Теория электрической связи (II)


Теория электрической связи - часть 38


             (6.27)

 

 

Способ приема сигналов, при котором не используется информация о его фазе, называют некогерентным, как и соответствующие демодуляторы. Его алгоритм был впервые получен Л.М.Финком.

Выше введенная функция Vi, как это следует из выражения (6.25), представляет собой не что иное, как огибающую реакции СФ для соответствующего сигнала si(t). Отсюда вытекает возможность реализации оптимального демодулятора, содержащего в каждой своей ветви СФ и детектор огибающей (ДО) (рис. 6.25). Решение о переданном символе принимается по максимум огибающей в моменты kT .

Из выражения (6. 25) очевидно, что максимальная помехоустойчивость некогерентного приема достигается  при минимальном (нулевом) значении огибающей Vj (в моменты отсчетов) на выходах ветвей   j ? i при передаче сигнала si(t). Для этого необходимо выбирать сигналы равных энергий, удовлетворяющие требованию ортогональности  в усиленном смысле

.

Примеры ортогональных в усиленном смысле сигналов:

1. Сигналы с ЧМ при соответствующем выборе частот

.

2. Сигналы с время-импульсной модуляцией (ВИМ) (рис. 6.36,а)

.

3. Сигналы с ОФМ обладают ортогональностью в усиленном смысле на интервале –Т ÷ Т (рис. 6.36,б). На этом интервале сообщения «0» и «1» передаются сигналами:

 Рекомендуется доказать ортогональность этих сигналов самостоятельно.

6.7. Потенциальная помехоустойчивость

 некогерентного приема в двоичной системе связи

Для определения средней вероятности ошибки оптимального некогерентного приема в двоичной системе при равных вероятностях передаваемых сообщениях P(b0) = P(b1) достаточно вычислить условную вероятность ошибки любого типа, как это было установлено в разделе 6.4,

.

Вычислим
, ориентируясь на схему некогерентного демодулятора на СФ (рис. 6.37). Ошибка вида
 (при передаче сообщения b1 принимается решение в пользу
) возникает, если для отсчетов огибающих на выходах ветвей демодулятора выполняется неравенство
. Для определения его вероятности

надо знать плотности вероятности

 и
, вычислением которых и займемся.


Начало  Назад  Вперед