Характеристики сигналов в каналах связи

Общие сведения о модуляции. Расчёт автокорреляционной функции кодового сигнала и его энергетического спектра. Принципы преобразования сигналов в цифровую форму. Согласование источника информации с каналом связи. Расчёт спектральных характеристик сигналов.

Рубрика Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 07.02.2013
Размер файла 2,0 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

РАСЧЁТНО-ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА

К КУРСОВОМУ ПРОЕКТУ

ХАРАКТЕРИСТИКИ СИГНАЛОВ В КАНАЛАХ СВЯЗИ

Реферат

В данной работе приведены расчеты характеристик модулированных и немодулированных сигналов, применяемых в современных системах связи. Рассмотрены принципы преобразования сигналов в цифровую форму. Работа выполнена среде Mathsoft MathCAD.

ВВЕДЕНИЕ

Беспроводные сети. Беспроводная Ethernet.

Существует несколько технологий беспроводных сетей, использующих как радио-, так и инфракрасные волны. Эти технологии существуют уже несколько лет, но до сих пор из-за отсутствия стандартов и относительно низкой скорости невозможно в полной мере воспользоваться преимуществами беспроводной сети (никаких проводов и дырок в стенах). В традиционных Ethernet можно без проблем использовать разные типы сетевых адаптеров, концентраторов и переключателей, если все устройства сети базируются на одном стандарте Ethernet.

Стандарт беспроводной Ethernet IEEE 802.11b.

Новый стандарт IEEE под названием 802.11b поддерживается торговой группой WECA. Совместимые со стандартом IEEE 802.11b беспроводные сети работают на максимальной скорости 11 Мбит/с, приблизительно равной скорости 10BASE-T Ethernet. Сети стандарта IEEE 802.11b можно соединять с обычными сетями Ethernet или же использовать в «автономном» режиме. Основное преимущество сетей IEEE 802.11b - возможность объединения разного оборудования, конечно, при условии, что все оно будет отвечать этому стандарту.

Технологии Wi-Fi.

Беспроводные сети, работающие по стандарту IEEE 802.11b, используют тот же диапазон (2.4 ГГц), что и многие портативные телефоны, беспроводные громкоговорители и устройства систем безопасности. В последние время применение этих некомпьютерных устройств стало потенциальным источником интерференции с беспроводными сетями. Однако небольшой радиус действия беспроводных сетей (чуть меньше 100 м) уменьшает фактический риск, по крайней мере на сегодняшний день.

В сетях стандарта IEEE 802.11b используется два разных типа устройств для соединения на частоте 2.3 ГГц.

. Узловые передатчики. Это устройства размером с книгу, которые используют порты RJ-45 для подключения к сети 10BASE-T Ethernet (если это необходимо) и содержат трансивер, а также программное обеспечение кодирования и связи. Это устройство транслирует сигналы обычной Ethernet в сигналы беспроводной Ethernet и передаёт их по сети беспроводным сетевым адаптерам. Узловые передатчики также раскодируют сигналы в обратную сторону.

. Некоторые узловые передатчики могут напрямую взаимодействовать друг с другом посредством радиоволн, что позволяет создавать беспроводные магистрали, охватывающие большие пространства, например оптовые магазины или торговые склады, а также избавляет от необходимости прокладывать кабельную сеть.

. Сетевые адаптеры, оборудованные приемопередатчиками. Сетевые адаптеры, оборудованные для связи по беспроводным Ethernet, имеют стационарную или съемную антенну вместо обычного кабельного разъёма. Поскольку основной рынок сбыта для беспроводных Ethernet составляют пользователи портативных компьютеров, некоторые производители выпускают устройства беспроводной Ethernet только в версии для PC CARD, но существуют модели также для шин PCI и ISA. Так что к одной беспроводной сети можно подключить как портативные, так и стационарные компьютеры.

Клиентские системы автоматически переключаются на узловой передатчик с более сильным сигналом или на передатчик с меньшим уровнем ошибок.

Безопасность и прочие возможности.

Поскольку теоретически к беспроводной сети можно подключится из любой точки, имея соответствующий сетевой адаптер, большинство моделей беспроводных сетевых адаптеров и узлов передатчиков используют кодирование. Некоторые устройства с возможностью кодирования позволяют код безопасности ESSID. Это восьмиразрядный код, который позволяет защитить сеть от проникновения посторонних пользователей. При этом также не стоит забывать о таких стандартных средствах идентификации в сети, как пароли пользователей.

В некоторых беспроводных сетях осуществляется проверка на наличие незарегистрированных МАС - адресов (каждый сетевой адаптер имеет уникальный МАС - адрес) и разрешает доступ в сеть только зарегистрированным сетевым адаптерам. Большинство устройств беспроводной связи используют 40-разрядное шифрование, однако вскоре должна поддержка устройств с 128-разрядным шифрованием. Для обеспечения лучшей безопасности уровни защиты на сетевых адаптерах и узловых передатчиках должны совпадать.

Узловыми передатчиками некоторых производителей можно управлять с помощью Web-браузера; также выпускают утилиты диагностики и мониторинга, что позволяет оптимально располагать узловые передатчики. Устройства беспроводной связи многих производителей поддерживают протокол DHCP, что позволят без проблем переносить компьютер из одной подсети в другую.

кодовый сигнал модуляция спектральный

1. Характеристики сигналов

1.1 Расчёт спектральных характеристик сигналов

В соответствии с заданием необходимо выбрать из трёх данных сигналов для исследования сигнал с самым узким спектром.

Рассмотрим сигнал U1(t) и его спектр соответственно:

(1.1)

(1.2)

где B; с-1;

График сигнала изображён на рисунке 1.1. График спектральной характеристики на рисунке 1.2, а фазы на рисунке 1.3. В таблицах 1.1, 1.2 соответственно приведены значения сигнала U1(t) и его спектральной характеристики.

Рисунок 1.1 - График сигнала U1(t)

Таблица 1.1 - Значения сигнала U1(t) в различные моменты времен

0

2

4,5

1,25

2

0,3

0,25

0,20

0,1

0,05

Рисунок 1.2 - График модуля спектральной плотности

Таблица 1.2 - Значения модуля спектральной плотности

1,5

2,5

5,5

1,12

2,3

1,75

1,17

5,3

2,65

Рисунок 1.3 -Фаза спектральной плотности первого сигнала S1(jщ)

Рассмотрим сигнал U2(t) и его спектр соответственно:

при t > 0 и равно 0 при t < 0 (1.3)

(1.4)

где B; с-1; рад/с;

График сигнала изображён на рисунке 1.4. График спектральной характеристики на рисунке 1.5, а фазы на рисунке 1.6. В таблицах 1.3 и 1.4 соответственно приведены значения сигнала U2(t) и его спектральной характеристики.

Рисунок 1.4 - График сигнала U2(t)

Таблица 1.3 - Значения сигнала U2(t) в различные моменты времени

0

3

8,5

1,45

2,2

0,12

0,1

0,07

0,05

0,03

Рисунок 1.5 - График модуля спектральной плотности

Таблица 1.4 - Значения модуля спектральной плотности

0,42

0,8

1

1,48

3

1,6

1,2

1,03

7,75

4

Рисунок 1.6 -Фаза спектральной плотности второго сигнала S2(jщ)

Рассмотрим сигнал U3(t) и его спектр соответственно:

(1.5)

(1.6)

где h=0,08 B и

График сигнала изображён на рисунке 1.7. График спектральной характеристики на рисунке 1.8, а фазы на рисунке 1.9. В таблицах 1.5 и 1.6 соответственно приведены значения сигнала U3(t) и его спектральной характеристики.

Рисунок 1.7 - График сигнала U3(t)

Таблица 1.5 - Значения сигнала U3(t) в различные моменты времени

0

-2,5

2,5

-8,8

8,8

0,08

0,014

0,014

0,043

0,043

Рисунок 1.8 - График модуля спектральной плотности S3(jщ)

Таблица 1.6 Значения модуля спектральной плотности S3(jщ)

3,3

4,77

6,37

8,3

1,14

1,87

1,56

1,25

9,5

6,26

Рисунок 1.9 -Фаза спектральной плотности сигнала S3(jщ)

1.2 Расчёт энергетических характеристик сигналов

Полная энергия одиночного сигнала рассчитывается по формуле:

(1.7)

Бесконечные пределы в интеграле записаны для общего случая и должны быть уточнены для конкретного сигнала. Если функция, задающая сигнал является четной, то мы будем считать интеграл по формуле

(1.8)

Рассчитаем энергию исходных сигналов по (1.7) или по (1.8).

Для первого сигнала U1(t) имеем

(1.9)

Если выбрать верхний предел интегрирования равным , то результатом решения интеграла (1.9) будет значение энергии для первого сигнала

Для второго сигнала U2(t) получаем:

(1.10)

Если выбрать верхний предел интегрирования равным , то результатом интегрирования будет значение энергии для второго сигнала равное:

Для третьего сигнала U3(t) получаем:

(1.11)

Если принять верхний предел интегрирования равным , то результатом интегрирования будет значение энергии для третьего сигнала равное:

1.3 Расчёт практической ширины спектров сигналов

Ограничение практической ширины спектра сигнала по верхнему значению частоты щc , по заданному энергетическому критерию д осуществляется на основе неравенства:

(1.12)

W/=0.97W

где W/ - энергия сигнала с ограничением по верху спектром. Значение W/ определяется на основе известной спектральной плотности:

(1.13)

где щс - искомое значение верхней граничной частоты сигнала.

Значение щс определяется путём подбора до выполнения равенства (1.13). Это можно сделать путем нахождения точки пересечения графика энергии сигнала, рассчитанной через спектральную плотность, и графика энергии W/.

Для первого сигнала:

Для второго сигнала:

Для третьего сигнала:

Таким образом, дальнейшие вычисления производим для второго сигнала, так как он имеет наименьшую верхнюю граничную частоту.

На рисунках 1.10, 1.11 и 1.12 изображены зависимости полной энергии сигнала от верхней граничной частоты сигнала. В таблицах 1.7, 1.8 и 1.9 приведены значения энергий сигналов.

Рисунок 1.10 - График полной энергии первого сигнала, W1

Taблица 1.7 - Значение полной энергии первого сигнала

0

1

2

3

4

0

4.714

4.857

4.904

4.928

Рисунок 1.11 - График полной энергии второго сигнала, W2

Taблица 1.8 - Значение полной энергии второго сигнала

0

0.11

0.23

0.31

0.9

0

7.874

9.757

1.025

1.12

Рисунок 1.12 - График полной энергии третьего сигнала, W3

Taблица 1.9 - Значение полной энергии третьего сигнала

0

1,3

2,3

3,3

5,5

0

2,11

3,573

4,809

6.703

2. Расчет технических характеристик АЦП

2.1 Интервал дискретизации заданного сигнала по времени определяется на основе теоремы Котельникова по неравенству (2.1)

(2.1)

где - интервал дискретизации, с,

Верхнее значение частоты спектра сигнала:

-

После расчета значения интервала дискретизации необходимо построить график дискретизированного во времени сигнала. Длительность импульсных отсчетов принять равной половине интервала.

Следующими этапами преобразования сигнала является квантования импульсных отсчётов по уровню и кодирование. Разрядность кода определяется исходя из динамического диапазона квантуемых по уровню импульсных отсчетов. При этом в качестве верхней границы динамического диапазона принимается напряжение самого большого по амплитуде отсчета.

Нижняя граница диапазона определяется по (2.2)

(2.2)

где UMIN - нижняя граница динамического диапазона, В;

UMAX - верхняя граница динамического диапазона, В.

Для самого малого по амплитуде импульсного отсчета задается соотношение мгновенной мощности сигнала и мощности шума квантования:

(2.3)

где PШ.КВ - мощность шумов квантования при размерной шкале квантования, Вт.

Известно, что:

(2.4)

где - шаг шкалы квантования.

В свою очередь

(2.5)

где - шаг шкалы квантования;

nКВ - число уровней квантования;

UMAX - верхняя граница динамического диапазона, В.

С учетом этого

(2.6)

где nКВ - число уровней квантования;

UMIN - нижняя граница динамического диапазона, В;

UMAX - верхняя граница динамического диапазона, В.

Из (2.6) получаем

(2.7)

где nКВ - число уровней квантования;

UMIN - нижняя граница динамического диапазона, В;

UMAX - верхняя граница динамического диапазона, В.

Известно, что при использовании двоичного кодирования число кодовых комбинаций, равное числу уровней квантования, определяется выражением

(2.8)

где m - разрядность кодовых комбинаций.

Отсюда

(2.9)

Длительность элементарного кодового импульса определяется исходя из интервала дискретизации и разрядности кода по выражению

(2.10)

Частота запуска АЦП (частота дискретизации) определяется по формуле

(2.11)

Из уравнения (2.2) найдём верхнее значение границы динамического диапазона, при Определим верхнее значение частоты спектра сигнала:

По (2.1) находим, t = 1,98810-5 с.

Из формулы (2.11) найдём частоту дискретизации:

Для расчета нижней границы диапазона подставим в (2.2) К=30,UMAX = 0,08 В и найдём

Подставив в (2.7) значения =15, UMAX = , UMIN = таким образом получим:

Затем по (2.5) найдем шаг шкалы квантовании:

.

Найдём мощности шумов квантования по (2.4):

Вт.

Найдём по (2.9) разрядность кодовых комбинаций:

.

Так как минимальная разрядность кодовых комбинаций, исходя из представленных элементов равна 6, то m принимается за 6.

Найдем длительность элементарного кодового импульса по (2.10):

с.

График дискретизированного по времени сигнала приведён на рисунке 2.1.

Рисунок 2.1- График дискретизированного по времени сигнала

Таблица 2.1 - Зависимость дискретизированного сигнала от времени

0

1

2

3

4

5

0,12

0,065

0,035

0,018

9,337

4,664

3. Расчёт характеристик импульсно-кодовой модуляции

3.1 Определение кодовой последовательности

Для вычисления функции автокорреляции понадобятся 4 значения выборки дискретизированного сигнала, которые получены путем выбора из таблицы 2.1 значений напряжения и деления их на значение , полученное по формуле (2.5). Полученные результаты округлены до целого.

;

;

;

;

Приравниваем к большему, целому значению:

Затем полученные значения выборки переводятся из десятичной в двоичную систему исчисления:

;

;

;

;

После этого из полученных последовательностей складывается кодовая последовательность, которая будет использоваться для построения функции автокорреляции. Она примет вид:

Полученная кодовая последовательность содержит:

«0» - 18;

«1» - 6.

Выбор микросхемы производим по ранее рассчитанному значению m.Так как m=6, ,то по методичке подходит К1107ПВ1, она имеет разрядность выхода 6, и способна работать на частотах до 6.5 МГц ; тип логики: ТТЛ; уровень 1: 2,4;

3.2 Построение функции автокорреляции

Построение функции автокорреляции начнем с построения вектора , который будет представлять собой кодовую последовательность, полученную в параграфе 3.1. Затем, при сдвиге вектора на один разряд последовательно 7 раз, записывая полученные векторы, получается 7 векторов . Вектора и наглядно отражены при помощи таблицы 3.1.

Таблицы 3.1 - Вектора и

1

0

0

0

0

1

0

1

0

0

1

0

0

0

1

0

0

1

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

1

0

1

0

0

1

0

0

0

1

0

0

1

0

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

1

0

1

1

0

1

0

0

0

1

0

0

1

0

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

1

0

1

1

0

1

0

0

0

1

0

0

1

0

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

1

0

1

1

0

1

0

0

0

1

0

0

1

0

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

1

0

1

1

0

1

0

0

0

1

0

0

1

0

0

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

1

0

1

1

0

1

0

0

0

1

0

0

1

0

1

0

0

0

0

0

1

0

0

0

0

1

0

1

1

0

1

0

0

0

1

0

0

1

Затем находятся корреляции между вектором и каждым из векторов . При этом получается 7 значений корреляции, из которых составляется вектор . Из значений длительности импульса сигнала получен вектор путем умножения времени на номер строки, начиная с 0. Вектора и сведены в таблицу 3.2. Полученный результат есть табличный способ представления функции автокорреляции.

Таблица 3.2 - Табличный способ представления функции автокорреляции

0

1

-0,333

-0,111

0,111

-0,111

0,111

-0,333

0,556

При помощи встроенных функций вычислительной среды Mathsoft MathCAD можно получить также и графическое представление функции автокорреляции. Для этого сначала нужно составить вектор вторых производных для приближения к кубическому полиному при помощи векторов и взятых из таблицы 3.2.

(3.1)

Затем составляется функция, аппроксимирующая автокорреляционную функцию кубическим сплайн-полиномом:

(3.2)

Для проверки результатов вычисления составляется функция, реализующая кусочную аппроксимацию отрезками прямых:

(3.3)

Полученные графики полинома и аппроксимирующих его отрезков прямых изображены на рисунке 3.1.

Рисунок 3.1 - Автокорреляционная функция

В таблице 3.3 отражены значения функций аппроксимации kor(t) и korl(t).

Таблица 3.3 - функций аппроксимации kor(t) и korl(t)

1

0,329

-0,332

-0,22

-0,108

1

0,029

-0,335

-0,307

-0,106

0

Сглаженная АКФ более объективно отражает статистические связи в цифровом сигнале. Спектральные характеристики кодированного сигнала находятся на основании интегрального преобразования Винера-Хинчина. В области действительной переменной имеет вид:

(3.6)

- функция корреляции.

График зависимости спектральной плотности от частоты приведён на рис 3.2.

Рисунок 3.2 - Энергетический спектр кодового сигнала

Таблица 3.4 - Энергетический спектр кодового сигнала

0

0,35

0,6

0,9

1,2

1,5

1,8

2,1

2,4

3

1,288

0,649

0,0175

1,793

2,653

0,242

1,588

0,0723

0,527

0,101

4. Характеристики модулированного сигнала

4.1 Общие сведения о частотной модуляции

Для передачи полезной информации в технике связи обычно используются модулированные сигналы. Они позволяют решить задачи уплотнения линий связи, электромагнитной совместимости, помехоустойчивости систем. Процесс модуляции является нелинейной операцией и приводит к преобразованию спектра сигнала. При гармоническом сигнале-переносчике это преобразование заключается в том, что спектр полезного сигнала переносится в область несущей частоты в виде двух боковых полос. Если переносчик импульсная последовательность, то такие боковые полосы расположены в окрестностях каждой гармоники переносчика. Значит, продукты модуляция зависят от полезного сигнала и вида сигнала-переносчика.

При расчете частотной модуляции следует руководствоваться тем, что частота меняется по закону сигнала-переносчика.

4.2 Расчет модулированного сигнала

Первоначально необходимо построить функцию, реализующую кодовую последовательность для шести временных интервалов длительностью каждый. Значения напряжения логических «0» и «1» взяты исходя из результатов, полученных в параграфе 4.1.

(4.1)

где В - значение напряжения логического «0»;

В - значение напряжения логической «1».

Затем записывается функция, реализующая колебания с частотой логической «1» модулированного сигнала:

(4.2)

где , рад/с - частота, взятая по заданию к проекту

Далее записывается функция, реализующая колебания функции единицы, когда это требуется в соответствии с кодовой последовательностью. Ее график изображен на рисунке 4.1.

(4.3)

Рисунок 4.1 - Единичная составляющая частотной модуляции

Затем записывается функция, реализующая колебания с частотой логической «0» модулированного сигнала:

(4.4)

где , рад/с - частота, взятая по заданию к проекту

Затее записывается функция, реализующая колебания функции нуля, когда это требуется в соответствии с кодовой последовательностью. Ее график изображен на рисунке 4.2.

(4.5)

Рисунок 4.2 - Нулевая составляющая частотной модуляции

В итоге модулированный сигнал в виде кодовой последовательности будет представлять собой арифметическую сумму единичной и нулевой составляющих модуляции. Итоговый модулированный сигнал изображен на рисунке 5.3

Рисунок 43 - Частотно-модулированный сигнал

4.3 Спектр модулированного сигнала

Частотная модуляция относится к одному из видов гармонических модуляций, что и определяет ее аналитический вид:

(4.6)

(4.7)

(4.8)

где - частота первой гармоники

, с-1

Расчет спектра сигнала сводится к расчету гармоник двух составляющих модуляции. Амплитуды гармоник рассчитываются исходя из формулы:

(4.9)

Расчет частот нижней боковой полосы для первой составляющей модуляции проводится по формуле:

(4.10)

Расчет частот верхней боковой полосы для первой составляющей модуляции проводится по формуле:

(4.11)

Расчет частот нижней боковой полосы для второй составляющей модуляции проводится по формуле:

(4.12)

Расчет частот верхней боковой полосы для второй составляющей модуляции проводится по формуле:

(4.13)

Рассчитанные значения амплитуд и частот боковых полос сведены в таблицу 4.1 Расчет проведен для пяти гармоник.

Таблица 4.1 - Гармоники боковых полос

№ гармоники

1

3

5

, В,

0,045

0,015

8,913·10-3

, рад/с

7,216·106

4,056·106

, рад/с 1

1,038·107

1,354·107

, рад/с

1,79·107

1,474·107

, рад/с

2,106·107

2,422·107

По данным таблицы строится график спектра модулированного сигнала, изображенный на рисунке 4.5.

Рисунок 4.5. - Спектр модулированного сигнала

5. Согласование источника информации с каналом связи

Рассмотрим канал связи с несколько других позиций. Заданный сигнал мы представили отсчетами, идущими с заданным интервалом. Такая выборка содержит полную информацию о передаваемом сигнале и, следовательно, сама представляет источник информации. Выше было определено количество выборок для одного из сигналов. Для ограниченного по времени, например треугольного, оно определяется длительностью сигнала; для бесконечного, например экспоненциального, их число должно быть назначено 510. Если задать вопрос, какая выборка сейчас создается, то последует очевидный ответ: эта вероятность равна 1/N, где N - число выборок.

Таким образом, выборки это алфавит источника информации и вероятности букв этого алфавита равны друг другу. Такой источник имеет ряд информационных характеристик: количество информации в знаке, энтропию, производительность, избыточность. В дальнейшем нас будет интересовать производительность, которая характеризует скорость работы источника и определяется по следующей формуле(5.1) , где - энтропия алфавита источника, - среднее время генерации одного знака алфавита.

(5.1)

Рассмотрим принципы и предельные возможности непосредственного согласования дискретного источника сообщений с непрерывным каналом связи. Напомним, что в непрерывном канале надо знать плотности распределения случайных процессов сигналов, помех и их же условные плотности распределения. Это понятие вводится при моделировании канала связи и с точки зрения передачи сообщений нет большого противоречия в том, что источник принят дискретным, а канал непрерывный.

Будем считать канал гауссовым, то есть все статистики в нем имеют нормальное распределение. На входе канала, помимо сигнала, присутствует помеха типа «белый шум».

Полоса пропускания канала должна быть достаточной для прохождения спектра модулированного сигнала. Эта величина () была определена нами в разделе 5.

Предельные возможности согласования дискретного источника с непрерывным каналом определяются следующей теоремой Шеннона (которая аналогична такой же дискретного источника и дискретного канала).

Теорема Шеннона. Дискретные сообщения, выдаваемые дискретным источником с производительностью можно закодировать так, что при передаче по гауссову каналу с белым шумом, пропускная способность которого С превышает вероятность ошибки Рош может быть достигнута сколь угодно малой.

При определении пропускной способности канала статистические законы распределения помехи, сигнала, и суммы сигнала и помехи - нормальные законы с соответствующими дисперсиями Рп, Рс и Рс+Рп.

Пропускная способность гауссова канала равна

(5.2)

где F - частота дискретизации, определенная в разделе 3. Рп - мощность помехи, определяется по заданной спектральной плотности мощности N (дано в задании на курсовой проект) и полосе частот модулированного сигнала .

(5.3)

По этим формула, пользуясь неравенством Шеннона , надлежит определить Рс, обеспечивающую передачу по каналу. Отсюда

Pc=Pn(n-1) (5.4)

По формулам (5.1)-(5.4) получаем:

бит/с,

бит/с,

Мощность помехи:

, Вт

Мощность сигнала:

, Вт

6. Расчет вероятности ошибки оптимального демодулятора

Вероятность ошибки зависит от мощности (энергии) сигнала и мощности помех, в данном случае белого шума. Известную роль играет здесь и вид сигнала, который определяет статистическую связь между сигналами в системе. В общем случае:

(6.1)

гдe - функция Лапласа;

- спектральная плотность мощности шума.

(6.2)

где - аргумент функции Лапласа.

(6.3)

где E - энергия разностного сигнала, Вт;

, Вт

Найдем вероятность ошибки (по формуле ):

Заключение

В данной курсовом проекте были выполнены расчёты спектральных характеристик, ширины спектра, интервалы дискретизации и разрядности кода, расчёт автокорреляционной функции кодового сигнала и его энергетического спектра, спектральных характеристик модулированного сигнала, мощности модулированного сигнала, вероятности ошибки при воздействии «белого шума».

В результате курсовой работы были определены характеристики сигналов U1(t)(6), U2(t)(10), U3(t)(4), построены их временные зависимости, амплитудночастотные и фазочастотные спектры. Для каждого из сигналов, исходя из критерия передачи 97% мощности, по равенству Парсеваля была найдена граничная частота.

Для дальнейшего исследования из трех сигналов был выбран U2(t)(10), так как он обладает самой низкой граничной частотой, а значит его легче обрабатывать и передавать по каналу связи.

Сигнал U2(t) был дискретизирован по теореме Котельникова. При этом частота следования выборки , а шаг дискретизации t = 1,98810-5 с.

После дискретизации по времени, сигнал был квантован по уровню, nкв= число уровней квантования. После квантования сигнал был закодирован в виде двойчной последовательности, где m = 6 число разрядов двойчного кода необходимых для представления одного кванта.

Полученный цифровой сигнал имел следующие характеристики:

tи=1.988·10-6с - длительность импульса цифрового сигнала, бит/с,

бит/с,

H(a) = 2,585 бит - количество информации в одной выборке,

6,977104 бит/с - производительность источника цифрового сигнала.

По заданию для передачи сигнала по каналу связи используется ЧМ. ЧМ сигнал передается по каналу связи с мощностью PC= 2,024·10-9 Вт. В канале связи присутствует помеха с мощностью PП=Вт, Мощность разностного сигнала при данном виде модуляции E= Вт. Вероятность ошибки при воздействии «белого шума» равна , что говорит о том, что частотная модуляция, используемая в курсовом проекте, имеет хорошую помехоустойчивость.

Библиографический список

1. Баженов Н.Н., Картавцев А.С. Расчет характеристик сигналов и каналов связи. - Омск, 1990, 24 с.

2. Теоретические основы транспортной связи. / М.Я. Каллер., А.Я. Фомин. Москва. Транспорт, 1989.

3. Телекоммуникационные технологи на железнодорожном транспорте. / Под ред. Г.В. Горелова. Москва. УМК МПС. 1999. 576 с.

4. Характеристики сигналов в каналах связи: Методические указания к курсовому проекту по дисциплине «Теория передачи сигналов» / Н.Н. Баженов. Омск. Омский государственный университет путей сообщения. 2002. 48 с.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Характеристики и параметры сигналов и каналов связи. Принципы преобразования сигналов в цифровую форму и требования к аналогово-цифровому преобразователю. Квантование случайного сигнала. Согласование источника информации с непрерывным каналом связи.

    курсовая работа [692,0 K], добавлен 06.12.2015

  • Анализ основных положений теории сигналов, оптимального приема и модуляции сигналов. Обзор способов повышения верности передаваемой информации. Расчёт интервала дискретизации сигнала и разрядности кода. Согласование источника информации с каналом связи.

    курсовая работа [217,1 K], добавлен 07.02.2013

  • Параметры модулированных и немодулированных сигналов и каналов связи; расчет спектральных, энергетических и информационных характеристик, интервала дискретизации и разрядности кода. Принципы преобразования сигналов в цифровую форму, требования к АЦП.

    курсовая работа [611,1 K], добавлен 04.12.2011

  • Расчет спектра сигнала и его полной энергии. Определение практической ширины спектра, интервала дискретизации и разрядности кода. Расчет автокорреляционной функции кодового сигнала. Общие сведения о модуляции. Расчет спектральных характеристик и ошибок.

    курсовая работа [428,2 K], добавлен 07.02.2013

  • Временные функции сигналов, расчёт спектра. Определение интервала дискретизации и разрядности кода. Расчет мощности модулированного сигнала. Согласование источника информации с каналом связи. Расчет вероятности ошибки в канале с аддитивным белым шумом.

    курсовая работа [1020,8 K], добавлен 07.02.2013

  • Определение практической ширины спектра сигнала. Согласование источника информации с каналом связи. Определение интервала дискретизации сигнала. Расчет вероятности ошибки при воздействии "белого шума". Расчет энергетического спектра кодового сигнала.

    курсовая работа [991,1 K], добавлен 07.02.2013

  • Анализ условий передачи сигнала. Расчет спектральных, энергетических характеристик сигнала, мощности модулированного сигнала. Согласование источника информации с каналом связи. Определение вероятности ошибки приемника в канале с аддитивным "белым шумом".

    курсовая работа [934,6 K], добавлен 07.02.2013

  • Расчёт ширины спектра, интервалов дискретизации и разрядности кода. Автокорреляционная функция кодового сигнала и его энергетического спектра. Спектральные характеристики, мощность модулированного сигнала. Вероятность ошибки при воздействии "белого шума".

    курсовая работа [1,0 M], добавлен 07.02.2013

  • Характеристики и параметры сигналов и каналов связи, их расчет и основные принципы преобразования в цифровую форму. Особенности требований к аналогово-цифровому преобразователю. Расчеты спектров и вероятности ошибки в канале с аддитивным белым шумом.

    курсовая работа [529,7 K], добавлен 07.02.2013

  • Расчет спектра, полной и неполной энергии сигналов. Определение параметров АЦП и разработка математической модели цифрового сигнала. Согласование источника информации с каналом связи. Определение вероятности ошибки в канале с аддитивным белым шумом.

    курсовая работа [1,2 M], добавлен 07.02.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.