Исследование надежности комбинированных сигналов Баркера Текст научной статьи по специальности «Электротехника, электронная техника, информационные технологии»

Надежность, живучесть, безопасность УДК 656.259

87

Исследование надежности комбинированных сигналов Баркера

А. Ю. Рожнев, П. М. Калинин, А. В. Волынская

Уральский государственный университет путей сообщения

Кафедра «Автоматика, телемеханика и связь на железнодорожном транспорте»

[email protected]

Аннотация. Рассмотрен вопрос о применении комбинированных последовательностей Баркера для повышения надежности телемеханических каналов. Проведено моделирование, подтверждающее потенциал использования таких последовательностей в устройствах железнодорожной автоматики и телемеханики (ЖАТ). Предложена и оценена модель комбинированного сигнала Баркера для применения в автоматической локомотивной сигнализации с использованием радиоканала (АЛСР).

Ключевые слова: помехоустойчивость; сигналы Баркера; АКФ; помехоустойчивое кодирование; согласованный фильтр; АЛСР; точечный канал связи с локомотивом.

1 Введение

Традиционно основными линиями связи для устройств автоматики телемеханики на железных дорогах являются воздушные и кабельные. С внедрением волоконно-оптических линий связи (ВОЛС) воздушные линии связи утратили свою роль, поэтому их демонтируют, лишая системы телемеханики каналов передачи данных. Использование же высокоскоростных ВОЛС для передачи сравнительно небольшого количества телемеханической информации нецелесообразно и невыгодно.

Таким образом, требуется найти альтернативную линию связи. Такой линией может послужить уже имеющаяся проводка: силовые линии, волноводы и др. [1]. Подобные линии изначально не были предназначены для передачи информации,

и поэтому к их помехоустойчивости предъявляются повышенные требования.

Известны четыре основных направления повышения помехоустойчивости каналов телемеханики [2]:

1) использование обратного канала;

2) выбор помехоустойчивого метода модуляции и коррекции импульсов;

3) введение избыточности (сложные сигналы, корректирующие коды);

4) избыточная передача сообщений (повторение передач, мажоритарные и другие методы).

Сложные (шумоподобные) сигналы широко применяются в различных технологиях передачи данных, например в стандартах семейства IEEE 802.11, в мобильных сетях CDMA, в системе навигации GPS [3].

В статье [4] предложены сигналы, разработанные на основе известных сигналов Баркера, которые приведены в табл. 1.

ТАБЛИЦА 1 Примеры последовательностей Баркера

Длина Последовательности

2 +1 -1 +1 +1

3 -1 +1 +1

4 +1 -1 +1 +1 +1 -1 -1 -1

5 +1 +1 +1 -1 +1

7 +1 +1 +1 -1 -1 +1 -1

11 +1 +1 +1 -1 -1 -1 +1 -1 -1 +1 -1

13 +1 +1 +1 +1 +1 -1 -1 +1 +1 -1 +1 -1 +1

88

2 Исследование комбинированных сигналов Баркера

Комбинируя эти сигналы, можно получить 38 новых сигналов, однако

наилучшими корреляционными свойствами обладают только 10 из них: 3*4,1; 3*3; 3*7; 3*11; 7*3; 7*7; 7*11; 11x3; 11*7; 11*11. На рис. 1 приведены примеры «удачных» и «неудачных» автокорреляционных функций (АКФ) сигналов.

Для исследования помехоустойчивости новых сигналов в программной среде LabVIEW была разработана модель канала [5]. На рис. 2 представлен пользовательский интерфейс разработанной модели.

__________Надежность, живучесть, безопасность

Программа моделирует передачу заданного сигнала по каналу с помехами и позволяет оценить вероятность появления ошибки на приемном конце.

Основными входными данными являются следующие параметры, задаваемые пользователем:

- тип сигнала;

- тип помехи (гауссовский белый шум, равномерный белый шум и т. д.);

- границы изменения уровня шума (минимальное и максимальное значения);

- шаг изменения уровня шума;

- порог обнаружения пика АКФ;

- количество повторений подпрограммы (указывается для достижения требуемой точности);

Рис. 1 Автокорреляционные функции: а) «удачного» сигнала 3*7; б) «неудачного» сигнала 4,1*7

Вр£М*нн&Д tAi иГ

Рис. 2 Пользовательский интерфейс программы моделирования канала

Надежность, живучесть, безопасность

89

- скорость выполнения подпрограммы (низкая скорость позволяет наглядно увидеть процесс вывода результатов моделирования, высокая - ускоряет получение конечного результата);

- включение/выключение экспорта результатов моделирования по окончании выполнения программы для их последующей обработки.

Работа программы заключается в следующем. В каждом цикле подпрограммы происходит последовательное увеличение значащего параметра помехи от минимального значения к максимальному с заданным шагом. На каждом шаге определяется результат на приемном конце, который имеет два состояния: ошибка и отсутствие ошибки. При достижении максимальной границы цикл повторяется от минимума. Полученные результаты усредняются по всем циклам в режиме реального времени.

Таким образом, в результате моделирования получаются следующие выходные данные:

- зависимость вероятности ошибки от отношения сигнал/помеха;

- количество зафиксированных ошибок за время моделирования;

- исходный полезный сигнал и сигнал, искаженный помехой;

- односторонний спектр мощности полезного сигнала;

- АКФ полезного сигнала;

- взаимно корреляционная функция (ВКФ) полезного сигнала и сигнала, искаженного помехой, а также ВКФ полезного сигнала и помехи.

Программа оценивает три типа ошибок:

- пропуск цели - полезный сигнал присутствует, но приемник не может обнаружить его на фоне помех;

- ложная тревога - полезной составляющей в принятом сигнале нет, но приемник делает вывод о ее наличии;

- суммарная ошибка - произошла любая из вышеописанных ошибок.

На рис. 3 и 4 представлены результаты оценки надежности канала на основе вычисления вероятности ошибки.

1 - порог =0,50 2 - wp—порог =0,55

3 - порог =0,60 1 - ч.

Рис. 3 Результаты моделирования

Стандартное отклонение

Сигнал Баркера; — —Комбинированный сигнал Рис. 4 Результаты моделирования

Графики на рис. 3 демонстрируют вероятность суммарной ошибки, определение которой было дано ранее. Оценка была произведена для трех пороговых уровней (0,50, 0,55 и 0,60) при воздействии на сигнал равномерного белого шума. Пунктирные линии соответствуют сигналу Баркера, сплошные - новому комбинированному сигналу. Уровень шума в данном случае является относительной величиной и показывает, во сколько раз помеха превышает полезный сигнал.

Результаты моделирования показывают, что применение более сложных сигналов дает выигрыш в надежности канала в нашем случае в три раза.

90

Надежность, живучесть, безопасность

На рис. 4 оценка производится только при одном установленном пороговом уровне 0,55 для наглядности результата. Сигнал передается по каналу с белым гауссовским шумом, величина которого определяется стандартным отклонением (дисперсией).

Видно, что при уровнях помехи, где сигнал Баркера уже не обнаруживается, новый сигнал дает вполне приемлемый уровень вероятности ошибки.

Таким образом, разработанная программная модель дает возможность оценить надежность канала передачи данных и подобрать требуемые характеристики элементов этого канала для получения желаемого уровня надежности. По проведенным экспериментам видно, что при высоком уровне помех, который присущ железнодорожному транспорту, новые сложные шумоподобные сигналы являются более устойчивыми к внешним воздействиям, нежели традиционные шумоподобные сигналы.

Рассмотрим вопрос применения комбинированных сигналов Баркера в устройствах ЖАТ на примере точечного канала связи с локомотивом (ТКС-Л) разрабатываемой в настоящее время системы АЛСР. Структурная схема декодера ТКС-Л приведена на рис. 5.

В данной схеме (рис. 5) один из наиболее существенных элементов - коррелятор М-последовательности, который определяет момент начала приема сигнала. Важность этого блока связана также с тем, что при искажении маркера пакета (М-последовательности) ниже порога обнаружения (h = 27) весь пакет будет отброшен, хотя оставшаяся часть пакета, закодированная кодом БЧХ, вполне может быть распознана. В ТКС-Л в качестве маркера начала пакета используется М-последовательность длиной 31 бит: M = [1 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 0].

Данной последовательности соответствует неприводимый многочлен в поле GF(25): fx) = x5 + x3 + 1.

М-последовательности обладают важным для задачи обнаружения сигнала свойством: автокорреляционная функция М-последовательности содержит пик, амплитуда которого намного больше амплитуды пиков боковых лепестков, и время его появления как раз совпадает с временем окончания приема М-последовательности (31-й импульс). Вопросы и оценка применимости М-последовательностей в ТКС-Л подробно рассмотрены в [6].

Y Вход (от RT О-П)

Интегратор 0; Т 1—IT

е

VST

Интегратор 0; Т 1—IT

Решающее

правило

ТКС-Л

Рис. 5 Структурная схема ТКС-Л

91

Надежность, живучесть, безопасность______

Необходимо отметить, что качество корреляционного приема тем лучше, чем эффективнее применяемый сигнал. Максимально эффективны сигналы, у которых отношение амплитуды главного пика функции автокорреляции к боковым - наибольшее. В М-последовательностях, в частности, используемых в ТКС-Л, это значение

составляет (0,7-1,25) VN, где N - длина последовательности. В сигналах Баркера это отношение равно N, однако здесь есть существенное ограничение: сигналов Баркера всего 7, самый сложный из них состоит из 13 символов. Это свойство позволяет надежно обнаруживать такой сигнал при отношениях сигнал/помеха с/п < 1.

Для повышения вероятности приема сигнала в качестве маркера начала пакета ТКС-Л предлагается использовать рассматриваемые в данной статье комбинированные последовательности Баркера. В рамках предъявляемых требований к длине пакета ТКС-Л выберем комбинацию 3-11 длиной 33 бита. Напомним, что последовательность Баркера длиной 3 имеет вид [1 1 0], длиной 11 - [1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0]. Искомая последовательность примет вид [1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1]. Проанализи-

^-sequence q=2.2

3-11 seqjence q=2.2

руем возможность применения последовательности в ТКС-Л.

Для моделирования согласованного фильтра (СФ) для последовательности 311 в среде программирования MATLAB был проведен синтез фильтра с конечной импульсной характеристикой [7]. Реакция этого фильтра представляет собой свертку входного сигнала и импульсной характеристики (ИХ) фильтра.

Приведем результаты моделирования для различных соотношений с/п (q) (рис. 6, 7). Для искажения исходной последовательности (управления отношением с/п) будет использоваться значение вероятности средней ошибки в бите pBER, полученное с помощью имитационного моделирования блока ОФМ и ССС для различных отношений q на входе приемника. Для моделирования взяты pBER из ряда 0,24, 0,21, 0,13, 0,07, 0,01, 4,1 -104, 3,4 -10~20, что соответствует значениям q, дБ: 0, 1,2, 1,5, 2,2, 3,3, 6,6, 9,9. Все значения pBER рассчитаны для модели белого гауссовского шума. Для сравнения результаты приведены для выбранного нами сигнала 3-11 и исходной М-последова-тельности, применяемой в ТКС-Л.

M-sequence q=1.5

Рис. 6 Реакция СФ: q = 2,2 дБ (слева), q = 1,5 дБ (справа)

92

Надежность, живучесть, безопасность

3 Заключение

По полученным графикам (рис. 6, 7) видно, что уверенное выделение фильтром М-последовательности на 31-м отсчете происходит, когда q > 1,5 дБ; в случае большей зашумленности сигнала пик приходится на другие отсчеты, при этом для последовательности 3-11 предел обнаружения выше и достигает значения q > 0 дБ.

Полученный результат для достаточно низких соотношений q является хорошим обоснованием возможности для использования комбинированной последовательности Баркера вида 3-11 и согласованной фильтрации в системе ТКС-Л АЛСР в качестве обнаружителя маркера начала пакета.

На основании представленных результатов можно сказать, что комбинированные последовательности Баркера обладают высоким потенциалом использования в устройствах ЖАТ и системах передачи информации для решения задач по повышению надежности и достоверности передачи, особенно при передаче ответственных команд телеуправления и телесигнализации.

Библиографический список

1. Почаевец В. С. Автоматизированные системы управления устройствами электро-

снабжения железных дорог / В. С. Почаевец. -М. : Маршрут, 2003. - 318 с.

2. Ильин В. А. Телеуправление и телеизмерение : учеб. пособие для вузов /

B. А. Ильин. - 3-е изд., перераб. и доп. - М. : Энергоиздат, 1982. - С. 149.

3. Шахнович И. В. Современные технологии беспроводной связи / И. В. Шахнович. -М. : Техносфера, 2006. - 288 с.

4. Волынская А. В. Результаты математического моделирования процесса поиска кодовых последовательностей с заданными корреляционными свойствами / А. В Волынская // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения : науч.-техн. журнал. - Екатеринбург : УрГУПС, 2009. - № 3-4. -

C. 64-71.

5. Федосов В. П. Цифровая обработка сигналов в LabVIEW / В. П. Федосов. - М. : ДМК-Пресс, 2007. - 456 с.

6. Рожнев А. Ю. Исследование основных характеристик декодера точечного канала связи с локомотивом / А. Ю. Рожнев // Электроника и электрооборудование транспорта. -2011. - № 5-6. - С. 13-16. - ISSN 1812-6782.

7. Солонина А. И. Цифровая обработка сигналов. Моделирование в Matlab / А. И. Солонина, С. М. Арбузов. // БХВ-Петербург. 2008. - 798 с. - ISBN 978-5-9775-0259-7.

Все защищенные кандидатские диссертации сотрудников кафедры выполнялись под руководством 13 специалистов.