Неэталонная оценка параметров радиосигналов с цифровыми видами модуляции тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.04, кандидат наук Дубов, Михаил Андреевич

• Дубов, Михаил Андреевич
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Дубов, Михаил Андреевич

ОГЛАВЛЕНИЕ ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА РАДИОСИГНАЛОВ

1.1. Основные критерии качества радиосигналов

1.2. Используемая модель системы связи

1.3. Классификация алгоритмов оценки ОСШ

1.4. Алгоритмы на основе метода моментов

1.5. Алгоритмы на основе метода максимального правдоподобия

1.6. Граница Рао-Крамера

1.7. Краткие выводы

I

ГЛАВА 2. АЛГОРИТМ ОЦЕНКИ ОСШ НА ОСНОВЕ ВЕКТОРА ОШИБОК

2.1. Описание алгоритма

2.2. Результаты для модуляции KAM

2.3. Результаты для модуляции ФМ

2.4. Результаты для модуляции АФМ

2.5. Алгоритм неэталонной оценки ВБО на основе оценки ОСШ

2.6. Краткие выводы

ГЛАВА 3. МОДИФИКАЦИИ ПРЕДЛАГАЕМОГО АЛГОРИТМА И ИХ ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ

3.1. Оценка средней мощности зашумленного созвездия

3.2. Результаты использования данных декодера для коррекции смещения оценки ОСШ

4

11 14 21 25

30

33

34

34 39 46 48

54

55

55

3.3. Влияние ошибок синхронизации и разбаланса на оценку

осш

3.4. Учет влияние аппаратной реализации приемника

3.5. Программно-аппаратная реализация алгоритмов оценки ОСШ и ВБО

3.6. Краткие выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ФРАГМЕНТЫ ИСХОДНЫХ КОДОВ И КОМПЬЮТЕРНЫХ МОДЕЛЕЙ

ПРИЛОЖЕНИЕ 2. АКТЫ ВНЕДРЕНИЯ

63

76

77 79

100

I

1

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Неэталонная оценка параметров радиосигналов с цифровыми видами модуляции»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы. Прошло чуть больше столетия с момента появления первых систем радиосвязи, изобретенных A.C. Поповым, Г. Маркони, Н. Теслой, Э. Бранли, О.Д. Лоджем. С тех пор разработано более 90 различных типов модуляции сигналов и еще большее количество помехоустойчивых кодов, предложены методы оптимального приема и обработки радиосигналов. Основополагающий вклад в развитие радиосвязи внесли В.А. Котельников, А.Н. Колмогоров, A.A. Харкевич, А .Я. Хинчин, В.И. Сифоров, Н. Винер, К. Шеннон, С. Райе и др. Многие современные системы близки к предельной спектральной эффективности, например, такие как UMTS/W-CDMA, WiMAX, LTE, DVB-S2/T2 и др.

Сложность таких систем и все возрастающая частота смены технологий оборачивается крупными экономическими затратами. Поэтому на смену классическим аппаратным решениям приемо-передающей аппаратуры повсеместно приходят решения на основе концепции программно-определяемого радио (ПОР). В данном случае большая часть функций физического уровня реализуется программно, что значительно удешевляет и ускоряет процесс смены технологий [4, 73, 79].

Следующим этапом современного развития радиосвязи являются когнитивные радиосистемы (КРС). Такие системы представляют собой сеть ПОР-устройств, обладающую признаками искусственного

интеллекта [85,97-99]. В когнитивных радиосетях решение о частотах, полосе, типе модуляции принимается самими устройствами. Но наиболее актуальной задачей для современных систем связи является задача достижения максимальной спектральной эффективности при любом качестве канала связи [105]. Для этого необходимо иметь алгоритмы оценки параметров радиосигналов в режиме, близком к реальному времени.

Анализ литературы по методам обработки сигналов показал, что на данный момент эффективные алгоритмы оценки таких важных параметров

качества радиосигналов как отношение сигнал-шум (ОСШ) и вероятность битовой ошибки (ВБО) требуют либо наличия некоторых эталонных сигналов [72, 76], либо они узкоспециализированы для конкретных видов модуляции [75, 77].

В этой связи актуальным является разработка эффективных неэталонных алгоритмов оценки ОСШ и ВБО для цифровых видов модуляции в режиме, близком к реальному времени, что позволит быстро адаптировать систему связи к текущим условиям в канале.

Состояние проблемы. Несмотря на большое количество публикаций,

I

посвященных статистической оценке различных параметров радиосигналов, работ, посвященных именно оценке ОСШ, не так много. Большой вклад в обобщение результатов и разработку измерителей ОСШ внесли И.Т. Рожков [57], В.П. Шувалов [70], В.Е. Бухвинер [2] и др. Среди зарубежных ученых стоит отметить таких исследователей, как David R. Pauluzzi [101], Norman С. Beaulieu [77], С.М. Thomas [108], R. Matzner [9495], К. Balachandran [76], М.С. Jeruchim [89], H. Arslan, [73-74] и др.

Наиболее сложной является оценка ОСШ для сигналов с аналоговыми видами модуляции [95]. Для цифровых видов задача несколько проще, т. к. хотя бы известен ожидаемый набор символов. Исторически первыми появились алгоритмы оценки ОСШ для фазовых видов квадратурной модуляции (ФМ), несколько позже - для сигналов с квадратурной амплитудной (KAM) и амплитудно-фазовой (АФМ) модуляциями. Это связано с тем, что у данных видов модуляции длина символьного вектора непостоянна.

Целыо работы является разработка и исследование алгоритмов неэталонной оценки отношения сигнал-шум и вероятности битовой ошибки для радиосигналов с квадратурными цифровыми видами модуляции.

В соответствии с указанной целью в работе поставлены и решены следующие основные задачи:

• сравнительный анализ существующих алгоритмов оценки ОСШ сигналов с квадратурными видами модуляции;

• исследование алгоритмов измерения вероятности битовой ошибки как основного критерия качества в современных системах связи;

• разработка алгоритма неэталонной оценки отношения сигнал/шум для цифровых сигналов с квадратурной модуляцией;

• разработка алгоритма неэталонной оценки вероятности битовой ошибки для сигналов с квадратурной модуляцией в режиме реального времени;

• сравнение разработанных алгоритмов с существующими;

• разработка рекомендаций по адаптации системы связи к текущему ОСШ или ВБО в канале.

Методы исследования. При решении поставленных задач использованы методы цифровой обработки сигналов, теории вероятностей и математической статистики. Широко использовались таюке методы компьютерного моделирования.

Объектом исследования является система оценки качества радиосигналов с цифровыми видами модуляции.

Предметом исследований являются эталонные и неэталонные алгоритмы оценки таких параметров радиосигналов, как отношение сигнал/шум и вероятность битовой ошибки.

Научная новизна

1. Разработан алгоритм неэталонной оценки отношения сигнал/шум для сигналов с квадратурными цифровыми видами цифровой модуляции на основе вектора ошибок.

2. Разработаны модификации алгоритма оценки ОСШ на основе вектора ошибок с учетом оценки мощности принятого сигнала и данных декодера.

3. Разработан алгоритм неэталонной оценки вероятности битовой (символьной) ошибки для сигналов с квадратурной цифровой модуляцией на основании измерения отношения сигнал/шум.

Практическая значимость

1. Разработанный алгоритм неэталонной оценки отношения сигнал/шум позволяет производить быстрое принятие решение о смене вида или порядка модуляции для обеспечения максимально возможной спектральной эффективности или поиска наилучшего канала связи в доступном диапазоне частот, опираясь на измеренное значение ОСШ. Для модуляции КАМ-16, например, обработка 1600 символов дает оценку ОСШ с погрешностью не более 0,5 дБ.

2. Предложенный алгоритм неэталонной оценки вероятности битовой ошибки позволяет существенно повысить скорость определения этого параметра по сравнению с классическими алгоритмами. Например, для модуляции КАМ-16 и скорости битового потока 2048 кбит/с вероятность битовой ошибки 10"5 классическим алгоритмом будет оценена за 0,5 с, а предложенным с той же точностью - за 0,1 с.

3. Предложенные переходы между различными видами модуляции в зависимости от текущего ОСШ в канале могут быть использованы в адаптивных системах связи для обеспечения максимальной спектральной эффективности.

Результаты работы внедрены в соответствующие разработки ОАО «Ярославский радиозавод» и ООО «А-Вижн» (г. Ярославль). Отдельные результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс ЯрГУ в рамках дисциплины «Беспроводные сети связи», а также в научно-исследовательские работы при выполнении исследований в рамках грантов по программе «УМНИК» (договор № 5/2010 от 1 апреля 2010 г.) и гранта РФФИ №10-08-01186-а «Разработка методов оценки качества видеоинформации». Все результаты внедрения подтверждены соответствующими актами.

Личный вклад автора. Выносимые на защиту положения предложены и реализованы автором самостоятельно в ходе выполнения научно-исследовательских работ на кафедре динамики электронных систем Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова.

Достоверность материалов диссертационной работы подтверждена результатами компьютерного моделирования, демонстрирующими эффективность предложенных алгоритмов в задачах оценки параметров радиосигналов.

Апробация работы. Результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

• 12,13,14 Международной конференции «Цифровая обработка сигналов и ее применение», Москва, 2010-2012;

• 1 Международной научно-практической конференции студентов и молодых ученых «Молодежь и наука: модернизация и инновационное развитие страны», Пенза, 2011;

• XVIII, XIX Международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика», Москва, 2012-2013;

• 17 Международной научно-технической конференции «Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций», Рязань, 2012;

• 1-2 Всероссийской конференции «Радиоэлектронные средства передачи и приема сигналов и визуализации информации», Москва-Таганрог, 2011-2012.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 14 научных работ, из них 2 статьи в журналах, рекомендованных ВАК для публикации результатов кандидатских и докторских диссертаций [18,20], 6 в рецензируемых сборниках трудов [14-16,19,21,24], подана заявка на регистрацию программного обеспечения (ПО) для ЭВМ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и двух приложений. Содержание работы изложено на 104 страницах. Список литературы включает 116 наименований. В работе представлено 52 рисунка и 3 таблицы.

В первой главе приводится модель цифровой системы радиосвязи, ставится задача оценки ОСШ и ВБО, проводится сравнительный анализ алгоритмов оценки ОСШ и ВБО для цифровых видов модуляции, приводятся варианты их классификации, анализируются различия в границе Рао-Крамера для эталонных и неэталонных алгоритмов оценки.

Во второй главе рассматривается алгоритм оценки ОСШ на основе вектора ошибок, приводится сравнение и анализ его эффективности по отношению к известным алгоритмам. Затем освещаются вопросы оценки ВБО на основе измерения ОСШ. Приводится также сравнение скорости и точности работы классических алгоритмов измерения ВБО и предложенного.

В третьей главе описываются несколько модификаций предложенного алгоритма оценки ОСШ, позволяющие улучшить результат его работы. В частности, за счет дополнительной оценки мощности принимаемого созвездия с использованием цифровой системы автоматической регулировки усиления (АРУ), а таюке с учетом данных декодера, что позволило уменьшить смещение получаемой оценки. Кроме того, рассматриваются вопросы практической реализации предлагаемых алгоритмов.

В заключении подводятся итоги выполненной работы и указываются возможные сферы внедрения полученных результатов.

Основные научные положения и результаты, выносимые на защиту

1. Алгоритм неэталонной оценки отношения сигнал/шум для сигналов с многоуровневыми квадратурными видами модуляции (KAM, ФМ, АФМ).

2. Модифицированный алгоритм неэталонной оценки отношения сигнал/шум для сигналов с многоуровневыми квадратурными видами модуляции (KAM, ФМ, АФМ), учитывающий данные декодера.

3. Алгоритм неэталонной оценки вероятности битовой (символьной) ошибки для сигналов с квадратурными видами модуляции в режиме реального времени.

Благодарности. Автор выражает искреннюю признательность своему научному руководителю - д.т.н., доценту Приорову А.Л., а так же заведующему кафедрой динамики электронных систем Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова, д.т.н., профессору Брюханову Ю.А.

Благодарю своих коллег по лаборатории «Цифровые цепи и сигналы» за формирование взглядов в совместной работе.

Отдельная благодарность родным и знакомым за предоставленную возможность заниматься научной деятельностью.

!

!

1

ГЛАВА 1. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА РАДИОСИГНАЛОВ

1.1. Основные критерии качества радиосигналов

Современные цифровые системы связи требуют высокой скорости передачи данных: от нескольких Мбит/с и выше. Чтобы обеспечить такую скорость передачи в ограниченной полосе канала, используются квадратурные многоуровневые виды модуляции (манипуляции), главным образом - квадратурная амплитудная модуляция (КАМ), многоуровневая фазовая модуляция (ФМ), многоуровневая амплитудно-фазовая модуляция (АФМ) и др. На основе базовых типов модуляции строятся более сложные сигналы, например, сигналы с ортогональными несущими (СОН) [1].

Традиционно качество работы цифровой системы связи характеризуется вероятностью битовой (ВБО) или символьной (ВСО) ошибки [2]. На практике эти вероятности могут быть оценены как отношения ошибочно принятых битов или символов к общему их количеству. Наличие любых искажений сигнала в канале связи сразу же отражается на ВБО и ВСО, поэтому эти характеристики можно считать основными, а все остальные оценки качества канала связи или качества самих сигналов -вспомогательными. Для каждой системы существует свое пороговое значение битовой ошибки, при превышении которого она работать не будет. Если речь идет о тестировании, например приемника, измерение ВБО или ВСО позволяет однозначно ответить на вопрос, проходит устройство тест или нет.

Однако с практической точки зрения у этих показателей качества есть недостатки:

• они не содержит информации о возможной причине происходящих ошибок;

• их сложно определить на приемной стороне, не зная исходной битовой последовательности;

• для набора статистики может потребоваться достаточно большое время, зависящее от самих величин ВБО или ВСО.

Беспроводные системы связи (БСС) наиболее подвержены воздействию различных искажений. Типичные значения ВБО некодированных сигналов для них составляют 10"2-10"3, для проводных - 10"5-10'6, для оптических -10п-10"12 [3,5].

Еще одним классическим критерием качества аналоговых и цифровых сигналов является отношение сигнал-шум. Однако существует несколько способов определения этого отношения. Классическое ОСШ - это отношение средней мощности сигнала к средней мощности шума в полосе сигнала. Под сигналом подразумевается видеосигнал, сосредоточенный в низкочастотной части спектра (до модулятора в передатчике или после демодулятора в приемнике). Отдельно можно выделить ОСШ для радиосигналов, т. е. сигналов, имеющих несущую частоту. Обозначим его ОСШн. Данный критерий показывает отношение средней мощности несущей (или радиосигнала) к средней мощности шума в шумовой полосе (после модулятора в передатчике или до демодулятора в приемнике).

Основным недостатком этих критериев качества является то, что они не учитывают внутриполосные искажения сигнала [82]. Поэтому даже при высоких значениях ОСШн сигнал может быть искаженным. Эти критерии являются естественными для оценки качества аналоговых сигналов.

Для цифровых сигналов естественными мерами качества являются отношения Еь/Ы0 или Е3/, показывающие соответственно отношения энергии бита Еь или символа Е3 к спектральной плотности мощности (энергии) шума Ы0. Однако они почти никак не характеризуют отдельные особенности сигналов, в частности квадратурных, хотя широко используются на практике.

Естественной мерой искажения квадратурных сигналов является мера

отклонения точек созвездия от своих оригинальных положений [74]. Такие

критерии качества известны из литературы и носят названия среднего

12

вектора ошибки (СВО) и коэффициента ошибок модуляции (КОМ). Зарубежные аналогии названий данных критериев - Error Vector Magnitude (EVM) и Modulation Error Ratio (MER) соответственно [82]. Достоинство этих критериев заключается в том, что они позволяют оценить не только ОСШ, но и возможный тип искажения сигнала. Более подробно эти критерии будут разобраны во 2 главе.

Цифровым БСС в отличие от аналоговых более свойственен пороговый эффект. Он заключается в том, что при ухудшении ОСШ качество (субъективное или объективное) работы аналоговой системы связи ухудшается относительно плавно, а цифровой - резко (рис. 1.1). Однако если текущее значение ОСШ не определяется системой, то при ее внешне стабильной работе нельзя судить, как близко к состоянию обрыва связи она находится.

Рис. 1.1. Пороговый эффект для аналоговых и цифровых систем связи Многие системы связи используют значение текущего ОСШ для адаптивного изменения типа модуляции или скорости передачи данных [4]. Это необходимо для обеспечения максимально возможной спектральной эффективности (выраженной в бит/с/Гц) при данном качестве канала. К тому же многие алгоритмы приема, например прием «в целом», декодер Витерби, требуют знания текущего ОСШ для минимизации ошибок приема [111]. На рис. 1.2 приведены значения спектральной эффективности на примере

некоторых распространенных видов модуляции различных порядков в сравнении с пределом Шеннона.

осш, дБ

Рис. 1.2. Спектральная эффективность цифровых видов модуляции

Существует большое количество других искажений сигнала помимо воздействия на него аддитивного белого гауссовского шума (АБГШ) и критериев их оценки. Однако в данной работе они не рассматриваются.

1.2. Используемая модель системы связи

При анализе существующих и предложенных алгоритмов оценки ОСШ используется модель системы связи, приведенная на рис. 1.3. Она описывает приемную и передающую части системы на видеочастоте. Имеется алфавит

размера М = 2к, где к - количество битов на символ, который служит основой для формирования символов. Таким образом, каждый отсчет на передающей стороне будет принимать одно из М заранее определенных значений. На основании данных отсчетов формируются точки модуляционного созвездия, которые можно записать парой чисел {/(и), £?(«)}, где I и Q — синфазная и квадратурная составляющие п-го символа соответственно. Происходит низкочастотная модуляция без переноса на радиочастоту. Назовем а (и) вектор, описывающий такие точки.

Отсчеты 7-к

БГШ

Источник а „ Интерполятор

ьк

ФНЧ-Цх)-►(+>

ТГ п

г* |фнч,п

У п

Ьк

Рис. 1.3. Упрощенная модель системы цифровой связи на видеочастоте Изобразим данные точки на плоскости на примере модуляции КАМ-4 (рис. 1.4). Предполагается использование кода Грея, чтобы при переходе к соседнему символу менялся только один бит. Таким образом, данный блок можно назвать низкочастотным модулятором.

1.5:

а

1

0.5-

о

о;

то ?

2 о; с; са

е

о и о: га х

^ -0.5

га а. с! го ш ьс:

1 -

00 10

X. к

01 11

к X

-1.5 --1-=-с--=-

-1.5 -1 -0.5 0 0.5 1

Синфазная составляющая I

1.5

Рис. 1.4. Модуляционное созвездие КАМ-4 в коде Грея Поскольку полоса канала ограничена, перед передачей сигнала в канал необходимо провести его фильтрацию. Однако при этом нельзя применять фильтр с произвольно подобранной амплитудно-частотной характеристикой (АЧХ), т. к. в этом случае символы начнут наслаиваться друг на друга, и произойдет явление, называемое межсимвольной интерференцией (МСИ). Часто для предотвращения МСИ используют фильтр с АЧХ Н(/) типа «приподнятый косинус» (фильтр Найквиста) [59, 65]:

Я(/) =

1. И^ (1-0

(

1 + СОБ

V

л Л

; 1 я

,^(1-г)<|/|<^(1 + г), (1.1)

0, 1/1^(1 + '')

где - символьная скорость, г - коэффициент сглаживания, который может принимать значения от 0 до 1. Таким образом, сигнал может занимать полосу от Я5/2 до Ях в зависимости от коэффициента г.

Фильтрация необходима как в передатчике для формирования сигнала в рамках заданной спектральной маски, так и в приемнике - для частотной селекции сигнала на фоне других сигналов и помех. Пользуясь формулой расчета коэффициента передачи для каскадного соединения, пропорционально разделяют фильтр Найквиста между этими двумя элементами системы. В итоге и в передатчике, и в приемнике ставят фильтры с характеристикой типа «корень квадратный из приподнятого косинуса».

Такой фильтр удобнее всего реализовать как цифровой фильтр с конечной импульсной характеристикой (КИХ) [38]. Как у любого КИХ фильтра длина ИХ Ь, определяемая выражением

Ь = 2-0-Ы55+Х (1.2)

где С - групповая задержка в символах, Л^ - коэффициент интерполяции, связана с избирательностью фильтра. Поэтому коэффициенты й и Л^ выбираются, исходя из необходимого подавления внеполосного излучения. Именно этим фактом объясняется необходимость интерполировать сигнал перед фильтрацией с получением отсчетов/символ. На приемной стороне соответственно осуществляется децимация, которая заключается в том, что остается всего один отсчет на символ, но в оптимальные моменты времени, которые соответствуют моментам максимума отклика на выходе фильтра (центрам символьного интервала). Пример характеристик фильтра Найквиста приведен на рис. 1.5.

Амплитудно-частотная характеристика

04 05 06

Нормированная частота

Импульсная характеристика

• ♦

08 0.6 04 02

С*»*»**»».

-0 2

V

V

10

20

30 40 50

Отсчеты,п

60

70

80

Рис. 1.5. Амплитудно-частотная и импульсная характеристики фильтра Найквиста при г = 0,2; Ы35 = 8; й = 5

Фильтр с характеристикой типа «корень квадратный из приподнятого косинуса» размещается в каждом из квадратурных каналов на приемной и на передающей стороне. Отсутствие МСИ объясняется тем, что «хвосты» одного символа обращаются в ноль в моменты времени, соответствующие центру последующих символов. Однако, несмотря на отсутствие МСИ, данный фильтр нельзя назвать оптимальным [54]. Вместо фильтра Найквиста иногда в приемнике используют согласованный фильтр, обеспечивающий максимальное ОСШ на выходе.

После фильтрации траектории перехода между точками модуляционного созвездия (огибающая) превращаются в кривые, степень

плавности которых напрямую зависит от коэффициента сглаживания г. На рис. 1.6 приведены два случая - для г = 0,2 и г = 0,8.

-0.5 "-8 4 " -из -с г -01 о 8.1 а г о;1 о« м -оз -0 2 -0.1 о 01 02 оз

а) б)

Рис. 1.6. Модуляционное созвездие КАМ-4 в коде Грея после фильтра Найквиста:

а) г = 0,2; б) г = 0,8

Положим, что канал характеризуется только уровнем АБГШ И, который так же как и сигнал представляется комплексными отсчетами г{к). После фильтрации и децимации в приемнике отсчеты, соответствующие максиму на выходе согласованного фильтра, передаются на детектор, который принимает решение о том, какой символ был передан. При этом отсчеты после согласованного фильтра носят названия мягких решений, а после детектора - жестких решений [65]. Также возможны алгоритмы приема «в целом», когда решение принимается не по каждому конкретному символу, а по последовательности символов определенной длины.

Примеры осциллограмм описанных сигналов приведены на рис. 1.7. (уровень шума 12 дБ, модуляция КАМ-4). Рассматриваемая модель не учитывает перенос на радиочастоту, т. к. ОСШ оценивается именно для низкочастотного сигнала. Подразумевается использование традиционного метода когерентного квадратурного приема с дополнительной компенсацией ошибок частотной и фазовой синхронизации, например с помощью схемы Костаса, реализующей метод максимального правдоподобия [10]. Также производится символьная синхронизация в приемнике [59].

02

02

02

б)

11

II

-V

^Лл

д)

е!

Рис. 1.7. Осциллограммы синфазных и квадратурных составляющих сигналов: а) на выходе источника; б) на выходе фильтра передатчика; в) после канала; г) на выходе согласованного фильтра; д) после дециматора; е) после детектора с жестким решением

Ниже приведено математическое описание работы описанной модели системы связи.

Последовательность символов на выходе источника (модулятора):

а (я) = /(я) + я е {1,2,..., Л^„г}, (1.3)

где N5ут - количество символов для передачи. Для простоты положим, что

средняя мощность такого сигнала равна 1. После интерполятора на каждый символ а(п) будет приходиться отсчетов:

Ь(Аг) = Ха("ЖМ^,,), (1.4)

п

где Ь{к,пИ^) - символ Кронекера. Сигнал на выходе фильтра с характеристикой типа «корень квадратный из приподнятого косинуса»:

т(*) = 5>(#1)11(*-/1Л^), (1.5)

п

где Ь(А) - импульсная характеристика этого фильтра (для действительной и мнимой частей сигнала). После прохождения канала сигнал примет вид:

г(к) = ^5т(к) + ^Ых(к), (1.6)

где 5 - мощность сигнала, N - мощность шума, г(к) - отсчеты комплексного АБГШ с единичной средней мощностью, в котором синфазная 1е(к) и квадратурная ()е(к) составляющие независимы:

т{к) = 1е(к) + ]Шк\ (1-7)

Сигнал на выходе согласованного фильтра в приемнике, имеющего точно такую же ИХ, как в передатчике, описывается выражением:

у (к) = (у[8т(к) + >/Ме(*)) <Е> Ь*(-*) =

= £ь(/)т(А: - /) + ТЛ^Г Ь(/)г(£ - /), ^

I I

где символ ® обозначает операцию свертки, а символ * - комплексное сопряжение. На приемной стороне необходимо сохранить только один отсчет на символ в оптимальный момент времени, т. е. децимировать сигнал:

У (И) = У (*)|*=ллг = >/5а(иЖ0) + <Ул^(и), (1.9)

где й(О) - значение максимума ИХ фильтра Найквиста, которое можно определить из выражения:

g (*) = ь (к) ® Н*(-к) = ][>(/)Ь(-/). (1.10)

I

Шум, считаемый некоррелированным с сигналом, также преобразуется приемным фильтром к виду:

(1.И)

к=пЯ55

В итоге ОСШ, обозначаемое буквой р , на выходе дециматора для сигнала, который непосредственно подается на детектор, равно

р= с I— / ч) С1-12)

где М{ } - оператор матожидания, £){ } — оператор дисперсии. Из этого

выражения видно, что если выполнить условия равенства суммы квадратов отсчетов ИХ фильтра Найквиста единице, то ОСШ примет более простую форму:

N А^о

Соответственно ни фильтр Найквиста, ни возможный перенос на радиочастоту в передатчике и обратно в приемнике не повлияют на форму выражения для ОСШ. Оценке именно этой величины посвящена настоящая работа.

1.3. Классификация алгоритмов оценки ОСШ

Алгоритмы оценки ОСШ можно классифицировать по разным признакам. Во-первых, по наличию или отсутствию сигналов известной формы в исследуемом сигнале. Например, в классическом аналоговом амплитудно-модулированном (АМ) сигнале, переносящем случайный речевой сигнал, сигналов известной формы нет. Это наиболее сложный для анализа случай. А вот оценка ОСШ для гармонического сигнала, сигнала

телевизионной развертки, последовательности дискретных импульсов несколько упрощается за счет того, что уменьшается неопределенность относительно типа передаваемого сообщения в сигнале.

Во-вторых, алгоритмы оценки ОСШ можно разделить на эталонные и неэталонные. В эталонном случае однозначно известен передаваемый сигнал. Неизвестна только мощность этого сигнала и дисперсия АБГШ. В неэталонном случае дополнительно неизвестно, какой именно сигнал (возможно из заранее известного набора) передается в данный момент.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Дубов, Михаил Андреевич, 2013 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Балашов, В.А. Системы передачи ортогональными гармоническими сигналами / В.А. Балашов, П.П. Воробиенко, JI.M. Ляховецкий. - М.: Эко-Трендз, 2012.-228 с.

2. Бухвинер, В.Е. Оценка качества радиосвязи / В.Е. Бухвинер. -М.: Связь, 1974.-224 с.

3. Вернер, М. Основы кодирования / М. Вернер. М.: Техносфера, 2006. -288 с.

4. Вишневский, В.М. Энциклопедия WiMAX. Путь к 4G. / В.М. Вишневский, СЛ. Портной, И.В. Шахнович. - М.: Техносфера, 2009. -472 с.

5. Волков, J1.H. Системы цифровой радиосвязи: учеб. пособие. / J1.H. Волков, М.С. Немировский, Ю.С. Шинаков. - М.: Эко-Трендз, 2005. -472 с.

6. Волкова, П.А. Статистическая обработка данных в учебно-исследовательских работах / П.А. Волкова, А.Б. Шипунов. - М.: ЭКОпресс, 2008. - 60 с.

7. Волкодаев, Б.В. Способ ускоренного определения качества цифрового канала (тракта) передачи / Б.В. Волкодаев, Ж.М. Ганина, A.B. Орлов, Е.В. Пересторонин // Патент РФ 2008124922/09 от 18.06.2008.

8. Галкин, В.А. Мобильные системы радиосвязи. Радиоканал: уч. пособие / В.А. Галкин. - М.: МИЭТ, 2003. - 300 с.

9. Галкин, В.А. Мобильные системы радиосвязи. Сети и системы радиосвязи: уч. пособие / В.А. Галкин. - М.: МИЭТ, 2003. - 104 с.

10. Галкин, В.А. Мобильные системы радиосвязи. Цифровой прием в мобильных системах радиосвязи: уч. пособие / В.А. Галкин. - М.: МИЭТ, 2003.- 100 с.

11. Головин, O.B. Устройства генерирования, формирования, приема и обработки сигналов / О.В. Головин. - М.: Горячая линия - Телеком, 2012. -783 с.

12. Горячкин, О.В. Методы слепой обработки сигналов и их приложения в системах радиотехники и связи / О.В. Горячкин. - М.: Радио и связь, 2003. -230 с.

13. Громаков, Ю.А. Повышение скорости передачи данных в сетях GSM на основе когнитивного радио / Ю.А. Громаков, В.В. Родионов, К.С. Настасин // Электросвязь. - 2012. - № 1. - С. 21-25.

14. Дубов, М.А. Анализ бюджетных программно-аппаратных платформ для изучения принципов SDR в университетах / М.А. Дубов, Ю.В. Полянин, И.А. Будников, Д.Д. Стоянов // Цифровая обработка сигналов и ее применение: сб. докл. 13-й междунар. науч.-практ. конф. - М., 2011. - Т. 2. -С. 265-267.

15. Дубов, М.А. Моделирование цифрового радиоприемного устройства МВ/ДМВ диапазона / М.А. Дубов, Ю.В. Полянин // Цифровая обработка сигналов и ее применение: сб. докладов 12-й межд. науч.-практ. конф. - М., 2010.-Т. 2.-С. 262-265.

16. Дубов, М.А. Оценка вероятности битовой ошибки приема сигналов с квадратурной модуляцией неэталонными методами / М.А. Дубов, Ю.В. Полянин, Д.Д. Стоянов, Ю.А. Брюханов // Цифровая обработка сигналов и ее применение: сб. докл. 14-й междунар. науч.-техн. конф. - М., 2012.-Т. 1.-С. 173-177.

17. Дубов, М.А. Анализ возможности применения концепции SDR в средствах связи специального назначения на примере радиостанции Р-612 / М.А. Дубов, Ю.В. Полянин, Д.Д. Стоянов // Научно-практические исследования и проблемы современной молодежи: труды II междунар. молодеж. науч.-практ. конф. - Казань-Елабуга, 2010.,- Т. 1. - С. 126-130.

18. Дубов, М.А. Исследование эталонных и неэталонных методов оценки вероятности битовой ошибки / М.А. Дубов, A.JI. Приоров // Проектирование и технология электронных средств. - 2012. - № 2. - С. 19-24.

19. Дубов, М.А. Методика неэталонной оценки вероятности битовой ошибки сигналов с квадратурной амплитудной модуляцией / М.А. Дубов // Проблемы передачи и обработки информации в сетях и системах телекоммуникаций: матер. 17-й междунар. науч.-тех. конф. - Рязань, 2012. -Ч. 1.-С. 78-80.

20. Дубов, М.А. Методика неэталонной оценки отношения сигнал/шум и вероятности битовой ошибки для сигналов с квадратурной модуляцией / М.А. Дубов, A.J1. Приоров // Цифровая обработка сигналов. - 2012. - № 4. -С. 37-43.-

I

21. Дубов, М.А. Методика неэталонной оценки степени зашумленности сигналов с квадратурной модуляцией / М.А. Дубов, С.А. Юдкин, A.JI. Приоров // Радиоэлектронные средства передачи и приема сигналов и визуализации информации: матер. 2-ой всерос. конф. - М.-Таганрог, 2012. -С. 66-70.

22. Дубов, М.А. О проблеме применения концепции SDR в современных средствах связи с повышенными требованиями к динамическому диапазону / М.А. Дубов, Ю.В. Полянин // Научно-практические аспекты развития современной техники и технологий в условиях курса на инновации: сб. трудов конф. - СПб. - М., 2010. - С. 34-38.

23. Дубов, М.А. Об особенностях аппаратной реализации современных радиоприемных устройств / М.А. Дубов // Актуальные вопросы развития современной науки, техники и технологий: тр. IV всеросс. науч.-практ. (заочной) конф. - М., 2011. - С. 39-45.

24. Дубов, М.А. Особенности применения технологии SDR в средствах связи специального назначения / М.А. Дубов, Ю.В. Полянин, Д.Д. Стоянов // Молодежь и наука: модернизация и инновационное развитие страны: матер. I

междунар. науч.-практ. конф. студентов и молодых ученых. - Пенза, 2011. -Ч. 1.-С. 315-317.

25. Дубов, М.А. Программно-аппаратная платформа для разработки и анализа алгоритмов цифрового радиоприема / М.А. Дубов, A.J1. Приоров,

A.B. Власов // Радиоэлектронные средства передачи и приема сигналов и визуализации информации: матер, первой всерос. конф. - М.-Таганрог, 2011. -С. 21-24.

26. Дубов, М.А. Программно-аппаратный комплекс средств исследования алгоритмов цифрового радиоприема / М.А. Дубов, Н.В. Кокарев, A.B. Власов //Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: тез. докл. XVIII междунар. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов. - М., 2012.-Т. 1.-С. 53-54.

27. Дьяконов, В.П. MATLAB и Simulink для радиоинженеров /

B.П. Дьяконов. - М.: ДМК Пресс, 2010. - 976 с. '

28. Журавлев, В.И. Методы модуляции-демодуляции радиосигналов в системах передачи цифровых сообщений / В.И. Журавлев, Н.П. Трусевич. -М.: Инсвязьиздат, 2009. - 312 с.

29. Ирвин, Дж. Передача данных в сетях: инженерный подход / Дж. Ирвин, Д. Харль. - СПб.: BHV, 2003. - 448 с. 1

30. Канаков, В.А. Новые технологии измерения в цифровых каналах передачи информации: учеб.-метод, матер, по программе повышения

квалификации «Современные системы мобильной цифровой связи, проблемы

1

помехозащищенности и защиты информации» / В.А. Канаков. Нижний Новгород, 2006.

31. Кестер,У. Аналого-цифровое преобразование / У.Кестер. -М.: Техносфера, 2007. - 1016 с.

I

32. Кестер, У. Применение высокоскоростных систем / У. Кестер. -М.: Техносфера, 2009. - 368 с.

33. Кестер, У. Проектирование систем цифровой и смешанной обработки сигналов / У. Кестер. - М.: Техносфера, 2010. - 328 с.

34. Кокарев, H.B. Гибридная система преобразования частоты в программно-аппаратной платформе SDR / H.B. Кокарев, М.А. Дубов, М.М. Городецкий // Цифровая обработка сигналов и ее применение: сб. докл. 14-й междунар. науч.-техн. конф. - М., 2012. - Т. 2. - С. 265-267.

35. Колосовский, Е.А. Устройства приема и обработки сигналов / Е.А. Колосовский. - М.: Горячая линия - Телеком, 2007. - 456 с.

36. Крейнделин, В.Б. Новые методы обработки сигналов в системах беспроводной связи / В.Б. Крейнделин. - СПб.: Линк, 2009. - 276 с.

37. Кремер, Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: учебник для вузов / Н.Ш. Кремер. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. - 573 с.

38. Лайонс, Р. Цифровая обработка сигналов / Р. Лайонс. - М.: Бином-Пресс, 2009. - 256 с.

39. Леглер, В.В. Устройство измерения отношения сигнал/шум / В.В. Леглер, В.Г. Патюков, Е.В. Патюков // Патент РФ 2007117230/28 от 08.05.2007.

40. Литвинская, О.С. Основы теории передачи информации / О.С. Литвинская, H.H. Чернышев. - М.: КНОРУС, 2010. - 168 с.

41. Максфилд, К. Проектирование на ПЛИС. Курс молодого бойца / К. Максфилд. - М.: Издательский дом «Додэка-ХХ1», 2007. - 408 с.

42. Немировский, М.С. Беспроводные технологии от последней мили до последнего дюйма / М.С. Немировский [и др.] - М.: Эко-Трендз, 2009. -400 с.

43. Онищук, А.Г. Радиоприемные устройства: учеб. пособие / А.Г. Онищук, И.И. Забеньков, A.M. Амелин. - Минск: Новое знание, 2007. -240 с.

44. Пестряков, A.B. Исследование узлов приемного тракта мобильных терминалов систем сотовой связи / A.B. Пестряков, Е.В. Макаров // Электросвязь. - 2010. - № 3. - С. 27-30.

45. Побережский, Е.С. Цифровые радиоприемные устройства / Е.С. Побережский. - М.: Радио и связь, 1987. - 184 с.

46. Полушин, П.А. Избыточность сигналов в радиосвязи / П.А. Полушин, А.Г. Самойлов. - М.: Радиотехника, 2007. - 256 с.

47. Поляков, В.Т. Радиолюбителям о технике прямого преобразования / • В.Т. Поляков. - М.: Патриот, 1990. - 264 с.

48. Поляков, В.Т. Приемники прямого преобразования для любительской связи / В.Т. Поляков. -М.: ДОСААФ, 1981. - 86 с.

49. Полянин, Ю.В. Современный подход к проектированию радиотракта приемника МВ/ДМВ диапазона / Ю.В. Полянин, М.А. Дубов, Д.Д. Стоянов // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: тез. докл. XVIII междунар. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов. - М., 2012. - Т. 1. - С. 72.

50. Попов, Д.И. Статистическая теория радиотехнических систем: учеб. пособие / Д.И. Попов. - Рязань: РГРТУ, 2009.

t

51. Прахов, В.И. Спектры сигналов с цифровым кодированием / В.И. Прахов. - М.: Спутник+, 2011. - 452 с.

52. Приёмо-передающие радиоустройства и системы связи: учеб. пособие / A.C. Садомовский [и др.]. - Ульяновск: УлГТУ, 2007. - 243 с.

53. Проектирование радиоприемных устройств: учеб. пособие для вузов / А.П. Сивере [и др.]. - М.: Сов. Радио, 1976. - 487 с.

54. Прокис, Д. Цифровая связь / Д. Прокис. - М.: Радио и связь, 2000. -' 800 с.

55. Пшихопов, В.Х. Устройство для измерения отношения сигнал/шум / В.Х. Пшихопов, И.Г. Дорух, А.П. Дорух, JI.C. Веревкина // Патент РФ 2007100416/28 от 09.01.2007.

56. Радиоприемные устройства: учеб. пособие для вузов / H.H. Фомин 1 [и др.]. -М.: Горячая линия - Телеком, 2007. - 515 с.

57. Рожков, И.Т. Синтез измерителей отношения сигнал/помеха принимаемых радиосигналов / И.Т. Рожков. - Саратов: изд-во Саратовского ун-та, 1990.-166 с.

58. Сергиенко, А.Б. Цифровая обработка сигналов / А.Б. Сергиенко. -СПб.: BHV, 2010.-768 с.

59. Скляр, Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение. / Б. Скляр. - М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. - 1104 с.

60. Солонина, А.И. Основы цифровой обработки сигналов: учеб. пособие / А.И. Солонина. - СПб.: БХВ Петербург, 2005. - 768 с.

61. Солонина, А.И. Цифровая обработка сигналов. Моделирование в Simulink / А.И. Солонина. - СПб.: БХВ Петербург, 2012. - 432 с.

62. Степанов, A.B. Методы компьютерной обработки сигналов систем радиосвязи / A.B. Степанов, С.А. Матвеев. - М.: СОЛОН-Пресс, 2003. -208 с.

63. Тепляков, И.М. Основы построения телекоммуникационных систем и сетей / И.М. Тепляков. - М.: МИЭТ, 2003. - 264 с.

64. Томаси, У. Электронные системы связи / У. Томаси. -М.: Техносфера, 2007. - 1360 с.

65. Феер, К. Беспроводная цифровая связь / К. Феер. - М.: Радио и связь, 2000.-519 с.

66. Харкевич, A.A. Борьба с помехами / A.A. Харкевич. - М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. - 280 с.

67. Цифровой анализатор сигнала с тестированием обратного канала CR1200R. URL: http://www.syrus.ru (дата обращения 30.05.2012).

68. Шахнович, И.В. Современные технологии беспроводной связи / И.В. Шахнович. - М.: Техносфера, 2004. - 168 с.

69. Шелухин, О.И. Моделирование информационных систем / О.И. Шелухин. - М.: Горячая линия - Телеком, 2011. - 536 с.

70. Шувалов, В.П. Прием сигналов с оценкой их качества / В.П. Шувалов. - М.: Связь, 1979. - 240 с.

71. Akyildiz, Ian F. CRAHNs: Cognitive radio ad hoc networks [электр. ресурс] / Ian F. Akyildiz, Won-Yeol Lee, Kaushik R. Chowdhury // URL: www.elsevier.com/locate/adhoc (дата обращения 30.05.2012).

72. Alagha, N.S. Cramer-Rao bounds of SNR estimates for BPSK and QPSK modulated signals / N.S. Alagha // IEEE Commun. Lett. - Jan. 2001. - V. 5, No. 1, P. 10-12.

73. Arslan, H. Cognitive Radio, Software Defined Radio, and Adaptive Wireless Systems / H. Arslan. - Ser. Signals and Communication Technology, 2007. - 470 p.

74. Arslan, H. Error Vector Magnitude to SNR Conversion for Nondata-Aided Receivers / H. Arslan, H.A. Mahmoud // IEEE Transactions on Wireless Communications. - May 2009. - V. 10. - No. 8. - P. 2694-2704.

75. Bakkali, M. Iterative SNR estimation for MPSK modulation over AWGN channels / M. Bakkali, A. Stephenne, S. Affes // Proc. IEEE 64th Vehicular Technology Conf. - Montreal, QC, Canada, September 2006. - P. 1-5.

76. Balachandran, K. Channel quality estimation and rate adaption for cellular mobile radio / K. Balachandran, S.R. Kadaba, S. Nanda // IEEE Journal On selected Areas in Communications. - July 1999. - V. 17. - No. 7. - P. 1244-1256.

77. Bcaulieu, N.C. Comparison of four SNR estimators for QPSK modulations / N.C. Beaulieu, A.S. Toms, D.R. Pauluzzi // IEEE Communication Letters. - February 2000. - V. 4. - No. 2. - P. 43-45.

78. Bryan, D. QAM for Terrestrial and Cable Transmission / D. Bryan // IEEE Trans. Consumer Electronics. - 1995. - V. 41. - No. 3. - P. 383-391.

79. Burns, P. Software Defined Radio for 3G / P. Burns. - Artech House, 2002.

80. Chen, Y. Maximum likelihood SNR estimators for digital receivers / Y. Chen, N.C. Beaulieu // Proc. Pacific RIM Conference on Communications: Computers and Signal Processing. - Victoria, BC, Canada, Aug. 2005. -P. 637-640.

81. Chong-Yung Chi Equalization and System Identification. Batch Processing Algorithms, Performance and Applications / Chong-Yung Chi, Chih-Chun Feng, Chii-Horng Chen and Ching-Yung Chen. - Springer, 2006.

82. Digital Transmission: Carrier-to-Noise Ratio, Signal-to-Noise Ratio, and

I

Modulation Error Ratio // White Paper, Cisco, 2006.

83. Ding, Z. Blind Equalization and Identification / Z. Ding. - Marcel i Bekker Inc, 2001.

84. Fan, H.B. An algorithm of SNR estimation for Non-constant envelope signal in the AWGN channel / H.B. Fan, J. Chen, Z.G. Cao // DianZiXueBao. -September 2002. - V.30. - P. 1369-1371.

85. Fette, Bruce A. Cognitive radio technology / Bruce A. Fette. - Newnes, 2006.

86. Hranac, R. Broadband: Is MER Overrated? / R. Hranac //

I

Communications Technology [электр. ресурс]. URL: www.cable360.net/ct/ sections/columns/broadband/39246.html (дата обращения 30.05.2012).

87. Huilin,X. SNR Estimation Methods for OFDM / Xu Huilin, Peng Jingbo // Communications Technology. - 2004. - V. 150. - P. 13-15.

88. Irons, F.H. The Noise Power Ration - Theory and ADC Testing / F.H. Irons // IEEE Trans, on Instr. and Measurement. - 2000. - V. 49. - № 3. -P. 659-665.

89. Jeruchim, M.C. Techniques for Estimation the Bit Error Rate in the Simulation of Digital Communication Systems / Michael C. Jeruchim // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. - January 1984. - V. SAC-2. -No. 1.- P. 153-170.

90. Johnson, C. Telecommunication Breakdown: Concepts of Communication Transmitted via Software-Defined Radio / Johnson C., Sethares W., Sethares Jr. Prentice-Hall, 2004.

91. Kay, S.M. Fundamentals of Statistical Signal Processing: Estimation Theory / S.M. Kay. - NJ: Prentice Hall, 1993.

92. Kerr, R.B. On signal and noise level estimation in a coherent PCM channel / R.B. Kerr // IEEE Transactions on Aerospace and Electronics System. -July 1966. - V. 2. - P. 450-454.

93. Li, В. A Low Bias Algorithm to Estimate Negative SNRs in an AWGN Channel / B. Li, R. Difazio, A. Zeira // IEEE Communications Letters. - 2002. -V. 6. - P. 469-471.

94. Matzner, R. An SNR estimation algorithm for complex baseband signals using higher order statistics / R. Matzner // Facta Universitatis. - 1993. - No. 6. -P. 41-52.

95. Matzner, R. Analysis and design of a blind statistical SNR estimator / R. Matzner, F. Engleberger, R. Siewert // AES 102nd Convention. - München, Germany, Mar. 1997. 1

96. Measurement guidelines for DVB systems // ETSITR 101 290, 2001.

97. Mitola, J. Cognitive Radio: Making Software Radios More Personal / J. Mitola, G. Maguire // IEEE Personal Communications. - 1999. - P. 13-18.

98. Mitola, J. Software Radio Architecture: Object-oriented Approaches to Wireless System / J. Mitola. - New York: John Wiley & Sons, 2000.

99. Mitola, J. Software Radio Technologies / J. Mitola, Z. Zvonar. - New York: IEEE Press, 2001.

100. Newcombe, E.A. Error rate monitoring for digital communications / E.A. Newcombe, S. Pasupathy // Proc. IEEE. - Aug. 1982. - V. 70. - P. 805-828.

101. Pauluzzi, D.R. A comparison of SNR estimation techniques for the AWGN channel / D.R. Pauluzzi, N.C. Beaulieu // IEEE Trans. Commun. -Oct. 2000. - V. COM-48 - No. 10. - P. 1681-1691.

102. Qizheng, Gu RF System Design of Transceivers for Wireless Communications / Gu Qizheng. - Springer, 2005.

103. Reed, J.H. Software Radio: A Modern Approach to Radio Engineering / J.H. Reed. - Prentice Hall PTR, 2002.

104. Rouphael, Tony J. RF and Digital Signal Processing for Software-Defined Radio / Tony J. Rouphael. - Newnes, 2009.

105. SDR forum [офиц. сайт]. URL: http://www.sdrforum.org.

106. Shin, D. Simple SNR estimation methods for QPSK modulated short bursts / D. Shin, W. Sung, I. Kim // Proc. IEEE GLOBECOM 2001. -San Antonio, Texas, 2001. - P. 3644-3647.

107. Software Defined Radio (SDR) Solutions // National Semiconductor [офиц. сайт]. URL: http://www.national.com/analog/adc/sdr.

108. Thomas, C.M. Maximum Likelihood Estimation of Signal-to-Noise Ratio // Ph.D. dissertation. - Los Angeles: Univ. of Southern California, 1967.

109. Tuttlebee, W. Software Defined Radio: Baseband Technologies for 3G Handsets and Basestations / W. Tuttlebee. - John Wiley & Sons, 2004.

110. Ulrich, L. Rohde Digital HF Radio: A Sampling of Techniques / Ulrich L. Rohde // Ham Radio Magazine. - 1985.

111. Van Trees, H.L. Detection, Estimation, and Modulation Theory / H.L. Van Trees. - New York: Wiley, 1968. - V. 1.

112. Walter, H.W. Software Defined Radio: Enabling Technologies / H.W. Walter. - John Wiley and Sons Ltd, 2002.

113. Wiesel, A. Non-data-aided signal-to-noise ratio estimation / A. Wiesel, J. Goldberg, H. Messer // Proc. Int. Commun. Conf. - New York, May 2002. -P. 197-201.

114. Wyglinski, Alexander M. Cognitive Radio Communications and Networks Principles and Practice / Alexander M. Wyglinski, Maziar Nekovee,

Y. Thomas Hou. - Elsevier, 2010.

i

115. Xu, H. The simple SNR estimation algorithm for MPSK signals / H. Xu, H. Zheng // Proc. Int. Conf. Signal Processing. - Bangalore, August- September 2004. - V. 2. - P. 1781-1785.

116. Ye, P.J. SNR estimation for constant envelope signals in AWGN channel / P.J. Ye, J.P. An // Proc. Int. Conf. on Wireless Communication, Networking and Mobile Computing. - September 2005. - V. 1. - P. 525-528.

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ФРАГМЕНТЫ ИСХОДНЫХ КОДОВ И КОМПЬЮТЕРНЫХ МОДЕЛЕЙ

% Программа управляет параметрами и запуском модели mer_test % Строит график для эталонной и неэталонпой MER от SNR % Дополнительно строится график смещения оценки и соответ ствующей % символьной ошибки

clear all close all

М = 32; о размер созвездия ОАМ к = 1од2(М); % кол-во бит/символ

= 1еЗ; % символьная скорость N = 1000; % кол-во символов на фрейм

К = 100; % кол-ео фреймов для обработки, Ы*К - общее кол-во символов

ЫишЕгг = з_п:Е; % кол-во ошибок для принудительной остановки

з=1; - номер шага

EsNo_start =0; % начальное отношение сигнал/шум в канале ЕзЫо_:Е1п1зЬ = 30; % конечное отношение сигнал/шум в канале Еэ1Яо_1епд-ЬЬ = ЕэЫо_^п1з]1 - EsNo_start + 1;

% создаем пустые массивы нужной длины

ber = zeros(1, EsNo_length);

ser = zeros(1, EsNo_length);

mer = zeros(1, EsNo_length);

rmer = zeros(l, EsNo_length);

о прогоняём модель во всем диапазоне значений ZsNo

% результаты сохраняем в соответствующие массивы

h = waitbar(0, 'Идет расчет...' ); % создаем полосу прогресса

for EsNo = EsNo_start : EsNo_finish

sim('mer_test.mdl'); % запуск модели в simulink

ber(s) = BER(1,1); % битовая ошибка

ser(s) = SER(1,1); % символьная ошибка

mer(s) = MER; % эталонное mer

rmer(s) = RMER; % неэталонное mer

s = s + 1;

waitbar(s/EsNo_length, h); % изменяем полосу прогресса end

close(h) % закрываем полосу прогресса EsNo = EsNo start:EsNo finish;

% РАСШИРЕННЫЙ РЕЗУЛЬТАТ 3 В 1

% график сравнения эталонной и неэталонной тег

% график методической ошибки % график символьной ошибки

figure

set(gca,'FontSize', 12, 'FontName', 'Times New Roman'); h(1) = subplot(5,1,1:3);

plot(EsNo, mer, '—b', 'linewidth', 3) grid on hold on

plot(EsNo, rmer, '-b', 'linewidth', 3)

title({['АФМ-', num2str(M), N = num2str(N), К = num2str(K)];

' Сравнение эталонной и кеэталонной оценки' }) legend (' КОМ-э' , ' КОМ-нэ' ) ylabelC Оценка ОСШ, дБ' )

h(2) = subplot(5,1,4);

plot(EsNo, rmer-mer, '-b', grid on

title('Смещение оценки') ylabel('\Delta КОМ, дБ')

h(3) = subplot(5,1,5);

semilogy(EsNo, ser, '-b', 'linewidth', 3) grid on hold on

plot([EsNo_start,EsNo_finish], [le-2,le-2], '—r', 'linewidth'

2);

title(' Символьная ошибка (отмечен порог в 1°)') х label (' ОСШ, дБ') ylabel (' ВСО' )

set(gca, 'ytick', [le-5, le-2, le-0]);

set(h(1:3), 'xtick', EsNo_start:2:EsNo_finish); set(h(1:2), 'xticklabel', []);

о Программа управляет параметрами и запуском модели qam_agc % Тестирование системы АРУ

clear all %close all

M = 4; % размер созвездия QAM k = log2(M); % кол-во бит/символ fs = 1еЗ; % символьная скорость N = 2000; % кол-во символов на фрейм

К = 100; % кол-во фреймов для обработки, N+K - общее кол-во символов

gain = 0.027; % ослабление канала delay = N; % задержка для отработки АРУ threshold = 0; % порог сработки АРУ

'linewidth', 3)

з=1; % номер шага

EsNo_start =0; % начальное отношение сигнал/шум в канале ЕзЫо_^п1э]1 =30; % конечное отношение сигнал/шум в канале Ег1Яо_1епд-Ы1 = ЕзМо_Мп1з11 - EsNo_start + 1;

% создаем пустые массивы нужной длины ser = zeros(1, EsNo_length); power = zeros(1, EsNo_length);

% прогон чем модель во всем диапазоне значений EsNo % результаты сохраняем в соответствующие массивы h = waitbar(0, ' Идет расчет... 1 ); for EsNo = EsNo_start : EsNo_finish

sim('qam_agc.six'); % запуск модели в simulink ser(s) = SER(l); % символьная ошибка

power(s) = pn; s = s + 1 ;

waitbar(s/EsNo_length, h); % изменяем полосу прогресса

end

close(h) о закрываем полосу прогресса

i

EsNo = EsNo_start:EsNo_finish;

figure

plot(EsNo, ppwer1) hold on

% программа использует модель mer_test

% производится расчет коэффициентов аппроксимирующих пблиномов 9о для различных видов QAM

clear all close all

M = 256; % размер созвездия QAM k = 1од2(М); о кол-во бит/символ fs = 1еЗ; % символьная скорость N = 1000; % кол-во символов на фрейм

К = 100; % кол-во фреймов для обработки, N*K - общее кол-во символов

NumErr = inf; % кол-во ошибок для принудительной остановкх4

э = 1; % номер шага

EsNo_start =0; % начальное отношение сигнал/шум в канале ЕзЫо_^п1з11 = 35; % конечное отношение сигнал/шум в канале ЕзЫо_1епд-Ы1 = ЕзМо_^п1з11 - EsNo_start + 1;

% создаем пустые массивы нужной длины mer = zeros(1, EsNo_length); rmer = zeros(1, EsNo_length);

% прогоняем модель во всем диапазоне значений EsNo % результаты сохраняем в 1 соответствующие массивы

h = waitbar(0, 'Идет расчет...'); % создаем полосу прогресса for EsNo = EsNo_start : EsNo_finish

sim('mer_test.mdl'); % запуск модели в simulink i

mer(s) = MER; % эталонное mer

rmer(s) = RMER; % неэталонное mer

s = s + 1 ;

waitbar(s/EsNo_length, h); % изменяем полосу прогресса end

close(h) % закрываем полосу прогресса EsNo = EsNo_start:EsNo_finish;

EsNo_xx = linspace(EsNo(1), EsNo(end), 1000); rmer_xx = spline(EsNo, rmer, EsNo_xx);

pl = polyfit(rmer XX , EsNo_ XX , 1)

P2 = polyfit(rmer XX , EsNo_ XX , 2)

рз = polyfit(rmer XX, EsNo_ XX, 3)

P4 = polyf it (rmer_ XX, EsNo_ XX , 4)

P5 = polyfit(rmer XX, EsNo_ XX , 5)

SNRl = polyval(pl, rmer_xx)

SNR2 = polyval(p2, rmer_xx)

SNR3 = polyval(p3, rmer_xx)

SNR4 = polyval(p4, rmer_xx)

SNR5 = polyval(p5, rmer_xx)

figure

plot. (EsNo_xx, abs ( SNRl - EsNo_xx ) , ' -k ' ) ; grid on hold on

plot(EsNo_xx, abs(SNR2 - EsNo_xx), *-b') plot(EsNo_xx, abs(SNR3 - EsNo_xx), '-m') plot(EsNo_xx, abs(SNR4 - EsNo_xx), '-r') plot(EsNo_xx, abs(SNR5 - EsNo_xx), '-g') legend(,l,,,2,,,3,,,4,f,5')

title('Абсолютная погрешность аппроксимации' xlabel( 'E_S/N_0, дБ') ylabel('\Delta, дБ')

accur(l) = rms

accur(2) = rms

accur(3) = rms

accur(4) = rms

accur(5) = rms accur

(SNRl - EsNo_xx)

(SNR2 - EsNo_xx)

(SNR3 - EsNo_xx)

(SNR4 -EsNo_xx)

(SNR5 EsNo_xx)

% Программа управляет параметрами и запуском модели mer_ber_ser

clear all close all

M = 16; % размер созвездия QAM k = log2(M); % кол-во бит/символ

fs = 1еЗ; % символьная скорость N = 2000; % кол-во символов на фрейм

К = 1000; % кол-во фреймов для обработки, N*K - общее кол-во символов

NumErr = inf; i кол-во ошибок для принудительной остановки EsNo = 20;

sim('mer_ber_ser.mdl');

BERC = berawgn(MER - 10*logl0(k), 'qam', M); BERT = berawgn(EsNo - 10*logl0(k), 'qam', M);

KK = 1 : К;

figure

plot(N*KK, BER(1 : end,1), '—b', 'linewidth', 3) grid on hold on

plot(N*KK, BERC, '-b', 'linewidth', 3)

plot([0, N*K], [BERT, BERT], '-.r', 'linewidth', 3)

xlabel('Кол-во обработанных символов1 ) ylabel('BER')

legend(' Измерение1 , ' Расчет' , ' Теория" )

t'itle( ['Определение BER (', 'QAM-', num2str(M), E_S/N_0 = ', num2str(EsNo), ' дБ, N = ', num2str(N), ')'])

% Программа управляет параметрами и запуском модели mer_err

clear all %close all

M = 256; % размер созвездия QAM k = log2(M); % кол-во бот/символ fs = 1еЗ; % символьная скорость N = 1000; кол-во символов на фрейм

К = 1000; % кол-во фреймов для обработки, N*K - общее кол-во символов

NumErr = inf; £ кол-во ошибок для принудительной остановки s = 1; % номер шага

EsNo_start =0; % начальное отношение сигнал/шум в канале EsNo1 finish = 28; •s конечное отношение сигна л/шум в канале EsNo_length = EsNo_finish - EsNo_start + 1;

% создаем пустые массивы нужной длины rmer = zeros(1, EsNo_length);

% прогоняем модель во всем диапазоне значений EsNo % результаты сохраняем в соответствующие массивы h = waitbar(0, 'Расчет опорной кривои. . . ' ); for EsNo = EsNo_start : EsNo_finish

sim('mer_test.mdl'); % запуск модели в simulink

t

rmer(s) = RMER; % пеэталонное mer

s = s + 1;

waitbar(s/EsNo_length, h); "а 1Л3MSНЯ6М ПОЛОСУ npOPpGCCcl

end

close(h) % закрываем полосу прогресса

rmer_et = rmer; KK = [1:10, 20:10:100]; KK_len = length(KK); accur = zeros(l,KK_len);

r = 1;

h = waitbar(0, 1 Расчет погрешностей. . . ' ) ; for К = KK s = 1;

for EsNo = EsNo_start : EsNo_finish

sim('mer_test.mdl'); % запуск модели в simulink rmer(s) = RMER; % неэталонное mer

s = s + 1;

end

accur(r) = rms(rmer_et - rmer); % CKO

waitbar(r/KK_len, h); ° изменяем полосу прогресса г = г + 1;

end

close(h)

%figure

plot(KK*N, accur.л2, '-g')

%grid on

% Программа управляет параметрами и запуском модели mer_err

clear all close all

M = 32; % размер созвездия QAM k = log2(M); % кол-во бит/символ fs = 1еЗ; о символьная скорость N = 1000; о кол-во символов на фрейм

К = 100; о кол-во фреймов для обработки, N*K - общее кол-во символов

NumErr = inf; % кол-во ошибок для принудительной остановки s = 1; % номер шага

EsNo_start =0; % начальное отношение сигнал/шум в канале EsNo_finish =35; % конечное отношение сигнал/шум ь канале EsNo_length = EsNo_finish - EsNo_start + 1;

-о создаем пустые массивы нужной длины rmer = zeros(К, EsNo_length); mer = zeros(К, EsNo_length);

% прогоняем модель во всем диапазоне значений EsNo % результаты сохраняем в соответствующие массивы h = waitbar(0, 'Идет расчет... 1 ); for EsNo = EsNo_start : EsNo_finish

sim('mer_err.mdl'); % запуск модели в simulink rmer(l:K,s) = RMER; % неэталонное mer

mer(l:K,s) = MER; % неэталонное mer

S = S + 1 ;

waitbar(s/EsNo_length, h); % изменяем полосу прогресс

end

close(h) % закрываем полосу прогресса

EsNo = EsNo_start : EsNo_finish; std_mer = std(mer)./v2;

std_rmer = std(rmer).Л2; '

figure

plot(EsNo, std_mer, '—bo', 'linewidth', 3, 'MarkerFaceColor','b') grid on hold on

plot(EsNo, std_rmer, '—rs', 'linewidth', 3, 'MarkerFaceColor','r')

title(['СКП для ФМ-', num2str(M), ', N = num2str(N), '

', num2str(К)])

xlabel('ОСШ, дБ')

ylabel('СКП, дБЛ2')

legend (' КОМ-э' , ' КОМ-нэ' )

Модель, используемая для тестирования алгоритма оценки ОСШ, с учетом данных декодера БЧХ

2 o to

<T> -

er o

s

o H CD

a s

o 08 o

SC >

<<

a o o o

H g

ft s

o

to ct> fcj s

H CD

o H

s o

M p

a

s »

-i o

s

H

2 p

o J3 m a

O O

E

ra

iêlây

I FdAtooI

J -

l>

Gain

Filter Design

Llr

Constant

max

1 H Math

X

TrSSûcT

Nomi

Random ^ Integer

RanSörrHrSeger Generator

DiscreteSm^ocâ fis? Plot Scopel

Discrete^Tm^caffemcit Scope

Re

I

Im

ûnEûffër Complex to Real-lmag Scope

Recîângûlar QAM Modulator Baseband

AWGN Channel

Power Normafizationl

Ke3ängüläT?5Ära

Demodulator Baseband

Error Rate Calculation

RMS *

pn

Workspace 1

o la ft U tr

* 8

ft o

H

s

ja ta fa O

to « «

fi 53 8 »

tr

w o

>1 o

a

"d g

"I

o tJ

ss

H

S

S3 O ß ft tu

O O

§

a o

fcl o

g*E

» a

pa

O o Ä o

CO ft