Simulation von Funkkommunikationssystemen mit MATLAB (Dr. Shehata) Schulung

• Lernziele dieses Kurses
Nach Abschluss dieses Kurses sollte der Student in der Lage sein, viele der derzeit offenen Forschungsprobleme im Bereich der Kommunikationstechnik anzugehen, da er/sie mindestens folgende Fähigkeiten erworben haben wird:

• Komplexe mathematische Ausdrücke, die häufig in der wissenschaftlichen Literatur der Kommunikationstechnik vorkommen, kartieren und manipulieren können

• Die programmierbaren Fähigkeiten von MATLAB nutzen zu können, um Simulationsergebnisse aus anderen Forschungsarbeiten nachzubilden oder zumindest deren Ergebnissen nahe zu kommen.

• Simulationsmodelle für eigene, vorgeschlagene Ideen zu erstellen.

• Die erworbenen Simulationsfähigkeiten effiziv in Verbindung mit den leistungsstarken MATLAB-Funktionen einzusetzen, um optimierte MATLAB-Codes hinsichtlich der Laufzeit bei gleichzeitiger Minimierung des Speicherverbrauchs zu entwickeln.

• Die entscheidenden Simulationsparameter eines gegebenen Kommunikationssystems zu identifizieren, sie aus dem Systemmodell zu extrahieren und die Auswirkungen dieser Parameter auf die Leistung des betrachteten Systems zu untersuchen.

• Aufbau des Kurses
Der in diesem Kurs bereitgestellte Inhalt ist äußerst stark vernetzt. Es wird nicht empfohlen, dass ein Studierender eine Stufe besucht, es sei denn, er/sie hat die vorherige Stufe erfolgreich besucht und versteht diese tiefgehend, um die Kontinuität des erworbenen Wissens sicherzustellen. Der Kurs ist in drei Stufen unterteilt, beginnend mit einer Einführung in die MATLAB-Programmierung bis hin zum Niveau der vollständigen Systemsimulation, wie folgt dargestellt.

Stufe 1: Kommunikationsmathematik mit MATLAB
Sitzungen 01-06

Nach Abschluss dieses Teils wird der Student komplexe mathematische Ausdrücke auswerten und problemlos die passenden Graphen für verschiedene Datenvisualisierungen erstellen können, wie z. B. Zeit- und Frequenzbereichsdiagramme; BER-Diagramme, Antennenstrahlungsmuster usw.

Grundlegende Konzepte

1. Das Konzept der Simulation
2. Die Bedeutung der Simulation in der Kommunikationstechnik
3. MATLAB als Simulationsumgebung
4. Über die Matrix- und Vektordarstellung skalare Signale in der Kommunikationsmathematik
5. Matrix- und Vektordarstellungen komplexer Basisbandsignale in MATLAB

MATLAB Desktop

6. Symbolleiste
7. Eingabefenster (Command Window)
8. Arbeitsbereich (Work Space)
9. Befehlshistorie

Deklaration von Variablen, Vektoren und Matrizen

10. MATLAB-vordefinierte Konstanten
11. Benutzerdefinierte Variablen
12. Arrays, Vektoren und Matrizen
13. Manuelle Matrixeingabe
14. Definition von Intervallen
15. Linearer Raum (linspace)
16. Logarithmischer Raum (logspace)
17. Regeln für die Benennung von Variablen

Spezielle Matrizen

18. Die Ones-Matrix (Matrix aus Einsen)
19. Die Zeros-Matrix (Matrix aus Nullen)
20. Die Einheitsmatrix (Identity Matrix)

Elementweise und matrixweise Manipulation

21. Zugriff auf spezifische Elemente
22. Ändern von Elementen
23. Selektives Entfernen von Elementen (Matrix-Trunkierung)
24. Hinzufügen von Elementen, Vektoren oder Matrizen (Matrix-Konkatenation)
25. Finden des Index eines Elements innerhalb eines Vektors oder einer Matrix
26. Umformen der Matrix (Reshaping)
27. Trunkierung der Matrix
28. Konkatenation der Matrix
29. Spiegeln von links nach rechts und rechts nach links

Eingliedrige Matrixoperatoren

30. Der Summenoperator
31. Der Erwartungswertoperator
32. Min-Operator
33. Max-Operator
34. Der Spur-Operator (Trace)
35. Determinante der Matrix |.|
36. Inverse der Matrix
37. Transponierte der Matrix
38. Hermitesche Matrix
39. …usw.

Zweisgliedrige Matrixoperationen

40. Arithmetische Operationen
41. Relationale Operationen
42. Logische Operationen

Komplexe Zahlen in MATLAB

43. Komplexe Basisbanddarstellung von Passbandsignalen und RF-Aufmischung, eine mathematische Zusammenfassung
44. Bildung komplexer Variablen, Vektoren und Matrizen
45. Komplexe Exponentialfunktionen
46. Der Operator für den Realteil
47. Der Operator für den Imaginärteil
48. Der Konjugationsoperator (komplex konjugiert)
49. Der Absolutbetrag-Operator |.|
50. Der Argument- oder Phasenoperator

In MATLAB integrierte Funktionen

51. Vektoren von Vektoren und Matrizen von Matrizen
52. Die Quadratwurzelfunktion
53. Die Vorzeichenfunktion (Sign-Funktion)
54. Die „Rundung auf die nächste ganze Zahl“-Funktion
55. Die „Nächste kleinere ganze Zahl“-Funktion (Floor)
56. Die „Nächste größere ganze Zahl“-Funktion (Ceiling)
57. Die Fakultätsfunktion
58. Logarithmische Funktionen (exp, ln, log10, log2)
59. Trigonometrische Funktionen
60. Hyperbolische Funktionen
61. Die Q(.)-Funktion
62. Die erfc(.)-Funktion (komplementäre Fehlverteilungsfunktion)
63. Besselfunktionen J₀(.)
64. Die Gamma-Funktion
65. Befehle diff, mod

Polynome in MATLAB

66. Polynome in MATLAB
67. Rationalfunktionen
68. Ableitungen von Polynomen
69. Integration von Polynomen
70. Multiplikation von Polynomen

Darstellung linearer Skalendiagramme

71. Visuelle Darstellungen kontinuierlicher Zeit-kontinuierlicher Amplitude-Signale
72. Visuelle Darstellungen treppenförmig approximierter Signale
73. Visuelle Darstellungen diskreter Zeit – diskreter Amplitude-Signale

Darstellung logarithmischer Skalendiagramme

74. dB-Dekade-Diagramme (BER)
75. Dekade-dB-Diagramme (Bode-Diagramme, Frequenzgang, Signal-Spektrum)
76. Dekade-Dekade-Diagramme
77. dB-lineare Diagramme

2D-Polardiagramme
78. (Planare Antennenstrahlungsmuster)

3D-Plots

79. 3D-Strahlungsmuster
80. Kartesische parametrische Plots

Optionaler Abschnitt (wird auf Anforderung der Lernenden angeboten)

81. Symbolische Differentiation und numerische Differenzierung in MATLAB
82. Symbolische und numerische Integration in MATLAB
83. MATLAB-Hilfe und Dokumentation

MATLAB-Dateien

84. MATLAB-Skriptdateien
85. MATLAB-Funktionsdateien
86. MATLAB-Datendateien
87. Lokale und globale Variablen

Schleifen, Bedingungsflusssteuerung und Entscheidungsfindung in MATLAB

88. Die for-...-end-Schleife
89. Die while-...-end-Schleife
90. Die if-...-end-Bedingung
91. Die if-else-...-end-Bedingungen
92. Die switch-case-...-end-Anweisung
93. Iterationen, konvergente Fehler, mehrdimensionale Summenoperatoren

Eingabe- und Ausgabeanzeige-Befehle

94. Der input(' ')-Befehl
95. disp-Befehl
96. fprintf-Befehl
97. Nachrichtenbox msgbox

Stufe 2: Signal- und Systemoperationen (24 Std.)
Sitzungen 07-14

Die Hauptziele dieses Teils sind wie folgt

• Erzeugung von Zufallstestsignalen, die zur Prüfung der Leistungsfähigkeit verschiedener Kommunikationssysteme erforderlich sind

• Integration vieler elementarer Signaloperationen, die kombiniert werden können, um eine einzelne Kommunikationsverarbeitungsfunktion zu implementieren, wie Codierer, Randomizer (Zufallsgeneratoren), Interleaver (Verschlingungsglieder), Spreizcode-Generatoren …usw. am Sender sowie deren Gegenstücke am Empfangsende.

• Korrektes Verknüpfen dieser Blöcke, um eine Kommunikationsfunktion zu实现

• Simulation deterministischer, statistischer und halb-stochastischer Innenraum- und Außenraum-Kanalmodelle mit geringer Bandbreite

Erzeugung von Kommunikationstestsignalen

98. Erzeugung einer zufälligen binären Sequenz
99. Erzeugung zufälliger ganzzahliger Sequenzen
100. Importieren und Lesen von Textdateien
101. Lesen und Abspielen von Audiodateien
102. Importieren und Exportieren von Bildern
103. Bild als 3D-Matrix
104. Umrechnung RGB in Graustufen
105. Serieller Bit-Stream eines 2D-Graustufenbilds
106. Unterfensterteilung von Bildsignalen und Rekonstruktion

Signalvorbereitung und -manipulation

107. Amplituden Skalierung (Verstärkung, Dämpfung, Amplituden-Normalisierung …usw.)
108. Gleichspannungs-Pegelverschiebung
109. Zeit-Skalierung (Zeitkompression, Ausdehnung)
110. Zeit-Verschiebung (Verzögerung, Vorlauf, linker und rechter zirkulärer Zeitschub)
111. Messen der Signalleistung
112. Energie- und Leistungsnormalisierung
113. Energie- und Leistungsskalierung
114. Seriell-zu-Parallel- und Parallel-zu-Seriell-Konvertierung
115. Multiplexing und Demultiplexing

Digitalisierung von Analogsignalen

116. Zeitbereichsabtastung kontinuierlicher Basisbandsignale in MATLAB
117. Amplitudenquantisierung von Analogsignalen
118. PCM-Codierung quantisierter Analogsignale
119. Dezimal-zu-Binär- und Binär-zu-Dezimal-Konvertierung
120. Pulsformung
121. Berechnung der angemessenen Pulsdauer
122. Auswahl der Anzahl der Samples pro Puls

123. Faltung unter Verwendung der Befehle conv und filter
124. Die Autokorrelation und Kreuzkorrelation zeitbegrenzter Signale
125. Die Fast Fourier Transform (FFT) und IFFT-Operationen
126. Betrachtung des Spektrums eines Basisbandsignals
127. Effekt der Abtastrate und des angemessenen Frequenzfensters
128. Beziehung zwischen Faltung, Korrelation und FFT-Operationen
129. Filterung im Frequenzbereich, nur Tiefpassfilterung

Auxiliäre Kommunikationsfunktionen

130. Randomizer und De-Randomizer
131. Puncturer (Punktierer) und De-Puncturer
132. Codierer und Decodierer
133. Interleaver und De-Interleaver

Modulatoren und Demodulatoren

134. Digitale Basisband-Modulationsschemata in MATLAB
135. Visuelle Darstellung digital modulierter Signale

Kanalmodellierung und Simulation

136. Mathematische Modellierung des Kanaleinflusses auf das übertragene Signal

• Addition – additive white Gaussian noise (AWGN) Kanäle
• Multiplikation im Zeitbereich – langsame Fading-Kanäle, Doppler-Verschiebung in Fahrzeugkanälen
• Multiplikation im Frequenzbereich – frequenzselektive Fading-Kanäle
• Faltung im Zeitbereich – Kanalimpulsantwort

Beispiele deterministischer Kanalmodelle

137. Freiraumdämpfung und umgebungsabhängige Pfaddämpfung
138. Periodische Blockade-Kanäle

Statistische Charakterisierung gängiger stationärer und quasi-stationärer Multipath-Fading-Kanäle

139. Erzeugung einer gleichmäßig verteilten Zufallsvariablen (RV)
140. Erzeugung einer realwertigen, gaußverteilten RV
141. Erzeugung einer komplex gaußverteilten RV
142. Erzeugung einer rayleighverteilten RV
143. Erzeugung einer riceschen verteilten RV
144. Erzeugung einer log-normal verteilten RV
145. Erzeugung einer beliebig verteilten RV
146. Approximation einer unbekannten Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (PDF) einer RV durch ein Histogramm
147. Numerische Berechnung der kumulativen Verteilungsfunktion (CDF) einer RV
148. Reale und komplexe additive white Gaussian noise (AWGN)-Kanäle

Kanalcharakterisierung über ihr Power Delay Profile (Leistungsverzögerungsprofil)

149. Kanalcharakterisierung über das PDP
150. Leistungsnormalisierung des PDP
151. Extrahieren der Kanalimpulsantwort aus dem PDP
152. Abtasten der Kanalimpulsantwort mit einer beliebigen Abtastrate, mismatched Sampling (Fehlanpassung) und Verzögerungsquantisierung
153. Das Problem des mismatched Sampling der Kanalimpulsantwort von schmalbandigen Kanälen
154. Abtasten eines PDP mit einer beliebigen Abtastrate und Bruchteil-Verzögerungskompensation
155. Implementierung mehrerer IEEE-normierter Innenraum- und Außenraum-Kanalmodelle
156. (COST – SUI – Ultra-Wideband-Kanalmodelle …usw.)

Stufe 3: Link-Level-Simulation praktischer Kommunikationssysteme (30 Std.)
Sitzungen 15-24

Dieser Teil des Kurses befasst sich mit dem wichtigsten Thema für Forschungsschüler, nämlich wie man die Simulationsergebnisse anderer veröffentlichterPaper durch Simulation nachbildet.

Bite-Error-Rate (BER)-Leistung unterschiedlicher Basisband-Digitalmodulationsschemata

1. Leistungsvergleich verschiedener Basisband-Digitalmodulationsschemata in AWGN-Kanälen (Umfassende vergleichende Studie via Simulation zur Verifizierung theoretischer Ausdrücke); Streudiagramme, Bitfehlerwahrscheinlichkeit

2. Leistungsvergleich verschiedener Basisband-Digitalmodulationsschemata in verschiedenen stationären und quasi-stationären Fading-Kanälen; Streudiagramme, Bitfehlerwahrscheinlichkeit (Umfassende vergleichende Studie via Simulation zur Verifizierung theoretischer Ausdrücke)

3. Einfluss von Doppler-Verschiebung-Kanälen auf die Leistung von Basisband-Digitalmodulationsschemata; Streudiagramme, Bitfehlerwahrscheinlichkeit

Hubschrauber-zu-Satellit-Kommunikation

4. Paper (1): Low-Cost Real-Time Voice and Data System for Aeronautical Mobile Satellite Service (AMSS) – Problemstellung und Analyse
5. Paper (2): Pre-Detection Time Diversity Combining with Accurate AFC for Helicopter Satellite Communications – Der erste vorgeschlagene Lösungsansatz
6. Paper (3): An Adaptive Modulation Scheme for Helicopter-Satellite Communications – Ein Ansatz zur Leistungsverbesserung

Simulation von Spreizspektrumsystemen

1. Typische Architektur von spreizspektrumbasierten Systemen
2. Direct Sequence Spread Spectrum (DSSS)-Systeme
3. Generatoren für pseudozufällige binäre Sequenzen (PBRS)
• Erzeugung maximaler Längen-Sequenzen
• Erzeugung von Gold-Codes
• Erzeugung von Walsh-Codes

4. Time Hopping Spread Spectrum-basierte Systeme
5. Bit Error Rate-Leistung spreizspektrumbasierter Systeme in AWGN-Kanälen
• Einfluss der Codier RATE r auf die BER-Leistung
• Einfluss der Code-Länge auf die BER-Leistung

6. Bit Error Rate-Leistung spreizspektrumbasierter Systeme in Multipath Slow Rayleigh Fading-Kanälen mit Null-Doppler-Verschiebung
7. Analyse der Bitfehlerwahrscheinlichkeit spreizspektrumbasierter Systeme in Hochgeschwindigkeits-Fading-Umgebungen
8. Analyse der Bitfehlerwahrscheinlichkeit spreizspektrumbasierter Systeme in Gegenwart von Multi-User-Interferenzen
9. RGB-Bildübertragung über Spreizspektrum-Systeme
10. Optische CDMA (OCDMA)-Systeme
• Optische orthogonale Codes (OOC)
• Leistungsgrenzen von OCDMA-Systemen; Bitfehlerwahrscheinlichkeit synchroner und asynchroner OCDMA-Systeme

Ultra-Wideband-SS-Systeme

OFDM-basierte Systeme

11. Implementierung von OFDM-Systemen unter Verwendung der Fast Fourier Transform
12. Typische Architektur von OFDM-basierten Systemen
13. Bit Error Rate-Leistung von OFDM-Systemen in AWGN-Kanälen
• Einfluss der Codier RATE r auf die BER-Leistung
• Einfluss des zyklischen Präfixes auf die BER-Leistung
• Einfluss der FFT-Größe und Trägerabstand auf die BER-Leistung

14. Bit Error Rate-Leistung von OFDM-Systemen in Multipath Slow Rayleigh Fading-Kanälen mit Null-Doppler-Verschiebung
15. Bit Error Rate-Leistung von OFDM-Systemen in Multipath Slow Rayleigh Fading-Kanälen mit CFO (Carrier Frequency Offset)
16. Kanalschätzung in OFDM-Systemen
17. Frequenzbereichs-Gleichgewichtung in OFDM-Systemen
• Zero Forcing Equalizer
• MMSE-Gleichgewichter

18. Weitere gängige Leistungsmetriken in OFDM-basierten Systemen (Peak-to-Average Power Ratio, Carrier-to-Interference Ratio …usw.)
19. Leistungsanalyse von OFDM-basierten Systemen in Hochgeschwindigkeits-Fading-Umgebungen (als Simulationsprojekt bestehend aus drei Papers)
20. Paper (1): Inter-Carrier-Interference-Minderung
21. Paper (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 Speicherplatz und Verarbeitungsgeschwindigkeit berücksichtigt, um Probleme wie Speicherüberlauf in Systemen mit begrenztem Speicher oder lange Laufzeiten aufgrund langsamer Verarbeitung zu vermeiden.

1. Typische Struktur kleiner Simulationsprojekte
2. Extraktion von Simulationsparametern und Mapping von Theorie zu Simulation
3. Aufbau eines Simulationsprojekts
4. Monte-Carlo-Simulationstechnik
5. Ein typisches Verfahren zum Testen eines Simulationsprojekts
6. Speicherplatzmanagement und Techniken zur Reduzierung der Simulationszeit
• Basisband vs. Passband Simulation
• Berechnung der angemessenen Pulsdauer für getrennte beliebige Pulsformen
• Berechnung der erforderlichen Anzahl von Samples pro Symbol
• Berechnung der notwendigen und hinreichenden Anzahl von Bits zur Testung eines Systems

GUI-Programmierung (Graphical User Interface)

Einen MATLAB-Code frei von Fehlern zu haben und korrekt Ergebnisse zu produzieren, ist eine großartige Leistung. Dennoch steuern eine Reihe Schlüsselparameter in einem Simulationsprojekt das Verhalten. Aus diesem Grund und mehr wird ein zusätzlicher Vortrag zur „Graphical User Interface (GUI) Programming“ angeboten, um die Kontrolle über verschiedene Teile Ihres Simulationsprojekts direkt in die Hand zu geben, anstatt sich durch langen Quellcode voller Befehle durcharbeiten zu müssen. Darüber hinaus hilft das Maskieren Ihres MATLAB-Codes mit einer GUI dabei, Ihre Arbeit auf eine Weise darzustellen, die das Zusammenführen mehrerer Ergebnisse in einem Master-Fenster erleichtert und den Datenvergleich einfacher macht.

1. Was ist eine MATLAB GUI
2. Struktur der MATLAB GUI-Funktionsdatei
3. Hauptkomponenten der GUI (wichtige Eigenschaften und Werte)
4. Lokale und globale Variablen

Hinweis: Die Themen, die in jedem Niveau dieses Kurses behandelt werden, umfassen, sind aber nicht beschränkt auf, die in jedem Niveau genannten Punkte. Darüber hinaus können die Einzelheiten jedes spezifischen Vortrags je nach den Bedürfnissen der Lernenden und ihren Forschungsinteressen variieren.