Использование почти периодических функций для создания хаотических сигналов
Рассмотрение способа формирования хаотических сигналов с локализованным в заданной полосе частот спектром. Изучены свойства почти периодических функций хаотических сигналов. Доказательства возможности применения периодических функций для передачи данных.
Рубрика | Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 06.11.2018 |
Размер файла | 162,0 K |
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.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПОЧТИПЕРИОДИЧЕСКИХ ФУНКЦИЙ ДЛЯ СОЗДАНИЯ ХАОТИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ
В.В. Егоров, М.С. Смаль
ОАО «Российский институт мощного радиостроения
Аннотация
Рассмотрен способ формирования хаотических сигналов с локализованным в заданной полосе частот спектром, изучены свойства таких сигналов и показана возможность их применения для передачи данных.
Ключевые слова: хаотический сигнал, полоса частот, передача данных.
Abstract
Method of forming chaotic signal with spectrum, localized in specified bandwidth is reviewed in the article. Properties of such signals are investigated and possibility of application for data communications is shown.
Key words: chaotic signal, bandwidth, data communications.
Одним из развивающихся в настоящее время направлений радиосвязи является использование хаотических сигналов для передачи данных. Известно множество подходов для создания таких сигналов [1,2]. Однако, большинство таких подходов содержат существенный недостаток, который затрудняет использование таких сигналов в реальных системах связи. Проблема состоит в том, что для практического использования необходимы сигналы, спектр которых локализован в строго заданных пределах по частоте, а формируемые хаотические сигналы, как правило, не локализованы в частотной области. Поэтому, задача создания хаотических сигналов с заданной шириной спектра является актуальной задачей.
Известно, что сумма двух периодических функций не всегда будет периодической функцией. Так, например функция вида:
является периодической только в том случае, если и являются соразмерными (имеют общее кратное). Если и не имеют общего кратного (например, является целым, а иррациональным), то функция не имеет периода и называется почтипериодической [3].
Рассмотрим сигнал следующего вида:
где параметры, от которых сильно зависит вид . Известно [3], что при определённом выборе сигнал будет иметь стремящийся к бесконечности период, а амплитудный спектр будет сосредоточен в ограниченной полосе. Однако, в реальности использовать иррациональные числа для параметров нет возможности, так как все используемые числа в вычислителях представлены с определённой точностью. Если в этом случае они выбраны такими, что имеют очень большое общее кратное, то функция имеет очень большой период.
Рассмотрим задачу генерации хаотического сигнала в полосе телефонного канала (300-3400 Гц). При использовании выражения можно выбрать в качестве любое число, выбрать постоянными, значения частот случайными числами, равномерно распределенными на интервале [300, 3400], а фазы - случайными числами в интервале [0, ].
Для моделирования было принято = 60.
На рисунке 1 представлена реализация данного сигнала на длительности 20 мс.
Для определения периода такого сигнала было проведено моделирование, которое показало, что на интервале 10^9 отсчетов (при частоте дискретизации равной 16 кГц) использованная почтипериодическая функция не имеет периода.
На рисунке 2 представлен амплитудный спектр реализации данного сигнала на длительности 20 мс.
Рисунок 1. Реализация хаотического сигнала на длительности 20 мс. |
Рисунок 2. Амплитудный спектр реализации хаотического колебания. |
Из рисунка 2 видно, что спектр сигнала сосредоточен в заданной полосе. Поэтому отсутствует необходимость в дополнительной фильтрации такого сигнала после его формирования. При этом в независимости от реализации, основные спектральные составляющие не выходят за заданную полосу.
Для исследования эффективности использования передающей аппаратурой данного сигнала был исследован его пик-фактор, и построена выборочная плотность распределения, изображённая на рисунка 3. При этом, значение пик-фактора вычислялось на отрезках сигнала длительностью 20 мс, по формуле:
где максимальная мгновенная мощность, средняя мощность на длительности элементарной посылки, номер посылки.
Из рисунка 3. видно, что такой сигнал имеет в большинстве случаев пик-фактор не превышающий значений, свойственным классически используемым сигналам для передачи данных.
Для исследования хаотической структуры данного сигнала на рисунке 4 представлено отображение хаотического сигнала в координатах по Такенсу [1] с задержкой 1/8 мс на длительности 100 мс. Видно, что данному сигналу действительно характерны хаотические колебания.
Рисунок 3. Плотность распределения пик-фактора. |
Рисунок 4. Отображение хаотического сигнала в координатах по Такенсу с задержкой 1/8 мс. |
Использование таких сигналов для передачи данных возможно, например, в режиме переключения сигналов. Тогда для передачи бит необходим ансамбль хаотических отрезков заданной длительности объемом , которые можно сформировать предлагаемым способом с различными начальными условиями. На приёмной стороне при этом необходимо, после установления синхронизации выделять отрезок сигнала, соответствующий элементарной посылке и осуществлять демодуляцию на данном отрезке времени одним из традиционных методов [4]. При этом при передаче данных сигнал постоянно меняется и за время передачи данных ни разу не повторится. На рисунке 5 изображена функция автокорреляции отрезка такого сигнала, длительностью 20 мс, а на рисунке 6 функция взаимокорреляции двух отрезков хаотического колебания. Из графиков видно, что для демодуляции можно использовать корреляционный способ приема, так как автокорреляционная функция характеризуется четким одиночным пиком, а взаимокорреляционная функция имеет достаточно низкие значения. Кроме этого, такие свойства автокорреляционной функции можно использовать для подстройки тактовой синхронизации.
Рисунок 5. Нормированная функция автокорреляции отрезка хаотического колебания |
Рисунок 6. Нормированная функция взаимокорреляции различных отрезков хаотического колебания. |
Стоит отметить, что при рассмотренном выше способе выбора номиналов частот присутствует вероятность их достаточно близкого расположения, что может привести к увеличению энергии, сосредоточенной в определенной узкой полосе, что в свою очередь может вызвать помехи сторонним станциям. Чтобы избавиться от этого, можно использовать способ, который заведомо накладывает ограничение на взаимное расположение частот, основанный на применении методов порядковых статистик [5]. Суть способа заключается в том, что в единой вычислительной схеме формируется список случайных частот, имеющих равномерное распределение в выделенной полосе с условием, что расстояние между любыми двумя соседними частотами, а также от границ полосы больше заданного :
периодический хаотический сигнал
при . (1)
Если каждая из равномерно распределенных величин является равномерно распределенной в интервале , то закон распределения максимума случайной величины является законом распределения ой порядковой статистики и характеризуется следующей функцией распределения:
Функция распределения случайной величины, расположенной в интервале будет иметь вид:
Получить значение можно получить из следующего соотношения:
Где случайное число, равномерно распределенное на интервале [0, 1].
Тогда
Следующая величина будет являться -ой порядковой статистикой и иметь область определения , и её можно найти следующим образом:
Соответственно далее, для нахождения ой величины можно воспользоваться правилом:
Полученный таким образом набор равномерно распределенных величин будет удовлетворять условию (1) и отсортирован по убыванию.
Применение данного способа для выбора номиналов частот на каждом новом символе значительно снизит регулярность такого сигнала и уменьшит помехи сторонним станциям. При этом начальные условия алгоритма формирования должны быть известны на приемной и на передающей стороне. Кроме того, для надежной работы систем связи необходимо поддерживать временную синхронизацию.
Таким образом, предложенный способ формирования хаотического сигнала легко реализуем на практике, позволяет на приёмной и передающей стороне создавать абсолютно идентичные хаотические сигналы, амплитудный спектр которых может быть задан в любой частотной полосе без использования дополнительной фильтрации.
Литература
1. Н.Н. Залогин, В.В. Кислов «Широкополосные хаотические сигналы в радиотехнических и информационных системах» - М.: Радиотехника, 2006.
2. F.C.M. Lau, C.K.Tse «Chaos-Based Digital Communication Systems» - Springer, 2003.
3. Г. Бор «Почти периодические функции» Пер. с нем. / Под ред. А.И. Плеснера. Изд. 2-е, стереотипное. - М.: Едиториал УРСС, 2005
4. Л.М.Финк. Теория передачи дискретных сообщений. -- М.: Советское радио, 1970.
5. К.Г.Мазур, А.Н.Мингалев, М.С.Смаль. «Формирование частотно-временной матрицы с ограничениями на взаимное расположение частот». Вестник академии военных наук №3 (28) 2009.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Сигналы и их характеристики. Линейная дискретная обработка, ее сущность. Построение графиков для периодических сигналов. Расчет энергии и средней мощности сигналов. Определение корреляционных функций сигналов и построение соответствующих диаграмм.
курсовая работа [731,0 K], добавлен 16.01.2015Генераторы хаоса на сосредоточенных элементах, на основе схемы Колпитца, с одним напряжением питания, с печатными индуктивностями, на наноструктурах. Микрополосковые генераторы хаоса. WPAN: модель стандарта IEEE 802.15.4a на основе хаотических сигналов.
контрольная работа [1,8 M], добавлен 01.12.2016Моделирование функций заданных математическим выражением и объектов, описанных дифференциальными уравнениями. Параметры блока "Генератор импульсов". Построение графиков для каждой модели периодических сигналов с различными временными интервалами.
курсовая работа [329,1 K], добавлен 19.12.2016Спектральный анализ периодического и непериодического управляющих сигналов. Особенности поинтервального описания входного сигнала. Расчет прохождения периодических и непериодических сигналов через линейные электрические цепи первого и второго порядков.
контрольная работа [827,4 K], добавлен 07.03.2010Спектральные характеристики периодических и не периодических сигналов. Импульсная характеристика линейных цепей. Расчет прохождения сигналов через линейные цепи спектральным и временным методом. Моделирование в средах MATLAB и Electronics Workbench.
лабораторная работа [774,6 K], добавлен 23.11.2014Моделирование алгоритма выделения огибающей сложных периодических сигналов и получение первичных признаков различных звуков, их использование в системах идентификации и верификации. Анализ безопасности разработки при её эксплуатации; определение затрат.
дипломная работа [3,7 M], добавлен 23.09.2011Методы спектрального и корреляционного анализа сигналов и радиотехнических цепей. Расчет и графическое отображение характеристик непериодических и периодических видеосигналов и заданной цепи. Анализ сигналов на выходе заданной радиотехнической цепи.
курсовая работа [765,7 K], добавлен 10.05.2018Изучение 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 19.12.2015Использование спектра в представлении звуков, радио и телевещании, в физике света, в обработке любых сигналов независимо от физической природы их возникновения. Спектральный анализ, основанный на классических рядах Фурье. Примеры периодических сигналов.
курсовая работа [385,8 K], добавлен 10.01.2017Правила разложения произвольных и непрерывных сигналов в ряд Уолша. Ознакомление с формулами представления кусочно-постоянных функций Радемахера. Диадно-упорядочненная система функций Уолша. Принципы упорядочения четных и нечетных функций по Хармуту.
презентация [73,6 K], добавлен 19.08.2013Особенности методики применения математического аппарата рядов Фурье и преобразований Фурье для определения спектральных характеристик сигналов. Исследование характеристик периодических видео- и радиоимпульсов, радиосигналов с различными видами модуляции.
контрольная работа [491,1 K], добавлен 23.02.2014Характеристика видов и цифровых методов измерений. Анализ спектра сигналов с использованием оконных функций. Выбор оконных функций при цифровой обработке сигналов. Исследование спектра сигналов различной формы с помощью цифрового анализатора LESO4.
дипломная работа [2,5 M], добавлен 03.05.2018Изучение свойств спектрального анализа периодических сигналов в системе компьютерного моделирования. Проведение научных исследований и использование измерительных приборов. Изучение последовательности импульсов при прохождении через интегрирующую RC-цепь.
лабораторная работа [2,8 M], добавлен 31.01.2015Общие сведения о радиотехнических сигналах, их спектральное представление. Анализ периодических сигналов посредством рядов Фурье. Преобразование заданного графического изображения импульса в аналитическую форму, его разложение в тригонометрический ряд.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 28.12.2011Разработка структурной схемы системы связи, предназначенной для передачи данных и аналоговых сигналов методом импульсно-кодовой модуляции для заданного диапазона частот и некогерентного способа приема сигналов. Рассмотрение вопросов помехоустойчивости.
курсовая работа [139,1 K], добавлен 13.08.2010Обзор особенностей речевых сигналов, спектрального анализа и способов его применения при обработке цифровых речевых сигналов. Рассмотрение встроенных функций и расширений Matlab по спектральному анализу. Реализация спектрального анализа в среде Matlab.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 25.05.2015Исследование спектральных характеристик электроэнцефалограммы. Гармонический анализ периодических и непериодических сигналов, их фильтрация и прохождение через нелинейные цепи. Расчёт сигнала на выходе цепи с использованием метода интеграла Дюамеля.
курсовая работа [1,7 M], добавлен 13.12.2013Сигнал - материальный носитель информации и физический процесс в природе. Уровень, значение и время как основные параметры сигналов. Связь между сигналом и их спектром посредством преобразования Фурье. Радиочастотные и цифровые анализаторы сигналов.
реферат [118,9 K], добавлен 24.04.2011Расчет временных и спектральных моделей сигналов с нелинейной модуляцией, применяемых в радиолокации и радионавигации. Анализ корреляционных и спектральных характеристик детерминированных сигналов (автокорреляционных функций, энергетических спектров).
курсовая работа [1,6 M], добавлен 07.02.2013Определение характера и уровня изменения сигнала амплитудно-частотного и фазо-частотного спектра. Построение графиков, расчет комплексного коэффициента передачи цепи. Особенности определения напряжения на выходе при воздействии на входе заданного сигнала.
курсовая работа [284,4 K], добавлен 29.09.2010