Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Методы различения сигналов на фоне помех и оценивание их параметров 19
1.1. Общие положения 19
1.2. Различение речи и широкополосной помехи соизмеримого уровня 22
1.2.1. Существующие методы аналитической обработки сигналов 22
1.2.2. Исследование спектральных, энергетических и статистических параметров сигнала и помехи 23
1.2.3. Сравнительный анализ методов различения сигнала и помехи 29
1.3. Различение импульсных помех при передаче речевых сигналов методом импульсно-кодовой модуляции (ИКМ) 34
1.3.1. Постановка задачи 34
1.3.2. Исследование параметров сигналов и аномальных ошибок при передаче речи методом ИКМ 35
1.3.3. Сравнительный анализ методов различения аномальных цифровых ошибок 38
1.4. Задачи приёма тональной сигнализации в оборудовании «последней мили» 43
1.4.1. Исследование параметров тональных сигналов и помех в проводных абонентских каналах 43
1.4.2. Сравнение спектральных характеристик реальных сигналов и помех в проводных абонентских окончаниях 45
1.4.3. Задача различения нескольких сигналов 49
1.5. Выводы 52
Глава 2. Разработка методов и алгоритмов различения на основе динамики изменения информативных параметров сигналов на фоне помех 54
2.1. Исследование параметров сигналов и помех соизмеримого уровня 54
2.1.1 Выбор информативных параметров 55
2.1.2. Оптимизация длины интервала анализа 59
2.1.3. Относительные различия информативных параметров 62
2.1.4. Схема устройства различения 70
2.1.5. Оптимизация величины коэффициента передачи 73
2.1.6. Алгоритм различения речи и помехи соизмеримого уровня 74
2.2. Метод цифровой обработки речевых сигналов при декодировании в системах связи с ИКМ 76
2.2.1. Исследование вокализованной речи и её двух первых производных на интервале локальной стационарности 76
2.2.2. Результаты обработки экспериментальных данных 79
2.2.3. Способ обнаружения и коррекции аномальных цифровых ошибок в системах с ИКМ 92
2.2.4. Алгоритм коррекции цифровых ошибок в системах с ИКМ 97
2.3. Оценочный метод определения частоты вызывной тональной сигнализации 100
2.3.1. Анализ временных параметров тональных сигналов 100
2.3.2. Законы распределения зависимости длин интервалов от частоты 102
2.3.3. Оптимизация длины интервала анализа 109
2.3.4. Сглаживание ложных переходов нулевого уровня 114
2.3.5. Оценочный метод определения тональной частоты 116
2.3.6. Алгоритм приёма вызывной сигнализации 117
2.4. Выводы 119
Глава 3. Оценка достоверности предложенных методов и результаты реализации найденных алгоритмов 122
3.1. Критерии оценки качества 122
3.2. Сравнительная оценка методов различения речи и помехи.. 124
3.2.1. Результат реализации алгоритма различения речи и помехи соизмеримого уровня 124
3.2.2. Совместная оценка методов различения речи и помехи . 126
3.3. Сравнительная оценка методов обнаружения аномальной ошибки при передаче ИКМ сигналов 132
3.3.1. Результат реализации алгоритма обнаружения и коррекции аномальной цифровой ошибки 132
3.3.2. Совместная оценка методов обнаружения 134
3.4. Сравнительная оценка методов различения тональных сигналов 138
3.4.1. Результат реализации алгоритма оценочного метода определения частоты тональной сигнализации 138
3.4.2. Совместная оценка методов различения 141
3.5. Выводы 144
Заключение 146
Список использованных источников
- Исследование спектральных, энергетических и статистических параметров сигнала и помехи
- Исследование параметров тональных сигналов и помех в проводных абонентских каналах
- Относительные различия информативных параметров
- Сравнительная оценка методов обнаружения аномальной ошибки при передаче ИКМ сигналов
Введение к работе
Задачей данной диссертационной работы является повышение эффективности систем и устройств электросвязи за счёт выделения и различения полезного сигнала при наличии в канале связи как сосредоточенных, так и широкополосных помех любого уровня. Предложенные методы реализованы на основе анализа временных информативных параметров принимаемого сигнала, где корреляционные связи для речевого сигнала, наведённой помехи, тональной сигнализации и шума имеют различные характеристики.
Актуальность темы.
Качество передаваемого сигнала в современных сетях связи зависит от типа конкретного оборудования систем передачи, образующего эту сеть.
Всё более широко внедряется в современные сети связи цифровое оборудование. Высокоскоростные технологии цифровых систем передачи PDH, SDH, ATM, WDM, Frame Relay, и др. имеют высокую помехозащищенность и позволяют передавать огромные объёмы информации с высокими скоростями, однако в настоящее время существующие сети связи как акционерные, так и ведомственные на некоторых участках ещё долгое время будут иметь в своём составе аналоговое оборудование. Реорганизация этих участков и переход на цифровое оборудование с заменой всего аналогового тракта является не рентабельной в связи с большой протяженностью таких линий и малой эпизодической загрузкой каналов связи. Поэтому при подключении таких участков в цифровую систему влияние наведённых помех и шумов в аналоговом тракте ухудшает качество сигнала независимо от дальнейшей системы передачи в конкретной сети связи. Любая из перечисленных систем связи вносит в передаваемый сигнал свои специфические помехи. Меньше всего влияние внешних помех на сигнал, передаваемый по оптической линии
связи. Более уязвимыми для помех являются сигналы, передаваемые по медным кабелям и проводным линиям связи.
Борьба с наведённой помехой и шумами ведётся уже не один десяток лет. Существует множество способов и алгоритмов различения сигналов и оценивания их параметров. Однако, задача совместного различения речевого сигнала и помехи, находящихся в одной полосе частот и соизмеримых по уровню, когда их практически не возможно различить, решена не в полной мере. Применение автоматической регулировки усиления при отсутствии полезного сигнала и в паузах речи усиливает наведенную помеху и ее гармоники до уровня, порой превышающего сам речевой сигнал. Разработаны всевозможные полосовые и режекторные фильтры, системы шумоподавления, анализаторы спектра, адаптивные эквалайзеры и т.п., однако, вырезая определённые «шумовые» полосы из всего спектра передаваемого сообщения, ухудшается разборчивость и без того некачественного сигнала. Адаптивные эквалайзеры зачастую ставят заграждения и на полезную составляющую речевого сигнала. По этим причинам задача достоверного различения речи и соизмеримой помехи до сих пор не решена в полном объеме.
В данной диссертационной работе решается три частные задачи, объединенные одной общей научной идеей различения и выделения полезного сигнала на фоне помех. Первой частной задачей является уменьшение уровня шума в режиме ожидания и паузах речи. Например, на диспетчерском узле связи. Работа диспетчеров в условиях повышенного шума приводит к их быстрой утомляемости, что повышает вероятность ошибочно принятых решений в экстремальной ситуации, а также к профессиональным заболеваниям. Второй задачей, решаемой в диссертационной работе, является различение и устранение импульсных помех при передаче речевых сигналов методом импульсно-кодовой модуляции (ИКМ). При глобальной цифровизации телефонных сетей общего пользования, появляется возможность использования цифровых телефонных
аппаратов со встроенным кодеком. На участке от абонента до цифровой автоматической телефонной станции (ЦАТС) сигналы, закодированные ИКМ могут подвергаться импульсным помехам. Благодаря обнаружению и коррекции аномальных цифровых ошибок, достигается субъективное восприятие качества речи, соответствующего вероятности ошибки Рош=10"5. Третьей задачей, решаемой в диссертационной работе, является выделение и различение многих сигналов на фоне помех. Например, при приеме вызывной двухтональной сигнализации в диспетчерской связи. Неправильно принятая частота тонального сигнала, или не принятая вовсе ведет к отсутствию соединения и несвоевременно принятому оперативному решению, что в условиях быстро меняющейся обстановки может привести к серьезным последствиям.
В известных алгоритмах обработки речевых сигналов в основном используется быстрое преобразование Фурье (БПФ). Эти алгоритмы с успехом работают, когда помеха не превышает полезный сигнал по уровню, но не решают поставленную в данной работе задачу в требуемом объеме. В диссертационной работе предложены методы, основанные на анализе наиболее информативных параметров, существенно упрощающие обработку сигнала в реальном масштабе времени, позволяющие более достоверно принимать вызывную тональную сигнализацию, а также различать речевой сигнал и помеху по их форме. Новизна предлагаемого способа заключается в том, что вместо «компенсации» помехи обусловленной работой АРУ происходит различение речевого сигнала и помехи. Когда в канале присутствует полезный сигнал, то он передаётся дальше без изменения. При отсутствии в канале связи речевого сигнала происходит снижение коэффициента передачи системы различения до уровня минус 40 дБ, что соответствует «комфортному шуму». Практически реализован интеллектуальный фильтр, пропускающий только речевой сигнал и подавляющий помеху. Использование информации о форме полезного сигнала позволило повысить помехоустойчивость цифрового приёма на фоне
импульсных помех, обусловленных искажением старших разрядов кодовых комбинаций нелинейной ИКМ.
Для организации диспетчерской связи широко используется двухчастотная тональная сигнализация. Вызывные частоты передаются последовательно друг за другом определенными комбинациями, согласно заданной сетки частот. На отдельных линиях связи происходят сбои при приеме тональных сигналов вызывных частот, обусловленные наложенными на них помехами и искажениями. Так по статистике только в одном диспетчерском узле на Куйбышевской железной дороге ежедневно происходит от трех до пяти несостоявшихся вызовов, которые приходится позднее дублировать, что приводит к задержке передаваемой оперативной информации. Цифровые методы обработки сигнала (цифровые фильтры), анализирующие спектральные составляющие и частотные параметры сигнала не позволяют с достаточной точностью выделить частоту искаженного в линии сигнала. В настоящее время применяемые в системах передачи методы выделения тональной сигнализации не удовлетворяют установленным нормам. В диссертационной работе предлагается способ оценки частоты тонального сигнала основанный на теории выбросов случайных процессов, подсчету переходов через нулевой уровень и оптимизации доверительных интервалов.
Таким образом, актуальность предложенной диссертационной работы заключается в повышении эффективности систем и устройств электросвязи за счёт различения сигналов при наличии в канале связи как сосредоточенных, так и широкополосных помех любого уровня, снижения шума в паузах речи до «комфортного уровня», а так же снижения количества ложных и пропущенных вызовов при приеме тональной сигнализации.
Целью диссертации является разработка методов и создание программно-аппаратных средств, повышающих качество приема систем и устройств электросвязи за счёт применения цифровой совместной обработки сигнала и помехи, при априорной неопределенности статистических параметров каналов связи, а также оценка эффективности устройств, реализующих предложенные алгоритмы.
Достижение поставленной цели обеспечивается путем решения следующих основных задач:
Анализ статистических, временных, энергетических и частотных параметров исследуемых сигналов.
Разработка метода различения речи и помехи, лежащих в одной полосе частот и соизмеримых по уровню.
Разработка способа обнаружения и коррекции аномальных цифровых ошибок при передаче речи методом ИКМ.
Разработка оценочного метода определения частоты тональной сигнализации на основе временных характеристик.
На основе предложенных методов создание программно-аппаратных средств, для снижения уровня помехи до «комфортного шума» в паузах речи, коррекции цифровых ошибок в ИКМ и определения частоты тональной сигнализации.
Методы исследований. Для решения поставленных задач в диссертационной работе используются: теория вероятностей, методы статистической теории связи, теория обнаружения и оценок, прикладная теория выбросов случайных процессов, методы цифровой обработки сигналов, спектральный и корреляционный анализ случайных процессов, статистическое и имитационное моделирование.
Научная новизна работы.
В процессе работы получены следующие результаты:
Предложен метод и разработан алгоритм эффективного снижения шума в паузах речи до комфортного уровня, основанный на различении речи и наведенной помехи соизмеримых уровней и лежащих в одной полосе частот, отличающийся управлением величиной коэффициента передачи на основе анализа динамики изменения параметров принимаемого сигнала.
Предложен метод и разработан алгоритм обнаружения и коррекции цифровых ошибок в ИКМ для борьбы с импульсными помехами в системах телефонной связи, на основе анализа поведения производной обрабатываемого сигнала и адаптации порогов.
Предложен оценочный метод и на его основе разработан новый алгоритм приема двухчастотной тональной сигнализации, отличающийся высокой помехоустойчивостью за счет обработки временных параметров клиппированного сигнала.
Практическая ценность работы.
Используя предложенные методы и применяя разработанные алгоритмы, созданы программно-аппаратные средства, позволяющие:
- снизить утомляемость диспетчеров, за счет снижения уровня помехи
до «комфортного шума» в паузах речи, что ведет к уменьшению ошибочно
принятых решений и повышению качества работы диспетчера;
- сгладить отдельные щелчки, убрать высокочастотный шум и снизить
шум в паузах речи до уровня, не превышающего допустимую норму,
применяя цифровую обработку аналогового сигнала перед оконечным
усилителем на железнодорожном узле диспетчерской связи;
- выделять тональные сигналы и более достоверно определять частоты
вызывной сигнализации.
Реализация результатов работы.
На основе предложенных в диссертационной работе методов разработаны алгоритмы и программные продукты, которые успешно работают как на персональном компьютере (в частности ноутбуке), так и на маломощных программируемых сигнальных процессорах. В реальном масштабе времени производится анализ принимаемых сигналов и принимается решение по заданному алгоритму.
Результаты диссертационной работы внедрены на узле диспетчерской связи на Куйбышевской железной дороге.
Научные результаты диссертации нашли отражение в отчетах по НИР кафедры «Систем связи».
Результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс кафедры «Систем связи».
Личный вклад.
Все научные положения, расчётные и экспериментальные результаты, а также выводы, сформулированные в диссертационной работе, получены автором лично. Программные средства и устройства для реализации предложенных моделей и методов разработаны при его непосредственном участии. Наличие соавторов отражено в совместных публикациях.
Апробация работы.
Основное содержание работы докладывалось и обсуждалось на: МНТК РНТОР и ЭС имени А.С. Попова г.Москва, 1998г.; Четвертой МНТК «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций»: оптические технологии для телекоммуникаций г. Уфа. 2003г.; Пятой МНТК «Проблемы техники и технологии телекоммуникаций»: оптические технологии для телекоммуникаций г.Самара 2004г.; Научно-практической конференции
«Актуальные проблемы и перспективы развития железнодорожного транспорта» г.Самара 2004г.; а также на Российских научных конференциях ПГАТИ г.Самара 2000-2005г.
Публикации.
Основное содержание работы отражено в 15 печатных работах, включая 5 статей в научных изданиях, 6 тезисов докладов, получены 4 патента на изобретения. Все работы опубликованы до дня защиты.
Структура и объём работы.
Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, списка литературы и приложений. Основная часть работы содержит 159 страниц машинописного текста, 76 рисунков и 5 таблиц, список литературы содержит 70 наименования.
На защиту выносятся:
Метод и алгоритм достоверного различения речевого сигнала и помехи соизмеримого уровня на основе различения формы сигнала, и снижение уровня помехи до «комфортного» шума.
Метод и алгоритм обнаружения и коррекции цифровых ошибок в ИКМ на основе корреляционных зависимостей между соседними отсчетами.
Метод и алгоритм оценки принимаемой частоты тонального сигнала на основе анализа временных параметров.
Программно-аппаратные средства, созданные на основе предложенных методов и найденных алгоритмов.
СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Первая глава посвящена анализу существующих методов цифровой обработки сигналов и алгоритмов различения речи и помехи. Разработка цифровых систем передачи непрерывных сообщений основывалась на теоретических работах В.А. Котельникова, А.А. Харкевича, Д.Д. Кловского, Л.Р. Рабинера, Р.В. Шафера, Г. Ван Триса, Б.Р. Левина и других. Существенный вклад в теорию и технику цифровых систем передачи непрерывных сообщений внесли работы В.Р. Беннета, М.У. Поляка, Ю.А. Алексеева, Ю.Н. Прохорова, В.Э. Гуревича, В.Г. Карташевского, И.С. Брайниной, Б.И. Николаева и других.
В представленной диссертационной работе для решения трех частных задач проведено исследование спектральных, энергетических и статистических параметров сигналов и помех. По исследуемым характеристикам сигналов и помех ставятся задачи проверки статистических гипотез.
Для решения этих конкретных задач выявлены основные проблемы методов и недостатки существующих программно-аппаратных средств.
На основе анализа вероятностных процессов и элементов математической статистики, применяя теорию корреляции, описаны зависимости нормального распределения шума, речи, тональной сигнализации и наведенной помехи, поставлена задача исследования и предложены пути ее решения.
Вторая глава посвящена разработке методов, позволяющих по информативным параметрам принимаемого сигнала различать наличие помехи или речевого сигнала в канале связи при уровне помехи большем уровня речевого сигнала, а также алгоритм позволяющий снизить помеху до «комфортного шума»; отслеживать и корректировать «щелчки» в ИКМ, а так же достоверно оценивать частоту тональной сигнализации.
16 Сущность метода надёжного различения речевого сигнала и помехи любого уровня заключается в сравнительном анализе динамики изменения наиболее информативных параметров речевого сигнала, таких как динамический диапазон, пик-фактор, изменение среднего модуля и частоты на соседних участках. Для оптимальной обработки сигнала необходимо исключить громкость. Для этого вместо разности энергетических параметров берется их отношение. Это позволяет различить речь и помеху независимо от их уровней. Анализ большого числа реальных сигналов позволил выявить закономерности изменений информационных параметров.
Для построения алгоритма достоверного различения речи и помехи, оптимизировалась длина интервала анализа. В предложенном алгоритме применяется закон спада коэффициента передачи по геометрической прогрессии, что позволяет сгладить переход от речи к паузе.
Передача речевых сигналов методом импульсно-кодовой модуляции
(ИКМ) предъявляет достаточно высокие требования к
помехозащищенности цифровых каналов. Искажения двух старших разрядов кода вызывают характерные импульсные помехи, воспринимаемые на слух в виде «щелчков». Используя избыточность речевого сигнала, можно обнаружить и исправить «щелчки», снизив при этом требования к помехозащищенности линий связи при неизменном высоком качестве субъективного восприятия речи.
В диссертационной работе проводилось исследование вокализованной речи и её двух первых производных на интервале локальной стационарности. Наличие двойного скачка производной свидетельствует о присутствии ошибки, заметной на слух при декодировании сигнала. Производилось сравнение интерполяции нулевого и первого порядка. Предложенный метод обнаружения «щелчков» основан на сравнении текущего цифрового уровня первой производной речи с адаптивным цифровым порогом. Для коррекции «щелчка» необходимо изменить пораженный отсчет.
Для построения алгоритма оптимизировались адаптивные пороги. Найденный алгоритм позволяет устранить все заметные на слух «щелчки» и свести уровень остаточных шумов до минимального.
В основе метода оценки принимаемой частоты используется стационарность параметров тонального сигнала. За время интервала анализа подсчитывается количество переходов сигнала через нулевой уровень, и получается среднее значение интервала между нулями. В результате, принятая частота соотносится с заданной сеткой частот, из которой выбирается ближайшая частота, и выносится решение о её приёме.
В результате выявлены зависимости длины интервалов анализа от длительности принимаемого сигнала через погрешность метода оценки частоты. Устранены возможные ложные переходы при помощи интегрирования знаковых разрядов входного потока.
Для построения алгоритма оптимизировалась длина интервала анализа, проводилась коррекция входного потока, устраняющая ложные переходы через нулевой уровень. Данный алгоритм позволяет достоверно принять «свой» вызов, заданный комбинацией двух тональных частот.
В третьей главе описаны результаты реализаций найденных алгоритмов и дана сравнительная оценка предложенных методов.
Реализацией алгоритма различения речи и помехи соизмеримого уровня является устройство, которое работает в режиме реального времени. Время сквозной обработки сигнала и реагирования решающего устройства составляет всего 50 мс, что не уловимо на слух. Реализованное устройство, с помощью программно аппаратных средств, установлено на центральном узле диспетчерской связи Куйбышевской железной дороги и показало высокую эффективность, что подтверждено актом внедрения.
Приведен результат реализации алгоритма обнаружения и коррекции цифровых ошибок в ИКМ. После обработки пораженного сигнала по найденному алгоритму все заметные на слух «щелчки» обнаружены и
исправлены. Адаптивные пороги позволяют отследить огибающую сигнала и скорректировать все отсчеты превышающие ее по уровню. Цифровые ошибки, которые не превышают уровень огибающей речевого сигнала, не заметны на слух и не нуждаются в коррекции.
Устройство определения вызова двухчастотной тональной сигнализации было установлено на Куйбышевской железной дороге и прошло испытание на узлах диспетчерской связи, что подтверждено актом внедрения. Вызывной сигнал, переданный с центрального узла диспетчерской связи, обрабатывается по предложенному алгоритму и по результатам анализа выносится решение о принятии вызова. Многократное попадание оценки частоты в доверительный интервал позволяет достоверно принять переданный сигнал.
В заключении сформулированы основные результаты работы, имеющие научную новизну и практическую ценность.
В приложении представлены листинги разработанных программ и документы, подтверждающие внедрение результатов диссертационной работы.
Исследование спектральных, энергетических и статистических параметров сигнала и помехи
Исследование спектральных параметров помехи показало, что диапазон частот полностью перекрывает эффективно передаваемую полосу частот канала связи, в частности канала тональной частоты (рис. 1.2).
Усилитель с автоматической регулировкой усиления создаёт помеху за счёт значительного усиления резонансных частот и их гармоник при отсутствии более сильного речевого сигнала. Поэтому наведённая помеха представляет собой смесь резонансных (гармонических) частот и наложенного на них собственного шума в канале.
Если распределение помехи подчиняется нормальному случайному закону с равномерной спектральной плотностью («белый шум»), то различные элементы шумоподобного сигнала (ШПС) «поражаются» в одинаковой степени. Такой вид помех для широкополосных систем особо опасен, причем, чем больше мощность помехи, тем сильнее подавляется полезный сигнал [8].
Первой задачей рассматриваемой в данной диссертационной работе является задача обнаружения речевого сигнала в канале связи и различения речевого информативного сигнала и помехи, которая по своим статистическим характеристикам очень схожа с полезным сигналом, но не несет никакой информации.
Исследование энергетических параметров помехи подтвердило предположение о гауссовом распределении плотности вероятности мгновенных значений (рис 1.3). Аппроксимировать данное распределение с достаточной точностью можно формулой: (x-m0(t)f 2а0(/)2 (1.1) "о(0 2Ї сг, 0Ч ь,О= где т0 - математическое ожидание помехи, о0 - среднеквадратичное отклонение помехи.
Расчетные значения математического ожидания, как на участках локальной стационарности, так и на достаточно длинных участках взятые по большому усреднению для различной помехи, дали, как и предполагалось, значения находящиеся около нуля. Как известно математическое ожидание приближенно равно среднему арифметическому наблюдаемых значений случайной величины [12].
Рассчитывать дисперсию будем как квадрат отклонения случайной величины от ее математического ожидания, а среднеквадратичное отклонение — как квадратный корень из дисперсии.
Среднеквадратичное отклонение, и дисперсия для помехи также вычисляется на участке локальной стационарности, и для различных участков будут иметь различные значения, лежащие в диапазоне от трех до четырех.
Исследования статистических характеристик речевого сигнала дали аналогичные результаты очень схожие по своим параметрам с помехой.
Речь представляет собой сложный вид сигнала. Шипящие, свистящие и твёрдые согласные звуки похожи по своим параметрам на шум, а вокализованные гласные звуки и звонкие согласные - на помеху. Другими словами, речь это случайным образом перемешанный «шум» и «помеха».
Спектр речевого сигнала содержит частоту основного тона в диапазоне от 200 до 400 Гц, несколько наиболее сильных формант присущих конкретному голосу и более высокочастотные модулирующие колебания, определяющие тембр речи (рис. 1.4).
Как известно из [11, 12] на практике априорные сведения о речевом сигнале не всегда оказываются достаточно полными для того, чтобы задать его вероятностную модель. Поэтому приходится описывать процесс статистическими характеристиками, которые определяются опытным путём.
Оценки интегральных функций распределения вероятностей, плотности вероятностей, функции корреляции, спектральная плотность мощности дают приближённое представление о речевом сигнале. Они получаются усреднением за сравнительно большой промежуток времени в предположении стационарности и эргодичности речевого сигнала и вследствие этого не дают полного представления об его мгновенных свойствах [12].
Исследование параметров тональных сигналов и помех в проводных абонентских каналах
Современные сети связи переходят на цифровое оборудование, но пока всё ещё имеют на некоторых участках ранее существующих линий связи так же и различное аналоговое оборудование. Воздушные линии связи с аналоговыми системами передачи имеют недостаточную помехозащищённость по отношению к линиям связи с применением цифрового оборудования, радиорелейным линиям, системам PDH и SDH. Любая из перечисленных систем связи вносит в передаваемый сигнал свои специфические помехи. Меньше всего влияние помех на сигнал, передаваемый по оптической линии связи.
Для организации диспетчерской связи широко испольлуется двухчастотная тональная сигнализация. Вызывные частоты передаются последовательно друг за другом определенными комбинациями, согласно заданной сетки частот. Наложение помех в проводном канале приводит к искажению формы гармонического сигнала, расширению спектра, возникновению паразитных гармоник (рис. 1.10).
Сбой при приеме, либо прием одной частоты вместо другой приводит к неправильному приему или "неприему" (отсутствию соединения). Так по статистике только в одном диспетчерском узле на Куйбышевской Железной Дороге ежедневно происходит от трех до пяти несостоявшихся вызовов, которые приходится позднее дублировать, что приводит к задержке передаваемой оперативной информации.
Существующие аналоговые фильтры не в полной мере могут выделить тональные частоты из принимаемого сигнала, где присутствуют фактически все виды помех достаточно высокого уровня. Цифровые методы обработки сигнала (цифровые фильтры) анализирующие спектральные составляющие и частотные параметры сигнала не позволяют с достаточной точностью выделить частоту искаженного в линии сигнала. В настоящее время применяемые в системах передачи методы выделения тональной сигнализации не удовлетворяют установленным нормам.
Для проверки работоспособности системы ежедневно перед началом работы включается тестовый сигнал «циркуляр», охватывающий все вызывные частоты. Его вид изображен нарис. 1.11. F2 F1 F2 F3 F4 F5 FS П F8 F9 F10 F По форме сигнала видно, что даже исходящий сигнал далек от эталонного: различная амплитуда, наложенная помеха на тональную частоту. Принимаемый сигнал, проходя по линии связи, подвергается воздействию помех и наложению паразитных гармоник.
Как видно из таблицы 1.2, частоты FA и FS различаются всего на девяносто пять Гц. При наличии помех и наложению паразитных гармоник с учетом изношенности оборудования выделение таких сигналов аналоговыми фильтрами не является достаточно достоверным.
Рассматривая спектральные характеристики сигналов, приведенные на рис 1.12а-в -Ч.13а-в можно видеть, что спектральная характеристика помехи лежит в одном диапазоне частот с передаваемым сигналом, а максимальные амплитуды сигналов и помех мало отличаются по уровню. Возьмем для примера самые сложные условия и на их основе сформулируем задачу.
Относительные различия информативных параметров
Реальные сигналы в каналах связи в разное время имеют различные уровни. Для оптимальной обработки сигнала необходимо исключить громкость принимаемых сигналов. Для этого вместо разности энергетических параметров берется их отношение. Это позволяет различить речь и помеху независимо от их уровней.
Применяя в качестве критерия различения пороговые методы, значительные изменения отношений анализируемых параметров на соседних участках позволяют получить информацию о стационарности принимаемого сигнала.
Необходимо учесть, что при отношении большей величины к меньшей, диапазон значений может варьироваться в широких пределах и превысить установленный порог, однако, для отношения меньшей величины к большей все возможные значения лежат в интервале от 0 до 1, что заведомо всегда ниже порога. Следовательно, при отношении измеренной на интервале анализа величины к предыдущей становится неравнозначно, как изменился анализируемый параметр.
Для устранения дисбаланса при вычислении отношения изменения анализируемого параметра (не зависимо в большую или меньшую сторону произошло изменение), в диссертационной работе предложено всегда брать отношение большей величины к меньшей. По результатам измерений по всему отрезку сигнала построим график, приведённый на рис.2.11. Изменения отношения dD для участка с пОхУіехой имеют меньший размах, чем для участков, где присутствует речевой сигнал. Следовательно, при определенных (оптимальных) параметрах можно усилить различия и по этой разнице определять наличие речи или помехи в канале связи. Но для достоверной оценки различения одного этого параметра недостаточно, т.к. внутри речевого сигнала содержатся участки, на которых встречаются изменения динамического диапазона характерные для помехи.
Аналогично построим графики для других информативных параметров. Рассчитаем значения пик-фактора на интервале анализа и определим отношение значения на предыдущем интервале: (2.5)
По результатам построим график рис 2.12. На полученном графике видно, что такой параметр как цик-фактор не дает достаточной информации, которая позволяла бы достоверно судить о наличии сигнала или помехи в канале связи. Поэтому пик-фактор в дальнейшем построении алгоритма различения речевого сигнала и помехи соизмеримого уровня не используется.
Построим график отношения среднего модуля амплитуды сигнала на интервале анализа Га=100 мс (рис.2.13), из которого хорошо видно на сколько наведённая в канале связи помеха носит более равномерный (стационарный) характер по сравнению с речевым сигналом. Следовательно, в построении алгоритма различения речевого сигнала и помехи соизмеримого уровня этот параметр имеет ключевое значение.Речь по своим частотным параметрам представляет собой сложный вид сигнала. Шипящие, свистящие и твёрдые согласные звуки похожи по своим параметрам на шум, а вокализованные гласные звуки и звонкие согласные на помеху. Для речевого сигнала характерна быстрая смена гласных (низкочастотных тоновых) звуков и глухих, шипящих, свистящих (высокочастотных шумящих) согласных. Наиболее характерно это проявляется по различию частот на соседних интервалах анализа, т.к. в речевом сигнале за согласным звуком, который представляет собой низкоуровневые высокочастотные колебания, следует гласная, представляющая собой, как правило, более высоким уровнем низкочастотное колебание. Это приводит к резким перепадам усреднённых частот на соседних интервалах анализа. AF = FM-Ft; ecnuF, FM (2.7) F,-FM; ecnuF, FM
Резкая смена частот на соседних участках локальной стационарности характерна для речевого сигнала. Изменение средней частоты для помехи, состоящей из суммы большого количества резонансных гармонических частот промодулированных шумом в канале, незначительно. Для помехи значительных скачков средней на интервале анализа частоты не наблюдается (рис.2.14).
Сравнительная оценка методов обнаружения аномальной ошибки при передаче ИКМ сигналов
Для проверки работоспособности предложенного алгоритма обнаружения и коррекции аномальных цифровых ошибок при передаче речи методом ИКМ были проведены обширные исследования пяти женских и семи мужских голосов при внесении цифровых ошибок в ИКМ сигнал с вероятностью от Рош=10" до Р0ш=Ю". Общая длительность исследуемых речевых сигналов, в которые были внесены цифровые ошибки, а затем обнаружены и скорректированы предложенным способом, составляет немногим более 20 часов.
После обнаружения и коррекции аномальных цифровых ошибок предложенным методом можно достичь субъективного качества восприятия речи, соответствующего вероятности ошибки Рош=10"5-г10"6. На слух «щелчки» исчезают полностью, что позволяет использовать для передачи ИКМ сигналов канал не удовлетворяющий установленным МСЭ-Т нормам Рош= 10"6, для цифровой передачи речи.
Фрагмент речевого сигнала (слово «четыре», произнесённое мужским голосом, длительностью 0,61 беек, примерно 40 кбит), в который были внесены ошибки с вероятностью Рош=10 2, представлен на рис.3.4 сверху. Это соответствует искажению, в среднем, каждого сотого бита или одного из двенадцати отсчетов, что примерно соответствует 160 «щелчкам» в секунду. Для многоканальной передачи ИКМ сигналов это вообще недопустимо, из-за возможности срыва синхронизации. Однако, для работы цифрового канала абонентского окончания (при установке ИКМ-кодека непосредственно в телефонный аппарат) такое качество канала оказывается вполне приемлемым. После обработки этого сигнала предложенным методом вероятность остаточной ошибки составила примерно Рош=10", а на слух полностью исчезли все «щелчки» при достаточно хорошем качестве звучания речи. Исправленный сигнал представлен на рисунке 3.5 внизу.
Интерполяция нулевого порядка является достаточно эффективной, проигрыш по уровню остаточных шумов по сравнению с интерполяцией первого порядка не превышает 1-й,5 дБ, а сравнительно с интерполяцией бесконечного порядка 2,5 дБ.
Длительность интервала анализа 8 мс (или 64 отсчёта) оказалась оптимальной, поскольку более короткий интервал не позволяет достичь надёжного усреднения и адаптивный порог получается недостоверным. При более длинном интервале анализа проявляется нестационарность речевого сигнала и информация о среднем модуле первой производной, полученная на предшествующем интервале, уже устаревает.
Для речи адаптивные пороги составляют 3,5-:-4 среднего модуля первой производной, что подтверждает предположение о нормальном распределении мгновенных значений первой производной речевого сигнала. Порог в паузах речи целесообразно принять равным 5 средним модулям шума.
Результатами предложенного в диссертационной работе метода и реализацией разработанного алгоритма, реализующего этот метод, является защищенное патентом [38] устройство, позволяющее достоверно различать импульсную помеху возникшую в речевом сигнале в процессе передачи сигнала по каналу связи методом ИКМ, используя избыточность, выражающуюся в корреляционной зависимости дискретных отсчётов речи.
После обработки пораженного сигнала по найденному алгоритму все заметные на слух «щелчки» обнаружены и исправлены. Адаптивные пороги позволяют отследить огибающую сигнала и скорректировать все отсчеты превышающие ее. Импульсные помехи и аномальные цифровые ошибки, которые не превышают уровень огибающей речевого сигнала, не заметны на слух и не нуждаются в коррекции.
Похожие диссертации на Различение сигналов и помех на основе анализа динамики изменения информативных параметров
