автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.13, диссертация на тему:Адаптивная обработка сигналов в высокоскоростных цифровых абонентских линиях

Введение.

1. Модель линейного тракта двухпроводной дуплексной ЦСП AJI ГТС.

1.1. Линейный тракт дуплексной ЦСП.

1.1.1 Жесткое временное разделение сигналов.

1.1.2. Частотное разделение сигналов.

1.1.3. Пакетно-временное разделение сигналов.

1.1.4. Использование импульсной ДС.

1.1.5. Использование классической ДС с эхо-компенсатором.

1.2 Код передачи и размерность ансамбля сигналов.

1.3. Опенка ожидаемой вероятности ошибки.

1.4. Модели мешающих факторов.

1.4.1. Модель межсимвольной интерференции.

1.4.2. Модель переходных влияний.

1.4.3. Дуплексный регенератор. Модели эхо сигналов.

1.4.4. Модель низкочастотных помех.

1.4.5. Модель текущей фазы тактового колебания.

1.5. Модель наблюдения.

Выводы.

2. Оптимальный тракт ЦСП AJT ГТС.

2.1. Правило выбора решения.

2.2. Синтез оптимального линейного тракта ЦСП AJ1 ГТС.

2.2.1. Структура оптимальной ЦСП AJI ГТС.

2.2.2. Оптимальные параметры ЦСП AJI ГТС.

2.3. Оптимизация ЦСП AJI ГТС в частотной области.

Выводы.

3. Адаптивная обработка сигналов в ЦСП AJ1 ГТС.

3.1. Измерение амплитудно-частотных характеристик линейного тракта

ДСП АЛ ГТС.

3.2. Алгоритм адаптации АЧХ фильтров передачи и приема.

3.3. Алгоритм адаптивной компенсации МСИ, переходных влияний и1* эхо сигналов.

3.3.1. Оптимальные параметры регенератора.

3.3.2. Алгоритм адаптации регенератора ЦСП AJI ГТС.

3.3.3. Стохастическая аппроксимация градиентного алгоритма.

3.4. Адаптивная компенсация помех питающего напряжения.

3.4.1. Алгоритм оценивания информационных символов в условиях помех питающего напряжения.

3.4.2. Алгоритм адаптации компенсатора НЧ-помех.

3.5. Структурная схема модифицированного оценивателя цифрового сигнала двухпроводных дуплексных ЦСП AJT ГТС.

3.6. Особенности построения промежуточных регенераторов

ЦСП АЛ ГТС.

Выводы.

4. Экспериментальная проверка теоретических выводов.

4.1. Алгоритмы оптимальной адаптивной обработки сигналов в двухпроводной дуплексной ЦСП АЛ ГТС.

4.2. Структура программы моделирования

4.3. Результаты моделирования алгоритмов на ПЭВМ.

Выводы.

Крупные деловые абоненты (банки, биржи и др.) нуждаются в системах связи, обеспечивающих интегральную передачу речи и данных при участии индивидуальных оконечных абонентских пунктов или даже станций. В настоящее время потребность крупных пользователей в высокоскоростной передаче данных удовлетворяется путем организации выделенных сетей с использованием в качестве среды передачи симметричных, коаксиальных, волоконно-оптических кабелей, а также сетей сотовой подвижной связи. Как правило, такие сети организуются совместными предприятиями. Наиболее широкие возможности в предоставлении услуг могут быть предоставлены, конечно, цифровыми сетями связи [1-5]. Переход от аналоговых сетей к цифровым сопряжен с большими техническими и экономическими трудностями, зависит от состояния существующих сетей, предполагаемой потребности абонентов в новых службах и услугах, роста количества абонентов и других факторов. Переход к цифровым сетям в различных странах происходит по разному. Так, например, часть Европейских стран, США и Канада, объединили свои усилия в создании цифровых сетей в соответствии с рекомендациями МККТТ и рекомендациями европейского сообщества в плане построения международной сети в два этапа.

На первом этапе - до 1990г. был предусмотрен ввод служб телефонии, телефакса, доступа к сетям передачи данных с коммутацией пакетов, световой индикации номера вызывающего абонента, постановки вызова абонента на ожидание и др.

На втором этапе, с 1992 г., вводятся новые службы, такие как передача телеметрии, видеографической и видеотелефонной информации, конференцсвязь, соединение трех абонентов, переадресация вызова и др. Имеются и другие направления перехода к цифровым сетям путем подготовки прозрачных каналов на 64 Кбит/с с целью предоставления абонентам в будущем практически неограниченного набора услуг и создания новых служб. Практикуется создание наложенных цифровых сетей, которые также будут опираться на базовую цифровую сеть. В крупных городах, таких как Москва, Санк-Петербург и др. в настоящее время уже созданы и функционируют наложенные цифровые сети. Таким образом осуществляется первый этап «цифровизации», а именно: объединение цифровых систем передачи и коммутации. Более длительный и дорогостоящий второй этап, так называемая "последняя миля" - доведение цифрового потока до абонента. Первым шагом на пути внедрения сетей TSDN может стать организация узкополосной цифровой сети с интеграцией служб (N. ISDN) с пропускной способностью 64 Кбит/с, обеспечивающей ввод в основной цифровой канал практически всех существующих на сегодняшний день служб электросвязи.

МККТТ разработаны стандарты, определяющие структуру каналов для абонентских линий ISDN:

2 канала со скоростью передачи 64 Кбит/с - каналы типа В - для передачи телефонных и нетелефонных служб электросвязи:

Т канал со скоростью передачи 16 Кбит/с - канал типа D - для сигнализации, телеметрической информации и пакетной передачи данных. Пропускная способность такого цифрового канала 2B+D составляет 144 Кбит/с. Это так называемый основной доступ к сети TSDN.

Для групповых абонентов МККТТ рекомендует первичный доступ 30B+D, что значительно расширяет возможности доступа к сети и обработки больших массивов информации при одновременном снижении стоимости предоставления услуг.

Полный перечень служб и услуг, которые могут быть предложены абоненту, показывает, что такие услуги могут потребоваться только ограниченному кругу пользователей. Международный опыт внедрения ISDN свидетельствует, что на первых этапах потенциальными абонентами сети ISDN являются абоненты деловой сферы, потребляющие большие информационные потоки и требующие предоставления не только традиционных видов связи, но и ряда новых служб, как например, аудио-конференцевязь, а впоследствии - видео-конференцсвязь; обмен файлами между персональными ЭВМ; получение информации из банков данных; передача и получение неподвижных и подвижных изображений, а также предоставление дополнительных услуг связи, обеспечиваемых TSDN и интегральными сетями связи. К таким потенциальным пользователям сети ISDN в первую очередь следует отнести органы государственного управления, банки, биржи, другие кредитно-финансовые учреждения, представительства иностранных фирм и совместных предприятий, акционерные общества и совместные предприятия и другие организации и учреждения, потребляющие в больших объемах оперативную экономическую, финансовую и правленческую информацию, а также информационные структуры, торговые предприятия и т.п.

Доведение же цифрового потока до «рядового» пользователя еще недавно считалось трудноразрешимой задачей, поскольку это мопто быть реализовано только за счет основного цифрового канала со скоростью 64 кбит/с при требуемой полосе частот в 50-60 кГц. Однако, два революционных взрыва, произошедшие в последние десятилетия, существенно упростили разрешение этой проблемы. Оба эти события произошли практически одновременно в технологиях производства элементной базы систем связи. Первый скачок обусловлен созданием волоконно-оптических кабелей с чрезвычайно широкой ( в сравнении с металлическими кабелями ) рабочей полосой частот при малом километрическом затухании, что позволило создать высокоскоростные магистральные, зоновые и местные цифровые сети связи. Второе событие связано с созданием великолепной элементной базы в виде сигнальных процессоров, что дало возможность реализовывать сложные оптимальные алгоритмы обработки сигналов, обеспечивающие удельные скорости передачи в десять и даже более бит/с.Гц. Для каналов тональной частоты сейчас созданы модемы, обеспечивающие скорость передачи 33.6 кбит/с и 56 кбит/с в полосе частот 3100 Гц [6,7].

Потенциальные возможности существующих линий связи металлического кабеля также достаточно высоки, но используются в настоящее время всего лишь на 10-15% [8-10]. С внедрением в практику адаптивных технологий обработки сигналов стало возможным реализовать высокоэффективные цифровые системы передачи на абонентских и соединительных линиях городской телефонной сети (ЦСП AJI ГТС) [11-17]. Имеются сведения о передаче синхронного цифрового потока STM-1 (155.52 Мбит/с) по спутниковым трактам передачи с шириной полосы частот в 36 МГц [18]. В таких системах связи высокие удельные скорости передачи информации достигаются за счет применения наукоемких адаптивных технологий обработки сигналов. Так, например, системы передачи серии WATSON 1,2,3,4, разработанные швейцарской фирмой Schmid Telecommunication совместно с AT&T Paradyne [15] базируется на методе HDSL (High Bit-rate Digital Subscriber Ьоор-высокоскоростная цифровая AJI). Другие иностранные фирмы предлагают аналогичные виды аппаратуры [13]. Вместе с тем, технологии обработки сигналов в системах передачи, предлагаемых иностранными фирмами, всегда недоступны как для пользователей, так и для разработчиков , и кроме того, в этой области есть еще много нерешенных вопросов *.

Следует отметить, что практически все применяемые ныне на практике алгоритмы оптимальной обработки сигналов, в свое время были разработаны в Советском Союзе в период 1970-90г.г. и в большинстве случаев опубликованы в открытой печати.

Таким образом, стоит задача разработки двухпроводных дуплексных ЦСТТ AJI, обеспечивающих требуемую скорость передачи информации по металлическим парам в низкочастотных телефонных кабелях. Сложность построения таких систем передачи заключается в наличии межсимвольной интерференции, переходных влияний между соседними парами кабеля, эхо сигналов и низкочастотных помех.

Поэтому представляется актуальным разработка моделей линейных трактов ЦСП AJI ГТС, оценка их потенциальных возможностей, а также построение алгоритмов оптимальной обработки сигналов в регенераторах, обеспечивающих высокие качественные характеристики ЦСП AJÏ ГТС.

Вопросам построения новых оптимальных алгоритмов обработки сигналов в ЦСП посвящено значительное число работ. Однако, указанную проблему нельзя считать полностью разрешенной, поскольку отдельные задачи в разных работах решаются вне связи друг с другом, без учета многих важных факторов. Поэтому в диссертационной работе ставятся для решения следующие задачи:

1. Построение модели AJI ГТС применительно к дуплексной передаче цифровых сигналов в условиях межсимвольной интерференции, переходных влияний, эхо сигналов, низкочастотных помех питающего напряжения и гауссовского шума.

2. Оценка потенциальных возможностей AJ1 ГТС по скорости передачи и допустимой вероятности ошибки.

3. Разработка методики синтеза оптимального тракта ЦСП AJT ГТС для условий неидеальности частотных характеристик, при действии в тракте переходных влияний, эхо сигналов, низкочастотной помехи и гауссовского шума.

4. Построение алгоритма адаптации АЧХ фильтров передачи и приема.

5. Разработка и анализ алгоритмов адаптивной компенсации межсимвольной интерференции, переходных влияний, эхо сигналов и низкочастотных помех питающего напряжения.

6. Разработка программ статистического моделирования алгоритмов оптимальной адаптивной обработки сигналов для условий сложной помеховой обстановки.

При выполнении исследований были использованы методы теории оптимальной линейной фильтрации дискретных и непрерывных марковских процессов, теории адаптации, теории цепей и сигналов, теории информации, теории вероятностей, методы математической статистики и машинного моделирования.

К защите представляются следующие тезисы:

- конкретизированная модель линейного тракта ЦСП AJ1 ITC является наиболее общей и учитывает межсимвольную интерференцию, переходные влияния на ближнем и дальнем конце, ближнее и дальнее эхо, низкочастотную помеху питающего напряжения, а также флуктуационный шум;

- на основе физических пар AJI ГТС могут быть построены линейные тракты ЦСП, обеспечивающие передачу речевых сигналов в цифровом формате со скоростью 32 кбит/с. при требуемой полосе частот 4 кГц/канал и вероятности ошибки не более 1 х 10~10;

- оптимальный регенератор цифрового сигнала ЦСП AJI ITC должен содержать адаптивный компенсатор межсимвольной интерференции, адаптивные компенсаторы переходных влияний и эхо сигналов, а также адаптивный компенсатор помех питающего напряжения;

- разработанные программы статистического моделирования оптимального регенератора позволяют оценить потенциальные возможности синтезированных алгоритмов, обоснованно выбрать параметры адаптивного регенератора, служат основой построения автоматизированного рабочего места специалистов, занимающихся разработкой перспективных цифровых систем передачи и являются программным обеспечением сигнального процессора адаптивных ЦСП AJI ГТС.

Полученные в диссертации результаты могут быть использованы при построении перспективных адаптивных ЦСП, обеспечивающих существенное уменьшение вероятности ошибки, увеличение длины регене-рационного участка и организацию передачи первичных цифровых потоков по физическим парам низкочастотных кабелей AJÏ ГТС.

Результаты диссертации обсуждались и были одобрены научно-технических конференциях профессорско-преподавательского состава Государственного университета телекоммуникаций в 1996-1998 тт.

Основные результаты диссертационной работы опубликованы в научных работах.

Диссертация состоит из введения, четырех глав и заключения.

145 Выводы

Статистическое моделирование адаптивных регенераторов сигналов для линейных трактов ЦСП АЛ ГТС позволило экспериментально подтвердить правильность теоретических выводов диссертации и работоспособность синтезированных алгоритмов.

Оптимальный адаптивный регенератор позволяет практически полностью вернуть потери в помехозащищенности сигнала и вероятности ошибки.

На основе результатов, полученных в третьей главе диссертации, получена сводка всех алгоритмов обработки.

Разработанные программы моделирования, во-первых, могут быть инструментом автоматизированного рабочего места специалистов, занимающихся проектированием перспективных цифровых систем передачи, поскольку позволяют оперативно выявлять потенциальные возможности цифровых трактов, а во-вторых, являются основой программирования сигнальных процессоров для реализации адаптивных ЦСП АЛ ГТС.

Заключение

Сформулируем основные научные и практические результаты, полученные в диссертации.

Существующие ныне в России и других странах СНГ в большом количестве абонентские линии низкочастотных симметричных кабелей типа Т и ТП городских телефонных сетей первоначально были созданы для передачи только сигналов тональной частоты. Вместе с тем, их потенциальные возможности по километрическому затуханию позволяют организовывать на АЛ ГТС двухпроводные дуплексные тракты цифровых систем передачи. Основными мешающими факторами на линиях симметричных кабелей ГТС являются межсимвольные искажения, переходные влияния от параллельно работающих цепей, ближнее и дальнее эхо и низкочастотная помеха питающего напряжения. Поэтому построение высокоэффективных цифровых трактов ЦСП АЛ ГТС возможно только с учетом всех мешающих факторов.

В первой шаве диссертации определена структура линейного тракта ЦСП АЛ ГТС, освещены методы дуплексной передачи цифровых сигналов по двухпроводным абонентским линиям ГТС. Обоснован выбор метода одновременной передачи сигналов во встречных направлениях с применением развязывающих устройств и эхо компенсаторов, основанный на адаптивной дифференциальной ИКМ на этапе аналого-цифрового преобразования речевого сигнала в сочетании с шестнадцатиуровневым сигналом в линии, получены оценочные значения ожидаемой вероятности -ошибки.

Предложенная математическая модель дуплексного цифрового тракта, адекватно отражающая реальные условия передачи, является основой для построения алгоритма работы оптимального регенератора ЦСП АЛ ГТС.

Обоснованы выбор критерия оптимизации и правила принятия решения. Полученное правило выбора решения полностью определяет структуру оптимального в гауссовском приближении регенератора ДСП AJ1 ГТС. Регенератор должен содержать линейный оцениватель вектора дискретных параметров, экстраполятор вектора сопутствующих параметров и решающую схему. Причем, процесс формирования оценок информационных и сопутствующих параметров должен быть разделен во времени.

Определена структура оптимального тракта ЦСП АЛ ГТС. Оптимальный тракт содержит фильтр-формирователь на передаче и оцениватели дискретных и сопутствующих параметров на приеме. Оптимальным оценивателем информационных символов на приеме является фильтр Калмана-Быоси с вложенными компенсаторами переходных помех, дальнего и ближнего эхо сигналов и компенсатором низкочастотных помех.

Применительно к оцениванию последнего компонента информационного вектора состояния предложена структура модифицированного фильтра Калмана-Бьюси, состоящая из линейного нерекурсивного фильтра, фильтра решающей обратной связи, компенсаторов переходных влияний, компенсаторов дальнего и ближнего эха и компенсатора низкочастотных помех.

Получено решение задачи синтеза оптимального тракта передачи ЦСП AJT ГТС для временной и частотной областей, доказана единственность такого решения.

Предложена методика измерения амплитудно-частотных характеристик трактов передачи, не требующая формирования когерентных колебаний на приеме.

Построена процедура начальной адаптации АЧХ фильтров передачи и приема, доказана сходимость алгоритма адаптации, определены условия его устойчивости.

На основе методов градиента и стохастической аппроксимации градиента созданы алгоритмы адаптации регенератора ЦСП AJI ГТС для условий действия в тракте межсимвольной интерференции, переходных влияний на ближнем и дальнем конце, ближнего и дальнего эха, низкочастотной помехи питающего напряжения и гауссовского шума. Доказана сходимость алгоритма адаптации к оптимальному решению. Полученные оценки параметров адаптации позволяют обеспечивать режим адаптации при высокой начальной скорости сходимости алгоритма и практически минимально возможной остаточной погрешности оценивания.

Разработан алгоритм адаптивной компенсации помех питающего напряжения, определены условия его устойчивости, доказана сходимость алгоритма к оптимальному решению, получена оценка остаточной дисперсии ошибки компенсации НЧ-помех.

Определены условия устойчивости промежуточного двустороннего адаптивного регенератора ЦСП AJI ГТС.

Статистическое моделирование адаптивных регенераторов сигналов для линейных трактов ЦСП AJ1 ГТС позволило экспериментально подтвердить правильность теоретических выводов диссертации и работоспособность синтезированных алгоритмов.

Оптимальный адаптивный регенератор позволяет практически полностью вернуть потери в помехозащищенности сигнала и вероятности ошибки.

Разработанный программный пакет для моделирования адаптивных ЦСП AJT ГТС являются инструментом автоматизированного рабочего места специалистов, занимающихся проектированием перспективных цифровых систем передачи, на его основе может быть запрограммирован сигнальный процессор адаптивной ЦСП АЛ ГТС.

1. Захаров Г.П., Яновский Г.Г. Интегральные цифровые сети связи // Итоги науки и техники. Сер. Электросвязь.- М.: ВИНИТИ, 1986.

2. Кудрявцев Г.Г. Технический прогресс средств связи на основе микропроцессорной техники и планы связи. // Электросвязь.- 1987.- № 1.

3. Шварцман В.О. От сетей передачи данных к цифровым сетям с интеграцией служб. // Электросвязь.- 1987.- № 11, № 12.

4. Ситняковский И.В., Порохов О.Н., Нехаев АЛ. Цифровые системы передачи абонентских линий.- М.: Радио и связь, 1987.

5. Кудрявцев Г.Г., Варакин Л.Е. Тенденции развития электросвязи. По материалам Международной выставки "Телеком-87". Услуги и сети электросвязи. // Электросвязь.- 1988,- № 6.

6. Минкин Э. Б. Анатомия модемных «56К-приложений» (часть 1)// Сети и системы связи.-1997.- №8.

7. Минкин Э. Б. Анатомия модемных «56К-приложений» (часть 2)// Сети и системы связи.-1997.- №9.

8. Roder H.F. Die Übertragung quaternazer Digitalsignale auf symetrischen Ortsverbindung und Ortanschlu kabeln // Frequenz, 1986, 40, № 4, s. 93.

9. Курицын C.A., Наваль Абдулла M.C. Оценка потерь количества передаваемой информации в трактах цифровых систем передачи // Анализ и моделирование сигналов и систем связи: Сборник научных трудов учебных заведений связи / СПбГУТ.- СПб, 1993. № 157.

10. Курицын С.А., Эль Муссави Н. Потенциальные возможности -двухпроводных дуплексных абонентских линий ГТС//Анализ сигналов и систем связи: Сб. научн. тр. учеб.завед. связи/ СПбГУТ.- СПб, 1996.

11. Денисьева О.М. Цифровые системы передачи для абонентских линий.// Вестник связи.- 1995.-№9.

12. Котов Г.Г. Система абонентского уплотнения Multigain-2000// Вестник связи.- 1996.-№2.

13. Денисьева О.М., Немчинов В.М. Цифровые системы передачи для абонентских линий.// Электросвязь.-1996.-№5.

14. Мирошников Д.Г., Далленбах Д., Денисьева О.М. WATSON-новая цифровая система передачи для абонентских и соединительных линий// Электросвязь.-1996.-№10.

15. Кисель В.А. Синтез радиосигналовс максимумомэнергии на заданном отрезке времени или в заданной области частот// Радиотехника и электроника.-1971 .-т. 16.-№12.

16. Нестерук В.Ф. Влияние формы сигналов на помехоустойчивость их приема на фоне коррелированных помех при ограничении пиковыз значений// Радиотехника и электроника.- 1971.-т.16.-№11.

17. Джефф Ньюман Технологии доступа. Делайте ваши ставки// Сети и системы связи.-1997.- №11.

18. Бобков В. Ю., Нашрнов В. И., Ефимов М. В. Спутниковые модемы// Сети и системы связи.-1997.- №8.

19. Кловский Д.Д., Конторович В.Я., Широков С.М. Модели непрерывных каналов связи на основе стохастических дифференциальных уравнений.- М.: Радио и связь, 1984.

20. Френке J1. Теория сигналов. М.: Сов. радио, 1974.

21. Lucky R.W., Salz J., Weldon E. J. Principles of Data Communication/New York: McGrow-Hill, 1968.

22. Маригодов И. JI., Бабуров Э. Ф. Синтез оптимальных радиосистем с . адаптивным предыскажением и корректированием сигналов.-М.: Радио и связь, 1985.

23. Курицын С.А., Наваль А.М.С. Distortion of Digital Signals in Mono-mod Optical Waweguides. Third International Soviet Fibre Optics and Telecommunications Conference. St. Peterburg, April, 26 30, 1993.

24. Курицын С.А. Методы адаптивной обработки сигналов передачи данных. М.: Радио и связь, 1988.

25. Курицын С.А., Буянов В.Ф., Жиленков М.Г., Захаров И.И. Марковская модель канала тональной частоты.- Техника средств связи. Сер. ТПС, 1984, вып. 2.

26. Буянов В.Ф., Захаров И.И., Курицын С.А., Перфильев Э.П. Моделирование адаптивных устройств преобразования сигналов на ЭВМ.- Киев: Электронное моделирование, т.7, 1985, № 1.

27. Драгун Л.А., Курицын С.А. Модель дискретного спутникового канала связи. Труды НИИР, 1986, № 1.

28. Курицын С.А., Лиференко В.Д., Лукин И.А. Модели линейного тракта ВОСП.-Электросвязь, 1992, № 5.

29. Голубев А.Н. Аппаратура ИКМ-30.- М.: Радио и связь, 1983.

30. Курицын С.А., Хусейн И.К. Модель дуплексного канала передачи данных// Обработка сигналов в системах связи: Сборник научных трудов учебных заведений связи/ СПбГУТ. СПб, 1992. - Вып. №156.

31. Kouritzin S.A., Husein Т.Н. The Markov Channel Model Data Transmission for Communication Sattellite Link. First International Russian Conference on Satellite Communicatios. St. Peterburg, April 19-23, 1993.

32. Зингеренко A.M., Баева H.H., Тверецкий М.С. Системы многоканальной связи / Под ред. А.М.Зингеренко.- М.: Связь, 1980.

33. Баева H.H., Гордиенко В.Н., Курицын С.А. Многоканальные системы передачи.-М.: Радио и связь, 1997.

34. Брискер A.C., Руга А.Д., Шарле Д.Л. Городские телефонные кабели / Под ред. ДЛ.Шарле.- М.: Связь, 1979.

35. Курицын С.А., Сосновский И.Е. Method of Increasing a Noise Immunity for High-Speed Fibre Optic Transmission Systems. First International Soviet Fibre Optics Conference. Leningrad, March, 25-29, 1991.

36. Латхи Б.П. Системы передачи информации.- M.: Связь, 1971.

37. Баева H.H. и др. Основы многоканальной связи.- М.: Связь, 1975.

38. Ярлыков М.С. Применение марковской теории нелинейной фильтрации в радиотехнике.- М.: Сов. радио, 1980.

39. Чепиков А.П., Парфенов Ю.А., Рассохин Э.В. Передача дискретной информации по кабелям ГТС.- М.: Связь, 1979.

40. Roder H.F. Die Übertragung quaternazer Digitalsignale auf symetris-chen Ortsverbindung und Ortanschlu kabeln // Frequenz, 1986, 40, № 4, s. 93.

41. Андреев B.A. Временные характеристики кабельных линий связи.-М.: Радио и связь, 1986.

42. Шеннон К.Э. Работы по теории информации и кибернетике: Пер. с ант. / Пер с ант. под ред. РЛ.Добрушина и О.БЛяпунова.- М.: ИЛ, 1963.

43. Годман С. Теория информации.- М.: Изд-во иностр. л-ры, 1957.

44. Клюев Н.И. Информационные основы передачи сообщений.- М.: Советское радио, 1966.

45. Галлагер Р. Теория информации и надежная связь.- М.: Советское радио, 1974.

46. Стратонович РЛ. Теория информации.- М.: Советское радио, 1975.

47. Цыбаков Б.С. Пропускная способность векторного гауссовского . канала без памяти.- Проблемы передачи информации, т. 1, вып. 1, 1965.

48. Цыбаков Б.С. О пропускной способности дискретного по времени гауссовского канала с фильтром.- Проблемы передачи информации, т. VI, вып. 3, 1970.

49. Hirt W., Massey I. Capacity of the Discrete-Time Gaussian Channel with Intersymbol Interference. IEEE Transmission on Information Theory, v. IT-34, № 3, 1988.

50. Деруссо П., Рой P., Клоуз Ч. Пространство состояний в теории управления.- М.: Изд. Наука, 1970.

51. Демидович Б.П., Марон И.А. Основы вычислительной математики.-М.: Наука, 1970.

52. Бахвалов Н.С. Численные методы.- М.: Наука, 1975.

53. Васильев В.И., Горшков Л.Ф., Свириденко В.А. Методы и средства организации каналов передачи данных.- М.: Радио и связь, 1982.

54. Калмыков Б.П., Лопатин С.И., Перфильев Э.П. Передача дискретной информации по широкополосным каналам и трактам.- М.: Радио и связь, 1985.

55. Шувалов В.П. Прием сигналов с оценкой их качества.- М.: Связь, 1979.

56. Стратонович РЛ. Принципы адаптивного приема. М.: Советское радио, 1973.

57. Шахгильдян В.В., Лохвицкий М.С. Методы адаптивного приема сигналов. М.: Связь, 1974.

58. Берганов И.Р., Гордиенко В.Н., Крухмалев В.Н. Проектирование и техническая эксплуатация систем передачи.- М.: Радио и связь, 1989.

59. Арсенов А.Е., Захаров И.И., Перфильев Э.П. Эхо-компенсатор в УПС для дуплексной связи по коммутируемому каналу ТЧ. Передающие и приемные устройства систем связи в цифровой реализации. / Сб. научных трудов уч. ин-тов связи, 1987.

60. Turner S.E. Echo Cancellation for High-Speed Dial-up Applications.-Telecommunications / 1988, 22, № 1.

61. Wang Т., Werner Т. Performance Analysis of Echocancellation that Arrangement that Compensates for Frequence Offset in the Far Echo.- TEEE Transmission Communication, 1988, 36, № 3, 364-372.

62. Снегов А.Д. Адаптивная компенсация электрического эха в каналах ТЧ. // Электросвязь, 1978, № 8, с. 15-19.

63. Marcos S., Macchi О., Pintaux J. Timing Jitter Effects in an Echo Canceller for Full-duplex Data Transmission. Signal Process. Ш: Theor. and Appl.: Proc. EUSIPCO-86, 3rd Eur. Signal Process. Conf., Sept. 2-5, 1986, pt.2, Amsterdam, 1986, 1145-1148.

64. Croff J. A Fase Echo Canceller Method for the CCITT V.32 Modem. IEEE Trans. Commun.- 1990.- № 5.-p. 629-638.

65. Курицын C.A., Наваль Абдулла M.C. The Modifiable Adaptive Algoritm of the Kalman Filtration // Third International Russia Telecommunications Conference. St. Peterburg, Desember, 12 16, 1994.

66. Курицын C.A., Эль Муссави H. Оптимальная обработка сигналов в регенераторах цифровых систем передачи дуплексных абонентских линий ГТС//Анализ сигналов и систем связи: Сб. научн. тр. учеб. завед. связи/ СПбГУТ.- СПб,1996.

67. Сейдж Э., Меле Дж. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении.- М.: Связь, 1976.

68. Forney G.D. Maximum-likelihood Sequence Estimation of Digital Sequences in the Presence of Intersymbol Interference. IEEE Transmission on Information Theory, v. IT-18, 1972.

69. Тихонов В.И. Статистическая радиотехника.- M.: Радио и связь, 1982. .

70. Львович А.А. О нормированной защищенности от продуктов низкочастотной паразитной модуляции в генераторном оборудовании систем многоканальной передачи.- Техника средств связи. Сер. ТПС, 1978, вып. 3 (24), с. 3-11.

71. Морев В Л. Передача данных по телефонным каналам в информационно-вычислительных системах.- М.: Связь, 1971.

72. Боккер П. Передача данных. Техника связи в системах телеобработки данных.- М.: Радио и связь, 1981.- Т.2: Устройства и системы.

73. Lender A. Decision-Directed Digital Adaptive Equalization Technique for High-Speed Data Transmission // IEEE Transaction on Communication.- 1970.-v. C-18, pp. 625-632.

74. Курицын C.A. Адаптивные фильтры Калмана-Бьюси и их применение в технике передачи данных. / Техника средств связи. Сер. ТПС, 1980, вып.6 (51).- с. 78-87.

75. Курицын С.А. О связи дисперсии МСИ с частотными характеристиками канала связи. // Техника средств связи. Сер. ТПС.- 1978. Вып. 6 (27).- с. 97-102.

76. Барон Д.А. и др. Строительство кабельных сооружений связи.- М.: Радио и связь, 1988.

77. Lender A. Decision-Directed Digital Adaptive Equalization Technique for High-Speed Data Transmission // ШЕЕ Transaction on Communication.- 1970.-v. C-18, pp. 625-632.

78. Тихонов В.И., Кульман H.K. Нелинейная фильтрация и квазикогерентный прием сигналов. М.: Советское радио, 1975.

79. Robinson Н., Monros S. A Stochastic Approximation Method.- Ann. Math. Statist. 22, 1957.

80. Kieler J., Wolfowirth J. Statistical Estimation of the Maximum of a Regression Function.- Ann. Math. Statist. 23, 1952.

81. Dworetzky A. On Stochastic Approximation.- Proc. 3rd Berkeley Symp. Math. Statisti. and Prob. University of California, 1956.

82. Blum J. Multidimensional Stochastic Approximation Procedure.- Ann. Math. Statist. 25, 1954.153

83. Курицын С.А. Фильтр с регулируемой скоростью адаптации.- Техника средств связи. Сер. ТПС, вып. 8 (61).

84. Уидроу Б., Маккуи Д.М., Болл Р. Комплексная форма алгоритма наименьшего среднего квадрата ошибки // ТИИЭР.- 1975, т. 63, № 3.

85. Утдроу Б., Ларимор М., Маккуи Д. Стационарные и нестационарные характеристики обучения адаптивных фильтров, использующих критерий минимума среднего квадрата ошибки // ТИИЭР.- 1976, т. 64, № 8.

86. Тулинов В.Н. К расчету вероятности в регенераторах ЦСП// Обработка сигналов в системах связи: Сб. науч. тр. учеб. завед. связи/ СПбГУТ.—СПб, 1996.- № 162.

87. Тулинов В.Н., Курицын С.А. Замена аналоговых СП на цифровые без модернизации линейного трактаЛ Обработка сигналов в системах связи: Сб. науч. тр. учеб. завед. связи/ СПбГУТ.—СПб, 1996.- № 162.

88. C025.,Cl[25],Cb0[25],Cbl[25],Cv0[25],Cvl[25],

89. X25.,Xros[25],Y0[25],Yl[25],Xb[50],

90. K25. ,oC[25] ,oCb[50] ,oCv[2] [50] ,X v[2] [50],

91. Pos61.,Poy[61],CKOsr[64],oS0[240],Y[502],oXd[502],

92. Описание действительных переменных

93. DsO,Dy,Dg,Db,Dv,Dr,Dn,Dmsi,B,U,dU,Fn,La,Ng,An,Pi, p0,p 1 ,pb0,pb 1 ,p v0,pv 1 ,pn0,pn 1,

94. FiO, Fir, dFiO,dFir,oFir,odFir, Gamma, oGamma, Beta, oBeta,S,C, p,pe,pey,py,pg,pb,pv,pn,

95. CKO,Ckoy,Ckos, As, Asy,Asb,Asv,Asg, Asp, Aspee tRatio, oXm,oXmO,oXml, opb,opv,opn,Mk,Mc,Mn,Ms,e,ey, Poy,Pos;

96. Описание целочисленных переменныхint i,j,iT,it,iC,ic,iC,ScO,Scl,

97. Kl ,K2,K3,Tz,Na,Nv,M,MM,M0,

98. GraphDri ver,GraphMode,ErrorCode, We 201 ., Wy [201 ],

99. MaxX,MaxY,xm,ym,yl,y2,xasp,yasp;char str20.,keyl;

100. ФОРМИРОВАНИЕ ОСНОВНЫХ ПРОЦЕДУР-ФУНКЦИЙ

101. Процедура формирования частотных характеристик тракта передачиvoid Tipcabel() { int i; double f,df; f=0; df=B/48; switch(K2) { case 70:

102. Симметричный кабель ТП-0.70for (i=0; i<= 48; i++) { G1.=exp(-La*(0.7+14.2*sqrt(f)-1.9*f)/8.69); Gki.=exp(La*0.8*(14.2*sqrt(f)-1.9*f)/8.69); Gv[i]=exp(-(62.7-117.94*sqrt(f)+72.94*f)/8.69); Fi[i]=La*0.1*(f*f*f/B); f=f+df; } break; case 50:

103. Симметричный кабель ТП-0.50for (i=0; i<= 48; i++); { G1.=exp(-La*(1.2+19.44*sqrt(f)-3.44*f)/8.69); Gki.=exp(La*0.8*(19.44*sqrt(f)-3.44*f)/8.69);

104. Gv1.=exp(-(62.7-l 17.94*sqrt(f)+72.94*f)/8.69); Fii.=La*0.1*(f*f*f/B); f=f+df; } break; case 40:

105. Симметричный кабель ТП-0.40for (1=0; i<= 48; i++) { G1.=exp(-La*(1.5+26.15*sqrt(f)-7.65*f)/8.69); Gki.=exp(La*0.8*(26.15*sqrt(f)-7.65*f)/8.69); Gv[i]=exp(-(62.7-117.94*sqrt(f)+72.94*f)/8.69); Fi[i]=La*0.1*(f*f*f/B); f=f+df; } break; case 32:

106. Симметричный кабель ТП-0.32for (i=0; i<= 48; i++) { G 1. =exp(-La* (1.8+50*sqrt(f)-27.17 *f)/8.69); Gki.=exp(La*0.8*(50*sqrt(f)-27.17*f)/8.69); Gv[i]=exp(-(62.7-117.94*sqrt(f)+72.94*f)/8.69); Fi[i]=La*0.1*(f*f*f/B); f=f+df; } break; default: break;}}

107. Модель источника сообщенияvoid Signal(double X.) { int i; i=random(Na); X[0]=-U+i*dU;}

108. Модель источников переходных помехvoid SignalpV(double Nv) { int ij;for (j=1; j<= Nv; j++) { i=random(Na); Xvj. [0] =-U+i *dU;}}void Gaussnoise() { int j; Ng=-6;for (j=l; j<= 12; j++) Ng=Ng+(double)rand()/(double)RANDMAX; Ng=Ng*sqrt(Dg); return; }

109. Pos=Pos+p*dz*h*exp(-arg/2); us=us+dz; } return; }

110. Poyj.=Poy[j]+p*dz*h*exp(-arg/2); uy=uy+dz; arg=us*us;if (arg>= 87) arg=87;

111. Posj.=Pos[j]+p*dz*h*exp(-arg/2); us=us+dz; } Asv=Asv+l;} return; }

112. Инициализация графической системыvoid far Initialize(void) // Определение типа дисплея

113. GraphDriver = DETECT; initgraph( &GraphDriver, &GraphMode, "" ); ErrorCode = graphresult(); // Результат инициализацииif( ErrorCode != grOk ) { printf(" Graphics System Error: %s\n",grapherrormsg(ErrorCode)); exit(l); } // Ошибка инициализации

114. MaxX=getmaxx(); MaxY=getmaxy(); xm=MaxX/2; ym=MaxY/2; getaspectratio( &xasp, &yasp ); /У A spec tRatio=(double)xasp/(double)y asp; Asp=AspectRatio; settextstyle(2,HORIZDIR,5); }

115. Процедура формирования глазковой диаграммыvoid far Glassdiagramma(double Var.,double Kn) { int i,j,j,n,l,xl ,y 1 ,y2,Mt,N; char ch[25]; float m2;double Ft5.,A0[5],Al [5],A2[5],A3[5],

116. Alfa05.,Alfal[5],Alfa2[5],Alfa3[5],oFt[301],

117. Kn=32; Mt=5; N=24; Nd=24; deltaX=l/Nd; j=2;for (j=0; j<= 248; j++)

118. Ft0.=Var[j-2]; Ft[l]=VarU-l]; Ft[2]=Var[j];

119. Вычисление параметров сплайнаfor (i=0; i<= (Mt-2); i++) { A01.=Fti.; Al[i]=Alfal[i];

120. A21.=(3*(Fti+l.-Ft[i])-(Alfal [i+l]+2* Alfal [i])); A3[i]=( Alfal [i+1]-Al [i]-2* A2[i])/3; } Xo=0; 1=0;

121. Вычисление координат графиковfor (i=0; i<= (Mt-2); i++) { for (n=0; n<= N; n++)oFtl.=A01.+Al[i]*(Xo-i)+A2[i]*pow((Xo-i),2)+A3[i]*pow((Xo-i),3);

122. Na=16; Kl=2; K2=70; K3=l; U=3;La=8; Nv=2; M=24; As=333; Asg=333; An=0.5; Fn=50;

123. В=0.256; iC=8; iT=2880*iC; iC=33; Tz=6*iC;

124. Выбор спектра единичного элемента сигналаswitch(Kl) { case 1: Spectr(); break; case 2:

125. Формирование отсчетов отклика

126. TraktAntwort(CO,Cl ,G,Gk); printf("OTC4eTbi отклика тракта передачи");for (i=0; i<= 23; i++) printf("\nC0%2d.=%.10At\tCl[%2d]=%.10f',i,C01.,i,Cl[i]); getch();clrscr();

127. Exo(); // Формирование эхо-сигнала

128. TraktAntwort(CbO,Cbl ,Gb, A); printf("OTC4eTbi отклика тракта ближнего эха");for (i=0; i<= 23; i++) printf("\nCbO%2d.=% .10f\t\tCbl [%2d]=% .10f',i,CbO1.,i,Cbl [i]); getch(); clrscr();

129. Signal(X); // Формирование сообщения

130. Signal(Xb); // Формирование ближнего эха

131. SignalpV(Nv); // Формирование переходных помех Gaussnoise(); // Формирование гауссовского шума1. Формирование НЧ-помех1. Модель наблюденияр0=0; pl=0; pb0=0; pbl=0; pv0=0; pvl=0;

132. Формирование основного сигналаfor (i=0; i<= М; i++) { р0=р0+С0 1. *Х i.; pl=pl+Cl[i]*X[i]; }1. Формирование ближнего эхаfor (i=0; i<= M; i++) { pb0=pb0+Cb01. *Xbi.; pbl=pbl+Cbl[i]*Xb[i]; }

133. Формирование сигналов переходных влиянийfor (j=l; j<= Nv; j++) { for (i=0; i<= M; i++) { pvO=pvO+CvO1.*Xvj.[i]; pvl=pvl+Cvl[i]*Xv[j][i]; } }pnO=An*Gamma;

134. Формирование отсчетов наблюдений

135. Y00.=(p0+pb0+pv0+pn0+Ng)/C0[M0] ; Y1 [0]=(pl +pb 1 +p v 1 +pnO+Ng)/CO [MO]; Y[0]=Y0[0]; Y1.=Y1[0];

136. Формирование модифицированной оценки сообщенияopb=0; opv=0; opn=0; oXm0=0; oXml=0;for (i=0; i<= M; i++) { oXmO=oXmO+YO1. *Ki.; oXm 1 =oXm 1+Y1 [i]*K[i]; }for (i=l; i<= M; i++) { oXmO=oXmO-oC1.*Xrosi.; }

137. Формирование оценки эхо-сигналаfor (i=0; i<= MM; i++) opb=opb+oCb1. *Xbi.;

138. Формирование оценок переходных влиянийfor (j=l; j<= Nv; j++) for (i=0; i<= MM; i++) opv=opv+oCvj. 1. *Xv[j] [i];oXmO=oXmO-opb-opv-oGamma;

139. Формирование ошибки оценивания сообщенияoXd0.=oXm0; oXd[l]=oXml;1. Xros0.=X[M];e=XM.-oXmO;ey=XM0.-Y0[0];1. CKO=CKO+Ms*(e*e-CKO);1. CKOsr0.=CKO;

140. Алгоритм экстраполяции фильтра-оценивателяfor (i=0; i<= M; i++) K1.=Ki.+Mk*YO[i]*e;for (i=l; i<= M; i++) oC1.=oCi.-Mc*Xros[i]*e;

141. Алгоритм адаптации синтезатора эхо-сигналаfor (i=0; i<= MM; i++)oCb1.=oCbi.-Mc*Xb[i]*e;

142. Gamma=C*Gamma-S*Beta; Beta =S*p +C*Beta;

143. Стирание предыдущего значения оценки сообщения оХ<1д.if (ю>=1) { зе1со1ог(15); у1=0м)(240+оХ<1500.*32);у1<= 81) у 1=81; if (у 1 >=399) у 1=399; Ипе(364,у1,372,у1);у1=От)(240+У500.*32); if (у1<= 81) у 1=81; if (у1>=399) у1=399; Ипе(268,у 1,276,у 1);}

144. Запись значений оценок в массив оХ<11.зе1со1ог(4);г (1=0; {<= Ка-1; 1++) { у1=0т)(239+(ич*сШ)*32); Ипе(364,у 1,372,у 1); }

145. Запись нового значения СКОвгif ((8сО-8с1)>=Тг) { 8с1=8с1+1; 8с0=8с1; у1 =400-(шО(32*А8р*СК08гТ2.);у1< 80) у 1=80; у2=400-(Ы)(32*А8р*СК08г0.); if (у2< 80) у2=80; зе1со1ог(4);

146. Ипе(80+8с 1 -1 ,у 1,80+8с 1 ,у2); }8с0=8с0+1;

147. Запись нового значения оценки сообщенияу 1 =0т)(240+оХ<10. *32);у1<= 81) у 1=81; if (у 1 >=399) у1=399; Ипе(364,у 1,372,у 1);у1=(шО(240+У0.*32);у1<= 81) у 1=81; if (у 1 >=399) у 1=399; ипе(268,у1,276,у1);

148. КОНЕЦ ЦИКЛА по переменной к !!!!!!!!! */ } §е1сЬ();

149. Расчет выходных статистических характеристик

150. Скоз=ре/<Т; Скоу=реуЛТ; Бу=руЛТ; ОЬ=рЬЛТ; Бу=руЛТ; Оп=рпЛТ; Аз=10*1од. 10 (ОзО/(Ско8+1 е-20)); А8у=Ю*^Ю(Оу/(Скоу+1е-20));

151. КОНЕЦ ЦИКЛА по переменной ¡с !!!!!!!!! */ }с1о8е^ар11(); ВешЬО; }