75607

Сигналы. Электрический сигнал в радиотехнике

Лекция

Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы

Сигнал это информационная функция несущая сообщение о физических свойствах состоянии или поведении какойлибо физической системы объекта или среды а цель обработки сигналов извлечение сведений которые отображены в этих сигналах и преобразование этой информации в форму удобную для восприятия и использования. Для выявления общих свойств сигналов их классифицируют по ряду признаков рис. По возможности предсказания мгновенных значений сигналов в любые моменты времени различают сигналы детерминированные и случайные. Информативным...

Русский

2015-01-15

390 KB

10 чел.

ОС. Лекция 1

ВВЕДЕНИЕ

Сигналом называется процесс изменения во времени физического состояния какого-либо объекта, служащий для отображения, регистрации и передачи сообщений. Электрический сигнал – это изменяющаяся во времени физическая величина (ток, напряжение, напряженность электрического или магнитного полей и т.д.), в законе изменения которой содержится сообщение или информация.

В процессе преобразования сообщения в электрический сигнал имеет место модуляция, т.е. управление параметрами некоторой электрической величины. В результате модуляции соответствующий параметр становится функцией времени, а несущая функция превращается в сигнал (см. рис.1).

Сигнал - это информационная функция, несущая сообщение о физических свойствах, состоянии или поведении какой-либо физической системы, объекта или среды, а цель обработки сигналов - извлечение сведений, которые отображены в этих сигналах и преобразование этой информации в форму, удобную для восприятия и использования.

Для выявления общих свойств сигналов их классифицируют по ряду признаков (рис. 2). По возможности предсказания мгновенных значений сигналов в любые моменты времени различают сигналы детерминированные и случайные.

По величине интервала времени, в котором существуют отличные от нуля значения сигнала, различают непрерывные и импульсные сигналы.

По повторяемости мгновенных значений сигнала различают периодические и непериодические сигналы.

В зависимости от выбора несущего процесса различают радиосигналы и видеосигналы. Видеосигналы – это такие сигналы, у которых несущими процессами являются постоянные токи и напряжения. Радиосигналы – это такие сигналы, у которых несущими процессами являются гармонические колебания и электромагнитные волны.

Кроме постоянных или синусоидальных токов и напряжений в качестве несущих процессов могут использоваться последовательности видеоимпульсов и радиоимпульсов. Сигналы с такими несущими процессами являются импульсно-модулированными сигналами. В зависимости от того, какой параметр несущего электромагнитного процесса подвергается модуляции, различают:

  •  амплитудно-модулированные сигналы (АМ);
  •  частотно- модулированные сигналы (ЧМ);
  •  фазомодулированные сигналы (ФМ);
  •  сигналы с широтно-импульсной модуляцией;
  •  сигналы с частотной модуляцией.

Информативным параметром сигнала может быть частота сигнала, центральная частота и ширина полосы сигнала (если сигнал широкополосный), период повторения сигналов и т.д. Целью обработки при проведении физического эксперимента может быть получение аналитического описания физического процесса, т.е. получение математической модели.

Рис. 2. Классификация сигналов

В радиотехнике, радиолокации, электрической связи, в системах и сетях передачи информации, автоматическом управлении целью обработки является получение, передача и обработка информации, содержащейся в сигналах.

Обработка может производиться в аналоговой или цифровой формах.

Для выполнения обработки в цифровой форме исходный аналоговый сигнал должен быть вначале преобразован в цифровую форму, т.е. представлен в виде серии отсчетов (мгновенных значений сигнала), взятых с некоторой частотой. Операция преобразования сигнала в цифровую форму производится с помощью АЦП. Для того, чтобы по набору цифровых отсчетов можно было восстановить значения измеряемого аналогового сигнала в люьой момент времени с требуемой точностью, необходимо правильно выбрать разрядность АЦП и интервал дискретности измерений во времени. Обработку сигналов, представленных в цифровой форме, называют цифровой обработкой сигналов (ЦОС).

Методами ЦОС являются алгоритмы цифровой фильтрации, спектрально-корреляционного анализа, модуляции и демодуляции сигналов, адаптивной обработки и др. Алгоритмы ЦОС, в отличие от других вычислений на ЭВМ, предусмативают, как правило, их выполнение в реальном масштабе времени.

Средствами реализации ЦОС программируемые логические интегральные схемы (ПЛИС), микропроцессоры общего назначения, микроконтроллеры, цифровые сигнальные процессоры (ЦСП). Последние аппаратно и программно оптимизированы на задачи ЦОС и образуют ее специализированную элементную базу. В режиме off line ЦОС может выполняться с помощью готовых компьютерных программ, представленных наиболее полно в MATLAB.  

Примером задачи ЦОС и средств ее решения может быть задача обнаружения и определения параметров в реальном времени1 радиолокационного линейно-частотно модулированного (ЛЧМ) спутникового сигнала, рассмотренная ниже. Общая структура системы радиотехнического контроля радиолокационных спутниковых сигналов показана на рис. 1

Рис. 1. Структура системы радиотехнического контроля радиолокационных

спутниковых сигналов. ПУТ-приемно-усилительный тракт, АОП-акустооптический

процессор, СРЦОС – система регистрации и обработки сигналов.

Акустооптоэлектронный процессора, преобразует поток ЛЧМ-сигналов в поток мгновенных спектров [1,2]. Технические возможности современной аппаратуры позволяют получать мгновенный частотный спектр за 4 мкс при количестве разрешимых элементов  128. В результате на СРЦОС поступает поток мгновенных спектров с частотой следования элементов  40 МГц (если каждый мгновенный спектр включает от 128 частотных линий) и эдементные и кадровые сигналы синхронизации .

Рис. 2. Вид кадра, содержащего один элемент спектра ЛЧМ-сигнала

Один ЛЧМ-сигнал занимает несколько (8-10) кадров. Чтобы получить ЛЧМ-сигнал, нужно обнаружить последовательно идущие кадры, содержащие элементы ЛЧМ-сигнала и просуммировать их за 16 мкс.

В результате будет получен сигнал, содержащий несколько (например, 8) последовательно расположенных линий спектра.

Основными задачами цифровой обработки является обнаружение в реальном времени  ЛЧМ-сигналов в условиях шумов и помех и определение параметров ЛЧМ-сигнала, таких как центральная частота, полуширина спектра и амплитуда. Структура системы регистрации и цифровой обработки сигналов (СРЦОС) приведена на рис. 3.

Рис. 3. Структура СРЦОС. СИ_К- синхроимпульс кадра, СИ_Д – синхроимпульс данных (элементный синхроимпульс)

.

В процессе цифровой обработки решается несколько задач:

  1.  Фильтрация шумов и помех в потоке данных;
  2.  Обнаружение информативных сигналов в потоке данных и идентификация параметров: центральной частоты, полуширины спектра и мощности.
  3.  Анализ обнаруженных сигналов с целью исключения возможности ошибочного принятия сигнала помехи за информативный сигнал.
  4.  Передача параметров информативных сигналов на удаленный компьютер.

Предварительная обработка данных, требующая высокой скорости выполнения, реализована в ПЛИС.  На этапе предварительной обработки производится фильтрация помех (п.1) и формирование 32-х битных отсчетов содержащих амплитуду сигнала, индекс в кадре и номер кадра для исключения из дальнейшей обработки неинформативных данных (п.2). Информативными считаются сигналы, превышающие пороговый уровень и не совпадающие с «картой помех». В «карте помех» сохраняется частотный диапазон структурно-детерминированных (станционных) помех, определенный непосредственно перед приемом спутникового сигнала.

Последовательность обработки информационного потока данных иллюстрируется на рис. 4.

Рис. 4. Последовательность обработки информационного потока данных

Другие примеры задач реального времени, решаемых с помощью систем ЦОС:

Обнаружение и определение параметров

  1.  Донных сигналов электромагнитно-акустических толщиномеров;
  2.  Эхо-сигналов спектрометров ЯКР.

В задаче обнаружения и определения параметров донных сигналов электромагнитно-акустических (ЭМА) толщиномеров необходимо измерение времени прохождения ультразвукового импульса, порождаемого радиоимпульсом, через металлическое изделие. Таким способом определяется тощина металла. ЭМА-толщиномеры используются в атомной промышленности для контроля толщины металлических конструкций и для измерения толщины нефтегазовых труб в процессе эксплуатации. Пример вида зашумленных донных сигналов ЭМА-толщиномера приведен на рис. 7.

           

Рис. 7

Определение толщины металла производится по расстоянию между центрами отраженных (донных) сигналов. Центры определяются по положению максимумов  отраженных сигналов. Структура типового ЭМА-толщиномера А1270 приведена на рис. 8

Рис. 8

Блок обработки сигналов выполнен на базе ПЛИС и/или сигнального процессора.

Выводы.

К основным задачам ЦОС относятся:

  •  аппроксимация сигналов;
  •  обнаружение и определение параметров сигналов;
  •  цифровая фильтрация;
  •  спектрально-корреляционный анализ;
  •  модуляции и демодуляции сигналов;

Разработка алгоритмов ЦОС включает:

  1.  Высокоуровневую программную (MATLAB, LabView, LabWindows/CVI).
  2.  Низкоуровневую программную (LabWindows/CVI, С/С++).
  3.  Аппаратно-программную (LabWindows/CVI, С/С++).
  4.  Аппаратную (VHDL, С/С++).

Направления лабораторных работ по курсу:

1. Программная реализация базовых методов цифровой обработки (свертки, фильтрации, корреляции, прямого и обратного преобразования Фурье).

  2. Сравнительный анализ эффективности различных методов с точки зрения степени подавления шумов, степени искажения сигнала и быстродействия и выбор наилучшего.

  3. Программная реализация и сравнительный анализ сложных видов цифровой обработки.

  4. Аппаратно-программная реализация методов цифровой обработки с генерацией модельных зашумленных сигналов и  с использованием записей реальных сигналов.


ЛИТЕРАТУРА

  1.  Тутыгин В.С. Цифровая обработка сигналов: уч. пособие. [Электронный ресурс] /В.С.Тутыгин –www.unilib.neva.ru, 2013. – 300с.
  2.  Тутыгин В.С.  Цифровая обработка коротких сигналов./В.С.Тутыгин - СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2012. – 164с. ISBN 978-5-7422-3723-5.
  3.  Тутыгин В.С. Цифровая обработка сигналов: лаб. практикум/ В.С.Тутыгин -  СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2013. – 106с.
  4.  Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. Учебник для вузов. 2-е изд.-СПб.: Питер, 2006.-751с.
  5.  А.И.Солонина, С.М.Арбузов. Цифровая обработка сигналов. Моделирование в MATLAB: Учебное пособие. – СПб.: БХВ-Петербург, 2008 – 816с. ISBN 978-5-9775-0259-7
  6.  Юкио Сато Без паники! Цифровая обработка сигналов: Пер. с яп.. – М.: Изд. дом Додэка – XXI, 2010 - 176с. ISBN 978-5-94120-251-5.
  7.  С.Л.Марпл-мл. Цифровой спектральный анализ и его приложения: Пер. с англ. – М.:Мир, 1990 – 584с. ISBN 5-03-001191-9
  8.  Давыдов А.В. Цифровая обработка сигналов. Конспект лекций. http://prodav.narod.ru/textbook/index.html 
  9.  Яневич Ю.М. Задачи приема сигналов и определения их параметров на фоне шумов. Конспект лекций. Физический ф-т СПбГУ.,
  10.  Ж. Макс. Методы и техника обработки сигналов при физических измерениях. В 2-х томах. М.: Мир, 1983,- 567с.
  11.  Котоусов А., Морозов А. Оптимальная фильтрация сигналов и компенсация помех. М.: Горячая линия-Телеком, 2008,-166с.
  12.  Айфичер Э., Джервис Б. Цифровая обработка сигналов. Практический подход. / М., "Вильямс", 2004, 992 с.
  13.  Машеров Е.  Цифровая обработка сигналов – некоторые основные понятия. http://www.nsi.ru/~EMasherow/DSP.htm
  14.  Давыдов А.В. Теория сигналов и систем. http://prodav.narod.ru/signals/index.html.
  15.   Тутыгин В.С. Автоматизация физического эксперимента: учеб. пособие/ В.С.Тутыгин. -  СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2013. – 200с.
  16.   Тутыгин В.С. Основы автоматизации физического эксперимента: лаб. практикум/ В.С.Тутыгин -  СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2008. – 96с.

1 В.С.Тутыгин. Новые адаптивные алгоритмы обнаружения и определения параметров ЛЧМ-сигналов/ В.С.Тутыгин, С.В.Шедов, А.В.Южаков // Цифровая обработка сигналов. - 2011. - N 1. - С. 16-23


В.С.Тутыгин.  Цифровая обработка спутниковых ЛЧМ-сигналов в реальном времени средствами ПЛИС XILINX/ В.С.Тутыгин, А.В.Южаков // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Серия Информатика. Телекоммуникации. Управление.  №6.1(138).2011, С.32-38.


А.В.Анищенко. Действующий макет средства радиотехнического контроля параметров РЛС с синтезированной апертурой антенны./Анищенко А.В., Катков Б.Г., Купряшкин И.Ф.,Попов В.Г., Рогов С.А., Тутыгин В.С., Яковлев Ю.В.// Вестник ВАИУ-2010 №4(11)-С.116-121.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

32114. Les figures de construction 12.9 KB
  Les constructions parallиles, ce sont deux ou plusieurs phrases ou expressions ayant la meme structure syntaxique où setablissent les correspondances entre les idées: Quand un Anglais rencontre un Anglais, il lui dit
32115. Linversion 11.24 KB
  Le COD se place normalement apres le verbe. Mais il se place en tete de la proposition. EX : Aux multitudes asservies, martyrisйes, provisoirement vaincues, Barbusse indiquait le chemin de la libйration.
32116. La definition et les types de figures La figure consiste а detourner le sens par un emploi expressif qui secarte de lemploi canonique de l'unitee linguistique 11.74 KB
  es orateurs employaient les figures pour retenir lattention du public, pour attenuer leurs idees, pour frapper limagination par loriginalitee de lexpression et de points de vue. Mais le role stylistique des figures depasse de beaucoup le champ de la rhetorique
32117. les tropes (figure de sens) 12.8 KB
  Le même réfèrent peut être désigné directement, par le mot au sens propre et indirectement, par son indice secondaire.«Le sens imagé, cest la vision cumulée de deux images » (V.G. Gak).
32118. les comparaisons, leurs typoes et fonctions 12.88 KB
  L stylistique étudie les comprisons imgées qui peuvent être figées stbles ou occsionnelles. Les comprisons imgées rpprochent les rélités différentes pr leur nture elles se distinguent pr l'originlité de cette similitude. que tel comprble ressembler en de les verbes dire croire u Conditionnel etc.
32119. La metaphore. Se base sur le transfert de la nomination d’un referent sur l’autre liee au premier par la ressemblensce. C’est une comparaison en raccourci 12.18 KB
  On distingue : L metp 3 termes : vous n’etes qu’une pie bevrde 2 termes : le desert une mer de sble un terme : mon oiseux u point de vue grmmt les met puvent etre nominles Mon beu nvire o m memoire verble l’ombre violente des touffes de giroflee eclboussit le mur rugueux. djectivlemon esprit mer dverbileJ’i quitee Mdrid prcournt philosophiquement les des Cstilles L semntique des imges on distingue : l met sptile Une mer de sble nthropomorphique quel princesse nimlomorphique : Le troupeuconcret de ponts...
32120. La metonimie et ses variantes, la synecdoque et l’antonomase sont des figures basees sur la contiguitee(sur le rapport de voisinage, d’interdependance) et ne depend pas de la vision personnele de l’auteur 11.84 KB
  Types de metonimies : on prend le contennt pour le contenu et vice vers : boire une bouteille=boisson on prend le producteur pour le produit : un beu Millet=tbleu on prend le lieu d’origine pour le produit : un bordeuxvin fbriquee Bordeux on prend l consequence pour l cuse et vicevers : ce trvil est remrqubleresultt On prend le concret pour l’bstrit : l bottel’oppression l tyrnnie On prend l qulitee pour le porteur de cette qulitee :l bontee memeune femme tres bonne On prend le tout pour l prtie et...
32122. le style fonctionnele, theorie des souslangues 12.59 KB
  En fonction des fcteurs susmentionnes on distingue trditionnement les style suivnts: prle communiction quotidienne scientifique science officiel ffiresdroit publiciste Politique Style des belleslettres rts et litterture L theorie de souslngues.notion de discours les recherces dns le domine de l differencition slylistique de l lngue ont demontre que l theorie des styles fonct.ne decrit ps l lngue d'une mniere exhustive; elle ne met ps en vleur que des phenomenes “centrux†Chque souslngues comprend trois types...