Теоретические основы передачи ВЧ сигналов
Применение и создание амплитудной и частотной модуляций. Особенности кодирования и аппаратная реализация фазовой манипуляции. Общее описание шумов, их фильтрация в системах связи. Изучение разрешающей способности. Основы передачи широкополосных сигналов.
| Рубрика | Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника |
| Вид | учебное пособие |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 31.03.2013 |
| Размер файла | 5,1 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
WiMAX
WiMAX, или IEEE 802.16, является IP-протоколом, обеспечивающий беспроводной доступ в Интернет на больших расстояниях. WiMAX имеет пропускную способность до 75 Мб/с и работает в диапазонах 2,5 ГГц, 3,5 ГГц и 5,8 ГГц. WiMAX использует OFDM модуляцию, поэтому он более устойчив к многолучевой интерференции символов и может использоваться для передачи данных на расстояние до 45 км.
Каждый канал OFDM содержит от 128 до 2048 поднесущих и может занимать полосы частот от 1,25 МГц до 20 МГц. Для каждой из поднесущих используется BPSK, QPSK, 16-QAM или 64-QAM модуляция в зависимости от требований физического канала.
Кроме того, поднесущие в WiMAX используются для выполнения трех задач. Во-первых, - для передачи данных. Во-вторых, WiMAX использует пилотные поднесущие для оценки состояния канала и синхронизации. В-третьих, несколько поднесущих определяются как нулевые, используемые в качестве защитных полос. Расположение поднесущих показано на следующем рисунке:
Количество поднесущих, используемых в разных качествах, зависит от полосы пропускания системы. Каждая из поднесущих занимает полосу 11,16 кГц, а число используемых поднесущих определяет полную полосу частот системы.
|
Полоса пропускания канала (Channel Bandwidth) |
1.25 MHz |
2.5 MHz |
5.0 MHz |
10 MHz |
20 MHz |
|
|
Количество поднесущих (# of Sub-Carriers) |
128 |
256 |
512 |
1024 |
2048 |
|
|
Полоса поднесущей (Sub-Carrier Spacing) |
11.16 kHz |
|||||
|
Длительность передачи символа (Symbol Time) |
100.8мs |
|||||
|
Защитный интервал (Guard Time) |
11.2мs |
Как видно из таблицы, WiMAX очень гибок при организации канала связи, благодаря переменному числу поднесущих. А использование OFDM модуляции для каждого из каналов позволяет передавать данные на большие расстояния с минимальными многолучевыми искажениями, не жертвуя пропускной способностью.
Вывод
Ортогональное частотное мультиплексирование играет важную роль в новых стандартах передачи данных, которым требуются высокая пропускная способность и многолучевая передача сигналов. С помощью библиотеки Modulation Toolkit и целого набора математических функций и функций анализа в LabVIEW вы можете создавать символы, выполняя OFDM модуляцию.
9. Основы передачи широкополосных сигналов
Введение
Системы с широкополосными сигналами (Spread Spectrum) первоначально были разработаны для военных приложений, чтобы обеспечивать защищенную связь за счет распределения сигнала по большой полосе частот.
На Рисунке 9 представлен узкополосный сигнал в частотной области. Такие сигналы можно легко подавить любым другим сигналом в той же полосе либо перехватить.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Рис. 9. Узкополосный сигнал, сравнительно легко подавить или перехватить.
Идея широкополосных систем состоит в том, что они используют большую полосу частот, чем полоса сигнала, но мощность остается такой же. Кроме того, широкополосный сигнал похож на шум и, следовательно, трудно сказать, есть ли вообще какой-нибудь сигнал в данной частотной области. Это обеспечивает безопасность передачи, пока не будет никакого видимого пика (всплеска) в спектре.
В данном разделе раскрываются основные принципы работы и наиболее часто употребляемые понятия, используемые при создании широкополосных систем связи.
Схема работы
Ниже представлена блок-схема обычной системы связи, за исключением того, что блоки модулятора/демодулятора имеют входы генератора псевдослучайного сигнала.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Рис. 10. Блок-схема широкополосной системы связи
Существует два основных метода создания широкополосных сигналов:
1) Псевдослучайное скачкообразное изменение частоты (Frequency hoping - FH) узкополосного сигнала в пределах большой области частот.
2) Прямая последовательность (Direct sequence - DS), при которой для расширения области частот используется быстрое изменение фазы сигнала.
Мы остановим внимание на технологии создания широкополосных сигналов с помощью прямых псевдослучайных последовательностей (Direct Sequence Spread Spectrum), так как она наиболее широко используется в современной коммуникации (CDMA, UMTS, 802.11, GPS).
Создание широкополосных сигналов с помощью прямых последовательностей (Direct Sequence Spread Spectrum - DSSS)
При расширении спектра сигнала с помощью прямых последовательностей используется быстрое изменение его фазы. Поскольку период Т становится меньше (или увеличивается скорость передачи R), ширина полосы частот сигнала B увеличивается: (частота Найквиста)
Следующий рисунок поясняет это:
Рис. 11. Скорость передачи и период связаны с шириной полосы соотношением , если используется формирование импульсов.
Расширение и сужение спектра
Быстрое изменение фазы сигнала (период следования элементов сигнала Tc) приводит к тем большему увеличению ширины полосы, чем выше скорость передачи Rc (без изменения мощности исходного сигнала), и проявляет себя подобно шуму, так как спектры таких сигналов аналогичны для всей полосы частот. Фактически, зависимость спектра мощности от частоты для широкополосного сигнала похожа на зависимость мощности собственных шумов в канале. Сигнал как бы "спрятан" за шумом.
Чтобы восстановить сигнал, необходима такая же большая ширина полосы частот. Это напоминает ключ от двери - только демодулятор, который «знает» такой ключ, будет в состоянии демодулировать и восстановить сообщение. Этим «ключом» фактически является псевдослучайная последовательность (быстрое изменение фазы), также называемая псевдошумом (PN). Эти последовательности генерируются с помощью m-последовательностей.
m-Последовательности
Эти кодовые последовательности (коды DSSS) можно рассматривать как псевдошумы (PN), поскольку они имеют сходство со случайными битовыми последовательностями с спектром, аналогичным белому шуму.
Структура m-последовательности, казалось бы, должна быть случайной, однако, на самом деле, она может быть воссоздана при помощи набора сдвиговых регистров, показанных на Рисунке 4 с M=4, полинома и начального состояния '1 1 0 0'.
Рис. 12. структура сдвигового регистра для m-последовательности
Где ' ' представляет сложение по модулю 2.
При использовании этой схемы начальное состояние необходимо только для того, чтобы сгенерировать точно такую же последовательность длиной (единственным запрещенным состоянием являются все нули, так как регистр зафиксируется в этом состоянии).
Например:
начальное состояние:
|
Регистр# |
1 |
2 |
3 |
4 |
Output |
|
|
Начальное значение |
0 |
0 |
1 |
1 |
состояния после сдвигов:
|
Первый сдвиг |
0 |
0 |
0 |
1 |
11 |
|
|
Второй сдвиг |
1 |
0 |
0 |
0 |
11 |
|
|
Третий сдвиг |
0 |
1 |
0 |
0 |
0-1 |
|
|
Четвертый сдвиг |
0 |
0 |
1 |
0 |
0-1 |
|
|
Пятый сдвиг |
1 |
0 |
0 |
1 |
0-1 |
|
|
Шестой сдвиг |
1 |
1 |
0 |
0 |
11 |
Итоговая последовательность будет выглядеть примерно так:
1 1 -1 -1 -1 1 -1 -1 1 1 -1 1 -1 1 1
После пятнадцатого сдвига, значения в регистрах снова перейдут в первоначальное состояние.
Свойства m-последовательностей
Период:
После такого количества чисел '1' и '-1' последовательность повторяется, поскольку начальные символы будут теми же. Последовательность должна быть достаточно длинной.
Автокорреляция:
Рассмотрите предыдущую последовательность
|
1 |
1 |
-1 |
-1 |
-1 |
1 |
-1 |
-1 |
1 |
1 |
-1 |
1 |
-1 |
1 |
1 |
Если мы выполним следующую операцию:
= 15, складывающую квадраты чисел ().
то получим,
Размещено на http://www.allbest.ru/
Так же выполняя операцию:
= -1 =
Это - точка автокорреляционной функции для определенного сдвига. Построим функцию на графике, чтобы было по 15 точек до и после 0:
Рис. 13. Корреляция a) пример последовательности и b) другой пример последовательности с полиномом , созданный с помощью LabVIEW и MathScript
Формульное определение дискретной автокорреляционной функции:
Заметим, если последовательность синхронизована (пик в корреляции = 1), конечный пользователь, имеющий точную последовательность, способен демодулировать сообщение. Другие пользователи получат сигнал с очень маленькой амплитудой относительно начальной. В этом заключается принцип Множественного Доступа с Кодовым Разделением Каналов (Code Division Multiple Access - CDMA), применяемый системами сотовой связи, согласно которому, одни и те же частота и время могут совместно использоваться несколькими пользователями с разными кодами.
Расширение спектра (Spreading)
Блок схема DSSS системы связи, использующей QPSK, представлена на Рисунке 6. Обратите внимание, что к фазовой (I) и квадратурной (Q) компонентам добавляется псевдослучайная последовательность.
Рис. 14. Блок-схема широкополосного QPSK модулятора
Последовательность должна быть достаточно длинной (что касается сигнала сообщения), чтобы иметь шумоподобный спектр. Скорость передачи широкополосной последовательности и скорость передачи сообщения связаны соотношением:
В реальных системах N - целое число, которое равно количеству сдвигов фазы PN последовательности для каждого бита сообщения. Например, для систем GPS N = 1024.
Рис. 15. Расширение спектра сообщения. Каждый бит сообщения будет содержать полную псевдослучайную последовательность
Новое сообщение теперь будет передаваться со скоростью и, следовательно, .
Выходной сигнал, комбинирующий последовательность с исходным сигналом, равен:
,
где - отправленный сигнал, - псевдошумовой сигнал и c(t) - битовая последовательность.
Демодуляция (Despreading)
Принимаемый сигнал является комбинацией переданного сигнала и шума в канале.
Рис. 16. Модель канала с добавлением Гауссовского шума. LabVIEW VI
Полученный сигнал будет снова промодулирован псевдошумовой последовательностью. Обратите внимание, что шум n(t) также подвергнется этой обработке, однако, благодаря корреляционным свойствам, мощность шума не увеличится.
Полученный сигнал будет комбинацией переданного сигнала и шума:
Мы можем заменить посланный сигнал комбинацией PN последовательности и битовой последовательности.
Модулятор умножит эту последовательность на псевдошумовую :
Если синхронизирована, и подобны умножению во времени шума на шум, которое дает другой тип шума (аналогичный по амплитуде).
Рассмотрим идеальный пример, представленный на рисунке 17.
Рис. 17. Восстановление исходного сигнала двумя разными пользователями. Пользователь 1 имеет правильную последовательность. Пользователь 2 имеет другую последовательность и, следовательно, выходное сообщение будет иметь много ошибок (нет информации)
M-последовательности - основные, но единственные псевдошумовые последовательности. Они нашли применение лишь в системах GPS. С того момента, когда идея расширения спектра сигнала легла в основу CDMA систем, выделились две главные наиболее часто используемые последовательности: Золотые последовательности (WCDMA) и последовательности Уолша-Адамара (Walsh-Hadamard) (IS-95).
Золотые Последовательности (Gold Sequences)
Золотые последовательности позволяют генерировать больше вариантов с помощью пары m-последовательностей.
Создание золотых последовательностей основано на предпочтительных парах m-последовательностей.
Например, возьмем многочлены и :
Рис. 18. Пример генератора Золотой последовательности, использовавшей пару m-последовательностей: и
Вспомним, что m-последовательность генерировала только одну последовательность длиной . Объединяя две последовательности, мы можем получить до 31 () и плюс две m-последовательности, т.е. сгенерировать 33 последовательности, которые могут быть использованы, чтобы передавать другие входные сообщения (других пользователей CDMA).
Пара m-последовательностей и золотых последовательностей формируют доступных последовательностей, используемых в DSSS. Полезное свойство золотых кодов - их сбалансированность (количество 1 и -1 равно).
Последовательности Уолша-Адамара
Другими последовательностями, часто используемыми в системах CDMA, являются последовательности Уолша-Адамара. Эти последовательности ортогональны (то есть где - строка матрицы), что является удобным в многопользовательских системах. Последовательностями являются строки матрицы Адамара, которая для определяется в виде:
Для больших матриц используется рекурсия:
Пример для
Ортогональные коды имеют отличительное свойство взаимной корреляции (если не осуществлен никакой сдвиг).
Выводы
Мы изучили различные последовательности, с помощью которых могут передаваться сигналы, ведущие себя подобно шуму. Напоследок мы хотели бы отметить преимущества и недостатки использования широкополосных систем:
Преимущества:
· Секретность. Безопасная связь, поскольку сигнал "замаскирован" под шум
· Не происходит интерференция с другими сигналами в той же полосе.
· Возможность одновременного использования полосы частот несколькими пользователями (CDMA)
· Помехозащищенность
Недостатки:
· Увеличенная ширина полосы частот (радиотехнические схемы для широкополосных систем ведут себя по-разному на различных частотах)
· Увеличение сложности
Литература
[1]. G. L. Stьber, “Principles of mobile communication,” Kluwer Academic, Boston 1996.
[2]. J. G. Proakis, “Digital Communications,” 4th Edition, McGraw-Hill Higher Education.
[3]. T. S. Rappaport, “Wireless communications: principles and practice,” Pentrice Hall PTR, N.J., 1996.
[4]. T. Pratt, C. W. Bostian and J.E. Allnutt, “Satellite Communications,” 2nd ed. John Wiley publication, 2002.
[5]. R: Prasad, T. Ojanperд, “An Overview of CDMA Evolution Toward wideband CDMA,” IEEE communications surveys, Vol. 1, No. 1 Q4 1998.
10. Кодирование канала
Теорема кодирования канала с шумом
модуляция шум фильтрация сигнал
Передача цифровых данных через канал связи с заданной вероятностью ошибки возможна до определенной скорости, зависящей от уровня шума в канале.
Максимальная скорость передачи названа пределом Шеннона или пропускной способностью канала по имени Клода Шеннона, который первым доказал соответствующую теорему. Пропускная способность канала С, выражаемая в бит/с, для фиксированной полосы пропускания BW, в Герцах, мощности сигнала P и мощности шума N, вычисляется по формуле:
Канальное кодирование - это метод обработки исходных данных, при котором они могут быть восстановлены после прохождения через канал с шумом. Лучшие методы кодирования создают такой поток данных, который приближается к пределу Шеннона с минимальной вероятностью ошибок. Значительное уменьшение вероятности ошибок для потока, меньшего, чем предела Шеннона, достигается за счет сложного кодирования в передатчике и декодирования в приемнике. В качестве альтернативы, относительно простые коды могут достигать снижения вероятности ошибок за счет увеличения полосы пропускания. Скорость передачи кода для всех технологий кодирования канала, обозначается Rc и равна отношению длины данных до кодирования, k, и после кодирования, n, или Rc = k/n. Скорость кода Rc меньше 1, для простых, неэффективных технологий кодирования, и приближается к 1 для более эффективных.
Методы кодирования канала
Линейные блоковые коды
Линейные блочные (блоковые) коды разделяют данные на группы длиной k и заменяют их уникальными кодовыми словами длиной n, где n больше чем k. Другими словами, линейные коды заменяют все двоичные числа от 0 до 2k (2k уникальных чисел) на кодовые слова от 0 до 2n. Полный набор 2k кодовых слов называют кодом, и его длина обычно обозначается М. Линейным этот код делает следующее свойство - любая линейная комбинация двух из 2k кодовых слов дает тоже кодовое слово. Например, код состоит из кодовых слов 00000, 10101, 10010 и 00111, выполняя операцию «исключающую или» (xor) для кодовых слов 10101 и 10010 получаем 00111. Это справедливо для всех комбинаций кодовых слов входящих в данный код.
Эти коды классифицируются по нескольким основным критериям. Расстояние Хэмминга (Hamming distance) между любыми 2-я двоичными кодовыми словами - это количество бит, которые отличаются в этих словах. Например, расстояние Хемминга между 10101 и 10000 - это 2, так как отличаются 3-й и 5-й биты.
Минимальное кодовое расстояние - наименьшее расстояние Хемминга из всех пар кодовых слов. Вес Хемминга кодового слова - количество элементов отличных от нуля в коде. Для кода 10101, вес Хемминга - 3. Минимальный вес всего кода - это наименьший вес Хемминга от всех кодовых слов, и обозначается d.
Для данного минимального расстояния, dmin, количество исправимых ошибок может быть выражено как ec = (dmin - 1)/2, и количество определяемых ошибок - как ed = dmin - ec - 1, при условии, что ec <= ed. Линейные блоковые коды часто обозначаются символьным рядом, где С представляет код, и C = {c1, c2, …, cM}. Обычно для обозначения атрибутов кода используют запись (n, k, d).
Примеры линейных блоковых кодов - коды Хемминга и Галлея.
Коды Хемминга
Коды Хемминга это специальное подмножество линейных блоковых кодов. Для некоторого целого m >= 2, n = 2m - 1, k = 2m - m - 1, с минимальным расстоянием, равным 3. Поэтому из выражения для Rc = (2m - m - 1)/(2m - 1) видно, что Rc стремится к 1, при увеличении m. Для больших значений m, коды Хемминга могут быть использованы с минимальным увеличением полосы пропускания исходного сигнала. Оказывается, что при dmin = 3, все одиночные биты ошибок могут быть найдены и исправлены. Коды Хемминга, также уникальны тем, что их кодовые слова имеют биты четности в номерах битов, которые являются степенями двойки, в то время как все другие позиции содержат биты данных. Расположение бита четности определяет биты данных, предназначенных для вычисления четности, (операция xor), при этом пропускаются биты перед разрядом четности, затем проверяются n-1 бит после него, затем проверяются следующие n бит, и т.д.
Пример: Код замещения для 1010 может быть вычислен при размещении в 3-ем, 5-ом, 6-ом и 7-ом битах кода 1, 0, 1, 0 соответственно. Позиции этих двоичных разрядов не являются степенью 2. Тогда, первый бит (четность) кода должен быть установлен, используя операцию «исключающую или» (xor) с 3-им, 5-ым, и 7-ым битами, второй бит - xor с 3-им, 6-ым, и 7-ым битами, и четвертый бит - xor с 5-ым, 6-ым, и 7-ым битами, в результате получим код замещения 1011010.
После приема кода декодер должен повторно вычислить каждый из битов четности. Если один бит четности неверен, то этот бит должен быть изменен на обратный при передаче, и на него можно не обращать внимания. Если больше одного бита четности неправильны, то сумма позиций неправильных битов четности укажет позицию информационного разряда, в котором произошла ошибка. Ошибки в нескольких битах дадут неправильный результат.
В LabVIEW при использовании Modulation Toolkit коды Хемминга могут быть получены с помощью ВП Hamming Encoder и декодированы с помощью ВП Hamming Decoder.
Коды Голея
Коды Голея принадлежат к алгоритмам, которые используют конечные случайные группы для кодирования данных. Существует два различных типа кодов Голея, бинарный и троичный. Бинарная версия относится к классу (23,12,7) с минимальным расстоянием 7. Она может исправить и обнаружить все трехбитные ошибки. С добавлением бита четности, получится бинарный код Голея (24,12,8). Этот расширенный код Голея может обнаружить все четырехбитные ошибки и исправить все трехбитные ошибки. Троичный код Голея относится к классу (11,3,5) и может обнаружить и исправить все 2-битные ошибки.
Из-за их относительной неэффективности и превосходного обнаружения ошибок коды Голея чаще всего используются в приложениях, где пропускная способность не является определяющей, а главное - обеспечение надежности. Они используются в космической связи. В LabVIEW при использовании Modulation Toolkit коды Голея могут быть получены с помощью ВП Golay Encoder и декодированы с помощью ВП Golay Decoder.
Циклические коды
Циклические коды - тип линейного блочного кода с одним дополнительным свойством. В дополнение к свойствам линейных кодов циклический сдвиг любого кодового слова должен быть кодовым словом. Например, код с кодовым словом 1011 должен также содержать кодовое слово 0111. Циклические коды выгоднее нециклических линейных блочных кодов, потому что, из-за свойств их структуры, кодеры могут быть намного проще. Примеры циклических кодов - коды Рида-Соломона и Bose-Chaudhuri-Hocquenghem (BCH).
BCH Codes
BCH коды используют теорию поля и полиномы для определения возникновения ошибок. Они могут быть спроектированы для исправления произвольного количества ошибок t и для заданного m, n - k <= m*t. Из-за их реализации в виде шаблонов, существуют таблицы для множества комбинаций n, k, t и m.
Также существует эффективное средство декодирования кодов BCH, названное алгоритмом Berlekamp-Massey.
Способность настраивать код выбором числа исправляемых ошибок, t, делает их подходящими для приложений, где встречаются пакеты ошибок (много ошибок за относительно короткое время). Однако это достигается за счет низких скоростей передачи кода.
В LabVIEW при использовании Modulation Toolkit коды BCH могут быть получены с помощью ВП BCH Encoder и декодированы с помощью ВП BCH Decoder.
Коды Рида-Соломона
Коды Рида-Соломона - недвоичное подмножество кодов BCH. Обычно кодовые слова составляются из двоичных значений. Они выбираются так, чтобы составить группу q символов, где q = 2k. Определенным наборам k бит ставится в соответствие уникальное значение из группы q символов. Тогда K символов отображаются N символами и преобразуются к исходному набору k бит для передачи. Кодовая скорость этих кодов равна K/N. Коды Рида-Соломона чрезвычайно эффективны при исправлении пакета ошибок.
В LabVIEW при использовании Modulation Toolkit коды Рида-Соломона могут быть получены с помощью ВП Reed Solomon Encoder и декодированы ВП Reed Solomon Decoder.
Сверточные коды
Сверточные коды отличаются от линейных блочных кодов тем, что они используют несколько наборов длиной k, чтобы получить единственное кодовое слово длиной n. Их название происходит из того факта, что кодирование приводит к свертыванию входного битового потока с импульсными характеристиками n кодеров. Поскольку выход сверточного кодера зависит от предыдущих входных битов, то говорят, что кодеры имеют память или состояние. Сверточные кодеры сохраняют историю длиной L, состоящую из k входных блоков. Их выход определяется сверткой n линейных комбинаций любого из L* k входных бит.
Способ, по которому сверточный кодер определяет выходные значения, называется решетчатая диаграмма. Передаточная функция сверточного кодера определяет все возможные пути, через которые кодер может пройти, выходя из начального нулевого состояния и возвращаясь обратно.
Сверточные коды чаще всего декодируются с помощью алгоритма Витерби. Алгоритм Витерби обеспечивает оптимальный способ поиска решетки, представляя эффективное средство восстановления начальных данных. Это достигается сохранением минимального расстояния от правильных путей, но дает ошибки по пути приема данных.
В LabVIEW, используя Modulation Toolkit, сверточные коды можно получить с помощью ВП Convolutional Encoder и декодировать с помощью ВП Convolutional Decoder.
Комплексные коды
Комплексные коды создаются объединением двух и более базовых кодов, описанных выше.
RSV
RSV коды используют блочные коды Рида-Соломона после Витерби-декодирования сверточного кода. Минимальное расстояние этого комплексного кода задается выборкой из минимальных расстояний первого и второго кодов, что приводит к превосходному обнаружению и исправлению ошибок. Не смотря на хорошие характеристики, чаще используется Турбо код.
Турбо код
Турбо код - это код, который в настоящее время наиболее близко приближается к пределу Шеннона. Передача включает: исходные данные, биты четности, полученные с помощью сверточного кода, и отдельного набора битов четности той же самой длины, полученных с помощью сверточного кодирования переставленных исходных данных.
Целостность исходных данных проверяется параллельно каждым набором битов четности, при этом приемник должен знать перестановку, выполненную передатчиком. Результат декодирования в каждом из двух сверточных декодеров - ряд значений, указывающих вероятность быть каждому биту равным 0 или 1. Если результаты этих декодеров отличаются, то кодеры пересчитывают вероятности, принимая во внимание результат другого декодера. Этот процесс выполняется в несколько итераций, пока декодеры не сходятся на одинаковом решении.
Технология расширения спектра сигнала прямой последовательностью (Direct Sequence Spread Spectrum)
DSSS - методика модуляции для цифровой передачи данных, которая заменяет отдельные биты псевдослучайной битовой последовательностью. Эта битовая последовательность предназначена для расширения спектра. Поскольку скорость передачи пост-модулированного потока выше, эффективно увеличивается и пропускная способность канала. Результирующая скорость передачи равна исходной скорости передачи, умноженной на длину расширяющей последовательности. Каждый бит расширяющего кода называется элементарной кодовой посылкой. Цифровая единица в исходной последовательности будет заменена расширяющим кодом, в то время как 0 будет заменен дополнением расширяющего кода. Чтобы демодулировать сигнал, получатель должен знать расширяющий код.
Основное преимущество DSSS состоит в том, что традиционная узкополосная интерференция не разрушает сигнал, поскольку он теперь «размазан» по большей полосе. Широкополосный шум, однако, будет все еще мешать приему исходного сигнала.
В LabVIEW при использовании Modulation Toolkit расширенные коды могут быть получены с помощью ВП Spread Symbols и декодированы с помощью ВП Despread Symbols.
Литература
[1] John G. Proakis and Masoud Salehi, Communications Systems Engineering.
11. Фильтрация в системах связи
Введение
В цифровых системах связи информация может передаваться с помощью несущего синусоидального колебания посредством изменения его фундаментальных характеристик: фазы, частоты и амплитуды. В физическом канале эти изменения могут быть сглажены в зависимости от фильтров, применяемых при передаче. Фактически, фильтрация играет важную роль для канала связи, поскольку она помогает устранить спектральную утечку, уменьшить ширину канала и ослабить межсимвольную интерференцию (Inter Symbol Interference - ISI).
Основы применения формирующих фильтров
Для выполнения двух важных требований, предъявляемых к беспроводным каналам связи, необходимо использовать формирующие («pulse shaping») фильтры. Эти требования: 1) генерация ограниченных по частоте каналов и 2) уменьшение межсимвольной интерференции (ISI) при многолучевых отражениях сигнала. Фактически, фильтр в виде функции sync, показанный ниже, удовлетворяет этим требованиям, поскольку он эффективно использует частотную область, и благодаря финитности функции, действующей на каждом символьном периоде модулированного сигнала. Импульс sync с FFT-спектром показан ниже.
Рис. 19. Sync импульс во временной и частотной области
Как видно из рисунка, импульс sync периодичен и имеет максимальную амплитуду в середине символьного интервала. Кроме того, в частотной области импульс будет выглядеть как прямоугольник, который может эффективно ограничить канал связи в определенном частотном диапазоне.
Уменьшение ширины Канала
По существу, модуляция несущей синусоиды приводит к постоянным изменениям (переходам) в её фазе и амплитуде. Ниже показана временная область несущей синусоиды с частотой символов, равной половине частоты несущей. Можно видеть, что без использования фильтрации происходят резкие переходы.
Рис. 20. Изменения фазы и амплитуды в нефильтрованном модулированном сигнале
Известно, что резкие перепады амплитуды сигнала приводят к возникновению высокочастотных компонентов в частотной области. На рисунке (4) справа показано БПФ нефильтрованного сигнала. Как и следовало ожидать, значительная мощность канала вышла за пределы 1ГГц полосы частот. В многоканальных системах связи концентрация мощности модулированной несущей в ширине полосы пропускания чрезвычайно важно по нескольким причинам. Во-первых, мощность передачи уменьшается, когда сигнал более сконцентрирован в частотном диапазоне. Кроме того, канал, ограниченный в определенной полосе частот, не оказывает влияния на соседние каналы.
Применение формирующего фильтра к модулированной синусоиде сглаживает резкие переходы и ограничивает результирующий сигнал определенной полосой частот. Ниже показана модулированная синусоида во временной области.
Рис. 21. Сглаженные изменения фазы и амплитуды отфильтрованного модулированного сигнала
Как показывает этот рисунок, при использовании фильтрации переходы фазы и амплитуды происходят более плавно. В результате, частотная информация синусоиды становится более сконцентрированной в определенной полосе частот. Это можно увидеть с помощью БПФ преобразование сигнала.
Рис. 22. Частотная область фильтрованного и нефильтрованного сигнала
Уменьшение межсимвольной интерференции (ISI)
В каналах, ограниченных по ширине полосы частот, из-за распространения сигнала на большие расстояния и сквозь различные среды появляется несколько трактов его прохождения. Это приводит к тому, что некоторые символы могут выйти за отведенный им интервал времени. В результате они могут смешиваться со следующими или предыдущими переданными символами. Решение этой проблемы - использование формирующего фильтра. Применяя этот фильтр к каждому сгенерированному символу, мы можем уменьшить ширину полосы канала, уменьшая при этом межсимвольную интерференцию.
Кроме того, чтобы ещё более снизить интерференцию, обычно применяют согласованный фильтр на стороне приемника. Ниже мы показываем применение формирующего фильтра для каждого сгенерированного символа. Из рисунка видно, что максимальное пропускание фильтра приходится на середину периода символа. Кроме того, в начальной и конечной части символьного периода увеличивается затухание. Таким образом, благодаря появлению интервала псевдозащиты, который ослабляет сигналы от многолучевых отражений, интерференция снижается.
Рис. 23. Реализация фильтра во временной области
Как можно видеть из рисунка выше, sinc импульсы последовательности символов действительно перекрываются друг с другом. Тем не менее, поскольку пик каждого sinc импульса приходится на нулевую точку следующего sinc импульса, межсимвольная интерференция (ISI) минимизирована.
Согласованная фильтрация
Согласованный фильтр, возможно, такой же важный элемент, как и формирующий фильтр. Формирующий фильтр применяется на стороне генерации, предотвращая перекрытие символьных периодов, а согласованный фильтр необходим, чтобы отфильтровать отраженные сигналы, которые появляются в процессе передачи. Поскольку сигнал, распространяющийся по прямому пути, достигает приёмника раньше, чем сигнал, распространяющийся с отражениями, возможно перекрытие отраженного сигнала с последующим символьным периодом. Эта ситуация показана на рисунке ниже:
Рис. 24. Межсимвольная интерференция, вызванная многолучевыми искажениями
Как можно видеть, согласованный фильтр ослабляет начало и конец каждого символьного периода, способствуя уменьшению межсимвольной интерференции. Один из наиболее распространенных примеров согласованного фильтра - root raised cosine.
Формирующая фильтрация в пакете Modulation Toolkit
Библиотека LabVIEW Modulation Toolkit содержит несколько различных типов sinc импульсов, которые могут быть применены к модулированному сигналу в качестве формирующих фильтров. Среди них фильтры с косинусоидальным сглаживанием (raised cosine), синусквадратный и Гауссов. О каждом из этих фильтров будет рассказано ниже.
Фильтр с косинусоидальным сглаживанием
Фильтр с косинусоидальным сглаживанием - один из наиболее распространенных формирующих фильтров в системах связи. Кроме того, он используется, чтобы минимизировать межсимвольную интерференцию (ISI), ослабляя начальную и конечную части символьного периода. Поскольку эти части могут быть подвержены интерференции от многолучевых искажений, формирующие характеристики фильтра помогают уменьшать ISI. Импульсная характеристика для этого фильтра представлена уравнением, показанным ниже:
Как показывает уравнение, при создании этого фильтра использован sinc импульс. Параметр затухания фильтра - б - может изменяться от 0 до 1. Импульсная характеристика фильтра показана ниже:
Рис. 25. Импульсная характеристика фильтра приподнятого косинуса
Кроме того, sinc импульс сформирован так, что в идеале результирующая полоса пропускания канала будет описываться уравнением:
Bw = Rs (1+б)
АЧХ sync импульса должна иметь прямоугольный вид, такой, что полоса частот пропускания (Bw) будет точно равна половине частоты передачи символов (Rs). Тем не менее, из-за неидеальности сред программирования, реальная частотная характеристика немного отличается от идеальной характеристики (из-за приблизительной оценки бесконечности, ?). Ниже показана неидеальная частотная характеристика в результате взятии БПФ от импульсной характеристики.
Рис. 26. АЧХ фильтра с косинусоидальным сглаживанием
В этом примере мы использовали показатель затухания б = 0,5. Обратите внимание, что полоса пропускания сигнала сконцентрирована в определенном частотном диапазоне. Это важно для систем связи, поскольку ограничение по ширине канала необходимо для устранения интерференции между соседними каналами.
Синусквадратный фильтр
Синусквадратный фильтр имеет частную характеристику с единичным усилением на низких частотах. Чаще всего находит применение в системах связи, причем используется парами - на стороне передатчика и приемника.
Математически, синусквадратный фильтр задается следующим уравнением:
В этом уравнении б - показатель затухания, который определяет крутизну (резкость) частотной характеристики. Кроме того, R - количество образцов символов. Видно, что для формирования фильтра использован sync импульс. Импульсная характеристика фильтра показана ниже:
Рис. 27. Импульсная характеристика синусквадратного фильтра
Из рисунка видно, что импульсная характеристика имеет сходство с sync импульсом. Как отмечалось ранее, фильтр должен иметь в идеале прямоугольную частотную характеристику. Ниже показана реальная частотная характеристика:
Рис. 28. Частотная характеристика синусквадратного фильтра
Из рисунка видно, что БПФ от импульсной характеристики дает не полностью идеальный результат из-за приблизительной оценки бесконечности. Кроме того, мы использовали показатель затухания б = 0,5. Обратите внимание, что подобно фильтру с косинусоидальным сглаживанием, полоса пропускания сигнала сконцентрирована в определенном частотном диапазоне.
Гауссов фильтр (Gaussian Filter)
Применение гауссова фильтра является методом формирования импульсов, который обычно используется для частотной манипуляции (FSK) и манипуляции с минимальным сдвигом (MSK). Этот фильтр непохож на предыдущие фильтры, поскольку он не имеет точек пересечения нуля. Импульсная характеристика гауссова фильтра определяется следующим уравнением:
Ниже показано графическое представление импульсной передаточной функции. Обратите внимание, что пересечений нуля нет.
Рис. 29. Импульсная характеристика фильтра Гаусса
Фильтрация в Системах Связи
По существу, много цифровых протоколов связи спроектированы таким образом, чтобы каждому каналу был назначен определенный частотный диапазон. Как мы уже видели, это может быть осуществлено с помощью формирующего фильтра. Обратите внимание, что формирующий фильтр уменьшает не только межсимвольную интерференцию (ISI), но и межканальную интерференцию. Таким образом, формирующие фильтры позволяют реализовать частотное мультиплексирование (FDM) и его разновидность - ортогональное частотное мультиплексирование (OFDM).
Частотное Мультиплексирование
При частотном мультиплексировании (FDM) каждый канал размещается в уникальном частотном диапазоне. FDM обычно используется в различных протоколах связи, включая Bluetooth и протоколы сотовой связи, такие как GSM, TDMA и CDMA. Кроме того, каждый из них делит свою выделенную полосу частот на меньшие каналы, чтобы позволить большому количеству устройств общаться одновременно.
Рис. 30. Распределение полосы частот для FDM системы связи
Например - Bluetooth, протокол цифровой связи, который используется сотовыми телефонами, ноутбуками и карманными компьютерами. Он работает в нелицензируемом диапазоне 2,4 ГГц и использует FDM, определяя 79 каналов с частотами от 2,402 ГГц до 2,480 ГГц, которые расположены с интервалом 1 МГц. Ограничение полосы каждого канала осуществляется с помощью гауссовского фильтра. с б = 0,5.
Второй пример использования FDM - применение в протоколе GSM. Каналы передачи от базовой станции к абонентам занимают диапазон 890 - 915 МГц, а каналы обратной передачи - диапазон 935 - 960 МГц. Кроме того, эти полосы частот делятся на 124 канала, расположенных с интервалом 200 кГц. Полоса каждого из каналов ограничивается с помощью гауссовского фильтра с б = 0,3.
Ортогональное частотное мультиплексирование
OFDM - одна из разновидностей частотного мультиплексирования, в котором единственный канал использует кратные поднесущие на смежных частотах. Кроме того, поднесущие в системе OFDM накладываются, чтобы увеличить спектральную эффективность. Обычно, перекрытие на соседние каналы может вызывать взаимную интерференцию. Однако поднесущие в системе OFDM точно ортогональны к друг другу, поэтому они накладываются без интерференции. В результате системы OFDM позволяют увеличить спектральную эффективность, не вызывая интерференции в соседних каналах. Частотная область системы OFDM представлена на диаграмме ниже.
Рис. 31. Распределение полосы частот для системы связи OFDM
Обратите внимание, что поднесущие перекрывают друг с другом и, что множество поднесущих используются для каждого отдельного канала. В результате использования перекрывающихся поднесущих для каждого канала, применение OFDM способно увеличить спектральную эффективность. Кроме того, это также препятствует многолучевой интерференции в канале. Ряд распространенных коммерческих протоколов, таких как, стандарт цифрового телевидения DVB, ADSL, WiFI используют OFDM. Стандарты WiFI IEEE 802.11a и IEEE 802.11g используют методы OFDM с небольшими видоизменениями. В IEEE 802.11g каждый канал занимает полосу частот 16,25 МГц в диапазоне 2,4 ГГц. Кроме того, каждый канал разделен на 52 поднесущие с интервалом 312,5 кГц. Эти поднесущие накладываются, образуя полосу 16,25 МГц. При этом каждая поднесущая может использовать уникальную схему модуляции. А именно, WiFi может использовать BPS, QPSK, 16-QAM или 64-QAM в зависимости от характеристик используемого физического канала.
Вывод
Таким образом, фильтры являются важной частью систем связи. Они позволяют устранить спектральную утечку, уменьшить ширину канала и межсимвольную интерференцию. Используя библиотеку Modulation ToolKit в LabVIEW, можно реализовать несколько типов фильтров, служащих основой построения систем связи.
Практические занятия
Создание математической модели процесса - стр. 109
Литература
[1]. C. Richard Johnson and William A. Sethares, Telecommunications Breakdown.
[2]. John G. Proakis and Masoud Salehi, Communications Systems Engineering.
[3]. Simon Haykin, Communications Systems.
[4]. B.P. Lathi, Modern Digital and analog Communications Systems.
[5]. John G. Proakis, Digital Communications.
[6]. Theodore S. Rappaport, Wireless Communications: Principles and Practice.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Характеристика систем спутниковой связи. Принципы квадратурной амплитудной модуляции. Факторы, влияющие на помехоустойчивость передачи сигналов с М-КАМ. Исследование помехоустойчивости приема сигналов 16-КАМ. Применение визуального симулятора AWR VSS.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 28.12.2014Специфика сигналов с частотной модуляцией. Спектры сигналов различных индексов модуляции. Факторы передачи сигналов с паразитной амплитудной модуляцией. Особенности приемников частотно-модулированного сигнала. Классификация ограничителей, их действие.
презентация [306,0 K], добавлен 12.12.2011Технические свойства фазоманипулированных сигналов. Параметры повышенной скорости передачи данных стандарта GSM. Виды фазовой манипуляции. Спектр сигнала двоичной фазовой модуляции. Фазовые созвездия для EDGE и GPRS. Сравнение пропускной способности.
презентация [1014,7 K], добавлен 14.09.2010Расчет комплексного коэффициента передачи источника сигналов, построение его амплитудно-частотной и фазо-частотной характеристик в заданном диапазоне частот. Несимметричная полосковая линия передачи, оценка ее качества, первичные и вторичные параметры.
курсовая работа [2,4 M], добавлен 25.07.2013Классификация цифровых приборов. Модели цифровых сигналов. Методы амплитудной, фазовой и частотной модуляции. Методика измерения характеристики преобразования АЦП. Синтез структурной, функциональной и принципиальной схемы генератора тестовых сигналов.
дипломная работа [2,2 M], добавлен 19.01.2013Радиотехнические системы передачи информации: методы передачи, регистрации и хранения двоичных сигналов. Неидентичность характеристик канала, действия помех, виды искажения сигналов. Общие принципы и закономерности построения РТС, техническая реализация.
реферат [92,1 K], добавлен 01.11.2011Изучение основ построения математических моделей сигналов с использованием программного пакета MathCad. Исследование моделей гармонических, периодических и импульсных радиотехнических сигналов, а также сигналов с амплитудной и частотной модуляцией.
отчет по практике [727,6 K], добавлен 19.12.2015Анализ современного состояния пропускной способности систем широкополосного беспроводного доступа. Математическая модель и методы модуляции сверхширокополосных сигналов, их помехоустойчивость и процедура радиоприема. Области применения данных сигналов.
контрольная работа [568,2 K], добавлен 09.05.2014Предназначение канала связи для передачи сигналов между удаленными устройствами. Способы защиты передаваемой информации. Нормированная амплитудно-частотная характеристика канала. Технические устройства усилителей электрических сигналов и кодирования.
контрольная работа [337,1 K], добавлен 05.04.2017Принцип работы системы сотовой связи с кодовым разделением каналов. Использование согласованных фильтров для демодуляции сложных сигналов. Определение базы широкополосных сигналов и ее влияние на допустимое число одновременно работающих радиостанций.
реферат [1,3 M], добавлен 12.12.2010Понятие и сущность кодирования информации, его применение. Проектирование цифрового устройства для передачи сообщения через канал связи, разработка задающего генератора, делителя частоты и преобразователя кода. Функциональная схема управления автомата.
курсовая работа [956,5 K], добавлен 12.02.2013Структурная схема системы связи и приемника. Выигрыш в отношении сигнал/шум при применении оптимального приемника. Применение импульсно-кодовой модуляции для передачи аналоговых сигналов. Расчет пропускной способности разработанной системы связи.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 09.12.2014Анализ причин использования в радиоэлектронике гармонического колебания высокой частоты как несущего колебания. Общая характеристика амплитудной, угловой, импульсной и импульсно-кодовой модуляции сигналов. Комплекс форм передачи сигналов в электросвязи.
реферат [206,6 K], добавлен 22.08.2011Искажения фазомодулированных (манипулированных) сигналов. Особенности передачи ЧМ сигналов, влияние неравномерностей частотных характеристик канала на форму передачи. Аддитивные, мультипликативные и флуктуационные помехи, причины их возникновения.
реферат [98,6 K], добавлен 01.11.2011Вычисление информационных параметров сообщения. Характеристика статистического и помехоустойчивого кодирования данных. Анализ модуляции и демодуляция сигналов. Расчет функции корреляции между принимаемым входным сигналом и ансамблем опорных сигналов.
курсовая работа [544,1 K], добавлен 21.11.2021Роль и место волоконно-оптических ВОЛС в сетях связи. Особенности и закономерности передачи сигналов по оптическим волокнам. Основы и современные направления применения положений волновой и лучевой теории при построении исследуемых систем связи.
презентация [3,1 M], добавлен 18.11.2013Определение числа канальных интервалов, предназначенных для передачи информации. Особенности передачи сигналов при различных системах сигнализации для заданного разговорного канала. Произведение наполнения полей сигнальной единицей ЗНСЕ (ISUP) ОКС-7.
контрольная работа [165,9 K], добавлен 05.01.2012Порядок и этапы формирования и приема радиосигналов с ОФМн, расчет необходимых для этого параметров и критериев. Составление принципиальной схемы передачи сигнала, и факторы, оказывающие влияние на его интенсивность. График работы системы связи с ОФМн.
презентация [992,8 K], добавлен 14.09.2010Особенности использования параллельной передачи дискретных сообщений. Анализ принципов технической реализации многочастотных сигналов и их помехоустойчивости. Пути повышения энергетической эффективности усилителей мощности многочастотных сигналов.
дипломная работа [1,0 M], добавлен 09.10.2013Функциональная схема автоматической системы передачи кодированных сигналов в канал связи. Задающий генератор и делитель частоты. Преобразователь параллельного кода в последовательный. Формирователь стартовых импульсов. Схема согласования с каналом связи.
курсовая работа [2,4 M], добавлен 05.02.2013
