Wyniki 1-10 spośród 17 dla zapytania: authorDesc:"Jarosław Michalak"

Dostęp do szerokopasmowych usług DOI:10.15199/13.2017.1.2


  W artykule przedstawiono analizę wpływu bezprzewodowych technologii teleinformatycznych na życie współczesnego człowieka w kontekście dostępu do szerokopasmowych usług. Po krótkim wprowadzeniu i zaprezentowaniu podstawowych definicji, omówiono wybrane usługi szerokopasmowe i przedstawiono szereg statystyk rynkowych obrazujących stopień rozpowszechnienia wybranych technik i rodzajów usług w poszczególnych rejonach Świata na przestrzeni lat. Obserwując rozwój tego rodzaju rozwiązań łatwo dostrzec fakt, że ludzie znacznie się od nich uzależniają. W odniesieniu do powyższego, pomijając problem zachowania prawa do prywatności, warto mieć na uwadze skutki możliwych do zrealizowania scenariuszy, w których moglibyśmy zostać choćby czasowo pozbawieni tego rodzaju udogodnień. Słowa kluczowe: Usługi szerokopasmowe, sygnał szerokopasmowy, dostęp szerokopasmowy, łączność bezprzewodowa.Rozwój systemów bezprzewodowych, którego podstawą są wynalazki z początku XIX wieku (1831: pierwsze eksperymenty z elektromagnetyzmem pana Michaela Faradaya i Josepha Henry; 1886: pan Hertz zademonstrował istnienie fal radiowych) napędzany jest w znacznym stopniu możliwością realizacji usługi podczas przemieszczania się użytkownika w terenie. Na przestrzeni lat opracowano szereg technik pozwalających uzyskiwać coraz większe przepływności i dystanse komunikacji przy zachowaniu wysokiej wierności przekazu. Do współcześnie popularnych rozwiązań można zaliczyć np. takie jak: bezprzewodowe sieci lokalne (IEEE 802.11, WiFi (ang. Wireless Fidelity) lub WLAN (ang. Wireless Local Area Nework), sieci prywatne (PAN (ang. Private Area Network) standardy rodziny IEEE 802.15 np. Bluetooth, Zigbee) czy bardzo popularne sieci telefonii komórkowej (np. GSM, UMTS, LTE). Niezależnie od wielkiej popularności tego rodzaju technik, nie można zapominać o związanych z ich stosowaniem trudnościach i zagrożeniach. Są to przede wszystkim: 1. Okresowe trudności z utrzymaniem oczekiwa[...]

WARUNKI ZAPEWNIENIA SPÓJNOŚCI SIECI RADIOWEJ DOI:10.15199/59.2016.6.87


  CONNECTIVITY CONDITIONS FOR TWO-DIMENSIONAL RADIO NETWORK Streszczenie: W artykule przedstawiono metodę weryfikacji zapewnienia spójności sieci z zadanym prawdopodobieństwem, która może być stosowana dla każdej wieloelementowej, rozległej sieci radiowej typu Ad-Hoc czy WSN na etapie jej planowania. Odzwierciedleniem rzeczywistego scenariusza, czyli sposobu rozmieszczenia węzłów sieci radiowej w terenie jest dobór odpowiedniej funkcji losowania. Przedstawione wytyczne postępowania zostały opracowane dla sieci radiowej działającej na płaszczyźnie dla zmiennego zasięgu radiowego, liczności węzłów i obszaru działania. Słowa kluczowe: sieci Ad hoc, bezprzewodowe sieci sensorowe. Abstract: This article presents the verification method for expected connectivity in 2-dimensional networks. The method can be used for any multi-node, wide area or selforganizing network (e.g. WSN, MANET, and VANET) at its planning state. The key step of the verification process is to correctly select the distribution function of nodes as a reflection of a real-world terrain scenario. Depending on the assumed types of input parameters (expected connectivity value and node deployment mode), it is possible to estimate limits for radio range, number of nodes or task area. Keywords: Ad hoc networks, Wireless sensor networks, Wireless mesh networks. 1. WPROWADZENIE Artykuł inspirowany jest pracami, jakie autorzy realizują w zakresie maksymalizacji prawdopodobieństwa dostarczenia wiadomości w bezprzewodowej sieci klastrowej. Pewność dostarczenia takich wiadomości zależy np. od rodzaju dostępu do kanału, zabezpieczeń transmisyjnych, rodzaju protokołu komunikacyjnego, algorytm routingu czy warunków propagacyjnych. Scenariusz działania i obszar, na którym ma być realizowana łączność, liczba urządzeń i maksymalne moce nadawania będą miały decydujący wpływ na prawdopodobieństwo istnienia sieci spójnej, czyli takiej, w której istnieje przynajmniej jedna droga d[...]

KONCEPCJA BEZPRZEWODOWEJ SIECI SENSOROWEJ NA POTRZEBY MONITOROWANIA STANU PACJENTA DOI:10.15199/59.2017.8-9.78


  Bezprzewodowa sieć sensorowa może być zdefiniowana jako zbiór węzłów sensorowych współpracujących ze sobą i zorganizowanych w jednej strukturze. Sieć taka na podstawie pomiarów uzyskanych z czujników umieszczonych na poszczególnych węzłach, może badać i kontrolować zadane parametry środowiska [1]. Budowa oraz działanie sieci WSN [2][3] opiera się o dobrze znane topologie [4], lecz zarządzanie takimi strukturami wymaga odmiennego podejścia. Bezprzewodowe sieci sensorowe wykorzystują zwykle rywalizacyjne protokoły dostępu do medium [5], którym najczęściej jest darmowe pasmo ISM [6]. Działanie sieci opiera się o trzy podstawowe płaszczyzny zarządzania: zasobami, ruchem oraz energią [1] oraz liczne mechanizmy wspomagające ich działanie, takie jak mechanizmy fuzji danych [7], [8] oraz mechanizmy klastrowania i agregacji: [9], [10]. Na potrzeby sieci WSN stworzonych zostało wiele nowych standardów działania specyficznie wpisujących się w potrzeby tego typu struktur jak np. nowoczesne i energooszczędne protokoły routingu umożliwiające sprawne zarządzanie często obszernymi strukturami [11], [12]. Te i inne rozwiązania technologiczne tworzą z sieci WSN niezwykle użyteczne narzędzie, które z powodzeniem znajdują swoje zastosowanie w wielu gałęziach życia [1]. 2. ANALIZA LITERATURY W ZAKRESIE MEDYCZNYCH APLIKACJI WSN Jedną z dziedzin, w której bezprzewodowe sieci sensorowe znalazły bardzo szerokie zastosowanie i rozwijają się nieustanie jest opieka zdrowotna oraz medycyna: [13], [14]. Istnieje wiele urządzeń wspierających działanie aplikacji e-Healthcare, które wspierają ich wydajność i precyzyjność [15], [16]. Zainteresowanie związane z tego typu systemami skutkowało w ostatnich latach podjęciem wielu wysiłków badawczych [17]. Bezprzewodowe sieci sensorowe idealnie wpasowują się w potrzeby dzisiejszego świata, pozwalając na monitorowanie stanu zdrowia pacjenta przebywającego poza szpitalem, funkcjonującego w swoich prywatnych wa[...]

CONNECTIVITY CONDITIONS FOR TWO-DIMENSIONAL RADIO NETWORK DOI:10.15199/59.2017.8-9.85


  The content of this article was inspired by previous work of authors on maximizing information delivery in a wireless clustered network [1], [2], [3]. The problem relates to messages delivered using peer-to-peer, multicast (MC) and broadcast (BC) methods. The probability of delivery depends on many factors, such as a channel access control method, a transmission protection system, communication and routing protocols, propagation conditions etc. One of the key factors that can have an effect on the results is the network structure. The operation area, the scenario, the number of nodes and their maximum transmission power will have crucial impact on the probability of existence of a connected network (Def. 1). Definition. 1. Connected network. The connected network is a network, in which any of its nodes has at least one connection capable to deliver information to all other nodes within that network. It seems obvious that if the distances between nodes are significantly shorter than their radio range, the network should be connected. However, this kind of planning can lead to increased costs of system deployment (as the number of nodes is increased) and a higher potential level of interference. Therefore, the knowledge of available radio range, the number of nodes and the task area limits within a given operation scenario can be very useful. The problem of connectivity is inherent to any radio network [4], [5], [6], [7], [8], [9], but we focus on wide, hard to control structures containing a large number of nodes. The Wireless Sensor Networks with elements deployed from helicopters, Ad-Hoc, MANET and VANET networks can be good representations of such structures. An example of MANET organized in clusters is described in the following Section (Fig. 1). 2. NETWORK STRUCTURE There are several types of self-organizing networks: adhoc, MANET and VANET - each with different features [10], [11]. One of the goals of the self-organ[...]

Wagowe kryterium wyboru węzłów funkcyjnych dla sieci MANET DOI:10.15199/13.2018.2.4


  ostatnich czasach stosunkowo intensywnie rozwija się teoria sieci samoorganizujących się, które zależnie od cech własnych i przeznaczenia nazywane są sieciami Ad-hoc, MANET czy VANET [1], [2]. Jednym z celów samoorganizacji jest wyznaczenie w takiej sieci węzłów funkcyjnych, które pełnią w niej role szczególne i spełniają dodatkowe zadania w porównaniu z pozostałymi (zwykłymi, RN, ang. Regular Node) węzłami sieci. W przypadku sieci organizującej się w klastry (sieć klastrowa [3], [4], [5]) węzłami funkcyjnymi są zwykle węzły pośredniczące (GW) oraz węzły zarządzające klastrami (CH), rys. 1. W procesie wyznaczania węzłów funkcyjnych można posługiwać się różnymi algorytmami, które zapewniają realizację różnych funkcji celu [6], [7], [5] [8]. Jednak ze względu na częstą złożoność i zmienność struktury sieci, stosunkowo interesującą propozycją kryterium elekcji węzłów funkcyjnych jest kryterium wagowe opisane miedzy innymi w [5]. Kryterium to pozwala na uzależnienie wyboru węzła funkcyjnego od szeregu składników jak np. poziom stosunku mocy sygnału do Rys. 1. Przykład sieci klastrowej Fig. 1. An example of clustered network CH Klaster GW RN CH1 Pokrycie 1 skoku Pokrycie 2 skoków Pokrycie 3 skoków 16 Elektronika 2/2018 Tab. 1. Wykaz składników wagi Tabl. 1. Weight components Składnik Znaczenie Priorytet Bateria Poziom jest akceptowalny do pewnej wartości, która jest podstawą do oszacowania czasu pracy. Ma to wpływ na przeżywalność sieci. W sieciach MANET nie należy doprowadzać do całkowitej utraty zasilania. 1 Mobilność Bezpośredni wpływ na estymowaną długość (czas) pozostawania w zasięgu innych węzłów i pełnienia funkcji GW (CH). By to ocenić trzeba[...]

The maximum length of a Hello period in a clustered mobile network DOI:10.15199/13.2018.6.1


  In recent years, several initiatives for the development of self- organizing networks theory have been taken up [1], [2]. Depending on the features and behaviours, these networks are known as Ad-Hoc, MANET or VANET. One of the main aims of self-organizing procedure for such hierarchical networks is to define a special functional node set, which would perform special tasks in comparison to other nodes (Regular Nodes, RN) within the network. In a clustered network example [3], [4], [5], nodes with additional functions are known as retransmitters (or GateWays (GW)) and Cluster Heads (CH). The effectiveness (the ability to keep a proper network structure and proximity awareness level) of clustering algorithms depends on the used algorithm solution, the mobility of the nodes, communication distance, density of the network, and the period of network information updates, which are usually achieved using Hello messages. Related works Different clustering algorithms fulfilling different objective functions for electing functional nodes (usually for CH election) can be found in [6], [7], [8]. Amongst various election algorithms, the Weighted Cluster Head election Algorithm (WCA) described e.g. in [9], [10], [11] is especially worth considering. This criterion allows for node election based on a combination of certain weight components and their coefficients (usually SNR, mobility level and energy used during the performance of functional tasks). Each node is periodically transmitting the Hello message with information about own ID and geographical position. A popular, but also a much simpler criterion for CH election is a concept based on node’s ID (the Lowest ID algorithm) in which a node with the minimum ID is chosen as a CH. The LID is an algorithm in which a node with the minimum ID is chosen as a CH. A node within the transmission range of two or more CHs can play routing role (GW). All th[...]

Ocena efektywności wieloantenowej techniki MIMO w zróżnicowanych warunkach transmisji sygnału


  Wśród nowoczesnych technik transmisji danych stosowanych w kanale radiowym, zapewniających zwiększenie przepływności lub poprawę jakości transmisji, można wymienić technikę MIMO (Multiple-Input-Multiple-Output). Pionierami koncepcji prowadzącej do jej stworzenia byli Telatar [13] i Foshini [14]. Pierwsze artykuły na ten temat opublikowali na początku lat 90. XX wieku. Od tego czasu wiele ośrodków badawczych pracuje nad udoskonaleniem tej techniki. Schemat poglądowy reprezentujący ideę działania systemu MIMO przedstawiono na rys.1.Część nadawcza z M torami nadawczymi emituje do kanału radiowego M kopii sygnału x1, x2,…,xM. Część odbiorcza ma N torów odbiorczych z N antenami. W antenach odbiorczych indukuje się sygnał, który został poddany zakłóceniom multiplikatywnym i addytywnym. Zakłócenia multiplikatywne są opisane macierzą transmitancji kanału H, której elementy są współczynnikami transmitancji poszczególnych ścieżek propagacyjnych hij. W każdej antenie indukują się zakłócenia addytywne. Dla uproszczenia przyjęto, że jest to szum biały, którego energia indukowana w różnych antenach nie jest ze sobą skorelowana. Sygnał na wejściu części odbiorczej można opisać równaniem [3, 4]: y hx n i N i ij j j M i = + = = Σ1 , 1,2,..., , (1) Zastosowanie większej liczby anten po stronie nadawczej i odbiorczej łącza radiowego zwiększa liczbę kanałów przestrzennych, w których transmituje się informację. Oznacza to, że system MIMO można opisać następującym równaniem macierzowym: Obecnie istnieje wiele algorytmów służących do implementacji systemów MIMO, które gwarantują wysokie przepływności oraz zapewniają odpowiednio wysoką jakość i wiarygodność transy 1 h11 h12 h13 h1M x1 n1 y2 h21 h22 h23 h2M x2 n2 Y = y3 = H . X + N = h31 h32 h33 h3M x3 , + n3 yN hN1 hN2 hN3 hNM xM nN Wśród nowoczesnych technik transmisji danych stosowanych w kanale radiowym, zapewniających zwiększenie przepływności lub poprawę jakości transmisji, [...]

Experimental verification of the MIMO channel simulation model using STBC Alamouti coding

Czytaj za darmo! »

An experimental verification results of the MIMO channel built in Matlab was presented in this paper. An assessment of the simulation model credibility was done using determinant described in detailed in the section “The MIMO channel simulation model". It was shown that the built Matlab model can be used with acceptable error for Eb/N0 up to about 15 dB. Streszczenie - W artykule przedstawiono eksperymentalną weryfikację, zaimplementowanego w środowisku Matlab, autorskiego modelu kanału MIMO. Szczegółowy opis modelu przedstawiono w rozdziale "The MIMO channel simulation model". Poprawność wykonania modelu pozwala na prowadzenie badań dla sygnałów o wartościach Eb/N0 mniejszych od 15 dB. (Eksperymentalna weryfikacja zaimplementowanego w środowisku Matlab modelu kanału MIMO) Keywords: Radio channel, MIMO STBC, simulation model, experiment Słowo kluczowe: Kanał radiowy, MIMO STBC, model symulacyjny, eksperyment.Among emerging radio technologies with the potential to push the frontiers of wireless capacity, multiple-inputmultiple- output (MIMO) system stand out with the promise of many orders of magnitude improvement in spectrum efficiency relative to what is achievable today. Telatar [1] and Foshini [2] were among those who pioneered the concept of MIMO system in the early 1990s. In the mid- 1990s, Foshini and his colleagues developed the Bell Labs space-time (BLAST) architecture that reports achieving spectral efficiencies in the range of 10-20 b/s/Hz for typical configurations. Since then, MIMO system have attracted a large amount of research interest. The idea behind MIMO is that the signals on the transmit Tx antennas at one end and the receive Rx antennas at the other end are combined in such a way that quality (BER) or the data rate (bits/s) of the communication for each MIMO user will be improvee. Such an advantage can be used to increase both the networkˇ¦s quality of service and the operatorˇ¦s revenues signi[...]

OCZEKIWANA OKRESOWOŚĆ WIADOMOŚCI HELLO W MOBILNEJ SIECI KLASTROWEJ DOI:10.15199/59.2017.8-9.86


  W ostatnich latach obserwujemy szereg prac nad rozwojem samoorganizujących się sieci [1], [2]. Zależnie od swoich właściwości i przeznaczenia sieci te nazywane są zwykle sieciami Ad-Hoc, MANET (ang. Mobile Ad-Hoc Network) czy VANET (Vehicular Ad-Hoc Network). Jednym z głównych celów procedury samoorganizacji tego typu sieci hierarchicznej jest zdefiniowanie węzłów funkcyjnych (CH i GW, ang. Cluster Head; GateWay), które będą pełnić dodatkowe funkcje w porównaniu z węzłami zwykłymi (ang. Regular Nodes) [3], [4], [5]. Zdolność do utrzymania struktury sieci zależy głównie od algorytmu klasteryzacji, mobilności węzłów i ich liczności na danym obszarze oraz od świadomości otoczenia węzłów zapewnianej przez okresowe przesyłanie widomości Hello. Świadomość ta może się zmieniać ze zmianą okresowości. 2. DOTYCHCZASOWE ROZWIĄZANIA W literaturze można znaleźć wiele algorytmów klasteryzacji, które działają na podstawie różnych funkcji celu (np. [6], [7], [5], [8]). Interesującym i często powoływanym rozwiązaniem jest wagowy algorytm klasteryzacji (WCA, ang. Weighted Claster Head Election Algorithm) opisany szczegółowo w [5] oraz np. w [9], [10], [11], [12]. Opisane tu podejście pozwala na elekcję węzła nadrzędnego (CH) bazując na ważonych wartościach komponentów sumy (zwykle bierze się pod uwagę dystancje pomiędzy węzłami, gęstość sieci, zużytą energię baterii i mobilność węzłów). Algorytm ten możemy opisać ogólnie ja poniżej: 1. Każdy z węzłów wysyła okresowo wiadomość Hello z informacjami o własnym ID, pozycji geograficznej, prędkości i rezerwach baterii 2. Decyzja czy węzeł może pełnić rolę nadrzędną (CH) podejmowana jest na podstawie wiedzy o: a. Liczbie słyszalnych węzłów (jest ona porównywana z maksymalną liczbą, jaką może obsłużyć komunikacyjnie potencjalny CH). b. Sumy dystansów do słyszalnych węzłów. c. Prędkości własnej węzła. d. Rezerw energetycznych węzła. Jednym z prostszych algorytmów klasteryzacji jest algorytm L[...]

 Strona 1  Następna strona »