Исследование каналов связи и методов разнесенного приема
advertisement
Содержание 1. МЕТОДЫ ОБРАБ ОТКИ РАЗ НЕСЕННЫХ СИГНАЛОВ НА ПРИЕМНОЙ СТОРОНЕ.......................................... 5 1.1. 1.2. 1.3. 1.4. А ВТ ОМАТИЧЕСКИЙ ВЫБОР ВЕТВИ РАЗНЕСЕНИЯ.......................................................................................................................... 5 ОПТ ИМАЛЬНОЕ ЛИНЕЙНОЕ СЛОЖЕНИЕ ......................................................................................................................................... 7 ЛИНЕЙНОЕ СЛОЖЕНИЕ С РАВНЫМИ ВЕСОВЫМИ КОЭФФИЦИЕНТ АМИ .................................................................................... 8 М ЕТ ОД КОМБИНИРОВАННОЙ ОБРАБОТ КИ..................................................................................................................................... 9 2. МОДЕЛИ КАНАЛА С ЗАМИРАНИЯМИ И УСТРОЙСТВ ОБРАБОТКИ СИГНАЛОВ ПРИ РАЗНЕС ЕННОМ ПРИЕМЕ В САПР ADS .......................................................................................................................................... 15 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ САПР ADS ...................................................................................................................................................... 15 М ОДЕЛИРОВАНИЕ КАНАЛА С ЗАМИРАНИЯМИ ........................................................................................................................... 18 М ОДЕЛЬ , РЕАЛИЗУЮЩАЯ МЕТОД ОПТИМАЛЬНОГО ЛИНЕЙНОГО СЛОЖЕНИЯ СИГНАЛОВ ПР И РАЗНЕСЕННОМ ПРИЕМЕ........................................................................................................................................................................................................... 23 2.4. М ОДЕЛЬ , РЕАЛИЗУЮЩАЯ МЕТОД ЛИНЕЙНОГО СЛОЖЕНИЯ СИГНАЛОВ С РАВНЫМИ ВЕСОВЫМИ КОЭФФИЦИЕНТАМИ...................................................................................................................................................................................... 25 2.5. М ОДЕЛЬ КОМБИНИРОВАННОЙ ОБРАБОТ КИ СИГНАЛОВ ПРИ РАЗНЕСЕННОМ ПРИЕМЕ ......................................................... 26 2.6. СРАВНЕНИЕ МЕТ ОДОВ ОБР АБОТКИ СИГНАЛОВ, ПРИНЯТЫХ С ВЕТ ВЕЙ РАЗНЕСЕНИЯ.......................................................... 28 2.7. СХЕМА С УЧЕТОМ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ МОДЕЛИ РПУ.............................................................................................................. 30 2.1. 2.2. 2.3. СПИСОК ИСПОЛЬЗОВ АННЫХ ИСТОЧ НИКОВ......................................................................................................................... 38 1. Методы обработки разнесенных сигналов на приемной стороне Эффективность того или иного метода разнесенного приема во многом определяется способом обработки разнесенных сигналов на приемной стороне. Возможен ряд вариантов разнесенного приема, отличающихся способами объединения ветвей и формирования результирующего колебания Наибольшее распространение на практике получили . способы автоматического выбора ветви разнесения, линейного и оптимального линейного сложения, а также комбинированные методы обработки. 1.1. Автоматический выбор ветви разнесения Один из наиболее простых и часто применяемых методов - автоматический выбор наилучшей ветви разнесения. Согласно этому методу всякий раз выбирается наилучшая ветвь разнесения. Различают автовыбор по наибольшему значению сигнала и автовыбор по наибольшему превышению сигнала над помехой. Устойчивая работа здесь может быть обеспечена даже в условиях быстрых замираний из-за многолучевости. Рисунок 1 – Один из способов реализации автовыбора Переключение может происходить от сравнения сигналов, полученных с различных ветвей, непосредственно друг с другом или с заранее определенным уровнем. Наличие порогового уровня считается более эффективным методом, так как теоретически возможны ситуации, когда сигналы со всех ветвей не удовлетворяют условиям корректного детектирования. В свою очередь, порог может устанавливаться обслуживания, фиксированным следовательно, уровень лишь для порога небольшой должен области адаптивно перестраиваться при перемещении подвижного абонента. Улучшение характеристик помехоустойчивости, достигаемое при использовании метода переключения, напрямую зависит от точности установки порогового значения, временной задержки в цепи обратной связи, необходимой для выполнения контроля уровня, скорости принятия решения и переключения. Главный недостаток этого метода состоит в том, что при его реализации требуется иметь ровно столько приемных каналов с непрерывным контролем, сколько необходимо иметь ветвей разнесения. 1.2. Оптимальное линейное сложение В системах связи применяются линейные методы додетекторного объединения ветвей. При этом результирующее колебание на выходе схемы объединения представляет собой линейную комбинацию M входных колебаний отдельных ветвей разнесения: где переданный сигнал; –принятый сигнал в i-й ветви;S(t) – – коэффициент передачи, зависящий от условий распространения сигнала; – помеха в i-й ветви; –весовые коэффициенты, величина которых зависит от конкретного метода объединения ветвей. Рисунок 2 – Способ реализации метода оптимального линейного сложения При идеальном исполнении данный метод обеспечивает максимальное улучшение характеристик помехоустойчивости по сравнению с другими методами. Однако обязательное наличие блоков фазирования, весовой обработки и сложения очень серьезно усложняют его фактическую реализацию. 1.3. Линейное сложение с равными весовыми коэффициентами Метод очень схож с предыдущим за исключением того, что сигналы, полученные с различных ветвей разнесения, складываются с равными весовыми коэффициентами, то есть в нем отсутствуют блоки весовой обработки. Рисунок 3 - Реализация метода линейного сложения с равными весами Естественно, что улучшение характеристик помехоустойчивости по сравнению с оптимальным сложением, оказываются несколько меньше, поскольку помехи, содержащиеся в одних ветвях разнесения, суммируются с сигналами ветвей, которые помех практически не содержали. Но по сравнению с полным отсутствием разнесения выигрыш очевиден. 1.4. Метод комбинированной обработки Но наибольший интерес в последнее время вызывают методы комбинированной обработки сигналов при разнесенном приеме. В статье «Методы комбинированной обработки цифровых сигналов при разнесенном приеме» [5] предложен и описан метод разнесенных сигналов, фазирования исключающей сигналов, соответствующую но додетекторной последетекторной обработки необходимость обеспечивающий обработке. предварительного помехоустойчивость, Объединением линейного сложения сигналов и автовыбора наибольшего из сигналов обеспечивается помехоустойчивость, близкая к оптимальному сложению, но не требующая регулировки весовых коэффициентов при суммировании. При использовании методов разнесенного приема, т.е. приема одинаковых сигналов по нескольким каналам, появляется необходимость объединения этих сигналов с целью получить определенный выигрыш по помехоустойчивости. При этом выигрыш имеет место в двух направлениях: вопервых, в уменьшении влияния замираний сигналов; во-вторых, в увеличении отношения «сигнал/шум» (С/Ш) после объединения. Рассмотрим подробнее второй фактор. Объединение может проводиться как до детектирования, так и после детектирования. Выигрыш в обоих случаях имеет место из-за того, что в складываемых сигналах полезная составляющая (при додетекторном сложении после предварительного фазирования разнесенных сигналов) складывается синфазно, а составляющие шумов в различных разнесенных сигналах, будучи независимыми, складываются со случайными взаимными фазовыми сдвигами, т.е. «по мощности». При одинаковой мощности шумов и равенстве уровней полезных составляющих это может дать выигрыш до 3 дБ. Считается, что сложение сигналов до детектирования имеет преимущество по сравнению с последетекторным сложением. Это обусловлено в основном пороговыми явлениями при демодуляции, когда при уменьшении входного отношения «сигнал/шум» ниже некоторого порога после демодуляции выходное отношение С/Ш начинает снижаться существенно быстрее, чем на входе демодулятора. При этом, поскольку во время додетекторного сложения отношение С/Ш повышается, то пороговые явления наступают позднее, в чем и проявляется выигрыш. Однако, несмотря на распространенность подобного подхода, результаты обработки разнесенных сигналов в некоторых случаях можно улучшить, используя одновременно и додетекторное, и последетекторное сложение. В случае применения аналоговых сигналов этот вопрос рассматривался для частотной модуляции. Дополнительные возможности предоставляют особенности обработки цифровых сигналов. Рассмотрим передачу бинарных сигналов. При детектировании по максимуму отношения правдоподобия сигнал после согласованной фильтрации (или корреляционной обработки) сравнивается в пороговом устройстве с некото рым уровнем, и по результату сравнения принимается решение о передаче одного или другого бинарного символа. В случае если производится раздельное детектирование разнесенного каждого сигнала, возможны различные ситуации. Если сигналы обоих детекторов совпадают, это означает: либо уровни шумов в обоих каналах невелики и в обоих каналах ошибки нет, либо сразу в обоих каналах перед пороговыми устройствами составляющие шума значительны и в обоих каналах происходит ошибка. (Кстати, и при додетекторном сложении при этом также будет иметь место ошибка). Однако возможны ситуации, когда в одном канале уровень шума невелик, а в другом он значителен. При этом один из детекторов выработает правильное решение, а другой - ошибочное. Поскольку никакой дополнительной информации в этом случае не используется и оба решения приходится считать равноправными, то это приводит к вероятности ошибки, равной 0,5. А при додетекторном сложении может оказаться, что сумма шумовых сигналов не превысит удвоенного уровня полезного сигнала (считая при этом, что уровни полезных составляющих в обоих сигналах одинаковы). В таких ситуациях будет выработано правильное решение. Вероятность подобных ситуаций зависит от параметров сигналов и шумов, и именно ее наличие и определит при цифровой передаче информации выигрыш при додетекторном сложении. Обозначим через s1=u1+n1и s2=u2+n2- сигналы перед детекторами в каждой ветви, причем u1, u2- полезные компоненты, n1, n2- шумовые компоненты первого и второго разнесенных сигналов. Первоначально будем считать уровень обоих полезных компонентов одинаковым и равным a. При додетекторном сложении сигнал перед детектором равен sC=(u1+u2)+(n1+n2)=uC+nC. Будем считать, что мощность обоих бинарных сигналов (соответствующая передаче логических «1» и «0») одинакова, появление их равновероятно. В отсутствие шумов сигналу «1» соответствует уровень а/2на входе детектора, сигналу «0» соответствует уровень -а/2. Решение принимается в результате сравнения входного напряжения детектора с нулем. Для определенности рассмотрим моменты времени, когда передается символ «0». (Для другого символа все рассуждения аналогичны). Тогда ошибка в первом канале разнесения будет в случае, если n1>a. Ошибка во втором канале разнесения будет в случае, если n2>a. Ошибка при додетекторном сложении будет иметь место, если n1+n2=nC>2a. Графически эти ситуации показаны на рисунке 4. Рисунок 4 - Размещение областей принятия решений при последетекторной обработке Сущность описываемого метода иллюстрируется схемой на рисунке 5. Рисунок 5 - Модифицированная схема последетекторной обработки Разнесенные сигналы в первом и втором каналах разнесения обрабатываются в демодуляторах (DEMOD), в результате чего вырабатываются напряжения s1и s2, которые подаются на первое у второе пороговые устройства (lim). В них эти напряжения сравниваются с нулевым уровнем, в результате чего вырабатываются логические сигналы х1и х2. Сигнал «1» вырабатывается в случае, если они выше нуля, сигнал «0» - если ниже нуля. Кроме того, в сумматоре находится их сумма s3=s1+s2, и в третьем пороговом устройстве (lim) она тоже сравнивается с нулем. В результате вырабатывается сигнал x3=1, если она больше нуля, и сигнал x3=0, если эта сумма меньше нуля. Все три логических сигнала поступают на логическую схему (Logic), где на основе их вырабатывается выходная логическая функция у, являющаяся решением относительно переданного информационного символа. Функция, реализуемая логической схемой, определяется следующим выражением. В случае, если сигналы х1и х2одинаковы, любой из них (пусть сигнал х1) подается на выход. В случае, если сигналы x1и x2различаются, на выход подается сигнал x3. Рисунок 6 - Области принятия решения при разных уровняхразнесенных сигналов Рисунок 7 - Сравнительные диаграммы при автовыборе, линейном и оптимальном сложении разнесенных сигналов На рисунке 7 показаны соотношения между уровнями двух разнесенных сигналов, необходимые, чтобы обеспечить некоторое зафиксированное отношение С/Ш после обработки с помощью автовыбора, линейного сложения и оптимального сложения. В отличие от предыдущих рисунков здесь - чем ближе линия к началу координат, тем метод выгоднее, т.к. для достижения того же результата требует меньших уровней принимаемых полезных сигналов. При этом прямая линия ACEG соответствует линейному сложению, две линии BD-DF соответствуют автовыбору, четверть окружности между точками B и F соответствует оптимальному сложению, ломаная линия BCEF соответствует описываемому методу. Отличия этой ломаной линии от окружности незначительны, что указывает на то, что этот метод близок по помехоустойчивости к оптимальному сложению. Применение предлагаемого метода позволяет обеспечить помехоустойчивость, близкую к оптимальному сложению, но не требует сложно реализуемых на практике фазовой автоподстройки и регулировки весовых коэффициентов. 2. 2.1. Модели канала с замираниями и устройств обработки сигналов при разнесенном приеме в САПР ADS Использование САПР ADS В качестве среды для разработки исследуемой модели выбран САПР AdvancedDesignSystem[19]: - версия 2011.10 Build 600; - год выпуска 2011; - разработчик – Agilent Technologies Inc. Система проектирования ADS (Advanced Design System) помогает решать многоплановые задачи по разработке объектов, включающих в себя устройства со смешанными (аналоговыми и цифровыми) сигналами от высоких частот до постоянного тока. При оснащении разнообразными эффективными средствами проектирования, предлагаемыми компанией Agilent, коллектив разработчиков имеет возможность промоделировать быстро исследовать различные идеи и затем электрические и физические характеристики наиболее перспективных предложений. ADS позволяет анализировать поток данных при цифровой обработке или распространение сигнала в аналоговом/ВЧ тракте. Можно провести некоторые этапы разработки высокочастотной части вплоть до физической реализации при помощи ADS, а автоматизированного затем перенести проектирования процесс от других на другие средства производителей. ADS объединяет в себе возможности разработки разнообразных устройств от сотовых телефонов и пейджеров до беспроводных сетей и радиолокационных систем.[12] САПР ADS – среда проектирования высокочастотных аналоговых и цифровых устройств, устройств смешанного типа, включающая в себя большое количество разнообразных модулей и инструментов. Пакет обладает уникальными возможностями подключения к измерительному оборудованию для эмуляции сигналов или получения модели устройств с целью использования для дальнейшего моделирования. ADS совместим с другими системами САПР. В настоящий момент для проектирования систем беспроводной связи Agilent Technologies предоставляет возможность проектирования полного комплекта оборудования систем связи: от печатных плат и электромагнитных симуляторов до синтеза и физического проектирования цифровых сигнальных процессоров DSP - и все в полностью интегрированной единой вычислительной среде. [12] Исследование проводилось с помощью следующего ряда методов и видов анализа в САПР ADS: - анализ цифровых схем (DF – DataFlow); - анализ по переменному току (AC); - анализ методом гармонического баланса (HB); - анализ во временной области (Transient); - анализ аналоговой части схемы в цифровом проекте Envelope. Анализ методом гармонического баланса используется для расчета установившихся режимов в нелинейных устройствах в частотной области. Метод гармонического баланса (ГБ) является основным методом спектрального анализа для оценки искажений в нелинейных устройствах и системах. Обычно он используется для анализа аналоговых ВЧ и СВЧ трактов, так как они, как правило, наиболее естественно моделируются в частотной области. Типовые классы устройств, для анализа которых наиболее удобен метод ГБ, включает в себя усилители мощности, умножители частоты, смесители и модуляторы. Анализ во временной области позволяет рассчитать параметры нелинейных устройств методами численного интегрирования нелинейных дифференциальных уравнений во временной области, когда элементы устройства моделируются приближенными эквивалентными схемами. Использование DF контроллера моделировании любой цифровой схемы. является Контроллер обязательным при используется для управления потоком смешанных (цифровых и временных) сигналов для всех проектов с цифровой обработкой сигналов в ADS. 2.2. Моделирование канала с замираниями Замирания сигналов при передаче по радиоканалу являются следствием многолучевого распространения. Для оценки характеристик такого типа распространения воспользуемся компонентами из библиотеки Antennas&Propagation. Рисунок 8 - Схема проекта для оценки характеристик распространения сигнала над плоской землей Оценка изменения основных параметров, интересующих нас в этой модели, зависит от расстояния, но оно как таковой параметр в модели отсутствует. Поэтому вводим ряд дополнительных переменных. Рисунок 9 - Дополнительные переменные Рисунок 10 - Убывание действительной и мнимой частей сигнала от расстояния Рисунок 11 - Оценка убывания мощности Рисунок 12 - Оценка мощности при отсутствии многолучевого распространения Для оценки действительных характеристик в канале связи воспользуемся специальной моделью канала распространения, свойственного для сетейстандарта GSM, при условиях распространения в черте крупного города (велико влияние многолучевости; тип Urban Area). Рисунок 13 - Схема проекта для оценки характеристик распространения сигнала в условиях многолучевого распространения Рисунок 14 - Замирания сигналов при распространении Для рассмотрения влияния ряда типичных негативных эффектов в радиоканале, таких как замирания, потери и аддитивный шум, воспользуемся моделью с рисунка 16 (для наглядности предсталения полученных результатов воспользуемся блоком Plot Inputs versusTime – рисунок 15): Рисунок 15 – Параметры блока Plot Inputs versus Time Рисунок 16 - Схема модели радиоканала Рисунок 17 - Результаты моделирования при AddNoise=0,00 Рисунок 18 - Результаты моделирования при AddNoise=0,50 Рисунок 19 - Общее представление сигнала в канале с комплексом дестабилизирующих эффектов 2.3. Модель, реализующая метод оптимального линейного сложения сигналов при разнесенном приеме На основе вышеизложенного материала была разработана структурная схема, реализующая метод оптимального линейного сложения сигналов при разнесенном приеме. Схема представлена на рисунке 20. Рисунок 20 - Структурная схема для метода оптимального линейного сложения Рассматриваемая задача решается относительно цифрового потока данных поэтому на схеме соответственно представлен блок, генерирующий входные данные (BinarySource), модуляторы (MOD) и демодуляторы (DEMOD), выполняющие соответствующие преобразования. Искажения исходного сигнала вносит блок имитирующие канал распространения с характеристиками белого гауссового шума (AWGN). Блоки (Gain) отвечают за домножение сигналов с ветвей разнесения на необходимые весовые коэффициенты. Блок (BER) позволит провести оценку битовой ошибки. Следует отметить, что в схеме предусмотрены два варианта преобразований сигналов с ветвей разнесения: додетекторный и последетекторный. При составлении модели в САПР ADS следует дополнительно учесть, что наилучшим является оптимальное сложение, когда (при равенстве мощностей шумов в каналах) весовые коэффициенты складываемых сигналов должны быть пропорциональны их амплитудам, однако реализация подобного принципа достаточно трудоемкая. Поэтому в условиях разработки собственной модели можно задать фиксированные весовые коэффициенты, обратнопропорциональные величине шума в соответствующем канале передачи. В результате была сформирована модель, представленная на рисунке 21. Рисунок 21 - Модель для реализации метода оптимального линейного сложения 2.4. Модель, реализующая метод линейного сложения сигналов с равными весовыми коэффициентами Структурная схема схожа со схемой предыдущего метода, за исключением блоков, ответственных за весовые коэффициенты. В этой модели данные блоки отсутствуют, и сложению подлежат непосредственно сигналы, полученные с ветвей разнесения. Рисунок 22 - Структурная схема для метода линейного сложения с равными весовыми коэффициентами Соответствующим образом изменяется и модель в САПР, представленная на рисунке 23. Рисунок 23 - Модель для реализации метода линейного сложенияс равными весовыми коэффициентами 2.5. Модель комбинированной обработки сигналов при разнесенном приеме На основе схемы, предложенной в статье «Методы комбинированной обработки цифровых сигналов при разнесенном приеме» [5] (рисунок 24), была разработана структурная схема, реализующая этот метод. Рисунок 24 - Структурная схема для метода комбинированной обработки сигналов при разнесенном приеме Следует отметить, что данным метод, в отличиеот предыдущих, рассматривается исключительно для последетекторной обработки. Рисунок 25 - Схема для моделирования устройства комбинированной обработки сигналов при разнесенном приеме В модели использованы входные цифровые потоки бит, которые подаются на BPSK модулятор. Модулированные сигналы проходят по двум независимым каналам с добавлением аддитивного белого гауссова шума, параметры которого можно изменять, имитируя различные условия распространения. Сигналы с добавлением шума затем демодулируются и переходят в решающее устройство, реализуемое за счет группы логических операций. Полученный сигнал идет в блок оценки битовой ошибки. 2.6. Сравнение методов обработки сигналов, принятых с ветвей разнесения Улучшение характеристик помехоустойчивости, обеспечиваемое за счет различных методов разнесения, чаще всего оценивается на примере снижения усредненной вероятности ошибок при приеме сигналов в условиях воздействия неселективных замираний. Такие зависимости для исследуемых методов представлены на рисунке 26 (логарифмическая шкала). Рисунок 26 - Вероятность ошибки в зависимости для трех методов обработки и при отсутствии разнесения Проанализировав полученные результаты, отметим, что наименьший выигрыш дает линейное сложение без весовых коэффициентов. В данном методе при малых значения SNR в обеих ветвях разнесения вероятность ошибки составляет не менее . На рисунке 26 показано лишь последетекторное линейное сложение без весовых коэффициентов, но легко можно предположить, что для додетекторного скорость снижения вероятности ошибки была бы немного выше (данный метод лишь на 1dB дает преимущество над последетекторным линейным сложением без весовых коэффициентов). Единственным плюсом этих двух методов является простота реализации, не требующая анализа ветвей разнесения. Рассмотрим оптимальное линейное сложение: данный метод подразумевает, что в зависимости от шумовой составляющей, каждой из ветви разнесения присваивается весовой коэффициент, с которым в дальнейшем он перемножается. В проделанных экспериментах весовые коэффициенты каждой ветви были заранее определены, исходя из параметров задаваемого шума. Анализируя полученные данные можно сделать вывод, что при правильной подборке весовых коэффициентов можно получить наибольший выигрыш от использования разнесения. Также стоит отметить, что комбинированный метод имеет схожие характеристики с оптимальным линейным сложением, хотя является более простым с точки зрения его реализации. 2.7. Схема с учетом функциональной модели РПУ Чтобы необходимо максимально учитывать приблизить функциональные воспользуемся описанной в условия оценки особенности [8-9]моделью приемника, характеристик РПУ. Для этого построенного по архитектуре прямого преобразования сигнала (ППС), схема модели которого приведена на рисунке 27. Рисунок 27- Модель приемника прямого преобразования В качестве базового метода при моделировании был выбран метод гармонического баланса: Рисунок 28 - Схемный проект для исследования РПУ методом гармонического баланса Рисунок 29–Результаты моделирования Согласно рисунку 29 заметно, что амплитуда напряжения на выходе получилась равной приблизительно 2,3 В; можно сделать вывод, что уровень постоянного напряжения не превышает значения в среднем 25 мВ (около 1% амплитуды), что, вполне достаточно для качественного восстановления цифрового сигнала с требуемым уровнем битовой ошибки (<0,001). Затем было проведено тестирование модели РПУ в режиме воздействия модулированного входного сигнала слабого уровня. Схема проекта представлена на рисунке 30 (скорость цифрового потока 128 кБод): Рисунок 30 - Схема проекта для оценки BER Рисунок 31 - Результаты моделирования – мощность Количество гармоник по частоте сигнала и гетеродина для Envelopметода было установлено равным четырем, что вполне достаточно для обеспечения необходимой точности анализа при малых уровнях входной мощности. Результаты расчета отражены на рисунке 32. Рисунок 32 - Оценка чувствительности Таким образом, что чувствительность РПУ ППС (по BER<0,001) при скорости цифрового потока 128 кБод оказалась не хуже -102дБм. Теперь, учитывая функциональные особенности РПУ, дополним схему второй ветвью, и исследуем эффективность основных методов объединения сигналов с ветвей разнесения. Преобразованная схема модели представлена на рисунке 33. Рисунок 33- Схема проекта с 2 ветвями приема Для того, чтобы не нагромождать основной проект, схемы объединения сигналов с ветвей разнесения преобразуем в отдельные блоки, упрощенные обозначения которых изображены на рисунке 34, а содержание на рисунках 3537 соответственно. Рисунок 34 - Обозначение схем объединения Рисунок 35 - Линейное сложение с равными весовыми коэффициентами Рисунок 36 - Оптимальное линейное сложение Рисунок 37 - Комбинированная схема объединения Результаты моделирования и оценки BER в зависимости от мощности сигнала (Pc) представлены на рисунках 38-41. Рисунок 38 - Результаты - отсутствие разнесения Рисунок 39- Результаты - линейное сложение с равными весовыми коэфициентами Рисунок 40 - Результаты - Линейное оптимальное сложение Рисунок 41 - Результаты комбинированная схема Следует отметить, что для представления результатов ADSDataDisplay округляет значения BER, более их точное отображение представлено в логах hpeesofsim.Но даже по представленным данным наглядно можно убедиться в эффективности применения разнесения и величине выигрыша от его использования при обработке различными схемами объединения. Теперь комплексную схему исследования дополним блоками, характеризующими канал распространения. Координаты Tx устанавливаем одинаковыми, а приемные устройства разнесем на 1 м.; приемное устройство неподвижно; в качестве условий распространения установим параметры типовой городской застройки TypicalUrban. Рисунок 42 - Схема проекта Рисунок 43 - Результаты Здесь следует отметить, что влияние таких дестабилизирующих условий оказывает серьезное влияние на качество приема, зато на данном примере заметно, что на комплексной модели подтверждаются выводы: применение разнесенного приема позволяет компенсировать негативные эффекты в радиоканале, вызванные многолучевым распространением; наиболее эффективной схемой объединения сигналов с ветвей разнесения является оптимальное линейное сложение; схожие результаты получаются при использовании комбинированной схемы, а тот факт, что она проще в реализации, делает ее привлекательной для применения. Разработанная модель приема сигналов на основе применения разнесенного приема позволяет варьировать многими параметрами: мощностью передаваемого сигнала, скоростью передачи, шумовыми характеристиками, типом канала распространения, расстоянием между Tx и несколькими Rx. Вариативность модели позволит применять ее для широкого спектра устройств обработки сигналов в современных системах связи. Список использованных источников 1. Усатенко С.Т., Каченюк Т.К., Терехова М.В. Выполнение электрических схем по ЕСКД: Справочник. – М.: Издательство стандартов, 1989. 325 с.; ISBN 5-7050-0031-6 2. Весаловский К.Системы подвижной связи / Пер. с польск. И.Д. Рудницкого; пол ред. А.И. Ледовского. – М.: Горячая линия – Телеком, 2006. – 536с.ISBN5-93517-248-8. 3. Феер К. Беспроводная цифровая связь. Методы модуляции и расширения спектра – М.: Радио и связь, 2000. – 520 с.ISBN 5-25601444-7. 4. Васильев К.К., Глушков В.А., Дормидонтов А.В., Нестеренко А.Г. Теория электрической связи: учебное пособие / под общ. ред. Васильева К.К.. – Ульяновск: УлГТУ, 2008. – 452 с. [Электронный ресурс http://www.sernam.ru/book_tec.php] 5. Никитин О.Р., Полушин П.А., Гиршевич М.В., Пятов В.А. Метод комбинированной обработке цифровых сигналов при разнесенном приеме / Вестник РГРТУ №1 (выпуск 27). Рязань, 2009. ISSN1995-4565. 6. Прокис Дж. Цифровая связь/ Пер. с англ. Под ред. Д.Д. Кловского. – М.: Радио и связь, 2000. – 800с. ISBN -256-01434-X 7. Leijten L. Dеsign of Antenna-Diversity Transcievers for Wireless Consumer Products / Proefschrift Technische Universiteit Eindhoven, Met lit. opg., Netherlands, 2001. – 192 с. ISBN 90-74445-53-5. 8. Меркутов широкополосного А.С. Автоматизированное радиоприемного устройства проектирование QPSK-сигналов / Владимирский государственный университет, Владимир, 2010. 9. Меркутов А.С. Особенности использования приемников прямого преобразования сигналов в системах беспроводной мобильной связи/ В сб. «Методы и системы обработки информации». Ч. 2.- М.: Горячая линия – Телеком. – 2004. – С. 34 – 39. 10. Камалов Ю.Б., Анализ пространственных корреляций замираний в мобильно канале связи путем имитационного моделирования / 12-я Международная конференция и выставка «Цифровая обработка сигналов и ее применение». Москва, 2010. 11. Ахмат М.С. Имитационные модели широкополосных каналов мобильной связи с гладкими и частотно-селективными замираниями/ 12-я Международная конференция и выставка «Цифровая обработка сигналов и ее применение». Москва, 2010. 12. Официальный сайт компании Agilent Technologies [Электронный ресурс http://www.home.agilent.com/agilent/home.jspx?cc=RU&lc=rus] 13. Официальный сайт компании Analog Devices[Электронный ресурс http://www.analog.com/ru/index.html]
