सिग्नल-टू-इंटरफेरेंस-प्लस-नॉइज़ रेसिओ

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सूचना सिद्धांत और दूरसंचार इंजीनियरिंग में, सिग्नल-टू-इंटरफेरेंस-प्लस-शोर अनुपात (एसआईएनआर) (सिग्नल-टू-नॉइज़-प्लस-हस्तक्षेप अनुपात (एसएनआईआर) के रूप में भी जाना जाता है) एक मात्रा है जिसका उपयोग वायरलेस संचार प्रणालियों जैसे नेटवर्क में चैनल क्षमता (या सूचना हस्तांतरण की दर) पर सैद्धांतिक ऊपरी सीमा देने के लिए किया जाता है। तार संचार प्रणालियों में अधिकांशतः उपयोग किए जाने वाले सिग्नल-टू-शोर अनुपात (एसएनआर) के अनुरूप, एसआईएनआर को हस्तक्षेप (संचार) शक्ति (अन्य सभी हस्तक्षेप करने वाले संकेतों से) और कुछ पृष्ठभूमि शोर की शक्ति के योग से विभाजित इंटरेस्ट के एक निश्चित संकेत की शक्ति के रूप में परिभाषित किया गया है। यदि शोर शब्द की शक्ति शून्य है, तो एसआईएनआर, सिग्नल-टू-इंटरफेरेंस अनुपात (एसआईआर) तक कम हो जाता है। इसके विपरीत, शून्य हस्तक्षेप एसआईएनआर को एसएनआर तक कम कर देता है, जिसका उपयोग सेलुलर नेटवर्क जैसे वायरलेस नेटवर्क के गणितीय मॉडल विकसित करते समय कम किया जाता है।[1]

कुछ प्रकार के वायरलेस नेटवर्क और सिग्नल प्रसार की जटिलता और यादृच्छिकता ने विशेष रूप से सेलुलर या मोबाइल फोन नेटवर्क के लिए एसआईएनआर को मॉडल करने के लिए स्टोकेस्टिक ज्यामिति मॉडल के उपयोग को प्रेरित किया है।[2]

विवरण

स्थिति का एक संक्षिप्त चित्रण जब यूई (उपयोगकर्ता उपकरण) हस्तक्षेप की उपस्थिति में बेस स्टेशन के साथ संचार करता है। एस का अर्थ है सुविधा के आने वाले संकेत की शक्ति, और I-s का अर्थ हस्तक्षेप संकेत है। यदि सिग्नल एस बहुत कमजोर है या हस्तक्षेप संकेतों का योग बहुत बड़ा है तो यूई कनेक्शन वंचित हो सकता है।

एसआईएनआर सामान्यतः वायरलेस संचार में वायरलेस कनेक्शन की गुणवत्ता को मापने के विधि के रूप में उपयोग किया जाता है। सामान्यतः, एक सिग्नल की ऊर्जा दूरी के साथ कमजोर पड़ जाती है, जिसे वायरलेस नेटवर्क में रास्ता भूलना के रूप में संदर्भित किया जाता है। इसके विपरीत, तार नेटवर्क में प्रेषक या ट्रांसमीटर और रिसीवर के बीच तार पथ का अस्तित्व डेटा का सही स्वागत निर्धारित करता है। एक वायरलेस नेटवर्क में अन्य कारकों को ध्यान में रखना पड़ता है (जैसे पृष्ठभूमि शोर, अन्य युगपत संचरण की हस्तक्षेप शक्ति)। एसआईएनआर की अवधारणा इस पहलू का प्रतिनिधित्व करने का प्रयास करती है।

गणितीय परिभाषा

एसआईएनआर की परिभाषा सामान्यतः एक विशेष रिसीवर (या उपयोगकर्ता) के लिए परिभाषित की जाती है। विशेष रूप से, अंतरिक्ष में (सामान्यतः, विमान पर) कुछ बिंदु x पर स्थित एक रिसीवर के लिए, इसके अनुरूप एसआईएनआर द्वारा दिया गया

जहां पी इंटरेस्ट के आने वाले सिग्नल की शक्ति है, मैं नेटवर्क में अन्य (हस्तक्षेप करने वाले) संकेतों की हस्तक्षेप शक्ति है, और एन कुछ शोर शब्द है, जो निरंतर या यादृच्छिक हो सकता है। इलेक्ट्रॉनिक इंजीनियरिंग और संबंधित क्षेत्रों में अन्य अनुपातों की तरह, एसआईएनआर को अधिकांशतः डेसिबल या डीबी में व्यक्त किया जाता है।

प्रसार मॉडल

एसआईएनआर का अनुमान लगाने के लिए एक गणितीय मॉडल विकसित करने के लिए, आने वाले सिग्नल के प्रसार और हस्तक्षेप करने वाले संकेतों का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक उपयुक्त गणितीय मॉडल की आवश्यकता होती है। एक सामान्य मॉडल दृष्टिकोण यह मानना ​​है कि प्रसार मॉडल में एक यादृच्छिक घटक और गैर-यादृच्छिक (या नियतात्मक) घटक होते हैं।[3][4]

नियतात्मक घटक यह पता लगाने की प्रयास करता है कि कैसे एक संकेत क्षय या क्षीण हो जाता है क्योंकि यह एक माध्यम जैसे हवा की यात्रा करता है, जो पथ-हानि या क्षीणन कार्य को शुरू करके किया जाता है। पथ-हानि फलन के लिए एक सामान्य विकल्प एक साधारण शक्ति-नियम है। उदाहरण के लिए, यदि कोई सिग्नल बिंदु x से बिंदु y तक यात्रा करता है, तो यह पथ-हानि फलन द्वारा दिए गए कारक द्वारा क्षय हो जाता है।

,

जहां पथ-हानि घातांक α>2, और |x-y| उपयोगकर्ता के बिंदु y और बिंदु x पर सिग्नल स्रोत के बीच यूक्लिडियन दूरी को दर्शाता है। चूंकि यह मॉडल एक विलक्षणता (जब x = y) से ग्रस्त है, इसकी सरल प्रकृति का परिणाम यह होता है कि इसका उपयोग अपेक्षाकृत इंटरेस्ट मॉडल के कारण अधिकांशतः किया जाता है।[1]घातीय फलनो का उपयोग कभी-कभी तेजी से क्षय संकेतों को मॉडल करने के लिए किया जाता है।[5]

मॉडल के यादृच्छिक घटक में सिग्नल के बहुपथ लुप्त होती का प्रतिनिधित्व करना सम्मलित है, जो सिग्नल के टकराने और भवनो जैसे विभिन्न बाधाओं को प्रतिबिंबित करने के कारण होता है। इसे कुछ संभाव्यता वितरण के साथ एक यादृच्छिक चर को प्रस्तुत करके मॉडल में सम्मलित किया गया है। इसे कुछ संभाव्यता वितरण के साथ एक यादृच्छिक चर को प्रस्तुत करके मॉडल में सम्मलित किया गया है। प्रायिकता वितरण का चयन फेडिंग मॉडल के प्रकार के आधार पर किया जाता है और इसमें रेले वितरण, रिकियन वितरण, लॉग-सामान्य वितरण, लॉग-सामान्य छाया (या छायांकन), और नाकागामी वितरण सम्मलित होते हैं।

एसआईएनआर मॉडल

प्रसार मॉडल एसआईएनआर के लिए एक मॉडल की ओर जाता है।[6][4][2] के संग्रह पर विचार करें बिंदुओं पर स्थित बेस स्टेशन को सतह या 3 डी स्थान में। फिर स्थित उपयोगकर्ता के लिए कहें , फिर बेस स्टेशन से आने वाले सिग्नल के लिए एसआईएनआर, कहते हैं, , द्वारा दिया गया है

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जहां कुछ वितरण के यादृच्छिक चर लुप्त हो रहे हैं। सरल शक्ति-नियम के तहत पथ-हानि मॉडल बन जाता है

.

स्टोकेस्टिक ज्यामिति मॉडल

वायरलेस नेटवर्क में, एसआईएनआर में योगदान करने वाले कारक अधिकांशतः यादृच्छिक होते हैं (या यादृच्छिक दिखाई देते हैं) जिसमें सिग्नल प्रसार और नेटवर्क ट्रांसमीटर और रिसीवर की स्थिति सम्मलित होती है। परिणामस्वरूप, वर्तमान के वर्षों में इसने वायरलेस नेटवर्क में एसआईएनआर का अनुमान लगाने के लिए वायरलेस नेटवर्क के ट्रैक्टेबल स्टोकेस्टिक ज्यामिति मॉडल विकसित करने में अनुसंधान को प्रेरित किया है। वायरलेस नेटवर्क में एसआईएनआर पर सीमाएं प्राप्त करने के लिए निरंतरता सिद्धांत से संबंधित क्षेत्र का भी उपयोग किया जाता है।[6][2][7]

यह भी देखें

  • शोर अनुपात करने के लिए संकेत
  • वायरलेस नेटवर्क के स्टोचैस्टिक ज्यामिति मॉडल
  • सातत्य रिसाव सिद्धांत

संदर्भ

  1. 1.0 1.1 J. G. Andrews, R. K. Ganti, M. Haenggi, N. Jindal, and S. Weber. A primer on spatial modeling and analysis in wireless networks. Communications Magazine, IEEE, 48(11):156--163, 2010.
  2. 2.0 2.1 2.2 M. Haenggi. Stochastic geometry for wireless networks. Cambridge University Press, 2012.
  3. F. Baccelli and B. Blaszczyszyn. Stochastic Geometry and Wireless Networks, Volume I --- Theory, volume 3, No 3--4 of Foundations and Trends in Networking. NoW Publishers, 2009.
  4. 4.0 4.1 F. Baccelli and B. Blaszczyszyn. Stochastic Geometry and Wireless Networks, Volume II --- Applications, volume 4, No 1--2 of Foundations and Trends in Networking. NoW Publishers, 2009.
  5. M. Haenggi, J. Andrews, F. Baccelli, O. Dousse, and M. Franceschetti. Stochastic geometry and random graphs for the analysis and design of wireless networks. IEEE JSAC, 27(7):1029--1046, September 2009.
  6. 6.0 6.1 M. Franceschetti and R. Meester. Random networks for communication: from statistical physics to information systems, volume 24. Cambridge University Press, 2007.
  7. R. Meester. Continuum percolation, volume 119. Cambridge University Press, 1996.