CC BY
136
УДК 001.57:681.518
Р.В. Г еранин, В.В. Киселёв, А.А. Львов, А.Е. Руденко, М.С. Светлов КЛАССИФИКАЦИЯ И ОЦЕНИВАНИЕ ПОМЕХ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ QAM СИГНАЛОВ
В работе рассмотрены типичные варианты помех в каналах связи цифровых систем передачи информации с OFDM/QAM сигналами, дана классификация помех, определены виды искажений констелляционных диаграмм.
Квадратурная модуляция, констелляционная диаграмма, помехи, мониторинг
R.V. Geranin, V.V. Kiselev, A.A. Lvov, A.E. Rudenko, M.S. Svetlov INTERFERENCE CLASSIFICATION AND ESTIMATION IN QAM SIGNALS
In this work typical interferences in digital transfer systems ’ communication channels with OFDM/QAM signals are considered, interference classification is resulted, kinds of constellation diagram distortions are defined.
Quadrature modulation, constellation diagram, interferences, monitoring
Возникла острая необходимость услуг передачи данных (Quality of Service, QoS) в цифровых сетях. В полной мере это относится и к сетям цифрового телерадиовещания. Для обеспечения надежной работы необходимы постоянный мониторинг сети и принятие своевременных корректирующих мер при обнаружении ошибок. Среди многих параметров и технических характеристик сети особое место занимает качество цифровой модуляции, существенным образом влияющее на принимаемый сигнал.
Рассматривается качество квадратурной амплитудной модуляции (Quadrature Amplitude Modulation, QAM). Такой тип модуляции широко применяется в телекоммуникационных и, в соответствии с международными стандартами, в цифровых телерадиовещательных системах. Современные методы мониторинга QoS в сетях с QAM основаны на оценке двух параметров: амплитуды вектора ошибок (Error Vector Magnitude, EVM) и частоты появления ошибочных битов (Bit Error Rate, BER).
Параметр EVM вычисляется как средняя амплитуда вектора разности векторов положения принятых символов на констелляционной диаграмме и их идеального положения. С помощью оценки EVM можно определить степень ухудшения качества модуляции, однако EVM не дает достаточной информации о возможных причинах снижения качества.
Частота BER характеризует долю принятых ошибочных битов и является мерой потери качества в сети. Для получения качественной оценки необходимо длительное время наблюдения. Кроме того, мониторинг, основанный на использовании BER, дает информацию об ухудшении качества уже после произошедшего в канале.
Мониторинг должен, во-первых, в режиме реального времени информировать о том, что происходит в линии связи; во-вторых, выдавать информацию о возможных причинах отклонений; в-третьих, предлагать действия по восстановлению
-4
-4
-2 0 2 I КОМ1ЮНСН1Л
4 ■ ; *
• 1 • \ * ; •
л « е 2 г г :
V
| 0 | у >
О
* .2
О * | • | • | •
-4^
•2 0 2 4
I компонента
б
функционирования до того, как пользователь обнаружит сбои. Для этого необходим анализ неисправностей в канале и определение их влияния на передачу.
В отличие от известных методов, предлагается метод диагностики неисправностей в канале на базе рассмотрения квадратурных ошибок, что позволяет учесть разнообразные виды помех и получить их более точную оценку. По влиянию помех на вид констелляционной диаграммы с учетом статистики распределения принятых символов помехи можно разделить на три группы.
1. Помехи первого порядка:
несогласованность амплитуд, сдвиг фазы и квадратурные ошибки. Эти помехи носят детерминированный характер и вызывают
смещение принятых символов на постоянную величину. Несогласованность амплитуд возникает из-за различного усиления
синфазных и квадратурных каналов в передатчике и приемнике, что вызывает симметрично расположенные сдвиги символов (рис. 1 а).
Сдвиг фазы является
детерминированной ошибкой определения
фазы несущей. Результатом воздействия такой помехи является поворот всей констелляционной диаграммы (рис. 1 б).
Квадратурная ошибка возникает при ошибке в фазосдвигающем устройстве передатчика или приемника, которое должно сдвигать фазу на 90°. Результатом этой помехи является наклон всей диаграммы, так как ее компоненты теряют ортогональность (рис. 1 в).
2. Помехи второго порядка: дрожание фазы (джиттер) и помехи типа «белый шум»
Эти помехи приводят к разбросу принятых символов вокруг соответствующих им позиций. Дрожание фазы возникает из-за беспорядочного разброса вычисленных значений фазы несущей частоты. Помеха проявляется в виде беспорядочного вращения диаграммы (рис. 1 г).
Помехи типа «белый шум» вызывают разброс точек диаграммы вокруг соответствующих им позиций (рис. 1 д).
3. Помехи третьего порядка отсутствуют ввиду симметричности распределения символов.
4. Помехи четвертого порядка: интерференция. Интерференция появляется при частичном совпадении ложного сигнала и сигнала в частотном диапазоне приемника. Интерференция проявляется в кольцевой форме точек диаграммы (рис. 1 е). Таким образом, распределение символов имеет компоненты выше второго порядка.
С учетом изложенного оценку влияния различных типов помех на вид констелляционной диаграммы предлагается проводить на основе анализа статистических моментов принятых символов. При этом оценка осуществляется на основе принципа
I КсИтоКента
в
Iкомпокмга I компонента
д е
Рис. 1. Влияние помех на констелляционную диаграмму: а - несогласованность амплитуд; б - сдвиг фазы; в - квадратурная ошибка; г - дрожание фазы; д - «белый шум»; е - интерференция
максимального правдоподобия. Граничные значения коэффициента правдоподобия вычисляются с использованием критерия минимума среднеквадратичной ошибки.
Рис. 2. Блок-схема метода
Принцип работы метода показан на рис. 2. Сначала символы распределяются по ячейкам. В соответствии с принципом максимального правдоподобия распределение символов по ячейкам проводится по критерию минимума расстояния: символ
ассоциируется с той ячейкой, чей центр находится ближе к принимаемому символу. Этот критерий позволяет достаточно точно осуществить идентификацию принимаемых символов кодовых посылок с номерами ячеек констелляционной диаграмм. Некоторые ошибки могут возникать лишь в условиях крайне малых отношений сигнал/шум (Signal-to-Noise Ratio, SNR) или при наличии помех очень большой интенсивности. Метод позволяет осуществить режим раннего обнаружения ошибок (неисправностей) в каналах с идентификацией их типов и, как результат, получить информацию о необходимых действиях по их парированию.
Г еранин Роман Валерьевич -
студент Саратовского государственного технического университета
Киселев Вадим Владимирович -
аспирант, ассистент кафедры «Техническая кибернетика и информатика»
Саратовского государственного технического университета
Львов Алексей Арленович -
доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Техническая кибернетика и информатика» Саратовского государственного технического университета
Руденко Алексей Евгеньевич -
аспирант кафедры «Техническая кибернетика и информатика» Саратовского
государственного технического университета
Светлов Михаил Семенович -
кандидат технических наук, доцент кафедры «Техническая кибернетика и информатика» Саратовского государственного технического университета
Статья поступила в редакцию 07.10.10, принята к опубликованию 21.10.10
