lässt sich diese Autokorrelationsfunktion in folgender Weise darstellen:
\[\varphi_{\rm VZ}(\Delta \tau, \Delta t) = \delta(\Delta \tau) \cdot {\it \Phi}_{\rm VZ}(\tau, \Delta t) \hspace{0.05cm}. \]
  • Wegen der Ausblendeigenschaft der Diracfunktion verschwindet die AKF für τ1 ≠ τ2  ⇒  Δt ≠ 0. ΦVZ(τ, Δt) nennt man das Verzögerungs–Zeit–Kreuzleistungsdichtespektrum, das von der Verzögerung τ (= τ1 = τ2) und zusätzlich von der Zeitdifferenz Δt = t1t2 abhängt.

Beachten Sie, dass hier Autokorrelationsfunktion φVZτ, Δt) und Leistungsdichtespektrum ΦVZ(τ, Δt) nicht wie sonst üblich über die Fouriertransformation zusammenhängen, sondern nach obiger Gleichung über eine Diracfunktion verknüpft sind. Nicht alle Symmetrieeigenschaften, die aus dem Wiener–Chintchine–Theorem folgen, sind somit auch hier gegeben. Insbesondere ist es durchaus möglich und sogar sehr wahrscheinlich, dass ein solches Leistungsdichtespektrum eine ungerade Funktion ist.

In der Übersicht ist das Verzögerungs–Zeit–Kreuzleistungsdichtespektrum ΦVZ(τ, Δt) oben in der Mitte zu erkennen. Da ηVZ(τ, t) wie jede beliebige Impulsantwort die Einheit [1/s] aufweist, hat die Autokorrelationsfunktion

\[\varphi_{\rm VZ}(\Delta \tau, \Delta t) = {\rm E} \left [ \eta_{\rm VZ}(\tau, t) \cdot \eta_{\rm VZ}^{\star}(\tau + \Delta \tau, t + \Delta t) \right ]\]

die Einheit [1/s2]. Da aber auch die Diracfunktion mit Zeitargument, δτ), die Einheit [1/s] aufweist, besitzt das Verzögerungs–Zeit–Kreuzleistungsdichtespektrum ΦVZ(τ, Δt) ebenfalls die Einheit [1/s]:

\[\varphi_{\rm VZ}(\Delta \tau, \Delta t) = \delta(\Delta \tau) \cdot {\it \Phi}_{\rm VZ}(\tau, \Delta t) \hspace{0.05cm}.\]

AKF und LDS der zeitvarianten Impulsantwort (2)


Zum Verzögerungs–Leistungsdichtespektrum ΦV(τ) kommt man, indem man in der Funktion ΦVZ(τ, Δt) den zweiten Parameter Δt = 0 setzt. Die Grafik zeigt einen beispielhaften Verlauf.

Verzögerungs–Leistungsdichtespektrum

Das Verzögerungs–Leistungsdichtespektrum ΦV(τ) ist eine zentrale Größe für die Beschreibung eines Mobilfunkkanals. Es weist folgende Eigenschaften auf:

  • ΦV(τ0) ist ein Maß für die „Leistung” derjenigen Signalanteile, die um τ0 verzögert werden. Es wird hierfür implizit eine Mittelung über alle Dopplerfrequenzen (fD) vorgenommen.
  • Das Verzögerungs–Leistungsdichtespektrum ΦV(τ) hat wie ΦVZ(τ, Δt) die Einheit [1/s]. Es charakterisiert die Leistungsverteilung über alle möglichen Verzögerungszeiten τ.
  • In obiger Grafik farblich markiert ist die Leistung P0ΦV(τ0) · Δτ solcher Signalanteile, die beim Empfänger über beliebige Pfade mit einer Verzögerung zwischen τ0 ± Δτ/2 eintreffen.
  • Normiert man das Leistungsdichtespektrum ΦV(τ) derart, dass sich die Fläche 1 ergibt, so erhält man die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (WDF) der Verzögerungszeit:
\[{\rm WDF}_{\rm V}(\tau) = \frac{{\it \Phi}_{\rm V}(\tau)}{\int_{0 }^{\infty}{\it \Phi}_{\rm V}(\tau)\hspace{0.15cm}{\rm d}\tau} \hspace{0.05cm}.\]

Im Buch „Stochastische Signaltheorie” hätten wir diese Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion mit fτ(τ) bezeichnet. Um den Zusammenhang zwischen ΦV(τ) und der WDF deutlich werden zu lassen und Verwechslungen mit der Frequenz f zu vermeiden, wurde hier diese Nomenklatur gewählt.

Verzögerungsmodelle nach COST 207


In den 1990er Jahren gründete die Europäische Union die Arbeitsgruppe COST 207 mit dem Ziel, standardisierte Kanalmodelle für den zellularen Mobilfunk bereitzustellen. Hierbei steht COST für European Cooperation in Science and Technology.

In diesem internationalen Gremium wurden vier Profile für die Verzögerungszeit τ entwickelt, basierend auf Messungen und gültig für unterschiedliche Anwendungsszenarien. Im Folgenden werden vier verschiedene Verzögerungs–Leistungsdichtespektren angegeben, wobei stets der Normierungsfaktor Φ0 = ΦV(τ = 0) verwendet wird:

  • Profil RA (englisch Rural Area)   ⇒   ländliches Gebiet:
\[{{\it \Phi}_{\rm V}(\tau)}/{\it \Phi}_{\rm 0} = {\rm e}^{ -\tau / \tau_0} \hspace{0.15cm}{\rm im \hspace{0.15cm}Bereich}\hspace{0.15cm} 0 < \tau < 0.7\,{\rm \mu s}\hspace{0.05cm},\hspace{0.15cm}\tau_0 = 0.109\,{\rm \mu s}\hspace{0.05cm}.\]
  • Profil TU (englisch Typical Urban)   ⇒   Städte und Vororte:
\[{{\it \Phi}_{\rm V}(\tau)}/{\it \Phi}_{\rm 0} = {\rm e}^{ -\tau / \tau_0} \hspace{0.15cm}{\rm im \hspace{0.15cm}Bereich}\hspace{0.15cm} 0 < \tau < 7\,{\rm \mu s}\hspace{0.05cm},\hspace{0.15cm}\tau_0 = 1\,{\rm \mu s}\hspace{0.05cm}.\]
  • Profil BU (englisch Bad Urban)   ⇒   ungünstige Bedingungen in Städten:
\[{{\it \Phi}_{\rm V}(\tau)}/{\it \Phi}_{\rm 0} = \left\{ \begin{array}{c} {\rm e}^{ -\tau / \tau_0}\\ 0.5 \cdot {\rm e}^{ (5\,{\rm \mu s}-\tau) / \tau_0} \end{array} \right.\quad \begin{array}{*{1}l} \hspace{-0.05cm} {\rm im \hspace{0.15cm}Bereich}\hspace{0.15cm} 0 < \tau < 5\,{\rm \mu s}\hspace{0.05cm},\hspace{0.15cm}\tau_0 = 1\,{\rm \mu s}\hspace{0.05cm}, \\ \hspace{-0.05cm} {\rm im \hspace{0.15cm}Bereich}\hspace{0.15cm} 5\,{\rm \mu s} < \tau < 10\,{\rm \mu s}\hspace{0.05cm},\hspace{0.15cm}\tau_0 = 1\,{\rm \mu s} \hspace{0.05cm}. \\ \end{array}\]
  • Profil HT (englisch Hilly Terrain)   ⇒   hügeliges Gebiet und Bergland:
\[{{\it \Phi}_{\rm V}(\tau)}/{\it \Phi}_{\rm 0} = \left\{ \begin{array}{c} {\rm e}^{ -\tau / \tau_0}\\ 0.04 \cdot {\rm e}^{ (15\,{\rm \mu s}-\tau) / \tau_0} \end{array} \right.\quad \begin{array}{*{1}l} \hspace{-0.4cm} {\rm im \hspace{0.15cm}Bereich}\hspace{0.15cm} 0 < \tau < 2\,{\rm \mu s}\hspace{0.05cm},\hspace{0.15cm}\tau_0 = 0.286\,{\rm \mu s}\hspace{0.05cm}, \\ \hspace{-0.4cm} {\rm im \hspace{0.15cm}Bereich}\hspace{0.15cm} 15\,{\rm \mu s} < \tau < 20\,{\rm \mu s}\hspace{0.05cm},\hspace{0.15cm}\tau_0 = 1\,{\rm \mu s} \hspace{0.05cm}. \\ \end{array}\]

Die Grafik zeigt die Verzögerungs–Leistungsdichte dieser Profile in logarithmischer Darstellung. Aus den Exponentialfunktionen bei linearer Darstellung werden nun geradlinige Verläufe.

Verzögerungs–Leistungsdichte nach COST

Bei dieser logarithmischen Darstellung kann man den LDS–Parameter τ0 bei 10 &middot lg(1/e) = –4.34 dB ablesen, wie in der Grafik für das TU-Profil eingezeichnet. Auf diese vier COST–Profile wird in der Aufgabe A2.8 noch genauer eingegangen.