Вид документа:

Стаття періодики

УДК:

621.396

Лваа Ф. Абдуламир. Кодовое разделение оптических каналов с многостанционным доступом при использовании пространственно-временного блочного кода на основе хаотической методики в системах атмосферной оптической связи / Ф. Абдуламир Лваа // Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника. – 2018. – №10(676). – С. 577–591. – (Известия высших учебных заведений)



Складова документа:
Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника : научно-технический журнал. №10(676). Т. 61 / НТУ Украины "Киевский политехнич.ин-т" // Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника. – Киев, 2018. – (Известия высших учебных заведений)


Анотація:
Атмосферная оптическая связь FSO (Free-Space Optical) способна обеспечить высокую скорость передачи данных, когда влияние турбулентности несущественно. При этом использование пространственно-временного блочного кода STBC (Space-Time-Block-Code) является хорошим приемом для ослабления указанной зависимости от турбулентности. В работе предложен гибрид «кодового разделения оптических каналов с многостанционным доступом» OCDMA (Optical Code Division Multiple Access) и STBC в FSO для построения «последней мили» в местах, где затруднен доступ к удаленным районам. Основной недостаток при реализации канала FSO связан с влиянием турбулентности атмосферы. Возможность использования STBC в системе OCDMA состоит в ослаблении эффектов турбулентности. В данной работе выполнена оценка характеристики коэффициента однобитовых ошибок BER (Bit-Error-Rate) для системы OCDMA при работе в условиях флуктуаций, где указанный эффект описывается моделью гамма-гамма распределения. Наиболее очевидным результатом, полученным в результате анализа, является тот факт, что при использовании канала MIMO коэффициент BER можно улучшить на несколько порядков для различного числа пользователей и различных значений уровня флуктуаций по сравнению с каналом SISO. При этом теоретический анализ характеристики BER, полученной на основании гамма-гамма модели, подтверждается путем моделирования по методу Монте–Карло.