Кодирование в системе DVB-T2

Рисунок 5.1 -- Формат данных перед битовым перемежением (Nldpc = 64 800 бит для стандартного FECFRAME кадра, Nldpc = 16 200 бит для короткого FECFRAME кадра) [4]

Внешнее кодирование (BCH)

Исправляющее BCH кодирование (Nbch, Kbch) должно быть применено к каждому BBFRAME кадру для формирования пакета, защищенного от ошибок.

Биты немодулированного кадра формируют биты сообщения M = (mKbch- 1, mKbch- 2, ..., m1, m0) для BCH кодирования, где mKbch- 1 -- первый бит заголовка BBHEADER, m0 -- последний бит BBFRAME кадра (или поля заполнения, при его наличии).

Внутреннее кодирование (LDPC)

LDPC кодер обрабатывает выходные данные внешнего кодирования, I = (i0, i1,..., iKldpc- 1), как информационный блок размером Kldpc = Nbch, и осуществляет систематическое кодирование его в кодовое слово Л размером Nldpc.

Таблица 5.1 - Параметры кодирования (для нормального FEC-кадра (Nldpc =64800 битов))

Относительная скорость кодирования LDPC	Размер блока данных до кодирования BCH, Kbch	Размер блока данных после кодирования BCH, Nbch, размер блока до кодирования LDPC, Kldpc	Количество исправляемых кодом BCH ошибок	Размер блока проверочных битов после кодирования кодом BCH, Nbch-Kbch	Размер блока данных после кодирования LDPC,Nldpc
1/2	32 208	32 400	12	192	64 800
3/5	38 688	38 880	12	192	64 800
2/3	43 040	43 200	10	160	64 800
3/4	48 408	48 600	12	192	64 800
4/5	51 648	51 840	12	192	64 800
5/6	53 840	54 000	10	160	64 800

Cкорость кодирования LDPC как для короткого (Nldpc=16 200 битов), так и для нормального (Nldpc=64 800 битов) FEC-кадра определяется отношением Kldpc/Nldpc. Скорость кодирования LDPC для нормального FEC-кадра определяется значениями, указанными в колонке «относительная скорость кодирования LDPC» в Таблице 5.1. Скорость кодирования LDPC для короткого FEC-кадра определяется значениями, указанными в колонке «эффективная скорость кодирования LDPC» в Таблице 5.1. Т.е. для короткого FEC-кадра идентификатор относительной скорости кодирования LDPC не равен эффективной скорости кодирования LDPC.

4.1 Внутреннее кодирование (LDPC)

Кодер LDPC обрабатывает кодовое слово длиной Nbch=Kldpc, полученное на выходе кодера BCH, как блок информационных битов, в результате чего формируется кодовое слово л длиной Nldpc битов:

Параметры кода LDPC (Nldpc, Kldpc) приведены в Таблицах 7(а) и 7(б).

4.2 Внутреннее кодирование для нормальногоFEC-кадра

Задачей внутреннего кодера является определение Nldpc-Kldpc битов контроля четности для каждого блока длиной Kldpc информационных битов . Алгоритм определения битов контроля четности следующий:

а) присвоение начальных значений битам контроля четности ;

б) первый информационный бит i0 суммируется по модулю 2 со всеми битами контроля четности, номера которых определены в первой строке в Таблицах А.1 - А.6. Например, для относительной скорости кодирования 2/3 (см. Таблицу А.3), (все сложения в поле Галуа GF(2)):

в) для следующих 359 информационных битов (im, m=1,2,…,359) номера битов контроля четности определяются в соответствии с формулой:

,

где - номер бита контроля четности, соответствующего первому информационному биту;

Qldpc - постоянная величина, которая зависит от относиельной скорости кодирования LDPC, Таблица 5.2.

Например, для относительной скорости кодирования 2/3 Qldpc=60, тогда для информационного бита i1 производятся следующие операции сложения по модулю 2:

г) 361-й информационный бит i360 суммируется по модулю 2 со всеми битами контроля четности, номера которых определены во второй строке в Таблицах А.1 - А.6. В соответствии с формулой (5), где x - номер бита контроля четности, соответствующий первому информационному биту i360. Таким образом определяются номера битов контроля четности для следующих 359 информационных битов (im, m=361,362,…,719).

д) таким же образом для каждой группы из 360 битов выбирается новая строка из Таблиц А.1 - А.6 и процедуры формирования битов контроля четности повторяются.

После использования всех информационных битов результирующие биты контроля четности формируются путем последовательного суммирования по модулю 2 полученных ранее битов контроля четности, начиная с i=1:

,

В результате значения битов контроля четности pi, i=0,1,…,Nldpc-Kldpc-1, будут равны значениям, рассчитанным выше.

Таблица 5.2 - Значения Qldpcдля нормального FEC-кадра

Относительная скорость кодирования	Значение Qldpc
1/2	90
3/5	72
2/3	60
3/4	45
4/5	36
5/6	30

5. Перемежение

В T2 используется три каскада перемежений. Это практически гарантирует, что искаженные элементы, в том числе при пакетных ошибках, после деперемежения в декодере будут раскиданы по LDPC FEC-кадру. Это должно позволить кодеру LDPC выполнить восстановление. Перечислим эти каскады: а) битовый перемежитель: рандомизирует биты в пределах FEC-блока; б) временной перемежитель: перераспределяет данные FEC-блока по символам в рамках кадра Т2. Это повышает устойчивость сигнала к импульсному шуму и изменению характеристик тракта передачи.

с) частотный перемежитель: он рандомизирует данные в рамках OFDM-символа с целью ослабить эффект селективных частотных замираний.

5.1 Перемежение символов в каналах с пакетами ошибок в кодовых словах

Одним из основных свойств большинства реальных каналов связи является нестационарность или изменение состояния канала связи во времени, которое приводит к группированию ошибок при передаче дискретной информации. Эффективным способом повышения достоверности передачи информации по каналам связи с группирующимися ошибками является перемежение символов помехоустойчивого кода.

Перемежением будем называть такую перестановку символов в словах помехоустойчивого кода, при которой стоящие рядом символы оказываются разделенными символами других слов помехоустойчивого кода. В перемежении используются символы нескольких слов помехоустойчивого кода a11,a12,...,a1n, a 21,a22,...,a2n, ..., ah1 ,ah2,...,ahn, где aij - j-ый символ i-ого слова, n - блоковая длина помехоустойчивого кода. Важной характеристикой перемежения является его глубина h, которая определяет количество слов помехоустойчивого кода, символы которых используются для перемежения. В результате перемежения символов получают информационный пакет из h·n символов, расположенных в следующем порядке а11,а21,...,аh1 , а12,а22,...,аh2, ..., a1n,a2n,...,ahn, т.е. сначала расположены первые символы всех слов помехоустойчивого кода информационного пакета, далее вторые символы и т.д.. На приемной стороне осуществляют деперемежение символов информационного пакета, т.е. выполняют операцию, обратную перемежению символов. Наилучшие результаты приема помехоустойчивого кода достигаются при согласовании значения глубины перемежения h с характером группирования ошибок в канале связи. Отметим, что с увеличением значения глубины перемежения h возрастает время задержки в приеме сообщений. Это может ограничивать выбор пределов изменения значения глубины перемежения.

Блок-схема системы связи, которая использует перемежение символов, показана на рисунке 5.1.

Рисунок 5.1 Блок-схема системы связи, использующей перемежение в канале с группированием ошибок [3]

Кодированные данные перегруппируются перемежителем и передаются по каналу. На приёме, после (жёстких или мягких решений) демодулятора деперемежитель восстанавливает символы в нужной последовательности и направляет их к декодеру. Как результат перемежения-деперемежения, пачки ошибок рассеиваются во времени так, что ошибки внутри кодовых слов становятся независимыми.

Перемежитель может принять одну из двух форм: блоковая структура или свёрточная структура. Блочный перемежитель формирует кодированные данные в прямоугольный массив из  строк и  столбцов. Обычно, каждая строка массива состоит из кодового слова длин . Перемежитель степени  состоит из  столбцов ( кодовых слов), как показано на рис. 5.2.

Рисунок 5.2 Принцип работы блочного перемежителя [7]

Символы считываются по столбцам и передаются по каналу. В приёмнике деперемежитель располагает данные в тот же прямоугольный формат, но теперь они считываются по строкам, одно кодовое слово за раз. Результат такой перегруппировки данных при передаче по каналу сводится к тому, что пачка ошибок длины  разбивается на  пачек длиной  каждая. Таким образом, код , который может справляться с пачкой ошибок длины  можно соединить с перемежителем степени  для того, чтобы образовывать блоковый код , который может справляться с пачками ошибок длиной .

Свёрточный перемежителъ можно использовать вместо блокового перемежителя таким же путём. Свёрточные перемежители лучше согласованы к использованию совместно со свёрточными кодами, которые описываются в следующем разделе. Структура свёрточного перемежителя была описана Рамсеем (1970) и Форни (1971).

Основные определения по перемежению

1. перемежение (interleaving): Метод безызбыточной перестановки символов передаваемого сигнала с целью их декоррелирования для преобразования на приеме возможных пакетов ошибок в группы независимых случайных ошибок;

2. перемежение побитовое (bit-wise interleaving):Метод перемежения,осуществляемый путем перестановки битов в передаваемой последовательности до модуляции сигнала;

3. перемежение посимвольное (symbol interleaving): Метод перемежения, осуществляемый путем перестановки символов в виде слов данных в передаваемой последовательности до модуляции сигнала;

4. глубина перемежения (interleaving depth): Максимальное расстояние, на которое разносятся соседние символы по длине последовательности,подвергаемой перемежению.

5. деперемежение: Метод перестановки символов в принимаемой последовательности с целью восстановления исходной структуры цифрового сигнала, подвергнутого перемежению (операция, обратная перемежению).

В ряде систем связи доведение сообщения до получателя должно осуществляться с минимальной временной задержкой. Предлагаемый способ позволяет определить необходимое минимальное значение глубины перемежения, обеспечивающее высокое качество передачи сообщений. При этом выбор значения глубины перемежения осуществляют на приемной стороне канала связи, а на передающую сторону это значение может передаваться, например, по каналу обратной связи.

Перемежение используется для преобразования групповых ошибок, возникающих в канале связи из-за наличия глубоких замираний сигнала в условиях многолучевого распространения, в одиночные, с которыми легче бороться с помощью помехоустойчивого кодирования. Перемежение символов позволяет получить более равномерное распределение ошибок в словах помехоустойчивого кода, и в случаях, когда среднее количество ошибок в словах помехоустойчивого кода не превышает корректирующей способности кода, увеличивает вероятность правильного приема помехоустойчивого кода. При этом аппаратные и программные затраты на реализацию перемежения символов существенно меньше аналогичных затрат на кодирование и декодирование помехоустойчивых кодов.

Известен способ передачи информации с использованием перемежения, в соответствии с которым сначала осуществляют оценку качества канала связи (например, по уровням шумов и помех, длительности замираний и т.д.) и выбирают значение глубины перемежения символов, слов помехоустойчивого кода. Далее осуществляют перемежение символов слов помехоустойчивого кода и получают информационный пакет, составленный из символов нескольких слов помехоустойчивого кода, который передают в канал связи. На приемной стороне сначала осуществляют деперемежение символов в информационном пакете и получают слова помехоустойчивого кода, входящие в информационный пакет. Затем слова помехоустойчивого кода декодируют с обнаружением и исправлением ошибок [1].

Эффективный метод работы в каналах с пачками ошибок заключается в перемежении кодовых посылок таким путём, что канал с пачками ошибок трансформируется в канал, имеющий независимые ошибки. Затем используется код, рассчитанный на независимые ошибки в канале (короткие пакеты).

5.2 Временное перемежение в DVB-T2

Пропускная способность системы стандарта DVB-T2 зависит от следующих параметров: количества поднесущих, типа модуляции, параметров кодов LDPC и BCH, длительности защитного интервала, выбранной схемы пилот-сигналов, использования режима PLP или multi PLP и некоторых других. Правильный подбор комбинации всех описанных параметров позволит оптимизировать пропускную способность и помехоустойчивость системы.

Сигнал, излучаемый передатчиками вещания, кадр Т2, имеет определенную структуру и состоит из посылок OFDM сигнала (рисунок 4.3). Кадр Т2 состоит из посылки P1, 1-2 посылок сигнализации P2 и информационных посылок OFDM, содержащих данные ТВ сигнала. Посылка Р1 - имеет специальную структуру и предназначена для первоначального обнаружения кадра Т2 и первоначальной синхронизации. В посылках Р2 содержится служебная информация. Количество поднесущих в этих посылках и последующих информационных выбирается равным 8К, 16 К, 32К. Максимальная длительность кадра Т2 составляет 250 мс.



Рисунок 5.3 Структура OFDM кадров физического сигнала Т2 [2]

В системе Т2 применяется блочный временной перемежитель. Для каждого PLP применяется отдельный перемежитель со своими параметрами.

Временной перемежитель должен разнести данные соответствующего PLP на максимально большой интервал (до сотен миллисекунд). Это увеличивает защищенность против группирующихся ошибок.

На вход перемежителя подаются кодовые слова кода LDPC. Определенное число кодовых слов объединяются в блок перемежения (interleaving block). Целое число кодовых слов FEC образуют кадр перемежения (interleaving frame).

Рисунок 5.4 Структура перемежения и формирование Т2 кадра [2]

После перемежения кадры перемежения распределяются по Т2 -кадрам.

В зависимости от скорости в PLP, количество данных в одном кадре Т2 может превышать размеры памяти деперемежителя в приемнике. Тогда кадр перемежения делится на несколько Блоков перемежения. Фактически перемежение происходит в пределах Блока перемежения. Это снижает максимальную длительность перемежения но позволяет повысить скорость передачи в PLP.

Параметрами временного перемежения являются

TIME_IL_TYPE (1бит) 0 или 1

TIME_IL_LENGTH (8 бит)

FRAME_INTERVAL (8 бит)

PLP_NUM_BLOCKS_MAX (10 бит)

Выбор конкретных значений параметров может выполняться в широком диапазоне. Параметры конфигурации каждого PLP передаются в сигнализации L1 в часть пост-сигнализации P2.

TIME_IL_TYPE значение данного параметра указывает тип временного перемежителя. Если значение = 1, то каждый кадр перемежения передается по нескольким OFDM кадрам Т2 и состоит только из одного блока перемежения. Если значение = 0, то кадр перемежения соответствует одному кадру Т2 и содержит один или несколько блоков перемежения ( blocks).

TIME_IL_LENGTH зависит от значения TIME_IL_TYPE. Если TIME_IL_TYPE =1, то TIME_IL_LENGTH показывает - количество кадров Т2, по которым передается текущий кадр перемежения. При этом =1. Если TIME_IL_TYPE=0,то TIME_IL_LENGTH показывает количество блоков перемежения в кадре перемежения и .

FRAME_INTERVAL показывает интервал между Т2 кадрами в пределах суперфрейма, в которых передаются перемеженные данные этого PLP. Этим можно увеличивать величину интервала перемежения. Если данные PLP передаются в каждом фрейме FRAME_INTERVAL =1.

PLP_NUM_BLOCKS_MAX показывает максимальное значение FEC блоков в кадрах перемежения для данного PLP.

После перемежения ячеек FEC-блоки для каждого PLP группируются в кадры перемежения, которые отображаются на один или более Т2-кадров. Каждый кадр перемежения содержит динамически изменяющееся целое число FEC-блоков. Количество FEC-блоков в кадре перемежения с номером n обозначается как NBLOCKS_IF(n) и определяется значением поля PLP_NUM_BLOCKS в динамической L1-сигнализации.

Количество FEC-блоков, NBLOCKS,может быть различным: минимальное значение - 0, максимальное - NBLOCKS_IF_MAX, равное 1023. Значение NBLOCKS_IF_MAX определяется значением поля PLP_NUM_BLOCKS_MAX в конфигурируемой L1-сигнализации.

Каждый кадр перемежения отображается на один или более Т2-кадров . Каждый кадр перемежения состоит из одного или нескольких TI-блоков (NTI), соответствующих одному обращению к памяти временного перемежителя. TI-блоки в пределах кадра перемежения могут содержать различное количество FEC-блоков. Если кадр перемежения состоит из нескольких TI-блоков, то он отображается только на один Т2-кадр.

Существует три варианта временного перемежения для каждого PLP:

а) каждый кадр перемежения состоит из одного TI-блока и отображается только на один Т2-кадр, как показано на Рисунке 4.5. Такой вариант соответствует значениям полей TIME_IL_TYPE=0 и TIME_IL_LENGTH=1 в L1-сигнализации;

б) каждый кадр перемежения состоит из одного TI-блока и отображается на несколько Т2-кадров. На Рисунке 5.6 показан пример отображения одного кадра перемежения на два Т2-кадра, тогда значение поля FRAME_INTERVAL(IJUMP)=2. Это способствует увеличению временного разнесения для услуг с низкой скоростью передачи данных. Такой вариант соответствует значению поля TIME_IL_TYPE=1 в
L1-сигнализации;



Рисунок 5.5 - Временное перемежение для PI =1, IJUMP=1, NTI=1 [3]

Рисунок 5.6 Временное перемежение для PI=2, IJUMP=2, NTI=1 [3]

Рисунок 5.7 Временное перемежение для PI=1, IJUMP=1, NTI=3 [3]

в) каждый кадр перемежения отображается только на один Т2-кадр и состоит из нескольких TI-блоков, как показано на Рисунке 5.7 . Каждый TI-блок может использовать всю память временного перемежителя, тем самым увеличивается максимальная скорость передачи данных для PLP. Такой вариант соответствует значению поля TIME_IL_TYPE=0 в L1-сигнализации.

6. Разработка модели системы приема-передачи данных на основе сверхширокополосных сигналов

6.1 Структура сверхширокополосной системы на основе OFDM сигналов

Системы с мультиплексированием с ортогональным частотным разделением каналов использует большое число ортогональных поднесущих, для каждой из которых возможно независимое применение различных схем модуляции и кодирования информационной последовательности.

При разработке модели системы с ортогональным частотным разделением каналов использовался низкочастотный эквивалент OFDM сигнала [1]:

,

Где k - индекс поднесущей, sk(t) - сигнал на k-поднесущей, Ak - амплитудная составляющая последовательности информационных символов, N - количество поднесущих, T - длительность информационного символа.

При разработке OFDM систем передачи данных следует учитывать, что сигналы на k-поднесущих являются ортогональными на тактовом интервале T, но ортогональность каждой из поднесущих напрямую связана со скоростью передачи данных, и в некоторых случаях спектры сигналов на каждой из поднесущих могут частично перекрываться. Многие OFDM сигналы изначально допускают частичное перекрытие спектров (например, QAM-4, QAM-16 и т.д.).

Эффективное использование спектра частот зависит от вида реализации детектирования данных: когерентное, некогерентное. В представленной модели реализовано некогерентное детектирование.

Передатчик. Процесс формирования OFDM сигналов можно разделить на несколько стадий, которые хорошо реализуются независимо друг от друга как в аппаратной части, так и в плане использования алгоритмов.

Условно можно выделить пять основных этапов: преобразователь потока (“Serial o parallel unit”), цифровая модуляция (“Digital modulator”), вычисление обратного быстрого преобразования Фурье (“IFFT”), цифро-аналоговое преобразование (“DAC”), квадратурная модуляция (“Quadrature modulator”).

Рисунок 6.1. Структурная схема OFDM передатчика [8]

На рис. 6.1 представлена структурная схема модели OFDM передатчика, реализованная в пакете "Matlab". Рассмотрим назначение основных элементов системы на примере передачи графического изображения.

Входными данными являются файлы графических изображений в формате *.bmp с глубиной цветопередачи 8 бит в оттенках серого цвета. При таком представлении получается 256 оттенков серого цвета.

Декодирование графических изображений в оттенках серого цвета в модели осуществляется с помощью встроенной функции "imread.m" пакета "Matlab". Каждый пиксель переводится в однобайтовое слово, образуя двумерный массив. Высота исходной картинки h определяет количество строк, а ширина w - количество столбцов генерируемой матрицы. Матрица загружаемой картинки переводится в последовательный поток данных, при этом каждый элемент массива подвергается последовательному преобразованию из 8-битного формата в информационные символы (слова) заданного размера. Разрядность слова, кодирующего символа, зависит от выбора порядка модуляции, и возрастает с увеличением порядка модуляции. Для выполнения преобразования в модели используется функция "imgconv.m".

В блоке “symbol converter” матрица изображения перераспределяется на двоичные столбцы в соответствии с заданным порядком модуляции Ns и размером входного изображения Nw и преобразуется в вектор выходных символов для требуемого типа модуляции. В этом случае размер вектора выходных символов определяться по формуле:

Где Ns - порядок модуляции, Nw - размер изображения на входе, глубина графического изображения.

Далее проводится разбиение последовательности на необходимое количество символьных блоков и осуществляется их перевод в код, соответствующий глубине цветопередачи пикселя.

При преобразовании может возникнуть ситуация, когда какой-либо символ «выпал» из последовательности по причине большого уровня шума в канале. В этом случае выполняется алгоритм предсказания, который сравнивает текущий и последующий символы и заполняет пропущенные места оценочными значениями.

Затем символы в информационной последовательности разделяются на составные кадры OFDM передатчика в зависимости от переменной SpF (от англ. ”Symbol per Frame”). Переменная SpF определяет количество символов, приходящееся на одну поднесущую в каждом передаваемом кадре, и вычисляется по формуле:

Где ceil - функция “Matlab” округления в большую сторону, - количество поднесущих.

Операцию упаковки символов в кадры поднесущих в OFDM модуляторе выполняет блок “frame divider”. Модулятор обрабатывает данные последовательно кадр за кадром. В случае, если длина информационной последовательности не кратна выбранному количеству поднесущих , то последовательность в конце дополняется нулями.

В OFDM передатчике блок “S2P” (от англ. “serial-to-parallel”) переводит данные из последовательного потока в параллельный поток из поднесущих.

Для улучшения параметров системы в схемах модуляторов передатчиков используют различные способы кодирования данных. В представленной модели реализовано дифференциальное кодирование, которое осуществляется в блоке “encoder”.

На рис. 6.2 представлен фазовый спектр сигнала QAM-16 с учетом дифференциального кодирования.

При дифференциальном кодировании, в полученную ранее матрицу несущих, дополнительно добавляется проверочный вектор длиной , который может быть как набором случайных чисел, так и заданным набором значений.

Рисунок 6.2. - Фазовый спектр QAM-16 с дифференциальным кодированием [8]

Далее закодированные информационные слова преобразуются в соответствующие значения фаз и амплитуд. На этом этапе также происходит разделение потока на Nc поднесущих и задается тип модуляции - фазовая (PSK) или квадратурная амплитудная (QAM). Для уменьшения битовой ошибки информационные символы дополнительно кодируются кодом Грея.

Далее выполняется вычисление обратного быстрого преобразования Фурье (ОБПФ) в блоке “IFFT” в соответствии с заданным размером преобразования и количеством поднесущих Nc, заданных пользователем. В результате вычисления ОБПФ на выходе блока получаем один символьный период во временной области. Количество символьных периодов будет соответствовать количеству строк Nb в массиве передаваемых данных.

Для уменьшения уровня межсимвольных искажений к каждому полученному временному блоку добавляется некоторый локальный защитный интервал, представляющий циклический префикс, формируемый в блоке “cyclic extension” путём добавления определенного количества символов в начало последовательности информационного блока.

В блоке ”P2S” происходит преобразование Nb+1 строк двумерного массива в последовательность информационных блоков и глобальных защитных интервалов, которые формируются путем добавления отсчетов нулей между кадрами.

В блоке “arrange data” происходит упорядочивание полученной последовательности.

В итоге на выходе блока формируется низкочастотный эквивалент огибающей OFDM сигнала.

Приёмник. Все функции, выполняемые цифровыми блоками приемника, являются взаимно обратными тем операциям, которые проводились в передатчике и были описаны выше.

Рассмотрим назначение основных элементов OFDM приемника, структурная схема которого представлена на рис.6.3.

Рисунок 6.3. - Структурная схема OFDM приемника [8]



Рисунок 6.4. - Последовательность из одного кадра [8]

В модели приемника ключевым блоком является детектор кадров “frame detector” принятой последовательности. Основное назначение детектора - синхронизация приема информационной последовательности на основе детектирования начала информационных символов из всей принимаемой последовательности. Помимо этой функции детектор кадров предназначен для отделения защитного интервала, заголовка и окончания кадра, удаления циклических префиксов во всем информационном блоке.

Пример одного информационного кадра представлен на рис. 6.4.

Для декодирования сигнала в приемнике определяется объем передаваемых данных по числу кадров Nf принятой последовательности:

Где h - высота изображения, w - ширина изображения, Ns - порядок цифровой модуляции.

Количество кадров прямо пропорционально объему передаваемой информации, который связан с размерами и глубиной цвета изображения, и обратно пропорционально порядку модуляции.

Уровень информационной части может в несколько раз превышать уровень заголовка сигнала и окончания кадра, как показано на рис. 6.4. При этом глобальные защитные интервалы будут равны нулю, что позволяет различить и отбросить компоненты, не несущие в себе информации.

Для этого проводится поиск начала кадра, который можно разделить на несколько этапов. На первом этапе происходит вычисление модуля каждого отсчета последовательности и дискретизация кадра с шагом Rstep, прямо пропорциональным длине БПФ. Далее данные пропускаются через цифровой фильтр, который детектирует положение нулевых значений до и после информационной части. После чего сигнал сдвигается на величину, определяемую отношением Ts/Rstep (где Ts - символьный период), и повторно фильтруется.

В итоге определение положения начала кадра (фрейма) frame_loc можно рассчитать по формуле:

Где idx - значение начала защитного интервала, погрешность оценки измерения защитного интервала сверху.

Поскольку фреймов в реальных системах может быть несколько, обобщим формулу на многокадровую систему:

Где Rx_st - номер фрейма.

Кадры (фреймы) последовательно обрабатываются с учетом того, что к первому был добавлен заголовок, а к последнему - окончание кадра.

OFDM демодулятор последовательно обрабатывает данные кадр за кадром. После определения положений начала и конца фреймов последовательный поток разделяется на параллельные, которые далее поступают на блок “cyclic extension”, где удаляются все защитные интервалы от информационной части сигнала.

Затем параллельно каждый из потоков данных поступает на блок прямого быстрого преобразования Фурье (БПФ), который переводит каждый информационный кадр в спектральные отсчеты. В зависимости от типа выбранной модуляции полезная информация может заключаться как в амплитуде и фазе сигнала (для сигналов QAM), так и только в фазе сигнала (для сигналов PSK).

В блоке “carriers extractor” происходит извлечение информации из каждой поднесущей для блока размером Nb. Алгоритмы получения полезной информации отличаются в зависимости от типа модуляции. При извлечении информации из каждой поднесущей действительная и мнимая компоненты спектральных отсчетов ставятся в соответствие с определенными эталонными значениями, полученными из кода Грея для конкретного типа и порядка модуляции.

Следует учесть, что в информационном потоке содержится набор нулей, необходимый модулятору для равномерного составления параллельного потока. Этот набор нулей удаляется в блоке ”arrange data”.

В блоке демодулятора “P2S” данные переводятся в последовательный вид, образуя итоговый информационный вектор, который далее поступает в блок “symbol converter”, где информационные символы преобразуются в "слова", конвертируемые затем в графическое изображение.

По итогам обработки данных приемником в модели предусмотрен вывод сигнальных созвездий по значениям действительной и мнимой компонент вектора кадра сигнала.

6.2 Особенности моделирования канала связи

Моделирование влияния канала связи является одной из важных задач, возникающих при моделировании системы приема-передачи данных. При моделировании каналов в воздушном пространстве обычно используют статистические модели.

В представленной модели расчеты проводились для двух типов каналов связи: для канала связи с аддитивным гауссовским белым шумом (AWGN) и для релеевского канала распространения сигнала. Отдельно в модели введен параметр усечения амплитуды сигнала в канале - .

Модель гауссовского канала может использоваться при оценке параметров канала связи с прямой видимостью передатчика и приемника при передаче сигналов без отражений и замираний, а также оценке влияния шумовой температуры приемника на параметры приема.

При учете шумовой составляющей в гауссовском канале дисперсия белого шума определяется по следующей формуле:

Где среднеквадратичное значение в канале, Pw - мощность сигнала, SNR - отношение сигнал-шум.

Величина отсечки в модели рассчитывается согласно:

Где SC - амплитуда отсечки, CC - уровень отсечки в децибелах, вектор передаваемой информационной последовательности.

Очевидно, что в реальной среде распространения за счет переотражений энергия сигнала будет распределяться неравномерно. Это явление получило название многолучевое распространение сигнала. Для учета таких параметров среды распространения как многолучевого распространения сигнала, интерференции в модели используется релеевский канал.

Использование релеевского канала целесообразно, когда между передатчиком и приемником нет прямой видимости. В этом случае энергия, принимаемая антенной, содержит много компонент, ни одна из которой не является доминирующей относительно других.

Релеевский канал используется при оценке параметров большинства мобильных устройств УКВ и GSM диапазонов.

В модели имеется возможность варьировать вероятное значение для получения оценок следующих параметров:

- стандартной девиации

- функции плотности распределения вероятностей

- функции интегральной плотности

Рассмотрим более подробно основные результаты моделирования.

6.3 Результаты моделирования системы и канала связи

Исходными параметрами для модели являются: графическое изображение в оттенках серого с глубиной пикселя Nword = 8 бит, с размерами по высоте h= 512, ширине w = 512; варьируемые параметры модели - размерность БПФ NFFT, количество поднесущих Nc, SNR, значения отсечки CC.

На рис. 6.5 показаны сигнальные созвездия для двух модуляций, соответственно, PSK-16 и QAM-16 при разных значениях параметра сигнал-шум (SNR).

На рис. 6.5 видно, что на сигнальном созвездии при уменьшении отношения сигнал-шум часть точек сдвигается на определенную величину, образуя при этом более размытое пятно в окрестности соответсвующих значений сигнала, что может привести к неправильной демодуляции данных и возникновению ошибочных значений в итоговой последовательности символов.

Для оценки параметров сигнала при передаче информации использовались зависимости символьной ошибки SER от энергии символа, отнесенной к спектральной плотности шума Es/N0.

На рис. 6.6 представлены графики зависимости символьной ошибки от Es/N0 при разных типах модуляции (сплошными линиями показаны зависимости, построенные по справочным данным для соответствующих видов модуляций QAM, PSK) . Как видно из графиков зависимости для символьной ошибки, полученные в модели, практически совпали с теоретическими.



Рисунок 6.5. Сигнальные созвездия для:

а) PSK-16 (SNRdB = 20 дБ); б) QAM-16 (SNRdB = 20 дБ); в) PSK-16 (SNRdB = 15 дБ); г) QAM-16 (SNRdB = 15 дБ) [8]

Рисунок 6.6. - Зависимости символьной ошибки от типа модуляции:

а) QAM (Ns = 1, 4, 8); б) PSK (Ns = 1, 4, 8) [8]

Из графиков рис.6.6 видно, что для более высоких порядков использование QAM модуляции будет более предпочтительным, чем PSK, поскольку ошибка демодулирования символа при фиксированном отношении энергии символа к плотности шума (Es/N0) будет меньше, поскольку в качестве модулируемого параметра выступает не только амплитуда, но и фаза. Для обеспечения более высокой скорости передачи необходимо повышать порядок модуляции, но это приводит к смещению характеристики SER вправо.

Помимо оценки вероятности символьной ошибки в моделируемую OFDM систему введена возможность оценить пиксельную ошибку для изображения.

Канал распространения. Канал распространения Релея отличается от гауссовского канала и позволяет оценить влияние интерференции и многолучевого распространения сигнала. Рассмотрим зависимость символьной ошибки от отношения Es/N0 при использовании гауссова и релеевского каналов передачи.

На рис. 6.7 представлена зависимость символьной ошибки SER от Es/N0 для OFDM системы с учетом канала распространения сигналов Гаусса и Релея (оценки параметров для канала Релея носят статистический характер, поэтому на графике показана усредненная зависимость) при следующих параметрах исходных данных: NFFT = 4096, тип модуляции - BPSK, QAM-16, количество поднесущих Nc =1013.

Из рис.6.7 видно, что при использовании модели канала Релея происходит смещение зависимостей вправо. Для сравнения при фиксированном Es/N0 такое смещение может приводить к увеличению количества ошибочных детектированных символов по сравнению с гауссовым каналом распространения.

Итак, в статье описана математическая модель системы связи в пакете ”Matlab”, позволяющая проводить качественную и количественную оценку передачиOFDM сигналов.



Рисунок 6.6. Символьная ошибка для BPSK, QAM-16 при разных моделях канала распространения: (a) Гаусса; (b) Релея [8]

Моделирование системы проводились на примере передачи черно-белого изображения с учетом таких параметров системы как скорость передачи, параметры модуляции, величина канальной отсечки, уровень шума, способа кодирования сигнала, а также учитывалось влияние канала распространения сигнала.

Предложенные в статье подходы могут быть использованы при реализации и моделировании широкополосных систем приема-передачи информации с различными способами кодирования, а также при оценке влияния на распространение OFDM сигналов параметров каналов связи Гаусса и Релея.

Рассмотрим представленное на практике.

7. Моделирование системы

Практическая часть выпускной магистерской работы представляет модель процесса LDPC кодирования сигналов DVB-T2, выполненная в среде программирования MatLAB. Программные реализации две. Первая без учета Релеевских замираний, а другая с их учетом.

Программная реализация данных процессов базируется на схемах, представленных на рисунках 7.1а и 7.1б.

Рассмотрим работу схемы. Входные данные, а в данном случае это двоичный сигнал Бернулли, упаковываются в BB кадры. ВВ кадр - формат передачи сжатого аудио и видео контента в системе Т2. Затем данные кодируются в BCH и LDPC кодерах, после чего перемежаются и с модуляцией QPSK поступают в канал, аналогом которого на схеме является блок, формирующийся белый гауссовский шум AWGN или Релеевский канал.

В программе имеется возможность выбора вида модуляции и скорости кода. Выполним моделирование для скорости кода 1/2. Модуляция QPSK применяется как в спутниковом цифровом телевидении, так и в наземном.

В наземном вещании преимущественно применяется сигнал КАМ-64, но в модели выполнено моделирование QPSK. При необходимости можно заменить формат модуляции на другой.

Длина кодового слова кода LDPC равна 64800 бит. При передаче по каналу связи биты заменяются символами созвездия - ячейками.

Далее сравним работу систем при разных значениях энергии за символ и отношениях PSD шума в дБ. Как известно, значение получается одно и тоже.

Сравнение будет проходить по нескольким характеристикам, а именно: размытие сигнального созвездия, количество итераций в LDPS кодах, выходные данные.



Рисунок 7.1а - Схема реализации кодирования без учета Релеевских замираний в системе DVB-T2

Рисунок 7.1б - Схема реализации кодирования с учетом Релеевских замираний в системе DVB-T2

Сначала сравним размытия сигнальных созвездий при 10 кадрах для имитации и при трех различных значениях энергии за символ и отношениях PSD шума в дБ в программе без учета Релеевских замираний.



Рисунок 7.2а - Размытие сигнальных созвездий в канале без учета Релеевских замираний при значении энергии за символ и отношениях PSD шума в дБ равном 1.

Рисунок 7.2б - Размытие сигнальных созвездий в канале без учета Релеевских замираний при значение энергии за символ и отношениях PSD шума в дБ равном 10.



Рисунок 7.2в - Размытие сигнальных созвездий в канале без учета Релеевских замираний при значение энергии за символ и отношениях PSD шума в дБ равном 15.

Проанализировав полученные данные напрашивается логичный вывод - чем больше энергия сигнала за символ, тем четче получаются созвездия, а так же избегается наложение.

Теперь сравним созвездия сигнала при 10 кадрах для имитации и при трех различных значениях энергии за символ и отношениях PSD шума в дБ в программе с применения Релеевского канала.



Рисунок 7.3а - Размытие сигнальных созвездий в канале с учетом Релеевских замираний при значение энергии за символ и отношениях PSD шума в дБ равном 1.

Рисунок 7.3б - Размытие сигнальных созвездий в канале с учетом Релеевских замираний при значение энергии за символ и отношениях PSD шума в дБ равном 10.



Рисунок 7.3в - Размытие сигнальных созвездий в канале с учетом Релеевских замираний при значение энергии за символ и отношениях PSD шума в дБ равном 15.

Из графиков делаем вывод, что применение Релеевских замирании на размытие сигнального созвездия практически не влияет.

Подверженный помехам и искажениям в канале связи сигнал на приёмной стороне демодулируется и деперемежается. Ключевую роль при восстановлении сигнала играет LDPC декодер. Он не просто декодирует принятый сигнал, а полностью восстанавливает его изначальную форму, приводя параметры сигнала к исходным до передачи по каналу связи. На выходе декодера реализована возможность наблюдения количества итераций при декодировании.

Рассмотрим таким же образом выходные показатели итераций в LDPS кодах.



Рисунок 7.4а - Количество итераций в LDPS кодах без применения Релеевских замираний при значение энергии за символ и отношениях PSD шума в дБ равном 1.

Рисунок 7.4б - Количество итераций в LDPS кодах без применения Релеевских замираний при значение энергии за символ и отношениях PSD шума в дБ равном 10.



Рисунок 7.4в - Количество итераций в LDPS кодах без применения Релеевских замираний при значение энергии за символ и отношениях PSD шума в дБ равном 15.

Рисунок 7.5а - Количество итераций в LDPS кодах с применением Релеевских замираний при значение энергии за символ и отношениях PSD шума в дБ равном 1.



Рисунок 7.5б - Количество итераций в LDPS кодах с применением Релеевских замираний при значение энергии за символ и отношениях PSD шума в дБ равном 10.

Рисунок 7.5в - Количество итераций в LDPS кодах с применением Релеевских замираний при значение энергии за символ и отношениях PSD шума в дБ равном 15.

После описанного алгоритма обработки на приемной стороне получен полностью восстановленный сигнал, идентичный исходному.

Скорость кода маленькая, следовательно, его избыточность максимальна, это приводят к выполнению алгоритмом максимального числа итераций: 50. Но, благодаря перемежению и LDPC декодированию, данные восстанавливаются безошибочно, несмотря на такое количество итераций.

Сравнив эти показатели можно сделать вывод, что коду не хватает оперативной памяти для быстрого исправления ошибок, так как данный алгоритм требователен к объему оперативной памяти и за 50 итераций не успевает исправить все ошибки. Но на выходе мы видим другие зависимости, поэтому графики не измены.

Рисунок 7.6 - Выходные данные после процесса кодирования кодах без применения Релеевских замираний при значение энергии за символ и отношениях PSD шума в дБ равном 1; 10; 15.

Из анализа полученной зависимости напрашивается вывод, что не смотря на значение энергии за символ и отношениях PSD шума в дБ ошибки исправляются и выходная характеристика остается неизменной. Посмотрим, что будет происходить в программе с Релеевскими замираниями.

Рисунок 7.7 - Выходные данные после процесса кодирования с применением Релеевских замираний при значение энергии за символ и отношениях PSD шума в дБ равном 1; 10; 15.

Итак, не смотря на Релеевский канал система отлично справляется с исправлением ошибок благодаря LDPS кодированию

Также было выполнено моделирование процесса передачи и приема сигналов QPSK без применения кодирования. Результат показан на рисунке

Из анализа графиков можно сделать вывод по энергетическому выигрышу от применения кодирования. Для скорости кода 1/2 и заданной вероятности ошибки 10-6 он составляет величину около 11 дБ.

Из всех предоставленных данных можно сделать вывод, что с применением Релеевского канала системе не хватает объема оперативной памяти - как результат максимальное количество итераций. Для того, чтобы увеличить объем оперативной памяти, тем самым увеличив скорость работы системы есть два варианта: либо установить многоядерный процессор, либо одноядерный процессор, но с высокой тактовой частотой.

Рисунок 7.8 - Выходные данные без применения LDPS кодирования.

Рассмотрим оба варианта.

При установке одноядерного процессора проверка данных будет проводиться последовательно, поэтому необходима большая тактовая частота. Такой вариант удобен, но у такой системы будет высокое потребление энергии.

При установке многоядерного процессора проверку данных необходимо будет проводить параллельно, тем самым распределяя нагрузку между ядрами. Скорость проверки увеличиться, а потребление энергии меньше, но это чуть сложнее, чем последовательная проверка.

В данном случае делается упор больше на потребление энергии, так как это более весомый показатель. Следовательно, лучше установить многоядерный процессор. Это будет более экономично и есть вариант даже использования приемника с аккумулятором. Так же будет удобно применение в машине и в любом месте, вне дома.

Заключение

кодирование сигнал помехоустойчивый кадр

В выпускной магистерской работе исследованы пути построения приемников цифровом телевещании. По схеме реализации кодирования в системе DVB-T2 созданы программы среде MatLAB для двух случаев. Благодаря программе наглядно видна работа всей системы.

Из графиков размытия сигнальных созвездий в канале сделан вывод, что применение Релеевских замирании на размытие сигнального созвездия практически не влияет.

Так же, что ключевую роль при восстановлении сигнала играет LDPC декодер. Он не просто декодирует принятый сигнал, а полностью восстанавливает его изначальную форму, приводя параметры сигнала к исходным до передачи по каналу связи. На выходе декодера реализована возможность наблюдения количества итераций при декодировании.

Из графиков выходных показателей итераций в LDPS кодах сделан вывод, что скорость кода маленькая, следовательно, его избыточность максимальна, это приводят к выполнению алгоритмом максимального числа итераций: 50. Но, благодаря перемежению и LDPC декодированию, данные восстанавливаются безошибочно, несмотря на такое количество итераций.

Сравнив эти показатели пришли к выводу, что коду не хватает оперативной памяти для быстрого исправления ошибок, так как данный алгоритм требователен к объему оперативной памяти и за 50 итераций не успевает исправить все ошибки. Но на выходе мы видим другие зависимости, поэтому графики не измены.

Следовательно, лучше установить многоядерный процессор. Это будет более экономично и есть вариант даже использования приемника с аккумулятором. Так же будет удобно применение в машине и в любом месте, вне дома.

По данной теме имеются публикации в научном журнале «Вестник».

Библиография

1. Прокис Джон. Цифровая связь. Пер. с англ. / Под ред. Д.Д. Кловского. - М.: Радио и связь. 2000. - 800 с.

2. Теория электрической связи: учебное пособие / К.К. Васильев, В.А. Глушков, А.В. Дормидонтов, А.Г. Нестеренко;под общ. ред. К.К. Васильева. - Ульяновск: УлГТУ, 2008. - 452 с.

3. Цифровое телевидение: Учебное пособие для ВУЗов / В.Л. Карякин - М.: СОЛОН-Пресс, 2008. - 272 с.

4. Digital Video Broadcasting (DVB); Modulator Interface (T2-MI) for a second generation digital terrestrial television broadcasting system (DVB-T2): ETSI TS 102 773 v.1.1.1, 2009. - 36 р.

5. Digital Video Broadcasting (DVB) Implementation guidelines for a second generation digital terrestrial television broadcasting system (DVB-T2): ETSI TS 102 831 v1.1.1. ETSI, 2010. - 213 р.

6. Digital Video Broadcasting (DVB); Frame structure channel coding and modulation for a second generation digital terrestrial television broadcasting system (DVB-T2): ETSI EN 302 755 v1.1.1. ETSI, 2009. - 167 с.

7. Dogan H., Yildiz H., Cooklev T., Acar Y. Coded OFDM wireless systems with generalized prefix /"Application of Information and Communication Technologies (AICT) ", 2012 6th International Conference., pp.1-4. 2012.

8. Вишневский В.М., Ляхов А.И., Портной С.Л., Шахнович И.В. Широкополосные беспроводные сети передачи информации. М.: Техносфера, 2005. - 592 с.

9. Chenggao Han, Hashimoto T., Suehiro N. Constellation-rotated vector OFDM and its performance analysis over Rayleigh fading channels / Communications, IEEE Transactions, vol.58, no.3, pp.828-838, 2010.

Приложение А

Программная реализация без применения Релеевских замираний канала

subsystemType = 'QPSK 1/2'; % Созвездие и скорость LDPC кода

EsNodB = 1; % Энергия за символ и отношение PSD шума в дБ

numFrames = 20; % Количество кадров для имитации

% Инициализировать

configureDVBS2Demo

% Системные параметры дисплея

dvb

hLDPCEnc = comm.LDPCEncoder(dvb.LDPCParityCheckMatrix);

hLDPCDec = comm.LDPCDecoder(dvb.LDPCParityCheckMatrix, ...

'IterationTerminationCondition', 'Parity check satisfied', ...

'MaximumIterationCount', dvb.LDPCNumIterations, ...

'NumIterationsOutputPort', true);

bbFrameTx = false(hBCHEnc.MessageLength,1);

numIterVec = zeros(numFrames, 1);

falseVec = false(dvb.NumPacketsPerBBFrame, 1);

forframeCnt=1:numFrames

% Передатчик, канал и приемник

bbFrameTx(1:dvb.NumInfoBitsPerCodeword) = ...

logical(randi([0 1], dvb.NumInfoBitsPerCodeword, 1));

bchEncOut = step(hBCHEnc, bbFrameTx);

ldpcEncOut = step(hLDPCEnc, bchEncOut);

intrlvrOut = step(hIntrlv, ldpcEncOut);

modOut = step(hMod, intrlvrOut);

chanOut = step(hChan, modOut);

demodOut = step(hDemod, chanOut);

deintrlvrOut = step(hDeintrlv, demodOut);

[ldpcDecOutnumIter] = step(hLDPCDec, deintrlvrOut);

bchDecOut = step(hBCHDec, ldpcDecOut);

bbFrameRx = bchDecOut(1:dvb.NumInfoBitsPerCodeword,1);

% Статистика ошибок

comparedBits = xor(bbFrameRx, bbFrameTx(1:dvb.NumInfoBitsPerCodeword));

packetErr = any(reshape(comparedBits, dvb.NumBitsPerPacket, ...

dvb.NumPacketsPerBBFrame));

PER = step(hPER, falseVec, packetErr');

berMod = step(hBERMod, demodOut<0, intrlvrOut);

berLDPC = step(hBERLDPC, ldpcDecOut, bchEncOut);

% Иттерации LDPC декодера

numIterVec(frameCnt) = numIter;

% Оценка дисперсии шума

noiseVar = step(hMean, step(hVar, chanOut - modOut));

% Точечная диаграмма

update(hRxConst, chanOut);

ifframeCnt == 1

autoscale(hRxConst)

end

end

fprintf('Measured SNR : %1.2f dB\n', 10*log10(1/noiseVar))

fprintf('Modulator BER: %1.2e\n', berMod(1))

fprintf('LDPC BER : %1.2e\n', berLDPC(1))

fprintf('PER : %1.2e\n', PER(1))

distFig = figure; hist(numIterVec, 1:hLDPCDec.MaximumIterationCount-1);

xlabel('Number of iterations'); ylabel('# occurrences'); grid on;

title('Distribution of number of LDPC decoder iterations')

loadberResultsDVBS2Demo.matcBERsnrdb

berFig = figure; semilogy(snrdb, cBER(1,:));

xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); grid on

subsystemType = 'QPSK 1/2'; % Созвездие и скорость LDPC кода

EsNodB = 1; % Энергия за символ и отношение PSD шума в дБ

numFrames = 20; % Количество кадров для имитации

% Инициализировать

configureDVBS2Demo

% Системные параметры диспле

dvb

hLDPCEnc = comm.LDPCEncoder(dvb.LDPCParityCheckMatrix);

hLDPCDec = comm.LDPCDecoder(dvb.LDPCParityCheckMatrix, ...

'IterationTerminationCondition', 'Parity check satisfied', ...

'MaximumIterationCount', dvb.LDPCNumIterations, ...

'NumIterationsOutputPort', true);

bbFrameTx = false(hBCHEnc.MessageLength,1);

numIterVec = zeros(numFrames, 1);

falseVec = false(dvb.NumPacketsPerBBFrame, 1);

%=============================http://www.rfwireless-world.com/source-code/MATLAB/Rayleigh-channel-model-matlab-code.html

%Ts=1e-4; % sampling time in second

%Fd=100; % doppler frequency in Hz

%Tau=[0 1.5e-4 2.5e-4]; % delay for the three paths

%PdB=[0, -2, -6]; % power in each of the three paths

% Rayleigh channel model

%h = rayleighchan(Ts, Fd, Tau, PdB);

%==============================

Ts= 5e-4;

Fd= 100;

Tau= [0 1.5e-3 2.5e-3];

PdB= [0, -2, -6];

RayleighChannel = rayleighchan(Ts, Fd, Tau, PdB);

for frameCnt=1:numFrames

% Передатчик, канал и приемник

bbFrameTx(1:dvb.NumInfoBitsPerCodeword) = ...

logical(randi([0 1], dvb.NumInfoBitsPerCodeword, 1));

bchEncOut = step(hBCHEnc, bbFrameTx);

ldpcEncOut = step(hLDPCEnc, bchEncOut);

intrlvrOut = step(hIntrlv, ldpcEncOut);

modOut = step(hMod, intrlvrOut);

chanOut = step(hChan, modOut);

ChannelSignal=filter(RayleighChannel, chanOut);

demodOut = step(hDemod, ChannelSignal);

deintrlvrOut = step(hDeintrlv, demodOut);

[ldpcDecOut numIter] = step(hLDPCDec, deintrlvrOut);

bchDecOut = step(hBCHDec, ldpcDecOut);

bbFrameRx = bchDecOut(1:dvb.NumInfoBitsPerCodeword,1);

% Статистика ошибок

comparedBits = xor(bbFrameRx, bbFrameTx(1:dvb.NumInfoBitsPerCodeword));

packetErr = any(reshape(comparedBits, dvb.NumBitsPerPacket, ...

dvb.NumPacketsPerBBFrame));

PER = step(hPER, falseVec, packetErr');

berMod = step(hBERMod, demodOut<0, intrlvrOut);

berLDPC = step(hBERLDPC, ldpcDecOut, bchEncOut);

% Иттерации LDPC декодера

numIterVec(frameCnt) = numIter;

% Оценка дисперсии шумадв

noiseVar = step(hMean, step(hVar, chanOut - modOut));

% Точечная диаграмма

update(hRxConst, chanOut);

if frameCnt == 1

autoscale(hRxConst)

...