Материалы Международной студенческой научной конференции
Студенческий научный форум 2025

О ВОЗМОЖНОСТЯХ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ ПЕРЕДАЮЩИХ УСТРОЙСТВ В БЕСПРОВОДНЫХ СИСТЕМАХ

Жилейко А.А. 1 Щербатюк А.С. 1
1 АНОО ВО «Воронежский институт высоких технологий»
1. Аветисян Т.В., Минаев К.А., Преображенский А.П., Преображенский Ю.П. Моделирование и оптимизация размещения передающих устройств в беспроводной системе связи // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2024. Т. 12. № 1 (44). С. 26.
2. Кучин И.Ю., Иксанов Ш.Ш., Рождественский С.К., Коряков А.Н. Разработка системы позиционирования и контроля объектов с помощью беспроводной технологии WI-FI // Системы анализа и обработки данных. 2015. № 3 (60). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-sistemy-pozitsionirovaniya-i-kontrolya-obektov-s-pomoschyu-besprovodnoy-tehnologii-wi-fi (дата обращения: 15.01.2025).
3. Львович Я.Е., Преображенский Ю.П., Ружицкий Е. Особенности оптимизации беспроводных систем связи // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2022. № 16(1). С. 68–71. URL: https://vestnikvivt.ru/ru/journal/pdf?id=157 (дата обращения: 15.01.2025).
4. Андреев Р.А., Остроумов С.И., Федоров А.С. Методы позиционирования в сетях WI-FI // Экономика и качество систем связи. 2021. № 3 (21). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metody-pozitsionirovaniya-v-setyah-wi-fi (дата обращения: 15.01.2025).
5. Львович И.Я., Чупринская Ю.Л., Аветисян Т.В. Анализ подходов, позволяющих проводить позиционирование объектов // Вестник Воронежского института высоких технологий. 2021. № 15(3). С. 42–45. URL: https://vestnikvivt.ru/ru/journal/pdf?id=500 (дата обращения: 15.01.2025).

В современных условиях повышаются требования к эффективному использованию беспроводных технологий и систем сотовой связи.

В данном исследовании мы используем метод трассировки лучей [1,2], метод, основанный на детерминированном анализе распространения сигнала, для решения задачи расчета зоны покрытия базовых станций (БС).

Известно, что метод, основанный на детерминистическом анализе, позволяет строить модели распространения волн с учетом факторов, обусловленных средой распространения сигнала, каждый раз на новой местности. Недостатком является то, что существующие алгоритмы не могут учитывать все типы распространения электромагнитных волн.

Предлагается использовать трассировку лучей в сложных условиях местности. Погрешность в расчетах составляет до 3–4 дБ, в зависимости от используемого алгоритма.

В рассматриваемой модели городского развития мы используем 2 группы лучей. Когда сигнал распространяется от BS к мобильной станции (MS1, MS2, MS3, MS4), 1−я группа лучей включает в себя путь распространения через отражение вдоль главной улицы и вертикальное уличное отражение−рефлексию (O-O) второй группы лучей («отражение-дифракция-отражение») (O-D-O) отражается вдоль главной улицы, преломляется на углу улицы и снова отражается вдоль вертикальной улицы. Он состоит из световых лучей, которые можно использовать в качестве источника света. В первой полосе затухание сигнала изменяется линейно и увеличивается по мере удаления от источника. Расчет проводился на расстоянии 110–250 метров от источника. Изменение сигнала незначительное, и разница не превышает 1 дБ. Исследование затухания сигнала на второй полосе показало изменение сигнала в пределах 1 дБ. Мы рассчитали значение сигнала на расстоянии 260–400 метров от БС. Мощность сигнала увеличивается в диапазоне от 260 до 330 метров, а затем уменьшается, и изменение сигнала не превышает 1 дБ. Но на общей картине ослабление сигнала от 4 до 5 дБ произошло во 2-м переулке.

Если вы измерите сигнал на 3-й полосе, то увидите ослабление примерно на 410 дБ на всем участке аллеи от 550 до 1 метра. В то же время ослабление всех сигналов на аллее составило 6,5–7 дБ.

На 4-й полосе можно наблюдать зависимость изменений сигнала, происходящих на расстоянии около 0,5 дБ от источника сигнала на расстоянии 560–700 метров. Согласно проведенным измерениям, сигнал ослабляется на величину 7,5~8 дБ.

При определении оптимального местоположения GSM-БС предлагается использовать генетические алгоритмы в городских условиях.

С помощью генетических алгоритмов можно успешно решать задачи, в которых ранее использовались только нейронные сети [3].

Генетический алгоритм (Ga) относится к эвристическому алгоритму (Ea), который обеспечивает приемлемое решение задачи в большинстве практических случаев, но чаще всего используется для задач, где правильность решения не была математически доказана, а аналитическое решение очень сложно или невозможно [4,5].

В основе GA лежит ориентированный поиск, принцип которого основан на идее эволюции живой природы.

Классический генетический алгоритм (также называемый базовым или простым генетическим алгоритмом), который применим к этой задаче поиска оптимального местоположения БС, – это:

1. Инициализация входных параметров.

2. Выбор начальной популяции хромосом. Координаты (x,y) на плоскости отображаются в качестве входных параметров.

3. Вычисление функции приспособленности каждой хромосомы. (Расстояние до ближайшей точки BS не должно превышать Lmax или Lmin).

4. Если, в зависимости от расстояния, уровень сигнала BS на контактной границе зоны покрытия, не ниже установленного Nmin и не выше установленного Nmax), в противном случае происходит неприятное перекрытие зон или возникает неопределенный сигнал в зоне покрытия BS.

5. Выбираются две близлежащие BS, а третья, удовлетворяющая вышеуказанным параметрам (выбор хромосом), строится на основе их координат.

6. Если координаты BS подходят, мы возьмем ее и одного из наших дедушек и бабушек в качестве родителей.

Таким образом, использование механизмов искусственного интеллекта повысит эффективность проектирования современных систем беспроводной связи.


Библиографическая ссылка

Жилейко А.А., Щербатюк А.С. О ВОЗМОЖНОСТЯХ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ ПЕРЕДАЮЩИХ УСТРОЙСТВ В БЕСПРОВОДНЫХ СИСТЕМАХ // Материалы МСНК "Студенческий научный форум 2025". 2025. № 18. С. 83-84;
URL: https://publish2020.scienceforum.ru/ru/article/view?id=929 (дата обращения: 30.08.2025).