670_Maglitskij_B.N._Otsenka_vlijanija_iskazhenij_i_pomekh_

6.1.Установите параметры Start time = 0.0 и Stop time = inf.

6.2.Запустите модель и пронаблюдайте сигнальное созвездие и глаз – диаграмму сигнала на выходе фильтра.

6.3.Пронаблюдайте сигнальное созвездие и глаз – диаграмму сигналана выходе модулятора.

6.4.Проанализируйте полученные результаты моделирования. Остановите работу модели.

7.Задайте режим работы модели без МСИ.

7.1.Установите в блоке AWGN значение Eb/N0 = 10 дБ.

7.2.Установите значение параметра задержки Receive delay = 0 в блоке Error

Rate Calculation)

7.3.Задайте значение средней мощности сигнала в блоке AWGN в поле Input signal power равным 1.0

7.4.Запустите модель и убедитесь в ее правильной работе, оценив значение коэффициента ошибок

7.5.Остановите работу модели

8. Установите в модели режим с межсимвольной интерференцией;

8.1.Установите значение параметра задержки Receive delay = 1 в блоке Error

Rate Calculation

8.2.Задайте импульсную характеристику фильтра h = [0.1 1 0.1];

8.3.Для правильного задания сигнал/шум необходимо учесть влияние увеличение уровня мощности сигнала из-за боковых отсчетов ИХ канала. Средняя мощность сигнала в данном случае равна сумме квадратов отсчетов ИХ канала. Для случая [0.1 1 0.1] это 1.02 и т.д. Задайте значение средней мощности сигнала в блоке AWGN в поле Input signal power равным 1.02.

8.4.Запустите модель;

8.5.Пронаблюдайте импульсную и частотную характеристики фильтра

8.6.Пронаблюдайте и зарисуйте в отчет по работе сигнальное созвездие и глаз – диаграмму сигнала на выходе канала с AWGN

8.7.Оцените значение коэффициента ошибок

8.8.Объясните полученные результаты

8.9.Остановите работу модели

8.10.Сравните полученную частотную характеристику с характеристикой, полученной в п.5.2

8.11.Пронаблюдайте сигнальные созвездия на выходе фильтра и выходе кана-

ла с AWGN

8.12.Пронаблюдайте глаз – диаграммы сигнала на выходе фильтра и на выходе канала с AWGN

9. Зарисуйте полученные диаграммы в отчет по работе;

9.1. Оцените значение коэффициента ошибок. Объясните полученные результаты. Остановите работу модели.

10.Задайте импульсную характеристику фильтра h=[0.5 1 0.5];

10.1. Проанализируйте импульсную и частотную характеристики фильтра и зарисуйте их в отчет по работе

91

10.2.Проанализируйте сигнальные созвездия и глаз – диаграммы на выходе фильтра и на выходе канала с AWGN

10.3.Для примера на рисунке 14 показаны сигнальное созвездие и глаз – диаграмма на выходе канала с AWGN

10.4.Оцените значение коэффициента ошибок. Остановите работу модели.

10.5.Проанализируйте полученные результаты и сформулируйте выводы

по итогам проведенного анализа. Закройте модель.

11.Проведите анализ влияния ограничения полосы частот на спектр модулированного сигнала, для чего:

11.1. Постройте модель, приведенную на рисунке 6.6

Рисунок 6.6. – Схема модели для анализа спектра сигнала

11.2. Установите следующие параметры блоков модели (таблица 6.2)

Таблица 6.2. – Параметры блоков модели

Bernoulli Binary Generator

11.3.Во вкладке Configuration Parameters для параметров Type и Solver в разделе Solver options выберите Variable Step и ode45 (Dormand – Prince)

11.4.Задайте значения Start time = 0.0 и Stop time = inf;

11.5.Установите параметры цифрового фильтра; h = [0.3 1 0.3] и идентифика-

тор h в поле Numerator coefficients блока фильтра

11.6.Задайте значение средней мощности сигнала в блоке AWGN в поле Input signal power равным 1

11.7.Запустите модель и проведите оценку спектров сигналов в контрольных

точках модели при значении Eb/N0 = 20 дБ в канале AWGN. Зарисуйте спектрограммы в отчет и проведите оценку полученных результатов. Закройте окно модели и программу MATLAB.

Содержание отчета:

1.Схемы исследуемых моделей ЦСРС;

2.Энергетические спектры сигналов, глаз – диаграммы и созвездия;

3.Зависимости коэффициента ошибок от отношения сигнал/шум;

4.Выводы по результатам исследования.

93

Контрольные вопросы:

1.Назовите причины и поясните механизм возникновения МСИ.

2.Каким образом наличие МСИ сказывается на созвездии сигнальных точек?

3.Каким образом наличие МСИ сказывается на спектре модулированного сигнала?

4.Каким образом наличие МСИ сказывается на форме глаз – диаграммы?

5.Какими техническими средствами можно снизить влияние МСИ?

6.Поясните, что понимается под глаз – диаграммой;

7.Каким образом изменяется глаз – диаграмма при значительном увеличении мощности тепловых шумов?

2.7.Лабораторная работа № 7 «Анализ помехоустойчивости цифровой системы радиосвязи»

Цель работы: Анализ влияния тепловых шумов и замираний сигнала на помехоустойчивость ЦСРС.

Подготовка к работе:

1.По указанной литературе изучить причины появления замираний в каналах ЦСРС;

2.Подготовить бланк отчета по лабораторной работе;

3.Подготовить ответы на контрольные вопросы.

Выполнение лабораторной работы:

1. Сборка модели цифровой системы радиосвязи и установка исходных параметров

1.1.Запустите MATLAB;

1.2.Используя блоки библиотеки Simulink соберите упрощенную схему ЦСРС с двоичной фазовой модуляцией (рисунок 7.1);

94

Рисунок 7.1. – Схема модели цифровой системы радиосвязи

ВАЖНО! Модель реализует систему радиосвязи с 2-х позиционной фазовой модуляцией (BPSK). Среда распространения сигнала имитируется каналом с аддитивным белым гауссовым шумом и замираниями Райса.

Всилу своей специфики, компьютерное моделирование систем связи имеет ряд характерных особенностей, о которых необходимо упомянуть, прежде чем переходить к более подробному рассмотрению компонентов модели.

Впервую очередь следует рассмотреть метод моделирования для ВЧ сигналов. Любой непрерывный сигнал за какой-либо отрезок времени принимает бесконечное число значений. Поскольку описать такой сигнал как массив значений амплитуды не представляется возможным (получится бесконечный массив), в MATLAB любой сигнал представляется как последовательность отсчетов, взятых с периодом, величина которого в настройках обозначается как «время отсчета» (Sample Time).

Очевидно, что чем меньше этот период, тем точнее отображен сигнал. Исследование сложных систем, с многократными преобразованиями сигналов СВЧ оказывается достаточно ресурсоемким процессом, и время симуляции иногда значительно превышает время реального процесса даже на мощных компьютерах.

Для снижения нагрузки на центральный процессор и ускорения процесса симуляции в системе MATLAB для моделирования модуляции цифровых сиг-

95

налов используется так называемая модуляция в основной полосе частот или симуляция (baseband modulation), известная также как эквивалентный метод низких частот (lowpass equivalent method).

Вероятность ошибки при использовании моделей с полосовой (Passband) и узкополосной (Baseband) модуляцией отличается менее чем на 1%, однако при этом модели с использованием полосовой модуляции требуется несравнимо большее время, для обработки такого же объема данных. Разница в скорости симуляции особенно заметна, при больших значениях несущей частоты.

Еще одним способом, применяемым в MATLAB с целью уменьшить время симуляции процесса, является использование многоканальных сигналов или кадров (Frames). Кадр – это последовательность отсчетов, выстроенная в единый вектор (матрицу столбец). Использование моделирования на основе кадров (Frame-Based processing) можно сравнить с передачей двоичных сигналов в последовательном и параллельном кодах – время затраченное на передачу одного и того же количества значений во втором случае уменьшается кратно размеру используемого кадра (если говорить о параллельном коде, то это число параллельных каналов). Еще одним плюсом использования кадров является то, что при прохождении через различные блок все значения кадра обрабатываются одновременно.

Использование узкополосной модуляции на основе кадров очень значительно увеличивает скорость обработки информации, и по сравнению с полосовой модуляцией, позволяет достичь того же результата за гораздо меньшее время. Кроме того, многие блоки библиотеки Communications Blockset требуют в качестве входного сигнала исключительно Baseband сигнал с определенным размером кадра (например, блок Rician fading Channel – канал с Райсовскими замираниями), что делает использование узкополосной модуляции необходимым условием для моделирования телекоммуникационных систем.

В исследуемой модели используются следующие блоки:

Bernoulli Binary Generator (генератор последовательности импульсов в формате NRZ – имитатор цифрового сигнала): Communications Blockset –

Comm Sources;

BPSK Modulator Baseband (фазовый модулятор в основной полосе ча-

стот): Communications Blockset – Modulation–PM;

BPSK Demodulator Baseband (фазовый демодулятор в основной полосе частот): Communications Blockset – Modulation - PM;

AWGN Channel (канал с аддитивным белым гауссовым шумом): Communications Blockset - Channels;

Multipath Rician Fading Channel (канал с замираниями Райса): Communications Blockset - Channels;

Discrete-Time Eye Diagram Scope (блок наблюдения «глаз –диаграмм»):

Communications Blockset - Comm Sinks;

Discrete-Time Scatter Plot Scope (блок наблюдения сигнальных созвез-

дий): Communications Blockset - Comm Sinks

96

Блок AWGN Channel реализует среду распространения радиоволн в канале с аддитивным белым Гауссовым шумом. Окно параметров блока приведено на рисунке 7.6.

Рисунок 7.6. – Окно параметров блока AWGN Channel

Регулируемыми параметрами блока AWGN Channel являются:

–Mode – тип отношения сигнал/шум;

–Eb/N0 – отношение энергии сигнала на бит к спектральной плотности теплового шума;

–Number of bits per symbol – число бит на символ;

98

–Symbol Period – символьный период;

–Output data type – тип выходных данных.

Блок Multipath Rician Fading Channel реализует канал с замираниями Райса.

1.3. Ознакомление с работой блока «Multipath Rician Fading Channel» 1.3.1. Откройте имитационную модель Multipath Rayleigh and Rician Fad-

ing Channel, выполнив команду commmultipathfading. Данная модель реализует простейшую систему радиосвязи с QPSK и каналами с замираниями Релея и Райса. Схема модели приведена на рисунке 7.7.

Multipath Rayleigh and Rician Fading Channels

Multipath Rician

Fading Channel

Рисунок 7.7. – Схема модели Multipath Rayleigh and Rician Fading Channels

–переведите блоки Multipath Rayleigh Channel, After Rayleigh Fading и After Rician Fading (блоки наблюдения сигнальных созвездий) в режим ожидания от-

крытия при запуске модели;

–установите блок модели Multipath Rician Fading Channel в режим открытия при запуске модели.

Ванализируемой модели цифровой сигнал вырабатывается блоком Bit Source, который создает ПСП импульсов с распределением Бернулли и определенной скоростью передачи и длительностью тактового интервала. Окно параметров этого блока приведено на рисунке 7.8.

99

Рисунок 7.8. – Окно параметров блока Bit Source

Регулируемые параметры блока:

–Probability of a zero – вероятность появления символов «0»;

–Sample time – длительность импульсов ПСП;

–Samples per frame – число переданных бит в кадре;

–Output data type – тип выходных данных.

По умолчанию, в модели скорость передачи данных (bitRate) равна 500 кбит/с, что соответствует скорости символов при QPSK 250 000 символов/с):

bitRate = 500000 bits Per Frame = 200

Блок Multipath Rician Fading Channel реализует среду распространения радиоволн с замираниями Райса для узкополосных систем (в моделях должны использоваться модуляторы в основной полосе частот (Baseband Modulator).

Этот блок целесообразно использовать при моделировании мобильных систем связи, в которых передаваемый сигнал может достигнуть приемника как по прямому пути, так и по путям, создаваемым отраженными лучами.

Окно параметров блока Multipath Rician Fading Channel показано на рисунке 7.9.

100