- •1)Классификация каналов электросвязи
- •2) Линейные и нелинейные модели каналов.
- •3)Классификация каналов связи
- •4) Понятие непрерывного, дискретного и непрерывно-дискретного канала связи.
- •5) Детерминированные и случайные каналы.
- •6. Преобразование энергетических характеристик детерминированных сигналов.
- •4.3.7. Аддитивные помехи в канале
- •8.Идеальный непрерывный канал без помех. Канал с аддитивным гауссовским шумом
- •9.Непрерывный канал. Канал с неопределённой фазой сигнала и аддитивным шумом. Однолучевой канал с замираниями.
- •10.Канал с межсимвольной интерференцией и аддитивным шумом. Чем определяется память канала с мси?
- •11.Дискретный симметричный канал без памяти. Канал со стиранием.
- •12.Дискретные каналы с памятью.
- •13.Модели непрерывных каналов, заданные дифференциальными уравнениями.
- •Прием сигналов.
- •1.Задачи синтеза оптимальных демодуляторов. Критерии качества и правила приема дискретных сообщений.
- •2.Оптимальные алгоритмы приема при полностью известных сигналах(когерентный прием).
- •3.Оптимальный приемник с согласованным фильтром
- •4.Помехоустойчивость оптимального когерентного приема.
- •5.Какое правило приема преимущественно применяют в технике связи и почему?
- •6.Что понимают под согласованным фильтром? в какой момент времени на выходе сф обеспечивается максимальное отношение сигнал / шум и чему оно равно?
- •7.Какие основные блоки содержит корреляционная схема оптимального когерентного приема в канале с аддитивным стационарным бгш?
- •8 Обработка сигналов в каналах с межсимвольной интерференцией
- •9 Приём сигналов с неопределённой фазой (некогерентный приём)
- •11. Прием дискретных сообщений в каналах с сосредоточенными по спектру и импульсными помехами
- •7.4.1. Общая характеристика сосредоточенных по спектру и импульсных помех
- •13 В чем смысл разнесенного приема сигналов и какие виды разнесения вы знаете?
- •10 Приём дискретных сообщений в условиях флуктуациифаз и амплитуд сигналов
- •Кодирование
- •1)Классификация методов кодирования. Конструктивные методы кодирования источников сообщений.
- •2) Вероятность ошибки оптимального декодирования для кодов с фиксированной длиной блоков (экспоненты вероятностей ошибок)
- •3)Коды с гарантированным обнаружением и исправлением ошибок
- •4)Линейные двоичные коды для обнаружения и исправления ошибок. Важные подклассы линейных двоичных кодов.
- •5)Какие классы кодов (по назначению) вы знаете? в чем заключается метод укрупнения алфавита?
- •6. Конструктивные алгоритмы исправления ошибок линейными кодами.
- •7.Пояснить различие между равномерным и неравномерным кодированием. Дайте определение префиксного кода.
- •8.Пояснить различие между линейным и нелинейным кодом. Дайте определение систематического кода.
- •9.Что такое избыточность помехоустойчивого кода? Что такое относительная скорость помехоустойчивого кода?
- •10.Что такое расстояние по Хэммингу и ее кодовой комбинации?
- •Что такое минимальное расстояние кода? Как упрощается процедура отыскания минимального расстояния для линейного кода?
- •Как связаны минимальное расстояние кода, число исправляемых и число обнаруживаемых ошибок?
- •Что такое декодирование по максимуму правдоподобия и по минимуму Хемминговского расстояния? Когда эти правила совпадают?
- •14.В чем состоит табличным метод кодирования, декодирования с обнаружением ошибок, декодирования с исправлением ошибок? Почему табличные процедуры не пригодны для длинных кодов?
- •15. Итеративные и каскадные коды
- •16. Системы с обратной связью
- •Система с обратной связью может достаточно полно характеризоваться двумя величинами:
- •Помимо описанных здесь трёх основных протоколов функционирования системы рос существует также много других вариантов1).
- •17. Как использовать помехоустойчивый код в системах с обратной связью?
- •Критерии помехоустойчивости приема непрерывных сообщений.
- •Оптимальная оценка отдельных параметров сигнала.
- •3. Оптимальная демодуляция непрерывных сигналов.
- •§ 8.2 Задачи оптимальной оценки одного параметра.
4) Понятие непрерывного, дискретного и непрерывно-дискретного канала связи.
Для теории электрической связи большой интерес представляет классификация каналов связи по характеру сигналов на входе и выходе канала. Различают каналы:
а) непрерывные (по уровням), на входе и выходе которых сигналы непрерывны. Примером может служить канал, заданный между выходом модулятора и входом демодулятора в любой системе связи;
б) дискретные (по уровням), на входе и выходе которых сигналы дискретны.
Таковы каналы, заданные между точками на схеме (рис. 1);
в) дискретные со стороны входа и непрерывные со стороны выхода или наоборот.Такие каналы называются дискретно-непрерывными или полунепрерывными(например, каналы, заданные между точками a z, b -z (см. рис. 1).
Всякий дискретный или полунепрерывный канал содержит внутри себя непрерывный канал. Следует помнить, что дискретность и непрерывность канала не связана с характером передаваемых сообщений: можно передавать дискретные сообщения по непрерывному каналу и непрерывные сообщения по дискретному
5) Детерминированные и случайные каналы.
Достоверному приему информации по реальным каналам электросвязи препятствуют:
- случайные искажения самого сигнала при распространении через неоднородную среду;
- наличие разнообразных (внешних и внутренних) помех;
- техническое несовершенство устройств, входящих в состав канала.
Аппаратуру постоянно совершенствуют. Что же касается помех и искажений сигнала при распространении, то они имеют принципиальный характер, так как обусловлены неподвластными нам причинами.
случайные каналы это каналы где мы учитываем все случайные помехи и воздействия на передачи сигнала
детерминированный каналэто когда пренебрегаем случайным характером преобразований сигнала в реальном канале. Это возможно делать при больших отношениях сигнал – шум и для вычисления поведения математических отношений случайных процессов.Поэтому мы рассмотрим и детерминированные и случайные каналы.
6. Преобразование энергетических характеристик детерминированных сигналов.
Рассмотрим преобразования энергетических характеристик детерминированных сигналов длительности Т в линейных стационарных системах (каналах). Учитывая определение СПМ (спектральная плотность мощности), можно выразить связь между этими характеристиками на выходе и входе детерминированного линейного стационарного канала:
(4.38)
Средние мощности сигналов на входе и выходе системы определяются соотношениями
ФК (функция корреляции) Bx(τ) сигнала x(t) и его СПМ Gx(f) связаны парой преобразований Фурье. Если ввести в рассмотрение ФК для ИХ системы (канала): , то, используя обобщённую формулу Рэлея (2.137) и соотношение (4.8), можно получить
т.е. ФК системной характеристики g(t) и коэффициент передачи системы по мощности K2(f) связаны парой преобразований Фурье. Используя спектральное соотношение (4.38), можно утверждать, что ФК выходного сигнала y(t) определяется свёрткой ФК входного сигнала x(t) и ФК импульсной характеристики системы .
ПРЕОБРАЗОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ СИГНАЛОВ В ДЕТЕРМИНИРОВАННЫХ ЛИНЕЙНЫХ КАНАЛАХ (связь м/у ИХ и передаточной характеристиками)
Исследование преобразований случайных процессов при их прохождении через динамические системы (как с регулярными, так и со случайно меняющимися параметрами) связано с решением задач двух типов: определение корреляционной функции (спектральной плотности мощности) отклика Y(t) на выходе системы, заданной своими характеристиками, по данной корреляционной функции (или спектральной плотности мощности) входного воздействия X(t); определение многомерного распределения вероятностей отклика Y(t) на выходе системы по многомерному распределению входного воздействия X(t).
Вторая из указанных задач является более общей. Из её решения, очевидно, может быть получено решение первой задачи. Однако в дальнейшем ограничимся рассмотрением только первой задачи и лишь укажем пути решения второй, более сложной задачи. Так, можно утверждать, что если полоса частот Fx, занимаемая входным случайным процессом X(t), много шире полосы пропускания ∆F данной линейной системы, то распределение выходного случайного процесса Y(t) имеет тенденцию приближаться к гауссовскому.
Действительно, в стационарной детерминированной линейной системе с финитной т.е. ограниченной во времени пределами 0...τп ИХ g(t) отклик
(4.39)
Шаг дискретизации ∆τ можно выбрать равным интервалу корреляции входного процесса 1/Fx. Допустим, что входной процесс центрирован ,тогда центрирован и выходной процесс. Узкая полоса пропускания ∆F означает, что длительность импульсной характеристики τп велика по сравнению с ∆τ. Сечение выходного процесса Y(t) в любой момент времени t определяется согласно (4.39) N слагаемыми суммы. В эту сумму входит много некоррелированных между собой сечений процесса X(t). Распределение вероятностей такой суммы согласно центральной предельной теореме теории вероятности близко к гауссовскому (тем ближе, чем больше N, определяемое отношением FX/∆F). В предельном случае, если на вход канала воздействует белый шум, у которого ширина спектра бесконечна (не совпадающие во времени отсчёты не коррелированы), а канал имеет ограниченную полосу пропускания, то N→∞ и выходной процесс будет строго гауссовским. Отмеченное свойство линейного канала сохраняется и при изменении параметров канала.
Используя правила нахождения законов распределения для функций от случайных величин (случайных процессов), можно в принципе находить и распределение выходного процесса любого порядка, если известно распределение входного процесса. Однако определение многомерных вероятностных характеристик отклика линейных систем оказывается весьма громоздким и сложным, несмотря на то, что для решения этой задачи разработан ряд специальных приёмов.
Далее займемся определением функции корреляции выходного процесса. Для стационарных случайных процессов существует пара преобразований Фурье между ФК Bx(τ) и By(τ) процессов X(t) и Y(t) и их СПМ Gx(f), Gy(f). Поскольку для стационарной линейной системы и при случайных стационарных воздействиях справедливо соотношение (4.38), то ФК выходного стационарного процесса Y(t)
Можно показать [15], что ФК отклика детерминированной параметрической системы на стационарные входные воздействия X(t) определяется формулой
(4.40)
т.е. в данном случае выходной процесс, вообще говоря, нестационарен.
7. Случайные линейные каналы связи и их характеристики, особенности проводных и радиоканалов, замирания сигналов. Флуктуационные, сосредоточенные и импульсные помехи в канале, их вероятностные характеристики.
Помимо рассмотренных детерминированных преобразований сигнала в отдельных звеньях канала (в частности, в линии связи или среде распространения волны) имеют место и случайные преобразования сигнала. В простейшем случае это преобразование сводится к суммированию сигнала с независимым от него случайным процессом, называемым аддитивной помехой или аддитивным шумом. В более сложных каналах к этому добавляются случайные изменения параметров канала, в результате которых даже в отсутствие аддитивных помех принимаемый сигнал не определяется однозначно передаваемым.
Характерные преобразования сигнала в случайных линейных каналах (цепях).
Случайный линейный канал. В самом общем виде линейную систему (или линейный канал) можно описать случайной ИХ G(t,τ), имеющей тот же смысл, что. и g(t,τ) в (4.7), но представляющей случайную функцию двух аргументов: t (момента наблюдения реакции) и τ (времени, прошедшего с момента подачи δ-импульса на вход цепи). Такова, например, ИХ любой линейной системы, параметры которой подвергаются воздействию случайных внешних влияний, например температуры, давления, влажности и т.д.
Случайный линейный канал можно характеризовать также случайной передаточной функцией переменных w и t
(4.41)
Можно показать [15], что функция корреляции процесса Y(t) на выходе случайного канала с характеристикой (4.41) при подаче на вход стационарного процесса X(t) определяется выражением
(4.42)
где - системная характеристика случайного канала. Для детерминированного канала , и из (4.42) следует (4.40).
Остановимся подробнее на моделях, с которыми чаще всего приходится встречаться. Обобщая модель (4.25) для случайного входного воздействия X(t), получаем Y(t)=γX(t-τ), где параметры τ и (или) γ флуктуируют.
Обычно такие флуктуации в проводных линиях связи вызываются изменениями внешних условий и происходят чрезвычайно медленно (это значит, что за время длительности отсчёта ого интервала ∆ = 1/2F, где F — ширина спектра сигнала, параметры канала не успевают заметно изменяться) и в очень небольших относительных пределах. В радиоканалах при многолучевом распространении волн, в гидроакустических каналах и других флуктуации выражены более заметно.
Если входной сигнал узкополосный, его удобно представить в квазигармонической форме: X(t) =A(t)cos[wot+Ф(t)], где A(t) и Ф(t) — медленно меняющиеся функции. Поэтому при достаточно малой задержке τ можно в первом приближении считать A(t — т) ≈ A(t) и Ф(t — т) ≈ Ф (f), а выходной сигнал (4.43) записать следующим образом:
(4.44)
где θ = -wot - фазовый сдвиг в канале, a — процесс, сопряжённый с X(t) по Гильберту.
Таким образом, при узкополосном сигнале малая задержка сводится к некоторому сдвигу фазы. Важно отметить, что даже при очень малых относительных флуктуациях времени задержки τ фазовый сдвиг θ (из-за больших значений wo) может изменяться в очень больших пределах. Для этого достаточно выполнения условия ∆τ >> 1/f0, где ∆τ - среднеквадратическое отклонение задержки, f0 — средняя частота спектра сигнала. Это условие в радиоканалах обычно выполняется.
Более сложный случай имеет место, когда сигнал проходит по параллельным путям от входа Канала к его выходу (рис. 4.2), так что на выходе каждого пути сигнал имеет вид (4.44), но значения γ и τ для разных путей различны и к тому же в небольших пределах флуктуируют. Такого рода многопутевое распространение сигнала характерно для большинства радио-, гидроакустических и некоторых других каналов (в том числе проводных). Энергия волны распространяется обычно в неоднородной среде и испытывает отражение от различных неоднородностей. Эти неоднородности могут быть распределены внутри относительно небольшого отражающего (рассеивающего) объёма. В этом случае разности хода (разности значений τ) для отдельных путей невелики. Если по такому каналу направить очень короткий импульс, то и на его выходе импульс будет довольно коротким. Такой канал принято называть однолучевым. Наличие разных путей ("подлучей", как их часто называют [14]) не вызывает в этом случае существенного рассеяния (растяжения) сигнала во времени, но приводит к возникновению явления замираний, которое заключается в более или менее быстрых случайных изменениях передаточной функции канала (мультипликативная помеха).
Для пояснения замираний рассмотрим передачу по каналу (см. рис. 4.2) гармонического сигнала с единичной амплитудой u(t) = Re(ejwt). На выходе сигнал
(4.45)
где L — число путей (подлучей, попадающих в точку приёма); γl — коэффициент передачи по l-му подлучу; τl— время распространения l-го подлуча;
— комплексный коэффициент передачи по l-му лучу; — комплексная амплитуда выходного сигнала, которая в данном случае по определению равна передаточной функции канала.
Передаточная функция в общем случае зависит от частоты. Если учесть, что вследствие хаотических перемещений отражателей значения γl и τl флуктуируют, то зависит также от времени, представляя собой случайную функцию (мультипликативную помеху) . Во многих случаях эта функция флуктуирует значительно быстрее, чем величины γl и τl.
Важной характеристикой канала с замираниями является распределение вероятностей комплексной передаточной функции и в первую очередь её модуля . Для определения этого распределения представим в следующем виде: , где и θ - соответственно модуль и аргумент передаточной функции, которые также являются случайными функциями t и w, a X = γcosθ и Y= γsinθ— квадратурные составляющие.
С другой стороны, согласно (4.45)
Откуда
Поскольку X и Y образуются в результате сложения большого числа слабо коррелированных величин с ограниченными дисперсиями, к ним обычно можно применить центральную предельную теорему теории вероятности и считать их нормально распределёнными.
Для случая, когда все γl одного порядка и фазовые сдвиги достаточно велики, легко показать, что X и Y имеют одинаковые дисперсии , а их математические ожидания mх = mу = 0. Здесь одномерное распределение вероятности γ является рэлеевским: .
Это доказывается так же, как в § 2.6. Фаза результирующего сигнала θ при этом распределена равномерно на интервале (-π,+π) . Дисперсия квадратурных составляющих σ2 равна средней мощности приходящего сигнала. Такие замирания, как и каналы, в которых они проявляются, называются рэлеевскими.
Во многих каналах замирания отличаются от рэлеевских. Иногда в одном из подлучей коэффициент передачи γl, значительно больше, чем в других, и можно сказать, что помимо диффузно отражённых подлучей в место приёма приходит и регулярный (не замирающий) луч. В этом случае коэффициент передачи канала подчиняется обобщённому распределению Рэлея
Здесь - отношение средних мощностей регулярной и флуктуирующих составляющих.
В общем случае, когда и mх ≠ 0 и mу ≠ 0, получается так называемое
четырёхпараметрическое распределение модуля и фазы замирающего сигнала (общая гауссовская модель канала). Соответствующие плотности вероятности даны в [14].
Если по однолучевому каналу с замираниями передаётся относительно узкополосный сигнал, а среднеквадратическое отклонение запаздывания ∆τ в отдельных подлучах удовлетворяет условию
∆τ<<1/Fc (4.46)
где Fc — ширина спектра сигнала, то изменения начальных фаз на разных частотах со в спектре сигнала, равные w∆τ, почти одинаковы. При этом все составляющие спектра сигнала замирают "дружно", т.е. их амплитуды и фазы изменяются одинаково. Такие замирания называются общими или гладкими1(Заметим, что условие (4.46) может выполниться при ∆τ>>1/Fc , т.к. в радиоканалах f0 >>Fc). Если же условие (4.46) не выполнено, то в разных областях спектра сигнала процессы замираний не совпадают (селективные по частоте замирания). При этом наблюдаются существенные изменения формы сигнала, что характерно для многолучевых каналов радиосвязи (приходящие в точку приёма сигналы образованы отражением от сильно разнесённых в пространстве рассеивающих объёмов).
Быстрота изменений во времени комплексного случайного процесса (при фиксированной частоте) или, как говорят, скорость замираний сигнала характеризуется временем корреляции τкор квадратурных компонент X(t, w) и Y(t, w) или шириной спектра замираний