XVII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 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.

Список литературы:

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 Иван Юрьевич, Иксанов Шамиль Шавкетович, Рождественский Сергей Константинович, Коряков Александр Николаевич 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

3. Львович Я.Е., Преображенский Ю.П., Ружицкий Е. Особенности оптимизации беспроводных систем связи. Вестник Воронежского института высоких технологий. 2022;16(1):68–71. URL: https://vestnikvivt.ru/ru/journal/pdf?id=157

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

5. Львович И.Я., Чупринская Ю.Л., Аветисян Т.В. Анализ подходов, позволяющих проводить позиционирование объектов. Вестник Воронежского института высоких технологий. 2021;15(3):42–45. URL: https://vestnikvivt.ru/ru/journal/pdf?id=500