1

Communications System ToolboxПроектирование систем связи на физическом уровне

Communications System Toolbox (набор инструментов для проектирования систем связи) содержит алгоритмы и инструменты для разработки, моделирования и анализа систем связи. Эти возможности реализованы в виде системных объектов и функций MATLAB и блоков Simulink. Сюда входят алгоритмы канального кодирования и кодирования источника, переме-жения, модуляции, стабилизации, синхронизации, а также модели каналов связи. Имеются инструменты, предназначенные для анализа битовых ошибок, визуализации характеристик канала, построения глазковых диаграмм и констелляционных созвездий для модулированного сигнала. Адаптивные алгоритмы, входящие в Communications System Toolbox, позволяют моделировать динамические системы связи, в которых применяются такие техники как OFDM (Orthogonal frequency-division multiplexing — мультиплексирование с ортогональным частот-ным разделением каналов), OFDMA и MIMO (multiple input/multiple output — несколько входов/несколько выходов). Поддерживается работа с арифметикой с фиксированной точкой и генерация C- и HDL-кода.

Ключевые особенности:

• содержит алгоритмы, применяемые для проектирования физического уровня систем связи, включая кодирование источника сигналов, канальное кодирование, перемежение, модуля-цию, модели каналов связи, MIMO, эквалайзеры и схемы синхронизации;

• предоставляет интерактивные средства визуализации для построения глазковых диаграмм, констелляционных созвездий и характеристик рассеивания в канале;

• предоставляет графический интерфейс для сравнения результатов моделирования и анали-тических значений для коэффициента битовых ошибок (BER);

• моделирование с учетом наложения эффектов среды распространения сигнала, включая аддитивный белый шум Гаусса (AWGN), многолучевое замирание Релея, замирание по распределению Райса, многолучевое замирание в системах MIMO;

• содержит модели основных радиочастотных искажений, таких как нелинейность, фазовый шум, тепловой шум и фазовые и частотные сдвиги;

• алгоритмы доступны как функции и системные объекты MATLAB и блоки Simulink;

• поддерживается возможность ускорения процесса моделирования за счет переноса алгорит-мов, требующих больших вычислительных затрат, на графический процессор;

• поддержка арифметики с фиксированной точкой и генерации C- и HDL-кода.

Системное проектирование, квалификация системы и средства визуализации

Разработка и моделирование систем связи предполагает анализ эффектов наложения шума и интерференции, присущих реальным системам, изучение их поведения с помощью графиче-ских и численных методов и проверку системы на соответствие требованиям, предъявляемым стандартами.

Communications System Toolbox окажет помощь в решении множества задач, возникающих при проектировании и моделировании систем связи. Многие из функций, системных объектов и блоков, выполняющих вычисления, соответствуют аналогичным компонентам систем связи, например, такие как демодулятор или эквалайзер. Остальные возможности применяются для визуализации и анализа.

2

Оценка характеристик системы

Инструментарий содержит несколько стандартных методов количественной оценки произво-дительности системы:

• Вычисление коэффициента битовых ошибок (BER);

• Измерение коэффициента утечки по соседнему каналу (ACPR);

• Измерение значения вектора ошибки (EVM);

• Измерение коэффициента ошибки модуляции (MER).

Поскольку вычисление BER является фундаментальной характеристикой любой системы связи, toolbox обеспечивает следующие инструменты и возможности для конфигурации и ускорения моделирования:

BERtool — графический интерфейс пользователя, позволяющий оценивать BER в системах связи. В данном инструменте реализованы три подхода к анализу BER: практический (путем моделирования), полуаналитический и аналитический.

Консоль подсчета уровня ошибок — это системный объект MATLAB, который служит для запуска моделирования систем связи и измерения BER. Он позволяет пользователю задавать тестовые точки и выводить параметризируемые графики производительности.

Ускорение за счет параллельных вычислений — с помощью Parallel Computing Toolbox можно ускорить моделирование путем использования многоядерных и графических (GPU) процессоров.

Поддержка сервисов распределенных и облачных вычислений — дополнительная воз-можность повысить вычислительную мощность вашего ПК за счет подключения серверных облаков и Amazon EC2 Web service, предоставляемая инструментами Parallel Computing Toolbox и MATLAB Distributed Computing Server.

Визуализация

Toolbox содержит следующие средства для просмотра характеристик системы:

Средства визуализации канала — визуализация характеристик затухающего канала.

Глазковые диаграммы и графики рассеивания констелляционных созвездий — для каче-ственной, визуальной оценки поведения системы, что облегчает принятие решений на началь-ном этапе проектирования.

Графики траектории сигналов — для непрерывного наблюдения за траекторией сигналов между контрольными точками.

BER plots — средства визуализации количественных показателей BER для различных конфигу-раций и режимов работы системы.

3

Средства визуализации и анализа сигналов, применяемые в системах связи. Сюда включены (по часовой стрелке, начиная с левого верхнего изображения): изменения импульсной характеристики канала, сравне-ние аналитических и полученных в результате моделирования значений BER, глазковые диаграммы для синфазной и квадратурной компонент сигнала, диаграмма рассеивания принятого квадратурно-модулированного сигнала.

Аналоговая и цифровая модуляция

Техники аналоговой и цифровой модуляции информационного потока предназначены для получения пригодных для передачи характеристик сигнала. Communications System Toolbox содержит большое число алгоритмов модуляции и демодуляции.

Поддерживаемые типы модуляции:

Аналоговая: AM, FM, PM, SSB, DSBSC.

Цифровая: FSK, PSK, BPSK, DPSK, OQPSK, MSK, PAM, QAM, TCM.

4

Функция MATLAB (слева) и модель Simulink (справа) с диаграммой рассеивания сигнала, модулированного по технологии 16 QAM.

Кодирование источника сигнала и канальное кодирование

Методы кодирования источника сигнала и канального кодирования, входящие в состав Communications System Toolbox, позволяют быстро оценить и выбрать наиболее оптимальную архитектуру разрабатываемой системы, избавляя инженеров от необходимости задумываться о реализации соответствующих алгоритмов.

Кодирование источника сигнала

Кодирование источника сигнала, также известное как форматирование сигнала, применяется для уменьшения избыточности передаваемой информации или для ее подготовки к дальней-шей обработке. Сюда входят алгоритмы:

• квантования;

• компандирования;

• дифференциальной импульсно-кодовой модуляции (DPCM);

• кодирования Хаффмана;

• арифметического кодирования.

Канальное кодирование

Техники блочного и сверточного кодирования и декодирования, обеспечивающие обнаружение и коррекцию ошибок, служат для борьбы с шумом и искажением сигнала в канале. Для просто-го обнаружения ошибок без их немедленного исправления доступен механизм циклического контроля избыточности (CRC). Ниже приведен список доступных алгоритмов канального кодирования/декодирования:

• Бозе-Чаухури-Хохквенхейма (BCH/БЧХ);

• Рида-Соломона;

• Код с малой плотностью проверок на четность (LDPC);

• сверточный кодер и декодер Витерби;

5

• ортогональное пространственно-временное блочное кодирование (OSTBC) (для технологии MIMO);

• примеры турбо-кодов.

Набор инструментов содержит полезные функции для создания новых алгоритмов канального кодирования, такие как генератор полиномов и коэффициентов, таблицы обнаружения ошибок, а также проверка четности и генератор матриц.

Имеется набор функций блочного и сверточного перемежения и обращения перемежения, применяемых для борьбы с ошибками в каналах с замираниями:

• блочное: базовый блочный перемежитель, а также алгебраический, спиральный, матричный и случайный перемежитель;

• сверточное: мультиплексный, сверточный и спиральный перемежитель.

Моделирование каналов связи и радиочастотных эффектов

Моделирование каналов связи

Communications System Toolbox содержит алгоритмы и инструменты для моделирования шума, затухания, интерференции и других искажений, типичных для систем связи. Поддерживаются следующие эффекты:

• добавление белого шума Гаусса (AWGN);

• замирание в системах MIMO;

• замирания в системах SISO, рассчитанные по распределениям Реллея и Райса;

• двоичный симметричный канал.

Объекты каналов MATLAB обеспечивают их компактную, конфигурируемую реализацию, позволяя задавать следующие характеристики:

• задержку распространения;

• среднее ослабление канала;

• максимальный сдвиг Доплера;

• К-фактор для каналов с замираниями Райса;

• допплеровские характеристики спектра.

Для систем MIMO список параметров расширяется и включает:

• число передающих антенн (до 8);

• число приемных антенн (до 8);

• передающая корреляционная матрица;

• принимающая корреляционная матрица.

6

Модель Simulink для адаптивной MIMO-системы с ортогональным пространственно-временным блочным кодированием (OSTBC).

Радиочастотные искажения

Для исследования производительности системы, максимально приближенной к реальным условиям, имеется возможность задать следующие параметры, характеризующие неидеаль-ность РЧ-компонентов:

• безынерционную нелинейность;

• частотные и фазовые сдвиги;

• фазовый шум;

• тепловой шум.

Выполнить более детальный анализ РЧ-отклонений и смоделировать работу РЧ-схем можно с помощью инструмента SimRF.

Идеальная диаграмма рассеивания 16 QAM-сигнала (слева) с добавлением эффектов фазового (посередине) и частотного (справа) сдвигов.

Стабилизация и синхронизация

Проектирование схем стабилизации и синхронизации, в большинстве случаев адаптивных по своей природе, зачастую представляет нетривиальную задачу. Communications System Toolbox содержит набор алгоритмов и инструментов, позволяющих быстро определить методику, подходящую для разрабатываемой системы связи.

7

Стабилизация

Для проверки различных методов стабилизации имеются следующие адаптивные алгоритмы:

• метод наименьших квадратов (LMS);

• нормированный LMS;

• LMS с переменным шагом;

• знаковый LMS;

• MLSE (Витерби);

• рекурсивный метод наименьших квадратов (RLS);

• CMA (constant modulus algorithm — алгоритм постоянных абсолютных значений).

Данные алгоритмы реализованы как в виде линейных (с символьным или дробным шагом) эквалайзеров, так и нелинейных эквалайзеров с адаптивной обратной связью (DFE).

Диаграмма рассеяния сигнала QPSK, на которой изображен сигнал до и после стабилизации.

Синхронизация

Набор инструментов для проектирования систем связи содержит алгоритмы синхронизации фазы несущей частоты и временной фазовой синхронизации.

Системный объект MATLAB под названием Timing Phase Synchronizer содержит следующие методы реализации временной фазовой синхронизации:

• с опережающим и запаздывающим стробированием;

• метод Гарднера;

• метод нелинейности четвертого порядка;

• метод Мюллера.

8

Модель Simulink для временной синхронизации и восстановления частоты и фазы несущей для приемника MSK сигналов.

Диаграммы рассеяния принятого сигнала (слева) после восстановления частоты (посередине) и фазы (справа) несущей.

Потоковая обработка в MATLAB и Simulink

Большинство систем связи обрабатывают потоковые и кадровые данные, комбинируя техники временной и многочастотной и многоканальной обработки. Подобный тип многоуровневой потоковой обработки встречается в архитектуре передовых систем, таких как OFDM и MIMO. В MATLAB и Simulink поддерживается потоковая обработка и покадровое моделирование, что позволяет разрабатывать самые современные стандарты систем связи.

Потоковая обработка в MATLAB реализована с помощью системных объектов (System objects) для представления временных и управляемых данными алгоритмов, источников и средств вывода сигналов. Системные объекты косвенным образом управляют многими параметрами работы системы, такими как индексирование данных, буферизация и регулирование состояния алгоритмов. В одной программе можно объединять системные объекты со стандартными функциями и операторами MATLAB. Для большинства системных объектов имеется аналог в виде блоков Simulink с соответствующими возможностями.

Через блоки, входящие в состав модели, можно управлять потоковой обработкой данных в Simulink — интерактивной среде графического моделирования динамических систем, исполь-зующей иерархическую структуру диаграмм для представления модели системы. Simulink содержит библиотеку общего назначения, состоящую из предопределенных блоков для реали-зации алгоритмов, источников и средств сбора сигналов, а также системной иерархии.

9

Реализация систем связи

Использование целочисленной арифметики для моделирования

Во многих системах связи применяется оборудование, предполагающее использование в арифметики с фиксированной точкой. Все блоки и системные объекты, входящие в состав Communications System Toolbox, поддерживают работу с целочисленной арифметикой:

• размер слова от 1 до 128 бит;

• произвольное расположение двоичной точки;

• методы обработки переполнений (искажение и насыщение);

• способы округления (к максиму, к нулю, к минимуму, к ближайшему целому, чередующиеся).

Перевод данных в арифметику с фиксированной точкой можно легко осуществить с помощью Fixed-Point Tool из Simulink Fixed Point. Этот инструмент позволяет зафиксировать переполне-ния, а также максимальные и минимальные значения переменных и выбрать оптимальные настройки перевода.

Генерация кода

Возможность автоматической генерации C-кода позволяет ускорить процесс прототипирова-ния и реализации разработанных алгоритмов и систем. Создание ANSI/ISO C-кода с помощью инструментов MATLAB Coder, Simulink Coder и Embedded Coder поддерживается большин-ством системных объектов, функций и блоков из Communications System Toolbox. Часть из них позволяет также получить и HDL-код.

Для сохранения прав интеллектуальной собственности можно объединить сгенерированный код со своим собственным или оптимизировать его под конкретную архитектуру процессора. Генерация C-кода возможна для типов данных и с плавающей, и с фиксированной точкой.

Работа с DSP

В системах связи для верификации, прототипирования и окончательной реализации часто применяются цифровые сигнальные процессоры (DSPs). Проверить собственноручно написан-ный и сгенерированный коды можно запустив их совместно с моделью на целевом оборудова-нии в режиме processor-in-the-loop (PIL). Данная возможность предоставляется инструментом Embedded Coder.

Прототипирование на ПЛИС

ПЛИС или FPGA применяются для реализации алгоритмов, требующих высокоскорост-ной обра ботки данных. Технология FPGA-in the-loop (FIL), поставляемая с инструментом HDL Verifier, позволяет проверить на реальном оборудовании как собственный, так и полу-ченный автоматически HDL-код.

Дополнительная информация

Ресурсы

Информация о продуктах, примеры и системные требования www.sl-matlab.ru/services/products/

Пробная версия www.sl-matlab.ru/services/request_trial.php

Лицензирование и цены www.sl-matlab.ru/services/request_price.php

Техническая поддержка www.sl-matlab.ru/services/service/ssms.php

Сообщество пользователей matlab.exponenta.ru

Обучение www.sl-matlab.ru/training

Сторонние продукты и сервисы www.sl-matlab.ru/services/products/ppartnership.php

Контакты www.sl-matlab.ru/aboutE-mail: matlab@sl-matlab.ru Тел.: +7 (495) 232-00-23, доб. 0609