- •Основы радиоэлектроники и связи
- •1. Электромагнитные колебания
- •1.2. Диапазоны радиоволн
- •1.3. Структурная схема системы радиосвязи
- •1.4. Гармонические колебания и их представления
- •1.5. Преобразование Фурье.
- •1.6. Спектры периодических колебаний.
- •1.7. Спектры непериодических колебаний
- •1.8. Случайные сигналы.
- •2. Модуляция колебаний
- •2.1. Понятие о модуляции. Виды.
- •2.2. Амплитудная модуляция
- •2.3. Векторная диаграмма ам-колебания
- •2.4. Угловая модуляция
- •2.5. Импульсная модуляция
- •3. Генерирование гармонических колебаний
- •3.1. Классификация
- •3.2. Стабилизация частоты в автогенераторах.
- •3.3. Генераторы сверхвысоких частот
- •3.4. Оптические квантовые генераторы
- •3.5. Генераторы шумовых сигналов
- •4. Преобразование частоты сигналов
- •5. Детектирование
- •5.1. Амплитудные детекторы
- •5.2. Линейный диодный детектор.
- •6. Радиоприемные устройства
- •6.1. Общие сведения
- •6.2. Приемник прямого усиления
- •6.3. Супергетеродинный приемник
- •6.4. Автоматические устройства управления и регулировок приемника
- •6.5. Автоматическая регулировка усиления.
- •6.6. Автоматическая подстройка частоты.
- •6.7. Цифровая система ару.
- •6.8. Двойное преобразование частоты
- •6.9. Тенденции развития радиоприемных устройств.
- •7. Радиопередающие устройства.
- •7.1. Общие сведения
- •7.2. Передатчик с амплитудной модуляцией
- •7.3. Передатчик с частотной модуляцией.
- •7.4. Тенденции развития радиопередающих устройств.
- •8. Системы связи
- •8.1. Виды систем связи
- •8.2. Основные характеристики и параметры систем связи
- •8.3. Классификация радиотехнических систем
- •8.4. Телевизионные (вещательные) системы
- •8.6. Системы цветного телевидения
- •8.7. Системы телевидения высокой четкости.
- •8.8. Системы цифрового телевидения.
- •8.10. Радиотехнические системы обнаружения и измерения.
- •8.11. Радиолокационные системы.
- •8.12. Радионавигационные системы.
- •8.13. Системы радиотелеуправления.
- •8.14. Системы подвижной (мобильной) связи.
- •8.15. Системы сотовой подвижной связи.
- •8.16. Профессиональные системы подвижной связи.
- •8.17. Системы персонального радиовызова.
- •8.18. Системы подвижной спутниковой связи.
- •8.19. Системы беспроводных телефонов.
- •8.20. Глобальные системы связи будущего.
- •9.2. Цифровое представление сигналов.
- •9.3. Теорема Котельникова.
- •9.4. Дискретизация непрерывного сигнала
- •9.5. Спектр дискретного сигнала
- •9.6. Дискретное преобразование Фурье
- •9.7. Обратное дискретное преобразование Фурье
- •9.8. Быстрое преобразование Фурье
- •9.9. Классификация методов анализа линейных цепей
- •9.10. Дискретная свертка сигналов
- •10. Цифровые фильтры
- •10.1. Принципы цифровой фильтрации
- •10.2. Понятие о цифровых фильтрах
- •10.3. Нерекурсивные цифровые фильтры
- •10.4. Рекурсивные цифровые фильтры
- •10.6. Частотные характеристики цифровых фильтров
- •10.7. Основы синтеза цифровых фильтров
- •10.8. Метод инвариантности импульсных характеристик
- •11.Оптимальная линейная фильтрация сигнала в приемных устройствах
- •11.1 Согласованный линейный фильтр
- •11.2. Импульсная характеристика оптимального фильтра
- •11.3. Согласованный фильтр для одиночного видеоимпульса прямоугольной формы
- •11.4. Согласованный фильтр для пачки одинаковых видеоимпульсов
- •11.5.Согласованный фильтр для прямоугольного радиоимпульса
- •11.6. Понятие о квазиоптимальном фильтре
- •12. Элементы теории помехоустойчивого приема
- •12.1. Информационные параметры систем связи
- •12.2. Оценка количества информации, содержащейся в сообщении
- •12.3. Энтропия источника сообщений
- •12.4. Оценка пропускной способности канала связи с шумами
- •12.5. Кодирование сообщений в системах связи
- •12.6. Принципы помехоустойчивого кодирования
- •13. Основы шумоподобных сигналов
- •13.1 Понятие о корреляционном анализе
- •13.2. Связь между энергетическим спектром и акф сигнала
- •13.3. Шумоподобные сигналы
- •13.4. Сигналы (коды) Баркера.
- •13.5. Функции Уолша
- •14. Вейвлет-анализ в радиотехнике и связи
- •14.1. Понятие о вейвлет-анализе
- •14.3. Дискретный (ортогональный) вейвлет-анализ
- •14.2. Непрерывный вейвлет-анализ.
- •14.4. Сжатие информации на основе вейвлетов
13.4. Сигналы (коды) Баркера.
В 50—60-е годы ХХ в. были найдены целые классы секвентных сигналов с совершенными корреляционным свойствами. Среди них большую известность получили сигналы (коды, последовательности) Баркера. Эти сигналы обладают уникальным свойством – независимо от номера позиции М = n в этих последовательностях значения их автокорреляционных функций при всех n ≠ 0 не превышают единицы (т.е. абсолютное значение «остатков» – боковых лепестков – не превышает 1/n основного). В то же время энергия всех этих сигналов численно равна n.
Сигналы Баркера в настоящее время удается реализовать лишь при числе позиций М = 2, 3, 4, 5, 7, 11 и 13. Случаи М = 2 и М = 3 являются тривиальными. В качестве иллюстрации на рис. 13.3 приведен вид 13-позиционного сигнала Баркера, его фазовое кодирование и АКФ.
13.5. Функции Уолша
Дальнейшим развитием систем функций типа последовательностей Радемахера, стала ортонормированная система функций (последовательностей) Уолша (Walsh). Широко используемые в технике связи последовательности Уолша – одни из немногих известных в математике с 1922 г. ортонормированных функций, которые на отрезке своего существования (периоде следования – Т/2, Т/2) принимают лишь два значения: +1 или – 1.
Введем безразмерное время, нормированное к периоду следования
θ= t/Т; и обозначим k-ю (k – порядок) функцию Уолша принятым в математике символом wal(k, θ). Идею построения последовательностей можно уяснить из рис. 13.4, где показаны первые восемь функций. Ортонормированность данных функций следует из принципа их построения, и может быть проверена непосредственно путем вычисления интеграла. Система wal(k, θ) позволяет продемонстрировать наиболее важные свойства функций Уолша, которые определяются следующим разностным (рекурентным) уравнением:
wal(2k + р, θ) = (–1)[k/2] +p [wal(k,2θ + 0,5) + (–1)k +p wal(k,2θ – 0,5)]
где обозначение [k/2] представляет собой наибольшее целое число, меньшее или равное k/2; параметр р может принимать только два значения: 1 или 0.
Функции
Уолша нормированы к единице при любом
порядке k:
|| wal(k,
θ)||2 =
wal2(k,
θ)dθ = 1.
Из рис.13.4 можно заметить, что четным относительно середины интервала определения (θ = 0) функциям wal(k, θ) соответствуют четные номера k, а нечетным функциям – нечетные номера
Поэтому в ряде случаев используются обозначения cal(k, θ) для четных функций и sal(k, θ) для нечетных функций Уолша. Эти функции связаны следующими соотношениями:
cal(k, θ) = wal(2k, θ); sal(k, θ) = wal(2k– 1, θ).
Способ нумерации функций Уолша в системе называется
упорядочением. Разработаны и существует несколько принципов
упорядочения функций Уолша. Функции Уолша, показанные на рис. 13.4,
упорядочены по Уолшу. В ряде практических задач удобнее пользоваться другими способами упорядочения. Наиболее часто применяются системы функций Уолша, упорядоченные по Адамару (Hadamard) [had(h, θ)] и по Пэли (Peley) [pal(p, θ)].
ПРИМЕР 13.3.
На некотором интервале разложения Т0
определить спектр отрезка синусоиды
единичной амплитуды u(t)
= sin
(рис. 13.5) в базисе функций Уолша.
Р е ш е н и е. Интервал разложения Т0 в этом случае целесообразно приравнять периоду синусоиды Т. Как это принято в функциях Уолша, перейдем к безразмерному времени θ= t/Т и запишем исходное колебание u(t) в форме u(θ) = sin2πθ. Для сокращения выкладок ограничимся 16-ю функциями, причем сначала выберем упорядочение по Уолшу.
Поскольку заданная функция u(θ) нечетна относительно точки
θ = 1/2, то все коэффициенты при четных функциях, т. е. при cal(k, θ), равны нулю. Остальные восемь функций wal(k, θ); имеют периодичность внутри интервала [0, 1] кратную периоду функции u1(θ), также приводят к нулевым коэффициентам. Таким образом, не равны нулю U(1), U(5), U(9), U(13). Они будут равны:
–0,265;
Спектр исследуемого сигнала u1(θ), в базисе функций Уолша представлен на рис. 13.5, б Восстановление исходного сигнала (рис. 13.5, а) шестнадцатью функциями Уолша показано на рис. 13.5, в (двенадцать спектральных коэффициентов превращаются в нуль). Для более удовлетворительной апроксимации синусоидального колебания в базисе Уолша требуется существенное увеличение числа спектральных компонентов.
