Главная » Просмотр файлов » Прокис Дж. Цифровая связь (2000)

Прокис Дж. Цифровая связь (2000) (1151856), страница 71

Файл №1151856 Прокис Дж. Цифровая связь (2000) (Прокис Дж. Цифровая связь (2000)) 71 страницаПрокис Дж. Цифровая связь (2000) (1151856) страница 712019-07-07СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 71)

Это важное преимущество, которое оправдывает их использование. случайно, выбираемых, оптимально ограниченных по усредненной мощности многоуровневых сигналов приводит к функции скорости 25,, которая находится внутри 3 дБ зоны пропускной способности канала. Требуется тщательно разработанная техника определения границ, чтобы показать, что вероятность ошибки можно сделать сколь угодно малой;когда Н < ПС„= 2КС„= С ко ~к * 2,5 ов 2а 8' к 1,5 о й Ю 1,о 0,5 -1О -5 О 5 !О 15 а,лч, <лк5 Рис.

7.2,6. Сравнение предельной скорости Л, с пропускной способностью дла канала с АБГШ 7.3. СИНТЕЗ СИСТЕМЫ СВЯЗИ, ОСНОВАННЫЙ НА ПРЕДЕЛЬНОЙ СКОРОСТИ В предыдущем обсуждении мы характеризовали качество кодирования и модуляции через вероятность ошибки, которая конечно является определяющей при синтезе системы связи. Однако, во многих случаях, расчет вероятности ошибки чрезвычайно сложен, особенно, если при обработке сигнала в приемнике используются нелинейные операции, такие, например, как квантование сигнала, или когда аддитивный шум не гауссовский.

Вместо того, чтобы стремиться к расчету точных значений вероятности ошибки для специальных кодов, мы можем использовать усредненную по ансамблю среднюю вероятность ошибки при случайном выборе кодовых слов. Предполагается, что канал имеет 9 входных символов (О, 1,,п — 1) и Д выходных символов (О, 1, ...,Д вЂ” Ц и характеризуется переходными вероятностями Р(1 ~ 1), где 7 = О, 1, ..., д — 1 и 1=0, 1, ..., Ц вЂ” 1, причем Д >!7.

Входные символы появляются с вероятностями (р,1 и считаются статистически независимыми. Дополнительно, шум в канале считается независимым во времени, так что нет зависимости между принимаемыми соседними символами. При этих условиях, среднюю вероятность ошибки по ансамблю при случайном выборе кодовых слов можно получить с использованием гра11ицы Чернова (см. Витерби и. Омура, 1979).

Общий результат, который получен для дискретных каналов без памяти, таков: Р 2 и(Я!2 Я'В) е~ (7.3.1) где п — длина кодового блока, Я вЂ” информационная скорость в битах/с,  — число измерений в секунду, а Во — предельная скорость для квантователя с Д уровнями, определяемая так: 341 плотностбавеРоЯтности выхода У согласованного фильтРа или взаимокоРРелЯтоРа, когда передан )ьй сигнал.

Это и есть выражение для определения качества неквантованного декодирования (декодирования мягких решений). Пример 7.3.1 Сравним качество двоичной АМ в канале с АБГШ, когда приемник квантует выход на 0 = 2, 4 и 8 уровней. Чтобы упростить проблему оптимизации при квантовании сигнала на выходе демодулятора, квантованные уровни располагаются в точках О, +тб, +2тв, .

+(2" ' — 1)т„, где тв — параметр, определяющий шаг квантования, который должен быть выбран, а Ь вЂ” число бит, определяющие уровни квантования. Хорошая стратегия для выбора т, — выбрать его так, чтобы минимизировать ОСШ на бит у„которые требуются для работы с кодовой скоростью Лв. Это значит, что параметр шага квантования должен оптимизироваться для любого ОСШ, что означает при практической реализации приемника, что ОСШ должен измеряться.

К сожалению, тв не проявляет высокую чувствительность к малым изменениям в ОСШ, так что возможно оптимизировать тб для определенного значения ОСШ и получать хорошее качество для широкой области ОСШ вблизи этого номинального значения, используя фиксированное тв. Основываясь на таком подходе, выражение для Ло, определяемое (7.3.2), было пересчитано для 77 =1 (декодирование жестких решений), 2 и 3 бита, соответствуюшие числу уровней квантования 0=2, 4 и 8. Результаты даны кривыми на рис.

7.3.2. Величина ив для неквантованного декодирования мягких решений, полученная расчетом по (7.3.5), также дана на рис. 7.3.2. Видим, что двухбитовое квантование с т„=1 выигрывает около 1,4 дБ относительно декодирования жестких решений, а трехбитовое квантование с тв сс =0,5 дает дополнительное улучшение на 0,4 дБ. При трехбитовом квантовании мы проигрываем не более, чем на 0,2 дБ, относительно предельного неквантованного декодирования мягких решений. Ясно, а, с=в "в В.7бс 13 бам~ что в будущем можно будет лишь немного выиграть путем улучшения точности обработки. 12 бви) с,;-1 й=б Если используется недвоичный код 11 бит) совместно с М-ичными (М=бу) сигналами, принимаемый сигнал на выходе М о 1 В З согласованных фильтров можно представить вектором у = 1У) у, ...у„,) .

Предель- Рис. 7.3 3. Влияиио ввиповаиив вв повюлохслойливосвв Ная СКороСТЬ дяя ЭТОГО Каиаяа С М-ИЧНЫМ 7ваовойсио7обвлсвавиириирслвлвиойсицзос7и/б, входом и М-ичным (неквантованным) илия лри лвоивиои б)7М в каиалс с АЬГШ выходом равна Л)-1Л)-1 7б = -1сб, б, Крбр),ср<~~)р17))С7~~, <7.З.б) Ц 7=О =В где р(у~)) — условная ФПВ векторау на выходе демодуляторов при передаче)-го сигнала. Заметим, что (7.3 б) похоже по форме на (7.3.5), за исключением того, что теперь мы имеем при обработке М-мерный интеграл, поскольку имеется М выходов демодуляторов. 343 Предпцложим, что М сигналов ортогональны, так что М выходов, обусловленных частными входными сигналами, статистически независимы.

Как следствие, И-1 р(у~/) = р„„(у,.Яр„(у,), (7.3.7) 1~/ где р„„(у,) — ФПВ выхода согласованного фильтра, соответствующего переданному сигналу с номером /, а (р,(у,.)) определяется сигналами на выходах остальных М-1 согласованных фильтров. Если (7.3.7) подставить в (7.3.6), мы получаем (7.3.8) Максимизация А по набору вероятностей входных сигналов приводит к р, =1/М для 1 < /' < М.

Следовательно, (7.3.8) ведет к (7,3.9) Это — искомый результат для предельной скорости для канала с М-ичным векторным неквантованным выходом. При когерентном детектировании М-ичных ортогональных ствующие ФПВ равны М-ичным входом и сигналов соответ- (7.3.10) р ( ) -(у-п)что~ 12ко р.(у) =- ~-с' ', где т= ~/Й и о' =~У,. Подставив эти соотношения в (7.3.9) и получим вычислив интеграл, (7.3.1 1) ах/сигнал, а где в — энергия принимаемого сигнала, А„ — информационная скорость в бит у, = $/Ф, — ОСШ на бит. Подчеркнем, что параметр скорости А„ включает в себя кодовую скорость Л.. Для примера если М=2 и код двоичный то А„=Я..

В более общем случае, если код двоичный и М= 2", тогда М-ичные сигналы содержат й„= чЯ. бит информации. Также интересно заметить, что если код двоичный и М = 2, тогда (7.3.11) преобразуется к 2 Я, = 1о8, „,„, М = 2 (ортогональных сигнала), (7.3.12) 2~ 1+ кпь~з что на 3 дБ хуже, чем предельная скорость для противоположных сигналов, Если положим в (7.3.11) Я = Л, и выполним решение относительно у„то получим 344 2 ( М-1 ~~2-"М 1 (7.3.13) Зависимость Я, от уь для некоторых значений М иллюстрируется на рис 7.3,3 Заметим, что кривые насыщаются для любых значениях М при Р, = 1оц, М Интересно также рассмотреть предельную форму (7.3.11) при М -+ о.

Получаем о 1пп )г, =, бит)сигнал. (7.3.14) и 2Л)о 1п2 * Поскольку о = Р Т, где Т- длительность сигнала, то следует 2,5 2,О Й о~ оЯ ьа О,5 0 ! 2 5 4 5 б 7 осш на бнт, в гда) Рис. 733. Требуемое ОСШ иа бит длл работы с предельной скоростью )1, при использовании М-нчиых ортогональных сигналов и когерентного детектирования в канале с АБГШ Л.

Р, (7.3. 15) ы-+" Т 2Фо1п2 Таким образом, при М вЂ” + о5 предельная скорость равна половине пропускной способности канала с АБГШ с неограниченной полосой. Альтернативно, подставляя )г = ЯД, в (7.3.14) дает у, = 21п2 (1,4 дБ), что является минимальным значением ОСШ, требуемым для работы со скоростью В„когда М-ь со. Таким образом, при работе со скоростью Я, требуется на 3 дБ больше мощности, чем предел Шеннона.

Величина Л„определбнная (7.3,11), базируется на использовании М ортогональных сигналов, которые субоптимальны, когда М мало. Если мы попытаемся максимизировать Л, путем выбора наилучшего ансамбля из М сигналов, то не будем удивлены, когда найдем, что оптимальным является ансамбль симплексных сигналов. Действительно, Л„ для этих оптимальных сигналов определяется так: М В =)ОЯ,[,п а„(. (7.3.16) Если сравним это выражение с (7.3.11), то заметим, что Р, в (7.3.16) просто отражает тот факт, что ансамбль симплексных сигналов энергетически более эффективен в М)(М вЂ” 1) раз. 345 0,75 В 0,5 Й ю ОД5 й 0 5 10 15 ОСШ иа ввк В ЫБ) Рис.

7.3.4. Требуемое ОСШ на бнт для работы с предельной скоростью Лр при использовании Л2г-ичных ортогональимх сигналов н некогерентного детектирования в канале с АБГШ С целью сравнения мы также дали кривые для предельной скор корости при декодировании мягких решений ф= М) для М-ичных сигналов.

В этом случае имеем М Но —— 1од2 2 О ™ [ДГ-Р )+,)1и-2)Р [' где Рм — вероятность ошибки символа, Для относительно широкого диапазон разница между декодированием мягких и жестких решений составляет при лизительно Н аиболее удивительное в характеристиках качества, отображенных на рис. 7.3.4 — это то, что здесь имеется оптимальная скорость кода при малом М. В отличие от когерентного детектирования, когда ОСШ на бит уменьшается монотонно с уменьшением скорости кода, ОСШ на бит при некогерентном детектировании достигает минимума вблизи нормированной скорости 0,5 и увеличивается как при большей, так и при меньшей скоростях. Минимум довольно широкий, так что здесь имеется область скоростей от 0,2 до 0,9, где ОСШ на бит имеет минимум с разбросом до 1 дБ.

Такое характерное поведение характеристики качества при некогерентном детектировании объясняется нелинейной характеристикой детектора. (7.3.18) а скоростей, б 346 В с)вучае некогерентного детектирования ФПВ, соответствующая сумме сигнал + шум и одному шуму, можно выразить так; р„„(у)=уе " ""'1,(ау), >О, ап г7" 17 р„(у) = у е " ~~, у > О, (7.5.17) еае, о ра е ю а=а/202222. Раюю к,а ае а розе), еаеаее ~~~„~р~оа форме решения. Вместо этого можно интеграл в (7,3.9) рассчитать численно.

Результаты для этого случая были даны Джорданом (1966) и Бухером (1980). Для примера, нормированная предельная скорость ттв для М-'ичных ортогонал нальных сигналов при некогерентном детектировании дана на рис. 73.4 для М = 2,4,8 и 16. 7.4. Ц4БЛИОГРАФИЧЕСКИЕ ЗАМЕЧАНИЯ И ССЫЛКИ Основополагающая работа по описанию канала в терминах его пропускной способности и случайного кодирования принадлежит Шеннону (1948а, Ь, 1949). Дополнительный вклад был впоследствии сделан Гильбертом (1952), Элиасом (1955), Галлаимром (1965), Вайнером (1965), Шенноном и др, (1967), Форин (1968) и Витерби .

Характеристики

Тип файла
DJVU-файл
Размер
14,41 Mb
Тип материала
Высшее учебное заведение

Список файлов книги

Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6458
Авторов
на СтудИзбе
304
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее