Методи ідентифікації сигналів в каналах передачі даних

Размещено на http://www.allbest.ru/

Черкаський державний технологічний університет

УДК 004.05(043)

05.13.05 - комп'ютерні системи та компоненти

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

МЕТОДИ ІДЕНТИФІКАЦІЇ СИГНАЛІВ В КАНАЛАХ ПЕРЕДАЧІ ДАНИХ

Лісіцина Олена Сергіївна

Черкаси - 2011



Дисертацією є рукопис

Робота виконана в Черкаському державному технологічному університеті Міністерства освіти і науки, молоді та спорту України.

Науковий керівник Доктор технічних наук, професор Лега Юрій Григорович, Черкаський державний технологічний університет, завідувач кафедри радіотехніки.

Офіційні опоненти: Доктор технічних наук, професор Лукашенко Валентина Максимівна, Черкаський державний технологічний університет, завідувач кафедри спеціалізованих комп'ютерних систем;

Доктор технічних наук, професор Лісовий Іван Павлович, Одеська національна академія зв'язку ім. О.С. Попова, професор кафедри телекомунікаційних систем.

Захист відбудеться «1» липня 2011 р. о 1000 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради К 73.052.01 при Черкаському державному технологічному університеті за адресою: бул. Шевченка, 460, м. Черкаси, 18006.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Черкаського державного технологічного університету за адресою: бул. Шевченка, 460, м. Черкаси, 18006.

Автореферат розіслано «1» червня 2011 р.

Вчений секретар спеціалізованої вченої ради В.В. Палагін



ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми дослідження. Створення ефективних компонентів комп'ютерних систем є потужним інструментом забезпечення прогресу в глобальній інформатизації світової співдружності та комп'ютеризації виробничих процесів. Основними напрямами підвищення ефективності комп'ютерних систем на теперішній час є підвищення їхньої пропускної здатності та освоєння різноманітних середовищ для транспортування інформаційних потоків. Спостерігається все ширше використання для передавання інформації середовищ передачі даних із високою інтенсивністю завад. А це насамперед потребує вирішення задач створення ефективних сигнально-кодових конструкцій та методів ідентифікації сигналів в приймачах сигналів даних.

Важливо зазначити, що задача створення методів ідентифікації сигналу є особливо актуальною для існуючої інфраструктури передачі даних, багато каналів якої відрізняються нестаціонарністю та наявністю завад високої інтенсивності, що потребує вирішення комплексу взаємопов'язаних задач.

До методів ідентифікації сигналів та обробки сигналу-носія інформації відносяться, у тому числі, й методи розділення суміші двійкового сигналу та завади в приймачах комп'ютерних систем передачі даних в умовах високого рівня природних та промислових завад.

Питаннями завадостійкості у каналах передачі даних займалося багато вітчизняних та іноземних вчених, серед яких В.А. Котельников, В.І. Тихонов, А.А. Харкевич, В.І. Борисов, В.М. Зінчук, А.І. Лимарьов, Н.П. Мухін, В.І. Шестопалов, Е. Берлекемп, Р.К. Боуз, Д.К. Рой-Чоудхурі, П. Еліас, Р.В. Хеммінг та інші.

Слід зазначити, що більшість виконаних цими вченими досліджень стосуються методів підвищення достовірності та завадостійкості в неперервних каналах передачі даних.

Задача ідентифікації (виявлення, розрізнення, розпізнавання, розподілу) сигналу та завади в приймачах дискретних каналів передачі даних низької якості, по яким передаються двійкові сигнали нуля та одиниці, досліджена недостатньо. На сьогодні виникла потреба розробки нових методів та моделей при створенні комп'ютерних систем ідентифікації сигналів у реальному часі. Отже тема дисертаційного дослідження «Методи ідентифікації сигналів в каналах передачі даних» є актуальною.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Розробка основних положень дисертаційної роботи виконувалася згідно з планом науково-дослідних робіт Черкаського державного технологічного університету в рамках держбюджетної науково-дослідної теми: «Синтез та аналіз дискретних систем передачі даних з шумовими сигналами з вторинною модуляцією ортогональними послідовностями» (ДР №0106U004486), у якій автор брав участь як виконавець.

Мета і завдання дослідження полягає у підвищенні ефективності дискретних каналів передачі даних на основі розробки методів ідентифікації сигналів в умовах інтенсивних природних або промислових завад.

Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити наступні задачі:

провести аналіз існуючих кодових та некодових методів підвищення достовірності в каналах передачі даних;

розробити метод ідентифікації вектора сигналу на фоні інтенсивних завад, коли ймовірність помилки біту даних лежить в межах , який забезпечує розпізнавання з максимальною правдоподібністю;

розробити метод ідентифікації синхросигналів в умовах інтенсивних завад для підвищення стійкості синхронізації систем передачі даних;

розробити метод ідентифікації шумоподібного сигналу, що забезпечує виділення сигналу даних безпосередньо з вектору прийнятого сигналу та можливість створення систем передачі даних в середовищі передачі низької якості; кодовий достовірність шумоподібний сигнал

удосконалити метод формування М-послідовностей для проектування ідентифікаторів сигналів;

побудувати методику визначення взаємонезалежних послідовностей з одним основним піком автокореляційної функції (АКФ), рівним одиниці, та боковими пелюстками АКФ, рівними по величині для векторів довжиною від 3 до 35 біт;

розробити методику розрахунку бази шумоподібного сигналу (ШПС) для підвищення достовірності при роботі по каналам передачі даних з інтенсивними завадами.

Об'єктом дослідження є процеси передачі дискретної інформації в каналах передачі даних з високим рівнем промислових та природних завад.

Предметом дослідження є методи ідентифікації сигналів в каналах передачі даних комп'ютерних систем.

Методи дослідження базуються на використанні теорії передачі дискретних повідомлень (для оцінки технічних характеристик дискретних каналів, що використовують приймачі з відомим принципом дії), теорії ймовірності і математичної статистики (для оцінки ймовірно-часових характеристик засобів ідентифікації сигналів), теорії завадостійкості (для оцінки кількісних показників достовірності передачі), теорії завадостійкого кодування (для порівняльної характеристики методів підвищення достовірності передачі в каналах даних), теорії кінцевих полів (для вирішення задач аналізу та синтезу засобів ідентифікації векторних сигналів в кінцевих полях та генерації псевдовипадкових послідовностей).

Наукова новизна отриманих результатів.

Вперше розроблено ефективний метод ідентифікації вектора сигналу на фоні інтенсивних завад для каналів передачі даних з ймовірністю помилки біту даних в межах , відмітною особливістю якого є оцінка умовних ймовірностей кожного з можливих значень сигнального вектора в суміші з завадою, що забезпечує розпізнавання сигналу з максимальною правдоподібністю.

Вперше розроблено метод ідентифікації синхросигналів в умовах інтенсивних завад для підвищення стійкості синхронізації систем передачі даних, який відрізняється тим, що виділення синхропослідовності з прийнятої з каналу суміші синхросигналу та завади виконується роздільно по несучому та модулюючому сигналах, в результаті чого забезпечується підвищення дозволеного рівня шуму на 4-10 дБ.

Вперше розроблено метод ідентифікації шумоподібного сигналу шляхом демодуляції фазомодульованого шумоподібного сигналу, відмітною особливістю якого є використання векторно-топологічних решіток, що забезпечує виділення сигналу даних безпосередньо з вектору прийнятого сигналу та можливість створення систем передачі даних в середовищі передачі низької якості.

Удосконалено метод формування М-послідовностей, для проектування ідентифікаторів сигналів, на основі запропонованої математичної моделі, відмітною особливістю якої є обчислення послідовності «в цілому», замість обчислення кожного двійкового символу окремо, загальновідомим рекурсивним методом, що забезпечує скорочення апаратно-часових затрат.

Практичне значення отриманих результатів.

Практична цінність роботи полягає в тому, що виконані теоретичні дослідження доведенні до рівня методик, алгоритмів та функціональних схем, придатних для використання в інженерній практиці, а саме:

побудована методика визначення послідовностей з одним основним піком АКФ, рівним одиниці, та боковими пелюстками АКФ, рівними по величині , де - довжина послідовності. Визначені взаємонезалежні послідовності довжиною від 3 до 35 біт для використання їх в компонентах комп'ютерних систем різного призначення;

розроблена методика розрахунку бази ШПС для підвищення достовірності при роботі по каналах передачі даних з інтенсивними завадами.

Результати досліджень використані та впроваджені в ТОВ «Майстер Коду», а також у навчальному процесі Черкаського державного технологічного університету, на кафедрі комп'ютерних систем, а саме в курсах навчальних дисциплін «Теорія інформації та кодування», «Теорія систем передачі даних».

Особистий внесок здобувача. Дисертація є самостійно виконаною працею здобувача. Наукові результати та практичні розробки, що містяться в дисертаційній роботі, отримані автором самостійно.

У роботах, опублікованих у співавторстві, автору належать: [4] - отримані розрахункові формули для ймовірності помилкового фазування та часу входження в синхронізм для систем синхронізації, що використовують послідовності швидкого пошуку; [5] - запропонований спосіб використання властивостей взаємних та симетричних багаточленів для формування М-послідовностей; [6] - розроблено метод розділення векторної суміші сигналу та перешкоди в векторно-топологічній решітці; [7] - розроблено метод синхронізації циклів з використанням послідовностей швидкого пошуку, [8] - розроблено метод розрізнення сигналу в суміші з завадою з максимальною правдоподібністю.

Апробація результатів дисертації. Основні результати дисертаційної роботи доповідались на Міжнародній науково-практичній конференції «Обробка сигналів і негауссівських процесів» (Черкаси, 2007), XII Міжнародному молодіжному форумі «Радіоелектроніка і молодь у XXI сторіччі» (Харків, 2008), ІІ Міжнародній науково-практичній конференції «Обробка сигналів і негауссівських процесів» (Черкаси, 2009).

Публікації. За результатами дисертаційного дослідження опубліковано 11 наукових праць, з них 6 статей в наукових виданнях, що входять до переліку ВАК України, 2 патенти України, 3 роботи - матеріали міжнародних наукових конференцій.

Структура і обсяг дисертації. Дисертаційна робота складається з вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел (105 найменувань) і 4 додатків. Дисертація містить 13 таблиць, 34 рисунки, 4 додатки на 20 сторінках. Повний обсяг дисертації складає 183 сторінки, у тому числі 150 сторінок основного тексту.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтовано актуальність теми дисертаційної роботи, визначено мету і задачі дослідження, сформульовано наукову новизну та практичне значення отриманих результатів, наведені відомості про апробацію, публікації та використання результатів дослідження.

У першому розділі визначено область дисертаційних досліджень - це дискретні канали з високим рівнем природних або промислових завад. В даному дисертаційному дослідженні вирішується задача розподілу векторної суміші сигналу та завади в дискретних каналах передачі даних, де прийнятий сигнал описується виразом:

де - вектор прийнятого сигналу, - вектор переданого джерелом сигналу, - вектор діючої в каналі передачі даних завади, - символ операції додавання по модулю два. Користуючись виразом (1), зазначимо, що основна задача дисертаційного дослідження трактується як задача створення ефективних засобів ідентифікації вектора по вектору .

Проведено аналіз існуючих систем передачі даних та визначено область їх ефективного використання. Зазначено, що всі існуючі методи ідентифікації сигналів, кодові та некодові, найбільш ефективні на каналах, де ймовірність помилки не перевищує . При подальшому погіршенні якості каналів їх пропускна здатність і, відповідно, ефективність падає, що призводить до необхідності використання інших методів підвищення достовірності.

Таким чином, предметною галуззю дослідження є методи та засоби ідентифікації сигналів в суміші з завадою, що б забезпечували, сумісно з кодовими методами, створення систем передачі даних, працюючих на дискретних каналах з високою інтенсивністю природних та промислових завад - каналах, де ймовірність бітової помилки лежить в межах: .

Для досягнення поставлених цілей і вирішення сформульованих задач в роботі використовується теорія векторно-топологічних решіток, де під терміном «решітка» мається на увазі множина з заданими на ній операціями. Приклад такої решітки для векторів довжиною є кубічна решітка, наведена на рис. 1.

Рис. 1. Кубічна векторно-топологічна решітка

Розглянуті в дисертаційній роботі системи класифіковані по кількості векторів у сигнально-кодовій конструкції (СКК):

системи, у яких сигнальний простір складається з одного сигнального вектора, а прийнятий з каналу передачі даних сигнальний вектор описується виразом (1) (прикладом таких систем є система стеження за мобільними об'єктами);

системи, у яких сигнальний простір складається з двох протилежних сигналів, а прийнятий з каналу передачі даних сигнальний вектор описується виразом , де (прикладом таких систем є системи передачі даних, що використовують фазомодульовані шумоподібні сигнали (ФМ ШПС));

системи, у яких сигнальний простір складається з двох взаємонезалежних векторів, а прийнятий з каналу передачі даних сигнальний вектор описується виразом , де , а і - взаємонезалежні та не обчислювані один з одного вектори (прикладом таких систем є системи електронних кодових замків);

системи, у яких сигнальний простір складається з множини взаємозалежних векторів, а прийнятий з каналу передачі даних сигнальний вектор описується виразом , де , де (прикладом таких систем є системи циклової синхронізації).

Визначені загальні властивості АКФ. Зазначено, що коефіцієнт кореляції двійкової послідовності, визначається за формулою:

є вагою Хемінга суми векторів або відстань Хемінга між векторами та .

Таким чином, у першому розділі визначено предметну галузь дослідження, виділені та сформульовані задачі, що підлягають вирішенню.

У другому розділі для систем, у яких сигнальний простір складається з одного сигнального вектора обчислено ймовірність виявлення сигналу з суміші сигналу та завади кореляційним приймачем:

де - ймовірність t-кратної помилки.

Показано, який енергетичний виграш має кореляційний приймач в порівнянні з некогерентним приймачем, результати порівняння для векторів довжиною наведені на рис. 2. Зазначено, що критерієм прийняття рішення для кореляційного приймача є наявність одного основного піка АКФ, рівного одиниці, причому для задач виявлення сигналу в системах з одним вектором місце розташування піка не є суттєвим.

Рис. 2. Показники ефективності використання кореляційного приймача в порівнянні з некогерентним



Розроблено новий метод ідентифікації сигналу в суміші з завадою, що забезпечує максимальну правдоподібність виявлення. Базисним постулатом запропонованого методу є ствердження того, що з ростом ваги t-кратної помилки падає і її ймовірність. Суть методу полягає в тому, що обчисливши вектори різниці між прийнятим з каналу вектором та базисними векторами решітки

визначаємо умовні ймовірності прийому кожного сигнального вектору в суміші його з завадою:

Кожному значенню умовної ймовірності присвоюється вага, яка накопичується. Після завершення обробки кожного прийнятого з каналу вектора виконується оцінка накопленої ваги кожного з значень умовних ймовірностей. Значення вектору, що відповідає максимальній вазі умовної ймовірності (вектор максимальної правдоподібності) видається споживачеві. Умова використання даного методу є умова , що означає, якщо тільки ймовірність правильного прийому біту послідовності буде більша ймовірності помилки, сигнальний вектор буде виявлено.

Розглянуто ідентифікатор з фіксованою таблицею ваги умовних ймовірностей:

де - вага t-кратної помилки.

Структурна схема такого ідентифікатора орієнтована на виконання програмним способом в комп'ютерних системах або на однокристальній ЕОМ, як на компоненті комп'ютерних систем. Структурна схема ідентифікатора наведена на рис. 3. Ідентифікатор працює наступним чином: в постійний запам'ятовуючий пристрій (ПЗП) записуються розрахункові значення для ваги кожної з умовних ймовірностей (при цьому використовується вага, що визначається формулою (7)).

Рис. 3. Структурна схема компонента комп'ютерних систем - ідентифікатора

Прийнятий двійковий вектор суміші сигналу і завади, біт за бітом якого подається одночасно на всі суматори по модулю два, на другий вхід яких подається біт за бітом базових послідовностей, сформованих приймачем , де . В результаті додавання по модулю два векторів і створюється N версій вектора завади . Обчислювач ваги помилки підраховує кількість «одиниць» в кожному з векторів . Для кожної з версій вектора з ПЗП вилучається вага кожного зі значень умовних ймовірностей і подається у накопичуючий суматор. Арифметичний суматор додає усі значення ваги умовних ймовірностей, що поступають, з раніше накопиченим значенням суми, яке зберігається в регістрі зберігання. Розв'язувальний пристрій обирає вектор , умовна ймовірність появи якого має максимальну вагу, який подається на вихід ідентифікатора, як розпізнаний вектор.

Слід зазначити, що яка б не була інтенсивність завад та статистика їх розподілу, переданий вектор буде розпізнано, якщо тільки або .

В цифрових системах передачі даних (ЦСП) запропоновано використовувати у якості преамбули (флагу) послідовність з одним основним піком АКФ в точці «0», рівним одиниці, та боковими пелюстками АКФ, рівними по величині , а для розпізнавання цієї послідовності - метод ідентифікації сигналу з максимальною правдоподібністю, що приводить до підвищення стійкості ЦСП на нестаціонарних каналах.

Запропоновано модель формування М-послідовностей.

Для цього потрібно розкласти на прості множники біном та виділити пару прямий-обернений багаточлен:

де - генераторний багаточлен, а - взаємний до нього багаточлен.

Базова М-послідовність визначається як:

Всі інші послідовності отримуємо циклічним зсувом:

де - елемент кільця лишків по модулю .

У третьому розділі досліджуються системи другого класу - системи з двома взаємопротилежними векторами, які запропоновано використовувати для організації каналів передачі даних на нестаціонарних каналах. Запропоновано метод ідентифікації шумоподібного сигналу, в основі якого лежить оптимальний вибір сигналу-носія інформації та метод ідентифікації сигналу з максимальною правдоподібністю. Так, якщо для переносу двійкової одиниці вибрати вектор з одним основним піком АКФ в точці «0», рівним одиниці, та боковими пелюстками АКФ, рівними по величині , , а двійкового нуля - протилежний йому вектор , то отримаємо максимальну кодову відстань, рівну N, і модульований по фазі шумоподібний сигнал.

Метод демодуляції ФМ ШПС складається з наступних дій:

вимірюється відстань між прийнятим з каналу вектором та базисними векторами : ;

по набору відстаней визначається найбільш ймовірний символ, який видається споживачеві. Відповідність набору відстаней та найбільш ймовірного символу отримуємо з концепції виявлення сигналу з максимальною правдоподібністю, а саме - найбільш ймовірний переданий символ (двійковий нуль або двійкова одиниця) є символ, що відповідає набору діючої в каналі передачі даних завади меншої ваги.

Враховуючи, що векторний простір містить половину векторів, що умовно назвемо прямими векторами (вектори, вага яких для непарних N задовольняє умові: ), а іншу - протилежними (вектори, вага яких для непарних N задовольняє умові: ), в роботі доведено, що якщо прямий вектор має вагу , то протилежний вектор вагу - . З урахуванням вище зазначеного запроновано спрощену процедуру демодуляції ФМ ШПС: найбільш ймовірним є двійковий символ нуля для всіх , утворених додаванням носія двійкового нуля з прямими векторами завад, найбільш ймовірним є символ двійкової одиниці для всіх протилежних значень . На рис. 4 зображено структурну схему пристрою, що виконує процес демодуляції ФМ ШПС. Структурна схема такого пристрою орієнтована на виконання на однокристальній ЕОМ, як на компоненті комп'ютерних систем.

Рис. 4. Структурна схема компонента комп'ютерної системи - демодулятору ФМ ШПС

Умовою, що визначає можливість використання даного методу, вимогою до статистики помилок, є 

де - ймовірність t-кратної помилки.

Доведено, що для послідовностей непарної довжини запропонований метод забезпечує виправлення помилок кратності .

Зазначено, що обравши сигнали-носії інформації, які співпадають з віссю обертання решітки, отримуємо загально відомий код з повторенням.

Ймовірність правильного прийому приймача на решітках в загальному випадку можна обчислити за формулою:

Виконано порівняння ймовірності правильного прийому кореляційного приймача та приймача на векторно-топологічних решітках. Результати порівняння для векторів довжиною приведені на рис. 5.

Рис. 5. Порівняння кореляційного приймача та приймача на решітках

Розроблено методику розрахунку бази ШПС, що забезпечує можливість створення систем передачі даних без зворотнього зв'язку (СПД БОС) та систем з вирішальним зворотнім зв'язком (СПД РОС) в середовищі з ймовірністю бітової помилки, що лежить в межах . Оцінка значень бази наведена на рис. 6.

Рис. 6. Оцінка значення бази ШПС для різних типів систем та якості каналу передачі даних

У четвертому розділі розглядаються системи четвертого класу де сигнал, що ідентифікується, є сигнал циклової синхронізації системи передачі даних, вектор з множини взаємопов'язаних векторів - усіх зрушень синхропослідовності. Зроблено оцінку середнього часу входження в синхронізм системи передачі даних, яка у якості синхропослідовності використовує послідовність з одним основним піком АКФ в точці «0», рівним одиниці, та боковими пелюстками АКФ, рівними по величині , результати оцінки представлені на рис. 7.



Рис. 7. Середній час входження в синхронізм системи передачі даних при різній довжині синхропослідовності

В результаті подальших досліджень розроблено метод циклового фазування, що використовує композитні послідовності швидкого пошуку (ПШП). Суть методу полягає в тому, що синхропослідовність (СП) формують, як композитну ПШП, а виявлення СП з прийнятої з каналу суміші СП і завади відбувається в 2 етапи. ПШП формують так: кількість двійкових символів в СП обирають рівним N, СП представляють у вигляді ФМ ШПС, в якому в якості несучої послідовності є псевдовипадкова послідовність (ПВП1) довжиною N1, а у якості модулюючої послідовність ПВП2 довжиною N2, тоді , де - взаємопрості числа. Процедура циклового фазування відбувається наступним чином: на першому етапі обчислюється взаємокореляційна функція (ВКФ) прийнятої з каналу суміші та місцевої еталонної ПВП1, при цьому якщо одне з зрушень ПВП1 дає максимум збігів, то визначається, а потім компенсується фазова розузгодженість по ПВП1, якщо максимумів декілька або зовсім немає, то процес розпізнавання проводиться на слідуючому інтервалі N, де старші N1 біт видаляються, а знову прийняті N1 біт доповнюють виборку до N біт, по знаку піка ПВП1 декодують ПВП2; на другому етапі обчислюється ВКФ прийнятої з каналу суміші, з урахуванням компенсації по ПВП1, та місцевої еталонної ПВП2, по якій визначають, а потім, якщо одне з зрушень ПВП2 дає максимум збігів, компенсують фазову розузгодженість по ПВП2, якщо максимумів декілька або їх зовсім немає, то процес розпізнавання проводиться на слідуючому інтервалі N, де старші N1 біт видаляються, а знову прийняті N1 біт доповнюють виборку до N біт. Процедура видалення та поповнення вибірки повторюється до закінчення процедури синхронізації. Досягаємий технічний результат запропонованого способу - це входження в синхронізм при погіршенні якості каналу передачі даних та зменшення часу входження в синхронізм.

Досліджено особливості ефективного використання ПШП. Визначено, що ПШП в порівнянні з беззбитковою СП дають енергетичний виграш в захищеності, який складає 4-10 дБ.

Визначена оптимальна конструкція ПШП і показано, що оптимальною є така композиція ПШП, що . Результати порівняння беззбиткової СП та ПШП різної конструкції представлені на рис. 8.

Рис. 8. Ймовірність правильного прийому ПШП та беззбиткової СП

Показано, що приймач ідентифікації сигналу з максимальною правдоподібністю є ефективним для поліхотомічного пошуку циклової фази. Запропонований приймач, прийнявши з каналу передачі даних вектор суміші сигналу та завади, виконує оцінку ваги кожної з умовних ймовірностей (де кожен з сигнальних векторів визначає зрушену на біт СП) та визначає найбільш ймовірну. Таким чином, при об'ємі вибірки, що послідовно зростає, приймач визначає, який вектор є найбільш ймовірним, при цьому забезпечується мінімальний час входження в синхронізм.

Запропоновано метод визначення ПВП в просторі розмірністю N, як множина векторів, що рівновіддалені між собою. Визначено вектори з максимальною ентропією, що можуть бути використаними для систем третього класу з взаємонезалежними векторами.



ВИСНОВКИ

Запропоновані методи ідентифікації сигналів створюють можливість підвищення ефективності дискретних каналів передачі даних в умовах інтенсивних природних або промислових завад.

В роботі одержані такі основні результати.

Вперше розроблено метод ідентифікації вектора сигналу на фоні інтенсивних завад для каналів передачі даних з ймовірністю помилки біту даних в межах , який забезпечує розпізнавання сигналу з максимальною правдоподібністю, відмітною особливістю якого є оцінка умовних ймовірностей кожного з можливих значень сигнального вектора в суміші з завадою. Перевагою систем, що використовують запропонований метод в порівнянні з стандартними, які не працездатні у вищезазначених умовах, є збільшення коефіцієнта використання каналів понад 2 рази.

Вперше розроблено метод ідентифікації синхросигналів в умовах інтенсивних завад для підвищення стійкості синхронізації в системах передачі даних, який відрізняється тим, що виділення синхропослідовності з прийнятої з каналу суміші синхросигналу та завади виконується роздільно по несучому та модулюючому сигналах, в результаті чого забезпечується підвищення дозволеного рівня шуму на 4-10 дБ. Крім того, ідентифікація сигналів забезпечується за менший час входження в синхронізм у надпороговому шумі.

Вперше розроблено метод ідентифікації шумоподібного сигналу шляхом демодуляції фазомодульованого шумоподібного сигналу, відмітною особливістю якого є використання векторно-топологічних решіток, що забезпечує можливість створення систем передачі даних в каналах низької якості, та виправлення t-кратних помилок: , де N - непарне число біт в шумоподібному сигналі.

Удосконалено метод формування М-послідовностей, для проектування ідентифікаторів сигналів, на основі запропонованої математичної моделі, відмітною особливістю якої є обчислення послідовності «в цілому», замість обчислення кожного двійкового символу окремо, загальновідомим рекурсивним методом, що забезпечує скорочення апаратно-часових затрат.

побудована методика визначення послідовностей з одним основним піком АКФ, рівним одиниці, та боковими пелюстками АКФ, рівними по величині , де - довжина послідовності. У просторі потужності 2N визначені 15 взаємонезалежних послідовностей довжиною від 3 до 35 біт, що дозволяє скоротити час на пошук при використанні цих послідовностей в компонентах комп'ютерних систем.

розроблена методика розрахунку бази ШПС для підвищення достовірності при роботі по каналам передачі даних з інтенсивністю бітових помилок, що лежить в межах , визначено умови використання запропонованої методики.

результати досліджень використані та впроваджені в ТОВ «Майстер Коду», а також у навчальному процесі Черкаського державного технологічного університету, на кафедрі комп'ютерних систем, а саме в курсах навчальних дисциплін «Теорія інформації та кодування», «Теорія систем передачі даних».



СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ

1. Лисицына Е.С. Оценка эффективности синхропоследовательностей быстрого поиска / Е.С. Лисицына // Вісник ЧДТУ. - 2007. - №3-4. - С. 51-53.

2. Лисицына Е.С. Повышение различимости двоичных сигналов на фоне интенсивного шума / Е.С. Лисицына // Вісник ІАУ. - 2010. - №1. - С. 88-92.

3. Лисицына Е.С. Оценка различимости векторного сигнала на фоне помех / Е.С. Лисицына // Збірник наукових праць Харківського університету Повітряних Сил. - 2011. - №1. - С. 91-95.

4. Лега Ю.Г. Основные характеристики систем цикловой синхронизации, использующих последовательности быстрого поиска / Ю.Г. Лега, О.С. Лисицына, Э.В. Фауре, В.В. Швыдкий // Вісник ЧДТУ. - 2006. - №1. - С. 109-113.

5. Лисицына Е.С. Некоторые свойства многочленов и их использование в задачах связи / Е.С. Лисицына, Э.В. Фауре, В.В. Швыдкий, А.И. Щерба // Вісник ЧДТУ. - 2006. - №4. - С. 134-140.

6. Лисицына Е.С. Разделение векторной смеси сигнала и помехи по методу максимального правдоподобия / Е.С. Лисицына, В.В. Швыдкий, А.И. Щерба, Э.В. Фауре // Системи обробки інформації. - 2010. - №8(89). - С. 62-67.

7. Пат. 93221 Україна, МПК H 04 L 7/00, G 06 F 1/04. Спосіб синхронізації циклів / Швидкий В. В. Лісіцина О. С. Іващенко С. Ю.; заявник та патентовласник ЧДТУ. - № а200808174; заявл. 17.06.2008; опубл. 25.01.2011, Бюл. № 2.

8. Пат. 55709 Україна, МПК H 04 L 1/20. Спосіб розрізнення сигналу на фоні шуму / Швидкий В. В. Лісіцина О.С.; заявник та патентовласник ЧДТУ. - № u201006340; заявл. 25.05.2010; опубл. 27.12.2010, Бюл. № 24.

9. Лисицына Е.С. Анализ єффективности использования последовательностей быстрого поиска для процесса циклового фазирования / Е.С. Лисицына // Обробка сигналів і негауссівських процесів: праці Міжнародної науково-практичної конференції, 21-26 травня 2007 р. - Черкассы: ЧГТУ, 2007. - С. 146-148.

10. Лисицына Е.С. Интегральная функция вхождения в синхронизм / Е.С. Лисицына // Радиоэлектроника и молодежь в ХХI веке: материалы XII Международного молодежного форума, 1-3 апреля 2008 г. - Х.: ХНУРЭ, 2008. - Ч. 2. - С. 107.

11. Лисицына Е.С. Пути повышения пропускной способности цифрових систем передачи данных / Е.С. Лисицына // Обробка сигналів і негауссівських процесів, праці ІІ Міжнародної науково-практичної конференції, 25-29 травня 2009 р. - Черкассы: ЧГТУ, 2009. - С. 137-139.



АНОТАЦІЯ

Лісіцина О.С. Методи ідентифікації сигналів в каналах передачі даних. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.05 - комп'ютерні системи та компоненти. - Черкаси: Черкаський державний технологічний університет, 2011.

Дисертація присвячена методам та засобам ідентифікації сигналу в дискретних каналах передачі даних комп'ютерних систем з високим рівнем природних та промислових завад.

У роботі розроблено метод ідентифікації шумоподібного сигналу, що використовує векторно-топологічні решітки; розроблено метод ідентифікації сигналу з максимальною правдоподібністю: сигналу-маяка для систем, у яких сигнальний простір складається з одного вектора, сигналу-синхропослідовності для систем, у яких сигнальний простір складається з множини взаємозалежних векторів, сигналу-преамбули для цифрових систем передачі даних в умовах не стаціонарності каналу передачі даних; розроблено метод ідентифікації синхропослідовностей послідовностей швидкого пошуку (ПШП), визначена найбільш ефективна конструкція послідовностей швидкого пошуку; розроблено метод відшукання шумових та шумоподібних послідовностей шляхом пошуку рівновіддалених між собою векторів, запропоновано метод формування М-послідовностей на основі математичної моделі.

Ключові слова: шумоподібний сигнал, методи ідентифікації, комп'ютерні системи, векторно-топологічна решітка, послідовність швидкого пошуку, передача даних.



АННОТАЦИЯ

Лисицына Е.С. Методы идентификации сигналов в каналах передачи данных. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.05 - компьютерные системы и компоненты. - Черкассы: Черкаський государственный технологический универсистет, 2011.

Диссертация посвящена разработке методов и средств идентификации сигналов в дискретных каналах передачи данных компьютерных систем с высоким уровнем естественных и промышленных помех.

В работе сделан анализ существующих методов борьбы с помехами - кодовых и косвенных - и определена область их эффективного применения. Показано, что на сегодняшний день недостаточно эффективны существующие средства, обеспечивающие работу на каналах такого низкого качества, таких, где вероятность битовой ошибки лежит в пределах: . Целесообразность отыскания методов и средств, которые бы обеспечивали работу с большей эффективностью заключается в возможности организации каналов передачи данных в среде, не предназначеной изначально для этого, такой как сети электропитания, линии передачи электрической энергии и др.; обеспечении работы на дискретных каналах в условиях нестационарности канала передачи данных (при наличии вспышек помех или замираниях канала); возможности передачи информационного сообщения в условиях интенсивных и промышленных помех.

Определено, что при использовании шумоподобных сигналов, которое обеспечивает внесение избыточности в сигнал-носитель информации, необходимо разработать новые методы идентификации сигналов, которые и являються целью данного диссертационного исследования.

Разработан метод идентификации сигнала в смеси с помехой, с максимальным правдоподобием, отличительной особенностью которого есть то, что вектор максимального правдоподобия определяется по максимальному значению накопленного веса условных вероятностей приема данного вектора в смеси с помехой. Данный метод является эффективным для различения сигнала в смеси с помехой при условии, что вероятность битовой ошибки в канале передачи данных .

Разработан метод идентификации шумоподобного сигнала путем демодуляции ФМ ШПС, использывания векторно-топологических решеток с осью вращения 000..00 и 111…11 и взаимопротивоположными векторами в качестве векторов-носителей двоичных сигналов, а также метода максимального правдоподобия. Данный метод обеспечивает возможность создания систем передачи данных с прямым исправлением ошибок кратности , где N - длина ФМ ШПС, и является эффективным в каналах низкого качества, где вероятность битовой ошибки сколь угодно близка но не равна 0,5. Показано, что выбор векторов-носителей, совпадающих с осью вращения, образует общеизвестный код с повторением.

Сделана сравнительная оценка корреляционного и некогерентного приемников, показано, что выигрыш по достоверности и энергетический выигрыш корреляционного приемника по сравнению с некогерентным растет по мере роста размерности сигнального вектора и ухудшения качества канала.

Разработан метод идентификации синхропоследовательностей быстрого поиска (ПБП), отличительной особенностью которого есть то, что вхождение в синхронизм обеспечивается путем поиска и компенсации фазового рассогласования по несущему и модулируещему сигналам композитной синхропоследовательности (ПБП), что приводит к увеличению вероятности правильного приема и уменьшению времени вхождениия в синхронизм.

Сделана оценка эффективности приминения ПБП по сравнению с безызбыточными синхропоследовательностями, показано, что ПБП дают энергетический выигрыш в защищенности в 4-10 дБ. Определена наиболее эффективная конструкция ПБП, а именно композиция длинной , где , - взаимопростые числа.

Определено, что применение приемника обнаружения сигнала с максимальным правдоподобием для идентификации вектора цикловой синхронизации на фоне помех реализует полихотомическую процедуру поиска синхронизма.

Предложен общий подход к отысканию шумовых и шумоподобных последовательностей путем перебора всех векторов пространства размерности и поиска равноудаленных между собой векторов.

Разработан метод отыскания М-последовательностей на основании предложенной математической модели и определено правило отыскания всех возможных М-последовательностей длиной N.

Ключевые слова: шумоподобный сигнал, методы идентификации, компютерные системы, векторно-топологическая решетка, последовательность быстрого поиска, передача даных.



ABSTRACT

O. Lisitsyna. The methods of signals identification in data channels. - Manuscript.

Dissertation research for seeking the scientific degree of the Candidate of Technical Sciences in the speciality 05.13.05 - computer systems and components. - Cherkasy State Technological University, 2011.

The dissertation is devoted to the development of methods and facilities of signals identification at discrete data channels channels of computer systems with high level of natural and industrial noise.

There are such methods have been developed at the research as: the method of phase-modulated noise-like signal (FM NLS) identification, that uses vector-topological lattice; the method of maximum plausibility for identification such signals as: the signal of beacon for the systems that have signal space that consists of one vector, signal of synchronization sequence for the systems that have signal space that consists of set of mutually vectors, signal of preamble for digital data systems in non-stationary channel; the method of cycles synchronization that uses the quick search seguences (QSS); the method of finding the noise and noise-like sequences by search of equidistant vectors; the method for the generation of M-sequences on the base of math model. There was researched the most effective construction of QSS.

Key words: noise-like signal, methods of signals identification, computer systems, vector-topological lattice, quick search seguences, data transfer.

Размещено на Allbest.ru