Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ методов повышения эффективности помехоустойчивого приема в системах передачидискретной информации 12
1.1. Постановка задачи 12
1.2. Обзор систем передачи дискретной информации 13
1.3. Методы помехоустойчивого кодирования в асинхронных системах передачи информации 16
1.4. Косвенные методы повышения помехоустойчивости 21
1.5. Оценка энергетического выигрыша в системе со стиранием и кодированием 2 4
1.6. Применение оценок надежности в асинхронных системах передачи информации с использованием стираний 35
1.7. Выводы 4 О
2. Применение оценок надежности в асинхронных системах передачи информации с использованиемстираний 4 2
2.1. Постановка задачи 42
2.2. Показатели качества канала связи 42
2.3. Формирование оценок надежности символов кодовой последовательности 4 6
2.4. Исследование алгоритмов адаптивного изменения интервала стирания 58
2.5. Выводы 65
3. Кодирование в канале связи со стиранием 67
3.1. Постановка задачи 67
3.2. Применение кода Рида-Соломона в стирающем канале связи 67
3.3. Конструкции кода Рида-Соломона для адаптивных систем связи 7 6
3.4. Выводы 8 4
4. Моделирование канала связи в системах передачи данных со стиранием при адаптивном декодировании 8 5
4.1. Постановка задач 85
4.2. Модели потока ошибок 87
4.3. Модели потока стираний 95
4.4. Имитационное моделирование сигналов и помех в каналах связи стиранием 99
4.5. Анализ известных имитационных моделей стирающего канала связи 102
4.6. Имитационная модель какала связи со стиранием и оценками надежности символов по стираниям 105
4.7. Оценка адекватности модели 112
4.8. Выводы 119
Заключение 12 2
Список использованных источников 12 4
- Косвенные методы повышения помехоустойчивости
- Формирование оценок надежности символов кодовой последовательности
- Конструкции кода Рида-Соломона для адаптивных систем связи
- Имитационное моделирование сигналов и помех в каналах связи стиранием
Косвенные методы повышения помехоустойчивости
Существующие и проектируемые сети и системы передачи информации должны обеспечивать одновременной связью большое число стационарных и подвижных объектов, произвольно расположенных на некоторой территории. Вследствие этого, основу перспективных сетей связи составляют многостанционные и многоканальные системы передачи информации. Разработка новых принципов работы таких систем должна повысить их пропускную способность, увеличить помехозащищенность при наличии индустриальных и организованных помех, обеспечить надежную работу в условиях многолучевого распространения радиосигналов и электромагнитную совместимость различных радиотехнических систем. Особую группу среди систем связи составляют дискретно-адресные системы, в которых каждый информационный элемент кодируется во временной, частотной либо частотно-временной области набором сигналов, предназначенных только для связи с определенным абонентом, либо с группой абонентов. К достоинству таких систем относится эффективное использование отведенной полосы частот при сравнительно высокой верности приема. Кроме того, их аппаратурная реализация отличается большой простотой и удобством контроля.
Различают асинхронные и синхронные дискретно-адресные системы. Синхронные системы многоканальной связи требуют строгой синхронизации и взаимной ортогональности сигналов как внутри адресов, так и между ними.
В ряде случаев осуществить необходимую синхронизацию затруднительно, особенно при организации оперативной связи большого числа подвижных объектов. Одним из направлений в решении этих задач является использование для построения многостанционных и многоканальных систем кодового уплотнения и разделения сигналов. Все положительные свойства кодового уплотнения и разделения, основанные на избыточности сложных сигналов, наиболее полно проявляются в асинхронных адресных системах.
Для повышения оперативной гибкости систем связи, и для организации связи между подвижными объектами предпочтительно использовать асинхронные адресные системы связи (ААСС), в которых сигналы от всех источников передаются в одном и том же диапазоне частот, а каналы не синхронизированы между собой по времени. В таких системах за каналами не закреплены ни частотные, ни временные интервалы.
Важным достоинством ААСС является отсутствие центральной коммутационной станции; все абоненты имеют прямой доступ друг к другу без частотной перестройки, приемных и передающих устройств. В синхронных системах связи добавление нового абонента оказывается возможным лишь при исключении одного из имеющихся в системе. Значительно проще эта задача решается в ААСС. В таких системах, вследствие свободного доступа к линии связи, могут вести передачу любые No абонентов из общего числа N абонентов системы связи. При определении числа No нужно учитывать, что вследствие неполной ортогональности сигналов в ААСС присутствуют переходные помехи, уровень которых растет с увеличением No. Поэтому число одновременно работающих абонентов должно быть ограничено.
В ААСС легко реализуются резервы пропускной способности, возникающие за счет «малоактивных» абонентов. Изучив статистику сообщений, передаваемых по каждому каналу, можно установить допустимое число каналов в системе N, при котором обеспечивается нормальная работа No «активных» каналов.
При кодовом разделении в ААСС имеют место взаимные помехи, которые являются следствием одновременной работы абонентов в общей полосе частот. Однако, как правило, можно выбрать параметры сигналов так, что уровень взаимных помех будет допустимым. Особое внимание привлекает применение кодового разделения для наземных и спутниковых ААСС при решении проблем навигации.
Среди перспективных направлений совершенствования ААСС, следует выделить обеспечение надежного засекречивания передаваемых сообщений, автоматизацию процессов передачи информации и повышения их помехоустойчивости. При этом предполагается широкое использование как проводных, так и радиоканалов связи. Радиоканалы подвержены влиянию помех естественного происхождения, а также влиянию активных помех.
Формирование оценок надежности символов кодовой последовательности
Детальные исследования каналов связи проводятся обычно перед сдачей их в эксплуатацию с целью выяснения степени пригодности для передачи дискретной информации и требуют больших временных затрат. Измерения осуществляются в дискретном и непрерывном каналах: в свободном и занятом передачей информации. На практике широко применяются измерения качества канала связи в адаптивных системах. Они осуществляются за короткие промежутки времени и, как правило, на занятых каналах.
При выборе метода оценки качества канала для адаптивной системы необходимо учитывать: связь статистических характеристик с основными критериями качества СПД; возможность синтеза характеристики качества канала связи; информативность принятой характеристики; возможность получения ее за короткий промежуток времени; сложность измерительного оборудования т.д.
Чаще всего в качестве обобщенной оценки качества канала связи берется средняя вероятность ошибки Рот, Такая оценка характеризует качество дискретного канала и определяется как характеристиками канала связи, так и методами приема и передачи.
В системах со стиранием используется следующий метод оценки вероятности ошибки на элемент. Если известны коэффициент необнаружения ошибок кн.0.=рн.0./ Рош И КОЭффИЦИеНТ ЛОЖНОГО СТИранИЯ кл,с= Рл.с/ Рп.с. г то связь между вероятностью стирания одного элемента и вероятностью ошибки имеет вид Рош= Рс / (1 - кн.о.) (1 + кл.с.) В условиях действия независимых ошибок знание рош позволяет рассчитать все характеристики, определяющие качество передачи информации. Однако в условиях группирования ошибок рош весьма приближенно характеризует степень пригодности канала связи для передачи информации. В задачах оценки качества сигнала обычно предполагается, что качество канала связи априори известно - известна статистика помех. По результатам оценки качества канала выносится решение о качестве сигнала. Такое решение позволяет поддерживать на заданном уровне вероятность необнаруженной ошибки при переходе с одного канала на другой и в случае нестационарности каналов связи.
Основным критерием качества канала связи со стираниями является величина вероятности стирания комбинации и вероятность ложного стирания. Вероятность стирания комбинации, когда сигнал стирания формируется при искажении хотя бы одного элемента из кодовой комбинации - определяется формулой: РС= І (о{Гі-0- о)/1 + [і-0- о)л /1-Гі-0-Уо)ф-0- о)и її /=0 IL J L J L JL JJ где P{1) - вероятность того, что суммарная длина пакетов ошибок, расположенных в пределах комбинации, оазна 1; / и UQ вероятности стирания символа расположенного внутри пакета и вне пакета ошибок. Если в кодовой комбинации есть хоть одна ошибка, и нет стираний, то комбинация будет принята неправильно. Отсюда вероятность неправильного приема комбинации определяется как РН.0ЛР(1У 1=0 -О-РЕ) і-(і-Р Г -[l-(\-PE)l]l-Q-PEf \(\-U0)l(\-U0)n Вероятность ложного стирания определяется наличием стирания в комбинации при отсутствии ошибки / ,.= Р(/)П- ) (і- ГІі-0-ад ]+[і-(і- Г ]-[і-0-Уо) Іі-а-г/оГ ]}. Вероятности стирания зависят при выбранном методе контроля от размеров зоны неопределенности. При чём, чем больше РС/ тем меньше вероятность неправильного приема кодовой комбинации и больше вероятность ее стирания. При группировании ошибок в пакеты особый интерес представляет случай, когда U 0«] при этом в формулах (1.1) и (1.2) вторыми и третьими слагаемыми можно пренебречь, а множитель (j - щ /7- -1. Тогда выражения упростятся. В работе [12] зависимости Рл.с. и Рн.0. от U0 показывающие, что с ростом U0 увеличивается вероятность стирания зсей кодовой последовательности, причем наличие стираний расположенных вне пакета ошибок сказывается уже при /j lCrs. Это приводит к тому на код ложится дополнительная нагрузка по исправлению ошибок и стираний, т.е. помехоустойчивость СПДИ падает.
Конструкции кода Рида-Соломона для адаптивных систем связи
К основным задачам при разработке ААСС относятся вопросы исследования сигналов применяемых в этих системах с поканальной синхронизацией, вопросы оценки особенностей сигналов в ААСС при использовании методов статистического уплотнения, а также вопросы исследования импульсных случайных процессов при передаче информации с использованием в качестве адресов сигналов сложной формы.
Каналы в ААСС характеризуются как естественной, так и искусственной нестационарностью [1] . Каналы с искусственной нестационарностью обладают слабой корреляцией на ограниченном интервале времени. При естественной нестационарности возможно статистическое описание мешающих воздействий, а также экстраполяция параметров сильно коррелированных помех. Для обнаружения и исправления возникающих в канале связи ошибок используются помехоустойчивые коды. Эффективность использования корректирующих кодов тем выше, чем больше длина п этих кодов [4]. Только при больших длинах можно добиться высокой верности передачи в каналах плохого качества при небольшой потере скорости передачи. Основные результаты теории помехоустойчивого кодирования получены в предположении независимости компонентов вектора ошибок как друг от друга, так и от передаваемых сигналов, при передаче информации по симметричному каналу. Однако в реальных каналах наблюдаются всплески искажений при действии коммутационных помех или быстрых замираний радиосигнала, при которых ошибки группируются в пакеты [7]. Различают однократные и многократные пакеты ошибок. Для обнаружения и исправления пакетов ошибок разработано много способов [50,70,76]. Применение кодов PC, заданных над полем GF(2m), основано на разбиении двоичной последовательности на К блоков, содержащих по m двоичных символов. Эти блоки рассматриваются как двоичное представление поля GF(2 T ) и, следовательно, кодированию подвергается последовательность А2, А2/...,Ак информационных символов. Такое укрупнение уменьшает длину пакета искажений, действующих на символы А±. Если в двоичной последовательности пакет может исказить L символов, то для символов кода PC максимальная кратность сшибок снижается до L/m+1. Процедура исправления в этом случае ни чем не отличается от исправления независимых ошибок. Таким образом, задача обнаружения и исправления пакетов ошибок сводится к использованию кода PC с кодовым расстоянием, позволяющим исправлять ошибки кратности лишь до L/m+1. Однако анализ каскадного кода на основе кода Рида-Соломона (PC) показал, что в зависимости от возможности внутреннего кода код PC позволяет повысить кратность исправляемых ошибок без существенного увеличения сложности декодера. Наиболее распространен способ образования каскадного кода, при котором последовательность к двоичных информационных символов источника разбивается на к2 подблоков по к} символов в каждом. Эти подблоки отождествляются eg- ичными информационными символами внешнего (п2,к2) - кода, однозначно определяя его проверочные элементы. Информационные и проверочные символы, также представляются в виде двоичных подблоков длиной q = 2к] . Далее, каждому из п2 двоичных подблоков добавляется п1-к1 проверочных символов некоторого линейного внутреннего (п1 ,кх) - кода. В результате получается двоичный блочный код длиной Пі х п2, содержащий ki х к2, информационных двоичных символов.
Имитационное моделирование сигналов и помех в каналах связи стиранием
На этапе концептуального описания определяются цели создания модели и круг задач, подлежащих решению с ее помощью. Составляется возможный перечень ограничений модели, которые допустимы при организации имитации или при наличии которых еще имеет смысл имитация, а также детализируется описание режимов функционирования и внешних воздействующих факторов.
На этапе построения алгоритмической модели производится декомпозиция системы на конечное число составляющих ее частей, формализация компонент и информационная стыковка алгоритмов модели. Алгоритмическую модель канала связи со стиранием удобно представить в виде ее передающей и приемной частей. Приемная часть включает подсистему кодирования, а также блок имитации воздействия помех. Формализация данных компонент с учетом их взаимосвязи и последовательности протекания событий во времени является главной задачей второго этапа. Этап разработки программной имитационной модели включает выбор вычислительных средств и языка моделирования, программирование алгоритма и отладку программы.
Основной целью этапа оценки адекватности и свойств ИМ является проверка правильности динамики работы алгоритма моделирования исследуемых СКС. Под адекватностью имитационной модели понимают совпадение с заданной точностью векторов характеристик поведения объекта и модели [58] . Полное подтверждение адекватности исследуемой системы можно получить только по окончании статистических испытаний путем сравнения результатов моделирования с результатами, полученными опытным путем. Если опытные результаты недоступны по ряду причин, то задачу проверки адекватности можно решать путем сравнения результатов имитационного моделирования с результатами, полученными одним из аналитических методов [60].
Исследование свойств ИМ предполагает оценку погрешности имитации, устойчивости результатов и их чувствительности к изменению параметров модели.
Погрешность имитации представляет собой оценку влияния датчиков псевдослучайных чисел (ДПСЧ) на функционирование модели.
Практика показывает, что для определения погрешности при исследовании систем методом имитационного моделирования [58] достаточно определить оценки математического ожидания и дисперсии функционального показателя моделируемой системы при различных начальных значениях ДПСЧ, а задав уровень значимости, определить доверительный интервал. Значение доверительного интервала определяет погрешность имитации, связанную с использованием модели ДПСЧ.
Устойчивость результатов моделирования характеризуется сходимостью совокупности результатов реализации в эксперименте к определенной величине и оценивается дисперсией [59] . В модельном времени задается шаг контроля дисперсии и число шагов. Если на всем интервале исследования дисперсия функционального показателя с ростом числа реализации не увеличивается, то можно утверждать, что результаты моделирования устойчивы.
Процедура опенки чувствительности модели производится, как правило, для сложных систем с большим числом непрерывных параметров. По результатам этой оценки определяется последующая стратегия планирования экспериментов на ИМ. Если изменение параметров в заданном диапазоне не оказывает значительного влияния на результат моделирования, то они могут не включаться в план эксперимента. Остальные параметры должны быть представлены с максимальной точностью. Вместе с тем число параметров в имитационной модели СКС невелико, а их значения могут быть только дискретными, поэтому оценка чувствительности имитационных моделей СКС может не производиться, а в план экспериментов могут включаться изменения всех внутренних параметров.
