Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Эффективность систем передачи информации. современное состояние вопроса 11
1.1 Оценка эффективности систем передачи информации 11
1.2 Методы уплотнения канальных ресурсов 17
1.2.1 Системы с частотным разделением каналов 18
1.2.2. Системы с временным разделением каналов 20
1.2.3 Системы с кодовым разделением каналов 21
1.2.4Эффективность методов уплотнения 24
1.3 Спектрально-эффективные методы модуляции 25
1.3.1 Многоосновное кодирование 25
1.3.2 Эффективность многопозиционных систем модуляции 29
1.3.3 Спектрально-эффективные сигнально-кодовые конструкции 31
1.4 Выводы и постановка задач исследований 36
ГЛАВА 2. Разработка метода формирования и обработки сигнально-кодовых конструкций 41
2.1 Математические основы метода формирования оптимальных СКК 41
2.1.1 Выбор импульсной характеристики канала связи 43
2.1.2 Выбор математического аппарата 45
2.1.3 Некоторые свойства базисных функций 47
2.2 Аппроксимация базисных функций ядра интегрального уравнения 49
2.3 Разработка метода формирования и обработки сигнально-кодовых конструкций 57
2.4 Оценка временного рассеивания сигнально-кодовых конструкций 60
2.4.1 Вычислительный эксперимент 62
2.5 Исследование частотно-временных характеристик базисных функций 65
2.6 Основные результаты и выводы по главе 69
ГЛАВА 3. Оценка характеристик формируемых сигнально-кодовых конструкций и сравнение их эффективности 71
3.1 Оценка спектральной эффективности разработанного метода 71
3.2 Оценка энергетической эффективности разработанного метода 78
3.3 Оценка влияния узкополосной помехи 83
3.4 Оценка влияния импульсной помехи 88
3.5 Оценка влияния частотного джиттера опорного генератора 93
3.7 Выводы по главе 99
ГЛАВА 4. Предложения по технической реализации разработанных методов формирования сигнально-кодовых конструкций 101
4.1 Разработка алгоритмов формирования и обработки сигнально-кодовых конструкций 101
4.1.1 Алгоритм формирования собственных векторов и чисел матрицы 101
4.1.2 Алгоритм модуляции передаваемых данных векторами матрицы 102
4.1.3 Алгоритм обработки сигнала в квадратурном модуляторе 103
4.1.4 Алгоритм преобразования сигнала в квадратурном модуляторе 105
4.1.5 Алгоритм демодуляции передаваемых данных 106
4.2 Устройства формирования и обработки сигнально-кодовых конструкций108
4.3 Компьютерная модель приемо-передающего оборудования 113
4.3.1 Схемотехническая реализация в среде LabView 114
4.3.2 Графический пользовательский интерфейс 116
4.5 Основные результаты и выводы по главе 120
Заключение 121
Список использованных источников 123
- Системы с кодовым разделением каналов
- Аппроксимация базисных функций ядра интегрального уравнения
- Оценка влияния узкополосной помехи
- Компьютерная модель приемо-передающего оборудования
Введение к работе
Актуальность работы. Современный этап развития общеста характеризуется непрерывным увеличением удаленного взаимодействия между абонентами и запросов пользователей о предоставлении различного вида мультисервисных услуг с требуемым качеством независимо от места их нахождения. Это приводит к необходимости разработки и созданию беспроводных систем высокоскоростной передачи информации с обеспечением требуемых характеристик по скорости ее доведения и качеству сервиса (QoS).
Большой вклад в решение этой проблемы внесли и вносят многие ученые и инженеры, среди которых можно отметить Дж. Возенкрафта, В.И. Долгова, Е.Г. Жилякова, А.Г. Зюко, В.А. Котельникова, Д.Д. Кловского, В.Ф. Кравченко, Б.Р. Левина, Н.Т. Петровича, А.А. Харкевича, А.Я. Хинчина, Л.М. Финка, К. Шеннона, В.П. Яковлева и других российских и зарубежных ученых.
При этом основным обобщенным критерием, который используется при оценке эффективности той или иной разрабатываемой системы является ее пропускная способность:
Cc , РоШ, С) (1)
где: y=R/AF - спектральная эффективность; в=1/р0 - энергетическая эффективность; р0 - отношение энергии сигнала к спектральной плотности шума в полосе которой передаётся сигнал AF; qc=Tc/Tp - временная эффективность сети (отношение длительности полезной части сигнала к общей длительности на выходе канала); рош - вероятность ошибочного приема; C - пропускная способность канала; (р - функционал.
Такой критерий удобен тем, что он учитывает основные факторы, влияющие на эффективность систем передачи информации и подчеркивает системность решаемой проблемы, так как с одной стороны она связана с повышением спектральной эффективности систем передачи информации (СПИ), при условии, что частотно-временные ресурсы канала связи не изменяются, а с другой - с обеспечением заданного уровня достоверности передаваемой инфомации, определяемой режимами работы систем и характеристиками используемых сигналов.
Поэтому известно несколько вариантов оптимизации систем передачи информации и на сегодняшний день самым перспективным из них считается разработка спектрально-эффективных сигнально-кодовых конструкций (СКК) с высокой помехоустойчивостью. Одним из таких подходов, получившим широкое распространение в последнем поколении беспроводных систем передачи информации, является метод с Orthogonal frequency division multiplex (OFDM), который сегодня реализуется на основе совместного использования многопозиционных систем модуляции и гармонического базиса Фурье (БФ). Его используют такие системы как Wi-Fi, WiMAX, LTE, DVB-х, которые являются бесспорным лидером в предоставлении мультисервисных услуг с заданным качеством доведения информации, по каналам с ограниченными частотно-временными ресурсами.
Однако, применяемые в OFDM сигнально-кодовые конструкции в виде ортогональных базисов с прямоугольной формой модулирующего импульса, не позволяют обеспечить малые уровни межканальной и межсимвольной интерференции при прохождении через такие каналы. Для компенсации этого недостатка, в частотном диапазоне, где происходит передача информации, вводятся защитные интервалы, в которых информация не передаются, при этом такой подход снижает на 25% эффективность использования выделенного частотного ресурса. В результате такой показатель как пропускная способность системы существенно уменьшается по сравнению с потенциально возможной, что не всегда оправдано и допустимо.
Попытка использовать специальные сглаживающие функции не нашла применения, так как в таком случае либо теряется ортогональность между базисными функциями сигнально-кодовой конструкции, либо увеличивается уровень межсимвольной интерференции.
Указанные недостатки не позволяют говорить об удовлетворенности решения проблемы оптимизации систем передачи информации с OFDM.
Таким образом, разработка новых методов и алгоритмов формирования сигнально-кодовых конструкций, позволяющих повысить пропускную способность систем передачи информации с OFDM при обеспечении заданного уровня достоверности передаваемых данных, является актуальной задачей.
Объект диссертационного исследования - сложные целостные системы, имеющие иерархическую структуру и предназначенные для передачи информации.
Предмет диссертационного исследования - подсистемы, предназначенные для формирования и обработки сигнально-кодовых конструкций, повышающие спектральную и временную эффективность в системах передачи информации с OFDM.
Целью работы является: совершенствование методов формирования и обработки сигнально-кодовых конструкций в системах с OFDM обеспечивающих повышение их спектральной и временной эффективности.
Для достижения поставленной цели были сформулированы и решены следующие основные задачи:
проведение анализа существующих методов передачи информации с OFDM;
разработка теоретических основ формирования и обработки сигнально-кодовых конструкций, позволяющих повысить спектральную и временную эффективность систем передачи информации с OFDM;
разработка алгоритмов формирования и обработки сигнально - кодовых конструкций обеспечивающих повышение эффективности систем передачи информации с OFDM;
сравнительная оценка эффективности разработанных сигнально- кодовых конструкций при передаче и обработке информации в системах с OFDM;
разработка предложений по технической реализации созданных алгоритмов формирования и обработки сигнально-кодовых конструкций, на основе использования современных элементов цифровой вычислительной техники.
Методы и средства исследований. При решении указанных задач использовались методы теории преобразования Фурье, оптимизации, линейной алгебры и теории матриц, теории информации, теории вероятности и математической статистики, теории сигналов, включая цифровые методы их формирования и обработки, вычислительный эксперимент.
Степень достоверности результатов проведенных исследований обеспечивается корректностью проведенных математических преобразований, непротиворечивостью сформированных положений и выводов исследования, установленным ранее фактам теории и практики построения ИТС и повышения их эффективности, а также сходимостью выводов теоретического исследования с результатами имитационного моделирования.
Научную новизну составляют следующие результаты.
-
-
Сигнально-кодовые конструкции на основе нового базиса ортогональных функций, позволяющие повысить спектральную и временную эффективность систем с OFDM.
-
Алгоритмы формирования и декодирования, предлагаемых сигнально-кодовых конструкций обеспечивающие повышение спектральной и временной эффективности при сохранении заданного уровня помехоустойчивости в условиях воздействия флуктуационных, узкополосных и импульсных помех.
-
Технические решения, реализующее на основе использования элементов современной цифровой вычислительной техники, разработанные алгоритмы.
Практическая значимость работы определяется тем, что использование разработанных алгоритмов и технических реализаций позволяет обеспечить повышение спектральной и временной эффективности наиболее перспективных систем передачи информации с OFDM.
Использование результатов диссертации осуществлено: в НПП «СпецРадио», малом инновационном предприятии (МИП) «Сигнал-БелГУ», учебном процессе подготовки бакалавров и магистров по направлению «Инфокоммуникационные технологии и системы связи» НИУ «БелГУ».
Связь с научными и инновационными программами.
Результаты диссертационных исследований были использованы при выполнении следующих программ фундаментальных, поисковых и инновационных исследований:
-
Федеральной целевой программы «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России, 2007 - 2012 гг.», поисковые исследования в рамках Госконтракта от 26 февраля 2007 года № 02514114010;
-
ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009 - 2013 годы, Государственный контракт № П964 от 27 мая 2010 г., проект «Разработка методов и алгоритмов передачи речевой информации с минимизацией требуемых ресурсов каналов радиосвязи» (исполнитель).
-
Программа Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере «УМ.Н.И.К»: проект: «Разработка информационной технологии формирования и приема канальных сигналов с минимальным просачиванием энергии за выделенный частотный диапазон» 2010-2011г. (исполнитель).
-
ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009 - 2013 годы, Государственный контракт № 14.740.11.1260 от 17 июня 2011 г., проект «Разработка методов и алгоритмов формирования и обработки канальных сигналов на основе применения нового ортогонального сигнального базиса» (руководитель).
-
Грант РФФИ, проект № 12-07-00514-а «Минимизация затрат ресурсов информационно-телекоммуникационных систем (ИТС) при хранении и передаче речевых данных на основе применения оптимальных методов и алгоритмов их обработки» 2012 - 2014 гг.
Положения, выносимые на защиту.
-
-
Методы и алгоритмы формирования и обработки канальных сигналов на основе разработанных СКК позволяющие повысить эффективность систем передачи информации с OFDM:
-
метод и алгоритм формирования сигнально-кодовых конструкций на основе нового ортогонального базиса, позволяющие повысить спектральную и временную эффективность СПИ с OFDM;
-
процедура принятия решений при декодировании информации передаваемой с помощью сигнально-кодовых конструкций сформированных на основе нового ортогонального базиса;
Результаты вычислительных экспериментов, иллюстрирующие эффективность разработанных подходов формирования и обработки сигнально-кодовых конструкций по сравнению с системами OFDM.
Технические решения, позволяющие реализовать созданные алгоритмы формирования и обработки сигнально-кодовых конструкций в режиме реального времени на основе элементов современной цифровой вычислительной техники.
Специальность, которой соответствует диссертация.
Системы с кодовым разделением каналов
Для разделения сигналов могут использоваться не только такие очевидные признаки, как частота и время. Наиболее общим признаком является форм сигналов. Различающиеся по форме сигналы могут передаваться одновременно и иметь перекрывающиеся частотные спектры, и тем не менее такие сигналы можно разделить, если выполняется условие их линейной независимости (ортогональности). К таким классам относятся дискретные ортогональные последовательности в виде функций Уолша, Радмахера и др. Однако, их эффективность высока только при использовании синхронных методов передачи, так как свойство ортогональности у рассматриваемых сигналов сохраняется только при отсутствии задержек между ними во время процессов обработки на приемной стороне [16]. В связи с этим были созданы системы передачи с использованием квазиортогональных сигналов, представляющих собой псевдослучайные последовательности, корреляционные функции и энергетические спектры которых близки к аналогичным характеристикам «ограниченного» белого шума. Такие сигналы получили название шумоподобные или сложные [50,65,72,88].
Сложными называются сигналы произведение длительности, которых на ширину спектра (база сигнала) существенно больше единицы где B – база сигнала; T – длительность сигнала; F – ширина спектра сигнала.
Основная идея технологии сложных сигналов базируется на преобразовании узкополосных сигналов с шириной спектра f в широкополосные сигналы с шириной спектра F при постоянстве энергии сигналов Е, как показано на рисунке 1.7.
При передачи сигнала спектр которого имеет ширину f и спектральная плотность энергии может быть оценена отношением Е/f, то при использовании широкополосной передачи в эфир излучают сигнал с преднамеренно широкой полосой F, так что спектральная плотность энергии исходного сигнала уменьшается в F/f раз и составляет Е/F. База же сигнала, равная произведению ширины спектра на его длительность, возрастает при этом в F/f раз [72,88].
Существует два основных способа расширения базы сигнала:
- быстрое скачкообразное изменение несущей частоты;
- прямое расширение спектра частот.
При скачкообразном изменении несущей частоты каждый символ сообщения передают с помощью набора дискетных частот.
При использовании второго способа расширения базы исходный узкополосный сигнал умножают на псевдослучайную последовательность (ПСП) состоящую из N элементов длительностью каждый и имеющую период повторения T=N . В таком случае база сигнала B численно равна количеству N элементов на периоде ПСП. На практике чаще всего применяют бинарные ПСП, т.е. последовательности на основе двоичного алфавита, состоящие из элементов, которые условно обозначаются «+1» и «-1».
Прием сигнала осуществляют с помощью оптимального приёмника, который для сигнала с известными параметрами вычисляет корреляционный интеграл следующего вида: 0 где: x(t) - входной сигнал, состоящий из смеси полезного сигала и шума; Sоп (J) - опорная копия адресной последовательности, известная на приемной стороне; Т - период хода.
По величине Z принимают решение о сигнале. Вычисляют корреляционный интеграл с помощью коррелятора или согласованного фильтра. Коррелятор осуществляет «сжатие» спектра широкополосного входного сигнала с последующей фильтрацией в полосе частот 1/Т, что и приводит к увеличению отношения сигнал/шум на выходе коррелятора в JN раз по отношению ко входу.
Рассматривая системы уплотнения каналов в целом можно отметить, что в многоканальных системах эффективность связи снижается за счет несовершенства системы разделения сигналов [55,76].
Для таких систем справедливо: Т7 = Т7МТ7Р= Кі/Сі; (1.13) где м=Ri/Ci -эффективность метода модуляции в i-ом канале; р-эффективность метода разделения, которая определяется как отношение суммарной пропускной способности парциальных каналов к пропускной способности общего канала при одном сигнале: где пропускные способности С и Q определяются для гауссовских каналов по формуле Шеннона. В общем случае ijp зависит не только от числа каналов п, но и от отношения сигнал-шум в канале р. Поэтому сравнивать разные методы разделения следует при одинаковых значениях р.
В реальных условиях эффективность систем существенно снижается из-за потерь информации в канале. Основными причинами этих потерь являются межсимвольные и межканальные помехи, неточность формирования и синхронизации сигналов, нестабильность частоты и т.п.
Таким образом, дальнейшее повышение эффективности систем передачи информации стало возможным за счет использования многоосновного кодирования и спектрально-эффективных методов модуляции, позволяющие существенно увеличить коэффициент использования выделенного радиочастотного спектра.
Основная идея многоосновного кодирования заключается в том, что передаваемый поток бинарной информации из «0» и «1» преобразуется в последовательность сигналов Ck(0, 0tT из некоторого конечномерного ансамбля S={Ck(t\ k=1,…,М} [13,24].
Ансамбль двухмерных сигналов S {Ck(0} задаётся формулой
Ck(t) = I(l)-cos(2rf0t)-Q(l)-sin(2rf0t), к,1 = 1,2,...,JM (1.15) Где: M=2L (L2) – размер ансамбля, называемый индексом или порядком модуляции. I(l), Q(l) – информационные амплитуды квадратурных несущих сигнала, принимающие дискретные вещественные значения из множестваS={Ck(t), k=1,…,M}.
При исследовании свойств многопозиционных сигналов широко используется их геометрическое представление. Сигналы отображаются точками, которые являются концами двумерных векторов на плоскости образованной осями синфазной I(l) и квадратурной Q(l) компонентами сигнала (рис. 1.9). Число сигналов обычно кратно 2, т.е. M=2L (L2).
Аппроксимация базисных функций ядра интегрального уравнения
В данном подразделе рассматриваются способы вычислений дискретизованных аппроксимаций собственных функций ядра (2.12), так чтобы выполнялись условия ортонормированности с весом, то есть [58]: где bj,j = o,..,N - положительные коэффициенты, определяемые видом используемой квадратурной формулы; крышка сверху означает аппроксимацию значений собственных функций в соответствующих точках области определения ., причем предполагается эквидистантная дискретизация, так что имеет место, х}= jAt, j = 0,...,N (At - шаг дискретизации, N - количество интервалов интегрирования, Т = NAt). Уравнения, определяющие собственные функции и собственные числа ядер, вида (2.12) на основе квадратурного правила прямоугольников [58] имеет вид: получена в результате дискретизации ядра вида (2.12). Для поиска полного набора собственных векторов, соответствующих положительным собственным числам, необходимо свести задачу к вычислениям собственных чисел и векторов симметричных положительно определенных матриц, так как при этом могут быть использованы соответствующие стандартные программные реализации в математических пакетах прикладных программ. Рассмотрим предельный случай, когда t=x и вычислим предел выражения. Для этого сделаем следующую замену переменных (t-x)=x,тогда ядро примет следующий вид: Таким образом, задача вычисления базисных функций может быть сведена к вычислению собственных векторов и собственных чисел матриц вида (2.37) [20]. Экспериментальное исследование возможности аппроксимации собственных функций ядра набором дискретных значений Цель эксперимента заключается в оценке возможности представления собственных функций ядер (2.12) набором дискретных отчетов собственных векторов матриц (2.53) с различной частотой дискретизации. План эксперимента: Для оценки возможности и меры точности аппроксимации собственных функций ядер (2.12) набором собственных векторов матриц являются значения собственных чисел собственных векторов, которые отражают долю энергии собственного вектора в заданных частотно-временных ресурсах. Если при уменьшении частоты дискретизации значения собственных чисел не измениться, то можно утверждать, что собственные функции ядер могут быть аппроксимированы набором дискретных значений собственных векторов матриц (2.37). Для этого: 1. Вычислялись собственные векторы матрицы (2.37) при помощи квадратурной формулы прямоугольников с заранее большой частотой дискретизации согласно следующему выражению: 2. Проводились эксперименты для следующих параметров: длительность синтезируемой функции: 1 с. Ширина занимаемой полосы 4 Гц. Для данных параметров выбирались следующие значения частот дискретизации: Fd=200, 180, 160, 140, 120, 100, 80, 60, 40, 20, 16, 12, 8, 4. Для каждой частоты дискретизации рассчитывались собственные векторы матриц и фиксировались значения их собственных чисел (таблица 2.1). Относительная погрешность вычислялась согласно следующему выражению: а=х1Э-х1И ; (2.39) где: хiЭ - значение отчета эталонного сигнала (в качестве эталонного сигнала использовался полученный при дискретизации ядра с частотой 240 Гц.); хИ - значение отчета измеряемого сигнала.
Среднеквадратическое отклонение вычислялось по формуле: где: хiЭ - значение отчета эталонного сигнала (в качестве эталонного сигнала использовался полученный при дискретизации ядра с частотой 240 Гц.); хИ - значение отчета измеряемого сигнала.
Из результатов экспериментов можно сделать вывод, что при уменьшении частоты дискретизации собственных векторов матриц (2.37) их собственные числа не изменяются, что свидетельствуют о возможности аппроксимации собственных функций ядра (2.12) набором дискретных значений. В качестве такого набора можно использовать собственные векторы матриц. Также экспериментально установлено, что аппроксимация может быть выполнена корректно при условии, если для частоты дискретизации собственной функции Fd выполняется соотношение Fd 3v2, где v2 - верхняя частота в спектре формируемого сигнала.
Рассмотренные ранее математически выкладки позволяют говорить о возможности использования собственных функций интегрального уравнения с ядром вида (2.12) в качестве базиса для формирования сигнально-кодовых конструкций. Важной особенностью таких СКК является то, что они обладают максимальной концентрацией энергии в нужном частотном интервале, а также проходят через частотно-ограниченный канал связи без искажений. На их основе предлагается метод формирования и обработки предлагаемых сигнально-кодовых конструкций на основе нового ортогонального базиса.
Процессу формирования и обработки СКК независимо на приемной или передающей стороне всегда предшествует этап предварительной обработки. На данном этапе выполняются следующие действия:
1. Задается ширина предоставляемого канала связи F и длительность временного интервала для передачи сигнала Тc.
2. Формируется матрица вида (2.37) размерностью NxN причем N = 4Tc-(AF);и вычисляется набор из J собственных векторов (qk) соответствующие близким к единичным собственным числам. Вычисленный набор собственных векторов хранится в постоянной памяти на передающей и приемной стороне на протяжении всего сеанса передачи информации.
Оценка влияния узкополосной помехи
В реальных каналах связи верность предаваемой информации и эффективность снижается по ряду причин, основными из которых являются искажения (ошибки), которые называются внешними помехами, поступающими на вход приемного устройства из канала связи, внутренними шумами, возникающими в самом приемном устройстве, искажениями радиосигнала, связанными непосредственно с прохождением сигнала по каналу [52]. Существенное влияние на эффективность СПИ и верность передачи оказывают такие процессы как межсимвольная интерференция, помехи от соседних по частоте каналов, неточность формирования когерентного и тактового колебания в демодуляторе, флуктуационные, импульсные и узкополосные помехи и т.д. [47-49].
Внешние помехи возникают из-за различных естественных электромагнитных процессов, происходящих в атмосфере, ионосфере и космическом пространстве (атмосферные помехи, космические шумы и т.д.). Кроме того, они создаются различного рода электроустановками (индустриальные помехи) и многочисленными посторонними радиостанциями. Внутренние шумы приемного устройства обусловлены хаотическим тепловым движением электронов и ионов в элементах самого приемного устройства [60]. Как внешние помехи, так и внутренние шумы приемного устройства накладываются на передаваемый сигнал и искажают его. Характерной особенностью этих видов помех является то, что они независимы от сигнала и имеют место даже в том случае, когда сигнал на входе приемника отсутствует. Поэтому внешние помехи и внутренние шумы получили название аддитивных помех [60].
При любых помехах и искажениях рассмотренных выше снижается достоверность приема информации и коэффициент ошибок BER повышается. В таком случае для обеспечения требуемого уровня вероятности приема необходимо снижать количество позиций в системе модуляции либо вводить избыточность в передаваемую информацию (помехоустойчивый код) [47-49]. Оба решения приводят к снижению скорости передачи полезной информации R (определяемой в главе 1) и согласно выражениям определяющих спектральную и энергетическую эффективность снижается. Поэтому возникает необходимость оценить устойчивость разработанного метода формирования канальных сигналов к воздействию различных помех с позиции спектральной и энергетической эффективности системы передачи информации не только в сингулярном случае (отсутствие шумов), но и при воздействии искажений и помех рассмотренных выше.
Сосредоточенные помехи получили своё название в силу того, что основная часть их мощности сосредоточена в отдельных, относительно небольших участках диапазона частот, как правило, меньше полосы пропускания приемника. Такие помехи имеют относительно длительный во времени характер и создаются сигналами посторонних вещательных радиостанций, излучениями генераторов высокой частоты различного назначения (промышленными, медицинскими). Изменение параметров сосредоточенной помехи в месте приёма зависит от условий формирования сигналов источников помех, от условий распространения этих сигналов и, как правило, имеет случайный характер.
Одной из наиболее простых моделей узкополосных помех являются aквазигармонические помехи (многотональные помехи) [11,12], представляющие собой сумму синусоид равной мощности со случайными фазами где pj - мощность у-й помехи, 9k - независимые и равномерно распределенные на интервале [о,2я-] случайные фазы.
Корреляционная функция случайного процесса равна
Зная статистические характеристики узкополосного случайного процесса можно осуществлять его моделирование, что необходимо для оценки эффективности разработанных в работе методов.
Оценка влияния помех проводилась с использованием компьютерного моделирования в среде MatLAB. Ввиду того, что одним из наиболее важных требований, предъявляемых к системах радиосвязи, является верность передаваемой от источника сообщения к получателю информации, то в качестве критерия оценки влияния помехи на сигнал целесообразно использовать вероятность ошибки на бит (Bit Error Rate - BER).
Моделирование осуществлялось по следующему алгоритму:
1. Генерировалась бинарная ПСП последовательность, которая являлась передаваемыми данными;
2. Из данной ПСП формировался набор комплексных модуляционных символов заданной размерности (4, 16, 64) для разных видов модуляции;
3. Используя полученные символы, формировались СКК на основе БФ и СВМ, причем формирование происходило в одинаковой полосе частот (20МГц) и с равной длительностью (12.8 мкс.) [94];
4. Генерировалась узкополосная помеха, которая представляет собой гармоническое колебание со случайной амплитудой и фазой согласно (3.11);
5. Полученная узкополосная помеха умножалась на нормирующий коэффициент для соответствия заданному уровню мощности;
6. С каждым из сформированных сигналов складывалась сгенерированная помеха заданной мощности;
7. Полученные сигналы демодулировались и вычислялось отношение ошибочно принятых бит к общему количеству переданных.
8. п.2-8 повторялись для различных позиций системы модуляции исследуемых сигналов.
Компьютерная модель приемо-передающего оборудования
Предложенные технические решения в виде устройства формирования и обработки сигнально-кодовых конструкций также реализованы в виде компьютерной модели в специализированном программном обеспечении LabVIEW.
Компания National Instruments является разработчиком такого продукта как LabVIEW, которая представляет собой среду графической разработки систем тестирования, управления и программирования встроенных систем. Результаты тестирования приложений LabVIEW 8.6 демонстрируют увеличение скорости работы, более эффективную загрузку процессора и повышенную надежность систем реального времени на выделенных ядрах. Система LabView позволяют создавать имитационные модели систем различного характера на универсальной платформе, с которой достаточно просто перейти к созданию опытных образцов на ПЛИС путем компиляции разработанных моделей в управляющие программы для устройств.
Согласно рисунку 4.7 рассмотрим функциональные блоки и узлы устройства выполненных в среде графического программирования. Процесс передачи информации начинается с процесса генерирования этой информации, которую выполняет блок формирования информационных символов.
Данный блок производит генерацию символов из многоосновных систем модуляции, такие как QAM-4, QAM-16, QAM-64. Формирование выполняется из набора случайно сгенерированных бит. С использованием диаграмм Грея битовый поток преобразуется в символы многоосновной системы модуляции.
На рисунке 4-15 представлен графический пользовательский интерфейс для управления процессами передачи и приёма информации с помощью разработанных в работе сигнально-кодовых конструкций.
Данный интерфейс обладает множеством различных настроек. В меню «Signal» можно регулировать параметры передаваемого сигнала, включая размерность системы модуляции, длительность сигнала, частоту несущей, количество передаваемых символов.
В меню «Matrix» можно регулировать параметры канальной матрицы её размерность и количество выбираемых для передачи векторов.
В меню «Filter» задаются параметры фильтров (тип фильтра, значения частот среза и т.п.) используемых для обработки сигнально-кодовых конструкций в приемном устройстве.
В меню «Noise» можно регулировать параметры шума
воздействующего на передаваемый сигнал. В качестве шумов используются аддитивный гауссовский шум интенсивность которого можно задавать соответствующим регулятором, а также джиттер опорной частоты, величина которой тоже задается.
На главной панели расположены диаграммы рассеивания передаваемых и принимаемых сигналов, которые иллюстрируют воздействие различных шумов на прием многопозиционных сигналов. Также присутствует окно со спектром передаваемого сигнала и его осциллограммой. Имеется два информационных окна, в которых показана величина ошибочно принимаемых бит и сколько передано всего бит.
1. Разработаны алгоритмы формирования и обработки сигнально-кодовых конструкций позволяющие повысить спектральную эффективность сигналов с OFDM;
2. Разработан способ формирования сигнально-кодовых конструкций с максимальной локализацией энергии в заданном частотном интервале.
3. Предложено устройство, которое позволяет формировать сигнально-кодовые конструкции с высокой спектральной и временной эффективностью;
2. Предложено устройство обработки сигнально-кодовых конструкций с высокой спектральной и временной эффективностью;
3. Разработана аппаратная реализация метода формирования и обработки сигнально-кодовых конструкций в среде имитационного компьютерного моделирования LabView.
Похожие диссертации на Разработка методов и алгоритмов повышения эффектив-ности систем передачи информации с ofdm
-
-
-
