3. Adaptív vezeték nélküli pont-többpont hálózatok 71
4.8. A harmadik téziscsoport összefoglalása
10 12 14 16 18 20 0
200 400 600 800 1000
A fájl feltöltések száma cellánként
Átlagos késleltetés az Iur−en [kbit/s]
Normál MDC lineáris közelítés Továbbfejlesztett MDC lineáris közelítés Prediktív MDC, SP lineáris közelítés Prediktív MDC, AMP lineáris közelítés Hibrid MDC, SP lineáris közelítés Hibrid MDC, AMP lineáris közelítés
4.14. ábra. Átlagos terhelés az Iur interfészen eHSPA rendszerben különböző MDC stratégiák alkalmazása esetén
10 12 14 16 18 20
200 300 400 500 600 700
A fájl feltöltések száma cellánként
Átlagos FTP étviteli kapacitás [kbit/s]
Normál MDC lineáris közelítés Továbbfejlesztett MDC lineáris közelítés Prediktív MDC, SP lineáris közelítés Prediktív MDC, AMP lineáris közelítés Hibrid MDC, SP lineáris közelítés Hibrid MDC, AMP lineáris közelítés Nincs SHO cs.t.
lineáris közelítés
4.15. ábra. Átlagos FTP átviteli kapacitás eHSPA rendszerben különböző MDC stratégiák alkalmazása esetén
közül a legkisebb. A nulla Iur terhelést okozó SHO csomagtovábbítás nélküli eset és a nul-lához közeli Iur terhelést okozó Továbbfejlesztett MDC stratégia esetén az FTP kapacitás jelentősen megnövelhető. Az általam javasolt egyszerű predikción alapuló Prediktív és Hibrid MDC stratégiák esetén az FTP kapacitás valamivel a Továbbfejlesztett MDC esetén tapasz-taltnál kisebb, viszont az adaptív Markov-lánccal működő predikciós algoritmus esetén – a jobb minőségű predikciónak köszönhetően – a Továbbfejlesztett MDC stratégia esetén tapasz-talt kapacitással gyakorlatilag egyforma, esetenként kicsit magasabb kapacitást érhetünk el.
Ez ellentmondani látszik [Héder, 2009d]-ben és [Héder, 2009c]-ben közölt eredményeimmel, azonban az előbb említett munkámban az egyszerű predikciós algoritmust, az utóbbiban pe-dig a fix döntési küszöböket használó adaptív Markov-lánccal működő predikciós algoritmust alkalmaztam.
kifejlesztett, adaptív Markov-láncot alkalmazó predikciós algoritmust is megvizsgáltam, végül az utóbbi módszer használatát előnyösebbnek értékeltem.
Számítógépes szimulációkkal bemutattam, hogy az általam javasolt MDC stratégiák, a kifejlesztett adaptív Markov-lánc alapú csatorna predikciós algoritmus felhasználásával hasonló átviteli sebességet biztosítanak, mint az irodalomból ismert Továbbfejlesztett MDC stratégia, azonban nem okoznak a hálózatban megnövekedett késleltetést, így mind a valós idejű, mind a nem valós idejű alkalmazások esetén ennek használatát javaslom.
Összegzés
„Három dolog soha nem tér vissza: a kilőtt nyíl, a kimondott szó, és az elmúlt nap.”
Georg Friedrich Daumer (1800 – 1875)
D
oktori értekezésemben külön fejezetekben ismertetem a három egymáshoz közel álló kuta-tási területen elért eredményeimet. A kutakuta-tási területek közötti kapcsolatot a különböző tulajdonságokkal rendelkező rádiócsatornákon kialakuló fading elleni hatékony védekezésre kifejlesztett modellek és algoritmusok jelentik. A fixen telepített és a mobil vezeték nélküli hálózatokban kialakuló fading ellen egyaránt védekeznünk kell. A nagy frekvenciás fixen telepí-tett pont-pont és pont-többpont rendszerekben elsősorban a csapadék által okozott log-normál fading, míg a kisebb frevencián üzemelő mobil hálózatokban a többutas terjedés következtében fellépő Rayleigh, illetve Rice fading jelenti a legnagyobb problémát.Munkám során a nagyfrekvenciás mikrohullámú összeköttetéseken kialakuló csapadék okoz-ta log-normál fading csillapításának vizsgálatával foglalkozokoz-tam. A rendelkezésemre álló, az or-szágos mérőrendszer által szolgáltatott nagy mennyiségű mérési adatot felhasználva a csapadék csillapításának első- és másodrendű statisztikáját is megvizsgáltam. Az eső és a bemutatott, ritkán előforduló, de jelentős csillapítást okozó, nem eső által (havas eső által, vagy az antenna jegesedése és zúzmarásodása által) okozott csillapítás események statisztikai különbözősége-inek felhasználásával kidolgoztam egy algoritmust, amellyel a bemutatott nem esőcsillapítás és az esőcsillapítás események a mért adatsorban automatikusan, számítógép segítségével de-tektálhatóak. Ez nagy segítséget jelenthet a közeljövőben a nem eső, hanem például havas eső, vagy az antennán lerakódó, majd olvadásnak induló hó, vagy jég által okozott csillapítás modellezésében.
A vizsgálataim alapján kifejlesztetem egy a csapadékcsillapítás eloszlásának modellezésére alkalmazható általános eljárást. Ismertettem az irodalomból ismert N-állapotú Markov-lánc modell általam kidolgozott felparaméterezési eljárását. A modell paramétereinek meghatáro-zásához a fading meredekség eloszlását Gaussi eloszlással közelítettem. Megmutattam, hogy bár a fading meredekség nem tekinthető Gaussi eloszlásúnak, esetemben ez a közelítés a mért
adatokra nagyobb fokú illeszkedést mutatott, mint az irodalomból ismert fading meredek-ség modell. Az eljárást két példán keresztül illusztráltam: ismertettem a kifejlesztett BME N-állapotú Markov-lánc modellt, aminek a segítségével a földi 15 – 38 GHz frekvenciasávban üzemelő földi pont-pont összeköttetéseken fellépő fading folyamat nagy pontossággal modellez-hető, valamint röviden foglalkoztam a földi mozgó műholdas csatornán fellépő, árnyékolásból származó lassú fading N-állapotú Markov-lánc modellel történő modellezésével is.
A szélessávú, pont-többpont hálózatokban a csapadékcsillapítás elleni védekezés legelter-jedtebb változatával az útvonal diverziti, de az alkalmazásával elérhető nyereség korlátozott.
Kidolgoztam egy BFWA hálózatokban használható adaptív, genetikus algoritmust alkalmazó diverziti algoritmust, amellyel a hálózatban kialakuló jel-interferencia-zaj viszony szempont-jából optimális terminál állomás – bázis állomás összerendelések megtalálhatóak és a terminál állomások adóteljesítményei ezzel párhuzamosan minimalizálhatóak. Bevezettem több, a gene-tikus algoritmus által használható célfüggvényt, majd ezek alapos vizsgálata után javaslatot tettem egy megfelelő célfüggvény alkalmazására, amellyel a hálózatban található elégedett felhasználók aránya jelentősen megnövelhető az irodalomban megtalálható útvonal diverziti algoritmusok alkalmazása esetén tapasztalthoz képest.
Kutatásaimat tovább folytatva, kihasználva, hogy rendelkezésemre állnak csillag topoló-giájú összeköttetéseken mért csillapítás adatsorok, ezek felhasználásával kidolgoztam egy a diverziti nyereség szögfüggését leíró modellt, ami az irodalomban található hasonló modellek alternatívájának tekinthető.
A harmadik generációs földi cellás mobil hálózatokban a lágy hívásátadás alatt a többutas terjedésből eredő Rice és Rayleigh fading hatásai ellen makro diverziti kombájner algorit-mussal védekezünk. Az eHSPA rendszerben alkalmazott lágy hívásátadás vizsgálata után kifejlesztettem a rendszer teljesíményét nagymértékben javító a makro diverziti kombájnerhez használható, az uplink csatorna predikcióján alapuló, a bázis állomások közötti interfészen a lágy hívásátadás közben csomagtovábbítást alkalmazó algoritmusokat. Bemutattam, hogy a javasolt algoritmusokkal hasonló felhasználónként tapasztalt átviteli kapacitás érhető el, mint az irodalomban található algoritmus esetén, azonban annak a csomag késleltetésre gyakorolt negatív hatása az általam javasolt algoritmusok esetén nem jelentkezik. Az uplink csatorna predikciójára egy egyszerű és egy általam kidolgozott, adaptív Markov-láncot alkalmazó pre-dikciós algoritmust is megvizsgáltam, majd ezek alapján az utóbbi eljárás használatára tettem javaslatot.
2.1. Az esőcsepp méretének és alakjának változása esés közben . . . 21 2.2. Az eső fajlagos csillapításának változása a frekvencia függvényében . . . 22 2.3. Az eső fajlagos csillapítása az olvadási rétegben 20 GHz frekvenciát és
Marshall-Palmer esőcsepp méret eloszlást feltételezve . . . 22 2.4. A HU01 összeköttetésen 2006 április 21.-én 12 és 15 óra között mért vételi
jelszint, hőmérséklet, esőintenzitás és relatív páratartalom adatsorok . . . 25 2.5. A pécsi csomópont körüli összeköttetések csillag topológiája . . . 26 2.6. A HU01 összeköttetésen 2006 április 21.-én 12 és 15 óra között mért szűretlen
ésta=60 s hosszú mozgó ablakkal szűrt csillapítás idősorok . . . 29 2.7. Az ITU-R P.837 ajánlás alapján meghatározott R0.01 értékek Magyarország
területén . . . 31 2.8. A HU52 összeköttetésen 2004-ben mért éves csillapítás adatsorból kiszámított
fading meredekség CPDF görbék különböző csillapítás szintek esetén . . . 32 2.9. A HU11 összeköttetésen 2004-ben mért éves csillapítás adatsorból kiszámított
eseményszám statisztikák különböző csillapítás szintek esetén . . . 32 2.10. A HU11 összeköttetésen mért éves adatsorból különböző csillapítás szinteken
kiszámított Γ szint keresztezési szám CCDF görbéi . . . 32 2.11. A HU01 összeköttetésen 2004 március 8.-án 10 és 22 óra között mért csillapítás,
hőmérséklet, esőintenzitás és relatív páratartalom adatsorok . . . 34 2.12. Válogatott eső és nem esőesemény adatsorok . . . 36 2.13. A nem esőcsillapítás esemény és az esőcsillapítás esemény fading meredekség
sűrűségfüggvényei különböző csillapítás szintek esetén . . . 38 2.14. A nem esőeseményt detektáló algoritmus folyamatábrája . . . 40 2.15. Teszt események . . . 41 2.16. Az alkalmazott N-állapotú Markov-lánc modell . . . 46 2.17. A Markov-lánc két megadott állapota közötti állapot átmeneti valószínűségek
meghatározása a fading meredekség valószínűségi sűrűségfüggvényéből . . . 48 2.18. Az N-állapotú Markov-lánc modell állapot átmeneti mátrixa . . . 49 2.19. A HU11 összeköttetésen 2004-ben mért csillapítás adatsorból számított fading
meredekség feltételes valószínűségi sűrűségfüggvénye és annak közelítése a van de Kamp és a Gaussi fading meredekség modellekkel különböző csillapítás szin-tek esetén . . . 52
2.20. A mért, a van de Kamp és a Gaussi fading meredekség feltételes sűrűségfügg-vények, dA=0.01 dB, Ai=2 dB, ∆t=2 s esetén . . . 54 2.21. Az N-állapotú Markov-lánc modell állapottranszformációja . . . 56 2.22. A Gaussi fading meredekség modell szórás paraméterének illesztése . . . 58 2.23. A hipotetikus összeköttetésen mért és a Gaussi modellel közelített fading
me-redekség CPDF függvénye különböző csillapítás szint esetén . . . 58 2.24. A tervezett összeköttetésen számított valamint a mért esőcsillapítás CCDF
függvénye . . . 60 2.25. A HU64 összeköttetésen 2004 júliusában mért és a BME N-állapotú
Markov-lánc modellel generált esőcsillapítás esemény . . . 62 2.26. A generált idősor és mért adatsor első és másodrendű statisztikáinak
eloszlás-függvényei . . . 63 2.27. Az LMS összeköttetéseken mért csillapítás idősorok városi (a) és autópálya (b)
környezet esetén . . . 67 2.28. A Gaussi fading meredekség modell szórás paraméterének illesztése LMS
össze-köttetés esetén városi és autópálya környezetben . . . 67 2.29. A modellezett, valamint és a mért csillapítás adatsor CCDF görbéi a városi és
az autópálya környezet esetén . . . 68 3.1. Különböző terminál állomások a BFWA hálózat egy cellájában . . . 74 3.2. A BFWA hálózat által lefedett terület sematikus ábrázolása egy interferencia
szituáció jelölésével . . . 74 3.3. A BFWA hálózatban alkalmazott terminál állomás és bázis állomás antennák
névleges és kereszt polarizációs iránykarakterisztikái . . . 74 3.4. A genetikus algoritmus általános blokkdiagramja . . . 78 3.5. TS-BS összeköttetések a BFWA hálózat által lefedett területen . . . 81 3.6. Az alkalmazott súlyfüggvények . . . 89 3.7. Azs′(U L)i módosított pontszám függése az adóteljesítmény változástól Polinom1
és Harang súlyfüggvény esetén, wi(U L)=1 értéket feltételezve . . . 95 3.8. A terminál állomások aktivitását modellező két állapotú Markov-lánc . . . 98 3.9. A Gaussi esőcella profil . . . 99 3.10. Az ’A’ TS elrendezés a szimulált BFWA hálózat által lefedett területen . . . . 102 3.11. Az N-A célfüggvényt alkalmazó GA-f algoritmus konvergenciája az ’A’ TS
el-rendezés esetén . . . 102 3.12. Elégedett felhasználók aránya az esőcella pozíció függvényében az ’A’ TS
elren-dezés esetén különböző TS-BS összerendelő algoritmus alkalmazásával . . . 103 3.13. Különböző algoritmusok által megtalált TS-BS összerendelés halmazok az
eső-cella 15. pozíciójában a szimulált BFWA hálózatban az ’A’ TS elrendezés esetén 105 3.14. A ’B’ TS elrendezés a szimulált BFWA hálózat által lefedett területen . . . 106 3.15. Elégedett felhasználók aránya az esőcella pozíció függvényében a ’B’ TS
elren-dezés esetén Statikus, SD-SSC, illetve A és MinMax osztályú célfüggvényeket használó genetikus algoritmussal történő TS-BS összerendelés alkalmazásával . 106
3.16. Elégedett felhasználók aránya az esőcella pozíció függvényében a ’B’ TS elrende-zés esetén C osztályú célfüggvényeket használó genetikus algoritmussal történő TS-BS összerendelés alkalmazásával . . . 107 3.17. UHR az esőcella pozíció függvényében a ’B’ TS elrendezés esetén Statikus,
SD-SSC, valamint A és MinMax osztályú célfüggvényeket használó genetikus algoritmussal történő TS-BS összerendelés alkalmazásával . . . 107 3.18. UHR az esőcella pozíció függvényében a ’B’ TS elrendezés esetén C osztályú
célfüggvényeket használó genetikus algoritmussal történő TS-BS összerendelés alkalmazásával . . . 108 3.19. A ’C’ TS elrendezés a szimulált BFWA hálózat által lefedett területen . . . 110 3.20. Átlagos uplink adóteljesítmény az esőesemény pozíció függvényében ’C’ TS
el-rendezés esetén Statikus, SD-SSC, valamint P3-A célfüggvényt alkalmazó kü-lönböző genetikus algoritmusokkal történő TS-BS összerendelés alkalmazásával 111 3.21. Átlagos uplink adóteljesítmény az esőesemény pozíció függvényében ’C’ TS
el-rendezés esetén Statikus, SD-SSC, valamint P3-C (a) és N-C (b) célfüggvényeket alkalmazó különböző genetikus algoritmusokkal történő TS-BS összerendelés al-kalmazásával . . . 112 3.22. Elégedett felhasználók aránya az esőesemény pozíció függvényében a ’C’ TS
elrendezés esetén Statikus, SD-SSC, valamint P3-A célfüggvényt alkalmazó kü-lönböző genetikus algoritmusokkal történő TS-BS összerendelés alkalmazásával 112 3.23. Elégedett felhasználók aránya az esőesemény pozíció függvényében a ’C’ TS
elrendezés esetén P3-C célfüggvényt alkalmazó különböző genetikus algoritmu-sokkal történő TS-BS összerendelés alkalmazásával . . . 113 3.24. Elégedett felhasználók aránya az esőesemény pozíció függvényében a ’C’ TS
elrendezés esetén N-C célfüggvényt alkalmazó különböző genetikus algoritmu-sokkal történő TS-BS összerendelés alkalmazásával . . . 113 3.25. UHR az esőesemény pozíció függvényében a ’C’ TS elrendezés esetén Statikus,
SD-SSC, valamint P3-A célfüggvényt alkalmazó különböző genetikus algorit-musokkal történő TS-BS összerendelés alkalmazásával . . . 114 3.26. UHR az esőesemény pozíció függvényében a ’C’ TS elrendezés esetén P3-C
cél-függvényt alkalmazó különböző genetikus algoritmusokkal történő TS-BS össze-rendelés alkalmazásával . . . 114 3.27. UHR az esőesemény pozíció függvényében a ’C’ TS elrendezés esetén N-C
cél-függvényt alkalmazó különböző genetikus algoritmusokkal történő TS-BS össze-rendelés alkalmazásával . . . 115 3.28. A P3-A célfüggvényt alkalmazó GA által megtalált kvázi-optimális TS-BS
össze-rendelés halmaz a 10. esőesemény pozícióban . . . 116 3.29. Az útvonal divertizi fading esetén . . . 116 3.30. A 2004 április 5.-én regisztrált esőesemény a győri csomópont körüli HU52 és
HU55 összeköttetésekre és a közöttük értelmezett diverziti összeköttetésre gya-korolt csillapításának időfüggvényei . . . 118 3.31. A győri csomópont körüli HU52 és HU55 összeköttetéseken és a közöttük
értel-mezett diverziti összeköttetésen 2004-ben mért éves csillapítás CCDF görbéi . 118
3.32. A diverziti nyereség az idő százalékának függvényében nyolc havi adatsor figye-lembevétele esetén . . . 120 3.33. A diverziti javulás tényező a csillapítás függvényében nyolc havi adatsor
figye-lembevétele esetén . . . 120 3.34. A mért és modellezett diverziti nyereség értékek . . . 121 4.1. Az Evolved HSPA architektúra . . . 128 4.2. Uplink MDC két eNode B között . . . 128 4.3. A Normál MDC stratégia elemei . . . 129 4.4. A Továbbfejlesztett MDC stratégia elemei . . . 130 4.5. A Prediktív MDC stratégia elemei . . . 132 4.6. A Hibrid MDC stratégia elemei . . . 133 4.7. A csatorna predikcióhoz használt döntési küszöböket módosító adaptív algoritmus135 4.8. E-DCH predikciójára alkalmazott N-állapotú Markov-lánc . . . 137 4.9. Az adaptív Markov-lánc tanulási folyamata . . . 139 4.10. A szimulációs eHSPA topológia . . . 139 4.11. Az eHSPA protokoll verem . . . 140 4.12. Az elégedett VoIP felhasználók százalékos aránya eHSPA rendszerben
különbö-ző MDC stratégiák alkalmazása esetén . . . 144 4.13. A továbbított VoIP csomagok átlagos kombinálási késleltetése eHSPA
rendszer-ben különböző MDC stratégiák alkalmazása esetén . . . 144 4.14. Átlagos terhelés az Iur interfészen eHSPA rendszerben különböző MDC
straté-giák alkalmazása esetén . . . 145 4.15. Átlagos FTP átviteli kapacitás eHSPA rendszerben különböző MDC stratégiák
alkalmazása esetén . . . 145
2.1. Az IEEE 521 szabvány szerinti L, S, C, X, Ka, K és Ku frekvencia sávok . . . 18 2.2. Az országos mérőrendszer mérési csomópontjai és az összeköttetések jellemzői . 27 2.3. A valódi esőcsillapítás esemény hosszára és minimális csillapítására vonatkozó
küszöbértékek . . . 30 2.4. A fading időtartam várható értéke, a fading meredekség szórásának és a
való-színűségi sűrűségfüggvény maximumának értékei esőcsillapítás és nem esőcsil-lapítás esetén . . . 37 2.5. A nem esőcsillapítás esemény detektálásának eredménye . . . 41 2.6. A feltételes és nem feltételes fading meredekség χ2 próbájának eredményei . . 54 2.7. A BME N-állapotú Markov-lánc modell paramétereinek meghatározásánál
fi-gyelembe vett hipotetikus összeköttetés jellemzői . . . 57 2.8. Az A csillapítás szint függő Gaussi fading meredekség modell σς(A) szórás
pa-raméterének illesztésénél alkalmazott együtthatók . . . 58 2.9. A BME N-állapotú Markov-lánc modell A0, AN−1, N és∆A paraméterei . . . 59 2.10. A tervezett összeköttetés jellemzői . . . 60 2.11. A szegedi (HU64) összeköttetésen fellépő esőcsillapítás számításának RMS
hi-bája a két modell esetén . . . 61 2.12. A generált idősor RMS hibái . . . 65 2.13. A DLR által LMS összeköttetéseken elvégzett mérések paraméterei . . . 66 2.14. A Gaussi fading meredekség modell paraméterei az LMS összeköttetések esetén 68 2.15. A városi és az autópálya környezetre kiszámított RMS hiba értékei . . . 69 3.1. A 3.5. ábrán illusztrált BFWA hálózatban telepített néhány terminál állomás
által lefoglalt időrések . . . 81 3.2. A BFWA és a genetikus algoritmus terminológiai kapcsolata . . . 84 3.3. Az alkalmazott cél- és súlyfüggvények . . . 90 3.4. A szimulációknál alkalmazott TS és BS paraméterek . . . 97 3.5. A vizsgált TS-BS összerendelő algoritmusok paraméterei . . . 101 3.6. A különböző célfüggvények összehasonlítása . . . 109 3.7. A ’C’ TS elrendezés különböző terminál állomásainak fontossági faktorai és
alkalmazott modulációi . . . 110
3.8. A bevezetett diverziti nyereség modell paraméterei a Győr csomópont körüli összeköttetések esetén . . . 121 4.1. Az eHSPA rendszer szimulációs paraméterei . . . 141
[3GPP, 1999] 3GPP, „Monitoring of UTRA FDD cells on the same frequency, TSG-RAN Working Group 1 (Radio Layer 1 specification) meeting #2”, Tdoc R1-99044, Yoko-hama, Japan, 1999, URL: http://www.3gpp.org/ftp/tsg_ran/WG1_RL1/TSGR1_02/
docs/pdfs/R1-99044.pdf.
[3GPP, 2003] 3GPP, „Overview of 3gpp release 5, summary of all release 5 features, TSG-RAN #20”, Tdoc RP-030375, ETSI Mobile Competence Centre, Hämeenlinna, Fin-land, 2003, URL: http://www.3gpp.org/ftp/tsg_ran/TSG_RAN/TSGR_20/Docs/PDF/
RP-030375.pdf.
[3GPP, 2006a] 3GPP, „Improvement of ul macro diversity combining in serving Node B, TSG-RAN Working Group 3 (Iub Iur and Iu specification - UTRAN O&M requirements) meeting #54”, R3-061946, Riga, Latvia, 2006, URL:http://www.3gpp.org/ftp/tsg_
ran/WG3_Iu/TSGR3_54/docs/R3-061946.zip.
[3GPP, 2006b] 3GPP, „Overview of 3gpp release 6, summary of all release 6 features, TSG-RAN #33”, Tdoc RP-060628, ETSI Mobile Competence Centre, Palm Springs, Califor-nia, United States, 2006, URL: http://www.3gpp.org/ftp/tsg_ran/TSG_RAN/TSGR_
33/Docs/RP-060628.zip.
[3GPP, 2007] 3GPP, „Proposal of interference control and MDC in Evolved HSPA archi-tecture, TSG-RAN Working Group 3 (Iub Iur and Iu specification - UTRAN O&M requirements) meeting #57”, R3-071472, Athens, Greece, 2007, URL: http://www.
3gpp.org/ftp/tsg_ran/WG3_Iu/TSGR3_57/docs/R3-071472.zip.
[3GPP, 2008a] 3GPP, „Enhanced uplink; Overall description; Stage 2”, Specification TR 25.319-760, 2008.
[3GPP, 2008b] 3GPP, „High Speed Packet Access (HSPA) evolution; Frequency Division Duplex (FDD)”, Specification TR 25.999-710, 2008.
[3GPP, 2009a] 3GPP, „UE radio access capabilities”, Specification TR 25.306-790, 2009.
[3GPP, 2009b] 3GPP, „Medium Access Control (MAC) protocol specification”, Specification TR 25.321-7d0, 2009.
[Andrews, 2007] J. G. Andrews, A. Ghosh, R. Muhamed, Fundamentals of WiMAX, Prentice Hall, Westford, Massachusetts, United States, 2007, ISBN 0-13-222552-2.
[Bitó, 2000] J. Bitó, Zs. Kormányos, A. Daru, „Measurement system to investigate the inf-luence of precipitation in a wide millimetre wave feeder network in Hungary”, in Proc.
of ITG 7th European Conference on Fixed Radio Systems and Networks (ECRR 2000), Dresden, Germany, September 2000, pp. 335–341, ISBN 3-8007-2574-6.
[Bitó, 2008] J. Bitó, B. Héder, F. Cornet, F. Lacoste, C. Riva, U-C. Fiebig, A. Martellucci, L. Castanet, J. Lemorton, A. Núñez, F. Pérez-Fontán, „Time series synthesis”, in:
L. Castanet (editor), Influence of the Variability of the Propagation Channel on Mobile, Fixed Multimedia and Optical Satellite Communications, Volume 2: Atmospheric Ef-fects, Chapter 2, pp. 2–35–2–96, Shaker Verlag, Aachen, 2008, ISBN 978-3-8322-6904-3.
[Braten, 2003] L. E. Braten, T. Tjelta, D. Larsen, „Excess attenuation caused by sleet on coastal terrestrial radio links in Norway”, Scientific Document R&D N 66/2003, ISSN 0809-1021, Telenor R&D, 2003.
[Braten, 2005] L. E. Braten, „Affordable broadband for rural areas, results from the BROADWAN project”, Telenor R&D, Presentation at BROADWAN Work-shop, 2005, URL: http://www.telenor.no/broadwan/BROADWAN_CD/Presentations/
Braten_BROADWANWorkshopNov2005.pdf.
[BROADWAN, 2003] BROADWAN, „IST FP6 N° 001930 Project, Broadband services for everyone over Fixed Wireless Access Networks”, 2003, URL: http://www.telenor.no/
broadwan/.
[Capsoni, 1987] C. Capsoni, F. Fedi, C. Magistroni, A. Paraboni, A. Pawlina, „Data and theo-ry for a new model of the horizontal structure of rain cells for propagation applications”, Radio Science, Vol. 22, No. 3, pp. 395–404, 1987, ISSN 0048-6604.
[Carrie, 2008a] G. Carrie, L. Castanet, F. Lacoste, „Validation of rain attenuation time series synthesizers for temperate area - on the enhanced Maseng-Bakken model”, in Proc.
of IEEE International Workshop on Satellite and Space Communications (IWSSC’08), Toulouse, France, October 2008, pp. 40–44, Paper No.: 2-5.
[Carrie, 2008b] G. Carrie, F. Lacoste, L. Castanet, „A robust estimator of the dynamic characteristics of rain attenuation events”, inProc. of 2nd SatNEx Workshop on Channel Modelling and Propagation Impairment Simulation, April 2008.
[Castanet, 2003] L. Castanet, T. Deloues, J. Lemorton, „Channel modelling based on N-state Markov chain for satcom systems simulation”, in Proc. of 12th International Conference on Antennas and Propagation (ICAP’03), Vol. 1, Exeter, United Kingdom, 31 March -3 April 200-3, pp. 119–122, Paper No.: 0-30, ISBN 0-85296-752-7.
[Chee, 2006a] T. K. Chee, C-C. Lim, J. Choi, „A Lumpable Finite-State Markov Model for Channel Prediction and Resource Allocation in OFDMA Systems”, in Proc. of 1st
International conference on Wireless Broadband and Ultra Wideband Communication (AusWireless’06), Sydney, Australia, March 2006.
[Chee, 2006b] T. K. Chee, C-C. Lim, J. Choi, „Channel Prediction Using Lumpable Finit-State Markov Channels in OFDMA Systems”, in Proc. of IEEE 63rd Vehicular Tech-nology Conference (VTC’06 Spring), Melbourne, Australia, May 2006, pp. 1560–1564, ISBN 1-7803-9392-9.
[Collin, 1985] R. E. Collin, Antennas and Radiowave Propagation, McGraw-Hill, Inc., Singa-pore, 1985, ISBN 0-07-011808-6.
[Cornet, 2008] F. Cornet, F. Lacoste, S. Morosi, C. Riva, A. Martellucci, L. Castanet, J. Le-morton, T. Rossi, „Propagation effects”, in: L. Castanet (editor), Influence of the Variability of the Propagation Channel on Mobile, Fixed Multimedia and Optical Sa-tellite Communications, Volume 2: Atmospheric Effects, Chapter 2.2, pp. 2–11–2–34, Shaker Verlag, Aachen, Germany, 2008, ISBN 978-3-8322-6904-3.
[Craig, 1996] K. H. Craig, „Prediction of reliability when degraded by clear-air effects”, in:
M. P. M. Hall, L. W. Barclay, M. T. Hewitt (editors), Propagation of Radiowaves, Chapter 8, pp. 153–178, The Institute of Electrical Engineer, London, United Kingdom, 1996, ISBN 0-85296-819-1.
[Csurgai-Horváth, 2006a] L. Csurgai-Horváth, J. Bitó, „Land mobile propagation fade dura-tion modeling by Markov chains”, inProc. of IEEE International Workshop on Satellite and Space Communications (IWSSC’06), Leganes (Madrid), Spain, September 2006, pp.
242–246.
[Csurgai-Horváth, 2006b] L. Csurgai-Horváth, J. Bitó, „Fade duration modeling of terrestrial links applying Markov chain”, inProc. of Loughborough Antennas & Propagation Con-ference (LAPC’06), Loughborough, United Kingdom, April 2006, pp. 457–460, ISBN 0-947974-41-5.
[Csurgai-Horváth, 2008] L. Csurgai-Horváth, J. Bitó, „Testing the Markov property of the multipath fading process”, in Proc. of IEEE International Workshop on Satellite and Space Communications (IWSSC’08), Toulouse, France, October 2008, pp. 97–101, Paper No.: 5-1.
[Csurgai-Horváth, 2009] L. Csurgai-Horváth, „Rain attenuation time series synthesis with simulated rain cell movement”, Periodica Polytechnica - Electrical Engineering, 2009, ISSN 0324-6000, in press.
[Daru, 2001] A. Daru, J. Bitó, T. Faragó, L. Babits, „The application of a Hungarian me-asurement system in a microwave network planning and operation”, in Proc. of URSI Commission F Meeting on Climatic Parameters in Radiowave Propagation Prediction (CLIMPARA’01), Budapest, Hungary, May 2001, pp. 27–30.
[Daru, 2002a] A. Daru, J. Bitó, T. Faragó, Zs. Kormányos, I. Frigyes, L. Babits, „Long term propagation measrements in a countrywide microwave network: The application of the first results in network planning and operation”, in Proc. of ITG 9th European Conference on Fixed Radio Systems and Networks (ECRR’02), 2002.
[Daru, 2002b] A. Daru, Zs. Kormányos, J. Bitó, „Space and time correlation of rain attenua-tion in millimetre wave feeder network”, in Proc. of COST Action 280 1st International Workshop, Malvern, United Kingdom, July 2002, Paper No.: PM3-008.
[Doble, 1996] J. Doble, Introduction to Radio Propagation for Fixed and Mobile Commu-nications, Artech House, Inc., Norwood, Massachusetts, United States, 1996, ISBN 0-89006-529-2.
[Drougas, 2007] A. E. Drougas, A. D. Panagopoulos, P. G. Cottis, „Data transmission over rain-faded broadband fixed wireless access channels”, IEEE Trans. Consumer Electron., Vol. 53, No. 3, pp. 871–876, 2007, ISSN 0098-3063.
[Duel-Hallen, 2007] A. Duel-Hallen, „Fading channel prediction for mobile radio adaptive transmission systems”, Proceedings of the IEEE, Vol. 95, No. 12, pp. 2299–2313, 2007, ISSN 0018-9219.
[EMBRACE, 2000] EMBRACE, „IST FP5 N° 1999-11571 Project, Efficient millimetre bro-adband radio access for convergence and evolution”, 2000, URL:http://www.telenor.
no/embrace/.
[ETSI, 2000] ETSI, „Digital cellular telecommunications system (Phase 2+); adaptive multi-rate (AMR) speech transcoding (GSM 06.90 version 7.2.1 Release 1998)”, Standard TR 301 704 V7.2.1, 2000.
[ETSI, 2002] ETSI, „Broadband Radio Access Networks (BRAN); HIPERACCESS; System Overview”, Standard TR 102 003 V1.1.1, 2002.
[ETSI, 2003] ETSI, „Fixed Radio Systems; Point-to-Multipoint Antennas; Antennas for mul-tipoint fixed radio systems in the 11 GHz to 60 GHz band; Part 4: 30 GHz to 40,5 GHz”, Standard EN 301 215-4 V1.1.1, 2003.
[EURANE, 2006] EURANE, „Enhanced UMTS radio access network extensions for ns-2”, 2006, URL: http://eurane.ti-wmc.nl/eurane/.
[Fazekas, 2003] I. Fazekas, „Nemparaméteres próbák”, in: I. Fazekas (editor), Bevezetés a matematikai statisztikába, Chapter 5, pp. 161–212, Kossuth Egyetemi Kiadó, Debrecen, Hungary, 2003.
[Fritchman, 1967] B. D. Fritchman, „A binary channel characterization using partitioned Markov chains”, IEEE Trans. Inform. Theory, Vol. 13, No. 4, pp. 221–227, 1967, ISSN 0018-9448.
[Féral, 2003a] L. Féral, H. Sauvageot, L. Castanet, J. Lemorton, „HYCELL - a new hybrid model of the rain horizontal distribution for propagation studies: 1. modeling of the rain cell”, Radio Science, Vol. 38, No. 3, pp. 22–1–22–20, 2003, ISSN 0048-6604.
[Féral, 2003b] L. Féral, H. Sauvageot, L. Castanet, J. Lemorton, „HYCELL - a new hybrid model of the rain horizontal distribution for propagation studies: 2. statistical modeling of the rain rate field”, Radio Science, Vol. 38, No. 3, pp. 23–1–23–18, 2003, ISSN 0048-6604.
[Goddard, 1996a] J. W. F. Goddard, „Prediction of reliability when degraded by precipitation and cloud”, in: M. P. M. Hall, L. W. Barclay, M. T. Hewitt (editors), Propagation of Radiowaves, Chapter 9, pp. 179–195, The Institute of Electrical Engineer, London, United Kingdom, 1996, ISBN 0-85296-819-1.
[Goddard, 1996b] J. W. F. Goddard, „Nature of precipitation and cloud”, in: M. P. M.
Hall, L. W. Barclay, M. T. Hewitt (editors), Propagation of Radiowaves, Chapter 7, pp.
131–152, The Institute of Electrical Engineer, London, United Kingdom, 1996, ISBN 0-85296-819-1.
[Gray, 1997] D. A. Gray, „A Broadband Wireless Access System at 28 GHz”, inProc. of IEEE Wireless Communications Conference (WCC’97), Boulder, United States, August 1997, pp. 1–7.
[Hendrantoro, 2002] G. Hendrantoro, R. J. C. Bultitude, D. D. Falconer, „Use of cell-site diversity in millimeter-wave fixed cellular systems to combat the effects of rain attenu-ation”, IEEE J. Select. Areas Commun., Vol. 20, No. 3, pp. 602–614, April 2002, ISSN 0733-8716.
[Henne, 1994] I. Henne, P. Thorvaldsen, Planning of line-of-sight radio relay systems, AAB Nera, 1994.
[Holland, 1975] J. H. Holland, Adaptation In Natural and Artificial Systems, University of Michigan Press, Ann Arbor, Michigan, United States, 1975, ISBN 0-472-08460-7.
[Holma, 2004] H. Holma, A. Toskala, WCDMA for UMTS, John Wiley & Sons, Ltd, Chi-chester, West Sussex, United Kingdom, third edition, 2004, ISBN 0-470-87096-6.
[Holma, 2006] H. Holma, A. Toskala, HSDPA/HSUPA for UMTS, John Wiley & Sons, Ltd, Chichester, West Sussex, United Kingdom, 2006, ISBN 0-470-01884-4.
[Héder, 2004a] B. Héder, „Bázisállomás hozzárendelés vizsgálata szélessávú, fix telepítésű, vezetéknélküli hozzáférési hálózatokban”, inProc. of HTE-BME Conference, Budapest, Hungary, May 2004.
[Héder, 2004b] B. Héder, J. Bitó, „Simulative investigation of dynamic site diversity method for Broadband Fixed Wireless Access networks using rain measurement”, in Proc. of IADAT-tcn International Conference on Telecommunications and Computer Networks
(IADAT-tcn’04), San Sebastian, Spain, December 2004, pp. 151–155, ISBN 84-933971-1-3.
[Héder, 2004c] B. Héder, Cs. Sinka, J. Bitó, „Dynamic site diversity methods in Broadband Fixed Wireless Access Systems against rain fading”, inProc. of COST Action 280 MC#8 Meeting, Rome, Italy, November 2004, Paper No.: PM8-010.
[Héder, 2005a] B. Héder, „Állomás diversity vizsgálata mikrohullámú földi rádióösszekötteté-seken”, in Proc. of HTE-BME Conference, Budapest, Hungary, May 2005.
[Héder, 2005b] B. Héder, J. Bitó, „Rain attenuation time series generation applying N-state Markov model parametrised from Hungarian measurement”, in Proc. of ESA Propaga-tion Workshop (ESTEC’05), Noordwijk, The Netherlands, November 2005, p. 31.
[Héder, 2005c] B. Héder, R. Singliar, J. Bitó, „Second-order statistics of rain attenuation in Hungary especially the fade slope statistics”, in Proc. of COST Action 280 MC#9 Meeting, Prague, Czech Republic, June 2005, Paper No.: PM9-113.
[Héder, 2005d] B. Héder, R. Singliar, J. Bitó, „Site diversity examination based on rain at-tenuation measurement”, inProc. of IEEE 47th International Symposium Electronics in Marine focused on Multimedia Systems and Applications (ELMAR’05), Zadar, Croatia, June 2005, pp. 357–360, ISBN 953-7044-04-1.
[Héder, 2005e] B. Héder, R. Singliar, J. Bitó, „Fade dynamics investigation applying statistics of fade duration and level crossing rate”, inProc. of 5th International Enformatika Con-ference, International Conference on Signal Processing (IEC-ICPS’05), Prague, Czech Republic, August 2005, pp. 97–100, Also published in World Academy of Science, En-gineering and Technology electronic journal, Vol. 7, pp. 97-100, August 2005, ISSN 2070-3724, ISBN 975-98458-6-5.
[Héder, 2005f] B. Héder, R. Singliar, Z. Katona, J. Bitó, „Second-order statistics of rain attenuation in Hungary”, inCD Proc. of IEEE 5th Mediterranean Microwave Symposium (MMS’05), Athens, Greece, September 2005.
[Héder, 2005g] B. Héder, G. Szládek, J. Bitó, „Route diversity examination in BFWA sys-tems”, in Proc. of IEEE 47th International Symposium Electronics in Marine focused on Multimedia Systems and Applications (ELMAR’05), Zadar, Croatia, June 2005, pp.
335–338, ISBN 953-7044-04-1.
[Héder, 2005h] B. Héder, G. Szládek, J. Bitó, „Investigation of interference conditions in BF-WA system applying adaptive TDD”, in Proc. of 5th International Enformatika Con-ference, International Conference on Signal Processing (IEC-ICPS’05), Prague, Czech Republic, August 2005, pp. 125–130, Also published in World Academy of Science, En-gineering and Technology electronic journal, Vol. 7, pp. 125-130, August 2005, ISSN 2070-3724, ISBN 975-98458-6-5.