Инженер
I guess, it's not a big deal to say that Wi-Fi (IEEE 802.11 standards) is the one of the most popular and most spread communication technology of the current day. Especially indoors. The growing number of Wi-Fi devices still remains that leads to the overcrowded spectrums: both 2.4 GHz and 5 GHz.
This fact means increasing of demand for some optimization routines for utilization of resources. And therefore some RRM (Radio Resource Management) systems become required.
Вместо предисловия:
Да, наверное, нет более избитой темы, чем алгоритмы сортировки. Однако, меня в свое время так увлек процесс разбора того, какие алгоритмы задействованы в NumPy, что захотелось всем об этом рассказать. Возможно, слишком мелкая вещь, возможно, занудство какое-то, но тешу себя надеждой, что материал может быть полезным для тех, кто тему только начал! Особенно для таких же людей, как я, перешедших из смежных сфер (из телекома, например), где алгоритмы и структуры данных могут попросту не изучаться (бывает и такое). Если где-то что-то напутал (или наоборот материал оказался для вас полезным), буду рад обратной связи!
Привет, Хабр!
Сегодня хочу поделиться своим небольшим домашним проектом:
ModulationPy (GitHub)
- модуль для моделирования цифровых модемов (это которые PSK и QAM). Проект был вдохновлен другой питоновской библиотекой: CommPy; однако, в рассмотренном классе задач с ней удалось даже немного посоревноваться!
Относительно недавно попалось мне на глаза хоть и студенческое, но все-таки, на мой взгляд, интересное видео из "Курилки Гутенберга" под названием "Психоакустика: звуковые иллюзии". Видео вдохновило меня порыться уже в своих студенческих конспектах и материалах…
Признаюсь честно, я не очень любил предмет Audio Coding, будучи студентом TU Ilmenau на программе Communication and Signal Processing — стресс и юношеский максимализм делали свое темное дело. Однако, со стороны чаще я слышал противоположную точку зрения: "Классный предмет, че ты жалуешься? Один из ваших лекторов — сам Карлхайнц Брандербург — лови момент!"
Один из главных разработчиков формата MP3, если вы не узнали, позирует в наушниках. (источник изображения)
По прошествии времени я, конечно, пересмотрел свой взгляд на данный предмет. Знание на стыке цифровой обработки сигналов, биологии, физики и вычислительной техники — это же круто! Одна тема уже упомянутой психоакустики чего только стоит.
И вот однажды мне пришла в голову очередная авантюрная мысль, и я сказал себе: "Почему бы не написать научно-популярную статью про аудиокодинг? Так сказать, "для самых маленьких" — для таких же студентов, коим был и я"?
Сказано — сделано.
С кодами малой плотности проверок на чётность, которые дальше мы будем именовать коротко LDPC (Low-density parity-check codes), мне удалось познакомиться более или менее близко, работая над семестровым научным проектом в ТУ Ильменау (магистерская программа CSP). Моему научному руководителю направление было интересно в рамках педагогической деятельности (нужно было пополнить базу примеров, а также посмотреть в сторону недвоичных LDPC), а мне из-за того, что эти коды были плюс-минус на слуху на нашей кафедре. Не все удалось рассмотреть в том году, и поэтому исследование плавно перетекло в мое хобби… Так я набрал некоторое количество материала, которым сегодня и хочу поделиться!
Кому может быть интересна данная статья:
В общем, присоединяйтесь!
Сегодняшняя моя статья — это мысли вслух от человека, который встал на путь программирования почти случайно (хотя и закономерно).
Да, я понимаю, что мой опыт — это только мой опыт, однако он, мне кажется, хорошо попадает в общую тенденцию. Более того, опыт, описанный ниже, больше относится к сфере научной деятельности, однако чем чёрт не шутит — может пригодится и вне.
Источник: https://xkcd.com/664/
В общем, всем настоящим студентам от бывшего студента посвящается!
Когда в 2014 году я заканчивал бакалавриат по специальности "Инфокоммуникационные технологии и системы связи" я почти ничего не знал о мире программирования. Да, у меня, как и у многих, был на первом курсе предмет "Информатика" — но, господи, это же было на первом курсе! Прошла целая вечность!
В общем и целом, ничего особенно отличного от бакалавриата я не ждал, и поступая на магистерскую программу "Communication and Signal Processing" Германо-Российского Института Новых Технологий.
А зря...
Всем доброго времени суток!
Рассматривая тему пространственного разнесения, вскользь мы уже коснулись и вопросов замираний в каналах связи, и того, почему такие замирания возникают. Сегодня предлагаю поговорить об этой теме чуть более подробно.
Более того, в сегодняшней статье мы слегка коснемся вопросов пространственной корреляции MIMO каналов, которые традиционно разбираются в рамках курса профессора Хаардта "Mobile communications" (CSP), и поэтому, я думаю, такая публикация тем более не будет лишней. И, отмечу сразу, круг вопросов не ограничивается применением только в мобильной связи.
В общем, всех интересующихся тематикой беспроводной связи приглашаю к прочтению, и поехали!
Colin Slater "Fading memories". Да, сводить всё к одной теме — это, наверное, перебор, однако какой-то такой метафорой, я думаю, можно представить, что именно получает приемник после всевозможных воздействий на изначальный, информационный сигнал...
Развивая тему конспектов по магистерской специальности "Communication and Signal Processing" (TU Ilmenau), продолжить хотелось бы одной из основных тем курса "Adaptive and Array Signal Processing". А именно основами адаптивной фильтрации.
Для кого в первую очередь была написана эта статья:
1) для студенческой братии родной специальности;
2) для преподавателей, которые готовят практические семинары, но ещё не определились с инструментарием — ниже будут примеры на python и Matlab/Octave;
3) для всех, кто интересуется темой фильтрации.
Что можно найти под катом:
1) сведения из теории, которые я постарался оформить максимально сжато, но, как мне кажется, информативно;
2) примеры применения фильтров: в частности, в рамках эквалайзера для антенной решетки;
3) ссылки на базисную литературу и открытые библиотеки (на python), которые могут быть полезны для исследований.
В общем, добро пожаловать и давайте разбирать всё по пунктам.
Чтобы передать сообщение от базовой станции мобильному устройству (и наоборот), электромагнитной волне приходится преодолевать значительное количество препон: отражения, преломления, рассеивания, затенения, доплеровские смещения частот и так далее. Во-первых, все эти воздействия принято называть мультипликативными (от англ. multiplication — умножение) — по математической модели таких воздействий. А, во-вторых, можно собрать под общим термином замирания (fading).
От стандарта к стандарту, от поколения к поколению, от технологии к технологии ученые и инженеры бились и бьются над проблемой нивелирования этих замираний (fading mitigation).
И некоторые решения нашли широкое распространение. Скажем больше: почти все из них, так или иначе, связаны с понятием разнесения (diversity).
Материал, описанный ниже, является результатом совместной работы с преподавателями ТУ Ильменау в рамках местного курсового проекта (Advanced Research Project). Опыт интересный, но и не лишенный определенных сложностей. Делали мы этот проект (и ещё один) вместе с моей тогда ещё невестой — да, так вот нам повезло и учиться вместе, и поехать на стажировку в Германию. По правде сказать, эту часть работы делала в большей степени именно она, но популяризировать эту тему хочется мне.
Итак, однажды мы назначили встречу, чтобы выбрать тему научной работы...
В качестве дополнения к моей недавней статье хотелось бы также поговорить о теме MU (Multi User) MIMO. Есть у мною уже упомянутого профессора Хаардта одна очень известная статья, где он вместе со своими коллегами предлагает алгоритм разделения пользователей по нисходящему каналу (Down Link) на основе линейных методов, а именно блоковой диагонализации (Block Diagonalization) канала. Статья имеет внушающее количество цитирований, а также является краеугольной публикацией для одного из заданий экзамена. Поэтому почему бы и не разобрать основы предлагаемого алгоритма?
В лето 2016 от всем известного события вашему покорному слуге в числе группы других студентов удалось побывать на лекциях профессора Мартина Хаардта по тематике MIMO, проводимых им в рамках международной магистерской программы "Communication and Signal Processing". Но, к сожалению, полторы недели из двух я довольно сильно проболел — и поэтому тогда ряд тем просто выпал у меня из сферы достаточного понимания… Однако, уже по прошествии некоторого времени разбор основ MIMO стал моим хобби — не оставлять же дело незаконченным.
По-немногу всё это выросло в ряд небольших конспектов-семинаров, не поделиться которыми, наверное, было бы неправильным. И вот сегодня, в честь Дня связи, мне бы хотелось разобрать с вами тему пропускной способности MIMO канала — тему несложную, но всё же вызывающую определенные трудности у студентов (и не только у студентов).
Людям непричастным может казаться, что увеличение количества приёмных и предающих антенн в рамках названной технологии ровно на столько же увеличивает и пропускную способность системы: например, если поставить 2 антенны на приёмной стороне и 2 антенны на передающей (MIMO 2x2), то пропускная способность однозначно увеличится в 2 раза. Но так ли это хотя бы в теории? Попробуем разобраться!
Думаю, нужно коротко пояснить, почему вдруг такая, казалось бы, тривиальная тема с подсчетом энергобюджета и почему именно спутники CubeSat? Ну, здесь всё достаточно просто: моя короткая педагогическая практика показала (мне), что тема эта хоть и базисная, но далеко не всеми с первого раза понимаемая, а более того имеющая несколько неочевидных в первом прочтении вопросов. Тем более, что, казалось бы, по таким базовым вещам до сих пор публикуют статьи в IEEE и делают это далеко не студенты. Почему именно CubeSat? Здесь всё ещё проще: формат спутника интересный (сам факт существования микро- и наноспутников, как выяснилось, повергает многих в состояние короткого шока), а потому как нельзя кстати подходящий для учебных целей.
Начну своё вступление издалека. Давным-давно, в далеких 2016-2017 годах вашему покорному слуге удалось съездить на полугодовое обучение в далекий город Ильменау (Германия), где он успешно (в общем и целом) закончил магистерскую программу Communications and Signal processing. Программа оказалась не из простых, однако сейчас о ней вспоминать даже приятно. Иногда...