Python仿真软件在移动通信系统教学中的应用实践.pdf

SOFTWARE2023软 件第 44 卷 第 7 期2023 年Vol.44,No.7基金项目：江苏高校哲学社会科学研究项目(2021SJA2437)；江苏省高教质量保障与评价研究课题（2020-Y12）；南京邮电大学教学改革研究项目(JG00212JX03)作者简介：蒋锐（1985），男，江苏南京人，工学博士，副教授，研究方向：移动通信；王全全（1984），男，江苏连云港人，工学博士，副教授，研究方向：移动通信；王视环（1976），男，江苏常州人，工学博士，副教授，研究方向：移动通信；王珺（1975），女，江苏南通人，工学博士，副教授，研究方向：无线通信。Python 仿真软件在移动通信系统教学中的应用实践蒋锐 王全全 王视环 王珺（南京邮电大学，江苏南京 210003）摘要：随着移动通信技术的高速发展，移动通信系统衍生出很多新的功能和服务，使得在移动通信系统专业课程教学中，相关技术服务的抽象性和多样化让学生对于该系统功能及服务的理解存在较大困难。为了让学生直观地了解移动通信系统的技术现状和未来发展趋势，提出将 Python 仿真软件引入移动通信系统教学中，解决移动通信系统教学中理论教学过于抽象空洞、实验教学又难以实践的问题。关键词：Python 仿真软件；移动通信系统；实验教学；教学改革中图分类号：TN929.5-4;G642.3 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2023.07.001本文著录格式：蒋锐,王全全,王视环,等.Python仿真软件在移动通信系统教学中的应用实践J.软件,2023,44(07):001-004+017Application Practice of Python Simulation Software in Mobile Communication System TeachingJIANG Rui,WANG Quanquan,WANG Shihuan,WANG Jun(Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing Jiangsu 210003)【Abstract】：With the rapid development of mobile communication technology,many new functions and services have emerged from mobile communication systems.In the course teaching of mobile communication system courses,the abstraction and diversity of related technical services make it difficult for students to understand the functions and services of the system.In order to provide students with an intuitive understanding of the current status and future development trends of mobile communication system technology,this paper proposed to introduce Python simulation software into mobile communication system teaching to solve the problems of theoretical teaching being too abstract and empty,and experimental teaching being difficult to practice in mobile communication system teaching.【Key words】：Python simulation software;mobile communication system;experimental teaching;teaching reform基金项目论文0 引言随着移动通信系统的快速发展，使其对人们的日常生活、学习、工作都起到了广泛的影响，改变了人们的各种行为方式和习惯。高校电子信息类专业开设移动通信系统专业课程，以适应高速发展变化的移动通信技术领域对于专业技术人才的需求1-3。现在的移动通信系统已经进入 5G 时代，并向着 6G 时代发展，如今的移动通信系统中除了传统的语音通话、短信文本传输，还出现了很多重要的功能和服务，比如在 5G 移动通信系统中所提出的用户定位服务等。因此，只有掌握移动通信系统中的这些新功能和服务，才能全面的熟悉目前移动通信系统运行原理和相关关键技术4。1 教学中引入 Python 仿真软件的必要性在移动通信系统教学中，面临以下问题和挑战：首先，教学内容空洞抽象，理论实践教学困难。对于移动通信系统，学生往往对于手机终端的设备比较熟悉，但是对于基站及核心网部分了解很少。在讲授一些空口关键技术如多址接入、移动性管理等时，由于实验硬件设2软 件第 44 卷 第 7 期SOFTWARE备昂贵，系统操作复杂，很难让学生在学习中有实际操作的机会，使得学生难以理解。其次，随着移动通信技术的发展，系统功能和服务越来越多样化，对仿真实验的要求也越来越苛刻5,6。伴随着 5G 网络的正式商用，物联网的飞速发展，包括基站定位在内的多元化服务相应而生。早期的移动通信系统课程讲授，只需要仿真实现信号的调制、编码、收发即可，而现在需要实现包括定位、人工智能等技术，让学生全面了解现在的移动通信系统。针对以上问题，通过引入一个便于编程实现多元化功能服务的仿真软件，可以提供直观的实例体验，将服务性能以可视化的方式展现在学生面前，有利于学生深入理解专业理论知识。随着计算机技术的发展，各类编程语言层出不穷。其中 Python 作为一种面向对象的编程语言，其能提供高效的高级数据结构，从而提高编程效率。从 2004 年开始，Python 使用率呈现出明显的线性增长趋势，尤其是在独立的大规模项目开发中的使用频率增长地尤为明显。随着使用频率的增长，其应用领域也不断被扩展。Python 不仅是 Linux 操作系统下的使用范围最广、使用人数最多的标志性编程语言之一，也是很多开源的软件系统开发者的首选编程工具7,8。综上所述，本文研究探索将 Python 仿真软件应用于移动通信系统的教学中，帮助学生更好地理解移动通信系统，进一步培养学生的实践编程能力。2 Python 仿真软件Python 是一种高级的、通用的、解释型的计算机编程语言，具有简洁性、易读性以及可扩展性等特点。和传统的高级编程语言，如 C/C+、Java 等相比，Python的优越性主要体现简洁性和开源性方面。首先，Python的语法格式很简洁，没有过多的繁琐要求。除此之外，Python 还可以通过其自带的内容丰富的标准代码库执行更高级别的抽象操作。除了 Python 的发行版自行附带的标准库，还有超过 15 万个第三方库，Python 库之间广泛联系、逐层封装，几乎覆盖了信息技术所有领域，较为常见的是用于数据可视化的 Matplotlib 和用于数据分析的 NumPy、Pandas 等9。除了简洁性之外，Python 另一大优点是开源性。首先，使用 Python 编写的软件代码是开源的。作为一种解释型语言，用户可以下载某个系统的所有源代码并对其做出修改。其次，Python 官方开源了解释器和模块的代码，从而使得所有使用 Python 的开发者都可以参与到 Python 的性能改进之中，使得用户获得弥补漏洞、提升代码健壮性的机会，同时也进一步保证了平台的可靠性和组件间互操作性8。目前一般使用PyCharm编写Python程序。PyCharm是由捷克 JetBrains 公司开发的一种 Python IDE 软件（Integrated Development Environment）。PyCharm包含了多种功能与工具去提高用户在 Python 开发中的效率，旨在满足 Python 开发工作中的各种需求。通过高级的代码分析程序，PyCharm 简化了 Python 编程过程，因此成为了 Python 专业开发者和入门者的有效工具10。3 教学案例一：5G 基站定位仿真实验分析5G 通信的三大应用场景，包括增强移动宽带（eMBB）、超高可靠低时延通信(uRLLC)和海量机器类通信(mMTC)4。其中 mMTC 主要面向智慧城市、智能家居、环境监测等以传感和数据采集为目标的应用需求，要求在 5G 移动通信网络中除了智能手机以外，还可以允许更多的智能终端接入，并通过网络控制智能终端，最终满足物联网通信的需求。然而海量传感器采集的数据必须以其位置信息作为依托，才具有感知和使用的价值。因此，基于位置的服务（Location Based Services,LBS）成为支撑 5G 移动通信网络必不可少的关键技术之一11。3.1 5G 基站定位随着大规模天线阵列（massive MIMO,mMIMO）技术和超密集组网（Ultra-Dense Network,UDN）技术在 5G 通信网络中的应用，5G 基站高精度定位成为可能。5G 基站定位普遍采用基于到达角（Angle of Arrival,AOA）的定位方法，利用估计多基站收发信号的到达角度，构建定位系统，并实现对于目标的定位处理。mMIMO技术的应用可以利用波束赋形使得基站发射具有高指向性的窄波束信号，使得对信号到达角的估计更为精确；而UDN 技术可以将基站之间距离缩短至几百甚至几十米，减小因为到达角估计误差所带来的影响。以 5G 基站定位为教学案例可以使学生直观地体验到 5G 关键技术的应用对手机定位能力带来的显著提升作用，增强学生对5G 系统性能的整体认知。3.2 AOA 定位相关仿真内容及结果为了验证 mMIMO 和 UDN 对 AOA 定位性能的影响，在不同天线数量以及不同基站密度的情况下设计了仿真实验。如图 1 所示是在实验基站数目和信噪比一定时，考虑不同天线数目的情况下对角度估计的影响。从图 1 中可以看出随着天线数量的增加，角度误差在不断减小；通过 Python 仿真，学生可以直观地发现当 mMIMO3蒋锐 王全全 王视环等：Python 仿真软件在移动通信系统教学中的应用实践天线数量达到 64 后，其角度估计的误差均在 0.05以下，可以显著提高定位精度。如图 2 所示是在不同基站个数和天线数目下的 AOA定位 RMSE 对比。学生可以从图 2 中的观察发现，天线数目一定时，随着基站个数地增加，AOA 定位 RMSE在不断下降，这说明了基站之间 LOS 概率在不断提高，因此由角度误差产生的距离误差范围也在不断缩小，定位结果更接近于实际目标位置，且定位结果更加精确。如图 3 所示是不同基站密度和天线数目下的 AOA 定位 RMSE 对比。基站空间分布密度的部署根据 5G UDN中基站密度部署为 103cell/km。即在 10001000m 的空间布置了 1000 个基站进行仿真定位实验。此实相邻基站之间的距离大约在十几米到几十米，设定在与目标定位和距离最近的 6 个基站进行定位解算。同时，为了更加贴近实际情况时的定位情况，对 200、400、600 以及 800 个基站条件下分别进行了定位仿真。通过仿真结果，学生可以看到 UDN 使单位面积内的基站数目急剧增加，从而令 AOA 定位获得的 LOS 概率也随之提升，进而对定位精度产生提高。4 教学案例二：运动想象脑电信号分类系统仿真实验分析伴随着人工智能的高速发展和 6G 移动通信网络的不断研究，未来社会必将变成高度数字化和智能化的空天地海全无线连接世界，而 6G 移动通信网络性能