Mesterpróba Tudományos konferencia végzős MSc és elsőéves PhD hallgatóknak. Távközlés és infokommunikáció témakörében KONFERENCIA KIADVÁNY

Mesterpróba 2013 Tudományos konferencia végzős MSc és elsőéves PhD hallgatóknak Távközlés és infokommunikáció témakörében

KONFERENCIA KIADVÁNY

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar

BUDAPEST

2013. május 29.

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Intézményi azonosító: FI 23344 A program az „Új tehetséggondozó programok és kutatások a Műegyetem tudományos műhelyeiben” TÁMOP - 4.2.2.B-10/1-2010-0009 című projekt támogatásával valósul meg. www.bme.hu • www.tehetseg.bme.hu

Mesterpróba 2013 Tudományos konferencia végzős MSc és elsőéves PhD hallgatóknak Távközlés és infokommunikáció témakörében

A Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kara által rendezett hallgatói konferencia, a Hírközlési és Informatikai Tudományos Egyesület tudományos bizottsága, az MTA Távközlési Tudományos Bizottsága, az IEEE Hungarian AP/ED/MTT/ComSoc chapter és a TÁMOP - 4.2.2.B-10/1-2010-0009

című projekt

támogatásával.

A konferencia célja kettős. Egyrészt a legjobb végzős hallgatók számára fórumot biztosít, ahol a diplomamunkájuk készítése során elért kiemelkedő eredményeiket be tudják mutatni a szélesebb szakmai közönségnek. Másrészt támogatja a tudományos indíttatású hallgatók első konferencia részvételét. A konferencia tutorial előadásai és a bírálat menete hozzásegíti a hallgatókat a tudományos konferenciák sok esetben formai, technikai - de ezzel együtt tartalmi, minőségi kérdéseket is meghatározó – elvárásainak megfelelő szintű teljesítéséhez.

A benyújtott cikkek többfordulós bírálati folyamat minősíti, ennek eredménye dönt az elfogadásról (peer to peer review). A folyamat során a szerzők írásos visszajelzést kapnak a bírálóktól, a cikk elfogadását és a konferencián való részvételt hivatalos nyilatkozat igazolja.


Mesterpróba 2013

A KONFERENCIA TUDOMÁNYOS ÉS SZERVEZŐ BIZOTTSÁGA

Társelnökök Gerhátné Dr. Udvary Eszter (HTE TB, IEEE MTT/AP/ED/ComSoc Chapter, BME-HVT) Prof. Pap László (MTA TTB, HTE, BME-HIT) Tagok Győry Erzsébet (BME-TMIT) Huszák Árpád (BME-HIT) Prof. Pávó József (Periodica Polytechnica, BME-HVT) Cseh Tamás (BME-HVT)

TÁMOGATÓK

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar „Új tehetséggondozó programok és kutatások a Műegyetem tudományos műhelyeiben” (TÁMOP - 4.2.2.B-10/1-2010-0009) Hírközlési és Informatikai Tudományos Egyesület MTA Távközlési Tudományos Bizottsága IEEE Hungarian AP/ED/MTT/ComSoc chapter


Program TUTORIAL 1. Recski András: Néhány jó tanács cikkíráshoz IDŐPONT: 2013. március.26. 16:00 HELYSZÍN: BME Informatikai épület, 2. emelet, 210-es terem Budapest, 1111, Magyar Tudósok krt. 2.

TUTORIAL 2. Tanács János: Hogyan készüljünk tudományos előadásainkra? IDŐPONT: 2012. május.21. 16:00 HELYSZÍN: BME V1 épület, 2. emelet, 215-ös terem Budapest, 1111, Egry József utca 18.


Program A konferencia időpontja: 2013. május 29. szerda, 10:00 – 16:30 A konferencia helye: BME V1. épület, 5. emelet, 519 terem Budapest, 1111 Egry József utca. 18.

10:00 Dr. Pap László

Megnyitó

1. szekció elnök: Dr. Pap László Mozgásdetekció Mobilhálózatokban 10:20 Fehér Zoltán 10:40 Paksy Patrik Kapcsolat közbeni adaptív videó előtöltés mobil készülékekbe 11:00 Molnár Gábor Weboldal letöltési folyamatok vizualizációja Horváth Bálint Továbbfejlesztett csúcstényező-csökkentési eljárások FBMC 11:20 Péter rendszerekben 11:40 Fekete Gábor Optikai OFDM jelre ható torzítások vizsgálata 2. szekció 12:30 12:50 13:10 13:30 13:50

elnök: Gerhátné Dr. Udvary Eszter Lineárisan és cirkulárisan polarizált antennák kombinált alkalmazása Szalay Zoltán beltéri pozicionálásnál Rádiós modulok beltéri és kültéri hatótávolságainak összehasonlítása Vida Zoltán a 915MHz és 2,4GHz-es frekvenciasávok között különböző PCB méretek mellett Mészáros Oszcillátorok zajának csökkentése FPGA alkalmazásával Gergely Zoltán Erdei Bence Finline szűrők átviteli zérusokkal Tóth Emil SAR detekció és képalkotás a Nemzetközi Űrállomásról

3. szekció elnök: Dr. Erős Levente 14:20 Darvas Dániel Szaturációalapú tesztbemenet-generálás színezett Petri-hálókkal 14:40 Horányi Gergő Autonóm rendszerek tesztfuttatásainak kiértékelése Frekvencia szelektív felületek modellezése impedancia típusú 15:00 Gombor Tamás peremfeltétellel DNS64 implementációk teljesítmény és stabilitásvizsgálata Linux, 15:20 Répás Sándor OpenBSD és FreeBSD rendszereken

16:20

Gerhátné Dr. Udvary Eszter Dr. Pap László

Eredményhirdetés és zárszó


Mesterpróba 2013

DÍJAZOTTAK

Legjobb cikk Szalay Zoltán Attila Lineárisan és cirkulárisan polarizált antennák kombinált alkalmazása beltéri pozicionálásnál Konzulens: Dr. Nagy Lajos

Megosztott második helyezés Gombor Tamás Frekvencia szelektív felületek modellezése impedancia típusú peremfeltétellel Konzulens: Prof. Pávó József Erdei Bence Finline szűrők átviteli zérusokkal Konzulens: Dr. Ladvánszky János Paksy Patrik Kapcsolat közbeni adaptív videó előtöltés mobil készülékekbe Konzulens: Dr. Vida Roland


Mozgásdetekció mobilhálózatokban Fehér Zoltán Távközlési és Médiainformatikai Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Budapest, Magyarország [email protected] bekövetkező tendenciózus változásokat vizsgálja és ez alapján azonosít mozgó és álló felhasználókat.

Kivonat—A napjainkban robbanásszerűen terjedő mobilinternet szolgáltatást az előfizetők jellemzően mozgás közben veszik igénybe. Míg a szolgáltatók reklámjaikban kültéri lefedettségre garantálják a nagyobb letöltési sebességeket, egy mozgásban lévő, aktív adatkapcsolattal rendelkező felhasználó megfelelő minőségű kiszolgálása nehezebb feladatot jelent a hálózat számára. Ez a cikk egy olyan módszert mutat be, mely alkalmas arra, hogy különválassza a mozgó illetve álló felhasználókat, valamint meghatározza a mozgás irányát és hozzávetőleges sebességét.

A cikk szerkezetileg 4 fejezetből áll. A módszer elméleti hátterét a cikk II. fejezete tárgyalja. A III. fejezet a detekciós eljárás hatékonyságát mutatja be különböző paraméterek esetén. Az utolsó fejezet a mozgásdetekciós eljárás néhány felhasználási lehetőségét mutatja be. II.

Az elméleti modell kidolgozásakor a W-CDMA alapú 3G hálózatokban található SFN-CFN observed time difference [3] időzítést vettük alapul. 4G/LTE hálózatokban is lehetőség van hasonló időzítés alapú mérésekre, mivel azonban a keretidők a két technológiában eltérőek, így más-más értékek adódnak technológiánként, melyek aztán a módszer pontossága szempontjából meghatározóak. Az LTE hálózatokban elérhető pontosságot [4] későbbi fejezetben tárgyaljuk.

Kulcsszavak-mobilitás; mozgásdetekció; hálózatmenedzsment; mobilhálózat

I.

ELMÉLETI MODELL

BEVEZETÉS

Mobilhálózatokban nagy hangsúlyt kapnak a felhasználók mozgását figyelő eljárások, ezek egyik hatékony kiegészítője lehet a mozgásdetekció, mely alkalmas a mobilitás cellaszinten belüli vizsgálatára. W-CDMA típusú 3G mobilhálózatokban a felhasználók termináljai különféle méréseket végeznek (környező cellák, jelerősségek, idő alapú mérések, stb.), többek közt ezekre a mérésekre alapozva történnek a cellaváltások is a hálózatban.

A. Mozgásdetekció 3G/W-CDMA típusú hálózatokban W-CDMA típusú hálózatokban a mobilterminálok mérik a környező cellákról érkező, rendszeridő alapjául szolgáló, időkeretek azonosítóját. A mobilterminál ezek után kiszámítja az említett azonosítók (SFN4) érkezési ideje és a belső órájának keretazonosítói (CFN 5 ) közti különbséget, ez adja a már említett SFN-CFN observed time difference (a továbbiakban Tm) értéket. A terminál ezt a különbséget aztán periódikusan, vagy meghatározott rádiós körülmények hatására feltölti a hálózatba.

Mobilitás vizsgálatra, pozícionálásra különféle megoldások léteznek már, mint az AOA1, TOA2, TDOA3. Ezeknek azonban vagy nem elegendően finom a felbontása (cella/cellaváltás alapú megoldások) vagyis cellaszint alatt már nem tudnak elegendő információval szolgálni vagy számításigényük túl magas. Az említett megoldások közül a TDOA módszer a legpontosabb [1][2], melyhez azonban a pozícionálni kívánt eszköznek legalább 3 bázisállomás celláit látnia kell, illetve ezeknek az állomásoknak az óráit is szinkronizálni kell. A szinkron helyreállításához bonyolult számítások kellenek, illetve szükséges, hogy a felhasználók egyenletesen „beterítsék” a cellát. A legnagyobb pontossággal a GPS alapú módszerek adnák meg a felhasználók pozícióját, ám ilyen adatok a mobilhálózat számára nem elérhetőek.

(1) Feltételezve, hogy az órák mind pontosak (akadálymentes jelterjedést figyelembe véve), a Tmi értékek a bázisállomások körüli koncentrikus körökön azonosak. Amennyiben a mobilterminál a Tmi értékek változását észleli, a terminál és a bázisállomás közti távolságnak változnia kell. B. A módszer pontossága A módszer pontosságának egyik mérőszáma, hogy mekkora a legkisebb elmozdulás, amit detektálni lehet. Ezt két fő paraméter határozza meg, melyek az adott technológia által biztosított keretidő, illetve a detekcióban résztvevő bázisállomások távolsága.

Amennyiben nem a felhasználó pontos pozíciója a kérdés, hanem az, hogy mozog-e, egyszerűbb számítások is elegendőek. Ha a mozgást nem a pozíció megváltozásából számítjuk, hanem a bázisállomásokról érkező jelek tendenciózus megváltozásából következtetünk rá, az előzőekben megfogalmazott kritériumoknál egyszerűbben is eredményt kaphatunk. A cikkben bemutatott mozgásdetekciós eljárás a bázisállomásokról érkező jelekben a mozgás hatására

W-CDMA típusú hálózatokban a rendszer időzítésének alap mértékegysége 1 chip. Egy rádió keret időtartama (t) 10 ms ami alatt 38400 chip fut le. Ebből közelíthető a

1

Angle of Arrival: A felhasználó és a bázisállomás által bezárt szög Time of Arrival: A felhasználó és a bázisállomás közti távolság 3 Time Difference of Arrival: Meghatározza a felhasználó pozícióját 2

4 5

7

System Frame Number: A bázisállomás órájának keretazonosítója Cell Frame Number: A mobileszköz belső órájának keretazonosítója

mozgásdetekció pontossága, vagyis a detektálható távolságot (d) a következő egyenlet adja:

Az előzőekből következik, hogy a pontosság megköveteli, hogy a számításokat két bázisállomással végezzük. Ez azt eredményezi, hogy a mozgás detektálása nem a bázisállomások körüli Tm értékeknek megfelelő körök átlépése, hanem a két bázisállomás körül hiperbolikus vonalak mentén kialakuló rombuszszerű területek határoló vonalai fogják jelenteni.

(2) A már említett - az (1) egyenlet alapján számolható - Tm megváltozása elméletben már egy cellával is megfelelő lehetne ahhoz, hogy megállapítsuk egy adott felhasználóról, hogy mozog-e. A gyakorlatban azonban elmondható, hogy míg a bázisállomások órái nagyon pontosak, addig a mobilterminálok belső órái nem azok, így pedig önmagukban nem képezhetik alapját bármilyen pontos számításnak. A terminálok óráiban véletlenszerűen előfordulhatnak ugrások, melyek negatívan befolyásolják az eredmények pontosságát. Ezt kiküszöbölendő, két olyan bázisállomásra kell kiszámítani a Tm értékeket, melyeket a terminál lát, majd ezek különbségét (Toffset) véve elérhetjük, hogy a terminál belső órája kiessen a számításokból, ld. (3) egyenlet. (

)

A rombuszszerű területek alakjának fő befolyásolója a két bázisállomás közti távolság, mely alapján több esetet különböztethetünk meg. Így meghatározható az a legkisebb távolság mely során mozgás már detektálható. Az egyszerűség kedvéért ezt a távolságot ( ) minden esetben a két bázisállomást összekötő egyenesen számítjuk ki. A távolságok vizsgálatánál 3 esetet különböztetünk meg. 1) A távolság alakú, ahol a (2)-es egyenletben kiszámolt távolság, pedig egy természetes szám. Megjegyzés: az alábbi ábrán (bal) jól látható, hogy ha a két bázisállomás Tm vonalai érintik egymást, akkor a mozgás hatására a Tm-ek egyszerre változnak, melynek hatására a nem 1-gyel, hanem 2-vel változik. 2) A távolság alakú. ( ) ( ) 3) A távolság alakú.

(3)

1. ábra, Tm1 értéksorozat

4. ábra, Rombusz szerű területek a bázisállomások körül, 1) (bal) illetve 2) (jobb) esetében

2. ábra, Tm2 értéksorozat

A különböző esetekre vonatkozó detekciós távolságokat az alábbi táblázat foglalja össze. I. TÁBLÁZAT

DETEKCIÓS TÁVOLSÁGOK 3G HÁLÓZATOKBAN KÜLÖNBÖZŐ ESETEKBEN

Eset

Detekció távolsága [m]

1) eset 2) eset

3. ábra, Toffset különbségsorozat

3) eset

A fenti ábrák (1-3. ábra) mutatják, ahogyan a terminál belső órájának pontatlansága miatt a Tm értékekben ugrás jelentkezik, azonban ezt a (3)-as egyenletnek megfelelően két különböző bázisállomáson lévő cellához tartozó Tm különbségének számításával lehet korrigálni.

C. Mozgás meghatározása A már említett okok miatt a mozgásdetekció követelménye hogy a mobilterminál minimum két bázisállomáson lévő cella jeleit érzékelje. Elképzelhető azonban olyan eset is, hogy

8

mobilterminál kettőnél több megfelelő cella jeleit is veszi. Ekkor az összes lehetséges párt kell képezni az adott cellákból és azokra megvizsgálni, hogy változnak-e a értékek. A mozgás iránya nagymértékben befolyásolja, hogy a mozgás mely bázisállomásokról lesz detektálható. Ezzel kapcsolatosan a következő lehetőségek merülhetnek fel: 1) változás a cellákból képzett párokra detektálható 2) változás a cellákból képzett párok közül néhányra detektálható 3) Nem detektálható változás a cellákból képezhető egyetlen pár esetében sem. Az említett esetek közül 1) és 2) esetében kijelenthető, hogy a felhasználó mozog, 3) esetben pedig nem mozog. Magyarázatra a 2)-es eset szorul. A mozgásdetekció hatékonyságát nagymértékben befolyásolja, hogy a mozgás iránya hogyan viszonyul a bázisállomás pár elhelyezkedéséhez. A gyakorlatban elképzelhető, hogy a felhasználó oly módon mozog, hogy az bizonyos cellák esetében nem detektálható. Ezek alapján a következő állítások fogalmazhatóak meg. i. Ha a cellapárok közül bármelyik esetében detektálható változás, a felhasználó mozog. ii. Ha a cellapárok közül egyik esetében sem detektálható változás a felhasználó nem mozog.

értékek eloszlását mutatja az 5. ábra. Az ábrán jól látható, hogy van olyan S érték (zöld vonal), ahol a két eloszlás elválik, a hibás detekció esélye itt a legkisebb. Jelenesetben ez 2.2-nél található, de konkrét S érték helyett érdemes inkább hiszterézist definiálni (zöld terület) és az alapján meghatározni a hiszterézis felett álló, alatta mozgó benne pedig nem definiálható felhasználókat. III.

MOZGÁS MINT INFORMÁCIÓ

A következő fejezetben a mozgás, mint információ felhasználási lehetőségeit mutatjuk be. Az előző fejezetben bemutatott mozgásdetekciós módszer nem csak arra alkalmas, hogy segítségével eldöntsük, hogy egy adott felhasználó mozog-e vagy áll, hanem emellett meghatározható vele az is, hogy a felhasználó merre mozog illetve hozzávetőlegesen meg lehet becsülni, a mozgó felhasználó által megtett távolságot és a sebességét. A mozgás irányát, illetve a megtett távolságot sajátkészítésű szimulátorban vizsgáltuk, mely a már ismertetett 3G-s hálózati paraméterek alapján működött. A. Mozgás irányának becslése Amint azt a korábbiakban tisztáztuk, a felhasználó mozgásának hatására a Tm és értékek tendenciózusan változnak annak függvényében, hogy a felhasználók az adott bázisállomásokhoz képest hogyan mozognak. Az előző fejezetekben az is bemutatásra került, hogy a Tm értékek önmagukban nem adnak megfelelő pontosságot ahhoz, hogy a számítások alapját képezzék, cellapáronként viszont igen. Ezt kihasználva pedig a Tm értékek (tendenciózus) változását külön-külön fel tudjuk arra használni, hogy megmondjuk a felhasználó a detekcióhoz használt bázisállomásokhoz képest hogyan mozog. Amennyiben ugyanis a felhasználó a bázisállomáshoz közeledik, a Tm csökkenő tendenciát, míg ha távolodik növekvő tendenciát mutat. Két bázisállomás esetében a Tm értékek az ábrán látható módon háromféleképpen (I-III.) változhatnak.

D. Tesztelés valós mobilhálózatban A mozgásdetekciós módszer valós 3G hálózatban történt tesztelésének részleteit és eredményeit a korábbiakban már publikáltuk [5], ezért itt csak a leglényegesebb tapasztalatokat ismertetjük. A legfontosabb tapasztalat, hogy a mozgásdetekció alapkövetelménye, vagyis két cella észlelése különböző bázisállomásokon szinte minden esetben teljesül városi környezetben. Az is egyértelműen kiderült, hogy jól elkülöníthetőek azok az időszakok, amikor a felhasználó áll, illetve amikor mozog.

6. ábra, Tm értékek változása a mozgás hatására

Ennek segítségével meghatározható, hogy a felhasználó a két állomáshoz képest, hogyan helyezkedik el. Belátható, hogy amennyiben a mozgó felhasználó mozgását követjük, akkor minden időpillanatra eldönthető, hogy a detekcióban résztvevő állomásokhoz képest hol helyezkedik el. 5. ábra,

B. Távolságbecslés A már bemutatott minimális detekciós távolságok nem csak meghatározzák, hogy mi az a minimális, átlagos távolság mely során a felhasználó mozgása észlelhető, hanem egyúttal lehetőséget ad a felhasználó által megtett távolság alsó becslésére is. Mivel a korábbi fejezetben megadott távolságokat a két bázisállomást összekötő egyenesre számítottuk, ezért belátható, hogy a megadott távolságok alsó

értékek eloszlása mozgó és álló esetben

A gyakorlati tesztből viszont arra is fény derült, hogy az elméleti modell kiegészítésre szorul. A gyakorlatban ugyanis elfordulhat a 1-2 chip-pel történő megváltozása úgy is, hogy a felhasználó nem mozog. A már említett teszt során volt alkalmunk tesztelni a értékek alakulását álló és mozgó helyzetű felhasználó esetén is. A különböző esetekre kapott

9

becslésként használhatóak. A megtett távolság (route) a következő egyenlettel számítható ̅ (4)

meglévő megoldásokkal [6] ellentétben, melyek nagyrészt cellaszintű információt tudnak csak adni, a mogásdetekciós eljárás cellán belüli információt is ad a felhasználóról.

Ahol ̅ a Tm körök átlagos távolsága méterben az adott bázisállomások között, pedig az adott cellák között történt chipváltozás. A számítás pontosságát nagymértékben befolyásolja, hogy a mozgás milyen távolságra történik a két bázisállomástól, ennek kiszámításával ebben a cikkben nem foglalkozunk, ezért a fenti egyenletet csak becslésre lehet használni.

B. Trajektóriakövetés Városi környezetben, ahol feltételezhető, hogy a felhasználó utcákon mozog, lehetőség van előre kiszámítani, hogy az arra mozgó felhasználó milyen változást produkálhat. Különféle mintaillesztési módszerekkel (pl: részecskeszűrő, Monte-Carlo módszerek) lehetőség van a felhasználó mozgását az utcákra illeszteni. Az így előálló utca sorozat pedig alkalmas lehet, arra, hogy a felhasználó mozgását utcaszinten kövessük. Ezzel lehetőség nyílik arra, hogy megmondjuk csupán mobilhálózati adatokra támaszkodva, hogy a felhasználó adott időpillanatban hol volt. Ez az információ pedig új lehetőségeket nyit a mobilhálózatok hibakeresési eljárásai során, illetve szintén hasznos információ lehet hely alapú szolgáltatások számára is.

B

C. Lehetőségek 4G/LTE hálózatokban A bemutatott mozgásdetekciós eljárás alapját az adott mobiltechnológia időzítési alapegysége adja. Az (1)-es egyenlet alapján 3G hálózatokban ezt a 10 ms-os rádió keret alatt lefutó 38400 chip határozza meg. 4G/LTE hálózatokban a 10 ms-os rádiókeret alatt 307200 chip fut le [4], vagyis a 3G hálózatban tapasztalhatónak a nyolcszorosa. Ebből matematikailag következik, hogy a 3G hálózatokban érvényes detekciós távolságok LTE hálózatokban nyolcadukra csökkennek. Ezáltal pedig olyan új lehetőségek is megnyílnak a pozícionálás/mozgásdetekció során, mint az épületen belüli pozícionálás [7]. Emellett, a fejezet A. és B. pontjában bemutatott felhasználási lehetőségek pontossága is nagymértékben javul.

A

7. ábra, Távolságbecslés különböző útvonalakra

Amint azt a fenti ábra mutatja a felhasználó mozgása eltérően eshet a mozgásdetekcióban résztvevő bázisállomásokra. Az alábbi táblázat az ábrán látható útvonalak valós és becsült távolságát mutatja. A mozgás sebessége a távolságból és az ez idő alatt eltelt időből hasonlóan becsülhető. A közölt eredmények életszerű körülmények között mutatják a távolságbecslés két végletét. Míg a B eset közel optimális, addig az A esetben a felhasználó kisodródott a cellák közös területéből emiatt a becslés rosszabb, elmondható, hogy egy hasonló területre e két eredmény között becsülhető a távolság.

V. II. TÁBLÁZAT

VALÓS ÉS BECSÜLT TÁVOLSÁGOK ÖSSZEHASONLÍTÁSA

A cikkben egy olyan eljárás került bemutatásra, mely a pozícionálásnál egyszerűbb feltételekkel képes meghatározni a mozgó felhasználókat mobilhálózatban. Bemutattuk, hogy segítségével hozzávetőlegesen meghatározható a mozgás iránya, sebessége illetve az elmozdulás távolsága is. Végül bemutattunk néhány felhasználási lehetőséget, mely 3G és 4G hálózatokban is alkalmazható.

Távolság

Útvonal

[chip]

Mért [m]

Becsült [m]

Pontosság

A

6

850

468

55 %

B

11

850

858

99 %

IV.

ÖSSZEFOGLALÁS

FELHASZNÁLÁSI LEHETŐSÉGEK

REFERENCES

A bemutatott módszernek számtalan felhasználási lehetősége van a mobilhálózatokban, melyek közül itt most néhányat mutatunk be.

[1] [2]

A. Térképre illesztés Mint azt láthattuk, a mozgásdetekció 3G hálózatokban még optimális esetben is több 10 m-es elmozdulást tud csak jelezni, vagyis a felhasználónak nagyobb távolságokat kell megtennie ahhoz, hogy a mozgása detektálható legyen. Ekkora elmozdulásra nagy valószínűséggel csak épületen kívül kerülhet sor, pl. utcán sétálva. Amennyiben tudjuk, hogy a mozgó felhasználó, az adott bázisállomások környékén mozog. Mozgásának iránya és távolsága becsülhető, illetve tudjuk, hogy nem lehet akárhol, csakis az utcákon, ezért lehetőségünk van térképre illeszteni a mozgó felhasználót. A

[3] [4] [5]

[6]

[7]

10

F.Gustaffson, F. Gunnarsson, “Mobile Positioning Using Wireless Networks”, IEEE Signal Processing Magazine, Vol. 22, No. 4, July 2005 C. Mensing, Simon Plass, “Positioning Algorithms for cellular Networks Using TDoA”, Proceedingds of ICASSP, May 2006 3GPP TS 25.215, Phisical layer Measurements (FDD) 3GPP TS 36.211, Evolved Universal Terrestrial Radio Access (EUTRA); Phisycal channels and modulation Z.Fehér, A. Veres, Z.Heszberger, “Movement Detection for Location Based Network Management”, International Conference on Localization and GNSS, June 2012, Tampere Marco Anisetti et al., “Map-Based Location and Tracking in Multipath Outdoor Mobile Networks” IEEE Transactions on Wireless Communications, Vol. 10. No. 3, March 2011 Christian Gentner, et al., “Particle filter based positioning with 3GPPLTE in indoor environments” Position Location and Navigation Symposium (PLANS), 2012

Kapcsolat közbeni adaptív videó előtöltés mobil készülékekbe Paksy Patrik

Dr. Vida Rolland

Távközlési és Médiainformatikai Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Budapest, Magyarország [email protected]

Távközlési és Médiainformatikai Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Budapest, Magyarország [email protected] várakoznia szükséges. Ezek az események rontják a felhasználói elégedettséget, elvehetik a felhasználó kedvét a lejátszás folytatásától és a kívánt tartalom teljes letöltésétől.

Kivonat—Az elmúlt években az okostelefonok terjedésével együtt rohamosan növekedett a felhasználók által letöltött adat mennyisége is. Az egyes forgalomtípusok közül, mobil eszközök esetében kiemelt figyelmet érdemel a videó forgalom, mely önmagában a teljes forgalom több mint felét teszi ki. Célunk, hogy videó lejátszás során jobb minőséget, illetve a lejátszás folytonosságát biztosítsuk hálózati visszacsatolás és az előtöltés módszerének felhasználásával. Ez azért válik lehetővé, mert a mobil hálózat sajátossága az, hogy rendkívül sok tényező befolyásolja a rendelkezésre álló sávszélességet; például annak hirtelen megváltozásával is számolhatunk. Jelen cikkünkben ismertetjük a prototípusunkban megvalósított használati eseteket, és bemutatjuk, hogy rádiós interfész emulátorral generált változó sávszélesség mellett, az előtöltés és a hálózatból érkező visszacsatolás hogyan segítheti a jobb minőségű lejátszási szolgáltatás elérését és ezzel együtt a felhasználói élmény javítását.

Az ismertetett kapcsolati korlátoknak köszönhetően fennáll tehát az igény olyan eljárások kifejlesztésére, melyek: (1) a kapcsolat, letöltés közben működnek; (2) biztosítják az információk folyamatos rendelkezésre állását; (3) javítják a felhasználói elégedettséget; (4) segítenek átvészelni rövidebb kapcsolat nélküli vagy gyengébb kapcsolati időszakokat, vagy jobb minőséget tudnak biztosítani egy nagyobb sávszélességű időszak elmúlta után is. A meghatározott célokat szem előtt tartva egy prototípus kifejlesztését végeztük el, melynek segítségével néhány teszteseten keresztül bemutatjuk, hogy az előtöltés és a hálózati visszacsatolás módszerei segíthetnek javítani a felvázolt problémákon. A letöltés közben történő módosításokat az adaptív videó technológiák teszik leginkább lehetővé, így a vizsgálataink is ezekre irányultak.

Kulcsszavak; adaptív videó, HLS, hálózati forgalom, mobil eszközök, Android, előtöltés

I.

BEVEZETÉS

II.

A. Helyzetkép Manapság a mobil felhasználók több mint fele okostelefont használ, melyek nagymértékben kihasználják a vezeték nélküli adatkapcsolati lehetőségeket (WiFi, mobil hálózat). A rendelkezésre álló sávszélesség széles határok között mozoghat, hiszen befolyásoló tényező lehet az eszköz helyzete, a hálózat terheltsége, a jelerősség, illetve a többi mobil eszköz aktivitása is, de szintén kérdéses lehet önmagában a vezeték nélküli kapcsolati lehetőség rendelkezésre állása.

ELMÉLETI HÁTTÉR

A. Előtöltés Mobil hálózatokon többféle előtöltési módszert is kidolgoztak [1] különféle tartalmak letöltéséhez [2], és annak garantálására, hogy az adott tartalom elérhető legyen a felhasználó számára, amikor szükségessé válik. Ehhez azokban az időszakokban, amikor a hálózat alulkihasznált, lehetőség nyílik később szükséges információk letöltésére. Ilyen megoldásokról olvashatunk [3] cikkben is VBR videó esetén. Konkrét megvalósítások közt megemlíthető a Youtube mobilalkalmazása, mely WiFi-re kapcsolódva képes a bufferméretét megnövelve előtölteni a lejátszás alatt lévő videó letöltetlen részét, sőt keresgélés közben megpróbálja kitalálni és a háttérben előtölteni azokat a videókat, amit a felhasználó választani fog. Zenelejátszók közül példaként a Pandora rádiót említhetjük meg. A mi esetünkben HTTP alapú adaptív videón, hálózati visszacsatolás mellett fogjuk alkalmazni az előtöltés módszerét, nem csak a kliensoldalon mért sávszélességet használjuk fel.

Az okostelefonok terjedésével együtt a felhasználók egyre nagyobb adatforgalmat bonyolítanak le. A teljes forgalom több, mint felét a videó forgalom teszi ki1, és ez az arány növekedni fog az előrejelzések szerint. B. Motiváció, célok Pontosan amiatt, hogy a rendelkezésre álló sávszélességet sok tényező befolyásolja, és rövid idő alatt is nagy változáson mehet keresztül, sokszor előfordul, hogy tipikusan az élő tartalmak (zene, videó) lejátszása akadozik, a felhasználónak

B. Jelenlegi adaptív videó megoldások Adaptív videó lejátszásról akkor beszélhetünk, ha a letöltött videó minősége a kliens paramétereinek megfelelően alakul.

1

Cisco Visual Networking Index: Global Mobile Data Traffic Forecast Update, 2011–2016, February 2012

11

Ilyen paraméter lehet az elérhető sávszélesség vagy akár egy mobil eszköz kijelzőjének felbontása, processzorának terhelése is. A körülményekhez való alkalmazkodásnak köszönhetően a felhasználói élményt maximalizálja a paraméterek alapján elérhető lehető legjobb minőségű videó letöltésével. A jelenlegi megoldások közt létezik olyan, mely a szerver oldalon átkódolja a videót a megfelelő minőségbe (SVC: Scalable Video Coding), illetve olyan is, ahol előre elkészített minőségű videó fájlok, pontosabban azok szegmensei közül válogathatunk; ez utóbbit kapcsolásos módszernek nevezzük. Az adaptív HTTP streaming megoldások kliens oldalról vezéreltek és a kapcsolásos módszert használják. Gyakorlatilag megpróbálják egyesíteni a különböző átviteli lehetőségek alább olvasható pozitív tulajdonságait: •

Progresszív videó: előre megkapunk metaadatot és nem kell speciális szerver

•

Valódi streaming: kliensekhez való alkalmazkodás

•

HTTP streaming: tűzfal nem akadályoz, elterjedt és nem kell speciális szerver

1. ábra

minden

Prototípus architektúra

A kliensben egy adaptív videó lejátszót készítettünk, a HLS formátumához szükséges értelmezővel együtt. Emellett egy szolgáltatás azért felel, hogy a kapcsolatot tartsa a szerveroldali komponensekkel, és a kapott adatokat továbbítsa a letöltésért felelős modulnak. Ez a modul futtatja a letöltési algoritmust, melyet a hálózati visszacsatolás befolyásolhat. A befolyásolás a felhasználó számára teljes mértékig transzparens módon zajlik, ha nincs kapcsolat a szerverrel, az adaptív videó lejátszó önmagában is használható a plusz képességek nélkül. A szerver oldalon egy rádiós interfész emulátorral biztosítjuk az éppen rendelkezésre álló sávszélesség értékét. Annak érdekében, hogy a felhasználók az emulátornak megfelelő sebességgel tölthessenek le, a Unix TC programját használjuk a sávszélesség korlátozására. A szerver moduláris felépítésének köszönhetően az Optimalizáló komponensbe tetszőleges logikákat implementálhatunk, a megvalósított használati eseteket a következő fejezetben ismertetjük.

Jelenleg négyféle HTTP alapú, adaptív megoldás létezik, melyek a következők: (1) Adobe: HTTP Dynamic Streaming (HDS); (2) Apple: HTTP Live Streaming (HLS); (3) Microsoft: Smooth Streaming; (4) MPEG-DASH. Összehasonlítva a technológiákat [4] megállapíthatjuk, hogy a kódolási és csomagolási lehetőségek között nagy különbségeket nem láthatunk; többnyire MPEG-2 TS illetve MPEG-4 konténerrel, H.264 videó kodekkel és AAC illetve MP3 vagy WMA audió kodekkel dolgoznak. Mindegyik támogatja a Live és a VoD jellegű lejátszást is. Számottevő különbséget az egyes platformok kötöttsége és az ehhez kapcsolódó beruházási költség (CAPEX) mutat. Két esetben (HLS, MPEG-DASH) nincs platformbeli kötöttség, a költségeket gyakorlatilag egy webszerver alkotja. A másik két megoldás platformhoz kötötten működhet. HDS esetén Flash, míg Smooth Streaming esetében Silverlight alapú a megvalósítás, így akár speciális szerverrel valamint operációs rendszer liszenszek megvételével kell számolnunk.

IV.

MŰKÖDÉSI MODELL

A választásunk a prototípushoz a HLS-re [5] esett, köszönhetően kedvező beruházási költségének (CAPEX), nyíltságának, illetve a mobil célplatformunkon, az Androidon meglévő kezdetleges támogatásának. A HLS esetében a videókat tipikusan 10 másodperces szegmensekre vágják fel, és több különböző minőségben előállítva helyezik el egy webszerverre. A fájlok felderítésében kétféle tartalomjegyzék fájl (manifest) segít. Az egyik tartalmazza az elérhető minőségeket, és az adott minőségű videókhoz tartozó tartalomjegyzék hivatkozását. A másik fájlban pedig megtalálhatóak az adott minőségű szegmensek helye és paraméterei. Megvalósításunkban az élő videó streaming nem szerepel, csak a videó lejátszási funkcióra fókuszálunk. III.

PROTOTÍPUS ARCHITEKTÚRA

Prototípusunkat a kliens oldalon egy Android alkalmazás, míg a szerver oldalon egy Enterprise Java alkalmazás, a teszteléshez szükséges rádiós kondíció emulátor valamint a forgalomvezérlő alkotja, melyet az 1. ábra mutat.

2. ábra

12

Működési szekvencia

V.

A. Működési szekvencia A 2. ábra alapján a kliensalkalmazás indítása után a szerverhez kapcsolódunk, és elküldjük tartalom igényünket, valamint néhány további információt, mint például kapcsolat típusa, pozícióadatok. A kliens elindítja a videó letöltését, miközben a szerveroldalon folyamatosan figyeljük a rádiós kondíciók változását. A letöltés során a szerver különféle optimalizáló eljárásokat futtathat. Az optimalizáció eredményeként a kliens számára rendelkezésre állhat visszacsatolás, amiről a klienst értesítjük, aki felülbírálja az algoritmusának eddigi működését és a következő videóhoz meghatározza a letöltési minőséget. A letöltés befejeztével töröljük az adott kliensre vonatkozó szerveroldali bejegyzést és lezárjuk a kapcsolatot. További részleteket a működésről [6]-ben olvashatunk.

TESZTESETEK

A tesztelés során a normál adaptív lejátszás és az előbb ismertetett használati eseteken keresztül mutatjuk meg, hogy a felhasznált módszerek segíthetik a jobb minőségű videó lejátszást, és a prototípus teljesíti az elvárt viselkedési mintákat. Mindegyik tesztesetben a I. TÁBLÁZAT-ban látható, mobil környezetre optimalizált, 6 darab 10 másodperces szegmensből álló videóval dolgoztunk. Mivel célunk nem a pontos sávszélesség kihasználtság vizsgálata, tesztünkben a lejátszott minőségi szinteket vizualizáljuk. A buffer méretét a minőségek eltérő fájlméretei miatt a szegmensek számával jelöljük, melybe alapértelmezetten 1 szegmens fér el. I. TÁBLÁZAT A TESZTELÉS SORÁN HASZNÁLT VIDEÓ PARAMÉTEREI

B. Algoritmus A kliens oldali adaptív algoritmus [7][7] azért felelős, hogy a megfelelő minőségű videó szegmenseket kiválassza, melyhez az utoljára letöltött szegmens letöltése során mért rendelkezésre álló sávszélességet használja fel. Az általunk implementált algoritmus kezdetben a legrosszabb minőséggel kezd, majd felfelé való minőségváltáskor konzervatív viselkedést mutat, vagyis csak 1 szintet lép felfelé. Ennek előnye, hogy nem reagál felelőtlenül a rövid ideig tartó sávszélesség növekedésre. Lefelé váltáskor aggresszív viselkedésű, tehát tetszőleges szintet ugorhat, így gyorsan le tudja követni a sávszélesség csökkenését. Hálózati visszacsatolás esetén a fentebb vázolt részben konzervatív, részben aggresszív algoritmus tisztán agresszívvé válhat, így felfelé is tetszőleges szintet ugorhat.

Minőség 1 2 3 4

Bitsebesség [bps] 200 000 311 111 484 444 737 777

Felbontás [px] 192 x 144 320 x 240 480 x 360 480 x 360

A. Adaptív lejátszó hálózati visszacsatolás nélkül A hagyományos letöltés esetén azt várjuk, hogy az éppen elérhető sávszélesség alapján a megadott algoritmus szerint működik a lejátszó. Mivel a videó az elérhető 3G hálózati sebességhez képest alacsonyabb bitrátájú, így a letöltés során a TC program segítségével szabályozzuk a sávszélességet. A 3. ábra X tengelye mutatja a 6 szegmenset (a címkék a szegmensek kezdeténél helyezkednek el), míg az Y tengely a sávszélességet. Minden szegmensnél látható az adott szegmensből lejátszott minőség bitrátája (piros vonal), illetve az annak letöltése során mért átlagos sávszélesség (kék vonal), mely a következő szegmens minőségére van hatással.

C. Használati esetek 1) Hirtelen megugró sávszélesség kihasználása A felhasználó elégedettségének és a lejátszás minőségének javítására egy lehetőség, ha kihasználjuk azt, hogy hirtelen megnövekvő sávszélesség („hot spot”) esetén előtöltünk, így jobb minőségű tartalommal (például nagyobb felbontású videóval) tudjuk őt kiszolgálni hosszabb ideig. Ebben az esetben a jobb minőségű tartalom akkor is felhasználható lesz, amikor a nagy sávszélesség már nem áll rendelkezésre. 2) Mobil hálózatról WiFi-re váltás Az előző speciális esete lehet, amikor egy ismert WiFi hálózat elérhetővé válik. Ekkor a mobil hálózatról átkapcsolva és a buffer méretét megnövelve nagy sebességgel, ingyenes hozzáférésen keresztül tölthetünk le jobb minőségű videót. Ebben az esetben nem használjuk ki a hálózati plusz logikát.

3. ábra

3) Gyengébb kapcsolati időszak túlélése A felhasználók elégedettségét javíthatja, ha kisebb sávszélesség, sőt akár kapcsolatvesztés esetén sem okozna gondot bizonyos időtartamig egy videó megnézése. Erre megoldás lehet, ha a jó sávszélességgel bíró időszak alatt előtöltjük a tartalmat, és egy lokális tárba helyezzük, ezáltal fekete folt (black spot: gyengébb vagy kapcsolódási lehetőséggel nem rendelkező kisebb terület, például egy alagút) során a már letöltött tartalommal szolgáljuk ki a felhasználót. Ha a szerveroldalon adatbázisban tárolva vannak ismereteink az ilyen helyekről, akkor közelség alapon értesíthetjük erről a klienseket. A használati eset teljes körű leírását [6] tartalmazza.

Teszteset: hálózati visszacsatolás nélkül

A minőség kezdetben növekedett, majd a 4. szegmens letöltése előtt a sávszélesség korlátozására került sor. A várakozásnak megfelelően a lejátszás kis ideig megakadt (fekete X jel), amikor a 4. szegmens letöltését még nem tudta befejezni a lejátszó a hirtelen sávszélesség csökkenés miatt. A sávszélesség csökkenése következtében a következő szegmenseket gyengébb minőségben töltöttük le. B. Hirtelen megugró sávszélesség kihasználása Hálózati támogatás esetén (4. ábra) feltételeztük, hogy egy másik kliens is igénybe veszi a szolgáltatást, aki a 3. szegmens

13

helyet. Mivel jobb az elérhető sávszélesség, ezért az algoritmus megpróbál feljebb lépni, de minden feljebb lépés után a fekete folt korrekciós logikája egyet visszalépteti. Visszacsatolás nélküli esetben bár jobb minőség letöltésére van lehetőségünk, de a buffer mérete sem nő, így például az 5-6. szegmensek letöltésekor fekete foltba kerülve nem tudnánk azokat letölteni, míg a másik esetben már letöltésre kerültek.

után, de a 4. letöltése előtt befejezi letöltését, így a ránk jutó szabad kapacitás körülbelül a duplájára nő. Erről értesítést kapunk, így a 4. szegmensnél a kliens saját konzervatív algoritmusát felülbírálva a két minőséggel jobb videót töltött le és a buffer mérete is növelésre került. Utána a sávszélesség csökkent, de a megnövelt buffer miatt a teljes videó már előtöltésre került (fekete nyíl X tengelyen), elkerülve, hogy a következő szegmenseknél esetleges szakadás következzen be a lejátszás során. Az ábrán sárga vonal mutatja a visszacsatolás nélküli esetet azonos körülmények között. A két esetet összevetve visszacsatolással gyorsabban reagált az algoritmus, így a kliens egy szegmenshez jobb minőségben jutott hozzá.

6. ábra

Teszteset: hálózati befolyásolással black spot esetében

VI. 4. ábra

ÖSSZEGZÉS

A prototípus segítségével 4 teszteseten mutattuk meg, hogy a hálózati visszacsatolás hasznos lehet például egy hirtelen megnövekvő sávszélesség esetén, amikor az algoritmus nem tudna biztonsággal gyorsan reagálni a bekövetkezett változásra. Az előtöltés módszerével pedig láthattuk, hogy elkerülhetünk szakadásokat, hosszabb távra biztosíthatjuk a lejátszás folyamatosságát. Kutatásaink további lépéseként az algoritmus finomítása várható, és tervezzük újabb mobil hálózati paraméterek felhasználását is vizsgálatainkhoz, továbbá megvan a lehetőség valós mobilhálózatban való tesztelésre is.

Teszteset: hálózati befolyásolással hot spot esetében

C. Mobil hálózatról WiFi-re váltás Az átváltás során a vezérlő és a letöltést végző interfészen is a régi kapcsolat lebomlik, így a letöltés megszakad, de az aktuális szegmens lejátszása szakadás nélkül folytatódik. Az új kapcsolatnál a buffert „végtelenre” állítjuk és a videókat a lehető legjobb minőségben töltjük le. Az 5. ábra a jobb láthatóság érdekében logaritmikus skálát használ. A 3G-WiFi váltás a 3. szegmens letöltése közben következett be. A 3. szegmenset eldobtuk és újra letöltöttük, így gyorsan reagáltunk a változásra és jobb minőségű tartalmat kaptunk.

KÖSZÖNETNYILVÁNÍTÁS Köszönjük Dr. Mihály Attilának, az Ericsson Magyarország kutatójának szakmai tanácsait és támogatását! IRODALOMJEGYZÉK [1]

[2]

[3]

[4] 5. ábra

3G-WiFi átváltás

[5]

D. Gyengébb kapcsolati időszak túlélése A fekete foltok esetén a szerver értesítésében szereplő közeli helyek alapján a kliens dönt az előtöltés megindításáról. A 6. ábra esetében a 3. szegmens letöltése során kezdődik el az előtöltés, ekkor a buffer méretét is megnöveljük. Az elérhetőnél eggyel rosszabb minőséget választunk, hogy kicsit többet tudjunk tölteni, mielőtt elérnénk a gyenge kapcsolati

[6]

[7] [8]

14

Chris Kalaboukis, Marc Davis, Ron Martinez, „Methods and Systems for Pre-caching Information on a Mobile Computing Device”, US Patent 2008/0162686, Yahoo Inc., July 2008. M.J. O’Grady, G.M.P. O’Hare , „Just-In-Time Multimedia Distribution in a Mobile Computing Environment”, IEEE Multimedia, Vol 11, No. 4, pp. 62-74, 2004. Frank H.P. Fitzek, Martin Reisslein, “A Prefetching Protocol for Continuous Media Streaming in Wireless Environments”, IEEE, Vol 19, No. 6, pp. 2015-2028, 2001 Chris Knowlton, „Adaptive video comparision”, Microsoft IIS site, January 28, 2010 http://www.iis.net/learn/media/smoothstreaming/adaptive-streaming-comparison (2012.12.14 állapot) R. Pantos, Ed. W. May, „HTTP Live Streaming Draft”, Version 10, Apple Inc., October 15, 2012 Paksy Patrik, „Kapcsolat közbeni tartalom előtöltés mobil készülékekbe”, MSc Diplomamunka, Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, TMIT, 2012. Luciano Rubio Romero, „A Dynamic Adaptive HTTP Streaming Video Service for Google Android”, Master of Science Thesis, October 6, 2011 Konstantin Miller, Emanuele Quacchio, Gianluca Gennari, Adam Wolisz, „Adaptation Algorithm for Adaptive Streaming over HTTP”, Packet Video Workshop, 19th International, pp. 173-178, May 2012

Weboldal letöltési folyamatok vizualizációja Molnár Gábor

Dr. Mihály Attila

Távközlési és Médiainformatikai Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Budapest, Magyarország [email protected]

Ericsson Research, Traffic Lab Ericsson Magyarország Kft. Budapest, Magyarország [email protected]

Kivonat — Egy weboldal betöltése komplex folyamat, ami általában rengeteg különböző erőforrás letöltését és feldolgozását foglalja magába. Ezen folyamatok között különféle függőségi viszonyok lehetnek, és lefolyásukat a rendelkezésre álló hálózati erőforrások, a használt átviteli protokollok sajátosságai és más tényezők is befolyásolják. Ahhoz, hogy egy weboldal betöltési idejét optimalizálni lehessen, olyan vizualizációs eszközökre van szükség, amik a folyamat egy-egy aspektusát könnyen átlátható formában jelenítik meg, leegyszerűsítve ezzel a szűk keresztmetszetek és más problémák azonosítását. A modern böngészők mindegyike rendelkezik ilyen eszközökkel, de sok olyan jellemző is van, amit ezek nem jelenítenek meg hatékonyan. Ilyen például a hálózati kihasználtság és az egyes folyamatok között fennálló függőségi viszonyok hálózata is. Jelen cikkünkben olyan új vizualizációs módszereket mutatunk be, amik megoldást nyújtanak ezekre a problémákra, és ez által jobban átláthatóvá teszik ezt a bonyolult folyamatot.

II.

Az erőforrások letöltése HTTP (HyperText Transfer Protocol) protokollon zajlik, és a következő lépésekből áll: a domain név feloldása IP címmé TCP (Transfer Control Protocol) kapcsolat felépítése (ha nincs meglevő szabad kapcsolat) 3. a kérés fejlécek (URL, egyéb adatok) elküldése 4. a válasz fejlécek megérkezése (a kérés sikerességét jelző státuszkód és egyéb metaadatok) 5. a válaszhoz tartozó (opcionális) tartalom fogadása 6. ha a válasz átirányítást tartalmazott, akkor a folyamat az első lépéstől indul újra Két fontos eseményt definiál a HTML szabvány [1] a weboldal betöltésével kapcsolatban. Az első a DOMContentLoaded, ami akkor következik be, amikor a HTML parser a fő HTML oldal feldolgozását befejezte. A másik a load esemény, ami a DOMContentLoaded után akkor következik be, amikor a böngésző már nem tart nyilván befejezetlen feladatokat (pl. függő letöltéseket). A böngésző a load bekövetkezésekor jelzi a felhasználónak, hogy a weboldal betöltése kész van. Mindkét eseményre feliratkozhatnak szkriptek, tehát elképzelhető, hogy például egy hirdetés letöltése az egyik esemény hatására indul el. 1. 2.

HTTP; web; teljesítmény; vizualizáció

I.

EGY WEBOLDAL LETÖLTÉSE

A felhasználó a weboldal betöltését a fő HTML (HyperText Markup Language) lapra hivatkozó URL (Universal Resource Locator) megadásával indítja el. A többi erőforrást ez hivatkozza közvetlenül, vagy közvetve (pl. szkriptek, stíluslapok segítségével). A HTML fájl alapján tehát nem egyértelmű a letöltendő erőforrások listája. Először a közvetlenül hivatkozott fájlokat kell letölteni és feldolgozni, majd ezek további erőforrásokat hivatkozhatnak.

BEVEZETŐ

A web működését meghatározó szabványok [1][2], és maguk a weboldalak is egyre komplexebbé váltak az elmúlt években. Egy átlagos weboldal közel 100 erőforrásból (kép, szkript, stb.) áll [3], és ezek mérete évről évre negyedével nő [4]. A lassú weboldalak viszont látogatókat, ezzel potenciális ügyfeleket, vásárlókat veszítenek, emiatt egyre hangsúlyosabb szerepet kap a betöltési sebesség optimalizálása. Ehhez minden modern böngésző biztosít eszközöket (pl. Chrome Developer Tools, Opera Dragonfly), amik általában a HTTP kérések vízesés diagramját, az elvégzett feladatok idővonalát és a lefutott JavaScript kódok teljesítmény mutatóit teszik elérhetővé. Ezen felül létezik néhány gyakran használt független fejlesztésű eszköz. Ilyen például a webpagetest.org, ami konkrét fejlesztési tanácsokkal is szolgál, illetve a Wireshark, ami a hálózati forgalom elemzésére használható.

A parser algoritmust a szabvány definiálja. Ennek egy fontos jellemzője, hogy a szkriptek futtatása blokkoló műveletnek számít. Egy naiv böngésző implementációban tehát egy tipikus weboldal megjelenítése így zajlik:

Jelen cikkben az általános bevezető után két olyan területtel foglalkozunk, amihez még nem készültek ilyen eszközök: a weboldal betöltéséhez szükséges részfeladatok közötti függőségi viszonyok elemzésével és a HTTP alapú hálózati forgalom hatékonyabb megjelenítésével. A két módszer egyegy új nézőpontból mutatja meg a betöltési folyamatot, ezzel olyan esetleges problémákat tesznek láthatóvá, amiket kijavítva a weboldal betöltési ideje jelentősen javulhat.

1. 2. 3. 4.

15

a parser elkezdi feldolgozni a HTML kódot a parser talál egy hivatkozást egy szkript fájlra a böngésző letölti a fájlt (HTTP letöltés, lásd fentebb) a szkript lefut

1. ábra – Az origo.hu függőségi gráfjának DOMContentLoaded előtti része (a sorszámozás nem folytonos a kimaradt részek miatt)

 egy erőforrás letöltése  HTML kódrészlet feldolgozása  egy HTML által hivatkozott szkript futtatása  egy eseményhez tartozó eseménykezelők futtatása A függőségi viszonyokat alapvetően a HTML parser algoritmus, és az ok-okozati összefüggések határozzák meg. A teljesség igénye nélkül néhány függőségi viszony típus:

a parser továbblép a HTML dokumentumban az 2-5. lépés ismétlődik sorban a többi szkriptre a parser továbblép, megtalálja és elkezdi letölteni a hivatkozott képeket, majd az oldal végére ér 8. bekövetkezik a DOMContentLoaded esemény 9. a képek letöltése és megjelenítése befejeződik 10. bekövetkezik a load esemény Látható, hogy az első szakasz, ahol a szkriptek letöltése zajlik (1-6. lépés), a letöltések sorosítása miatt rendkívül alacsony hálózati kihasználtsággal járna egy valós hálózaton (ahol a kliens-szerver késleltetés nem 0). Ezért minden böngésző először egy ún. speculative parsing lépést végez el: megkeresi a hivatkozott szkripteket, és ezeket előre letölti (a futtatás ettől függetlenül a hivatkozás sorrendjében történik). 5. 6. 7.

   

III.

FÜGGŐSÉGI GRÁF

Sok weboldalon a tartalom egy jelentős részét JavaScript kódok generálják. A hirdetéseket például legtöbbször szkriptek szúrják be, de maguk a hirdetések is tartalmazhatnak szkripteket és stíluslapokat, amik további erőforrásokat hivatkozhatnak, és így tovább. Ezeket általában nem a weboldal fejlesztője írja, ahogy a felhasznált külső függvénykönyvtárak kódját, az analitikai szkripteket és a designhoz tartozó kódokat sem. Emiatt nehéz megállapítani, hogy egy adott weboldal megjelenítéséhez a böngészőnek pontosan milyen részfeladatokat kell elvégeznie, pedig erre szükség lenne ahhoz, hogy a folyamatot optimalizálni lehessen.

az erőforrásokat a feldolgozás előtt le kell tölteni egy HTML-ből hivatkozott szkript futását mindig megelőzi az előtte hivatkozott szkriptek futtatása egy stíluslap szabály által hivatkozott kép csak akkor kezd el letöltődni, amikor a parser olyan HTML részletet talál, ami a szabálynak megfelel egy szkript által lekért tartalom letöltését meg kell, hogy előzze magának a szkriptnek a lefutása

B. Ábrázolás Az általunk javasolt ábrázolási módot az 1. ábra mutatja be. Az egyes erőforrásokat sorszámok azonosítják, a különböző csomópont típusokat pedig geometriai alakzatok különböztetik meg egymástól. Az éleknél a függőség típusa általában egyértelmű a parser algoritmus ismeretében, illetve ha nem, akkor rövid kódrészlettel vagy HTTP státuszkóddal utaltunk rá. Egyes csomópontokból több „példány” is lehet. Letöltés és stíluslap feldolgozás esetén ezek ugyanarra a műveletre hivatkoznak, és a gráf jobb elrendezése miatt szerepelnek többször. A szkriptekhez és a HTML parserhez többször visszakerülhet a vezérlés, ezek emiatt szerepelhetnek többször.

A következőkben az ezt leíró függőségi gráf fogalmának és ábrázolási módjának bemutatása után egy automatizálható módszer mutatunk be, amivel a gráf nagyrészt kinyerhető.

Előfordulhat, hogy egy feladathoz több lehetséges kiváltó ok is tartozik, és akkor indul el a feladat elvégzése, amikor ezek közül az első bekövetkezik. Egy ilyen kapcsolat például szaggatott vonallal jelölhető (a példában nem szerepel ilyen).

A. A függőségi gráf Nevezzük függőségi gráfnak azt a gráfot, aminek a csúcsai a weboldal betöltéséhez elvégzendő feladatok, az irányított élek pedig az egyes feladatok közötti függőségi viszonyokat jelentik. Ha tehát A-ból mutat egy él B-be, az azt jelenti, hogy a B feladat elvégzéséhez először be kell fejezni az A feladatot. Az időrendiség miatt a gráf nem tartalmazhat köröket.

C. A függőségi gráf automatikus feltérképezése A függőségi gráf kinyerése nehezen automatizálható, mert olyan ok-okozati összefüggések is léteznek, amiket nehéz programozottan felismerni. A gráf „vázát”, vagyis a HTTP kérések közötti közvetett függőségeket azonban fel lehet tárni.

Tipikus feladatok például:

16



Nevezzük a függőségi gráf vázának azt az irányított gráfot, aminek a csúcsai a függőségi gráf HTTP lekérdezései, és A-ból B-be akkor mutat él, ha a függőségi gráfban B elérhető A-ból olyan úton, ami nem tartalmaz HTTP lekérdezést (tehát B csak az A végrehajtása után érhető el, mégpedig úgy, hogy ez nem igényel további HTTP lekérdezést).

  

Ha az A és B HTTP lekérdezés között a függőségi gráfban irányított út van, akkor az A kérésre adott válasz mesterséges késleltetése esetén a B kérés elindulása is ugyanannyit fog késni. Ez alapján egy speciális HTTP proxyt használva egy méréssorozattal minden kérésre megállapítható az, hogy a vázban hova vezet út az adott kérésből.

A. Ábrázolás A hálózat kihasználtságát hisztogramon szokás ábrázolni, amin a vízszintes tengely az időt jelenti, az oszlopmagasságok pedig az adott időintervallumban átvitt adatmennyiséget ábrázolják. A hisztogram időrésenként aggregált adatokat ábrázol, így egy tetszőlegesen nagy adathalmazt meg tud jeleníteni kompakt módon (az időrést megfelelő méretűnek választva).

Ezek után megállapítható a csomópontok közötti közvetlen szomszédság is. Legyen az A-ból elérhető csúcsok halmaza [B1, B2, …]. Bn biztosan nem közvetlen szomszédja A-nak, ha valamely Bm-ből elérhető. Az olyan esetek figyelmen kívül hagyhatók, amikor két csomópont közvetetten és közvetlenül is szomszédok, mert mindig a közvetett út késleltetése nagyobb, ezért az fog érvényesülni. Azok a Bn csomópontok, amik nem elérhetők egyik Bm-ből sem, az A közvetlen szomszédjai. A fenti módszer nem veszi figyelembe az olyan (nem túl gyakori) eseteket, amikor több különböző esemény közül a leghamarabb bekövetkező indít el egy lekérdezést. Ilyenkor az algoritmus a kiváltott esemény okaként a versenyző események legközelebbi közös ősét határozza meg.

2. ábra – Hisztogram (felül) és az egyes csomagok megjelenítése (alul)

Így tehát a legtöbb esetben meghatározható a függőségi gráf váza, amit kézzel kiegészítve megkapható a teljes gráf.

Mivel egy oldalletöltés általában rövid folyamat, ezért aggregálás nélkül, csomagonként is megjeleníthető, azaz nincs szükség a hisztogram kompaktságára. Egy csomag átvitele nem pontszerű esemény, hanem a méretével arányos (és a hálózat sávszélességével fordítottan arányos) kiterjedése van, ezért az idő tengelyen egy szakasznak feleltethető meg. Egy erre épülő diagramot mutat a 2. ábra. A hálózat kihasználtságát a sávok gyakorisága és mérete alapján lehet felmérni.

D. Alkalmazás példa Általában elmondható, hogy az oldalbetöltési időt a gráfban található leghosszabb út határozza meg. Az 1. ábra függőségi gráfján két olyan probléma is látható, amit kijavítva ez csökken, és ezáltal gyorsabban töltődik be az oldal. A HTML által hivatkozott 7. szkriptre adott válasz egy HTTP átirányítás. Ez azért problémás, mert addig nem lehet a 2-6. szkripteket lefuttatni, amíg a 11.-re adott válasz meg nem érkezik, az átirányítás miatt viszont valószínűleg ez töltődik be legutoljára. A megoldás az átirányítás megszüntetése. A másik problémát a 40. szkript okozza. Ezt dinamikusan szúrja be egy másik szkript, ezért a speculative parsing nem találja meg, emiatt a letöltése blokkolja a parsert. A megoldás: a 40. szkript szerepeljen a HTML-ben, vagy létrehozáskor kapjon „async” attribútumot, hogy ne blokkolja a parsert. IV.

az egyes HTTP kérésekhez tartozó válaszidők, és a válaszokban letöltött adatmennyiség a használt TCP kapcsolatok a HTTP kérés - TCP kapcsolat összerendelések a hálózat kihasználtsága downstream irányban, és azon belül az egyes HTTP válaszok részesedése

3. ábra – HTTP tranzakció szakaszai (1. kapcsolat-felépítés, 2. kérés küldése és várakozás, 3. válasz érkezése), és a válaszhoz tartozó csomag-börsztök (4.)

Egy ilyen csomag alapú ábrán a valamilyen szempontból összetartozó csomagok könnyen kiemelhetők színezéssel. Az egyes HTTP tranzakciók elkülönítésére azonban a színezés önmagában még nem elegendő, mert egy átlagos weboldal sokkal több erőforrásból áll, mint ahány szín könnyen megkülönböztethető. Ehelyett az egyes HTTP válaszokhoz egy-egy vízszintes sávot rendeltünk hozzá, ami időben kijelöli a HTTP kérés egyes szakaszait és a kéréshez tartozó csomagokat (3. ábra).

HÁLÓZATI FORGALOM

A böngészők fejlesztői eszközei nem képesek közvetlenül hozzáférni a hálózati forgalommal kapcsolatos adatokhoz, ezért nem tudnak pontos képet adni arról, hogy mi történik a hálózaton. A hálózati forgalom elemzésére használható szoftverek (pl. Wireshark) képesek erre, azonban túl generikusak: a HTTP forgalom elemzésére csak egyszerű eszközeik vannak, valamint a vizualizációs technikáik korlátozottak és nehezen bővíthetők.

A HTTP-TCP összerendelés megjelenítésére a függőleges tengelyt használtuk. A 4. ábrán szereplő letöltések közül az 5. és 10. letöltés például ugyanazon a kapcsolaton zajlott, míg a többi letöltéshez új kapcsolatot nyitott a böngésző.

A célunk egy olyan eszköz létrehozása volt, ami HTTP alapú hálózati forgalom elemzésére használható úgy, hogy a weboldal letöltés szempontjából fontos jellemzőket kiemelje:

17

4. ábra – Az origo.hu weboldal letöltésének egy részlete (a sorszámok megegyeznek a függőségi gráf sorszámaival, színezés TCP kapcsolatok szerint)

A HTTP kérésekhez tartozó metaadatokat két módon lehet megjeleníteni. Papír alapú ábránál az egyes lekérdezéseket érdemes sorszámozni, és egy külön táblázatban megadni a kérésekhez tartozó metaadatokat. Számítógépes megjelenítés esetén jobb módszer a "tooltip" ablak használata, ami akkor jelenik meg, amikor az egér az adott kérés felett van.

következtetni, hogy a szerver upstream sávszélessége nem elegendő, vagy valamilyen TCP beállítás nem optimális a kliensen vagy a szerveren (write buffer, window scaling, stb.). A további vizsgálatokhoz pl. a Wireshark használható. Egy másik feltűnő jelenség, hogy a HTTP válaszok legutolsó csomagja legtöbbször jelentős késleltetéssel érkezik (az 1., 4., 6., 8., 9. és 10. esetén). Ezt a problémát a Nagle algoritmus [5] okozza, ami alapértelmezetten be van kapcsolva, de minden kérés-válasz protokollt implementáló szerverben érdemes kikapcsolni (a legtöbb webszerver kikapcsolja, a felvétel egy saját készítésű HTTP proxyt használva készült).

Mivel nem a színek jelölik ki az egyes HTTP válaszokat és a TCP kapcsolatokat sem, ezért azok más célra is használhatók, például az egyes domain-ek, vagy a tartalom típusok elkülönítésére (pl. HTML, kép, JavaScript). Összefoglalva, az általunk javasolt megoldás a következő elemekből áll:       

V.

a vízszintes tengely az időt jelenti az ábra a szerver-kliens irányú (downstream) hálózati forgalmat jeleníti meg a csomagok az átviteli időnek megfelelő szélességű függőleges sávok a csomagok színezhetők TCP kapcsolat, HTTP válasz, domain név, vagy tartalom típus szerint a HTTP kérések vízszintes sávok, amik kiemelik a hozzájuk tartozó csomagokat, és a tranzakció egyes szakaszait a HTTP kérések sorokba vannak rendezve, amik egy-egy TCP kapcsolatnak felelnek meg az egyes kérésekhez tartozó metaadatok számozással, vagy felugró ablakokkal jelölhetők

B. Megvalósítás Az elkészült webalkalmazás és a forráskód http://molnarg.github.io/http-vis/ címen érhető el.

ÖSSZEFOGLALÁS

Az első bemutatott módszer lehetővé teszi a weboldal függőségi gráfjának feltárását, amit felhasználva a HTML és a JavaScript kód finomhangolásával optimalizálható az oldal. Az implementáció elkészítése a közeljövő feladata. A második vizualizációs módszer a hálózati rétegben működik, és hatékonyabban jeleníti meg a HTTP alapú forgalmat, mint a hagyományos eszközök. Az újszerű csomagonkénti megjelenítés olyan hibák felfedését teszi lehetővé, amiket egyébként nagyon nehéz lenne észrevenni. Az elkészült nyílt forráskódú szoftvert folyamatosan fogjuk fejleszteni. A következő lépés a DNS lekérdezések és a TCP csomagvesztések vizualizálása lehet. HIVATKOZÁSOK [1]

a [2]

C. Alkalmazás példa A 4. ábráról több olyan információt lehet leolvasni, ami más eszközöket használva nehezen észrevehető, és fel lehet használni a weboldal teljesítményének javítására. Az ábrán jól látszik, hogy a 11. letöltés nem tudja kitölteni a rendelkezésre álló sávszélességet. Ebből arra lehet

[3] [4]

[5]

18

Robin Berjon, Travis Leithead, Erika Doyle Navara, Edward O’Connor– Silvia Pfeiffer, „HTML5: A vocabulary and associated APIs for HTML and XHTML”, 2012. december. http://www.w3.org/TR/2012/CR-html520121217/ R. Fielding, Ed., J. Reschke, Ed., „Hypertext Transfer Protocol (HTTP/1.1)” http://tools.ietf.org/html/draft-ietf-httpbis-p1-messaging-22 S. Souders, “HTTP Archive: new stats” http://www.stevesouders.com/blog/2013/02/16/http-archive-new-stats/ S. Souders, „Page weight grows 24% year-over-year (not 44%)” http://www.stevesouders.com/blog/2013/04/05/page-weight-grows-24year-over-year-not-44/ John Nagle, „RFC896 – Congestion Control in IP/TCP Internetworks”, 1984. január. http://tools.ietf.org/html/rfc896

Továbbfejlesztett csúcstényez˝o-csökkentési eljárások FBMC rendszerekben Horváth Bálint, Kollár Zsolt Szélessávú H´ırközlés e´ s Villamosságtan Tanszék Budapesti M˝uszaki e´ s Gazdaságtudományi Egyetem Budapest, Magyarország Email: {bhorvath, kollar}@mht.bme.hu Kivonat—A vezetéknélkuli ¨ e´ s ezen belul ¨ a kognit´ıv rádiós távközlési rendszerek napjaink kutatási témái között nagy hangsulyt ´ kapnak a digitális TV a´ tállás kapcsán. A kognit´ıv rádiós alkalmazásokban is használható többviv˝os sémák közul ¨ a jelenleg legelterjedtebb OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) alapu´ rendszerek szomszédos csatornás szivárgása (ACLR – Adjacent Channel Leakage Ratio) nem elég alacsony ´ a TV sávokban történ˝o alkalmazásokhoz. Am az ugyanebbe a családba tartozó ujszer ´ u˝ FBMC (Filter Bank Multicarrier) rendszerek ilyen tekintetben sokkal el˝onyösebb tulajdonságokkal rendelkeznek. FBMC moduláció esetén is problémát jelent ugyanakkor a többviv˝os rendszerek jeleire jellemz˝o magas csucst´ ´ enyez˝o (PAPR – Peak-to-Average Power Ratio). A cikkben ismertetésre kerulnek ¨ az FBMC rendszerekben eredményesen alkalmazható vágás alapu´ csucst´ ´ enyez˝o csökkent˝o eljárások. Ezen módszerek használhatóságát a szimulációs vizsgálatokon felul ¨ szoftverrádióval végzett mérésekkel is alátámasztjuk.

I.

B EVEZET E´ S

A közeljöv˝oben számos országban lezajlik a digitális a´ tállás a TV sávban (Magyarországon az a´ tállás 2013 októberéig megy végbe). Az analóg földfelsz´ıni m˝usorszórást leváltó, hatékonyabb digitális sugárzásnak köszönhet˝oen a TV sávban számos frekvenciasáv szabadul fel. Ez a digitális hozadéknak nevezett frekvencianyereség a szolgáltatók (els˝odleges felhasználók) között felosztásra kerül, azonban maradhatnak – id˝oben e´ s térben – részlegesen (gray space), vagy teljesen (white space) kihasználatlan sávok, melyeket másodlagos felhasználók tudnának hasznos´ıtani. Ilyen másodlagos felhasználók az u´ n. kognit´ıv rádiós alkalmazások, melyek alapelvét Mitola 1999-ben ´ırta le [1]. A kognit´ıv rádiós alkalmazásokra vonatkozó el˝o´ırások még nem kerültek szabványos´ıtásra, de annak e´ rdekében, hogy garantálni tudják az els˝odleges felhasználók zavartalan m˝uködését, várhatóan igen szigorú spektrális követelményeknek kell majd megfelelniük. A brit Ofcom a´ ltal publikált adatok [2] alapján például ilyen spektrális követelmény a -50 dB alatti szomszédos csatornás zavartatás (Adjecent Channel Leakage Ratio – ACLR). Ilyen alacsony e´ rtéket a jelenleg használatos szélessávú adatátviteli eljárásokkal (pl. Orthogonal Frequency Division Multiplexing – OFDM) nem lehet elérni. A követelményeket teljes´ıteni tudja ugyanakkor egy, az OFDM-hez hasonlóan a többviv˝os adatátviteli eljárások közé tartozó, u´ n. Filterbank Multicarrer (FBMC) modulációs eljárás. Az FBMC moduláció gyakorlati alkalmazása során ugyanakkor problémát jelent a jel magas csúcstényez˝oje. Az FBMC jel magas csúcstényez˝ojének csökkentésére találhatók a szakirodalomban OFDM alapú megoldások [3], [4]. Az a´ ltalunk

19

kidolgozott – OFDM modulációra már ismert – módszer a vágás alapú csúcstényez˝o-csökkentést adaptálja FBMC rendszerekre. A cikk II. fejezetében ismertetésre kerül az FBMC jelmodellje. A III. fejezetben bemutatásra kerülnek a különböz˝o vágás alapú csúcstényez˝o-csökkent˝o eljárások, illetve a a hatékonyságukat bemutató szimulációk eredményei. A IV. fejezetben röviden ismertetjük a szoftverrádiós mérési o¨ sszeáll´ıtást, továbbá a méréssel kapott jelleggörbéket. A cikkben bemutatott eredmények a V. fejezetben kerülnek o¨ sszegzésre. II. A.

FBMC

´ O´ MODUL ACI

Jelmodell

Az FBMC jelek szintézise sok hasonlóságot mutat a többviv˝os rendszerekben használatos OFDM modulációs eljárással. A hasonlóságok e´ s különbségek [5]-ben részletesen taglalják. Egy lényeges különbség, hogy a szomszédos csatornás zavartatás alacsonyan tartása e´ rdekében az FBMC moduláció esetén egy protot´ıpus sz˝ur˝o kerül alkalmazásra, melynek következtében a szimbólumok id˝oben a´ tlapolódnak. Ezt az a´ tlapolási arányt K-val jelöljük. Annak e´ rdekében, hogy a szomszédos szimbólumok a´ thallásmentesek legyenek, a protot´ıpus sz˝ur˝onek a [6]-ban le´ırt kritériumoknak kell megfelelnie. FBMC rendszerekben továbbá a komplex alapsávi jel el˝oa´ ll´ıtásakor a maximális adatsebesség eléréséhez ofszet modulációt alkalmaznak [7]. Az id˝obeli a´ tlapolódás kizárja az OFDM-ben használatos ciklikus el˝otag használatát. Ennek következtében az FBMC-vel elérhet˝o adatátviteli sebesség kedvez˝obb lehet, ugyanakkor a csatornakiegyenl´ıtés szám´ıtásigényesebbé válik. Meg kell jegyezni továbbá, hogy a protot´ıpus sz˝ur˝o használatával a moduláció e´ s demoduláció is szám´ıtásigényesebbé válik, a´ m a [8]-ban le´ırtak alapján lehet˝oség van a komplexitás csökkentésére, ´ıgy az FBMC ebben a tekintetben is versenyképes lehet az OFDM eljárással. Az alapsávi FBMC jel ezen megfontolások alapján a következ˝o egyenlettel ´ırható le a´ ltalánosan: NP −1

∞ P

ℜ{Xk [m]}p0 [n − mN ] θk + 2π ℑ{Xk [m]}p0 n − mN − N2 θk+1 ejk(n−mN ) N , (1) √ ahol j = −1 a komplex egység, ℜ{·} a komplex szám valós e´ s ℑ{·} a képzetes részét fejezi ki. N az alviv˝ok száma, Xk [m] pedig a k-adik alviv˝on lév˝o komplex adatszimbólumot jelöli az m-edik szimbólumid˝oben. p0 a protot´ıpus sz˝ur˝o π impulzusválasza, illetve θk = ej 2 k . A p0 protot´ıpus sz˝ur˝o s[n] =

k=0 m=−∞

hossza L = K · N , ahol K az a´ tlapolási tényez˝o (OFDM esetén K = 1 e´ s a protot´ıpus sz˝ur˝o egy négyszög ablak). B. Csúcstényez˝o Távközlési rendszerek esetén (de méréstechnikában is) problémát jelent a nagy dinamikájú jelek torz´ıtatlan a´ tvitele. A problémák a´ ltalában az analóg a´ ramköri elemek (pl. teljes´ıtmény-er˝os´ıt˝o, DAC) korlátozott lineáris tartománya miatt jelentkeznek. A jelek dinamikájának le´ırására egy gyakran alkalmazott módszer a jel csúcstényez˝ojének meghatározása. FBMC rendszerekre a csúcstényez˝ot egy szimbólumra az alábbi módon definiáljuk. 2

γ=

max{|s[n]| } E[|s[n]|2 ]

,

(2)

ahol |·| az abszolút e´ rtéket, E[·] pedig a várható e´ rtéket jelöli. Az ´ıgy kapott eredmény dB-ben kifejezett e´ rtéke a csúcstényez˝o (Peak-to-Average Power Ratio – PAPR): PAPR(s[n])dB = 10 log10 (γ) .

1. a´ bra. FBMC jel csúcstényez˝ojének komplemens eloszlása az alviv˝ok számának függvényében

(3)

FBMC moduláció esetén az alviv˝ok számának növelésével a csúcstényez˝o komplemens kumulat´ıv eloszlásfüggvénye (Complementary Cumulative Distribution Function – CCDF) a normál eloszlást közel´ıti, ez látható a 1. a´ brán. 2. a´ bra. Vágás alapú csúcstényez˝o-csökkentés blokkvázlata III.

´ ´ NYEZ O˝ C S UCST E

¨ ´S CS OKKENT E

OFDM rendszerekben a csúcstényez˝o-csökkentésre számos megoldást kidolgoztak. Az alapötletek [9]-ban kerültek o¨ sszefoglalásra. A csúcstényez˝o-csökkentés egy hatékony megvalós´ıtása az u´ gynevezett vágás alapú eljárásokkal lehetséges. Ennek kivitelezése a következ˝o módon történik. El˝oször meghatározunk egy vágási arányt (clipping ratio – CR). CRdB = 10 log10 (γc ),

(4)

Ahol γc egy szabadon válaszott e´ rték, amelyben korlátozni k´ıvánjuk a csúcstényez˝o nagyságát. A CR vágási arány kijelöli azt az Amax maximális amplitúdó e´ rtéket, amely fölött a jelet korlátozzuk. A vágási modell ´ıgy a következ˝oképpen ´ırható le. s[n], ha |s[n]| ≤ Amax sc [n] = , (5) Amax ejϕ(s[n]) , ha |s[n]| > Amax ahol ϕ(s[n]) a komplex alapsávi jel n-edik mintájának fázisa. Bussgang tétele alapján a vágás utáni jelet fel´ırhatjuk a következ˝o kifejezéssel. sc [n] = αs[n] + d[n],

(6)

vagyis a vágás után kapott jel az eredeti egy α-val csillap´ıtott változatának e´ s egy ezzel korrelálatlan vágási zajnak az o¨ sszege. A csillap´ıtási tényez˝o [10] alapján az alábbi módon számolható a vágási arány függvényében: √ 2 π α = 1 − e−γc + γc erfc(γc ). (7) 2 A vágás alkalmazásával ugyan lehet˝oség van a jel amplitúdójának korlátozására, ugyanakkor a m˝uvelet hatására a konstellációs pontok zajosodást szenvednek, amely rontja a bithibaarányt, illetve romlik a jel szomszédos csatornás zavartatása is. A következ˝okben bemutatott eljárások képesek a fent eml´ıtett tulajdonságok megtartása mellett csökkenteni

20

a csúcstényez˝ot. A vágás alapú eljárások jól szemléltethet˝ok a 2. a´ brán látható blokkdiagramon. Els˝o lépésben a II. fejezetben le´ırt módon az Xk adatszimbólumok FBMC eljárással kerülnek modulálásra. Ezt követ˝oen történik a jel vágása. A vágást szenvedett jelet demodulálva az Xkc eredetihez képest torzult adatszimbólumokhoz jutunk. Ezeken az e´ rtékeken frekvencia-tartománybeli jelfeldolgozás kerül megvalós´ıtásra (ebben különböznek az egyes módszerek), ´ıgy jutunk az Xku szimbólumokhoz. A jelfeldolgozást követ˝oen az u´ jramodulált su [n] jel vagy kiadásra kerül az adóból, vagy iterat´ıv módon u´ jra végrehajthatók az eddigi lépések, ezzel tovább csökkentve a csúcstényez˝o e´ rtékét. Az eljárás alkalmazásával minden esetben legalább egy demodulációt e´ s modulációt végre kell hajtani (vagyis FFT/IFFT m˝uveletet), amely 2N log2 (N ) nagyságrend˝u m˝uvelet növekedést eredményez iterációnként. Ezen felül adódik még a szám´ıtásigényhez a vágás m˝uvelete e´ s az egyes módszerekre jellemz˝o jelfeldolgozási lépések. Természetesen a csúcstényez˝o e´ rtéke nem csökkenthet˝o vég nélkül az iterációk hatására (ennek konvergenciájával a cikkben nem foglalkozunk), illetve meg kell találni az egyensúlyt az iterációs lépések száma e´ s az azzal elért csúcstényez˝ocsökkentés között. a hiszen a szám´ıtásigény a végrehajtások számával lineárisan növekszik. A.

Vágás e´ s sz˝urés (Clipping and Filtering – CF)

A vágás e´ s sz˝urés eljárás OFDM rendszerekre [11]ben került ismertetésre. A módszer lényege, hogy az alapsávban a sáv széleken nem használt adatviv˝okön a vágás hatására végbemen˝o változásokat visszaáll´ıtja eredeti e´ rtékükre. Ez a visszaáll´ıtás egy frekvenciatartományban megalkotott (digitális) sz˝ur˝ovel realizálható. Az eljárás seg´ıtségével a szomszédos csatornás zavartatás romlása kiküszöbölhet˝o, habár a bithibaarányt az egyszer˝u vágáshoz hasonlóan rontja.

Mindazonáltal ezzel a módszerrel e´ rhet˝o el a vágás alapú eljárások közül a legjobb eredmény, ´ıgy a szimulációk során ezt használjuk majd referenciaként. B. Alviv˝ok lefoglalása (Tone Reservation – TR)

Akt´ıv konstelláció kiterjesztés (Active Constellation Extension – ACE)

A módszert OFDM rendszerekre [13]-ban ismertették. Ennek lényege, hogy a vágás hatására történ˝o adatszimbólumok e´ rtékének változását csak azokon az alviv˝okön engedi végbemenni, amelyeken a szimbólumok e´ rtékének változása olyan irányú, hogy az egymástól vett euklideszi távolságuk (és ezáltal a bithibaarány) nem csökken. Egyéb esetben az eredeti e´ rtékek kerülnek visszaáll´ıtásra az adatviv˝okön. A 3. a´ brán láthatók 4QAM moduláció esetére a azok a tartományok, amerre megengedett az egyes adatviv˝ok e´ rtékének elmozdulása. Mivel a konstellációs pontok az eljárás következtében csak távolodhatnak egymástól, a bithibaarányt ez az eljárás nem rontja, ugyanakkor a módszer hatására a jel a´ tlagteljes´ıtménye megn˝o. A szomszédos csatornás zavartatás megtartása ebben az esetben is a CF-el egyez˝o módszerrel végezhet˝o. D.

0

10

eredeti CF TR

−1

10

−2

10

−3

10

2

4

6

8

10

12

14

PAPR [dB]

4. a´ bra. Csúcstényez˝o eloszlásfüggvénye alviv˝ok lefoglalásának esetén 0

10

eredeti CF ACE

TR e´ s ACE közös használata

Mivel az ismertetett TR e´ s ACE eljárások egymástól függetlenek, ´ıgy lehetséges együttes alkalmazásuk is még jobb eredmény elérése e´ rdekében. Közös alkalmazás esetén továbbra sem romlik a bithibaarány e´ s a szomszédos csatornás zavartatás, ugyanakkor az adatsebesség csökkenése, a szám´ıtásigény e´ s az a´ tlagteljes´ıtmény növekedése egyszerre e´ rvényesül.

−1

10

CCDF

C.

3. a´ bra. Kiterjesztési irányok ACE eljárással 4QAM konstellációra

CCDF

Ennek a technikának az alkalmazását [12]-ben mutatták be OFDM modulációra. Az o¨ tlet azon alapszik, hogy el˝ore meghatározott alviv˝ok kizárólag csúcstényez˝o-csökkentés céljára kerülnek lefoglalásra. Ezáltal a vágás során végbemen˝o változások megmaradnak ezeken a lefoglalt viv˝okön, m´ıg a többi adatviv˝on az eredeti e´ rtékeket a´ ll´ıtjuk vissza. Mivel a lefoglalt viv˝ok nem vesznek részt az adatátvitelben, ez nyilvánvaló adatsebesség csökkenést jelent, ugyanakkor a bithibaarány nem romlik e módszer alkalmazásakor. A szomszédos csatornás zavartatás megtartása a CF-el azonos módon történik.

−2

10

E. Szimulációs eredmények −3

A csúcstényez˝o-csökkent˝o eljárások hatékonyságát MATLAB-ban végzett szimulációkkal vizsgáltuk. A szimulációban N = 512 alviv˝ob˝ol 256 volt adatviv˝oként használva, az FBMC jel protot´ıpus sz˝ur˝ojeként a [14]ben ismertetett sz˝ur˝ot használtuk K = 4 a´ tlapolási tényez˝ovel. A csúcstényez˝o CCDF függvények 2000 FBMC szimbólum alapján kerültek megállap´ıtásra. A vágási arányt minden eljárásnál 1 dB-nek választottuk. A csúcstényez˝ocsökkentési módszerek iterációnkénti eredménye a vágás e´ s sz˝urés eljárással o¨ sszehasonl´ıtva a 4-6. a´ brán láthatóak. Megfigyelhet˝o, hogy hatékonysági sorrendben a TR, ACE e´ s a TR-ACE közös használata adja az egyre javuló eredményt (ez a sorrend a szám´ıtásigényt is tükrözi), hiszen egy eljárás minél kedvez˝obb, a hozzá tartozó görbe annál inkább balra” ”

21

10

2

4

6

8

10

12

14

PAPR [dB]

5. a´ bra. Csúcstényez˝o eloszlásfüggvénye konstelláció kiterjesztés esetén helyezkedik el. A módszerekhez tartozó görbe seregek az iterációk hatását mutatják, vagyis az eljárások ismételt alkalmazásával a görbék balra” tolódnak. ” IV.

M E´ R E´ SI EREDM E´ NYEK

A csúcstényez˝o-csökkentési eljárások hatását a szimulációkon túl méréssel is ellen˝oriztük. A méréshez a National

V.

0

10

eredeti CF TRACE

A cikkben o¨ sszefoglalva bemutatásra kerültek az OFDM rendszerekben alkalmazott vágás alapú csúcstényez˝ocsökkent˝o eljárások. Az alapelvek ismertetése után szimulációs eredményekkel szemléltettük ezen módszerek FBMC rendszerre való továbbfejlesztésének hatékonyságát. A szimulációk alapján a TR e´ s ACE együttes alkalmazásával e´ rhet˝o el a legnagyobb arányú csúcstényez˝o-csökkentés. A szimulációkon túl az eljárásokat USRP szoftverrádiós platformon mérésekkel is igazoltuk, mely bizony´ıtja azok valós rendszerekben történ˝o alkalmazhatóságát.

−1

CCDF

10

−2

10

−3

10

2

4

6

8

10

12

¨ SSZEFOGLAL AS ´ O

14

PAPR [dB]

6. a´ bra. Csúcstényez˝o eloszlásfüggvénye alviv˝ok lefoglalásának e´ s konstelláció kiterjesztés együttes használata esetén

¨ ONETNYILV ¨ ´ Í T AS ´ K OSZ AN ´ A publikáció elkész´ıtését a TAMOP-4.2.2.C-11/1/KONV2012-0001 számú projekt támogatta. A projekt az Európai Unió támogatásával, az Európai Szociális Alap társfinansz´ırozásával valósul meg. Külön köszönet az NI Hungary Kft-nek a hardveres támogatásért. ´ H IVATKOZ ASOK

0

10

eredeti TR ACE TRACE TR − 3 iter. ACE − 3 iter. TRACE − 3 iter.

−1

CCDF

10

−2

10

−3

10

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

PAPR [dB]

7. a´ bra. Csúcstényez˝o-csökkentett jelek mérési e´ rtékeinek eloszlásfüggvénye Instruments USRP (Universal Software Radio Peripheral) [15] szoftverrádiós eszközt használtuk. Mivel a csúcstényez˝o e´ rtékek szimbólumonként kerülnek kiszám´ıtásra, ´ıgy szükség volt a szinkronizált a´ tvitelre. Mivel a´ ltalánosan használható szinkronizációs eljárások még nem a´ llnak rendelkezésre FBMC rendszerekhez, ´ıgy a szinkronizálást hardveres u´ ton oldottuk meg. Az adó e´ s a vev˝o egy USRP-n belül találhatóak, e´ s közös o´ rajelet használnak, ´ıgy a frekvencia szinkronizációról külön nem kellett gondoskodni. Az id˝oz´ıtést pedig id˝obélyeg alapú triggerezéssel valós´ıtottuk meg, az USRP-vel ugyanis lehet˝oség van egy id˝obélyeghez igaz´ıtva egyszerre ind´ıtani az adást e´ s a vételt. A mérések során ugyanazon paraméterekkel generált jeleket használtunk, mint a szimuláció esetén. A szoftverrádió fel- e´ s lekeverési frekvenciáját 100 MHz-re a mintavételezési sebességet 1 Mminta/s-ra választottuk. A mérések 1 illetve 3 iterációval kapott eredménye a 7. a´ brán láthatóak. ¨ Osszehasonl´ ıtva a mérések görbéit a 4-6. a´ brán bemutatott szimulációs eredmények azonos iterációhoz tartozó görbéivel jól látható, hogy azok o¨ sszhangban vannak, ´ıgy megállap´ıtható, hogy az eljárások a gyakorlatban is alkalmazhatóak.

22

[1] J. Mitola and G. Q. Maguirem, Cognitive radio: Making software ” radios more personal.,” IEEE Personal Communications., vol. 6, no. 4, pp. 13–18, Aug. 1999. [2] Office of Communciations (Ofcom), Digital dividend: cognitive access, ” statement on licence-exempting cognitive debices using interleaved spectrum,” OFCOM, July 2009. [3] A. Skrzypczak, J.P. Javaudin, and P. Siohan, Reduction of the peak” to-average power ratio for the OFDM/OQAM modulation,” in IEEE 63rd Vehicular Technology Conference, Spring 2006, May 2006, pp. 2018–2022. [4] C.H. Yuen, P. Amini, and B. Farhang-Boroujeny, Single carrier frequ” ency division multiple access (SC-FDMA) for filter bank multicarrier communication systems,” in Proceedings of the IEEE Fifth International Conference on Cognitive Radio Oriented Wireless Networks & Communications (CROWNCOM), 2010, pp. 1–5. [5] B. Farhang-Boroujeny, OFDM versus filter bank multicarrier,” IEEE ” Signal Process. Mag., vol. 28, no. 3, pp. 92–112, 2011. [6] P. Siohan, C. Siclet, and N. Lacaille, Analysis and design of ” OFDM/OQAM systems based on filterbank theory,” IEEE Transactions on Signal Processing, vol. 50, no. 5, pp. 1170–1183, 2002. [7] B. Farhang-Boroujeny and C.H. (George) Yuen, Cosine modulated ” and offset QAM filter bank multicarrier techniques: a continuous-time prospect,” EURASIP Journal on Applied Signal Processing, vol. 2010, pp. 1–16, 2010. [8] Y. Dandach and P. Siohan, FBMC/OQAM modulators with half ” complexity,” in 2011 IEEE, Global Telecommunications Conference (GLOBECOM 2011), Dec. 2011, pp. 1–5. [9] S.H. Han and J. H. Lee, An overview of peak-to-average power ratio ” reduction techniques for multicarrier transmission,” IEEE, Wireless Communications, vol. 12, no. 2, pp. 56–65, 2005. [10] E. Rowe, Memoryless non-linearities with gaussian inputs: Elementary ” results,” Bell Syst. Tech. J., vol. 61, pp. 1519–1525, Sept. 1962. [11] J. Armstrong, Peak-to-average power reduction for OFDM by repeated ” clipping and frequency domain filtering,” Electronics Letters, vol. 38, no. 5, pp. 246–247, Feb. 2002. [12] J. Y. Kim S.-E. Park, Y. Sung-Ryul, D. S. Park, and P. Y. Joo, Tone reservation method for PAPR reduction scheme,” Tech. Rep., ” IEEE 802.16e Task Group, IEEE 802.16e-03n60, Oct. 2003, http: //www.ieee802.org/16/tge/contrib/C80216e-0360.pdf. [13] B. S. Krongold and D. L. Jones, PAR reduction in OFDM via active ” contellation extension,” IEEE Transactions on broadcasting, vol. 49, no. 3, pp. 258–268, Sept. 2003. [14] M. Bellanger, D. LeRuyet, D. Roviras, and Terré M., FBMC physical ” layer: a primer, documents D2.1 and D3.1,” www.ict-phydyas.org, July 2008. [15] National Instruments USRP,” http://www.ni.com/usrp/. ”

Optikai OFDM jelre ható torzítások vizsgálata Fekete Gábor, PhD hallgató

Dr. Berceli Tibor

Szélessávú Hírközlés és Villamosságtan Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Budapest, Magyarország [email protected]


Absztrakt—Az OFDM moduláció lineáris adót és vevőt követel. A Mach-Zehnder modulátor (MZM) nemlinearitása a vett jel minőségét hátrányosan befolyásolhatja. A vizsgálatunk során meghatároztuk MZM optimális munkapontját és megmutattuk az általa okozott jeltorzulást az optimális ponton kívül. A modulátoron kívül még az üvegszál diszperziója okozta fázishibát vizsgáltuk. Kulcsszavak – optikai OFDM, nemlineáris jelenség, diszperzió, Mach-Zehnder modulátor, mQAM, fázishiba

I.

1. ábra. Többvivős átviteli rendszer elvi megvalósítása. [2]

BEVEZETŐ

Az optikai hálózatok átviteli kapacitásának egyik lehetséges megoldása az elektromos tartományban igen széles körben elterjedt az OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) moduláció alkalmazása. Segítségével nagy mennyiségű adat vihető át viszonylag keskeny sávszélesség mellett, valamint lehetőség van a csatorna torzításának kompenzálására megfelelő modulációs elrendezés mellett. Ezen tulajdonságai miatt, előnyös lenne az optikai tartományban is OFDM modulációt alkalmazni. A moduláció hátránya, hogy a nemlinearitásra érzékeny, ezért mind az adónak mind a vevőnek lineárisnak kell lennie. Az OFDM másik hátránya, hogy az átlagteljesítményhez képest nagy pillanatnyi teljesítmény csúcsok is megjelenhetnek. Ezek a teljesítmény csúcsok az üvegszálon való áthaladáskor erős nemlineáris torzítást fognak szenvedni. A cikk további részében az adóban található modulátort és az átviteli csatorna torzításának vizsgálatát mutatjuk be. A vizsgálatokat a VPI TransmisionMaker 9.0 szimulációs környezetben végeztem el. II.

ahol cki az i. átvitt információs szimbólum a k. alvivőn, az sk a k. alvivő alakja, Nsc az alvivők száma, fk az alvivő frekvenciája és Ts a szimbólumidő. Az alvivők ortogonalitása miatt vevő oldalon rászorozva az összegjelre a k. alvivő konjugáltjával, visszakapjuk a k. zajos szimbólumot (ck’) [1]. Ts

c   r t  iTs   s k dt  ' ki

0

 r t  iT   exp(  j 2f s

 kl 

ki k

s

1 Ts

Ts

  sk sl dt  0

T

1 s exp( j 2  f k  f l t )dt  Ts 0

sin   f k  f l Ts  exp( j  f k  f l Ts )   f k  f l Ts

OFDM MODULÁCIÓ

 c s t  iT 

t )dt

0

(3)

Ebből belátható, hogy a két alvivő ortogonális, ha a köztük lévő távolság a szimbólumidő reciprokjának egészszámú többszöröse:

fk  fl  m

 N sc

i   k 1

k

Két alvivő korrelációját a következő egyenlet adja meg:

Az OFDM moduláció egy többvivős átviteli rendszer, ami rendelkezik néhány speciális tulajdonsággal. A többvivős rendszer elméleti megvalósítását az 1. ábra mutatja. Egy-egy szimbólumhoz (ci) hozzárendelünk egy-egy külön vivőt és ezeknek az összege kerül átvitelre a csatornán. Az adó kimenő jele a következő alakkal írható le [1]:

st  

(2)

Ts

1 ; mZ Ts

(4)

Az OFDM jel előállításához rengeteg oszcillátorra és szűrőre lenne szükség, amennyiben az 1. ábra alapján állítanánk elő a jelet. Azonban több kutatás is megmutatta, hogy IDFT/DFT művelet alkalmazásával viszonylag egyszerűen előállítható az OFDM jel. IDFT (Inverz Diszkrét Fourier Transzformáció) alkalmazása esetén az OFDM adó

(1)

s k t   exp( j 2f k t ) ha 0  t  Ts

23

blokkvázlata a 2. ábrán látható. Az érkező adatokat egy sorospárhuzamos átalakító segítségével szétszedik az alvivők számával megegyező adatra, majd az alvivő modulációjának megfelelően hozzárendelik egy szimbólumhoz. Ezt követi az IDFT művelet, amellyel előáll az alapsávi OFDM jel. A jelhez még egy védőidő (GI – Guard Interval) kerül hozzáadásra, majd a valós és képzetes részek digitális mintáiból analóg jelet készítünk, amivel az optikai vivőt fogjuk modulálni. A vevő oldali rész a 2. ábrán látottaktól annyiban tér el, hogy az IDFT helyén egy DFT művelet kerül elvégzésre, és van egy, a DFT végrehajtását szinkronizáló blokk. A jelterjedés iránya természetesen fordított az adó ábráján látottakhoz képest. A vétel során visszaállított OFDM jel csak akkor lesz szimbólumközti (ISI – Inter Symbol Interference) és csatornaközti áthallás mentes (ICI – Inter Carrier Interference), ha a DFT művelet időablakában csak pontosan egy szimbólum található. Azaz a DFT művelethez felhasznált minta ideje azonos a szimbólum idővel (5).

TDFT  TS

4. ábra. OFDM jel: (a) nincs védőidő és a két vivő szimbóluma td idővel eltér, (b) védőidő alkalmazása a td késés okozta áthallás megszüntetésére. [2]

(5)

A jel az átvitel során egy diszperzív csatornán halad át. Ennek következtében az alvivők szimbólumai között különböző td nagyságú késleltetés alakul ki. Ha az egyik alvivőn késik a jel td-vel, akkor a DFT időablakában egyszerre két szimbólum lesz jelen, mégpedig az aktuális szimbólum és az előző szimbólum végének td nagyságú része (3a. ábra). Ez ISI-t eredményez azon az alvivőn. Azonban az ISI következtében az ortogonalitás is sérül, mert a DFT ablakban nincs egy teljes szimbólum, hiányzik belőle td időnyi, így nem lesz ortogonális a többi alvivő szimbólumára, azaz ICI is fellép. ISI és ICI kivédhető védőidő alkalmazásával. A szimbólum végéről egy ΔG idejű részt helyeznek el a szimbólum elejére. Az eljárással a szimbólum ideje megnő, míg a DFT számára szükséges minta ideje nem változik meg. Amíg a szimbólumok közötti késleltetés kisebb, mint a védőidő (ΔG), addig a rendszerben nem lesz ISI és ICI. Hiszen a DFT ablakban egy teljes szimbólum lesz jelen, mert a jel végéről hiányzó td nagyságú rész ott van a jel elején, ami teljessé teszi az adott szimbólumot (3b. ábra).

III.

SZIMULÁCIÓS MODELL

A VPI-ban létrehozott OFDM jelátvitel blokkvázlata a 3. ábrán látható. A véletlenszám generátor által előállított bitfolyamból az OFDM kódoló előállítja az OFDM jel valós és képzetes részét. Az alkalmazott OFDM moduláció 64 alvivővel rendelkezett. Az előállított két jellel külön-külön moduláljuk egy folytonos intenzitású (CW – Continious Wave) lézer jelét. A moduláció létrehozása egy-egy Mach-Zehnder modulátorral történik. A MZM karakterisztikája csak kis tartományban lineáris, ezért fontos a munkapont helyes megválasztása. A két ág egy csatolóval kerül összefogásra, és ezzel előállt az optikai OFDM jel. A MZM okozta torzítások vizsgálatánál az OFDM adó után közvetlenül a vevő helyezkedett el, míg a csatorna okozta torzításoknál az adó és vevő között egy monomódusú üvegszál volt. A vevőben koherens heterodin detektálást alkalmaztam. Az egyes fotodiódák jelei közötti fázistolást egy ideális 90°-os hibrid hozta létre. A vevő CW lézerének frekvenciája nem egyezhet meg az adó lézerével, mert ekkor a jel nem detektálható ebben a struktúrában. A két lézer közötti frekvencia különbségével megegyező helyre keveredik le a detektált jel az elektromos tartományban. Ez a jel tartalmazza a vivőt is, így ezt egy sávszűrővel kiválasztva a jelből, egy egyszerű szorzóval lekeverhető a detektált jel az alapsávba. OFDM dekódolóval visszaállítható a küldött bitsorozat az alapsávi jelből.

2. ábra. OFDM adó blokkvázlata. [2]

3. ábra. A VPI-ban megvalósított optikai OFDM jelátviteli elrendezés.

5. ábra. MZM átviteli karakterisztikája.

24

pontokat. A konstelláció elfordulását a fáziszaj okozza. A zaj okozta elfordulás a konstellációban egyre nagyobb a jelszint csökkenésével, de ez a fáziszaj utólag kompenzálható. A vett jel demodulálása történhet az adóból származó vivővel is. A vevőben ekkor a 6b. ábrán látható konstellációs diagramot kapjuk. A saját vivővel történő demodulálásnál ismert a jel kezdő fázisa, ami egy 45°-os elfordulást eredményez a konstellációban az előző esethez képest. A demoduláláshoz az adóból származó vivő alkalmazása során, a modulátor munkapontját el kell tolni kicsivel az optimális munkaponttól. Ugyanis az I és a Q ág között 180°fázis különbség van, ami azt eredményezi, hogy a jel kimeneti spektrumában a vivő nem lesz jelen. A munkapont kismértékű (0,01V) eltolásával a két ág közötti fáziskülönbség csökken és az adó kimeneti spektruma tartalmazni fogja a CW lézer jelét is, ami szükséges a demoduláláshoz. A konstellációs diagram hasonló mértékben szűkül össze, mint a külső vivővel történő demodulálás során, azonban a konstelláció elfordulásának mértéke kisebb, ahogy az az 1. táblázatból kiolvasható. Egy jó minőségű átviteli csatornán célszerű összetettebb modulációs formákat alkalmazni a nagyobb adatmennyiség vagy gyorsabb adatátvitel érdekében.

(b)

(a)

6. ábra. 80Gbps sebességű 4QAM moduláció konstellációs ábrája optimális, 0,05V és 0,15V-al eltolt munkapontú MZM esetén. (a) demodulálás külső forrásból származó vivővel (b) demodulálás az adóból származó vivőjellel.

IV.

MACH-ZEHNDER MODULÁTOR TORZÍTÁSA

A szimulációban az OFDM jel valós (I) és képzetes (Q) részét külön-külön egy-egy MZM-ral ültettem rá a lézer jelére, ahogy azt a 3. ábra mutatja. A két ágban a modulátor vezérlése ellenütemű volt. Ha az I ágban nőtt a kimeneti optikai teljesítmény, akkor a Q ágban csökkent ugyanakkora vezérlő feszültség hatására. A MZM két ágának a karakterisztikáját az 5. ábra mutatja. Az ábráról az is leolvasható, hogy a MZM karakterisztikája szinuszos jellegű, és csak a nulla átmenet környékén rendelkezik egy viszonylag lineáris szakasszal. Az optimális modulációs pont a MZM lineáris szakaszának a közepe. A vizsgálataim során a MZM munkapontját ettől az ideális ponttól kis mértékben (max. 0,15V) eltoltam, így lehetővé vált az MZM okozta torzítás megfigyelése. Az ellentétes vezérlés miatt a két ágon a munkapont is ellentétes irányban tolódik el, így a konstellációs ábra szimmetrikus marad a nem optimális pontban történő vezérlés esetén is. Két szimulációs vizsgálatot végeztem el. Egyik esetben az alapsávba való keveréshez egy a vevőben található oszcillátort alkalmaztam, míg a másik alkalommal az adóból származó vivővel kevertem le a jelet. A 6a. ábrán az optimális (0V) és a 0,15V-al eltolt munkaponthoz tartozó konstellációs diagram látható, ha a vivőkön 4QAM modulációt alkalmazunk, és a demoduláláshoz a vevő külső referencia jelforrását használjuk. A konstelláció pontjai közötti távolság jelentősen csökken, ha a modulátort nem az optimális munkapontban használjuk. A munkapont 0,15V-al történő eltolásával a 4 szimbólum szinte egy pontot alkot a vevőben. A konstellációs diagram összeszűkülésének oka az MZM nemlineáris karakterisztikája és az I-Q ág közötti fáziskülönbség megváltozása. Az optimális ponttól való eltéréssel csökken az alapharmonikus teljesítménye a modulált jel spektrumában, míg a torzítást hordozó felharmonikusok teljesítménye megnő a nemlineáris karakterisztika következtében. Az I-Q ág modulátorainak ellentétes vezérlése miatt a két ág közötti 180°-os fáziskülönbség csökken, ami az összegzésénél destruktív interferenciát fog jelenteni modulált jelet tartalmazó összetevőkre, ezáltal csökken a hasznos jel szintje. A fáziskülönbségből adódó jelszint csökkenés fog kezdetben dominálni a munkapont elhangolása esetén, szemben az MZM nemlineáris karakterisztikájából adódóval. A két ág fáziviszonyának megváltozása okozta csökkenés jól megfigyelhető a 6. ábra kék színnel jelölt pontjain. 0,01V-os eltolás hatására a konstelláció pontjai 1 egységgel beljebb kerültek. A modulált jel teljesítményének csökkenésével a konstelláció pontjai egyre közelebb kerülnek az origóhoz és az ugyanakkora zaj sokkal jobban egy ponttá mossa össze a

1. TÁBLÁZAT 4QAM moduláció Vevőből származó vivő

Adóból származó vivő

Munkapont [V]

Döntési táv [a.u.]

Szög [°]


Szög [°]

0

2,9

0,78

-

-

0,01

1,27

1,06

1,27

-1,83

0,05

0,36

8,44

0,36

1,9

0,15

0,13

26,73

0,13

11,24

40Gbps

16QAM moduláció Vevőből származó vivő

Adóból származó vivő

Munkapont [V]


Szög [°]


Szög [°]

0

1,29

0,84

-

-

0,01

0,51

0,99

0,51

-1,84

0,03

0,23

4,69

0,23

-0,17

0,15

0,05

27,14

0,05

10,8

40Gbps

(a)

(b)


25

(a)

(b)

(a)


10. ábra. (a) Diszperzió nélküli (b) diszperzióval rendelkező szálon történő áthaladás után a detektált jel.

Ezért az előbbi vizsgálatokat elvégeztem 16QAM moduláció alkalmazásával is. A külső forrásból és az adóból származó vivővel történő demodulálás során kapott konstellációs diagramokat a 7. ábra mutatja. A konstellációs diagram most is összeszűkül és elfordul, mint a 4QAM modulációnál. Ha felnagyítanánk az ábrát, akkor láthatnánk, hogy 0,15V-os esetben is elkülönülnek egymástól a szimbólumok, de a kicsi amplitúdójuk miatt egy pontnak látszanak. Valós rendszer esetében ekkor már az információ elveszne a zajban. Az 1. táblázatban látható az egyes munkapontokhoz tartozó döntési távolság és a konstelláció szögelfordulása. 4QAM és 16QAM esetén a konstelláció elfordulása azonos mértékű volt. A MZM okozta torzítás az átviteli sebesség növekedésével kritikusabbá válhat. Az előző szimulációkat ezért megismételtem 80Gbps-os adatsebesség mellett. Az átviteli sebesség megemelésével a konstellációs diagramon hasonló torzulások keletkeznek 4QAM moduláció alkalmazásakor, mint az előbb. A demoduláláshoz külső jelforrást használva a konstelláció pontjain (8a. ábra) egy szétkenődés figyelhető meg az optimális munkapontban. Ez az elkenődés nagyon hasonló az üvegszál diszperziója okozta hatásához, amiről következő részben lesz szó. Az adóból származó vivővel való demodulálás során ez a jelenség nem lép fel. 80Gbps adatsebességnél a vivő és a jel közötti fázishibából származó torzulást célszerű utólag kompenzálni, mert a négy konstellációs pont akár egybe is mosódhat a fázishiba miatt, és ekkor csak egy kört látnánk a vevő konstellációs ábráján. A 16QAM modulációhoz tartozó konstellációk a 9. ábrán láthatóak. A fázishiba kevésbé szemléletes ebben az esetben a kevesebb átvitt szimbólum miatt (A bit sebesség nem változott de most egy szimbólum 4 bit a QPSK 2 bit/szimbólumával szemben.) Összevetve a 7a ábrájával, látható a fázishiba okozta nagyobb pontszóródás, és a négy szélső ponton enyhe elkenődés figyelhető meg. (a)

(b)

V.

AZ ÜVEGSZÁL OKOZTA TORZÍTÁS

Az üvegszál torzításai közül a diszperzió jelensége, ami leginkább befolyásolja a jel vételi tulajdonságait. Nagy jelteljesítmények vagy magas PAPR esetén a diszperzió hatásánál nagyobb lehet a szál okozta nemlineáris torzítás (pl. négyhullám keverés, keresztfázis moduláció). A szimuláció során azonban ezek a torzítások elhanyagolhatóak voltak, így a konstelláción bekövetkezett torzulást csak a diszperzió okozta. A diszperzió következtében egyes vivők lassabban, míg mások gyorsabban terjednek az átlaghoz képest a szálban. A terjedésbeli időkülönbség a vevőben egy fázishibát fog okozni a vett jelben. A fázishiba a konstelláció pontjainak elfordulásában mutatkozik meg, ahogy azt a 10. ábra mutatja. A diszperzió nagyságának ismeretében a vételi oldalon az általa okozott fázishiba kompenzálható és a 10a. ábrán látható konstellációt kapunk eredményül. ÖSSZEFOGLALÁS A VPI-ban létrehozott szimulációval megmutattam, hogy a MZM modulátor munkapontját a lineáris szakaszának közepére kell elhelyezni, ettől a ponttól eltérve a konstelláció pontjainak amplitúdója és a köztük lévő távolság gyors ütemben csökken. A demodulálást érdemes az adóból származó vivővel elvégezni, mert ekkor a konstelláció elfordulása kis jelszinteknél kisebb mértékű, mint ha külső jellel demodulálnánk. A megoldás hátránya, hogy ekkor el kell térni az optimális munkaponttól kis mértékben. A többállapotú modulációk hasonlóan reagálnak az optimális ponttól való eltérésre, de szimbólumok közötti távolság csökkenésével 16QAM modulációnál a téves döntések száma nagyobb mértékben fog nőni, mint 4QAM esetén. A munka lehetséges folyatása, hogy a kapott eredményeket összevessük egy olyan elrendezéssel, ahol a modulátorok vezérlése azonos módon történik és egy egyszerű fázistolóval történik meg a szükséges fáziskülönbség beállítása a két ág között.

(b)

IRODALOMJEGYZÉK [1] [2] [3]


[4]

[5]

26

W. Shieh, H. Bao, and Y. Tang: Coherent optical OFDM: theory and design, Optics Express, Vol. 16, No. 2, 2008 William Shieh: OFDM for Flexible High-Speed Optical Networks, Journal of Lightwave Technology, VOL. 29, No. 106, 2011 Jean Armstrong:OFDM for Optical Communications, Journal of Lightwave Technology, VOL. 27, NO. 3, 2009 Daniel J., Fernandes Barros, Joseph M. Kahn: Optical Modulator Optimization for Orthogonal Frequency-Division Multiplexing, Journal of Lightwave Technology, VOL. 27, NO. 13, 2009 VPIphotonics: VPItransmissionMaker program

Lineárisan e´ s cirkulárisan polarizált antennák kombinált alkalmazása beltéri poz´ıcionálásnál Szalay Zoltán Attila

Nagy Lajos

Szélessávú H´ırközlés e´ s Villamosságtan Tanszék Budapesti M˝uszaki e´ s Gazdaságtudományi Egyetem Budapest, Magyarország [email protected]

Szélessávú H´ırközlés e´ s Villamosságtan Tanszék Budapesti M˝uszaki e´ s Gazdaságtudományi Egyetem Budapest, Magyarország [email protected]

Kivonat—A cikk lineárisan e´ s cirkulárisan polarizált antennák kombinált használatának lehet˝oségével foglalkozik beltéri térer˝osség mérésen alapuló pozicionálási technikák esetén. Egy kvázi kétdimenziós, saját fejlesztésu˝ sugárkövetéses modellel, valamint méréssel vizsgáltam a vett teljes´ıtmény eloszlást közvetlen e´ s közvetett adó rálátás esetén. A modell az adó e´ s a ´ vev˝o közötti direkt terjedési utvonalak mellett az els˝o- e´ s másodrendu˝ reflektált sugarakat e´ s a diffrakció hatását is figyelembe veszi. A lineáris e´ s cirkuláris polarizációju´ antennák ¨ egyuttes használatával a vételi teljes´ıtmény szórása csökken a csupán lineárisan polarizált antennák alkalmazásához képest. A mért e´ s szimulált teljes´ıtményekkel pozicionálást hajtottam végre a legkisebb négyzetes hiba módszerével három adó esetén. ¨ onféle t´ıpusu´ polarizációval rendelkez˝o antennák A két kul¨ használatával a pozicionálás a´ tlagos hibája jelent˝osen csökken a csupán lineárisan polarizált antennák használatához képest. Kulcsszavak—Beltéri poz´ıcionálás, lineáris e´ s cirkuláris polarizáció, RSSI

I.

B EVEZET O˝

Napjainkban fontos kutatási területet jelent objektumok, emberek poz´ıciójának a meghatározása. Számtalan helyfügg˝o szolgáltatás e´ pül az el˝ofizet˝o helyzetének ismeretére. A kültéri környezetben jól használható GPS (Global Positioning System) beltérben nem alkalmazható. Ennek a problémának a megoldására sok különböz˝o technikát dolgoztak ki, melyek alapvet˝oen két csoportba sorolhatóak. Az egyik az u´ gynevezett multilateráció, mely az elektromágneses hullám véges terjedési sebességéb˝ol adódó beérkezési id˝okülönbségre e´ pül, m´ıg a másik a vett teljes´ıtmény e´ rtékéb˝ol szám´ıtja az adó e´ s a vev˝o közötti távolságot. Jelen cikkben az utóbbi módszer pontosságának növelésére teszek javaslatot. Beltéri környezetben a közvetlen jelterjedési u´ tvonalak mellett domináns szerepet töltenek be a reflektált e´ s diffraktált sugarak is. Ilyenkor az elektromágneses hullámok fázishelyes o¨ sszege adja az ered˝o térer˝osséget, mely elrontja a szabadtérre jellemz˝o térer˝osség-távolság függvény monotonitását. Az adó e´ s a vev˝o közötti távolság változásával a vett teljes´ıtmény egy várható e´ rték körül ingadozik. A fluktuáció Rice eloszlást követ közvetlen rálátás esetén, m´ıg ha csak közvetett u´ tvonalakon jut jel az adóból a vev˝obe, akkor Rayleigh eloszlású. A távolságmérés e´ s ezen keresztül a poz´ıcionálás pontosságának jav´ıtásához csökkenteni kell a jelszint ingadozását.

27

Erre egy lehet˝oség az irány´ıtott antennák használata, mivel ilyenkor a közvetett u´ tvonalakon e´ rkez˝o jeleket valamilyen mértékben elnyomjuk, feltéve, hogy az adó e´ s a vev˝o antenna f˝oiránya egymás felé néz [1]–[3]. Egy másik lehet˝oség, ha a lineárisan polarizált antennák helyett cirkuláris polarizációjúakat használunk [4], [5]. A körpolarizált elektromágneses hullám egy visszaver˝odés után az ellenkez˝o irányban lesz cirkulárisan polarizált. Ez azt jelenti, hogy a vev˝o antenna szempontjából a reflektált hullám kereszt polarizált, ´ıgy az antenna e´ rzéketlen rá. Más szóval minden páratlan számú reflexiót elszenved˝o sugarat elnyom az antenna, ezáltal pedig csökken a vett jelszint ingadozása. Egy másik el˝onyös tulajdonsága a körpolarizált antennáknak, hogy a hullám terjedési irányára mer˝oleges s´ıkban való elforgatásra e´ rzéketlenek [6]. A vett jelszint mobil orientációtól való függésének csökkentésére algoritmikus megoldások is születtek [7]. Mobil alkalmazásokban - mint amilyen a poz´ıcionálás is - el˝onyös, ha a mobil eszköz omni irány´ıtású antennával rendelkezik. Azonban körsugárzó, körpolarizált antennák kész´ıtése a gyakorlatban komoly kih´ıvást jelent [4]. Ezért javaslom a fix telep´ıtés˝u adó vagy vev˝ok esetében a körpolarizált antennák, m´ıg a mobil egység esetében a lineáris e´ s körsugárzó antenna használatát. Ez a megoldás csökkenti a mobil egység orientációjának változásából adódó jelszint ingadozását, valamint a közvetett jelutak létezéséb˝ol fakadó fluktuációt is redukálja. Szabad tér esetén 3 dB-lel kisebb jelszint adódik két azonos polarizációban a´ lló antennához képest, azonban ez a poz´ıcionálás pontosságát nem befolyásolja. Ezen k´ıvül beltéri környezetben az adótól távolodva magasabb hatványrend˝unek adódik a térer˝osségcsökkenés két lineárisan polarizált antenna esetén, mint egy cirkuláris e´ s egy lineáris használatakor. Ezért az adó e´ s a vev˝o közötti távolság növekedésével a fentebb le´ırt teljes´ıtményveszteség el˝oször csökken, majd pedig nyereséggé változik. A kézenfekv˝o megoldás ellenére nem találtam erre vonatkozó publikációt a szakirodalomban. A II. szakaszban a szimulációhoz használt saját fejlesztés˝u, MATLAB környezetben megvalós´ıtott sugárkövetéses modellt, majd a II-A. alfejezetben a mérési e´ s szimulációs elrendezést ismertetem. A III. fejezetben a mérési e´ s szimulációs eredmények kerülnek bemutatásra. Végül III-A. alfejeztben a távolságmérés (poz´ıcionálás) pontosságának növekedését e´ rzékeltetem. II.

´ OS ´ MODELL A SZIMUL ACI

Annak e´ rdekében, hogy az egyes terjedési fajták hozzájárulását a teljes tér kialakulásához vizsgálni tudjam, egy moduláris, kvázi két dimenziós sugárkövetéses modellt

fejlesztettem. A körpolarizált jelek le´ırhatóak két, térben mer˝oleges, egymáshoz képest 90 fokos fázistávolságra ´ lév˝o lineárisan polarizált jel o¨ sszegeként. Eppen ezért egy tisztán kétdimeziós modell nem képes le´ırni minden el˝onyét a cirkulárisan polarizált jelek lineárisan polarizált antennával történ˝o vételének. A modell pontosságát a plafonon e´ s az aljzaton történ˝o els˝o e´ s másodrend˝u reflexiók figyelembevételével jav´ıtottam abban az esetben, amikor a vev˝o akadály nélkül látja az adót. A nem tiszta rálátás esetén a modellezés már csak három dimenzióban valós´ıtható meg. A közvetlen terjedési mód esetén a szabadtéri csillap´ıtást (1) e´ s fáziskésleltetést a falakon történ˝o a´ thaladás a´ ltal okozott többletcsillap´ıtással e´ s fázistolással egész´ıtettem ki [8]. ( Lf = 20 · lg

4·π·d λ

D0 =

e−ψj [Aj+1 (1 − Zj+1 ) + Bj+1 (1 + Zj+1 )] . 2

(9)

AN +1 = CN +1 = 1.

(10)

BN +1 = DN +1 = 0.

(11)

(1)

A fenti képletben Lf jelöli a szabadtéri csillap´ıtást, ′ d′ az adó e´ s vev˝o közötti távolságot, λ pedig a szabadtéri hullámhosszt. Ga e´ s Gv az adó, illetve vev˝o antenna nyeresége, decibelben kifejezeve. A modell figyelembe veszi a falak szerkezetét, az egyes rétegek elektromomágneses paramétereit (komplex permittivitás e´ s permeabilitást), a bees˝o hullám polarizációját, valamint a fallal bezárt szögét. A transzmisszós e´ s reflexiós paraméterek szám´ıtását egy rekurz´ıv formula seg´ıtségével végeztem el [9]. A horizontális polarizáció esetén a (2) e´ s (3), vertikális esetén pedig a (4) e´ s (5) egyenletekkel szám´ıthatóak az a´ tviteli e´ s reflexiós tényez˝ok. Horizontális polarizációnál: Γ=

Er A0 = . Ei B0

(2)

T=

Et 1 = . Ei A0

(3)

√ Yj+1

cos (θj+1 ) = cos (θj )

Zj+1

cos (θj+1 ) = cos (θj )

√

εj+1 (1 − j · tan (δj+1 ) · µj ) . εj (1 − j · tan (δj ) · µj+1 )

(12)

εj (1 − j · tan (δj ) · µj+1 ) . εj+1 (1 − j · tan (δj+1 ) · µj )

(13)

A (12) e´ s (13) képletekben θj a j-edik rétegen történ˝o reflexió szöge, εj a j-edik réteg permittivitása, tan (δj ) a j′ ′ edik réteg vesztesége, √ µj a j-edik réteg permeabilitása, m´ıg j a képzetes egység ( −1). ψj = dj γj cos (θj ) .

Γ=

Er C0 = . Ei D0

(4)

T=

Et 1 = . Ei D0

(5)

A (2) e´ s (3) képletekben Γ a reflexiós, T pedig a transzmissziós tényez˝o. Er a visszavert, Et a tovább´ıtott, Ei pedig a bees˝o hullám elektromos térer˝osségét jelölik. A0 , B0 , C0 e´ s D0 a (6), (7), (8) e´ s (9) képletek seg´ıtségével szám´ıtható. eψj A0 = [Aj+1 (1 + Yj+1 ) + Bj+1 (1 − Yj+1 )] . 2

(6)

e−ψj [Aj+1 (1 − Yj+1 ) + Bj+1 (1 + Yj+1 )] . 2

(7)

28

(14)

A (14)-ben dj jelöli a j-edik réteg vastagságát, m´ıg γj a (15) képlet szerint szám´ıtható. √ γj = ± jωµj (σj + jωεj ).

Vertikális polarizációnál:

B0 =

(8)

A (6), (7), (8) e´ s (9) egyenletekben a ′ j ′ index a j-edik réteget jelenti. ′ Y ′ , ′ Z ′ e´ s ′ ψ ′ pedig a (12), (13), (14) -vel szám´ıtható. ′ N ′ számú réteg esetén a rekurz´ıv formulákat az N +1 -edik réteg felhasználásával lehet kiértékelni (10), (11).

) − Ga − Gv [dB] .

eψj [Aj+1 (1 + Zj+1 ) + Bj+1 (1 − Zj+1 )] . 2

C0 =

(15)

A fenti képletben ′ ω ′ jelöli a hullám körfrekvenciáját, m´ıg σj a j-edik réteg vezet˝oképességét. A falak elektromos paramétereit egy saját kész´ıtés˝u koaxiális rezonátor alapú mér˝oegységgel határoztam meg [10]. Az irodalomban megtalálható e´ rtékekkel jó egyezést mutattak a mérési eredményeim. Az egyes falt´ıpusok esetében mért komplex permittivitások valós e´ s képzetes részeinek e´ rtékeit mutatja a I. táblázat. I. táblázat: Különböz˝o falt´ıpusok esetén mért e´ s a modellben használt dielektromos a´ llandók valós e´ s képzetes része (ℜ(ε), ℑ(ε)) Anyagok Beton Tégla ¨ Uveg Fa

ℜ(ε) 7,0 3,7 6,2 2

ℑ(ε) 1,2 0,23 0,01 0,05

A modell a közvetlen terjedési u´ tvonalakon k´ıvül figyelembe veszi az egyszeresen e´ s kétszeresen reflektált sugarakat

is, de csak akkor, ha kevesebb mint két falon haladnak a´ t u´ tjuk során. Ennek az az oka, hogy ennél nagyobb számú transzmisszó esetén a jel energiája annyira lecsökken, hogy már nem járul hozzá számottev˝oen a tér kialakulásához. A konvex e´ leken történ˝o diffrakció szám´ıtásához az UTD (Universal Theory of Diffraction) modellt használtam [11], [12]. Azonban ez a fajta terjedési mód az a´ ltala száll´ıtott kis energia miatt nem növeli jelentékenyen a modell pontosságát. Az irány´ıtott antennák hatásának a vizsgálatára is képes a modell, mivel figyelembe veszi az antennák teljes háromdimenziós iránykarakterisztikáját.

1 MHz-el elhangoltam o˝ ket egymástól. Az adatgy˝ujtést egy körsugárzó, lineárisan polarizált GP (Ground Plane) antennával felszerelt kézi spektrumanalizátor seg´ıtségével végeztem. A 2. a´ bra az 1. a´ brán világoskék téglalapokat tartalmazó szobára elvégzett szimulációs eredményeket szemlélteti. A szám´ıtás vertikális polarizációjú adó e´ s vev˝o antennák esetére 10 cm felbontással készült.

10

6

0

II-A. A szimulációs e´ s mérési környezet

5

9 8 7 6 5 4

← Linp. ant.

3

← Körp. ant.

4

−20

−30

3

−40

2 −50

1

−60

−70

0

11

12

13

14

15

16

17

18

Távolság [m]

2. a´ bra: A szimulált vételi teljes´ıtmények, szabad rálátás e´ s vertikális polarizáció esetén

Az 1. a´ brán jelölt világoskék szaggatott vonal mentén kész´ıtett metszete a 2.-nak, e´ s az ugyanazen vonal mentén mért teljes´ıtményértékek láthatóak a 3. a´ brán. A két görbe menete, illetve jellege jó egyezést mutat. Továbbá az a´ brán szerepel a szabadtéri csillap´ıtás is, melyet folytonos piros vonal a´ brázol. −20 Szimulált Mért Szabadtéri, elméleti

−25

Vett teljesítmény [dBm]

10

Távolság [m]

Távolság [m]

−10

A mérések a BME V1 e´ pületének els˝o elemeletén, irodai környezetben történtek. Az alaprajzi adatok alapján egy adatbázist kész´ıtettem, mely a falak végpontjainak x e´ s y koordinátáit, valamint az elektromos paramétereiket tartalmazza. A 1. a´ brán látható az adatbázisnak az a része, mely szerepet játszik a szimuláció e´ s a mérés során. A piros vonalak jelölik a tégla, m´ıg a fekete a beton falakat. A kék vonalak az ablakokat, a lila e´ s a zöld pedig a fa, illetve a fém ajtókat a´ brázolják. A legvastagabb vonalak 40 cm-t, a közepes szélesség˝uek 12 cm-t, m´ıg a legvékonyabbak 5 cm-t jelentenek. A mérési területeket a világoskék téglalapok e´ s vonalak szemléltetik. A zöld pötty a körpolarizált, m´ıg a háromszög a lineárisan polarizált antenna helyét mutatja. Mindkét sugárzó 1 méter magasságban került elhelyezésre, valamint a mérések is ebben a s´ıkban történtek. A mérés során mindkét fajta polarizációjú antennát foltsugárzóként kész´ıtettem el annak e´ rdekében, hogy az iránykarakterisztikájuk a lehet˝o legnagyobb mértékben megegyezzen. A két háromdimenziós iránykarakterisztikát a horizontális e´ s vertikális s´ıkú iránydiagramokból lineáris interpolációval kész´ıtettem. Az iránydiagramokat egy fokos szögfelbontással a´ rnyékolt mér˝oszobában mértem meg. Mind a szimulációk, mind pedig a mérések a 868 MHz-es ISM (Industrial, Scientific, Medical) sávban történtek.

−30 −35 −40 −45 −50 −55 1

2

2

3

4

5

6

7

Távolság [m]

1

3. a´ bra: Szimulált e´ s mért teljes´ıtmény e´ rtékek a távolság függvényében

0 Mérési területek 0

2

4

6

8

10 12 14 16 18 20 22 24 26

Távolság [m]

1. a´ bra: Alaprajz e´ s mérési elrendezés

III.

´ OS ´ EREDM E´ NYEK M E´ R E´ SI E´ S SZIMUL ACI

A méréseket vertikális e´ s horizontális polarizációban a´ lló vev˝o antennával, a 1. a´ brán látható világoskék területeken végeztem 10-15 cm felbontással. Az adók folytonos, 15 dBm teljes´ıtmény˝u szinuszos jelet sugároztak. Annak e´ rdekében, hogy mindkét bázisállomás jelét azonos id˝oben mérhessem,

29

A 4. a´ bra a különböz˝o polarizációkban történt mérési eredményeket mutatja be, melyek szintén a világoskék szaggatott vonal mentén készültek (1. a´ bra). Az a´ brán LP jelöli a lineárisan (az adó vertikális s´ıkban polarizált), m´ıg CP a körpolarizált adót. VP e´ s HP a közvetlen terjedési u´ tvonalra mer˝oleges s´ıkban, függ˝olegesen e´ s v´ızszintesen a´ lló körsugárzó vev˝oantennát jelentik. A görbék alapján látható, hogy a körpolarizált adóantenna esetében mindkét vev˝oantenna orientáció esetén magasabb a´ tlagos jelszint adódott, mint a lineárisan polarizált adó esetében. Ezen k´ıvül a cirkulárisan

poláros bázisállomás esetén a vev˝o antenna a´ llásától független a vételi jelszint. A vett teljes´ıtmény szórását a szabad e´ s nem szabad adó rálátás esetén, a mért e´ s szimulált e´ rtékekkel II. táblázat tartalmazza.

Vett teljesítmény [dBm]

−25 −30 −35 −40 −45 −50 −55

−65 −70 1

LP adó − VP vevõ CP adó − VP vevõ LP adó − HP vevõ CP adó − HP vevõ 2

3

4

5

6

IV.

¨ ´S V E´ GK OVETKEZTET E

A mérések e´ s szimulációs eredmények alapján elmondható, hogy beltéri környezetben e´ rdemes körpolarizált fix telep´ıtés˝u antennákat, m´ıg mobil egységek esetében lineárisan polarizált körsugárzó antennát használni. A megoldás el˝onye, hogy a mozgó egység a´ ltal vett teljes´ıtmény ingadozása csökken a lineárisan polarizált antennák használatához képest. Ezen k´ıvül a vételi teljes´ıtmény kevésbé e´ rzékeny a mobil egység antennájának orientáció változására. A javasolt megoldás további el˝onye, hogy a felhasználónál lév˝o eszköz antennája továbbra is omni irány´ıtottságú marad, ´ıgy minden irányba azonos e´ rzékenységgel rendelkezik. Ezen el˝onyök növelik a vett térer˝osség alapú poz´ıcionálási technikák pontosságát, valamint a kommunikációs célú o¨ sszeköttetések hatótávolságát e´ s megb´ızhatóságát.

−20

−60

polarizált antennával, m´ıg a kombinált elrendezéssel 2,1 mre csökken ugyanez az e´ rték. Nem szabad adó rálátás esetén ugyanezen e´ rtékek 2,9 e´ s 2,7 m-nek adódtak.

7

Távolság [m]

4. a´ bra: A vett teljes´ıtmény e´ rtékek a távolság függvényében, szabad rálátás esetén

II. táblázat: A vételi teljes´ıtmény szórása különböz˝o elrendezések esetén Szimulált Mért LP-VPCP-VPLP-HPCP-HPLP-VPCP-VPLP-HPCP-HP SZL sarok 5,5 5,3 9,8 6,8 5,2 4,8 11,4 6,1 SZL vonal 4,1 3,7 9,4 6,8 4,4 3,6 6,7 5,5 SZL közép 7,6 6,4 7,4 6,7 NSZL 7,0 6,4 6,9 6,1 -

A II. táblázatban SZL a szabad rálátást, m´ıg NSZL a nem szabad rálátást jelenti. A 1. a´ brán látható világos kék területek helyzetét jelentik a sarok, vonal e´ s közép jelz˝ok. A táblázat második sorában található jelölések megegyeznek a 4. a´ bra jelöléseivel. A táblázatban lév˝o szórásértékek dBm dimenziójúak. A vonal menti szimulált e´ s mért e´ rtékekre egy logaritmikus görbét illesztettem a legkisebb négyzetes eltérés módszerével. Az illesztett görbe e´ s a mért e´ rtékek különbségének a szórását vizsgáltam. A téglalap alakú tartományok esetén közvetlenül a mért e´ s szimulált e´ rtékek szórását szám´ıtottam. Az eredmények azt mutatják, hogy beltéri környezetben a körpolaizált jelet kisebb jelszint ingadozással képes venni a linárisan poláros antenna, mint a vele megegyez˝o polarizációjú jelet. Ezen k´ıvül a vett teljes´ıtmény csökkenése a távolság kisebb hatványa szerint történik. III-A. Távolságmérés pontossága A II. táblázatban bemutatott szórási e´ rtékek csökkenése a különböz˝o polarizációjú antennák kombinált használatával azt jelenti, hogy a távolságmérés pontossága javul. Mivel a gyakorlatban nem egyetlen, hanem több minta a´ tlaga alapján szokták az adó e´ s a vev˝o közötti távolságot becsülni, ezért e´ n is 10 minta súlyozott a´ tlagát vizsgáltam. Az egyenesek mentén felvett minták mozgóa´ tlagát egy haranggörbe t´ıpusú súlyozó függvénnyel szám´ıtottam. Szabad adó rálátás esetén 2,4 mnek adódott a távolságmérés a´ tlagos hibája a két lineárisan

30

´ H IVATKOZ ASOK [1] R. Szumny, K. Kurek, and J. Modelski, Attenuation of multipath com” ponents using directional antennas and circular polarization for indoor wireless positioning systems,” in Proceedings of the 4th European Radar Conference. [2] K. Sato, T. Manabe, T. Ihara, H. Saito, S. Ito, T. Tanaka, K. Sugai, N. Ohmi, Y. Murakami, M. Shibayama, Y. Konishi, and T. Kimura, Measurements of reflection and transmission characteristics of interior ” structures of office building in the 60-ghz band,” IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol. 45, no. 12, pp. 1783–1792, December 1997. [3] M. Fryziel, C. Loyez, L. Clavier, N. Rolland, and P. A. Rolland, Path” loss modell of the 60-ghz indoor radio channel,” Microwave and Optical Technology Letters, vol. 34, no. 3, pp. 158–162, August 2002. [4] A. Cidronali, S. Maddio, G. Giorgetti, and G. Manes, Analysis and ” performance of a smart antenna for 2.45-ghz single-anchor indoor positioning,” IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol. 58, no. 1, pp. 21–31, January 2010. [5] X. Huang, Antenna polarization as complementarities on rssi based ” location identification,” in Wireless Pervasive Computing. ISWPC, February 2009. [6] F. Yildirim, A. S. Sadri, and H. Liu, Polarization effects for indoor ” wireless communications at 60 ghz,” IEEE Communictions Letters, vol. 12, no. 9, pp. 660–662, September 2008. [7] A. Eltaher, I. I. Ghalayini, and T. Kaiser, Towards uwb self-positioning ” systems for indoor environments based on electric field polarization, signal strength and multiple antennas,” in Wireless Communication Systems. [8] F. S. de Adana, O. G. Blanco, I. G. Diego, J. P. Arriaga, and M. F. Cátedra, Propagation model based on ray tracing for the design ” of personal communication systems in indoor environments,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 49, no. 6, pp. 2105–2112, November 2000. [9] C. A. Balanis, Advanced engineering electromagnetics. John Wiley & Sons, Inc. [10] S. Zoltán, T. Istvan, and L. Nagy, Complex dielectric parameter ” measurement by coaxial resonator and ism band radio module,” in Radioelektronika 2013. [11] J.-F. Rouviere, N. Douchin, and P. F. Combes, Diffraction by lossy ” dielectric wedges using both heuristic utd formulations and fdtd,” IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol. 47, no. 11, pp. 1702– 1708, November 1999. [12] P. Bernardi, R. Cicchetti, and O. Testa, A three-dimensional utd ” heuristic diffraction coefficient for complex penetrable wedges,” IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol. 50, no. 2, pp. 217–224, February 2002.

Rádiós modulok beltéri és kültéri hatótávolságainak összehasonlítása a 915MHz és 2,4GHz-es frekvenciasávok között különböző PCB méretek mellett Vida Zoltán

Zólomy Attila

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Optikai és Mikrohullámú Távközlési Laboratórium [email protected]

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Optikai és Mikrohullámú Távközlési Laboratórium [email protected]

Absztrakt—A cikk összefoglalja a 915MHz-es és a 2,4GHz-es ISM sávokban működő rádiós modulok segítségével elérhető beltéri, illetve kültéri hatótávolságokat különböző méretű PCB-k esetében. A nyák mérete jelentősen befolyásolja a monopól típusú antennák nyereségét, így az elérhető hatótávolságokat is. Általános probléma a kisméretű rádiós modulok esetében az elégtelen méretű földlemez, ezért az antenna nyereségek is jelentősen elmaradhatnak az ideális értékektől. Egy adott méretű modullal nagyobb antenna nyereség érhető el a nagyobb frekvenciákon, míg a nagyobb frekvenciák hátránya a rosszabb terjedési viszonyok, a nagyobb terjedési csillapítás. Ezekből következik, hogy létezik egy adott PCB méret melynél nagyobb modulok esetében az elérhető hatótávolság a kisebb frekvenciasávban válik előnyösebbé, míg a kisebb méretű modulok esetében a nagyobb frekvencián érhető el nagyobb hatótávolság. A különböző terjedési viszonyok miatt ez a PCB méret beltérben, illetve kültérben természetesen más és más.

a link adó, illetve vevő oldalán ugyanazon méretű antennákat feltételeztem. A hatótávolságok becsléséhez szükséges további paraméterek a következők, mind a 915MHz-es és a 2,4 GHz-es frekvenciasávban: a modulok vezetett kimeneti teljesítménye +20 dBm EIRP-ben, a vevőérzékenység -109 dBm (2-szintű GFSK moduláció, 40kbps adatsebesség, 20kHz-es frekvencia-löket mellett <1e-3 BER). Az energia mérlegben továbbá 5dB tartalékot feltételeztem a lehetséges interferenciák és fading-ek ellen.

I.

II.

BELTÉRI HULLÁMTERJEDÉSI MODELL

A szakirodalmakban többféle beltéri hullámterjedési modellek megtalálhatók. Ezen úgynevezett Pico-cellás méretű terjedési modellek empirikus modellek, miszerint a modell közelítő formulákat ad rengeteg előzetes mérési eredmények átlagára támaszkodva. Legtöbb esetben ezen empirikus modellek remekül alkalmazhatóak a gyakorlatban, és viszonylag pontos hatótávolságok becsülhetőek azok alapján. E modelleket jól leírja a [1]. Néhány empirikus modell úgynevezett fal-, és padló faktorokat is bevezet, ahol a különböző vastagságú és különböző anyagú falak hatását is megkülönbözteti. Ilyenek például: Keenan method, ITU-R model, COST 231 multi wall model, Ericsson model, Tuan model for WLAN. A jelenlegi cikk az Ericsson modellt (főként annak egyszerűsége miatt) részletezi és használja fel a terjedési viszonyok becsléséhez. E modell alapvetően a 900 MHz-es frekvenciasávra ad beltéri hullámterjedési megközelítéseket, de +8,5 dB plusz szakaszcsillapítás hozzáadásával az 1,8GHz-es sávban is megbízhatóan használható. Esetünkben a 2,4 GHz-es frekvenciasávban ez az extra szakaszcsillapítás a 900 MHz-es sávhoz viszonyítva +12,3 dB. Ez az extra szakaszcsillapítás a modell által feltételezett terjedési együttható visszaszámítása után adódott az 1,8 GHz-es és 900 MHz-es adatokat figyelembe véve.

BEVEZETÉS

A cikk szimulációs eredményekre támaszkodva ad becslést a beltéri és kültéri hatótávolságokra a 915 MHz-es, illetve 2,4 GHz-es frekvenciasávokban különböző nyákméretek mellett. Továbbá ezen eredmények alapján arról is becslést ad, hogy egy adott PCB mérettel melyik frekvenciasávban érhető el nagyobb beltéri, illetve kültéri hatótávolság. Nagyon kisméretű modulok esetén a nagyobb frekvenciasáv az előnyösebb, míg a jóval nagyobb modulok esetén a kisebb frekvenciasáv mind bel-, illetve kültérben. De e két említett határ között lévő nyákméretek esetében a bel-, illetve kültéri használat esetén az előnyösebb frekvenciasáv különbözik. Beltérben a nagyobb terjedési együttható miatt a terjedési hullámcsillapítás válik dominánsabbá az antenna nyereségek felett. A cikk nyomtatott monopól antennákat vesz alapul az összehasonlításhoz, de hasonló módon bármilyen típusú antennákra kiterjeszthető a vizsgálat, ugyanezen az elven. A különböző nyákméretekkel rendelkező nyomtatott antennákat a Sonnet EM szimulációs szoftverrel végeztem, továbbá a hatótávolságok becsléséhez

(

31

)

(

)

(

illetve vevőegységek közötti távolság valamely hatványának arányában változik. Ebben az esetben a terjedési együttható írja le a szakaszcsillapítás mértékét. Az elméleti kétutas terjedés (direkt és földreflexiós utak) terjedési együtthatója 4. Egy valós kültéri környezetben, ha az adó-, illetve vevőegységek között közvetlen rálátás is van, akkor ez a kétutas terjedési együttható a kültéri hatótávolság becsléséhez kicsit túlzás. A gyakorlatban alkalmazott együtthatók a 3…3,5 közötti értékek, jelenlegi cikk a kültéri hatótávolságok becsléséhez a 3-as együtthatót veszi alapul mind a 915 MHz-es, mind a 2,4 GHz-es frekvenciasávokban.

)

Az Ericsson modell szerint a beltéri szakaszcsillapítás erőteljesen nő a távolsággal: [1] I. TÁBLÁZAT

IV.

NYOMTATOTT MONOPÓL ANTENNÁK NYERESÉGEI ÉS A VELÜK ELÉRHETŐ HATÓTÁVOLSÁGOK VIZSGÁLATA KÜLÖNBÖZŐ PCB MÉRETEK MELLETT

A. 2,4 GHz-es nyomtatott monopól antennák A nyomtatott monopól típusú antennák a négy különböző nyákmérethez a Sonnet EM szimulációs szoftver segítségével lettek megtervezve. Továbbá minden esetben az antennák bemeneti reflexiója nem haladhatta meg a -15 dB-t 50 Ohm-ra nézve a 2450 MHz-es középfrekvencián. A négy különböző nyákméret a következők: 10x10, 20x20, 30x30 és 40x40 mm. Az alkalmazott nyák paraméterei: FR4, 1,55 mm vastagság. A Sonnet-ben megtervezett antennák, illetve azok szimulációs eredményei – bemeneti impedancia, reflexió és nyereség – a 2-5. ábrán láthatóak a 40x40 mm nyákméret esetében. A tervezés során a nyákméret magába foglalja a földlemezt, illetve a nyomtatott antenna által elfoglalt területet is. A 2,4-es GHz sávban a vizsgált nyákméretek mellett nem volt szükség tetőkapacitásos monopól antennák használatához, a rezonancia hossz elérhető volt ezekben a méretekben, csupán a megfelelő antenna hossz beállítása mellett egy párhuzamos hangoló kapacitás használata volt szükséges az antenna bemenetén. Az antennák tervezése a többi nyákmérethez hasonlóképpen történt, melyeknek a reflexiós korlátokat hasonlóképpen biztosítaniuk kellett.

Beltéri hullámterjedés esetében a fading-ek hatása minimalizálható az adó-, illetve vevőegységek megfelelő pozícionálásával a beltéri környezeten belül. (Ezt a metódust a L. Nagy “Indoor Radio Coverage Optimization for WLAN” The Second European Conference on Antennas and Propagation (EuCAP 2007) 11-16 November 2007, EICC, Edinburgh, UK cikk tárgyalja). A jelenlegi cikk ezt a lehetőséget nem veszi figyelembe és az egyszerűség kedvéért a csillapítási értékek az Ericsson modell által becsültek. Az 1. ábra mutatja a becsült beltéri szakaszcsillapítást a távolság függvényében az Ericsson modell szerint. [1]

1. ábra. Beltéri szakaszcsillapítás a távolság fv.-ben III.

KÜLTÉRI HULLÁMTERJEDÉSI MODELL

Kültérben az adó-, illetve vevőegységek közötti akadályok és reflexiók száma jóval kevesebb, mint beltérben. Az egyetlen jelentős befolyásoló tényező a földreflexió, melynek hatása függ a talaj nedvességétől, a hullám beesési szögétől és a hullám polarizációjától. Ha az adó-, illetve vevőegységek talajhoz mért távolságaihoz képest a hatótávolság jóval nagyobb, akkor a hullám beesési szöge állandónak tekinthető, továbbá a direkt és a reflektált út közötti fáziskülönbség is kicsi, melyekből az következik, hogy a kültéri szakaszcsillapítás megközelítőleg az adó-,

2. ábra. 40x40 mm PCB 2,4 GHz antenna

32

Az antenna nyereségeket, az energia mérleget, a beltéri és kültéri hatótávolságokat a bevezetésben leírt paraméterek mellett a II. Táblázat foglalja össze. Láthatjuk, hogy a 2,4 GHz-es sávban az antenna nyereség a 20x20 mm nyákméret felett szaturálódik, így az ennél nagyobb méretű nyáklemezek használatával érdemben nem érhető el nagyobb antenna nyereség és így nagyobb hatótávolság sem. TÁBLÁZAT II. PCB Antenna Max. Beltéri Kültéri méret nyereség energia hatótáv. hatótáv. [mm] [dBi] mérleg [m] [m] [dB] 10x10 ~-6,1 ~116,8 60 306 20x20 ~-0,1 ~128,8 73 769 30x30 ~0,6 ~130,2 74 857 40x40 ~-0,4 ~128,2 72 735

3. ábra. 40x40 mm PCB 2,4 GHz antenna impedancia a Smith diagramon

B. 915 MHz-es nyomtatott monopól antennák A 915 MHz-es frekvenciasávban a nyomtatott monopól antennák hasonlóképpen lettek megtervezve, mint a 2,4 GHz-es frekvenciasávban, ugyanazon paraméterekkel és ugyanazon kritériumokat teljesítve. Ebben az esetben a nagyobb rezonáns hossz miatt a kisebb nyákméreteknél szükség volt tetőkapacitás használatára is (a bemeneti párhuzamos hangoló kapacitás mellett), amit a 6. ábra szemléltet.

4. ábra. 40x40 mm PCB 2,4 GHz antenna, bemeneti reflexió

6. ábra. 10x10 mm PCB 915MHz antenna Az antenna nyereségeket, az energia mérleget, a beltéri és kültéri hatótávolságokat a bevezetésben leírt paraméterek mellett a III. Táblázat foglalja össze. Láthatjuk, hogy a 915 MHz-es sávban az antenna nyereség a 40x40 mm nyákméret mellett válik elfogadhatóvá, valószínűleg az ennél nagyobb nyákméreteknél kezd szaturálódni, ellenben az ennél kisebb méretű nyákoknál a nyereség és ez által az elérhető hatótávolságok is rohamosan csökkenek.

5. ábra. 40x40 mm PCB 2,4 GHz antenna nyereség

33

PCB méret [mm]

Antenna nyereség [dBi]

10x10 20x20 30x30 40x40

~-18 ~-12,7 ~-6,1 ~-2,3 V.

TÁBLÁZAT III. Max. Beltéri energia hatótáv. mérleg [m] [dB] ~93 48 ~103,6 68 ~116,8 74 ~124,4 88

E. Beltéri hatótávolság Végül a beltéri hatótávolságokat összehasonlítva észrevehetjük, hogy ebben az esetben a nagyobb terjedési együtthatók és terjedési viszonyok miatt a terjedés szerepe felerősödik az antenna nyereségekkel szemben, mivel a hullámterjedési csillapításban fennálló különbség a két frekvenciasáv között jelentősebb lesz, mint kültérben. Megfigyelhetjük, hogy beltérben már a 20x20 mm-es PCB méret jelenti azt a határt a két sáv között, miszerint melyik frekvencián lehet nagyobb hatótávolságot elérni. Ebben az esetben már a 20x20 mm-es nyákméret felett a 915 MHz-es sáv válik előnyösebbé.

Kültéri hatótáv. [m] 95 215 591 1058

A 915MHZ-ES ÉS A 2,4 GHZ-ES SÁVOK ÖSSZEHASONLÍTÁSA

C. Antenna nyereségek A 7. ábra mutatja a maximum antenna nyereségeket a nyákméretek függvényében mindkét frekvenciasávban ábrázolva. Láthatjuk, hogy a 915 MHz-es antenna nyereség csupán a 40x40 mm méret felett éri el a 2,4 GHz-es sávban elérhető értékeket.

9. ábra. Beltéri hatótávolságok összehasonlítása a nyákméretek függvényében

KÖSZÖNETNYILVÁNÍTÁS 7. ábra. Antenna nyereségek összehasonlítása a nyákméretek függvényében

A szerző szeretne köszönetet mondani Dr. Berceli Tibornak a folyamatos önzetlen támogatásért és segítségért.

D. Kültéri hatótávolság Az elérhető kültéri hatótávolságok körülbelül a 40x40 mmes nyákméretnél válnak egyenlővé, ahol a 2,4 GHz-en lévő kissé nagyobb nyereséget a 915 MHz-en történő kissé kedvezőbb hullámterjedési csillapítás képes kompenzálni. Tehát ebben az esetben kb. ez az a PCB méret, amely alatt a 2,4 GHz-es sávon lehet nagyobb hatótávolságokat elérni, míg az ennél nagyobb méretű nyákoknál a 915 MHz-es sáv válik előnyösebbé. A 8. ábra mutatja az elérhető kültéri hatótávolságokat a nyákméret függvényében a két frekvenciasávban.

HIVATKOZÁSOK [1] [2] [3]

8. ábra. Kültéri hatótávolságok összehasonlítása a nyákméretek függvényében

34

Simon R. Saunders, Alejandro Aragón Zavala: Antennas and propagation for wireless communication systems, 2007 Wiley Sonnet User’s Guide, Release 12, 2009 Sonnet Software, Inc. Constantine A. Balanis: Antenna Theory, Analysis and Design, Second edition, 1997 John Wiley & Sons, Inc.

Oszcillátorok zajának csökkentése FPGA alkalmazásával Mészáros Gergely Zoltán, PhD hallgató

Dr. Ladvánszky János


Ericsson Telecom Hungary Budapest, Magyarország [email protected]

Absztrakt— A korábban elkészített kétfokozatú off-line zajcsökkentő rendszer Simulink modelljével elért sikeres eredményeket követően a módszer FPGA segítségével történő valós idejű megvalósítása a következő cél. Első lépésként a teljes kétfokozatú zajcsökkentő helyett, egy egyfokozatú, direkt zajcsökkentő realizálását tervezzük. Az FPGA-ra töltendő bitfolyam előállításához az ISE Design Suit System Generator for DSP komponensét használva az eddig használt Matlab/Simulink környezet használható. Ebben a cikkben bemutatásra kerülnek az FPGA-val történő megvalósítás szimulációs részletei, valamint a kapott és az ideális egyfokozatú zajcsökkentő eljárás eredményeinek összehasonlítása.

II. AZ EGYFOKOZATÚ ZAJCSÖKKENTÉS Egyfokozatú zajcsökkentés esetén a zajos jel megtisztítását az alapsávi zajparaméterekkel (alapsávi amplitúdó zaj, és alapsávi fáziszaj) végezzük, szemben az [5]-ös cikkben bemutatott kétfokozatú zajcsökkentéssel, ahol a vivősávi zajparaméterekkel végezzük el a feladatot. A rendszer Simulink-es blokkvázlata az 1. ábrán látható. A rendszer első eleme a 10 MHz-es zajos oszcillátor mért időfüggvényét tartalmazza. A zajos jel alapsávi zajparamétereinek meghatározását a Noise detector blokk végzi a kvadratúra demodulátorhoz hasonlóan. Az általános kvadratúra demodulátor blokkvázlata a 2. ábrán látható, bemeneti jele:

A valósidejű zajcsökkentéshez a rendelkezésre álló Avnet Kintex7 FPGA-t használnánk, míg jelforrásként egy 10 MHz-es alacsonyfrekvenciás kvarcoszcillátort. Kulcsszavak Zajcsökkentés

-

Simulink;

System

generator

for

DSP;







kimeneti jelei veszteségmentes aluláteresztő szűrők esetén:

BEVEZETŐ Elektromos rendszerekben a zajcsökkentésre számos algoritmus létezik [1, 2, 3]. Ezek az algoritmusok átlagolást, és szűrést alkalmaznak. Konzulensem bemutatta, hogy kapcsolat van a zajszoknya, és az amplitúdó- és/vagy fáziszaj korrelációja között [4]. I.







Erre az eredményre alapozva egy új zajcsökkentő algoritmust mutattunk be [5]. A sikeres eredményeket követően a bemutatott zajcsökkentő módszer FPGA segítségével történő valósidejű megvalósítása a következő cél. Mivel a jelfeldolgozáshoz az FPGA belső órajelét szeretnénk használni (ami 200 MHz), ezért egy 10 MHz-es alacsonyfrekvenciás kvarcoszcillátort használunk zajos jelforrásként. A következő fejezetekben az [5]-ös cikkben bemutatott algoritmusnak egy egyszerűsített változatának, az egyfokozatú zajcsökkentőnek a szimulációs megvalósítása, és szimulációs eredményei kerülnek bemutatásra a System Generator for DSP program segítségével. Ezzel a programmal lehetővé válik számunkra, hogy a használni kívánt Kintex-7-es FPGA felprogramozásához szükséges fájlokat a Matlab/Simulink programon keresztül állítsuk elő.



 1. ábra: Az egyfokozatú zajcsökkentő rendszer Simulink modellje.

35

aluláteresztő szűrő

HO + π/2

3. ábra: Hilbert egység.

aluláteresztő szűrő





2. ábra: Kvadratura demodulátor.





Ahogy a 3. ábrán láthatjuk, további két blokkot is tartalmaz a Hilbert egység. Az első blokk (Nodc blokk) a valós, zajos jel esetleges egyenáramú összetevőjét távolítja el mozgóablakos átlagolással egész számú periódusokra, míg a második blokk (Normalizer blokk) a már komplex jel abszolút értékének mozgóablakos átlagolásával normalizálja a zajos, komplex jelet. Az utóbbi két blokkot a 4. és az 5. ábrán láthatjuk.



ahol az alapsávi relatív amplitúdó zaj, az alapsávi fáziszaj. A kvadratura demodulátor kimeneti jeleit felhasználva kifejezhetjük a kívánt zajparamétereket:  

 

 

Mivel a 2. ábrán látható helyi oszcillátor (HO) megfelelő beállításához külön szinkronizálás szükséges, ezért úgy módosítjuk a feldolgozást, hogy ne legyen szükséges a helyi oszcillátor használata. Ezért szerepel az 1. ábrán a jelforrás, és a zajparamétereket meghatározó blokk között a Hilbert egység nevű blokk.

4. ábra: Hilbert egység Nodc blokkja.

Hilbert egység A Hilbert egység legfontosabb eleme a 90 °-os fázistolást végző késleltető egység, mely a 3. ábra közepén látható. A következő ábrákon már a System Generator for DSP elemekkel elkészített egységek láthatók. A 90 °-os fázistolással előállítjuk a bemeneti koszinuszos jelnek a szinuszos megfelelőjét, azaz a bemeneti valós jelből komplex jelet állít elő. A Simulink-es modellel ellentétben a System Generator for DSP esetén nem használhatunk komplex jeleket, ezért külön kell kezelni a jel valós és képzetes részét.

A.

Amennyiben változtatható frekvenciájú oszcillátor zaját kívánjuk csökkenteni, akkor az említett késleltető helyett Hilbert szűrőt alkalmaznánk. Erről kapta a blokk a nevét. 5. ábra: Hilbert egység Normalizer blokkja.

36







6. ábra: Az alapsávi zajparamétereket meghatározó blokk (Noise detector).

Az alapsávi zajparaméterek meghatározása A Hillbert egység kimeneti jele lassan változó zajkomponensek esetén: B.







melyből az alapsávi relatív amplitúdó zaj meghatározható a valós és képzetes részek négyzetösszegeiből vont gyökéből, azaz a komplex jel abszolút értékéből. A fáziszaj meghatározásához először meg kell határoznunk a komplex jel fázisát. Ezt a korábban leírt arkusz tangens függvénnyel végezhetjük el. Az (5)-ös egyenlettől eltérően további műveletek elvégzése szükséges az alapsávi fáziszaj meghatározásához. Az alapsávi zajparamétereket meghatározó blokk a 6. ábrán látható. Az abszolút érték képzés, és az arkusz tangens függvény a Xilinx komponensek közül a CORDIC (COordinate Rotation Digital Computer) ATAN blokkal egyszerre elvégezhető, ezzel is csökkenthető a rendszer erőforrásigénye. Az ábrán látható fázisösszegző (Phase Accumulator) blokk az arkusz tangenst követően a kapott fázisból eltávolítja a vivőfrekvenciás komponenst egy fáziszárt huroknak megfelelő visszacsatolással, valamint korlátozza az egyes minták közötti fázisváltozást ±π közé. Ez utóbbi egység részletesen a 7. ábrán látható.

 7. ábra: A fázisösszegző felépítése.









A (7)-es összefüggéssel az osztás visszavezethető szorzásra, valamint az exponenciális függvény helyettesíthető koszinusz és szinusz függvényekkel. Egy általános komplex számmal elvégzett szorzás eredménye látható a (8)-as egyenletben. Ezzel az alakkal a korábbiakhoz hasonlóan külön kezelhető a komplex szám valós és képzetes része, így a System Generator for DSP programmal is megvalósítható, valamint a szükséges erőforrás mennyiség is csökkenthető.

Zajcsökkentés az alapsávi zajparaméterekkel A zajcsökkentést a Hilbert egység kimeneti jelén végezzük el a már meghatározott alapsávi zajparaméterek segítségével. A pontos eredményhez a zajos komplex jelet késleltetni kell a zajparamétereket meghatározó blokk teljes késleltetésének megfelelően, majd a (6)-os egyenletből kiindulva a zajparamétereket tartalmazó tagokkal történő osztással elvégezhető a zajcsökkentés. System Generator for DSP esetén a fáziszaj ily módon történő eltávolítása több okból is problémát jelent. Az egyik a már korábban is említett komplex szám kezelésének hiánya, a másik ok az exponenciális függvény kezelése, és végül az osztással járó erőforrásigények minimalizálása (ez utóbbit az amplitúdó zaj eltávolításánál is figyelembe kell venni). Ezen problémák feloldása a következő egyenletek alkalmazásával érhető el:

C.

A relatív amplitúdó zajt tartalmazó taggal történő osztás kiküszöböléséhez kihasználható, hogy a kezdeti tranzienst kivéve az amplitúdó zaj abszolút értéke egynél sokkal kisebb, így a következő közelítés használható:

 A bemutatott összefüggések alapján zajcsökkentést végző blokk a 8. ábrán látható.

37





az

elkészített

zajcsökkentő rendszer. A sikeres eredményeket követően a későbbiekben szeretnénk az [5]-ös cikkben bemutatott kétfokozatú adaptív szűrőt tartalmazó zajcsökkentést is FPGA segítségével megvalósítani. IRODALOMJEGYZÉK [1] [2] [3]

[4]

8. ábra: A zajcsökkentést végző blokk felépítése.

[5]

D. Szimulációs eredmények A vizsgálatok során összehasonlításra kerültek az előzőekben bemutatott System Generator for DSP komponenseket tartalmazó, és egy ideálisan működő Simulink egységeket tartalmazó rendszer egyes blokkjainak kimeneti időfüggvényei. A 9. ábrán látható a két rendszer valós kimeneteinek az összehasonlítása. Az FPGA-t szimuláló rendszer eredményei pirossal, az ideális rendszeré kékkel vannak feltűntetve. A jobb láthatóság érdekében az itt bemutatott ábrán nem a szimulációhoz használt teljes adatsorra vonatkozó időfüggvények láthatók, hanem csak egy 4 μs-os része. A kimeneti jeleknek az itt bemutatott részén láthatók a kezdeti tranzienseket, ahol a (9)-es közelítés feltétele még nem teljesül, látható az is, hogy körül-belül 1,6 μs-tól a két rendszer által számított relatív amplitúdó zajok megegyeznek, és teljesül az előbb említett feltétel (innentől a kimeneti jelek amplitúdója megegyezik). Az is látható az ábrán, hogy a két rendszerrel meghatározott fáziszaj 3,5-4 μs között lesz egyező (ettől a kimeneti jelek fázisa is megegyezik).

H. W. Ott, Noise reduction techniques in electronic systems, 2nd ed., John Wilez & Sons Inc., United States of America, 1988 S. V. Vaseghi, Advanced Digital Signal Processing and Noise Reduction, John Wilez & Sons Ltd., United Kingdom, 2008 E. Hegazi, H. Sjöland and A. A. Abidi, “A filtering technique to lower LC oscillator phase noise”, IEEE Journal os Solid-State Circuits, vol. 36, No. 12, December 2001, pp. 1921–1930. J. Ladvánszky, G. Kovács, “Software Based Separation of Amplitude and Phase Noise in Time Domain”, Proc. of ISCAS’2011, Rio de Janeiro, Brazil, pp.769-772. J. Ladvánszky, G. Mészáros, Cs. Fűzy, “Spectral cleaning for oscillators”, IEEE International Conference on Signal Processing, Beijing, China, 21-25 October 2012.

9. ábra: A „megtisztított” 10 MHz-es jelek összehasonlítása.

A kimeneti jelek teljesítménysűrűség-spektrumának összehasonlítása a 10. ábrán látható az előző színezésnek megfelelően. A grafikonon zölddel feltűntettük az eredeti zajos jel teljesítménysűrűség-spektrumát is. Az ábrán látható, hogy mindkét rendszer esetén csökkent a zajszint. 15 MHz-en az ideális rendszer esetén közel 35 dB-lel, míg az FPGA-t szimuláló rendszer esetén 20 dB-lel csökkent a zajszint. III. ÖSSZEFOGLALÓ A kapott szimulációs eredményeken láthatjuk, hogy jelentős zajszint csökkenés érhető el a bemutatott egyfokozatú zajcsökkentő segítségével. Az itt bemutatott FPGA-t szimuláló rendszer segítségével felprogramozható az általunk használni kívánt Kintex-7-es FPGA a megfelelő bemeneti és kimeneti blokkok (IOB), beállítását követően, illetve a megfelelő órajel előállítását követően. 10.ábra: A kimeneti teljesítménysűrűség-spektrumok összehasonlítása.

A további szükséges beállításokat követően a gyakorlatban is kipróbálhatóvá válik az itt bemutatott egyfokozatú

38

Finline szűrők átviteli zérusokkal Erdei Bence

Dr. Ladvánszky János

Szélessávú Hírközlés és Villamoságtan Tanszék BME Budapest, Magyarország [email protected]

Ericsson R&D Budapest, Magyarország [email protected] az adó és vevő erősítők is, melyek csökkentik a diplexerek ágainak veszteségeit, a kevesebb átmenet miatt.

Kivonat — Újfajta mikrohullámú szűrő megvalósítást mutatunk be, melynél fontos szempont az olcsó gyárthatóság, ezáltal utánhangolást nem igényel. Emellett a szűrőknek szigorú követelményeknek is meg kell felelniük, az áteresztő sávbeli beiktatási csillapítás minimális szinten tartásával és a tulajdonságainak széles üzemi hőmérséklettartományon való megtartásával. A megtervezett negyedfokú szűrő földi mikrohullámú összeköttetések diplexerének adó-vevő szűrőjeként funkcionálhat, 15GHz környéki frekvenciasávokban.

I.

II.

DIPLEXEREK

A. A diplexerek felépítése A diplexer legegyszerűbb esetben két sávszűrőből áll, melyek középfrekvenciái az adási és vételi frekvenciáknak felelnek meg. Az adószűrő bemenetére csatlakozik a teljesítményerősítő (HPA – High Power Amplifier), a vevőszűrő kimenetére az alacsony zajú erősítő fokozat (LNA). A két szűrő közös végponttal rendelkezik, amely az antennára van kötve. Ezt a részegységet combinernek nevezik (1. ábra). Olyan esetekben, ahol a beiktatási csillapítást nagyon kis értéken kell tartani, ott egy egyszerűbb elágazás tervezése szükséges. A keresztcsatolt finline szűrők egymás mellé helyezésével, és combiner kialakításával a szűrővel közös betéteken, kompakt diplexer készülhet, vizsgálata folyamatban van.

BEVEZETÉS

Napjainkban a vezeték nélküli technológiák egyre szélesebb térhódításával a rendelkezésre álló spektrum szűkössé vált. Emiatt egyre drágábban lehet spektrumhozzáférést vásárolni, melynek ára az adott frekvenciasáv szélességével arányos. A spektrális hatékonyság kulcsa a nagysebességű digitális modulációk alkalmazása, így az elérhető bitsebesség – sávszélesség arány a lehető optimális értéken tartható. Mivel az energiatakarékosság is fontos szemponttá vált manapság, az adóteljesítmény nem lehet nagy. Az adóteljesítmény csökkentésének kompenzálására, adott bithiba-arány (BER) tartásához a modulátor-demodulátor közötti jelút veszteségét kell csökkenteni, ez szigorú megkötéseket jelent az adó- és a vevőszűrőre. Pont-pont rádiós összeköttetések esetén általában full-duplex rendszerre van szükség, ahol az adó és vevő sávot egymáshoz a lehető legközelebb kell helyezni, mivel a kettő közötti tartomány kihasználatlanul marad. Ennek a sávnak a minimalizálására meredek levágású szűrőket kell használni. Ez a követelmény ellentmond az alacsony beiktatási csillapításnak, mivel a szűrő fokszámával nő a fizikai méret, ezáltal a beiktatási csillapítás. Ezért olyan szűrők tervezése a feladat, amelyek minimális fokszám esetén a lehető legmeredekebb levágást biztosítják.

1. ábra A diplexer felépítése B. A diplexerek szűrőire vonatkozó követelmények Kétirányú kommunikáció esetén egy közös antennát használ az adó és a vevő. Az adó nagy jelszintje kerül az adóantennára, ebben a sávban a diplexernek nagy izolációt kell biztosítani a vevő nagyon érzékeny bemeneti fokozata (LNA) felé. Az adóáramkör kimenetén általában előírják a maximális megengedett állóhullámarányt is, melyet az adószűrőnek teljesítenie kell. Mindkét szűrő tervezésénél figyelembe kell venni azt a szempontot, hogy milyen erősítő és antennareflexiók esetén kell teljesíteni a specifikációt. A tervezés illesztett, általában a két végen egyforma lezárás mellett történik, ezért a szimuláció során ezeket a lehetséges reflexiókat is figyelembe kell venni.

A hagyományos finline szűrőstruktúra nem teszi lehetővé átviteli zérusokat is tartalmazó karakterisztika megvalósítását, mivel a rezonátorok között keresztcsatolás nincs. Hátránya még ennek a típusnak, hogy a zárósáv viszonylag keskeny, mivel a rezonátorok között elhaló módusként terjedő hullámok a frekvencia növekedésével egyre kevésbé csillapodnak, és érvényét veszti a csatolt rezonátoros struktúra. A témában jeleneg még nem sok cikk jelent meg, és az ezekben bemutatott típusok általában fém betéttel készültek. A finline struktúrával azonban magára a betétekre integrálhatóak

39

A transzmissziós zérust nem tartalmazó (Butterworth, Csebisev) sokszor nem elegendő meredek levágással rendelkezik. Az ideális szűrő ilyen célra aszimmetrikus karakterisztikájú, melynek a középfrekvenciára nem szimmetrikus az átvitele. Amennyiben az adási az alsóbb frekvenciatartományon helyezkedik el, akkor az átviteli zérusokat a vevőszűrő átviteli sávjában célszerű elhelyezni, egy zérus esetén éppen a vételi középfrekvencián. Az ilyen aszimmetrikus szűrők tervezése bonyolultabb, mint a szimmetrikusaké, és bizonyos topológiák esetén nagyobb fokszámú szűrőt is eredményezhet. A szimmetrikus karakterisztika előnye, hogy csak egyszer igényel tervezést, a vevőszűrő megkapható az adószűrő minden méretének skálázásával, de gyárthatósági szempontból célszerű csak a betétek rajzolatát változtatni.

1

2

3

4

L

S

0

1.3070

0

0

0

0

1

1.3070

0

1.2664

0

0.2304

0

2

0

1.2664

0

-1.0358

0

0

3

0

0

-1.0358

0

1.2664

0

4

0

0.2304

0

1.2664

0

1.3070

L

0

0

0

0

1.3070

0

3. ábra Negyedfokú csatolási mátrix A kapott csatolási mátrix forgatás után megfelel a topológiának (3. ábra). Fontos korlát a tervezésnél, hogy a keresztcsatolások nem lehetnek ellenkező előjelűek (kapacitívek) a soros csatolásokkal, mivel ez magasabb módusú rezonátorokat (TE102) igényelne [5], ami által nő a szűrő mérete. A csatolási mátrix elemei és a fizikai realizáció közötti megfeleltetések a 4. ábrán láthatók.

A SZŰRŐ TOPOLÓGIÁJA

A. A csatolási mátrix A szűrők tervezése régebben létrahálózatok szintézisével történt, melyekben koncentrált paraméteres rezonátorok és impedanciainverterek szerepeltek. Az impedanciainverterek szintézisénél figyelembe lehet venni a fizikai megvalósítás tulajdonságait, olyan helyettesítőképekkel, melyek legalább a rezonanciafrekvencia közelében jól leírják az általában diszperzív csatoló elemeket. [1]

1.2664

2 -1.0358 3 1.3070

A csatolási mátrix ugyanezeket az előnyöket megtartva, szemléletesebb képet ad a tervezéshez, mivel a csatolási mátrix elemei közvetlenül megfelelnek egy-egy elemnek a fizikai realizációban. Tervezés során általában nem szükséges figyelembe venni a rezonátorok elosztott paraméteres jellegét, kis sávszélességű tervezésnél a diszperzió sem jelentős mértékű (néhány speciális esettől eltekintve).

1.2664

III.

S

0.2304

1.3070

4

1

S

Fém ház (alumínium) Dielektrikum Fémezés (réz)

L

y z x

x z

Az approximációt követően a kapott polinomokból, melyek az reflexiós és átviteli zérusokat tartalmazzák, előállítható a csatolási mátrix. A kapott mátrixot hasonlósági transzformációval olyan alakúra lehet hozni, hogy az adott technológiával fizikailag megvalósítható legyen. Minden topológia adott fokszám mellett különböző számú zérust tud megvalósítani. Az approximáció saját készítésű MATLAB programmal készült, az áteresztő sávban egyenletesen hullámos Csebisev karakterisztikával, és a zárósávban szimmetrikusan elhelyezett két transzmissziós zérussal, az aluláteresztő prototípus Ω=2rad/s körfrekvenciáján.

4. ábra A csatolt finline elrendezés IV.

KERESZTCSATOLT FINLINE SZŰRŐK TERVEZÉSE

A. A finline szűrők működése A hagyományos finline szűrők tervezésének módszere jól kidolgozott a szakirodalmakban [3,4,5], melyek az induktív szalagok koncentrált-elosztott paraméteres modelljével számolnak. Ezeket a paramétereket méréssel lehet megállapítani, vagy szimulációval könnyen megkaphatóak. A rezonátorok (fémezés nélküli szakaszok) hossza közel a csőben mért hullámhossz (λg) fele.

B. Csatolt finline topológiák A hagyományos finline szűrőből egymás mellé helyezve kettőt (vagy többet) szendvics-szerkezet szerűen, több topológia alakítható ki. A közös ezekben az, hogy keresztcsatolás nem valósítható meg, csak a szomszédos rezonátorok között. Ezek a topológiák a szakirodalomban a folded (a), box (b), culde-sac (c) és az inline (d) (2. ábra). Természetesen még számtalan más elrendezés található magasabb fokszámokhoz, a követelmény csak annyi, hogy a szomszédos rezonátorok között mindig legyen csatolás, keresztcsatolást azonban könnyen meg lehet szüntetni.

√

(

(1)

)

, ahol a a csőtápvonal szélessége, λ0 a szabadtéri hullámhossz. Ez a feltételezés sérül, ha a rezonátorok fala nem tökéletes elektromos fal, ebben az esetben a rezonátor a két végén levágás alatti hullámvezetőként működik. Ha a betét vastagsága elhanyagolható a tápvonal szélességéhez képest, akkor két, fele olyan széles tápvonalba exponenciálisan csillapodva hatol be a hullám. A csillapodás mértéke z út után: ( )

2. ábra Topológiák

40

(

√

(

) )

(2)

Aszinkron hangolás esetén, kismértékű elhangolásoknál a csatolási tényező nem változik számottevően, nem szükséges kompenzálni a szinkron hangolási feltételezéssel számított értékeket. [2]. Az 5. ábrán látható a csatolt 1-3. rezonátor átvitele. Ennél a szimulációnál lényeges, hogy a be- és kimenet elhanyagolhatóan gyengén legyen csatolva a rezonátorokhoz, így nem terheli le azokat.

,ahol λh a levágási hullámhossz a fele szélességű tápvonalban. Az adószűrő középfrekvenciáján, WR-62 tápvonal esetén 10mm után már 20dB, 18mm után 40dB csillapítás lép fel, tehát egy ilyen hosszú szakaszt elektromos fallal lezárva elhanyagolható hiba adódik. Ez a behatolás rövidíti le a „tiszta” rezonátorok hosszát. Ezért a rezonátorok rezonanciafrekvenciáját csak a csatolási tényezők számításánál lehet majd meghatározni, azonban kiindulásnak jó közelítés a vezetett hullámhossz fele, megközelítőleg 10mm. A dielektromos hordozó (Rogers RT5880) vastagsága 0.254mm, relatív permittivitása εr=2.2, így az effektív permittivitás nem nő meg jelentősen, a vezetett hullámhossz kismértékben nő.

C. Kapacitív csatolás megvalósítása Kapacitív csatoláson olyan csatolást szokták nevezni, amely a csatolási mátrixban a többi tényezőhöz képest ellentétes előjellel rendelkezik. A kapacitív csatolást a rezonátorok téreloszlásából lehet legkönnyebben felismerni. Kapacitív csatolás esetén ugyanis az alsóbb rezonancia ún. páratlan módusú, éppen ellenkezőleg mint az induktív csatolásnál, ahol a rezonátorok az alacsonyabbik frekvencián páros módusban rezegnek, tehát adott időpontban az E és H vektorok azonos irányban állnak.

B. Rezonátorok közötti csatolások számítása A csatolási mátrix elemértékei normalizált csatolási tényezők. Az átszámítása következőképpen történik: ( (

) )

( (

) )

(3)

Ennek megvalósításához az szükséges, hogy a két rezonátor elektromos erővonalai nagyobb mértékben csatolódjanak, mint a mágneses erővonalak. A csatolási tényező definíciószerűen:

,ahol BW a szűrő sávszélessége, f0 a középfrekvenciája. Abban az esetben, amikor az Mii elemek nem zérusok (aszimmetrikus karakterisztika, aszinkron hangolás), hasonlóképpen történik a számítás, ekkor a rezonátornak a szűrő középfrekvenciájától való elhangolását jelenti ez az érték. A CST Microwave Studio térszimulátor programmal többféle módon lehetséges a csatolási tényező számítása, a soros csatolást S21 szórási paraméter frekvenciatartománybeli megoldó használatával jobb mérni, a keresztcsatolást pedig a rezonanciafrekvencia-számító megoldóval. A keresztcsatolást a fémezett dielektrikumon elhelyezett rések biztosítják, a soros csatolást a hagyományos finline struktúra szerint lehet megvalósítani.

∭ √∭

∭

√∭

∭

(5)

Ebből a kifejezésből látható, hogy a két hatás egymással ellentétes, kiolthatják egymást [2]. A kapacitív csatolás megvalósításához tehát az elektromos erővonalakat nagy térfogatban minél inkább párhuzamosan kell vezetni, hogy az integrálhoz nagyobb mértékben hozzájáruljon. Erre egy megoldás a fokozatos átmenettel megvalósított impedanciaváltás. A keskeny rés széleinél szóródik az E tér, hasonlóan a kondenzátorokhoz. Mindkét rezonátor térfogatát így kiterjesztve és átlapolva őket, létrehozható a kapacitív csatolás (6. ábra). Így egy olyan nem alapmódusú rezonátort használok, ami nem növeli a fizikai méretet jelentősen (ellentétben a [6] cikkben bemutatott módszerrel) és jól szabályozható a csatolás mértéke. Az átlapolódás

Amennyiben egy rezonátor van, akkor rezonanciafrekvencián az átvitele ideális esetben 1, ezen kívül a jósági tényezőtől függő meredekséggel csökken. Két rezonátor csatolása esetén két rezonanciafrekvencia alakul ki (f1 és f2), amely a középfrekvenciától (f0) egyenlő távolságra (δ) helyezkedik el. A csatolás növelésével egyre távolabb kerülnek ezek a csúcsok. A k csatolási tényező számítási módja a 3. egyenlet szerint történik. Mivel a normalizált csatolási tényező adott, így a 4. egyenlet szerint számított rezonanciacsúcs távolságokat kell beállítani az egyes rezonátorpárok között: √

∭

(4) 6.ábra Kapacitív csatolás megvalósítása és az elektromos tér eloszlása az átfedett szakasz közepén és a rések méretétől függően kialakulhat átviteli zérus is, még az üzemi frekvencia környékén, melynek a további vizsgálata szükséges. D. Terhelt jósági tényezők számítása A terhelt jósági tényezőket a MS1 és M4L értékekből lehet kiszámítani az alábbi módon: (6) Ezt a számítást a sajátfrekvencia számítóval közvetlenül, vagy S paraméter szimulációval lehet elvégezni. Minél szorosabb a csatolás a rezonátor és a nemrezonáns forrás között, annál kisebb a jósági tényező, szélesebb a rezonanciacsúcs.

5. ábra M13=0.2034 csatolási tényező

41

E. A rések alakjának megválasztása A keresztcsatolást a középső fémezés rései biztosítják, a rezonátorszakaszok mellett. Nagyobb fokszámú szűrőnél gondot okoz, ha a két párhuzamos ág csatolási tényezői nagymértékben különböznek egymástól, mivel így a két rezonátor olyan mértékben eltávolodhat egymástól, hogy nem hozható létre a keresztcsatolás. Ezt a szempontot már a csatolási mátrix szintézisénél figyelembe kell venni. A rések alakja nem befolyásolja jelentősen a csatolás frekvenciafüggését, keskenysávú szűrők esetén. Szélesebb sávú struktúrák tervezésekor a metaanyagkutatás aktuális eredményei felhasználhatóak, pl. frekvencia szelektív felületek rezonátorainak viselkedését érdemes megvizsgálni. Mivel a szűrő keskenysávú, ezért egy egyszerű, egyenes oldalfalú nyílás is megfelelő. Ez gyárthatósági szempontból is jó választás.

7.ábra A szűrő S paramétereinek szimulációs és mérési eredményei

F. Keresztcsatolási tényezők számítása Az előző pontban kiszámított méretű rezonátorokkal kell számolni, az offsetet is figyelembe véve közöttük. Ennek jelentős mértékű hatása van a csatolási tényezőre. A tervezés iteratív folyamat, mivel a rés befolyásolja az előzőleg számított eredményeket is, azonban nem nagy mértékben, kis csatolási tényező esetén, így gyorsan jó közelítő eredmény adódik az optimalizáció kiindulási állapotához. A rés a két rezonátor középpontja között helyezkedik el félúton. V.

A TELJES SZŰRŐ SZIMULÁCIÓJA

A. Peremfeltételek és szimulációs beállítások A szűrő ezüstözött falú csőtápvonalban lesz megvalósítva, így a falak jó közelítéssel tekinthetők ideális vezetőnek. A 2. és 4. rezonátor oldalának lezárása nem lehet közvetlenül elektromos fal, mivel akkor a mechanikai gyártás pontossága befolyásolná a rezonanciafrekvenciát. Ha a csillapításra vonatkozó összefüggéssel kiszámolt hosszúságú szalaggal van lezárva a rezonátor, akkor a végén a fémfallal való lezárás hatására a rezonátor már nem érzi számottevő módon a lezárás pozíciójának mechanikai pontosságból adódó varianciáját.

8.ábra A mechanikai megvalósítás VII. ÖSSZEFOGLALÁS Egy újfajta szűrőtípust mutattam be, mely olcsón gyártható kis szórással. A tervezés során saját készítésű segédprogramot használtam, mellyel a csatolási mátrix szintézisét végeztem el. Az új struktúra fontos részét képezi a kapacitív csatolást megvalósító elrendezés. Áramköri helyettesítőképek nélkül, csak szimulációs szoftverrel is elegendően pontos eredmény adódott az optimalizációhoz. A szűrő fizikai megvalósítását gyártás után nem szükséges hangolni, ezáltal a termelés olcsóbb és gyorsabb. Az egyszerű finline struktúra hőfüggését korábban már megvizsgáltam, ennek a struktúrának a vizsgálata még szükséges. További elrendezések, és magasabb fokszámú szűrők tervezése folyamatban van, melyek gyártási szórásokra és hőmérsékletváltozásra való tűrése is vizsgálandó.

B. Optimalizáció A szimulációt frekvenciatartománybeli megoldóval célszerű végezni, a CST rezonáns megoldója kifejezetten alkalmas a célra. Mivel szimmetriát nem lehet kihasználni, a szimuláció időigényes, ezért fontos a jó kiindulási alap az optimalizációhoz. Csak lokális optimalizációt lehet végezni. A jó kiindulási eredményeknek köszönhetően kevés iteráció után jó eredmény adódott. A számítási elemszám a végleges szimuláció során 1 millió tetraéder környékén mozgott (16GB RAM), adaptív hálógenerálással. A 14-16GHz frekvenciasáv lefedéséhez a megoldási idő 30 perc, i7-2600K@5GHz processzorral. VI.

HIVATKOZÁSOK

A SZŰRŐ MÉRÉSE

A szűrő háza kézi marással, a betéteket nagy pontosságú integrált áramköri technológiával készültek. A kis veszteség eléréséhez a fémezést és a belső falakat ezüstréteggel lettek bevonva. A mérés HP 8722D vektorhálózatanalizátorral történt. A szimulációs és a mért eredmény 7. ábrán látható. A mért eredmények eltérése (60MHz) a gyártási pontatlanságból és a betéten elhelyezett viák csőtápvonal falától való túl nagy távolsága miatt következett be, de a karakterisztika alakja megfelelő. A beiktatási csillapítás maximuma 1.5dB, mely a specifikációt teljesíti. CNC marással készült szűrő gyártása folyamatban van.

42

[1]

Chandra M. Kudsia Richard J. Cameron, Raafat Mansour. Microwave Filters for Communication Systems: Fundamentals, Design and Applications. Wiley, 2007

[2]

M. J. Lancaster Jia-Sheng Hong. Microstrip Filters for RF/Microwave Applications.Wiley, 2001.

[3]

J. Bornemann, R. Vahldieck, Professor F. Arndt, and D. Grauerholz. Optimized low-insertion-loss millimetre-wave fin-line and metal insert filters. The Radio and Electronic Engineer, 52(11):513521, November 1982.

[4]

Bharathi Bhat, Shiban K. Koul. Analysis, Design, and Applications of Fin Lines. Artec House, 1987.

[5]

R. Lopez-Villarroya, G. Goussetis, J.-S. Hong. E-Plane filter design for space applications with advanced and stringent performance requirement. Heriot-Watt University, Edinburgh, UK.

[6]

Erdem Ofli, Rüdiger Vahldieck, Smain Amari. Novel E-Plane filters and diplexers with elliptic response for millimeter-wave applications. IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, Vol 53. No. 3. March 2005.

43

SAR detekció és képalkotás a Nemzetközi Űrállomásról Tóth Emil

dr. Seller Rudolf, konzulens


Szélessávú Hírközlés és Villamosságtan Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Budapest, Magyarország [email protected] aránya, vagyis a jel-zaj viszony nagyobb legyen a mérés során a detekciós küszöbnél.

Kivonat— A dolgozat a Nemzetközi Űrállomás detekciójának és az űrállomásról ISAR eljárással való képalkotásnak lehetőségeivel foglalkozik. A dolgozat kitér az űrállomás jellemzésére, mint radar mérés céltárgyára, és becslést ad a legfontosabb tulajdonságaira, mint a radar hatásos keresztmetszetére, mozgására és távolságára. A továbbiakban a dolgozat részletezi és becslést ad a detekcióhoz szükséges radar berendezés legfontosabb paramétereire, mint a használt frekvencia, a radar adó teljesítménye, szükséges antenna nyeresége. Valamint foglalkozunk a detekció gyakorlati megvalósításával, a DWSR 2501C típusú radar berendezés bemutatásával és vezérlésének módjával. A dolgozatban bemutatásra kerülnek az elvégzett mérések eredményei és végül értékeljük a ISAR képalkotás lehetőségét, gyakorlati megvalósíthatóságát.

I.

A szükséges detekciós küszöb meghatározásához a mérés során konstans vaklárma valószínűséget és detekciós valószínűséget határozunk meg. Mérésünk paraméterei, melyek a Nemzetközi Űrállomás detekciója esetén elegendőek, legyenek a következők: (vaklárma valószínűsége) és (detekció valószínűség). Ezen paraméterek alapján, a szükséges számításokat mellőzve a 12 dB-es minimális jel-zaj szint szükséges sikeres mérés elvégzéséhez [1]. A céltárgy okozta reflexió vett teljesítményét a radar egyenlet alapján határozhatjuk meg:

BEVEZETÉS

(1)

A BME Szélessávú Hírközlés és Villamosságtan Tanszék Mikrohullámú Távérzékelés laboratóriumában több éve folynak kutatások SLAR valamint SAR képalkotás területén a laboratóriumban fejlesztett radar berendezések segítségével. Ezen kutatások és fejlesztések földfelszínre telepített, valamint mozgó hordozóra, repülőgépre telepített radar berendezések által földfelszínről való képalkotás lehetőségit vizsgálták és valósították meg.

Az (1) egyenlet megadja, radar által vett teljesítményt ( ) a radar adóteljesítménye ( ), az antenna nyereség ( ) és hullámhossz ) négyzetének, a céltárgy távolságának ( ) negyedik hatványának és konstans ( ) reciprokjának, valamint a céltárgy radar hatásos keresztmetszetének ( ) függvényében. A mérés során vett zaj teljesítménye egyrészt külső zajforrásokból származik, mint a kozmikus háttérsugárzás, a légkör csillapítása, vagy a Föld és a Nap hőmérséklete okozta termikus zaj. A mérés során alkalmazott antenna elrendezés ismeretében ezen zavaró hatások ekvivalens zajhőmérséklete becsülhető, mely ismeretében a zajteljesítmény is. Zajhőmérséklet becslése esetén 10 K értéket vettem figyelembe [2]. Így amennyiben 30 méteres radiális felbontást szeretnénk elérni például, a kibocsátott impulzus sávszélessége 5 MHz kell hogy legyen, és ebben az esetben a zajteljesítmény – 121 dBm (ami 6,9∙10-13 mW) lesz.

Jelen dolgozatomban egy, az eddigi laboratóriumban folytatott kutatásokhoz képest távolabbi céltárgyról készíthető inverz SAR képalkotás lehetőségét vizsgáltam. Hosszú távú cél, hogy a Nemzetközi Űrállomásról ISAR képet készítsünk. Jelen vizsgálatok ennek előtanulmányául szolgálnak, meglévő eszközök segítségével az űrállomás detektálhatóságát vizsgáljuk és az így szerzett tapasztalatok alapján kívánjuk a meglévő berendezéseinket pontosítani és effektusokat találni, amiket a későbbiekben figyelembe kell venni. A képalkotás alapfeltétele a céltárgy detekciója és a mérés során történő követése. A dolgozatban ennek megfelelően bemutatom az ehhez szükséges radar berendezés paramétereit és a DWSR 2501C radar segítségével végzett mérések eredményeit. II.

Ezek mellett különböző veszteségek is fellépnek. Ezek lehetnek az antenna iránykarakterisztikájának alakjából, impulzusok integrálásból származó és jelfeldolgozás, antenna megtáplálás során keletkező veszteségek. A nem mérés specifikus veszteségek és zavaró hatások okozta zaj mértéke nagyon sok paramétertől függ, és ez radar berendezésenként változik. Paraméter becslés során összes radar veszteség becslést szokás megadni. Specifikációk alapján, valamint

DETEKCIÓ RADAR BERENDEZÉS SEGÍTSÉGÉVEL

Sikeres radar berendezéssel végzett detekció előfeltétele, hogy mérésünk céljának megfelelő paraméterekkel rendelkező berendezést használjunk, mely esetben biztosított, hogy a céltárgy okozta reflexió vett teljesítménye és vett teljes zaj

A bemutatott mérések elvégzéséhez a technológiai hátteret az Országos Meteorológiai Szolgála biztosította.

44

konzulensi becsléssel ennek mértéke a számítások során 16 dB [3].

keresztbe elhelyezkedő napkollektorok hossza 73 méter [4]. Ehhez az alakhoz hasonló a Boeing 747 típusú repülőgép (hossza 70,6 méter, szárnyai fesztávolsága 59,6 méter, a törzs belső átmérője 6,1 méter), melynek átlagos radar hatásos keresztmetszete 100 négyzetméteres értékkel becsülhető. A Nemzetközi Űrállomás esetében is ezt az értéket alkalmazom majd.

Ha a radaregyenlet (1) felhasználásával a szükséges adó teljesítményt fejezzük ki a (2) összefüggést kapjuk, valamint ha a vett jelszintet a vevő zajszintjével ( ) megegyező értékűnek tekintjük, vagyis egy értékű jel-zaj viszonyt feltételezünk, akkor a decibelben kifejezett döntési küszöb ( ) és a radar veszteséget ( ) a (3) összefüggés alapján tudjuk figyelembe venni: (2)

(3) A rarad berendezés paraméterei mellett, melyek a mérés során használt hullámhossz ( ), az antenna nyeresége ( ) és az adó teljesítmény ( ), a céltárgyra vonatkozó két paramétert is becsülnünk kell, ezek a céltárgy és antenna távolsága ( ), valamint a hatásos radar keresztmetszett ( ).

1. ábra Nemzetközi Űrállomás

Nem szimmetrikus felépítésű és összetett céltárgyak esetében a radar hatásos keresztmetszetet nagyban függhet a rátekintési szögtől. A különböző elemi felületek reflexiói szuperponálódnak a vétel során. Ha céltárgyunk mozog és a rátekintési szög folyamatosan változik, a radar hatásos keresztmetszet is változni fog. Ezt nevezzük radar hatásos keresztmetszet fluktuációnak, mely esetben a vett értékeket valószínűségi változóval tudjuk jellemezni és hatásának leírására pedig matematikai modelleket alkalmazhatunk, ezek a Swerling-féle modellek [2].

A. Nemzetközi Űrállomás mint a mérési céltárgy A céltárgyunk, a Nemzetközi Űrállomás LEO (low earth orbit) pályán kering a Föld körül. A pályamagasság folyamatosan változik. Az eddigi évek tapasztalata alapján az űrállomás magassága 330-410 km-es tartományban mozgott. 2012. áprilisi adatok alapján a pályamagasság 380 és 400 km között változott [4], így a továbbiakban számítások alapjául a 400 km-es távolságot vettem.

Feltételezésünk szerint a mérés során a Nemzetközi Űrállomás esetén lassú fluktuáció várható, mivel körülbelül 92 perc alatt kerüli meg a Földet, így a földről figyelve egy terület felett viszonylag kevés időt tölt. A megfigyelés alatt nem várható komoly helyzetváltozás, így egy mérés alatt a radar hatásos keresztmetszetet változatlannak tekinthetjük. Valamint a Nemzetközi Űrállomás esetén nincs egy a többihez képest kiemelkedően nagy reflektáló felület, összehasonlítható méretű, különböző napelem felületek és felépítő modulok alkotják. Ezek alapján a Swerling I modell alkalmazása indokolt [2]. A Swerling I modell szerint 8 dB fluktuáció okozta veszteséggel kell számolnunk.

A radar hatásos keresztmetszet (Radar Cross Section RCS) definíció szerint azt fejezi ki, hogy egy tárgy mekkora energia mennyiséget sugároz vissza az adott irányból érkező elektromágneses jelből:

A sugárzás forrása felé reflektálódó elektromágneses energia aránya, és így a radar hatásos keresztmetszet több tényezőtől függ: az anyagi minőségtől, a felület kialakításától, alakjától, valamint a céltárgy hullámhosszhoz viszonyított méretétől is.

B. Detekcióhoz szükséges radar paraméterei A (3) összefüggés alapján számítható a detekció sikeres elvégzéséhez szükséges radar berendezés adó teljesítménye a használt hullámhossz és antenna nyereség függvényében, mely paraméterek szintén a használt radar berendezés jellemzői. A többi paraméterre az eddigiek folyamán adtunk becslést:

A Nemzetközi Űrállomás esetében jelentősek a fém vagy fémtartalmú, így jó vezető tulajdonságú felületek, mint a reflektáló felületet alkotó napelemcellák és az űrállomást felépítő modulok burkolata, mely sok esetben alumínium védő felület, mely vezető felületről az elektromágneses hullámok jól reflektálódnak. Az általunk vizsgált mikrohullámú tartomány esetén egyrészt a felület kialakítása tekinthető egyenletesnek, másrészt mivel a céltárgy mérete sokkal nagyobb a vizsgáló jel hullámhosszánál, az úgynevezett „optikai zónában” leszünk, mely esetben a céltárgy alakja jobban befolyásolja hatásos radar keresztmetszetet, mint a mérete [2][5].

    

antennától vett távolság: 400 km hatásos radar keresztmetszet: 100 m2 döntési küszöb: 12 dB radar veszteség (fluktuáció okozta veszteséggel): 24 dB fellépő zajhőmérséklet: 10 K

A méréshez apertúra antennát célszerű használni, mely antennák használatával más antenna típusokhoz képest nagyobb nyereséget érhetűnk el. Az apertúra antennánk nyeresége:

A radar hatásos keresztmetszet pontos megállapítása összetett alak esetében a céltárgy laboratóriumban történő vizsgálatát kívánja meg. Erre az űrállomás esetében nincs módunk, így egy ismert radar hatásos keresztmetszetű és hasonló alakú és méretű objektum adataival becsülhetjük a Nemzetközi Űrállomás paraméterét. Az űrállomás hossza 109 méter, mely hossznak körülbelül a felét a modulok hossza teszi ki, melyek belső átmérője 4 és 5 méter között mozog. A

(4) Az antenna nyeresége egyenesen arányos a hatásos felülettel ( ) és használt frekvenciával.

45

A (3) és (4) összefüggést felhasználva a 2. ábrán látható diagram ábrázolja a szükséges radar berendezés paramétereket.

használható impulzus szélesség alapján. E mellett az elérhető radiális felbontást az egy impulzushoz tartozó mért minták maximális, mérés során tárolható száma, valamint az egyértelműségi határ fogja meghatározni. Feltételeztük, hogy a Nemzetközi Űrállomás pályájának magassága 400 km, így ez lesz a céltárgy és antenna minimális távolsága 90°-os elevációs szög esetén. Az űrállomás keringése során, az antenna helyzetéhez képesti közeledés és távolodás alatt távolabb lesz mint 400 km, így célszerű a maximális, 480 km-es hatótávolságot alkalmazni (Így az alkalmazott impulzus ismétlési frekvencia 300 Hz), ez pedig figyelembe véve az egy impulzushoz tartozó mért minták maximális, mérés során tárolható számát, 250 méteres radiális felbontást fog eredményezni.

4 GHz

100 000

5 GHz 6 GHz 7 GHz

10 000

8 GHz 9 GHz 10 GHz 11 GHz

1 000

12 GHz 13 GHz 14 GHz

100

Az elérhető haladási irányú felbontást az impulzus ismétlési frekvencia fogja befolyásolni, és a céltárgy sebességének céltárgy és antennát összekötő egyenesre merőleges sebességkomponens nagysága (az űrállomás keringési sebessége 7,6∙103m/s [6]). Ez maximális, ha az űrállomás 90°os elevációs szög alatt látszik, ekkor adott impulzus ismétlési frekvencia esetén a legnagyobb értékű a haladás irányú felbontás értéke. Minimális impulzus ismétlési frekvencia esetén (300 Hz) az említett sebesség komponenstől függően ez 185-256 méter között fog változni, maximális frekvencia értéket alkalmazva (2400 Hz), 23-32 méter között fog változni.

10

1,00 1,25 1,50 1,75 2,00 2,25 2,50 2,75 3,00 3,25 3,50 3,75 4,00 4,25 4,50 4,75 5,00 5,25 5,50 5,75 6,00

1

2. ábra detekcióhoz szükséges adóteljesítmény antennaméret és frekvencia paraméterek (x tengely antenna méret [m], y tengely adó telyesítmény [kW])

A céltárgy detekciója szempontjából az elérhető antenna méret, így az antenna nyeresége és a radar berendezés adó teljesítménye fordítottan arányos egy adott frekvencia esetén. Ha nagyobb antennát használunk, kisebb teljesítményre van szükségünk és fordítva. Ha pedig növelem a használt frekvenciát, adott antenna méret esetén csökken a szükséges adóteljesítmény, vagy adott antenna teljesítmény esetén csökken a szükséges antennaméret. III.

B. Várható Jel - Zaj viszony A jel-zaj viszonyt (SNR) az (5) összefüggés dB mértékegységben adja meg: (5) Mérésünk során figyelembe kell vennünk a fellépő veszteségeket is, valamint az integrálási nyereséget:

DETEKCIÓ DWSR 2501C RADAR BERENDEZÉSSEL

A DWSR 2501C radar berendezés egy meteorológia impulzus üzemű radar, mely rendelkezik a detekcióhoz szükséges paraméterekkel.         

(6) Az eddig ismertetett adatok alapján a várható jel-zaj viszonyt az 1. táblázat tartalmazza. Az integrálási nyereség 7,8 dB 10 impulzus integrálása esetén [2].

adó teljesítmény: 250 kW frekvencia: 5,6 GHz antenna átmérő: 4,2 m impulzus ismétlési frekvencia: 300 Hz – 2 400 Hz rögzíthető minták maximális száma: 1920 db hatótávolság (maximális): 480 km integrált impulzusok száma (min.): 10 db InterMeasurementGap (mérések közti holtidő):133 μs impulzus szélesség (min.): 0,4 μs

R [km]

400

450

500

550

600

650

700

800

SNR[dB]

28

26

24

23

21

20

18

16

1. táblázat Nemzetközi Űrállomás-antenna távolság és várható jel-zaj viszony

IV.

MÉRÉSI EREDMÉNYEK

Az Országos Meteorológiai Szolgálat napkori és pogányvári radarjai segítségével végeztem a méréseket. A mérési eredmények egyértelműségi határon túlról is tartalmaznak eredményeket. Ezek esetében a pontos távolság meghatározása érdekében figyelembe kell venni az Inter Measurement Gap (mérések közti holtidő) paramétert is, mely két kibocsátott impulzus közti mérési szünetet jelenti.

Az Országos Meteorológiai Szolgálat rendelkezik ilyen típusú radar berendezésekkel. Támogatásuknak köszönhetően ezeket a berendezéseket használhattam a Nemzetközi Űrállomás detekciójához. A radar vezérléséhez előre biztosítani kellet a Nemzetközi Űrállomás várható koordinátáit, vagyis idő, elevációs szög és azimuth szög információkat. Ezen információkat az Orbitron szoftver (http://www.stoff.pl/) segítségével állítottam elő. Egy adott mérés során érvényes, pontos pályamagasságokat, melyeket a mérési eredmények kiértékelése során használtam fel, a NASA által közölt adatok alapján vettem figyelembe.

A napkori radar berendezés segítségével 2012 november 8.-án sikeres mérést hajtottunk végre. A 3. ábrán látható a detekció során vett jel. A mérés során a Nemzetközi Űrállomás közeledett az antenna helyzete felé, majd távolodott. Az űrállomás detekciója, a távolodás szakaszában, azon belül is akkor volt sikeres, mikor az űrállomás 667,5 km és 817,5 km közötti távolságban tartózkodott.

A. Elérhető felbontás Radiális felbontás esetén a DWSR 2501C radarberendezés legkisebb felbontása 60 méter a 0.4 μs-os legkisebb

46

magasabb értéket is felvesz. A várt jel-zaj viszony a becslés alapján ezen távolság esetén 16-19 dB kellene hogy legyen. Az eltérés oka lehet a becslések során alkalmazott közelítések pontatlansága, például a radar hatásos keresztmetszet, vagy a fluktuációs veszteség becslése esetén. Valamint figyelembe kell vennünk azt is, hogy ezen eredmények az egyértelműségi határon túlról származnak, ami okozhat megnövekedett radar veszteséget az adatfeldolgozás során. Tapasztalatunk továbbá az, hogy csak távolodó, és ekkor is viszonylag távoli helyzetben (alacsonyabb elevációs szög alatt) történt detekció. Ezen tapasztalatunk igaz másik két eddigi mérésre is, melyek során megfigyeltünk sikeres detekciót. Ezen mérések során továbbá közös körülmény volt, hogy minden mérés délelőtt történt és az űrállomás keleti irányba haladt, vagyis az űrállomás, a Nap és az antenna egymáshoz viszonyított helyzete hasonló volt. Tapasztalatunk magyarázata lehet az, hogy a Nemzetközi Űrállomás antenna felőli vetülete változik keringése során a pozíciójától függően, ami jelentősen befolyásolja a radar hatásos keresztmetszetét, így a reflektált teljesítményt, ami ebben a pozícióban, látóirányban számunkra kedvezően alakul.

3. ábra Nemzetközi Űrállomás detekciója

A 4. ábrán látható a mérés során az űrállomás feltételezett pályája (piros) és a sikeres detekció szakasza (kék).

V.

4. ábra Nemzetközi Űrállomás detekciója

ÖSSZEGZÉS, ISAR KÉPALKOTÁS LEHETŐSÉGE

Az elsődleges célkitűzést, az űrállomás detekcióját sikerült teljesíteni. Kijelenthető hogy a felülbecsült várható jel-zaj viszony és nem várt radar hatásos keresztmetszet mérés során történő jelentős változása mellett a Nemzetközi Űrállomás detekciója, így a mérés összeállítása, az űrállomás követése sikeres volt, továbbá az elvégzett kísérletek segítségével pontosítható egy Nemzetközi Űrállomásról történő sikeres ISAR mérés elvégzéséhez szükséges radar specifikációja. Az eredményeink rávilágítanak, hogy ahhoz, hogy sikeres ISAR mérést tudjunk végrehajtani a jövőben, további előrelépések szükségesek. A mérés során a jel-zaj viszonyunk alacsonyabb az előre becsült értéknél, és az űrállomást, pályájának csak bizonyos szakaszán sikerült detektálni

Mivel a DWSR 2501C radar berendezés egy meteorológia impulzus üzemű radar, a vett jelteljesítmények dBz mértékegységben vannak tárolva. A dBz egy radar meteorológiában használatos mértékegység, mely térfogat egységre eső reflexiós képességet mér. A dBz értékeket a berendezés a vett teljesítmény alapján számítja ki, mely során figyelembe veszi a számított adat távolságát és egyéb állandókat is [3]. Mivel a vétel során dBm dBz átalakítás gyakorlatilag távolságfüggő konstans eltolást jelent, így a jelzaj viszonyt a megszokottaknak megfelelően kezelhetjük. Alkalmazott meteorológiai radar esetében, amennyiben az alkalmazott impulzus sávszélessége és az ehhez igazodó vevő sávszűrő sávszélessége nagyságrendileg összemérhető a mérés során a Doppler frekvenciával, úgy számolnunk kell az ebből fakadó csillapítással, különösen az űrállomás nagy radiális sebessége esetén (távoli pálya szakaszok), ahol nagy a Doppler frekvencia. Mérésünk során a Doppler frekvencia értéke 0,115 és 0,235 MHz között változik. A mérés során használt impulzus sávszélessége 1,25 MHz (impulzus szélesség 0,8 μs), így számottevő csillapítással nem számoltam.

A DWSR2501C radar berendezés további használata esetén, a jel-zaj viszony az integrált impulzusok darabszámának növelésével elért integrálási nyereség növelésével lehetséges. Ebben az esetben a haladás irányú felbontás jelentősen romolhat, ami ellensúlyozására növelhető az impulzus ismétlési frekvencia. Ebben az esetben ügyelni kell arra, hogy csökkeni fog az egyértelműségi határ, így a várható mérési eredmények ezen túlról származhatnak, ami viszont csökkentheti az elérhető jel-zaj viszonyt. Meg kell jegyezni, hogy a mérések elvégzésekor az Országos Meteorológiai Szolgálat napkori és pogányvári meteorológiai radar berendezései nem tudtak I és Q jeleket szolgáltatni. Így még nem megvalósítható az ISAR képalkotás esetén a fázishelyes detekció. A jövőben várható olyan fejlesztése a radar berendezéseknek, mely esetben az I és Q jelek is rögzíthetőek. VI. [1] [2] [3] [4] [5]

5. ábra Detekció során az SNR válltozása

A vétel során a jel-zaj viszony az 5. ábrán látható, mely alapján megállapíthatjuk, hogy a jel-zaj viszony a detekció során tartósan nem éri el az előirányzott 12 dB-es értéket. Az átlagos jel-zaj viszony 3,3dB, bár bizonyos szakaszokon ennél

47

FELHASZNÁLT IRODALOM

Merrill Skolnik: Radar Handbook Bozsóki István Farkas Botond Gödör Éva: Rádiórendszerek II. ELDE DWSR 2501C Manual: Technikal & Operating Manual www.nasa.gov/mission_pages/station IEEE transaction on Antennas and propagation, vol 56, NO. 11, november 2008 A Method to Measure Radar Cross Section Parameters of Antennas

Szaturációalapú tesztbemenet-generálás színezett Petri-hálókkal Darvas Dániel, Vörös András Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Budapest, Magyarország [email protected], [email protected] esetén – az aszinkronitás kihasználásával gyors állapottérfelderítést tesz lehetővé.

Kivonat — Különböző informatikai rendszerek robusztusságtesztelése fontos feladat, amelyben fontos szerepe van a megfelelő tesztbemenetek előállításának. Ezen a területen is bizonyították hasznosságukat az ún. modellellenőrző eszközök, ugyanis megfelelő paraméterezéssel hatékonyan képesek a kívánt tesztbemeneteket előállítani. A cikkben bemutatjuk, hogy az aszinkron rendszerek ellenőrzésére hatékony szaturációs algoritmus hogyan használható akár komplex tesztkövetelményeknek is megfelelő tesztbemenetek generálására. Megközelítésünk szemléltetésére két alkalmazási példát is felvázolunk.

Jelen munkában a szaturációalapú algoritmusok alkalmazhatóságát vizsgáljuk nyomgenerálásra (állapottérben történő útgenerálásra). Ennek motivációja az, hogy a nyomgenerálás eredménye bizonyos esetekben közvetlenül vagy közvetve felhasználható tesztbemenetként. Különösen igaz ez a robusztusságtesztelés esetén, ahol szükség lehet arra, hogy a rendszert egy meghatározott szélsőséges érték felvételére kényszerítsük, ilyen állapotba tudjuk vinni.

Kulcsszavak — szaturáció, tesztgenerálás, nyomgenerálás, korlátos állapottér-felderítés, színezett Petri-háló

I.

Hasonló, modellellenőrzőn alapuló tesztgeneráló megoldások léteznek, lásd pl. [12][1]. A jelen cikkben ismertetett megoldás előnye, hogy képes több tesztkövetelményt egyszerre kielégítő tesztbemeneteket generálni. További előnye, hogy a szaturációs algoritmust használja, és amennyiben a verifikáció is ennek segítségével történik, a tesztbemenet generálása nem okoz jelentős többletköltséget (sem időben, sem memóriában).

BEVEZETŐ

Hardver- és szoftverrendszerek vizsgálata, helyességének és teljességének vizsgálata régóta aktív kutatási terület. Ennek egyik lehetséges módja az, hogy elkészítjük a rendszert leíró modellt, majd azt szimulációval vagy matematikai módszerekkel elemezzük.

A cikk felépítése a következő: a II. fejezetben bemutatjuk a módszerekhez szükséges alapismereteket: a színezett Petrihálókat és a modellellenőrzést. A III. fejezetben ismertetjük az egylépéses nyomgenerálást, amit közvetlenül tesztgenerálásra és összetettebb tesztgenerálás építőköveként használunk. A IV. fejezet a többlépéses nyomgenerálásról szól, amely segítségével szaturációs alapokon lehetséges összetett tesztbemeneteket generálni. Alkalmazási példákkal szemlélteti a módszer használhatóságát az V. fejezet.

A modellek leírására számos formalizmus rendelkezésre áll. Jelen cikkben színezett Petri-háló formalizmussal megadott modelleket vizsgálunk. Számos alkalommal használták már sikeresen ezt a formalizmust különböző rendszerek vagy akár kommunikációs protokollok leírására és vizsgálatára is. Így elemezték például a MAC-réteget [1], mobil ad-hoc hálózati protokollokat [2], a TCP-protokollt [3] vagy például a BGPprotokollt [4]. A formális módszerek használatának köszönhetően több esetben is kimutattak hibákat és nem kellőképp specifikált elemeket, akár régóta használatban lévő protokollok esetében is.

II.

HÁTTÉRISMERETEK

A. Színezett Petri-háló (CPN) A színezett Petri-hálók [14] az egyszerű Petri-hálók kibővítései adatszerkezetekkel. Egy színezett Petri-háló formálisan egy struktúra, ahol a helyek (véges) halmaza, a tranzíciók (véges) halmaza, az élek halmaza, az adattípusok (színosztályok) halmaza, a színfüggvény, az egyes tranzíciókhoz őrfeltételt rendelő függvény, az egyes élekhez élkifejezést rendelő függvény, pedig az egyes helyekhez kezdeti tokeneloszlást rendelő függvény [8]. Mivel az ismertetett algoritmusok nem közvetlenül színezett Petri-hálókon dolgoznak, ezek bővebb ismertetésétől itt eltekintünk. Azonban ezen formalizmus használata fontos tulajdonság, hiszen az

A korábban publikált, színezett Petri-hálókat alkalmazó vizsgálatok megegyeztek abban, hogy a verifikációra explicit technikákat alkalmaztak, azaz minden elérhető állapotot különkülön reprezentáltak. Nagyméretű modellek esetén a modellellenőrzés világából ismert, hogy különböző szimbolikus technikák segítségével jóval nagyobb állapotterű modellek is vizsgálhatók [15]. Aszinkron rendszerek szimbolikus modellellenőrzésére egy hatékony módszer az ún. szaturációalapú modellellenőrzés. A szaturációs algoritmusok [9][10][11] előnyét két tulajdonságuk biztosítja: (1) döntési diagramokon alapuló adatreprezentációjuk főként aszinkron modellek esetén kompakt tárolást nyújt, (2) speciális iterációs stratégiájuk – megfelelő paraméterezés

48

algoritmusaink eredménye a színezett Petri-hálóval leírt magas szintű modellre lesz visszavetítve.

az, hogy az kezdőállapotból felderítjük a teljes állapotteret úgy, hogy minden egyes állapothoz eltároljuk az állapottól mért távolságukat is. (Azaz az algoritmus egy távolságinformációkkal bővített teljes állapottér-felderítést végez.)

B. Modellellenőrzés A modellellenőrzés egy verifikációs módszer, melynek során egy temporális logikai kifejezés teljesülését vizsgáljuk egy formális modellen. Eredménye egy olyan állapothalmaz, amelyre igaz a megadott temporális logikai kritérium. Ha ebben szerepel a modell egy kezdőállapota, akkor a modellezett rendszerre is igaz lesz az állítás [6].

A nyomgenerálás módszere azon az észrevételen alapul, hogy a állapotsorozat minden elemére , hiszen az egymás melletti állapotok távolsága egymástól eggyel térhet el a legrövidebb útban. Ha az állapotsorozat egy elemére találnánk -nél rövidebb utat, akkor az -t megelőző darab állapot helyettesíthető lenne kevesebb állapottal, így rövidebb utat kapnánk, ami ellentmondás. Ha az állapotsorozat egy elemébe -nél hosszabb út vezetne, akkor valamely egymás melletti állapotokra a távolságkülönbség egynél nagyobb lenne, ami viszont nem lehetséges, ha , azaz egy -t követő állapot.

A modellellenőrzés tipikusan két fázisból áll: az állapottér felderítéséből és a megadott kritérium ellenőrzéséből. Állapottér alatt most egy olyan irányított gráfot értünk, amely csúcsai a modellben elérhető állapotokat, élei pedig állapotok közti lehetséges átmeneteket jelölik. Jelölje a továbbiakban az állapotból egy átmenettel elérhető állapotokat, azaz az -nek megfelelő csúcsból kimenő élek végén lévő csúcsok halmazát. A szaturációs algoritmusok a modellellenőrzés mindkét fázisának végrehajtására alkalmazhatók.

Ez alapján az algoritmus úgy működik, hogy kiválasztja a megadott halmazból azt az állapotot, amelyre a legkisebb. Ezután keres egy tranzíciót, amellyel ebbe az állapotba lehetett jutni, majd megkeresi azt az állapotot, ahonnan az adott tranzíció tüzelése -be vezetett. Ilyen állapot biztosan létezik, hiszen különben nem lenne távolságra a kezdőállapottól. Ha ilyenből több is van, tetszőleges megválasztható -nek, hiszen mindegyikhez vezet hosszú út a kezdőállapotból. Az algoritmus ezt folytatja rekurzívan a kezdőállapot eléréséig.

A szaturációs állapottér-felderítés eredménye két adatstruktúra: az elérhető állapotok halmaza és a lehetséges állapotátmeneteket leíró reláció (azaz lényegében függvény). Így a szaturációalapú állapottér-felderítés az állapotteret egy éllistás formátumban adja meg. Mindkét adatstruktúra kódolt formában, döntési diagramok segítségével kerül reprezentálásra. A modellellenőrzés egy speciális módja a korlátos modellellenőrzés. Ilyenkor a kritériumellenőrzést megelőzően nem a teljes állapottér kerül felderítésre, csak ennek egy meghatározott mélységű része (azaz az állapottérnek azon része, amely legalább egy kezdőállapottól legfeljebb állapotátmenettel elérhető). Amennyiben a mélységű állapottérrészből a kritérium teljesülése nem dönthető el, nagyobb értékekkel iteratív módon folytatódik az állapottér-felderítés.

Gyakran az állapotok sorozatánál informatívabb az állapotátmenetek sorozata, amelyek a Petri-hálóbeli tranzíciók tüzeléseinek felelnek meg. Az algoritmus során elmenthetjük azt is, hogy egy állapotból melyik tranzíció (inverz) hatására sikerült az őt megelőző állapotba jutni. Így a kimenet az állapotsorozat helyett ekvivalensen lehet egy tüzelési sorozat is (ahol ), így pedig a nyomgenerálás eredménye közvetlenül visszavetíthető a Petri-hálóval leírt modellre.

Korábban bemutatták, hogy szaturációs algoritmussal is lehetséges korlátos állapottér-felderítést végezni [5]. Ez alapján korábbi munkánkban bemutattunk egy módszert szaturációalapú korlátos modellellenőrzésre [8]. Ezen módszerek lényege az, hogy az állapotok halmazában eltároljuk azt is, melyik állapot milyen távolságra található a kezdőállapot(ok)tól. Ez megfelelő típusú döntési diagramot használva megtehető [5]. A jelen cikkben ismertetett algoritmusok építenek a [8]-ban leírt megoldásokra, de egy új felhasználási területet céloznak meg. III.

Vegyük azonban észre, hogy az útgenerálás nem érint olyan állapotokat, amelyekre . Így az útgeneráláshoz nem szükséges az állapottér ezen része. Emiatt a [5]-ban ismertetett távolságinformációval bővített állapottér-felderítés nem szükséges, a mi megvalósításunkban helyettesítettük egy korlátos állapottér-felderítéssel, amelynek leállási feltételként az halmaz tetszőleges elemének elérését adjuk.

EGYLÉPÉSES NYOMGENERÁLÁS

További észrevétel, hogy bár a színezett Petri-hálók szaturációs analízise ugyanígy felderíti (és igény szerint távolságadatokkal ellátja) az állapotok halmazát, az útkereső algoritmus működésében lehet eltérés. Ezt az okozza, hogy míg egyszerű Petri-hálók esetén egy állapotból egy tranzíció tüzelése pontosan egy állapotba vihet át, addig színezett Petri-hálók esetén több ilyen állapot is létezhet (mivel a bemenő és kimenő élkifejezéseknek több különböző engedélyezett változóbehelyettesítése is lehet). Erre a [5]-ben ismertetett algoritmus nincs felkészítve. Emiatt a jelen algoritmusokhoz használt megvalósítást megfelelő visszalépéses kereséssel ki kellett egészítenünk: a lehetséges tranzíciókat és azok lehetséges változóbehelyettesítéseit sorra meg kell vizsgálnunk egészen addig, amíg nem találunk egy olyat, amellyel egy távolságú állapotból engedélyezett a tranzíció.

Az egylépéses nyomgenerálás feladata a következő: adott egy kezdőállapot és egy állapothalmaz. Keressünk egy olyan állapotsorozatot az állapottérben, ahol az egyes állapotok szomszédosak ( ) és . Azaz a feladat -ból egy állapotba vezető út keresése az állapottérben. Annak érdekében, hogy az így generált utak (nyomok) könnyen használhatóak legyenek, célszerű azt is kikötni, hogy a generált állapotsorozat a lehető legrövidebb legyen, azaz kezdőállapotból legrövidebb utat keresünk az állapottér gráfjában egy tetszőleges elemébe. Egyszerű Petri-hálókra már ismertettek korábban szaturációalapú nyomgeneráló algoritmust [5]. Ennek lényege

49

IV.

esetben folytatható lesz a nyomgenerálás. Amennyiben a Petriháló megfordítható, ez triviálisan teljesül.

TÖBBLÉPÉSES NYOMGENERÁLÁS

Jelen fejezetben az általunk elkészített többlépéses nyomgenerálást mutatjuk be. A többlépéses nyomgenerálás feladata a következő: adott követelmények egy halmaza. Minden egyes követelményt az állapothalmaz bizonyos állapotai elégítenek ki. Keressünk egy olyan állapotsorozatot az állapottérben, ahol az egyes állapotok szomszédosak ( ) és az követelményhalmaz minden eleme valamely állapotban ki van elégítve.

Az eddigiekben leírtaknak megfelelő algoritmust mutat az 1. ábra. Megjegyzendő, hogy ez az algoritmus nem közelít multiplikatív hibával, az optimális és az adott megoldás közti különbségre nem adható felső korlát. követelmények;

Adott:

kezdőállapot

Ciklus amíg Keressünk állapotból korlátos állapottér-felderítéssel olyan állapotot, amelyre valamelyik eleme igaz. legrövidebb út (állapotsorozat) -ből -be

Az egyes követelmények tetszőlegesek lehetnek, az egyetlen feltétel az, hogy kiértékelhető legyen egy állapothalmazra. Így, felhasználva a szaturációs modellellenőrzés lehetőségeit, ezek lehetnek atomi vagy összetett logikai kifejezések, de akár temporális logikai kifejezések is.

// : konkatenáció igaz állapotban

A cél az, hogy az egylépéses nyomgenerálás felhasználásával megoldást adjunk a többlépéses nyomgenerálás problémájára. Ha az egylépéses nyomgeneráláshoz hasonlóan itt is kikötjük, hogy a cél a legrövidebb út generálása, akkor a probléma speciális esete (amennyiben és minden pontosan egy állapotra teljesül) egy Hamilton-út keresése lenne az állapotteret leíró gráfban, ami NP-nehéz probléma. Emiatt optimális megoldást nem várunk el az algoritmustól. (Ezt a felhasználási cél – a tesztbemenet-generálás – sem indokolja.)

Ciklus vége Eredmény:

állapotsorozat

1. ábra

Többlépéses nyomgenerálás algoritmusa

Könnyen definiálható a többlépéses nyomgenerálásnak egy szigorúbb variánsa, a sorrendezett többlépéses nyomgenerálás. Ekkor a megtalált útra nem csak annak kell teljesülnie, hogy minden -beli követelményt kielégít, hanem annak is, hogy ezeket egy meghatározott sorrendben elégíti ki. Pontosabban: követelmények és generált út esetén -hez kell egy olyan állapotnak léteznie -ban, hogy (1) állapot kielégíti -t és (2) az követelmények mindegyikét kielégíti az állapotok valamelyike. Az előzőekben (1. ábra) ismertetett algoritmus az alább leírtak szerint alakítható át, hogy a sorrendezési követelménynek is eleget tegyen:

További nehézség, hogy az egylépéses nyomgenerálás során csak egy kezdő állapotból számoljuk ki a többi állapot távolságát, nem ismert tetszőleges két állapot közt a távolság. Így mindössze azt állapíthatjuk meg, hogy melyik a legközelebbi állapot, amely egy követelményt kielégít, tehát a rendelkezésre álló adatok alapján csak egy mohó útkereső algoritmust készíthetünk. Könnyen belátható, hogy egy mohó útkereső algoritmus – mivel lokális optimumot keres – nem feltétlen a legrövidebb utat találja meg. Emellett az is elmondható, hogy mohó útkereséssel általános esetben a megfelelő út sem feltétlenül található meg. Előfordulhat ugyanis, hogy még azelőtt „zsákutcába”, kivezető élekkel nem rendelkező csúcsba jut az állapottérben, mielőtt a megtalált állapotsorozat kielégíti az összes -beli követelményt.

követelmények;

Adott:

kezdőállapot

Ciklus -től -ig Ha állapotban nem igaz : Keressünk állapotból korlátos állapottérfelderítéssel olyan állapotot, amelyre igaz. legrövidebb út (állapotsorozat) -ből -be

Vezérlők és protokollok és tervezése esetén azonban tipikus tervezési cél az, hogy ne legyen holtpont (azaz az állapottér gráfjában minden csúcsból vezessen ki él), továbbá a modell ciklikus (megfordítható) legyen, tehát minden állapotából vissza lehessen térni a kezdőállapotba (azaz az állapottér gráfjában minden csúcsból vezessen irányított út a kezdőállapotba), vagy legalább egy inicializálás utáni állapotba. Ilyen esetekben az algoritmus garantáltan talál megoldást.

// : konkatenáció Elágazás vége Ciklus vége Eredmény: 2. ábra

állapotsorozat Sorrendezett többlépéses nyomgenerálás algoritmusa

Sorrendezett esetben ahhoz, hogy garantáltan megoldást adjon az algoritmus, gyengébb feltétel is elégséges. Biztosan megoldást ad az algoritmus, ha minden -et kielégítő állapotból minden követelményt kielégítő állapot elérhető, továbbá a kezdőállapotból elérhető minden -et kielégítő állapot.

A leírt algoritmusok használhatóságára adható egy elégséges feltétel. Jelölje az összes olyan állapotot, amely kielégít legalább egy feltételt egy adott követelményhalmazból. Az adott alapján a többlépéses nyomgenerálás elégséges feltétele, hogy minden állapotból elérhető legyen minden állapot. Ez esetben a mohó algoritmus tetszőleges sorrendben elégítheti ki a követelményeket, minden

A sorrendezett algoritmusra szintén igaz, hogy nem multiplikatív hibával közelítő algoritmus.

50

Az itt leírt algoritmust (illetve az ehhez szükséges további algoritmusokat) implementáltuk a BME MIT Hibatűrő Rendszerek Kutatócsoport által fejlesztett PetriDotNet keretrendszerben [16]. V.

VI.

ÖSSZEFOGLALÁS

A cikkben egy módszert ismertettünk, amely segítségével a szaturációalapú korlátos modellellenőrzést felhasználva az állapottérben utak generálhatók. A generált utak közvetlenül is felhasználhatók tesztbemenetekként, például robusztusságtesztelés esetén. Emellett bemutattunk egy módszert arra, hogy az egylépéses nyomgenerálás alapján többlépéses nyomgenerálás is végezhető (a közbenső lépések sorrendjének megadásával és sorrendezés nélkül egyaránt), amellyel komplex tesztbemenetek is generálható a formális modellek alapján. A módszer előnye, hogy formális verifikációval együtt alkalmazva alacsony költséggel elvégezhető. A bemutatott algoritmusokat implementáltuk a PetriDotNet keretrendszer részeként és felhasználtuk az R3-COP Artemis projekt keretében.

ALKALMAZÁSI PÉLDÁK

A. Alkalmazás az R3-COP projektben Jelen munka motivációját az R3-COP Artemis projekt adta. E projektben automatizált raktárak működését vizsgálják, amelyekben lézerrel tájékozódó járművek (Laser Guided Vehicles, LGV) közlekednek egy központi forgalomvezérlő számítógép által irányítva. Ez a központi számítógép biztosítja, hogy az LGV-k egymást elkerülő utakon közlekedjenek, az LGV-k felelőssége mindössze annyi, hogy a számukra allokált útról ne térjenek le. A projekt során a központi számítógép és az LGV-k közti kommunikációs protokollt vizsgáljuk: a bemutatott nyomgenerálási algoritmusok segítségével robusztusságtesztekhez generálunk tesztbemeneteket színezett Petri-háló modell alapján.

VII. HIVATKOZÁSOK [1]

[2]

Mivel a projekt idevonatkozó részei nem publikáltak egyelőre, részletes elemzésre nincs módunk, viszont a teljesítményigény érzékeltethető. Kipróbáltuk a módszerünk működőképességét a vizsgált probléma egy összetett modelljére. Erre a modellre (amely állapottere 2,44 ∙ 109 állapotot tartalmaz) 13,31 másodperc volt a kritériumellenőrzés és többlépéses nyomgenerálás futása együttesen egy 4 közbenső állapotot tartalmazó, összesen 63 hosszúságú tesztbemenetet adó esetben. A tesztbemenet előállításának többletköltsége a megadott kritérium ellenőrzését követően nem haladta meg az 1 másodpercet.

[3]

[4]

[5]

B. PRISE védelmi logika A bemutatott módszert kipróbáltuk a korábbi munkánk során vizsgált vezérlőre is. A vizsgált, ún. PRISE védelmi logikát a Paksi Atomerőműben jelenleg is használják bizonyos üzemzavarok detektálására és a megfelelő vészhelyzetet elhárító lépések megindítására. A védelmi logika működéséről és vizsgálatáról bővebben értekeztünk [7]-ben.

[6] [7]

[8]

Jelen cikkben ismertetett algoritmusok szempontjából a használt modell releváns tulajdonsága, hogy eddig csak szaturációs algoritmusokkal sikerült az állapotterét feltérképezni, más szimbolikus vagy explicit módszerekkel nem.

[9]

E védelmi logika vizsgálatánál fontos kérdés lehet, hogy milyen bemenetkombinációkkal érhető el a vészhelyzeti akció kiváltása, amelyre az egylépéses nyomgenerálás választ tud adni. Bonyolultabb elvárások is lehetnek a bemenetekkel kapcsolatban, például hogy úgy történjen vészhelyzeti akció, hogy előtte már a veszélyes szituáció egyes elemei már fennálltak, de később megszűntek. Vizsgálható az is, hogy egy vészhelyzeti akció után milyen bemenetek hatására lehet ezt az akciót megszüntetni. Ezen kérdésekre mind válasz adható a többlépéses nyomgenerálással, majd az így előállított tesztbemenetekkel a védelmi logika valódi implementációja is megvizsgálható.

[10]

[11]

[12]

[13]

[14] [15]

Az ismertetett tesztbemenet-generálási feladatokat a rendszer egy kb. 1010 állapotot tartalmazó modelljén vizsgáltuk. Az leghosszabb bemenet generálása 71 másodpercet vett igénybe.

[16]

51

P.H. Morera, T.M.P. Gonzalez. “A CPN model of the MAC layer”, in Proc. of the 2nd Workshop on Practical Use of Coloured Petri Nets and Design/CPN, 1999, pp. 153–172. L.M. Kristensen, K. Jensen. “Specification and validation of an Edge Router Discovery Protocol for mobile ad-hoc networks”, in Integration of Software Specification Techniques for Application in Engineering, Springer-Verlag, 2004, pp. 248–269. J.C.A. de Figueiredo, L.M. Kristensen. “Using coloured Petri nets to investigate behavioural and performance issues of TCP protocols”, in Proc. of the 2nd Workshop on Practical Use of Coloured Petri Nets and Design/CPN, 1999, pp. 21–40. D.A. Zaitsev. “Verification of protocol BGP via decomposition of Petri net model into functional subnets”, in Proc. of the Design, Analysis, and Simulation of Distributed Systems Symposium, 2005, pp. 72–78. G. Ciardo and R. Siminiceanu. “Using edge-valued decision diagrams for symbolic generation of shortest paths”, in Proc. Fourth International Conference on Formal Methods in Computer-Aided Design (FMCAD), LNCS 2517, Springer-Verlag, Berlin, 2002, pp. 256–273. E.M. Clarke. “The birth of model checking”, 25 years of model checking, Springer-Verlag, Berlin, 2008, pp. 1–26. T. Bartha, A. Vörös, A. Jámbor, D. Darvas. “Verification of an industrial safety function using coloured Petri nets and model checking”, in 14th International Conference on Modern Information Technology in the Innovation Processes of the Industrial Entreprises, 2012, pp. 472-485. A. Vörös, D. Darvas, T. Bartha. “Bounded saturation-based CTL model checking”, Proceedings of the Estonian Academy of Sciences, vol. 62 (issue 1), 2013, pp. 59–70. G. Ciardo, G. Lüttgen, R. Siminiceanu. “Saturation: An efficient iteration strategy for symbolic state-space generation”, in Proc. of the 7th International Conference on Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems, 2001, pp. 328–342. G. Ciardo, R. Marmorstein, R. Siminiceanu. “The saturation algorithm for symbolic state-space exploration”, International Journal on Software Tools for Technology Transfer, vol. 8 (issue 1), 2006, pp. 4–25. G. Ciardo, Y. Zhao, X. Jin. “Ten years of saturation: A Petri net perspective”, in Transactions on Petri Nets and Other Models of Concurrency, LNCS vol. 6900, Berlin: Springer, 2012, pp. 51–95. G. Fraser, F. Wotawa, P.E. Ammann. “Testing with model checkers: A survey”, Software Testing, Verification & Reliability, vol. 19 (issue 3), 2009, pp. 215–261. S. Rayadurgam. “Coverage based test-case generation using model checkers”, in Proc. of the 8th Annual IEEE Int. Conference and Workshop on the Engineering of Computer Based Systems (ECBS 2001), 2001, pp. 83–91. K. Jensen, L.M. Kristensen. Coloured Petri Nets, Berlin: Springer, 2009. E.M. Clarke, O. Grumberg, D.A. Peled. Model checking, Cambridge: MIT Press, 1999. A PetriDotNet keretrendszer honlapja. (elérve: 2013. március 15.) http://petridotnet.inf.mit.bme.hu/

Autonóm rendszerek tesztfuttatásainak kiértékelése Horányi Gergő, Dr. Majzik István Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Budapest, Magyarország [email protected], [email protected] Kivonat — Autonóm rendszerek robusztusságának és biztonságosságának tesztelése a mai napig sok kihívást jelent. Ezek a rendszerek a környezetükre reagálva önálló döntéseket hozhatnak. Ez a környezetfüggő autonóm működés megnehezíti mind a követelmények definiálását, mind ezek ellenőrzését. Munkánk során a környezetfüggő követelmények definiálásához egy új formalizmust hoztunk létre, amely alapján a tesztadatok automatikusan előállíthatóak. Cikkünkben a tesztfuttatások eredményeinek kiértékelésére – azaz a követelményeknek való megfelelőségének vizsgálatára – adunk hatékony megoldást.

tesztkiértékelést alkalmaz, amely egy flexibilis kontextus metamodellen alapul, így az alkalmazási területtől független módszer lehet. A következő fejezetekben bemutatjuk a hatékony tesztkiértékelési megoldásunkat, amely a kontextusok vizsgálatára gráf alapú algoritmusokat, míg az események és akciók sorozatának elemzésére elfogadó automatákat használ. II. A TESZTELÉSI KERETRENDSZER ÁTTEKINTÉSE A tesztelési keretrendszer manuális és automatikus eszköztámogatással segített részfeladatokat foglal magába (1. ábra). Mivel az autonóm rendszerek (a továbbiakban robotok) viselkedése nem csak a kapott parancsoktól függ, hanem a robot környezete is sokban meghatározza azt, a kialakított keretrendszer komplex környezetek generálására törekszik a robusztusság és biztonságosság teszteléséhez.

Kulcsszavak — robusztussági tesztelés, tesztkiértékelés, teszt orákulum, környezetfüggő viselkedés

I. BEVEZETŐ Az autonóm rendszerek képesek döntések meghozatalára és végrehajtására emberi beavatkozás nélkül [1]. Ezek a rendszerek – különös tekintettel a háztartási-, vagy a felügyeleti robotokra – sokszor valós, kontrollálatlan környezetben működnek, így nélkülözhetetlen, hogy elfogadhatóan reagáljanak a környezet váratlan eseményeire és változásaira is. Egy ilyen rendszernek robusztusnak kell lennie, hogy az előre nem látható szituációkat is kezelni tudja, valamint magas biztonsági elvárásoknak kell megfelelnie, hogy elkerülje emberi sérülések okozását. Ennek megfelelően a rendszerek verifikációjának és validációjának fontos részét képezik a robusztussági és biztonsági vizsgálatok. Az autonóm robotok tesztelésével az R3-COP projekt [2] keretei közt foglalkoztunk, ahol egy olyan modellalapú tesztelési folyamatot dolgoztunk ki [3], ahol a követelmények alapján, keresés alapú tesztgenerálással állítunk elő olyan tesztkonfigurációkat, amelyek komplex, szélsőséges illetve extrém környezeti szituációkat jelentenek a tesztelt robot számára. A teszteket valós, vagy szimulált környezetben hajthatjuk végre: a tesztelt robotot a generált teszteset által meghatározott kezdeti környezetbe (kontextusba) helyezzük, majd autonóm működése közben rögzítjük a tesztelés közben történő bemenő eseményeket, a kimenő akciókat és a környezeti változásokat. A tesztkiértékelés feladata, hogy a naplózott tesztfuttatásokat megvizsgálja és megállapítsa, hogy alapvető biztonsági követelményeknek megfelelnek-e.

1. ábra. Tesztelési keretrendszer áttekintése A. Követelmények leírása A tesztelési céljainkat követve egy-egy követelmény a robot kontextusfüggő viselkedésének alapvető biztonsági tulajdonságaira vonatkozik. Fontos, hogy a biztonsági követelmények tesztelése nem részletes viselkedést, csak biztonságos illetve veszélyes szituációk kialakulását (pl. ütközés), illetve a robot akcióit (pl. megállás) teszteli. Ennek megfelelően a követelmények leírása mind környezeti objektumokra, mind a robot akcióira hivatkozik.

A hasonló kutatások elsősorban valószerű szimulátorokkal [8], kimerítő terepi teszteléssel [9] és a tesztelés fizikai aspektusával [10] kapcsolatosak. Csak néhány olyan keretrendszer létezik, amely automatikus tesztgenerálásra is képes. A megoldásunkhoz hasonló megközelítést mutat be [11]: metaheurisztikákat használó kereséssel online módon állítja elő a teszteseteket. A mi megoldásunk offline tesztgenerálást és

Első lépésként a robot környezetét (kontextusát), az érzékelők által nyújtott bemeneti eseményeket és a beavatkozók által kiadott kimeneti akciókat modellezzük. Ezekből az információkból egy metamodellt építünk. A környezet metamodellje

52

azokat az objektumtípusokat tartalmazza, amelyeket a robot érzékelhet, illetve amelyekkel a robot a működése során valamilyen kapcsolatba kerülhet. Meghatározza, hogy ezek között milyen absztrakt relációk relevánsak a követelmények szempontjából (pl. a robot „közel van” egy emberhez). A környezeti modellből az egyes objektumok tulajdonságainak típusai is kiderülnek.

rögzíthetőek. A tesztgenerálás részletes bemutatása nem célja e cikknek, részletesebb leírás [4]-ben illetve [6]-ban található. C. Tesztkiértékelés A tesztkiértékelés során a rögzített tesztlefutásokat vizsgáljuk a rendszer követelményei alapján. A követelményleíró nyelvünket a TERMOS nyelv [5] inspirálta, így a tesztkiértékelési megoldásunk hasonlít annak kiértékeléséhez [12]. Jelentős különbség azonban, hogy esetünkben egyszerre több követelményt kellett hatékonyan vizsgálni, amelyhez egy új, dekompozíción alapuló megoldást adtunk (lásd IV. fejezet).

A tesztkövetelmények egy speciális grafikus leírónyelv segítségével adhatóak meg, amelynek részei a környezeti (kontextus) leírások és a viselkedési leírások. A követelmény meghatároz egy kezdeti kontextusmintát, ehhez kapcsolódó, előfeltételként tekintett eseményeket és kontextus változásokat, valamint meghatározza azokat a kialakuló kontextusokat illetve kiadott akciókat, amelyek biztonságosnak tekinthetők. A kontextusminták leírása a korábban definiált kontextus metamodellnek megfelelő UML osztálydiagramokkal történik, míg a viselkedés (azaz események és akciók sorozatának) leírása UML szekvenciadiagramok segítségével valósul meg. A két diagramtípus közötti kapcsolatot a szekvenciadiagramok megfelelő helyein, a kontextust megadó osztálydiagramokra való hivatkozás jelenti, ahogy az a 2. ábrán is látható.

A követelmények kiértékeléséhez elsőként a követelményleíró nyelv operatív szemantikáját kellett definiálnunk. A szemantikát elfogadó automaták segítségével adjuk meg [6]: egy elfogadó automata azokat és csakis azokat a kontextusokból, eseményekből és akciókból álló sorozatokat reprezentálja, amik megfelelnek egy követelménynek. A 2. ábrán látható követelmény elfogadó automatája a 3. ábrán látható. Az automata egy állapotátmenetén található őrfeltétel a követelmény által az adott előzmények után megengedett kontextust, eseményt vagy akciót ír le. Az automatában található hurokélek teszik lehetővé, hogy az ellenőrzés során a követelmény szempontjából irreleváns eseményeket átugorjuk. A true címkével ellátott élek atomi állapotokat jelölnek ki, azaz az őket megelőző állapotátmenetekkel együtt tüzelnek.

A szekvenciadiagram két részből áll. Az első rész a követelmény előfeltétele, míg a második rész azt a szituáció- vagy akciósorozatot írja le, amelyet az előfeltétel bekövetkezése esetén elvárunk a rendszertől. Ez utóbbi részt a diagram úgynevezett assert komponensével jelenítjük meg. A 2. ábrán szereplő példa követelmény azt a kezdeti kontextusmintát adja meg, mely szerint egy szobában a robot túl közel van egy élőlényhez. Ezután ha ember vagy állat detektálása történik, akkor a robotnak meg kell állnia. sd REQ1 SUT : Robot

CF1

{ Context: CF1

R1 : Room alt

humanDetected

animalDetected

SUT : Robot

tooClose

L : LivingBeing assert

stop

2. ábra. Példa követelmények leírására

3. ábra. A 2. ábrán látható követelmény elfogadó automatája

A leírónyelv lehetőséget ad dinamikus események megjelenítésére is, amennyiben a metamodellben ezek definiálva vannak. Ezeket a dinamikus eseményeket a kezdeti kontextusban időbélyeggel ellátva adhatjuk meg, például „2 másodperc múlva megjelenik egy ember”.

A tesztlefutások kategorizálásához három állapottípust különböztetünk meg. Ha az automata triviálisan elfogadó állapotban (két körrel jelölve) áll meg, akkor a követelmény előfeltétel része nem valósult meg, így a követelmény se nem sérült, se nem teljesült. Elutasító állapotok (egyszeri körrel jelölve) azokat az állapotokat jelölik ki, amelyek a követelmény assert részéhez tartoznak, így ha az automata egy ilyen állapotban nem tud továbblépni, akkor a követelmény sérült. Szigorúan elfogadó állapotok jelenítik meg, hogy az automata az előfeltételeket és a következményeket is sikeresen detektálta, így a követelmény teljesült.

B. Tesztgenerálás A követelményekben megjelenő kezdeti kontextus mintákat és a környezeti metamodellt felhasználva a tesztgenerálás során szisztematikusan előállíthatók a kezdeti kontextus minták kibővítései, ezek kombinációi, valamint az egyes környezeti objektumok tulajdonságainak és relációinak extrém értékei, így teszt esetként felvéve komplex környezeti konfigurációkat.

III. A TESZTKIÉRTÉKELÉS NEHÉZSÉGEI ÉS MEGOLDÁSAI A tesztelési stratégiánknak megfelelően a tesztlefutások minden egyes szegmensét minden egyes követelményhez viszonyítanunk kell, hiszen minden követelménynek minden (a

A tesztgenerálás metaheurisztikák segítségével [4], szisztematikus kereséssel történik. Az automatikusan előállított tesztesetek (mint környezeti konfigurációk) ezt követően valós vagy szimulált környezetben beállíthatóak, és a tesztlefutások

53

feltételrészében rögzített) esetben teljesülnie kell. Az előbbiekben bemutatott elfogadó automaták tesztorákulumként szolgálnak (a tesztorákulum egy olyan komponens, amelynek feladata az elvárt és a tényleges teszteredmények összehasonlítása, kiértékelése [15]). A kiértékelés az elfogadó automaták futtatásából, azaz a tényleges tesztlefutás során rögzített kontextusok, események és akciók, valamint az automata által reprezentált kontextusok, események és akciók illeszkedésének vizsgálatából áll. A következőekben a főbb kihívásokat, nehézségeket és az arra adott megoldásainkat mutatjuk be.

is). Elfogadó automata szintjén ez úgy jelenik meg, hogy egyszerre több állapotátmenet is engedélyezetté válik. A kiértékelés során minden lehetséges futást párhuzamosan vizsgálni kell. F. Dinamikus események kezelése A követelmények kezdeti kontextusában dinamikus események definiálhatóak, amelyek konkrét időbélyegekhez kötnek eseményeket. A követelmény többi része azonban nem tartalmaz előre definiált időbélyegeket, csak az események sorrendezését. Ezek az események akkor kapnak időbélyegeket, amikor a tesztlefutás megfelelő eseményéhez hozzárendelődnek. Így derül ki az, hogy mikor válik szükségessé a dinamikus események beillesztése, azaz kiértékelés közben kell az illesztendő további kontextusokhoz hozzátenni az adott időpontban megjelenő dinamikus eseményt.

A. Minden követelmény folyamatos illesztése Ahhoz, hogy bármelyik követelmény megsértését megtaláljuk, minden követelményt folyamatosan vizsgálnunk kell. A sok kontextusvizsgálat rendkívül erőforrásigényes, így erre egy hatékony algoritmust adtunk. Az algoritmust arra optimalizáltuk, hogy egyszerre több követelmény kontextust legyen képes illeszteni a tesztlefutásban található kontextusra. Ehhez a kontextusokat típusos gráfokra képeztük le, amelyekben a csúcsok a környezeti objektumokat illetve ezek osztályait, az élek pedig a köztük lévő relációkat jelentik. Az így képzett gráfokból egy dekompozíciós struktúrát építünk (Messmer és társainak ötlete nyomán [7]). A struktúra az összes kontextust összevonva, kompakt módon reprezentálja, mivel az azonos részgráfokat csak egyszer tárolja. Ez nemcsak a tárolás hatékonyságát növeli meg, de a keresések hatékonysága is többszörösére nő abban az esetben, ha a követelmények hasonló kontextusokat tartalmaznak. Ezt azonban feltehetjük, mivel a követelményekben egy adott környezet mintáit írjuk le.

IV.

KONTEXTUSOK ILLESZTÉSE DEKOMPOZÍCIÓ SEGÍTSÉGÉVEL

Az algoritmusunk a kontextusokból gráfokat képez a könynyebb kezelhetőség érdekében. Ezt követően a [7]-ben található megoldáshoz hasonlóan egy dekompozíciós struktúrát épít, amelynek alapelve, hogy az azonos részgráfokat csak egyszer tárolja el. A [7]-ben található algoritmust úgy egészítettük ki, hogy a dekompozíció során a csúcsok típusát vesszük figyelembe és nem a behelyettesített tényleges csúcsot. Így lehetőség van arra, hogy különböző megfeleltetéseket együttesen kezeljünk, mivel a részgráfegyezőség vizsgálata még a behelyettesítés előtt történik meg, és a behelyettesítéseket egy külön struktúrában tároljuk (lásd 4. ábra).

B. Minden lehetséges követelménysértés kezelése Az elfogadó automaták kontextust leíró állapotátmenetei bizonyos esetekben többféle módon illeszkedhetnek a tesztlefutásban rögzített kontextusra – hiszen két kontextus között több megfeleltetés is található. Ilyen esetekben az összes lehetőséget vizsgálni kell, azaz ezekben az esetekben több automatapéldányt kell párhuzamosan futtatnunk – mindegyik megfeleltetéshez egyet-egyet.

CF2' {Robot→VacuumCleaner, LivingBeing→Human}

LivingBeing

Robot

CF2' {Robot→VacuumCleaner, LivingBeing→Animal}

Robot

tooClose

LivingBeing

4. ábra. Egyszerű kontextus dekompozíciója különböző megfeleltetésekkel

C. Absztrakt relációk kezelése A követelményekben az objektumok között absztrakt relációkat jeleníthetünk meg, míg a tesztlefutás már konkrét értékeket tartalmaz. Az absztrakt relációk visszaállítását egy előfeldolgozó lépés keretei közt tesszük meg, amely az érvényes és releváns absztrakt relációkat azonosítja a tesztlefutásban.

Az dekompozíciós algoritmus pszeudokódja az 5. ábrán olvasható. A struktúra építése során az egyes követelményekben szereplő kontextusokat egymás után adjuk hozzá a struktúrához. Az építés alapelve, hogy a legnagyobb már feldolgozott részgráfot megkeresi (4-6. sor), és arra már csak egy hivatkozást tárol. Az algoritmus a részgráfon kívüli maradékot rekurzív módon dolgozza fel (9-12. sor) és a szétbontás egészen addig történik, ameddig már csak egy, még tárolatlan csúcs nem lesz a gráfban (2-3. sor).

D. Típushierarchia illesztése A környezet modellezése során típushierarchiát építhetünk fel. Az algoritmusnak ezt figyelembe kell vennie, azaz a kontextusok illesztése során a tesztlefutásban található altípusból származó objektumot meg kell feleltetnie a követelményben szereplő őstípusnak. Ennek megoldására a pontos egyezés helyett a kontextusillesztés során egy kompatibilitási relációt használunk, amely figyelembe veszi a típushierarchiát.

A struktúrán történő keresés elsőként a dekompozíciós struktúra egy-egy csúcsot tartalmazó csomópontjaitól indul. Elsőként előállítjuk az összes lehetséges illesztést a bemeneti gráfhoz, majd továbblépünk az összetettebb gráfokat tartalmazó csomópontok felé. Egy csomópont akkor dolgozható fel, ha mindkét részgráfját leíró csomópont már fel van dolgozva. Az összetett csomópontok feldolgozása esetén az egyes részgráf csúcsok lehetséges megfeleltetéseit megvizsgáljuk, majd azokból kiválasztjuk az összes ellentmondásmentes kombinációt.

E. Nemdeterminisztikus elfogadó automaták A követelmények sok esetben alternatívákat is tartalmazhatnak a rendszer viselkedésére (ilyen a 2. ábrán található példa

54

alkotott tesztelési keretrendszer tesztkiértékelő megoldásait mutattuk be. A komplex környezeti leírásokat is tartalmazó követelmények vizsgálata speciális gráfillesztő algoritmusok használatát igényli. Az általunk bemutatott algoritmus amellett, hogy egyszerre több gráf illesztését képes elvégezni, lehetőséget ad típushierarchia, absztrakt relációk és dinamikus események definiálására is. A tesztkiértékelő megoldásainkat kidolgoztuk és implementáltuk. Pillanatnyilag a keretrendszerünk részletes validációjával foglalkozunk, amelynek során ROS (Robot Operating System) [13] alapú robot implementációkat tesztelünk egy Gazebo alapú szimulációs környezetben [14]. KÖSZÖNETNYILVÁNÍTÁS Jelen munka az ARTEMIS JU és a Nemzeti Fejlesztési Ügynökség támogatásával jött létre, az R3-COP projekt keretei között. Az első szerzőt munkája során részben a Magyar Fejlesztési Bank támogatta a Habilitas Programon keresztül.

5. ábra: A dekompozíciós struktúrát építő algoritmus A dekompozíció alapú megközelítés jelentős teljesítménynövekedést eredményez [7]: a keresés hatékonyabb, mint a klasszikus Ullman algoritmus esetében. Legjobb esetben a keresés költsége O(IM), míg a legrosszabb esetben O(NIMM2), ahol N a gráfok számát, I az illesztendő (bemeneti) gráf csúcsainak számát illetve M a követelményekben található kontextusokat leíró gráf csúcsainak átlagos számát jelöli. A dekompozíciós struktúra építése legrosszabb esetben O(N2MM+3)lépésszámú.

HIVATKOZÁSOK [1]

[2] [3]

V. AZ ELFOGADÓ AUTOMATÁK FUTTATÁSA A tesztkiértékelés során elfogadó automatákat futtatunk, hogy a tesztlefutásban található kontextus, esemény és akció szekvenciákat összevessük a követelményekben megengedettekkel. Az ellenőrzéshez egy futtatókörnyezetet definiáltunk, amely az automaták példányait párhuzamosan futtatja. A futtatókörnyezet felel azért, hogy létrehozza a megfelelő példányokat és a futásukat felügyelje. A futtatókörnyezet automatákat futtató alapalgoritmusa egy két lépést tartalmazó ciklusból áll.

[4]

Az úgynevezett csendes lépésben a futtatókörnyezet olyan független utakat keres az elfogadó automata aktuális állapotából, amelyek anélkül hajthatóak végre (azaz illeszthetők), hogy a tesztlefutásból egy eseményt vagy akciót fel kellene dolgozni. Ilyen utak akkor jöhetnek létre, ha az út minden állapotátmenetén olyan kontextusok vannak, amelyek kompatibilisek a tesztlefutás pillanatnyi kontextusával. A futtatókörnyezet az összes lehetséges út mentén új automatapéldányokat hoz létre, amelyeket a továbbiakban párhuzamosan tovább ellenőriz. A futtatókörnyezet minden esetben a dekompozíciós gráfillesztő megoldást használja a kontextusok illesztéséhez.

[7]

[5]

[6]

[8]

[9]

[10] [11]

Minden csendes lépést egy eseményt vagy akciót illesztő lépés követ, amely során az ellenőrizendő tesztlefutás következő bejegyzését vetjük össze az engedélyezett állapotátmenetekkel.

[12]

VI. ÖSSZEFOGLALÁS Munkánk során autonóm rendszerek robusztussági és biztonságossági tesztelésével foglalkoztunk. Jelen cikkben a meg-

[13] [14] [15]

55

Connelly, J., et. al. Hong, W., Mahoney, R., Sparrow, D.: Challenges in Autonomous System Development. In: Proc. of Performance Metrics for Intelligent Systems (2006) R3-COP: Resilient Reasoning Robotic Cooperating Systems. ARTEMIS-2009-1 Project No. 100233, http://www.r3-cop.eu/ Micskei, Z., Szatmári, Z., Oláh, J., Majzik, I.: A Concept for Testing Robustness and Safety of the Context-Aware Behaviour of Autonomous Systems. In: Proc. 1st Int. Workshop on Trustworthy Multi-Agent Systems, Springer LNCS 7327, pp. 504–513, (2012) Szatmári, Z., Oláh, J., Majzik, I.: Ontology-Based Test Data Generation Using Metaheuristics. In: Proc. 8th International Conference on Informatics in Control, Automation, and Robotics (ICINCO 2011), pp. 217–222, SciTePress (2011) Waeselynck, H., Micskei, Z., Riviere, N., Hamvas, Á., Nitu, I.: TERMOS: a Formal Language for Scenarios in Mobile Computing Systems. In: Proc. 7th Int. Conf. on Mobile and Ubiquitous Systems, pp. 285–296 (2010) Majzik, I., Micskei, Z., Oláh, J., Szatmári, Z.: Models, Languages and Coverage Criteria for Behaviour Testing of Individual Autonomous Systems. R3-COP deliverable D4.2.1 Part I, http://www.r3-cop.eu/. Messmer, B. T., Bunke, H.: Efficient Subgraph Isomorphism Detection: A Decomposition Approach. IEEE Trans. on Knowledge and Data Engineering, 12:2, pp. 307–323 (2000) Scrapper, C., Balakirsky, S., Messina, E.: MOAST and USAR-Sim: A Combined Framework for the Development and Testing of Autonomous Systems. Proc. SPIE 6230, (2006) Kelly, A., et al.: Toward Reliable Off Road Autonomous Vehicles Operating in Challenging Environments. Journal of Robotics Research, 25:5-6, pp. 449–483 (2006) Michelson, R. C.: Test and Evaluation for Fully Autonomous Micro Air Vehicles. In: ITEA Journal, 29.4, pp. 367–374 (2008) Nguyen, C.D., Perini, A., Tonella, P., Miles, S., Harman, M., Luck, M.: Evolutionary Testing of Autonomous Software Agents. In: Proc. AAMAS (1) pp. 521–528, (2009) Nguyen, M. D., Waeselynck, H., Riviere, N: GraphSeq: A Graph Matching Tool for the Extraction of Mobility Patterns. In 3rd Int. Conf. on Software Testing, Verification and Validation, ICST 2010, pp. 195– 204, IEEE Computer Society, (2010) Robot Operating Systems (ROS) Wiki. http://www.ros.org/wiki/ Gazebo – Multi-Robot Simulator. http://gazebosim.org/ ISTQB Glossary version 2.2. http://www.istqb.org

Frekvencia szelektív felületek modellezése impedancia típusú peremfeltétellel Gombor Tamás, Pávó József Szélessávú Hírközlés és Villamosságtan Tanszék, Budapesti M˝uszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, Budapest, Egry J. u. 18., H-1521 [email protected], [email protected]

Kivonat—A cikkben egy egyszerusít˝ ˝ o eljárást mutatunk be, amely segítségével hatékonyan lehet frekvencia szelektív felületeket (FSS) modellezni. Az eljárás során a fém rétegben lev˝o árameloszlást az egyik irányban el˝oírjuk, ezzel létrehozva egy közelítést, melynek eredményeként a megoldandó feladat egy felületi integrál egyenlet lesz. A javasolt eljárással kapott eredmények pontosabbak, mint az olyan hagyományos módszerekkel kapottak, amelyek szintén felületi integrál egyenlettel oldhatók meg. A cikkben ismertetjük a javasolt peremfeltételt, ismertetünk egy megoldási módszert az így kapott integrál egyenletre és bemutatjuk egy adott geometria esetén a pontos analízis, a hagyományos közelít˝o módszerek és az általunk javasolt módszer során kapott eredmények összehasonlítását. Index Terms—Frekvencia szelektív felület, Impedancia típusú peremfeltétel, Integrál egyenlet

I. Bevezetés A frekvencia szelektív felületek (FSS) periodikusan elhelyezked˝o fém struktúrák egy dielektromos felületen. Ezeket az elrendezéseket gyakran használják az elektromágneses hullámok frekvencia és beesési szög szerinti sz˝urésére. Néhány lehetséges FSS struktúrát mutat az 1. ábra [1]. A fémezés vastagsága általában sokkal kisebb az alkalmazott elektromágneses hullám hullámhosszánál, viszont az elemi cella szélessége a hullámhosszal összemérhet˝o. Az FSS tervezése egy elektromágneses inverz feladat, így célszer˝u a direkt feladat megoldására gyors numerikus eljárást választani. Az FSS pontos elektromágneses analíziséhez lehet használni a végeselem módszeren (FEM) illetve véges differencia módszeren (FDTD) alapuló algoritmusokat, de ezek általában nem túl hatékonyak a FSS szimulációkhoz, mivel hosszú futási id˝ovel rendelkeznek. Az integrál egyenleteken (IEM) alapuló módszerekkel lehet csökkenteni a futási id˝ot, mivel ekkor ellentétben a FEM és az FDTD módszerekkel csak a vezet˝o tartományt kell diszkretizálni. Az elrendezés pontos analízisekor általában térfogatra felírt integrál egyenletet kell megoldani [2], illetve, ha a felületi elem módszert (BEM) használjuk, akkor egy felületi integrál egyenlet (SIE) formájában fogalmazzuk meg a matematikai modellt. Vannak hatékony közelít˝o eljárások, amelyek segítségével csökkenthetjük a feladat számítási igényét. Az egyik ilyen módszer az, amikor végtelen vékony ideális vezet˝ovel (PEC) helyettesítjük az eredeti vezet˝ot. Egy másik lehetséges egyszer˝usítés az, amikor a felületre mer˝oleges irányban homogénnek tekintjük az árameloszlást, és egy felületi árammal

helyettesítjük a térfogati áramot[3][4]. Mindkét módszernél felületi integrál egyenletet kell megoldani. Az integrálegyenleten alapuló megoldásoknál a nehézséget a periodicitás biztosítása jelenti. Erre az egyik kézenfekv˝o megoldás a spektrális Green függvény használata, ami nem más, mint a Green függvény periodikus eltoltjainak az összege. Ennek a módszernek a hátránya, hogy a Green függvényekb˝ol képzett sor lassan konvergál. Egy másik megoldás lehet az impedancia mátrix használata [5]. Ebben a cikkben ismertetett módszernél spektrális tartományra térünk át. Ennek az el˝onye, hogy a periodicitás és a folytonosság automatikusan kielégül. Másik el˝onye, hogy az impedancia típusú peremfeltétel egyszer˝uen alkalmazható. Az irodalomban a leggyakrabban PEC-cel helyettesítik a vezet˝ot. Azonban vannak olyan esetek, amelyekre ez nem közelíti megfelel˝oen a pontos eredményt. A vékony jó vezet˝o rétegek helyettesítésére az egyik elterjedt módszer az impedancia típusú peremfeltétel (SIBC). Az SIBC-t használják a FEM szimulációkban [10][11], illetve FDTD szimulációkban. Az FDTD módszernél a nehézséget az jelenti, hogy a peremfeltétel frekvencia tartományban van megadva, így id˝otartományban konvolúciót kell alkalmazni, aminek viszont nagy az er˝oforrásigénye. Lehet˝oség van a feltételnek a sorfejtésére, aminek hatására exponenciális függvényekkel kell a konvolúciót elvégezni [6][7]. Ennek a módszernek a hátrány, hogy csak közelített eredményt lehet kapni. Az FSS szimulációjához lehet alkalmazni a Mom/BI-RME módszert, amelynél a terjedés irányában lineáris közelítést alkalmaznak a vezet˝oben [8]. Ebben a cikkben az impedancia típusú peremfeltételt spektrális tartományra felírt integrál egyenletnél alkalmazzuk. Ennek az el˝onye, hogy nincs szükség konvolúcióra, és az eredmény is pontos lesz. A cikkben el˝oször bemutatjuk a két tradicionális IEM megoldást, amelyek egy felületi árammal helyettesítik a vezet˝ot. Az els˝o ideális vezet˝o peremfeltételt használ, a második felületi áram peremfeltételt . Ezek után bemutatjuk az általunk javasolt impedancia peremfeltételt. Ezen peremfeltétel alkalmazásával szélesebb tartományban kapunk pontos eredményt, mint a hagyományos eljárások mellett. Ezek után ismertetjük az impedancia peremfeltétellel kapott integrál egyenlet egy megoldási módszerét. A cikket az ismertetett közelít˝o eljárások és a pontos véges elemes megoldások összehasonlításával zárjuk.

56

(a) Szalagok

(b) Dipólok

Mivel az S felületen a vezet˝oképesség végtelen, ezért az elektromos térer˝osség tangenciális komponense nulla, vagyis "Z # 0 = E~ ti + nˆ × G(x, y, z = 0|x0 , y0 )· J~s (x0 , y0 )dS 0 × nˆ . (3)

(c) Kereszt dipólok (d) Jeruzsálem dipól

S

1. ábra. Példák az FSS elrendezésekre

Ezzel felírtuk a megoldandó integrálegyenletet J~s -re.

z

II-B. Fém, mint felületi áram Ebben az esetben azzal a közelítéssel élünk, hogy az áram ~ y, z) ≈ J~0 (x, y). Ezt z irányban homogén eloszlású, vagyis J(x, akkor tehetjük meg, amikor a vezet˝o vastagsága kisebb, mint a skin mélység (δ). Felhasználjuk továbbá azt is, hogy a vezet˝o vastagsága sokkal kisebb, mint a szabadtéri hullámhossz (λ). Ennek köszönhet˝oen a Green függvényt is közelíthetjük a vezet˝o belsejében:

v S+ S S-

Ly/2

y

Lx/2 x

2. ábra. A vizsgálati tartomány sematikus rajza

A vizsgálati elrendezés elemi cellája a 2. ábrán látható. Az elrendezés az x tengely irányában L x periódusú, y irányában Ly . Az elemi cella z = d/2, z = 0 és z = −d/2 síkokkal vett metszete rendre A+ , A és A− . A vezet˝o S + és S − alaplapú (S + és S − párhuzamosak az xy síkkal), d magasságú egyenes hasáb. Az alaplapok a z = −d/2 és z = d/2 síkokban vannak. A vezet˝o és az xy sík metszete az S felület. A vezet˝o vezet˝oképessége σ. Az elektromos teret E~ = E~ i + E~ s alakban keressük, ahol (E~ i ) a betáplált tér, (E~ s ) a szórt tér. A szórt teret a vezet˝oben folyó áram hozza létre. A két mennyiség közötti kapcsolatot a diadikus Green függvény segítségével írhatjuk fel: Z s ~ ~ 0 , y0 , z0 )dV 0 . E = G(x, y, z|x0 , y0 , z0 )· J(x (1) V

A kés˝obb bemutatásra kerül˝o szimulációkat mer˝olegesen bees˝o síkhullámú gerjesztés esetére készítettük el. Így az E~ i = √ xˆ E0 e− jk0 z , ahol k0 = ω ε0 µ0 és xˆ az x irányú egységvektor. II. A számítási módszerek Ebben a szakaszban az A és B pontokban röviden bemutatjuk a hagyományos közelít˝o eljárásokat. A C pontban ismertetjük az általunk javasolt eljárást. Az A és B pontokban leírt eljárások az irodalomból jól ismertek, itt csak az általunk javasolt eljárással való összehasonlítás céljából ismertetjük o˝ ket.

G(x, y, z|x0 , y0 , z0 ) ≈ G(x, y, z|x0 , y0 , z0 = 0), −d/2 < z0 < d/2. (4) Ha ezeket behelyettesítjük a (1) egyenletbe, és alkalmazzuk a J~s = J~0 d jelölést akkor a következ˝o egyenletet kapjuk: Z s ~ E = G(x, y, z|x0 , y0 , z0 = 0)· J~s (x0 , y0 )dS 0 . (5) S

~i

Mivel J~ = σE + σE~ s , ezért a kövezkez˝o egyenlet írható fel: " Z # J~s = σd E~ ti + nˆ × σd G(x, y, z = 0|x0 , y0 )· J~s (x0 , y0 )dS 0 × nˆ . S

(6) Ezzel felírtuk a megoldandó integrálegyenletet J~s -re. Megfigyelhet˝o, hogy ennek a megoldásnak a σ → ∞ és d → 0 határértéke az el˝oz˝o esetet adja vissza. II-C. Fém, mint impedancia típusú peremfeltétel Az impedancia típusú peremfeltételeknél a közelítés abból áll, hogy síkhullámú terjedésnél érvényes összefüggéseket írjuk el˝o a vezet˝o két oldalán. A z irányú síkhullámú terjedés analógiáját felhasználva az árams˝ur˝uséget keressük a következ˝o alakban a vezet˝o belsejében: ~ y, z) ≈ J~+ (x, y)e−γ(z+d/2) + J~− (x, y)eγ(z−d/2) , J(x, (7) √ ahol a γ = jωσµ0 . Ennek a közelítésnek az el˝onye, hogy jól közelíti a valós árameloszlást abban az esetben is, p ha a lemez vastagság nagyobb, mint a szkin mélység (δ = 2/ωσµ0 ). Helyettesítsük ezt be a J~ = σE~ i + σE~ s egynletbe a z = −d/2 és z = d/2 síkokban. J~− (x, y) + J~+ (x, y)e−γd = σE~ ti (x, y, d/2) + " Z # ~ 0 , y0 , z0 )dV 0 × nˆ , nˆ × σ G(x, y, d/2|x0 , y0 , z0 )· J(x

II-A. Fém, mint ideális elektromos vezet˝o Ebben az esetben a fémet egy végtelen vezet˝oképesség˝u z = 0 síkban lev˝o S felület˝u vezet˝ovel helyettesítjük. Ekkor az ~ y, z) = J~s (x, y)δ(z), árams˝ur˝uség a következ˝o alakba írható: J(x, ahol a δ(z) a Dirac-delta függvény. Ezt behelyettesítve a (1) egyenletbe kapjuk: Z E~ s = G(x, y, z|x0 , y0 , z0 = 0)· J~s (x0 , y0 )dS 0 . (2) S

(8)

V ~−

J (x, y)e−γd + J~+ (x, y) = σE~ ti (x, y, −d/2) + " Z # 0 0 0 ~ 0 0 0 0 nˆ × σ G(x, y, −d/2|x , y , z )· J(x , y , z )dV × nˆ .

(9)

V

Így kaptunk J~+ -ra és J~− -ra egy csatolt integrál egyenletrendszert. Látható, hogy ebben az esetben is felületi integrál egyenletet kaptunk (az árams˝ur˝uség csak x és y szerint ismeretlen,

57

mivel z irányban el˝oírtuk), viszont az ismeretlenjeink száma kétszer annyi lesz, mint az el˝oz˝o esetekben. Az így kapott integrálegyenlet megoldható spektrális tartományban, azonban nem harmonikus függvényeket használva a megoldás csak közelítve lehetséges. A megoldást spektrális tartományban a következ˝o pontban ismertetjük. Nem harmonikus függvények esetén a közelítést a következ˝o képen lehet megtenni: Z ~ 0 , y0 , z0 )dV 0 ≈ G(x, y, z|x0 , y0 , z0 )· J(x V Z G(x, y, z|x0 , y0 , −d/2)· J~s+ (x0 , y0 )dS 0 + S− Z + G(x, y, z|x0 , y0 , d/2)· J~s− (x0 , y0 )dS 0 , (10) S+

ahol J~s+ = J~+ (1 − e−γd )/γ és J~s− = J~− (1 − e−γd )/γ. Ez a közelítés tulajdonképpen azt jelenti, hogy a J~+ e−γ(z+d/2) térfogati árams˝ur˝uséget helyettesítjük egy z = −d/2 síkban lev˝o J~s+ felületi árammal, és J~− eγ(z−d/2) áramot z = d/2 síkban lev˝o J~s− felületi árammal. Ez a közelítés azokban az esetekben megfelel˝o, ha vezet˝o vastagsága sokkal kisebb, mint a hullámhossz, vagy a szkin mélység sokkal kisebb, mint a hullámhossz. III. Az integrálegyenlet megoldása spektrális tartományban A FEM és FDTD módszerekkel ellentétben az IEM-mel a periodikus struktúrákat nehezen lehet szimulálni, mivel a periodikus Green függvényt nem lehet zárt alakban felírni. Azonban a spektrális Green függvény használata esetén nincs szükség a periodikus Green függvény kiszámítására. Ha ezt a módszert alkalmazzuk, akkor a diszkretizált integrál egyenletb˝ol képzett lineáris egyenletrendszerben szerepl˝o együtthatók analitikusan kifejezhet˝o tagok összegével egyszer˝uen számolhatók. Keressük a (7) egyenletben szerepl˝o közelített árams˝ur˝uséget a következ˝o alakban: N X (Ji+,x xˆ + Ji+,y yˆ )wi (x, y), J~+ =

J~− =

i=1 N X

(Ji−,x xˆ + Ji−,y yˆ )wi (x, y),

(11) (12)

i=1

ahol xˆ és yˆ az x és y irányú egységvektorok, és wi -k periodikus ortonormált függvények. Írjuk fel wi Fourier sorát: ∞ ∞ X X i (13) wi (x, y) = Vn,m vin,m (x, y), n=−∞ m=−∞

ahol k x = 2π/L x és ky = 2π/Ly és vin,m = e jnkx x e jmky y . Helyettesítsük ezt be a (8) és (9) egyenletekbe. Az eredeti egyenletekben lev˝o integrálok a következ˝o összegekre esnek szét: Z ~ 0 , y0 , z0 )dV 0 = G(x, y, z|x0 , y0 , z0 )· J(x V N h X i=1

i ~ +x + J +,y Ω ~ +y + J −,x Ω ~ −x + J −,y Ω ~ +y , Ji+,x Ω i i i i i i i

(14)

ahol ~ ∗α = Ω i

X

Z i Vn,m

0

G(x0 , y0 , z0 ) · αv ˆ in,m (x0 , y0 )e−γ(d/2∗z ) dV 0 , (15)

V

n,m

=

X

i ~∗αi Vn,m An,m (16)

n,m

∗ : {+, −} , α : {x, y} ~∗αi A továbbiakban ismertetem A n,m kiszámítási módszerét. s Tudjuk, hogy az E kielégíti a következ˝o differenciál egyenletet: ~ ∇ × ∇ × E~ s − k02 E~ s = − jωµ0 σ J.

(17)

Az áramot behelyettesítve a folytonossági egyenletbe és kife1 ~ Tehát lyezve a töltéss˝ur˝uséget kapjuk, hogy ρ = − jω ∇ · J. 1 felírhatjuk, hogy ∇ · E~ s = − jωε ∇ · J~ (mivel ∇ · E~ i = 0). 0 2 Felhasználva vektoriális ∇ operátorra vonatkozó azonosságot: ∇2 E~ s + k02 E~ s = jωµ0 σ J~ −

1 ~ ∇∇ · J. jωε0

(18)

Ha J~ = αv ˆ in,m (x, y)e−γ(d/2∗z) , akkor (17) egyenlet miatt E s = ∗αi ~ An,m . Ezt helyettesítjük be az (18) egyenletbe: 2 ~∗αi ~∗αi ∇2 A ˆ in,m (x, y)e−γ(d/2∗z) − n,m + k0 An,m = jωµ0 σαv 1 ∇∇ · αv ˆ in,m (x, y)e−γ(d/2∗z) . jωε0

(19)

~∗αi Ez Descartes koordináta rendszerben A n,m három koordinátájára három szeparábilis egyenlet, amelyeket meg lehet oldani. Nekünk ebb˝ol csak a x és y komponensre van szükségünk. A megoldás menetét vázlatosan a β irányú komponensre (β : {x, y}) röviden ismertetem. ~∗α AA n,m β irányú komponensét kereshetjük az alábbi alakban: jnk x x jmky y −k(z−d/2) A∗αiβ+ e e , z > d/2, n,m e h+ jnk x x jmky y −kz

A e +A e

e

e

+A e

ih jnk x x jmky y −γ(d/2∗z)

e

e

(20)

e +

h− jnk x x jmky y kz

e

, d/2 > z > −d/2,

jnk x x jmky y k(z+d/2) A∗αiβ− e e , n,m e

−d/2 > z,

(21) (22)

ahol k = + − A z > d/2 tartományban ((21) egyenlet) egy terjed˝o vagy evanescens hullám van, aminek komplex amplitúdója A∗αiβ+ n,m . A d/2 > z > −d/2 tartományban ((22) egyenlet) két terjed˝o vagy evanescens hullám (homogén megoldás), illetve az inhomogén partikuláris tag vannak, melyeknek komplex amplitúdója Ah+ , Ah− és Aih . A z > d/2 tartományban ((22) egyenlet) egy terjed˝o vagy evanescens hullám van, aminek komplex amplitúdója A∗αiβ− n,m . Tehát van öt ismeretlenünk. Ezek közül Aih -t a (18) egyenletb˝ol számít~∗α hatjuk ki. Mivel az A n,m kielégíti a (19) inhomogén Helmoltz ~∗αi egyenletet, ezért A n,m bármely komponensére igaz, hogy mindenhol folytonos, illetve bármely irányban az els˝o deriváltja is ~∗αi folytonos, vagyis felírhatjuk A n,m β komponensének a folytonosságát és a z irányú parciális deriváltjának a folytonosságát leíró egyenleteket a z = −d/2 és z = d/2 síkokra (négy egyenlet), és ebb˝ol kiszámíthatjuk a maradék négy ismeretlent. Ezen paramétereket (17) egyenletbe behelyettesítve megkapjuk ~ ∗α kifejezéseket. Ω i

58

2

nk2x

mky2

k02 .

Helyettesítsünk be (8) és (9) egyenletekbe és szorozzuk be o˝ ket αw ˆ k -val és integráljuk o˝ ket A∗ felületekre. Így megkapjuk a megoldandó líneáris egyenletrendszert, ami a következ˝o képen néz ki:

h

A

+,y +,x −xα∗ −,x Σ+xα∗ + Σ+yα∗ + Σk,l Jl + k,l Jl k,l Jl

be

σ·

l=1 i −yα∗ −,y Σk,l Jl ,

0.5

ki

wk dA +

N X

0.6

0.4

P /P

Jk∗,α = σαˆ xˆ E0 e∗ jk0 d/2

Z

0.7

B modell C modell FEM

0.3 0.2

(23)

0.1 -2 10

ahol

-1

0

10

10 δ/d

Σ+βα∗ k,l

=

X" n,m

l Vn,m A∗βlα+ n,m

#

Z wk vln,m dS

.

(24) 0.8

A

V. Konklúzió Ebben a cikkben javaslatot tettünk egy közelít˝o eljárásra, amivel frekvencia szelektív felületeket hatékonyan lehet modellezni. Ismertettük ezt a módszert, illetve összehasonlítottuk olyan ismert közelít˝o módszerrel, amelynek nagyságrendileg azonos az er˝oforrásigénye az általunk javasolttal. Szimulációkkal igazoltuk, hogy ez a módszer jobban közelíti a pontos eredményt. A cikkben közölt eredményekre vezet˝o kutatásokat az OTKA-K105996 és a TAMOP-4.2.2.B-10/1-2010-0009 pályázatok támogatták.

be

A számításokat végtelen hosszú párhuzamos vezet˝okre végeztem (1. (a) ábra). A struktúra periódusa L = 5cm hosszú, a vezet˝ok l = 2cm szélesek. A megvilágítás a felületre mer˝olegesen bees˝o síkhullám, melynek a frekvenciája f = 3GHz. A számítások különböz˝o vezet˝oképességek és vezet˝o vastagságok mellett készültek el. A 3. ábrán láthatóak az eredmények két vezet˝o vastagságra (d = 2mm, 1mm). Ezeken az ábrákon a struktúrán áthaladó teljesítmény van ábrázolva a szkin mélység függvényében. A két ábrához a két különböz˝o vezet˝o vastagság tartozik. Az áthaladó teljesítmény normálva van a betáplált teljesítménnyel és a skin mélység a vezet˝o vastagságával. Az ábrákon a három görbe a II-B, II-C pontokban ismertetett eljárásoknak, illetve véges elem módszerrel (FEM) készített megoldásnak felel meg. A FEM görbék a pontos (közelítés nélküli) eredményt mutatják. Ezzel lehet összehasonlítani közelített megoldásokat. A szimulációk során azt tapasztaltuk, hogy bizonyos vezet˝o vastagságokig mindkét közelít˝o eljárás pontosan illeszkedik a FEM görbére. Azonban növelve a vastagságot a görbék már nem illeszkednek teljesen (d = 1mm és d = 2mm ábra). Ezeknél a vastagság értékeknél megfigyelhetjük, hogy ameddig a szkin mélység nagyobb, mint a vezet˝o vastagsága addig a közelítések pontosak. Csökkentve a szkin mélységet a görbék már nem illeszkednek. Azonban megfigyelhetjük, hogy az általunk javasolt eljárás szélesebb tartományban illeszkedik a FEM görbére, illetve ahol nem illeszkednek ott az eltérés kisebb, mint a hagyományos közelít˝o eljárásnál.

0.6 0.5

P /P

IV. Numerikus eredmények

ki

0.7

B modell C modell FEM

0.4 0.3 0.2 -2 10

-1

0

10

10

1

10

δ/d

3. ábra. A különböz˝o számítási módszerekkel kapott eredmények összehasonlítása.

Hivatkozások [1] Ben A. Munk, „Frequency Selective Surfaces: Theory and Design,” Wiley, 2000. [2] Pierantoni, L. and de Luca, L. and Rozzi, T., „Full-wave analysis of a periodic array of rectangular lossy conductive thick patches,” IEEE MTTS International Microwave Symposium, vol.2, pp.1073-1076, 2000. [3] S. Nosal, P. Soudais, J.-J. Greffet, „Integral Equation Modeling of Double Periodic Structures With an Efficient PMCHWT Formulation,” IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol.60, no.1, pp.292 -300, 2012. [4] N. Don, A. Kirilenko, M. Bozzi, L. Perregrini, „Numerical Simulation of Frequency Selective Surfaces Perforated with Arbitrarily Shaped Apertures,” in Physics and Engineering of Microwaves, Millimeter and Submillimeter Waves and Workshop on Terahertz Technologies, 2007., vol. 1, pp.301 -303, 2007 [5] Stupfel, B. and Pion, Y., „Impedance boundary conditions for finite planar and curved frequency selective surfaces,” IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol.53, no.4, pp.1415-1425, 2005. [6] Beggs, J.H. and Luebbers, R.J. and Kunz, K.S. and Yee, K.S. „Wideband finite difference time domain implementation of surface impedance boundary conditions for good conductors,” Antennas and Propagation Society International Symposium, vol.1, pp.406 -409, 1991. [7] Kyung Suk Oh and Schutt-Aine, J.E. „An efficient implementation of surface impedance boundary conditions for the finite-difference time-domain method,” IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol.47, no.7, pp.660 -666, 1995. [8] Bozzi, M. and Montagna, M. and Perregrini, L. „MoM/BI-RME modeling of frequency selective surfaces with thick metal patches,” ICEAA ’09. International Conference, Electromagnetics in Advanced Applications, pp.327-330, 2009. [9] C. T. Tai, „Dyadic Green’s functions in electromagnetic theory,” Intext:Scranton, 1971 [10] L. Krähenbühl, D. Muller, „Thin layers in electrical engineering. Example of shell models in analyzing eddy-currents by boundary and finite element methods,” IEEE Transactions on Magnetics, vol.29, no.2, pp.1450-1455, 1992 [11] I. D. Mayergoyz, G. Bedrosian, „On calculation of 3-D eddy currents in conducting and magnetic shells,” IEEE Transactions on Magnetics, vol.31, no.3, pp.1319-1324, 1995

59

DNS64 implementációk teljesítmény- és stabilitásvizsgálata Linux, OpenBSD és FreeBSD rendszereken Répás Sándor

Lencse Gábor

HunNet-Média Kft. Budapest, Magyarország [email protected]

Távközlési Tanszék Széchenyi István Egyetem Győr, Magyarország [email protected]

Kivonat—A cikkben két DNS64 megvalósítás, a BIND9 és a TOTD teljesítmény- és stabilitásvizsgálata kerül ismertetésre, három elterjedt, szabadon hozzáférhető operációs rendszeren futtatva (Linux, OpenBSD, FreeBSD).

B. A DNS64 és a NAT64 működése A DNS64 szolgáltatás és NAT64 gateway együttes alkalmazásával lehetővé tehetjük egy IPv6 kliens számára egy IPv4 szerver elérését. Az IPv4 kliens számára DNS szerverként a DNS64 szerver beállítása szükséges. Amikor az IPv6 kliens megpróbál elérni egy szervert, rekurzív névfeloldási kérést küld a DNS64 szervernek, hiszen szüksége van a szerver IPv6 címére a sikeres kommunikációhoz. A DNS64 szerver az IP cím megállapítására a normál DNS rendszert használja.

IPv6 bevezetés, áttérés, teljesítményvizsgálat, DNS64, BIND9, TOTD, Linux, OpenBSD, FreeBSD

I.

BEVEZETÉS

A különböző DNS64 implementációk teljesítőképessége és stabilitása a következő években fontos szempont lesz a hálózat üzemeltetők számára, mert az IPv4 címek kifogyása miatt [1] az IPv6 [2] bevezetése tovább nem halasztható, mivel az egyre növekvő számú kliens számára a szolgáltatók nem tudnak IPv4 címet biztosítani. (Az IPv6 bevezetésében Kína már jelentős eredményeket tud felmutatni, míg a világ más részei még csak a bevezetés elején tartanak [3].) Az IPv4 és IPv6 protokollok egymás mellett élésének első időszakában a csak IPv6 címmel rendelkező kliensnek el kell tudnia érnie a csak IPv4 címmel rendelkező szervert. Véleményünk szerint ennek a problémának a megoldására a legjobb megoldás a DNS64 és a NAT64 technikák alkalmazása, mely lehetővé teszi egy IPv6 kliens számára, hogy egy IPv4 szerverrel kommunikáljon. Kutatásunk célja a szabad szoftverként elérhető DNS64 implementációk stabilitásának vizsgálata és teljesítményének összehasonlítása. II.

Ha a DNS rendszerből a DNS64 szerver részére érkezett válasz tartalmaz IPv6 címet a keresett szerverhez, akkor a DNS64 szerver ezt a választ adja vissza a hozzá érkezett rekurzív kérésre. Ha a DNS64 szerver csak IPv4 címet tartalmazó választ kap a DNS rendszerből, akkor egy speciális IPv6 címet generál és ad vissza válaszként a hozzá érkező kérésre. Ez a cím az IPv4-Embedded IPv6 Address [9], melynek utolsó 32 bitje tartalmazza a keresett szerver IPv4-es címét. Az ily módon szintetizált IPv6 cím első 96 bitje vagy az erre a célra definiált Well-Known Prefix, vagy egy hálózat specifikus prefix. Részletesebb, könnyen megérthető leírás található [10]-ben. C. Korábbi kutatási eredmények Több publikáció is megjelent 2012 folyamán a DNS64 és NAT64 teljesítményével kapcsolatban (például: [11] és [12]). Ezen publikációk mindegyike egy DNS64 implementáció és hozzá egy NAT64 implementáció közös teljesítményével foglalkozott. Ez természetes, hiszen a működéshez mindkét szolgáltatás együttes alkalmazása szükséges, ugyanakkor az együttes vizsgálat miatt nem derül ki az egyes DNS64 vagy NAT64 megvalósítások valódi teljesítménye. Annak ellenére, hogy mindkét szolgáltatás együttes működése szükséges, nagy hálózatok esetében a két szolgáltatást általában két külön eszköz biztosítja, egy névszerver a DNS64-et, és egy router a NAT64et. Így a legjobb megoldás kiválasztásához a két szolgáltatás külön vizsgálata szükséges. A BIND9 DNS64 és a TAYGA NAT64 implementációk külön-külön vizsgálata megtörtént [13]-ban, de csak egy-egy megvalósítás került kiválasztásra. A kiválasztott megoldások gyorsnak és megbízhatónak bizonyultak, ugyanakkor szükséges több megoldás vizsgálata is.

ALKALMAZHATÓ IPV6 BEVEZETÉSI TECHNIKÁK AZ IPV6 BEVEZETÉSÉNEK ELSŐ SZAKASZÁBAN

A. Legfontosabb megoldások A bevezetés első szakaszában megoldandó feladat, hogy egy csak IPv6 címmel rendelkező kliens képes legyen kommunikálni egy csak IPv4 szerverrel. Erre a célra több megoldás is létezik, melyek közül a legfontosabbak a következők: • • •

A NAT-PT/NAPT-PT [4] szabványtervezetként kezdte 2000-ben, azonban több ok miatt is elavulttá vált [5]. Az Application Level Gateway [6] jó megoldás, de alkalmazása költséges, mert minden használt protokollra el kell készíteni, és üzemeltetni kell. A legáltalánosabb és legsokrétűbb megoldás a DNS64 [7] szerver és a NAT64 [8] gateway alkalmazása.

60

III.

Erre a célra saját címtartományt hoztunk létre a 10-{0..10}{0..255}-{0..255}.zonat.tilb.sze.hu névtérben. Ezek a nevek a 10.0.0.0 – 10.10.255.255 IPv4 címekre mutattak az 1. ábra felső részén látható teacherb nevű, 192.168.100.105-ös címen elérhető számítógépen futó névszerver segítségével. Az ábra alján lévő, csak IPv6-os címmel rendelkező 8 darab azonos konfigurációjú Dell munkaállomás szimulálta a nagyszámú klienst, létrehozva a megfelelő terhelést a mérés elvégzéséhez.

DNS64 IMPLEMENTÁCIÓK KIVÁLASZTÁSA

Csak szabad szoftverként [14] elérhető megoldások kerültek vizsgálatra. A BIND [15], a legszélesebb körben alkalmazott DNS szerver, mely a 9.8-as verziójától kezdődően támogatja a DNS64-et is. Elterjedtsége miatt egyértelmű volt vizsgálata. Míg a BIND egy komplex szoftver, mely minden DNS funkciót megvalósít, másik választásunk a TOTD [16] egy nagyon egyszerű, csak forwarderként működő szoftver. A BIND és a TOTD működése is vizsgálatra került Linux, OpenBSD és FreeBSD rendszereken. IV.

B. Számítógép konfigurációk A mérés elvégzéséhez egy olyan DNS64 szerver számítógépre volt szükség, ami a rendelkezésre álló számítógépekkel a mérés során túlterhelhető. A DNS64 kiszolgáló konfigurációja a következő:

DNS64 IMPLEMENTÁCIÓK TELJESÍTMÉNYVIZSGÁLATÁNAK TESZTKÖRNYEZETE

A vizsgálatok célja a különböző DNS64 implementációk teljesítményének vizsgálata és összehasonlítása volt. A teljesítményen túlmenően nagyon fontos a szoftverek stabilitása is, azaz, hogy a szoftverek jelentős terhelés esetén is megbízhatóan működjenek, így a munka ennek megfigyelésére is kiterjedt mind alacsony, mind pedig extrém nagy terhelés mellett.

• • • •

A vizsgálat célja nem a hardverelemek teljesítményének mérése, hanem a különböző szoftverek teljesítményének és megbízhatóságának vizsgálata volt azonos hardverkörnyezetben.

A. A teszthálózat felépítése Az 1. ábra a mérés során alkalmazott hálózati topológiát mutatja be. Az ábra közepén látható a vizsgált DNS64 szerver implementációkat futtató számítógép. A számítógépek mindegyike 1000Base-TX, 1Gbps sebességű összeköttetéssel kapcsolódott egymáshoz.

Az 1. ábra tetején látható DNS szerver, valamint az ábra alján lévő, a terhelést előállító klienseket szimuláló 8 darab munkaállomás konfigurációja megegyezik. Ezek Dell Precision Workstation 490 típusú munkaállomások gépenként kettő Intel Xeon 5130 2GHz sebességű dupla magos processzorral. Mindegyik számítógépen Debian Squeeze 6.0.3 Linux operációs rendszer futott. A Linuxon működő DNS64/NAT64 szolgáltatások mérése esetén, a tesztszámítógépen is. Míg a többi mérésben ezen a számítógépen OpenBSD 5.1 és FreeBSD 9.0 verzió került telepítésre.

A mérések elvégzéséhez szükség volt egy olyan címtartományra, ami: • • •

szisztematikusan hivatkozható (a szimbolikus nevek ciklusból egyszerűen generálhatók) csak IPv4-es címekre lehet feloldani más hálózatoktól függő késleltetésektől mentes.

V.

Authoritatív DNS szerver ‘teacherb’

192.168.100.105/24

192.168.100.106/24

DNS64 szerver

VI. 2001:738:2c01:8001::1/64

MÉRÉSI EREDMÉNYEK

A mérések eredményei minden esetben azonos táblázatokban kerültek rögzítésre, ezért a továbbiakban részletesen csak az első táblázat kerül ismertetésre. Terjedelmi okokból az eredmények ismertetése sem teljes körű. A részletes mérési eredmények elérhetők: http://vip.tilb.sze.hu/DNS64-results.

Intel PIII 800MHz 3com Baseline 2948-SFP Plus

...

MÉRÉSI MÓDSZEREK

A mérések során egy-egy kísérletben 256 névfeloldást végeztettünk el a host paranccsal, és kliensenként 256 kísérletet végeztünk. (Minden névfeloldás más névre vonatkozott.) A mérések 1, 2, 4 majd 8 darab kliens egyidejű működése mellett kerültek elvégzésre. A mérések során a processzor kihasználtságot és a memóriafoglalást is folyamatosan rögzítettük a DNS64 tesztszerveren.

Dell Precision 490

2001:738:2c01:8001::111/64

Intel D815EE2U alaplap 800 MHz Intel Pentium III (Coppermine) processzor 256 MB, 133 MHz SDRAM Két darab 3Com 3c940 Gigabit Ethernet PCI hálózati kártya

2001:738:2c01:8001::118/64

A. BIND DNS64 teljesítménye Elsőként a BIND DNS64 rekurzorként alkalmazva került vizsgálatra. Ez a konfiguráció fordul elő legtöbbször a valós alkalmazásokban.

Kliens számítógépek 8x Dell Precision 490 1. ábra. A teszthálózat felépítése

61

(12,69) sem éri el az átlagos érték kétszeresét. Kijelenthető, hogy a rendszer stabil, megfelelően teljesít akár többszörös túlterhelés esetén is.

1) BIND rekurzorként Linuxon futtatva A mérési eredményeket az I. táblázat tartalmazza. A táblázat első sora a terhelést produkáló kliensek számát mutatja. Tehát, hogy egy időben hány kliens hajtotta végre a terhelést produkáló scriptet. Kétszer annyi kliens kétszeres terhelést eredményez. A 2. sorban látható 256 host parancs átlagos végrehajtási ideje. Mivel a mérés során kliensenként 256 eredmény keletkezik, így ebben a sorban a mért válaszadási idők átlaga került megjelenítésre. A 3. sorban a végrehajtási idők szórása, majd a 4. sorban a végrehajtási idők legmagasabb mért értéke látható. Megfigyelhető, hogy a szórás minden esetben alacsony értékű, valamint a maximum érték nem tér el nagymértékben az átlagos értéktől. Az 5. sorban a DNS64 szolgáltatást nyújtó tesztszámítógép processzorának terheltsége látható. A 6. sor tartalmazza a processzorterhelési értékek szórását. A 7. sor a memóriafelhasználást mutatja. Ez a paraméter a mérés megkezdésekor és befejezésekor a tesztszámítógépen rendelkezésre álló szabad memória mérete alapján került kiszámításra. Mivel a számítógépen más szolgáltatások is futnak, melyek a szabad memória méretét befolyásolják, ez az érték nem határozható meg teljes pontossággal. A 7. sor az egy másodperc alatt átlagosan kiszolgált kérések számát mutatja. Kiszámítása a kliensek száma és a 256 host parancs végrehajtási ideje alapján történt.

Ezek alapján a BIND Linux alatt futtatva megfelelő választás DNS64 szolgáltatás nyújtásához. 2) BIND rekurzorként OpenBSD-n futtatva A mérési eredményeket az II. táblázat tartalmazza. Az átlagos válaszidők megközelítik a Linux esetében mért értékeket, azonban a 8 kliensnél mért végrehajtási idő szórása (7,31) megközelíti az átlagot (7,63), ráadásul a maximum érték (52,69) az átlagos értéknek közel hétszerese. 3) BIND rekurzorként FreeBSD-n futtatva A mérési eredményeket az III. táblázat tartalmazza. A legstabilabb, legjobban kiszámítható eredményt ez az összeállítás produkálta, azonban a legrosszabb átlagos válaszidők mellett. A Linuxon futtatott BIND konfigurációval összehasonlítva az átlagosan kiszolgált kérések száma másodpercenként megközelítőleg harmadával lett kevesebb. Ennek oka feltehetőleg az, hogy FreeBSD alatt – biztonsági megfontolásokból – a szolgáltatások jelentős része szeparált végrehajtási környezetben fut. 4) BIND forwarderként Linuxon futtatva Az ugyanilyen konfigurációban működő, de rekurzorként konfigurált megoldással szemben megközelítőleg 20%-os teljesítménynövekedést produkált alacsonyabb processzorkihasználtság mellett. Ennek oka, hogy az érdemi munkát a teacherb nevű, nagyobb teljesítményű DNS szerver végezte.

A mérési eredmények alapján kijelenthető, hogy: •

•

•

A terhelés növekedésével (kliensek számának növelésével) nem lép fel nagymértékű teljesítménycsökkenés, a túlterhelés alatt nem omlik össze a rendszer. Hiába éri el a 100%-ot a processzorkihasználtság, a rendszer megközelítőleg a maximális ~275 kérést szolgálja ki másodpercenként, a válaszidő is megközelítőleg lineárisan nő a túlterhelést előidéző 4, illetve 8 darab kliens esetében.

I. TÁBLÁZAT 1 2 3 4 5 6 7 8

A rendszer maximális teljesítőképességét körülbelül két kliens esetén elérte. 275 kérés/mp feletti értéket nem sikerült elérni, mely értéknél már a processzor is közel teljes mértékben kihasználásra került. A kliensek számának további növelése a teljesítmény növekedése helyett stagnálást, kismértékű csökkenést eredményezett. Aminek oka, hogy a tesztelés során használt script nem generált újabb kérdéseket, amíg nem kapott választ az előző kérésekre, a rendszer viszont már nem tudta a kéréseket gyorsabban kiszolgálni.

Kliensek száma 256 host pa- átlag rancs végr. szórás ideje [s] maximum CPU átlag [%] használat szórás Memória foglalása [MB] Kiszolgált kérések [db/s]

II. TÁBLÁZAT 1 2 3 4 5 6 7 8

A memóriafoglalás viszonylag alacsony értéket mutatott. Valószínűsíthető, hogy ha a tesztrendszer képes lett volna több kérés kiszolgálására, akkor a memóriafoglalás is növekedett volna a cache következtében, azonban ez sem eredményezett volna jelentősen nagyobb memória felhasználást.

A teszt egy nagyon fontos eredményt produkált, hiszen a rendszer a sokszoros túlterhelés esetén is megbízhatóan teljesített, biztonsággal használható akár nagy forgalmú, nagy megbízhatóságot kívánó szolgáltatói környezetben is. A rendszer stabilitásáról fontos információt nyújtanak a 8 klienssel elért többszörös túlterhelés esetén produkált válaszidők is. A válaszidők szórása (0,28) kevesebb, mint 4%-a az átlagos válaszidőnek (7,54), ráadásul a maximális válaszidő

62

1 1,24 0,02 1,55 67,66 1,19 36 206

2 1,86 0,05 2,26 96,63 2,30 49 275

4 3,75 0,08 3,97 100 0 52 273

8 7,54 0,28 12,69 100 0 50 272

DNS64 TELJESÍTMÉNY BIND, OPENBSD, REKURZOR


III. TÁBLÁZAT 1 2 3 4 5 6 7 8

DNS64 TELJESÍTMÉNY BIND, LINUX, REKURZOR

1 1,26 0,01 1,30 72,94 1,82 35 203

2 2,01 0,05 2,18 96,90 2,19 45 254

4 4,19 3,56 23,34 97,02 5,48 45 244

8 7,63 7,31 52,69 98,12 5,60 45 269

DNS64 TELJESÍTMÉNY BIND, FREEBSD, REKURZOR


1 1,82 0,02 2,00 78,58 1,77 30 141

2 2,98 0,03 3,07 97,51 1,63 36 172

4 5,90 0,08 6,38 100 0 42 174

8 11,92 0,09 12,14 100 0 53 172

5) BIND forwarderként OpenBSD-n futtatva A Linux rendszernél végzett összehasonlításhoz hasonlóan itt is nőtt a másodpercenként kiszolgált kérések száma. A 4 és 8 darab kliens esetén mért végrehajtási idők szórása és maximuma ugyanúgy nem megfelelő értékeket produkál, mint a rekurzor esetében. 6) BIND forwarderként FreeBSD-n futtatva Az azonos konfigurációban futtatott, de rekurzorként konfigurált BIND-hoz viszonyítva itt is megfigyelhető a hasonló stabilitás, valamint a kismértékű teljesítménynövekedés. B. TOTD DNS64 teljesítménye 1) TOTD forwarderként Linuxon futtatva A mérési eredményeket az IV. táblázat tartalmazza. A TOTD Linuxon futtatva rendkívül kevés memóriával beéri, és sebessége jelentősen felülmúlja a Linuxon forwarderként futtatott BIND-dal produkáltat, miközben processzor kihasználása lényegesen alacsonyabb annál. Az alacsony memóriaigény a cache hiányának köszönhető, ami azonban azt is eredményezi, hogy nagyobb hálózati forgalmat generál, hiszen minden kérést továbbít a rekurzor szervernek. Valós alkalmazás estén a cache funkció előnyt jelent. Egy kliens esetén a TOTD kiválóan működik, de nagyobb terhelésnél a maximális válaszidő több, mint egy perces, ami nem elfogadható egy DNS szerver esetében. Magas terhelés esetén a TOTD többször is megállt egy perces időtartamokra, majd az egy perc leteltével folytatta működését. Ráadásul hasonló viselkedést produkált mindhárom vizsgált operációs rendszeren futtatva. Így a TOTD ugyan gyors és kicsi a memóriaigénye, de csak kisforgalmú, vagy korlátozott terhelésű helyeken alkalmazható biztonsággal. Előnyei miatt mindenképpen érdemes a programkódot áttanulmányozni, a probléma okát feltárni és kijavítani. Ennek érdekében a program készítőjével e-mailben felvettük a kapcsolatot. 2) TOTD forwarderként OpenBSD-n futtatva A Linuxon futtatott TOTD-vel összehasonlítva közel azonos eredményeket produkált, azonban stabilitása felülmúlta azt. 1 és 2 darab kliens esetén a végrehajtási idő szórása és maximuma is normális értéket mutat, míg 4 és 8 darab kliensnél már itt is megjelentek a használhatatlan értékek. Ezek azonban már nem érik el az egy perces értéket, mint a Linux esetében. A közel fél perces válaszidő miatt alkalmazása szintén csak korlátozott terhelés mellett javasolt, azonban stabilitása miatt a TOTD futtatása OpenBSD rendszeren javallott a Linux helyett. 3) TOTD forwarderként FreeBSD-n futtatva A stabilitás ugyanúgy itt is problémát okoz, mint a másik két operációs rendszer esetében, így alkalmazása itt is csak korlátozott terhelés esetén javasolt.

VII. ÉRTÉKELÉS A megvizsgált DNS64 megoldások közül a Linux alatt futtatott BIND volt az, amely stabilan nyújtotta a legnagyobb teljesítményt rekurzorként, ezért szolgáltatói környezetben a legjobb választás. Sebességét tekintve az OpenBSD alatt futó BIND hasonlóan teljesített, de jelentős túlterhelés esetén kiszámíthatatlanná, ezáltal használhatatlanná vált, alkalmazását nem javasoljuk. A BIND teljesítménye FreeBSD alatt elmarad ugyan attól, amire Linux alatt képes, de rendkívül stabil, ezért jó választás lehet, ha a biztonság különösen fontos szempont. A TOTD átlagos teljesítményben jobb a BIND-nál, és kis terhelésnél viselkedése is stabil, de nagy terhelés esetén kiszámíthatatlanul viselkedik mindhárom operációs rendszer alatt, így csak olyan helyeken érdemes megfontolni használatát, ahol a terhelés limitált. Ilyenek lehetnek a beágyazott rendszerek, de egyszerű telepítése és kis erőforrásigénye miatt megfontolandó kliens oldali alkalmazása is. IRODALOMJEGYZÉK [1]

[2] [3]

[4] [5]

[6] [7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12] IV. TÁBLÁZAT 1 2 3 4 5 6 7 8

DNS64 TELJESÍTMÉNY TOTD, LINUX, FORWARDER


1 0,79 0,04 1,37 38,00 2,41 1,0 324

2 1,31 3,86 64,95 58,05 27,14 1,1 391

4 2,16 3,75 63,73 80,16 27,54 1,6 474

8 4,35 5,30 68,54 84,79 29,20 0,8 471

[13]

[14] [15] [16]

RIPE NCC, “RIPE NCC begins to allocate IPv4 address space from the last /8”, http://www.ripe.net/internet-coordination/news/ripe-ncc-beginsto-allocate-ipv4-address-space-from-the-last-8 S. Deering and R. Hinden, “Internet Protocol, Version 6 (IPv6) Specification”, IETF, December 1998. (RFC 2460) J. Mick, “China Jumps to IPv6 While U.S. Moves Slowly Away From IPv4”, http://www.dailytech.com/China+Jumps+to+IPv6+While+US+Moves+ Slowly+Away+From+IPv4/article30089.htm G. Tsirtsis and P. Srisuresh, “Network Address Translation - Protocol Translation (NAT-PT)”, IETF, February 2000. (RFC 2766) C. Aoun and E. Davies, “Reasons to move the Network Address Translator - Protocol Translator (NAT-PT) to historic status”, IETF, July 2007. (RFC 4966) P. Srisuresh and M. Holdrege, “IP Network Address Translator (NAT) terminology and considerations”, IETF, August 1999. (RFC 2663) M. Bagnulo, A Sullivan, P. Matthews and I. Beijnum, “DNS64: DNS extensions for network address translation from IPv6 clients to IPv4 servers”, IETF, April 2011. ISSN: 2070-1721 (RFC 6147) M. Bagnulo, P. Matthews and I. Beijnum, “Stateful NAT64: Network address and protocol translation from IPv6 clients to IPv4 servers”, IETF, April 2011. ISSN: 2070-1721 (RFC 6146) C. Bao, C. Huitema, M. Bagnulo, M Boucadair and X. Li, “IPv6 addressing of IPv4/IPv6 translators”, IETF, October 2010. ISSN: 20701721 (RFC 6052) M. Bagnulo, A. Garcia-Martinez and I. Van Beijnum, “The NAT64/DNS64 tool suite for IPv6 transition”, IEEE Communications Magazine, vol. 50, no. 7, July 2012, pp. 177-183. C. P. Monte et al, "Implementation and evaluation of protocols translating methods for IPv4 to IPv6 transition", Journal of Computer Science & Technology; vol. 12, no. 2, August 2012, pp. 64-70 S. Yu, B. E. Carpenter, "Measuring IPv4 – IPv6 translation techniques", Technical Report 2012-001, Department of Computer Science, The University of Auckland, January 2012 G. Lencse and G Takács, “Performance analysis of DNS64 and NAT64 solutions”, Infocommunications Journal, vol. 4. no 2, June, 2012, pp. 2936. Free Software Fundation, “The free software definition”, http://www.gnu.org/philosophy/free-sw.en.html Internet Systems Consortium, “Berkeley Internet Name Daemon (BIND)” , https://www.isc.org/software/bind Feike W. Dillema, “Trick Or Treat Daemon (TOTD)”, http://www.dillema.net/software/totd.html

Mesterpróba Tudományos konferencia végzős MSc és elsőéves PhD hallgatóknak. Távközlés és infokommunikáció témakörében KONFERENCIA KIADVÁNY

Recommend Documents