LENGKAP-PANJANG PASAL
Desain dari Software reconfigurable hybrid Ditetapkan
Radio transceiver berdasarkan frekuensi shift keying
menggunakan beberapa skema encoding
Nikhil Marriwala a,*, O.P. Sahu b, Anil Vohra c
a Electronics dan Komunikasi Engg. Dept, Universitas Institut Teknik dan Teknologi, Kurukshetra Universitas, Kurukshetra University, Kurukshetra, India, India
b Electronics dan Komunikasi Jurusan Teknik, NIT, Kurukshetra, India
c Departemen Elektronik Sains, Kurukshetra
Menerima 31 Mei 2015; direvisi Agustus 2015 1; diterima 16 Agustus 2015
Tersedia online 9 Oktober 2015
KEYWORDS
Software Defined Radio;
Bit Error Rate (BER);
Komunikasi nirkabel;
pergeseran frekuensi keying;
Sinyal untuk rasio kebisingan
(SNR)
Abstrak
Software Defined Radio (SDR) merupakan teknologi yang telah memberikan peneliti kesempatan
dan fleksibilitas integrasi dan pergaulan jaringan yang ada dan masa depan bersama. Spektrum radio adalah sumber daya yang paling penting untuk operator seluler di dunia saat ini
komunikasi nirkabel modern. Setelah menganalisa peta alokasi spektrum kita dapat menyimpulkan bahwa sebagian besar spektrum utama jatuh di bawah band berlisensi telah dialokasikan bagi pengguna berlisensi untuk penggunaan eksklusif. Ada sangat sedikit band tanpa izin untuk pengguna tanpa izin. SDR menawarkan solusi sempurna untuk masalah ini kelangkaan spektrum yang dialami di nirkabel sistem komunikasi. Permintaan untuk transmisi data rate handal, tinggi telah meningkat secara signifikan hari ini, yang memimpin cara untuk adopsi, teknik modulasi digital yang berbeda.
Tujuan dari makalah ini adalah untuk menganalisis Frekuensi Shift Keying (FSK) Transceiver dibangun menggunakan Laboratorium Virtual Teknik Instrumentasi Workbench (LabVIEW) dan untuk mengukur pengurangan kesalahan data dalam kehadiran Forward Error Correction (FEC) channel coding algoritma yaitu Konvolusi dan Kode Turbo. Melalui ini merancang representasi grafis dari Bit Error Rate (BER) vs Eb / N0 mana (Eb) adalah energi per bit dan (N0) adalah spektral kerapatan gangguan telah diberikan di hadapan Additive Putih Gaussian Noise (AWGN) diperkenalkan dalam saluran. FSK banyak digunakan untuk transmisi data melalui saluran band pass; oleh karena itu, kami telah memilih FSK
untuk pelaksanaan SDR. Modul SDR transceiver dirancang telah dilaksanakan sepenuhnya dan memiliki kemampuan untuk menavigasi melalui berbagai frekuensi dengan saluran diprogram bandwidth dan modulasi karakteristik. Kami mampu membangun sebuah interaktif SDR berbasis FSK
* Penulis yang sesuai.
Alamat E-mail: nikhilmarriwala@gmail.com (N. Marriwala).
Informasi, Universitas Kairo.
 |
http://dx.doi.org/10.1016/j.eij.2015.08.004
1110-8665? 2015 Produksi dan hosting oleh Elsevier B.V. atas nama Fakultas Komputer dan Informasi, Universitas Kairo.
transceiver dalam waktu yang lebih singkat dengan menggunakan LabVIEW. Output mencapai menunjukkan BER rendah untuk kecepatan data yang sangat tinggi di hadapan AWGN kebisingan.
© 2015 Produksi dan hosting oleh Elsevier B.V. atas nama Fakultas Komputer dan Informasi,
Universitas Kairo.
1. Perkenalan
Sistem SDR adalah orang-orang yang dapat beradaptasi dengan masa depan-bukti solusi dan meliputi baik yang ada dan muncul standar. SDR harus memiliki unsur reconfigurability, kecerdasan dan software hardware diprogram. Sebagai fungsi merupakan subsistem penting dalam Ditetapkan Radio (SDR) penerima [15] Perangkat Lunak. Untuk banyak tahun modulasi teknik telah banyak digunakan untuk berbagai aplikasi nirkabel, tetapi komunikasi modern Sistem membutuhkan data yang ditransmisikan pada tingkat yang lebih tinggi, lebih besar Bandwidth didefinisikan dalam perangkat lunak, teknologi baru dapat dengan mudah diimplementasikan dalam radio software dengan cara perangkat lunak meningkatkan. Saluran pemerataan [16].
Makalah ini membahas sistem SDR dibangun menggunakan LabVIEW
untuk FSK Transceiver. SDR memberikan alternatif untuk sistem seperti generasi ketiga (3G) dan generasi keempat sistem (4G). Ada dua band frekuensi di mana Perangkat Lunak Ditetapkan Radio bisa beroperasi dalam waktu dekat, yaitu54-862 MHz Sangat High Frequency (VHF) dan Ultra High Frekuensi (UHF) band TV dan 3-10 GHz Ultra-wideband (UWB) radio [19,6]. Sebuah Software Defined Radio terdiri dari sistem komunikasi diprogram mana fungsional perubahan dapat dilakukan hanya dengan memperbarui perangkat lunak. SDR dapat ulang dan dapat berbicara dan mendengarkan beberapa saluran pada waktu bersamaan. Pemancar sistem SDR mengkonversi sinyal digital ke analog bentuk gelombang. Analog bentuk gelombang yang dihasilkan kemudian dikirimkan ke penerima. bentuk gelombang analog yang diterima kemudian turun dikonversi, sampel, dan didemodulasi menggunakan perangkat lunak pada reconfigurable sebuah prosesor baseband. Biasanya, kinerja tinggi sinyal digital prosesor yang digunakan untuk melayani sebagai prosesor baseband. SDR sistem dapat digunakan dalam lingkungan jaringan di mana-mana karena fleksibilitas dan programabilitas. Penggunaan digital Sinyal mengurangi hardware, kebisingan dan gangguan masalah dibandingkan dengan sinyal analog dalam transmisi, yang merupakan salah satu keuntungan utama dari transmisi digital. Dalam tulisan ini, simulator perangkat lunak dari FSK Transceiver telah dirancang menggunakan LabVIEW [7,14,13]. FSK dipilih untuk akan skema modulasi dari Software dirancang Ditetapkan sistem radio karena implementasi yang mudah dan luas penggunaan peralatan komunikasi warisan, dan modulasi FSK teknik dianggap teknologi sangat umum untuk transmisi dan penerimaan di nirkabel saat ini dan masa depan komunikasi, terutama di VHF dan UHF frekuensi band memberikan BER baik vs rasio SNR dengan kecepatan data yang tinggi. Sebuah SDR sepenuhnya dilaksanakan memiliki kemampuan untuk menavigasi lebih lebar rentang frekuensi dengan saluran bandwidth diprogram dan karakteristik modulasi [5,20,9]. Peran modulasi teknik dalam SDR sangat penting karena teknik modulasi menentukan bagian inti dari teknologi nirkabel. Mereka dapat ulang dan dapat berbicara dan mendengarkan beberapa saluran pada saat yang sama. Peran teknik modulasi dalam SDR sangat penting karena teknik modulasi menentukan bagian inti dari setiap teknologi nirkabel. fleksibilitas yang melekat SDR ini harus, bagaimanapun, direncanakan untuk di muka melalui hardware dan software pertimbangan, akhirnya mengakibatkan peningkatan portabilitas kode, ditingkatkan siklus hidup sistem komunikasi, dan mengurangi biaya [1,18,10]. Konsep dasar dari SDR adalah bahwa radio dapat benar-benar dikonfigurasi atau ditentukan oleh perangkat lunak sehingga platform umum dapat digunakan di sejumlah daerah dan perangkat lunak yang digunakan untuk mengubah konfigurasi radio untuk fungsi yang dibutuhkan pada waktu tertentu. Ada juga beingness yang bahwa hal itu dapat dikonfigurasi ulang sebagai upgrade ke standar tiba, atau jika diperlukan untuk mengelola peran lainnya, atau jika lingkup proses adalah terdenaturasi. SDR dapat ulang dan dapat persik dan mendengar untuk saluran duplex pada saat yang sama. The hal berperan tertentu modulasi teknik dalam SDR ini sangat penting karena modulasi teknik menentukan inti untuk setiap sistem nirkabel [11,8,3].
Kepentingan utama dalam kelompok komunikasi adalah memastikan mengirimkan sinyal informasi dari pemancar ke penerima. Sinyal tersebut dikirimkan melalui panduan yang mengorupsi
sinyal. Hal ini yg diperlukan bahwa efek distorsi dari saluran dan kebisingan diminimalkan dan bahwa informasi yang dikirimkan melalui saluran pada waktu tertentu dimaksimalkan. Saluran tunduk pada berbagai jenis disonansi, memutar, dan gangguan [2]. Juga, beberapa sistem komunikasi memiliki keterbatasan daya Transmitter. Semua ini dapat menyebabkan berbagai jenis kesalahan. Akibatnya, kita mungkin perlu beberapa bentuk kontrol error encoding untuk memulihkan informasi andal [22].
2. pekerjaan Terkait
Untuk memastikan komunikasi yang handal ke depan kesalahan-mengoreksi (FEC) kode adalah bagian utama dari sistem komunikasi. FEC adalah teknik di mana kita tambahkan bit berlebihan untuk ditransmisikan Data untuk membantu kesalahan penerima yang benar. Ada dua
jenis kode FEC: kode convolutional dan kode blok. Ketika kita menggunakan kode Blok mereka didefinisikan oleh n dan k, di mana n menggambarkan jumlah total bit kode dan k memberikan nomor input bit. Dalam kode convolutional coding diterapkan untuk seluruh data stream sebagai salah satu kata kode [4]. Pada tahun 1948, Shannon menunjukkan bahwa komunikasi sewenang-wenang diandalkan hanya mungkin sampai tingkat transmisi sinyal tidak melebihi batas tertentu yang disebut sebagai kapasitas saluran. Sesudah ini Kode aljabar yang berbeda seperti kode Golay, Bose-Chaud bidadari berwujud-Hocquenghem (BCH) kode [1], dan Reed-Solomon (RS) Kode diciptakan dan digunakan untuk koreksi kesalahan. Selanjutnya serangkaian kode awalnya disebut sebagai kode berulang atau Convolutional Kode diberi yang membantu lebih lanjut untuk meningkatkan kesalahan kontrol coding. Kode convolutional memiliki efisien encoding dan decoding algoritma dan kinerja tinggi di atas saluran AWGN. Kemudian skema coding bersambung yang juga diberikan. Juga beberapa titik lemah yang ada dari convolutional Kode selama transmisi bursty yang kemudian dikurangi menggunakan kode Reed-Solomon (kode RS) [17] dengan serial concatenating kode convolutional dengan kode RS. Perkembangan dari 90 N. Marriwala et al. Kode turbo adalah penemuan terbaru dalam teori coding. Kode turbo menunjukkan kinerja dekat batas Shannon dengan algoritma decoding berulang. Banyak berulang decoding algoritma muncul seperti paritas rendah Gallagher density cek (LDPC) Kode [21]. Meskipun kode Turbo ini menunjukkan kinerja sedikit kesalahan yang sangat baik tetapi ada beberapa masalah terkait dengan mereka seperti kode ini menghasilkan tertentu jumlah kata kode berat badan rendah yang menghasilkan pameran kesalahan '' lantai "di kurva BER pada SNR yang tinggi. Juga kompleksitas dari soft-masukan, lembut-output (SISO) decoder adalah seperti bahwa decoder biaya rendah yang tersedia untuk banyak komersial aplikasi. Untuk alasan ini, banyak aplikasi masih menyebarkan RS kode karena pelaksanaan decoder efisien [17] dan kemampuan koreksi kesalahan yang sangat baik.
Organisasi dari makalah ini adalah sebagai berikut: Bagian 1 memberikan Pendahuluan tentang SDR tersebut, Bagian 2 menggambarkan kerja terkait, Bagian 3 menjelaskan desain FSK Transceiver, Bagian 4 menyajikan parameter FSK Transceiver, Bagian 5 menggambarkan simulasi FSK Transceiver, bab 6 mendiskusikan hasil yang dicapai secara rinci dan akhirnya Bagian 7 menjelaskan Kesimpulan ditarik.
3. Frekuensi shift keying transceiver
Dalam tulisan ini, kita telah meneliti skema modulasi digital Frekuensi Shift Keying (FSK) memiliki karakteristik dinamis sinyal pembawa terhadap waktu dan hasil perubahan ini di sinus gesticulate dalam fase yang berbeda, amplitudo atau frekuensi.
Hal ini menyebabkan, kontras '' negara "dari kurva sinus disebut sebagai simbol yang mewakili beberapa bit ornamen digital. Umum Blok Diagram dari Digital generik Transceiver ditunjukkan pada Gambar. 1.
Blok bangunan sistem FSK Transceiver dinyatakan di bagian ini. Sistem ini memiliki dua bagian: pemancar dan penerima. VI hirarki untuk FSK Transceiver dengan Beberapa teknik Encode dan Decode ditunjukkan pada Gambar. 2.
3.1. sumber pesan
Selama kebisingan transmisi semu (PN) urutan bit yang dihasilkan sebagai sinyal pesan. Pola yang dipilih diulang
sampai jumlah yang ditentukan pengguna total bit yang dihasilkan. PN urutan rangka menentukan urutan bit urutan PN untuk
dihasilkan. Nilai yang valid adalah 5-31, inklusif. Jika PN Urutan order N, data output periodik dengan periode T = 2N − 1. Pseudorandom atau pseudo noise (PN) urutan, meskipun deterministik di alam, memuaskan banyak properti (autokorelasi, korelasi silang, dan sebagainya) nomor acak.
A m-sequence menghasilkan urutan periodik panjang
L = 2m − 1 bit dan dihasilkan oleh Linear Feedback Shift Register (LFSR) seperti yang ditunjukkan pada Persamaan. (i):
h (K) = 1 + K2 + K5 (i)
di mana K menunjukkan delay dan penjumlahan mewakili modulo 2 tambahan. Frame marker bit dimasukkan di depan dihasilkan urutan PN seperti ditunjukkan pada Gambar. 3.
3.2. sumber encoder
hal ini peta, bit ke kompleks dihargai simbol untuk FSK skema modulasi dan penyimpangan frekuensi untuk FSK. Memasukkan aliran byte menentukan aliran bit yang masuk untuk dipetakan
untuk FSK simbol. peta simbol menentukan array memerintahkan memetakan setiap nilai simbol frekuensi deviasi yang diinginkan. Jumlah tingkat FSK dalam array harus 2N, dimana N adalah jumlah bit per simbol. Untuk menentukan peta prebuilt, mengurai unsur peta simbol dari parameter sistem klaster yang dihasilkan oleh FSK (M) atau FSK (Peta) misalnya. Ketika input stream bit tidak terdiri dari angka integer simbol, bit akumulasi buffer. Ketika ulang? Aku s set ke TRUE (default), buffer ini dibersihkan pada setiap panggilan. Kapan ulang? Diatur ke FALSE, bit akumulasi ditambahkan ke mulai dari input stream bit pada panggilan berikutnya ke VI ini. Opsi ini berguna ketika blok saat data berdampingan dengan blok sebelumnya data.
3.3. Pulsa berbentuk penyaring
Contoh polimorfik menggunakan sampel Pulse membentuk per simbol yang menentukan jumlah sampel yang diinginkan per simbol untuk filter membentuk pulsa . Jika filter pulsa-membentuk digunakan untuk demodulation, nilai parameter ini harus sesuai dengan sampel per elemen simbol parameter sistem cluster diteruskan ke VI demodulasi. Tentukan genap lebih besar dari 2. sampel yang sesuai per simbol, tentukan nomor dari yang diinginkan sampel per simbol untuk Demodulation cocok filter. Nilai parameter ini harus sesuai dengan sampel per elemen simbol cluster parameter sistem berlalu untuk demodulasi VI digital. Tentukan genap lebih besar dari 2. membentuk Pulse koefisien filter mengembalikan memerintahkan array koefisien filter yang sesuai dengan yang diinginkan menyaring respon filter pulsa-shaping digunakan dalam modulasi. koefisien filter dihitung digunakan selama modulasi untuk mengurangi bandwidth dari sinyal yang ditransmisikan dan selama
demodulation untuk mengurangi antar gangguan simbol. pulseshaping yang filter dapat digunakan dalam transmisi atau demodulasi FSK termodulasi sinyal. filter cocok hanya digunakan untuk demodulasi. VI menghitung respon impulse filter menggunakan rumus berikut:
Dibesarkan Cosine Filter diberikan oleh
3.4. Channel encoder (line)
Misalnya polimorfik ini menghasilkan aliran bit dikodekan berdasarkan matriks pembangkit ditentukan. menspesifikasikan input stream byte bit urutan mewakili word data untuk mengkodekan.
Generator matriks (n × k) menentukan koneksi pembangkit matriks polinomial digunakan untuk menetapkan feedforward convolutional koneksi encoder dalam format oktal. Konvolusional yang Encoder dimodelkan sebagai feedforward linear register geser Susunan terdiri dari baris k dengan K − 1 pergeseran register per baris, di mana k menunjukkan kata data yang panjang dan K Menandakanpanjang kendala. If aij
menunjukkan elemen tertentu dalam matriks pembangkit, baris Indeks i sesuai dengan Convolutional Encoder keluaran yi yang dipengaruhi oleh elemen ini, sementara indeks kolom j sesuai an k pengaturan shift register. Nol yang empuk pada akhir generator kode yang sesuai
urutan sehingga total panjang mereka adalah beberapa dari tiga digit. gambar. 4 menggambarkan tingkat 2/3 Convolutional Encoder sesuai untuk matriks pembangkit disebutkan sebelumnya, dengan panjang kendala sama dengan 4. Pada Gambar. 4, D merupakan register geser atau elemen memori.
Di sini,
menunjukkan output j dari Convolutional Encoder, dalam contoh engan encoding.
di mana x adalah urutan masukan, yj
adalah urutan dari output j dan hj adalah respon impuls untuk output j. Konvolusi Encoder VI
ditunjukkan pada Gambar. 5.
Dalam desain ini kita telah menggunakan Turbo Encoder untuk kedua Teknik pengkodean seperti ditunjukkan pada Gambar. 6 yang bekerja dengan menggunakan dua Convolutional Encoder. Satu encoder menerima data yang akan dikirim dan lainnya menerima versi interleaved dari data yang akan dikirim. The Encoder Konvolusional identik dan dinilai 1. Masing-masing memiliki 3 shift register linier dengan umpan balik lingkaran. Data asli, output dari encoder 1, dan
output dari encoder 2 kemudian disisipkan bersama sebelum
sedang dikirim.
3.5. FSK modulator
FSK modulator menerima nilai M-ary yang menentukan yang telah ditetapkan peta simbol dengan jumlah peta simbol yang berbeda nilai-nilai untuk digunakan sebagai simbol. FSK misalnya menghitung parameter untuk digunakan dalam modulator. Parameter sistem klaster dari ini VI kawat untuk parameter yang sesuai yang sesuai modulasi VI. M-FSK menentukan M-ary nomor, yang merupakan jumlah penyimpangan frekuensi yang berbeda untuk digunakan sebagai simbol. Nilai ini harus menjadi kekuatan positif dari 2. FSK deviasi menentukan maksimum FSK frekuensi deviasi. Pada frekuensi baseband, penyimpangan untuk simbol individual merata spasi dalam interval [-fd, fd], di mana fd mewakili deviasi frekuensi. dengan terputus-putus fase-FSK, modulasi terdiri dari memilih yang tepat sinusoid berdasarkan data masukan. Dengan demikian, ketika beralih antara simbol, ada diskontinuitas dalam sinyal FSK tahap. VI ini mempertahankan fase masing-masing sinusoid independen terhadap waktu. Dengan cara ini, FSK modulator bertindak seperti berbasis hardware (multiple beralih generator nada) FSK modulator seperti ditunjukkan pada Gambar. 7. Bits per simbol kembali nomor bit diwakili oleh masing-masing simbol. Nilai ini sama untuk log2 (M), di mana M adalah urutan modulasi. FSK modulator menerima urutan bit data,
melakukan FSK modulasi, dan mengembalikan baseband kompleks termodulasi gelombang dalam output kompleks parameter gelombang. Untuk sistem FSK dengan lebih dari 1 bit per simbol, seperti 4 - FSK, simbol diubah menjadi bit dalam sedikit sedikit signifikan (LSB) urutan pertama. Satu frekuensi ditunjuk sebagai '' mark " (1) frekuensi dan lainnya sebagai '' ruang "(0) frekuensi.
3.6. Waktu yang berbeda-beda channel
Kami menambahkan saluran waktu bervariasi untuk mengamati adaptasi dari sistem. VI digunakan untuk tujuan ini mengembalikan sinyal-plus- gelombang suara dengan yang ditentukan pengguna Eb / N0, di mana Eb merepresentasikan energi per bit, dan N0 mewakili suara Spectral massa jenis. VI ini menghasilkan zero-rata kompleks aditif putih noise Gaussian (AWGN) dengan kerapatan spektral daya seragam dan menambahkan ke baseband kompleks termodulasi gelombang.
Masukan, gelombang kompleks menentukan termodulasi Data baseband gelombang kompleks. Input bit per simbol menentukan jumlah bit per simbol dalam format modulasi mendasari input gelombang kompleks. menspesifikasikan Eb / N0 diinginkan Eb / N0 yang dari bentuk gelombang kompleks output dalam dB. Keluaran, gelombang kompleks mengembalikan sinyal-plus-suara yang kompleks Data baseband gelombang. saluran tersebut Gaussian di alam karena fungsi kepadatan probabilitas dapat secara akurat dimodelkan berperilaku seperti distribusi Gaussian dan itu disebut putih karena memiliki kerapatan spektral daya yang konstan. Karakteristik saluran bervariasi dengan waktu dengan mengayunkan filter passband 100-900 Hz. gambar. 8 menunjukkan waktu yang berbeda-beda channel dengan sumber kebisingan AWGN. Untuk AWGN benar, saya yang dan komponen Q dari kebisingan aditif harus saling terkait.
3.7. FSK demodulator
Proses pemulihan pesan asli dari termodulasi gelombang dicapai oleh demodulator FSK. VI digunakan untuk demodulasi mendemodulasi sebuah FSKmodulated kompleks baseband gelombang dan kembali pada Waktu-aligned gelombang didemodulasi, informasi demodulated aliran bit, dan pengukuran hasil yang diperoleh selama demodulation. VI ini mencoba untuk menghapus carrier dan fase offset dengan mengunci ke sinyal pembawa. Sampel per simbol menentukan bahkan, angka positif dari sampel yang didedikasikan untuk setiap simbol. Kalikan nilai ini dengan tingkat simbol untuk menentukan tingkat sampel. Cocok koefisien filter menentukan memerintahkan array yang berisi cocok penyaring coeffi- yang diinginkan koefisien. Frekuensi offset mengembalikan frekuensi carrier diukur offset, dalam hertz (Hz). Frekuensi pergeseran mengembalikan pembawa diukur drift frekuensi, dalam hertz (Hz). decoding Viterbi adalah optimasi (Dalam arti kemungkinan maksimum) algoritma untuk decoding dari kode Convolutional karena ini menyederhanakan decoding operasi [5,7]. decoder adalah decoder Viterbi yang kemudian memecahkan untuk bit urutan optimum global. Algoritma update biaya jalan karena langkah melalui setiap tahap mungkin urutan output. Pada masing-masing negara, juga menghitung kemungkinan memasuki
masing-masing negara baru yang mungkin didasarkan pada biaya keadaan sebelumnya. Algoritma kemudian membutuhkan dua tambahan bit nol setelah setiap urut untuk memaksa encoder kembali ke negara nol dan untuk mengasumsikan bahwa encoder berakhir di negara semua nol. Kedua bit ekor mewakili pecahan
tingkat kerugian antara urutan bit yang dikodekan dan un-kode. Convolutional Encoder. Viterbi Decoder VI ditunjukkan pada Gambar. 9. Gambar. 10 menunjukkan Desain Software Pasti Radio transceiver 93 Turbo Decoder VI digunakan dalam desain ini. Bekerja dengan menggunakan satu set
Maksimum A Probabilitas posteriori (MAP) decoder. Kapan data yang diterima, itu deinterleaved kembali ke tiga stream yang dikirim dari pemancar:
1. Data Asli.
2. Keluaran dari Konvolusional Encoder 1.
3. Output dari Konvolusional Encoder 2.
The first MAP Decoder mengambil sebagai input stream 1 dan aliran 2 dan juga output dari MAP Decoder 2 (diinisialisasi ke nol untuk iterasi pertama) [12,8]. MAP kedua Decoder mengambil di adaptasi interleaved dari aliran 2 (yang disebutkan di atas interleaver digunakan untuk interleave data asli sebelum dikirim ke Convolutional Encoder), dan output dari aslinya MAP Decoder. Kedua Decoder MAP kemudian bekerja sama untuk berkumpul pada sebuah solusi: yang paling mungkin asli urutan bit.
3.8. Memperoleh simbol waktu - modus
Sinkronisasi bingkai Langkah berikutnya adalah untuk menemukan kejadian pertama yang ideal Simbol waktu instan di kompleks filter input cocok gelombang. Kemudian berlaku fase-kontinyu re-sampling untuk menyelaraskan sampel pertama dari input gelombang kompleks dengan yang ideal simbol waktu instan. gelombang dikembalikan Simbol-waktu selaras sehingga sampel pertama sesuai dengan yang optimal (ideal) instan simbol. Dalam VI ditunjukkan pada Gambar. 11
sampel input melewati Kompleks Antrian PtByPt VI, yang menciptakan antrian data bilangan kompleks untuk mendapatkan mulai dari bingkai. VI ini decimates kompleks masukan gelombang dan mengembalikan output hancur gelombang kompleks. VI ini digunakan untuk memusnahkan gelombang disaring cocok pada output untuk memulihkan simbol yang sesuai dengan lokasi ideal simbol waktu.
4. parameter transceiver FSK
4.1. filter transmitter
Transmitter penyaring mendefinisikan jenis filter band membatasi dipekerjakan pada pemancar untuk pulsa membentuk simbol output dengan modulator. Dalam desain ini pengguna memiliki pilihan untuk memilih salah satu varietas filter dari filter yang diberikan Dibesarkan Cosine (Nyquist), Square-root mengangkat Cosine, Gaussian Filter seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1. Dengan demikian desain ini membuat unik SDR mana pengguna memiliki pilihan untuk memilih filter yang diperlukan dan melihat bahwa yang menyaring memberikan BER minimum.
i. Raised Filter Cosine: Raised Cosine Filter merupakan salah satu paling filter umum pulsa-membentuk komunikasi sistem. Dibesarkan Cosine Filter yang digunakan untuk meminimalkan inter symbol interference (ISI).
ii. Akar Dibesarkan Filter Cosine: Akar Dibesarkan Cosine Filter digunakan untuk menghasilkan respon frekuensi dengan gain pada frekuensi rendah.
5. Lab-VIEW simulasi FSK Transceiver
Pada bagian ini kami akan menjelaskan hasil simulasi M-FSK FSK sistem transceiver. BER vs Eb / N0 (dB) untuk 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256 bit FSK telah diberikan pada Gambar. 12 dan 13. Keluaran Hasil untuk Konvolusi Coding dan Turbo Coding telah digambarkan dengan parameter FSK untuk Simulasi seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1. Dengan mengambil melihat hasil output kita bisa sangat jelas mengatakan bahwa Turbo Coding memberikan jauh lebih baik dan lebih baik minimalisasi dari kesalahan data dari Coding lilitan. Dengan bantuan desain ini kami juga dapat menunjukkan bahwa seberapa cepat dan efektif kita dapat membangun Transceiver FSK untuk SDR.
5.1. Bit Error Rate (BER)
Bit Error Rate (BER) adalah jumlah kesalahan bit dibagi dengan jumlah total mentransfer bit selama dianggap
jarak waktu.
BER adalah kinerja unitless diukur yang sering dinyatakan sebagai persentase (%). A pseudo-acak, data yang urut (15) digunakan untuk analisis dalam desain ini. Itu BER parameter mewakili BER operasi saat ini dari Jenis modulasi tertentu dan dalam desain ini modulasi Skema yang dipilih adalah M-FSK. Nilai ini tergantung pada berbagai karakteristik saluran, termasuk daya pancar dan kebisingan tingkat.
6. Diskusi dan simulasi
Pada bagian ini kita membahas hasil simulasi dari FSK Transceiver VI untuk saluran berisik. Dari hasil itu menjadi jelas bahwa siste m nirkabel dirancang berdasarkan teknik FSK memberikan data rate tinggi dan SNR. Hal ini bisa sangat jelas terlihat dari segi output grafik BER Eb / N0. Kita juga dapat melihat dengan sangat jelas dengan hasil ini bahwa kesalahan data dapat diminimalkan dengan menggunakan teknik coding, yang pada gilirannya meningkatkan Signal Noise Ratio (SNR); lebih lanjut, kita bisa juga mengatakan melihat hasil yang Turbo Coding memberikan banyak ditingkatkan dan lebih baik minimalisasi kesalahan data dari Konvolusi dan Kode Viterbi.
Kinerja M-tingkat sistem FSK (2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256) untuk putih aditif channel noise Gaussian telah dievaluasi dan dibandingkan pada dasar simulasi di Lab-VIEW seperti yang ditunjukkan pada Gambar. 12 dan 13. Dalam makalah ini kami telah menunjukkan bahwa seberapa cepat dan efektif kita dapat membangun sebuah FSK Transceiver untuk Software Defined Radio. Kami telah menggunakan bahasa pemrograman grafis Lab-VIEW untuk membangun sistem FSK Transceiver yang terdiri dari sumber pesan, pulsa bentuk filter, modulator pada bagian Transmitter dan demodulator, bingkai sinkronisasi, kontinuitas fase dan deviasi frekuensi pada Receiver bagian. Satu-satunya batasan yang bisa kita lihat untuk desain adalah Desain Software Pasti Radio transceiver 97 bahwa kita membutuhkan mesin dengan kecepatan pemrosesan tinggi untuk transfer dan analisis data yang lebih besar, karena kita dapat menambahkan lebih banyak coding dan encoding teknik untuk desain yang sama untuk keamanan yang lebih baik dari data yang dikirimkan tetapi jika kita akan mencoba untuk memprosesnya menggunakan ada komputer dibutuhkan banyak waktu untuk analisis bit data. Oleh karena itu kemampuan komputasi dari pengolahan mesin harus ditingkatkan.
7. Kesimpulan
Dengan bantuan LabVIEW Software interaktif Ditetapkan sistem radio telah dibangun dalam waktu yang lebih singkat dibandingkan dengan bahasa pemrograman berbasis teks lainnya. Dengan bantuan dari desain ini kita dapat melihat dan membuktikan bahwa kesalahan data dapat diminimalisir menggunakan teknik coding, yang pada gilirannya meningkatkan Sinyal untuk Noise Ratio (SNR). Juga kita dapat mengatakan dengan melihat pada hasil yang Turbo Coding memberikan jauh lebih baik dan minimalisasi lebih baik dari kesalahan data dari lilitan yang Coding. Pada akhirnya, kita dapat mengatakan bahwa sinyal dapat dipulihkan dengan probabilitas sangat kurang dari kesalahan dalam Turbo Coding daripada di Konvolusi Coding dengan peningkatan M (jumlah tingkat) di tempat tujuan.
Referensi
