37605

Изучение методов векторного синтеза и отображения модулированных сигналов в современных систем связи

Лабораторная работа

Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы

Формирование с помощью программы VSG модулированного сигнала в соответствии с данными приведенными в таблице ниже. Использованные параметры сигнала: Выборок на символ – 16; Количество символов – 500; Опорный уровень – 0 дБ.1 IQ составляющие сигнала QPSK во временной области без использования предмодуляционного фильтра Рисунок1.2 Векторная диаграмма и Сигнальное созвездие QPSK сигнала Далее по заданию вводим обработку сигнала с помощью предмодуляционного фильтра.

Русский

2013-09-24

3.35 MB

22 чел.

Министерство Российской Федерации по связи и информатизации

Московский Технический Университет Связи и Информатики

Лабораторная работа М1

“Изучение методов векторного синтеза и отображения модулированных сигналов в современных систем связи”

Выполнила бригада №1

Демура Э.С.

Власкин Г.А.

Дата выполнения: 24.04.2013

Москва 2013

Цель работы: ознакомление с программами векторного анализа и синтеза сигналов; изучение особенностей различных форм отображения модулированных сигналов цифровых систем связи и сравнение принципов их практического использования.

Формирование с помощью программы VSG модулированного сигнала в соответствии с данными, приведенными в таблице ниже.

Использованные параметры сигнала:

• Выборок на символ – 16;

• Количество символов – 500;

• Опорный уровень – 0 дБ.

N бригады     

Вид модуляции         

Тип фильтра

BT / a

1     

QPSK   

Гауссовский

0,3 / 0,5 / 0,8

Рисунок.1 IQ составляющие сигнала QPSK во временной области без использования предмодуляционного фильтра

 

Рисунок1.2  Векторная диаграмма  и Сигнальное созвездие QPSK сигнала

Далее по заданию вводим обработку сигнала с помощью предмодуляционного фильтра.

В качестве предмодуляционного фильтра в данной работе по заданному варианту используется гауссовский фильтр.

     Предмодуляционный гауссовский фильтр принято характеризовать произведением ВТ (BT product), где В – ширина полосы фильтра по уровню 3 дБ, Т – длительность битовой посылки.

Коэффициент BT фильтра, обозначаемый в англоязычной литературе как Bandwidth Time Product, что, наверное, можно перевести как "частотно-временное произведение", является соответствующим коэффициентом – количественной оценкой, используемым для характеристики гауссовских фильтров, и описывает резкость (sharpness) или крутизну фильтра, а по сути дела, степень фильтрации формируемого сигнала. Для реально используемых в ССПО гауссовских фильтров используются значения ВТ, лежащие между 0,22 до 0,5.

Рисунок 2 IQ составляющие сигнала QPSK во временной области при использовании гауссовского фильтра с коэффициентом BT=0,3

Рисунок 3 Векторная диаграмма и Сигнальное созвездие QPSK сигнала с коэффициентом ВТ=0.3

При данном коэффициенте BT произошло «скругление» формы квадратурных составляющих сигнала. На сигнальном созвездии образовались сигнальные облака (появление межсимвольной интерференции), соответствующие каждому из четырех возможных различных символов в QPSK модуляции. На векторной диаграмме определение параметров сигнала затруднено, что будет только усложняться с увеличением количества отображаемых фазовых траекторий. Также следует отметить нарушение целостности сигнального созвездия (любое отличие сигнального созвездия реального модулированного сигнала от его канонического вида).

Рисунок 4 IQ составляющие сигнала QPSK во временной области при использовании гауссовского фильтра с коэффициентом BT=0,5

При построении временных характеристик с введением предмодуляционной фильтрации с фильтром гаусса с коэффициентом BT=0,5 можно отметить изменения по сравнению с предыдущей характеристикой с BT=0.3: характеристика приобрела более резкие фронты и стала не такой равномерной, какой была на прямолинейных участках.

Рисунок 5 Векторная диаграмма и Сигнальное созвездие QPSK сигнала с коэффициентом ВТ=0.5

Точки на сигнальном созвездии не расплылись – имеют фиксированное месторасположение, в отличие от характеристики с BT=0.3. Фазовые траектории на векторной диаграмме приобрели вогнутый характер.

Рисунок 6. IQ составляющие сигнала QPSK во временной области при использовании гауссовского фильтра с величиной фильтрации BT=0,8

При построении временных характеристик с введением предмодуляционной фильтрации с фильтром гаусса с коэффициентом BT=0,8 с формой сигнала происходят те же изменения, которые были присущи при переходе от BT=0.3 к BT=0.5, а именно характеристика приобрела более резкие фронты и стала не такой равномерной.

Рисунок 7 Векторная диаграмма и Сигнальное созвездие QPSK сигнала с коэффициентом фильтрации ВТ=0.8

Сигнальные точки на сигнальном созвездии так же, как и при BT=0.5 имеют четкое месторасположение.  А на векторной диаграмме произошло дальнейшее изменение фазовых траекторий в том же направлении – они вогнуты до такой степени, что характеристика внешне напоминает букву Х.

По построенным характеристикам, видно (на примере с BT=0.3), что векторные диаграммы менее информативны.

                                     

Приступим к выполнению следующей части задания:

Выберем из таблицы №2 данные

N бригады

Вид модуляции

Разбаланс по фазе,

град

Дополнительно

1

32QAM

30

Шум ГУН = 10 град

Использованные параметры сигнала:

• Выборок на символ – 16;

• Количество символов – 500;

• Опорный уровень – 0 дБ.

Рисунок 8  IQ составляющие сигнала 32QAM при разбалансе по фазе 30 градусов

Рисунок 9   Векторная диаграмма и Сигнальное созвездие 32QAM сигнала при разбалансе по фазе 30 градусов

 

После ввода разбаланса по фазе в 30 градусов на векторной диаграмме и на сигнальном созвездии  на Рис.9 заметна расстройка по фазе, которая характеризуется разворотом сигнальных точек на фазовой плоскости.

Рисунок 10 IQ составляющие сигнала 32QAM при вводе дополнительных искажений Шум: ОСШ = 20 дБ

Рисунок 11 Векторная диаграмма и Сигнальное созвездие 32QAM сигнала при вводе дополнительных искажений – Шум: ОСШ = 20 дБ

На векторной диаграмме и сигнальном созвездии в результате внесения дополнительных искажений произошли следующие изменения: на сигнальном созвездии появились размытые сигнальные облака, в целом по ним можно определить какой передавался символ, но существуют точки, которые отклонены сильнее от истинного значения и могут быть ошибочно приняты. По векторной диаграмме сложно делать какие либо выводы из-за низкой информативности, связанной с загромождением характеристики.

Рисунок 12 IQ составляющие сигнала 32QAM при разбалансе по фазе и при вводе дополнительных искажений -  Шум: ОСШ = 20 дБ

Векторная диаграмма и Сигнальное созвездие 32QAM сигнала при вводе дополнительных искажений и при разбалансе по фазе:

Рисунок 13    Векторная диаграмма и Сигнальное созвездие 32QAM сигнала при разбалансе по фазе и при введении дополнительных искажений - Шум: ОСШ = 20 дБ

При наложении сразу двух видов шумов по векторной диаграмме и сигнальному созвездию видны выше описанные особенности каждого из искажений в отдельности. При этом всё также малоинформативна векторная диаграмма - за счет загромождения на ней сложно что либо разобрать.

Далее снимем временные характеристики квадратурных компонент для четырех символов.

Для этого сначала определим вид сигнального кодирования, используемого в данном типе модуляции. Так как по варианту задана модуляция 32QAM, то чтобы удостовериться используется ли здесь код Грея или нет, проведем исследование одной из четвертей сигнальной плоскости и по ней сделаем вывод (остальные четверти сигнальной плоскости строятся аналогично и общий вывод будет тем же).

Найдем расположение точки 00000. Сделаем это для того, чтобы в дальнейшем различать на векторной диаграмме точку, с которой начинается информационное сообщение (все информационные сообщения будем начинать с 00000).

Рисунок 14 Сигнальное созвездие точки 00000

Запишем координаты точки 00000:   I=0.142   Q=0.142

Теперь запишем в качестве информационных символов следующую последовательность:

00000

00001

00011

00010

00110

00111

00101

00100

Рисунок 15 Векторная диаграмма тест последовательности бит

Теперь по полученным данным можно определить координаты сигнальных точек для каждого символа в первой четверти сигнальной плоскости.

Рисунок 16 Сигнальное созвездие с отмеченными соотношениями точек для первой четверти

Так как на векторной диаграмме на рисунке 15 график получился не очень удачным, была сделана проверка со следующей информационной комбинацией, которую составили основываясь на рис 16., избежать пересечений траекторий проверить правильность полученных координат

00000;00001;00010;00101;00110;00111;00011;00100

Рисунок 17 Проверка точек по векторной диаграмме

Теперь снимем временные характеристики  квадратурных компонент для четырех символов.

Рисунок 18 Последовательность из четырех бит

Рисунок 19 Векторная диаграмма и сигнальное созвездие заданной последовательности

Снятые векторная диаграмма и сигнальное созвездие подтверждают полученное соотношение координат сигнальных точек для каждого из этих символов. Это можно проверить просто взглянув на временные характеристики квадратурных составляющих и соотнеся координаты каждого символа со значениями на векторной диаграмме.

В следующей части работы необходимо построить спектры сигналов с предмодуляционной фильтрацией и без неё. Для этого запустим программу векторного анализа сигнала VSA-ru. Поочередно загрузив файлы, сохраненные в начале выполнения работы (сигнал без использования фильтрации и с использованием гауссова фильтра), пронаблюдаем спектры сигналов.

Рисунок 20 Спектр сигнала QPSK без фильтрации.

Рисунок 21 Спектр сигнала QPSK с фильтрацией BT=0,3.

Сравним спектры QPSK сигнала без предмодуляционной фильтрации (рис.14) и с предмодуляционной фильтрацией (рис.15). Сразу бросается в глаза то, что в случае применения предмодуляционной фильтрации, уровень боковых лепестков значительно снижен. Если сравнить уровень первого бокового лепестка без применения фильтрации и с применением, то получаем: Без фильтрации примерно -  19 дБн (dBc) при расстройке 15 кГц. С применением фильтрации – 80 дБн (dBc) при расстройке 15 кГц. (при расстройке >20кГц  уровень превышает 100 дБн).

Вывод:

В ходе работы были рассмотрены способы отображения сигналов. Для каждого из методов характерны свои особенности в отображении информации и существуют свои плюсы и минусы, по полученным результатам сделаны следующие выводы:

Временные характеристики квадратурных составляющих сигнала удобны для получения координат символов. Наличие предмодуляционной обработки сильно влияет на характеристику графиков. При отображении большого количества символов графики становятся менее информативными.

Сигнальные созвездия, отображающие сигнальные точки в момент принятия решения лучше всего показывают наличие межсимвольной интерференции и характеристики, получаемые в результате фильтрации. Векторные диаграммы же напротив плохо отображают характеристики с помехами и с предмодуляционной фильтрацией. Связано это с тем, что при большом количестве отображаемых символов, траектории перемещений сигнальных точек очень сильно загромождают графики и иногда дело доходит до такой степени, что трудно вообще что либо на них различить, в отличие от сигнальных созвездий, где отображаются лишь принятия решений.

Спектральные характеристики в данной работе использовались для того, чтобы оценить влияние предмодуляционной фильтрации на спектр сигнала и они как раз таки очень наглядно показывают происходящие изменения с сигналом. С применением предмодуляционной фильтрации уровень боковых лепестков значительно снижен, а сама характеристика «сглажена». Если сравнить уровень первого бокового лепестка без применения фильтрации и с применением, то получаем:

Без фильтрации примерно -  19 дБн (dBc) при расстройке 15 кГц

С применением фильтрации – 80 дБн (dBc) при расстройке 15 кГц. (при расстройке >20кГц  уровень превышает 100 дБн).


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

17245. Решение проблем параллелизма при помощи блокировок 164.5 KB
  Лекция №9 Решение проблем параллелизма при помощи блокировок Проанализируем поведение транзакций вступающих в конфликт при доступе к одним и тем же данным. Проблема потери результатов обновления Две транзакции по очереди записывают некоторые данные в одну и ту ж...
17246. Преднамеренные блокировки 122.5 KB
  Лекция №10 Преднамеренные блокировки Управление блокировками осуществляется из программного обеспечения и осуществляется на уровне пользовательского соединения. Блокировка указывает что пользователь имеет право на использование соответствующего ресурса. К ресур...
17247. Транзакции и восстановление данных 66 KB
  Лекция №11 Транзакции и восстановление данных В данной главе изучаются возможности восстановления данных после сбоев системы т.е. свойство Д – долговечность транзакций. Главное требование долговечности данных транзакций состоит в том что данные зафиксированных
17248. Основы технологии OLAP 132.5 KB
  Лекция №12 Основы технологии OLAP Что такое хранилище данных Что такое OLAP Многомерные кубы Некоторые термины и понятия Заключение OLAP OnLine Analytical Processing технологии многомерного анализа данных. Что такое хранилище данных Устно. Информационные с...
17249. Облік доходів підприємства 31.5 KB
  Облік доходів підприємства. Дохід є надходженням економічних вигод які виникають в результаті діяльності підприємства у вигляді виручки від реалізації продукції товарів робіт послуг гонорарів відсотків дивідендів тощо. В обліку дохід відображається в момент надх
17250. Облік фінансових результатів та використання прибутку 35.5 KB
  Облік фінансових результатів та використання прибутку. Фінансові результати за видами діяльності внаслідок яких вони виникають поділяються на : прибутки збитки від звичайної діяльності операційна основна та інша діяльність інша звичайна інвестиційна та фінансо...
17251. Облік власного капіталу 35 KB
  Облік власного капіталу. Власний капітал підприємства – це частина в активах підприємства яка залишається після вирахування усіх його зобов'язань. Власний капітал складається із статутного пайового додаткового резервного нерозподілених прибутків непокритих збитк...
17252. Облік резервного капіталу 26.5 KB
  Облік резервного капіталу. Резервний капітал – це сума резервів створених відповідно до чинного законодавства і засновницьких документів за рахунок нерозподіленого прибутку підприємства. Він створюється з метою усунення можливих в майбутньому тимчасових фінансових ...
17253. Облік цільового фінансування і цільових надходжень 24.5 KB
  Облік цільового фінансування і цільових надходжень. До цільового фінансування і цільових надходжень належать кошти отримані у вигляді субсидій та асигнувань з бюджету та позабюджетних фондів цільових внесків фізичних та юридичних осіб гуманітарної допомоги тощо. К