1 / 69

HÍRKÖZLÉSELMÉLET/3

HÍRKÖZLÉSELMÉLET/3. Frigyes István 2006-07/II. 3.Digitális jelek átvitele analóg csatornán: torzításmentes átvitel, lineáris torzítás-diszperzió hatása. Bevezető megjegyzések.

Download Presentation

HÍRKÖZLÉSELMÉLET/3

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. HÍRKÖZLÉSELMÉLET/3 Frigyes István 2006-07/II.

  2. 3.Digitális jelek átvitele analóg csatornán: torzításmentes átvitel, lineáris torzítás-diszperzió hatása

  3. Bevezető megjegyzések • Eddig egyedülálló jelek átvitelét vizsgáltuk. A valóságban, persze, mindig jelsorozatokat visznek át. Akkor egy újabb minőségrontó hatás léphet fel: a szomszédos jelek interferálhatnak egymással, (ISI: intersymbol interference, jelátlapolódás) ami megnövelheti a hibavalószínűséget

  4. Bevezető megjegyzések • Lineáris csatornát fogunk vizsgálni: mi az ISI-mentes átvitel feltétele – az ilyen átviteli függvényű rendszert/szűrőt tekintjük torzításmentesnek. Ugyancsak megvizsgáljuk, hogy mi a hatása, ha a szűrő nem ilyen – torzít.

  5. Vizsgálat • 1. Bináris alapsávi átvitel – Dirac-delta alakú jelek • 2. Bináris alapsávi átvitel – általános jelalakok • 3.M-állapotú alapsávi (PAM) • 4 RF átvitel, ASK • 5.QAM-PSK • 6. Zaj figyelembevétele – adószűrő-vevőszűrő • 7. Zaj és lineáris torzítás együtt

  6. FORRÁS IMPULZUSGENE- RÁTOR LINEÁRIS ÁTVITELICSATORNA DÖNTŐ NYELŐ Időzítés C(ω)c(t) b(t)=δ(t) M=2; T y(t) z(t) ISI-mentes átvitel: a vizsgálandó modell • Egyelőre nem foglalkozunk a zajjal, az eredő átviteli csatornát vizsgáljuk. • 1. Első lépésben ezt a modellt nézzük: Láttuk: C(ω) legalább 3 szűrő eredője: adószűrő, frekvenciaszelektív csatorna, vevőszűrő

  7. ISI-mentes átvitel: 1. a Nyquist feltétel b(t)=δ(t) • Az eddigiektől eltérően: a forrás T- időnként egy új üzenetet ad ki. Így • A szomszédos bitek nem zavarják egymást, ha a döntés pillanatában csak az aktuális bit válasza nem 0 (Nyquist-feltétel); a 0-indexűt véve

  8. C(ω) 1 ω0 ISI-mentes átvitel: 1. a Nyquist feltétel b(t)=δ(t) De az ak-sorozat bármilyen lehet;így ezazonosságminden k-ra: c(-kT)=0, ha k0Milyen C(ω)? Legegyszerűbb: id. aluláteresztő:

  9. ISI-mentes átvitel: 1. a Nyquist feltétel b(t)=δ(t) Nyquist:

  10. kT+ε ISI-mentes átvitel: 1. a Nyquist feltétel b(t)=δ(t); kétségek • 3 probléma: • 1. nem kauzális – nem baj: késleltetés • 2. szakadásos átv. függv.: approximálható; de • 3. jitter: ha kT+ε • Itt már az ISI, persze, 0de, nem is korlátos

  11. ISI-mentes átvitel: 1. a Nyquist feltétel b(t)=δ(t); kétségek amely számsor – az ú.n. harmonikus sor - divergens

  12. 1 C(ω) ω0 C(ω) 1 ω0 ISI-mentes átvitel: 1. a Nyquist feltétel b(t)=δ(t); kétségek • Megoldás: lekerekítés. • Kimutatható (mindjárt látjuk): ha az ideális Nyquist-szűrőt szimmetrikusan kerekítik le, • a 0-helyek ott maradnak,de a sor tagjai k magasabb hatványa szerint csökkennek;az ilyen már konvergens • Vagyis: a lekerekített szűrő (kicsit)szélesebb sávot foglal el, de az ISI – időzítési hibánál – legalább korlátos. ½=-6 dB

  13. ISI-mentes átvitel: 1. a Nyquist feltétel b(t)=δ(t)- általános eset Feltétel (a Nyquist-féle kritérium), általánosan: Vagyis az f= 1/T-vel eltolt spektrumok összege konstans

  14. A Nyquist-kritérium bizonyítása Felbontva 2/T széles frekvenciasávokra:

  15. A Nyquist-kritérium bizonyítása (2) véges tartományban érdekel, 2/T széles; előállítható Fourier-sorral : Mivel volt a követelmény:

  16. Emelt Koszinuszos lekerekítésű szűrő Emelt

  17. Emelt koszinuszos lekerekítésű szűrő

  18. Koszinuszos lekerekítés

  19. Időzítés DÖNTŐ NYELŐ FORRÁS LINEÁRIS ÁTVITELICSATORNA JELGENE- RÁTOR C’(ω)c’(t) b(t) M=2; T y(t) z(t) IMPULZUSGENE- RÁTOR B(ω) δ(t) b(t) C(ω) ISI-mentes átvitel: 2. a Nyquist feltétel, általános alapsávi b(t) Modell: Igy: C’(ω)=C(ω)/B(ω)

  20. 1 ω t C(ω) ω0 1 C(ω) ω0 ISI-mentes átvitel: 2. a Nyquist feltétel általános alapsávi b(t) Pl: „ablakfüggv” (NRZ)

  21. ISI-mentes átvitel: 3. a Nyquist feltétel, általános alapsávi b(t);PAM, M>2 • Ha M>2, de a jeleknek csak az amplitúdója különbözik: persze ugyanaz a szűrő jó, mert az ISI-mentesség feltétele, hogy c(kT)=0. • (Persze: érzékenyebb az időzítési hibánál fellépő ISIre.)

  22. ISI-mentes átvitel: 4. a Nyquist feltétel RF átvitelnél: ASK • Tudjuk: AM-nél az amplitudó lineárisan függ a moduláló jeltől. • Ha az ISI nélküli digitális jel,(vagyis Nyquist-aluláteresztőn ment át), az AM jelben sem lesz ISI. • Vagyis: tekintsük ezt a szűrőt ekvivalens aluláteresztőnek; az ilyen sávátersztő is Nyquist ω= ωc ω=0

  23. ISI-mentes átvitel: 5. a Nyquist feltétel RF átvitelnél: QAM és PSK • QAM-nél azonos kvadratúra (sin vagy cos) külön-külön ugyanilyen. • De a két kvadratúra között sincs interf., mert aluláteresztőt transzformáltunk sávszűrővé – így az hivatalból konjugált szimmetrikus • A PSK egy fajtája a QAMnek, csak a két kvadr. nem független egymástól – így ugyanolyan • FSK jóval bonyolultabb – de azzal nem foglalkozunk

  24. n(t) FORRÁS DÖNTŐ NYELŐ JELGENE- RÁTOR A(ω) H(ω) b(t) s(t) C’(ω)= A(ω). H(ω) C(ω)= B(ω). A(ω). H(ω) + 6. Jelsorozatok, zajban: C(ω), C’(ω) megosztása adó és vevő között

  25. 7. Ha nem Nyquist: zaj és lineáris torzítás együttes hatása • Kisebb zaj okoz hibás döntést • Az utána következő és az előző bitekben is • Kauzalitás? τ

  26. ZÓNASZŰRŐ DÖNTŐ+LOG. n(t) JELGENE- RÁTOR FORRÁS A(ω)(×T(ω)) H(ω) cos ωctsin ωct × × + ZÓNASZŰRŐ b(t) a(t) h(t) y1(t) z(t) r’(t) r(t)=y(t)+n(t) 7. Zaj és lineáris torzítás együttes hatása (QAM) Modell: A feltüntetett jelek: komplex burkolók(hullám nélkül)

  27. R-2 R-1 R0 R1 I-2 I-1 I0 I1 7. Zaj és lineáris torzítás együttes hatása (QAM)

  28. 7. Zaj és lineáris torzítás együttes hatása (QAM) • Itt most 3-féle jel van • a hasznos jel: s=a0R0+jq0R0 • ISI:(Σ’: a k=0 tagot kihagyjuk) • zaj: N (Gauss-zaj, E(N)=0, σ2) • Így:

  29. ( ) = = + = + + r t 0 r jr s g N R I Mindegyiknek van R és I összetevője 7. Zaj és lineáris torzítás együttes hatása (QAM) És mégegyszer:

  30. D g N r si 7. Zaj és lineáris torzítás együttes hatása (QAM): hibavalószínűség • Helyesen döntünk: ha r az si tartományában van • De: zaj ortogonális összetevői függetlenek • (Majdnem) független aiés qi. • Így

  31. 7. Zaj és lineáris torzítás együttes hatása (QAM): hibavalószínűség • rfeltételesen gaussi; így • Segít a karakterisztikus függvény ↓?

  32. Közbevetőleg: val.vált. karakterisztikus függvénye • Valószínűségi változó: x • Karakterisztikus függvény: • Ez x függvényének várható értéke, így • Vagyis: ha ismerjük a kar.fv.-t:

  33. Közbevetőleg: val.vált. karakterisztikus függvénye • Ha x véletlenül független val. vált.-ok összege:

  34. 7. Zaj és lineáris torzítás együttes hatása (QAM): hibavalószínűség • Független val. vált. összege: • Nálunk: • Ezek (nagyjából) függetlenek – tekintsük úgy • (Miért csak nagyjából?)

  35. 7. Zaj és lineáris torzítás együttes hatása pl. 16QAM • De akkor: • és így a Πk-adik tényezője, általában: • Rk-t, Ik-tismerjük, ak-ra, qk-ra átlagolhatunk

  36. 7. Zaj és lineáris torzítás együttes hatása pl. 16QAM

  37. 7. Zaj és lineáris torzítás együttes hatása – QAM • Az utóbbi (szép) formulában a gc-szerinti integrál zárt alakban is elvégezhető: g csak a kitevőben van, így az kiegészíthető teljes négyzetté és integrálható (-,  határok között). Így legvégül • ami egy szép formula, de numerikusan integrálni kellene. Numerikusan nem nagyon előnyös, vannak jobb módszerek is, de azok nem ilyen szépek. (Longitudinális  transzverzális)

  38. 7. Zaj és lineáris torzítás együttes hatása • A zajjal persze nem tudunk mit csinálni – a torzítást szeretnénk elkerülni • A szűrőket tudjuk (megpróbálhatjuk) jóra csinálni (A(ω) és H(ω)), de a közeg (esetleges) torzítását nem. • Csatornakiegyenlítés • EDDIG

  39. 4. Analóg jelek átvitele – analóg modulációs eljárások

  40. Analóg jelek • Analógnak nevezett jel olyan s(t) időfüggvényt-folyamatot reprezentál, amely bizonyos specifikáción belül tetszőleges lehet. Ilyen specifikációs adat lehet a jel tartója vagy Fourier-transzformáltjának tartója, teljesítménye, dinamika-tartománya vagy hasonlók.

  41. Kétoldalsávos el-nem-nyomott vivőjű AM (AM-DSB-NSC) • Az amplitúdó a modulált jel lineáris függvénye: • (lineáris moduláció, mert…; (történetesen inhomogén lineáris)) • Ennek a Fourier-transzformáltja: • Az analitikus jelé:

  42. S(ω) x(ω)=F[s(t)cosωct] Kétoldalsávos el-nem-nyomott vivőjű AM (AM-DSB-NSC) • Amiből a modulált jel • Van: vivőfrekvenciás vonal alatta-fölötte egy-egy oldalsáv • (Ilyet már láttunk: ) (kétszeresen pazarló)

  43. Kétoldalsávos elnyomott vivőjű AM (AM-DSB-SC) • Ez ilyen: • (Tk. Ilyet láttunk QAMnél, PSKnál) • Analitikus jelének Fou-trszf.-ja:

  44. Egyoldalsávos elnyomott vivőjű AM (AM-SSB-SC) • Minthogy az átviendő információt egy oldalsáv is teljes egészében tartalmazza, indokolt, a frekvencia-takarékosság érdekében, nem elfoglalni a másodikat. • Az eddigiek ismeretében ilyen egy-oldalsávos AM-hez jutunk, ha a vivőt nem a modulálójellel, hanem annak analitikusjelével moduláljuk • (so(t)-nek nincs negativ frekvenciájú összetevője, így x(t)-nek csak az egyik oldalsávja lesz meg.)

  45. Egyoldalsávos elnyomott vivőjű AM (AM-SSB-SC) • Mi is ez?: • Persze, az így előállított moduláló jel nem valós, így nem létezik. De az AM jel: • analitikus: szorozva ejωct-vel • modulált jel: • De hogy csináljuk a H[x]-et? Szűrő vagy (frekifüggetlen) 90o-os fázistoló (Hilbert szűrő) (áramkörrel nem triviális megcsinálni)

  46. AM demodulálsa – AM-DSB-NSC • Burkolódetektor kimenő jele: a komplex burkoló absz. értéke. • De tudjuk: a burkoló valós; és

  47. AM demodulálsa – AM-DSB-SC • A burkoló absz. értéke most nem jó: koherens referenciajellel kell szorozni • Ha a referencia fázisa δ-val eltér: meg van szorozva cosδ val (pl cos[(Δω)t] vel). Koherensnek kell lenni! (nem könnyű –ellentétben a digitálissal) kiszűrhető

  48. AM demodulálsa – AM-SSB-SC • Ehhez is kell referencia (szorozni a vivővel) • Ha most nem egészen koherens: • Ennek az absz négyzete (telj.) nincs eltorzítva:; (beszédhez jó)

  49. Szögmoduláció • Emlékeztető: • Szögmodulációnál d(t) = 1 és θ elvileg tetszőlegesen, a gyakorlatban lineáris módon függ az s(t) moduláló jeltől. Gyakorlati alkalmazásban háromféle (t) függvény fordul elő: • Fázismoduláció:

  50. Szögmoduláció Frekvenciamoduláció (FM): FM preemfázissal: Célszerű normalizálás: Általában: P(ω) kiemeli a nagyfrekvenciákat

More Related