CC BY
10
DOI 10.25987/VSTU.2019.15.2.013 УДК 621.3.049.77
ИССЛЕДОВАНИЕ ОСОБЕННОСТЕЙ ФАЗОМАНИПУЛИРОВАННЫХ СИГНАЛОВ С ПОЗИЦИЙ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ АНАЛИЗА И ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭЛЕКТРОМАГНИТНОЙ СОВМЕСТИМОСТИ РАДИОЭЛЕКТРОННЫХ СРЕДСТВ
И.В. Остроумов, Д.В. Журавлев, И.С. Анисимов
Воронежский государственный технический университет, г. Воронеж, Россия
Аннотация: рассматриваются особенности фазоманипулированных сигналов, которые необходимо учитывать при разработке и совершенствовании методического обеспечения решения задач электромагнитной совместимости (ЭМС) радиоэлектронных средств (РЭС), а именно: влияние на спектральные характеристики сигнала формы огибающей элементарной посылки; необходимость учета искажения формы сигнала в различных элементах радиопередающих и радиоприемных устройств; использование кодовых последовательностей и различных способов их обработки, в том числе применение сложных сигналов и согласованной фильтрации; сложный характер спектральной плотности мощности излучения (СПМИ), отличающийся от принятой при решении задач ЭМС колоколообразной формы. Рассмотренная тема особенно актуальна, если учитывать, что фазоманипулированные сигналы имеют очень широкую сферу применения. Общее же количество РЭС, использующих фазоманипулированные сигналы, например, стандартов IEEE 802.11(в том числе: b, c, f, g, i, k, l, m, n) или GSM (сигнал которого также может быть представлен в виде фазоманипулированного сигнала с особой (Гауссовой) формой огибающей элементарной посылки), на территории РФ исчисляется десятками миллионов
Ключевые слова: спектральная плотность, мощность излучения, огибающая элементарной посылки сигнала,
ЭМС
Введение
Порядка пяти десятилетий насчитывает история использования фазоманипулированных сигналов. Высокая эффективность, так необходимая системам приема и передачи информации, составляющим сейчас абсолютное большинство разрабатываемых и вводимых в эксплуатацию РЭС, способствует широкому распространению таких сигналов, а также развитию технологической базы их использования. Так, сигналы с фазовой манипуляцией применяются в системах радиорелейной, космической и сотовой связи, в сетях беспроводного доступа. Стоит отметить, что бинарная и четырехпозиционная фазовая манипуляция (BPSK и QPSK), а также прямое расширение спектра (DSS) и применение сверточных кодов (т.е. согласованная фильтрация) предусматриваются спецификациями стандартов IEEE 802.11 [1], которые реализуются в том числе и в РЭС военного назначения.
Общее же количество РЭС, использующих фазоманипулированные сигналы, например, стандартов IEEE 802.11(в том числе: b, c, f, g, i, k, l, m, n) или GSM (сигнал которого также может быть представлен в виде фазома-нипулированного сигнала с особой (Гауссовой) формой огибающей элементарной посыл-
© Остроумов И.В., Журавлев Д.В., Анисимов И.С., 2019
ки), на территории РФ исчисляется десятками миллионов [2].
Исследование проблематики электромагнитной совместимости (ЭМС)
Проблеме обеспечения ЭМС радиоэлектронных средств (РЭС), использующих фазоманипулированные сигналы, уделялось и уделяется значительное внимание. Однако большое разнообразие существующих форм технических реализаций радиоэлектронных систем, использующих сигналы с фазовой манипуляцией, не позволило получить однозначные общепринятые решения ряда задач ЭМС, для которых параметры, особенности формирования и обработки сигналов имеют существенное значение.
Достаточно мощным инструментом исследований по проблематике ЭМС является теория оптимальных методов приема, основы которой заложены в работах В.А. Котельнико-ва [3], Ф. Вудворда [4] и развиты в более поздних работах отечественных и зарубежных ученых. Созданная на базе математической статистики она позволяет на этапе проектирования находить оптимальные структуры радиосистем по показателям помехоустойчивости на основе исследования свойств сигналов и различных методов их обработки. Данный математический аппарат использовался для решения всех
задач обеспечения ЭМС, связанных с учетом процессов формирования и обработки фазома-нипулированных сигналов. Также для решения задач ЭМС широко применяются другие методические подходы, основанные на натурных испытаниях, или на разработке имитационных моделей процессов формирования и обработки сигналов в радиоэлектронных устройствах в случаях, когда проведение натурных испытаний не было целесообразно в силу высокой стоимости.
Важно подчеркнуть, что имелся ряд объективных причин, сдерживающих развитие методологии исследований в области ЭМС РЭС в 70-е - 80-е годы ХХ века. Среди них: малая мощность вычислительных машин, большая погрешность результатов измерения параметров РЭС, недостаточный объем исходных данных, необходимых для решения задач ЭМС и др. Как следствие явилось то, что при формировании моделей, используемых в ранее разработанных методиках решения задач ЭМС, основанных на математическом и имитационном моделировании, допускались предположения, существенно упрощающие проводимые вычисления и уменьшающие объем используемых данных, что шло в ущерб достоверности результатов, необходимость уточнения которых усиливается обострением проблемы обеспечения ЭМС в связи с ростом числа эксплуатируемых РЭС.
Фазоманипулированные сигналы представляют собой последовательность элементарных посылок, каждая из которых характеризуется одним из фиксированных значений фазы (два значения для бинарных сигналов, четыре - для четырехпозиционных и т.д.). На видеочастоте каждая элементарная посылка представима в виде импульса либо прямоугольной формы в простейшем случае, либо скругленной за счет фильтрации и искажений в элементах передающего тракта, либо целенаправленно задаваемой формы специального вида (гауссовой, синусоидальной и пр.).
Спектральные характеристики фазомани-пулированных сигналов, посредством которых в основном и определяется влияние вида и параметров манипуляции сигналов на ЭМС РЭС, зависят от длительности и формы огибающей элементарной посылки. При этом, если зависимость спектральных характеристик от длительности элементарной посылки является однозначной (ширина спектра обратно пропорциональна длительности элементарной посылки), то влияние формы огибающей более
сложно, но не менее существенно. На рис. 1 представлен бинарный фазоманипулирован-ный сигнал с прямоугольной огибающей элементарной посылки (мгновенное переключение фазы) на оси времени и его спектральная характеристика, имеющая характер функции sin (х) тт
-. На рис. 2 представлен сигнал с такими
х
же характеристиками, как на рис. 1, но уже с синусоидальной огибающей элементарной посылки, дополнительно искаженной полосовой фильтрацией.
Рис. 1. Спектральная характеристика сигнала с прямоугольной огибающей элементарной посылки
Рис. 2. Спектральная характеристика сигнала с синусоидальной огибающей элементарной посылки
При одной и той же скорости передачи информации ширина СПМИ данных фазома-нипулированных сигналов отличается по уровню минус 20 дБ примерно в 2.5 раза, по уровню минус 30 дБ в 7.4 раза и по уровню минус 40 дБ в 17,3 раза, что соответствующим образом сказывается как на уровне НРП, создаваемых внеполосным излучением РЭС, использующих такие сигналы, так и на значении необходимого частотного разноса с этими РЭС.
Появление новых форм огибающей элементарной посылки требует проведения дополнительных исследований, уточняющих характеристики таких сигналов, влияющие на ЭМС. Для решения задач ЭМС необходимы дальнейшие исследования по учету искажений сигналов при прохождении через различные элементы радиопередающих и радиоприемных устройств.
Например, не исследовано влияние на форму огибающей элементарной посылки и частотные характеристики фазоманипулиро-ванных сигналов амплитудных искажений в усилительном тракте передатчика. Эффект амплитудно-фазовой конверсии, заключающийся в неоднородном смещения фазы сигнала в зависимости от амплитуды, достигающей 40-60 градусов, приводит к расширению спектра излучаемого сигнала, что сильно уменьшает эффективность мер по снижению уровня внеполосных излучений фазо-манипулированных сигналов за счет сглаживания переходных процессов скачков фазы.
Наряду с формой огибающей элементарной посылки на спектральные характеристики фазоманипулированных сигналов оказывает влияние передаваемая последовательность символов. Наиболее существенно сказываются устойчиво повторяющиеся комбинации символов, наличие которых может быть вызвано характером передаваемой информации или используемыми методами кодирования. Отсутствие скачков фазы или каких-либо переходных процессов на интервале в N элементарных посылок соответствует фазоманипу-лированному сигналу, имеющему в N раз большую длительность элементарной посылки и, соответственно, в N раз более узкий спектр. Другой крайний случай представлен на рис. 3, на котором отображен сигнал, аналогичный сигналу рис. 2, но с информационной последовательностью в виде меандра.
Спектр такого сигнала представляет из себя всего две составляющие, отстоящие от несущей / частоты на величины + 12т и _ 12 т '
где т - длительность элементарной посылки сигнала, как показано на рис. 3. При этом внеполосные составляющие отсутствуют полностью.
Повторяющиеся последовательности импульсов необходимо учитывать и при рассмотрении сложных фазоманипулированных сигналов, то есть сигналов с большой базой [5], у которых каждый передаваемый бит информации может быть представлен не одной элементарной посылкой, а целой серией импульсов, заданным образом изменяющих значения фазы. Для деманипуляции сложных сигналов используются методы корреляционной обработки, что позволяет получить энергетический выигрыш в защитном отношении к «белому шуму» в 2В раз, где В - значение базы сигнала.
1 _ 1/ 1 + 1/ 1 /2т 1 /2т
Рис. 3. Вид на оси времени и спектр фазоманипулированного сигнала с синусоидальной огибающей элементарной посылки и информационной составляющей в виде меандра
Этот теоретический результат, являющийся основой обоснования эффективности и целесообразности использования сложных сигналов, к сожалению, нельзя распространить на другие виды помех, особенно близкие по структуре полезному сложному сигналу.
Данная проблема, в частности, возникает в системах связи при использовании кодового разделения каналов, когда друг другу создают помехи РЭС, работающие в одном частотном диапазоне и использующие близкие по структуре или даже аналогичные сигналы.
Для учета влияния спектральных характеристик используемых сигналов и частотных
характеристик элементов радиоэлектронных устройств при решении задач ЭМС применяются модели, использующие различные аппроксимации. Стандартные аппроксимации имеют симметричную, монотонно убывающую относительно значения отстройки форму: колоколообразную или в виде трапеции. Реальные характеристики сигналов отличаются от традиционных моделей. В частности спектр фазоманипулированного сигнала имеет множество локальных максимумов, как видно из рис. 1. Такой же вид имеет и АЧХ согласованного фильтра радиоприемника сложных фазоманипулированных сигналов, который так же, как и фильтр основной селекции, обладает частотной избирательностью, которая могла бы учитываться при решении задач ЭМС.
Спектральная плотность мощности излучения (СПМИ) возможных источников непреднамеренных радиопомех (НРП) для радиоэлектронных систем, использующих фазоманипулированные сигналы, также часто отличается от форм, которые могли бы быть адекватно аппроксимированными ко-локолообразной или трапециидальной функциями.
На рис. 4, 5, 6 представлены результаты измерения СПМИ сложных форм. На рис. 4, представляющем излучение передатчика линейно-частотно манипулированного (ЛЧМ) сигнала: на границах основной полосы излучения СПМИ довольно быстро спадает, однако на низких энергетических уровнях, еще значимых при решении задач ЭМС, имеет место существенное расширение спектра, вызванное значительным внеполосным шумовым излучением. На рис. 5 СПМИ частотно-манипулированного сигнала имеет явно выраженный провал. На рис. 6 СПМИ составного сигнала сложной структуры (аналогового телевизионного) имеет явную асимметрию, помимо ярко выраженных локальных экстремумов на всем занимаемом диапазоне частот [6].
Рис. 4. Пример спектральной характеристики с существенным расширением на низких энергетических уровнях
Рис. 5. Пример спектральной характеристики с явно выраженным провалом
Рис. 6. Пример асимметричной спектральной характеристики сложной формы
Развитие моделей, применяемых для решения задач ЭМС спектральных характеристик, позволило бы повысить точность соответствующего методического обеспечения
[7].
Исходя из вышеуказанного в рамках поставленных задач исследований на основании проведенного анализа состояния методического обеспечения решения задач ЭМС был сформирован перечень частных задач, включающий:
- разработку модели формирования фа-зоманипулированных сигналов;
- разработку модели воспроизведения отклика на выходе деманипулятора приемника фазоманипулированных сигналов, в том числе и сложных;
- разработку модели системы связи фа-зоманипулированными сигналами, основанной на разработанных моделях формирования фазоманипулированных сигналов и воспроизведения отклика на выходе деманипулятора приемника;
- разработку модели помеховых воздействий на систему связи фазоманипулирован-ными сигналами, основанной на разработанных моделях формирования фазоманипули-рованных сигналов и воспроизведения отклика на выходе деманипулятора приемника;
- разработку методики формирования ограничительной линии внеполосных излучений на основе разработанной модели формирования фазоманипулированных сигналов;
- разработку методики определения НШПЧ фазоманипулированных сигналов, используемых в системах связи, основанной на разработанной модели системы связи фазо-манипулированными сигналами;
- разработку методики расчета ЗО с помощью разработанной модели помеховых воздействий на систему связи фазоманипули-рованными сигналами;
- разработку методического обеспечения определения ослабления радиопомехи за счет ее отстройки от частоты настройки приемника, позволяющего использовать аппроксимации СПМИ передатчика и АЧХ приемника сложных форм, в том числе, имеющих множество локальных экстремумов, несимметричность и пр.;
- проведение сопоставительного анализа и верификации различных аналитических моделей СПМИ передатчика и АЧХ приемника на основе результатов, получаемых с помощью разработанных моделей, имитирующих процессы формирования и обработки фазома-нипулированных сигналов;
- разработку предложений по изменению методики расчета норм ЧТР РЭС, а также оценку эффективности предлагаемых изменений.
Результатом решения данных вспомогательных задач является комплекс моделей и методического обеспечения, образующий систему, представленную на рис. 7. Общая универсальная модель полосового фильтра, объединяющая ряд фильтров Баттерворта различных порядков, используется в моделях передающего и приемного устройств, которые в свою очередь входят в состав модели системы связи фазоманипулированными сигналами. Модель помеховых воздействий на систему связи основана на модели системы приема и передачи информации, дополненной моделью формирования мешающего сигнала, которая является расширенной версией модели формирования фазоманипулированного сигнала.
Рис. 7. Система взаимосвязи разработанных моделей и методик
Заключение
Литература
В этой статье были рассмотрены особенности фазоманипулированных сигналов с позиций решения задач анализа и обеспечения ЭМС РЭС. При разработке и совершенствовании методического обеспечения решения задач ЭМС РЭС необходимо учитывать особенности фазоманипулированных сигналов:
влияние на спектральные характеристики сигнала формы огибающей элементарной посылки;
необходимость учета искажения формы сигнала в различных элементах радиопередающих и радиоприемных устройств;
использование кодовых последовательностей и различных способов их обработки, в том числе применение сложных сигналов и согласованной фильтрации;
сложный характер СПМИ, отличающийся от принятой при решении задач ЭМС колоко-лообразной формы. Рассмотренная тема особенно актуальна, если учитывать, что фазома-нипулированные сигналы имеют очень широкую сферу применения. Количество РЭС, использующих такие сигналы, только в РФ уже исчисляется десятками миллионов, и это число постоянно увеличивается, что делает проблему обеспечения их ЭМС чрезвычайно актуальной [8].
1. Protograph-based raptor-like LDPC codes / T.Y. Chen, K. Vakilinia, D. Divsalar, and R.D. Wesel // IEEE Trans. Commun. 2015. Vol. 63. № 5. Pp. 1522-1532.
2. Lugosch L. and Gross W.J. Neural offset min-sum decoding // in Proc. IEEE Int. Symp. Inf. Theory. 2017. Pp. 1361-1365.
3. Deep learning methods for improved decoding of linear codes / E. Nachmani, E. Marciano, L. Lugosch, W.J. Gross, D. Burshtein, and Y. Be'ery // IEEE J. Sel. Topics Signal Process. 2018. Vol. 12. № 1. Pp. 119-131.
4. Gruber T., Cammerer S., Hoydis J., and ten Brink S. On deep learning- based channel decoding // in Proc. 51st Annu. Conf. Inf. Sci. Syst. (CISS). 2017, Pp. 1-6.
5. Остроумов И.В. Исследование поведения радиопомех в системах передачи дискретной информации // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2015. Т. 11. № 3. С. 102-104.
6. Остроумов И.В. Разработка имитационных моделей систем передачи дискретной информации с использованием простых и сложных фазо- и частотно- ма-нипулированных сигналов // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2014. Т. 10. № 6. С. 74-76.
7. Способы формирования OFDM - радиосигнала / И.В. Остроумов, А.В. Ситников, И.В. Свиридова, А.В. Муратов // Радиотехника. 2014. № 6. С. 67 - 69.
8. On deep learning- based channel decoding / T. Gruber, S. Cammerer, J. Hoydis, and S. ten Brink // in Proc. 51st Annu. Conf. Inf. Sci. Syst. (CISS). 2017. Pp. 1-6.
Поступила 22.02.2019; принята к публикации 12.04.2019
Информация об авторах
Остроумов Иван Владимирович - канд. техн. наук, доцент, Воронежский государственный технический университет (394026, Россия, г. Воронеж, Московский проспект, 14), e-mail: vanik07@mail.ru, ORCID: https://orcid.org/ 0000-0003-27962886
Журавлев Дмитрий Владимирович - канд. техн. наук, доцент, Воронежский государственный технический университет (394026, Россия, г. Воронеж, Московский проспект, 14), e-mail: ddom@bk.ru, ORCID: https: //orcid.org/0000-0002-1087-9704 Анисимов Иван Сергеевич - студент, Воронежский государственный технический университет (394026, Россия, г. Воронеж, Московский проспект, 14), e-mail: pilot7mig@yandex.ru, ORCID: https: //orcid.org/0000-0002-0681-1299
STUDY OF THE FEATURES OF PHASE-SHIFT KEYED SIGNALS IN TERMS OF SOLVING THE TASKS OF ANALYSIS AND ENSURING ELECTROMAGNETIC COMPATIBILITY OF
RADIO ELECTRONIC DEVICES
I.V. Ostroumov, D.V. Zhuravlev, I.S. Anisimov Voronezh State Technical University, Voronezh, Russia
Abstract: in this article, we consider the features of phase-shift keyed signals that must be taken into account when developing and improving the methodological support for solving EMC problems in a radio electronic system, namely: the effect on the spectral characteristics of a signal of the envelope shape of an elementary parcel; the need to take into account the distortion of the waveform in the various elements of radio transmitters and receiving devices; the use of code sequences and various ways of processing them, including the use of complex signals and matched filtering; the complex nature of the SPMI, which differs from that of the bell-shaped form adopted in solving EMC problems. This topic is particularly relevant, given that phase-shift keyed signals have a very wide scope of application. The total number of RESs using phase-shift keyed signals, for example, IEEE 802.11 standards (including: b, c, f, g, i, k, l, m, n) or GSM (the signal of which can also be represented as a phase-shift keyed signal with a special (Gaussian) form of the elementary parcel envelope), in the territory of the Russian Federation it is estimated in tens of millions
Key words: spectral density, radiation power, elementary signal envelope, EMC
References
1. Chen T.Y., Vakilinia K., Divsalar D., Wesel R.D. "Protograph-based raptor-like LDPC codes", IEEE Trans. Commun, 2015, vol. 63, no. 5, pp. 1522-1532
2. Lugosch L., Gross W.J. "Neural offset min-sum decoding", Proc. IEEE Int. Symp. Inf. Theory, 2017, pp. 1361-1365.
3. Nachmani E., Marciano E., Lugosch L., Gross W.J., Burshtein D., Be'ery Y. "Deep learning methods for improved decoding of linear codes", IEEE J. Sel. Topics Signal Process., 2018, vol. 12, no. 1, pp. 119-131.
4. Gruber T., Cammerer S., Hoydis J., ten Brink S. "On deep learning-based channel decoding", Proc. 51st Annu. Conf. Inf. Sci. Syst. (CISS), 2017, pp. 1-6.
5. Ostroumov I.V. "Investigation of radio interference behavior in discrete information transmission systems", The Bulletin of Voronezh State Technical University (Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta), 2015, vol. 11, no. 3, pp. 102-104.
6. Ostroumov I.V. "Development of simulation models of discrete information transmission systems using simple and complex phase and frequency-manipulated signals", The Bulletin of Voronezh State Technical University (Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta), 2014, vol. 10, no. 6, pp. 74-76.
7. Ostroumov I.V., Sitnikov A.V., Sviridova I.V., Muratov A.V. "Methods of forming OFDM - radio signal", Radio Engineering (Radiotekhnika), 2014, no. 6, pp. 67-69.
8. Gruber T., Cammerer S., Hoydis J., ten Brink S. "On deep learning-based channel decoding", Proc. 51st Annu. Conf. Inf. Sci. Syst. (CISS), 2017, pp. 1-6
Submitted 22.02.2019; revised 12.04.2019
Information about the authors
Ivan V. Ostroumov, Cand. Sc. (Technical), Associate Professor, Voronezh State Technical University (14 Moskovskiy prospekt, Voronezh 394026, Russia), e-mail: vanik07@mail.ru
Dmitriy V. Zhuravlev, Cand. Sc. (Technical), Associate Professor, Voronezh State Technical University (14 Moskovskiy prospekt, Voronezh 394026, Russia), e-mail: ddom@bk.ru
Ivan S. Anisimov, Student, Voronezh State Technical University (14 Moskovskiy prospekt, Voronezh 394026, Russia), e-mail: pi-lot7mig@yandex.ru
