Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1 ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ В РАМКАХ МНОГОУРОВНЕВОГО ИНФОРМАЦИОННОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ В МОБИЛЬНЫХ ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ 13
1.1. Тенденции развития мобильных ипфокоммуникационных систем 13
1.2. Структурная схема обобщенной инфокоммуникационной системы в соответствии с эталонной моделью взаимодействия
открытых систем 14
1.2.1. Многоуровневое информационное взаимодействие в ипфокоммуникационных системах 15
1.3. Методы повышения эффективности инфокоммуникационной системы 21
1.4. Вопросы совершенствования процедур межуровневого взаимодействия 32
1.4.1. Формализация задачи обеспечения качества обслуживания (QoS) 32
1.4.2. Совершенствование межуровневого информационного обмена в рамках многоуровневой структуры построения инфокоммуиикационных систем 41
1.5. Формулировка целей и задач диссертации 44
ГЛАВА 2 СИНТЕЗ АЛГОРИТМОВ СОВМЕСТНОЙ ДЕМОДУЛЯЦИИ ДЕКОДИРОВАНИЯ ПРИ ВОЗДЕЙСТВИИ КОМПЛЕКСА НЕГАУССОВСКИХ ПОМЕХ 45
2.1. Постановка задачи оптимизации алгоритмического обеспечения обработки информации в рамках многоуровневого информационного взаимодействия 45
2.2. Обоснование выбора модели представления сигнально-помехового комплекса 50
2.3. Постановка задачи совместной демодуляции-декодирования сигналов
перспективных мобильных инфокоммуникационпых систем 63
2.4. Синтез поли гауссово го алгоритма совместной демодуляции-декодирования сигналов мобильных инфокоммуникационных систем 72
2.5. Синтез алгоритма совместной демодуляции-декодирования на основе марково-смешанных вероятностных моделей 84
2.6. Вопросы преодоления априорной неопределенности в отношении параметров комплекса помех 99
2.7. Синтез алгоритмов для квазидетерминнровашюй модели сигналов и помех 104
2.8. Вопросы двухуровневой обработки информации 110
2.9. Основные результаты и краткие выводы по главе 2 113
ГЛАВА 3 СТАТИСТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОЛИГАУССОВЫХ АЛГОРИТМОВ СОВМЕСТНОЙ ДЕМОДУЛЯЦИИ ДЕКОДИРОВАНИЯ 115
3.1. Статистическое моделирование алгоритмов совместной демодуляции-декодирования 115
3.2. Анализ результатов статистического моделирования синтезированных алгоритмов 120
3.3. Основные результаты и краткие выводы по главе 3 136
ГЛАВА 4 ВОПРОСЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ РЕАЛИЗАЦИИ АЛГОРИТМОВ
СОВМЕСТНОЙ ДЕМОДУЛЯЦИИ-ДЕКОДИРОВАНИЯ СИГНАЛОВ
МОБИЛЬНЫХ ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ 137
4.1. Проработка путей реализации синтезированных алгоритмов 137
4.2. Устройство разрешения широкополосных радиоимпульсных сигналов 145
4.3. Адаптивная базовая станция 162
4.4. Основные результаты и краткие выводы по главе 4 166
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 167
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 170
ПРИЛОЖЕНИЕ Листинг вычислительных модулей программы имитационного моделирования алгоритмов совместной демодуляции декодирования 179
- Тенденции развития мобильных ипфокоммуникационных систем
- Постановка задачи оптимизации алгоритмического обеспечения обработки информации в рамках многоуровневого информационного взаимодействия
- Статистическое моделирование алгоритмов совместной демодуляции-декодирования
- Проработка путей реализации синтезированных алгоритмов
Введение к работе
Актуальность темы.
Последние достижения в области микроэлектронных, коммуникационных и информационных технологий привели к стремительному развитию мобильных инфокоммуникационных систем. Мобильные инфокоммуникационные системы – это класс систем, включающий как гражданские системы, так и системы специального назначения, решающие задачи предоставления коммуникационных и информационных услуг подвижным пользователям с использованием различных видов интегрированных абонентских терминалов. Основными тенденциями развития перспективных мобильных инфокоммуникационных систем являются увеличение объемов передаваемой информации и требований к качеству предоставляемых услуг, передача разнородной информации через единую коммуникационную инфраструктуру, расширение функциональных возможностей перспективных систем. Одной из центральных проблем инфокоммуникационных систем стала проблема обеспечения качества предоставляемых услуг (QoS - Quality of Service) в условиях ограниченных системных ресурсов, в частности, радиочастотных.
Важнейшей составляющей QoS является группа параметров, характеризующих надежность информационного обмена, в частности вероятность битовой ошибки. С этим параметром также связаны и другие важнейшие характеристики, такие, как пропускная способность системы, задержки передачи информации. В свою очередь вероятность битовой ошибки во многом определяется принципами обработки информации на нижних уровнях инфокоммуникационной системы – канальном и физическом.
Поэтому одним из важнейших направлений повышения QoS и, как следствие, повышения эффективности системы в целом является совершенствование методов обработки информации на канальном и физическом уровнях.
Разработке алгоритмов и методов обработки сигналов как на физическом, так и на канальном уровнях посвящено большое количество научных трудов, среди которых следует отметить работы отечественных ученых Котельникова В.А., Варакина Л.Е., Тихонова В.И., Ширмана Я.Д., Чабдарова Ш.М., Кловского Д.Д., Николаева Б.И. и зарубежных – Феера К., Витерби А.Д, Омура Дж.К., Форни Дж. Д. и др.
При этом следует отметить, что мобильные инфокоммуникационные системы характеризуются сложной структурой сигнально-помехового комплекса, формируемого в результате воздействия таких факторов, как большое число одновременно работающих передатчиков, имеющих свободный доступ в радиоканал, многолучевая структура распространения сигналов и близость подстилающей поверхности радиолиний систем подвижной радиосвязи, что приводит к различным видам флуктуаций сигналов и порождает поток переотраженных сигналов, недостаточное обеспечение электромагнитной совместимости радиоэлектронных средств, а в системах специального назначения – и комплексы преднамеренных помех от средств радиоэлектронной борьбы, в том числе со структурой полезных сигналов.
В результате воздействия этих факторов сигналы и помехи представляют собой случайные процессы, со сложными негауссовскими распределениями, что необходимо учитывать при синтезе алгоритмов обработки сигналов. В настоящее время ведутся работы, посвященные изучению проблем обработки сигналов в негауссовских каналах связи, среди них работы Сосулина Ю.Г., Шелухина О.И., Метлицкого В.А., Голяницкого И.А., Карпова И.Г. и др. При этом известные алгоритмы приводят к сложным нелинейным процедурам обработки, характер нелинейности которых зависит от вида негауссовских распределений.
Большие возможности как при описании сигналов и помех, так и при анализе и синтезе алгоритмов и устройств обработки сигналов представляют вероятностные смеси стандартных распределений, которые получили всестороннее развитие в работах Ш.М.Чабдарова и его учеников: Сафиуллина Н.З., Феоктистова А.Ю., Надеева А.Ф., Файзуллина Р.Р., Егорова А.Е. и др. Задачи оптимального обнаружения, различения, разрешения случайных процессов с произвольными законами распределений решаются на основе использования универсальных полигауссовых, марково-смешанных, суммарно-смешанных полигауссовых моделей и соответствующих методов. В рамках этой школы были получены оптимальные и адаптивные алгоритмы разрешения сигналов на фоне комплекса негауссовских помех и шумов, на основе квазидетерминированных моделей сигналов и помех решена задача синтеза алгоритма обнаружения-различения радиоимпульсных многоэлементных сигналов на фоне комплекса шумовых и импульсных помех с использованием марково-смешанной полигауссовой модели, получены алгоритмы приема многоэлементных сигналов в целом с поэлементным принятием решений.
Для обеспечения наибольшей эффективности системы необходимо, чтобы при разработке алгоритмов обработки информации максимально учитывались многоуровневая структура информационного обмена инфокоммуникационных систем и процессы межуровневого информационного обмена. При оптимизации процессов межуровневого информационного обмена необходимо учитывать информацию о процессах на одних уровнях при организации процедур на других уровнях. Одним из направлений повышения эффективности инфокоммуникационных систем является совместная оптимизация процедур физического и канального уровней, направленная на обеспечение более полного информационного взаимодействия при организации процедур обработки информации, в частности, процедур демодуляции и декодирования.
В настоящее время вопросам разработки совмещенных процедур демодуляции-декодирования посвящено большое количество работ, среди которых следует выделить работы Кловского Д.Д. и Николаева Б.И.. Между тем, эти работы преимущественно опираются на гауссовские модели и корреляционные методы обработки сигналов.
Конструктивным направлением совершенствования алгоритмического обеспечения мобильных инфокоммуникационных систем является разработка алгоритмов совместной демодуляции-декодирования на основе вероятностных моделей послекорреляционного уровня, при этом учитывается объективно сложная структура сигнально-помехового комплекса и особенности межуровневого информационного обмена.
Исходя из вышеизложенного формулируется цель диссертационной работы и основные задачи ее достижения.
Целью диссертационной работы является повышение помехоустойчивости и пропускной способности мобильных инфокоммуникационных систем на основе разработки полигауссовых алгоритмов совместной демодуляции-декодирования сигналов при воздействии комплекса негауссовских помех.
Поставленная цель достигается решением следующих основных задач:
1. Развитие комплексного подхода к решению задачи обработки сигналов с учетом многоуровневого иерархического принципа организации информационного взаимодействия в мобильных инфокоммуникационных системах в условиях воздействия комплекса негауссовских помех.
2. Выбор и обоснование вероятностных моделей сигнально-помехового комплекса в радиоканалах мобильных инфокоммуникационных систем.
3. Решение задачи синтеза алгоритма совместной демодуляции-декодирования флуктуирующих сигналов на фоне комплекса негауссовских помех.
4. Имитационное моделирование и анализ вероятностных характеристик синтезированных алгоритмов.
5. Разработка устройства обработки сигналов на основе синтезированных алгоритмов.
Методы исследований
Теоретические исследования. Используются аналитические методы теории вероятности и математической статистики, теории статистических решений, теории полигауссовых случайных явлений.
Экспериментальные исследования проведены с использованием специально разработанного программного обеспечения для задач статистического и имитационного моделирования, реализованного с помощью следующих программных средств: Borland Delphi Enterprise 7.0 (Build 5.62), MathCad 2001 Professional.
Научная новизна
В работе впервые:
1) Синтезированы полигауссовы алгоритмы совместной демодуляции-декодирования сигналов мобильных инфокоммуникационных систем в комплексе негауссовских помех, имеющие однородную параллельную структуру, инвариантную относительно характера сигнально-помехового комплекса;
2) Обоснован вид поликорреляционных решающих статистик в виде взвешенной суммы частных гауссовских функционалов правдоподобия, обеспечивающих адекватное представление специфики сигнально-помехового комплекса для процедур канального декодирования;
3) Проведено исследование характеристик полигауссового алгоритма совместной демодуляции-декодирования в условиях воздействия комплекса негауссовских помех, которое свидетельствует о достоверности полученных результатов и эффективности синтезированного алгоритма;
4) Разработаны рекомендации по управлению канальным кодированием по результатам оценивания статистик сигнально-помехового комплекса;
5) Разработано оригинальное устройство демодуляции-декодирования сигналов в условиях воздействия комплекса негауссовских помех.
Практическая ценность работы состоит в следующем:
1) Получила дальнейшее развитие методика полигауссового синтеза алгоритмов обработки сигналов с учетом принципов построения мобильных инфокоммуникационных систем в условиях воздействия комплекса негауссовских помех;
2) Синтезированы полигауссовы алгоритмы совместной демодуляции-декодирования, обеспечивающие повышение помехоустойчивости и пропускной способности мобильных инфокоммуникационных систем вследствие учета реальных характеристик канала связи, формирования адекватных решающих статистик и их использования в процессе канального декодирования;
3) Создано программное обеспечение для проведения исследований характеристик синтезированных алгоритмов методом статистического и имитационного моделирования, являющееся удобным инструментальным средством для повышения эффективности работы разработчиков аппаратуры мобильных инфокоммуникационных систем.
4) Разработано устройство обработки радиоимпульсных сигналов, обеспечивающее повышение эффективности мобильных инфокоммуникационных систем в части повышения помехоустойчивости и пропускной способности при обработке радиоимпульсных сигналов в комплексе негауссовских помех.
5) Рассмотрены вопросы практической реализации полигауссового алгоритма совместной демодуляции-декодирования на современной элементной базе.
6) Разработана структура адаптивной базовой станции, при функционировании которой осуществляется адаптация к локальному сигнально-помеховому комплексу, формируемому в районе базовой станции.
Материалы диссертации прошли апробацию на следующих научно-технических конференциях и семинарах: 7-й Международный молодежный форум «РАДИОЭЛЕКТРОНИКА И МОЛОДЕЖЬ В ХХІ веке» (Харьков, 2003), Всероссийская научно-практическая конференция «Динамика и развитие иерархических (многоуровневых) систем» (Казань, 2003), Международная научная конференция к 95-летию академика В.А.Котельникова «Современная радиоэлектроника в ретроспективе идей В.А.Котельникова» (Москва, 2003), Всероссийская научно-техническая конференция «Информационно-телекоммуникационные технологии» (Сочи, 2004), 1-я, 2-я и 3-я Международные научно-практические конференции «Инфокоммуникационные технологии глобального информационного общества» (Казань, 2003, 2004, 2005).
Публикации. Включенные в диссертацию основные научные результаты опубликованы в 14 печатных работах и 3 научно-технических отчетах.
Диссертация выполнялась в соответствии с 1) научно-технической программой Министерства образования и науки РФ «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники», подпрограмма «Информационно-телекоммуникационные технологии» (НИР номер гос. регистрации 01.200308756), 2) конкурсными грантами по «Программе развития приоритетных направлений науки в Республике Татарстан на 2001-2005г.г.» (Гранты Академии наук республики Татарстан № 06-6.8-164 /2002 (Ф), № 06-6.8-164 /2003 (Ф)), 3) планом научных работ кафедры радиоэлектронных и телекоммуникационных систем Казанского государственного технического университета имени А.Н.Туполева.
Внедрение результатов диссертации. Теоретические и практические результаты, полученные в диссертационной работе, используются в ФГУП «Казанский научно-исследовательский институт радиоэлектроники», а также в учебном процессе в КГТУ им. А.Н.Туполева.
На защиту выносятся следующие основные положения:
Полигауссовы вероятностные модели представления сигнально-помехового комплекса в каналах мобильных инфокоммуникационных систем;
Полигауссовы алгоритмы совместной демодуляции-декодирования сигналов мобильных инфокоммуникационных систем в комплексе негауссовских помех;
Характеристики полигауссового алгоритма совместной демодуляции-декодирования сигналов мобильных инфокоммуникационных систем при воздействии комплекса негауссовских помех, свидетельствующие о работоспособности полученных алгоритмов, повышении помехоустойчивости и относительной пропускной способности.
Оригинальное устройство разрешения-декодирования сигналов в комплексе негауссовских помех.
Объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, включающего в себя 101 наименование отечественных и зарубежных источников, в том числе 10 работ автора, и содержит 229 страниц основного машинописного текста, 70 рисунков, 3 таблицы и приложение.
Тенденции развития мобильных ипфокоммуникационных систем
Последние десятилетия ознаменовались прорывом в области мобильных инфокоммуникаций. При этом происходит развитие как инфокоммуникационных систем гражданского назначения, так и систем специального назначения, таких как системы опознавания, которые совершенствуются в направлении интегрированного решения комплекса все более сложных задач с обеспечением высокой надежности и достоверности передачи информации в условиях воздействия комплекса разнородных помех.
Развитие перспективных мобильных инфокоммуникационных систем направлено на реализацию все более широкого спектра услуг и функциональных возможностей, связанных с передачей разнородной информации, включающей данные, текст, изображения, мультимедиа, речь в условиях развивающейся коммуникационной инфраструктуры, сетей передачи данных, сетевых ресурсов и приложений Internet.
Сети мобильной связи в своем развитии прошли ряд этапов, в настоящее время идет развитие систем третьего поколения, при этом наряду с системами третьего поколения разрабатываются беспроводные приложения на основе протокола IP, относящиеся к системам 4-го поколения.
Среди основных тенденций развития мобильных инфокоммуникационных систем следует выделить:
конвергенцию радиоэлектронных, коммуникационных и информационных технологий;
повышение скорости передачи данных в условиях интенсивного
информационного обмена; реализацию новых методов формирования и обработки сигналов, многостанционного доступа, направленных на эффективное использование и распределение ограниченных системных ресурсов. Одной из центральных проблем развития перспективных инфокомму-никационных систем является проблема обеспечения необходимого качества обслуживания (QoS - Quality of Service) в условиях увеличения емкости систем, возрастания требований к надежности и скорости передачи разнородной информации при ограничениях на системные ресурсы.
Конструктивным направлением решения указанной проблемы является разработка эффективных методов обработки сигналов, основанных на новых возможностях стремительно развивающихся микроэлектронных и вычислительных технологий, позволяющих реализовывать в реальном масштабе времени сложные алгоритмы обработки информации.
Постановка задачи оптимизации алгоритмического обеспечения обработки информации в рамках многоуровневого информационного взаимодействия
Развитие инфокоммуникационных технологий можно охарактеризовать двумя составляющими, первая связана с развитием теоретических знаний, разработкой новых подходов к решению задач, новых направлениях в теории, вторая - с практической реализацией накапливаемого научного потенциала в конкретных аппаратных решениях и определяется развитием технологий.
В настоящее время происходит стремительное развитие микроэлектронных технологий, техники интегральных микросхем и микропроцессорных систем, при этом теоретические результаты, связанные с разработкой сложных алгоритмов обработки информации, находят все большее применение в конкретных аппаратных решениях.
Развитие инфокоммуникационных систем идет в направлении предоставления новых информационно емких услуг, услуг мультимедиа, предоставление таких услуг связано с необходимостью передавать большие объемы информации с высокими требованиями к характеристикам канала связи, при этом остается постоянный дефицит радиочастотного спектра. В этих условиях задача оптимизации алгоритмического обеспечения обработки сигналов является достаточно актуальной.
Рассмотрим ряд важных функций, выполняемых на физическом и канальном уровнях. Одна из основных задач физического уровня - это формирование и обработка высокочастотного сигнала, при этом обработка сигнала включает, в том числе, следующие функции: [30]:
обнаружение сигнала - обнаружение одного из ансамбля разрешенных сигналов на фоне комплекса помех (или процедура поиска), после чего на более высоких уровнях осуществляется процедура установления соединения (или процедура организации доступа);
различение детерминированных сигналов, после процедуры установления соединения параметры сигнала оцениваются и в дальнейшем контролируются (например, системой управления мощностью), при этом прием информации можно представить как задачу различения, когда принимается решение о приеме одного из ансамбля разрешенных сигналов, при организации информационного обмена с конкретным абонентом (например, в бинарной системе «О» и«1»);
в наиболее общем виде задачу обработки сигналов на физическом уровне можно представить как задачу разрешения, т.е. прием и обработку сигналов, присутствующих во входном колебании от множества абонентов, задача разрешения более характерна для систем с кодовым разделением каналов, когда в одной полосе частот работает множество абонентских станций.
На канальном уровне решается такая важная задача, как помехоустойчивое кодирование, обеспечивающее обнаружение и исправление ошибок, возникающих при передаче информации по радиоканалу с помехами. В современных и перспективных мобильных инфокоммуникационных системах процедура помехоустойчивого кодирования на канальном уровне осуществляется с учетом ряда параметров системы, таких как вид передаваемой информации и параметры канала связи, т.е. используется информация, формируемая на различных уровнях системы. В связи с этим при оптимизации алгоритмов обработки информации для достижения наилучших результатов необходимо учитывать процессы межуровневого информационного взаимодействия. При разработке оптимальных алгоритмов обработки сигналов должны учитываться условия функционирования реальных инфокоммуникационных систем, характеризующиеся совместным возмущающим воздействием дестабилизирующих факторов и комплекса разнородных помех. Это обуславливает вероятностный характер сигналов и помех, представляющих собой случайные процессы со сложными нестандартными законами распределений.
Ввиду вероятностного характера сигнально-помехового комплекса задачи оптимальной обработки сигналов необходимо решать методами статистических решений, исходя из предположения об одновременном присутствии на входе приемника абонента случайного числа как прямых так и переотраженных сигналов множества абонентов на фоне сложных, нестандартных помех и импульсных мешающих воздействий. Поскольку сигналы и помехи описываются вероятностными законами, алгоритмы обработки сигналов должны строиться на основе статистических методов.
Статистическое моделирование алгоритмов совместной демодуляции-декодирования
Задача оценки эффективности применения синтезированных алгоритмов является достаточно сложной и решается с помощью имитационного моделирования на ПЭВМ. Анализ характеристик с помощью имитационного моделирования позволяет оценить эффективность синтезированного алгоритма, определить области возможного его применения, при этом нет необходимости в дорогостоящем и достаточно сложном макетировании на этом этапе разработки.
При анализе синтезированных алгоритмов возникает задача исследования свойств, характеристик и показателей эффективности системы в зависимости от ее структуры, составляющих элементов, алгоритмов функционирования и различных режимов работы. Решение системных задач такого класса становится невозможным без имитационного моделирования на ПЭВМ.
Основной задачей организации статистического машинного эксперимента является создание комплекса средств, обеспечивающих проведение необходимых измерений, в том числе [61]:
- формирование входных воздействий;
- контроль характеристик входных воздействий;
- измерение характеристик моделей;
- обработка данных эксперимента, включающих характеристики модели и входных воздействий;
- представление результатов.
Таким образом, для задач имитационного моделирования, как и для задач синтеза, встает упоминавшаяся выше проблема соответствия алгоритмического обеспечения современным программно-аппаратным средствам. Это означает, что алгоритмы имитации случайных процессов должны удовлетворять следующим требованиям:
обеспечивать адекватное представление нестандартных случайных процессов со сложными внутренними взаимосвязями,
допускать эффективную реализацию на современных вычислительных комплексах при наличии ограничений на используемые ресурсы.
Рассмотренные выше ПГ модели обеспечивают построение алгоритмов имитации, удовлетворяющих указанным требованиям. Для построения процедур генерации ПГ процессов необходимо реализовать два уровня стохастической имитации:
компонентный,
событийный (смешивающий).
Первый уровень заключается в имитации системы гауссовских процессов, соответствующих гауссовским компонентам смешанной модели имитируемого процесса, он достаточно хорошо исследован в предшествующих работах по имитации смешанных случайных процессов.
Второй уровень фактически обеспечивает "сборку" результирующего смешанного процесса и представляет собой алгоритмическое обеспечение стохастического коммутатора. В процессе статистического моделирования на ЭВМ программно моделируется СПО, и на основе имеющейся в моделирующей программе информации о типе реализующихся в каждый момент состояний моделируемой СПО набирается статистика числа правильных и ошибочных решений алгоритма.
Методы статистического моделирования ПГ алгоритмов обладают такими достоинствами, как:
- возможность оперирования только практически доступной априорной информацией (о появлении всевозможных импульсно-помеховых комбинаций и флуктуациях отдельных импульсов), возможность моделировать ситуации в широком диапазоне вероятностных распределений СПО.
Моделирование производилось по схеме, которая приведена на рис. 3.1. Назначение блоков следующее:
Блок формирования информационной последовательности генерирует информационную последовательность, которая в дальнейшем подвергается обработке;
Блок кодирования информации предназначен для помехоустойчивого кодирования информационной последовательности;
В блоке имитации радиоканала имтирутся радиканал и формируется результирующий сигнально-помеховый коплекс;
В блоке имитации помехового комплекса в соответствии с задаваемыми исходными данными формируется полигауссова помеха и гауссовский шум;
В блоках раздельной и совместной демодуляции-декодирования реализованы корреляционный и полигауссов алгоритмы;
В блоке оценки помехоустойчивости и пропускной способности, на основе сравнения истинного и полученного решений происходит накопление статистики по количеству ошибочных ситуаций, оценивается вероятность ошибки, характеризующая помехоустойчивость соответствующего алгоритма.
class4 ВОПРОСЫ ПРАКТИЧЕСКОЙ РЕАЛИЗАЦИИ АЛГОРИТМОВ
СОВМЕСТНОЙ ДЕМОДУЛЯЦИИ-ДЕКОДИРОВАНИЯ СИГНАЛОВ
МОБИЛЬНЫХ ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫХ СИСТЕМ class4
Проработка путей реализации синтезированных алгоритмов
В данной главе рассматриваются вопросы реализации синтезированных алгоритмов на современной элементной базе. Оценивается вычислительная сложность синтезированных алгоритмов.
Современные средства реализации
В настоящее время наиболее перспективными направлениями при разработке аппаратуры цифровой обработки сигналов являются разработка устройств на основе программируемых логических интегральных схем (ПЛИС) и разработка устройств на основе цифровых сигнальных процессорах (DSP - digital signal processor).
При выборе элементной базы систем обработки сигналов обычно руководствуются следующими критериями отбора [98]:
быстродействие;
логическая емкость, достаточная для реализации алгоритма;
схемотехнические и конструктивные параметры ПЛИС: надежность, рабочий диапазон температур, стойкость к ионизирующим излучениям и т. п.;
стоимость владения средствами разработки, включающая как стоимость программного обеспечения, так наличие и стоимость аппаратных средств отладки;
стоимость оборудования для программирования ПЛИС или конфигурационных ПЗУ;
наличие методической и технической поддержки;
наличие и надежность российских поставщиков;
стоимость микросхем.
На настоящий момент лидерами в производстве ПЛИС являются такие производители, как [97]:
фирма Altera Corporation,
компания Xilinx, Inc.,
фирма Actel.
Одной из ведущих компаний, выпускающих цифровые сигнальные процессоры, является компания Texas Insturments.
