книги / Теория электрической связи. Основные понятия

70

3. Квантовый критерий отсчетов Темникова, предложенный для детерминированных функций, устанавливающий зависимость интервалов между отсчетами от величины ступени квантования по уровню и крутизне функции. Оценку точности восстановления непрерывного сообщения можно производить по величине наибольшего, среднеквадратического или

интегрального отклонений.

Теорема Котельникова. Все реальные непрерывные сообщения отражают процессы, основная часть спектра которых сосредоточена в конечном интервале частот. Это объясняется частотными свойствами источников сообщений и абонентов (получателей сообщений), являющихся реальными физическими системами. Начиная с некоторой граничной частоты, высокочастотные составляющие спектра сообщения оказываются значительно ниже уровня помех и не воспринимаются получателем. В таком случае все реальные непрерывные сообщения можно рассматривать как функции с ограниченным спектром, т. е. таким, в котором не содержатся частоты выше некоторой граничной частоты F.

В инженерной практике рассмотрение сигналов как функций с ограниченным спектром позволяет при проектировании аппаратуры связи ограничивать ее полосу пропускания. Так на практике часто сталкиваются со следующими примерными значениями ширины спектра сигналов в каналах связи: телеграфного – несколько сотен герц (в зависимости от скорости телеграфирования), телефонного – 3…5 кГц, вещания – 8…10 кГц, телевизионного – порядка 6 МГц.

Для таких функций В.А. Котельников сформулировал следующую теорему: любая непрерывная функция со спектром, находящимся в интервале (0, F), полностью определяется последовательностью ее значений в точках, отстоящих на 1/2F секунд друг от друга.

Доказательство теоремы Котельникова основано на разложении функции х(t) с ограниченным спектром в ряд. Спектр S(jω) рассматриваемой функции ограничен полосой ωв = 2πFв, т.е.

ω ≠ 0 при ω ≤ ωв,

S( j )

= 0 при ω > ωв.

Используя преобразование Фурье непрерывной функции

x(t) = 1 ∞∫ S( jω)e jωtdω

2π −∞

и (4.1), получим

x(t) = 1 ω∫в S( jω)e jωtdω.

2π −ωв

(4.1)

(4.2)

(4.3)

71

Рассмотрим комплексный спектр функции х(t). Он задан на интервале (–ωв, ωв) и может быть представлен рядом Фурье

					∞	jπkω
							ωв
	S( jω) = ∑Cke							,		(4.4)
					k=−∞
где
	1				ωв		− j	πkω
Ck =					∫ S( jω)e			ωв dω.		(4.5)
		2πω
			в −ωв
Сравнивая (4.5) и (4.3), получаем
Ck =	1			x(−k∆t) = ∆tx(−k∆t).						(4.6)
		2F
		в
Подставив значение Ck в (4.4), будем иметь
					∞		− j πkω
S( jω) = ∆t ∑ x(k∆t)e									ωв .	(4.7)

k=−∞

Уже это соотношение доказывает теорему Котельникова: так как между x(t) и S(jω) имеется однозначная связь, то x(t), как и S(jω) (4.7), однозначно определяется отсчетами {x(k∆t)}.

Выразим функцию х(t) через ее спектр, используя (4.3):

∆t ωв

∞

− j

πkω

x(t) =

e jωtdω

∑ x(k∆t)e

ωв .

(4.8)

2π −ω∫

в

k=−∞

Учитывая сходимость ряда и интеграла Фурье, произведем пере-

становку операций интегрирования и суммирования:

∆t

∞

ωв

x(t) =

∑ x(k∆t) ∫ e jω(t−k∆t)dω.

(4.9)

2π k=−∞

−ωв

Определив значение интеграла

ωв

1

e jω(t−k∆t)

ωв

= 2sin ωв(t − k∆t)

∫ e jω(t−k∆t)dω =

−ωв

j(t − k∆t)

−ωв

t − k∆t

и подставив его в (4.9), окончательно получаем выражение, называемое рядом Котельникова:

∞	sin ωв	(t − k∆t)
x(t) = ∑ x(k∆t)
			.	(4.10)
k=−∞	ωв (t − k∆t)

72

Полученное выражение представляет собой разложение в ряд непрерывной функции х(t). Величины х(k∆t) – значения непрерывной функции в точках отсчета. Множитель вида

sin ωв	(t − k∆t)	=	sin 2πFв	τ
					(4.11)
ωв (t − k∆t)			2πFвτ

является функцией времени и называется функцией отcчетов (рис. 4.1). sin2πFτ

12πFτ

		−	1							1
			2F							2F
									1				τ
					0
	1
−
												F
	F						1

F

Рис. 4.1. График функции отсчетов

Функция отсчетов принимает максимальное значение, равное единице, в моменты времени t = k∆t и обращается в нуль в моменты времени t = (k ± т)∆t, где т = 1, 2, 3, ... Следует отметить, что функции отсчетов ортогональны на бесконечно большом интервале времени. Функция отсчетов представляет собой реакцию идеального фильтра нижних частот на единичную импульсную функцию.

Таким образом, чтобы передать сообщение, являющееся непрерывной функцией времени и имеющее ограниченный спектр, необходимо произвести следующие операции.

1.Найти отсчетные значения передаваемого сообщения в моменты времени, разделенные интервалами ∆t = 1/2Fв.

2.Передать величины отсчетов по каналу связи любым из возможных методов.

3.Восстановить на приемном конце переданные отсчеты и сформировать импульсы с малой длительностью (по сравнению с интервалом между отсчетами), амплитуды которых были бы равны переданным отсчетным значениям.

73

4.Сформировать функции отсчетов с амплитудами, равными амплитудам переданных отсчетных значений.

5.Просуммировать функции отсчетов и получить функцию времени, которая равна (или пропорциональна) переданному сообщению. Совокупность приведенных операций представлена на рис. 4.24.2.

x(t)

x(3∆t)

x(5∆t)

x(∆t)

∆t	2∆t	3∆t	4∆t	5∆t	t
					k =1
					t
					k =2

t

k =3

t

k =4

t

k =5

t

Рис. 4.2. Восстановление непрерывной функции

Теорема Котельникова справедлива и для случая, когда непрерывное сообщение х(t) имеет спектр, заключенный в ограниченной полосе частот от fн до fв. В этом случае отсчеты следует брать через интервал времени

∆t =		1	=	1	,	(4.12)
	2( fв
		− fн ) 2∆fсп

где ∆fсп – ширина спектра функции, ∆fсп = (fв – fн).

Строго говоря, условия теоремы Котельникова для реальных сигналов не удовлетворяются, поскольку они представляют процессы, ограниченные во времени, и поэтому их спектр не ограничен. Однако практически всегда можно ограничить сверху спектр реального сигнала достаточно

74

большой частотой Fв так, чтобы составляющие спектра за ее пределами были незначительными.

Таким образом, учитывая отмеченные ранее особенности реальных сообщений (сосредоточенность почти всей энергии в конечных интервалах времени и полосы частот), выражение (4.10) можно с достаточной степенью точности использовать для представления реальных сообщений. В этом случае при длительности сообщения Тс число отсчетов m будет конечным:

T

m = ∆с = 2FвTс, (4.13) t

а (4.10) примет вид

m

		2				sin ωв (t − k∆t)
	x(t) ≈ ∑ x(k∆t)						.	(4.14)
						ωв (t − k∆t)
	k=−			m
	2

При конечном числе отсчетов сумма (4.14) будет совпадать с мгновенными значениями х(t) не на всем интервале существования сообщения Тс, а только в отсчетных точках. В промежутках между этими значениями х(t) отличается от суммы конечного числа членов ряда, в результате чего возникает погрешность. Эта погрешность минимальна в середине интервала Тс и будет возрастать к его краям.

Определить среднеквадратическую ошибку восстановления сообщения конечной длительности рядом Котельникова с конечным числом членов затруднительно. Однако если убывание модуля спектральной плотности происходит достаточно быстро, можно указать границы среднеквадратической ошибки δ, возникающей при восстановлении реального сообщения с неограниченным спектром рядом Котельникова в следующем виде:

∆E	≤ δ ≤		3∆E		,	(4.15)

EE

где Е – полная энергия сообщения,

∞
E = ∫ x2 (t)dt,			(4.16)
−∞
а ∆E – энергия сообщения, заключенная в полосе частот выше
F =	1	.	(4.17)
в	2∆t

75

С помощью оценки (4.17) можно определить Fв таким образом, чтобы погрешность восстановления непрерывного сообщения не превышала заданной величины.

В практических расчетах для определения относительной погрешности воспроизведения сообщений может быть использовано следующее

выражение:

∞

∫[S(ω)]2dω

δ2 ≈ ω∞в , (4.18) ∫(S(ω)]2 dω

0

позволяющее по заданной величине δ при известных спектральных характеристиках сообщения найти верхнюю граничную частоту спектра ωв и интервал дискретизации:

∆t =	π	.	(4.19)
	ωв

Как видно на рис. 4.24.2, для воспроизведения исходной функции х(t) по ее дискретным значениям x(k∆t) необходимо устройство с импульсной реакцией вида (4.11). На выходе такого устройства и будет воспроизводиться исходная непрерывная функция x(t).

Подобную импульсную реакцию имеет идеальный фильтр нижних частот с частотой среза F. Таким образом, непрерывная функция может быть восстановлена при пропускании последовательности импульсов вида x(k∆t)δ(t – k∆t) (решетчатой функции) через идеальный фильтр нижних частот с указанной частотой среза. Здесь δ(t – k∆t) – дельта-функция. Практически эти импульсы аппроксимируются, например прямоугольными импульсами длительностью ∆, где ∆ << ∆t, и высотой x(k∆t)/∆.

Ясно, что отклонение свойств ФНЧ от идеального ведет к некоторым искажениям в воспроизведении непрерывного сигнала по его дискретным отсчетам.

В заключение заметим, что, хотя не существует реальных сигналов со строго ограниченным спектром, это не умаляет практического значения выводов, сделанных из теоремы Котельникова. Принимая сигнал с практически ограниченным спектром (что всегда имеет место на практике) за идеальный сигнал со строго (в смысле условий теоремы) ограниченным спектром, мы после восстановления по дискретным отсчетам получим сигнал, несколько отличный от исходного, но это отличие незначительно, если правильно выбрана ограничивающая спектр частота F. В процессе передачи сигнал дополнительно искажается различными помехами, и на их

76

фоне можно пренебречь искажениями, вызванными отличием реальных

сигналов от идеальных.

Принцип дискретизации Железнова. В предложенной Железновым модели сообщения характеризуются: конечной длительностью Тс; сплошным спектром, отличным от нуля на всей частотной оси, т. е. S(ω) ≠ 0 при – ∞ < ω < ∞.

Вводится допущение ограниченности интервала корреляции (т. е. считается, что функция корреляции равна нулю вне интервала τ0) и малости интервала корреляции по сравнению с длительностью сообщения (Тс >> τ0). Рассматриваются сообщения, являющиеся стационарными и нестационарными функциями времени. Введенные допущения не вступают в противоречие с природой реальных сообщений, так как вследствие конечной длительности их значение в любой момент зависит только от некоторого отрезка прошлого ограниченной длительности. Поэтому интервал корреляции реальных сообщений является ограниченной величиной (рис. 4.3). Это ограничение записывается в виде

Вх(τ) Вх(0)

	B	x	(τ)при τ ≤ τ	0	,
Bx	(τ) =
	0		при τ > τ0.

Sx(ω)

τ0 τ

(4.20)

ω Sx( )max

∆ωэф

ω

Рис. 4.3. Ограничение интервала корре-	Рис. 4.4. К определению эффективной
ляции	полосы частот

Н.А. Железновым доказано, что такие сообщения могут быть предсказаны системой линейного прогнозирования со среднеквадратической ошибкой, сколь угодно мало отличающейся от нуля, только в промежутке времени, равном интервалу корреляции τ0. Таким образом, дискретизацию следует производить с интервалом, не превышающим τ0, поскольку лишь в этом случае возможно безошибочное восстановление исходного сообщения. Число некоррелированных отсчетов N при этом определится так:

N =	Tc	.	(4.21)
	τ0

											77
	Определение интервала корреляции τ0 производится с использова-
нием понятия эффективной полосы частот сообщения:
				∆ωэф = 2π∆fэф,							τ0 =	1	,					(4.22)
												2∆f	эф
где ∆ωэф определяется как основание прямоугольника с высотой, равной
максимальному значению спектральной плотности Sx(ω), и площадью, рав-
ной площади под кривой спектральной плотности сообщения (рис. 4.4):
								1			∞
				∆ωэф =		S					∫Sx(ω)dω.							(4.23)
							x	(ω)		max 0
	Для нестационарных функций используется понятие текущего ин-
тервала корреляции, который является функцией времени τ0 = τ0(t). В этом
случае отсчетные значения непрерывного сообщения будут располагаться
на оси времени неравномерно. Метод дискретизации Н.А. Железнова ме-
нее разработан, чем метод В.А. Котельникова, и поэтому не получил еще
широкого распространения.
					4.2. Квантование по уровню
	При квантовании по уровню непрерывное множество значений сиг-
нала x(t) заменяется конечным множеством дискретных его																	значений. Для
этого весь интервал от					хmin	до			xmax возможных значений сигнала разбива-
ется на конечное число дискретных уровней (рис. 4.5) с интервалом между
уровнями (шагом квантования) ∆х.
	х(t)										Квантованное значение
											сигнала в момент i = 5
	7	хm
	6
	5											Исходный сигнал
Уровни
	4
	3
	2
	1
	0	1	2	3	4		5		6		7	8	9	10	11	12	13	t
						Моменты отсчета

Рис. 4.5. Квантование по уровню

78

Значения x(t) сигнала в дискретные моменты отсчета tk заменяются ближайшим дискретным значением xi в соответствии с правилом

	x(t		k	)		1
xi	= ∆x				+		,
		∆x				2

x(t		k	)	+	1
где						– целая часть величины, стоящей в скобках. Погрешность
	∆x				2

при таком представлении (шум квантования) не превышает половины шага квантования ∆х.

Итак, при квантовании область возможных значений сигнала делится на шаги квантования, которые могут быть равномерными (регулярными) или неравномерными (нерегулярными) в зависимости от примененной шкалы квантования, деления которой называются уровнями квантования (символами).

При малом ∆х, когда распределение возможных значений сигнала в пределах шага квантования можно считать равномерным, среднеквадра-

тическое значение погрешности
σk = ∆x /2 3.	(4.24)

Оптимальным, в смысле точности воспроизведения квантованного сигнала, будет расположение уровня квантования в середине шага квантования. Возникающая при этом ошибка неустранима, так как является следствием квантования. Само квантование можно трактовать как прохождение сигнала через элемент системы, подверженный действию помехи, которую называют шумом квантования.

При заданной величине допустимой ошибки квантования δхкв = хi –

– x(tk) (заданной величине σk и соответственно заданном шаге квантования ∆х = 23σk) требуемое число уровней квантования

x		max	− x	min
n =						+1.
			∆x

Таким образом, непрерывный сигнал x(t) может быть преобразован в цифровой. Погрешности, вносимые при таком преобразовании, могут быть уменьшены до требуемой величины соответствующим выбором шага квантования по времени и по уровню.

79

5. ХАРАКТЕРИСТИКИ И МОДЕЛИ КАНАЛОВ ПЕРЕДАЧИ ИНФОРМАЦИИ

С точки зрения передачи информации наиболее существенна классификация каналов по характеру сигналов на их входе и выходе. В этой связи рассмотрим наиболее характерные для связи типы каналов – непрерывные и дискретные, а также способы их описания.

5.1. Анализ непрерывных каналов

Методы и модели анализа непрерывных каналов разрабатываются на основе изучения физических и статистических характеристик реальных каналов. Так как непрерывные каналы являются основной составной частью всех других каналов, результаты анализа непрерывных каналов широко используются для решения задач анализа и синтеза систем передачи информации. Основными задачами анализа непрерывных каналов являются анализ линейных и нелинейных искажений сигналов в каналах и анализ влияния помех в каналах.

Для анализа искажений сигналов в каналах необходимо располагать сведениями о характеристиках входных сигналов, структуре и параметрах операторов преобразования сигналов в канале и изучать характеристики выходных сигналов. Характеристики входных сигналов определяют как характеристики модулированных сигналов (см. гл. 6). Структуру и параметры операторов преобразования сигналов в канале определяют на основе построения математических моделей каналов. Прохождение сигналов через каналы и характеристики выходных сигналов обычно изучают методами теории цепей [3] и статистической радиотехники [4].

Точное математическое описание любого реального канала обычно оказывается весьма сложным. Вместо этого пользуются упрощенными математическими моделями, которые позволяют выявить все важнейшие закономерности реального канала, если при построении модели учтены наиболее существенные особенности канала и отброшены второстепенные детали, мало влияющие на ход связи.

С точки зрения передачи информации по каналу важно подразделение преобразований сигнала на обратимые и необратимые. Обратимые преобразования не влекут за собой потери информации. При необратимых преобразованиях потери информации неизбежны. Поэтому для обратимых преобразований сигнала также часто используется термин «искажение», а необратимые преобразования называют помехами.

Линейные искажения сигналов появляются в линейном инерционном четырехполюснике с постоянными параметрами из-за наличия в нем реактивных элементов. При линейных искажениях нарушаются существующие частотные и фазовые соотношения между отдельными составляющими