Виртуальные инструменты по исследованию характеристик каналов связи в сочетании LabVIEW и MATLAB

Виртуальные инструменты по исследованию характеристик каналов связи в сочетании LabVIEW и MATLAB

Отрасли, категории, применение: ВЧ и телекоммуникации, LabVIEW

Краткое описание:

В статье рассматриваются виртуальные инструменты, предназначенные для исследования характеристик эхосигналов каналов связи. Их можно использовать при проектировании средств связи, а также в лабораторных практикумах по телекоммуникационным дисциплинам ОП РЭТ и цифровой обработке сигналов.

Организация

ЕНУ им. Л. Н. Гумилева

Описание решения

Постановка задачи

Существование современной информационной системы немыслимо без применения телекоммуникационных технологий, прошедших в своём развитии значительный исторический период. Итог этого развития – огромное разнообразие средств связи, которые условно можно разделить на проводные, беспроводные и оптоволоконные. Эти средства постоянно развиваются в направлении повышения скорости передачи данных. Высокая скорость передачи данных достигается за счёт различных приёмов, среди которых учёт характеристик канала связи. Поэтому разработка средств, обеспечивающих проведение исследований в этой области, сейчас в науке является актуальной задачей.

Неотъемлемой компонентой связного оборудования является модем. Он преобразует цифровые данные в непрерывную форму, которая лучше всего подходит для передачи по выбранному каналу связи. На противоположном конце канала другой модем преобразует принятый аналоговый сигнал обратно в цифровую форму. В составе большинства модемов имеются два адаптивных устройства: компенсатор сигналов электрического эха и выравниватель канала связи [1-2]. Эти устройства уменьшают уровень помех, обусловленных особенностями канала связи, в результате чего повышается скорость передачи данных. Параметры эхокомпенсаторов во многом зависят от канала связи, для передачи данных через который используется модем. Поэтому при проектировании модемов часто требуется проводить исследования, связанные с определением параметров его составных частей, в том числе эхокомпенсаторов. Они строятся на основе адаптивных фильтров [3]. Рассматриваемые в настоящей работе виртуальные инструменты дают возможность разработчикам оборудования связи проводить указанные исследования, не вдаваясь в детали построения эхокомпенсаторов на начальных этапах проектирования.

Используемое оборудование и программное обеспечение

Виртуальные инструменты реализуются с использованием LabVIEW [4]. В его среде создаётся виртуальная приборная панель, на которой отображаются переключатели, средства ввода вывода цифровых данных, а также средства вывода графических данных – осциллографы. Вычислительные процедуры: алгоритмы адаптивной фильтрации, формирование сигналов, оценка параметров сигналов и показателей качества работы адаптивных фильтров реализуются в виде программ на языке матмоделирования MATLAB [5]. Такое использование двух языков программирования позволяет выполнять моделирование в несколько раз быстрее по сравнению с аналогичным моделированием на языке MATLAB. Это обусловлено тем, что при моделировании в ОЗУ компьютера загружаются не все приложения языка MATLAB. Потом осуществляется оптимизация переменных в соответствии с их типом. Использование LabVIEW даёт возможность без вмешательства в программный код общаться с моделирующей программой посредством графического интерфейса пользователя. Богатые графические возможности LabVIEW позволяют создавать более наглядные и удобные элементы управления по сравнению с возможностями, предоставляемыми языком MATLAB.

Решение

Сигналы между абонентами и телефонной станцией передаются по двухпроводным линиям связи одновременно в обоих направлениях (рисунок 1). Между телефонными станциями связь однонаправленная. Она осуществляется по четырёхпроводным линиям, так как расстояния между станциями большие, сигналы подвергаются затуханию и их необходимо усиливать, а усилитель – это однонаправленное устройство. Переход между двух и четырёхпроводными линиями осуществляется с помощью гибридных схем –простых резистивных мостов. Такие схемы не могут быть сбалансированными во всей полосе частот канала связи, а потому существует утечка сигнала в сторону удалённого абонента, в результате чего этот абонент слышит свой голос. Так как между телефонными станциями имеется задержка сигналов, обусловленная каналом связи и оборудованием, создаётся эффект эха, влияющего на качество разговора. Гибридные схемы используются и в модемах. Эхо в модеме – это дополнительный шум, уменьшающий скорость приёма данных. Требования к подавлению эхосигналов регламентируются стандартами [2, 6].

Подавление эхосигналов (рисунок 2) осуществляется с помощью адаптивных фильтров. Качество подавления эхосигнала зависит от соотношения длин (числа весовых коэффициентов) импульсных откликов. Оно также зависит от вида обрабатываемого сигнала и используемого алгоритма адаптивной фильтрации. Качество обычно оценивается коэффициентом подавления эха, т.е. параметром Echo Return Loss Enhancement (ERLE), представляющим собой отношение энергий сигналов неподавленного и подавленного эха в децибелах. Например, этот интервал для сигналов речи равен около 30 мс, что при частоте дискретизации 8 кГц соответствует 240 отсчётам.

При проектировании эхокомпенсатора требуется проводить моделирование его работы с целью оценки эффективности и определения оптимальных параметров адаптивного фильтра (числа весовых коэффици ентов N и вида используемого алгоритма). Временной интервал между итерациями равен интервалу дискретизации аналоговых сигналов. В качестве алгоритмов адаптивной фильтрации обычно используются нормализованный алгоритм по критерию МСКО (Normalized Least Mean Squares, NLMS [3]) и более сложные, эффективные рекурсивные адаптивные алгоритмы по критерию МНК (Recursive Least Squares, RLS, [3]). Вычислительная сложность – это число арифметических операций, требуемых для выполнения одной итерации алгоритма.

Для проведения исследований составлен виртуальный инструмент в среде LabVIEW (рисунок 3). Он реализует модель, указанную на рисунке 2. Импульсные отклики w выбираются из предложенных чисел в [6]. Алгоритмы адаптивной фильтрации реализованы на языке MATLAB. В качестве тестового сигнала используется речевая запись (файл типа wav формата) или шумовой сигнал, вырабатываемый моделирующей программой.

Разработанный инструмент имеет средства ввода параметров файла входного сигнала, выбора отрезка этого сигнала для моделирования и выбора импульсного отклика гибридной схемы. Программа позволяет выбирать вид тестового сигнала (речь или шум), задавать отношение сигнал–шум на входе сигнала и тип алгоритма (NLMS или RLS). Качество эхо компенсации можно оценивать путём прослушивания эхосигнала или сигнала подавленного эха. Такие оценки часто требуются при обработке сигналов звукового диапазона.

Эквалайзер функционирует таким образом, что его передаточная характеристика становится близкой к обратной передаточной характеристике канала связи. В терминах импульсных откликов это означает, что свёртка импульсных откликов канала связи w и эквалайзера h близка к дельта функции. В результате действия эквалайзера межсимвольная интерференция уменьшается.

Эквалайзеры каналов связи также строятся на основе адаптивных фильтров: эквалайзер без обратной связи (Feed For ward, FF, рисунок 4) и с обратной связью (Feed Backward, FB, рисунок 5). В начале сеанса связи передаётся известная последовательность информационных символов, которая используется для обучения эквалайзера. После обучения эквалайзер функционирует на основе символов, которые оцениваются по значениям его выходного сигнала.

Для эффективной работы эквалайзера требуется определять ряд таких параметров, как число весовых коэффициентов адаптивного фильтра h (в случае FF эквалайзера), соотношение между числом весовых коэффициентов в прямой hF и обратной ветвях эквалайзера hB (в случае FB эквалайзера), алгоритм адаптивной фильтрации. Эффективность работы эквалайзера зависит и от вида передаточной характеристики канала связи и уровня шума. Для исследования характеристик эквалайзера запущен второй виртуальный инструмент (рисунок 5) с использованием основных вычислительных процедур, реализующих модели передаваемых сигналов, эквалайзера, расчёта на MATLAB-е вероятности принятых ошибочно информационных символов и ошибочных бит (Symbol Error Rate, SER, и Bit Error Rate, BER). В инструменте используется квадратурная амплитудная модуляция. С помощью реализованного NLMS или RLS алгоритма можно выбирать тип эквалайзера (FF или FB), задавать параметры адаптивного фильтра, алфавит передаваемых символов, отношение сигнал шум на входе эквалайзера, задержку обучающей последовательности относительно передаваемой последовательности, число обучающих символов и число символов, передаваемых после обучения.

В качестве результатов моделирования в виртуальном инструменте идентифицируются численные значения SER и BER, а также выводятся график передаваемых информационных символов, символов на выходе канала связи без шума и с шумом, а также символов на выходе эквалайзера. Изображения алфавита широко используются для визуальной оценки качества работы модемов. На панели инструмента также отображаются импульсный отклик и передаточная характеристика канала связи, эквалайзера, свёртка импульсных откликов канала связи и адаптивного эквалайзера, общая передаточная характеристика канала связи и эквалайзера.

Заключение

Исследованные два виртуального инструмента определяют характеристики адаптивных эхокомпенсаторов – устройств, широко используемых в оборудовании современных средствах связи. Для использования инструментов требуется совместное использование ПО LabVIEW и MATLAB. Они могут применяться при проектировании компенсаторов сигналов электрического эха и выравнивателей каналов связи. Их также можно использовать при проведении лабораторных практикумов. Инструменты являются открытой программной средой, что позволяет их модифицировать и расширять функциональные возможности.

Список литературы

1. Белиовская Л.Г., Джиган М., Джиган М. Совместное использование LabVIEW и MATLAB в задачах эхокомпенсации. «Современная электроника», № 7, 2007, с. 56-60.
2. Messerschmitt D. Echo cancellation in speech and data transmission. IEEE J. on Selected Areas in Communications. 1984. Vol. 2. № 2. P. 283–297.
3. Qureshi S. Adaptive equalization. IEEE Signal Processing Magazine. 1982. № 3. p.9–16.
4. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов. Пер. с англ. под ред. В.В. Шахгильдяна. М.: Радио и связь, 1989.

 

 

 

Решения опубликованы на основании докладов из сборников трудов ежегодной конференции "Инженерные , научные и образовательные приложения на базе технологий National Instruments" с 2011 по 2014 гг.



 

© 2017 National Instruments Russia. All rights reserved.
Яндекс.Метрика