Расчет характеристик сигналов и каналов связи - Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника курсовая работа

Расчет практической ширины спектра сигнала и полной энергии сигнала. Согласование источника информации с каналом связи. Расчет интервала дискретизации и разрядности кода, вероятности ошибки при воздействии "белого шума". Определение разрядности кода.


посмотреть текст работы


скачать работу можно здесь


полная информация о работе


весь список подобных работ


Нужна помощь с учёбой? Наши эксперты готовы помочь!
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с
политикой обработки персональных данных

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.


МИНИСТЕРСТВО ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ
“Расчет характеристик сигналов и каналов связи”
Пояснительная записка содержит 30 листов печатного текста, 18 иллюстраций, 4 использованных источника.
Канал связи, практическая ширина спектра, интервал дискретизации, кодовый сигнал, энергетический спектр, модулированный сигнал, автокорреляционная функция.
В курсовой работе проведён расчёт основных характеристик трех сигналов; расчёт интервала дискретизации и разрядности кода, автокорреляционной функции (АКФ), энергетического спектра, мощности и вероятности ошибки при воздействии «белого шума». Приведён канал связи на рис. 1.
2. Расчёт практической ширины спектра сигнала
2.2 Определение практической ширины спектра сигнала
3. Расчёт интервала дискретизации и разрядности кода
3.1 Определение интервала дискретизации сигнала
4.1 Расчёт автокорреляционной функции кодового сигнала
5. Расчет энергетического спектра кодового сигнала
6. Расчёт спектральных характеристик модулированного сигнала
7. Согласование источника информации с каналом связи
8. Расчёт вероятности ошибки при воздействии «белого шума»
На современном этапе развития перед железнодорожным транспортом стоят задачи по увеличению пропускной и провозной способности, грузовых и пассажирских перевозок, уменьшению времени оборотов вагонов и повышению производительности труда. Эти задачи решаются по двум основным направлениям: техническим перевооружением транспортных средств и совершенствованием системы управления перевозочным процессом.
Значительную роль в деле совершенствования системы управления эксплуатационной работой железнодорожного транспорта играет развитие всех видов связи, а также внедрение и поэтапное развитие комплексной автоматизированной системы управления железнодорожным транспортом (АСУЖТ). Комплекс технических средств АСУЖТ включает в себя вычислительные центры Министерства путей сообщения, управлений дорог и отделений, связанные в единое целое сетью передачи данных.
Совершенствование управления в условиях интенсификации производственных процессов ведет к росту общего объема информации, передаваемой по каналам связи между управляющими органами и управляемыми объектами.
Передача информации на железнодорожном транспорте ведется в условиях воздействия сильных и разнообразных помех. Поэтому системы связи должны обладать высокой помехоустойчивостью, что связано с безопасностью движения. К системам связи предъявляют также требования высокой эффективности при относительной простоте технической реализации и эксплуатации.
Проблема эффективности системы передачи информации состоит в том, чтобы передать наибольшее или заданное количество информации (сообщений) наиболее экономически выгодным образом (с точки зрения затрат энергии и полосы частот) в заданное время. Перечисленные проблемы тесно связанны между собой.
Рассмотрим некоторые определения, необходимые нам в теории.
Информация - совокупность сведений о каком - либо предмете, явлении.
Сообщение - та же информация, выраженная в знаковой форме. Любая система связи предназначена для передачи информации, которая должна иметь некоторою неопределенность, иначе передавать ее не имело смысла.
Сигнал - материальный переносчик сообщений. Между сообщением и сигналом должна быть жесткая функциональная связь.
Канал связи - набор технических средств для передачи сигналов. Разберем его состав в общем виде. На рисунке показан канал для передачи непрерывных сообщений.
Разберем назначение блоков приведенного канала связи.
П-1, П1 - преобразователи сообщения в сигнал и наоборот - сигнала в сообщение .
Непрерывные сообщения можно передавать дискретными сигналами. Операция преобразования непрерывного сообщения в дискретное называется дискретизацией. Дискретизация осуществляется не только по времени, но и по уровням. Дискретизация значений функции (уровня) носит название - квантования.
Кодер сообщения формирует первичный код, каждое сообщение из ансамбля записывается им в форме двоичного представления. Декодер сообщения осуществляет обратную задачу. Собственно, на этом этапе преобразований сигнал можно передавать до потребителя, но в током виде он будет не защищен от помех, и достоверность передачи будет низка. Поэтому далее идут преобразования, направленные на повышения помехоустойчивости канала.
Кодер канала по первичному коду формирует помехоустойчивый код. Здесь в код закладывается определенная избыточность, что позволяет в декодере канала обнаружить, либо исправить ошибки, возникшие при передачи.
Модулятор определяет вид сигнала, передаваемого по линии связи. Демодулятор выделяет принимаемый код по модулированному сигналу.
Линия связи - это материальная среда для передачи сигналов (кабель, радио эфир). Именно здесь (в основном) к полезному сигналу добавляется непрогнозируемые помехи. Строя модулятор, демодулятор (модем), необходимо принять меры для борьбы с помехами.
Цифровой преобразователь (ЦАП) служит для восстановления сообщения.
Интерполятор позволяет по сигналу с ЦАП сформировать непрерывный сигнал.
Под спектром непериодического сигнала понимают функцию частоты , которую получают на основе прямого преобразования Фурье вида:
Для обратного преобразования используют формулу вида(1.2)
называют спектром сигнала или спектральной плотностью сигнала.
Аналитическая запись задаваемых сигналов во временной области имеет вид:
Данный сигнал имеет вид, представленный на рис. 1.1, зависимость сведена в табл. 1.1.
Данный сигнал имеет вид, представленный на рис. 1.2, зависимость сведена в табл. 1.2.
Данный сигнал имеет вид, представленный на рис. 1.3, зависимость сведена в табл. 1.3.
Запишем спектральную плотность для каждого сигнала :
Модули спектральной плотности сигналов находятся по формуле (1.3) .
Графики спектров сигналов , , представлены на рис 1.4, рис 1.5, рис 1.6 соответственно.
Фазa спектральной плотности находятся следующим образом:
Графики фазы спектральной плотности сигналов представлены на рис 1.7, рис.1.8 соответственно.
Рисунок 1.4 - График спектра сигнала 1
Рисунок 1.5 - График спектра сигнала 2
Рисунок 1.6 - График спектра сигнала 3
Рисунок 1.7 - График фазы сигнала 1
Рисунок 1.8 - График фазы сигнала 3
Полная энергия сигнала рассчитывается по формуле:
Найдём полную энергию для каждого из сигналов , , , используя формулы (2.1) и (1.3, 1.4, 1.5), расчет производим в среде MathCad:
Ограничение практической ширины спектра сигнала по верхнему значению частоты , по заданному энергетическому критерию осуществляется на основе неравенства:
где - энергия сигнала с ограниченным вверху спектром.
Значение определяется на основе известной плотности:
где - искомое значение верхней граничной частоты сигнала.
Значение определяется путём подбора при расчётах на ЭВМ пользуясь формулами (2.6) и (2.5); и с учетом того, что (согласно заданию).
Найдём и для каждого из сигналов , , , учитывая (1.7), (1.8), (1.9), расчет производим в среде MathCad:
Первый сигнал имеет меньшую граничную частоту , следовательно, его и выбираем для дальнейшего анализа и расчёта.
Табличные зависимости энергии сигналов от частоты приведены соответственно в табл. 2.1, табл. 2.2, табл. 2.3.
Графики зависимости энергии сигналов от частоты приведены соответственно на рис 2.1, рис 2.2, рис 2.3.
Рисунок 2.1 - График зависимости энергии сигнала 1 от частоты
Рисунок 2.2 - График зависимости энергии сигнала 2 от частоты
Рисунок 2.3 - График зависимости энергии сигнала 3 от частоты
Таблица 3.1 - Зависимость сигнала от времени
Рис.3.1 - График дискретизированного во времени сигнала
Для самого малого по амплитуде импульсного отсчета задается соотношение мгновенной мощности сигнала и мощности шума квантования:
где:PШ.КВ - мощность шумов квантования при размерной шкале квантования, Вт.
UMAX - верхняя граница динамического диапазона, В.
где: nКВ - число уровней квантования;
UMIN - нижняя граница динамического диапазона, В;
UMAX - верхняя граница динамического диапазона, В.
где: nКВ - число уровней квантования;
UMIN - нижняя граница динамического диапазона, В;
UMAX - верхняя граница динамического диапазона, В.
Известно, что при использовании двоичного кодирования число кодовых комбинаций, равное числу уровней квантования, определяется выражением:
где: m - разрядность кодовых комбинаций.
Длительность элементарного кодового импульса определяется исходя из интервала дискретизации и разрядности кода по выражению
Подставив в (3.7) значения =40, UMAX =0,25 В, UMIN = 7,353•10-3B.
Затем по (3.5) найдем шаг шкалы квантовании:
Найдём мощности шумов квантования по (3.4):
Найдём по (3.9) разрядность кодовых комбинаций:
Найдем длительность элементарного кодового импульса по (3.10):
На основании полученного значения разрядности кода и интервала дискретизации выберем АЦП. Полученным значениям удовлетворяет микросхема К1107ПВ1. Характеристики микросхемы приведены в таблице 3.2
Таблица 3.2 - Технические характеристики АЦП
Расчет автокорреляционной функции АКФ кодового сигнала зависит от возможностей применяемых в каналах связи микросхем. Кодовый сигнал представляется последовательностью “0” и “1”. Эти два значения могут передаваться двумя способами.
Рисунок 4.1 - Способы образования кодовой последовательности
Последовательность кодов с АЦП имеет вид 10101101100100101011111 Длительность импульса элементарной посылки 8 мкс.
Расчет автокорреляционной функции дал следующие результаты (см. таблицу 1.8)
Для выяснения статистических связей вполне достаточно взять 6 значений векторов и corr.
В среде МС по таблице 4.1 сформируем два вектора Vt и Vk:
С помощью функции cspline(Vt, Vk) вычислим вектор VS вторых производных при приближении к кубическому полиному:
Далее вычисляем функцию аппроксимирующую АКФ сплайн кубическим полиномом:
Если необходимо произвести кусочную аппроксимацию отрезками прямых, что дает уже ранее примененную функцию corr(), можно воспользоваться еще одной встроенной функцией МС, а именно linterp(Vt, Vk, ):
На рисунке 4.2 приведены обе рассчитанные зависимости, сравнивая ход кривых, можно сделать вывод о степени приближения кубического сплайн - полинома и расчетных значений.
Рис. 4.2 - График автокорреляционной функции
5. Расчет энергетического спектра кодового сигнала
Спектральные характеристики кодированного сигнала находятся на основании интегрального преобразования Винера-Хинчина. В области действительной переменной оно имеет следующий вид:
Здесь K() выше рассчитанная нормированная функция kor(), верхний предел T - последнее рассчитанное значение .
Спектральную характеристику необходимо получить в диапазоне частот, дающем полное представление о его закономерностях.
Решение интеграла производится в среде МС.
График энергетического спектра кодового сигнала приведен на рисунке 5.1.
Рис 5.1 - График энергетического спектра кодового сигнала
Для передачи полезной информации в технике связи обычно используются модулированные сигналы. Они позволяют решить задачи уплотнения линий связи, электромагнитной совместимости, помехоустойчивости систем. Процесс модуляции является нелинейной операцией и приводит к преобразованию спектра канала. При гармоническом сигнале - переносчике это преобразование заключается в том, что спектр полезного сигнала переносится в область несущей частоты в виде двух боковых полос. Если переносчик импульсная последовательность, то такие боковые полосы расположены в окрестностях каждой гармоники переносчика. Значит, продукты модуляции зависят от полезного сигнала и от вида сигнала-переносчика.
К основным характеристикам модулированных сигналов относятся энергетические показатели и спектральный состав. Первые определяют помехоустойчивость связи, вторые, прежде всего, полосу частот, занимаемую сигналом. Классический модулятор имеет два входа. На один подается гармонический сигнал - переносчик, на другой - полезный сигнал с кодера.
Одним из видов аналоговой модуляции является частотная модуляция (ЧМ)
Для определения спектра ЧМ-сигнала воспользуемся линейностью преобразования Фурье. Такой сигнал представлен в виде суммы двух АМ-колебаний с различными частотами несущих f1 и f2. К каждому такому сигналу применим преобразование Фурье. Результирующий спектр определится как сумма:
Выражение для спектра S1(t)АМ имеет вид:
где: A0 - амплитуда модулированного сигнала, В;
Выражение для спектра S2(t)АМ имеет вид:
где: A0 - амплитуда модулированного сигнала, В;
Итоговый спектр ЧМ содержит 1, 2, в окрестностях каждой из которых расположены боковые полосы. Надо заметить, что спектр модулированного сигнала бесконечен. В то же время инженерная целесообразность требует их ограничения, так как сигналы всегда передаются в ограниченной полосе частот.
Частота импульсно кодовой последовательности:
где: - частота импульсно кодовой последовательности, с-1;
и - длительность элементарного кодового импульса, с.
Амплитуда постоянной составляющей определяется по (2.20):
Фаза n-ой гармоники определяется по (2.21):
Подставив в (6.4) и=6,02710-5с, получим: 52130 с-1.
Подставив в (6.5) B=2,4 В, получим: 1,2 В.
Подставив в (6.6) B=2,4 В, получим: В.
щ1=7,854•106 рад/c, щ2=10,68•106 рад/c
График модулированного сигнала показан на рис.6.1.
График спектра модулированного сигнала показан на рис.6.2.
Рис 6.1 - График модулированного сигнала
Рисунок 6.2 - Cпектр модулированного сигнала
Источник имеет ряд информационных характеристик: количество информации в знаке, энтропию, производительность, избыточность. Нас интересует производительность, которая характеризует скорость работы источника и определяется по следующей формуле:
где - энтропия алфавита источника, - среднее время генерации одного знака алфавита.
Для введенного нами источника энтропия определяется при условии равенства вероятностей знаков алфавита, а среднее время равно интервалу между выборками.
Предельные возможности согласования дискретного источника с непрерывным каналом определяются следующей теоремой Шеннона (которая аналогична такой же дискретного источника и дискретного канала).
Теорема Шеннона. Дискретные сообщения, выдаваемые дискретным источником с производительностью можно закодировать так, что при передаче по гауссову каналу с белым шумом, пропускная способность которого С превышает вероятность ошибки Рош может быть достигнута сколь угодно малой.
При определении пропускной способности канала статистические законы распределения помехи, сигнала, и суммы сигнала и помехи - нормальные законы с соответствующими дисперсиями Рп, Рс и Рс+Рп.
Пропускная способность гауссова канала равна:
где F - частота дискретизации,. Рп - мощность помехи, определяется по заданной спектральной плотности мощности N (дано в задании на курсовой проект) и полосе частот модулированного сигнала :
Пользуясь неравенством Шеннона , определим Рс, обеспечивающую передачу по каналу.
Pn=14•10-17•2,732•104=3,825•10-12Вт
Выразим мощность сигнала из выражения (7.2)
Подставим значения мощности сигнала и длительности сигнала
Вероятность ошибки Р0 зависит от мощности (или энергии) сигнала и мощности помех (в данном случаи белого шума). Известную роль играет здесь и вид сигнала, который определяет статистическую связь между сигналами в системе.
Формула для расчета Р0 для ЧМ, имеет вид:
E - энергия модулированного сигнала, Дж;
N0 - спектральная плотность мощности шума.
по формуле (8.1) находим вероятность ошибки:
В данном курсовом проекте были выполнены расчёты спектральных характеристик, ширины спектра, интервалы дискретизации и разрядности кода, расчёт автокорреляционной функции кодового сигнала и его энергетического спектра, спектральных характеристик модулированного сигнала, мощности модулированного сигнала, вероятности ошибки при воздействии «белого шума». Расчёт практической ширины спектра сигнала показал, что почти вся энергия заключена в довольно узком диапазоне частот, и не нужно использовать весь спектр. Вероятность ошибки при воздействии «белого шума» равна 0, что говорит о том, что фазовая модуляция, используемая в курсовом проекте, имеет хорошую точность.
Расчёт характеристических сигналов и каналов связи: Методические указания к курсовой работе по дисциплине «Теоретические основы транспортной связи»/ Н.Н.Баженов, А.С.Картавцев. - Омский ин - т инж. ж.-д. транспорта, 1990.
Каллер М.Я., Фомин А.Я. Теоретические основы транспортной связи: Учебник для ВУЗов ж.-д. транспорта - М.: Транспорт,1989.
Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы: Учебник для ВУЗов. - М.: Радио и связь, 1986.
4. Теория передачи сигналов: Учебник для ВУЗов/ А.Г. Зюко, и др. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Радио и связь, 1986
Расчет спектральных характеристик, практической ширины спектра и полной энергии сигнала. Определение интервала дискретизации и разрядности кода. Расчет автокорреляционной функции кодового сигнала. Расчет вероятности ошибки при воздействии "белого шума". курсовая работа [1,4 M], добавлен 07.02.2013
Расчет спектральных характеристик сигнала. Определение практической ширины спектра сигнала. Расчет интервала дискретизации сигнала и разрядности кода. Определение автокорреляционной функции сигнала. Расчет вероятности ошибки при воздействии белого шума. курсовая работа [356,9 K], добавлен 07.02.2013
Определение практической ширины спектра сигнала. Согласование источника информации с каналом связи. Определение интервала дискретизации сигнала. Расчет вероятности ошибки при воздействии "белого шума". Расчет энергетического спектра кодового сигнала. курсовая работа [991,1 K], добавлен 07.02.2013
Временные функции сигналов, расчёт спектра. Определение интервала дискретизации и разрядности кода. Расчет мощности модулированного сигнала. Согласование источника информации с каналом связи. Расчет вероятности ошибки в канале с аддитивным белым шумом. курсовая работа [1020,8 K], добавлен 07.02.2013
Расчет характеристик треугольного, прямоугольного и колоколообразного сигнала. Определение интервала дискретизации и разрядности кода. Расчет характеристик кодового и модулированного сигнала. Расчёт вероятности ошибки при воздействии белого шума. курсовая работа [1,4 M], добавлен 07.02.2013
Расчет спектра сигнала и его полной энергии. Определение практической ширины спектра, интервала дискретизации и разрядности кода. Расчет автокорреляционной функции кодового сигнала. Общие сведения о модуляции. Расчет спектральных характеристик и ошибок. курсовая работа [428,2 K], добавлен 07.02.2013
Расчет спектра и энергетических характеристик колоколообразного, экспоненциального, осциллирующего сигналов. Вычисление интервала дискретизации и разрядности кода. Согласование источника информации с каналом связи. Определение вероятности ошибки. курсовая работа [1,1 M], добавлен 07.02.2013
Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д. PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах. Рекомендуем скачать работу .

© 2000 — 2021



Расчет характеристик сигналов и каналов связи курсовая работа. Коммуникации, связь, цифровые приборы и радиоэлектроника.
Контрольная работа по теме Внешнеэкономическая деятельность Свердловской области и экономические связи с Чешской Республикой
Жизнь Роберто Мариньо - эссе
Классификация, анатомическое строение и химический состав зерновых культур. Сравнительная характеристика их состава.
Сочинение Егэ Когда Скоков Пришел К Полному
Реферат: Frankenstein By Mary Shelley Essay Research Paper
Курсовая работа по теме Возведение кирпичной трубы
Описание Соснового Леса Сочинение
Стихийные Бедствия Гидрологического Характера Реферат
Статья: Михаил Булгаков уроки судьбы
Сочинение Две Катерины
Контрольная работа: Психологические основы управления персоналом
Курсовая Работа По Термеху 2 Курс Динамика
Дипломная работа: Потребительское кредитование и перспективы его развития
Реферат: Иван Николаевич Крамской. Скачать бесплатно и без регистрации
О Чем Мечтает Мое Поколение Сочинение Егэ
Курсовая Работа Материал Исследования
Реферат: Теория мертвой страны
Реферат На Тему Астана
Нейронные Сети Реферат По Информатике
Реферат: Основные понятия и направления системных исследований. Скачать бесплатно и без регистрации
Политическая ситуация БАССР в 1920-1930 гг. Развитие института президентства в Башкирии - История и исторические личности контрольная работа
Понятие и виды вещных прав - Государство и право контрольная работа
Официальное толкование и применение актов административно-правовых норм - Государство и право курсовая работа