On Channel Modelling for Land Mobile Satellite Reception

In modernen Satellitenrundfunksystemen werden Methoden wie Zeitdiversität (Empfang von zeitlich verteilter Information) und Winkeldiversität (Empfang von mehreren Satelliten mit unterschiedlichen Positionen) angewandt, um die geforderte Dienstequalität für den mobilen Empfang zu gewährleisten. Zur Untersuchung der Ausbreitungseffekte des landmobilen Satellitenkanals sowohl der Wirksamkeit von Diversität werden statistische Modelle benötigt, die den zeitlichen Signalschwund des Empfangssignals nachbilden. In der vorliegenden Arbeit wird ein Kanalmodell für den Mehrsatellitenempfang entwickelt, welches genaue Versorgungsvorhersagen mit Zeit- und Winkeldiversität erlaubt.Grundlage ist ein Einsatellitenmodell, welches großräumige Schwankungen im Kanal durchdie Zustände ’gut’ und ’schlecht’ definiert, und den langsamen und schnellen Signalschwund gemäß einer variablen Loo-Verteilung beschreibt, deren Parameter nach jedem Zustandswechsel stochastisch bestimmt werden. Für die Zustandsmodellierung mit zwei Satelliten wird ein 'semi-Markov Modell für korrellierte Zustandssequenzen' erarbeitet. Damit können, unter Berücksichtigung der Statistiken der Einzelkanäle und deren Korrelationskoeffizient, die Zustandswahrscheinlichkeiten und-längen exakt simuliert werden. Für die Zustandsmodellierung mit drei Satelliten wird ein 'Master-Slave'-Ansatz entwickelt. Dabei sind die Zustandssequenzen zweier ’Slaves’ bedingt abhängig zur ’Master’-Sequenz. Der ’Master-Slave’-Ansatz ermöglicht die Parametrisierung eines Dreisatellitenmodells. Zur Beschreibung des langsamen und schnellen Signalschwunds im Mehrsatellitenkanal wirddie Wechselbeziehung zwischen synchron gemessenen Satellitensignalen näher untersucht.Es stellt sich heraus dass weitere Signalkorrelationen berücksichtigt werden sollten, dieerstmalig im neuen LMS-Kanalmodell implementiert werden. Die Simulationssergebnisse werden in Statistiken erster und zweiter Ordnung den Messdaten gegenübergestellt. Im Vergleich zu bestehenden Modellen werden Verbesserungen nach Berücksichtigung von Diversität deutlich. Die Parameter für das Mehrsatellitenkanalmodell wurden aus umfassenden Messkampagnen abgeleitet und gewährleisten die Signalsimulation für verschiedene Umgebungen und Satellitenpositionen. Abschließend wird das Kanalmodell für einen ersten Vergleich verschiedener Satellitenkonfigurationen mit Zeit- und Winkeldiversität angewandt.

Modern digital satellite broadcasting systems combine time diversity (i.e. information is spread over a certain time interval) with angle diversity (i.e. information is received from multiple satellites in different orbital positions) to ensure uninterrupted service for mobile receivers over large areas. For assessing propagation effects of the land mobile satellite (LMS) channel and to study the efficacy of diversity, statistical models are required which generate time series of the received fading signal. In this thesis a narrowband LMS channel model for multi-satellite reception is developed focusing on accurate coverage prediction under consideration of angle- and time diversity. Basis is an existing single-satellite model, which describes large-scale signal variations of the channel by 'good' and 'bad' states, and models slow- and fast signal variations according to a versatile Loo distribution, which parameters are selected randomly when the channel enters a new state. For dual-satellite state modelling, a semi-Markov model for correlated state sequences is developed. It provides an accurate state probability and state duration modelling by considering the statistics of separate channels and their correlation coefficient. For the state modelling with three satellites, a new Master-Slave concept is introduced. Therefore, state sequences of slave satellites are conditioned by an existing master state sequence. The great advantage is that Master-Slave makes the parametrisation of a triple-satellite model feasible. To address slow- and fast variations for multi-satellite reception, the fading interdependence between synchronously received satellite signals is analysed from high-resolution measurement data. Hence additional correlations besides the state correlation are identified and firstly considered in the new multi-satellite LMS model. The modelling results are compared with the measurements in terms of first- and second order statistics, where improvements in describing diversity become visible when compared to existing models. Model parameters are derived from large-scale measurement campaigns to enable a time series generation for different environments and various constellations of satellites. The applicability of the new model is finally demonstrated by comparing the performance of different satellite constellations with diversity.

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