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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
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