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

82465. Рынок капитала и процент. Спрос и предложение заемных средств. Принцип дисконтирования 37.3 KB
  Дисконтирование это приведение всех денежных потоков в будущем потоков платежей к единому моменту времени в настоящем с учетом изменения стоимости денег с течением времени. Наращение к определенному моменту в будущем выполняется путем умножения прошлых денежных потоков потоков платежей на коэффициент наращения Ка: Дисконтирование выполняется путем умножения будущих денежных потоков потоков платежей на коэффициент дисконтирования Ко: где процентная ставка;п количество периодов. Таким образом дисконтирование это приведение...
82466. Рынок земельных ресурсов и земельная рента. Рынок природных ресурсов 35.15 KB
  Рынок природных ресурсов. Рынок природных ресурсов. В рыночной экономике каждый из экономических ресурсов представляет собой большой ресурсный рынок рынок труда рынок капитала и т.
82467. Технологическая и экономическая эффективность производства, отдача от масштаба производства. Оптимальная комбинация производства, предельные нормы технологического замещения 38.12 KB
  Оптимальная комбинация производства предельные нормы технологического замещения. для производства других продуктов и услуг т. виды экономического производства: легальное производство; незаконное производство; скрытое производство и подпольная экономика; любые поставки товаров и услуг между заведениями принадлежащими одному и тому же предприятию так как они считаются частью продукции предприятия как единого целого; незавершенное производство; производство товаров и услуг домашними хозяйствами а также услуг оказываемых наемной...
82468. Основные макроэкономические показатели и система национальных счетов (ВВП; ВНП; ЧНП; НД) 35.99 KB
  Валовой национальный продукт ВНП – рыночная стоимость всех предназначенных для конечного потребления товаров и услуг произведенных принадлежащими данной стране факторами производства в течение определенного периода времени года. При подсчете ВНП учитываются товары и услуги произведенные факторами производства принадлежащими данной стране. Номинальный ВНП ВВП измеряет стоимость выпуска в данном периоде по ценам этого периода или в текущих денежных единицах.
82469. Макроэкономическое равновесие на рынке товаров и распределение уровня национального дохода 64.25 KB
  Модель DS позволяет рассмотреть механизм формирования равновесного объема национального производства в краткосрочном периоде в условиях изменяющихся цен. Точка Е1 отражает ситуацию макроэкономического равновесия при высоком уровне безработицы и негибкости цен. Увеличение совокупного спроса на кейнсианском отрезке приводит к увеличению реального объема национального продукта но не затрагивает уровня цен. Точка Е2 характеризует макроэкономическое равновесие в условиях неполной занятости наличия узких мест в экономике и отставания темпов...
82470. Кредитно–денежная система и кредитно-денежная политика 35.54 KB
  Кредитно-денежная система – это совокупность кредитных отношений форм и методов кредитования осуществляемых кредитно-финансовыми институтами которые создают аккумулируют и предоставляют экономическим субъектам денежные средства в виде кредита на условиях срочности платности и возвратности. Современная кредитноденежная система государства складывается из банковской системы Центробанк и коммерческие банки и совокупности так называемых специализированных небанковских кредитнофинансовых институтов способных аккумулировать временно...
82471. Рынок ценных бумаг. Структура, организация и функции рынка ценных бумаг 38.45 KB
  По виду ценных бумаг рынок облигаций рынок акций рынок производных финансовых инструментов. По эмитентам рынок ценных бумаг предприятий рынок государственных ценных бумаг и т. По срокам рынок кратко средне долгосрочных и бессрочных ценных бумаг. По видам сделок кассовый рынок подразумевает мгновенное исполнение сделок форвардный рынок и т.
82472. Налогово-бюджетная система и налогово-бюджетная политика. Кривая Лаффера 147.69 KB
  Бюджетноналоговая политика – это такая политика которая направлена на стабилизацию экки с помощью гос. От качества федерального бюджета от уровня собираемости налогов зависят инвестиционные возможности госва уровень соц. защиты граждан предпринимательская активность взаимоотношения РФ с другими странами и в целом результативность всей внутренней и внешней политики госва. Бюджетноналоговая политика представляет собой совокупность мер правительства по изменению гос.
82473. Бюджетный дефицит и способы его финансирования(дискреционная и недискреционная налогово-бюджетная политика, встроенные стабилизаторы) 34.35 KB
  Дискреционная гибкая налоговобюджетная политика – это сознательное манипулирование со стороны законодательной власти налогообложением и государственными расходами с целью воздействия на уровень экономической активности. Недискреционная налоговобюджетная политика – это автоматические изменения в уровне налоговых поступлений независимые от принятия решений правительством. Законодательный орган определяет только ставки налогов а не размер налоговых поступлений бюджетная политика является результатом действия автоматических или встроенных...