Материал: 670_Maglitskij_B.N._Otsenka_vlijanija_iskazhenij_i_pomekh_

6.1.Установите параметры Start time = 0.0 и Stop time = inf.

6.2.Запустите модель и пронаблюдайте сигнальное созвездие и глаз – диаграмму сигнала на выходе фильтра.

6.3.Пронаблюдайте сигнальное созвездие и глаз – диаграмму сигналана выходе модулятора.

6.4.Проанализируйте полученные результаты моделирования. Остановите работу модели.

7.Задайте режим работы модели без МСИ.

7.1.Установите в блоке AWGN значение Eb/N0 = 10 дБ.

7.2.Установите значение параметра задержки Receive delay = 0 в блоке Error

Rate Calculation)

7.3.Задайте значение средней мощности сигнала в блоке AWGN в поле Input signal power равным 1.0

7.4.Запустите модель и убедитесь в ее правильной работе, оценив значение коэффициента ошибок

7.5.Остановите работу модели

8. Установите в модели режим с межсимвольной интерференцией;

8.1.Установите значение параметра задержки Receive delay = 1 в блоке Error

Rate Calculation

8.2.Задайте импульсную характеристику фильтра h = [0.1 1 0.1];

8.3.Для правильного задания сигнал/шум необходимо учесть влияние увеличение уровня мощности сигнала из-за боковых отсчетов ИХ канала. Средняя мощность сигнала в данном случае равна сумме квадратов отсчетов ИХ канала. Для случая [0.1 1 0.1] это 1.02 и т.д. Задайте значение средней мощности сигнала в блоке AWGN в поле Input signal power равным 1.02.

8.4.Запустите модель;

8.5.Пронаблюдайте импульсную и частотную характеристики фильтра

8.6.Пронаблюдайте и зарисуйте в отчет по работе сигнальное созвездие и глаз – диаграмму сигнала на выходе канала с AWGN

8.7.Оцените значение коэффициента ошибок

8.8.Объясните полученные результаты

8.9.Остановите работу модели

8.10.Сравните полученную частотную характеристику с характеристикой, полученной в п.5.2

8.11.Пронаблюдайте сигнальные созвездия на выходе фильтра и выходе кана-

ла с AWGN

8.12.Пронаблюдайте глаз – диаграммы сигнала на выходе фильтра и на выходе канала с AWGN

9. Зарисуйте полученные диаграммы в отчет по работе;

9.1. Оцените значение коэффициента ошибок. Объясните полученные результаты. Остановите работу модели.

10.Задайте импульсную характеристику фильтра h=[0.5 1 0.5];

10.1. Проанализируйте импульсную и частотную характеристики фильтра и зарисуйте их в отчет по работе

91

10.2.Проанализируйте сигнальные созвездия и глаз – диаграммы на выходе фильтра и на выходе канала с AWGN

10.3.Для примера на рисунке 14 показаны сигнальное созвездие и глаз – диаграмма на выходе канала с AWGN

10.4.Оцените значение коэффициента ошибок. Остановите работу модели.

10.5.Проанализируйте полученные результаты и сформулируйте выводы

по итогам проведенного анализа. Закройте модель.

11.Проведите анализ влияния ограничения полосы частот на спектр модулированного сигнала, для чего:

11.1. Постройте модель, приведенную на рисунке 6.6

Рисунок 6.6. – Схема модели для анализа спектра сигнала

11.2. Установите следующие параметры блоков модели (таблица 6.2)

Таблица 6.2. – Параметры блоков модели

Bernoulli Binary Generator

11.3.Во вкладке Configuration Parameters для параметров Type и Solver в разделе Solver options выберите Variable Step и ode45 (Dormand – Prince)

11.4.Задайте значения Start time = 0.0 и Stop time = inf;

11.5.Установите параметры цифрового фильтра; h = [0.3 1 0.3] и идентифика-

тор h в поле Numerator coefficients блока фильтра

11.6.Задайте значение средней мощности сигнала в блоке AWGN в поле Input signal power равным 1

11.7.Запустите модель и проведите оценку спектров сигналов в контрольных

точках модели при значении Eb/N0 = 20 дБ в канале AWGN. Зарисуйте спектрограммы в отчет и проведите оценку полученных результатов. Закройте окно модели и программу MATLAB.

Содержание отчета:

1.Схемы исследуемых моделей ЦСРС;

2.Энергетические спектры сигналов, глаз – диаграммы и созвездия;

3.Зависимости коэффициента ошибок от отношения сигнал/шум;

4.Выводы по результатам исследования.

93

Контрольные вопросы:

1.Назовите причины и поясните механизм возникновения МСИ.

2.Каким образом наличие МСИ сказывается на созвездии сигнальных точек?

3.Каким образом наличие МСИ сказывается на спектре модулированного сигнала?

4.Каким образом наличие МСИ сказывается на форме глаз – диаграммы?

5.Какими техническими средствами можно снизить влияние МСИ?

6.Поясните, что понимается под глаз – диаграммой;

7.Каким образом изменяется глаз – диаграмма при значительном увеличении мощности тепловых шумов?

2.7.Лабораторная работа № 7 «Анализ помехоустойчивости цифровой системы радиосвязи»

Цель работы: Анализ влияния тепловых шумов и замираний сигнала на помехоустойчивость ЦСРС.

Подготовка к работе:

1.По указанной литературе изучить причины появления замираний в каналах ЦСРС;

2.Подготовить бланк отчета по лабораторной работе;

3.Подготовить ответы на контрольные вопросы.

Выполнение лабораторной работы:

1. Сборка модели цифровой системы радиосвязи и установка исходных параметров

1.1.Запустите MATLAB;

1.2.Используя блоки библиотеки Simulink соберите упрощенную схему ЦСРС с двоичной фазовой модуляцией (рисунок 7.1);

94

Рисунок 7.1. – Схема модели цифровой системы радиосвязи

ВАЖНО! Модель реализует систему радиосвязи с 2-х позиционной фазовой модуляцией (BPSK). Среда распространения сигнала имитируется каналом с аддитивным белым гауссовым шумом и замираниями Райса.

Всилу своей специфики, компьютерное моделирование систем связи имеет ряд характерных особенностей, о которых необходимо упомянуть, прежде чем переходить к более подробному рассмотрению компонентов модели.

Впервую очередь следует рассмотреть метод моделирования для ВЧ сигналов. Любой непрерывный сигнал за какой-либо отрезок времени принимает бесконечное число значений. Поскольку описать такой сигнал как массив значений амплитуды не представляется возможным (получится бесконечный массив), в MATLAB любой сигнал представляется как последовательность отсчетов, взятых с периодом, величина которого в настройках обозначается как «время отсчета» (Sample Time).

Очевидно, что чем меньше этот период, тем точнее отображен сигнал. Исследование сложных систем, с многократными преобразованиями сигналов СВЧ оказывается достаточно ресурсоемким процессом, и время симуляции иногда значительно превышает время реального процесса даже на мощных компьютерах.

Для снижения нагрузки на центральный процессор и ускорения процесса симуляции в системе MATLAB для моделирования модуляции цифровых сиг-

95