Сообщение это в радиотехнике

Обновлено: 02.07.2024

Сигна́л — код (символ, знак), созданный и переданный в пространство (по каналу связи) одной системой, либо возникший в процессе взаимодействия нескольких систем. Смысл и значение сигнала проявляются после регистрации и интерпретации в принимающей системе.

Существует немалое количество попыток сформулировать достаточно удобное определение этого термина и в специальной литературе (напр., [B: 1] [B: 2] [B: 3] [B: 4] [B: 5] [B: 6] [B: 7] [B: 8] [B: 9] ), и в формальных нормативных актах. [D: 1] [D: 2]

Настоящее издание поможет систематизировать полученные ранее знания, а также подготовиться к экзамену или зачету и успешно их сдать.

Так как ухо человека не реагирует на фазы колебаний, в звуковом радиовещании пользуются только амплитудно-частотными спектрограммами. В том случае, когда спектры сигналов занимают много октав, при построении спектрограмм обычно пользуются логарифмической шкалой частот, на которой откладываются не частоты, а их десятичные логарифмы.

Название работы: Сигналы. Электрический сигнал в радиотехнике

Предметная область: Коммуникация, связь, радиоэлектроника и цифровые приборы

Дата добавления: 2015-01-15

Размер файла: 390 KB

Работу скачали: 29 чел.

Для выявления общих свойств сигналов их классифицируют по ряду признаков (рис. 2). По возможности предсказания мгновенных значений сигналов в любые моменты времени различают сигналы детерминированные и случайные .

По величине интервала времени, в котором существуют отличные от нуля значения сигнала, различают непрерывные и импульсные сигналы.

По повторяемости мгновенных значений сигнала различают периодические и непериодические сигналы.

В зависимости от выбора несущего процесса различают радиосигналы и видеосигналы . Видеосигналы это такие сигналы, у которых несущими процессами являются постоянные токи и напряжения. Радиосигналы это такие сигналы, у которых несущими процессами являются гармонические колебания и электромагнитные волны.

Кроме постоянных или синусоидальных токов и напряжений в качестве несущих процессов могут использоваться последовательности видеоимпульсов и радиоимпульсов. Сигналы с такими несущими процессами являются импульсно-модулированными сигналами. В зависимости от того, какой параметр несущего электромагнитного процесса подвергается модуляции, различают:

амплитудно-модулированные сигналы (АМ);
частотно- модулированные сигналы (ЧМ);
фазомодулированные сигналы (ФМ);
сигналы с широтно-импульсной модуляцией;
сигналы с частотной модуляцией.

Информативным параметром сигнала может быть частота сигнала, центральная частота и ширина полосы сигнала (если сигнал широкополосный), период повторения сигналов и т.д. Целью обработки при проведении физического эксперимента может быть получение аналитического описания физического процесса, т.е. получение математической модели.

Рис. 2. Классификация сигналов

В радиотехнике, радиолокации, электрической связи, в системах и сетях передачи информации, автоматическом управлении целью обработки является получение, передача и обработка информации, содержащейся в сигналах.

Обработка может производиться в аналоговой или цифровой формах.

Для выполнения обработки в цифровой форме исходный аналоговый сигнал должен быть вначале преобразован в цифровую форму, т.е. представлен в виде серии отсчетов (мгновенных значений сигнала), взятых с некоторой частотой. Операция преобразования сигнала в цифровую форму производится с помощью АЦП. Для того, чтобы по набору цифровых отсчетов можно было восстановить значения измеряемого аналогового сигнала в люьой момент времени с требуемой точностью, необходимо правильно выбрать разрядность АЦП и интервал дискретности измерений во времени. Обработку сигналов, представленных в цифровой форме, называют цифровой обработкой сигналов (ЦОС).

Методами ЦОС являются алгоритмы цифровой фильтрации, спектрально-корреляционного анализа, модуляции и демодуляции сигналов, адаптивной обработки и др. Алгоритмы ЦОС, в отличие от других вычислений на ЭВМ, предусмативают, как правило, их выполнение в реальном масштабе времени .

Средствами реализации ЦОС программируемые логические интегральные схемы (ПЛИС), микропроцессоры общего назначения, микроконтроллеры, цифровые сигнальные процессоры (ЦСП). Последние аппаратно и программно оптимизированы на задачи ЦОС и образуют ее специализированную элементную базу. В режиме off line ЦОС может выполняться с помощью готовых компьютерных программ, представленных наиболее полно в MATLAB .

Примером задачи ЦОС и средств ее решения может быть задача обнаружения и определения параметров в реальном времени 1 радиолокационного линейно-частотно модулированного (ЛЧМ) спутникового сигнала, рассмотренная ниже. Общая структура системы радиотехнического контроля радиолокационных спутниковых сигналов показана на рис. 1

Рис. 1. Структура системы радиотехнического контроля радиолокационных

спутниковых сигналов. ПУТ-приемно-усилительный тракт, АОП-акустооптический

процессор, СРЦОС система регистрации и обработки сигналов.

Акустооптоэлектронный процессора, преобразует поток ЛЧМ-сигналов в поток мгновенных спектров [1,2]. Технические возможности современной аппаратуры позволяют получать мгновенный частотный спектр за 4 мкс при количестве разрешимых элементов 128. В результате на СРЦОС поступает поток мгновенных спектров с частотой следования элементов 40 МГц (если каждый мгновенный спектр включает от 128 частотных линий) и эдементные и кадровые сигналы синхронизации .

Рис. 2. Вид кадра, содержащего один элемент спектра ЛЧМ-сигнала

В результате будет получен сигнал, содержащий несколько (например, 8) последовательно расположенных линий спектра.

Основными задачами цифровой обработки является обнаружение в реальном времени ЛЧМ-сигналов в условиях шумов и помех и определение параметров ЛЧМ-сигнала, таких как центральная частота, полуширина спектра и амплитуда. Структура системы регистрации и цифровой обработки сигналов (СРЦОС) приведена на рис. 3.

Рис. 3. Структура СРЦОС. СИ_К- синхроимпульс кадра, СИ_Д синхроимпульс данных (элементный синхроимпульс)

В процессе цифровой обработки решается несколько задач:

Фильтрация шумов и помех в потоке данных;
Обнаружение информативных сигналов в потоке данных и идентификация параметров: центральной частоты, полуширины спектра и мощности.
Анализ обнаруженных сигналов с целью исключения возможности ошибочного принятия сигнала помехи за информативный сигнал.
Передача параметров информативных сигналов на удаленный компьютер.

Последовательность обработки информационного потока данных иллюстрируется на рис. 4.

Рис. 4. Последовательность обработки информационного потока данных

Другие примеры задач реального времени, решаемых с помощью систем ЦОС:

Обнаружение и определение параметров

Донных сигналов электромагнитно-акустических толщиномеров;
Эхо-сигналов спектрометров ЯКР.

В задаче обнаружения и определения параметров донных сигналов электромагнитно-акустических (ЭМА) толщиномеров необходимо измерение времени прохождения ультразвукового импульса, порождаемого радиоимпульсом, через металлическое изделие. Таким способом определяется тощина металла. ЭМА-толщиномеры используются в атомной промышленности для контроля толщины металлических конструкций и для измерения толщины нефтегазовых труб в процессе эксплуатации. Пример вида зашумленных донных сигналов ЭМА-толщиномера приведен на рис. 7.

Определение толщины металла производится по расстоянию между центрами отраженных (донных) сигналов. Центры определяются по положению максимумов отраженных сигналов. Структура типового ЭМА-толщиномера А1270 приведена на рис. 8

Блок обработки сигналов выполнен на базе ПЛИС и/или сигнального процессора.

К основным задачам ЦОС относятся:

аппроксимация сигналов;
обнаружение и определение параметров сигналов;
цифровая фильтрация;
спектрально-корреляционный анализ;
модуляции и демодуляции сигналов;

Разработка алгоритмов ЦОС включает:

Высокоуровневую программную (MATLAB, LabView, LabWindows/CVI).
Низкоуровневую программную (LabWindows/CVI, С/С++).
Аппаратно-программную (LabWindows/CVI, С/С++).
Аппаратную (VHDL, С/С++).

Направления лабораторных работ по курсу:

1. Программная реализация базовых методов цифровой обработки (свертки, фильтрации, корреляции, прямого и обратного преобразования Фурье).

2. Сравнительный анализ эффективности различных методов с точки зрения степени подавления шумов, степени искажения сигнала и быстродействия и выбор наилучшего.

3. Программная реализация и сравнительный анализ сложных видов цифровой обработки.

4. Аппаратно-программная реализация методов цифровой обработки с генерацией модельных зашумленных сигналов и с использованием записей реальных сигналов.

1 В.С.Тутыгин. Новые адаптивные алгоритмы обнаружения и определения параметров ЛЧМ-сигналов/ В.С.Тутыгин, С.В.Шедов, А.В.Южаков // Цифровая обработка сигналов. - 2011. - N 1. - С. 16-23

В.С.Тутыгин. Цифровая обработка спутниковых ЛЧМ-сигналов в реальном времени средствами ПЛИС XILINX/ В.С.Тутыгин, А.В.Южаков // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Серия Информатика. Телекоммуникации. Управление. №6.1(138).2011, С.32-38.

А.В.Анищенко. Действующий макет средства радиотехнического контроля параметров РЛС с синтезированной апертурой антенны./Анищенко А.В., Катков Б.Г., Купряшкин И.Ф.,Попов В.Г., Рогов С.А., Тутыгин В.С., Яковлев Ю.В.// Вестник ВАИУ-2010 №4(11)-С.116-121.

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

Сигнал, детерминированный или случайный, описывают математической моделью, функцией, характеризующей изменение параметров сигнала. Математическая модель представления сигнала, как функции времени, является основополагающей концепцией теоретической радиотехники, оказавшейся плодотворной как для анализа, так и для синтеза радиотехнических устройств и систем. В радиотехнике альтернативой сигналу, который несёт полезную информацию, является шум — обычно случайная функция времени, взаимодействующая (например, путём сложения) с сигналом и искажающая его. Основной задачей теоретической радиотехники является извлечение полезной информации из сигнала с обязательным учётом шума.

Понятие сигнал позволяет абстрагироваться от конкретной физической величины, например тока, напряжения, акустической волны и рассматривать вне физического контекста явления связанные кодированием информации и извлечением её из сигналов, которые обычно искажены шумами. В исследованиях сигнал часто представляется функцией времени, параметры которой могут нести нужную информацию. Способ записи этой функции, а также способ записи мешающих шумов называют математической моделью сигнала.

В связи с понятием сигнала формулируются такие базовые принципы кибернетики, как понятие о пропускной способности канала связи, разработанное Клодом Шенноном и об оптимальном приеме, разработанная В. А. Котельниковым.

Содержание

Классификация сигналов

По физической природе носителя информации:

электрические;
электромагнитные;
оптические;
акустические

По способу задания сигнала:

регулярные (детерминированные), заданные аналитической функцией;
нерегулярные (случайные), принимающие произвольные значения в любой момент времени. Для описания таких сигналов используется аппарат теории вероятностей.

В зависимости от функции, описывающей параметры сигнала, выделяют аналоговые, дискретные, квантованные и цифровые сигналы:

квантованные по уровню;
дискретные сигналы, квантованные по уровню (цифровые).

Аналоговый сигнал (АС)

Большинство сигналов имеют аналоговую природу, то есть изменяются непрерывно во времени и могут принимать любые значения на некотором интервале. Аналоговые сигналы описываются некоторой математической функцией времени.

Пример АС — гармонический сигнал — s(t) = A·cos(ω·t + φ).

Аналоговые сигналы используются в телефонии, радиовещании, телевидении. Ввести такой сигнал в компьютер и обработать его невозможно, так как на любом интервале времени он имеет бесконечное множество значений, а для точного (без погрешности) представления его значения требуются числа бесконечной разрядности. Поэтому необходимо преобразовать аналоговый сигнал так, чтобы можно было представить его последовательностью чисел заданной разрядности.

Дискретный сигнал

Дискретизация аналогового сигнала состоит в том, что сигнал представляется в виде последовательности значений, взятых в дискретные моменты времени. Эти значения называются отсчётами. Δt называется интервалом дискретизации.

Квантованный сигнал

При квантовании вся область значений сигнала разбивается на уровни, количество которых должно быть представлено в числах заданной разрядности. Расстояния между этими уровнями называется шагом квантования Δ. Число этих уровней равно N (от 0 до N-1). Каждому уровню присваивается некоторое число. Отсчёты сигнала сравниваются с уровнями квантования и в качестве сигнала выбирается число, соответствующее некоторому уровню квантования. Каждый уровень квантования кодируется двоичным числом с n разрядами. Число уровней квантования N и число разрядов n двоичных чисел, кодирующих эти уровни, связаны соотношением n ≥ log₂(N).

Цифровой сигнал

Для того, чтобы представить аналоговый сигнал последовательностью чисел конечной разрядности, его следует сначала превратить в дискретный сигнал, а затем подвергнуть квантованию. Квантование является частным случаем дискретизации, когда дискретизация происходит по одинаковой величине называемой квантом. В результате сигнал будет представлен таким образом, что на каждом заданном промежутке времени известно приближённое (квантованное) значение сигнала, которое можно записать целым числом. Если записать эти целые числа в двоичной системе, получится последовательность нулей и единиц, которая и будет являться цифровым сигналом.

Сигнал и событие

В технике сигнал всегда является событием. Другими словами, событие — изменение состояния любого компонента технической системы, опознаваемое логикой системы как значимое, является сигналом. Событие, неопознаваемое данной системой логических или технических отношений как значимое, сигналом не является.

Представление сигнала и спектр

Есть два способа представления сигнала в зависимости от области определения: временной и частотный. В первом случае сигнал представляется функцией времени характеризующей изменение его параметра.

Кроме привычного временного представления сигналов и функций при анализе и обработке данных широко используется описание сигналов функциями частоты. Действительно, любой сколь угодно сложный по своей форме сигнал можно представить в виде суммы более простых сигналов, и, в частности, в виде суммы простейших гармонических колебаний, совокупность которых называется частотным спектром сигнала.

Для перехода к частотному способу представления используется преобразование Фурье:
^ <+\infty>s(t)e^<-j\omega t>\,dt" width="" height="" />
.
Функция называется спектральной функцией или спектральной плотностью.
Поскольку спектральная функция является комплексной, то можно говорить о спектре амплитуд и спектре фаз . Физический смысл спектральной функции: сигнал представляется в виде суммы бесконечного ряда гармонических составляющих (синусоид) с амплитудами <\pi>d\omega" width="" height="" />
, непрерывно заполняющими интервал частот от 0 до , и начальными фазами .

Размерность спектральной функции есть размерность сигнала, умноженная на время.

Параметры сигналов

Удельная энергия сигнала = \int\limits_<-\infty>^\infty " width="" height="" />
Длительность сигнала T определяет интервал времени, в течение которого сигнал существует (отличен от нуля); есть отношение наибольшей мгновенной мощности сигнала к наименьшей:

Ширина спектра сигнала F — полоса частот, в пределах которой сосредоточена основная энергия сигнала; есть произведение длительности сигнала на ширину его спектра . Необходимо отметить, что между шириной спектра и длительностью сигнала существует обратно пропорциональная зависимость: чем короче спектр, тем больше длительность сигнала. Таким образом, величина базы остается практически неизменной; равно отношению мощности полезного сигнала к мощности шума;
Объём передаваемой информации характеризует пропускную способность канала связи, необходимую для передачи сигнала. Он определяется как произведение ширины спектра сигнала на его длительность и динамический диапазон

В радиотехнике

В радиотехнике основным элементом кодирования является модуляция сигнала. При этом обычно рассматривается близкий к гармоническому сигнал вида s(t)=A sin(2πft +φ), где амплитуда (A), частота (f) или фаза (φ), медленно (относительно скорости изменения синуса) изменяются в зависимости от передаваемой информации (амплитудная, частотная или фазовая модуляция).

Обобщением скалярной модели сигнала являются например векторные модели сигналов, представляющие собой упорядоченные наборы отдельных скалярных функций, с определенной взаимосвязью компонентов вектора друг с другом. На практике векторная модель соответствует в частности одновременному приему сигнала несколькими приемниками с последующей совместной обработкой. Ещё одним расширением понятия сигнала является его обобщение на случай полей.

Рассмотрим эти понятия, использовав рекомендации сборника научно-технической терминологии в области теории передачи информации, разработанного Академией наук СССР.

Что такое информация?

Аналогично информация передается в любой организации, где совместно трудится множество людей, в виде приказов, распоряжений и других указаний, т. е. без чего невозможна деятельность большого коллектива. Перечень подобных примеров можно продолжать и дальше. Однако и так ясно, что задачи сбора, передачи, преобразования информации очень важны в различных областях человеческой деятельности, в том числе в системах электросвязи (телекоммуникаций).

В целом информацию можно трактовать как совокупность знаний человека об окружающем его мире.

акустических или звуковых сигналов (телефония, радиовещание);
текста (телеграфия) и данных от ЭВМ;
неподвижных изображений (факсимильная связь);
подвижных изображений (телевидение);
данных телеметрии, контроля (например, системы охранной, пожарной сигнализации и др.).

Что такое сигнал?

ui (t, A, ω, φ), t1 ≤ t ≤ t2,

где i — номер сигнала; t2 — t1= T — интервал определения сигнала во времени; Α, ω, φ — параметры, т.е. соответственно амплитуда, частота и фаза сигнала.

В зависимости от множества возможных значений параметров и области определения во времени различают следующие виды сигналов:

непрерывный и по уровню, и во времени (аналоговый);
непрерывный по уровню, но дискретный во времени;
дискретный (квантованный) по уровню, но непрерывный во времени;
цифровой, т.е. дискретный и по уровню, и во времени.

Примеры различных видов сигналов представлены на рис. 1.1.

Так, речевой сигнал является непрерывным и во времени, и по уровню, а датчик, определяющий значение температуры через каждые 5 мин, выдает сигналы непрерывные по значению (амплитуде), но дискретные во времени.

Рис. 1.1. Примеры основных видов сигналов:
а — непрерывный и по уровню, и во времени; б — непрерывный по уровню, но дискретный во времени; в — дискретный по уровню, но непрерывный во времени; г — дискретный и по уровню, и во времени

В теории электрической связи сигнал принято отождествлять с объектом транспортирования. Следовательно, аппаратура связи по существу является техникой транспортирования или передачи сигналов по каналам телекоммуникаций.

Определим параметры сигнала, которые являются основными при его передаче. К числу таких параметров обычно относятся: длительность, динамический диапазон, ширина спектра.

Так, при телефонной связи речевой сигнал передают в полосе частот от 300 до 3 400 Гц, т. е. ширина спектра сигнала в этом случае F = 3,1 кГц. Этого диапазона частот оказывается вполне достаточно для обеспечения разборчивости речи и узнаваемости абонентов по голосу.

При передаче телевизионного сигнала важнейшим требованием является четкость принимаемого изображения. При стандарте в 625 строк верхняя частота сигнала составляет примерно 6 МГц, т. е. спектр сигнала видеоизображения занимает значительно более широкую полосу частот, чем спектр сигнала звукового сопровождения.

При телеграфной связи ширина спектра сигнала, определяемая скоростью его передачи (телеграфирования), составляет (1,5… 3,0) v, где v — скорость передачи, измеряемая в бодах и равная числу электрических посылок, передаваемых в 1 с. Обычно v = 50 Бод, тогда F ≈ 75 Гц.

Читайте также: