Задание 5. Создание имитационной модели qam-модулятора. Анализ спектральных характеристик qam-модулированного сигнала.

В данном задании будет создана и проанализирована модель QAM-модулятора. Прежде чем приступить к созданию модели, скажем пару слов о фильтрации и необходимости её использования. При использовании QAM-модуляции в сигнале, как известно, происходят резкие скачки амплитуды и фазы. Несмотря на то, что такое поведение не влияет на качество демодуляции, резкие переходы являются причиной наличия высокочастотных компонентов в спектре сигнала.

Сдвиги фазы/амплитуды

Рис.5.1. Временное представление сигнала без формирующей фильтрации.

В результате, если не используется фильтрация, резкие переходы являются причиной помех, возникающих за пределами выделенной полосы канала. Эти помехи могут попадать в полосы смежных каналов и являться причиной межсимвольной интерференции (ISI). В результате, ISI можно уменьшить двумя способами: с передающей стороны при помощи формирующего (pulse-shaped) фильтра, а со стороны приёмника при помощи согласованного фильтра.

Ниже показан сигнал во временной области, к которому применена формирующая фильтрация. Как показано на этом рисунке, теперь переходы фазы и амплитуды происходят намного более гладко.

Переходы фазы/амплитуды

Рис.5.2. Временное представление сигнала с формирующей фильтрацией.

Кроме того, результат сглаживания можно ясно увидеть в частотной области обоих сигналов, что показано ниже:

Рис.5.3. Частотное представление сигналов.

Слева показан спектр сигнала с косинусоидальным сглаживанием (формирующим фильтром является фильтр с характеристикой типа приподнятого косинуса), а справа спектр сигнала без сглаживания. Итак, мы видим, насколько полезна фильтрация для уменьшения ширины канала.

Скорость передачи символов и Ширина полосы

Как уже упоминалось, скорость передачи символов прямо пропорциональна ширине полосы канала. Фактически, ширина полосы канала определяется уравнением:

B_w = R_s (1 + α)

В данном уравнении ‘B_w’ – это ширина полосы канала, ‘R_s’ –скорость передачи символов, ‘α’ – параметр фильтра. Ниже показано АЧХ канала с высокой скоростью передачи символов. Обратите внимание, что для формирования канала применялся фильтр с характеристикой типа приподнятого косинуса (α = 0.5). Частота несущей равна 1 ГГц, скорость передачи символов – 500 МГц. Согласно нашему уравнению, ширина полосы канала тогда станет 500 МГц * (1.5) = 750 МГц. С центральной частотой 1 ГГц канал будет занимать полосу от 650 МГц до 1350 МГц. (рис. 5.4.)

750 МГц

Рис.5.4. Ширина полосы.

Теперь покажем ту же систему, только скорость передачи символов равна 100 МГц. В результате ширина полосы канала равна пятой части исходной. Таким образом, при α = 0.5 ширина полосы равна:

B_w = 100 МГц (1 + 0.5) = 150 МГц

С центральной частотой 1 ГГц канал будет занимать полосу от 925 МГц до 1075 МГц. СПМ канала приведена ниже (рисунок 5.5.).

150 МГц

Рис.5.5. Ширина полосы.

Два графика иллюстрируют взаимосвязь между скоростью передачи символов и шириной канала, демонстрируя, что ширина полосы канала увеличивается с увеличением скорости передачи символов. Итак, для максимального увеличения числа каналов в заданной частотной области необходимо использовать низкую скорость передачи символов. Однако это приводит к уменьшению пропускной способности канала. Таким образом, существует компромисс между скоростью передачи символов (и отсюда пропускной способностью канала) и требуемой шириной полосы канала. Кроме того, для уменьшения воздействия на соседние каналы передачи информации необходимо применять формирующую фильтрацию.

После небольшого теоретического введения приступим к непосредственному созданию модели. Данная модель будет содержать большее количество блоков, контроллеров и индикаторов, поэтому для облегчения процесса сборки модели будем производить её поэтапно. Сначала добавим на БД основные блоки, соединим их между собой. После этого поочередно будут описаны все контроллеры и индикаторы модели, а также блоки, к которым они подключаются.

Ниже будут перечислены основные блоки, которые понадобятся для разработки модели. Найти их можно с помощью кнопки Search в палитре Functions. Большая часть блоков лежит в палитре AddonsModulationDigital.

	MT Bit Generation. Данный блок генерирует цифровой поток данных, который потом будет смодулирован при помощи QAM.
	MT Generate Filter Coefficients. Данный ВП генерирует коэффициенты фильтра, которые будут использоваться во время модуляции для уменьшения ширины полосы модулированного сигнала.
	MT Generate System Parameters. Данный блок вычисляет параметры, которые в дальнейшем используются в процессе модуляции и демодуляции.
	MT Modulate QAM. Данный блок производит MSK модуляцию потока бит, используя системные параметры и заданные коэффициенты фильтра.
	MT Upconvert Baseband. Данный блок производит перенос сигнала на заданную несущую частоту.
	ВП Spectral Measurements. Производит измерение СПМ(спектральной плотности мощности) посредством БПФ(быстрого преобразования Фурье).

Также на лицевую панель добавим осциллограф для анализа сигнального созвездия. Для добавления осциллографа следует с блок-диаграммы переключиться на лицевую панель (CTRL+E) и на нее перенести блок MT Constellation Graph из палитры ControlsAddonsModulationDigital.

Выше были указаны основные блоки, используемые в модели. Разместим их на БД. Следующим шагом является настройка этих блоков и соединение между собой.

Для ВП Generate System Parameters в меню конфигуратора ВП выберите опцию QAM (M). Для ВП "Modulate QAM" значения для входов “QAM system parameters” и “Bitstream” («Поток данных») должны поступать от ВП “Generate System Parameters” и “Bit Generation” соответственно. Вход “pulse shaping filter coefficients” («Коэффициенты формирующего фильтра») подается от ВП “Generate Filter Coefficients”. Для ВП “Upconversion” на вход “complex waveform” («комплексный сигнал») необходимо подать данные с выхода ВП “Modulate QAM”. Для ВП “Spectral Measurements” соедините вход “Signals” с выходом “Waveform” предыдущего ВП. Настройки блока ВП Spectral Measurements приведены ниже.

Рис.5.6. Настройки блока ВП Spectral Measurements.

Для ВП “Format Constellation Graph” на вход “waveform” подайте значение с выхода ВП “Modulate QAM”.

Примерный вид полученной схемы (лицевой панели) представлен ниже:

Рис.5.7. Промежуточный вид модели.

В этом задании нас будет интересовать вид сигнального созвездия, спектр выходного сигнала и изменения сигнала в зависимости от настроек формирующего фильтра.

Создадим осциллограф для отображения спектра выходного сигнала и подключим его к выходу блока Spectral Measurements. После этого создадим элементы управления для блоков. Вместо того, чтобы для каждого блока описывать все его элементы управления, будут описаны все элементы управления, и для каждого из них все блоки, на которые с конкретного контроллера поступают параметры.

	Задает порядок псевдослучайной последовательности. Подается на блок MT Generate Bits.
	Задает количество бит информации, поступающей на вход. Подается на ВП “Bit Generation".
	Задает количество выборок на 1 информационный символ. Подается на ВП “Generate Filter Coefficients”(на входы pulse shaping samples per symbol и matched samples per symbol), ВП Generate System Parameters, а также на ВП “Format Constellation Graph”.
	Задает тип модуляции. Подается на ВП Generate System Parameters(M-QAM(16)) и ВП “Generate Filter Coefficients”(modulation type).
	Задает тип фильтра. Подается на ВП “Generate Filter Coefficients”.
	Задает длину фильтра(в символах). Подается на ВП “Generate Filter Coefficients” .
	Задает значение коэффициента . Подается на ВП “Generate Filter Coefficients” .
	Задает частоту поступления символов. Подается на ВП “Modulate QAM”.
	Задает частоту несущей. Подается на ВП “Upconversion”
	Позволяет модели продолжать модуляцию используя параметры предыдущей итерации. Подается на ВП “Bit Generation”, ВП “Modulate QAM” и ВП “Upconversion”.
	Логическая переменная подается на вход autoscale ВП “Format Constellation Graph”.

Далее зациклим нашу модель, используя while loop. После выполнения вышеуказанных действий БД будет иметь следующий вид (рисунок 5.8.)

Рис.5.8. Промежуточный вид модели.

Следующим шагом добавим элементы, позволяющие оценить изменения QAM-сигнала во времени. При этом сигнал необходимо разложить на синфазную и квадратурную компоненты. Для разложения сигнала на синфазную и квадратурную компоненты добавим на лицевую панель следующие блоки:

1) С помощью поиска (Search) добавим блок Unbundle by name. Этот блок позволяет выделить из общего потока данных (в нашем случае из комплексного сигнала) необходимые данные.

2) С помощью поиска (Search) добавим блок Complex To Re/Im

3) Для отображения синфазной и квадратурной компонент сигнала добавим на БД 2 осциллографа.

На вход блока Unbundle by name следует подать комплексный сигнал (например, с выхода ВП Modulate QAM). Выходным параметром блока Unbundle by name ставим параметр Y. Далее соединяем этот блок с блоком Complex To Re/Im, а с блока Complex To Re/Im подаем данные на 2 осциллографа. Добавленные блоки на ЛП выглядят так, как показано на рис. 5.9.

Рис.5.9. Разбиение сигнала на синфазную и квадратурную компоненты.

Теперь ЛП и БД будут выглядеть так, как показано на рисунках 5.10. и 5.11.

Рис.5.10. Конечный вид ЛП.

Рис.5.10. Конечный вид БД.

Задание.

1) Меняя битрейт, тип формирующего фильтра, параметр фильтра, длину фильтра и несущую частоту сигнала посмотреть, как будет меняться спектр.

Вопросы к заданию:

• Как при этом меняется сигнальное созвездие?

• Что обозначают красные линии и белые на сигнальном созвездии?

• За счет чего они меняются?

2) Добавить в модель блок АБГШ и посмотреть, как при этом будут меняться спектр и сигнальное созвездие сигнала.

Заключение.

В данном курсе лабораторных работ Вы познакомились со средствами разработки моделей передачи данных в LabVIEW. Так же легко, как мы создали модели MSK и QAM модуляторов, можно создать почти любую систему передачи данных, а также проанализировать её помехоустойчивость и спектральную эффективность.