TIB - UniDSP56...DL9GFA, 20.10.2007 Vorstellung Gerrit Buhe, DL9GFA Jahrgang 1971, verheiratet, 1 Kind Amateurfunkgenehmigung im Alter von 14 Jahren als Y39FA Studium Elektrotechnik,

Gerrit Buhe, DL9GFA([email protected])

TIB

Hochschule München

20. Oktober 2007

Grundlagen der digitalen Nachrichtenübertragung

DL9GFA, 20.10.2007

Inhalt (1)1. Einleitung

Vorstellung Motivation und Zielgruppe

2. Digitale Signale, Schlüsselbauelemente und ihre Eigenschaften Darstellung digitaler Signale Das Abtasttheorem von Shannon/Nyquist Unterabtastung und Überabtastung Dynamikbegrenzung durch Abtastjitter AD-Wandler und DA-Wandler DDS – Direkte Digitale Synthese DSP – Digitaler Signalprozessor

3. Grundlagen digitaler Signalverarbeitung Beschreibung von linearen zeitinvarianten Systemen Zeit- und Frequenzbereich Digitale Filter (FIR, IIR, Adaptive Filter) Beispiel Digitaler Oszillator Beispiel Digitale AGC (Automatic Gain Control)

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Inhalt (2)4. Grundlagen digitaler Nachrichtenübertragung

Beschreibung eines Nachrichtensignales Beispiel digitale Modulation (QPSK, 16-QAM) Die Quadratursignalverarbeitung

5. Aufbau digitaler Nachrichtenübertragungssysteme Übersicht Sender und Empfänger Quellkodierung Kanalkodierung (Framing, Fehlerschutz, Interleaving, Scrambling) Symbolzuweisung, Gray-Kodierung Pulsformung (Bandbreite und Symbolrate) Trägerrückgewinnung Symboltaktrückgewinnung Umsetzung Quadraturverarbeitung im Amateurfunk

6. Entwicklungswerkzeuge Numerische Simulation (Scilab, Octave) Crimson Editor als IDE DSP Toolchain: Simulator, Debugger, Assembler

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Inhalt (3)

7. Zusammenfassung

8. Abschluß

9. Anhang

A Literaturhinweise

B Internetressourcen

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Vorstellung

Gerrit Buhe, DL9GFA

Jahrgang 1971, verheiratet, 1 Kind

Amateurfunkgenehmigung im Alter von 14 Jahren als Y39FA

Studium Elektrotechnik, Spezialisierung Nachrichtentechnik

Start als Sensorikentwickler in einem kleinen Ingenieurbüro

6 Jahre Entwickler bei der Siemens AG (Mobilfunkbasisstationen)

Ab 2002 Entwickler für digitale Übertragungstechnik bei Sennheiser

electronic GmbH & Co. KG, Wedemark/Hannover

Seit Januar 2006 bei Sennheiser Leiter der Entwicklung Professionelle

HF-Systeme

Sennheiser electronic GmbH & Co. KG

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Motivation und Zielgruppe

Motivation der Veranstaltung

Heranführen an die digitale Welt der Signalverarbeitung und

Nachrichtentechnik

Verringerung der Einstiegshürde für Interessierte

Erhöhung des technischen Niveaus im Amateurfunk

Aufzeigen, daß DSP-Technik ohne teure Meßtechnik auskommen kann

Wecken der Begeisterung, sich weiter mit der Thematik zu beschäftigen

Zielgruppe

Die ganze Bandbreite vom technisch interessierten Laien, Funkamateur,

Student, Techniker bis zum Ingenieur

Es wird daher versucht, ohne komplizierte Formeln, mehr anschaulich,

zu beschreiben

Für die Mathematik wird auf konkrete weiterführende Literatur verwiesen

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2. Digitale Signale, Schlüsselbauelemente und ihre Eigenschaften Darstellung digitaler Signale Das Abtasttheorem Unterabtastung und Überabtastung Dynamikbegrenzung durch Abtastjitter AD-Wandler und DA-Wandler DDS – Direkte Digitale Synthese DSP – Digitaler Signalprozessor

3. Grundlagen digitaler Signalverarbeitung Beschreibung von linearen, zeitinvarianten Systemen Zeit- und Frequenzbereich Digitale Filter (FIR, IIR, Adaptive Filter) Beispiel Digitaler Oszillator Beispiel Digitale AGC (Automatic Gain Control)

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Darstellung digitaler Signale Digitalisierung eines Signales bedeutet

Quantisierung in der Zeit: Messung der Amplitude eines analogen Signals in regelmäßigen Abständen

Quantisierung der Amplitude: Umwandlung der kontinuierlichen Spannungswerte in eine diskrete Folge von numerischen Werten

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Abtasten in diskreten Zeitabständen

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Quantisieren=Runden auf verfügbare Stufen

Zahlenfolge: 0,1,1,2,3,3,4,4,4,4,4,4,3,3,2,1,1,0,-1,-2,-2,-3,-3,-4,-4,-4,-4,-4,-3,-3,-2,-2,...

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Quantisieren=Runden auf verfügbare Stufen

Zahlenfolge: 0,1,1,2,3,3,4,4,4,4,4,4,3,3,2,1,1,0,-1,-2,-2,-3,-3,-4,-4,-4,-4,-4,-3,-3,-2,-2,...

Quantisierungsfehler: 0,-0.25,0.47,0.14,-0.26,0.23,-0.38,-0.12,-0.01,...

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Darstellung digitaler Signale (Forts.)

Das Spektrum wiederholt sich um Vielfache der Abtastfrequenz

Beispiel im Bild fs= 10kHz, fc= 1kHz

Auch numerische Übertragungsfunktionen (z.B. digitale Filter) wiederholen sich um die Abtastfrequenzvielfachen

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Versuch der digitalen Filterung (rot)

Funktioniert nicht, da sich auch dessen Über-tragungsfunktion wiederholt

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Versuch der digitalen Filterung (rot)

Funktioniert nicht, da sich auch dessen Über-tragungsfunktion wiederholt

Auch höherfrequente Signale können genau zu den Abtastwerten passen

Hier z.B. auch -9kHz und 11kHz

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Abtasttheorem von Shannon/Nyquist

Das Abtasttheorem besagt, daß die Abtastfrequenz mindestens doppelt so hoch wie die höchste Nutzsignalfrequenz (bzw. Bandbreite BW) sein muß

f s2×BW In diesem Fall wird das abgetastete Signal vollständig und eineindeutig durch

die Abtastwerte beschrieben

Bei Nichteinhaltung erscheinen „neue“ Signalanteile, die in der Regel stören Aliasing

fs = 10kHz

fc = 1 kHz

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fs = 10kHz

fc = 2 kHz

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fs = 10kHz

fc = 3 kHz

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fs = 10kHz

fc = 4 kHz

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fs = 10kHz

fc = 5 kHz

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fs = 10kHz

fc = 6 kHz wir sehen 4 kHz !

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fs = 10kHz


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fs = 10kHz


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fs = 10kHz


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Abtasttheorem von Shannon/Nyquist (Forts.)

Um Aliasing zu vermeiden, muß vor einer AD-Wandlung ein analoges Antialiasing-Filter für die Unterdrückung zu hoher Frequenzanteile sorgen

Das gilt ebenso für Abtastratenreduzierung (Dezimierung), hier geschieht dies durch digitale Filter vor der Dezimierung

Bei bedarf es eines idealen nicht realisierbaren Filters, daher werden wenigstens geringfügig höhere Abtastraten eingesetzt (oder kleinere BW)

Die Frequenzgrenze bei ½ wird als Nyquist-Frequenz (hier 5kHz)und die resultierende Bandbreite als Nyquist-Bandbreite bezeichnet

Die sich wiederholenden Bändernennt man Nyquist-Zonen

f s=2×BW

f s

Nyq

uist

-Zon

e 1

Nyq

uist

-Zon

e 2

Nyq

uist

-Zon

e 3

Nyq

uist

-Zon

e 4

Nyq

uist

-Zon

e 5

f s

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Unterabtastung (Undersampling)

Bei zu geringer Abtastrate falten sich alle Signale der Nyquistzonen > 1 in diese erste

Gezielte Nutzung des Aliasings nennt man Unterabtastung

Auf diese Weise kann man Zwischenfrequenzen bis zu 400MHz direkt abtasten

Die analoge Eingangsbandbreite des AD-Wandlers muß dazu hoch genug sein

Das gewünschte Sampling-Image ist mit einem Bandpaß zu selektieren

Achtung, sehr kritisch hinsichtlich Abtastjitter!

1601524 48 56 100 108

S(f)

F / MHzFs=52 2Fs=104 3Fs=156Fs/2

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Unterabtastung (Undersampling)

Bei zu geringer Abtastrate falten sich alle Signale der Nyquistzonen > 1 in diese erste

Gezielte Nutzung des Aliasings nennt man Unterabtastung

Auf diese Weise kann man Zwischenfrequenzen bis zu 400MHz direkt abtasten

Die analoge Eingangsbandbreite des AD-Wandlers muß dazu hoch genug sein

Das gewünschte Sampling-Image ist mit einem Bandpaß zu selektieren

Achtung, sehr kritisch hinsichtlich Abtastjitter!

1601524 48 56 100 108

S(f)

F / MHzFs=52 2Fs=104 3Fs=156Fs/2

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Abtastjitter

Begrenzt die Dynamik (SNR) einer AD- oder DA-Wandlung durch zusätzliches Abtastjitterrauschen

Einfluß ist abhängig von Steigung des Ein-/Ausgangssignals im Abtastmoment, daher von Amplitude und Frequenz

Vor allem bei hoher Unterabtastung nicht vernachlässigbar

Eingangssignal des ADC bzw. Ausgangssignal des DAC

t - Taktjitter

UAmplitudenfehler

Wird in rms angegeben

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Überabtastung (Oversampling)

Höhere Abtastrate verteilt das Quantisierungsrauschen auf größere Nyquist-Bandbreite, daher fällt weniger Rauschleistung in die konstante Nutzbandbreite

Rauschen ausserhalb der Nutzsignalbandbreite wird mit digitalen Filtern unterdrückt

Es ergibt sich ein echter Dynamikgewinn, auch Prozessgewinn (PG) genannt

PG=10∗log f s

2BW

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AD-Wandler

Werden in erster Linie charakterisiert durch Maximale Abtastrate, Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) Spurious Free Dynamic Range (SFDR)

Weitere Parameter sind Total Harmonic Distortion (THD), SINAD (SNR inkl. THD) Effective Number Of Bits (ENOB) Differentielle und Integrale Nichtlinearität (DNL, INL)

Es gibt mehrere auf besondere Anforderungen hin optimierte Architekturen

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AD-Wandler




SAR-Wandler (Successive Approximation Register)

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AD-Wandler




Sigma-Delta-Wandler

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AD-Wandler (Forts.)

SNR – Signal-Rausch-Verhältnis, SFDR -Spurious Free Dynamic Range Vorgegeben durch die Anzahl der Quantisierungsstufen, bzw. Anzahl Bits n SNR ist in Nyquistbandbreite angegeben, bei geringerer BW ergibt sich PG

SNRideal=n∗6.02dB1.76dBPG

SNR=55dB

FFT-Gewinn=27dB

SFDR=69dB

SNR wird ohne Harmonische & DC berechnet

Nicht durch Applikation nutzbar

SFDR wird teilw. inkl. oder exkl. Harmonische angegeben

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AD-Wandler (Forts.)

THD – Total Harmonic Distortion Verhältnis der effektiven Leistungen (rms) von Eingangssignal zu ersten 6

(manchmal 9) Harmonischen, angegeben in dB oder dBc

SINAD – Signal to Noise And Distortion (S/(N+D)) Verhältnis der effektiven Leistung des Eingangssignals zu allen anderen

spektralen Komponenten (Rauschen, Harmonische) in der Nyquistband-breite außer Gleichanteil

ENOB – Effective Number Of Bits Andere Methode, um SINAD zu spezifizieren Zurückrechnung von vorliegender Dynamik auf Anzahl der Bits eines

idealen AD-Wandlers

ENOB=SINAD−1.76dB6.02dB

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AD-Wandler (Forts.)

DNL – Differentielle Nichlinearität Bei einem idealen AD-Wandler wechselt der Ausgangs-Code genau dann,

wenn die Spannung sich 1/2^Bit * FS (Full Scale) geändert hat Bsp. 3-Bit-Wandler im Bild: 1/8 * 2V = 250mV, alle 250mV sollte sich Code

ändern DNL gibt die maximale Abweichungen in LSBs an Erzeugt größere Quantisierungsfehler und Spurious

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AD-Wandler (Forts.)

INL – Integrale Nichlinearität Abweichung der Wandlungskennlinie von einer idealen Gerade (ohne

Offset- und Verstärkungsfehler) Größe und Verteilung der differentiellen Fehler bestimmen die INL Erzeugt zusätzliche Harmonische und Spurious

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AD-Wandler (Forts.)

Dithering – Einspeisen von Rauschen Durch Korrelation von Eingangssignal und Quantisierungsfehlern

konzentriert sich Rauschleistung bei Harmonischen Abhilfe durch Hinzufügen von Rauschen, zum „Verwischen“ dieser

Quantisierungsfehler (rechts) Nutzbare Dynamik kann dadurch drastisch erhöht werden, Aussteuer-

reserve für Rauschleistung ist i.d.R. nur sehr gering

Ohne Dithering Mit Dithering

57

2

3 4

1

6

Aliasing der Harmonischen

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DA-Wandler

Zusammenhänge weitestgehend identisch zu AD-Wandler Auch hier gibt es verschiedenste Architekturen

Strom-Summierung

I

U=-IRf

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DA-Wandler

Zusammenhänge weitestgehend identisch zu AD-Wandler Auch hier gibt es verschiedenste Architekturen

R/2R-Netzwerkes folgt ein OPV als Trennverstärker

I

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DA-Wandler (Forts.)

Vergleichbar zum Aliasing bei AD-Wandlern treten hier Sampling Images auf Rekonstruktionstiefpaß mit fg<=fs/2 zur Unterdrückung nötig Zurückgefaltete Harmonische können in Nyquistband stören (Aliasing) Auch konstruktive Nutzung der Images möglich mit Bandpaß selektieren

fs100MHz

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DA-Wandler (Forts.)

Vergleichbar zum Aliasing bei AD-Wandlern treten hier Sampling Images auf Rekonstruktionstiefpaß mit fg<=fs/2 zur Unterdrückung nötig Zurückgefaltete Harmonische können in Nyquistband stören (Aliasing) Auch konstruktive Nutzung der Images möglich mit Bandpaß selektieren

fs100MHz

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DA-Wandler (Forts.)

SIN(x)/x-Gewichtung des Ausgangsspektrums Eigentlich wären ideale Dirac-Stöße mit anschließender TP-Filterung nötig Das wäre unrentabel, da Folge von Dirac-Stößen nur sehr wenig Energie

im Basisband aufweist Praktischer ist Folge von rechteckigen Haltepulsen der Breite Ti und Höhe

der Abtastwerte

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DDS – Direkte Digitale Synthese

Voll digitale Erzeugung und ggf. auch einfache Modulation von Sinussignalen

Meist mit integriertem DA-Wandler, der analoge Performance bestimmt

Phasen- und Amplitudenauflösung entscheiden über Spurious-Abstand

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90 dB SFDR mit15 Bit Phasen-,12 Bit Amplitudenauflösung

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DDS – Direkte Digitale Synthese (Forts.)

Beispiel AD9951: 400Msps Takt, 14-Bit-DA-Wandler, 32-Bit-Frequenzwort Phasenrauschen besser -120dBc/Hz in 1kHz Abstand SFDR > 80dB bei 160MHz (+/- 100kHz Abstand) Nutzung des Taktmultiplizierers verschlechtert Jitter / Phasenrauschen

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DSP – Digitaler Signalprozessor

Prozessor zur Verarbeitung großer Datenmengen wie bei Filterung, Kodierung „strömender“ Daten in Multimedia und Telekommunikation

Wie Microcontroller, aber mit spezieller Architektur und erweitertem Befehlssatz Getrennte Daten-Busse für Befehle und Daten (Harvard-Architektur) Oft mehr als eine Arithmetikeinheit die parallel arbeiten können Es gibt DSPs mit Floating Point oder Fixed Point Arithmetik Spezielle Artihmetik-Befehle, die in einem Takt ausgeführt werden (MAC) Spezielle Addressierungsmodi: Zirkulare Speicher, Bitreverse, 2D-/3D-

Feld-DMA DMA-Controller on-chip mit mehreren Kanälen Schnelle synchrone serielle Schnittstellen (SPORT, ESSI, McBSP) die im

Zeitmultiplex als Bus arbeiten können Z.T. Filter-Coprozessor on-chip z.T. (S)DRAM-Interface oder PCI-Bus-Controller

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DSP – Digitaler Signalprozessor (Forts.)

Beispiel Freescale DSP56311 (24-Bit-Fixpoint)

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DSP – Audio-Codecs

Es gibt hoch integrierte Audio-Codecs die direkt an DSP an-geschlossen werden können

Dazu haben sie eine synchrone serielle Schnittstelle, die zu allenDSPs kompatibel ist

Sie beinhalten mehrere ADC,DAC, oft Kopfhörerverstärker,Mikrofon-Biasing, Lautstärke-und Mischfunktionen

Für Mikrofon und Kopfhörer in„unseren“ Anwendungen sehrgut geeignet

Einsatz für ZF-Abtastung nur bedingt zu empfehlen (Dynamik),für ZF-Ausgabe geeignet

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2. Digitale Signale, Schlüsselbauelemente und ihre Eigenschaften Darstellung digitaler Signale Das Abtasttheorem Unterabtastung und Überabtastung Dynamikbegrenzung durch Abtastjitter AD-Wandler und DA-Wandler DDS – Direkte Digitale Synthese DSP – Digitaler Signalprozessor

3. Grundlagen digitaler Signalverarbeitung Beschreibung von linearen, zeitinvarianten Systemen Zeit- und Frequenzbereich Digitale Filter (FIR, IIR, Adaptive Filter) Beispiel Digitaler Oszillator Beispiel Digitale AGC (Automatic Gain Control)

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Beschreibung von linearen, zeitinvarianten Systemen

System: erzeugt aus Eingangsgrößen Ausgangsgrößen

Zeitinvarianz: das Verhalten ändert sich nicht über Zeitwenn x1(t) y1(t)folgt x1(t-∆t) y1(t-∆t)

Linearität: es gilt das Überlagerungsprinzip (Superpositionsprinzip)wenn x1(t) y1(t)und x2(t) y2(t)folgt ax1(t) + bx2(t) ay1(t) + by2(t)

LTI-Systemx(t) y(t)

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Beschreibung von linearen, zeitinvarianten Systemen

Systeme werden im Zeitbereich durch ihre Impulsantwort beschrieben

Die Impulsantwort ist die Reaktion des Systems auf einen Dirac-Impuls ∂(t)

Jede beliebige Erregung läßt sich als Summe zeitlich verschobener und gewichteter Dirac-Impulse darstellen

t

1

x(t) = δ(t)

0t

y(t) = a(t)

0

→ =

=sonst 0

0für t 1)( tδ

x(2τ )δ (t-2τ )

t

x(t)

0x(0)δ (t)

x(τ )δ (t-τ ) x(3τ )δ (t-3τ )

τ

∑∞

− ∞=

−⋅=i

itixtx )()()( τδτ

∑∞

− ∞=

−⋅=i

itaixty )()()( ττ

Ausgangssignal ist Faltungssumme mit Impulsantwort a(t):

Man schreibt abgekürzt auch:

)()()( tatxty ∗=

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Zeit- und Frequenzbereich

Jedes periodische Signal läßt sich eindeutig aus einer diskreten Folge von harmonischen Signalen durch Addition aufbauen Harmonische Synthese

Der Synthesevorgang ist umkehrbar eindeutig (eineindeutig)

Jedes periodische Signal läßt sich in eine diskrete Folge von harmonischen Signalen zerlegen Harmonische Analyse

1822 beschrieben durch Jean Babtiste Joseph Fourier (1768-1830)Fourier-Reihe:

f t =a0

2∑

n=1

∞

ancos n t bnsin n t

Synthese des Sägezahns mit 1...5 Termen der Fourierreihe

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f t =a0

2∑

n=1

∞

ancos n t bnsin n t


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f t =a0

2∑

n=1

∞

ancos n t bnsin n t


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f t =a0

2∑

n=1

∞

ancos n t bnsin n t


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f t =a0

2∑

n=1

∞

ancos n t bnsin n t


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Zeit- und Frequenzbereich (Forts.)

Zusammensetzung eines „Rechteck-ähnlichen“ Signals im Zeit- und Frequenzbereich

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Die Beschreibung eines Zeitsignals durch Angabe seiner Frequenzanteile heißt Spektrum des Signals

Die kontinuierliche Fourier-Transformation ist definiert:

Zeit Freq.:

Freq. Zeit:

Die Fourier-Transformation ist eineindeutig umkehrbar

∫∞

∞−

− ⋅= dttxeX tj )()( ωω

∫∞

∞−

⋅= ωωπ

ω dXetx tj )(21)(

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Die Übertragungsfunktion eines LTI-Systems ist über die Fourier-Transformation mit der Impulsantwort verbunden und umgekehrt!

Im Zeitbereich wird das Ausgangssignal eines Systems durch Faltung vom Eingangssignal mit der Impulsantwort ermittelt

Im Frequenzbereich wird das Ausgangssignal durch Multiplikation mit der Übertragungsfunktion des Systems ermittelt

Impulsantwort

Fourier-Transformation

Übertragungsfunktion

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Digitale Filter - FIR

FIR-Filter – Finite Impulse Response Filter Haben endliche Impulsantwort sind immer stabil Implementieren leicht ersichtlich die Faltung mit Impulsantwort Koeffizienten entsprechen der Impulsantwort Die Verstärkung im Durchlaßbereich ist gleich Summe aller Koeffizienten Symmetrische FIR-Filter sind phasenlinear und haben eine

Gruppenlaufzeit, die der halben Filterlänge entspricht Durch die garantierte Stabilität sind sie meist Basis adaptiver Filter Für die meisten Anforderungen sehr einfach zu entwerfen

Transversalstruktur oder auch direkte Normalform

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Digitale Filter – FIR (Forts.)

Entwurf von FIR-Filtern Einfachste Methode: Frequenzgang vorgeben und Fourier-

transformieren Impulsantwort Wenn es sich um ein TP, BP, HP handelt, kann man gleich die SINC-

Funktion verwenden (Fourier-Transformierte eines „Rechtecks“) Impulsantwort auf Filterlänge = Anzahl Koeffizienten begrenzen und

Fensterfunktion anwenden zur Vermeidung des Leck-Effektes Alternativ dedizierte Filterdesign-Software einsetzen

Impulsantwort und Fensterfunktionen

Rechteck-Fenster

Kaiser (α=10)

Hanning

Übertragungsfunktionen

TP mit fg=1kHz, fs=10kHz, 128 Koeffs.

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Entwurf von FIR-Filtern (Forts.) TP BP-Transformation durch Multiplikation der Impulsantwort mit

Cosinus entsprechender Frequenz (im Bsp. f=3kHz) Bei Verwendung des Sinus' wird eine Phasenverschiebung +/-90° erzielt TP HP-Transformation durch Vorzeichenwechsel jedes zweiten

Koeffizienten

Koeff. multipliziert mit cos(2pi3kHz/fs n) Jeder zweite Koeff. wurde negiert

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Entwurf von FIR-Filtern (Forts.) TP BP-Transformation durch Multiplikation der Impulsantwort mit

Cosinus entsprechender Frequenz (im Bsp. f=3kHz) Bei Verwendung des Sinus' wird eine Phasenverschiebung +/-90° erzielt TP HP-Transformation durch Vorzeichenwechsel jedes zweiten

Koeffizienten

Koeff. multipliziert mit cos(2pi3kHz/fs n) Jeder zweite Koeff. wurde negiert

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Digitale Filter - IIR

IIR-Filter - Infinite Impulse Response Filter Besitzen Rückkopplungen Können daher unendliche Impulsantwort haben können instabil sein Sehr recheneffiziente Filter mit wenigen Multiplikationen realisierbar Nicht phasenlinear (z.T. Entzerrung für verbesserte Eigenschaften) Filterentwurf schwieriger als bei FIR-Fitern, i.d.R. mit spezieller Design-

Software Sehr empfindlich auf Quantisierungseffekte (Rundung) Werden meist als kaskadierte Filter 2. Ordnung eingesetzt

Direktform II, auch kanonischeDirektform I

Nur ein Accu mit hoher

Auflösung nötig

Weniger Speicherplätze

nötig

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Digitale Filter – Adaptive Filter

Adaptive Filter optimieren nach einer Rechenvorschrift selbständig ihre Koeffizienten

Meist wird ein Fehler ermittelt, dessen Quadrate durch Tunen der Koeffizienten minimiert werden sollen - LMS–Algorithmus (Least Mean Square)

Um Stabilität sicher zu stellen, werden fast ausschließlich FIR-Filter eingesetzt

Anwendung: Automatische Multi-Lochfilter (Notches), Rauschunterdrückungs-filter, Kanalentzerrer (Equalizer), Echounterdrückung

„Multi-Notch“

Hier ist Fehler das Nutzsignal

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Digitale Filter – Adaptive Filter

Adaptive Filter optimieren nach einer Rechenvorschrift selbständig ihre Koeffizienten

Meist wird ein Fehler ermittelt, dessen Quadrate durch Tunen der Koeffizienten minimiert werden sollen - LMS–Algorithmus (Least Mean Square)

Um Stabilität sicher zu stellen, werden fast ausschließlich FIR-Filter eingesetzt

Anwendung: Automatische Multi-Lochfilter (Notches), Rauschunterdrückungs-filter, Kanalentzerrer (Equalizer), Echounterdrückung

„Multi-Notch“

Hier ist das gefilterte das

Nutzsignal

Rauschunterdrückung

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Beispiel digitaler Oszillator

Effiziente Implementierung als IIR-Struktur an Stabilitätsgrenze

Nur zwei Speicherstellen und eine Multiplikationen nötig

Sehr präziser Sinus / Cosinus

Raster der möglichen stabilen Frequenzen abhängig von arithmetischer Wortbreite (selbst bei Fixpoint recht unkritisch)

Bei Modulation der frequenzbestimmenden Koeffizienten u.U. instabil zur Vermeidung sind letzte Zustände erneut zu berechnen

Quadraturoszillator!

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Beispiel digitaler Oszillator

Effiziente Implementierung als IIR-Struktur an Stabilitätsgrenze

Nur zwei Speicherstellen und eine Multiplikationen nötig

Sehr präziser Sinus / Cosinus

Raster der möglichen stabilen Frequenzen abhängig von arithmetischer Wortbreite (selbst bei Fixpoint recht unkritisch)

Bei Modulation der frequenzbestimmenden Koeffizienten u.U. instabil zur Vermeidung sind letzte Zustände erneut zu berechnen

Quadraturoszillator als System 1. Ordnung (stabil!) Effiziente Implementierung

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Beispiel digitale AGC

Besteht aus wenigen Funktionsblöcken und ist mit wenigen Code-Zeilen effizient implementiert

Die Zeitkonstanten können auch aus einer Look-up Table anhand von env(n-1) ermittelt werden

Das Stellglied kann auch extern über einen DA-Wandler angesteuert werden

AGC

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Beschreibung eines Nachrichtensignales

s(t) = Ac(t) e^( j(2πfct + φ(t)))

PhaseAmplitu

des

I

Q j

„IQ-Ebene“

Zeiger (Phasor)

Länge entspricht Amplitude

Winkel zur Abzisse ist Phase

Darstellungsformen

s(t) = Ac(t) e^(j (2πfct + φ(t)))

s(t) = Ac(t) ( I(t) + j Q(t) )

s(t) = Ac(t) ( cos(2πfct + φ(t))

+ j sin(2πfct + φ(t)) )

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Realteil = cos( 2 pi f t )

Imaginärteil = j sin( 2 pi f t )

Doppeldeutigkeit, wennImaginärteil fehlt

0.8 j

0.6

Imag

Real

Beschreibung eines Nachrichtensignales (Forts.)

Es sind zur eindeutigenBeschreibung eines komplex modulierten Signales IMMER ZWEI Parameter nötig: Amplitude und Phase, oder Real- und Imaginärteil

Die unterschiedlichen Darstellungen sind in-einander umrechenbar

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Quadratursignalverarbeitung

Phasentastung – Bsp. QPSK

I

Q

11

„IQ-Ebene“s(t) = Ac e^(j (2πfct + φ(t)))

t

φ(t)3π/4

−3π/4

π/4

−π/401

10

00

π/410

00

11

01

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Quadratursignalverarbeitung (Forts.)

Phasen- und Amplitudentastung – Bsp. 16-QAM

Mit 16 Zuständen können ld(16) = 4Bit / Symbol

übertragen werden

Zwischen den Zuständen

wird nicht hart geschaltet

für schmaleres Spektrum

(TP-> Pulsformung)

Korrekte Symbole nur bei

Auswertung zum exakten

Symboltakt! Symboltakt-

rückgewinnung im RX nötig!

Bei Fehlentscheidung zum

Nachbarsymbol nur 1 Bit

falsch Dank Graykodierung-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

Quadra

ture

In-Phase

Scatter plot

I

Q

01010001

0100

1001

0000

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-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

Quadra

ture

In-Phase

Scatter plot

I

Q

I und Q werden jeweils abschnitts-weise (Symboldauer) übereinandergelegt

Augenöffnung ist ein Maß für er-forderliche Abtastgenauigkeit

Augenöffnung ist um so kleiner, je schmalbandiger gefiltert wird(Pulsformung)

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Quadraturdemodulator

Wie konventioneller Produktdetektor nur mit zwei Pfaden, die um 90°

phasenverschoben angesteuert werden (LO)

TP unterdrückt jeweils das Mischprodukt bei der Summenfrequenz

Amplitude: Phase:A= I 2Q 2 =arctan QI

I

Q

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Quadraturdemodulator – Spezialfall Fs = 4 Fzf Durch geschickte Wahl von Abtastrate und ZF ist drastische

Vereinfachung des NCO möglich:

Es muß nur jede zweite Abtastung ausgewählt und ggf. das Vorzeichen (-Bit) invertiert werden

Quadraturmodulator nach gleichem Prinzip möglich (Einfügen von Nullen und Vorzeichenwechsel)

F S=4k

F ZF ; k=1,3,5 , ...

cos 2∗n=1,0 ,−1,0... für n=0,1,2 ,3 ,...

sin 2∗n=0,1 ,0 ,−1,... für n=0,1 ,2,3 , ...

Q

I

.

.

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Quadraturmodulator

Wie konventioneller Modulator nur mit zwei Pfaden, die um 90°

phasenverschoben angesteuert (LO) und schließlich summiert werden

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Worauf kommt es bei der Quadratursignalverarbeitung an? Amplituden-, Phasen- und/oder Offsetfehler in I- und Q-Pfad sind

unbedingt zu vermeiden Kleinste Amplituden- und Phasenfehler verringern die

Seitenbandunterdrückung Kleinste Gleichanteile verringern die Trägerunterdrückung

I

Q

IQ-Imbalance (Verstärkungsfehler)

I

Q

IQ-Offset (Gleichanteil)

I

Q

Orthogonalitätsfehler(Phasenfehler)

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Beschreibung der Fehlergrößen Güte wird bei digitalen Modulationen durch den Fehlervektor, engl. Error

Vector Magnitude (EVM), beschrieben

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Beschreibung der Fehlergrößen Weiterhin sind Träger- und Seitenbandunterdrückung wesentliche

Performance-Werte

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Quadraturmodulator in Hardware

Vollständig digitale Ausführung

Zusätzlich Upsampling und Interpolationsfilter im Chip integriert

14-Bit-DA-Wandler mit bis zu 200MHz Taktrate

Up 2Up 2 Up 2

CICHalbband-Filter 2

Halbband-Filter 1Q-Daten

I-DatenUp 2...63

I

Q

SIN COS

NCO

14 Bit

DACHalbband-Filter 3

AD9857

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Quadraturdemodulator in Hardware

Vollständig digitale Implementierung (digitale Eingangsdaten, digitale

Mulitplizierer, NCO)

Zusätzliche Abtastratendezimierung, Skalierung und Filterung

12,7 kHz ... 3,25 MHz

3,2 kHz ... 1,63 MHz

Taktrate52 Mhz

25,4 kHz ... 6,5 MHz

SIN

Q-Daten

Vom ADC

COS

I-Daten

14 Bit52 MHz

NCO

FIR 2FIR 1

d. 2 d. 2 od. 4

Scale

CIC

d. 8...2048

Shift

Zum DSP

GainAGC exponent

CLC5903

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Aufbau digitaler Nachrichtenübertragunssysteme

Ein Sender für digitale Übertragung besteht aus folgenden Funktionsblöcken

Quell-kodierung

Kanal-kodierung

Symbol-Mapping

Puls-formung

Quadratur-modulation

HF-Sender

Ant

Sprachkompression (Codec), Varicode

bei PSK31Framing, Fehler-schutzkodierung

(FEC), Interleaving, Scrambling

Zuordnung x-Bits zu IQ-Zustand (Symbol)

TP-Filtern von I und Q zur Begrenzung der

spektralen Bandbreite (meist RRC)

I und Q werden auf ZF/HF-Signal

moduliertGgf. Filtern,

Hochmischen und Verstärken

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Aufbau digitaler Nachrichtenübertragunssysteme

Ein Empfänger für digitale Übertragung besteht aus folgenden Funktionsblöcken

Quell-dekodierung

Kanal-dekodierung

Symboltakt-Rückgewing.

Matched-Filterung

Quadratur-demodulation

Ant

HF-FE Trägerrück-gewinnung

Symbol-Demapping

Filtern, Verstärken, Heruntermischen HF/ZF- zu IQ-

Basisband

RRC, Optimalfilter hins. Intersymbol-interferenzen, ggf.

Entzerrung

Rotation der IQ-Kon-stellation durch Freq.-

Fehler verhindern

Optimalen Abtast-zeitpunkt ermitteln und Resampling

(Augendiagramm)

IQ-Symbole zu Bit-folge umwandeln,

Softdecisions ableiten

De-Scrambling,De-Interleaving, Fehlerkorrektur,

De-Framing

Sprachdekoder, Varicode zu ASCII

(PSK31)

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Quellkodierung

Ziel ist die Datenreduktion der Quelldaten

Jedes hier „eingesparte“ Bit spart ggf. mehrere auf der Strecke weil FEC es nicht schützen muß

Audio-Daten

Wellenformerhaltend u-Law, A-Law, LPC, DPCM

Nicht wellenformerhaltend nach psychoakustischem Modell, MPEG

Digitale Daten

Huffman Code (erzielt geringste Code-Länge für geg. Alphabet)

Lempel-Ziv (ZIP) Codes

Bsp. Varicode-Kodierung von PSK31

Häufig vorkommende Buchstaben haben kurze Bitfolgen

Das Framing (Begrenzung der „Buchstabenworte“) inhärent enthalten

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Quellkodierung (Forts.) A-Law Komprimierungskennlinie

Für Sprachübertragung bei Telefonie sind ca. 40dB Dynamik erforderlich Durch hohes PAR (Peak/Average) ist viel Aussteuerreserve nötig Bei linearer Quantisierung sind meiste Quantisierungsstufen für seltene

Fälle reserviert Nichtlineare Quantisierung verfeinert die Stufen wo hohe Auflösung

gewünscht ist, vergröbert wo hohe Auflösung keinen Sinn macht Logarithmische Quantisierung wäre optimal, in der Praxis linear

approximiert

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Quellkodierung (Forts.) Differentielle Pulse Code Modulation (DPCM)

Bei PCM wird jeder Wert unabhängig von Vorwerten vollständig kodiert Bei Sprache und Musik überwiegen niedrige Frequenzanteile im

Vergleich zur Abtastrate benachbarte Abtastwerte weisen nur geringe Abweichungen auf

Prädiktionsfilter extrapoliert aus alten Werten eine Vorhersage, die Differenz zum aktuellen ist gering und kann mit weniger Bits codiert werden

Nur kleine Differenzen werden genau quantisiert, große sehr ungenau (oft speziell parametrisierte A-Law-Kennlinie)

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Kanalkodierung

Framing / Rahmung Ermöglicht das Wiederfinden, z.B. der Audio-Samples, im kontinuier-

lichen Bitstrom (Wo beginnt ein 16-Bit-Wert, wo endet er?) Aufteilung von Datenbereichen in Nutz- und Hilfsdaten Rahmen wird dazu mit bekannter Bit-Sequenz versehen, die besondere

Autokorrelationseigenschaften hat (Barker-,Lindner-Code) Verhältnis von Synchronisationswortlänge zur Framelänge bestimmt

zusätzliche Redundanz

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Kanalkodierung (Forts.)

Framing / Rahmung (Forts.) Vergleich der Eigenschaften von Barker- und Lindner-Codes

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Fehlerschutzkodierung (FEC – Forward Error Correction) Im Sender werden zusätzliche Bits eingefügt, um auf der Empfängerseite

Fehler zu erkennen und je nach Verfahren auch korrigieren zu können Es gibt sehr wirkungsvolle Verfahren, die allerdings auch sehr

rechenaufwändig werden können (Turbo-Code, Reed-Solomon-Code) Man unterscheidet Block- und Faltungs-Codes (convolutional codes) Block-Codes haben eine feste Länge, nehmen k Bits und machen daraus

ein Codewort der Länge n, Angabe (n, k) Z.B. ein (7,4) Hamming Code nimmt 4 Bits und macht daraus 7

Block-Code

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Fehlerschutzkodierung (FEC) In den ersten digitalen Übertragungsverfahren wurden ausschließlich

Block-Codes eingesetzt Heute findet man sehr häufig eine Kombination aus innerer Block- und

äußerer Faltungs-Kodierung So ist Block-Code samt seiner Synchronisationsmuster bereits geschützt Faltungs-Codes benötigen keine Synchronisation Faltungs-Codes werden langsam von Turbo-Codes abgelöst, die noch

leistungsfähiger sind

Rate 1/3 nicht-rekursiver, nicht-systematischer Faltungskodierer mit Beeinflussungslänge 3

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Rate ½ rekursiver, systematischer Faltungskodierer mit Beeinflussungslänge 4

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Faltungsde-kodierer nach Viterbi

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Verschachtelung / Interleaving Wenn bei der Übertragung Bündel-/Burstfehler wahrscheinlicher sind als

einzelne Bitfehler, sollte Interleaving eingesetzt werden Fehlerkorrekturverfahren können mit Einzel-Bitfehlern sehr viel besser

umgehen, als mit Bündelfehlern Verschachtelungstiefe sollte Statistik der Übertragung angepaßt werden

und kann dann Zeit kosten

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Verschachtelung / Interleaving Wenn bei der Übertragung Bündel-/Burstfehler wahrscheinlicher sind als

einzelne Bitfehler, sollte Interleaving eingesetzt werden Fehlerkorrekturverfahren können mit Einzel-Bitfehlern sehr viel besser

umgehen, als mit Bündelfehlern Verschachtelungstiefe sollte Statistik der Übertragung angepaßt werden

und kann dann Zeit kosten

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Verwürfelung / Scrambling XOR-Verknüpfung mit PRBS-Sequenz (Pseudo Random Bit Pattern) Erzeugt eine Gleichverteilung der Bits, Symbole und schließlich des

Leistungsdichtespektrum des Modulationssignales Besonders wichtig für Symboltaktrückgewinnung im RX, ohne

regelmäßige Symbolwechsel rastet Taktrückgewinnung aus,dann ist selbst aller Fehlerschutz machtlos

Kann Framesynch einschließen, wenn er sich selbst synchronisiert

Nicht selbstsynchronisierte Ausführung

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Verwürfelung / Scrambling XOR-Verknüpfung mit PRBS-Sequenz (Pseudo Random Bit Pattern) Erzeugt eine Gleichverteilung der Bits, Symbole und schließlich des

Leistungsdichtespektrum des Modulationssignales Besonders wichtig für Symboltaktrückgewinnung im RX, ohne

regelmäßige Symbolwechsel rastet Taktrückgewinnung aus,dann ist selbst aller Fehlerschutz machtlos

Kann Framesynch einschließen, wenn er sich selbst synchronisiert

Nicht selbstsynchronisierte AusführungSelbstsynchronisierte Ausführung

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Symbolzuweisung (Symbol Mapping)

Je nach Modulation kann man ein oder mehrere Bits pro Symbol übertragen

Die Anzahl der Bits pro Symbol richtet sich nach den möglichen Zuständen in Phase und/oder Amplitude der Modulation

Bei einer QPSK (4 Zustände) sind es 2 Bits/Symbol, bei einer 64-QAM sind es 6 Bits/Symbol

Die Zuordnung von Bitgruppen (m-Tupel) zu Symbolen erfolgt Gray-kodiert, dadurch werden bei einem Symbolfehler (benachbart) nur 1 oder 2 Bits falsch

Bits=ld Anzahl Zustände

-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

Quadra

ture

In-Phase

Scatter plot

I

Q

00100011

0110

0001

0111

1110

1010

0000

0100

1100

1000 1001 1011

1101

0101

1111

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Pulsformung (Bandbreite und Symbolrate)

Die spektrale Bandbreite eines modulierten Signales ist abhängig von der Symbolrate (Pulsrate) und des verwendeten Pulsformungsfilters

Bei Einsatz eines Root-Raised-Cosine-Filters mit Roll-Off-Faktor (r=0...1) ergibt sich folgender Zusammenhang

BW = f symbol 1r

r=0.9 rot, r=0.2 blau Symbolwege ohne Pulsformung

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BW = f symbol 1r

r=0.9, PAR=3.1dB, PMR=14dBr=0.9 rot, r=0.2 blau

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BW = f symbol 1r

r=0.2, PAR=4.3dB, PMR=30dBr=0.9 rot, r=0.2 blau

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Ende Sender - Quadraturmodulation und HF-Pfad

Nach Quell-, Kanalkodierung, Symbolzuweisung und Quadraturmodulation wird das Signal nun verstärkt, ggf. gefiltert, wieder verstärkt und gesendet

Vor allem in der analogen Signalverarbeitung gibt es viele Fehlerquellen, die das Signal bis zur Undekodierbarkeit verzerren

Bei analoger Quad.-Modulation: IQ-Imbalance, IQ-Offset,

Orthogonalitätsfehler

Grobe Fehlanpassungen (Phasenfehler durch Reflektionen)

Gruppenlaufzeitverzerrungen in SAW-Filtern (Phasenfehler)

Komprimierung und Phasenverzerrung in nicht linearen Verstärkern

Das Verhältnis von Spitzen- zu mittlerer Leistung (PAR - Peak Average Ratio) der Modulation ist ein Maß für die geforderte Linearität in Verstärkern

Die Modulationsgenauigkeit wird mit dem EVM (Error Vector Magnitude) beurteilt

Die Anforderungen an die analoge Signalverarbeitung sind bei digitaler Übertragung mit hochwertigen Modulationen höher als je zuvor!

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Synchronisationen im Empfänger

Um die gesendeten Symbole und damit Bits wieder herzustellen, muß sich der Empfänger in Frequenz und Symboltakt synchronisieren

Bei Frequenzfehler rotiert das Konstellationsdiagramm

Bei Symboltaktfehlern wird nicht in der Mitte des „Auges“ abgetastet und falsch entschieden

Es gibt mehrere Lösungen, die auf bestimmte Modulationen optimiert sind

Frequenzsynchronisation Bei kohärenter Übertragung muß neben Frequenz auch die Phase

genau wieder hergestellt werden Da letztere vom Übertragungskanal verzerrt ist, muß eine Kanal-

schätzung und -Entzerrung vorgenommen werden, dies geschieht mit adaptiven Filtern anhand einer immer wieder gesendeten bekannten Trainingssequenz oder aber blind anhand der Augenöffnung

Das Matched-Filter kann als Entzerrer (Equalizer) eingesetzt werden Bei differentieller Übertragung müssen nur große Frequenzfehler

ausgeglichen werden, wenn die Symboldauer gering genug ist (Drehung von einem Symbol zu anderen vernachlässigbar)

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Synchronisationen im Empfänger - Frequenzsynch. Die Rotation der IQ-Konstellation wird ermittelt (Frequenzfehler)

Der gestrichelte Pfad ist nötig, wenn auch ein AM-Anteil vorliegt

Modulationsanteil kann durch TP-Filterung herausgemittelt werden

Das Stellglied zur Korrektur der Frequenzablage kann ein Synthesizer im HF-Frontend sein, der NCO im DDC, oder es wird eine komplexe Multiplikation der Basisband-Samples vorgenommen

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Synchronisationen im Empfänger (Forts.) Beispiel Symboltaktrückgewinnung einer pi/4-DQPSK

BP f_symb

~ STE

NCO

NL

MF

Loop Filt

Carrier Recovery

100111

Demapping

BP f_symb

~ STE

NCO

NL

MF

Loop Filt

Carrier Recovery

100111

Demapping

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Adaptiver Entzerrer

Durch Mehrwegeausbreitung wird das Signal mit verzögerten Abbildern überlagert

Übertragungsfunktion des Filters wird so eingestellt, daß Augenöffnung am Entscheider maximal wird

Dazu werden (einfach dargestellt) im Filter wieder zeitlich verzögerte Abbilder subtrahiert

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Anwendung Quadraturverarbeitung im Amateurfunk Aufbau und Umsetzungen digitaler Empfänger

HF-Frontend bei hohen Performance-Anforderungen bleibt konventioneller Überlagerungsempfänger (Selektion!)

Zur universellen Software-bestimmten Demodulation muß zuvor eine Quadraturverarbeitung erfolgen

Konzepte unterscheiden sich nach Ort und Art der Quadratur-Demodulation:

In Hardware analog In Hardware digital Vollständig in Software

Digitaler Sender Kann mit sehr guter Performance sowohl als Überlagerungs-, wie auch

Direktmischkonzept ausgelegt werden Quadraturmodulation kann auch hier in:

Hardware analog, In Hardware digital oder Vollständig in Software erfolgen.

90°

In-phase

Quadrature

OscillatorRF input

90°

In-phase

Quadrature

OscillatorRF output

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Anwendung Quadraturverarbeitung im Amateurfunk

Empfänger mit Quadraturdemodulation in analoger Hardware

A

DDSP

A

DUniDSP

TP I

TP Q

70MHz

ZF-Filter

analogerQ-Dem.

ZF-Verst.

VFO

Vorselektion

Vorteile:● Entlastung DSP um Quad.-Demodulation● Höhere Eingangsbandbreite● Keine Spezialbauteile (Verfügbarkeit) Nachteile: ● Aufwand (zwei Mischer, Filter, Amps.)● IQ-Phasen- und Amplitudenfehler● Trägerfrequenzsteuerung auf analogen

BFO nötig

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Anwendung Quadraturverarbeitung im Amateurfunk

Empfänger mit Quadraturdemodulation in digitaler Hardware

A

D

DDC DSP

DRCS UniDSP

Vorselektion ZF-Verst. ZF-Filter

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Anwendung Quadraturverarbeitung im Amateurfunk Empfänger mit Quadraturdemodulation in digitaler Hardware (Forts.)

Abtastung auf hoher ZF bis zu 450MHz (im Aufbau 166MHz) Quadraturdemodulation im DDC (Digital Down Converter, im Bild CLC5903) Anbindung an UniDSP56 über ESSI (IQ-Daten) und A/D-Bus

(Konfiguration)

Vorteile Entlastung des UniDSP56 um Quadraturdemodulation Perfekte Verarbeitung (IQ-Phasen- und Amplitudenfehler, Orthogonalität) BFO numerisch (NCO) und programmierbar für Trägerfrequenzkorrektur “Processing Gain” durch Überabtastung bezogen auf Nutzbandbreite

Nachteile Verfügbarkeit der Spezialbauteile Leistungsaufnahme (2 DVGA + 2 ADC + DDC ca. 1.5W)

SINQ-Daten

Vom ADC

COS

I-Daten

14 Bit60 MHz

NCO

FIR 2FIR 1

Scale

CIC

Shift

Von AGC Gain

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Anwendung Quadraturverarbeitung im Amateurfunk Empfänger mit Quadraturdemodulation in Software

Niedrige ZF erforderlich wegen begrenzter Abtastrate u. Rechenkapazität

A

DDSP

A

DUniDSP

BP/TP

70MHz

ZF-FilterZF-Verst.

VFO

Vorselektion

1. ZF z.B.70.02MHz

2. ZF z.B.20kHz

ggf. FixedGain

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Anwendung Quadraturverarbeitung im Amateurfunk Empfänger mit Quadraturdemodulation in Software (Forts.)

Niedrige-ZF-Konzept wie z.B. bei PSK31 mit Sound-Karte Nur ein AD-Wandler nötig, zweiter ermöglicht z.B. Diversity (V/U/S-HF)

Vorteile Perfekte Quadraturverarbeitung

(IQ-Phasen- und Amplitudenfehler, Orthogonalität)

Trägerfrequenzkorrektur in Software (NCO) möglich

Empfänger ohne Spezialbauteile UniDSP56 nahtlos adaptierbar an

bestehende “12kHz-Frontends” Nachteile

Nutz-Eingangsbandbreite halbiert Hardware-Aufwand eines Doppel-

Supers (2 Zwischenfrequenzen) Rechenlast durch numerische

Quadraturdemodulation

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Anwendung Quadraturverarbeitung im Amateurfunk Aufbau und Umsetzung digitaler Sender

Konzepte sind grundsätzlich identisch zu denen der Empfänger Durch Einsignalverhältnisse ist hier aber der Direktmischer auch attraktiv

Vorteile Minimale Hardware Entlastung des DSPs von Quad.-modulation

Nachteile Hohe Anforderungen an BB-TP-Filter (einzige

Kanalselektion) Breitbandrauschen des Modulators zu beachten IQ-Qualität durch Toleranzen im Analogen

(i.d.R. Abgleich IQ-Imbalance u. -Offset möglich)

A

DDSP

A

DUniDSP

TP I

TP Q

Quadratur-modulator

Sende-Endstufe

VFO

Bandfilter

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Entwicklungswerkzeuge -Simulation Octave – Open Source für numerische Simulationen: www.octave.org

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Entwicklungswerkzeuge -Simulation (Forts.) Scilab – Open Source für numerische Simulationen: www.scilab.org

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Entwicklungswerkzeuge - IDE Crimson Editor – Freeware IDE: www.crimsoneditor.com

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Entwicklungswerkzeuge Motorola Suite 56 – Kostenloser Debugger, Simulator, Assembler, C-Compiler

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Zusammenfassung

Sie haben kennengelernt

Darstellung digitaler Signale

Wichtige Hintergründe zu Schlüsselbauelementen (ADC,DAC,DDS,DSP)

Darstellung von Modulationssignalen

Quadratursignalverarbeitung, inkl. Vor- und Nachteile verschiedener

Implementierungsmöglichkeiten

Aufbau von Sendern und Empfängern für digitale Datenübertragung,

sowie Aufgaben der einzelnen Funktionsblöcke

Entwicklungswerkzeuge für numerische Simulation und DSP-

Programmierung

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Abschluß

Fragen ?Fragen ?

Fragen ?

Fragen ?

Fragen ?

Fragen ?

Fragen ?

Fragen ?

Fragen ?Fragen ?

Fragen ?

Fragen ?

Fragen ?

Fragen ?

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Literaturhinweise

Deutsch

Nachrichtenübertragung von Karl-Dirk Kammeyer, ISBN 3-519-26142-1

Analoge und digitale Modulationsverfahren

von Rudolf Mäusl und Jürgen Göbel, ISBN 3-7785-2886-6

Kommunikationstechnik – Grundlagen und Anwendungen

von Jürgen Göbel, ISBN 3-7785-3904-3

Englisch

The Scientist and Engineer's Guide to Digital Signal Processing

von Steven W. Smith, frei unter http://www.DSPguide.com

Digital Communications – Fundamentals and Applications

von Bernhard Sklar, ISBN 0-13-084788-7

Digital Communications von John G. Proakis, ISBN 0-07-232111-3

The DSP Handbook – Algorithms, Applications and Design Techniques

von Andrew Bateman und Iain Paterson-Stephens, ISBN 0-201-39851-6

http://www.DSPguide.com/

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Internetressourcen DSP-Projekt für Amateurfunk

http://www.unidsp56.de

Numerische Simulation http://www.scilab.org (frei!) http://www.octave.org (frei!)

Als Entwicklungsumgebung geeignete Editoren http://www.crimsoneditor.com (frei!) http://www.ultraedit.com (kommerziell)

Informationen zu DSP allgemein http://www.DSPguide.com http://www.dspguru.com http://www.dsprelated.com

Newsgroups comp.dsp comp.soft-sys.math.scilab comp.soft-sys.octave comp.soft-sys.matlab

http://www.unidsp56.de/

http://www.scilab.org/

http://www.octave.org/

http://www.crimsoneditor.com/

http://www.ultraedit.com/

http://www.DSPguide.com/

http://www.dspguru.com/

http://www.dsprelated.com/

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TIB - UniDSP56...DL9GFA, 20.10.2007 Vorstellung Gerrit Buhe, DL9GFA Jahrgang 1971, verheiratet, 1 Kind Amateurfunkgenehmigung im Alter von 14 Jahren als Y39FA Studium Elektrotechnik,