Программа дисциплины (силлабус) 9 3 Краткий курс лекций 30 1
 Скачать 4.39 Mb.
|
|
Тема. Расчет эффективности систем передачи Цель занятий: научиться определять эффективность систем передачи Изучаемые вопросы - определение эффективности систем передачи дискретных сообщений (СПДС); - расчет эффективности аналоговых и цифровых систем передачи. Рекомендуемая литература Зюко А.Г., Кловский Д.Д., Назаров М.В., Финк Л.М. Теория передачи сигналов/Учебник для Вузов.-М.: Радио и связь. 1986. Панфилов Н.П., Дырда В. Е. Теория электрической связи. – М.: Радио и связь. 1990. Семейкин В.Д. Курс лекций по ТЭС. 2002. Краткое содержание В системах передачи дискретных сообщений (СПДС) сигнал формируется с помощью кодирования и модуляции. При этом кодирование производится обычно в два этапа: кодирование источника с целью сокращения его избыточности и кодирование канала с целью уменьшения ошибки (за счет введения избыточности кода ) [1,2,3]. Тогда выражение для информационной эффективности СПДС можно представить в виде [3]: , где - эффективность кодера источника; - эффективность кодера канала; - эффективность модема, которая зависит от вида модуляции и способа обработки сигнала в канале. Средняя скорость передачи информации в СПДС при использовании многопозиционных сигналов длительностью Т равна [3]: (бит/с); где R = k/n – скорость кода; тогда энергетическая эффективность: частотная эффективность: . В приведенных формулах: - энергия сигнала; - энергия, необходимая для передачи одного бита информации (энергия бита). Значения вычисляются в заданном канале по формулам или соответствующим графикам для вероятности ошибки (Р) [3]. Ограничение объема алфавита канальных сигналов ведет, прежде всего, к ограничению частотной эффективности. Для канала с минимально необходимой полосой Найквиста (F= 1/2T) частотная эффективность (при R = 1). Для двоичного канала (m = 2) бит/с Гц (это и есть предел Найквиста). В ДНК при кривая, энергетической эффективности β асимптотически приближается к предельной кривой гауссова непрерывного канала (ГНК). При логарифмическом масштабе, в соответствии с соотношением , зависимости β и , при одинаковых значениях превышения сигналов над шумом ρ, отображаются прямыми линиями, с углом наклона, равным π/4 (). В реальных системах вероятность ошибки всегда имеет конечное значение и η < 1. В этом случае, при заданной вероятности ошибки можно определить отдельно β и , построить зависимости . В координатах β и каждой реальной СПДС будет соответствовать точка на плоскости. Все эти точки располагаются ниже предельной кривой Шеннона и нижепредельных кривых ДНК и mCK. Вид этих кривых зависит от вида модуляции, кода и способа обработки сигналов. Кривые строятся согласно вышеприведенным формулам оптимального приема сигналов, при равной априорной вероятности их передачи и вероятности ошибки на бит, . Необходимо учесть, что занимаемая полоса частот для ЧМ и для ФМ. Где, Т это время, затрачиваемое на передачу 1 бита. Для расчета энергетической эффективности удобно пользоваться графиками зависимости помехоустойчивости для искажающих каналов с БГШ, которые приведены в [1,3]. В системах с ЧМ, при увеличении числа позиций m, энергетическая эффективность β увеличивается, а частотная эффективность уменьшается. В системах с ФМ и ОФМ, наоборот, с увеличением m коэффициент β уменьшается, а коэффициент увеличивается. Таким образом, условия обмена β на за счет изменения числа позиций сигнала в системах с ЧМ и ФМ различные. Причины рассмотрены в [1,3]. β и номограммы позволяют определить системы, соответствующие требованиям по энергетической и частотной эффективности, и установить, насколько эти показатели для реальных систем близки к предельным. Совокупность кривых позволяет выбрать лучшую систему при заданных ограничениях на верность передачи. После того как выбрана система по показателям β и можно рассчитать информационную эффективность η. При создании новых систем связи или при сравнении существующих, выбор систем по показателям β и является исходным для последующего технико-экономического анализа. В системах передачи непрерывных сообщений (АСП) скорость источника определяется эпсилон-производительностью источника . Для гауссова источника согласно [1]: , где - полоса частот сигнала, в пределах которой спектральная плотность мощности сигнала S(t) считается равномерной; - отношение сигнал-помеха на выходе преемника. Тогда формулу для информационной эффективности можно записать в следующем виде [3]: , где ; . В таблице 4.7.1 приведены результаты расчета выигрыша g, обобщенного выигрыша и информационной эффективности η для некоторых систем передачи непрерывных сообщений при заданном значении = 40 дБ. Выигрыш g и обобщенный выигрыш рассчитываются по формулам для оптимального приема сигналов. При этом принято, что во всех системах передается одно и тоже сообщение с максимальной частотой Fc и пик-фактором, П = 3. Для сравнения приведены результаты расчета для идеальной системы (ИС) [3]. Таблица 4.7.1- Сравнение различных систем модуляции
Наибольшую информационную эффективность имеет однополосная система (ОМ). Однако помехоустойчивость этой системы (выигрыш), так же как и систем АМ и БМ низкая, и верность передачи может быть повышена только за счет увеличения мощности сигнала. Необходимо помнить, что порог помехоустойчивости в системах ОМ и АМ отсутствует. Одноканальные системы ЧМ и ФИМ-АМ одинаковы [1,3]. В этих системах, а также в цифровых системах с ИКМ, высокая помехоустойчивость может быть достигнута за счет увеличения ширины спектра сигнала, т.е. за счет частотной избыточности. Во всех этих системах резко выражен порог помехоустойчивости. Аналоговая узкополосная ЧМ, однополосная и амплитудная модуляция обеспечивают высокую частотную эффективность при сравнительно низкой энергетической эффективности β. Применение вышеуказанных систем целесообразно в каналах с хорошей энергетикой в случаях, когда требуемое значение мало. Цифровые системы обеспечивают высокую энергетическую эффективность при хорошей частотной эффективности. В каналах с ограниченной энергетикой (при малых значениях ) преимущества ЦСП особенно очевидны [3]. В системах проводной связи важнейшим показателем является частотная эффективность. Определяющим является требование наилучшего использования полосы частот канала при заданной верности передачи. Этому требованию отвечает однополосная модуляция. В системах космической связи определяющим является требование наилучшего использования мощности сигнала при заданной верности передачи. Этому требованию удовлетворяют ЦСП с ФМ и ОФМ. Эффективность этих систем можно существенно повысить, используя корректирующие коды [3]. В многоканальных системах передачи, эффективность связи снижается за счет несовершенства системы разделения сигналов. Для таких систем можно использовать следующие формулы: , где усредненная эффективность методов модуляции по всем n каналам; - эффективность метода разделения определяется как сумма отношений: пропускной способности парциальных каналов к пропускной способности общего канала; (величины и определяются для гауссовых каналов по формуле Шеннона) [3]: Величина зависит не только от числа каналов n, но и от отношения сигнал-шум в канале. Поэтому сравнивать разные методы разделения необходимо при одинаковых значениях . Расчеты показывают [1], что наиболее эффективным является метод временного разделения каналов (ВРК), менее эффективным - метод частотного разделения по форме (РФК). При ВРК в каждый момент времени передается один сигнал, и пропускная способность не зависит от числа каналов. В такой системе, при отсутствии защитных промежутков между каналами, = 1. При ЧРК пропускная способность канала тоже не зависит от числа каналов, и при отсутствии защитных полос, = 1. Но при ограничении пиковой мощности сигнала ситуация меняется, и величина уменьшается с увеличением n. При РФК между парциальными каналами делится только мощность. Полоса частот и время передачи используются всеми сигналами одновременно. В этом случае уменьшается с увеличением n, амплитудное ограничение сигнала слабо влияет на эту зависимость. После изучения данного материала предлагается - рассчитать свою систему передачи (из ранее рассмотренных задач), сравнить с приведенными в таблице 4.7.1 данными, сделать вывод 5 Лабораторные занятия Лабораторная работа №1. Разработка и исследование кодера. Лабораторная работа №2. Исследование генераторов колебаний. Лабораторная работа №3. Теорема Котельникова. Лабораторная работа №4. Исследование корректора амплитудно-частотных искажений. Лабораторная работа №5. Исследование ограничителя амплитуды. Лабораторная работа №6. Исследование преобразователя частоты. Лабораторная работа №7. Исследование работы амплитудного модулятора. Лабораторная работа №8. Исследование работы демодуляторов амплитудных модулированных сигналов. Лабораторная работа №9. Исследование режимов работы однополосной и двух полосной модуляции. Лабораторная работа №10. Исследование кода Хемминга. Лабораторная работа №11. Исследование оптимальных фильтров. Лабораторная работа №12. Исследование АЦП. Лабораторная работа №13. Исследование частотного демодулятора. Лабораторная работа №14. Исследование широтно-импульсной модуляции. Лабораторная работа №15. Исследование ЦАП. Лабораторная работа №16. Исследование фильтров Винера и Калмана. Лабораторная работа №17. Цикл работ по радиорелейным системам. Лабораторная работа №18. Цикл работ по телевидению. При выполнении лабораторных работ необходимо использовать методические указания, пособия и инструменты: 1. Карлащук В.Н. Электронная лаборатория на IBM PC. - М.: Радио и связь. 1999. 2. Бабко А.Н., Наурыз К.Ж., Тюваев В.К. Лабораторные работы по циклу дисциплин. – Астана, КАТУ. 3. BOOK – 3.1 Обучающий курс. Новосибирск, СибГУТИ. 4. Электронная лаборатория, WWB. Версии 4, 5, 6, 7. 5. Лабораторные работы: RRV, TV. Электронная лаборатория. 6. Лаборатория: NATIONAL INSTRUMENTS с программным обеспечением LabVIEM. 7. Лаборатория: Случайные процессы. Фильтры Винера, Калмана. 8. Лабораторная работа (ДФМ). Электронная лаборатория. 9. Комплекс лабораторных установок. 6 Перечень тем курсовых работ 1. Разработка системы связи для передачи непрерывных сообщений дискретными сигналами. 2. Прохождение суммы сигналов и шума через радиоприемное устройство. 3. Автокорреляционная и взаимная корреляционная функция. 4. Анализ воздействия сигналов на линейные и нелинейные системы. 5. Построение квазиоптимальной (по критерию минимума вероятности ошибки) системы связи. 6.Студент может предложить свою тему курсовой работы с учетом будущей темы дипломной работы (проекта). 7 Тематика расчетно-графических работ и рефератов Расчетно-графическая работа предлагается в качестве первого промежуточного контроля (РК 1). По первому рубежному контролю необходимо выполнить задания (согласно своему варианту): 1 Методы кодирования и декодирование информации (пр. 1, пр. 2); 2 Разложение периодических сигналов в ряд Фурье (пр. 3, пр.4); 3 Дискретные сигналы и цепи. ДПФ (пр. 6-7); 4 Дискретизация аналоговых сигналов (разложение непрерывных сигналов в ряд Котельникова – пр. 5); 5 Расчет отсчетов выходного сигнала Uвых (nT) для дискретных сигналов (пр.8). В качестве второго рубежного контроля (РК 2) может выполняться курсовая работа либо (по индивидуальному заданию) РГР 2 (пр. 9; 13; 14; 15) Тематика курсовых работ приведена в соответствующем разделе. Рубежный контроль может быть проведен и в тестовой форме, согласно вопросам, приведенным в УМК (при условии выполнения практических занятий по индивидуальному заданию). По желанию студента, вместо отчетов по заданию СРС, можно представить письменную работу, по одной-двум темам СРС, детально проработанным, с приведением необходимых формул, графиков, схем и расчетов, в объеме 15-20 страниц. 8 Вопросы для самоконтроля 8.1 Рубежный контроль 1 Вопросы для самоконтроля 1. Что понимается под системой электрической связи? 2. Понятия информация, сообщения, сигнал? 3. Структурная схема системы связи? 4. Кодирование, декодирование? 5. Основные понятия модуляции и демодуляции. 6. Виды сигналов и соответствующие им цепи. 7. Математическая модель сигнала. 8. Параметры сигналов. 9. Помехи, шумы, искажения в каналах связи. 10. Каналы связи. 11. Принципы построения многоканальных систем передачи. 12. Классификация сигналов и помех. 13. Классические сигналы, их математические модели. 14. Периодические импульсные сигналы. 15. - функция, математическая модель. 16. Сложные сигналы, их представление в виде ряда простых функций. 17. Понятие детерминированных сигналов. 18. Понятие случайных сигналов. 19. Понятие функционального анализа. 20. Представление сигнала как вектора. 21. Что такое линейное пространство сигналов? 22. Комплексное линейное пространство. 23. Координатный базис в линейном пространстве. 24. Норма вектора, нормированное линейное пространство. 25. Аксиомы линейного пространства. 26. Способы введения нормы сигнала. 27. Линейное метрическое пространство, определение энергии сигнала. 28. Вещественное Гильбертово пространство, свойства скалярного про -изведения. 29. Комплексное Гильбертово пространство. 30. Что такое ортогональные сигналы? 31. Что такое ортонормированный базис? 32. Обобщенный ряд Фурье. 33. Ортонормированная система функций Уолша. 34. Функции Радемахера и Хаара. 35. Для каких целей применяются ортогональные полиномы и функции Лежандра, Чебышева, Лагерра, Эрмита? 36. Разложение сигналов в ряд Фурье. 37. Расчет и построение спектральных диаграмм для периодических сигналов. 38. Теорема и ряд Котельникова. 39. Физический смысл теоремы Котельникова и практическое ее применение. 40. Аппаратурная реализация синтеза сигнала за счет ряда Котельникова. 41. Случайные сигналы и их математические модели. 42. Что понимается под случайными явлениями? 43. Характеристики случайных событий. 44. Стационарные случайные процессы. 45. Что называется стационарным эргодическим процессом? 46. Характеристики случайного процесса. 47. Гауссов случайный процесс. 48. Для чего используются функция корреляции, ее свойства? 49. Плотность вероятности и функция распределения Гауссова случайного процесса. 50. Разложение случайных сигналов на составляющие. 51. Какой сигнал считается узкополосным? 52. Математическая модель узкополосного сигнала. 53. Какой сигнал считается широкополосным? 54. Что такое белый шум? 55. Дельта – коррелированный случайный процесс. 56. Теорема Винера – Хингана и функция корреляции. 57. Линейные и нелинейные цепи. 58. Параметрические цепи. 59. Энергетические спектры сигналов. 60. Комплексное представление случайных сигналов. 61. Квазигармонические сигналы. 62. Аналитический сигнал. 63. Связь между комплексной огибающей и спектром сигнала. 64. Спектральная плотность аналитического сигнала. 65. Преобразование Гильберта. 66. Функция корреляции узкополосного случайного процесса. 67.Огибающая и фаза узкополосного случайного процесса. 68. Корреляционные свойства синфазной и квадратурной амплитуд. 69. Первичные сигналы, их характеристика. 70. Умножение частоты в электрических цепях. 71. принципы преобразования частоты. 72. Амплитудная и балансная модуляция. 73. Однополосная модуляция. 74. Демодуляция. 75. Модуляционные характеристики и их анализ. 76. Угловые виды модуляции. 77. Временное представление угловых видов модуляции. 78. Спектры сигналов с угловой модуляцией. 79. Частотная модуляция. 80. Фазовая модуляция. |