Развитие алгоритмов определения параметров модулированного радиосигнала по дискретизированному массиву данных тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.12.04, кандидат наук Коробов, Денис Станиславович

• Коробов, Денис Станиславович
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Коробов, Денис Станиславович

Оглавление

Основные сокращения

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ МЕТОДОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ АНАЛОГОВОГО МОДУЛИРОВАННОГО РАДИОСИГНАЛА И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЙ

1.1 АНАЛОГОВЫЕ МОДУЛИРОВАННЫЕ РАДИОСИГНАЛЫ И ЗАДАЧИ ИХ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.2. ПАРАМЕТРЫ АНАЛОГОВЫХ ЧМ СИГНАЛОВ

1.3. ОБЗОР МЕТОДОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ ЧМ СИГНАЛА

1.4 ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КОЭФФИЦИЕНТА АМПЛИТУДНОЙ МОДУЛЯЦИИ

1.5 ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ СРЕДНЕКВАДРАТИЧНОГО ЗНАЧЕНИЯ СИГНАЛА

1.6 ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КОЭФФИЦИЕНТА НЕЛИНЕЙНЫХ ИСКАЖЕНИЙ СИГНАЛА

1.7 АРХИТЕКТУРА СОВРЕМЕННЫХ СИСТЕМ КОМПЬЮТЕРНЫХ ПРИБОРОВ

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 1

ГЛАВА 2. РАЗВИТИЕ МЕТОДОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ МОДУЛИРОВАННОГО АМ/ЧМ СИГНАЛА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ ФУРЬЕ И ГИЛЬБЕРТА

2.1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ НЕСУЩЕЙ ЧАСТОТЫ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ АЦП РАБОТАЮЩЕГО В РЕЖИМЕ СТРОБИРОВАНИЯ

2.2. МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ МОДУЛЯЦИИ

2.3. МЕТОДИКА ПОВЫШЕНИЯ БЫСТРОДЕЙСТВИЯ ЗА СЧЕТ РАЗБИЕНИЯ МАССИВА ДАННЫХ МГНОВЕННЫХ ЗНАЧЕНИЙ ВХОДНОГО СИГНАЛА

2.4. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДИКИ РАЗБИЕНИЯ МАССИВА ДАННЫХ ДЛЯ ОЦЕНКИ АЧХ КАНАЛА СВЯЗИ

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 2

ГЛАВА 3. АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТЕЙ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ МЕТОДАМИ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И АПРОБАЦИИ

3.1 ПРОГРАММА МОДЕЛИРОВАНИЯ АЛГОРИТМА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЧАСТОТЫ НЕСУЩЕЙ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ СТРОБИРУЮЩЕГО АЦП

3.2 ПРОГРАММА МОДЕЛИРОВАНИЯ АЛГОРИТМА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ МОДУЛИРОВАННОГО СИГНАЛА ПРИ РАЗБИЕНИИ ДИСКРЕТИЗИРОВАННОГО МАССИВА ДАННЫХ

3.3 РЕЗУЛЬТАТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ КОМПЛЕКСНОГО АЛГОРИТМА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ МОДУЛИРОВАННОГО СИГНАЛА

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ЛИТЕРАТУРА

Основные сокращения

АБГШ - аддитивный белый гауссов шум

AM - амплитудная модуляция

АС - анализатор спектра

АЦП - аналого-цифровой преобразователь

АЧХ - амплитудно-частотная характеристика

БПФ - быстрое преобразование Фурье

ГЧМ - гармоническая частотная модуляция

ДПФ - дискретное преобразование Фурье

ИДЧ - измеритель девиации частоты

KAM - коэффициент амплитудной модуляции

КГ - коэффициент гармоник

КНИ - коэффициент нелинейных искажений

ММС - манипуляция минимальным сдвигом

НИ - нелинейные искажения

ОСШ - отношение сигнал-шум

ПО - программное обеспечение

ПК - персональный компьютер

ПЧМ - паразитная частотная модуляция

РТС - радиотехническая система

СОПАМР - средства оценки параметров аналогового модулированного радиосигнала

СОПМР - средства оценки параметров модулированного радиосигнала

СКЗ - среднеквадратическое значение

ЦАП - цифроаналоговый преобразователь

ЦОС - цифровая обработка сигналов

ФМ - фазовая модуляция

4M - частотная модуляция

ЧМП - частотная манипуляция

ЭСЧ - электронно-счетный частотомер

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Развитие алгоритмов определения параметров модулированного радиосигнала по дискретизированному массиву данных»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы

Практическая реализация способов оценки параметров модулированных радиосигналов путем алгоритмических измерений [29], стала возможной благодаря созданию высокопроизводительных микропроцессоров, развитию методов цифровой обработки сигналов (ЦОС) и появлению высокоскоростных аналого-цифровых преобразователей (АЦП), работающих в полосе частот до десятков гигагерц. Современные методы ЦОС позволяют выполнять необходимые преобразования сигналов с заданной точностью в масштабе реального времени [7], решая задачи оценки параметров радиосигнала на основе методов косвенных измерений, перекладывая аппаратные функции на программное обеспечение. Преимущества цифровых систем наиболее заметны по параметрам быстродействия и стоимости испытаний, их достоверности и гибкости. Цифровая обработка информации позволяет скомпенсировать влияние внешних дестабилизирующих факторов, таких как температура и воздействие помех.

Детальный анализ публикаций по применению методов ЦОС в системах испытаний показывает, что в них в основном рассматриваются вопросы синтеза оптимальных по тем или иным критериям устройств или отдельных их элементов. Однако существует класс практических задач, при решении которых использование оптимальных методов обработки сигналов оказывается затруднительным из-за априорной неопределенности значения несущей частоты, вида модуляции и параметров модулирующего сигнала.

Важными требованиями, предъявляемыми к средствам оценки параметров модулированного радиосигнала (СОПМР), являются требования многофункциональности и высокого быстродействия, которые являются противоречивыми. Необходимость обеспечения многофункциональности предполагает использование большого количества аппаратных и программных элементов, выполняющих разные процедуры обработки сигналов, а обеспечение

5

высокого быстродействия предполагает сокращение, как аппаратных, так и программных шагов обработки данных.

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

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

Вместе с тем, если сигнал имеет широкий спектр и низкую частоту модуляции оценить параметры такого сигнала проблематично, так как, чтобы не потерять информацию о сигнале согласно теореме Котельникова его необходимо оцифровывать с частотой дискретизации в 2 раза большей, чем полоса, но для того, чтобы оценить параметры модуляции необходимо иметь хотя бы один период модулирующего сигнала. Данное требование приводит к необходимому большому (порядка нескольких сотен тысяч точек) объему выборки. Прямая реализация преобразований Фурье по подобному массиву затруднительна из-за того, что сложность быстрого преобразования Фурье возрастает как п • log2(/i), что приводит к невозможности реализации этого преобразования за приемлемое время даже на современных ЭВМ.

Повышение быстродействия, при сохранении существующей точности, алгоритмов определения параметров радиосигнала с амплитудной и частотной модуляцией является важной народнохозяйственной задачей, решение которой способствует повышению качества выпускаемой продукции и росту производительности.

Таким образом, в настоящее время существует актуальная техническая и научная проблема разработки эффективных вычислительных средств

определения параметров модулированных радиосигналов, реализующих современные методы цифровой обработки информации. Цели и задачи исследований

Целью исследования является разработка методик и алгоритмов определения совокупности параметров модулированного радиосигнала путем цифровой обработки массива данных мгновенных значений, а также их внедрение в системы оценки параметров модуляции.

Основными задачами диссертационной работы являются:

• Разработка быстродействующей методики, алгоритма и программных средств оценки пикового и среднеквадратического значения девиации частоты и коэффициента амплитудной модуляции, а также параметров модулирующего сигнала: частоты, коэффициента нелинейных искажений.

• Разработка алгоритма определения несущей частоты модулированного сигнала с использованием АЦП, работающего в режиме стробирования.

• Создание, апробация и внедрение специализированных цифровых систем определения совокупности параметров модулированных радиосигналов, имеющих малые методические погрешности.

Объектом исследования являются методы и алгоритмы определения параметров модулированного радиосигнала, предназначенные для применения в современных встроенных и автономных средствах контроля, измерения и мониторинга радиоэлектронной аппаратуры (РЭА).

Предметом исследования являются методики и алгоритмы определения параметров модулированного радиосигнала, работающие в реальном времени и обеспечивающие точность, достаточную для практических применений в современных встроенных и автономных измерителях модуляции. Методы исследований

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

Результаты работы

В работе приведены материалы, обобщающие результаты теоретических исследований и опыт практической реализации алгоритмов и программных средств цифровой обработки массива данных, получаемых при стробирующем аналого-цифровом преобразовании модулированных радиосигналов. Основные теоретические и практические результаты диссертации были получены в ходе выполнения научно-исследовательских работ, проводимых на кафедре радиотехники и радиосистем Владимирского государственного университета в период с 2007 по 2013 гг.

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

1. Предложена методика обработки массива дискретизированных данных аналогового модулированного сигнала, которая по одному массиву данных одновременно вычисляет параметры амплитудной и частотной модуляции с методическими погрешностями на уровне сотых долей процента.

2. Предложен алгоритм определения частоты несущей путем выбора частот стробирования, позволяющий учесть спектральные свойства сигнала.

3. Предложена методика разбиения массива данных, позволяющая повысить скорость оценки параметров модулированного радиосигнала по сравнению с известными аналогами в 5 и более раз.

Практическая значимость

Перечень результатов, имеющих практическую ценность:

1. Разработан быстродействующей комплексный алгоритм определения пикового и среднеквадратического значения девиации частоты и коэффициента амплитудной модуляции, а также параметров модулирующего сигнала: частоты, коэффициента нелинейных искажений.

2. Созданный алгоритм определения частоты несущей модулированного радиосигнала позволяет исключить модуль частотомера из системы оценки параметров модуляции.

3. Создан алгоритм автоматического выбора частоты дискретизации АЦП и объема выборки в зависимости от полосы измерений и ширины спектра сигнала.

4. Разработана программа моделирования созданных алгоритмов для оценки погрешностей определения параметров модулированного сигнала, позволяющая выбирать тип временного окна, оценивать влияние разрядности АЦП и шумов.

Внедрение

Теоретические и практические результаты работы внедрены на предприятиях г. Нижнего Новгорода, а также используются в учебном процессе на кафедре радиотехники и радиосистем ВлГУ. Получен акт внедрения алгоритмов и программных средств определения параметров модулированного сигнала в ФГУП КБ «КВАЗАР», а также акт использования научных результатов диссертации в ОАО «Нижегородском научно-производственном объединении им. М.В. Фрунзе» (ННПО НЗИФ); в выпускаемом серийно приборе СКЗ-49 применена методика комплексной обработки массива данных мгновенных значений модулированного широкополосного радиосигнала, позволяющая с высоким быстродействием оценивать его параметры.

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

1. Алгоритм и методика комплексной обработки массива мгновенных значений модулированного радиосигнала, позволяющая с высоким быстродействием оценивать комплекс параметров: частоту несущей, коэффициент нелинейных искажений (КНИ) и частоту огибающей AM и 4M, пиковое и среднеквадратическое значение коэффициента амплитудной модуляции (KAM) и девиации частоты.

2. Алгоритм определения несущей частоты, позволяющий по спектру сигнала выбрать частоту дискретизации АЦП, функционирующего в режиме стробирования.

3. Методика выбора частоты дискретизации и объема выборки в зависимости от полосы измерений и ширины спектра измеряемого сигнала.

4. Программа моделирования, позволяющая оптимизировать выбор параметров комплексного алгоритма обработки и оценить влияние шумов на итоговые погрешности.

Апробация работы

По материалам диссертации автором сделано 6 докладов, в том числе 4 доклада на научной конференции «Новые информационные технологии в системах связи и управления» (Калуга, 2010). Получен патент Российской Федерации № 2424534«С011129/06».

Публикации по работе

По тематике исследований опубликовано 9 работ, в том числе 2 статьи в центральных реферируемых журналах, 1 патент, 6 тезисов докладов.

ГЛАВА 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ МЕТОДОВ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ АНАЛОГОВОГО МОДУЛИРОВАННОГО РАДИОСИГНАЛА И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЙ

В первой главе рассмотрены требования к методам и средствам определения параметров аналоговых модулированных радиосигналов (СОПАМР), задачи и возможности цифровой обработки сигналов (ЦОС). Проведен обзор методов определения параметров аналоговых модулированных радиосигналов. Показано, что во многих случаях целесообразно использовать алгоритмические методы, а также приведены известные методики и возможности построенных на их основе СОПАМР. Сформулированы задачи дальнейшего развития алгоритмической базы и создания комплексного алгоритма, который позволил бы оценить по единому массиву данных совокупность основных характеристик аналогового модулированного радиосигнала.

1.1 АНАЛОГОВЫЕ МОДУЛИРОВАННЫЕ РАДИОСИГНАЛЫ И ЗАДАЧИ ИХ ИССЛЕДОВАНИЯ

Проблема экспериментальных исследований радиосистем на этапах их проектирования, производства и эксплуатации становится все более актуальной в связи с возросшими требованиями к устойчивости работы каналов передачи информации и электромагнитной совместимости комплексов различных производителей.

Колебания с амплитудной и частотной модуляцией широко используются во многих областях техники. Основными областями их применения являются: вещание на УКВ, сотовая и радиорелейная связь, телевидение. Амплитудно-модулированные и частотно-модулированные колебания применяются также в радиолокации и радионавигации, автоматике и телеуправлении, радиоизмерениях и экспериментальной физике.

Развитие радиосистем, использующих колебания с амплитудной и угловой модуляцией, обусловлено ростом их качественных показателей. Оно привело к

росту требований к метрологическим характеристикам и функциональным возможностям соответствующих средств измерений, повышению уровня их автоматизации.

В настоящее время существует большое число методов определения параметров модулированных колебаний. Проблема выбора метода усугубляется тем, что в различных областях применения сигналов АМ и ЧМ, например, в связи и радиоизмерениях, используются различные критерии для оценки аналогичных качественных показателей систем, не всегда связанные между собой однозначными математическими соотношениями. Если в средствах измерений (СИ) широкого применения реализуется, как правило, ограниченное число методов, то в специализированных СИ это число резко увеличивается. Особенно многочисленны методы, применяемые для особо точных измерений, когда необходимо учитывать влияние таких факторов, как сопутствующая паразитная модуляция, частотные шумы, линейные и нелинейные искажения.

В общем случае радиосигнал можно представить в виде гармонического. колебания [73]:

.?(/) = сов(2;г / (0* + <р(0)> где А(^) - огибающая (или переменная амплитуда сигнала), /(?) - частота, а (р{£) - фаза радиосигнала.

Информация передается путем изменения значений амплитуды, частоты или фазы радиосигнала, а в некоторых случаях - изменением всех этих параметров [78]. Изменение параметров несущего сигнала в соответствии с изменением значений модулирующего колебания называется модуляцией.

При амплитудной модуляции (АМ) для передачи информации непрерывно или дискретно изменяется амплитуда несущей. При частотной модуляции (ЧМ) для передачи информации используется управление частотой. Существует большое число двухпозиционных ЧМП-сигналов, например с манипуляцией минимальным сдвигом (ММС). При фазовой модуляции (ФМ) информация передается путем управления фазой.

Радиоканал и его характеристики

Особенностью любого радиоканала передачи информации является наличие помех естественного и искусственного происхождения. В зависимости от природы возникновения различают помехи сосредоточенные по времени, сосредоточенные по частоте и флуктуационные помехи.

Узкополосные помехи «засоряют» часть спектра принимаемого сигнала, искажая его спектральные и корреляционные характеристики [34]. Основным источником широкополосных помех являются сигналы посторонних радиостанций, число которых постоянно повышается в связи с возрастающей загрузкой диапазонов различных радиоволн.

Источниками помех являются атмосферные явления (магнитные бури, полярные сияния и пр.). Заметное влияние может оказать поглощение радиоволн зданиями и естественными препятствиями, доплеровский сдвиг частоты при радиосвязи с подвижными объектами, рефракция, изменение поляризации, помехи от теплового излучения тропосферы и пр. Кроме внешних причин возникновения помех существуют и внутренние, к которым относятся собственные шумы приемника, шумы квантования, наводки различного происхождения и пр. В самом общем случае с учетом воздействия помех сигнал можно выразить как

где s(t) - исходный сигнал, n{t) - случайный процесс, характеризующий помеху.

Для анализа и практической реализации приемных трактов используются упрощенные математические модели [49, 74], описывающие принимаемую смесь сигнала и помехи. Изменения во времени свойств среды распространения и многолучевость прихода радиоволн в точку приема приводят к появлению так называемых замираний, при которых возникают случайные изменения уровня и фазы сигналов на входе приемных устройств. Процесс замираний сигналов характеризуется глубиной и скоростью [73]. Под скоростью замираний понимают средний промежуток времени между двумя последовательными

13

минимумами или максимумами амплитуды сигнала. По скорости замирания разделяют на быстрые, когда амплитуда сигнала заметно меняется в течение длительности элементарной посылки, и медленные, когда амплитуды двух соседних посылок практически постоянны.

Практическая реализация способов оценки параметров модулированных радиосигналов путем алгоритмических измерений стала возможной благодаря созданию высокопроизводительных микропроцессоров, развитию методов цифровой обработки сигналов (ЦОС) и появлению высокоскоростных аналого-цифровых преобразователей (АЦП), работающих в полосе частот до десятков гигагерц. Современные методы ЦОС [30] позволяют выполнять необходимые преобразования сигналов с заданной точностью в масштабе реального времени [8], решая задачи оценки параметров на основе методов косвенных измерений, перекладывая аппаратные функции на программное обеспечение. Преимущества цифровых систем наиболее заметны по параметрам быстродействия (за счет автоматизации) и стоимости испытаний, их достоверности и гибкости. Кроме того, цифровая обработка информации позволяет скомпенсировать влияние внешних дестабилизирующих факторов, таких как температура и воздействие помех.

В настоящее время опубликовано большое количество научных работ, освещающих различные теоретические и практические вопросы, связанные с цифровой обработкой сигналов [37,69,70,76]. Однако большинство авторов, в основном, рассматривают вопросы синтеза оптимальных по тем или иным критериям устройств или отдельных их элементов. Существует класс практических задач, при решении которых использование оптимальных методов обработки сигналов оказывается затруднительным из-за априорной неопределенности значения несущей частоты, вида модуляции, и параметров демодулированного сигнала.

Важными требованиями, предъявляемыми к системам оценки параметров модулированного радиосигнала (СОПМР), являются требования многофункциональности и высокого быстродействия, которые по своей сути

являются противоречивыми. Необходимость обеспечения

многофункциональности предполагает использование большого количества аппаратных и программных элементов, выполняющих разные процедуры обработки сигналов, а обеспечение высокого быстродействия предполагает сокращение как аппаратных, так и программных шагов обработки данных.

В самом общем случае процедура дискретизации сигнала и его ввод осуществляется путем применения платы АЦП, предназначенной для преобразования входного аналогового сигнала в цифровой код с последующей передачей цифрового кода для дальнейшей обработки [6, 46].

Для расширения диапазона рабочих частот на входе АЦП может быть применен переносчик частоты или модуль трансформации спектра входного сигнала, например путем стробоскопического преобразования. В литературе [12, 55] рассматриваются различные методы линейного преобразования временного масштаба электрических сигналов, проводится теоретический анализ стробоскопического и гетеродинного методов преобразования периодических сигналов. Получены общие для обоих методов формулы, позволяющие рассчитать основные параметры стробоскопического и гетеродинного преобразователей, а также описаны некоторые применения этих преобразователей.

Требования к средствам цифровой обработки сигналов

Аппаратно-программные средства автоматизированных СОПМР должен обеспечить решение целого ряда задач, в том числе:

• высокоскоростную дискретизацию сигналов;

• демодуляцию заданных классов сигналов;

• оценку параметров сигналов;

• индикацию и регистрацию параметров в цифровом виде;

• создание базы данных обрабатываемых сигналов.

Демодулятор должен обеспечивать настройку на частотные и временные параметры исходного сигнала в автоматическом режиме. В качестве

инструмента алгоритмического анализа сигналов в реальном масштабе времени рабочее программное обеспечение должно осуществлять:

• последовательное преобразование данных дискретизации в соответствии с доступными алгоритмами и принятыми моделями анализируемых сигналов;

• оценку амплитудных, фазовых и частотных параметров несущей частоты и огибающей сигнала;

• принятие решения по результатам анализа.

Таким образом, повышение эффективности СОПМР является важной народнохозяйственной задачей, решение которой способствует повышению качества выпускаемой продукции, росту производительности и улучшению условий труда. Уровень развития компьютерных технологий позволяет решать большое число задач, связанных с обработкой сигналов, на программном уровне, обеспечить высокое качество, точность и достоверность получаемой информации. Развитие алгоритмических методов оценки параметров модулированных радиосигналов обеспечивает гибкость, надежность, низкую стоимость и высокое быстродействие вычислительных СОПМР.

Использование микропроцессора в качестве ядра системы измерения параметров модуляции, 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.

В связи с бурным совершенствованием средств вычислительной техники методология, алгоритмизация и рабочее программное обеспечение обработки дискретизированных радиосигналов отстают в своем развитии от возможностей современных вычислительных средств. Многие решенные ранее задачи цифровой обработки данных на сегодняшнем уровне развития микропроцессорной техники и электроники могут решаться иначе, так как

возросшее быстродействие позволяет осуществлять необходимые преобразования в реальном времени или за очень короткое время.

Таким образом, существует актуальная задача создания комплексного алгоритма работы автоматизированного многофункционального прибора, работающего в широком диапазоне частот и амплитуд, определяющего совокупность параметров аналогового модулированного сигнала при воздействии различных влияющих факторов.

Процедура определения параметров модулированного радиосигнала должна обеспечивать измерение уровня сигнала, несущей частоты [53], фазового сдвига, уровня нелинейных искажений, вида и параметров модуляции в автоматическом режиме. В качестве инструмента алгоритмического анализа сигналов в реальном масштабе времени рабочее программное обеспечение должно осуществлять:

• последовательное преобразование данных дискретизации в соответствии с доступными алгоритмами и принятыми моделями анализируемых сигналов;

• оценку параметров несущей частоты и огибающей сигнала.

1.2. ПАРАМЕТРЫ АНАЛОГОВЫХ ЧМ СИГНАЛОВ

Сложился следующий перечень основных параметров ЧМ сигналов [54]:

• максимальное отклонение частоты модулированного колебания от среднего значения — девиация частоты;

• нелинейные искажения (НИ) закона изменения частоты сигнала, которые возникают в устройствах его формирования, передачи и приема;

• влияние сопутствующей АМ на качество передачи и приема ЧМ сигналов;

• нестабильность частоты - паразитная девиация сигнала в полосе частот.

При периодической ЧМ центральная (несущая) угловая частота за период

модуляции [50]

1 Гс+г 1 С1+т 1 Гс+Т

=-J [а)0 + Д<у(т)] с1т = а)0+~1 Дсо(т) йт,

где - С+Т Ао)(т) йт — периодическая функция, которая может содержать или

Т £

не содержать постоянную составляющую. В первом случае а) Ф а)0, во втором О) — (Од. Максимальные отклонения мгновенной угловой частоты от центральной в стороны повышения частоты А со (Шах) или понижения частоты Асо(Шт) (Шах и Шт — моменты времени, при которых мгновенная частота достигает своих экстремальных значений) называют девиациями угловой частоты «вверх» и «вниз», т. е.

До)(Шах)— о)тах — й)0 = Асов, Асо(Шт)= (л)0 — (х)т1П = До)н. При симметричной модуляции Асов = Аа)н, при несимметричной - это равенство не выполняется.

Широко применяется среднеквадратическое значение девиации частоты:

1 Г*+Т

^ Асо2(т)с1т.

Ай)ск =

N

Употребляется также еще одно определение девиации частоты - ее парциальные значения До);=1, 2, 3, ..., по первой, второй, .. 1-й гармоникам модулирующей функций.

Между изменением частоты Аш(0 и изменением фазы существует связь:

Аср{1) = £ или Дб)(0 = ^Ш.

Полная фаза ЧМ сигнала

<р(£) = aJot + [ Дсо(Ос1{ + ср0, 3о

где (р0— начальная фаза в момент /=0.

Максимальные отклонения фазы в большую и меньшую сторону относительно среднего значения носят название девиаций фазы «вверх» и «вниз».

Общепринятым параметром НИ закона изменения частоты ЧМ сигналов является коэффициент гармоник (КГ). Выражение для ЧМ сигнала с учетом НИ при гармоническом модулирующем напряжении имеет вид:

и (0 = 1/т5Ш

1=1

Тогда девиации частоты «вверх» и «вниз»

N

Ао)в = ^ Да)£ соБ^Штах + — о)0, ¿=1

n

До>н = о)0 — ^ Аа)1 cosQ.iltm.in + (р{).

1=1

Выражения для фазы и изменения фазы имеют вид:

00

V1

(р{1) = (Ро+ / ——sinQíltmin + (р1); (р0 = a)0t, /—I Ш

¿=1

Аа)1

1—1 ш

1=1

До>1

где = -т^ — парциальные индексы ЧМ. Коэффициент гармоник определяется формулой

Кг =

^ До^2/ Дб^.

¿=1

Можно также использовать термин - коэффициент /-й гармоники

Лси£

К ■ =-- / = 2 Я 4

Нетрудно видеть, что

Кг =

N

ии

I

¿=2

К1Ч

Частотная модуляция сопровождается, как правило, паразитной АМ,

которую будем называть сопутствующей. Сопутствующая АМ характеризуется

теми же параметрами, что и полезная: коэффициентами АМ «вверх» и «вниз»

т^тах) =тв и т(1*тт) = т„ и парциальными коэффициентами АМ по г-м

19

гармоникам модулирующей частоты F(t*max, t*min - моменты времени, при которых амплитуда достигает экстремальных значений).

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Коробов, Денис Станиславович, 2013 год

ЛИТЕРАТУРА

1. Agrez, D. Weighted multipoint interpolated DFT to improve amplitude estimation of multifrequency signal // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. - Volume: 51, Issue: 2, Apr 2002, p. 287-292.

2. Arpaia P. Influence of the architecture on ADC error modeling / P. Arpaia, P. Daponte, L. Michaeli // IEEE Trans, on Instrum. and Meas. - Oct 1999, Vol.: 48, Issue: 5, p. 956-966.

3. Audrey F. H. The Fundamentals of FFT-Based Signal Analysis and Measurement in Lab VIEW and Lab Windows / Audrey F. Harvey and Michael Cerna // National Instruments Corporation: Application Note 041. - November. - 1993. -20 p.

4. Bertocco M. A noise model for digitized data / M. Bertocco, C. Narduzzi, P. Paglierani, D.Petri // IEEE Trans, on Instrum. and Meas. - Feb 2000, Vol.: 49, Issue: 1, p. 83-86.

5. Bertocco M. Correction of systematic effects in digitizing oscilloscopes / M. Bertocco, L. Garbin, C. Narduzzi // IEEE Trans, on Instrum. and Meas. - June

2003, Vol.: 52, Issue: 3, p. 871- 877.

6. Carbone, P. Nunzi, E. Petri, D. Sampling criteria for the estimation of multisine signal parameters // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. -Volume: 50, Issue: 6, Dec 2001, p. 1679-1683.

7. Carlosena A., Macua C., Zivanovic M. Instrument for the measurement of the instantaneous frequency // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. - Volume: 49, Issue: 4, Aug 2000, p. 783-789.

8. Carullo A. A Traveling Standard for the Calibration of Data Acquisition Boards / A. Carullo, M. Parvis, A. Vallan // IEEE Trans, on Instrum. and Meas. - April

2004, Vol.: 53, Issue: 2, p. 557- 560.

9. Geary E. Networking in test and measurement applications // Computer Aided Test Symposium. Hewlett-Packard. 1991.

10. Germer H. High-precision AC measurements using the Monte Carlo method // IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. - Volume: 50, Issue: 2, Apr 2001, p. 457-460.

11. Giesenhagen M. Evaluation new approaches to test software development // Computer Aided Test Symposium. Hewlett-Packard. 1991

12. Harris F.J. On the Use of Windows for Harmonic Analysis with the Discrete Fourier Transform, Proc. of the IEEE, Vol 66-1, January, 1978, p. 51-83.

13. Hashempour H. Analysis and Measurement of Fault Coverage in a Combined ATE and BIST Environment / H. Hashempour, F. Meyer, F. Lombardi // IEEE Trans, on Instrum. and Meas. - April 2004, Vol.: 53, Issue: 2, p. 300- 307.

14. Hidalgo R.M. A simple adjustable window algorithm to improve FFT measurements / R.M. Hidalgo, J.G. Fernandez, R.R. Rivera, H.A. Larrondo // IEEE Trans, on Instrum. and Meas.. - Feb 2002, Vol.: 51, Issue: 1, p. 31-36.

15. Lab VIEW User Manual for Windows. - National Instruments Corp. 1993. - 507

P.

16. Losada R. A. and Lyons R.Streamlining Digital Signal Processing: A Tricks of the Trade Guidebook. Edited by R. Lyons, ch. 6. Reducing CIC Filter Complexity, pp. 51-58. Hoboken, New Jersey: IEEE Press; Wiley-Interscience, 2007.

17. Marple, S.L., Computing the discrete-timeanalytic signal via FFT, IEEE Transactions on Signal Processing,Vol. 47, No.9 (September 1999), pp.26002603.

18. Nuttall, Albert H. Some Windows with Very Good Sidelobe Behavior. Vol. 29, No. 1, February 1981.

19. Pintelon R. Probability density function for frequency response function measurements using periodic signals / R. Pintelon, Y. Rolain, W. Van Moer // IEEE Trans, on Instrum. and Meas. - Feb 2003, Vol.: 52, Issue: 1, p. 61- 68.

20. Stegawski M.A. new virtual-instrumentation-based experimenting environment for undergraduate laboratories with application in research and manufacturing / M.A. Stegawski, R.A. Schaumann // IEEE Trans, on Instrum. and Meas. - Dec 1998, Vol.: 47, Issue: 6, p. 1503-1506.

21. The Fundamentals of FFT-Based Signal Analysis and Measurement in Lab VIEW and LabWindows/CVI. Publish Date: Jun 08, 2009.

22. Waltrip B.C., Oldham N.M. Wideband wattmeter based on RMS voltage measurements. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. -Volume: 46, Issue: 4, Aug 1997, p. 781-783.

23. А. с. СССР №424089. МПК G01R 29/06. Цифровой измеритель глубины модуляции /М.Я. Минц, В.Н. Чинков, В.П. Гапченко, М.В. Осипов, A.A. Горлач, М.В. Папаика, E.JL Рябченко. Опубл. в Б.И. №14, 1974.

24. А. с. СССР №721771, Измеритель глубины модуляции. / В.Н. Чинков, М.Я. Минц, С.К. Островский, В.Д. Яковец, Р.Б. Мурадов, А.Д. Дубовых. МПК G01R 29/06, опублик. в Б.И. №10, 1980 г.

25. А. с. СССР №953597, Измеритель глубины модуляции. / В.Н. Чинков, В.И. Анохин, В.Г. Разладов, В.В. Фокин. МПК G01R 29/06, опубл. в Б.И. №31, 1982 г.

26. А. с. СССР №1582140. МПК G01R 19/25. Устройство для измерения среднеквадратического значения напряжения / Г.Г. Живилов. Опубл. в Б.И. №28, 1990.

27. А. с. СССР №1698807. МПК G01R 19/02. Способ измерения среднеквадратического значения напряжения / В.В. Кийсвик, Ф.И. Жуганарь. Опубл. в Б.И. №46, 1991.

28. А. с. СССР №1737370, Измеритель глубины модуляции. / В.Н. Чинков, A.JI. Савицкий, В.А. Вернадский. МПК G01R 29/06, опубл. в Б.И. №20, 1992 г.

29. Арутюнов П.А. Теория и применение алгоритмических измерений. - М.: Энергоатомиздат, 1990.-256 с.

30. Ахмед Н., Рао K.P. Ортогональные преобразования при обработке цифровых сигналов.- М.: Связь, 1974.-416 с.

31. Бахтиаров Г.Д. и др. Аналого-цифровые преобразователи. - М.: Сов. Радио, 1980.

32. Бернюков А.К. Цифровая обработка радиотехнической информации: Практикум-Владимир: ВлГТУ, 1994, 80с.

33. Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. — М.: Мир, 1989.

34. Давыдов П.С. Техническая диагностика радиоэлектронных устройств и систем. - М.: Радио и связь. - 1988. - 256 с.

35. Гайдышев И.П. Анализ и обработка данных. Специальный справочник. -СПб.: Питер, 2002 г. - 752 с.

36. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учеб. Пособие для вузов. - М.: Высш.шк., 2003 г. - 479 с.

37. Головин О.В. Декаметровая радиосвязь. - М.: Радио и связь, 1990.

38. Гольденберг JI.M. и др. Цифровая обработка сигналов: Справочник. — М.: Радио и связь, 1985.

39. Гоноровский И.С. Радиотехнические цепи и сигналы: Учебник для вузов-4е изд., перераб. и доп.-М.: Радио и связь, 1986.- 512 с.

40. Григорьев В. А., Кузичкин А. В., Савичев В. А. //Измерительная техника. -1993.—№9.—С. 50.

41. Гут Р.Э., Егоров В.В. Методы реализации дискретного преобразования Гильберта. // Радиотехника. - 1986, № 6.

42. Гутников B.C. Фильтрация измерительных сигналов. Л. - Энергоатомиздат.

- 1990.-192 с.

43. Гутников В. С., Литуненко Г. И. Измерение частоты сигнала с применением цифровой обработки // Приборы и системы управления. - 1995. - №6, с. 16 -19.

44. Евсиков М.Ю. Методы вычисления дискретных преобразований Фурье при распознавании многочастотных сигналов, передаваемых в цифровом виде. // Электросвязь. -2000, № 5.

45. Залманзон Л.А. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара и их применение в управлении, связи и других областях. - М.: Наука, 1989.

46. Игнатьев Н. К. Дискретизация и ее приложения. - М.: Связь, 1980.

47. Капиелини В., Константинидис А.Дж., Эмилиани П. Цифровые фильтры и их применение. - М.: Энергоатомиздат, 1983.

48. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006.-816 с.

49. Куликов Е. П., Трифонов А. П. Оценка параметров сигналов на фоне помех.

— М.: Сов. радио, 1978.— 296 с.

50. Лабутин С. А., Пугин М. В. Помехоустойчивость и быстродействие методов измерения частоты по короткой реализации гармонического сигнала // Измерительная техника. - 1998. - №9, с. 34 - 36.

51. Лайонс Р. Цифровая обработка сигналов. Второе издание. Пер. с англ. - М.: ООО «Бином-Пресс», 2006 г. - 656 е.: ил.

52. Мейзда Ф. Электронные измерительные приборы и методы измерений. Пер. с англ. - М.: Мир, 1990.- 535 с.

53. Минц М. Я., Чинков В. Н. Оптимальный по помехозащищённости метод измерения частоты гармонических сигналов // Измерительная техника. -1992.-№4, с. 50-52.

54. Мовшович A.M. Цифровая демодуляция ЧМ-сигнала. // Радиотехника. -1987, № 1.

55. Найденов А.И. Трансформация спектра наносекундных импульсов. - М.: Сов. радио, 1973.- 180 с.

56. Новицкий П.В. Оценка погрешностей результатов измерений / П.В. Новицкий, И.А. Зограф.-2-e изд., перераб. и доп.-Л.: Энергоатомиздат.-1991.-304 с.

57. Нуссбаумер Г. Быстрое преобразование Фурье и алгоритмы вычисления сверток. - М.: Радио и связь, 1985.

58. Павленко Ю.Ф., Шпаньон П.А. Измерение параметров частотно-модулированных колебаний. - М.: Радио и связь, 1986.-208с.

59. Пат. 2248000 Российская Федерация, МПК7 G 01 R 29/06. Цифровой измеритель модуляции / Поздняков А.Д., Поздняков В.А. (Российская Федерация). Опубл. 10.03.05, Бюл. №7,- 7 е.: ил.

60. Петухов В. И., Дроздов А. А., Тимофеев К. В. Измерение действующих значений ограниченно-несинусоидальных напряжений // Измерительная техника. - 1989. - №6. - с. 40 - 41.

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

62. Поздняков А.Д. Автоматизация радиоизмерений: Учеб. пособие / Владим. гос. техн. ун-т.- Владимир. - 1995. - 184 с.

63. Поздняков А. Д., Поздняков В. А. Компьютерное моделирование вычислительных алгоритмов измерения среднеквадратического значения напряжения // Проектирование и технология электронных средств. - 2003. -№ 2. - С. 59-62.

64. Поздняков А. Д., Поздняков В. А. Автоматизация экспериментальных исследований, испытаний и мониторинга радиосистем. М.: Радиотехника, 2004-208 с.

65. Поздняков В.А., Позднякова Л.В., Никитин О.Р. Генератор испытательных аналоговых радиосигналов с возможностью генерации нормального шума в заданной полосе частот. Методы и устройства передачи и обработки информации. 2012. - Вып.14. - С.14 - 17. -ISSN 2220-2609.

66. Пономарев H.H. Автоматическая аппаратура контроля радиоэлектронного оборудования (вопросы проектирования) // под ред. H.H. Пономарева. — М. -Сов. Радио. - 1975. - 328 с.

67. Попов В. С., Желбаков И. Н. Измерение среднеквадратического значения напряжения. - М.: Энергоатомиздат, 1987. - 120 с.

68. Поршнев С. В. Зависимость точности аналитического частотомера от длительности сигнала // Измерительная техника. - 2000. - №3, с.57 - 60.

69. Оппегейн A.B., Шафер Р.В. Цифровая обработка сигналов: Пер. с англ. / Под ред. С.Я. Шаца. - М.: Связь, 1979, 416 с.

70. Рабинер Л., Голд Б. Теория и применение цифровой обработки сигналов. — М.: Мир, 1978.

71. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов. - Спб.: Питер, 2005. - 604 с.

72. Соболев B.C. Анализ алгоритма оценки мгновенной частоты аналитического сигнала / B.C. Соболев, Г.А. Кащеева, A.M. Щербаченко // Измерительная техника. - 2000. - №8. - С. 57- 61.

73. Степанов A.B., Матвеев С.А. Методы компьютерной обработки сигналов и систем радиосвязи. - М.: СОЛОН-Прес, 2003. - 208 с.

74.Трифонов А.П., Шинаков Ю.С. Совместное различение сигналов и оценка их параметров на фоне шумов. — М.: Радио и связь, 1986.

75. Угольников В. Н. Методы измерения сдвига фаз и амплитуды гармонических сигналов на основе интегральных выборок // Измерительная техника. - 2003. -№5.- С.52 - 54.

76. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов. Пер. с англ.-М.: Сов. радио, 1989.-440с.

77. Урбах В.Ю. Статистический анализ в биологических и медицинских исследованиях. -М.: Медицина, 1975.

78. Френке JI. Теория сигналов. - М.: Сов. Радио, 1974.

79. Хэррис Ф.Дж. Использование окон при гармоническом анализе методом Фурье. // ТИИЭР, - 1981, т. 69, № 11.

80. Хохлов Ю.В., Литвин A.M. Измерения, контроль и диагностика с помощью компьютера // Компьютеры + Программы. - 1996. - №2.

81. Чмых М. К. Цифровая фазометрия. - М.: Радио и связь. 1993. - 184 с.

82. Шагурин И.О. Современный уровень и перспективы развития встраиваемых цифровых систем // Электронные компоненты, №2, 2011, с.34 - 38.

83. Шэрман С. Точный и быстрый спектральный анализ на ПК // Instrumentation Newsletter: Технические новости от National Instruments на русском языке,- Том 13, №4, Весна 2002. - С. 1, 6-7.

Список публикаций по теме работы

84. Коробов Д.С., Поздняков А.Д., Поздняков В.А. Проектирование виртуального измерителя глубины амплитудной модуляции сигнала на основе преобразований Гильберта и Фурье. / «Проектирование и технология электронных средств». - 2008, №4. - С. 51-56.

85. Коробов Д.С., Поздняков А.Д., Поздняков В.А. Алгоритм определения глубины амплитудной модуляции широкополосного сигнала. // «Перспективные технологии в средствах передачи информации: Материалы 8 междунар. науч.-техн. конф. Т.1». - Владимир. - 2009. - С. 245 - 248.

86. Коробов Д.С., Поздняков А.Д., Поздняков В.А. Оценка точности алгоритма определения глубины амплитудной модуляции широкополосного сигнала. //

«Перспективные технологии в средствах передачи информации: Материалы 8 междунар. науч.-техн. конф. Т.1». - Владимир. - 2009. - С. 248 - 250.

87. Коробов Д.С., Карпов И.В., Поздняков В.А. Повышение точности алгоритма оценки параметров модулированного сигнала. // «Новые информационные технологии в системах связи и управления: Материалы 9 Российской науч.-техн. конф.». - Калуга. - 2010. - С. 452 - 454.

88. Коробов Д.С., Поздняков А.Д., Поздняков В.А. Алгоритмический метод определения модуляции широкополосного сигнала. // «Новые информационные технологии в системах связи и управления: Материалы 9 Российской науч.-техн. конф.». - Калуга. - 2010. - С. 455 - 458.

89. Коробов Д.С., Поздняков А.Д., Поздняков В.А. Анализ возможностей вычислительного метода определения девиации частоты сигнала на основе преобразований Фурье и Гильберта. / «Известия института инженерной физики». - 2010, №1.-С. 33-37.

90. Коробов Д.С., Карпов И.В., Поздняков А.Д., Поздняков В.А. Алгоритм работы цифрового анализатора амплитудно-частотных характеристик канала связи. // «Новые информационные технологии в системах связи и управления: Материалы 9 Российской науч.-техн. конф.». - Калуга. - 2010. -С. 459-461.

91. Коробов Д.С., Карпов И.В., Поздняков А.Д., Поздняков В.А. Повышение точности оценки амплитудно-частотной характеристики канала связи, при высокой скорости свипирования частоты. // «Новые информационные технологии в системах связи и управления: Материалы 9 Российской науч.-техн. конф.». - Калуга. - 2010. - С. 462 - 464.

Патент

92. Пат. 2424534 Российская Федерация, МПК С01Я 29/06. Цифровой измеритель модуляции / Коробов Д.С., Поздняков В.А. (Российская Федерация). - Опубл. 20.07.2011, Бюл. №20.- 13 с.