Les différents blocs d'un système de communication numérique sont un hybride de temps discret de génération de signal et le filtrage, le traitement du signal en temps continu à des fréquences de bande de base, et la fréquence radio en temps continu (RF) de haut en bas conversion.

Commencez avec le signal

Un signal de communication numérique en bande de base prend la forme

où un_k est une séquence de bits qui a été traduit de l'binaires 0/1 valeurs à +/- 1 valeurs, p(t) Est une forme d'impulsion, et UN est un facteur d'échelle d'amplitude. La durée de bit est T_h, de sorte que le taux de bits série est R_b = 1 / T_b bps. L'indice k fonctionne sur la durée de la séquence de messages numériques.

Formes d'impulsion communs incluent rectangulaire (RECT), cosinus (RC), et la racine carrée cosinus (SRC). Dans le domaine en temps continu, l'impulsion de RECT est juste

Dans l'affaire de codes de ligne pour la signalisation numérique, X_bb(t) Sous l'impulsion RECT est connu comme anti-retour à zéro (NRZ) parce que la forme d'onde ne reste jamais à zéro. Il est également pratique courante pour générer X_bb(t) D'abord dans le domaine à temps discret, en utilisant la séquence de forme d'impulsion équivalent p[n] créer X_bb[n] Et puis en utilisant un convertisseur numérique-analogique (DAC) pour convertir la séquence en un signal de temps continu.

Pour les communications sans fil, vous devez placer le signal de bande de base sur une fréquence porteuse, similaire à AM. Parce cosinus et fonction sinus transporteurs sont orthogonales (dans un sens de vecteur, le support d'informations par les transporteurs de sinus et cosinus sont à angle droit, de sorte qu'ils ne gênent pas les uns avec les autres), la formulation typique est de mettre un signal de bande de base sur cos (2# 960-f_ct) Et un second signal sur le péché (2# 960-f_ct).

Le résultat est en quadrature de phase à modulation centré F_c: X_c(t) = X_je(t(2) cos# 960-f_ct) - X_Q(t) sin (2# 960-f_ct), Où X_je(t) Et X_O(t), Les composantes en phase et des signaux en quadrature, respectivement, sont des formes d'onde de données numériques en bande de base, comme X_bb(t).

Binary déplacement de phase (MDP) est utilisé, ce qui a X_je(t) = X_bb(t) Avec RECT, RC, ou SRC impulsion mise en forme, et X_Q(t) = 0. Le diagramme, montré par la suite, a été développé pour le cas général. Le nom vient du fait que BPSK avec le codage de ligne NRZ, X_je(t(2) cos# 960-f_ct) Est le signal de porteuse soit à 0 degré ou 180 degrés à la suite de la multiplication des données de +/- 1.

Consultez la forme d'onde et spectres

Utilisation de la fonction personnalisée (NRZ_bits), écrit en Python (voir ssd.py), Le chiffre spectacles X_je(t) (Une simulation en temps discret) et le spectre de puissance

Dans [547]: X, B, data = ssd.NRZ_bits (100000,50, 'rect') # 100000 génèrent bits à ns = 50 SAMP / BITIN [548]: N = arange (0, len (x)) Dans [549]: T = n / 50. # Rb = 1 bpsIn [551]: Parcelle (t, x) Dans [553]: Psd (x, 2 ** 10,50) -Dans [554]: Xc = x * cos (2 * pi * 12,5 * t) # fc = 12,5 HzIn [556]: Psd (xc, 2 ** 10,50) -

Le spectrale roll-off lente lorsqu'on utilise les résultats d'impulsions RECT en mauvaise efficacité spectrale. Vous pouvez résoudre ce avec les formes d'impulsion RC et de la SRC.

Utilisez des formes d'impulsions pour accroître l'efficacité spectrale

Pour limiter la bande passante du spectre des RECT, vous pouvez passer le signal à travers un filtre passe-bas (comme un passe-bas Butterworth, Chebyshev, et ainsi de suite). Cela se traduit par interférence intersymbole (ISI), ce qui signifie que l'énergie du signal de bits adjacents dans le frottis peu d'intérêt, ce qui soulève la probabilité de création d'une erreur sur les bits lorsque le signal est reçu dans un fond de bruit. Alors que faites-vous?

Nyquist formation d'impulsion à la rescousse! La forme d'impulsion RC assure qu'aucun ISI se produit. L'énergie de bits continue à se propager à travers de multiples symboles, mais il ya un emplacement de synchronisation une fois par bit (symbole) période qui a zéro ISI!

La largeur de bande spectrale occupée est donnée par (1 + # 945-)R_b, où 0 lt; # 945- # 8804- 1 est le facteur de la bande passante en excès. Note # 945- - 0 donne le spectre le plus compact, mais est impossible à mettre en œuvre. Caractéristique # 945- valeurs trouvées dans l'utilisation de gamme aujourd'hui 0,25 au 0,5. L'efficacité spectrale pour BPSK avec # 945- = 0,5 est de 1,5 bps / Hz.

Vous devez tenir compte de l'efficacité énergétique dans les communications numériques. L'idée est d'en sortir, en utilisant le moins d'énergie possible tout en maintenant une faible probabilité de faire des erreurs sur les bits. Le bruit additif et interférence des autres utilisateurs est la principale cause d'erreurs binaires. Bruit additif vient du fait que l'intensité du signal reçu est généralement juste au-dessus du plancher de bruit (rendement de courant).

Un filtre adapté au niveau du récepteur garantit que vous pouvez réduire le bruit mais pas trop fausser le signal. Nyquist à la rescousse de nouveau: vous pouvez réduire la probabilité de faire une erreur de bit si vous distribuez la forme d'impulsion RC entre l'émetteur et le récepteur filtre adapté.

Vous pouvez le faire en utilisant le filtre de SRC. La forme de l'impulsion de l'émetteur est SRC, et le filtre de récepteur approprié est identique. L'impulsion SRC a le même paramètre # 945- pour commander la largeur de bande du signal.

Mise en œuvre en temps discret des formes d'impulsion SRC est le chemin à parcourir. La description mathématique de l'impulsion SRC est la suivante:

N_s est le nombre d'échantillons par bit (symbole), sinc (X) = Sin (# 960-x) / (# 960-x), Et 0 lt; # 945- 8804- # 1 est connu comme le facteur de largeur de bande en excès.

Une petite mais significative détail est que l'impulsion SRC a une durée infinie. Il est également symétrique par rapport à n = 0.

Complétez le schéma de bloc

Consultez le diagramme complet de bloc émetteur-récepteur pour la mise en œuvre BPSK forme d'impulsions ainsi que la modulation générale IQ.

Signaux bande de base

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Python Simulation

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