автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.04, диссертация на тему:Комбинированная обработка шумоподобных сигналов в сверхширокополосных каналах связи

Чигринец Владислав Александрович

КОМБИНИРОВАННАЯ ОБРАБОТКА ШУМОПОДОБНЫХ СИГНАЛОВ В СВЕРХШИРОКОПОЛОСНЫХ КАНАЛАХ СВЯЗИ

05.12.04 - радиотехника, в том числе системы и устройства радионавигации, радиолокации и телевидения

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Томск 2004

Работа выполнена в Томском государственном университете систем управления и радиоэлектроники.

Научный руководитель (консультант) доктор технических наук, профессор

Пуговкин Алексей Викторович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор Шувалов Вячеслав Петрович

кандидат технических наук, с.н.с. Аржанов Сергей Николаевич

Ведущая организация. Томский государственный университет, 634050, г. Томск, пр. Ленина, 36

Защита состоится « 22 » июня 2004 г. в 9!! часов на заседании диссертационного совета Д 212.268.01 в Томском государственном университете систем управления и радиоэлектроники по адресу: 634050, г. Томск, ТУСУР, ул. Ленина, 40.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ТУСУР. Автореферат разослан 2004 г.

Отзывы на автореферат (2 экз.), заверенные печатью, высылать по адресу: 634050, г. Томск, пр. Ленина, 40, ученому секретарю ТУСУР, к.т.н. Кузьмину А.А.

Ученый секретарь

Диссертационного совета Д 212.268.01 кандидат технических наук

Кузьмин А.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы

Сложные сигналы находят все более широкое применение в радиотехнических системах. В литературе такие сигналы называют также широкополосными или сигналами с рассеянным спектром. Особенностью их использования является то, что занимаемая ими полоса частот AF намного превосходит информационную скорость R. Это значит, что показатель расширения спектра Вс = AF/R широкополосных сигналов много больше единицы. В радиолокации используют понятие базы сигнала В„ которую определяют как произведение полосы частот излучаемого сигнала на его длительность Т. Благодаря большой избыточности широкополосные сигналы используют для решения широкого круга задач: подавление вредного влияния естественных и преднамеренных помех; кодовое разделение каналов в системах множественного доступа; разделение лучей при многолучевом распространении сигнала; обеспечение скрытности передачи информации путем снижения спектральной плотности излучаемой мощности и возможности передачи сигнала на уровне фонового излучения, что затрудняет не только детектирование подобных сигналов сторонними наблюдателями, но и скрывает факт наличия самого излучения. Поэтому такие сигналы называют сигналами с низкой вероятностью перехвата. Из-за своих корреляционных свойств и псевдослучайности, которая делает сложные сигналы похожими на случайный шум, они получили также название шумоподобных сигналов (ШПС). Шумоподобные сигналы применяются в радиосвязи уже более 50 лет, но до 60-х гг. системы на их основе были доступны только военным структурам, а любая информация о создававшихся системах основательно засекречивалась. К концу 70-х практически была сформирована базирующаяся на их основе система связи с кодовым разделением каналов (Code Division Multiple Access, CDMA) (в те годы ее главным недостатком считалась сложность технической реализации), а в середине 90-х годов появились первые коммерческие системы.

Быстрому расширению области применения мобильных систем связи способствовали сравнительно недавние достижения полупроводниковой техники. В этом отношении одним из важных новых факторов служит наличие надежных экономичных полупроводниковых приборов, хорошо работающих на высоких частотах. Существенную роль сыграла и разработка недорогих экономичных логических СБИС, позволивших перейти от аналогового способа обработки широкополосных сигналов к цифровому и исключить такие недостатки аналогового способа как невысокие стабильность и линейность трактов, неидентичность каналов, трудности фильтрации.

Несмотря на впечатляющие достижения полупроводниковой техники, в настоящее время реализованы системы беспроводной связи CdmaOne и CDMA2000 и UMTS с полосами каналов 1,25 МГц и 5 МГц, а рекомендуемые для освоения полосы частот в коммерческих системах связи нового поколения не превышают 45 МГц. Как показывает практика, разработка недорогих экономичных цифровых сигнальных процессоров для обработки сигналов с базой 64000 и полосой до 50 МГц представляет собой серьезную проблему обеспечения их бесперебойной работы при требуемом быстродействии и сталкивается с принципиальными трудностями отладки и анализа проектных решений. Существующие в настоящее время системы связи с ШПС, общая рабочая полоса которых превышает 64 МГц, не являются системами общего пользования и, как правило, их эксплуатация проходит в рамках

('ОС НАЦИОНАЛЬНАЯ

БИБЛИОТЕКА

полигонов. Тем не менее, стратегическое направление развития средств связи как общего, так и специального применения связано с разработкой методов и средств обработки сигналов с шириной спектра десятки - сотни мегагерц. Так, по рекомендации ITU, начиная с систем связи поколения 3G, ширина спектра несущего сигнала должна выбираться кратной 5 МГц.

В значительной степени решить проблему расширения полосы обрабатываемых сигналов позволяют такие устройства функциональной электроники, как устройства на поверхностных акустических волнах (ПАВ). Акустоэлектронные радиокомпоненты (АРК) по сравнению с их известными функциональными аналогами обладают особой спецификой, заключающейся в том, что традиционные схемотехнические способы получения заданных параметров сменяются при переходе к АРК способами топологическими. Устройства на ПАВ позволяют реализовывать когерентные согласованные фильтры для таких форматов радиосигналов как фазоманипулированные, частотно-манипулированные, дискретно-временные, а так же смешанные форматы сигналов, являющиеся комбинацией выше названых.

При термостабилизации подложек из пьезокристаллов максимальная длительность сигнала может составлять несколько десятков микросекунд и ограничивается технологической точностью изготовления топологии на больших расстояниях (несколько сантиметров). Ширина спектра ШПС может составлять до 50 % от центральной частоты при центральной частоте свыше одного гигагерца. Негативным фактором при увеличении ширины спектра является увеличение потерь на преобразование электрического сигнала в ПАВ. Применение сигналов с базой более 500 связано с решением сложных технических и технологических проблем и может быть экономически не оправдано.

Поскольку аналоговые устройства не обладают достаточной линейностью при обработке сигналов большой длительности и в большей степени подвержены влияниям дестабилизирующих внешних факторов, чем цифровые устройства, в свою очередь цифровая техника значительно уступает по быстродействию аналоговой, то возможен компромиссный вариант построения систем связи с сверхширокополосными сигналами большой длительности — комбинированная обработка сигналов. Суть комбинированной обработки сигналов заключается в том, чтобы обработке подвергать не весь широкополосный сигнал большой длительности, а сформировать его из нескольких коротких шумоподобных сигналов, занимающих всю полосу частот системы и длительностью, доступной для обработки аналоговыми когерентными согласованными фильтрами на ПАВ. После детектирования и оцифровки дальнейшая обработка сложного сигнала производится по видеочастоте средствами цифровой техники. Такой подход позволяет компенсировать недостатки аналоговых методов обработки сигналов цифровыми методами и является одним из основных путей преодоления трудностей, связанных с реализацией оптимальных правил обработки ШПС.

Согласованные фильтры не требуют синхронизации опорной функции с входным сигналом для получения корреляционной функции, т.к. относятся к классу линейных инвариантных во времени систем. Вместе с тем, некогерентное накопление и декодирование сигналов требует взятие отсчетов в пиках главных лепестков автокорреляционной функции, что, с точки зрения сложности построения системы обнаружения и синхронизации, делает приемные устройства с согласованными фильтрами адекватными приемным устройствам с корреляторами. Поэтому представляет особый интерес

исследование квазиоптимальных беспоисковых цифровых систем последетекторного обнаружения и синхронизации по информационной совокупности.

В настоящее время известны реализации ряда систем сверхширокополосного зондирования, принцип действия которых основан на применении интервального кодирования сверхкоротких (порядка 250 — 500 пс.) импульсов. Мобильная реализация таких систем ограничивает радиус их действия 15 — 150 метрами. Одним из существенных факторов сдерживающих развитие таких систем является низкая энергетика сверхкоротких импульсов. Возможен альтернативный подход к вопросам построения сверхширокополосных систем с непрерывными сигналами, основной задачей которых является формирование и обработка сигнала со сверхнизкой спектральной плотности мощности излучения и защита от обнаружения таких систем по полю. Актуальной проблемой является оценка эффективности алгоритмов декодирования сверхширокополосных непрерывных сигналов и выработка рекомендаций по адаптации таких систем к решению основного вопроса — обеспечения скрытности работы.

Целью работы является разработка квазиоптимальных алгоритмов обработки сигналов с расширенным спектром методом объединения сильных сторон аналоговой функциональной электроники и цифровой обработки сигналов, позволяющих на порядок увеличить полосу сложных сигналов, применяемых в современных системах связи при существенном упрощении реализации приемных устройств.

Основные задачи исследования Поставленная цель исследований требует решения следующих задач:

1. Получить аналитические выражения зависимости энергетической эффективности многоступенчатой комбинированной обработки, использующей взаимо- и автокорреляционные методы детектирования сложных сигналов, от коэффициента расширения спектра для систем связи с низкой вероятностью перехвата.

2. Оценить степень влияния амплитудно-фазовых искажений сигнала, вызванных доплеровскими сдвигами частот и вторичными эффектами акустоэлектронных радиокомпонентов, на увеличение потерь обработки сложного сигнала при когерентном, автокорреляционном и комбинированном методах приема сложных сигналов.

3. Исследовать эффективность квазиоптимальных алгоритмов цифровой после-детекторной обработки сигналов, учитывающих ограничения аппаратного ресурса по скорости исполнения квадратичных операций.

4. Разработать цифровой сигнальный процессор на основе СБИС программируемой логики и оценить эффективность аппаратных средств цифровой последетектор-ной обработки шумоподобных сигналов для работы систем связи в условиях априорной неопределенности интенсивности гауссовских шумов и многолучевого распространения сигнала.

5. Разработать имитационную модель сверхширокополосного канала связи, использующего методы квадратурного кодирования случайной последовательностью для формирования сигналов с сверхнизкой спектральной плотностью мощности излучения.

6. Методом статистических испытаний выполнить сравнительный анализ эффективности приема, использующего метод квадратичной петли, для декодирования сигналов с сверхнизкой спектральной плотностью мощности излучения.

Методы исследования.

Решение поставленных задач проводилось с использованием математического аппарата теории помехоустойчивого кодирования, теории вероятностей, статистической радиотехники и математической статистики. Теоретические результаты были подтверждены экспериментальными исследованиями, включающими проведение стендовых испытаний лабораторных макетов и имитационного моделирования с использованием ЭВМ.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Замена операции усреднения квадрата выборки на операцию усреднения модуля выборки входного сигнала схемы оценки порога принятия решения в алгоритме оптимального обнаружения детерминированных сигналов в каналах связи с априорной неопределенностью интенсивности аддитивных белых гауссовских шумов сохраняет инвариантность вероятности ложного обнаружения сигнала по отношению к изменению уровня шума.

2. Для когерентного детектора аппроксимация плотностей распределения вероятностей случайных процессов на входе решающего устройства модифицированного алгоритма обнаружения гауссовскими распределениями вероятностей позволяет получить плотную верхнюю границу суммарной вероятности ошибок первого и второго рода.

3. Вносимые энергетические потери метода квадратичной петли, примененного для сжатия спектра фазоманипулированного сигнала с рассеянным спектром, алгоритм формирования которого основан на балансной модуляции квадратурных составляющих несущей частоты случайной сверхширокополосной бинарной последовательностью и результатом ее перемножения с информационной бинарной последовательностью, не превышают 3 дБ относительно автокорреляционного метода приема для коэффициентов расширения спектра свыше 10 и вероятности ошибки не меньше 10-4.

Достоверность результатов

Достоверность численных результатов и полученных аналитических выражений, подтверждающих первое выносимое на защиту положение, обеспечивается их физической непротиворечивостью, подтверждается результатами компьютерного моделирования и лабораторных испытаний действующего макета приемника, реализующего модифицированный алгоритм обнаружения детерминированных сигналов в каналах связи с априорной неопределенности интенсивности аддитивных белых гауссовских шумов.

Правомерность использования гауссовской аппроксимации случайных процессов (см. положение 2) следует из утверждений центральной предельной теоремы теории вероятностей и подтверждается результатами имитационного моделирования разработанных схем. Вывод аналитических выражений для оценки вероятности ошибки обнаружения сложного сигнала опирается на основные законы теории вероятностей и математической статистики, а также на результаты теоретических исследований таких авторов, как Пестряков В.Б. (1973), Бакут ПА. (1984), Левин Б.Р. (1989) и др..

Достоверность результатов работы имитационных моделей сверхширокополосного канала связи (положение 3) базируется на полном соответствии численных значений тестовых испытаний функциональных узлов моделируемого канала теоретическим, определяющим зависимости вероятностей ошибки приема от энергетических параметров сигнала и шума. Качественный анализ вероятностных характеристик полностью

согласуется с выводами и утверждениями, полученными ранее в работах других авторов (Варакин Л.Е., 1970; Борисов Ю.П., 1967; Левин Б.Р., 1989; Прокис Дж., 2000). Максимальный коэффициент расширения спектра моделируемого канала равен 100.

Точность численных значений оценки вероятностей приема составляет не менее двух значащих цифр после запятой, но не хуже 10-5.

Научная новизна.

В ходе исследований впервые были получены следующие новые результаты:

1. На основе полученных аналитических выражений, позволяющих оценить помехоустойчивости методов приема сигналов с расширенным спектром с учетом влияния вторичных эффектов устройств функциональной электроники и доплеровских частотных расстроек канала связи с аддитивным белым гауссовским шумом, проведен сравнительный анализ по скрытности работы систем связи, использующих когерентные, автокорреляционные и комбинированные методы обработки сложных сигналов. Показаны границы эффективности применения каждого из указанных методов приема.

2. Впервые предложен и практически реализован квазиоптимальный алгоритм последетекторного обнаружения сигналов, не содержащий квадратичных операций обработки сигналов и фиксирующий вероятность ложного срабатывания системы синхронизации при априорной неопределенности интенсивности аддитивных гауссовских шумов. На основе гауссовской аппроксимации плотностей распределения случайных процессов на входе решающего устройства квазиоптимального атгоритма обнаружения сигнала выведены общие выражения для расчета суммарной вероятности ошибки обнаружения, позволяющие рассчитать оптимальный коэффициент порога.

3. Разработан и исследован методом статистических испытаний (Монте-Карло) алгоритм формирования сигнала с сверхнизкой спектральной плотностью излучаемой мощности, допускающий упрощенную процедуру сжатия его спектра методом квадратичной петли. Основу метода формирования сложного сигнала составляет модуляция информационной бинарной последовательности сверхширокополосным случайным кодом с последующей передачей случайной и результирующей последовательности на квадратурных составляющих несущей. Дана оценка эффективности применения предложенного алгоритма в многоканальных системах связи, а также в системах связи с низкой вероятностью перехвата.

Научная ценность

В ходе работы получила дальнейшее развитие теория потенциальной помехоустойчивости систем связи с шумоподобными сигналами для каналов с аддитивным белым гауссовским шумом и доплеровским рассеянием. Результаты диссертационной работы позволяют сделать ряд обобщений для характеристик скрытности систем передачи информации, использующих автокорреляционные, взаимокорреляционные и комбинированные методы приема сигналов с расширенным спектром.

Практическая значимость

Проведенные исследования и полученные аналитические выражения для оценки эффективности скрытности цифровой линии связи позволяют осуществлять практическую разработку систем связи с шумоподобными сигналами, характеризующихся полосой частот свыше 100 МГц и коэффициентом расширения спектра десятки тысяч. Предложенные алгоритмы многоступенчатой обработки сигналов с расширенным

спектром позволяют на порядок увеличить полосу обрабатываемых шумоподобных сигналов, применяемых в современных системах связи.

Разработанный квазиоптимальный алгоритм обнаружения сигнала в условиях априорной неопределенности интенсивности аддитивных гауссовских шумов, а также механизмы его аппаратной реализации могут с успехом применяться в системах синхронизации по информационной совокупности. Обладая низкими энергетическими потерями обработки сигнала, не более 3 дБ, данный алгоритм требует вдвое меньший ресурс аппаратной реализации по сравнению с оптимальным алгоритмом, не содержит квадратичных операций, снижающих быстродействие цифровых процессоров, не теряет эффективности в условиях многолучевого распространения сигнала.

Предложенный алгоритм расширения спектра сигнала модуляцией сверхширокополосной случайной последовательностью с квадратичным алгоритмом декодирования, не смотря на высокий уровень энергетических потерь обработки (10 дБ для коэффициента расширения спектра более 100 при вероятности ошибки декодирования символа менее 10'3), обладает свойством беспоискового декодирования сложного сигнала и безадаптивного выбеливания узкополосных помех, и может использоваться в системах связи, для которых применение иных алгоритмов расширения спектра (получения сверхнизкой спектральной плотности мощности излучения) не возможно из соображений сложности аппаратной реализации или повышенного энергопотребления.

Результаты диссертационной работы могут быть рекомендованы для использования в организациях ГК ФГУП НПК «Красная Заря» (г. Санкт-Петербург) и ГМНТЦ «Наука» (г. Москва) для разработки аппаратуры повышенной степени скрытности системы цифровой сверхширокополосной связи нового поколения.

Реализация работы

Результаты работы реализованы при разработке радиомодемов широкополосной цифровой линии связи с шумоподобными сигналами. Радиомодемы прошли серию успешных эксплутационных испытаний в составе стендов ГК ФГУП НПК «Красная Заря» (г. Санкт-Петербург, 2000 г.), совместных эксплуатационных испытаний лаб. «Радиооптики» НИЧ ТУСУР (г. Томск) и ГМНТЦ «Наука» (г. Москва, 2002 г.).

По результатам диссертационной работы был разработан сигнальный процессор, реализованный в виде действующего цифрового модуля на микросхеме программируемой лотки и обеспечивающий прием сложных сигналов в условиях априорной неопределенности интенсивности шумов при многолучевом распространении сигнала Суммарный коэффициент расширения спектра системы синхронизации действующей модели радиомодема на ШПС составил 1984 при ширине полосы частот сложного сигнала 64 МГц.

Личный вклад автора. Все результаты, изложенные в диссертации, получены автором лично. Это касается: 1) результатов сравнительного анализа по скрытности передачи информации для систем, использующих комбинированный, взаимокорреляционный и автокорреляционный методы приема, включая влияние амплитудно-фазовых искажений на величину потерь обработки сложных сигналов; 2) разработки, теоретического анализа и практической реализации последетекторного алгоритма синхронизации сложных сигналов по информационной совокупности; 3) разработки и исследования алгоритмов сверхширокополосного кодирования сигналов для организации систем связи с низкой спектральной плотностью мощности излучения.

В экспериментальных исследованиях автор принимал участие в постановке задач, обработке, анализе и интерпретации полученных данных.

Апробация работы и публикации

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на ряде научно-технических семинаров и конференций, среди них: Всероссийская научно-техническая конференция «Информационные технологии в электронике и электроэнергетике» (Чебоксары, 2000); 5-я Всероссийская научная конференция студентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления» (Таганрог, 2000); 45-й Интернациональный научный коллоквиум (Ильменау, Германия, 2000); Межрегиональная научно-техническая конференция «Научная сессия ТУ СУР» (Томск, 2002); 4-я международная научно-техническая конференция молодых специалистов стран СНГ «Техника и технология связи» (Алматы, 2002); 2-я Всероссийская научно-техническая конференция «Авионика 2003» (Томск, 2003); IX международная научно-техническая конференция «Радиолокация, навигация, связь» (Воронеж, 2003); Всероссийская научно-практическая конференция «Электронные средства и системы управления» (Томск, 2003). Основные результаты диссертации опубликованы в работах [1-11], приведенных в конце реферата.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемой литературы и семи приложений. Она изложена на 184 страницах (без учета приложений), содержит 76 рисунков и 11 таблиц. Библиографический список включает 109 наименований.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обоснована актуальность решаемых задач, сформулирована цель и основные направления исследований.

В первой главе дан обзор современного рынка беспроводных систем связи, показано, что основным направлением его развития является переход к цифровым методам передачи и обработки информации, к расширению предоставляемых услуг связи их интеграции в единое информационное пространство, а с точки зрения физического интерфейса доступа к среде основным направлением развития является применение сигналов с расширенным спектром (FHSS — Bluetooth; OFDM — HiperLan2; DSSS — IEEE 802.11, IS-95). Применение сигналов с расширенным спектром позволяет в несколько раз повысить эффективность использования частотного ресурса, включая использование спектра на вторичной основе, снизить влияние многолучевой интерференции, обеспечить скрытность работы систем связи.

Сравнение эффективности систем связи и методов обработки сигналов проводят для каналов с ограниченной средней мощностью и аддитивным гауссовским шумом (Борисов Ю.П., Левин Б.Р., Прокис Дж.), при этом качество приема не зависит от формы сигнала и определяется отношением энергии Е сигнала к спектральной плотности мощности помех:

Из соотношения (1) видно, что если выразить отношение энергии через отношение мощности сигнала к мощности шума то возможна работа системы связи при уровне мощности сигнала много ниже уровня мощности шумов, если база сигнала много больше единицы.

Анализ формулы Шеннона о пропускной способности канала связи с шумами показывает, что системы связи с большей полосой частот с точки зрения энергетических затрат на передачу одного бита информации более эффективны, чем узкополосные системы связи. Таким образом, увеличение базы сигнала за счет частотной полосы более предпочтительно, чем за счет его длительности.

Эффективность обработки сигналов напрямую зависит от методов их приема. В общей теории оптимальной обработки сигналов различают группу взаимокорреляционных и группу автокорреляционных методов приема (Ю.Б. Окунев, Л А. Яковлев). Характерной особенностью взаимокорреляционных методов является то, что в соответствующих приемниках вычисляются коэффициенты корреляции между принятым сигналом и его вариантами. При автокорреляционных методах приема в качестве опорного колебания используют задержанный на длительность символа входной сигнал. Наиболее важным случаем применения автокорреляционного алгоритма является относительная модуляция и, в частности, фазоразностная. Деление методов приема на взаимокорреляционные и автокорреляционные является условным. Строго взаимокорреляционными являются когерентный прием и некогерентный с когерентным накоплением, характерными признаками которых, помимо использования неподверженных действию шума опорных колебаний, является независимость помехоустойчивости приема от коэффициента расширения спектра (базы) сигнала при флуктуационной помехе. Помехоустойчивость всех остальных методов в аналогичных условиях зависит от коэффициента расширения спектра сигнала.

Далее показано, что одним из методов преодоления трудностей, связанных с обработкой сверхширокополосных сигналов является применение устройств функциональной электроники. Переход от схемотехнической реализации к функциональной позволяет устранить значителыгую часть принципиальных и технологических трудностей, связанных с необходимостью формировать в одном кристалле множество мелкоструктурных элементов и межсоединений. В этой связи схемотехническую интеграцию называют также технологической, а функциональную интеграцию — физической. Примерами устройств функциональной электроники являются акустоэлектронные приборы, приборы на волнах пространственного заряда в твердом теле, приборы с зарядовой связью, оптоэлектронные устройства с распределенным взаимодействием и другие. С технологической точки зрения и с точки зрения интегрального исполнения наиболее предпочтительными являются устройства обработки сигналов на поверхностных акустических волнах. Их диапазон рабочих частот составляет от 10 МГц до 3000 МГц, а ширина полосы обрабатываемого сигнала может составлять 50 процентов от значения центральной частоты. База сигнала, обрабатываемая согласованными фильтрами на ПАВ, достигает 1000. Дальнейшее увеличение базы обрабатываемого сигнала приводит к значительным потерям в обработке за счет вторичных эффектов акустоэлектронного взаимодействия. Существенным недостатком согласованных фильтров на ПАВ является фиксированная топология металлизации встречно-штыревых преобразователей, что влечет за собой отсутствие возможности смены кода без замены кристалла фильтра. Попытки реализации универсальных фильтров на переключающих диодах приводят к

значительному усложнению технологии их изготовления и может быть неоправданным с экономической точки зрения.

Проблема формирования и обработки сигналов со сверхбольшими коэффициентами расширения спектра может быть решена применением квазиоптимальных комбинированных методов приема, суть которых заключается в том, чтобы формировать псевдослучайную последовательность (ПСП) из коротких шумоподобных сигналов, начальная фаза которых модулируется по закону ПСП. Соответственно в приемнике согласованная фильтрация ШПС на радиочастоте осуществляется ПАВ-фильтром, а по-следетекторное накопление ПСП — цифровыми сигнальными процессорами. Результирующий коэффициент расширения спектра равен произведению коэффициентов расширения спектра ШПС и ПСП.

Ставится задача оценки потерь комбинированных методов обработки широкополосных сигналов со сверхбольшими коэффициентами расширения спектра (до 64000) с учетом амплитудно-фазовых искажений, вызванных влиянием дестабилизирующих факторов; разработка и анализ квазиоптимальных алгоритмов цифровой последетек-торной обработки и методов формирования-приема сложных сигналов со сверхнизкой спектральной плотностью мощности излучения, отличающихся от технологии UWB (ultra wide band) ¿-подобных сигналов применением квазинепрерывных сигналов с расширенным спектром.

Во второй главе решается задача оценки эффективности комбинированных методов обработки сигналов с точки зрения реализации систем связи с низкой вероятностью перехвата, включая анализ влияния вторичных эффектов функциональных элементов приемных устройств на увеличение потерь обработки шумоподобных сигналов.

Вопросы обеспечения скрытности работы радиосистем связи предполагают расчет достижимых отношений сигнал/шум по мощности на входе приемного устройства при заданных коэффициенте расширения спектра, вероятности ошибки декодирования символа и времени обнаружения факта функционирования системы сторонними приемниками. Допустимые значения входного отношения сигнал/шум связаны с потерями на обработку сигналов и зависят, в первую очередь, от принятых методов приема.

Представим отношение сигнал/шум на входе приемного устройства выражением:

где — энергия элемента сигнала, последнее равенство в (2) сделано в предположении того, что все элементы сигнала обладают равными энергиями; к* — отношение энергии элемента сигнала к спектральной плотности мощности шума, последнее равенство в (3) справедливо при условии, что все элементы сигнала являются простыми сигналами и занимают всю спектральную полосу сигнала; В — количество элементов в сигнале, здесь и далее речь будет идти о сигналах, коэффициент расширения спектра которых равен базе сигнала. Соответственно В численно равно базе сигнала. Выразив входное отношение через вероятности ошибки для взаимокорреляционного приема:

Л*2 =

где argQ(p) =х у= л/2,1 и 1/72

_ [мвбЫГ

у В

обратная функция отр =

(4)

для систем для систем с противоположными, ортогональными сигналами и пассивной паузой соответственно.

Аналогичным образом выражается формула (2) для автокорреляционного приема:

Формула (5) справедлива для сигналов, база которых превышает В к 12, что следует из анализа преобразования случайных процессов в автокорреляционном приемнике. Из сравнения формул (2, 4 и 5) следует, что множитель в круглых скобках выражения (5) определяет потери автокорреляционного приема.

Методы детектирования с использованием задержанного входного сигнала в качестве опорного колебания (рис. 1) близки к оптимальному приему при малом отношении сигнал/шум и многолучевом распространении сигнала (Турин Дж.). Комбинированный метод приема, реализующий согласовашгую фильтрацию ПАВ-фильтрами и детектирование по методу сравнения фаз, аналогичен автокорреляционному приему, для которого отношение сигнал/шум в каждом элементе кода равно отношению сигнал/шум в пиках автокорреляционных функций выходного сигнала согласованного фильтра. Значение коэффициента расширения спектра, подставляемое в (5), будет равно общему коэффициенту расширения спектра В комбинированного сигнала, деленному на базу Вк когерентно обрабатываемой части сигнала в согласованных фильтрах.

Расчеты показывают, что наибольшими потерями обладает метод приема сигнала неизвестной формы, обозначенный на рисунке 2 как «обнаружение». Указанный порог обнаружения соответствует суммарной вероятности ошибок ложного обнаружения и пропуска сигнала равной 10-2. Для того чтобы обеспечить входное отношение сигнал шум минус 15 дБ при вероятности ошибки не хуже 10-2, когерентному методу декодирования достаточно иметь коэффициент расширения спектра равным 100, для автокорреляционного метода декодирования коэффициент расширения спектра сигнала должен быть не меньше 3000, что потребует в случае фиксации рабочей полосы частот увеличения времени передачи в 30 раз. Обнаружение сигнала такого уровня потребуется время, соответствующее передаче сигнала с базой более 100 000, что 1000 раз превышает базу противоположных сигналов при когерентном приеме и более чем в 30 раз превышает базу ОФМ сигнала, детектируемого автокорреляционным методом.

Рис. 1. Комбинированный прием сложных сигналов с детектированием по методу сравнения фаз (слева) и автокорреляционному методу (справа)

В отличие от взаимокорреляционных методов приема рост запаса по скрытности для автокорреляционного приема при увеличении коэффициента расширения спектра сигнала остается практически незаметным и определяется лишь достоверностью обнаружения и качеством приема информации. Это объясняется совпадением алгоритмов приема сигнала неизвестной формы и автокорреляционного метода приема при малых отношениях сигнал/шум. Графики дифференциально-фазовой модуляции (ДФМ) рисунка 2 соответствуют методу сравнения полярностей и являются вырожденным случаем автокорреляционного приема сложного сигнала при коэффициенте расширения спектра сигнала равном единице.

Комбинированные методы обработки сложных широкополосных сигналов (рис. 1 и рис. 2) занимают промежуточное положение между взаимокорреляционными методами и автокорреляционными методами приема.

Метками на рис. 2 обозначены значения базы части комбинированного сигнала, обрабатываемой согласованными фильтрами. Нижний край тонированных участков соответствует уточнению формулы (5) для автокорреляционного последетекторного накопления Ва 5 12. Общая база комбинированного сигнала р Ва ^¡^ Посколь-

ку последетекторное накопление энергии сложного сигнала при комбинированной обработке описывается автокорреляционными законами приема и не дает относительного увеличения выигрыша в скрытности передачи информации с увеличением коэффициента расширения спектра, то основным механизмом увеличения степени защищенности системы связи от стороннего обнаружения является увеличение доли когерентно обрабатываемой части сложного сигнала, другими словами — коэффициента расширения спектра

Помимо технологических проблем реализации согласованных фильтров для радиосигналов с большими коэффициентами расширения спектра, существенное влияние оказывают вторичные эффекты устройств функциональной электроники. Наибольшие потери обработки фазокодоманипулированных сигналов в согласованном ПАВ-фильтре вызывают донлеровские эффекты и температурные воздействия. При этом, масштабные изменения сигнала, как правило, не учитывают. Если регулярную составляющую фазовременных искажений (диапазон отклонений фазы) каждого элемента

сложного сигнала определить как ф, то общий уход фазы за время, равное длительности всего сигнала, состоящего из Вц элементов, составит ± В^ • ф /2. Детектирование сигнала по методу сравнения фаз внесет дополнительные фазовые искажения, вызванные набегом фазы на линии задержки ПАВ.

Рис 2 Зависимость допустимого отношения сигнал/шум на входе приемника ШПС от метода приема и коэффициента расширения спектра сигнала

Конечная формула минимально допустимого отношения сигнал/шум по мощности на входе приемного устройства при заданной вероятности ошибки декодирования символа р, учитывающая регулярные фазовые искажения для комбинированного сигнала с учетом соотношения (5), описывается следующим выражением [дБ]

л

/

Расчеты показывают, что при фазовых искажениях 0,5° на чип потери когерентной обработки начинают резко возрастать до бесконечности при базе сигнала больше 500 (набег фазы за время обработки сложного сигнала приближается к значению 2тг радиан). Для тех же фазовых искажений потери обработки за счет набега фазы комбинированного сигнала составляют не более 2 дБ при общем коэффициенте расширения спектра В > 104 для Вц = 127. Таким образом, комбинированная обработка сложных сигналов позволяет снизить требования на точность изготовления согласованных фильтров, уменьшить влияние температурных коэффициентов расширения подложки фильтров и позволяет допустить больший разброс доплсровских сдвигов частот.

Третья глава посвящена рассмотрению цифровых методов последетекторного обнаружения сложных сигналов. Применение согласованных фильтров не устраняет проблемы построения сложных систем синхронизации, т.к. для распознавания символа решающим устройством выборку сигнала необходимо брать в центре узкого главного лепестка функции автокорреляции. Как правило, при использовании сложных, в частности составных сигналов, отношение сигнал/помеха на входе устройства синхронизации значительно меньше единицы. Возникающее подобие «порочного круга»: для хорошей помехозащищенности нужна синхронизация, для хорошей синхронизации нужна помехозащищенность, разрешается использованием различных поисковых методов, однако платой за это является значительное усложнение процедур обработки. Процедура поиска, хотя и осуществляется только на начальных этапах сеансов связи, требует значительных аппаратурных и вычислительных средств, поэтому существует необходимость в максимальном совмещении процедур поисковой синхронизации и приема (декодирования) сложных сигналов. В конечном итоге, существует задача выработки простейших алгоритмов последетекторной обработки сложных сигналов, допускающих их синхронизацию по информационной совокупности с возможностью реализации алгоритмов современными цифровыми сигнальными процессорами.

Последетекторные схемы обработки сигналов относятся к классу квазиоптимальных алгоритмов, т.к. процесс детектирования неизбежно связан с потерей полезной информации, однако последетекторные алгоритмы обладают большей возможностью использования цифровых методов обработки, что может значительно упростить их программно-аппаратную реализацию.

Решающая функция оптимального обнаружения сигнала в условиях априорной неопределенности интенсивности аддитивного гауссовского шума, максимизирующая вероятность правильного обнаружения (мощность критерия) Б при заданном минимуме вероятности ложной тревоги (значимость критерия) а, описывается выражением:

где — выборка объема из отсчетов комплексной огибающей

наблюдаемого процесса в моменты времени — константа, опреде-

ляемая только уровнем вероятности ложной тревоги

С точки зрения реализации, оптимальное правило обнаружения (6) обладает рядом существенных ограничений вычисление квадрата выборки, суммирование и последующее вычисление квадратного корня сопровождается двукратным увеличением разрядности трактов оценки шумов, увеличением аппаратного ресурса, снижением быстродействия, усугубляется проблема динамического диапазона приемника.

Фактически, при большом коэффициенте расширения спектра и малом отношении сигнал/шум на входе линейного приемного тракта, корень квадратный из интеграла в правой части выражения (6) представляет собой устройство вычисления среднеквадра-тического значения шума, относительно оценки которого задается величина порогового уровня решающего устройства. Поскольку для оценки порога достаточно знать не абсолютное значение среднеквадратического отклонения шума а некоторую величину у, являющуюся функцией от искомой оценки До), где Д) в лучшем случае линейная, а в общем случае известная монотонная функция от о или дисперсии 02, то алгоритм оценки порога (правая часть уравнения 6) может быть упрощен

Общая функциональная схема приемника сложных сигналов с синхронизацией по информационной совокупности, реализующая упрощенный алгоритм оценки порога (7) и накопления сигнала представлена на рисунке 3

Рис 3 Квазиоптимальная схема последетекторного обнаружения сигналов

Трансверсальный фильтр (ТФ2) вместе с множителем С(а) образует тракт оценки порога II, где количество отводов #линии задержки будет определять точность оценки (выражение 7) Фильтр ТФ1 представляет сигнальный тракт Если принять тактовую частоту фильтра ТФ1 равной двум выборкам на элемент (чип) сложного сигнала, то, при цифровой реализации, число регистров линии задержки (ЛЗ) будет равно удвоенному значению коэффициента расширения спектра сигнала, умноженному на количе-

ство сигналов К, по которым производится оценка. Линия задержки фильтра ТФ1 имеет лишь К значащих отводов, по времени соответствующих центрам главных лепестков автокорреляционных функций (АКФ) сложных сигналов. Таким образом, ТФ1 вместе с блоком вычисления модуля продетектированной АКФ представляет собой гребенчатый фильтр, использующий для накопления один из известных параметров сигнала — его период следования.

Далее показано, что плотность распределений вероятностей значений процессов на выходах фильтров ТФ1 и ТФ2 благодаря операции взятия модуля не является гауссов-ской, однако, если воспользоваться центральной предельной теоремой, то искомые плотности распределений вероятностей можно выразить через интеграл Лапласа 1\х) и Для линейного детектора вероятности ошибки ложного приема при аппроксимации процессов на входе решающего устройства гауссовскими плотностями распределений:

г \

ак I

-Ш-.

(8)

г)

где математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение равны:

= 1),

Вероятность пропуска сигнала:

где математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение описываются выра-

жениями:

1 "г сг ( т1 } т / т Л т

^--жл'^г^АтггУГ

1(т,а)= [х-ШАх^^-у^- \х-е ; у12яа;

где — функция ошибок; равно амплитуде входного полезного сигнала; равно среднеквадратическому отклонению входного шума.

На рисунке 4 представлены суммарные вероятности ошибок ложного срабатывания а или ложного несрабатывания (пропуска) Р решающего устройства (РУ) системы синхронизации-обнаружения (рис. 3) для значений сигнал/шум в пиках автокорреляционных функций равных 3 дБ (верхний график) и 6 дБ (нижний график). Сплошные линии соответствуют результатам математического моделирования процессов, пунктирные линии рассчитаны по аппроксимирующим формулам (8) и (9).

Из результатов анализа рисунка 4 следует, что аппроксимирующие формулы (8) и (9) дают плотную верхнюю границу вероятности ошибок системы синхронизации. Таким образом, если задаться минимальным отношением сигаад/шум в пиках корреляционных функций равным 6 дБ и количеством отводов фильтров то оптимальное значение коэффициента порога при котором вероятность ошибки срабатывания синхронизации будет не более 10-6.

Результаты расчетов и моделирования работы последетекторных схем обнаружения при детектировании сигнала по методу сравнения фаз показывают, что вероятности ошибок обнаружения хорошо аппроксимируются гауссовскими распределениями лишь при малых отношениях сигнал/шум на входе приемника. При этом качество приема оказывается выше, чем при линейном детекторе. Для случаев больших отношений сигнал/шум ухудшение приближения аппроксимирующих выражений к реальным характеристикам системы синхронизации связано с особенностью плотности распределения шума на выходе ОФМ-детектора, которая описывается через модифицированную функцию Бесссля нулевого порядка от мнимого аргумента и характеризуется повышенным уровнем результирующих значений при большом аргументе, в частности, для значений отношений сигнал шум, превышающих 9 дБ.

Функциональная схема сигнального процессора, реализованного на микросхеме программируемой логики (ПЛИС) приемника, показана на рисунке 5. Реальная схема сигнального процессора представляет собой текст программы на языке AHDL - расширение специализированного международными стандартами языка VHDL, который разработан в рамках американского проекта создания нового поколения высокоскоростной элементной базы (Very High Speed Integrated Circuits — VHSIC).

Полная реализация схемы (рис. 5) на кристалле Асех EPIK100, имеющей в своем составе 4900 логических ячеек и 50 кбит встроенной памяти, занимает около 80% ресурса логических ячеек и 70% ресурса встроенной памяти. Дискретизация выходного сигнала детектора с частотой 126,976 МГц соответствует двум выборкам на один чип ПСП. Количество выборок для 31-элементной М-последоватсльности равно 62. Счетчик-дешифратор CT/DC по модулю 62 поочередно подает разрешающий сигнал на интеграторы таким образом, первый интегратор накапливает каждую первую выборку АКФ-ПСП, второй интегратор — каждую вторую выборку и т.д. Происходит распараллеливание дискретного потока на 62 канала

Рис. 4. Суммарные вероятности ошибки синхронизации

Рис. 5. Функциональная схема цифрового сигнального процессора, осуществляющего после-детекторную обработку ШПС

Исходя из объема буфера FIFO, по прошествии 64-х ПСП первый накопленный отсчет вычтется из интегратора, а новый отсчет прибавится. Размер б>фера FIFO играет роль временного интервала прямоугольного окна интегрирования, но для каждого из интеграторов оно равно 64-м отсчетам. Это соответствует трансверсальному фильтру ТФ1 (рис. 3) порядка 62 х 64 = 3968 с количеством отводов К=64. Результат интегрирования сравнивается с оценкой шума в компараторах (СМР) решающего устройства (РУ) после чего результаты сравнения мультиплексор (MX) преобразует из параллельного потока в последовательный, синхронизированный по задержке с поступающими отсчетами. Точность оценки шума определяется размером FIFO буфера блока оценки шумов. Если для оценки шума использовать выход сумматора блока накопления сигнала, то результирующий порядок фильтра оценки шума увеличится в 62 раза и станет равным 3968. Таким образом, увеличение точности оценки шума не потребовало увеличения требуемого ресурса ПЛИС.

Анализ квазиоптимального алгоритма приема сложных сигналов свидетельствует о возможности построения последетекторных цифровых схем системы обнаружения и синхронизации таким образом, чтобы они не ухудшали характеристик приема системы в целом. Не смотря на упрощение математических операций, квазиоптимальный алгоритм обработки сигнала обладает свойством инвариантности вероятности ложного срабатывания решающего устройства к интенсивности входных шумоа Несомненным достоинством представленной схемы является автоматическое выделение всех автокорреляционных пиков, превышающих установленный порог для случая многолучевого распространения сигнала, при этом выход блока накопления сигнала отображает

временную развертку профиля многолучевости. Схема проста в реализации и не содержит сложных управляющих ветвей с обратной связью. Предложена оригинальная реализация трансверсального фильтра с прямоугольным окном интегрирования для схемы последетекторного обнаружения ШПС. Показано, что потери в обработке квазиоптимального алгоритма с линейным детектором составляют 6 дБ, а с автокорреляционным детектором — не более 3 дБ. Точное вычисление шумового порога квазиоптимальным обнаружителем возможно без выделения дополнительного аппаратного ресурса, что при автокорреляционном методе детектирования позволяет компенсировать потери в 3 дБ и приблизиться к характеристике обнаружения оптимального приемника.

Четвертая глава посвящена анализу помехоустойчивости сверхширокополосного приемника шумоподобных сигналов, использующего принцип автокорреляционного преобразования спектра входного сигнала для декодирования сложных сигналов.

Основу метода кодирования составляет квадратурная модуляция, в которой синфазная составляющая сигнала модулируется в балансном модуляторе сверхширокополосной случайной бинарной последовательностью, а квадратурная составляющая несущей модулируется информационным бинарным сигналом, предварительно перемноженным по модулю два с широкополосной случайной последовательностью. Декодирование сигнала осуществляется методом квадратичной петли, обычно применяемым в системах ФАПЧ для выделения несущего колебания ФМ2 сигнала. В данном случае, на синфазной составляющей удвоенной частоты несущей выделяется информационный сигнал, дальнейшая обработка которого проводится обычными методами узкополосной фильтрации. В соответствии с выше сказанным, алгоритм формирования излучаемого передатчиком сигнала:

где - широкополосная случайная последовательность; - полез-

ная информационная последовательность.

Ему соответствует математическое уравнение алгоритма приема;

(A(l)cos(<ä0t) + B(t)sin(®0t)f = / + АО) ■ В(1) ■ sin2 m0t = / + I(t)sin2<äat

Моделирование сверхширокополосного канала связи проводилось с учетом формирования прямоугольной частотной характеристики шумов и сигналов с помощью фильтров Найквиста с коэффициентом скругления ß = 0,3. Результаты статистического анализа, представленные на рисунке 6, свидетельствуют о том, что эффективность сверхширокополосного приемника, использующего метод квадратичной петли уступает рассмотренным ранее методам приема, включая автокорреляционные методы декодирования. Низкая эффективность (имеются в виду энергетические затраты на передачу одного бита информации) является своего рода платой за простоту реализации сверхширокополосного канала связи.

Рассмотрены вопросы формирования множественного доступа к среде с ортогональным частотным разделением каналов для систем с представленным методом сверхширокополосного кодирования. Показано, что возможно организация доступа с выделением приоритетных каналов, обладающих повышенной пропускной способно-стъю по отношению к смежным каналам передачи данных.

Рис. 6. Сравнительные характеристики эффективности приема методом квадратичной петли

Результаты расчетов свидетельствуют о том, что формируемый сигнал обладает сверхнизкой спектральной плотностью мощности шума и не содержит в явном виде спектра информационного сигнала, однако степень защищенности такого канала от постороннего прослушивания практически не отличается от обычных средств связи с простыми сигналами.

Представлен алгоритм формирования и декодирования сверхширокополосного сигнала, использующий взаимный временной сдвиг между квадратурными каналами и исключающий возможность обнаружения сеанса связи оптимальными приемниками сигналов неизвестной формы. Статистический анализ сверхширокополосного канала с временным сдвигом квадратур показывает, что эффективность передачи информации на 2 дБ хуже эффективности сверхширокополосного канала связи с квадратичной петлей при коэффициенте расширения спектра сигнала равном 100.

Показано, что увеличение коэффициента расширения спектра приводит к снижению энергетических потерь на обработку сигналов. Снижение потерь на обработку является следствием трансформации спектральной плотности мошности шумов из равномерной в форму, близкую к треугольной, распределенной на удвоенном частотном интервале. В результате улучшается фильтрация полезной составляющей сигнала на выходе квадратичного декодера.

В заключении сформулированы основные результаты диссертационной работы:

1. Получены общие выражения для расчета потерь на обработку комбинированных методов приема, сочетающих в себе когерентный прием коротких сверхширокополосных сигналов согласованными фильтрами на ПАВ и последетекторное накопление энергии сигнала цифровыми сигнальными процессорами.

2. Проведен сравнительный анализ скрытности работы систем, использующих автокорреляционный, взаимокорреляционный и комбинированный методы декодирования сложных сигналов. Результаты расчетов свидетельствуют о том, что увеличение скрытности систем связи для комбинированных методов приема при заданном качестве связи и заданной достоверности обнаружения системы сторонним наблюдателем возможно лишь за счет увеличения коэффициента расширения спектра сигнала, обрабатываемого в когерентных согласованных фильтрах.

3. Оценено влияние фазовых искажений фазокодоманипулированных сигналов на величину потерь обработки для различных методов приема сложных сигналов при увеличении коэффициентов расширения спектра до несколько тысяч. Показано, что комбинированные методы обработки сложных сигналов при больших регулярных фазовых искажениях, вызванных температурной нестабильностью функциональных узлов и доплеровскими сдвигами частот, обеспечивают лучшее качество приема, чем когерентные методы приема.

4. Представлен статистический анализ оптимальных и квазиоптимальных последе-текторных обнаружителей сигналов, работающих в условиях априорной неопределенности интенсивности аддитивных гауссовских шумов. Показано, что гауссовская аппроксимация плотностей распределения случайных процессов на выходе взаимокорреляционного детектора обладает хорошим приближением для расчета вероятностных характеристик последетекторных схем обнаружения сложных сигналов.

5. Для каналов связи с априорной неопределенностью интенсивности гауссовских шумов показано, что энергетические потери обработки сложных сигналов квазиоптимальным алгоритмом при линейном детекторе составляют 6 дБ, при автокорреляционном детекторе — не более 3 дБ. Точное вычисление шумового порога квазиоптимальным обнаружителем возможно без дополнительных аппаратурных затрат, что, при автокорреляционном методе детектирования, позволяет компенсировать потери в 3 дБ и приблизиться к характеристике обнаружения оптимального приемника.

6. Представлены результаты экспериментальной реализации цифровых алгоритмов последетекторного обнаружения. Показано, что возможно построение системы синхронизации с вероятностью суммарной ошибки первого и второго рода (критерий Неймана-Пирсона) не более 10-5 при отношении сигнал/шум в пиках автокорреляционных функций не более 3 дБ для коэффициента расширения спектра последетекторной обработки сигнала В„ = 64-м (автокорреляционный детектор).

7. Предложены оригинальные алгоритмы формирования и квазиоптимальной обработки сверхширокополосных ФКМ радиосигналов, использующие методы квадратичной петли для организации систем связи со сверхнизкой плотностью мощности излучения. Проведен их вероятностный анализ методом статистических испытаний.

Основные результаты диссертации опубликованы в работах:

1. Чигринец В.А., Козлов В.Г. Радиомодем сверхширокополосного канала связи // Труды XXXIII Международной студенческой конференции «Студент и научно-технический прогресс»: Физика, Новосибирск, Россия, 1995, С. 45 - 46.

2. Tschigiinets WI. Mehrstufige Kodieiung des Signals mit Zufallskode fur Superbreitband-kommunikation // 45. Internationale Wissenschaftliche KoIIoquium, TU-Ilmenau, Deutschland, 04.-06. Oktober 2000, P. 895 - 900.

3. Чигринец В.А. Моделирование системы многоступенчатого расширения спектра на базе сигналов случайной последовательности // Материалы Ш Всероссийской научно-технической конференции «Информационные технологии в электронике и электроэнергетике» Чебоксары, Россия, 2000, С. 376-380.

4. Чигринец ВА., Сидоренко В.Ю. Сверхширокополосное кодирование случайным кодом // Тез. докл. V Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления», Таганрог, Россия, октябрь 2000, С. 28 - 29.

5. Чигринец ВА., Сидоренко В.Ю., Дубченко А.Ю., Демидов АЛ. Реализация радиомодема на ПЛИС Альтера для каналов связи CDMA // Труды Межрегиональной научно-технической конференции «Научная сессия ТУСУР» Томск, Россия, май 2002, Т.1, С. 112-114.

6. Чигринец ВА, Демидов А.Я. Адаптивный прием шумоподобных сигналов в сверхширокополосных системах связи // Труды IV Международной научно-технической конференции молодых специалистов стран СНГ «Техника и технология связи», Алматы, Казахстан, сентябрь 2002, С. 240-245.

7. Чигринец В.А., Демидов А.Я., Дегтярев Г.Ф., Серебренников Л.Я. Применение составных ШПС в защищенных системах связи // Сборник трудов II Всероссийской научно-технической конференции «Авионика 2003», Томск, Россия, апрель 2003, С 266-271.

8. Чигринец В.А., Демидов А.Я., Сидоренко В.Ю. Применение комбинированных методов обработки ШПС в адаптивных каналах связи // Труды IX Международной научно-технической конференции «Радиолокация, навигация, связь», Воронеж, Россия, апрель 2003.

9. Чигринец В.А. Инвариантный прием сложных сигналов // Труды Всероссийской научно-практической конференции «Электронные средства и системы управления», Томск, Россия, октябрь 2003, С. 71 - 75.

10. Демидов А.Я., Чигринец ВА Квазиоптимальный прием шумоподобных сигналов // Ред. ж. Изв. высш. учеб. заведений. Электроника. - Москва, 2004. - №4.

11. Квазиоптимальный прием сверхширокополосных сигналов/ Чигринец ВА; Ред. ж. Изв. высш. учеб. заведений. Физика - Томск, 2004. - 9 с: ил. - Библиогр. 6 назв. -Рус. - Деп. в ВИНИТИ 26.02.04, №334-В2004.

9 0 3В

Тираж 100. Заказ 363. Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники пр. Ленина, 40

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ШУМОПОДОБНЫЕ СИГНАЛЫ В СИСТЕМАХ ПЕРЕДАЧИ

ИНФОРМАЦИИ.

§ 1.1. Современные системы передачи информации.

§ 1.2. Оптимальный прием широкополосных сигналов.

§ 1.2.1. Достоинства сверхширокополосных каналов связи.

§ 1.2.2. Методы приема сигналов с расширенным спектром.

§ 1.2.3. Помехоустойчивость систем передачи сигналов с расширенным спектром.

§ 1.2.4. Обнаружение ШПС при неизвестном законе их формирования.

§ 1.3. Применение комбинированных методов приема шумоподобных сигналов.

§ 1.4. Приборы функциональной электроники в устройствах обработки информации.

ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ МЕТОДОВ

КОМБИНИРОВАННОЙ ОБРАБОТКИ СЛОЖНЫХ СИГНАЛОВ.

§ 2.1. Квазикогерентные методы приема ФМ сигналов.

§ 2.2. Влияние коэффициента расширения спектра комбинированного сигнала на параметры его обнаружения.

§ 2.3. Влияние фазовых ошибок на прием сложных ФКМ сигналов

§ 2.4. Влияние вторичных эффектов функциональных элементов на прием ШПС.

ГЛАВА 3. ИНВАРИАНТНЫЕ МЕТОДЫ ОБНАРУЖЕНИЯ И

СИНХРОНИЗАЦИИ СЛОЖНЫХ СИГНАЛОВ.

§ 3.1. Статистическая оценка параметров сигналов.

§ 3.2. Последетекторное обнаружение сложных сигналов.

§ 3.3. Квазиоптимальный алгоритм последетекторного обнаружения сложных сигналов.

§ 3.3.1. Квазиоптимальный алгоритм оценки шумового порога.

§ 3.3.2. Вероятностные характеристики алгоритма инвариантного обнаружения ШПС.

§ 3.3.3. Анализ вероятности ошибки первого рода квазиоптимального обнаружителя сигналов.

§ 3.3.4. Анализ вероятности ошибки второго рода квазиоптимального обнаружителя сигналов.

§ 3.3.5. Критерий минимума суммы условных вероятностей ошибок.

§ 3.4. Реализация алгоритма последетекторного обнаружения

ГЛАВА 4. КОДИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНОЙ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬЮ

В СВЕРХШИРОКОПОЛОСНЫХ КАНАЛАХ СВЯЗИ.

§ 4.1. Общее описание метода кодирования-декодирования сверхширокополосным случайным кодом.

§ 4.2. Энергетические характеристики декодера сверхширокополосных сигналов.

§ 4.3. Статистический анализ приемника сверхширокополосных сигналов.

§ 4.4. Множественный доступ. Ортогональное уплотнение с частотным разделением.

§ 4.5. Применение сверхширокополосного кодирования в системах с низкой вероятностью перехвата.

Сложные сигналы находят все более широкое применение в радиотехнических системах. В литературе такие сигналы называют также широкополосными или сигналами с рассеянным спектром. Особенностью их использования является то, что занимаемая ими полоса частот АР намного превосходит информационную скорость Л. Это значит, что показатель расширения спектра Вс = АЕ/К для широкополосных сигналов намного больше единицы. В радиолокации вместо показателя расширения спектра используют близкое по смыслу понятие базы сигнала Вс которую определяют как произведение полосы частот А Г излучаемого символа на его длительность Т. В отличие от простых сигналов, для которых база Вс ~ база сложных сигналов может быть равна десяткам и даже сотням тысяч. Благодаря большой избыточности широкополосные сигналы используют для широкого круга задач: подавление вредного влияния естественных и преднамеренных помех; кодовое разделение каналов в системах множественного доступа, в которых абоненты работают в общей полосе частот;

разделение лучей при многолучевом распространении сигнала, а так же для «изучения» их статистических характеристик в адаптивных каналах связи; обеспечение скрытности передачи информации путем снижения спектральной плотности излучаемой мощности и возможности передачи сигнала на уровне фонового излучения, что затрудняет не только детектирование подобных сигналов сторонними наблюдателями, но и скрывает факт наличия самого излучения. Поэтому такие сигналы называют сигналами с низкой вероятностью перехвата (НВП); повторное использование частотного ресурса за счет электромагнитной совместимости с традиционными системами связи, использующими простые сигналы; получение точных дальностей и перемещений при измерениях в радиолокации и навигации.

Из-за своих корреляционных свойств и псевдослучайности, которая делает сложные сигналы похожими на случайный шум, они получили также название шумоподобных сигналов (ШПС). Шумоподобные сигналы применяются в радиосвязи уже более 50 лет, но до 60-х гг. системы на их основе были доступны только военным структурам, а любая информация о создававшихся системах основательно засекречивалась. К концу 70-х практически была сформирована базирующаяся на их основе система связи с кодовым разделением каналов (Code Division Multiple Access, CDMA) (в те годы ее главным недостатком считалась сложность технической реализации), а в середине 90-х годов появились первые коммерческие системы.

Быстрому расширению области применения мобильных систем связи способствовали сравнительно недавние достижения полупроводниковой техники. В этом отношении одним из важных новых факторов служит наличие надежных экономичных полупроводниковых приборов, хорошо работающих на высоких частотах. Существенную роль сыграла и разработка недорогих экономичных логических СБИС, позволивших перейти от аналогового способа обработки широкополосных сигналов к цифровому и исключить такие недостатки аналогового способа как невысокие стабильность и линейность трактов, не идентичность каналов, трудности фильтрации. Использование современной элементной базы (цифровых сигнальных процессоров (ЦСП) — DSP) и программируемых логических интегральных схем (ПЛИС - programmable logic devices (PLD)) в демодуляторах при реализации алгоритмов ЦОС позволило снизить массу, габариты и цену устройств, существенно повысить их надёжность. Несмотря на впечатляющие достижения полупроводниковой техники, в настоящее время реализованы системы беспроводной связи CdmaOne и CDMA2000 и UMTS с полосами каналов 1,25 МГц и 5 МГц, а рекомендуемые для освоения полосы частот в коммерческих системах связи нового поколения не превышают 45 МГц. Как показывает практика, разработка недорогих экономичных цифровых сигнальных процессоров для обработки сигналов с базой 64000 и полосой до 50 МГц представляет собой серьезную проблему обеспечения их бесперебойной работы при требуемом быстродействии и сталкивается с принципиальными трудностями отладки и анализа проектных решений. Существующие в настоящее время системы связи с ШПС, общая рабочая полоса которых превышает 64 МГц, не являются системами общего пользования и, как правило, их эксплуатация проходит в рамках экспериментальных моделей и исследовательских полигонов.

Тем не менее, стратегическое направление развития средств связи как общего, так и специального применения связано с разработкой методов и средств обработки сигналов с шириной спектра десятки - сотни мегагерц. Так, по рекомендации ITU, начиная с систем связи поколения 3G, ширина спектра несущего сигнала должна выбираться кратной 5 МГц.

В значительной степени решить проблему повышения полосы обрабатываемых сигналов позволяют такие устройства функциональной электроники, как устройства на поверхностных акустических волнах (ПАВ). Акустоэлекгронные радиокомпоненты (АРК) по сравнению с их известными функциональными аналогами обладают особой спецификой, заключающейся в том, что традиционные схемотехнические способы получения заданных параметров сменяются при переходе к АРК способами топологическими. По существу, в топологии (геометрии) структуры, расположенной на поверхности звукопровода, "записаны" все электрические параметры АРК (с учетом электрофизических параметров звукопровода). Формирование сигналов и их обработка в приемном устройстве акустоэлектронными компонентами осуществляется непосредственно на радиочастоте, при этом отсутствуют такие традиционные узлы, как задающие генераторы и модуляторы. Малая площадь, занимаемая кодирующей топологией на поверхности пьезоэлектрика, позволяет на одной подложке реализовать несколько каналов формирования и обработки ШПС. Устройства на ПАВ позволяют реализовывать когерентные согласованные фильтры для таких форматов радиосигналов как фазоманипулированные (ФМн), частотно-манипулированные (ЧМн), дискретно-временные (ДВ), а так же смешанные форматы сигналов, являющиеся комбинацией выше названых.

При термостабилизации подложек из пьезокристаллов максимальная длительность сигнала может составлять несколько десятков микросекунд и ограничивается технологической точностью изготовления топологии на больших расстояниях (несколько сантиметров). Ширина спектра ШПС может составлять до 50 % от центральной частоты при центральной частоте свыше гигагерца. Негативным фактором при увеличении ширины спектра является увеличение потерь на преобразование электрического сигнала в ПАВ. Современная технология позволяет создавать устройства на ПАВ, способных работать на частотах вплоть до 3 ГГц [81, 82]. Исходя из перечисленных выше ограничений на частотно-временной формат сигналов, реально, методами акустоэлектроники можно формировать и обрабатывать сигналы с базой до нескольких сотен. Применение сигналов с базой более 500 связано с решением сложных технических и технологических проблем и может быть экономически не оправдано.

Поскольку аналоговые устройства не обладают достаточной линейностью при обработке сигналов большой длительности и в большей степени подвержены влияниям дестабилизирующих внешних факторов чем цифровая техника, а цифровая техника, в свою очередь, значительно уступает по быстродействию аналоговой технике, то возможен компромиссный вариант построения систем связи с сверхширокополосными сигналами большой длительности — комбинированная обработка сигналов. Суть комбинированной обработки сигналов заключается в том, чтобы обработке подвергать не весь широкополосный сигнал большой длительности, а сформировать его из нескольких коротких широкополосных сигналов, длительность которых доступна для обработки аналоговыми когерентными согласованными фильтрами на ПАВ. После детектирования и оцифровки дальнейшую обработку сложного сигнала по видеочастоте производить средствами цифровой техники. Такой подход позволяет компенсировать недостатки аналоговых методов обработки сигналов цифровыми методами и является одним из основных путей преодоления трудностей, связанных с реализацией оптимальных правил обработки ШПС.

Такие неоптимальные (или квазиоптимальные) алгоритмы обработки обычно строятся так, чтобы, несколько ухудшая параметры обнаружения и различения сигналов на фоне помех, либо упростить устройство обработки и поиска, либо сократить время поиска, либо дать какие-либо другие преимущества по сравнению с оптимальным правилом. И если ухудшение параметров не велико, а преимущества, связанные с практической реализацией или функционированием системы, существенны, то применение квазиоптимальных алгоритмов оказывается выгодным. В данном случае применение комбинированной обработки сложных сигналов существенно снижает и без того жесткие требования к радиочастотным

ПАВ-фильтрам и сигнальным процессорам, позволяя тем самым практически неограниченно увеличивать базу составного сигнала (база результирующего сигнала равна произведению баз ПСП и чипового ШПС), а так же преодолеть трудности с реализацией смены кода на IlAB-фильтрах за счет ПСП-кодирования.

Применение согласованных фильтров не требует синхронизации опорной функции с входным сигналом для получения корреляционной функции, т.к. согласованные фильтры, в отличие от корреляторов, относятся к классу ЛИВ-систем (линейных инвариантных во времени). Однако, некогерентное накопление и декодирование сигналов требует взятие отсчетов в пиках главных лепестков автокорреляционной функции, что с точки зрения сложности построения системы обнаружения и синхронизации делает системы с согласованными фильтрами адекватными системам с корреляторами. Поэтому представляет особый интерес исследование квазиоптимальных беспоисковых цифровых систем последетекгорного обнаружения и синхронизации по информационной совокупности [22, 105].

В настоящее время известны реализации ряда систем сверхширокополосного зондирования, принцип действия которых основан на применении сверхкоротких, порядка 250 — 500 пс., импульсов [6, 70 — 74]. Мобильная реализация таких систем ограничивает радиус их действия 15 — 150 метрами. Одним из существенных факторов сдерживающих развитие таких систем является низкая энергетика сверхкоротких импульсов. Возможен альтернативный подход к вопросам построения сверхширокополосных систем с непрерывными сигналами, основной задачей которых является формирование и обработка сигнала со сверхнизкой спектральной плотности излучения и защита от обнаружения таких систем по полю [34, 35]. Актуальной проблемой является оценка эффективности алгоритмов декодирования сверхширокополосных непрерывных сигналов и выработка рекомендаций по адаптации таких систем к решению основного вопроса — обеспечения скрытности работы.

Целью работы является разработка квазиоптимальных алгоритмов обработки сигналов с расширенным спектром методом объединения сильных сторон аналоговой функциональной электроники и цифровой обработки сигналов, позволяющих на порядок увеличить полосу сложных сигналов, применяемых в современных системах связи при существенном упрощении реализации приемных устройств.

Основные задачи исследования.

Поставленная цель исследований требует решения следующих задач:

1. Получить аналитические выражения зависимости энергетической эффективности многоступенчатой комбинированной обработки, использующей взаимо- и автокорреляционные методы детектирования сложных сигналов, от коэффициента расширения спеюра для систем связи с низкой вероятностью перехвата.

2. Оценить степень влияния амплитудно-фазовых искажений сигнала, вызванных доплеровскими сдвигами частот и вторичными эффектами акустоэлектронных радиокомпонентов, на увеличение потерь обработки сложного сигнала при когерентном, автокорреляционном и комбинированном методах приема сложных сигналов.

3. Исследовать эффективность квазиоптимальных алгоритмов цифровой последетекторной обработки сигналов, учитывающих ограничения аппаратного ресурса по скорости исполнения квадратичных операций.

4. Разработать цифровой сигнальный процессор на основе СБИС программируемой логики и оценить эффективность аппаратных средств цифровой последетекторной обработки шумоподобных сигналов для работы систем связи в условиях априорной неопределенности интенсивности гауссовских шумов и многолучевого распространения сигнала.

5. Разработать имитационную модель сверхширокополосного канала связи, использующего методы квадратурного кодирования случайной последовательностью для формирования сигналов с сверхнизкой спектральной плотностью мощности излучения.

6. Методом статистических испытаний выполнить сравнительный анализ эффективности приема, использующего метод квадратичной петли, для декодирования сигналов с сверхнизкой спектральной плотностью мощности излучения.

Методы исследования.

Решение поставленных задач проводилось с использованием математического аппарата теории помехоустойчивого кодирования, теории вероятностей, статистической радиотехники и математической статистики. Теоретические результаты были подтверждены экспериментальными исследованиями, включающими проведение стендовых испытаний лабораторных макетов и имитационного моделирования с использованием ЭВМ.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Замена операции усреднения квадрата выборки на операцию усреднения модуля выборки входного сигнала схемы оценки порога принятия решения в алгоритме оптимального обнаружения детерминированных сигналов в каналах связи с априорной неопределенностью интенсивности аддитивных белых гауссовских шумов сохраняет инвариантность вероятности ложного обнаружения сигнала по отношению к изменению уровня шума.

2. Для когерентного детектора аппроксимация плотностей распределения вероятностей случайных процессов на входе решающего устройства модифицированного алгоритма обнаружения гауссовскими распределениями вероятностей позволяет получить плотную верхнюю границу суммарной вероятности ошибок первого и второго рода.

3. Вносимые энергетические потери метода квадратичной петли, примененного для сжатия спектра фазоманипулированного сигнала с рассеянным спектром, алгоритм формирования которого основан на балансной модуляции квадратурных составляющих несущей частоты случайной сверхширокополосной бинарной последовательностью и результатом ее перемножения с информационной бинарной последовательностью, не превышают 3 дБ относительно автокорреляционного метода приема для коэффициентов расширения спектра свыше 10 при вероятности ошибки не меньше 10"\

Достоверность результатов.

Достоверность численных результатов и полученных аналитических выражений, подтверждающих первое выносимое на защиту положение, обеспечивается их физической непротиворечивостью, подтверждается результатами компьютерного моделирования и лабораторных испытаний действующего макета приемника, реализующего модифицированный алгоритм обнаружения детерминированных сигналов в каналах связи с априорной неопределенностью интенсивности аддитивных белых гауссовских шумов.

Правомерность использования гауссовской аппроксимации случайных процессов (см. положение 2) следует из утверждений центральной предельной теоремы теории вероятностей и подтверждается результатами имитационного моделирования разработанных схем. Вывод аналитических выражений для оценки вероятности ошибки обнаружения сложного сигнала опирается на основные законы теории вероятностей и математической статистики, а также на результаты теоретических исследований таких авторов как Пестряков В.Б. (1973), Бакут П.А. (1984), Левин Б.Р. (1989) и др.

Достоверность результатов работы имитационных моделей сверхширокополосного канала связи (положение 3) базируется на полном соответствии численных значений тестовых испытаний функциональных узлов моделируемого канала теоретическим, определяющим зависимости вероятностей ошибки приема от энергетических параметров сигнала и шума. Качественный анализ вероятностных характеристик полностью согласуется с выводами и утверждениями, полученными ранее в работах других авторов (Варакин Л.Е., 1970; Борисов Ю.П., 1967; Левин Б.Р., 1989; Прокис Дж., 2000). Максимальный коэффициент расширения спектра моделируемого канала равен 100.

Точность численных значений оценки вероятностей приема составляет не менее двух значащих цифр после запятой, но не хуже 10"5.

Научная новизна. В ходе исследований впервые были получены следующие новые результаты:

1. На основе полученных аналитических выражений, позволяющих оценить помехоустойчивости методов приема сигналов с расширенным спектром с учетом влияния вторичных эффектов устройств функциональной электроники и доплеровских частотных расстроек канала связи с аддитивным белым гауссовским шумом, проведен сравнительный анализ по скрытности работы систем связи, использующих когерентные, автокорреляционные и комбинированные методы обработки сложных сигналов. Показаны границы эффективности применения каждого из указанных методов приема.

2. Впервые предложен и практически реализован квазиоптимальный алгоритм последетекторного обнаружения сигналов, не содержащий квадратичных операций обработки сигналов и фиксирующий вероятность ложного срабатывания системы синхронизации при априорной неопределенности интенсивности аддитивных гауссовских шумов. На основе гауссовской аппроксимации плотностей распределения случайных процессов на входе решающего устройства квазиоптимального алгоритма обнаружения сигнала выведены общие выражения для расчета суммарной вероятности ошибки обнаружения, позволяющие рассчитать оптимальный коэффициент порога.

3. Разработан и исследован методом статистических испытаний (Монте-Карло) алгоритм формирования сигнала с сверхнизкой спектральной плотностью излучаемой мощности, допускающий упрощенную процедуру сжатия его спектра методом квадратичной петли. Основу метода формирования сложного сигнала составляет модуляция информационной бинарной последовательности сверхширокополосным случайным кодом с последующей передачей случайной и результирующей последовательности на квадратурных составляющих несущей. Дана оценка эффективности применения предложенного алгоритма в многоканальных системах связи, а также в системах связи с низкой вероятностью перехвата.

Научная ценность.

В ходе работы получила дальнейшее развитие теория потенциальной помехоустойчивости систем связи с шумоподобными сигналами для каналов с аддитивным белым гауссовским шумом и доплеровским рассеянием. Результаты диссертационной работы позволяют сделать ряд обобщений для характеристик скрытности систем передачи информации, использующих автокорреляционные, взаимокорреляционные и комбинированные методы приема сигналов с расширенным спектром.

Практическая значимость.

Проведенные исследования и полученные аналитические выражения для оценки эффективности скрытности цифровой линии связи позволяют осуществлять практическую разработку систем связи с шумоподобными сигналами, характеризующихся полосой частот свыше 100 МГц и коэффициентом расширения спектра десятки тысяч. Предложенные алгоритмы многоступенчатой обработки сигналов с расширенным спектром позволяют на порядок увеличить полосу шумоподобных сигналов, применяемых в современных системах связи.

Разработанный квазиоптимальный алгоритм обнаружения сигнала в условиях априорной неопределенности интенсивности аддитивных гауссовских шумов, а также механизмы его аппаратной реализации могут с успехом применяться в системах синхронизации по информационной совокупности. Обладая низкими энергетическими потерями обработки сигнала, не более 3 дБ, данный алгоритм требует вдвое меньший ресурс аппаратной реализации по сравнению с оптимальным алгоритмом, не содержит квадратичных операций, снижающих быстродействие цифровых процессоров, не теряет эффективности в условиях многолучевого распространения сигнала.

Предложенный алгоритм расширения спектра сигнала модуляцией сверхширокополосной случайной последовательностью с квадратичным алгоритмом декодирования, не смотря на высокий уровень энергетических потерь обработки (10 дБ для коэффициента расширения спектра более 100 при вероятности ошибки декодирования символа менее 10"3), обладает свойством беспоискового декодирования сложного сигнала и безадаптивного выбеливания узкополосных помех, и может использоваться в системах связи, для которых применение иных алгоритмов расширения спектра (получения сверхнизкой спектральной плотности мощности излучения) не возможно из соображений сложности аппаратной реализации или повышенного энергопотребления.

Результаты диссертационной работы могут быть рекомендованы для использования в организациях ГК ФГУП НПК «Красная Заря» (г. Санкт-Петербург) и ГМНТЦ «Наука» (г. Москва) для разработки аппаратуры повышенной степени скрытности системы цифровой сверхширокополосной связи нового поколения.

Реализация работы.

Результаты работы реализованы при разработке радиомодемов широкополосной цифровой линии связи с шумоподобными сигналами. Радиомодемы прошли серию успешных эксплутационных испытаний в составе стендов ГК ФГУП НГЖ «Красная Заря» (Санкт-Петербург, 2000 г.), совместных эксплуатационных испытаний лаб. «Радиооптики» НИЧ ТУ СУР (г. Томск) и ГМНТЦ «Наука» (г. Москва, 2002 г.).

По результатам диссертационной работы был разработан сигнальный процессор, реализованный в виде действующего цифрового модуля на микросхеме протраммируемой логики и обеспечивающий прием сложных сигналов в условиях априорной неопределенности интенсивности шумов при многолучевом распространении сигнала. Суммарный коэффициент расширения спектра системы синхронизации действующей модели радиомодема на ШПС составил 1984 при ширине полосы частот сложного сигнала 64 МГц.

Личный вклад автора. Все результаты, изложенные в диссертации, получены автором лично. Это касается:

- результатов сравнительного анализа по скрытности передачи информации для систем, использующих комбинированный, взаимокорреляционный и автокорреляционный методы приема, включая влияние амплитудно-фазовых искажений на величину потерь обработки сложных сигналов;

- разработки, теоретического анализа и практической реализации последетекторного алгоритма синхронизации сложных сигналов по информационной совокупности;

- разработки и исследования алгоритмов сверхширокополосного кодирования сигналов для организации систем связи с сверхнизкой спектральной плотностью мощности излучения.

В экспериментальных исследованиях автор принимал участие в постановке задач, обработке, анализе и интерпретации полученных данных.

Апробация работы и публикации.

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на ряде научно-технических семинаров и конференций, среди них: Всероссийская научнотехническая конференция «Информационные технологии в электронике и электроэнергетике» (Чебоксары, 2000); 5-я Всероссийская научная конференция студентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления» (Таганрог, 2000); 45-й Интернациональный научный коллоквиум (Ильменау, Германия, 2000); Межрегиональная научно-техническая конференция «Научная сессия ТУ СУР» (Томск, 2002); 4-я международная научно-техническая конференция молодых специалистов стран СНГ «Техника и технология связи» (Алматы, 2002); 2-я Всероссийская научно-техническая конференция «Авионика 2003» (Томск, 2003); IX международная научно-техническая конференция «Радиолокация, навигация, связь» (Воронеж, 2003); Всероссийская научно-практическая конференция «Электронные средства и системы управления» (Томск, 2003). Основные результаты диссертации опубликованы в работах [34 - 36, 54 - 56, 99-101, 104, 105, 109].

Работа состоит из четырех глав.

Первая глава является обзорной.

Вторая глава посвящена анализу помехоустойчивости сверхширокополосного приемника шумоподобных сигналов в приложении к скрытности передачи информации, характеризующейся обеспечением требуемой вероятности перехвата информации за заданный временной интервал. Рассмотрены задачи оценки потерь комбинированной обработки шумоподобных сигналов для взаимокорреляционного и автокорреляционного методов детектирования при различных соотношениях когерентно и некогерентно накапливаемой части сигнала при больших коэффициентах расширения спектра. Представлены оценки потерь обработки сложных фазокодоманипулированных сигналов для фазовых искажений, вызванных доплеровскими сдвигами частоты и внешними дестабилизирующими факторами устройств функциональной электроники.

В третьей главе изложен анализ инвариантных методов обнаружения и синхронизации ШПС в условиях априорной неопределенности уровня аддитивного белого гауссовского шума. Рассмотрены алгоритмы квазиоптимальных обнаружителей ШПС, дана оценка их вероятностных характеристик. Представлены результаты моделирования работы квазиоптимальных обнаружителей сложных сигналов и даны точностные характеристики аппроксимации реальных распределений гауссовскими распределениями для двух классов детекторов: автокорреляционного и взаимокорреляционного. Предложена схема квазиоптимального обнаружителя сложных сигналов, позволяющая с высокой степенью точности оценивать шумовую составляющую входного процесса, а также представлены результаты работы ее реализации в виде радиомодема на ШПС.

В четвертой главе исследованы параметры помехоустойчивости сверхширокополосного приемника шумоподобных сигналов, использующего принцип автокорреляционного преобразования спектра входного сигнала для декодирования широкополосных сигналов. Рассмотрена задача организации многоканальной передачи информации широкополосной системы связи, а также метод формирования сложного сигнала для построения систем с низкой вероятностью перехвата. Представлены результаты моделирования работы сверхширокополосных приемников сложных сигналов, дан их временной и спектральный анализ. Получены численные характеристики помехоустойчивости систем с квадратичным и автокорреляционным декодером.

174 Выводы

Проведенные исследования показали принципиальную возможность построения сверхпшрокополосных систем связи, полоса обработки которых может быть ограничена лишь техническими возможностями аналоговой техники. Алгоритм кодирования информации вплотную приближен к идее реализации шумоподобного спектра передаваемого сообщения, система обладает повышенной скрытностью передачи за счет снижения спектральной плотности мощности излучения.

Гибкость представленных алгоритмов формирования и обработки сверхширокополосных сигналов заключается в возможности перераспределения аппаратных и программных ресурсов технической реализации.

Негативным фактором упрощения алгоритма приема сверхширокополосных сигналов является повышение уровня энергетических потерь на их обработку. Для коэффициентов расширения спектра сигнала более 100 потери обработки составляют порядка 10 дБ по отношению к когерентному методу приема и около 2 дБ по отношению к автокорреляционному методу приема широкополосных сигналов.

175

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основными результатами настоящей работы являются:

1. Получены общие выражения для расчета потерь на обработку комбинированных методов приема, сочетающих в себе когерентный прием коротких сверхширокополосных сигналов согласованными фильтрами на ПАВ и последетекгорное накопление энергии сигнала цифровыми сигнальными процессорами.

2. Проведен сравнительный анализ скрытности работы систем, использующих автокорреляционный, взаимокорреляционный и комбинированный методы декодирования сложных сигналов. Результаты расчетов свидетельствуют о том, что увеличение скрытности систем связи для комбинированных методов приема при заданном качестве связи и заданной достоверности обнаружения системы сторонним наблюдателем возможно лишь за счет увеличения коэффициента расширения спектра сигнала, обрабатываемого в когерентных согласованных фильтрах.

3. Оценено влияние фазовых искажений фазокодоманипулированных сигналов на величину потерь обработки для различных методов приема сложных сигналов при увеличении коэффициентов расширения спектра до несколько тысяч. Показано, что комбинированные методы обработки сложных сигналов при больших регулярных фазовых искажениях, вызванных температурной нестабильностью функциональных узлов и доплеровскими сдвигами частот, обеспечивают лучшее качество приема, чем когерентные методы приема.

4. Представлен статистический анализ оптимальных и квазиоптимальных последетекгорных обнаружителей сигналов, работающих в условиях априорной неопределенности интенсивности аддитивных гауссовских шумов. Показано, что гауссовская аппроксимация плотностей распределения случайных процессов на выходе взаимокорреляционного детектора обладает хорошим приближением для расчета вероятностных характеристик последетекгорных схем обнаружения и синхронизации сложных сигналов.

5. Для каналов связи с априорной неопределенностью интенсивности гауссовских шумов показано, что энергетические потери обработки сложных сигналов квазиоптимальным алгоритмом при линейном детекторе составляют 6 дБ, при автокорреляционном детекторе — не более 3 дБ. Точное вычисление шумового порога квазиоптимальным обнаружителем возможно без дополнительных аппаратурных затрат, что, при автокорреляционном методе детектирования, позволяет компенсировать потери в 3 дБ и приблизиться к характеристике обнаружения оптимального приемника.

6. Представлены результаты экспериментальной реализации цифровых алгоритмов последетекгорного обнаружения. Показано, что возможно построение системы синхронизации с вероятностью суммарной ошибки первого и второго рода (критерий Неймана-Пирсона) не более 10"5 при отношении сигнал/шум в пиках автокорреляционных функций не более 3 дБ для коэффициента расширения спектра последетекторной обработки сигнала Ва = 64-м (автокорреляционный детектор).

7. Предложены оригинальные алгоритмы формирования и квазиоптимальной обработки сверхширокополосных ФКМ радиосигналов, использующие методы квадратичной петли и ОФМ-декодера для организации систем связи со сверхнизкой плотностью мощности излучения. Проведен их вероятностный анализ методом статистических испытаний.

177

1. Forschungsverbund Medientechnik Südwest. Projektbereich II // URL: http://wwwjhe.uni-karlsruhe.de/forschung/fms/p ii l.htm.

2. An Assessment of the Viability of Accommodating Advanced Mobile Wireless (3G) Systems in the 1710-1770 MHz and 2110-2170 MHz Bands. NTIA // URL: http://www.fcc.gov/3G/3Gva072202.pdf

3. Эбраим Э. CDMA выходит иа передний край беспроводной связи // Сети, 1998, №5, С. 62 63.

4. Крейнес А. Полигон для W-CDMA // Сети, 1998, №6, сс 58 59.

5. CDMA: достоинства и недостатки // Сети, 1998, №12.

6. Wireless communications: past events and a future perspective./ Theodore S. Rappaport, A.Annamalai, R.M. Buehrer and William H. Tranter // IEEE Communications Magazine, may 2002, pp. 148 161.

7. Орлов С. Технология CDMA — особенности и преимущества // Chip News, 2000, №4, С. 18 22.

8. Sauer-Greff W. Drahtloser ATM-Zugang. Uebertragungstechnik. Kaiserslautern: Universitaet, 1998.

9. Семенов Ю.А. Сети Интернет. Архитектура и протоколы. М.: Блик плюс, 1998.-424 с.

10. Лагутенко О.И. Модемы. Справочник пользователя. СПб.: Лань., 1997. - 368 с.

11. П.Кулаков Ю.А., Луцкий Г.М. Локальные сети. К.: Юниор, 1998. - 336 с.

12. Weber Т. CDMA Mobilfiinksysteme. Skript. Kaiserslautern: Universität // URL: http://www-user.rhrk.uni-kl.de/~tweber/cdma/skript.pdf

13. Феер К. Беспроводная цифровая связь. Пер. с англ. под ред. В.И. Журавлева. -М.: Радио и связь, 2000. 520 с.

14. Wireless and related network standards and organizations. Intersil // URL: http://www.intersil.com/design/prism/WirelessNetworkStandards.asp

15. Pearson B. Complementary Code Keying Made Simple. AN9850.2, 2001 // URL: http://www.clemson.edu/sure/2002/paulyang/an9850.pdf

16. Варакин Л.Е. Теория сложных сигналов. М.: Сов. радио, 1970. - 376 с.

17. Сергеев С. Цифровой транкинг: Nokia TETRA // Сети, 1998, №6, С. 21 26.

18. Борисов Ю.П., Пеиии П.И. Основы многоканальной передачи информации. -М.: Связь, 1967. 436 с.

19. Митюгов В.В. Физические основы теории информации. М.: Сов. радио, 1976.

20. Г. Ван Трис. Теория обнаружения, оценок и модуляции. Том И, Теория нелинейной модуляции. Нью-Йорк, 1971. Пер. с англ., под ред. проф. В.Т. Горяинова. М.: Сов. радио, 1975. - 344 с.

21. Левин Б.Р. Теория случайных процессов и ее применение в радиотехнике. М.: Госэнергоиздат, 1960. - 664 с.

22. Акимов П.С., Бакут П.А., Богданович В.А. Теория обнаружения сигналов. М.: Радио и связь, 1984. - 440 с.

23. Френке Л. Теория сигналов. М.: Сов. радио, 1974. - 344 с.

24. Креммер ИЛ., Владимиров В.И., Карпухин В.И. Модулирующие (мультипликативные) помехи и прием радиосигналов. Под ред. Кремера ИЛ. -М.: Сов. радио, 1972. 480 с.

25. Пестряков В.Б., Афанасьев В.П., Гурвиц В.Л. Шумоподобные сигналы в системах передачи информации. М.: Сов. радио, 1973. - 424 с.

26. Окунев Ю.Б., Яковлев Л.А. Широкополосные системы связи с составными сигналами. Под ред. A.M. Заездного. -М.: Связь, 1968. 168 с.

27. Амиантов И.Н. Избранные вопросы статистической теории связи. М.: Сов. радио, 1971.-416 с.

28. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. 3-е изд. перераб. и доп. - М.: Радио и связь, 1989. - 656 с.

29. Витерби Э.Д. Принципы когерентной связи. М.: Сов. радио, 1979.

30. Прокис Дж. Цифровая связь. Пер. с англ./ Под ред. Д.Д. Кловского. М.: Радио и связь, 2000. - 800 с.

31. Оганов Т.А. Помехоустойчивость инвариантного приема импульсных сигналов. М.: Радио и связь, 1984. - 176 с.

32. Гришин Ю.П., Ипатов В.П., Казаринов Ю.М. Радиотехнические системы. М.: Высш. шк., 1990. - 496 с.

33. Милстайн Л.Б. Методы подавления помех в системах радиосвязи с широкополосными сигналами // ТИИЭР, 1988, т. 76, №6, С. 19 36.

34. Tschigrinets Wl. Mehrstufige Kodierung des Signals mit Zufallskode für Superbreitband-kommunikation // 45. Internationale Wissenschaftliche Kolloquium, TU-Ilmenau, Germany, 04.-06. Oktober 2000, pp. 895 900.

35. Зб.Чигринец В.А., Сидоренко В.Ю., Демидов АЛ., Дубченко А.Ю. Реализация радиомодема на ПЛИС Альтера для каналов связи CDMA // Труды межрегиональной научно-технической конференция «Научная сессия ТУСУР». Томск, Россия, май 2002, т. 1, С. 112 114.

36. Сендерский В.А. Помехоустойчивость квазикогерентного приема ФМ сигналов. М.: Связь, 1974. - 56 с.

37. Электроника: Энциклопедический словарь./ Гл. ред. В.Г.Колесников, М.: Сов. энциклопедия, 1991. - 688 с.

38. Дамон Р., Мэлони В., Мак-Магон Д. Взаимодействие света с ультразвуком: явление и применение. В кн.: Физическая акустика. Т.7. Под ред. У. Мэзона. -М.: Мир, 1974.-426 с.

39. Корпел А. Акустооптика. Пер. с англ. М.: Мир, 1993. - 240 с.

40. Егоров Ю.В., Наумов К.П., Ушаков В.Н. Акустооптические процессоры. М.: Радио и связь, 1991. - 160 с.

41. Оптическая обработка радиосигналов в реальном времени./ О.Б. Гусев, C.B. Кулаков, Б.П. Разживин, Д.В. Тигин; Под ред. C.B. Кулакова. М.: Радио и связь, 1989.-136 с.

42. Майоров В., Овчинников JL, Семенин М. Рассуждения о телевизионных камерах // Компьютерра, 1998, № 14, С. 46 53.

43. Носов Ю.Р., Шилин В.А. Основы физики приборов с зарядовой связью. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - (Физика полупроводников и полупроводниковых приборов). - 320 с.

44. Зеленка И. Пьезоэлектрические резонаторы на объемных и поверхностных акустических волнах: Материалы, технология, конструкция, применение: Пер. с чешек. -М.: Мир, 1990. 584 с.

45. Дмитриев В.В., Акпамбетов В.Б., Бронникова Е.Г. и др., Интегральные пьезоэлектрические устройства фильтрации и обработки сигналов: Справ, пособие. М.: Радио и связь, 1985. - 176 с.

46. Орлов B.C., Бондаренко B.C. Фильтры на поверхностных акустических волнах. М.: Радио и связь, 1984. - 272 с.

47. Рупкус С., Эйдукас Д. Селективные акустоэлекгронные устройства. Каунас: Технология, 1991. - 164 с.

48. Каринский С.С. Устройства обработки сигналов на ультразвуковых поверхностных волнах. М.: Сов. радио, 1975. - 176 с.

49. Муратов Е.С. Синтез согласованных фильтров на поверхностных акустических волнах для широкобазовых 4M сигналов // Техника радиосвязи, 1983, Вып.1, С. 89 106.

50. Речицкий В.И. Радиокомпоненты на поверхностных акустических волнах. М.: Радио и связь, 1984. - 112 с.

51. Бауск Е.В., Яковкин И.Б. ПАВ-фильтры с малым временем задержки // Радиотехника, 1988, №12, С. 16 17.

52. Морган Д. Устройства обработки сигналов на поверхностных акустических волнах: Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1990. - 416 с.

53. Чигринец В .А., Козлов В.Г. Радиомодем сверхширокополосного канала связи // Труды XXXIII Международной студенческой конференции, Новосибирск, Россия, 1995, С. 45 46.

54. Рабинер Л., Гоулд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов: Пер. с англ. -М.: Мир, 1978. 848 с.

55. Смирнов Н.И., Сизов В.И., Петров А.Р. Формирование многочастотных квазикогерентных фазоманипулированных сложных сигналов с использованием приборов на ПАВ // Радиотехника, 1990, №11, С. 10 14.

56. Турин Дж.Л. Введение в широкополосные методы борьбы с многолучевостью распространения радиосигналов и их применение в городских системах цифровой связи // ТИИЭР, 1980, т. 68, №3, С. 30 60.

57. Кокс Д.Ч. Универсальные цифровые переносные средства радиосвязи // ТИИЭР, 1987, т.75, №4, С. 4 55.

58. Ламекин В.Ф. Сотовая связь. Ростов-на-Дону: Феникс, 1997. 176 с.

59. Доровских А.В., Сикарев А.А. Сети связи с подвижными объектами. К.: Тэхника, 1989. -158 с.

60. Viterbi A.J. Spread spectrum communications: myths and realities // IEEE Communicatons Magazine, may 2002, pp. 34 41.

61. Katz R.H. Adaptazion and mobility in wireless information systems // IEEE Communicatons Magazine, may 2002, pp. 102 114.

62. Доровских A.B., Сикарев A.A. Сети связи с подвижными объектами. К.: Тэхника, 1989. -158 с.

63. Помехозащищенность систем радиосвязи с расширением спектра сигналов модуляцией несущей псевдослучайной последовательностью./ В.И. Борисов, В.М. Зинчук, А.Е. Лимарев, Н.П. Мухин, Г.С. Нахмансон; Под ред. В.И. Борисова. М.: Радио и связь, 2003. - 640 с.

64. Невдяев Л. CDMA борьба с замираниями // Сети, 2000, №9, С. 22 27.

65. Финк Л.М. Теория передачи дискретных сообщений. М.: Сов.радио, 1963.-576с.

66. Патент РФ № 2116700 от 27 июля 1998. Устройство связи./ Дегтярев Г.Ф., Демидов А.Я., Серебренников ЛЛ., Пуговкин А.В. и др.

67. Assessment of compatibility between ultra wideband (UWB) systems and global positioning system (GPS) receivers./ D.S. Anderson, E.F. Drocella, S. K. Jones, M. A. Settle. NTIA Special Publication- 01-45, 2001. 150 c.

68. Fontana R.J. Recent applications of ultra wideband radar and communications systems. Multispectral Solutions, Inc. Gaithersburg, 2000 // URL: http://www.multispectral.com/pdf/UWBApplications.pdf

69. Fontana R.J. Experimental results from an ultra wideband precision geolocation system. Multispectral Solutions, Inc. Gaithersburg, 2000 // URL: http://www.multispectral.com/pdf/UWBGeolocation.pdf

70. Быховский М.А. Круги памяти: очерки истории развития радиосвязи и вещания в XX столетии. М.: Информ.-техн. центр "Мобильные коммуникации", 2001. -223 с. - (Сер. изданий "История электросвязи и радиотехники"; Вып.1).

71. Голяницкий И.А., Годунов В.И. Многопозиционные системы оптимальной обработки негауссовых процессов. М.: Изд-во МАИ, 1997. - 624 с.

72. Архипкин В Л., Серегин Ю.В., Серегин А.Ю. и др. Анализ эффективности использования полосы частот системы связи с DS-SDMA // Труды II Международной конференция «DSPA'99», Москва, Россия, 22-24 сентября 1999, т.2, С. 60-68.

73. Архипкин В Л., Голяницкий И.А. B-CDMA: синтез и анализ систем фиксированной радиосвязи. М.: Эко-Трендз, 2002. - 200 с.

74. Архипкин В Л., Иванов П.В., Смольянинов В.М., Сунь Лунцзе. Оптимизация стационарных ортогональных систем CDMA в условиях многолучевого распространения // Электросвязь, 2002, №10.

75. A. Pohl. A Review of Wireless SAW Sensors // IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control, march 2000, vol. 47, no. 2.

76. SAW Devices for Broadband Signal Processing in Mobile Communication Systems./ Clemens C. W. Ruppel, and Leonard Reindl. Siemens Corporate Research and Development, Munich, Germany, 2002.

77. А. Анго. Математика для электро- радиоинженеров. Пер. с фран. под общей ред. К.С. Шифрина. М: Наука, 1965. - 780 с.

78. Коваленко Е.С., Киселев О.Н., Шарыгин Г.С. Основы научных исследований. — Томск: Изд-во ТГУ, 1988. 192 с.

79. Bjarne Stroustrup. Die C-H--Programmiersprache. 4, aktualisierte und erweiterte Auflage. Deutsche Übersetzung der "Special Edition" von Nicolai Josuttus und Achim Loerke. München: Addison-Wesley Verlag, 2000. -X+1068 p.

80. Элджер Дж. С++: библиотека программиста СПб: Питер, 2001. - 320 с.

81. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++, 2-е изд./ Пер. с англ. М.: «Издательство Бином», СПб.: «Невский диалект», 2000. - 560 с.

82. Баскаков С.И. Радиотехнические цепи и сигналы: Учеб. для вузов по спец. «Радиотехника». 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Высш. шк., 1988. - 448 с.

83. Лосев В.В., Бродская Е.Б., Коржик В.И. Поиск и декодирование сложных дискретных сигналов.— М. Радио и связь, 1988. 224 с.

84. Малыгин И.В. Коды, коды, коды. // Техногюгии и средства связи, 1999,№3,С. 68-71.

85. Купер Дж., Макгиллем К. Вероятностные методы анализа сигналов и систем. -М.: Мир, 1989.-376 с.

86. Каратаева H.A. Радиотехнические цепи и сигналы. Часть I: Учебное пособие. -Томск: Томский межвузовский центр дистанционного образования, 2001.-260 с.

87. Кудрявцев Л.Д. Курс математического анализа: Учеб. для студентов университетов и вузов. В 3 т., Т. 1. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Высш. шк., 1998.-712 с.

88. Хуторной С. Система Excalibur средство разработки SoC-решений от фирмы ALTERA // Chip News, 2001, № 6, С. 20 - 25.

89. Суворова Е.А., Шейнин Ю.Е. Проектирование цифровых систем на VHDL. -СПб.: БХВ-Петербург, 2003. 576 с.

90. Антонов А.П. Язык описания цифровых устройств AlteraHDL. Практический курс. М.: ИП РадиоСофт, 2001. - 224 с.

91. Бибило П.Н. Основы языка VHDL. М.: Солон-Р, 2000. - 200 с.

92. Малыгин И.В. Один из способов защиты широкополосных систем связи от мощных узкополосных помех // Телекоммуникации, 2001, № 11, С.

93. Чигринец В.А., Демидов АЛ., Дегтярев Г.Ф., Серебренников ЛЯ. Применение составных ШПС в защищенных системах связи // Сборник трудов II Всероссийской научно-технической конференции «Авионика 2003», Томск, Россия, апрель 2003, С. 266 271.

94. Боровков A.A. Теория вероятностей. М.: Наука, 1976. - 352 с.

95. Столлингс В. Беспроводные линии связи и сети.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. - 640 с.

96. Чигринец В.А., Демидов А .Я., Сидоренко В.Ю. Применение комбинированных методов обработки ШПС в адаптивных каналах связи // Труды IX Международной научно-технической конференции «Радиолокация, навигация, связь», Воронеж, Россия, апрель 2003.

97. Чигринец В. А. Инвариантный прием сложных сигналов // Труды Всероссийской научно-практической конференции «Электронные средства и системы управления», Томск, Россия, октябрь 2003, С. 71 75.

98. Amos Joel. Telecommunications and the IEEE Communications Society // IEEE Communications Magazine, may 2002, pp. 6 14, 162 - 167.

99. Пирс Дж. Символы, сигналы, шумы М.: Мир, 1967. - 336 с.

100. Implementing a W-CDMA System with Altera Devices & IP Functions. A-AN-129-01. Altera Corporation, 2000.

101. Демидов А.Я., Чигринец В.А. Квазиоптимальный прием шумоподобных сигналов // Ред. ж.Изв. высш. учеб.заведений. Электроника. Москва, 2004. - №4.