_WELCOMETO Radioland
Добавить свое объявление
Загрузка...

русскийукраїнськаenglish Главная Схемы Документация Студентам Программы Поиск Top50 Декабрь 27, 2024  
Поиск по сайту



Навигация
Главная
Схемы
Автоэлектроника
Акустика
Аудио
Измерения
Компьютеры
Питание
Прог. устройства
Радио
Радиошпионаж
Телевидение
Телефония
Цифр. электроника
Другие
Добавить
Документация
Микросхемы
Транзисторы
Прочее
Файлы
Утилиты
Радиолюб. расчеты
Программирование
Другое
Студентам
Рефераты
Курсовые
Дипломы
Информация
Поиск по сайту
Самое популярное
Карта сайта
Обратная связь

Студентам


Студентам > Рефераты > ТЭС - Расчет канала

ТЭС - Расчет канала

Страница: 2/4

окончательная формула                                     (4.3)

ЧАСТОТНАЯ МОДУЛЯЦИЯ

Сигналы  «0» и «1» равны по амплитуде, но отличаются по частоте, при этом спектральные линии полезной  информации различаются на p/2 (выполняется условие ортогональности) -  S1 и SO комплексно сопряжены.

 S1(t)=Acosw1t;   S2(t)= Acosw2t;    0 < t < Т

Так как сигналы S1 и S2 взаимоортогональны, то их функция взаимокореляции BS1S2(0) = 0 E1=Е2    EЭ=2Е1

 Значит:                                                                         (4.4)              

 Окончательная формула :                                    (4.5)

ФАЗОВАЯ МОДУЛЯЦИЯ

S1(t)=Acosw1t;   S2(t)= - Acosw1t;    0 < t < Т

Сигналы S1 и S2  равны по амплитуде и противофазны, т.е. 

 Значит                       (4.6)

                                  (4.7)

Из сравнения (4.2, 4.4, 4.6) можно сделать вывод переход от амплитудной (пассивная пауза) к активным методам передачи «0» и «1» (ЧМ и ФМ) в энергетическом отношении приводит к выигрышу в соотношении сигнал/шум. Этот выигрыш равен 2 при ЧМ сигнала и 4 при ФМ по сравнению с АМ, и сложность состоит в том, удается ли полностью реализовать это преимущество на практике.

Например, "чистую" фазовую модуляцию организовать на практике невозможно из-за  ухода частоты передатчика  (наличия изменения фазы в/ч колебаний по времени), т.е. посылка S0 c j0=0o в течении длительного времени невозможна. Поэтому фазовая манипуляция на практике трансформировалась в относительную фазовую манипуляцию (ОФМ), при которой сравниваются две соседних посылки  на  наличие фазового сдвига: если он есть значит вслед за первой посылкой идет сигнал другого рода («1» вслед за «0»). Таким образом требование долговременной стабильности частоты (фазы) замещается стабильностью частоты (фазы) за время посылки одного символа. Появляется возможность организации системы связи с активной паузой при наличии медленных флюктуаций частоты (фазы) передаваемого сигнала.

Для определения отношения энергии сигнала к спектральной плотности и мощности помехи воспользуемся формулой:

 для заданного варианта (ДФМ) Е=4*Е1 Е1=Е/4,

где Е -энергия сигнала Е= Рс * Т. Отсюда получаем:

Для определения вероятности ошибки при использовании оптимального приемника Котельникова воспользуемся формулой:   

 

 

Оптимальный приемник, не является корреляционным, сигнал на его выходе представляет

собой функции корреляции принимаемого сигнала и ожидаемого, благодаря чему

обеспечивается максимально возможное отношение сигнал шум.

Поскольку операция определения функции корреляции является линейной ее можно реализовать в некотором линейном фильтре, характеристики которого (комплексная передаточная характеристика К(jw) и импульсная характеристика g(t) являются такими, что отношение сигнал/ шум на его выходе получается максимальным.

Пусть сигнал на входе фильтра имеет комплексный спектр S(jw). Тогда сигнал на выходе

фильтра у(t) можно определить с помощью преобразования Фурье:

Чтобы получить максимальную величину у(t), нужно найти оптимальную характеристику

фильтра k(jw). Для этой цели воспользуемся неравенством Шварца- Буняковского:

                    (3.6.)

 

данное неравенство превращается в равенство только при условии:

 

            , где а – некоторая постоянная. (3.7.)

 

Подставляя неравенство  (3.6.) в (3.7.), замечаем, что максимум величины h2 обеспечивается при выполнении условия:

 

                        (3.8.)

 

из последнего выражения получим:

 

            K(w)=aS(w),    jK(w)+jS(w)+wt0=0

 

 

 

Откуда находим:

 

            jK(w)+jS(w)+wt0=0 

           

            jK(w)=-jS(w)-wt0.

 

Таким образом, передаточная функция оптимального фильтра должна определяться выражением:

 

               (3.9.), где * обозначает комплексно-сопряженную величину. Тогда отношение сигнал/шум в момент времени t0 будет равно:

 

            , где E – энергия сигнала на входе фильтра. Величина hm2 определяется только энергией сигнала и не зависит от его формы.

 

Пояснения к полученным результатам.

            АЧХ оптимального фильтра отличается постоянным множителем от амплитудного спектра сигнала, поэтому оптимальный фильтр пропускает различные частотные составляющие сигнала неравномерно с тем большим ослаблением, чем меньше интенсивность этих составляющих, в результате полная мощность шума на выходе фильтра получается меньшей, чем при равномерной АЧХ.

            Заметим, что член выражения wt0 для фазовой характеристики означает сдвиг во времени на величину t0 всех частотных составляющих сигнала. Приведенные равенства означают, что в момент времени t0 все спектральные составляющие сигнала фильтра имеют одну и ту же начальную фазу. Оптимальный фильтр обеспечивает компенсацию начальных фаз составляющих сигнала. Складываясь в фазе, спектральные составляющие сигнала образуют в момент времени t0 пиковый выброс выходного сигнала. На составляющие шума, имеющие случайные начальные фазы, оптимальный фильтр таково влияния не оказывает.

            Вследствие этих двух причин оптимальный фильтр обеспечивает максимум пикового напряжения сигнала к среднеквадратичному значению шума.

            Так как частотные характеристики оптимального фильтра, обеспечивающего максимум отношения сигнал/шум, полностью определяются спектром (т.е. формой) сигнала, то говорят, что они согласованы с сигналом, а такой фильтр называют согласованным для данного сигнала. Следует отметить, что оптимальный фильтр для сигнала S(t) будет являться оптимальным и для всех сигналов той же формы, но отличающихся от него амплитудой, временным положением и начальной фазой заполнения (для радиоимпульсов).

            Полученные выше результаты относятся к случаю приема сигналов с белым шумом. Рассматривая более общий случай, когда шум имеет неравномерную спектральную плотность Gn(w), можно показать, что передаточная функция оптимального фильтра должна определяться выражением

                 (3.10.)

 

Оптимальный фильтр в этом случае можно представить в виде последовательного соединения двух фильтров. Первый из них имеет амплитудно-частотную характеристику  , его назначение – “обелить” шум, который поступает на вход фильтра. Второй фильтр с передаточной характеристикой K2(jw) является оптимальным для искаженного сигнала (после первого фильтра), но уже при белом шуме.

            Здесь интересно отметить следующее обстоятельство.Если квадрат амплитудно-частотного спектра сигнала совпадает по форме со спектральной плотностью шума, т.е. , то АЧХ оптимального фильтра должна быть равномерной (K(w)=K=const).

            Определим  импульсную переходную функцию согласованного фильтра. Импульсной переходной функцией называется отклик цепи на короткий импульс (дельта-функция). Она связана с передаточной характеристикой преобразование Фурье:

                  (3.11.)

Так как для согласованного фильтра , то для g(t) получим

                        (3.12)

            Таким образом, импульсная переходная функция согласованного фильтра для сигнала S(t) отличается от временной функции, описывающей этот сигнал, только постоянным множителем, смещением во времени на величину t0 и знаком аргумента t. Другими словами, импульсная переходная функция согласованного фильтра является зеркальным отражением временной функции сигнала, сдвинутым на величину t0.

 

 

 

 

 

 

 

Величина  t0 выбирается из условия физической реализуемости фильтра, согласно которому отклик цепи не может опережать воздействие. Если на вход фильтра подается дельта-функция в момент времени t=0, то отклик (импульсная реакция) фильтра может появиться лишь при t>0. Только при выполнении этого условия может быть использована вся энергия сигнала для создания пикового выброса в момент времени t=t0. Обычно выбирают t0=T.  Можно сделать вывод, что согласование сигналов возможно лишь для сигналов конечной длительности, т.е. импульсных сигналов.

 

2.5 Передача аналоговых сигналов методом ИКМ.

 

Как уже отмечалось ранее, для передачи непрерывных сообщений можно воспользоваться дискретным каналом, если непрерывное сообщение преобразовать в дискретный сигнал, т.е. в последовательность символов, сохранив содержащуюся в сообщении существенную часть информации, определяемую его эпсилон-энтропией. Примерами цифровых систем передачи непрерывных сообщений являются системы с импульсно-кодовой модуляцией.

ИКМ складывается из трех операций – дискретизация по времени в соответствии с теорией Котельникова, квантования отсчетов и кодирования квантованных отсчетов блочным равномерным двоичным кодом.

При этом каждый отсчет кодируется в одну комбинацию представлением отображающей его   ma - ной цифры в двоичной системе счисления.

Для полного использования кода число квантованных значений ma=К обычно выбирают .

Прием при ИКМ состоит в декодировании квантовых отсчетов по принимаемым комбинациям и восстановлении непрерывности времени.

При приеме ИКМ сигнала даже при отсутствии помех в канале связи, восстановленное сообщение будет отличаться от исходного ввиду наличия шума квантования. Уменьшить уровень шума квантования до допустимой величины можно за счет увеличения числа уровней квантования и за счет применения оптимального неравномерного квантования.

Преобразование непрерывного сообщения в цифровую форму позволяет повысить помехоустойчивость их передачи. В этом преимущество этих систем. В ИКМ имеет место порог помехоустойчивости, т.е. верность приема резко ухудшится, если  мощность сигнала упадет  ниже пороговой, но пороговая мощность увеличивается с ростом числа ретрансляторов, но очень медленно, так же пороговая мощность увеличивается и с ростом числа уровней квантования. Высокая помехоустойчивость ИКМ систем достигается за счет расширения спектра ИКМ сигнала по сравнению со спектром исходного сообщения.

Дискретизация по времени осуществляется амплитудным импульсным модулятором. Обратная операция, полностью восстанавливающая функцию, должна представлять собой пропускание последовательности отсчетов через фильтр НЧ (по Котельникову). Практически это не реально, поэтому в реальных условиях мы говорим лишь о приблизительном восстановлении непрерывной функции после дискретизации по времени.

Дискретизация по значениям, или квантование непрерывного сообщения состоит в замене, по тем или иным правилам, его значений, принадлежащих непрерывному множеству, дискретными значениями. Чаще при квантовании шкала возможных значений сообщения разбивается на равные интервалы и непрерывное значение заменяется ближайшим дискретным. Но может быть шаг шкалы квантования неравномерным.

Во всех случаях каждому дискретному значению соответствует множество непрерывных, поэтому операция квантования является необратимой. Искажения характеризуются шумом квантования, понимая под ним разность исходного и квантованного сообщения. Чем меньше шаг шкалы квантования, тем меньше шум квантования.

Чаще квантование осуществляется после дискретизации по времени. Квантование осуществляет нелинейный безинерционный четырехполюсник с постоянными параметрами. Квантованное сообщение чаще всего пропускается через ФНЧ для сглаживания.

Определим число разрядов применяемого двоичного кода по заданному количеству уровней квантования N=128.

ma=128     n=7

N=         .

Шум квантования не связан с помехами в канале и целиком определяется выбором числа уровней квантования. Его можно уменьшить, увеличивая число уровней, при этом увеличивая число кодовых символов, сокращать длительность символа и расширять спектр сигнала в канале.

Отношение средней мощности сообщения и шума квантования

, где П – пик – фактор сообщения

;    .

Из этого следует, что верность квантованного сообщения зависит от числа уровней квантования.

Выбирая его достаточно большим можно уменьшить относительное значение шума квантования до любой допустимой величины. Для нашего случая N=128; n=7.

Относительная мощность шума квантования равна -37,842 дБ. Добавление каждого двоичного символа кодовой комбинации улучшает отношение РВ/Рe на 6 дБ.

С другой стороны увеличение разрядности требует повышения быстродействия многоразрядных кодирующих устройств и соответствующего расширения полосы частот канала передачи.

Важной особенностью шума квантования является то, что он возникает одновременно с появлением сообщения. Это нелинейное искажение, возникающее  в процессе квантования. Этот шум не накапливается. Основное преимущество ИКМ перед системами непрерывного типа состоит в их высокой помехоустойчивости. Это преимущество наиболее сильно проявляется в системах ретрансляции.

Высокая помехоустойчивость ИКМ позволяет осуществить практически неограниченную по дальности связь при использовании каналов сравнительно невысокого качества. Другим существенным преимуществом ИКМ является широкое использование в аппаратуре преобразования сигналов современной элементной базы ЭВМ и микроэлектроники.

На цифровой основе могут быть объединены в единой системе сигналы передачи данных с сигналами передачи речи и телевидения. Это позволяет осуществить интеграцию систем передачи и систем коммутации.

Простота сочленения цифрового канала с ЭВМ позволяет существенно расширить область использования ЭВМ при построении аппаратуры связи и автоматизации управления сетями связи.

Пикфактор гармонического сигнала П=, для телефонного сообщения П»3, симфонической музыки П=10.

Определим по выведенной формуле отношение мощности сигнала к мощности шума квантования для телефонного сообщения при заданном числе уровней квантования N=128

 

 

2.6 Статистическое (эффективное) кодирование.

 

Статистическое кодирование – прямая противоположность помехоустойчивому кодированию.

При помехоустойчивом кодировании увеличивается избыточность за счет введения дополнительных элементов в кодовой комбинации (например, проверка на четность) благодаря чему повышается избыточность кода.

При статистическом кодировании наоборот, уменьшается избыточность, - наиболее часто встречающиеся сообщения (с большей вероятностью) представляются в виде коротких комбинаций, реже встречающимся сообщениям  присваиваются более длинные комбинации, благодаря чему уменьшается избыточность кода.

Производительность источника сообщений определяется количеством передаваемой информации за единицу времени.

Количество информации i(a) - это логарифмическая функция вероятности logP(a),   где   а - конкретное сообщение из ансамбля А (а Î А)

i(a)= -logP(a)=log(1/P(a)).   Основание логарифма берут равным 2. Количество информации, содержащейся в сообщении с вероятностью Р(а)=0.5;      i(a)= log 2 (1/0.5) = 1  называется двоичная единица, или бит. Энтропия источника сообщений H(A) - это математическое ожидание (среднее арифметическое) количества информации H(A)=, или усреднение по всему ансамблю сообщений. Рассчитаем энтропию заданного источника Рассчитаем значение   энтропии  для  случая,  когда количество сообщений К = 2, а вероятности этих сообщений распределены следующим образом: р(1)=0.1, р(0)=0.9, тогда

Максимальное значение энтропии (Н(А) = 1) для двух сообщений можно получить только в том случае, когда их вероятности равны друг другу, т.е. р(1)= р(0)=0.5. А сравнивая нашу полученную энтропию с максимальной видим, что максимальная больше в два раза. Это достаточно плохо, потому что энтропия связана с производительностью источника Н'(А), которая определяет среднее количество информации, выдаваемое источником в единицу времени:

  Н'(А) = Н(А)/Т

где Т – длительность элементарной посылки.

Рассчитаем значение Н'(А) для Т = 5 мкс: Н'(А) = 0.469/5×10-6 = 93800 бит.  

  Повышение значения производительности источника в нашем случае можно сделать за счет применения статистического кодирования. Пусть ансамбль сообщений А содержит К=8 сообщений, К - объем алфавита. Вероятности этих сообщений будут следующие:

Р(000)=0.9×0.9×0.9= 0,729

Р(001)= Р(010)= Р(100)= 0.9×0.9×0.1 =  0,081

Р(011)= Р(101)= Р(110)= 0.9×0.1×0.1 =  0,009

Р(111)= 0.1×0.1×0.1 =  0,001

Осуществим статистическое кодирование 8 трехбуквенных комбинаций, состоящих из элементов двоичного кода 0 и 1, методом Хаффмена.

Методика Шеннона-Фано не всегда приводит к однозначному построению кода. От указанного недостатка свободна методика построения кода Хаффмана. Она гарантирует однозначное построение кода с наименьшим, для данного распределения вероятностей, средним числом символов на группу.

Суть его сводится к тому, что наиболее вероятным исходным комбинациям присваиваются более короткие преобразованные комбинации, а наименее вероятным - более длинные. За счет этого среднее время, затраченное на посылку одной кодовой комбинации, становится меньше.

 

Для двоичного кода методика сводится к следующему:

1. Буквы алфавита выписываются в основной столбец в порядке убывания вероятностей.

2. Две последние буквы, с наименьшими вероятностями, объединяют в одну и приписывают ей суммарную вероятность объединяемых букв.

3. Буквы алфавита сортируются заново.

4. Операции 1-3 повторяются.

Процесс повторяется до тех пор, пока не получим единственную букву с вероятностью равной 1.

 

            Таблица 1

 

Комбинации

Буквы

Вероятности

Вспомогательные столбцы

 

 

 

1

2

3

4

5

6

7

000

Z0

0,729

0,729

0,729

0,729

0,729

0,729

0,729

1

001

Z1

0,081

0,081

0,081

0,081

0,081

0,162

0,271

 

010

Z2

0,081

0,081

0,081

0,081

0,081

0,109

 

 

100

Z3

0,081

0,081

0,081

0,081

0,109

 

 

 

011

Z4

0,009

0,009

0,018

0,028

 

 

 

 

101

Z5

0,009

0,009

0,010

 

 

 

 

 

110

Z6

0,009

0,010

 

 

 

 

 

 

111

Z7

0,001

 

 

 

 

 

 

 



   
Добавить свое объявление
Загрузка...