Osnove telekomunikacija Osnove obrade signala potrebne za analizu modulacijskih tehnika prof. dr. Nermin Suljanović

Similar documents
PRIPADNOST RJEŠENJA KVADRATNE JEDNAČINE DANOM INTERVALU

Mathcad sa algoritmima

Projektovanje paralelnih algoritama II

Analogne modulacije / Analog modulations

ZANIMLJIV NAČIN IZRAČUNAVANJA NEKIH GRANIČNIH VRIJEDNOSTI FUNKCIJA. Šefket Arslanagić, Sarajevo, BiH

Algoritam za množenje ulančanih matrica. Alen Kosanović Prirodoslovno-matematički fakultet Matematički odsjek

TEORIJA SKUPOVA Zadaci

Red veze za benzen. Slika 1.

Signal s(t) ima spektar S(f) ograničen na opseg učestanosti (0 f m ). Odabiranjem signala s(t) dobijaju se 4 signala odbiraka: δ(t kt s τ 2 ),

Miloš Brajović REKURZIVNO IZRAČUNAVANJE VREMENSKO-FREKVENCIJSKIH REPREZENTACIJA. magistarski rad

Metode praćenja planova

5 th INTERNATIONAL CONFERENCE Contemporary achievements in civil engineering 21. April Subotica, SERBIA

Šime Šuljić. Funkcije. Zadavanje funkcije i područje definicije. š2004š 1

Položaj nultočaka polinoma

LINEARNI MODELI STATISTIČKI PRAKTIKUM 2 2. VJEŽBE

The Prediction of. Key words: LD converter, slopping, acoustic pressure, Fourier transformation, prediction, evaluation

AIR CURTAINS VAZDU[NE ZAVESE V H

Matrice traga nula math.e Vol. 26. math.e. Hrvatski matematički elektronički časopis. Matrice traga nula. komutator linearna algebra. Sažetak.

BROJEVNE KONGRUENCIJE

FOURIEROVE PREOBRAZBE- PRIMJENA U FIZICI

Realizacija i ocjena MPPT algoritama u fotonaponskom sistemu napajanja

NIZOVI I REDOVI FUNKCIJA

Metode izračunavanja determinanti matrica n-tog reda

Review of Fourier Transform

ENSC327 Communications Systems 2: Fourier Representations. Jie Liang School of Engineering Science Simon Fraser University

Branka Jokanović HARDVERSKE REALIZACIJE DISTRIBUCIJA IZ COHEN-OVE KLASE I COMPRESSIVE SENSING METODA REKONSTRUKCIJE SIGNALA

Termodinamika. FIZIKA PSS-GRAD 29. studenog Copyright 2015 John Wiley & Sons, Inc. All rights reserved.

pretraživanje teksta Knuth-Morris-Pratt algoritam

Ariana Trstenjak Kvadratne forme

ANALYSIS OF INFLUENCE OF PARAMETERS ON TRANSFER FUNCTIONS OF APERIODIC MECHANISMS UDC Života Živković, Miloš Milošević, Ivan Ivanov

Mjerenje snage. Na kraju sata student treba biti u stanju: Spojevi za jednofazno izmjenično mjerenje snage. Ak. god. 2008/2009

Mirela Nogolica Norme Završni rad

ENGIN 211, Engineering Math. Laplace Transforms

Figure 3.1 Effect on frequency spectrum of increasing period T 0. Consider the amplitude spectrum of a periodic waveform as shown in Figure 3.2.

MONTHLY REPORT ON WIND POWER PLANT GENERATION IN CROATIA

Signals and Spectra - Review

Metoda parcijalnih najmanjih kvadrata: Regresijski model

Diskretna Fourierova transformacija

KVADRATNE INTERPOLACIJSKE METODE ZA JEDNODIMENZIONALNU BEZUVJETNU LOKALNU OPTIMIZACIJU 1

GATE EE Topic wise Questions SIGNALS & SYSTEMS

Uvod u analizu (M3-02) 05., 07. i 12. XI dr Nenad Teofanov. principle) ili Dirihleov princip (engl. Dirichlet box principle).

NAPREDNI FIZIČKI PRAKTIKUM 1 studij Matematika i fizika; smjer nastavnički MJERENJE MALIH OTPORA

Neprekidan slučajan vektor

ω 0 = 2π/T 0 is called the fundamental angular frequency and ω 2 = 2ω 0 is called the

Hornerov algoritam i primjene

Kompresija slike pomoću Wavelet transformacije

Prsten cijelih brojeva

Tina Drašinac. Cramerovo pravilo. Završni rad

EE 224 Signals and Systems I Review 1/10

Formule za udaljenost točke do pravca u ravnini, u smislu lp - udaljenosti math.e Vol 28.

Standard Parallel and Secant Parallel in Azimuthal Projections

Matematika (PITUP) Prof.dr.sc. Blaženka Divjak. Matematika (PITUP) FOI, Varaždin

Uvod u relacione baze podataka

Asian Journal of Science and Technology Vol. 4, Issue 08, pp , August, 2013 RESEARCH ARTICLE

DIGITALNO PREDSTALJANJE I ANALIZA GOVORA U VREMENSKOJ DOMENI

Proces Drella i Yana i potraga za te²kim esticama na hadronskim sudariva ima

Geometrijski smisao rješenja sustava od tri linearne jednadžbe s tri nepoznanice

ODREĐIVANJE DINAMIČKOG ODZIVA MEHANIČKOG SUSTAVA METODOM RUNGE-KUTTA

Fourier Analysis and Power Spectral Density

NEURONSKE MREŽE 1. predavanje

Spectral Analysis of Generalized Triangular and Welch Window Functions using Fractional Fourier Transform

THE ROLE OF SINGULAR VALUES OF MEASURED FREQUENCY RESPONSE FUNCTION MATRIX IN MODAL DAMPING ESTIMATION (PART II: INVESTIGATIONS)

Linear Systems Theory

FIZIKALNA KOZMOLOGIJA VII. VRLO RANI SVEMIR & INFLACIJA

ALGORITAM FAKTORIZACIJE GNFS

EE (082) Ch. II: Intro. to Signals Lecture 2 Dr. Wajih Abu-Al-Saud

DYNAMIC HEAT TRANSFER IN WALLS: LIMITATIONS OF HEAT FLUX METERS

KLASIFIKACIJA NAIVNI BAJES. NIKOLA MILIKIĆ URL:

Homework 4. May An LTI system has an input, x(t) and output y(t) related through the equation y(t) = t e (t t ) x(t 2)dt

DIAGNOSTICS OF ACOUSTIC PROCESSES BY INTENSITY MEASUREMENT UDC: Momir Praščević, Dragan Cvetković

Simetrične matrice, kvadratne forme i matrične norme

Laplace Transforms Chapter 3

FTN Novi Sad Katedra za motore i vozila. Drumska vozila Uputstvo za izradu vučnog proračuna motornog vozila. 1. Ulazni podaci IZVOR:

Numerical Inverse Laplace Transform

DESIGN OF CMOS ANALOG INTEGRATED CIRCUITS

NIVO-SKUP METODE ZA SEGMENTACIJU SLIKA U BOJI

Karakteri konačnih Abelovih grupa

The Method of Laplace Transforms.

Optimizacija Niza Čerenkovljevih teleskopa (CTA) pomoću Monte Carlo simulacija

ATOMSKA APSORP SORPCIJSKA TROSKOP

Determination of Synchronous Generator Armature Leakage Reactance Based on Air Gap Flux Density Signal

Konformno preslikavanje i Möbiusova transformacija. Završni rad

MATHEMATICAL ANALYSIS OF PERFORMANCE OF A VIBRATORY BOWL FEEDER FOR FEEDING BOTTLE CAPS

DETEKCIJA MODALNIH PARAMETARA KONSTRUKCIJA PRIMJENOM VALNE TRANSFORMACIJE

AKSIOME TEORIJE SKUPOVA

Nilpotentni operatori i matrice

Slika 1. Slika 2. Da ne bismo stalno izbacivali elemente iz skupa, mi ćemo napraviti još jedan niz markirano, gde će

Each of these functions represents a signal in terms of its spectral components in the frequency domain.

ENSC327 Communications Systems 2: Fourier Representations. School of Engineering Science Simon Fraser University

UNIVERZITET U NOVOM SADU PRIRODNO-MATEMATIČKI FAKULTET DEPARTMAN ZA MATEMATIKU I INFORMATIKU

Unit 2: Modeling in the Frequency Domain Part 2: The Laplace Transform. The Laplace Transform. The need for Laplace

Ivan Soldo. Sažetak. U članku se analiziraju različiti načini množenja matrica. Svaki od njih ilustriran je primjerom.

BROWNOV MOST I KOLMOGOROV-SMIRNOVLJEVA STATISTIKA

PEARSONOV r koeficijent korelacije [ ]

električna polja gaussov zakon električni potencijal

Some Observations on the Topological Resonance Energy of Benzenoid Hydrocarbons*

The Bond Number Relationship for the O-H... O Systems

Often, in this class, we will analyze a closed-loop feedback control system, and end up with an equation of the form

Transcription:

Osnove telekomunikacija Osnove obrade signala potrebne za analizu modulacijskih tehnika prof. dr. Nermin Suljanović

Osnovni pojmovi Kontinualna modulacija je sistematična promjena signala nosioca u skladu sa promjenama drugog signala, poruke ili modulacijskog signala. Cilj je generirati signal koji nosi informaciju, a čije su osobine prilagođene datom zadatku. Linearna kontinualna modulacija direktna translacija spektra signala poruke. Amplitudna modulacija (AM), AM sa jednim bočnim opsegom (SSB), AM sa nesimetričnim bočnim opsezima (vestigial-sideband modulation - VSB)

Signal u transponovanom opsegu (bandpass signal) Realni signal v bp (t), čiji spektar V bp (f) odgovara propusniku opsega. S obzirom da je signal realan, spektar je simetričan u odnosu na frekvenciju ±f c. Signal nema spektralnog sadržaja van opsega 2W u okolini frekvencija f c. V bp f =0 za f f c W i f f c W v bp t=atcos c tt amplituda (envelopa) A(t)>0 faza

Signal u transponovanom opsegu (bandpass signal)

Predstavljanje pomoću fazora v bp (t) je vektor u kompleksnoj ravni dužine A(t) i faze ω c t+φ(t). Član ω c t predstavlja stacionarne rotacije sa frekvencijom f c.

Predstavljanje u osnovnom opsegu preko komponenti u kvadraturi faze v bp (t) možemo predstaviti i u osnovnom opsegu. v i t=at cost u fazi v q t = At sin t u kvadraturi faze v bp t =v i t cos c t v q t sin c t=v i t cos c tv q t cos c t90 Potražimo Fourierovu transformaciju prethodnog izraza: V bp f = 1 2 [ V i f f c V i f f c ] j 2 [ V q f f c V q f f c ]

Predstavljanje u osnovnom opsegu preko komponenti u kvadraturi faze Da bi bio zadovoljen uslov V bp f =0 za f f c W signali u i kvadraturi faze moraju biti NF signali: V i f =V q f =0 za f W i f f c W Definiramo ekvivalentni NF spektar: V lp f = 1 2 [ V i f jv q f ]=V bp f f c u f f c koji je jednak dijelu spektra Vbp(f) za pozitivne frekvencije, transliranom u okolinu DC komponente.

Predstavljanje u osnovnom opsegu preko komponenti u kvadraturi faze Ako potražimo inverznu Fourierovu transformaciju prethodne jednačine, dolazimo do fiktivnog kompleksnog signala v lp t = 1 2 [ v i t jv q t ] ili u polarnoj formi: v lp t = 1 2 At e j t Signal u transponovanom opsegu je jednak: v bp t =Re {At e j ctt }=2 Re [ v lp t e j c t V bp f =V lp f f c V * lp f f c V bp f =V lp f za f 0 ]

Prenos u transponovanom opsegu Signal x bp (t) u transponivanom opsegu se dovodi na ulaz propusnika opsega H bp (f). Y bp f =H bp f X bp f Jednostavnija je analiza sistema u ekvivalentnom NF opsegu. Y lp f =H lp f X lp f gdje je ekvivalentni frekventni odziv H lp f =H bp f f c u f f c

Prenos u transponovanom opsegu Zamijenili smo sistem u transponovanom opsegu sa NF ekvivalentnim modelom. Komplejksni signal na izlazu ekvivalentnog NF sistema je jednak y lp t =F 1 [Y lp f ]=F 1 [ H lp f X lp f ] Mogu se direktno odrediti i izlazne komponente u fazi i kvadraturi faze: y i t =2 Re[ y lp t] y q t =2 Im[ y lp t]

Kašnjenje nosioca i envelope Posmatramo sistem sa konstantnom amplitudnom i nelinearnom faznom karakteristikom. H bp f =Ke j f za f l f f u H lp f =Ke j f f c u f f c za f l f c f f u f c U transponovanom opsegu NF ekvivalent

Kašnjenje nosioca i envelope Nelinearnu faznu karakteristiku možemo aproksimirati razvojem u Taylorov red, sa prva dva člana. f f c 2t 0 f c t 1 f t 0 = f c, t 2 f 1 = 1 c 2 Za interpretaciju vremena t0 i t1 posmatraćemo ulazni signal faze nula, odnosno x bp t = A x tcos c t x lp t = 1 2 A xt d f df f = f c Ako spektar X bp (f) upada u propusni opseg sistema: Y lp f =Ke j f f c X lp f Ke j2 t 0 f c t 1 f X lp f Ke j c t 0 [ X lp f e j2 ft 1 ]

Kašnjenje nosioca i envelope Na osnovu osobina Fourierove transformacije (vremensko kašnjenje), vrijedi y lp t Ke j ct 0 xlp t t 1 =Ke j ct 0 1 2 A xt t 1 pa je odziv sistema u transponovanom opsegu y bp t=2 Re {v lp t e j c t } K A x t t 1 cos c t t 0 t 0 kašnjenje nosioca t 1 kašnjenje envelope (ili grupno kašnjenje)

Frekventni opseg signala Okarakterizirati signale pomoću jednog broja. Spektar koji signal zauzima. Postoje različite definicije za frekventni opseg signala. Apsolutni frekventni opseg: opseg frekvencija u kojem je spektar S(f) različit od nule. Apsolutni frekventni opseg teži.

Frekventni opseg signala Frekventni opseg od nule do nule : opseg frekvencija u spektru S(f) između dvije nule u odnosu na maksimum u amplitudnoj karakteristici. Maksimum u amplitudnoj karakteristici

Frekventni opseg signala Relativni frekventni opseg B x definiran za X db: ako signal x(t) ima energetski spektar Ψ x (f), tada je relativni spektar B x za X decibela određen sa: 10logmax f x f = X 10log x B x x B x x f za svako f B x Npr. ako je X= 3 db, onda se traži frekvencija u kojoj maksimalna vrijednost u amplitudnom spektru padne na 1/2.

Frekventni opseg signala (3 db) P/2 P/2 Maksimalna vrijednost P

Frekventni opseg signala Relativni frekventni opseg B x definiran za snagu P: ako signal x(t) ima energetski spektar Ψ x (f), tada je relativni spektar B P za procentualnu snagu P određen sa: P= B P B P x f df E x Snaga u opsegu [-B p,b p ] odgovara P% od ukupne snage signala E x.

Energija signala i spektralna gustina energije signala Energija signala x(t) može se povezati sa njegovim spektrom X(jω): E = x x t x * t dt= [ 1 x t 2 X * j e j t ] d dt Ako promijenimo redoslijed integracije: E x = 1 2 X * [ j E x = 1 2 X j 2 d x t e j t ] dt d = 1 2 X j X * j d Učešće spektralne komponente frekvencije ω signala x(t) u njegovoj snazi je proporcionalno X j 2.

Spektralna gustina energije signala X j 2 predstavlja spektralnu gustinu energije signala x(t), odnosno energiju po jednom Hz. Raspodjela energije signala po spektralnim komponentama. x = X j 2 E x = 1 2 X j 2 d = 1 2 x d

Energija moduliranog signala Množenje signala u osnovnom opsegu x(t) sa sinusnim nosiocem dovodi to translacije njegovog spektra. Klasično amplitudno modulirani signal je: x c t =x t cos c t X c j = 1 2 [ X j c X j c ] Spektralna gustina energije moduliranog signala je: c = 1 4 [ X j c X j c ] 2 Ako je ω c >W, gdje je W širina jednog bočnog opsega signala x(t), ne dolazi do preklapanja spektara X(ω+ω c ) i X(ω-ω c ), te vrijedi: c = 1 4 [ X j c 2 X j c 2 ]= 1 4 [ x c x c ]

Energija moduliranog signala Očigledno je da modulacija pomjera spektralnu gustinu energije signala x(t) za ±ω c. Površina ispod Ψ c (ω) je polovina površine ispod Ψ x (ω), pa je i energija moduliranog signala x c (t) jednaka polovini energije signala x(t). E c = 1 2 E x za c W

Autokorelaciona funkcija i spektralna gustina energije signala Korelacija signala x(t) sa samim sobom. Za realni signal x(t), autokorelaciona funkcija je x = x t x t dt Ako u gornjem izrazu uvedemo smjenu x = x s x s ds s je pomoćna promjenljiva, i možemo je zamijeniti sa t. x = x t x t dt x = x t x t±dt x = x s=t:

Autokorelaciona funkcija i spektralna gustina energije signala Autokorelaciona funkcija je funkcija od pomaka τ, a ne od vremena t. Potražimo Fourierovu transformaciju autokorelacione funkcije: x = e j [ ] xt xtdt d = Koristeći svojstvo vremenkog pomaka FT za unutrašnji integral, imamo x = X j x t [ xt e j d ] dt x t e j t dt= X j X j = X j 2 x = X j 2

Autokorelaciona funkcija i spektralna gustina energije signala Zaključujemo da spektralna gustina energije signala odgovara Fourierovoj transformaciji autokorelacione funkcije tog signala. Uočimo vezu između korelacije i konvolucije. Autokorelacija je konvolucija x(τ) sa x(-τ). x x = x t x [ t ] dt= x t x t dt= x

Snaga signala i spektralna gustina snage signala Za signale snage, značajna mjera njihovog intenziteta je snaga. Energija signala, usrednjena na beskonačno dugom vremenskom intervalu. Snaga realnog signala x(t) je: P x =lim T Radi jednostavnije analize, paralelno uvodimo signal konačnog trajanja: x T t ={ T /2 1 T T / 2 x 2 t dt x t t T / 2 0 t T / 2

Snaga signala i spektralna gustina snage signala Integral na desnoj strani prethodne jednačine je snaga signala x T (t). P x =lim T Ako je x(t) signal snage, tada je njegova snaga konačna i x T (t) je energetski signal sve dok je T konačno. Iskoristićemo Parsevalov teorem da odredimo ovu energiju: E xt = T /2 1 T T / 2 x 2 t dt=lim T E xt T x 2 T t dt= 1 2 X T j 2 d

Snaga signala i spektralna gustina snage signala Dolazimo do snage signala signala x(t). P x =lim T E xt T =lim T 1 [ T 1 2 X T j 2 ] d Sa povećanjem T, povećava se i trajanje signala x T (t) te se proporcionalno povećava i njegova energija. To znači da se X(jω) 2 povećava sa T, i X(jω) 2 se približava beskonačnosti kada T ꝏ. Međutim, se X(jω) 2 približava beskonačnosti istom brznom kao i T, jer je x(t) signal snage i integral na desnoj strani mora konvergirati.

Snaga signala i spektralna gustina snage signala (PSD) Pošto integral na desnoj strani konvergira, možemo zamijeniti redoslijed limesa i integracije. P x = 1 2 X lim T j 2 d T T Spektralnu gustinu snage definiramo kao: X S x =lim T j 2 T T pa se i snaga može zapisati u formi: P x = 1 2 S x d = 1 S x d 0 PSD je realna, pozitivna i parna funkcija od ω, izražena u V 2 /Hz.

Autokorelaciona funkcija signala snage Autokorelaciona funkcija realnog signala snage je: T /2 1 R x =lim T T x t x tdt T /2 Sličnom analizom kao i kod energetskih signala, dolazimo do sličnog zaključka T /2 1 R x =lim T T x t x t dt T /2 R x =R x U nastavku ćemo pokazati da je spektralna gustina snage (PSD) Fourierova transformacija autokorelacione funkcije.

Autokorelaciona funkcija signala snage Ponovo ćemo uvesti fiktivni signal x T (t) konačnog trajanja T. R x =lim T T /2 1 T T /2 Ako uzmemo u obzir za energetske signale da je Fourierova transformacija FT { xt }= X T j 2 dolazimo do zaključka da je FT {R x }=lim T x T t x T tdt=lim T X T j 2 =S T x xt T

Srednja kvadratna vrijednost. RMS Snaga signala je srednja kvadratna vrijednost signala. Usrednjavanje u vremenu, a ne statistička srednja T /2 vrijednost. 1 P x =lim T T x 2 t dt T / 2 RMS je kvadratni korijen srednje kvadratne vrijednosti. [ x t] rms = P x

Značaj autokorelacione funkcije Ako je Fourierova transformacija signala dovoljna da odredimo ESD, zašto kompliciramo i računamo autokorelacionu funkciju?

Značaj autokorelacione funkcije Odgovor su signali snage i slučajni signali. Fourierova transformacija signala snage općenito ne postoji. Fourierovu transformaciju možemo računati samo za determinističke signale, koji su opisani funkcijom vremena. U telekomunikacijama, poruke se predstavljaju slučajnim signalima koji se ne mogu opisati funkcijom vremena. Autokorelaciona funkcija ovakvih signala se može odrediti na osnovu njihovog statističkog opisa. Ovo omogućava da se odredi PSD, odnosno spektralni sadržaj, takvih signala.

PSD moduliranog signala Izvodimo analognu analizu kao za signale snage. Za neki signal snage x(t) vrijedi: x c t =x t cos c t S xc = 1 4 [ S x c S x c ] P xc = P x 2

Literatura B.P. Lathi, Modern Digital and Analog Communication Systems, OXFORD UNIVERSITY PRESS, 1998, Third edition A.B.Carlson, P.B.Crilly, J.C. Rutledge, Communication System, fourth edition, McGraw- Hill, 2002.