Titelaufnahme

Titel
Antenna selection diversity for IEEE 802.11p / Mona Shemshaki
VerfasserShemshaki, Mona
Begutachter / BegutachterinMecklenbräuker, Christoph
ErschienenWien, 2016
Umfangxiv, 65 Seiten : Illustrationen, Diagramme, Karten
HochschulschriftTechnische Universität Wien, Dissertation, 2016
SpracheEnglisch
DokumenttypDissertation
Schlagwörter (DE)Intelligente Verkehrssysteme / IVS / Drahtlose KommunikationDrahtlose Kommunikation
Schlagwörter (EN)Intelligent Transport Systems / ITS / Wireless Connectivity ITS / Wireless Connectivity
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-91346 Persistent Identifier (URN)
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Antenna selection diversity for IEEE 802.11p [3.82 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Für die drahtlose Vernetzung von Fahrzeugen hat die Verlässlichkeit eine hervorragende Bedeutung, insbesondere für sicherheitsrelevante Anwendungen. Die daraus entstehenden Anforderungen können durch den Einsatz von sogenannten multiple-input multiple-output (MIMO) Systemen erfüllt werden, welche den Stand der Technik im Bereich der drahtlosen Kommunikation darstellen. Obwohl MIMO-Systeme räumliche Diversität bieten und den Einsatz von räumlichen Multiplexverfahren ermöglichen, generieren sie höhere Implementierungskosten aufgrund ihrer Hardware- und Softwarekomplexität. Eine preiswerte, realisierbare Lösung für MIMO-Systeme besteht in der Ausnutzung der Diversität durch Antennenauswahl, wobei nur ein Teil der Antennenelemente für den Sender und/oder Empfänger ausgewählt werden. In dieser Arbeit schlage ich einen Algorithmus zur Auswahl von Empfangsantennen für Fahrzeug-zu-Infrastruktur (V2I) Kommunikationsszenarien mittels IEEE 802.11p vor. Hierfür wird die IEEE 802.11p Framestruktur um eine zusätzliche Präambel erweitert. Im ersten Teil meiner Arbeit stelle ich einen Algorithmus zur Auswahl von Empfangsantennen vor, der es erlaubt, die Antenne mit dem besten momentanen und geschätzten Signal-zu-Rausch Verhältnis (SNR) mit einer einzelnen Empfangskette zu verbinden, wobei der Diversitätsgewinn bewahrt wird. Durch die vier zur Framestruktur hinzugefügten Präambeln wird die SNR Schätzung für jeden Empfangszweig ermöglicht. Im nächsten Schritt erörtere ich einen Algorithmus zur Auswahl von Empfangsantennen in Verbindung mit zwei unterschiedlichen Kanalschätzern mit derselben Framestruktur. Lagrange Interpolation und Lineare Regression bilden die Grundlage für die eingesetzten Kanalschätzer. Im zweiten Teil wird eine Messkampagne zur Bewertung der Performanz der Antennenauswahl Algorithmen in einer urbanen Umgebung für V2I Szenarien vorgestellt. Dafür werden Universal Software Radio Peripheral Transceiver eingesetzt, die grafisches Programmieren mit flexibel konfigurierbarer Hardware verbinden. Sowohl Simulationsergebnisse als auch Ergebnisse der Messdatenanalyse zeigen, dass durch den Einsatz von Antennenauswahl ein höherer Diversitätsgewinn in drahtlosen Fahrzeugnetzen erreichbar ist. Im Vergleich mit einem single-input single-output System zeigt sich eine Verringerung der Bit- und Paketfehlerrate wenn Antennenauswahl in einem Mehrantennensystem eingesetzt wird.

Zusammenfassung (Englisch)

In wireless vehicular communications, reliability plays an important role especially for the safety applications. Such requirement can be satisfied by multiple-input multiple-output (MIMO) systems which are the-state-of-the-art in wireless communications. Although these systems provide spatial diversity and spatial multiplexing, they impose implemen- tation costs due to the increased hardware and also software complexity. A low-cost feasible solution for MIMO systems is antenna selection diversity in which a subset of antenna elements is chosen for the transmitter and/or receiver. In this work, I propose a receive antenna selection algorithm for vehicle-to-infrastructure (V2I) scenario in IEEE 802.11p. For this purpose, the IEEE 802.11p frame structure is extended by additional preambles. In the first part of the work, I introduce the antenna selection algorithm which allows to connect the antenna with the best instantaneous and predicted signal to noise ratio (SNR) to a single receive chain while maintaining the diversity gain. With the four added preambles to the frame structure, SNR estimation for each receive branch is feasible. In the next step, I discuss the receive antenna selection algorithm in combination with two different channel predictors with the same extended frame structure. Lagrange Interpolation and Linear Regression are the basis for the employed channel predictors. In the second part, a measurement campaign is carried out in order to evaluate the performance of the antenna selection algorithm in an urban environment for V2I scenario. The Universal Software Radio Peripheral transceivers are used which combine graphical programming with flexibly configurable hardware. Both simulation results and measurements data analysis results show that by employing antenna selection, higher diversity gain is achievable in a wireless vehicular network. Comparing to a single-input single-output system, there is a reduction in the bit/packet error ratio when antenna selection is used in a multiple antenna system.