автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.04, диссертация на тему:Развитие методов определения параметров радиосигнала по массиву мгновенных значений

На правах рукописи

Поздняков Владислав Александрович

Развитие методов определения параметров радиосигнала по массиву мгновенных значений

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

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Владимир 2004

Работа выполнена на кафедре радиотехники и радиосистем Владимирского государственного университета.

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Никитин Олег Рафаилович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Карташев Владимир Герасимович

кандидат технических наук, доцент Татмышевский Константин Вадимович

Ведущая организация:

ОАО «Владимирское конструкторской бюро радиосвязи»

Защита состоится_ноября 2004 г. в 15.00 на заседании диссертационного

совета Д212.025.04 при Владимирском государственном университете по адресу: 600000, Владимир, ул. Горького, д. 87, ауд. 211, корпус 1.

Отзывы в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направлять по адресу:

600000, Владимир, ул. Горького, д. 87, ученому секретарю диссертационного совета Д212.025.04

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Владимирского государственного университета.

Автореферат разослан "_"_2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета доктор технических наук, профессор

Кс:.трл:.1 ":: зсг.пл^р

2005-4

J¿ЗГ

12559

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы

Повышение эффективности методов и систем определения параметров радиосигналов (СОПР), в том числе сигналов систем радиосвязи и телевидения, является важной народнохозяйственной задачей, решение которой способствует повышению качества выпускаемой продукции, росту производительности и улучшению условий труда. Современные принципы построения автоматизированных СОПР ориентированы на использование персональных компьютеров (ПК), модульных архитектур и стандартных интерфейсов. Компьютерные технологии, и в особенности развитие класса вычислительных или виртуальных приборов (ВП), позволяют с наименьшими затратами обеспечить высокое качество, точность и достоверность получаемой информации. Все большее число задач решается не на аппаратном, а на программном уровне. Развитие алгоритмических методов определения параметров радиосигналов обеспечивает гибкость, надежность, низкую стоимость и высокое быстродействие вычислительных СОПР.

Входящий в систему ПК не только обеспечивает цифровую обработку данных, но также реализует управление экспериментом, передачу и хранение информации. Новые подходы позволяют быстрее и с меньшими затратами создавать комплексы различной сложности от измерения параметров сигналов до анализа спектров и управления технологическими процессами с передачей результатов удаленным пользователям.

Большой вклад в разработку методов и создание аппаратуры для измерения параметров сигналов внесли творческие коллективы ряда российских высших учебных заведений и научно-исследовательских институтов. Активно в данной области работает ряд зарубежных фирм, таких кж Hewlett-Packard, Texas Instruments, National Instruments, Tektronix и др. '

Классиками цифровой обработки информации являются зарубежные и отечественные ученые: Оппегейн А.В., Шафер Р.В., Уидроу Б., Стирнз С. Рабинер JI.P., Голд Б. Гольденберг JI.M., Котельников В.А., Арутюнов П.А., Трифонов А.П., Шинаков Ю.С., Орнатский П. П., Минц М. Я., Чинков В. Н., Шувалов В.П., Степанов А.В., Матвеев С.А. и многие др.

В настоящее время опубликовано сотни работ, освещающие различные теоретические и практические вопросы цифровой обработкой сигналов (ЦОС). Анализ публикаций по применению методов ЦОС в системах испытаний показывает, что они, в основном, рассматривают вопросы синтеза оптимальных по тем или иным критериям устройств или отдельных их элементов. Вместе с тем, в связи с бурным совершенствованием средств вычислительной техники методология, алгоритмизация и программное обеспечение обработки, дискретизированных сигналов отстают в своем развитии от возможностей современных персональных компьютеров. >. ,

Таким образом, в настоящее время существует актуальная техническая и научная проблема разработки эффективных вычислительных средств определения параметров радиосигналов, реализующих современные методы цифровой обработки информации.

Цели и задачи исследований

Целью исследования является разработка вычислительных методов определения параметров радиосигналов на основе алгоритмов цифровой обработки массива данных мгновенных значений, а также создание специализированных СОПР, эффективно функционирующих в реальном времени и имеющих метрологические характеристики, достаточные для практических приложений.

Основными задачами диссертационной работы являются:

1. Разработка методов восстановления формы сигнала.

2. Разработка методов и алгоритмов цифровой обработки массива данных мгновенных значений в задачах определения комплекса параметров радиосигнала, в том числе среднеквадратического значения (СКЗ), частоты и фазового сдвига, а также параметров амплитудной и частотной модуляции.

3. Создание, апробация и внедрение специализированных компьютерных систем определения параметров радиосигналов, реализующих контрольно-измерительные процедуры на алгоритмическом уровне.

Методы исследований

В работе использованы методы ортогональных преобразований Фурье и Гильберта, цифровой фильтрации, математической статистики и теории вероятности, стробоскопического преобразования, математического моделирования, а также численные методы решения задач.

Результаты работы

В работе приведены материалы, обобщающие результаты теоретических исследований и опыт практической реализации методов цифровой обработки дискретизированных радиосигналов. При этом кроме описания методов ЦОС большое внимание уделено их программной реализации. Основные теоретические и практические результаты диссертации были получены автором в ходе выполнения научно-исследовательских работ, проводимых на кафедре радиотехники и радиосистем Владимирского государственного университета в период с 1998 по 2004 гг.

Научная новизна состоит в разработке методов и алгоритмов цифровой обработки массива данных мгновенных значений в задачах определения параметров радиосигналов:

1. Предложен метод несинхронизированного стробирования, который позволяет существенно расширить диапазон рабочих частот и упростить аппаратную часть СОПР. Показано, что несинхроиизированное стробирование можно совмещать с преобразованием Фурье.

2. Предложен метод многоуровнего интерполирования и усреднения результатов для определения частоты и фазового сдвига периодического сигнала, который позволяет значительно увеличить базу данных без увеличения времени анализа.

3. Предложены методы определения частоты и параметров модуляции сигналов на основе преобразований Фурье-Гильберта, которые обеспечивают высокие точностные характеристики при паразитной модуляции, наличии шумов и ограниченной разрядности АЦП.

4. Предложен метод определения фазового сдвига с преобразованием дискретизированных сигналов из временной в частотную область по Фурье, который обеспечивает высокие характеристики в условиях нелинейных искажений, наличия шумов и ограниченной разрядности АЦП.

5. Предложены и исследованы алгоритмы измерения СКЗ во временной, а также в частотной области с использованием преобразования Фурье.

Практические результаты диссертации были достигнуты в процессе выполнения научно-исследовательских работ по заказам предприятий г. Владимира. Перечень результатов, имеющих практическую ценность:

1. Созданы и апробированы алгоритмы восстановления формы дискретизированного сигнала, позволяющие в несколько раз расширить полосу рабочих частот вычислительных приборов.

2. Создан комплекс виртуальных приборов широкого назначения, в состав которого входят: генератор сигналов; осциллограф; анализатор спектра; измеритель корреляционной функции; измеритель частоты; измеритель фазовых сдвигов; измеритель временных интервалов; вольтметр; измеритель нелинейных искажений Разработанное программное обеспечение (ПО) позволяет заменить автономные приборы на виртуальные аналоги, уменьшая стоимость комплекса от 5 до 10 раз.

3. Для контроля, испытаний и мониторинга параметров затухания в канале распространения радиоволн создан специализированный комплекс виртуальных приборов, который позволяет оценить статистические параметры замираний в радиоканале.

4. Для решения задачи определения повторяемости огибающей сигнала разработаны программные средства нахождения коэффициента взаимной корреляции двух отрезков сигналов: начального отрезка и любого отрезка аналогичной длины, вырезаемого из выбранного интервала времени со сдвигом, программируемым пользователем.

5. Разработан и реализован специализированный комплекс виртуальных приборов для мониторинга параметров гармонического напряжения в течение длительного времени до многих суток и даже месяцев с сохранением информации в виде файлов данных.

Внедрение

Теоретические и практические результаты работы внедрены на предприятиях г. Владимира, а также используются в учебном процессе на кафедре радиотехники и радиосистем ВлГУ. Полученные акты о внедрении подтверждают техническую и экономическую целесообразность применения разработанных в диссертации методов, алгоритмов и программных средств.

Получен акт использования научных результатов диссертации в ОАО завод «Электроприбор» (г. Владимир); в созданном комплексе компьютерных приборов применены:

• Вычислительные методы определения параметров дискретизированного радиосигнала с использованием преобразования Фурье и Гильберта.

• Метод восстановления на экране компьютерного осциллографа формы дискретизированного сигнала.

Прошли испытания и внедрены следующие аппаратно-программные средства и комплексы на их базе:

• Специализированный комплекс вычислительных компьютерных приборов внедрен в 2004 г. на ФГУП «Крона» (г. Владимир).

• Комплекс аппаратно-программных средств автоматизированных приемосдаточных испытаний радиостанции «Фазан» внедрен в 2003г. на ОАО завод «Электроприбор» (г. Владимир).

• Специализированный комплекс виртуальных приборов внедрен в 2001 г. во

«Владимирском филиале учебно-методического и инженерно-технического центра Мосгосэнергонадзора». • Аппаратно-программные средства "Комплекс виртуальных приборов" внедрены во Владимирском государственном университете в учебный процесс на кафедре радиотехники и радиосистем в лабораторный цикл: "Компьютерные системы контроля и измерения".

Созданный комплекс виртуальных приборов позволяет решать проблемы оснащения учебных лабораторий современными компьютерными средствами измерений без существенных дополнительных затрат. Комплекс мониторинга состояния радиоканала в настоящее время внедряется в Московском научно-исследовательском радиотехническом институте (МНИРТИ).

На защиту выносятся научно обоснованные технические разработки, имеющие существенное значение для экономики страны, в рамках решения задачи развития компьютерных СОПР, в том числе:

1. Метод несинхронизированного стробирования.

2. Метод определения частоты и фазового сдвига периодического сигнала путем многоуровнего интерполирования и усреднения результатов.

3. Методы определения частоты, фазового сдвига, параметров модуляции и СКЗ с преобразованием дискретизированного сигнала по Фурье и Гильберту.

4. Результаты моделирования вычислительных методов и алгоритмов определения параметров радиосигналов.

5. Созданные комплексы аппаратно-программных средств. Апробация работы

По материалам диссертации автором сделано 20 докладов, в том числе 15 на международных конференциях. Сделаны также доклады на LVI научной сессии Российского НТО РЭС им. A.C. Попова в г. Москве, (2001 г.), на международных симпозиумах в г. Санкт-Петербурге (2002 г.) "Ingenieur des 21. Jahrhuderts" / Das Sankt-Peterburger staatliches Bergbauinstitut (Technische Universität), в г. Владимире (2003 г.) «Information and Communication Technologies: Chances and Challenges».

Работа «Комплекс виртуальных приборов» награждена Дипломом Центрального Правления НТО РЭС им. A.C. Попова на Всероссийском конкурсе студенческих работ в 1999 г. Публикации по работе

По тематике исследований подано три заявки на патенты (по одной получено положительное решение) и опубликовано 28 работ, в том числе 5 статей в центральных реферируемых журналах, 19 статей в трудах международных конференций и симпозиумов. Структура работы

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, приложений, списка литературы, имеющего 107 наименований отечественных и зарубежных источников, в том числе 28 работ автора. Общий объем диссертации 215 страниц, в том числе, 171 страница основного текста, 8 страниц списка литературы, 134 рисунка, 5 таблиц, 36 страниц приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Введение содержит обоснование актуальности темы диссертации. Сформулированы цели и задачи исследований, научная новизна и практическое значение, приведена структура диссертации.

В первой главе рассмотрены требования к средствам цифровой обработки сигналов, архитектура систем определения параметров радиосигналов (СОПР), возможности аналого-цифрового преобразования и характеристики современных АЦП. Проведен обзор вычислительных методов определения параметров радиосигналов. Показано, что во многих практических приложениях в структуру СОПР может быть введен персональный компьютер (ПК), который с успехом заменит специализированный модуль ЦОС и обеспечит гибкость СОПР в процессе ее развития.

Во второй главе исследуются методы стробирования и многоуровневой интерполяции в задачах определения параметров радиосигналов. Недостатком известных способов синхронизированного стробирования является сложность аппаратной синхронизации сигналов в широком диапазоне частот исследуемого сигнала. Предложен метод несинхронизированного стробирования, принцип работы которого поясняет рис. 1.

Рис. 1. Модель восстановления двух периодов Интерфейс компьютерной программы демонстрирует восстановление сигнала с частотой 500 МГц. На графиках использована кусочно-линейная аппроксимация между точками: вверху - точками, считываемыми последовательно; внизу - точками, временное положение которых восстановлено. В таблице на рис. 1 представлен пересчет местоположений каждой точки стробирования (левый столбик) в две точки восстановленного сигнала. Вначале измеряется период сигнала. Массив полученных отсчетов запоминается, и данные располагаются на оси времени в необходимом порядке в соответствии с выражением: I, = ]Т„ - /Тс, где) - порядковый номер'(целое число) временного отсчета сигнала; / - целое число, для которого выполняется

условие пТс>]Т0 - ¡Тс>0; п - требуемое число периодов восстановленного сигнала; Тс - период сигнала; Т0- период дискретизации.

Вариант двухканальной схемы, реализующей предлагаемый метод, представлен на рис. 2. В зависимости от частоты входного сигнала вычислитель может корректировать частоту стробирования, которая для данной схемы является частотой дискретизации АЦП. При этом нет необходимости перестраивать частоту дискретизации в широком диапазоне, что значительно упрощает аппаратную часть преобразователя. Показано, что несинхронизированное стробирование, приводящее к переменному шагу дискретизации восстановленного сигнала, можно совмещать с преобразованием ФурЬе, что позволяет проводить спектральный анализ сигналов. При этом для нахождения параметров сигналов может быть использован модернизированный алгоритм ДПФ, в котором расчет подынтегрального выражения ведется по формулам Симпсона или прямоугольников.

Рис. 2. Устройство несинхронизированного стробирования Разработаны и исследованы вычислительные алгоритмы нахождения величины СКЗ. В практических задачах возникает случай, когда частоту дискретизации нельзя изменить таким образом, чтобы выполнялось условие ЛТ0=7,о где N - Тс/Т0 - количество точек, дискретизированных на целом количестве периодов сигнала. Тогда для более точного определения СКЗ можно применить формулу:

и СКЗ '

ЛМ

. '-1

где Ы=Ш.(Т/Г0) - целое число, полученное путем отбрасывания дробной части, Та и Тс период дискретизации и сигнала соответственно, и, - значение измеряемого сигнала и(1) в момент времени гТа.

С целью оценки влияния инструментальных средств на результаты определения СКЗ было выполнено математическое моделирование для гармонического сигнала и АЦП, разрядность которого 12 бит, уровень шумов квантования ±2 бита. Результаты моделирования представлены на рис. 3. Каждая точка графика из их общего числа более 2000 построена путем выполнения процедуры обработки конкретной реализации сигнала для заданного соотношения ///„. Каждая реализация содержит N точек, точность определения которых определяется разрядностью АЦП и уровнем шумов. В этом случае погрешности в каждой точке графика можно рассматривать как инструментальные, обусловленные неидеальностью АЦП и шумами. При

переменном шаге дискретизации предложено находить СКЗ, вычисляя интеграл по формуле Симпсона или трапеций.

5,00x10 - ■

о ■

-5,00x10 -1.00x10 ' - ■ -1.50x10 2 : --2,00 х1 О'2 - ■ -2,50 Х10'2: •

0.45 Ш,

Рис. 3. График относительной погрешности для N=8192

Предложен метод многоуровнего интерполирования и усреднения результатов (см. рис. 4) для определения частоты и фазового сдвига периодического сигнала, который позволяет значительно увеличить базу данных без увеличения времени анализа путем определения частоты на большом числе уровней сигнала. Для линейной интерполяции между точками (1т, ит) и ит)

интервал времени кТс, равный целому числу к периодов сигнала Тс, можно вычислить по формуле:

кТ = Ж, + Т

Рис. 4. Получение массива отсчетов при многоуровневой интерполяции

и..-и.

(1)

где Ы=еп1(кТ,/Тс) - целое число отсчетов (остаток отбрасывается) мгновенных значений сигнала, укладывающихся в интервале времени кТ0\ - мгновенное значение из массива дискретных данных, полученных на начальном участке сигнала, удовлетворяющего требованиям монотонности; иж и 1!ц\ -ближайшие к (Уо соответственно снизу и сверху мгновенные значения, выбранные из массива дискретных данных, полученных на конечном монотонном участке сигнала.

Формула (1) может быть использована для измерения частоты (/С~1/ТС) с помощью ПК в том случае, если в процессе получения мгновенных значений не было заметного влияния помех и шумов АЦП. Когда помехами и шумами пренебречь нельзя, то следует провести измерение частоты1 на нескольких уровнях, а затем результаты усреднить. ■ ■

Для т уровней интерполяции, где т принимает значений от 0 до /7-1, (р ' точек дискретизации на начальном участке функции и р+1 точка на конечном участке), среднее значение периода сигнала можно вычислить по формуле:

т="Тл

-У

Результаты компьютерного моделирования погрешности вычисления периода хорошо согласуются с математической моделью. Увеличение числа уровней измерения способствует фильтрации случайной погрешности

Фазодый сдвиг определяется аналогично. Полученные результаты анализу - и моделирования позволяют сделать вывод о целесообразности применения данного метода для определения частоты и фазового сдвига при наличии внешних помех и внутренних шумов квантования. Применение многоуровневой интерполяции позволяет фильтровать шумы, повысить быстродействие и точность.

Аппаратной основой всех рассмотренных в главе 2 методов преобразования и определения параметров радиосигналов может стать унифицированная плата расширения или АЦП, включенный в свободный слот ПК, который выполняет функции управления, вычисления и представления искомых величин.

В третьей главе рассматривается применение методов преобразования Фурье и Гильберта для задач определения параметров радиосигналов.

Если АЦП работает в режиме стробирования, то его полоса пропускания может быть значительно больше //1. При стробировании с частотой дискретизации /„ частота сигнала/на выходе гетеродинного преобразователя определяется выражением: /а/ / - где п=гт(///а) - целое число. Если реализуется гетеродинное преобразование, то спектр сигнала на выходе АЦП должен быть расположен в диапазонах частот: от 0 до //2 или от /,/1 до ^ В общем случае частота измеряемого сигнала неизвестна и преобразование Фурье осуществляется на нецелом числе периодов сигнала, что приводит к явлению Гиббса. Для того чтобы учесть этот эффект необходимо уменьшить снизу и сверху границы допустимых частот на величину Ъ//Ы Для уменьшения явления «растекания» спектра необходимо наложить на массив полученных дискретных отсчетов временное непрямоугольное окно (Хемминга, Кайзера и др.). С учетом «растекания» спектра границы скорректированных диапазонов частот будут от Ь/УЫ до //2-А/с/Л' и от /¿/1+Ь//Ы до /„-Ь/^Ы. Коэффициент Ъ показывает, на какое число спектральных составляющих растекается спектр, а также минимальное допустимое количество периодов сигнала в окне преобразования.

Определение параметров модуляции Рассмотрим по шагам предлагаемый алгоритм определения параметров модуляции:

1. Измерение несущей частоты входного сигнала/вч-

2. Выбор такой частоты дискретизации АЦП />, чтобы выполнялось одно из условий:

а) /Мш>Ь/,/М+А/в^пА/а,/шх<//1-Ь/1/Ы-А/в,1-пА/0;

б)/мы>/Л+У</Н+А/вч+пАГ0,/млх</<гЬ/,/Ы-А/вч-пА/д,

где А/вч - погрешность определения несущей частоты; А/а погрешность установки частоты дискретизации; /мм, /мах - минимальная и максимальная частота в спектре сигнала после дискретного гетеродинного преобразования.

3. Дискретизация сигнала с частотой /а и получение массива и[И0], где/е[0,#-1] - номер элемента в массиве мгновенных значений н[;Т,,].

4. Нахождение максимального значения из массива Амлх =МАХ(а[;Т<,)). Если Р/> Амлх1МАХлцп >Рз. то изменение коэффициента передачи входного устройства не проводится. Здесь: Р1 и Р2- максимальный и минимальный

коэффициент использования динамического диапазона АЦП (например, Р 1~0.9, 0.5); МАХацп - предел шкалы АЦП. При необходимости изменения коэффициента передачи 3-й и 4-й шаги алгоритма повторяются.

5. Наложение на дискретизированный массив временного окна Хемминга и получение массива «W[/TJ.

6. Нахождение преобразования Гильберта от массива ww[/Td]. Преобразование Гильберта находится через прямое (FFT) и обратное (RFT) преобразование Фурье:

где SJi^-N ) 1 N

k~-j если i=0,1,2,3,.. .N/2; k- j если i=N/2+l, N/2+2, N/2+3,.. .N-1.

7. Нахождение огибающей А^'Л = \1и*Л!Г,>Т + .

8. Для восстановления амплитуды А)Т„ ] каждый элемент массива необходимо разделить на функцию (массив коэффициентов) окна Хемминга. Из-за краевых эффектов, которые возникают при попадании в окно преобразования нецелого количества периодов входного сигнала, около 25% данных в начале и в конце функции А[Ид] целесообразно отбросить.

9. Для симметричной формы огибающей А[1Тд] коэффициент амплитудной модуляции находим по формуле:

М = (Ашх ~ )/(Ашх + Амт ), где Лмлх=МАХ(А[1Т,]у, Амм=ШЩА[1Тд}).

10. Для нахождения частотной модуляции необходимо вычислить производную от массивов ит Производную можно найти, используя прямое и обратное преобразование Фурье:

(«,[.1,]) =мт[* ¿иД]|где 5Л* ^ =

к Л»%}) = , где 5. ±[ф = ПТ(И|¥ ¿[/7;]).

Здесь к=]со1, если ¡=0,1,2,... N/2; к=-]ссЦК4), если ¡=N/2+1, N/2+2,... N-1. 11 .Восстановление закона изменения частоты/сд по формуле:

Из-за краевых эффектов около 25% данных в начале и в конце функции /сп\'Т,)} целесообразно отбросить. 12.Для симметричной формы модулирующего сигнала девиация частоты

/оев = {/спшх ~ /сПМш)^ >

где /спшх =МАХ(/ся[/7;]), /спмш =МЩ/сл[/7;]). Преимущества предложенного метода определения параметров модуляции на основе преобразований Фурье и Гильберта следующие: • одновременно измеряются параметры амплитудной и частотной модуляции с достаточной для практического применения точностью;

• использование цифровой обработки позволило значительно снизить требования к аналоговой части, которая представляет собой работающий в режиме стробирования АЦП, вставляемый в свободный слот ПК (см. рис. 2).

На устройство, работающее по данному методу, была подана заявка на патент и получено положительное решение. Результаты определения девиации ЧМ сигнала показали, что влиянием паразитной АМ (глубиной до 95%) можно пренебречь. Аналогичные результаты были получены и при определении глубины АМ в присутствии паразитной ЧМ. На рис. 5 приведен график погрешности определения глубины АМ при использовании АЦП 12 бит, для сигнала с параметрами: Р=1000 Гц, М= 30%, Г„=3000 Гц, белый шум 1 бит.

110

Частота ситала, МГц

Рис. 5. Зависимость погрешности измерения глубины АМ

Определение частоты дискретизированного сигнала

Предлагаемый алгоритм вычисления частоты аналогичен рассмотренному выше. Отличие в том, что вначале отфильтровывают основную гармонику сигнала, а затем проводят преобразования, необходимые для вычисления мгновенной частоты. Затем находят среднее значение мгновенной частоты, причем из-за краевых эффектов около 25% данных в начале и в конце массива /сДгТ>] целесообразно отбросить. Все остальные данные усредняются:

_ 2 N-N14

N /=N/4+1

На рис. 6 приведен график относительной погрешности определения частоты сигнала / в зависимости от отношения ///„, лежащего в диапазоне значений 0.006 ... 0.24 для N=8192. При этом учитывалось совокупное действие нелинейных искажений (уровень второй гармоники 50%), паразитной АМ (ПАМ 50%), ограниченной разрядности АЦП 12 бит и шумов ±2 бита. На графике виден ожидаемый рост погрешности в области низких значений соответствующий малому числу оцифрованных периодов сигнала

5 х10 Е-7 + --1 хЮЕ-6

/•й

Рис. 6. График относительной погрешности определения частоты Результаты моделирования показывают высокую эффективность метода в широкой области рабочих частот. При этом даже в условиях сильных нелинейных искажений, наличия шумов, ПАМ и ограниченной разрядности

АЦП достижима высокая точность определения частоты сигнала с погрешностью на уровне 10 6 - 10"7.

Определение разности фаз сигналов

Для определения разности фаз двух сигналов щ(!) и и2(0 предлагается их оцифровывать с частотой дискретизации /„ и создать два массива данных мгновенных значений по ,У элементов и\[///0] и и2[г//<,]. Затем на полученные массивы накладывают временное окно и выполняют прямые преобразования Фурье, получая комплексные спектры [;/(/Л^РРТ(и, [//£,]) и $2[ф/Ы]=¥¥Т'(и2[1//д}). В комплексном спектре Б^/Щ определяют номер М компоненты амплитуда которой максимальна, находят фазы и ср2 спектральных компонент Л1, [Щ/Щ и 82\М/Г/Щ через реальные Бм^М/^Ы], и мнимые 5| ¡к&Щ/Щ составляющие. Разность фаз

находят в диапазоне 180>Д^>-180 в соответствии с выражениями:

Д#?=Д(р21 для 180>Д^/>-180; Д#>=Д^/-360 для Л<р2/ >180;

+360 для А<р21 <-180, где Д^/ (рь

Представленный алгоритм работы можно реализовать с использованием схемы, приведенной на рис. 2. Современные серийно выпускаемые платы расширения, вставляемые в свободные слоты ПК, обеспечат все необходимые аппаратные функции. Массивы оцифрованных данных щ[1//0], Щ^/Л с выхода двуканального АЦП поступают в вычислитель, который реализует представленный выше алгоритм. На рис. 7 приведен график погрешности измерения сдвига фазы для /)=25 кГц при нелинейных искажениях сигнала по второй гармонике 50% и постоянной составляющей 10% от амплитудного значения. Учтена конечная разрядность АЦП 12 бит при уровне шума ±2 бит.

Полученные данные свидетельствуют, что предлагаемый метод может работать в широком диапазоне частот с сигналами, имеющими большие нелинейные искажения и с постоянными составляющими.

3 0.006 Ё 0.004 й- О 002

§ О £ 0.002 ^ -О 004 с -0.006

Рис. 7. График абсолютной погрешности измерения сдвига фазы Определение СКЗ сигнала

Предлагаемый метод нахождения СКЗ с использованием преобразования Фурье может быть также реализован по схеме, приведенной на рис. 2. Алгоритм определения СКЗ по шагам имеет следующий вид:

1. С помощью АЦП получают массив и[1//0\ в объеме ¿V дискретных отсчетов

2. Накладывают на массив отсчетов временное окно, например, окно Хемминга или Кайзера и получают взвешенный массив.

3. По взвешенному массиву данных вычисляют прямое преобразования Фурье, получая комплексный спектр $[1/г/Щ=¥¥Т{и¡[¡//„\).

4. В спектре 5[(/УДг1 определяют номер М компоненты, амплитуда которой

максимальна, считая ее первой гармоникой сигнала. Находят амплитуду и частоту первой гармоники. 5. Вычисляют СКЗ сигнала. В зависимости от поставленной задачи можно найти СКЗ только первой гармоники сигнала, СКЗ всех гармоник в рабочей полосе частот измерителя с учетом постоянной составляющей сигнала, СКЗ в заданной пользователем полосе пропускания:

^ I m+d iç р72 ^ Гн

Um *mLuf ; и™ ~~T2iliu'+2ul ; '

где и, - амплитуды спектральных компонент; щ - постоянная составляющая сигнала; N - число отсчетов в массиве данных; NI =round(Nf/fc)) - номер спектральной компоненты с разрешением по частоте fJN, соответствующий первой гармонике сигнала; d - целое число спектральных составляющих, учитывающее растекание; H româ(Nfj/f„) - номер спектральной компоненты, соответствующий требуемой верхней границе полосы пропускания /И\ L=romA(NfL/fd) - номер спектральной компоненты, соответствующий требуемой нижней границе полосы пропускания //; к - весовой коэффициент, учитывающий влияние временного окна на величину СКЗ сигнала. Совокупное влияние конечной разрядности АЦП (12 бит) и шумов квантования (±2 бита) показано на рис 8.

8, %

1,00 хЮ*2

6,00x1 о3

о

5,00x10 3

-1,00 ХЮ 2

0,006 0,05 0,1 0.15 0,2 0,25 0,3 0,35 0.4 0,45 f(ft

Рис. 8. График относительной погрешности для N=8192, АЦП 12 бит

В четвертой главе рассмотрены практические примеры реализации алгоритмических методов определения параметров радиосигналов в промышленности и учебном процессе.

Созданы комплексы виртуальных приборов специального и широкого назначения Разработанное ПО, установленное на ПК со специализированной платой АЦП-ЦАП, позволяет заменить несколько автономных приборов (более 10) на виртуальные аналоги, уменьшая стоимость комплекса от 5 до 10 раз.

Для контроля, испытаний и мониторинга параметров затухания в канале распространения радиоволн создан специализированный комплекс виртуальных йриборов, который позволяет: в непрерывном режиме анализа данных строить графики функций взаимной и автокорреляции, графики огибающих амплитуд сигналов и гистограммы распределения амплитуд; измерять медиану, среднее значение, среднеквадратическое отклонение, глубину замираний и осуществлять оценку по критерию хи-квадрат принадлежности закона распределения замираний к распределению Релея. Для решения задачи определения повторяемости огибающей сигнала создана специальная программа, которая находит коэффициент взаимной корреляции двух отрезков сигналов.

Разработанные программные средства предоставляют широкие возможности выбора параметров и режимов мониторинга, времени экспериментального исследования, хранения и представления информации в табличном и графическом видах. Они позволяют вести мониторинг в течение длительного времени до многих суток и даже месяцев с сохранением информации в виде файлов данных, которые затем могут анализироваться, архивироваться и храниться.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. При построении современных систем определения параметров радиосигналов (СОПР) все шире используются возможности персональных компьютеров (ПК), обеспечивающих решение задач управления экспериментом, обработки и представления данных. Аппаратной основой СОПР может стать АЦП, включенный в свободный слот ПК.

2. В результате проведенных исследований разработаны новые методы и алгоритмы цифровой обработки дискретизированных сигналов, в том числе:

• метод несинхронизированного стробирования и восстановления формы дискретизированного сигнала, позволяющий расширить полосу рабочих частот вычислительных приборов;

• вычислительные методы и алгоритмы определения параметров радиосигналов, в том числе: частоты, сдвига фазы, среднеквадратического значения сигнала, глубины амплитудной модуляции и девиации частоты.

3. Предложен метод многоуровнего интерполирования и усреднения результатов для определения частоты и фазового сдвига периодического сигнала, который позволяет значительно увеличить базу данных без увеличения времени анализа. Полученные результаты анализа и моделирования позволяют сделать вывод о целесообразности применения метода при наличии внешних и внутренних шумов квантования. При этом решаются задачи повышения быстродействия и точности.

4. Предложен метод определения параметров модуляции радиосигналов на основе преобразований Фурье и Гильберта. В результате теоретического анализа и математического моделирования показано, что данный метод измерения глубины АМ и девиации ЧМ сигналов обеспечивает точностные характеристики достаточные для практического применения в условиях наличия шумов и значительной паразитной модуляции. Показано, что для 12-битного АЦП при случайном белом шуме 1 бит погрешность измерения глубины АМ не превосходит 0.1%, а погрешность измерения девиации для тех же условий не превосходит 0.7%.

5. Предложен алгоритм определения частоты с преобразованием дискретизированного сигнала по Фурье и Гильберту. Теоретический анализ и математическое моделирование показало высокую эффективность применения данного метода в широкой области рабочих частот сигнала. Даже в условиях значительных нелинейных искажений сигнала, наличия шумов, ПАМ и ограниченной разрядности АЦП достижима точность измерения частоты с погрешностью на уровне 10"6- 10'7.

6. Предложен метод определения фазового сдвига с преобразованием опорного и измерительного дискретизированных сигналов из временной

области в частотную по Фурье. Показано, что высокие точностные характеристики сохраняются в условиях нелинейных искажений сигнала, наличия шумов квантования и ограниченной разрядности АЦП.

7. Проведен теоретический анализ возможностей и разработаны алгоритмы определения среднеквадратического значения (СКЗ) периодического сигнала во временной области методом интегрирования, а также путем преобразования сигнала в частотную область по методу Фурье. Сравнение результатов анализа показало, что в области малых и средних значений отношения частоты сигнала к частоте дискретизации (///„ до 0.3) для одинакового объема выборки погрешности методов примерно равны, однако в области больших значений f/fà (0.3 - 0.46) метод Фурье обеспечивает меньшие погрешности. Преимущества временного подхода - это простота расчетов и быстрота сбора данных. Преимущество частотного подхода - более гибкая возможность определения СКЗ в требуемой полосе частот.

8. Результаты математического моделирования показали, что методы определения параметров радиосигнала с преобразованиями по Фурье и Гильберту обладают существенными преимуществами. Переход в частотную область позволяет применить вычислительные алгоритмы «очистки» неидеального сигнала от высших гармоник, шумов и паразитной модуляции. Кроме того, при измерении параметров можно использовать всю базу полученных дискретных отсчетов, т.е. реализовать обработку без потерь данных, которые неизбежны для временных методов, в частности, многоуровнего интерполирования.

9. Теоретические и практические результаты работы внедрены на предприятиях г. Владимира, а также используются в учебном процессе на кафедре радиотехники и радиосистем ВлГУ Полученные акты о внедрении подтверждают техническую и экономическую целесообразность применения разработанных в диссертации методов, алгоритмов и программных средств.

Список публикаций по теме диссертации

1. Поздняков А.Д., Поздняков В.А. Метод многоуровневой интерполяции при измерении частоты и задержки биомедицинских сигналов // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии: Материалы шестой междунар. научно-техн. конф. Книга 2.- Владимир, 2004, с. 29 - 32.

2. Никитин O.P., Поздняков А.Д., Поздняков В.А. Компьютерный мониторинг качества электроэнергии при проведении испытаний систем и их компонентов И Мехатроника, №3,2004, с. 50 -54.

3. Поздняков А.Д., Поздняков В.А. Многоуровневая интерполяция в компьютерных измерителях частоты биомедицинских сигналов // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника №3,2004, с. 41-45.

4. Никитин O.P., Поздняков А.Д., Поздняков В.А. Комплекс виртуальных приборов для оценки статистических параметров канала передачи // Методы и устройства передачи и обработки информации: Межвуз. сб. науч. тр. -Вып. 4. - СПб.: Гидрометеоиздат, 2004, с. 289 - 295.

5. Поздняков А.Д., Поздняков В.А. Компьютерное моделирование вычислительных алгоритмов измерения среднеквадратического значения

напряжения // Проектирование и технология электронных средств, № 2, 2003, с. 59-62.

6. Никитин О.Р., Поздняков В.А., Поздняков А.Д. Измерение сигналов методом дискретного преобразования Фурье при переменном шаге дискретизации. - Материалы научно-технической конференции преподавателей, сотрудников и аспирантов факультета радиофизики, электроники и медицинской техники. - Владим. гос. ун-т. Владимир, 2003.-С. 165 -168.

7. Бернюков А.К., Поздняков А.Д. Проектирование цифровых фильтров с конечной импульсной характеристикой методом взвешивания // Перспективные технологии в средствах передачи информации. - Материалы докладов пятой международной научно-технической конференции. Владимир, 2003. - С. 289 - 290.

8. Конюх А. Л, Поздняков В.А., Поздняков А.Д. Компьютерный генератор испытательных радиосигналов // Перспективные технологии в средствах передачи информации. - Мат. докладов пятой междунар. научно-техн. конф. Владимир, 2003,- С. 314 - 316.

9. Поздняков В.А., Поздняков А.Д. Компьютерные алгоритмы измерения амплитудной модуляции методом стробирования // Перспективные технологии в средствах передачи информации. - Материалы докладов пятой междунар. научно-техн. конф. Владимир, 2003.- С. 316 - 318.

lQ.Ludmila Sushkova, Alexander Pozdnyakov, Vladislav Pozdnyakov. Virtual Instruments for Education // Information and Communication Technologies: Chances and Challenges. - Scientific Symposium, Vladimir, Russia, Sept. 3rd and 4th, published by Fraunhofer IIS, 2003, p. 45-52.

ll.Oleg Nikitin, Alexander Pozdnyakov, Vladislav Pozdnyakov. Systems of Virtual Instruments for Industry and Science // Information and Communication Technologies: Chances and Challenges. - Scientific Symposium, Vladimir, Russia, Sept. 3rd and 4th, published by Fraunhofer IIS, 2003, p. 61-66.

12.Ludmila Sushkova, Alexander Pozdnyakov, Vladislav Pozdnyakov PC Technologies of Virtual Instruments for Education // Referate des 31. Internationalen Symposiums "Ingenieur des 21. Jahrhuderts" (Bd. 47) / Das Sankt-Peterburger staatliches Bergbauinstitut (Technische Universität), Bd. 2, 2002, p. 456-465.

13.Никитин О.Р., Поздняков А.Д., Поздняков В.А. Компьютерный мониторинг качества электроэнергии // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии. - Материалы докладов пятой междунар конф. Владимир, 2002,- С. 255-258.

14.Поздняков В.А., Федоров С.В. Цифровая фильтрация при обработке результатов допплерографического исследования гемодинамики периферических сосудов // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии. - Материалы докладов пятой междунар. конф. Владимир, 2002,- С. 143 - 144.

15.Бернюков А.К., Поздняков В.А. Принципы компьютерной реализации цифровых фильтров // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии. -Материалы докладов пятой междунар. конф. Владимир, 2002. - С. 154 - 157.

16.Поздняков А.Д., Поздняков В.А. Комплекс аппаратно-программных средств

для приемо-сдаточных испытаний приемопередатчиков // Перспективные технологии в средствах передачи информации. - Материалы докладов четвертой междунар. научно-техн. конф. Владимир, 2001. - С. 232 - 233.

17.Никитин О.Р., Поздняков В.А., Поздняков А.Д. Восстановление формы сигнала на экране виртуального осциллографа // Перспективные технологии в средствах передачи информации. - Материалы докладов четвертой междунар. научно-техн. конф. Владимир, 2001. - С. 190 - 192.

18.Sushkova L. Т., Pozdnyakov A. D., Pozdnyakov V. A. A cost-effective easy-to-use PC Laboratory for Education // Российское НТО РЭС им. А.С. Попова -LVI научная сессия, посвященная дню радио. - Труды, том 1. Москва, 2001. -С. 205-207.

19.Никитин О.Р, Поздняков А.Д., Поздняков В.А. Системы виртуальных приборов широкого применения // Электроника, информатика и управление. - Сборник научных трудов преподавателей, сотрудников и аспирантов. Вып. 2. Владимир, 2001. - С. 50 - 55.

20.Никитин О.Р, Поздняков А.Д., Поздняков В.А КОПКЭ - компьютерный комплекс для оценки показателей качества электроэнергии // Владимирский областной информационный бюллетень № 5 (7), 2001. - С. 23 - 25.

21.Никитин О.Р., Поздняков А.Д., Поздняков В.А. Виртуальные средства измерения для испытания и диагностики электронной аппаратуры // Биомедицинская радиоэлектроника, № 7,2000. - С. 52 - 57.

22.Поздняков А.Д., Поздняков В.А. Виртуальные средства для мониторинга // Биомедицинская радиоэлектроника, № 6, 2000. - С. 45 - 48.

23.Поздняков В.А., Никитин О.Р. Лабораторный комплекс виртуальных приборов диапазона звуковых частот // Радиоэлектроника, электротехника и энергетика. - Шестая Междунар. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов: Тез. докл. В 3-х т. - М.: МЭИ, 2000. Т.1, С. 19-20.

24.Поздняков А.Д., Поздняков В.А. Аппаратно-программные средства ввода медицинских сигналов в компьютер при многоканальном мониторинге // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии. - Материалы докладов четвертой междунар. конф. Владимир, 2000. - - С. 110 - 114.

25.Ислевский A.M., Маслов Р.Ю., Никитин О.Р., Поздняков В.А., Поздняков А.Д. Комплекс виртуальных приборов для технического обслуживания биомедицинской электронной аппаратуры // Физика и радиоэлектроника в медицине и экологии. - Материалы докладов четвертой междунар. конф. Владимир, 2000. - С. 127 - 136.

26.Поздняков В.А., Никитин О.Р. Измерительно-вычислительный комплекс виртуальных приборов // Перспективные технологии в средствах передачи информации. - Материалы докладов третьей междунар. конф. Владимир, 1999. - С. 207 - 209.

27.Поздняков В.А., Поздняков А.Д. Системы виртуальных приборов // Перспективные технологии в средствах передачи информации. - Материалы докладов третьей междунар. конф. Владимир, 1999. - С. 210 - 213.

28.Поздняков В.А., Поздняков А.Д. Перспективы виртуальных систем измерения // Физика и радиоэлектроника в медицине и биотехнологии,-Материалы докладов третьей междунар. конф. Владимир, 1998. - С. 272 -273.

ч, Ч

ЛР № 020275 от 13.11 96 Подписано в печать 28 09 04 Формат 60x84/16. Бумага для множит, техники Гарнитура Тайме Печать на ризографе. Усл. печ л 1,16 Уч.-изд л 1,22 Тираж ЮОэкз

1^500-300^.

Редакционно-издательский комплекс Владимирского государственного университета Подразделение оперативной полиграфии ВлГУ 600000, Владимир, ул Горького, 87

»184 14

РНБ Русский фонд

2005-4 12559

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ МЕТОДОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ

ПАРАМЕТРОВ РАДИОСИГНАЛА И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЙ.

1.1. ЗАДАЧИ И ОСОБЕННОСТИ СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ РАДИОСИГНАЛА.

1.2. АРХИТЕКТУРА АВТОНОМНЫХ СИСТЕМ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ РАДИОСИГНАЛА.

1.3. АППАРАТНЫЕ СРЕДСТВА СИСТЕМ КОМПЬЮТЕРНЫХ ПРИБОРОВ.

1.4. ВОЗМОЖНОСТИ АНАЛОГО-ЦИФРОВОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ.

1.5. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КОМПЬЮТЕРНЫХ ПРИБОРОВ.

1.6. МЕТОДЫ ЦИФРОВОЙ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ.

1.7. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ РАДИОСИГНАЛА.

1.8. ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 1.

ГЛАВА 2. МЕТОДЫ СТРОБИРОВАНИЯ И МНОГОУРОВНЕВОЙ ИНТЕРПОЛЯЦИИ

В ЗАДАЧАХ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ РАДИОСИГНАЛА.

2.1. МЕТОД НЕСИНХРОНИЗИРОВАННОГО СТРОБИРОВАНИЯ И ЕГО ПРИМЕНЕНИЕ

В ЗАДАЧАХ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛА.

2.2. ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ СРЕДНЕКВАДРАТИЧЕСКОГО ЗНАЧЕНИЯ СИГНАЛА.

2.3. РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДА ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ФУРЬЕ ПРИ ПЕРЕМЕННОМ

ШАГЕ ДИСКРЕТИЗАЦИИ СИГНАЛА.

2.4. МНОГОУРОВНЕВОЕ ИНТЕРПОЛИРОВАНИЕ В ЗАДАЧАХ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЧАСТОТЫ ПЕРИОДИЧЕСКОГО СИГНАЛА ПРИ НАЛИЧИИ ШУМОВ КВАНТОВАНИЯ.

2.5. МНОГОУРОВНЕВОЕ ИНТЕРПОЛИРОВАНИЕ В ЗАДАЧАХ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ФАЗОВОГО

И ВРЕМЕННОГО СДВИГА СИГНАЛА.

2.6. ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2.

ГЛАВА 3. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ФУРЬЕ И ГИЛЬБЕРТА

ДЛЯ ЗАДАЧ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ РАДИОСИГНАЛА.

3.1. МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ МОДУЛЯЦИИ НА ОСНОВЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ ФУРЬЕ И ГИЛЬБЕРТА.

3.2. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ ФУРЬЕ И ГИЛЬБЕРТА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЧАСТОТЫ НЕИДЕАЛЬНОГО ДИСКРЕТИЗИРОВАННОГО СИГНАЛА.

3.3. МЕТОД ОПРЕДЕЛЕНИЯ РАЗНОСТИ ФАЗ СИГНАЛОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ФУРЬЕ.

3.4. ОПРЕДЕЛЕНИЕ СРЕДНЕКВАДРАТИЧЕСКОГО ЗНАЧЕНИЯ СИГНАЛА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ФУРЬЕ.

3.5. ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3.

ГЛАВА 4. РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ

РАДИОСИГНАЛА В ПРОМЫШЛЕННОСТИ И УЧЕБНОМ ПРОЦЕССЕ.

4.1. КОМПЬЮТЕРНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ.

4.2. ВОССТАНОВЛЕНИЕ ФОРМЫ ДИСКРЕТИЗИРОВАННОГО СИГНАЛА.

4.3. КОМПЛЕКС КОМПЬЮТЕРНЫХ ПРИБОРОВ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ

ПАРАМЕТРОВ РАДИОСИГНАЛА.

4.4 АППАРТНО-ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ НЕПРЕРЫВНОГО МОНИТОРИНГА

ПАРАМЕТРОВ СИГНАЛОВ И УСТРОЙСТВ.

4.5. КОМПЛЕКС КОМПЬЮТЕРНЫХ ПРИБОРОВ ДЛЯ МОНИТОРИНГА И ОЦЕНКИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ КАНАЛА ПЕРЕДАЧИ РАДИОСИГНАЛА.

4.6. КОМПЛЕКС АППАРАТНО-ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ИСПЫТАНИЙ РАДИОСИСТЕМ.

4.7. ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 4.

Актуальность исследований

Повышение эффективности методов и систем определения параметров радиосигнала (СОПР), в том числе сигналов систем радиосвязи и телевидения, является важной народнохозяйственной задачей, решение которой способствует повышению качества выпускаемой продукции, росту производительности и улучшению условий труда.

Современные принципы конфигурирования автоматизированных СОПР ориентированы на использование персональных компьютеров (ПК), модульных архитектур и стандартных интерфейсов [2,5,13,14,20,60]. Компьютерные технологии, и в особенности развитие класса вычислительных или виртуальных приборов (ВП), позволяют с наименьшими затратами обеспечить высокое качество, точность и достоверность получаемой информации [37,46,50,51,71]. Все большее число задач решается не на аппаратном, а на программном уровне. Развитие алгоритмических методов определения параметров радиосигнала обеспечивает гибкость, надежность, низкую стоимость и высокое быстродействие вычислительных СОПР.

Известно несколько вариантов архитектур СОПР, среди которых наибольшей гибкостью конфигурирования обладают крейтовые и виртуальные комплексы. Они применяются в качестве различных технологических и эксплуатационных систем испытаний, мониторинга и диагностики технических характеристик телекоммуникационных систем. Входящий в систему ПК не только обеспечивает цифровую обработку данных, но также реализует управление экспериментом, передачу и хранение информации. Новые подходы позволяют быстрее и с меньшими затратами создавать измерительные комплексы различной сложности от измерения параметров сигналов до анализа спектров и управления технологическими процессами с передачей результатов удаленным пользователям.

Большой вклад в разработку методов и создание аппаратуры для измерения параметров сигналов внесли творческие коллективы ряда российских высших учебных заведений и научно-исследовательских институтов. Активно в данной области работает ряд зарубежных фирм, таких как Hewlett-Packard, Texas Instruments, National Instruments, Tektronix и др.

Классиками цифровой обработки информации являются зарубежные и отечественные ученые: Оппегейн A.B., Шафер Р.В., Уидроу Б., Стирнз С. Рабинер Л.Р., Голд Б. Гольденберг JIM., Котельников В.А., Арутюнов П.А.,

Трифонов А.П., Шинаков Ю.С., Орнатский П. П., Минц М. Я., Чинков В. Н., Шувалов В.П., Степанов A.B., Матвеев С.А. и многие др. В настоящее время опубликовано сотни работ освещающие различные теоретические и практические вопросы, связанные с цифровой обработкой сигналов.

Анализ публикаций по применению методов ЦОС в системах испытаний показывает, что они, в основном, рассматривают вопросы синтеза оптимальных по тем или иным критериям устройств или отдельных их элементов. Вместе с тем, в связи с бурным совершенствованием средств вычислительной техники методология, алгоритмизация и программное обеспечение обработки дискретизированных сигналов отстают в своем развитии от возможностей современных персональных компьютеров. Многие решенные ранее задачи цифровой обработки данных на сегодняшнем уровне могут решаться иначе, так как быстродействие ПК позволяет осуществлять необходимые преобразования в реальном времени или за очень короткое время. К тому же появились высокоскоростные, встраиваемые в ПК средства сбора и оцифровки данных.

В условиях непрерывного развития и жесткой конкуренции научных идей существенное значение имеет уменьшение стоимости и времени разработки СОПР, предполагающее использование унифицированных, совмещаемых друг с другом программных и аппаратных модулей. Однако программное обеспечение (ПО) широко известных западных фирм не ориентировано на отечественные инструментальные средства, а универсальных отечественных программных средств в настоящее время не существует. Когда необходимо быстро создать специализированную СОПР, разработчик вынужден пользоваться комплексом зарубежных аппаратно-программных средств, что очень дорого и не всегда эффективно. Приходится покупать оборудование и приборы, которые трудно совместить с отечественными средствами, имеющимися в распоряжении разработчика. При этом дополнительно может возникнуть задача метрологической аттестации СОПР, поскольку не все зарубежные инструментальные компоненты имеют отечественные сертификаты, позволяющие их использовать в России.

Таким образом, в настоящее время существует актуальная техническая и научная проблема разработки эффективных вычислительных средств определения параметров радиосигнала, реализующих современные методы цифровой обработки информации.

Цели и задачи исследований

Целью исследования является разработка вычислительных методов определения параметров радиосигнала на основе алгоритмов цифровой обработки массива данных мгновенных значений, а также создание специализированных СОПР, эффективно функционирующих в реальном времени и имеющих метрологические характеристики, достаточные для практических приложений.

Основными задачами диссертационной работы являются:

1. Разработка методов восстановления формы сигнала.

2. Разработка методов и алгоритмов цифровой обработки массива данных мгновенных значений в задачах определения комплекса параметров радиосигнала, в том числе среднеквадратического значения (СКЗ), частоты и фазового сдвига, а также параметров амплитудной и частотной модуляции.

3. Создание, апробация и внедрение специализированных компьютерных систем определения параметров радиосигнала, реализующих контрольно-измерительные процедуры на алгоритмическом уровне.

Методы исследований

В работе использованы методы ортогональных преобразований Фурье и Гильберта, цифровой фильтрации, математической статистики и теории вероятности, стробоскопического преобразования, математического моделирования, а также численные методы решения задач. Результаты работы

В работе приведены материалы, обобщающие результаты теоретических исследований и опыт практической реализации методов цифровой обработки дискретизированных радиосигналов. При этом кроме описания методов ЦОС большое внимание уделено их программной реализации. Основные теоретические и практические результаты диссертации были получены автором в ходе выполнения научно-исследовательских работ, проводимых на кафедре радиотехники и радиосистем Владимирского государственного университета в период с 1998 по 2004 гг.

Научная новизна состоит в разработке методов и алгоритмов цифровой обработки массива данных мгновенных значений в задачах определения параметров радиосигнала:

1. Предложен метод несинхронизированного стробирования, который позволяет существенно расширить диапазон рабочих частот и упростить аппаратную часть СОПР. Показано, что несинхронизированное стробирование можно совмещать с преобразованием Фурье.

2. Предложен метод многоуровнего интерполирования и усреднения результатов для определения частоты и фазового сдвига периодического сигнала, который позволяет значительно увеличить базу данных без увеличения времени анализа.

3. Предложены методы определения частоты и параметров модуляции сигналов на основе преобразований Фурье-Гильберта, которые обеспечивают высокие точностные характеристики при паразитной модуляции, наличии шумов и ограниченной разрядности АЦП.

4. Предложен метод определения фазового сдвига с преобразованием дискретизированных сигналов из временной в частотную область по Фурье, который обеспечивает высокие характеристики в условиях нелинейных искажений, наличия шумов и ограниченной разрядности АЦП.

5. Предложены и исследованы алгоритмы измерения СКЗ во временной, а также в частотной области с использованием преобразования Фурье. Практические результаты диссертации были достигнуты в процессе выполнения научно-исследовательских работ по заказам предприятий г.

Владимира. Перечень результатов, имеющих практическую ценность:

1. Созданы и апробированы алгоритмы восстановления формы дискретизированного сигнала, позволяющие в несколько раз расширить полосу рабочих частот вычислительных приборов.

2. Создан комплекс виртуальных приборов широкого назначения, в состав которого входят: генератор сигналов; осциллограф; анализатор спектра; измеритель корреляционной функции; измеритель частоты; измеритель фазовых сдвигов; измеритель временных интервалов; вольтметр; измеритель нелинейных искажений. Разработанное программное обеспечение (ПО) позволяет заменить автономные приборы на виртуальные аналоги, уменьшая стоимость комплекса от 5 до 10 раз.

3. Для контроля, испытаний и мониторинга параметров затухания в канале распространения радиоволн создан специализированный комплекс виртуальных приборов, который позволяет оценить статистические параметры замираний в радиоканале.

4. Для решения задачи определения повторяемости огибающей сигнала разработаны программные средства нахождения коэффициента взаимной корреляции двух отрезков сигналов: начального отрезка и любого отрезка аналогичной длины, вырезаемого из выбранного интервала времени со сдвигом, программируемым пользователем.

5. Разработан и реализован специализированный комплекс виртуальных приборов для мониторинга параметров гармонического напряжения в течение длительного времени до многих суток и даже месяцев с сохранением информации в виде файлов данных.

Внедрение

Теоретические и практические результаты работы внедрены на предприятиях г. Владимира, а также используются в учебном процессе на кафедре радиотехники и радиосистем ВлГУ. Полученные акты о внедрении подтверждают техническую и экономическую целесообразность применения разработанных в диссертации методов, алгоритмов и программных средств.

Получен акт использования научных результатов диссертации в ОАО завод «Электроприбор» (г. Владимир); в созданном комплексе компьютерных приборов применены:

• Вычислительные методы определения параметров дискретизированного радиосигнала с использованием преобразования Фурье и Гильберта.

• Метод восстановления на экране компьютерного осциллографа формы дискретизированного сигнала.

Прошли испытания и внедрены следующие аппаратно-программные средства и комплексы на их базе:

• Специализированный комплекс вычислительных компьютерных приборов внедрен в 2004 г. на ФГУП «Крона» (г. Владимир).

• Комплекс аппаратно-программных средств автоматизированных приемо-сдаточных испытаний радиостанции «Фазан» внедрен в 2003 г. на ОАО завод «Электроприбор» (г. Владимир).

• Специализированный комплекс виртуальных приборов внедрен в 2001 г. во «Владимирском филиале учебно-методического и инженерно-технического центра Мосгосэнергонадзора».

• Аппаратно-программные средства "Комплекс виртуальных приборов" внедрены во Владимирском государственном университете в учебный процесс на кафедре радиотехники и радиосистем в лабораторный цикл: "Компьютерные системы контроля и измерения".

Созданный комплекс виртуальных приборов позволяет решать проблемы оснащения учебных лабораторий современными компьютерными средствами измерений без существенных дополнительных затрат. Комплекс мониторинга состояния радиоканала^ настоящее время внедряется в Московском научно-исследовательском радиотехническом институте (МНИРТИ).

На защиту выносится совокупность научно обоснованных технических разработок, имеющих существенное значение для экономики страны, в рамках решения задачи развития компьютерных СОПР, в том числе:

1. Метод несинхронизированного стробирования.

2. Метод определения частоты и фазового сдвига периодического сигнала путем многоуровнего интерполирования и усреднения результатов.

3. Методы определения частоты, фазового сдвига, параметров модуляции и СКЗ с преобразованием дискретизированного сигнала по Фурье и Гильберту.

4. Результаты моделирования вычислительных методов и алгоритмов определения параметров радиосигнала.

5. Созданные комплексы аппаратно-программных средств. Апробация работы

По материалам диссертации автором сделано 20 докладов, в том числе 15 на международных конференциях. Сделаны также доклады на LVI научной сессии Российского НТО РЭС им. A.C. Попова в г. Москве, (2001 г.), на международных симпозиумах в г. Санкт-Петербурге (2002 г.) "Ingenieur des 21. Jahrhuderts" / Das Sankt-Peterburger staatliches Bergbauinstitut (Technische Universität), в г. Владимире (2003 г.) «Information and Communication Technologies: Chances and Challenges».

Работа «Комплекс виртуальных приборов» награждена Дипломом Центрального Правления НТО РЭС им. A.C. Попова на Всероссийском конкурсе студенческих работ в 1999 г. Публикации по работе

По тематике исследований подано три заявки на патенты (по одной получено положительное решение) и опубликовано 28 работ, в том числе 5 статей в центральных реферируемых журналах, 19 статей в трудах международных конференций и симпозиумов.

Структура работы Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, приложений, списка литературы, имеющего 107 наименований отечественных и зарубежных источников, в том числе 28 работ автора. Общий объем диссертации 215 страниц, в том числе, 171 страниц основного текста, 8 страниц списка литературы, 134 рисунка, 5 таблиц, 33 страницы приложений.

4.7. ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 4

1. При цифровой фильтрации для увеличения крутизны АЧХ можно отказаться от модификации значений коэффициентов импульсной характеристики фильтра, однако это увеличивает неравномерность характеристики на краях полосы пропускания и ухудшает фильтрацию вне полосы.

2. Компьютерное моделирование и апробация метода восстановления исходной формы периодического сигнала при несинхронизированном стробировании показали целесообразность его использования в алгоритмах работы виртуальных осциллографов. Восстановить форму сигнала по полученному массиву дискретных значений в полосе до значения /д/2 можно также путем использования совмещенного прямого и обратного преобразований Фурье.

3. Создан комплекс виртуальных приборов широкого назначения, в состав которого входят: генератор сигналов; осциллограф; анализатор спектра; измеритель корреляционной функции; измеритель частоты; измеритель фазовых сдвигов; измеритель временных интервалов; вольтметр; измеритель нелинейных искажений. Разработанное ПО, установленное на ПК со специализированной платой АЦП-ЦАП, позволяет заменить одновременно несколько автономных приборов (более 10) на виртуальные аналоги, уменьшая стоимость комплекса от 5 до 10 раз.

4. Для контроля, испытаний и мониторинга параметров затухания в канале распространения радиоволн создан специализированный комплекс виртуальных приборов, который позволяет: в непрерывном режиме анализа блоков данных по 1024 отсчета строить графики функций взаимной и автокорреляции, графики огибающих амплитуд сигналов и гистограммы распределения амплитуд; измерять медиану, среднее значение, среднеквадратическое отклонение, глубину замираний и осуществлять оценку по критерию хкваДРат принадлежности закона распределения замираний к распределению Релея. Для решения задачи оценки повторяемости огибающей сигнала создана специальная программа, которая находит коэффициент взаимной корреляции двух отрезков сигналов: начального отрезка и любого отрезка аналогичной длины, вырезаемого из выбранного интервала времени со сдвигом, программируемым пользователем.

5. Создан специализированный комплекс виртуальных приборов для мониторинга качества электроэнергии. Разработанные программные средства предоставляют широкие возможности выбора параметров и режимов мониторинга, времени экспериментального исследования, хранения и представления информации в табличном и графическом видах. Они позволяют вести мониторинг в течение длительного времени до многих суток и даже месяцев с сохранением информации в виде файлов данных, которые затем могут анализироваться, архивироваться и храниться

6. Разработан комплекс программных средств гибкого конфигурирования СОПР, содержащий дополнительные подсистемы контроля качества электроэнергии. Комплекс содержит унифицированные модули приемосдаточных испытаний, средства статистической обработки данных в режиме длительного мониторинга состояния объекта и среды, модули работы с приборами и процедуры, предназначенные для конфигурирования последовательности и структуры испытаний.

7. Созданные программные средства могут использоваться не только автономно, но и объединяться в любом сочетании в единый комплекс. Разработанное ПО представляет собой, по сути, комплекс конфигурирования и программирования СОПР широкого назначения. В работе программных модулей использованы оригинальные методы и алгоритмы, приведенные и исследованные в главах 2 и 3.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. При построении современных систем определения параметров радиосигнала (СОПР) все шире используются возможности персональных компьютеров (ПК), обеспечивающих решение задач управления экспериментом, обработки и представления данных. Аппаратной основой СОПР может стать АЦП, включенный в свободный слот ПК.

2. В результате проведенных исследований разработаны новые методы и алгоритмы цифровой обработки дискретизированных сигналов, в том числе:

• метод несинхронизированного стробирования и восстановления формы дискретизированного сигнала, позволяющий расширить полосу рабочих частот вычислительных приборов;

• вычислительные методы и алгоритмы определения параметров радиосигнала, в том числе: частоты, сдвига фазы, среднеквадратического значения сигнала, глубины амплитудной модуляции и девиации частоты.

3. Предложен метод многоуровнего интерполирования и усреднения результатов для определения частоты и фазового сдвига периодического сигнала, который позволяет значительно увеличить базу данных без увеличения времени анализа. Полученные результаты анализа и моделирования позволяют сделать вывод о целесообразности применения метода при наличии внешних и внутренних шумов квантования. При этом решаются задачи повышения быстродействия и точности.

4. Предложен метод определения параметров модуляции радиосигнала на основе преобразований Фурье и Гильберта. В результате теоретического анализа и математического моделирования показано, что данный метод измерения глубины АМ и девиации ЧМ сигналов обеспечивает точностные характеристики достаточные для практического применения в условиях наличия шумов и значительной паразитной модуляции. Показано, что для 12-битного АЦП при случайном белом шуме 1 бит погрешность измерения глубины АМ не превосходит 0.1%, а погрешность измерения девиации для тех же условий не превосходит 0.7%.

5. Предложен алгоритм определения частоты с преобразованием дискретизированного сигнала по Фурье и Гильберту. Теоретический анализ и математическое моделирование показало высокую эффективность применения данного метода в широкой области рабочих частот сигнала. Даже в условиях значительных нелинейных искажений сигнала, наличия шумов, ПАМ и ограниченной разрядности АЦП достижима точность измерения частоты с

6 7 погрешностью на уровне 10" -10".

6. Предложен метод определения фазового сдвига с преобразованием опорного и измерительного дискретизированных сигналов из временной области в частотную по Фурье. Показано, что высокие точностные характеристики сохраняются в условиях нелинейных искажений сигнала, наличия шумов квантования и ограниченной разрядности АЦП.

7. Проведен теоретический анализ возможностей и разработаны алгоритмы определения среднеквадратического значения (СКЗ) периодического сигнала во временной области методом интегрирования, а также путем преобразования сигнала в частотную область по методу Фурье. Сравнение результатов анализа показало, что в области малых и средних значений отношения частоты сигнала к частоте дискретизации (///д до 0.3) для одинакового объема выборки погрешности методов примерно равны, однако в области больших значений///д (0.3 - 0.46) метод Фурье обеспечивает меньшие погрешности. Преимущества временного подхода - это простота расчетов и быстрота сбора данных. Преимущество частотного подхода - более гибкая возможность определения СКЗ в требуемой полосе частот.

8. Результаты математического моделирования показали, что методы определения параметров радиосигнала с преобразованиями по Фурье и Гильберту обладают существенными преимуществами. Переход в частотную область позволяет применить вычислительные алгоритмы «очистки» неидеального сигнала от высших гармоник, шумов и паразитной модуляции. Кроме того, при измерении параметров можно использовать всю базу полученных дискретных отсчетов, т.е. реализовать обработку без потерь данных, которые неизбежны для временных методов, в частности, многоуровнего интерполирования.

9. Теоретические и практические результаты работы внедрены на предприятиях г. Владимира, а также используются в учебном процессе на кафедре радиотехники и радиосистем ВлГУ. Полученные акты о внедрении подтверждают техническую и экономическую целесообразность применения разработанных в диссертации методов, алгоритмов и программных средств.