Četl jsem nějaký text o očním vzoru (nebo očním schématu), ale nerozumím tomu, jak jej mám číst.
Definice wikipedia je tato:
V telekomunikacích je oční vzor, známý také jako oční diagram, displej osciloskopu, na kterém je digitální signál z přijímače opakovaně vzorkován a aplikován na svislý vstup, zatímco rychlost dat se používá ke spuštění horizontálního rozmítání. Říká se tomu proto, že u několika typů kódování vypadá vzor jako řada očí mezi dvojicí kolejnic. Jedná se o nástroj pro hodnocení kombinovaných účinků šumu kanálu a interference mezi symboly na výkon systému přenosu impulzů základního pásma. Jedná se o synchronizovanou superpozici všech možných realizací signálu zájmu sledovaného v konkrétním signalizačním intervalu.
Takže moje první otázka je: jak vypadá ideální vzor očí?
Moje druhá otázka je o tom, jak si to mám přečíst, a myslím si, že abych tomu porozuměl, měl bych vědět, jak je to postaveno. Například tato stránka to ukazuje takto:
Podle wikipedie stačí vytvořit superpozici všech signálů znázorněných na obrázku. Chápu, že výsledný signál je ten, který je uveden v posledním grafu. Ale jak si to mám přečíst? Jaké jsou výhody jeho analýzy namísto vlastností jednotlivých signálů (hrany atd.)?
Odpověď
Je cílem přijímač provést nejlepší odhad pro každý symbol, co se přenáší. To se často provádí tak, že se nakonec určí rozhodovací čas v každém vzorku (prostřednictvím časování zotavení) na křivce poté, co byla zpracována přijímačem (ekvalizace a přizpůsobené filtrování), ve kterém je třeba vzorkovat křivku a učinit rozhodnutí o tom, jaký symbol byl přenášeno.
Oční diagram překrývá křivku pro každý symbol v bodě přijímače těsně před rozhodnutím. Oční diagram snadno ukazuje schopnost rozhodovat se mezi úrovněmi signálu; ideální oko by tedy ukázalo, že ve svislé i vodorovné ose je velká rezerva, aby byla zajištěna minimální chybovost (to, co bychom nazvali širokým okem). Jak se otvor zužuje, ukázalo by se, že existuje zvýšená citlivost na hluk, protože jakýkoli přidaný šum by způsobil, že hodnota překročí rozhodovací prahovou hodnotu, což povede k chybě (mohlo by to být fázový šum nebo chvění ve svislém směru a hluk amplitudy v horizontální směr nebo interference mezi symboly, která ovlivňuje oba směry).
Níže jsem vložil tuto grafiku, kterou jsem vytvořil pro jeden z mých kurzů, který může být užitečný při zodpovězení vaší otázky. Tento konkrétní diagram oka má více než dvě trvání symbolu. Tvar vlny přímo pod grafem očního diagramu se replikuje v očním diagramu jako tmavší modré čáry uprostřed zbytku trajektorií vlnového průběhu od symbolu k symbolu po mnohem delší dobu, jak je uvedeno ve světlejších modrých čarách:
Další příklady očních diagramů jsou uvedeny níže. První je pro QPSK, kde vidíme souhvězdí vlevo s červeným ideálním umístěním vzorku a zbývající trajektorie od symbolu k symbolu všude jinde. Vpravo je oční diagram vytvořený ze skutečné a imaginární složky tvaru vlny.
A níže je schéma oka pro signál 16 QAM před a za filtrem root-raised-cosine v přijímači. Zde jasně vidíme užitečnost očního diagramu v tom, že díky správnému filtrování jsme výrazně zvýšili naši rezervu proti šumu. To by se podobalo použití očního diagramu k posouzení efektivity ekvalizace nebo k určení, zda určité filtrování v našem přijímači zhoršuje naši schopnost dosáhnout nízké chybovosti v důsledku zavření oka.
odpověď
Čistota bodu vzorkování oka se také používá pro synchronizaci symbolů pro obnovení časování NDA.
Moje komunikační kniha to v podstatě ignorovala, nevím proč. Synchronizace nosných a symbolů se však zdá být v mnoha novějších textech digitální komunikace zcela ignorována.
Komentáře
- Nice point @FourierFlux Co je také ' zajímavé z hlediska načasování obnovy a oko diagram je vidíme, jak to, co je skvělé pro obnovu dat, nemusí být nutně skvělé pro načasování obnovy. To platí zejména pro Garnder TED, kde jsem zjistil, že použití Gardneru před druhým filtrem RRC v přijímači (za předpokladu vysílacího signálu tvaru pulzu RRC) má za následek lepší výkon, než když ho použijete po. Na pozemcích, které jsem uvedl výše, to není ' zcela jasné, ale rozptyl přechodů přechodu nulou se zvyšuje po druhém filtru v procesu získávání ….
- rozhodovací místa naostřena. TED pracuje odvozuje svou ' diskriminační křivku z nulových příčných trajektorií, nikoli z přechodů v blízkosti správného místa vzorkování, takže použití křivky před druhým filtrem RRC má za následek méně vlastní šum z měření chyby časování. Předfiltry před Gardner TED pomáhají dále minimalizovat tento vlastní šum, ale na úkor zavření oka pro detekci dat, takže právě pro to musí být další signální cesta.
- Zde je příspěvek, kde můžete více jasně vidět, o čem mluvím (variabilita přechodů přechodu nuly pro tvar vlny v různých bodech přijímače a to, jak je menší oko ve skutečnosti lepší pro načasování zotavení!) dsp .stackexchange.com / questions / 31485 / …