Метод формирования UWB импульсов с использованием алгоритма светлячков

Абдельазиз Маареф; Сид Ахмед Элахмар

doi:10.20535/S0021347021030031

Автор(и)

Абдельазиз Маареф Университет Джиллали Лябеса, Алжир https://orcid.org/0000-0002-8457-6087
Сид Ахмед Элахмар Университет Джиллали Лябеса, Алжир https://orcid.org/0000-0002-1357-2169

DOI:

https://doi.org/10.20535/S0021347021030031

Ключові слова:

СШП, производная по Гауссу, алгоритм светлячков

Анотація

Учет требований ограничений уровня излучения, установленных регулирующими органами, является типичной задачей при формировании импульсов. В частности, задача ограничения уровня излучения FFC (FFC emission mask) для сверхширокополосных UWB (ultrawideband) устройств малого радиуса действия c высокой скоростью передачи данных стимулировала исследования в области разработки методов формирования импульсов, способных точно аппроксимировать указанный уровень излучения, т. е. получить максимально возможную мощность передачи в соответствии с ограничениями FCC, избежать помех от параллельно работающих приложений, и получить лучшую производительность при передаче данных в системе множественного доступа. Поэтому в данной статье исследуется возможность получения оптимальной формы сигнала как линейной комбинации различных производных функций гауссова импульса, каждая из которых характеризуется весовым коэффициентом и коэффициентом формы. В предлагаемом методе применяется алгоритм роевого интеллекта, а именно алгоритм светлячков FA (Firefly Algorithm), который используется для оптимизации весовых коэффициентов и коэффициентов формы линейной комбинации распределения спектра, для минимизации ошибки наименьших квадратов. Используя предложенный импульс, анализируется коэффициент битовой ошибки (BER) двоичной модуляции положения импульса с множественным доступом со скачкообразным переключением интервалов времени в рамках стандартного гауссова приближения. Результаты моделирования показали, что по сравнению со случайным комбинированным импульсом, импульс, разработанный на основе FA, имеет более высокую энергию, соответствующую предельным спектральным уровням UWB, и дает лучшее значение BER.

Посилання

Y. Yu, J. Dong, X. Li, X. Zhang, “UWB monocycle generation and bi-phase modulation based on Mach-Zehnder modulator and semiconductor optical amplifier,” IEEE Photonics J., vol. 4, no. 2, pp. 327–339, 2012, doi: https://doi.org/10.1109/JPHOT.2011.2180014.
D. Abed, S. Redadaa, S. Tedjini, “Closed-form PDF for multiuser TR-UWB systems under Gaussian noise and impulsive interference,” Prog. Electromagn. Res. C, vol. 40, pp. 175–186, 2013, doi: https://doi.org/10.2528/PIERC13032607.
А. Белакбир, М. Амгхар, Н. Сбити, “Объединение информации датчиков для определения местонахождения внутри помещения и снаружи,” Известия вузов. Радиоэлектроника, vol. 57, no. 4, pp. 3–18, 2014, doi: https://doi.org/10.20535/S0021347014040013.
L. De Nardis, G. Giancola, M.-G. Di Benedetto, “Power limits fulfilment and MUI reduction based on pulse shaping in UWB networks,” in 2004 IEEE International Conference on Communications (IEEE Cat. No.04CH37577), 2004, pp. 3576-3580 Vol.6, doi: https://doi.org/10.1109/ICC.2004.1313210.
V. Goyal, B. S. Dhaliwal, “Improving ultra wideband (UWB) system by modified random combination of pulses,” Eng. Rev., vol. 38, no. 2, pp. 189–203, 2018, doi: https://doi.org/10.30765/er.38.2.7.
X.-S. Yang, “Multiobjective firefly algorithm for continuous optimization,” Eng. with Comput., vol. 29, no. 2, pp. 175–184, 2013, doi: https://doi.org/10.1007/s00366-012-0254-1.
A. Baykasoğlu, F. B. Ozsoydan, “Adaptive firefly algorithm with chaos for mechanical design optimization problems,” Appl. Soft Comput., vol. 36, pp. 152–164, 2015, doi: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2015.06.056.
M. Louzazni, A. Khouya, K. Amechnoue, “A firefly algorithm approach for determining the parameters characteristics of solar cell,” Leonardo Electron. J. Pract. Technol., vol. 16, no. 31, pp. 235–250, 2017, uri: http://lejpt.academicdirect.org/A31/235_250.pdf.
J. Hu, T. Jiang, Z. Cui, Y. Hou, “Design of UWB pulses based on Gaussian pulse,” in 2008 3rd IEEE International Conference on Nano/Micro Engineered and Molecular Systems, 2008, pp. 651–655, doi: https://doi.org/10.1109/NEMS.2008.4484415.
A. Popa, “An optimization of Gaussian UWB pulses,” in 10th International Conference on Development and Application Systems, 2010, pp. 156–160, uri: http://www.dasconference.ro/cd2010/data/papers/B66.pdf.
M.-G. Di Benedetto, L. De Nardis, “Tuning UWB signals by pulse shaping: Towards context-aware wireless networks,” Signal Process., vol. 86, no. 9, pp. 2172–2184, 2006, doi: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2005.05.037.
X.-S. Yang, Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms, 2nd ed. Luniver Press, 2010.
X. S. Yang, “Firefly algorithm, stochastic test functions and design optimisation,” Int. J. Bio-Inspired Comput., vol. 2, no. 2, p. 78, 2010, doi: https://doi.org/10.1504/IJBIC.2010.032124.
D. C. Dalwadi, A. H. Choksi, M. Sevak, P. K. Patel, “Proposed algorithm of multiuser UWB system for wireless personal area network,” Int. J. Curr. Eng. Technol., vol. 4, no. 1, p. 0, 2014.
D. Feng, S. Ghauri, Q. Zhu, “Application of the MUI model based on packets collision (PC) in UWB ad-hoc network,” in 2009 International Conference on Networking, Sensing and Control, 2009, pp. 554–558, doi: https://doi.org/10.1109/ICNSC.2009.4919337.