634_Nosov_V.I._Modelirovanie_sistem_svjazi_v_Matlab_

Таблица 8.1 – BER для замираний различной скорости и глубины

1.Значения коэффициента ошибок, сведенные в таблицу

2.Графики зависимости BER от отношения Eb N0

3.Выводы по полученым результатам работы

Контрольные вопросы

1.Дать понятие замираний сигнала в радиосвязи, назвать два основных типа замираний по количеству путей распространения сигнала.

2.Классификация замираний по скорости, частоте и масштабу.

3.Назвать основные причины возникновения замираний.

4.Какова скорость движения мобильной станции относительно неподвижной базы в системе GSM-1800, если величина Доплеровского сдвига частот равна 4 Гц?

5.Дать понятие Доплеровского сдвига частот.

8.4 Лабораторная работа №4 «Исследование влияния характеристик передатчика на

помехоустойчивость приема»

Цель работы

Исследовать характер влияния нелинейных амплитудных и фазовых характеристик передатчика на модулированные сигналы.

Подготовка к работе

Изучить сведения о методах модуляции M-PSK и M-QAM (разделы 1.8- 1.10), а также ознакомится с разделом 1.12.

Описание лабораторной модели

151

Лабораторная модель рисунок 1 представляет собой простейшую систему радиосвязи, в которой имитируются нелинейные характеристики передающего усилителя (блок Memoryless nonlinearity).

Рисунок 8.4 – Лабораторная модель

Блок осуществляет преобразование входного сигнала на основе двух характеристик:

–зависимость амплитуды выходного сигнала от амплитуды входного сигнала – преобразование АМ/АМ,

–зависимость фазы выходного сигнала от амплитуды входного сигнала

–преобразование АМ/РМ.

Блок Memoryless nonlinearity (рисунок 2) действует по следующему принципу:

o Разделяет входной сигнал на модуль и фазовую составляющую;

составляющей сигнала, получая выходную фазу;

oИз этих двух значений получает выходной сигнал, как функцию амплитуды и фазы.

Рисунок 8.5 – Структурная схема блока Memoryless nonlinearity

Элементы модели:

Генератор псевдослучайной последовательности Бернулли

(Bernoulli binary generator);

Модулятор (Modulator);

Канал с аддитивным белым Гауссовским шумом (Additive white Gaussian noise channel, AWGN channel);

Нелинейный усилитель (Memoryless nonlinearity);

Демодулятор (Demodulator);

Счетчик ошибок (Error Rate Calculation);

Осциллограф (Scope);

Вектографы 1, 2 (Discrete-Time Scatter Plot Scope);

Дисплеи для отображения параметров модели; o Eb N0 – отношение сигнал/шум в канале;

o М – позиционность модуляции;

oalpha1, beta1 – коэффициенты, описывающие амплитудную характеристику усилителя;

o alpha2, beta2 – коэффициенты, описывающие фазовую характеристику усилителя;

Начало работы

В начале работы следует запустить программу MATLAB 7 из каталога

“C:\MATLAB7”. Затем необходимо запустить файл “nonlinear_QAM”,

пользуясь либо проводником в левой части экрана либо меню File Open. Модель находится в каталоге «C:\MATLAB7\work\Lab4 – NonLinear\nonLinear_PSK»

153

Основные сведения для работы с моделью

Запуск и остановка модели осуществляется кнопками Start

simulation и Stop simulation , расположенными на рабочей панели

Simulink.

Изменение позиционности модуляции производится из командной строки главного окна программы. Например, чтобы сделать кратность модуляции равной 8 в командной строке главного окна программы нужно ввести М = 8. Аналогичным образом производится изменение нелинейных характеристик

Окна для просмотра вектограмм и спектрограмм появляются на экране автоматически после начала симуляции.

Дисплеи в левой нижней части экрана отображают текущее состояние настроек модели:

o Eb N0 – отношение сигнал/шум в канале

o М – позиционность модуляции

o alphaAM, betaAM – коэффициенты, описывающие амплитудную характеристику усилителя

oalphaPM, betaPM – коэффициенты, описывающие фазовую характеристику усилителя

Порядок выполнения работы

1 Изучить структурную схему модели, пояснить назначение элементов схемы. Ознакомится с основными сведениями по работе с моделью.

2 Изучение влияния нелинейных характеристик усилителя на сигналы

M-PSK.

2.a Зарисовать вектограммы сигналов 8-PSK и 16-QAM после воздействия нелинейных характеристик:

только амплитудной (alphaAM = 3, betaAM = 1; alphaPM = 0, betaPM = 1) только фазовой (alphaAM = 1, betaAM = 0; alphaPM = pi/3, betaPM = 1)

амплитудной и фазовой одновременно (alphaAM = 3, betaAM = 1; alphaPM = pi/3, betaPM = 1).

Для исследования сигналов QAM воспользоваться моделью

«nonLinear_QAM» из каталога «work» в директории «MATLAB7»

2.b Для сигнала 4-PSK экспериментально определить количество ошибок и коэффициент BER при передаче 2 104 бит информации по имеющейся системе связи при трех вариантах нелинейных характеристик (варианты см. в п. 2.а). То же самое проделать для сигалов 8-PSK, 16-QAM и 32-QAM. Результаты занести в таблицу 1. Сделать обобщающие выводы.

154

Таблица 8.2

Содержание отчета

Вектограммы сигналов 8-PSK и 16-QAM

Таблица со значениями BER и количеством ошибок

Выводы о влиянии нелинейных характеристик на многопозиционные сигналы

Контрольные вопросы

1Какие параметры несут информацию в сигнале модулированном PSK? В сигнале модулированном QAM?

2Какой из элементов радиотракта может иметь нелинейные характеристики?

3Поясните изменения в созвездии сигнала под воздействием нелинейных характеристик.

8.5 Лабораторная работа №5 «Помехоустойчивое кодирование»

Цель работы

Целью работы является знакомство с некоторыми помехоустойчивыми кодами, а также изучение их поведения в условиях белого шума в канале связи.

Подготовка к работе

В ходе подготовки к лабораторной работе необходимо изучить основные сведения о кодах БЧХ, кодах Рида-Соломона и сверточных кодах (глава «Помехоустойчивое кодирование в системах телекоммуникаций»).

Описание лабораторной модели

В ходе лабораторной работе будет рассмотрена помехозащищенность системы радиосвязи при применении избыточных кодов: сверточного кода, кода Рида-Соломона и кода БЧХ с различной корректирующей способностью. Для этого используется модель, изображенная на рисунке 1.

155

Рисунок 8.6 – Лабораторная модель

Элементы модели:

Генератор псевдослучайной последовательности Бернулли (Bernulli binary generator);

FEC кодер (FEC coder);

Модулятор (Modulator);

Канал с аддитивным белым Гауссовским шумом (Additive white Gaussian noise channel, AWGN channel);

Канал с замираниями Райса (Rician Fading Channel); Демодулятор (Demodulator);

FEC декодер (FEC декодер);

Счетчик ошибок (Error rate calculation);

Дисплеи для отображения параметров модели ( Eb N0 , M, N, K).

Модель, используемая в работе (рисунок 1), имитирует упрощенную систему цифровой радиосвязи. Помимо основных элементов в ней добавлен блок канального кодирования (рисунок 2). Канальный кодер состоит из трех блоков:

–блок прямого кодирования (FEC encoder) – производит избыточное кодирование источника сигнала, позволяющее исправлять ошибки (с определенными ограничениями)

–перемежитель (Interleaver) – формирует из данных блоки заданной длинны, и определенным образом перегруппировывает их на передаче, с целью устранения групповых (пакетных) ошибок на приеме

156

– скремблер (Scrambler) – исключает длинные последовательности нулей и единиц в двоичном сигнале

Рисунок 8.7 – Канальный кодер

Начало работы

Запустить программу MATLAB 7 из каталога “C:\MATLAB7”, щелкнув на ярлыке MATLAB 7. Затем необходимо запустить файл “coder_bch”, пользуясь либо проводником в левой части экрана либо меню File Open. Файл находится в каталоге «C:\MATLAB7\work\Lab5\».

Основные сведения для работы с моделью.

Запуск и остановка модели осуществляется кнопками Start

simulation и Stop simulation , расположенными на рабочей панели

Simulink.

Дисплеи в левой нижней части экрана отображают текущее состояние настроек модели:

o Eb N0 – отношение сигнал/шум в канале

o М – позиционность модуляции

o K – количество информационных бит в кодовом слове (для сверточного кода – число входных двоичных потоков)

o N – длина кодового слова (для сверточного кода – число выходных двоичных выходных потоков)

Изменение корректирующей способности кода и отношения сигнал/шум осуществляется с помощью командной строки.

Графический интерфейс BERtool, используемый для статистической обработки моделей запускается командой «bertool», через командную строку. Для обработки модели необходимо:

o в появившемся окне выберать вкладку «Monte Carlo», и с помощью кнопки Browse указать путь к исследуемой модели и нажать кнопку «Open»

o изменить значение поля BER variable name на “BER”

o задать исследуемый диапазон отношения Eb N0 от 0 до 10 дБ и

157

шаг изменения 1 дБ. Для этого в поле Eb/N0 range нужно записать значения «0:1:10»

o изменить значение поля Number of bits на «1е5»

o запустить анализ модели, нажав кнопку Run (анализ может занять до пяти минут).

Для того, чтобы скрыть график BERtool необходимо убрать флажок «plot» в строке с набором данных.

Для того, чтобы изменить название графика BERtool необходимо выделить ячейку в столбце «BER data set» в окне «BERtool», нажать клавишу F2 и ввести имя графика.

Порядок выполнения работы

1Изучить структурную схему модели и сведения для работы с моделью, пояснить назначение элементов схемы.

2Код БЧХ

2.a C помощью BERtool построить зависимости коэффициента BER от отношения Eb N0 для следующих сочетаний K/N: 7/15, 26/31, 64/127.

Присвоить каждому графику имя («BCH 7/15» и т.д.) и зарисовать их. Закрыть модель «coder_bch»

2.b Сделать вывод об изменении исправляющей способности кода.

3 Код Рида-Соломона

3.a Открыть модель «coder_rs»

3.b Построить зависимости коэффициента BER от отношения Eb N0

для следующих сочетаний K/N: 7/15, 25/31, 63/127. Присвоить каждому графику имя и зарисовать их.

3.c Сделать вывод об изменении исправляющей способности кода.

4 Сверточный код

4.a Открыть модель «coder_conv_qam12»

4.b Построить зависимости коэффициента BER от отношения Eb N0

для сочетания K/N = 1/2 (значения K=1 и N=2 установленны в модели по умолчанию). Закрыть модель «coder_conv_qam12».

4.c Построить зависимости коэффициента BER от отношения Eb N0

для сочетания K/N = 1/3. Для этого открыть модель «coder_conv_qam13».

Закрыть модель «coder_conv_qam13».

4.d Построить зависимости коэффициента BER от отношения Eb N0

для сочетания K/N = 2/3. Для этого открыть модель «coder_conv_qam23».

Закрыть модель «coder_conv_qam23».

4.e Присвоить каждому графику имя и зарисовать.

158

4.f Сделать вывод об изменении исправляющей способности кода.

5 Сравнение кодов

5.a Зарисовать на одной плоскости графики для кодов:

БЧХ (K/N = 7/15);

Рида-Соломона, K/N = 7/15; Сверточного, K/N = ½.

Для этого, вывести их на одну плоскость на экране монитора, поставив флажок в поле «Plot» только напротив нужных графиков.

5.b Сделать вывод о сравнительной исправляющей способности кодов.

Содержание отчета

Отчет к лабораторной работе должен содержать:

1. Графики зависимости BER от отношения Eb N0 для кода БЧХ, кода

Рида-Соломона и сверточного кода 2. Выводы об эффективности кодов БЧХ, Рида-Соломона и

сверточного с различной исправляющей способностью в разных условиях.

Контрольные вопросы

1.Назовите основные понятия и определения теории кодирования.

2.Назовите основные принципы циклического кодирования.

3.Какие особенности кода Рида-Соломона?

4.Какие существуют параметры сверточных кодов?

5.Описать процедуру декодирование методом Витерби. Перечислите основные этапы.

6.Почему, если значение Eb/N0 — ниже определенного порогового, методы кодирования отрицательно сказываются на производительности системы?

8.6 Лабораторная работа №6 «Помехоустойчивое кодирование в условиях замираний»

Цель работы

Сравнение помехоустойчивости корректирующих кодов в условиях замираний сигнала.

Подготовка к работе

159

Сведения для подготовки к лабораторным работам №3 и №5.

Описание лабораторной модели

Рисунок 8.8 Лабораторная модель

Элементы модели:

Генератор псевдослучайной последовательности Бернулли (Bernulli binary generator);

Кодер; Модулятор;

Канал с аддитивным белым Гауссовским шумом (Additive white Gaussian noise channel, AWGN channel);

Канал с замираниями; Демодулятор; Декодер; Счетчик ошибок;

Дисплеи для отображения.

Дисплеи в левой нижней части экрана отображают текущее состояние настроек модели:

Eb N0 – отношение сигнал/шум в канале, М – позиционность модуляции,

Kfactor – коэффициент К, характеризующий замирания;

K – количество информационных битов в кодовом слове (для сверточного – число входных двоичных потоков),

160