Расчет параметров различных видов сигналов

Реферат

Курсовая работа содержит расчет спектра и энергетических характеристик сигнала, определение интервалов дискретизации и квантования сигнала, расчет разрядности кода, исследование характеристик кодового сигнала, исследование характеристик модулированного сигнала, расчет вероятности ошибки в канале с помехами.

Введение

В последнее десятилетие ХХ века произошла научно-техническая революция в области транспортной связи, в основе которой лежат два крупных достижения науки середины нашего столетия: общая теория связи и микроэлектронная элементная база.

На железнодорожном транспорте активно внедряются спутниковые, волоконно-оптические линии связи, системы с шумоподобными сигналами, подвижной радиосвязи: сотовая, транкинговая и др. Доступ подвижного объекта к стационарным сетям связи осуществляется с помощью радио. Произошло объединение в разумном сочетании проводной и радиосвязи, широко- и узкополосных аналоговых и цифровых систем связи.

По прогнозам международных экспертов, ХХI век должен стать веком глобального информационного обеспечения. Его основой будет информационная инфраструктура, а составляющими ¾ мощные транспортные сети связи и распределённые сети доступа, предоставляющие услуги пользователям. Основные тенденции развития связи ¾ цифровизация, интеграция сетей, коммутационного и оконечного оборудования, что позволяет значительно повысить эффективность связевого ресурса.

Системы связи, обеспечивающие передачу информации на железнодорожном транспорте, работают в условиях сильных и разнообразных помех. Поэтому системы связи должны обладать высокой помехоустойчивостью, что имеет большое значение для безопасности движения поездов. Системы связи должны обеспечивать высокую эффективность при относительной простоте технической реализации и обслуживания. Это значит, что необходимо передавать наибольшее или заданное количество информации наиболее экономичным способом в заданное время. Последнее достигается благодаря использованию наиболее современных способов передачи (кодирования и модуляции) и приёма.

Решение задач данного курсового проекта напрямую связано с задачами, обозначенными выше. В частности, расчёт характеристик сигнала и канала связи ¾ основа проектирования любой системы связи. Цель выполнения данного проекта и состоит в закладке основных знаний по расчёту трактов передачи сигнала.

Структура цифрового канала в общем случае приведена ниже.

Рис. 1 Цифровой канал связи

S(t) - передаваемый сигнал;

- дискретизатор сигнала по времени;

- квантователь по уровню;

- кодер источника;

- кодер канала;

- модулятор;

- демодулятор;

- декодер канала;

- декодер источника;

- интерполятор;

S`(t) - получаемый сигнал.

1. Расчёт характеристик сигналов

.1 Расчет характеристик колоколообразного сигнала

.1.1 Расчет спектра колоколообразного сигнала

Временная функция сигнала имеет вид:

.                                                                                   (1.1)

По заданию, у данного сигнала , график этого сигнала изображен на рис. 1.1.

Прямое преобразование Фурье для этой функции имеет вид

 .                                                           (1.2)

График амплитудного спектра U(w) изображен на рис. 1.2.

1.1.2 Расчет полной энергии и ограничение практической ширины спектра колоколообразного сигнала

Полная энергия колоколообразного сигнала в общем случае рассчитывается по формуле:

.                                                                                  (1.3) 

Путем подбора, согласно рекомендациям [2], выбираем пределы интегрирования: t_в = 0.0009 с, t_н= - 0.0009 с.

Для колоколообразного сигнала имеем:

Ограничение практической ширины спектра сигнала по верхнему значению частоты w_с, с учетом заданного энергетического критерия d осуществляется на основе неравенства:

,                                                                                        (1.4)

.                                                             (1.5)

w_c - искомое значение верхней граничной частоты сигнала.

В одной системе координат построим график W`, прямые полной энергии W=1.566×10<sup>-6</sup> Дж и части полной энергии W``=d×W=1.533×10<sup>-6</sup> Дж. Находим значение w<sub>с</sub> по графику, изображенному на рис. 1.3. Точка пересечения W` и W`` соответствует значению w_с.

w_с=4600 рад/с.

1.2 Расчет характеристик экспоненциального сигнала

.2.1 Расчет спектра экспоненциального сигнала

Аналитическая запись сигнала имеет вид:

.                                                                                  (1.6)

Заданный сигнал имеет коэффициенты , его график изображен на рис 1.4.

Прямое преобразование Фурье для этой функции имеет вид:

.                                                                              (1.7)

с учетом указанных констант получаем:

.                                                                         (1.8)

График амплитудного спектра U(w) изображен на рис. 1.5.

1.2.2 Расчет полной энергии и ограничение практической ширины спектра экспоненциального сигнала

Полную энергию данного сигнала можно рассчитать по (1.3), применением табличного интеграла, согласно которому:

Ограничение практической ширины спектра сигнала по верхнему значению частоты w_с, по заданному энергетическому критерию d осуществляется на основе (1.4). Для определения граничной частоты в одной системе координат построим график W`, прямые полной энергии W=6.4×10<sup>-6</sup> Дж и части полной энергии W``=d×W=6.2656×10<sup>-6</sup> Дж. Находим значение w<sub>с</sub> по графику, изображенному на рис. 1.6. Точка пересечения W` и W`` соответствует значению w_с.

w_с=2574 рад/с.

1.3 Расчет характеристик осциллирующего сигнала

.3.1 Расчет спектра осциллирующего сигнала

Временная функция сигнала имеет вид:

.                                                    (1.9)

У заданного сигнала , график этого сигнала изображен на рис. 1.7.

Прямое преобразование Фурье для этой функции имеет вид

учетом коэффициентов получаем:

 В/Гц. (1.11)

График амплитудного спектра U(w) изображен на рис. 1.8.

Спектр фаз можно определить применив функцию arg(х), получаем:

.                      (1.12)

График спектра фаз функции изображен на рис. 1.9.

1.3.2 Расчет полной энергии и ограничение практической ширины спектра осциллирующего сигнала

Полная энергия сигнала (1.9) в общем случае рассчитывается по (1.3). Применив табличный интеграл, имеем:

Ограничение практической ширины спектра сигнала по верхнему значению частоты w_с осуществляется так же, как и для предыдущих сигналов.

Для определения граничной частоты в одной системе координат построим график W`, прямые полной энергии W=3.564318×10<sup>-6</sup> Дж и части полной энергии W``=d×W=3.489467×10<sup>-6</sup> Дж. Находим значение w<sub>с</sub> по графику, изображенному на рис. 1.10. Точка пересечения W` и W`` соответствует значению w_с.

w_с=6.1×10⁴ рад/с.

В данном разделе определены энергии трех сигналов и с учетом коэффициента d, определяющего процент полной энергии, проведен расчет граничной частоты, на основании чего можно выбрать для последующих расчетов экспоненциальный сигнал, т.к. у данного сигнала самый узкий спектр и к каналу, по которому будет передаваться этот сигнал, предъявляются менее жесткие требования.

2. Определение интервала дискретизации и разрядности кода

.1 Расчёт параметров АЦП и цифрового сигнала

Основные характеристики АЦП - частота запуска и разрядность выходного кода. Их и надо определить по спектру сигнала и по шумам квантования.

Интервал дискретизации Dt по времени определяем на основе теоремы Котельникова по неравенству:

Dt £ 1/(2×F_в),                                                                                    (2.1)

где F_в=w_с/(2×p) - верхнее значение частоты спектра сигнала.

Dt=p/2574=1.22×10^-3 с.

Частота запуска АЦП рассчитывается по формуле:

; (2.2)

F_д=1/Dt=1/1.22×10^-3 =819 Гц.

Необходимо, чтобы сигнал был представлен не менее чем четырьмя отсчетами. Для выполнения этого условия уменьшим интервал Dt:

Dt=0.0006 с, частота запуска АЦП F_д=1/Dt=1/0.0006 =1666.7 Гц.

График дискретизированного по времени сигнала изображен на рис. 2.1.

Следующими этапами преобразования сигнала являются квантование импульсных отсчетов по уровню и кодирование. Разрядность кодов определяется исходя из динамического диапазона квантуемых по уровню импульсных отсчетов. При этом в качестве верхней границы динамического U_max принимается напряжение самого большого по амплитуде отсчёта. Нижняя граница диапазона равна минимальному значению сигнала, либо определяется по формуле:

, (2.3)

где К ¾ коэффициент, приведённый в задании на курсовую работу.

Вычислим  по (2.3).

_min=0,08/28=0.002857 В.

Найдём число уровней квантования по формуле:

, (2.4)

где g ¾ отношение мгновенной мощности сигнала к мощности шума квантования (приводится в задании).

.

Известно, что при использовании двоичного кодирования число кодовых комбинаций, равное числу уровней квантования, определяется выражением:

, (2.5)

где m ¾ разрядность кодовых комбинаций.

Откуда

. (2.6)

Подставив значение n_кв получим:

 бит.

цифровой сигнал колоколообразный экспоненциальный

Длительность элементарного кодового импульса t_и определяется исходя из интервала дискретизации Dt и разрядности кода m. Здесь необходимо ввести защитный интервал, под который отведем половину Dt. В итоге получим выражение:

; (2.7)

t_и = 0.0006 /12 =50 мкс.

На основании полученного значения разрядности кода и интервала дискретизации выберем АЦП. Полученным значениям удовлетворяет микросхема К1107ПВ1. Характеристики микросхемы приведены в табл. 2.1.

Таблица 2.1 Технические характеристики АЦП

2.2 Разработка математической модели цифрового сигнала

Для разработки математической модели цифрового сигнала примем четыре кодовых слова (коды четырех отсчетов).

Числовые константы сигнала определяются по формулам (2.8) и (2.9). Математическое ожидание:

. (2.8)

Дисперсия:

 . (2.9)

Вероятность нуля:

Вероятность единицы:

Рассчитаем математическое ожидание сигнала по (2.8).

В.

Рассчитаем дисперсию:

 В.

Рассчитаем функцию автокорреляции. При проведении расчетов воспользуемся возможностями программы MathCAD. Поступим следующим образом. Выпишем четыре последовательности кодов, которыми представляется дискретизированный сигнал; это будет последовательность нулей и единиц.

В среде MathCAD. создадим два вектора  и . Далее воспользуемся функцией . После каждого измерения будем сдвигать кодовую последовательность вектора Vy на один знак. Проведём семь расчётов. Результаты занесём в табл. 2.2.

Таблица 2.2 Функция автокорреляции кодового сигнала

В среде MathCAD по этой таблице сформируем два вектора Vt и Vk:

С помощью функции cspline(Vt, Vk) вычислим вектор VS вторых производных при приближении к кубическому полиному:

VS : = cspline (Vt, Vk)                     

Далее вычисляем функцию, аппроксимирующую функцию автокорреляции сплайн кубическим полиномом:

kor(t) : = interp (VS, Vt, Vk, t).

График функции автокорреляции изображен на рис. 2.2.

Спектральные характеристики кодированного сигнала находятся на основании интегрального преобразования Винера-Хинчина. В области действительной переменной оно имеет следующий вид:

. (2.10)

Здесь K(t) выше рассчитанная нормированная функция kor(t), верхний предел T - последнее рассчитанное значение t.

Решение интеграла произведём в среде MathCAD.

Спектр кодированного сигнала, построенный по (2.10) показан на рис. 2.3.

3. Характеристики модулированных сигналов

Для передачи полезной информации в технике связи обычно используются модулированные сигналы. Они позволяют решить задачи уплотнения линий связи, электромагнитной совместимости, помехоустойчивости систем. Процесс модуляции является нелинейной операцией и приводит к преобразованию спектра канала. При гармоническом сигнале-переносчике это преобразование заключается в том, что спектр полезного сигнала переносится в область несущей частоты в виде двух боковых полос. Если переносчик - импульсная последовательность, то такие боковые полосы расположены в окрестностях каждой гармоники переносчика. Значит, продукты модуляция зависят от полезного сигнала и от вида сигнала-переносчика.

На рис. 3.1. показан частотно-модулированный сигнал.

Частотно-модулированный сигнал

Для определения спектра ЧМ- сигнала воспользуемся линейностью преобразования Фурье. Сигнал представлен в виде суммы двух АМ- колебаний с различными частотами несущих f1 и f2,

.                                         (3.1)

К каждому такому сигналу применим преобразование Фурье и результирующий спектр определится как сумма спектров S₁(jw) и S₂(jw):

                               (3.2)

                             (3.3)

где                                                                            (3.4)

                                                                          (3.5)

                                                                           (3.6)

;                                                                       (3.7)

В - амплитуда логической единицы;

n - номер гармоники.

Для того, чтобы наглядно показать полосы частот спектра с учетом того, что сдвига фаз нет, запишем (3.1) в упрощенном виде:

     (3.8)

По заданию несущие частоты равны:

     =8.796459×10⁶ рад/с, =1.947787×10⁷ рад/с.

Определяем по формуле (3.4):

.                          

Для практического использования спектр необходимо ограничить полосой . Ограничение проведем по пяти крайним боковым составляющим. Расчёт полосы частот спектра проведём по формуле:

. (3.9)

где n ¾ количество боковых составляющих.

.

Итоговый спектр ЧМ содержит несущие w₁, w₂ в окрестностях каждой из которых расположены боковые полосы, состоящие из комбинаций частот  и . Анализируя правую часть выражения (3.8), определяем полосы частот сигнала, которые приведены в табл. 3.1.

Определим амплитуды гармоник по (3.7):

 В;             

 В;             

 В.

Таблица 3.1 Полосы частот гармоник сигнала.

На основании полученных данных можно изобразить спектр модулированного сигнала (рис. 3.1).

4. Согласование источника информации с каналом связи

.1 Источник информации

Выборки передаваемого сигнала ¾ это алфавит источника информации и вероятности букв этого алфавита равны друг другу. Такой источник имеет ряд информационных характеристик: количество информации в знаке, энтропию, производительность, избыточность. В дальнейшем нас будет интересовать производительность, которая характеризует скорость работы источника и определяется по следующей формуле:

, (4.1)

где     ¾ энтропия алфавита источника;

 ¾ среднее время генерации одного знака алфавита.

Для введённого источника энтропия определяется при условии равенства вероятностей знаков алфавита, а среднее время равно интервалу между выборками.

Подставим значения в (4.1).

.

4.2 Согласование источника с каналом

Рассмотрим принципы и предельные возможности непосредственного согласования дискретного источника сообщений с непрерывным каналом связи. Напомним, что в непрерывном канале надо знать плотности распределения случайных процессов сигналов, помех и их же условные плотности распределения. Это понятие вводится при моделировании канала связи и с точки зрения передачи сообщений нет большого противоречия в том, что источник принят дискретным, а канал непрерывный.

Будем считать канал гауссовым, то есть все статистики в нем имеют нормальное распределение. На входе канала, помимо сигнала, присутствует помеха типа «белый шум».

Предельные возможности согласования дискретного источника с непрерывным каналом определяются теоремой Шеннона (которая аналогична такой же дискретного источника и дискретного канала).

Пропускная способность гауссова канала равна:

, (4.2)

где F_Д - частота дискретизации, определенная выше. Р_п ¾ мощность помехи, определяется по заданной спектральной плотности мощности N₀ (дано в задании на курсовой проект) и полосе частот модулированного сигнала :

. (4.3)

По этим формулам, пользуясь неравенством Шеннона , примем  и определим Р_С, обеспечивающую передачу по канал.

Выделим из (4.2) Р_с.

, Вт. (4.4)

5. Расчёт вероятности ошибки в канале с аддитивным белым шумом

.1 Общие сведения о вероятности ошибки

Вероятность ошибки P₀ зависит от мощности (или энергии) сигнала и мощности помех (в данном случае белого шума). Известную роль играет здесь и вид сигнала, который определяет статистическую связь между сигналами в системе.     Расчёт вероятности ошибки, прежде всего, необходим при оптимальной схеме приёмника, т.е. наилучшей в смысле заданного критерия. В технике связи критерием является критерий Котельникова (оптимального наблюдателя). Согласно его требованиям полная вероятность ошибки должна быть минимальной.

Для реализации такого критерия служит оптимальная решающая схема. При равновероятных и взаимонезависимых сигналах решающая схема поэлементного приёма принимает решение независимо от решения относительно других символов и имеет вид:

 (5.1)

Символ S_i над неравенством указывает на то, что решение принимается в пользу сигнала S_i. Из второй общей формулы можно получить простые записи с оговоркой тех или иных условий. Будем считать, что отсчёт времени начинается с началом k-го элемента сигнала, что C(t)=mS(t) - приходящий полезный сигнал, и тогда условие правильной регистрации сигнала S_i(t) имеет вид:

. (5.2)

где E_i, E_j - энергии i-, j-й реализации сигнала.

Реализовать данное неравенство можно двумя способами.

Первая оптимальная решающая схема получила название корреляционного приёмника. При условии равенства энергий E_i и E_j (такой случай будет, в частности, в двоичном канале с ЧМ и ФМ) и двух сигналах S₁, S₂:

. (5.3)

Структурная схема оптимального приёмника сигнала с ЧМ приведена ниже.

Рис. 5.1 Схема оптимального приёмника

В оптимальном приёмнике, показанном на рис. 5.1, на основании сравнения функций взаимной корреляции принимается решение о наличии сигнала S₁ или S₀.

5.2 Определение вероятности ошибки

В общем случае вероятность ошибки:

, (5.4)

гдe  ¾ функция Лапласа;

 - энергия разностного сигнала;

;       

₀ - односторонняя плотность мощности белого шума;

m - характеризует ослабление передаваемых сигналов S₁(t) и S₂(t).

Формула для расчёта P₀ может быть существенно упрощена для конкретного вида сигналов. Для сигнала с частотной модуляцией:

, (5.5)

где .

Дж.

Рассчитаем вероятность ошибки.

В программе MathCAD функция Лапласа эквивалентна функции erf(x). Вычислим данную функцию:

.

.

Из проделанных расчетов можно сделать вывод, что принятая приемником информация полностью соответствует переданной.

Заключение

В ходе работы был произведен расчет спектра различных сигналов и их энергетических характеристик, была вычислена практическая ширина спектра каждого сигнала и выбран сигнал с наименьшей шириной спектра. Рассчитана разрядность кода, которым может быть представлен сигнал. Рассчитаны спектральные характеристики кодового сигнала и фазомодулированного сигнала. Рассчитана вероятность ошибки при приеме сообщения при воздействии белого шума.

Список использованных источников

1. Гоноровский И. С. Радиотехнические цепи и сигналы. М.: Радио и связь, 1986. - 512 с.

2. Баженов Н. Н. Характеристики сигналов в каналах связи: методические указания к курсовому проекту по дисциплине "Теория передачи сигнала". Омск, 2001.

3. Баженов Н. Н., Картавцев А. С. Расчет характеристик сигналов и каналов связи: Методические указания к курсовой работе по дисциплине "Теоретические основы транспортной связи" / Омский ин-т инж. ж.-д. транспорта. - Омск, 1990.-24 с.