Jag har läst lite text om ögonmönstret (eller ögondiagrammet), men jag förstår inte hur ska jag läsa det.
Definitionen av wikipedia :
I telekommunikation är ett ögonmönster, även känt som ett ögondiagram, en oscilloskopdisplay där en digital signal från en mottagare samplas upprepade gånger och appliceras på den vertikala ingången, medan datahastigheten används för att utlösa den horisontella svepningen. Det kallas så för att mönstret för flera typer av kodning ser ut som en serie ögon mellan ett par skenor. Det är ett verktyg för utvärdering av de kombinerade effekterna av kanalbrus och intersymbolstörningar på prestanda hos ett basbandspulsöverföringssystem. Det är den synkroniserade överlagringen av alla möjliga realiseringar av signalen av intresse som ses inom ett visst signalintervall.
Så min första fråga är: hur ser ett idealt ögonmönster ut?
Mitt andra fråga handlar om hur ska jag läsa den, och jag tror att för att förstå detta borde jag veta hur den är byggd. Till exempel den här sidan visar den på detta sätt:
Enligt wikipedia räcker det att göra överlagringen av alla signaler som representeras i bilden. Jag förstår att den resulterande signalen är den som visas i den sista grafen. Men hur ska jag läsa det? Vilka är fördelarna med att analysera den istället för egenskaperna för enstaka signaler (kanter etc)?
Svar
Det är målet med mottagaren för att göra den bästa uppskattningen för varje symbol om vad som överfördes. Detta görs ofta genom att slutligen bestämma en beslutstid i varje sampel (genom tidsåterställning) på vågformen efter att den har behandlats av mottagaren (utjämning och matchad filtrering) för att sampla vågformen och fatta ett beslut om vilken symbol som var överförs.
Ögondiagrammet överlagrar vågformen för varje symbol vid punkten i mottagaren precis före beslutet. Ögondiagrammet visar lätt förmågan att fatta ett beslut mellan signalnivåerna; så det ideala ögat skulle visa att det finns mycket marginal både i den vertikala och horisontella axeln för att möjliggöra en minsta felfrekvens (vad vi skulle kalla en bred ögonöppning). När öppningen smalnar, skulle det visa att det finns en ökad känslighet för brus eftersom eventuellt extra brus skulle få ett värde att passera ett beslutströskel vilket resulterar i ett fel (detta kan vara fasbrus eller jitter i vertikal riktning och amplitudbrus i horisontell riktning eller intersymbolstörning som påverkar båda riktningarna).
Jag har klistrat in den här bilden nedan som jag skapade för en av mina kurser som kan vara användbar för att svara på din fråga. Detta specifika ögondiagram är över två symbolvaraktigheter. Vågformen direkt under ögondiagrammet replikeras i ögondiagrammet som de mörkare blå linjerna, bland resten av banorna för vågformen från symbol till symbol under en mycket längre varaktighet som anges i de ljusare blå linjerna:
Andra exempel på ögondiagram visas nedan. Den första är för QPSK, där vi ser stjärnbilden till vänster med de perfekta provplatserna i rött och de återstående banorna från symbol till symbol överallt. Till höger är ögondiagrammet bildat av de verkliga och imaginära komponenterna i vågformen.
Och nedan finns ett ögondiagram för en 16 QAM-signal före och efter det rothöjda cosinusfiltret i mottagaren. Här ser vi tydligt nyttan av ögondiagrammet genom att vi ser på grund av korrekt filtrering har vi ökat vår marginal mot buller avsevärt. Detta skulle likna det att använda ögondiagrammet för att bedöma effektiviteten av utjämningen eller för att avgöra om viss filtrering i mottagaren försämrar vår förmåga att få en låg felprocent på grund av att ögat stängs.
Svar
Renhet i ögonmönsterprovpunkten används också för symbolsynkronisering för återställning av NDA-timing.
Min kommunikationsbok ignorerade i huvudsak detta, jag vet inte varför. Men bärar- och symbolsynkronisering verkar ignoreras helt i många nyare digitala kommunikationstexter.
Kommentarer
- Trevlig punkt @FourierFlux Vad ' är också intressant när det gäller tidsåterställning och ögondiagram är att vi ser hur det som är bra för dataåterställning inte nödvändigtvis är bra för timingåterställning. Detta gäller särskilt Garnder TED där jag har funnit att användning av Gardner före ett andra RRC-filter i mottagaren (förutsatt att en RRC-pulsformsändningssignal) resulterar i bättre prestanda än om du använder den efter. Detta är inte ' t helt klart i diagrammen jag gav ovan, men variansen för nollkorsningsövergångarna ökar efter det andra filtret i processen att få ….
- beslutsplatser skärpas. TED-funktionen härleder sin ' s diskrimineringskurva från nollkorsbanorna, inte övergångarna i närheten av rätt samplingsplats, så användning av vågformen före det andra RRC-filtret resulterar i mindre självbrus från tidsfelmätningen. Förfilter före Gardner TED hjälper till att minimera detta självbrus ytterligare men på bekostnad av att stänga ögat för datadetektering så det måste vara en annan signalväg bara för det.
- Här är ett inlägg där du kan mer se tydligt vad jag pratar om (variabiliteten i nollkorsningsövergångarna för vågformen vid olika punkter i mottagaren och hur det mindre ögat faktiskt är bättre för tidsåterställning!) dsp .stackexchange.com / frågor / 31485 / …