Маркерный метод групповой синхронизации

Маркерный метод можно использовать как при синхронном, так и при стартстопном методах передачи.

Цикловая синхронизация отвечает за распределение канальных интервалов, определяя их начало и последовательность. При нарушении ЦС начало цикла в приемнике смещается относительно истинного положения

1. Отношение сигнал-шум и глаз-диаграммы. Ограничение ширины полосы частот

Предыдущие части эксперимента показали, как искажается сообщение под действием шума. Более того, было наглядно продемонстрировано, что чем больше шум, тем большее искажение приобретает сигнал и тем больше риск неверное обработки данных приемником. Поэтому очень важно знать уровень шума и стараться уменьшить его до минимума.

Визуальный анализ канала с шумом с помощью осциллографа не достаточно информативен для этих целей, т.к. на его экране мы можем наблюдать только напряжение сигнала на протяжении относительно малого числа бит. Более того, разнообразная структура шума может вызывать ложные изменения уровня сигнала, пока вы не смотрите на экран.

Решением этой проблемы является использование глаз-диаграмм. Глаз-диаграммы так называются из-за изображения, которое они воспроизводят на экране осциллографа.

Получить глаз-диаграмму с помощью осциллографа можно подав на вход одно из каналов информационное сообщение, но при этом синхронизируя его работу с помощью тактовой частоты цифрового сигнала. Это вызовет нестабильность отображаемой картинки (рассинхронизацию), т.е. состояние, которого обычно стараются избегать. Однако в данном случае именно это нам и нужно – все комбинации гармонических колебаний, которые присутствуют в рассматриваемом цифровом сигнале, будут воспроизводится одновременно одно на другом.

В процессе отображения в местах между логическими «0» и «1» получаются «глаза». Чем больше уровень шума, тем менее отчетливы логические уровни сигнала, и тогда глаза начинают «закрываться».

Единственное ограничение на выбор сигналов, налагавшееся до сих пор, заключалось в Принципиальном требовании конечности энергии. Почти столь же важным является ограничение на размерность, вытекающее из требований к ширине полосы частот. Обсуждавшееся выше единственное ограничение такого типа связано с тем, что, согласно теореме Грама-Шмидта (приложение любые сигналов, определенных на интервале секунд, можно представить с помощью не больше чем N ортогональных базисных функции, или измерений. Упомянутые ортогональные функции (или наборы сигналов) можно выбрать бесконечным числом способов. В табл. 2.1 приведены четыре наиболее употребительных случая. В каждом из них легко проверяется условие ортонормальности (2.1.2). Очевидное преимущество ортонормального набора сигналов, описанного в таблицы перед набором сигналов, использующих общие модулятор и демодулятор (см. рис. 2.1), состоит в том, что для его реализации необходимы всего лишь один модулирующий и один демодулирующий элемент, работающие со всеми N измерениями в режиме разделения времени, как это показано на рис. 2.10. В этом примере наблюдения

2. Спектр псевдошумовых последовательностей

??????

3. Дискретизация и восстановление сигналов. Спектр дискретизированного сообщения. Эффект наложения спектров.

Любой метод дискретизации по определению "выхватывает" только части сообщения. Возникает вопрос, как восстановить исходное сообщение, имея отдельные его фрагменты? Чтобы ответить на этот вопрос, рассмотрим математическую модель дискретизированного сигнала, которая представляет собой произведение сигнала выборки и исходного сообщения: Дискретизированное сообщение = сигнал выборки × исходное сообщение С учетом того, что сигнал выборки состоит из постоянной составляющей, основной гармоники и высших гармоник, уравнение дискретизированного сигнала можно записать следующим образом: Дискретизированное сообщение = (постоянная составляющая + основная гармоника + высшие гармоники) × сообщение Если сообщение представляет собой простой синусоидальный сигнал (рисунок 1), то соответствующий дискретизированный сигнал состоит из следующих спектральных составляющих (тригонометрические выражения здесь не приводятся):

§ Гармоника той же частоты, что и исходное сообщение

§ Пара гармоник, частоты которых представляют собой сумму и разность частот основной гармоники (сигнала выборки) и исходного сообщения.

§ Остальные пары гармоник, частоты которых представляют собой суммы и разности частот высших гармоник сигнала выборки и частоты сообщения.

Таким образом, дискретизированный сигнал состоит из множества гармоник, но одна из них имеет ту же частоту, что и исходное сообщение. Следовательно, для восстановления исходного сигнала дискретизированный сигнал нужно пропустить через фильтр нижних частот (ФНЧ), который, как следует из названия, пропускает более низкие частоты и подавляет более высокие частоты

Вспомните, что дискретизированное сообщения состоит из множества гармонических составляющих. Важно отметить, что каждой гармонике исходного сообщения соответствует гармоника дискретизированного сигнала на той же частоте, в чем можно убедиться с помощью анализатора спектра (NI ELVIS Dynamic Signal Analyzer). Математическое обеспечение анализатора включает в себя алгоритм быстрого преобразования Фурье (БПФ) – Fast Fourier Transform (FFT), который позволяет получить изображение спектра сложного сигнала в частотной области. Далее вы получите изображение спектра дискретизированного сообщения в частотной области