Рандомізація – це нелінійна процедура навмисного внесення «випадковості» або шумоподібності в обробку вибіркових даних



жүктеу 56.43 Kb.
Дата16.04.2019
өлшемі56.43 Kb.

Лазарович І.М.

Перспективи застосування методів рандомізації для формування сигналів В ОПТИМАЛЬНОМУ ПРИЙМАЧІ

Постійно зростаючі об’єми інформаційних потоків, в умовах сильного зашумлення каналів зв’язку, а також зменшення потужності передавально-приймальної апаратури, вимагають сьогодні дослідження і впровадження нових ефективних алгоритмів цифрової обробки даних. В той же час, інтенсивний розвиток сучасної мікроелектроніки та мікроелементної бази відкривають широкі можливості для пошуку та реалізації складних і ефективних алгоритмів передавання даних, їх кодування.

Завданнями теорії оптимального прийому сигналів [2] є виявлення сигналу, розрізнення сигналів, оцінка параметрів сигналу, фільтрація повідомлень, дозвіл сигналів і розпізнавання образів. Як правило, прийнятий сигнал являє собою суму сигналу і адитивної завади :


=+
де - параметр сигналу , який в загальному випадку є векторним,

- адитивний гаусівський білий шум.

Однією із основних проблем теорії передавання інформації є приймання сигналів при високій інтенсивності завад, тобто при відношенні Рсш <<0.5. Для таких задач використовується як правило оптимальний приймач, який в загальному випадку інтегрує. Як правило сучасні методи оптимального приймання реалізуються цифровими алгоритмами та засобами обробки даних.

В роботах [ ] показано, що для перетворення вузькосмугових сигналів у широкосмугові доцільно застосовувати методи рандомізації. Метою даної роботи є дослідження ефективності застосування різнотипних базових сигналів при формуванні широкосмугових сигналів методами рандомізації.

Використання різнотипних сигналів забезпечує високий рівень завадостійкості обміну даними, безпеку передачі конфіденційної інформації.

Рандомізація – це нелінійна процедура навмисного внесення «випадковості» або шумоподібності в обробку вибіркових даних [ ]. Сигнальна рандомізація [] полягає в перемішуванні інформаційної вибірки відповідно до певного закону:



де К={ki}– масив-ключ (закон) процедури рандомізації .
При виконанні сигнальної рандомізації для формування широкосмугових сигналів із вузькосмугових, зокрема гармонічних коливань, в якості базових широкосмугових сигналів можуть бути шумоподібні сигнали.

З метою пошуку найбільш оптимального закону рандомізації, який забезпечує найбільш високий рівень завадозахищеності, доцільно провести дослідження різних видів псевдовипадкових послідовностей при різних відношеннях сигнал/завада для цифрового приймача з використанням сигнальної рандомізації [2]. Мірою ефективності сигнальної рандомізації можна вважати оцінку ймовірності правильного приймання переданих даних до загальної кількості транзакцій при впливі завад різних потужностей, в якості адитивної завади було обрано білий Гаусів шум.

М-послідовність – це послідовність з періодом N=2n−1, де n – це число розрядів регістра зсуву, яке складається з двійкового коду (нулів та одиниць)[3].

Для дослідження вибрано М-послідовність довжиною 31 біт типу: 1010111011000111110011010010000

Послідовності Гоулда можуть генеруватись шляхом додавання по модулю 2 двох М-послідовностей однакової довжини [4]. Послідовність Гоулда для дослідження вибрано наступний набір логічних «1» та «0», а саме:

0000001111001011010100100101000

Коди Касамі містять 2k послідовностей з періодом 2N-1. Для дослідження вибрано послідовність типу: 1001100010110010000000011111000. [5]

Дослідження вибираємо коди Баркера довжиною 13 біт з наступною послідовністю: 1111100110101.[3]

Для дослідження запропонованих алгоритмів було розроблено спеціалізовану програму «Дослідження рандомізації v.4.5». Алгоритм роботи програми складається з наступних етапів: вибір початкового сигналу, свтановлення відношення сигнал/шум, передавання даних, виявлення потрібної інформації в прийнятій інформації. Процедура виявлення починається із сигнальної рандомізації прийнятого сигналу по заданому ключу. Далі відбувається обчислення автокореляційної функції прийнятого рандомізованого сигналу:
,

де - центровані дискретні значення прийнятого сигналу.


Внаслідок аналізу значення кореляційної функції та порівняння її із аналогічною ідеальною функцією автокореляції, відбувається прийняття рішення про приймання сигналу чи завади.

На рисунку 1 показано кореляційні функції рандомізованих сигналів з використанням наступних базових широкосмугових сигналів: М-послідовності, сигналів Баркера, кодів Гоулда, кодів Касамі, шумоподібних сигналів з нормальним Гаусовим розподілом.


а) б)

в) г)


д)

Рисунок 1 – Кореляційні функції: (а) – М-послідовності, б) – сигналів Баркера, в) – кодів Гоулда, г) – кодів Касамі, д) – сигнали з нормальним Гаусовим розподілом.


Дослідження проводилось для всіх кодів з усіма можливими комбінаціями послідовностей. Кількість ітерацій для кожного дослідження . Апертура, яка визначає можливе відхилення обчисленої функції кореляції від реальної: min=0.17, max=0.33. У кожному дослідженні обчислювалась ймовірність спотворення сигналу при різних відношеннях сигнал/завада. Завада розглядається як адитивний білий Гаусів шум (AWGN).

Результати досліджень в графічному вигляді показано на рисунку 2. По вертикальній шкалі відображено ймовірність правильного приймання, горизонтальна шкала – відношення сигнал/шум. На рисунку наведено криві, які відображають найгірший варіант передачі (з максимальним числом зміни фаз фазомодульованого сигналу, наприклад 10101), та найпростіший варіант (при мінімальній кількості зміни фаз, наприклад 11111).



Рисунок 2 – Результати досліджень

Як можна побачити з рисунку 2 найбільшу завадостійкість мають сигнали з використанням гаусівського розподілу. Дані сигнали дозволяють приймати дані при ймовірності правильного приймання даних 94% при відношенні сигнал/завада 0,33, тобто коли потужність завади в 3 рази більша за потужність корисного сигналу. Крім того дані сигнали дозволяють приймати інформацію без помилок не менше 80% при різних послідовностях.

Також велику завадостійкість мають коди Гоулда але їхня завадостійкість залежить від вибраної послідовності, чим більше переходів тим менша завадостійкість. Наприклад при послідовності 01010 ймовірність правильного приймання даних при відношенні сигнал/завада 0,4 становить тільки 38%.



Отже, результати проведеного дослідження показують, що сигнали з гаусовим розподілом мають високу завадостійкість при використанні рандомізації, тому перспективним є їх використання при передаванні даних із цифрових сенсорів на низових рівнях комп’ютерних систем керування на виробництві, в цифрових системах зв’язку та низових рівнях комп’ютерних та телекомунікаційних систем. Проведені дослідження є підставою для розробки структури цифрової системи передавання та створення спецпроцесора на основі ПЛІС.

Література


  1. Лазарович І.М. Метод рандомізації цифрових даних та його застосування в інформаційно-комп’ютерних системах // Вісник технологічного університету Поділля. – Хмельницький. 2003. - Т.1, №3. - С.135-138.

  2. Лазарович І.М., Николайчук Я.М. Дослідження застосування процедури рандомізації при передаванні сигналів в каналі з шумом // Комп’ютерні технології друкарства: Зб. наук. пр. – Львів, 2000.-№4.-С.314-320.

  3. Варакин Л.Е. Системы святи с шумоподобными сигналами. – М.: Радио и связь, 1985. – 384 с., ил.

  4. Скляр, Бернард. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение. Изд. 2-е, испр. : Пер. с англ. – М. : Издательский дом «Вильямс», 2003. – 1104 с. : ил.

  5. Прокис Джон. Цыфровая связь. Пер. с англ./Под ред. Д.Д. Кловского. – М.: Радио и связь. 2000. – 800с.: ил.

  6. Окунев Ю.Б. Цифровая передача информации фазомодулированными сигналами. – М.: Радио связь. – 1991. – 296 с.: ил.



Достарыңызбен бөлісу:


©kzref.org 2019
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет