Смекни!
smekni.com

Технология цифровой связи (стр. 8 из 14)

Здесь а1 - сигнальный компонент z(T) при передаче s1(t), а а2 - сигнальный компонент z(Т) при передаче s2(t). Порог γ0, равный (а12)/2, - это оптимальный порог для минимизации вероятности принятия неверного решения при равновероятных сигналах и симметричных правдоподобиях. Правило принятия решения, приведенное в формуле (7.2), указывает, что гипотеза H1, (решение, что переданный сигнал - это s1(t) выбирается при z(T) >γ0. а гипотеза Н2 (решение, что переданный сигнал - это s2(t) - при z(T) < γ0 Если z(T) = γ. Решение может быть любым. При равновероятных антиподных сигналах с равными энергиями, где s1(t) = -s2(t) иа1=-а2, оптимальное правило принятия решения принимает следующий вид.

(7.3)

7.2.1 Векторное представление сигналов MFSK (многочаcтотная фазовая манипуляция)

Поскольку сигнальное пространство MFSK описывается М взаимно перпендикулярными осями, мы без труда можем проиллюстрировать случаи М=2 и М = 3. Итак, на рисунке 7.3, а видим бинарные ортогональные векторы s1 и s2.


Рисунок 7.3 - Наборы сигналов для MFSK для М=2,3

На рисунке 7.3, б - показано трехмерное сигнальное пространство со взаимно перпендикулярными координатными осями. В этом случае плоскости решений разбивают пространство на три области. Показано, как к каждому сигнальному вектору s1, s2 и s3 прибавляется вектор шума n, представляющий минимальный вектор, который может привести к принятию неправильного решения. Векторы шума на рисунке 7.3, б имеют тот же модуль, что и вектор шума, показанный на рисунке 7.3, a. При данном уровне принятой энергии расстояние между любыми двумя векторами сигналов-прототипов si и sj-М-мерного ортогонального пространства является константой. Отсюда следует, что минимальное расстояние между вектором сигнала-прототипа и любой границей решений не меняется с изменением М. В отличие от модуляции MPSK, когда добавление нового сигнала к сигнальному множеству делало сигналы более уязвимыми к меньшим векторам шума, при MFSK такого не происходит.

Для иллюстрации этого момента можно было бы нарисовать ортогональные пространства высших размерностей, но, к сожалению, это затруднительно. Мы можем использовать только наш «мысленный взгляд», чтобы понять, что увеличение сигнального множества М путем введения дополнительных осей, причем, каждая новая ось перпендикулярна всем существующим, не приводит к его уплотнению. Следовательно, переданный сигнал, принадлежащий ортогональному набору, не становится более уязвимым к шуму при увеличении размерности.

Пониманию улучшения надежности при ортогональной передаче сигналов способствует сравнение зависимости вероятности символьной ошибки (РЕ) от ненормированного отношения сигнал/шум (signal-to-noiseratio — SNR) с зависимостью РЕ от Eb/N0. Стоит отметить, что изучение зависимости достоверности передачи от M при фиксированном SNR не является лучшим направлением в цифровой связи. Фиксированное SNR означает фиксированный объем энергии на символ; следовательно, при увеличении М этот объем энергии необходимо распределять уже между большим числом битов, т.е. на каждый бит приходится меньше энергии. В этой связи наиболее удобным способом сравнения различных цифровых систем является использование в качестве критерия отношения сигнал/шум, нормированного на бит, или Eb/N0. Повышение достоверности передачи с увеличением М проявляется только в том случае, если вероятность ошибки изображается как зависимость от Eb/N0. В этом случае при увеличении М отношение Eb/N0, требуемое для получения заданной вероятности ошибки, снижается при фиксированном SNR; следовательно, нам нужен новый график, где ось абсцисс представляет не SNR, aEb/N0.

7.2.2 Векторное представление сигналов MPSK (многофазовая манипуляция). На рисунке 7.4 показаны наборы сигналов MPSK для М = 2, 4, 8 и 16. На рисунке 7.4, а видим бинарные (к=1, М = 2) антигодные векторы S1 и s2, угол между которыми равен 180°. Граница областей решений разделяет сигнальное пространство на две области. На рисунке также показан вектор шума n, равный по амплитуде сигналу S1,. При указанных направлении и амплитуде энергия вектора шума является минимальной, и детектор может допустить символьную ошибку.

На рисунке 7.4, б видим 4-арные (k = 2, М = 4) векторы, расположенные друг к другу под углом 90°. Границы областей решений (на рисунке изображена только одна) делят сигнальное пространство на четыре области.


Рисунок 7.4 - Наборы сигналов MPSK для М=2,4,8,16

Здесь также изображен вектор шума n (начало — в вершине вектора сигнала, направление перпендикулярно ближайшей границе областей решений), являющийся вектором минимальной энергии, достаточной, чтобы детектор допустил символьную ошибку. Отметим, что вектор шума минимальной энергии на рисунке 7.4, б меньше вектора шума на рисунке 7.4 а, что свидетельствует о большей уязвимости 4-арной системы к шуму по сравнению с бинарной (энергии сигналов в обоих случаях взяты равными). Изучая рисунок 7.4, в, г, можно отмстить следующую закономерность. При многофазной передаче сигналов по мере роста величины М на сигнальную плоскость помещается все больше сигнальных векторов. По мере того как векторы располагаются плотнее, для появления ошибки вследствие шума требуется все меньше энергии.

С помощью рисунка 7.4 можно лучше понять поведение зависимости вероятности РBот Eb/N0, при росте к. Кроме того, рисунок позволяет взглянуть на природу компромиссов при многофазной передаче сигналов. Размещение большего числа векторов сигналов в сигнальном пространстве эквивалентно повышению скорости передачи данных без увеличения системной ширины полосы (все векторы ограничиваются одной и той же плоскостью). Другими словами, мы повысили использование полосы за счет вероятности ошибки. Рассмотрим рисунок 7.4, г, где из приведенных вариантов вероятность ошибки является наивысшей. Чем мы может заплатить, чтобы "выкупить" возросшую вероятность ошибки? Иными словами, чем мы можем поступиться, чтобы расстояние между соседними векторами сигналов на рисунке 7.4, д стало таким же, как на рисунке 7.4, а, Отметим, что на схемах, изображенных на рисунке 7.4, а для различных значений М, все векторы имеют одинаковую амплитуду. Это равносильно утверждению, что сопоставление различных схем выполняется при фиксированном отношении Es/N0, где Es - энергия символа.

8 Лекция №8. Спектральные характеристики модулированных колебаний

Цель лекции: изучение спектральных характеристик модулированных колебаний, оптимального приемника.

Содержание:

а) спектральные характеристики модулированных колебаний;

б) оптимальный приемник;

в)когерентный и некогерентный прием;

г) цифровой согласованный фильтр.

8.1 Спектральные характеристики модулированных колебаний

Остановимся на наиболее часто встречающемся случае, когда, в качестве несущей используется гармоническое колебание вида

(8.1)

Где

-амплитуда, частота и фаза несущей.

Воздействуя на тот или иной параметр несущей (

), получаем амплитудную, частотную или фазовую модуляцию. Все это-методы преобразования исходного (модулирующего спектра частот) первичного сигнала, позволяют обеспечить передачу информации по каналу связи с характеристиками типа полосового фильтра. Перенос спектра, реализуемый в процессе модуляции, позволяет также решить задачу построения многоканальных систем с ЧРК.

Модулированный по амплитуде сигнал содержит в своем составе спектральные составляющие с частотами

. Составляющие с частотами
называются соответственно нижней и верхней полосой АМ сигнала. Спектр АМ сигнала в 2 раза шире спектра исходного моделирующего сигнала.

Частотная модуляция является другим способом переноса спектра первичного сигнала в заданный диапазон частот, но в отличие от АМ, этот способ преобразования является нелинейным. Спектр ЧМ сигнала может быть представлен как суперпозиция спектров двух АМ сигналов, один из которых имеет несущую f1, а второй f2. Из этого следует, что ширина спектра ЧМ сигнала шире, чем у АМ сигнала на величину, определяемую расстоянием между несущими f1 и f2. Значение Δf=(f1 - f2)/2 характеризует изменение частоты при передаче 1(0) относительно ее среднего значения и называется девиацией частоты.

8.2Оптимальный приемник

Предполагается, что сигнал искажается только вследствие шума AWGN. Принятый сигнал будем описывать как сумму переданного сигнала и случайного шума.

(8.2)

При наличии подобного принятого сигнала процесс обнаружения включает два основных этапа. На первом этапе принятый сигнал г(t) усекается до одной случайной переменной z(T) или до набора случайных переменных zi(T) (i= 1, ..., М), формируемых на выходе демодулятора и устройства дискретизации в момент времени t = T, где Т - длительность символа. На втором этапе на основе сравнения z(T) с порогом или согласно критерию максимума zi(T) принимается решение относительно значения символа. Вообще, этап 1 можно рассматривать как преобразование сигнала в точку в пространстве решений. Эту точку, представляющую собой важнейшую контрольную точку в приемнике, можно назвать додетекторной (predetection). В каждый момент передачи символа сигнал, доступный в додетекторпой точке, является выборкой узкополосного импульса. На данный момент битового значения у нас еще нет.