การสื่อสารดิจิทัล - คู่มือฉบับย่อ
การสื่อสารที่เกิดขึ้นในชีวิตประจำวันของเราอยู่ในรูปของสัญญาณ สัญญาณเหล่านี้เช่นสัญญาณเสียงโดยทั่วไปมีลักษณะเป็นอนาล็อก เมื่อจำเป็นต้องสร้างการสื่อสารในระยะไกลสัญญาณอนาล็อกจะถูกส่งผ่านสายโดยใช้เทคนิคต่าง ๆ เพื่อการส่งที่มีประสิทธิภาพ
ความจำเป็นของการแปลงเป็นดิจิทัล
วิธีการสื่อสารแบบเดิมใช้สัญญาณแอนะล็อกสำหรับการสื่อสารทางไกลซึ่งประสบความสูญเสียมากมายเช่นการบิดเบือนสัญญาณรบกวนและการสูญเสียอื่น ๆ รวมถึงการละเมิดความปลอดภัย
เพื่อที่จะเอาชนะปัญหาเหล่านี้สัญญาณจะถูกแปลงเป็นดิจิทัลโดยใช้เทคนิคที่แตกต่างกัน สัญญาณดิจิทัลช่วยให้การสื่อสารมีความชัดเจนและแม่นยำมากขึ้นโดยไม่สูญเสีย
รูปต่อไปนี้แสดงความแตกต่างระหว่างสัญญาณอนาล็อกและดิจิตอล สัญญาณดิจิตอลประกอบด้วย1s และ 0s ซึ่งระบุค่าสูงและต่ำตามลำดับ
ข้อดีของการสื่อสารแบบดิจิทัล
เนื่องจากสัญญาณเป็นแบบดิจิทัลจึงมีข้อดีหลายประการของการสื่อสารแบบดิจิทัลผ่านการสื่อสารแบบอนาล็อกเช่น -
ผลของความผิดเพี้ยนสัญญาณรบกวนและสัญญาณรบกวนมีน้อยกว่าในสัญญาณดิจิทัลเนื่องจากได้รับผลกระทบน้อยกว่า
วงจรดิจิทัลมีความน่าเชื่อถือมากขึ้น
วงจรดิจิทัลออกแบบได้ง่ายและราคาถูกกว่าวงจรอนาล็อก
การใช้ฮาร์ดแวร์ในวงจรดิจิทัลมีความยืดหยุ่นมากกว่าอนาล็อก
การเกิด cross-talk หายากมากในการสื่อสารแบบดิจิทัล
สัญญาณจะไม่มีการเปลี่ยนแปลงเนื่องจากพัลส์ต้องการความรบกวนสูงเพื่อเปลี่ยนแปลงคุณสมบัติของมันซึ่งเป็นเรื่องยากมาก
ฟังก์ชันการประมวลผลสัญญาณเช่นการเข้ารหัสและการบีบอัดถูกนำมาใช้ในวงจรดิจิทัลเพื่อรักษาความลับของข้อมูล
ความน่าจะเป็นของการเกิดข้อผิดพลาดจะลดลงโดยใช้การตรวจจับข้อผิดพลาดและการแก้ไขรหัสผิดพลาด
เทคนิคการแพร่กระจายสเปกตรัมใช้เพื่อหลีกเลี่ยงการติดขัดของสัญญาณ
การรวมสัญญาณดิจิทัลโดยใช้ Time Division Multiplexing (TDM) นั้นง่ายกว่าการรวมสัญญาณแอนะล็อกโดยใช้ Frequency Division Multiplexing (FDM)
กระบวนการกำหนดค่าของสัญญาณดิจิทัลนั้นง่ายกว่าสัญญาณอนาล็อก
สัญญาณดิจิตอลสามารถบันทึกและเรียกดูได้สะดวกกว่าสัญญาณอนาล็อก
วงจรดิจิทัลจำนวนมากมีเทคนิคการเข้ารหัสทั่วไปเกือบทั้งหมดและด้วยเหตุนี้จึงสามารถใช้อุปกรณ์ที่คล้ายคลึงกันเพื่อวัตถุประสงค์หลายประการ
ความจุของช่องสัญญาณถูกใช้อย่างมีประสิทธิภาพโดยสัญญาณดิจิทัล
องค์ประกอบของการสื่อสารดิจิทัล
องค์ประกอบที่ก่อตัวเป็นระบบการสื่อสารดิจิทัลจะแสดงโดยบล็อกไดอะแกรมต่อไปนี้เพื่อความสะดวกในการทำความเข้าใจ
ต่อไปนี้เป็นส่วนของระบบการสื่อสารดิจิทัล
ที่มา
แหล่งที่มาสามารถเป็นไฟล์ analog สัญญาณ. Example: สัญญาณเสียง
อินพุต Transducer
นี่คือตัวแปลงสัญญาณที่รับอินพุตทางกายภาพและแปลงเป็นสัญญาณไฟฟ้า (Example: ไมโครโฟน) บล็อกนี้ยังประกอบด้วยไฟล์analog to digital ตัวแปลงที่จำเป็นต้องใช้สัญญาณดิจิทัลสำหรับกระบวนการต่อไป
โดยทั่วไปสัญญาณดิจิทัลจะแสดงด้วยลำดับไบนารี
ตัวเข้ารหัสแหล่งที่มา
ตัวเข้ารหัสต้นทางบีบอัดข้อมูลเป็นจำนวนบิตต่ำสุด กระบวนการนี้ช่วยในการใช้แบนด์วิดท์อย่างมีประสิทธิภาพ มันจะลบบิตที่ซ้ำซ้อน (บิตส่วนเกินที่ไม่จำเป็นเช่นศูนย์)
ตัวเข้ารหัสช่อง
ตัวเข้ารหัสช่องจะทำการเข้ารหัสเพื่อแก้ไขข้อผิดพลาด ในระหว่างการส่งสัญญาณเนื่องจากสัญญาณรบกวนในช่องสัญญาณอาจมีการเปลี่ยนแปลงสัญญาณและเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ตัวเข้ารหัสช่องสัญญาณจะเพิ่มบิตที่ซ้ำซ้อนให้กับข้อมูลที่ส่ง นี่คือข้อผิดพลาดในการแก้ไขบิต
ดิจิตอลโมดูเลเตอร์
สัญญาณที่จะส่งจะถูกมอดูเลตที่นี่โดยผู้ให้บริการ สัญญาณจะถูกแปลงเป็นอนาล็อกจากลำดับดิจิตอลด้วยเพื่อให้สัญญาณเดินทางผ่านช่องสัญญาณหรือสื่อ
ช่อง
ช่องสัญญาณหรือสื่อช่วยให้สัญญาณแอนะล็อกส่งจากปลายเครื่องส่งไปยังปลายเครื่องรับ
Digital Demodulator
นี่เป็นขั้นตอนแรกที่ปลายเครื่องรับ สัญญาณที่ได้รับจะถูก demodulated และแปลงอีกครั้งจากอนาล็อกเป็นดิจิตอล สัญญาณถูกสร้างขึ้นใหม่ที่นี่
ตัวถอดรหัสช่อง
ตัวถอดรหัสช่องหลังจากตรวจพบลำดับแล้วจะทำการแก้ไขข้อผิดพลาดบางอย่าง ความผิดเพี้ยนที่อาจเกิดขึ้นระหว่างการส่งได้รับการแก้ไขโดยการเพิ่มบิตที่ซ้ำซ้อน การเพิ่มบิตนี้ช่วยในการกู้คืนสัญญาณต้นฉบับอย่างสมบูรณ์
ตัวถอดรหัสแหล่งที่มา
สัญญาณผลลัพธ์จะถูกแปลงเป็นข้อมูลดิจิทัลอีกครั้งโดยการสุ่มตัวอย่างและการหาปริมาณเพื่อให้ได้เอาต์พุตดิจิตอลบริสุทธิ์โดยไม่สูญเสียข้อมูล ตัวถอดรหัสต้นทางจะสร้างเอาต์พุตต้นทางขึ้นใหม่
ตัวแปลงสัญญาณเอาต์พุต
นี่คือบล็อกสุดท้ายที่แปลงสัญญาณเป็นรูปแบบทางกายภาพดั้งเดิมซึ่งอยู่ที่อินพุตของเครื่องส่งสัญญาณ มันแปลงสัญญาณไฟฟ้าเป็นเอาต์พุตทางกายภาพ (Example: ลำโพง).
สัญญาณเอาท์พุต
นี่คือผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นหลังจากกระบวนการทั้งหมด Example - สัญญาณเสียงที่ได้รับ
หน่วยนี้เกี่ยวข้องกับการแนะนำการแปลงสัญญาณดิจิทัลข้อดีและองค์ประกอบของการสื่อสารแบบดิจิทัล ในบทต่อ ๆ ไปเราจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับแนวคิดของการสื่อสารดิจิทัลโดยละเอียด
Modulation เป็นกระบวนการเปลี่ยนพารามิเตอร์ของสัญญาณพาหะอย่างน้อยหนึ่งพารามิเตอร์ให้สอดคล้องกับค่าทันทีของสัญญาณข้อความ
สัญญาณข้อความคือสัญญาณที่กำลังส่งเพื่อการสื่อสารและสัญญาณพาหะเป็นสัญญาณความถี่สูงซึ่งไม่มีข้อมูล แต่ใช้สำหรับการส่งทางไกล
มีเทคนิคการมอดูเลตจำนวนมากซึ่งจำแนกตามประเภทของการมอดูเลตที่ใช้ เทคนิคการมอดูเลตแบบดิจิทัลที่ใช้คือPulse Code Modulation (PCM).
สัญญาณคือรหัสพัลส์มอดูเลตเพื่อแปลงข้อมูลแอนะล็อกเป็นลำดับไบนารีกล่าวคือ 1s และ 0s. ผลลัพธ์ของ PCM จะคล้ายกับลำดับไบนารี รูปต่อไปนี้แสดงตัวอย่างของเอาต์พุต PCM ที่เกี่ยวข้องกับค่าทันทีของคลื่นไซน์ที่กำหนด
แทนที่จะเป็นพัลส์เทรน PCM จะสร้างชุดของตัวเลขหรือตัวเลขและด้วยเหตุนี้กระบวนการนี้จึงถูกเรียกว่าเป็น digital. ตัวเลขเหล่านี้แต่ละหลักแม้ว่าจะอยู่ในรหัสไบนารี แต่จะแสดงถึงแอมพลิจูดโดยประมาณของตัวอย่างสัญญาณในช่วงเวลานั้น
ใน Pulse Code Modulation สัญญาณข้อความจะแสดงโดยลำดับของพัลส์ที่เข้ารหัส สัญญาณข้อความนี้ทำได้โดยการแสดงสัญญาณในรูปแบบไม่ต่อเนื่องทั้งในด้านเวลาและแอมพลิจูด
องค์ประกอบพื้นฐานของ PCM
ส่วนเครื่องส่งสัญญาณของวงจร Pulse Code Modulator ประกอบด้วย Sampling, Quantizing และ Encodingซึ่งดำเนินการในส่วนตัวแปลงอนาล็อกเป็นดิจิตอล ตัวกรองความถี่ต่ำก่อนการสุ่มตัวอย่างจะป้องกันไม่ให้มีนามแฝงของสัญญาณข้อความ
การใช้งานพื้นฐานในส่วนเครื่องรับคือ regeneration of impaired signals, decoding, และ reconstructionของรถไฟชีพจรเชิงปริมาณ ต่อไปนี้เป็นแผนภาพบล็อกของ PCM ซึ่งแสดงถึงองค์ประกอบพื้นฐานของทั้งส่วนเครื่องส่งและส่วนรับ
กรองผ่านต่ำ
ตัวกรองนี้จะกำจัดส่วนประกอบความถี่สูงที่มีอยู่ในสัญญาณอนาล็อกอินพุตซึ่งมากกว่าความถี่สูงสุดของสัญญาณข้อความเพื่อหลีกเลี่ยงการกำหนดนามแฝงของสัญญาณข้อความ
ตัวอย่าง
นี่คือเทคนิคที่ช่วยในการรวบรวมข้อมูลตัวอย่างตามค่าสัญญาณข้อความในทันทีเพื่อสร้างสัญญาณดั้งเดิมขึ้นมาใหม่ อัตราการสุ่มตัวอย่างต้องมากกว่าสองเท่าขององค์ประกอบความถี่สูงสุดW ของสัญญาณข้อความตามทฤษฎีบทการสุ่มตัวอย่าง
Quantizer
Quantizing เป็นกระบวนการลดจำนวนบิตที่มากเกินไปและ จำกัด ข้อมูล เอาต์พุตตัวอย่างเมื่อกำหนดให้กับ Quantizer จะลดบิตที่ซ้ำซ้อนและบีบอัดค่า
ตัวเข้ารหัส
การแปลงสัญญาณอนาล็อกเป็นดิจิทัลทำได้โดยตัวเข้ารหัส กำหนดแต่ละระดับเชิงปริมาณด้วยรหัสไบนารี การสุ่มตัวอย่างที่ทำที่นี่เป็นกระบวนการเก็บตัวอย่าง ทั้งสามส่วนนี้ (LPF, Sampler และ Quantizer) จะทำหน้าที่เป็นตัวแปลงอนาล็อกเป็นดิจิตอล การเข้ารหัสช่วยลดแบนด์วิดท์ที่ใช้
รีเจนเนอเรเตอร์รีพีทเตอร์
ส่วนนี้จะเพิ่มความแรงของสัญญาณ เอาต์พุตของช่องสัญญาณยังมีวงจรรีเจนเนอเรเตอร์รีเจนเตอร์อีกหนึ่งวงจรเพื่อชดเชยการสูญเสียสัญญาณและสร้างสัญญาณใหม่และเพื่อเพิ่มความแรง
ตัวถอดรหัส
วงจรถอดรหัสจะถอดรหัสรูปแบบสัญญาณพัลส์โค้ดเพื่อสร้างสัญญาณต้นฉบับ วงจรนี้ทำหน้าที่เป็นเดโมดูเลเตอร์
ตัวกรองการสร้างใหม่
หลังจากการแปลงสัญญาณดิจิตอลเป็นอนาล็อกเสร็จสิ้นโดยวงจรปฏิรูปและตัวถอดรหัสจะมีการใช้ตัวกรองความถี่ต่ำเรียกว่าตัวกรองการสร้างใหม่เพื่อรับสัญญาณเดิมกลับมา
ดังนั้นวงจร Pulse Code Modulator จะแปลงสัญญาณอะนาล็อกที่กำหนดให้เป็นดิจิทัลรหัสและสุ่มตัวอย่างจากนั้นจึงส่งสัญญาณในรูปแบบอะนาล็อก กระบวนการทั้งหมดนี้ทำซ้ำในรูปแบบย้อนกลับเพื่อให้ได้สัญญาณดั้งเดิม
Sampling หมายถึง "กระบวนการวัดค่าทันทีของสัญญาณเวลาต่อเนื่องในรูปแบบไม่ต่อเนื่อง"
Sample เป็นข้อมูลที่นำมาจากข้อมูลทั้งหมดซึ่งต่อเนื่องกันในโดเมนเวลา
เมื่อแหล่งที่มาสร้างสัญญาณแอนะล็อกและหากต้องแปลงเป็นดิจิทัลให้มี 1s และ 0sกล่าวคือสูงหรือต่ำสัญญาณจะต้องถูกแยกออกในเวลา การแยกสัญญาณแอนะล็อกนี้เรียกว่าการสุ่มตัวอย่าง
รูปต่อไปนี้แสดงสัญญาณเวลาต่อเนื่อง x (t) และสัญญาณตัวอย่าง xs (t). เมื่อไหร่x (t) คูณด้วยรถไฟอิมพัลส์เป็นระยะซึ่งเป็นสัญญาณตัวอย่าง xs (t) ได้รับ
อัตราการสุ่มตัวอย่าง
ในการแยกแยะสัญญาณควรแก้ไขช่องว่างระหว่างตัวอย่าง ช่องว่างนั้นสามารถเรียกได้ว่าเป็นไฟล์sampling period Ts.
$$ การสุ่มตัวอย่าง \: ความถี่ = \ frac {1} {T_ {s}} = f_s $$
ที่ไหน
$ T_s $ คือเวลาสุ่มตัวอย่าง
$ f_s $ คือความถี่ในการสุ่มตัวอย่างหรืออัตราการสุ่มตัวอย่าง
Sampling frequencyคือผลต่างของช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่าง ความถี่ในการสุ่มตัวอย่างนี้สามารถเรียกง่ายๆว่าSampling rate. อัตราการสุ่มตัวอย่างหมายถึงจำนวนตัวอย่างที่ได้รับต่อวินาทีหรือสำหรับชุดค่าที่ จำกัด
สำหรับสัญญาณแอนะล็อกที่จะสร้างขึ้นใหม่จากสัญญาณดิจิทัลควรพิจารณาอัตราการสุ่มตัวอย่างเป็นอย่างมาก อัตราของการสุ่มตัวอย่างควรเป็นเช่นที่ข้อมูลในสัญญาณข้อความไม่ควรสูญหายและไม่ควรถูกทับ ดังนั้นอัตราจึงคงที่สำหรับสิ่งนี้เรียกว่าอัตรานิควิสต์
อัตรา Nyquist
สมมติว่าสัญญาณถูก จำกัด วงโดยไม่มีส่วนประกอบความถี่สูงกว่า Wเฮิรตซ์. นั่นหมายความว่า,Wคือความถี่สูงสุด สำหรับสัญญาณดังกล่าวเพื่อให้ได้สัญญาณต้นฉบับที่มีประสิทธิภาพอัตราการสุ่มตัวอย่างควรเป็นสองเท่าของความถี่สูงสุด
ซึ่งหมายความว่า,
$$ f_S = 2W $$
ที่ไหน
$ f_S $ คืออัตราการสุ่มตัวอย่าง
W คือความถี่สูงสุด
อัตราการสุ่มตัวอย่างนี้เรียกว่า Nyquist rate.
ทฤษฎีบทที่เรียกว่า Sampling Theorem ถูกระบุไว้ในทฤษฎีของอัตรานิควิสต์นี้
ทฤษฎีบทการสุ่มตัวอย่าง
ทฤษฎีบทการสุ่มตัวอย่างซึ่งเรียกอีกอย่างว่า Nyquist theoremนำเสนอทฤษฎีอัตราตัวอย่างที่เพียงพอในแง่ของแบนด์วิดท์สำหรับคลาสของฟังก์ชันที่ จำกัด แบนด์วิดท์
ทฤษฎีบทการสุ่มตัวอย่างระบุว่า“ สัญญาณสามารถทำซ้ำได้อย่างแน่นอนหากมีการสุ่มตัวอย่างในอัตรา fs ซึ่งมากกว่าสองเท่าของความถี่สูงสุด W.”
เพื่อทำความเข้าใจกับทฤษฎีบทการสุ่มตัวอย่างนี้ให้เราพิจารณาสัญญาณ จำกัด วงนั่นคือสัญญาณที่มีค่า non-zero ระหว่างบางคน –W และ W เฮิรตซ์.
สัญญาณดังกล่าวแสดงเป็น $ x (f) = 0 \: สำหรับ \: \ mid f \ mid> W $
สำหรับสัญญาณเวลาต่อเนื่อง x (t)สัญญาณ จำกัด แบนด์ในโดเมนความถี่สามารถแสดงได้ดังแสดงในรูปต่อไปนี้
เราต้องการความถี่ในการสุ่มตัวอย่างซึ่งเป็นความถี่ที่ข้อมูลไม่ควรสูญหายแม้หลังจากการสุ่มตัวอย่างแล้วก็ตาม สำหรับสิ่งนี้เรามีอัตรา Nyquist ที่ความถี่ในการสุ่มตัวอย่างควรเป็นสองเท่าของความถี่สูงสุด เป็นอัตราวิกฤตของการสุ่มตัวอย่าง
ถ้าสัญญาณ x(t) มีการสุ่มตัวอย่างสูงกว่าอัตรา Nyquist สัญญาณดั้งเดิมสามารถกู้คืนได้และหากสุ่มตัวอย่างต่ำกว่าอัตรา Nyquist สัญญาณจะไม่สามารถกู้คืนได้
รูปต่อไปนี้อธิบายสัญญาณหากสุ่มตัวอย่างด้วยอัตราที่สูงกว่า 2w ในโดเมนความถี่
รูปด้านบนแสดงการแปลงฟูริเยร์ของสัญญาณ xs (t). ที่นี่ข้อมูลจะถูกทำซ้ำโดยไม่มีการสูญเสียใด ๆ ไม่มีการปะปนและด้วยเหตุนี้การกู้คืนจึงเป็นไปได้
การแปลงฟูเรียร์ของสัญญาณ xs (t) คือ
$$ X_s (w) = \ frac {1} {T_ {s}} \ sum_ {n = - \ infty} ^ \ infty X (w-nw_0) $$
โดยที่ $ T_s $ = Sampling Period และ $ w_0 = \ frac {2 \ pi} {T_s} $
ให้เราดูว่าจะเกิดอะไรขึ้นถ้าอัตราการสุ่มตัวอย่างเท่ากับสองเท่าของความถี่สูงสุด (2W)
นั่นหมายความว่า,
$$ f_s = 2W $$
ที่ไหน
$ f_s $ คือความถี่ในการสุ่มตัวอย่าง
W คือความถี่สูงสุด
ผลลัพธ์จะเป็นดังที่แสดงในรูปด้านบน ข้อมูลจะถูกแทนที่โดยไม่มีการสูญเสียใด ๆ ดังนั้นนี่จึงเป็นอัตราการสุ่มตัวอย่างที่ดีเช่นกัน
ตอนนี้ให้เราดูสภาพ
$$ f_s <2W $$
รูปแบบผลลัพธ์จะมีลักษณะดังรูปต่อไปนี้
เราสามารถสังเกตได้จากรูปแบบข้างต้นว่ามีการทำข้อมูลมากเกินไปซึ่งนำไปสู่การปะปนและการสูญเสียข้อมูล ปรากฏการณ์ที่ไม่ต้องการของการทับซ้อนนี้เรียกว่านามแฝง
นามแฝง
การใช้นามแฝงสามารถเรียกได้ว่าเป็น "ปรากฏการณ์ของส่วนประกอบความถี่สูงในสเปกตรัมของสัญญาณโดยใช้ข้อมูลประจำตัวของส่วนประกอบความถี่ต่ำในสเปกตรัมของเวอร์ชันตัวอย่าง"
มาตรการแก้ไขเพื่อลดผลกระทบของนามแฝงคือ -
ในส่วนเครื่องส่งของ PCM ก low pass anti-aliasing filter ใช้ก่อนเครื่องเก็บตัวอย่างเพื่อกำจัดส่วนประกอบความถี่สูงซึ่งไม่ต้องการ
สัญญาณที่สุ่มตัวอย่างหลังจากการกรองจะถูกสุ่มตัวอย่างในอัตราที่สูงกว่าอัตรา Nyquist เล็กน้อย
การเลือกอัตราการสุ่มตัวอย่างสูงกว่าอัตรา Nyquist นี้ยังช่วยในการออกแบบไฟล์ reconstruction filter ที่เครื่องรับ
ขอบเขตของการแปลงฟูเรียร์
เป็นที่สังเกตโดยทั่วไปว่าเราขอความช่วยเหลือจากอนุกรมฟูริเยร์และการแปลงฟูริเยร์ในการวิเคราะห์สัญญาณและในการพิสูจน์ทฤษฎีบท เป็นเพราะ -
การแปลงฟูริเยร์เป็นส่วนขยายของอนุกรมฟูริเยร์สำหรับสัญญาณที่ไม่ใช่คาบ
การแปลงฟูเรียร์เป็นเครื่องมือทางคณิตศาสตร์ที่มีประสิทธิภาพซึ่งช่วยในการดูสัญญาณในโดเมนต่างๆและช่วยในการวิเคราะห์สัญญาณได้อย่างง่ายดาย
สัญญาณใด ๆ สามารถย่อยสลายได้ในรูปของผลรวมของไซน์และโคไซน์โดยใช้การแปลงฟูริเยร์นี้
ในบทถัดไปให้เราพูดคุยเกี่ยวกับแนวคิดของ Quantization
การแปลงสัญญาณอนาล็อกเป็นดิจิทัลเกี่ยวข้องกับการปัดเศษของค่าซึ่งมีค่าเท่ากับค่าอนาล็อกโดยประมาณ วิธีการสุ่มตัวอย่างจะเลือกจุดสองสามจุดบนสัญญาณแอนะล็อกจากนั้นจุดเหล่านี้จะถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่อปัดเศษค่าออกเป็นค่าที่ใกล้เสถียร กระบวนการดังกล่าวเรียกว่าQuantization.
การหาปริมาณสัญญาณอนาล็อก
ตัวแปลงอนาล็อกเป็นดิจิตอลทำหน้าที่ประเภทนี้เพื่อสร้างชุดของค่าดิจิทัลจากสัญญาณอนาล็อกที่กำหนด รูปต่อไปนี้แสดงถึงสัญญาณแอนะล็อก สัญญาณนี้จะถูกแปลงเป็นดิจิทัลต้องผ่านการสุ่มตัวอย่างและการหาปริมาณ
การหาปริมาณของสัญญาณแอนะล็อกทำได้โดยการแยกแยะสัญญาณด้วยระดับการหาปริมาณ Quantization กำลังแสดงค่าตัวอย่างของแอมพลิจูดด้วยชุดระดับที่ จำกัด ซึ่งหมายถึงการแปลงตัวอย่างแอมพลิจูดต่อเนื่องเป็นสัญญาณเวลาไม่ต่อเนื่อง
รูปต่อไปนี้แสดงให้เห็นว่าสัญญาณอนาล็อกได้รับการวัดปริมาณอย่างไร เส้นสีน้ำเงินแสดงถึงสัญญาณแอนะล็อกในขณะที่เส้นสีน้ำตาลแสดงถึงสัญญาณเชิงปริมาณ
ทั้งการสุ่มตัวอย่างและการหาปริมาณทำให้ข้อมูลสูญหาย คุณภาพของเอาต์พุต Quantizer ขึ้นอยู่กับจำนวนระดับการหาปริมาณที่ใช้ แอมพลิจูดที่ไม่ต่อเนื่องของเอาต์พุตเชิงปริมาณเรียกว่าเป็นrepresentation levels หรือ reconstruction levels. ระยะห่างระหว่างระดับการแสดงที่อยู่ติดกันทั้งสองเรียกว่า aquantum หรือ step-size.
รูปต่อไปนี้แสดงสัญญาณเชิงปริมาณที่เป็นผลลัพธ์ซึ่งเป็นรูปแบบดิจิทัลสำหรับสัญญาณแอนะล็อกที่กำหนด
นี้เรียกอีกอย่างว่า Stair-case รูปคลื่นตามรูปร่าง
ประเภทของ Quantization
Quantization มีสองประเภทคือ - Quantization และ Non-uniform Quantization
ประเภทของการหาปริมาณที่ระดับการหาปริมาณมีระยะห่างสม่ำเสมอเรียกว่า a Uniform Quantization. ประเภทของการหาปริมาณที่ระดับการหาปริมาณไม่เท่ากันและส่วนใหญ่ความสัมพันธ์ระหว่างพวกเขาเป็นลอการิทึมเรียกว่า aNon-uniform Quantization.
การหาปริมาณสม่ำเสมอมีสองประเภท เป็นประเภท Mid-Rise และ Mid-Tread ตัวเลขต่อไปนี้แสดงถึงการหาปริมาณสม่ำเสมอสองประเภท
รูปที่ 1 แสดงประเภทของดอกยางระดับกลางและรูปที่ 2 แสดงประเภทดอกยางระดับกลางของการหาปริมาณสม่ำเสมอ
Mid-Riseชนิดถูกเรียกเช่นนี้เนื่องจากจุดเริ่มต้นอยู่ตรงกลางของส่วนที่เพิ่มขึ้นของกราฟกรณีบันได ระดับการหาปริมาณในประเภทนี้เป็นตัวเลข
Mid-treadชนิดถูกเรียกเช่นนี้เนื่องจากต้นกำเนิดอยู่ตรงกลางดอกยางของกราฟกรณีบันได ระดับการหาปริมาณในประเภทนี้เป็นจำนวนคี่
ควอนไทเซอร์เครื่องแบบทั้งแบบกลางขึ้นและกลางมีสมมาตรเกี่ยวกับจุดกำเนิด
Quantization Error
สำหรับระบบใด ๆ ในระหว่างการทำงานค่าของอินพุตและเอาต์พุตจะมีความแตกต่างกันเสมอ การประมวลผลของระบบส่งผลให้เกิดข้อผิดพลาดซึ่งความแตกต่างของค่าเหล่านั้น
ความแตกต่างระหว่างค่าอินพุตและค่าเชิงปริมาณเรียกว่า a Quantization Error. กQuantizerเป็นฟังก์ชันลอการิทึมที่ดำเนินการ Quantization (ปัดเศษค่า) ตัวแปลงอนาล็อกเป็นดิจิตอล (ADC) ทำงานเป็นเครื่องวัดปริมาณ
รูปต่อไปนี้แสดงตัวอย่างสำหรับข้อผิดพลาดในการหาปริมาณซึ่งระบุความแตกต่างระหว่างสัญญาณดั้งเดิมและสัญญาณเชิงปริมาณ
Quantization Noise
เป็นข้อผิดพลาดเชิงปริมาณประเภทหนึ่งซึ่งมักเกิดในสัญญาณเสียงอะนาล็อกในขณะที่วัดปริมาณเป็นดิจิทัล ตัวอย่างเช่นในเพลงสัญญาณจะเปลี่ยนไปเรื่อย ๆ โดยที่ความสม่ำเสมอไม่พบข้อผิดพลาด ข้อผิดพลาดดังกล่าวทำให้เกิดสัญญาณรบกวนแบบไวด์แบนด์ที่เรียกว่าQuantization Noise.
การทำงานร่วมกันใน PCM
คำ Compandingเป็นการรวมกันของการบีบอัดและการขยายซึ่งหมายความว่าทั้งสองอย่างนั้น นี่เป็นเทคนิคที่ไม่เป็นเชิงเส้นที่ใช้ใน PCM ซึ่งบีบอัดข้อมูลที่เครื่องส่งและขยายข้อมูลเดียวกันที่เครื่องรับ ผลกระทบของเสียงรบกวนและ crosstalk จะลดลงโดยใช้เทคนิคนี้
เทคนิค Companding มีสองประเภท พวกเขาคือ -
เทคนิคการปฏิบัติตามกฎหมาย
การหาปริมาณสม่ำเสมอทำได้ที่ A = 1โดยที่เส้นโค้งลักษณะเป็นเส้นตรงและไม่มีการบีบอัด
A-law มีขึ้นกลางที่จุดกำเนิด ดังนั้นจึงมีค่าที่ไม่ใช่ศูนย์
A-law companding ใช้สำหรับระบบโทรศัพท์ PCM
เทคนิคการปฏิบัติตามกฎหมาย
การหาปริมาณสม่ำเสมอทำได้ที่ µ = 0โดยที่เส้นโค้งลักษณะเป็นเส้นตรงและไม่มีการบีบอัด
µ-law มีดอกยางกลางที่จุดกำเนิด ดังนั้นจึงมีค่าเป็นศูนย์
comp-law companding ใช้สำหรับสัญญาณเสียงพูดและเพลง
-law ใช้ในอเมริกาเหนือและญี่ปุ่น
สำหรับตัวอย่างที่มีความสัมพันธ์กันอย่างมากเมื่อเข้ารหัสโดยเทคนิค PCM ให้ทิ้งข้อมูลที่ซ้ำซ้อนไว้ข้างหลัง ในการประมวลผลข้อมูลที่ซ้ำซ้อนนี้และเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นจึงเป็นการตัดสินใจที่ชาญฉลาดที่จะใช้ค่าตัวอย่างที่คาดการณ์โดยสันนิษฐานจากผลลัพธ์ก่อนหน้านี้และสรุปด้วยค่าเชิงปริมาณ กระบวนการดังกล่าวเรียกว่าDifferential PCM (DPCM) เทคนิค.
เครื่องส่ง DPCM
DPCM Transmitter ประกอบด้วย Quantizer และ Predictor พร้อมวงจรฤดูร้อนสองวงจร ต่อไปนี้เป็นแผนภาพบล็อกของเครื่องส่ง DPCM
สัญญาณในแต่ละจุดมีชื่อเป็น -
$ x (nT_s) $ คืออินพุตตัวอย่าง
$ \ widehat {x} (nT_s) $ คือตัวอย่างที่คาดการณ์ไว้
$ e (nT_s) $ คือความแตกต่างของอินพุตตัวอย่างและเอาต์พุตที่คาดการณ์ซึ่งมักเรียกว่าเป็นข้อผิดพลาดในการคาดการณ์
$ v (nT_s) $ คือเอาต์พุตเชิงปริมาณ
$ u (nT_s) $ เป็นอินพุตตัวทำนายซึ่งจริงๆแล้วคือเอาต์พุตฤดูร้อนของเอาต์พุตตัวทำนายและเอาต์พุตตัวควอนไทเซอร์
ตัวทำนายสร้างตัวอย่างที่สันนิษฐานจากเอาต์พุตก่อนหน้าของวงจรเครื่องส่งสัญญาณ อินพุตของตัวทำนายนี้คือสัญญาณอินพุต $ x (nT_s) $ ในเวอร์ชันเชิงปริมาณ
Quantizer Output แสดงเป็น -
$$ v (nT_s) = Q [e (nT_s)] $$
$ = e (nT_s) + q (nT_s) $
ที่ไหน q (nTs) คือข้อผิดพลาดเชิงปริมาณ
อินพุต Predictor คือผลรวมของเอาต์พุต Quantizer และเอาต์พุตตัวทำนาย
$$ u (nT_s) = \ widehat {x} (nT_s) + v (nT_s) $$
$ u (nT_s) = \ widehat {x} (nT_s) + e (nT_s) + q (nT_s) $
$$ u (nT_s) = x (nT_s) + q (nT_s) $$
ใช้วงจรทำนายเดียวกันในตัวถอดรหัสเพื่อสร้างอินพุตดั้งเดิมขึ้นใหม่
ตัวรับ DPCM
แผนภาพบล็อกของ DPCM Receiver ประกอบด้วยตัวถอดรหัสตัวทำนายและวงจรฤดูร้อน ต่อไปนี้เป็นแผนภาพของ DPCM Receiver
สัญกรณ์ของสัญญาณจะเหมือนกับสัญญาณก่อนหน้านี้ ในกรณีที่ไม่มีสัญญาณรบกวนอินพุตของตัวรับสัญญาณที่เข้ารหัสจะเหมือนกับเอาต์พุตของเครื่องส่งสัญญาณที่เข้ารหัส
ดังที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ตัวทำนายจะถือว่าค่าตามผลลัพธ์ก่อนหน้านี้ อินพุตที่กำหนดให้กับตัวถอดรหัสจะถูกประมวลผลและเอาต์พุตนั้นจะรวมเข้ากับเอาต์พุตของตัวทำนายเพื่อให้ได้เอาต์พุตที่ดีขึ้น
อัตราการสุ่มตัวอย่างของสัญญาณควรสูงกว่าอัตรา Nyquist เพื่อให้ได้การสุ่มตัวอย่างที่ดีขึ้น หากช่วงเวลาการสุ่มตัวอย่างใน Differential PCM ลดลงมากความแตกต่างของแอมพลิจูดตัวอย่างต่อตัวอย่างจะน้อยมากราวกับว่าความแตกต่างคือ1-bit quantizationจากนั้นขนาดขั้นตอนจะมีขนาดเล็กมากเช่น Δ (เดลต้า).
การปรับเดลต้า
ประเภทของการมอดูเลตซึ่งอัตราการสุ่มตัวอย่างสูงกว่ามากและขนาดขั้นตอนหลังจากการหาปริมาณมีค่าน้อยกว่า Δการมอดูเลตดังกล่าวเรียกว่า delta modulation.
คุณสมบัติของ Delta Modulation
ต่อไปนี้เป็นคุณสมบัติบางประการของการมอดูเลตเดลต้า
อินพุตที่สุ่มตัวอย่างมากเกินไปถูกนำมาใช้เพื่อใช้ประโยชน์จากความสัมพันธ์ของสัญญาณอย่างเต็มที่
การออกแบบปริมาณนั้นเรียบง่าย
ลำดับการป้อนข้อมูลสูงกว่าอัตรา Nyquist มาก
คุณภาพอยู่ในระดับปานกลาง
การออกแบบโมดูเลเตอร์และเดโมดูเลเตอร์นั้นเรียบง่าย
การประมาณแบบขั้นบันไดของรูปคลื่นเอาท์พุต
ขนาดขั้นบันไดมีขนาดเล็กมากกล่าวคือ Δ (เดลต้า).
ผู้ใช้สามารถกำหนดอัตราบิตได้
สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการใช้งานที่ง่ายกว่า
Delta Modulation เป็นรูปแบบที่เรียบง่ายของเทคนิค DPCM ซึ่งเรียกอีกอย่างว่า 1-bit DPCM scheme. เมื่อช่วงการสุ่มตัวอย่างลดลงความสัมพันธ์ของสัญญาณจะสูงขึ้น
เดลต้าโมดูเลเตอร์
Delta Modulator ประกอบด้วย quantizer 1 บิตและวงจรหน่วงเวลาพร้อมกับวงจรฤดูร้อนสองวงจร ต่อไปนี้เป็นแผนภาพบล็อกของโมดูเลเตอร์เดลต้า
วงจรทำนายใน DPCM ถูกแทนที่ด้วยวงจรหน่วงเวลาแบบธรรมดาใน DM
จากแผนภาพด้านบนเรามีสัญกรณ์ดังนี้ -
$ x (nT_s) $ = มากกว่าอินพุตตัวอย่าง
$ e_p (nT_s) $ = เอาต์พุตฤดูร้อนและอินพุต quantizer
$ e_q (nT_s) $ = quantizer output = $ v (nT_s) $
$ \ widehat {x} (nT_s) $ = เอาต์พุตของวงจรหน่วงเวลา
$ u (nT_s) $ = อินพุตของวงจรหน่วงเวลา
เมื่อใช้สัญกรณ์เหล่านี้ตอนนี้เราจะพยายามหาขั้นตอนการมอดูเลตเดลต้า
$ e_p (nT_s) = x (nT_s) - \ widehat {x} (nT_s) $
--------- สมการ 1
$ = x (nT_s) - u ([n - 1] T_s) $
$ = x (nT_s) - [\ widehat {x} [[n - 1] T_s] + v [[n-1] T_s]] $
--------- สมการ 2
นอกจากนี้
$ v (nT_s) = e_q (nT_s) = S.sig. [e_p (nT_s)] $
--------- สมการ 3
$ u (nT_s) = \ widehat {x} (nT_s) + e_q (nT_s) $
ที่ไหน
$ \ widehat {x} (nT_s) $ = ค่าก่อนหน้าของวงจรหน่วงเวลา
$ e_q (nT_s) $ = quantizer output = $ v (nT_s) $
ดังนั้น
$ u (nT_s) = u ([n-1] T_s) + v (nT_s) $
--------- สมการ 4
ซึ่งหมายความว่า,
The present input of the delay unit
= (The previous output of the delay unit) + (the present quantizer output)
สมมติว่าเงื่อนไขเป็นศูนย์ของการสะสม
$ u (nT_s) = S \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {j = 1} ^ n sig [e_p (jT_s)] $
Accumulated version of DM output = $ \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {j = 1} ^ nv (jT_s) $
--------- สมการ 5
ตอนนี้โปรดทราบว่า
$ \ widehat {x} (nT_s) = u ([n-1] T_s) $
$ = \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {j = 1} ^ {n - 1} v (jT_s) $
--------- สมการ 6
เอาต์พุตหน่วยหน่วงเวลาคือเอาต์พุตของ Accumulator ที่ล้าหลังโดยหนึ่งตัวอย่าง
จากสมการ 5 และ 6 เราได้โครงสร้างที่เป็นไปได้สำหรับเดโมดูเลเตอร์
รูปคลื่นโดยประมาณของ Stair-case จะเป็นเอาต์พุตของเดลต้าโมดูเลเตอร์ที่มีขนาดขั้นตอนเป็นเดลต้า (Δ). คุณภาพเอาต์พุตของรูปคลื่นอยู่ในระดับปานกลาง
Delta Demodulator
เดโมดูเลเตอร์เดลต้าประกอบด้วยตัวกรองความถี่ต่ำฤดูร้อนและวงจรหน่วงเวลา วงจรทำนายจะถูกตัดออกที่นี่และด้วยเหตุนี้จึงไม่มีการป้อนข้อมูลที่สันนิษฐานให้กับเครื่องถอดรหัส
ต่อไปนี้เป็นแผนภาพสำหรับเดโมดูเลเตอร์เดลต้า
จากแผนภาพด้านบนเรามีสัญกรณ์ดังนี้ -
$ \ widehat {v} (nT_s) $ คือตัวอย่างอินพุต
$ \ widehat {u} (nT_s) $ คือผลผลิตในช่วงฤดูร้อน
$ \ bar {x} (nT_s) $ คือเอาต์พุตล่าช้า
ลำดับไบนารีจะถูกกำหนดให้เป็นอินพุตสำหรับเดโมดูเลเตอร์ เอาต์พุตโดยประมาณของบันไดกรณีถูกกำหนดให้กับ LPF
ตัวกรองความถี่ต่ำถูกนำมาใช้ด้วยเหตุผลหลายประการ แต่เหตุผลที่สำคัญคือการกำจัดสัญญาณรบกวนสำหรับสัญญาณนอกย่านความถี่ ข้อผิดพลาดขนาดขั้นตอนที่อาจเกิดขึ้นที่เครื่องส่งสัญญาณเรียกว่าgranular noiseซึ่งถูกกำจัดที่นี่ หากไม่มีสัญญาณรบกวนเอาต์พุตของโมดูเลเตอร์จะเท่ากับอินพุตเดโมดูเลเตอร์
ข้อดีของ DM มากกว่า DPCM
Quantizer 1 บิต
การออกแบบโมดูเลเตอร์และเดโมดูเลเตอร์ที่ง่ายมาก
อย่างไรก็ตามมีเสียงรบกวนใน DM
ความลาดชันเกินความผิดเพี้ยนของโหลด (เมื่อ Δ เล็ก)
เสียงรบกวน (เมื่อ Δ มีขนาดใหญ่)
Adaptive Delta Modulation (ADM)
ในการมอดูเลตแบบดิจิทัลเราพบปัญหาบางอย่างในการกำหนดขนาดขั้นตอนซึ่งมีผลต่อคุณภาพของคลื่นเอาต์พุต
จำเป็นต้องมีขนาดขั้นบันไดที่ใหญ่ขึ้นในความชันของสัญญาณมอดูเลตและจำเป็นต้องมีขนาดขั้นบันไดที่เล็กกว่าซึ่งข้อความมีความลาดเอียงเล็กน้อย รายละเอียดนาทีพลาดในกระบวนการ ดังนั้นจะดีกว่าถ้าเราสามารถควบคุมการปรับขนาดขั้นตอนตามความต้องการของเราเพื่อให้ได้การสุ่มตัวอย่างตามแบบที่ต้องการ นี่คือแนวคิดของAdaptive Delta Modulation.
ต่อไปนี้เป็นแผนภาพบล็อกของ Adaptive delta modulator
อัตราขยายของแอมพลิฟายเออร์ที่ควบคุมแรงดันไฟฟ้าจะถูกปรับโดยสัญญาณเอาต์พุตจากตัวอย่าง อัตราขยายของเครื่องขยายเสียงกำหนดขนาดขั้นตอนและทั้งสองอย่างเป็นสัดส่วน
ADM จะวัดความแตกต่างระหว่างมูลค่าของตัวอย่างปัจจุบันและค่าที่คาดการณ์ไว้ของตัวอย่างถัดไป ใช้ความสูงของขั้นตอนที่แปรผันเพื่อทำนายค่าถัดไปสำหรับการสร้างค่าที่แตกต่างกันอย่างรวดเร็วอย่างซื่อสัตย์
มีเทคนิคบางอย่างที่ปูเส้นทางพื้นฐานไปสู่กระบวนการสื่อสารดิจิทัล สำหรับสัญญาณที่จะแปลงเป็นดิจิทัลเรามีเทคนิคการสุ่มตัวอย่างและการหาปริมาณ
เรามี LPC และเทคนิคการมัลติเพล็กซ์แบบดิจิทัลเพื่อให้พวกเขาแสดงทางคณิตศาสตร์ เทคนิคการมอดูเลตแบบดิจิทัลเหล่านี้จะกล่าวถึงเพิ่มเติม
Linear Predictive Coding
Linear Predictive Coding (LPC)เป็นเครื่องมือที่แสดงถึงสัญญาณเสียงพูดดิจิทัลในรูปแบบการทำนายเชิงเส้น ส่วนใหญ่จะใช้ในการประมวลผลสัญญาณเสียงการสังเคราะห์เสียงการรู้จำเสียง ฯลฯ
การทำนายเชิงเส้นจะขึ้นอยู่กับแนวคิดที่ว่าตัวอย่างปัจจุบันเป็นไปตามการรวมเชิงเส้นของตัวอย่างในอดีต การวิเคราะห์ประมาณค่าของสัญญาณเวลาที่ไม่ต่อเนื่องเป็นฟังก์ชันเชิงเส้นของตัวอย่างก่อนหน้านี้
ซองสเปกตรัมจะแสดงในรูปแบบบีบอัดโดยใช้ข้อมูลของแบบจำลองการทำนายเชิงเส้น สิ่งนี้สามารถแทนค่าทางคณิตศาสตร์ได้เป็น -
$ s (n) = \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {k = 1} ^ p \ alpha_k s (n - k) $ สำหรับค่าบางค่าของ p และ αk
ที่ไหน
s(n) คือตัวอย่างคำพูดปัจจุบัน
k เป็นตัวอย่างเฉพาะ
p คือค่าล่าสุด
αk เป็นตัวทำนายร่วมที่มีประสิทธิภาพ
s(n - k) คือตัวอย่างคำพูดก่อนหน้านี้
สำหรับ LPC ค่าประสิทธิภาพร่วมของตัวทำนายจะถูกกำหนดโดยการลดผลรวมของความแตกต่างกำลังสอง (ในช่วงเวลา จำกัด ) ระหว่างตัวอย่างเสียงพูดจริงกับค่าที่คาดการณ์เชิงเส้น
นี่เป็นวิธีที่มีประโยชน์มากสำหรับ encoding speechในอัตราบิตต่ำ วิธี LPC ใกล้เคียงกับไฟล์Fast Fourier Transform (FFT) วิธี.
มัลติเพล็กซ์
Multiplexingเป็นกระบวนการรวมสัญญาณหลายสัญญาณเป็นสัญญาณเดียวผ่านสื่อที่ใช้ร่วมกัน สัญญาณเหล่านี้หากเป็นแบบอะนาล็อกกระบวนการนี้จะเรียกว่าเป็นanalog multiplexing. หากสัญญาณดิจิทัลเป็นมัลติเพล็กซ์จะเรียกว่าเป็นdigital multiplexing.
การมัลติเพล็กซ์ได้รับการพัฒนาขึ้นครั้งแรกในระบบโทรศัพท์ สัญญาณจำนวนหนึ่งถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่อส่งผ่านสายเคเบิลเส้นเดียว กระบวนการมัลติเพล็กซ์แบ่งช่องทางการสื่อสารออกเป็นช่องทางลอจิคัลหลายช่องโดยแบ่งแต่ละช่องสัญญาณสำหรับสัญญาณข้อความหรือสตรีมข้อมูลที่จะถ่ายโอน อุปกรณ์ที่ทำมัลติเพล็กซ์สามารถเรียกได้ว่าเป็นไฟล์MUX. กระบวนการย้อนกลับคือการแยกจำนวนช่องสัญญาณออกจากช่องหนึ่งซึ่งทำที่เครื่องรับเรียกว่าเป็นde-multiplexing. อุปกรณ์ที่ทำ de-multiplexing เรียกว่าเป็นDEMUX.
ตัวเลขต่อไปนี้แสดงถึง MUX และ DEMUX การใช้งานหลักอยู่ในด้านการสื่อสาร
ประเภทของ Multiplexers
มัลติเพล็กเซอร์ส่วนใหญ่มีสองประเภท ได้แก่ อนาล็อกและดิจิตอล พวกเขาแบ่งออกเป็น FDM, WDM และ TDM เพิ่มเติม รูปต่อไปนี้ให้แนวคิดโดยละเอียดเกี่ยวกับการจำแนกประเภทนี้
จริงๆแล้วเทคนิคการมัลติเพล็กซ์มีหลายประเภท จากทั้งหมดนี้เรามีประเภทหลักที่มีการจำแนกประเภททั่วไปดังที่กล่าวถึงในรูปด้านบน
มัลติเพล็กซ์แบบอนาล็อก
เทคนิคการมัลติเพล็กซ์แบบอะนาล็อกเกี่ยวข้องกับสัญญาณที่มีลักษณะเป็นอนาล็อก สัญญาณแอนะล็อกถูกมัลติเพล็กซ์ตามความถี่ (FDM) หรือความยาวคลื่น (WDM)
การมัลติเพล็กซ์แบบแบ่งความถี่ (FDM)
ในการมัลติเพล็กซ์แบบอะนาล็อกเทคนิคที่ใช้มากที่สุดคือ Frequency Division Multiplexing (FDM). เทคนิคนี้ใช้ความถี่ต่างๆเพื่อรวมสตรีมข้อมูลเพื่อส่งไปยังสื่อการสื่อสารเป็นสัญญาณเดียว
Example - เครื่องส่งโทรทัศน์แบบดั้งเดิมซึ่งส่งช่องสัญญาณจำนวนมากผ่านสายเคเบิลเส้นเดียวใช้ FDM
การแบ่งส่วนความยาวคลื่น (WDM)
การมัลติเพล็กซ์หารความยาวคลื่นเป็นเทคนิคอะนาล็อกซึ่งกระแสข้อมูลจำนวนมากที่มีความยาวคลื่นต่างกันจะถูกส่งไปในสเปกตรัมของแสง ถ้าความยาวคลื่นเพิ่มขึ้นความถี่ของสัญญาณจะลดลง กprism ซึ่งสามารถเปลี่ยนความยาวคลื่นที่แตกต่างกันให้เป็นเส้นเดียวสามารถใช้ที่เอาต์พุตของ MUX และอินพุตของ DEMUX
Example - การสื่อสารด้วยใยแก้วนำแสงใช้เทคนิค WDM เพื่อรวมความยาวคลื่นที่แตกต่างกันให้เป็นแสงเดียวสำหรับการสื่อสาร
Digital Multiplexing
คำว่าดิจิทัลหมายถึงบิตของข้อมูลที่ไม่ต่อเนื่อง ดังนั้นข้อมูลที่มีอยู่จึงอยู่ในรูปแบบของเฟรมหรือแพ็กเก็ตซึ่งไม่ต่อเนื่อง
การมัลติเพล็กซ์แบบแบ่งเวลา (TDM)
ใน TDM กรอบเวลาจะแบ่งออกเป็นช่วงเวลา เทคนิคนี้ใช้ในการส่งสัญญาณผ่านช่องทางการสื่อสารเดียวโดยการจัดสรรหนึ่งช่องสำหรับแต่ละข้อความ
TDM ทุกประเภทหลัก ๆ คือ TDM แบบซิงโครนัสและอะซิงโครนัส
TDM แบบซิงโครนัส
ใน Synchronous TDM อินพุตจะเชื่อมต่อกับเฟรม ถ้ามี 'n'จำนวนการเชื่อมต่อจากนั้นเฟรมจะแบ่งออกเป็น'n' ช่วงเวลา. มีการจัดสรรสล็อตหนึ่งช่องสำหรับแต่ละสายอินพุต
ในเทคนิคนี้อัตราการสุ่มตัวอย่างเป็นเรื่องปกติสำหรับสัญญาณทั้งหมดดังนั้นจึงได้รับอินพุตนาฬิกาเดียวกัน MUX จะจัดสรรสล็อตเดียวกันให้กับอุปกรณ์แต่ละเครื่องตลอดเวลา
TDM แบบอะซิงโครนัส
ใน Asynchronous TDM อัตราการสุ่มตัวอย่างจะแตกต่างกันสำหรับแต่ละสัญญาณและไม่จำเป็นต้องใช้นาฬิกาทั่วไป หากอุปกรณ์ที่กำหนดสำหรับช่องเวลาไม่ส่งข้อมูลใด ๆ และไม่ได้ใช้งานช่องนั้นจะถูกจัดสรรให้กับอุปกรณ์อื่นซึ่งแตกต่างจากซิงโครนัส TDM ประเภทนี้ใช้ในเครือข่ายโหมดถ่ายโอนแบบอะซิงโครนัส
รีเจนเนอเรเตอร์รีพีทเตอร์
เพื่อให้ระบบการสื่อสารใด ๆ มีความน่าเชื่อถือควรส่งและรับสัญญาณอย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่มีการสูญเสียใด ๆ คลื่น PCM หลังจากส่งผ่านช่องสัญญาณจะบิดเบี้ยวเนื่องจากสัญญาณรบกวนที่นำมาจากช่องสัญญาณ
ชีพจรกำเนิดใหม่เมื่อเทียบกับชีพจรดั้งเดิมและชีพจรที่ได้รับจะเป็นดังแสดงในรูปต่อไปนี้
สำหรับการสร้างสัญญาณที่ดีขึ้นวงจรที่เรียกว่า as regenerative repeaterถูกว่าจ้างในเส้นทางก่อนเครื่องรับ สิ่งนี้ช่วยในการกู้คืนสัญญาณจากการสูญเสียที่เกิดขึ้น ต่อไปนี้คือการแสดงแผนภาพ
ซึ่งประกอบด้วยอีควอไลเซอร์พร้อมกับแอมพลิฟายเออร์วงจรจับเวลาและอุปกรณ์ตัดสินใจ การทำงานของแต่ละส่วนประกอบมีรายละเอียดดังนี้
อีควอไลเซอร์
ช่องสัญญาณสร้างความกว้างและความผิดเพี้ยนของเฟสให้กับสัญญาณ นี่เป็นเพราะลักษณะการส่งสัญญาณของช่องสัญญาณ วงจรอีควอไลเซอร์จะชดเชยการสูญเสียเหล่านี้โดยการสร้างพัลส์ที่ได้รับ
วงจรเวลา
เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพควรทำการสุ่มตัวอย่างพัลส์โดยที่อัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวน (SNR) สูงสุด เพื่อให้ได้การสุ่มตัวอย่างที่สมบูรณ์แบบนี้การฝึกพัลส์เป็นระยะจะต้องได้มาจากพัลส์ที่ได้รับซึ่งทำโดยวงจรจับเวลา
ดังนั้นวงจรจับเวลาจึงจัดสรรช่วงเวลาสำหรับการสุ่มตัวอย่างที่ SNR สูงผ่านพัลส์ที่ได้รับ
อุปกรณ์การตัดสินใจ
วงจรจับเวลากำหนดเวลาในการสุ่มตัวอย่าง อุปกรณ์การตัดสินใจเปิดใช้งานในช่วงเวลาสุ่มตัวอย่างเหล่านี้ อุปกรณ์การตัดสินใจจะตัดสินผลลัพธ์โดยพิจารณาจากความกว้างของพัลส์เชิงปริมาณและสัญญาณรบกวนเกินค่าที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือไม่
นี่เป็นเทคนิคบางส่วนที่ใช้ในการสื่อสารดิจิทัล มีเทคนิคสำคัญอื่น ๆ ที่ต้องเรียนรู้เรียกว่าเป็นเทคนิคการเข้ารหัสข้อมูล ให้เราเรียนรู้เกี่ยวกับพวกเขาในบทต่อ ๆ ไปหลังจากดูรหัสบรรทัดแล้ว
ก line codeคือรหัสที่ใช้สำหรับการส่งข้อมูลของสัญญาณดิจิทัลผ่านสายส่ง กระบวนการเข้ารหัสนี้ถูกเลือกเพื่อหลีกเลี่ยงการทับซ้อนและการบิดเบือนของสัญญาณเช่นการรบกวนระหว่างสัญลักษณ์
คุณสมบัติของ Line Coding
ต่อไปนี้เป็นคุณสมบัติของการเข้ารหัสบรรทัด -
เนื่องจากการเข้ารหัสเสร็จสิ้นเพื่อให้ส่งบิตมากขึ้นบนสัญญาณเดียวแบนด์วิดท์ที่ใช้จะลดลงมาก
สำหรับแบนด์วิดท์ที่กำหนดจะใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ
ความน่าจะเป็นของข้อผิดพลาดจะลดลงมาก
การตรวจจับข้อผิดพลาดเสร็จสิ้นแล้วและไบโพลาร์ก็มีความสามารถในการแก้ไขเช่นกัน
ความหนาแน่นของกำลังดีมาก
เนื้อหาเกี่ยวกับเวลานั้นเพียงพอ
สตริงยาวของ 1s และ 0s หลีกเลี่ยงเพื่อรักษาความโปร่งใส
ประเภทของ Line Coding
Line Coding มี 3 ประเภท
- Unipolar
- Polar
- Bi-polar
การส่งสัญญาณ Unipolar
การส่งสัญญาณ Unipolar เรียกอีกอย่างว่า On-Off Keying หรือเพียงแค่ OOK.
การปรากฏตัวของชีพจรแสดงถึง 1 และการไม่มีชีพจรแสดงถึง 0.
การส่งสัญญาณ Unipolar มีสองรูปแบบ -
- ไม่กลับสู่ศูนย์ (NRZ)
- กลับสู่ศูนย์ (RZ)
Unipolar Non-Return to Zero (NRZ)
ในการส่งสัญญาณแบบ unipolar ประเภทนี้ข้อมูลที่มีค่าสูงจะแสดงด้วยพัลส์บวกที่เรียกว่า Markซึ่งมีระยะเวลา T0เท่ากับระยะเวลาบิตสัญลักษณ์ อินพุตข้อมูลต่ำไม่มีพัลส์
รูปต่อไปนี้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจน
Advantages
ข้อดีของ Unipolar NRZ คือ -
- มันเป็นเรื่องง่าย
- ต้องการแบนด์วิดท์ที่น้อยกว่านี้
Disadvantages
ข้อเสียของ Unipolar NRZ คือ -
ไม่มีการแก้ไขข้อผิดพลาด
การมีส่วนประกอบความถี่ต่ำอาจทำให้สัญญาณขาดหาย
ไม่มีนาฬิกาอยู่
การสูญเสียการซิงโครไนซ์มีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้น (โดยเฉพาะสำหรับสตริงที่ยาวของ 1s และ 0s).
Unipolar Return to Zero (RZ)
ในการส่งสัญญาณแบบ unipolar ประเภทนี้ข้อมูลสูงแม้ว่าจะแสดงด้วยไฟล์ Mark pulseระยะเวลาของมัน T0น้อยกว่าระยะเวลาบิตสัญลักษณ์ ครึ่งหนึ่งของระยะเวลาบิตยังคงสูง แต่จะกลับสู่ศูนย์ทันทีและแสดงการไม่มีพัลส์ในช่วงครึ่งเวลาที่เหลือของบิต
เป็นที่เข้าใจอย่างชัดเจนด้วยความช่วยเหลือของรูปต่อไปนี้
Advantages
ข้อดีของ Unipolar RZ คือ -
- มันเป็นเรื่องง่าย
- เส้นสเปกตรัมที่มีอัตราสัญลักษณ์สามารถใช้เป็นนาฬิกาได้
Disadvantages
ข้อเสียของ Unipolar RZ คือ -
- ไม่มีการแก้ไขข้อผิดพลาด
- ใช้แบนด์วิดท์เป็นสองเท่าของ unipolar NRZ
- การลดลงของสัญญาณเกิดขึ้นในสถานที่ที่สัญญาณไม่เป็นศูนย์ที่ 0 Hz
การส่งสัญญาณขั้วโลก
มีสองวิธีในการส่งสัญญาณขั้วโลก พวกเขาคือ -
- ขั้วโลก NRZ
- ขั้วโลก RZ
ขั้วโลก NRZ
ในการส่งสัญญาณโพลาร์ประเภทนี้ข้อมูลสูงจะแสดงด้วยพัลส์บวกในขณะที่ข้อมูลต่ำจะแสดงด้วยพัลส์ลบ รูปต่อไปนี้แสดงให้เห็นถึงหลุมนี้
Advantages
ข้อดีของ Polar NRZ คือ -
- มันเป็นเรื่องง่าย
- ไม่มีส่วนประกอบความถี่ต่ำอยู่
Disadvantages
ข้อเสียของ Polar NRZ คือ -
ไม่มีการแก้ไขข้อผิดพลาด
ไม่มีนาฬิกาอยู่
การลดลงของสัญญาณเกิดขึ้นในสถานที่ที่สัญญาณไม่เป็นศูนย์ที่ 0 Hz.
ขั้วโลก RZ
ในการส่งสัญญาณโพลาร์ประเภทนี้ข้อมูลสูงแม้ว่าจะแสดงด้วยไฟล์ Mark pulseระยะเวลาของมัน T0น้อยกว่าระยะเวลาบิตสัญลักษณ์ ครึ่งหนึ่งของระยะเวลาบิตยังคงสูง แต่จะกลับสู่ศูนย์ทันทีและแสดงการไม่มีพัลส์ในช่วงครึ่งเวลาที่เหลือของบิต
อย่างไรก็ตามสำหรับอินพุตต่ำพัลส์เชิงลบจะแสดงถึงข้อมูลและระดับศูนย์จะยังคงเหมือนเดิมสำหรับอีกครึ่งหนึ่งของระยะเวลาบิต รูปต่อไปนี้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจน
Advantages
ข้อดีของ Polar RZ คือ -
- มันเป็นเรื่องง่าย
- ไม่มีส่วนประกอบความถี่ต่ำอยู่
Disadvantages
ข้อเสียของ Polar RZ คือ -
ไม่มีการแก้ไขข้อผิดพลาด
ไม่มีนาฬิกาอยู่
ใช้แบนด์วิดท์สองเท่าของ Polar NRZ
การลดลงของสัญญาณเกิดขึ้นในสถานที่ที่สัญญาณไม่เป็นศูนย์ที่ 0 Hz.
สัญญาณสองขั้ว
นี่คือเทคนิคการเข้ารหัสที่มีแรงดันไฟฟ้าสามระดับคือ +, - และ 0. สัญญาณดังกล่าวเรียกว่าduo-binary signal.
ตัวอย่างของประเภทนี้คือ Alternate Mark Inversion (AMI). สำหรับ1ระดับแรงดันจะเปลี่ยนจาก + เป็น - หรือจาก - เป็น + โดยมีทางเลือกอื่น 1sจะมีขั้วเท่ากัน ก0 จะมีระดับแรงดันไฟฟ้าเป็นศูนย์
แม้ในวิธีนี้เรามีสองประเภท
- ไบโพลาร์ NRZ
- ไบโพลาร์ RZ
จากแบบจำลองที่กล่าวมาเราได้เรียนรู้ความแตกต่างระหว่าง NRZ และ RZ มันก็ไปในทางเดียวกันที่นี่เช่นกัน รูปต่อไปนี้แสดงให้เห็นอย่างชัดเจน
รูปด้านบนมีทั้งรูปคลื่น Bipolar NRZ และ RZ ระยะเวลาพัลส์และระยะเวลาบิตสัญลักษณ์เท่ากันในประเภท NRZ ในขณะที่ระยะเวลาพัลส์เป็นครึ่งหนึ่งของระยะเวลาบิตสัญลักษณ์ในประเภท RZ
ข้อดี
ต่อไปนี้เป็นข้อดี -
มันเป็นเรื่องง่าย
ไม่มีส่วนประกอบความถี่ต่ำอยู่
ใช้แบนด์วิดท์ต่ำกว่าโครงร่าง NRZ แบบ unipolar และ polar
เทคนิคนี้เหมาะสำหรับการส่งผ่านสาย AC คู่กันเนื่องจากสัญญาณจะไม่เกิดขึ้นที่นี่
ความสามารถในการตรวจจับข้อผิดพลาดเดียวมีอยู่ในสิ่งนี้
ข้อเสีย
ต่อไปนี้เป็นข้อเสีย -
- ไม่มีนาฬิกาอยู่
- สตริงข้อมูลที่ยาวทำให้สูญเสียการซิงโครไนซ์
ความหนาแน่นของสเปกตรัมกำลัง
ฟังก์ชันที่อธิบายถึงวิธีการกระจายพลังของสัญญาณที่ความถี่ต่างๆในโดเมนความถี่เรียกว่าเป็น Power Spectral Density (PSD).
PSD คือการแปลงฟูริเยร์ของความสัมพันธ์อัตโนมัติ (ความคล้ายคลึงกันระหว่างการสังเกต) มันอยู่ในรูปของพัลส์สี่เหลี่ยม
แหล่งที่มาของ PSD
ตามทฤษฎีบทของ Einstein-Wiener-Khintchine หากทราบฟังก์ชันสหสัมพันธ์อัตโนมัติหรือความหนาแน่นของสเปกตรัมกำลังของกระบวนการสุ่มก็จะพบอีกอย่างที่แน่นอน
ดังนั้นเพื่อให้ได้มาซึ่งความหนาแน่นของสเปกตรัมกำลังเราจะใช้เวลาสหสัมพันธ์อัตโนมัติ $ (R_x (\ tau)) $ ของสัญญาณไฟ $ x (t) $ ดังที่แสดงด้านล่าง
$ R_x (\ tau) = \ lim_ {T_p \ rightarrow \ infty} \ frac {1} {T_p} \ int _ {\ frac {{- T_p}} {2}} ^ {\ frac {T_p} {2}} x (t) x (t + \ tau) dt $
เนื่องจาก $ x (t) $ ประกอบด้วยแรงกระตุ้น $ R_x (\ tau) $ จึงสามารถเขียนเป็น
$ R_x (\ tau) = \ frac {1} {T} \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {n = - \ infty} ^ \ infty R_n \ delta (\ tau - nT) $
โดยที่ $ R_n = \ lim_ {N \ rightarrow \ infty} \ frac {1} {N} \ sum_ka_ka_ {k + n} $
ทำความรู้จักกับ $ R_n = R _ {- n} $ สำหรับสัญญาณจริง
$ S_x (w) = \ frac {1} {T} (R_0 + 2 \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {n = 1} ^ \ infty R_n \ cos nwT) $
เนื่องจากฟิลเตอร์พัลส์มีสเปกตรัม $ (w) \ leftrightarrow f (t) $ เราจึงมี
$ s_y (w) = \ กลาง F (w) \ กลาง ^ 2S_x (w) $
$ = \ frac {\ mid F (w) \ mid ^ 2} {T} (\ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {n = - \ infty} ^ \ infty R_ne ^ {- jnwT_ {b}}) $
$ = \ frac {\ mid F (w) \ mid ^ 2} {T} (R_0 + 2 \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {n = 1} ^ \ infty R_n \ cos nwT) $
ดังนั้นเราจึงได้สมการสำหรับ Power Spectral Density เมื่อใช้สิ่งนี้เราจะพบ PSD ของรหัสบรรทัดต่างๆ
Encoding เป็นกระบวนการแปลงข้อมูลหรือลำดับอักขระสัญลักษณ์ตัวอักษร ฯลฯ ที่กำหนดให้เป็นรูปแบบที่กำหนดสำหรับการส่งข้อมูลอย่างปลอดภัย Decoding เป็นกระบวนการย้อนกลับของการเข้ารหัสซึ่งเป็นการดึงข้อมูลจากรูปแบบที่แปลงแล้ว
การเข้ารหัสข้อมูล
การเข้ารหัสเป็นกระบวนการของการใช้รูปแบบต่างๆของแรงดันไฟฟ้าหรือระดับกระแสเพื่อแสดง 1s และ 0s ของสัญญาณดิจิตอลบนลิงค์การส่ง
ประเภททั่วไปของการเข้ารหัสบรรทัด ได้แก่ Unipolar, Polar, Bipolar และ Manchester
เทคนิคการเข้ารหัส
เทคนิคการเข้ารหัสข้อมูลแบ่งออกเป็นประเภทต่างๆดังต่อไปนี้ขึ้นอยู่กับประเภทของการแปลงข้อมูล
Analog data to Analog signals - เทคนิคการมอดูเลตเช่น Amplitude Modulation, Frequency Modulation และ Phase Modulation ของสัญญาณอนาล็อกอยู่ในหมวดหมู่นี้
Analog data to Digital signals- กระบวนการนี้สามารถเรียกได้ว่าเป็นการแปลงเป็นดิจิทัลซึ่งทำโดย Pulse Code Modulation (PCM) ดังนั้นจึงไม่มีอะไรนอกจากการมอดูเลตแบบดิจิทัล ดังที่เราได้กล่าวไปแล้วการสุ่มตัวอย่างและการหาปริมาณเป็นปัจจัยสำคัญในเรื่องนี้ Delta Modulation ให้เอาต์พุตที่ดีกว่า PCM
Digital data to Analog signals- เทคนิคการมอดูเลตเช่น Amplitude Shift Keying (ASK), Frequency Shift Keying (FSK), Phase Shift Keying (PSK) เป็นต้นอยู่ในหมวดหมู่นี้ สิ่งเหล่านี้จะกล่าวถึงในบทต่อ ๆ ไป
Digital data to Digital signals- อยู่ในส่วนนี้ มีหลายวิธีในการแมปข้อมูลดิจิทัลกับสัญญาณดิจิทัล บางคนเป็น -
ไม่กลับสู่ศูนย์ (NRZ)
มีรหัส NRZ 1 สำหรับระดับไฟฟ้าแรงสูงและ 0สำหรับระดับแรงดันไฟฟ้าต่ำ ลักษณะการทำงานหลักของรหัส NRZ คือระดับแรงดันไฟฟ้าจะคงที่ในช่วงบิต จุดสิ้นสุดหรือจุดเริ่มต้นของบิตจะไม่ถูกระบุและจะคงสถานะแรงดันไฟฟ้าไว้เหมือนเดิมหากค่าของบิตก่อนหน้าและค่าของบิตปัจจุบันเท่ากัน
รูปต่อไปนี้อธิบายแนวคิดของการเข้ารหัส NRZ
หากพิจารณาจากตัวอย่างข้างต้นเนื่องจากมีลำดับระดับแรงดันไฟฟ้าคงที่เป็นเวลานานและการซิงโครไนซ์นาฬิกาอาจสูญหายเนื่องจากไม่มีช่วงบิตจึงเป็นเรื่องยากสำหรับเครื่องรับที่จะแยกความแตกต่างระหว่าง 0 และ 1
NRZ มีสองรูปแบบ ได้แก่ -
NRZ - L (NRZ - ระดับ)
มีการเปลี่ยนแปลงขั้วของสัญญาณเฉพาะเมื่อสัญญาณขาเข้าเปลี่ยนจาก 1 เป็น 0 หรือจาก 0 เป็น 1 จะเหมือนกับ NRZ อย่างไรก็ตามบิตแรกของสัญญาณอินพุตควรมีการเปลี่ยนขั้ว
NRZ - I (NRZ - สลับ)
ถ้าก 1เกิดขึ้นที่สัญญาณขาเข้าจากนั้นจะเกิดการเปลี่ยนแปลงที่จุดเริ่มต้นของช่วงเวลาบิต สำหรับ0 ที่สัญญาณขาเข้าไม่มีการเปลี่ยนแปลงที่จุดเริ่มต้นของช่วงเวลาบิต
รหัส NRZ มี disadvantage ว่าการซิงโครไนซ์นาฬิกาเครื่องส่งกับนาฬิกาเครื่องรับจะถูกรบกวนอย่างสมบูรณ์เมื่อมีสายอักขระ 1s และ 0s. ดังนั้นจึงต้องมีสายนาฬิกาแยกต่างหาก
การเข้ารหัสแบบสองเฟส
ระดับสัญญาณจะถูกตรวจสอบสองครั้งสำหรับทุก ๆ บิตทั้งเริ่มต้นและตรงกลาง ดังนั้นอัตรานาฬิกาจึงเป็นสองเท่าของอัตราการถ่ายโอนข้อมูลและอัตราการมอดูเลตจึงเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่า นาฬิกาถูกนำมาจากสัญญาณนั่นเอง แบนด์วิดท์ที่จำเป็นสำหรับการเข้ารหัสนี้มีมากกว่า
การเข้ารหัสแบบสองเฟสมีสองประเภท
- สองเฟสแมนเชสเตอร์
- ดิฟเฟอเรนเชียลแมนเชสเตอร์
สองเฟสแมนเชสเตอร์
ในการเข้ารหัสประเภทนี้การเปลี่ยนจะกระทำที่ช่วงกลางของช่วงบิต การเปลี่ยนสำหรับพัลส์ผลลัพธ์คือจากสูงไปต่ำในช่วงกลางของช่วงเวลาสำหรับบิตอินพุต 1 ในขณะที่การเปลี่ยนจากต่ำไปสูงสำหรับบิตอินพุต0.
ดิฟเฟอเรนเชียลแมนเชสเตอร์
ในการเข้ารหัสประเภทนี้มักจะมีการเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นในช่วงกลางของช่วงบิต หากมีการเปลี่ยนแปลงที่จุดเริ่มต้นของช่วงเวลาบิตแสดงว่าบิตอินพุตคือ0. หากไม่มีการเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นที่จุดเริ่มต้นของช่วงเวลาบิตแสดงว่าบิตอินพุตคือ1.
รูปต่อไปนี้แสดงรูปคลื่นของ NRZ-L, NRZ-I, Bi-phase Manchester และ Differential Manchester coding สำหรับอินพุตดิจิทัลที่แตกต่างกัน
บล็อกการเข้ารหัส
ในบรรดาประเภทของการเข้ารหัสบล็อกสิ่งที่มีชื่อเสียง ได้แก่ การเข้ารหัส 4B / 5B และการเข้ารหัส 8B / 6T จำนวนบิตถูกประมวลผลในลักษณะที่แตกต่างกันในกระบวนการทั้งสองนี้
การเข้ารหัส 4B / 5B
ในการเข้ารหัสแมนเชสเตอร์ในการส่งข้อมูลต้องใช้นาฬิกาที่มีความเร็วสองเท่ามากกว่าการเข้ารหัส NRZ ตามชื่อที่มีความหมายโค้ด 4 บิตถูกแมปด้วย 5 บิตโดยมีจำนวนขั้นต่ำของ1 บิตในกลุ่ม
หลีกเลี่ยงปัญหาการซิงโครไนซ์นาฬิกาในการเข้ารหัส NRZ-I โดยกำหนดคำที่เทียบเท่ากัน 5 บิตแทนแต่ละบล็อกที่มี 4 บิตติดต่อกัน คำ 5 บิตเหล่านี้กำหนดไว้ล่วงหน้าในพจนานุกรม
แนวคิดพื้นฐานในการเลือกรหัส 5 บิตคือควรมี one leading 0 และควรมี no more than two trailing 0s. ดังนั้นคำเหล่านี้จึงถูกเลือกเพื่อให้ธุรกรรมสองรายการเกิดขึ้นต่อบล็อกของบิต
การเข้ารหัส 8B / 6T
เราใช้แรงดันไฟฟ้าสองระดับเพื่อส่งบิตเดียวผ่านสัญญาณเดียว แต่ถ้าเราใช้แรงดันไฟฟ้ามากกว่า 3 ระดับเราสามารถส่งบิตต่อสัญญาณได้มากขึ้น
ตัวอย่างเช่นหากใช้ระดับแรงดันไฟฟ้า 6 ระดับเพื่อแสดง 8 บิตบนสัญญาณเดียวการเข้ารหัสดังกล่าวจะเรียกว่าการเข้ารหัส 8B / 6T ดังนั้นในวิธีนี้เราจึงมีชุดค่าผสมสำหรับสัญญาณมากถึง 729 (3 ^ 6) และ 256 (2 ^ 8) สำหรับบิต
เทคนิคเหล่านี้ส่วนใหญ่ใช้สำหรับการแปลงข้อมูลดิจิทัลเป็นสัญญาณดิจิทัลโดยการบีบอัดหรือเข้ารหัสเพื่อการส่งข้อมูลที่เชื่อถือได้
หลังจากผ่านเทคนิคการเข้ารหัสประเภทต่างๆแล้วเรามีความคิดว่าข้อมูลมีแนวโน้มที่จะบิดเบือนได้อย่างไรและมีมาตรการอย่างไรเพื่อป้องกันไม่ให้ได้รับผลกระทบเพื่อสร้างการสื่อสารที่เชื่อถือได้
มีการบิดเบือนที่สำคัญอีกอย่างหนึ่งซึ่งมักจะเกิดขึ้นเรียกว่าเป็น Inter-Symbol Interference (ISI).
Inter Symbol Interference
นี่คือรูปแบบหนึ่งของการบิดเบือนของสัญญาณซึ่งสัญลักษณ์อย่างน้อยหนึ่งตัวจะรบกวนสัญญาณที่ตามมาทำให้เกิดเสียงรบกวนหรือให้เอาต์พุตที่ไม่ดี
สาเหตุของ ISI
สาเหตุหลักของ ISI คือ -
- การขยายพันธุ์หลายเส้นทาง
- ความถี่ที่ไม่ใช่เชิงเส้นในช่อง
ISI ไม่เป็นที่ต้องการและควรถูกกำจัดอย่างสมบูรณ์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่สะอาด สาเหตุของ ISI ควรได้รับการแก้ไขเพื่อลดผลกระทบ
หากต้องการดู ISI ในรูปแบบทางคณิตศาสตร์ที่มีอยู่ในเอาต์พุตของเครื่องรับเราสามารถพิจารณาเอาต์พุตตัวรับได้
เอาต์พุตตัวกรองการรับ $ y (t) $ ถูกสุ่มตัวอย่างในเวลา $ t_i = iT_b $ (ด้วย i รับค่าจำนวนเต็ม) การให้ผล -
$ y (t_i) = \ mu \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {k = - \ infty} ^ {\ infty} a_kp (iT_b - kT_b) $
$ = \ mu a_i + \ mu \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {k = - \ infty \\ k \ neq? i} ^ {\ infty} a_kp (iT_b - kT_b) $
ในสมการข้างต้นคำแรก $ \ mu a_i $ ถูกสร้างขึ้นโดย ith บิตที่ส่ง
คำที่สองแสดงถึงผลตกค้างของบิตที่ส่งอื่น ๆ ทั้งหมดที่มีต่อการถอดรหัสของ ithนิดหน่อย. ผลตกค้างนี้เรียกว่าInter Symbol Interference.
ในกรณีที่ไม่มี ISI ผลลัพธ์จะเป็น -
$$ y (t_i) = \ mu a_i $$
สมการนี้แสดงให้เห็นว่า ithการส่งบิตถูกทำซ้ำอย่างถูกต้อง อย่างไรก็ตามการปรากฏตัวของ ISI ทำให้เกิดข้อผิดพลาดบิตและการบิดเบือนในเอาต์พุต
ในขณะออกแบบเครื่องส่งหรือเครื่องรับสิ่งสำคัญคือคุณต้องลดผลกระทบของ ISI ให้น้อยที่สุดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีอัตราความผิดพลาดน้อยที่สุด
การเข้ารหัสแบบสหสัมพันธ์
จนถึงตอนนี้เราได้พูดคุยกันแล้วว่า ISI เป็นปรากฏการณ์ที่ไม่ต้องการและทำให้สัญญาณลดลง แต่ ISI เดียวกันหากใช้ในลักษณะควบคุมเป็นไปได้ที่จะบรรลุอัตราบิตของ2W บิตต่อวินาทีในช่องแบนด์วิดท์ Wเฮิรตซ์. โครงการดังกล่าวเรียกว่าCorrelative Coding หรือ Partial response signaling schemes.
เนื่องจากทราบจำนวน ISI จึงง่ายต่อการออกแบบเครื่องรับตามความต้องการเพื่อหลีกเลี่ยงผลกระทบของ ISI ที่มีต่อสัญญาณ แนวคิดพื้นฐานของการเข้ารหัสเชิงสัมพันธ์สามารถทำได้โดยพิจารณาจากตัวอย่างของDuo-binary Signaling.
การส่งสัญญาณแบบดูโอไบนารี
ชื่อ duo-binary หมายถึงการเพิ่มความสามารถในการส่งข้อมูลของระบบไบนารีเป็นสองเท่า เพื่อให้เข้าใจสิ่งนี้ให้เราพิจารณาลำดับการป้อนข้อมูลไบนารี{ak} ประกอบด้วยเลขฐานสองที่ไม่สัมพันธ์กันแต่ละหลักมีระยะเวลา Taวินาที. ในนี้สัญญาณ1 แสดงโดย +1 โวลต์และสัญลักษณ์ 0 โดย a -1 โวลต์
ดังนั้นเอาต์พุต coder แบบดูโอไบนารี ck ได้รับเป็นผลรวมของเลขฐานสองปัจจุบัน ak และค่าก่อนหน้า ak-1 ดังแสดงในสมการต่อไปนี้
$$ c_k = a_k + a_ {k-1} $$
สมการข้างต้นระบุว่าลำดับอินพุตของลำดับไบนารีที่ไม่สัมพันธ์กัน {ak} เปลี่ยนเป็นลำดับของพัลส์ระดับสามที่สัมพันธ์กัน {ck}. ความสัมพันธ์ระหว่างพัลส์นี้อาจเข้าใจได้ว่าเป็นการแนะนำ ISI ในสัญญาณที่ส่งในลักษณะเทียม
รูปแบบตา
วิธีที่มีประสิทธิภาพในการศึกษาผลกระทบของ ISI คือไฟล์ Eye Pattern. ชื่อ Eye Pattern ได้รับจากความคล้ายคลึงกับดวงตาของมนุษย์สำหรับคลื่นไบนารี บริเวณภายในของรูปแบบตาเรียกว่าeye opening. รูปต่อไปนี้แสดงภาพลายตา
Jitter เป็นรูปแบบระยะสั้นของสัญญาณดิจิทัลทันทีจากตำแหน่งที่เหมาะสมซึ่งอาจนำไปสู่ข้อผิดพลาดของข้อมูล
เมื่อผลของ ISI เพิ่มขึ้นร่องรอยจากส่วนบนไปยังส่วนล่างของการเปิดตาจะเพิ่มขึ้นและตาจะปิดสนิทถ้า ISI สูงมาก
รูปแบบดวงตาให้ข้อมูลต่อไปนี้เกี่ยวกับระบบเฉพาะ
รูปแบบตาจริงใช้ในการประมาณอัตราความผิดพลาดของบิตและอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวน
ความกว้างของช่องเปิดตากำหนดช่วงเวลาที่สามารถสุ่มตัวอย่างคลื่นที่ได้รับโดยไม่มีข้อผิดพลาดจาก ISI
ช่วงเวลาที่เปิดตากว้างจะเป็นเวลาที่ต้องการสำหรับการสุ่มตัวอย่าง
อัตราการปิดตาตามเวลาในการสุ่มตัวอย่างกำหนดว่าระบบมีความอ่อนไหวต่อข้อผิดพลาดของเวลาเพียงใด
ความสูงของการเปิดตาในเวลาสุ่มตัวอย่างที่กำหนดจะกำหนดระยะขอบเหนือเสียงรบกวน
ดังนั้นการตีความรูปแบบตาจึงเป็นข้อพิจารณาที่สำคัญ
การทำให้เท่าเทียมกัน
เพื่อการสื่อสารที่เชื่อถือได้เราจำเป็นต้องมีผลลัพธ์ที่มีคุณภาพ การสูญเสียการส่งสัญญาณของช่องสัญญาณและปัจจัยอื่น ๆ ที่มีผลต่อคุณภาพของสัญญาณจะต้องได้รับการปฏิบัติ การสูญเสียที่เกิดขึ้นมากที่สุดดังที่เราได้กล่าวถึงคือ ISI
เพื่อให้สัญญาณปราศจาก ISI และเพื่อให้แน่ใจว่าอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวนสูงสุดเราจำเป็นต้องใช้วิธีการที่เรียกว่า Equalization. รูปต่อไปนี้แสดงอีควอไลเซอร์ในส่วนรับของระบบสื่อสาร
เสียงรบกวนและสัญญาณรบกวนซึ่งแสดงอยู่ในภาพมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นระหว่างการส่งสัญญาณ รีเจนเนอเรเตอร์รีพีทเตอร์มีวงจรอีควอไลเซอร์ซึ่งชดเชยการสูญเสียการส่งผ่านโดยการสร้างวงจร อีควอไลเซอร์เป็นไปได้ที่จะนำไปใช้งาน
ความน่าจะเป็นของข้อผิดพลาดและรูปของการทำบุญ
อัตราที่สามารถสื่อสารข้อมูลได้เรียกว่า data rate. อัตราที่ข้อผิดพลาดเกิดขึ้นในบิตในขณะที่ส่งข้อมูลเรียกว่าBit Error Rate (BER).
ความน่าจะเป็นของการเกิด BER คือ Error Probability. การเพิ่มอัตราส่วนสัญญาณต่อเสียงรบกวน (SNR) จะทำให้ BER ลดลงดังนั้นความน่าจะเป็นของข้อผิดพลาดก็ลดลงเช่นกัน
ในตัวรับสัญญาณอนาล็อกไฟล์ figure of meritในขั้นตอนการตรวจจับสามารถเรียกได้ว่าเป็นอัตราส่วนของเอาต์พุต SNR ต่ออินพุต SNR มูลค่าที่มากขึ้นของการทำบุญจะได้รับการพิจารณาเป็นพิเศษ
สัญญาณดิจิตอลเป็นอนาล็อกคือการแปลงครั้งต่อไปที่เราจะพูดถึงในบทนี้ เทคนิคเหล่านี้เรียกอีกอย่างว่าDigital Modulation techniques.
Digital Modulationให้ความจุข้อมูลมากขึ้นความปลอดภัยของข้อมูลสูงความพร้อมใช้งานของระบบที่รวดเร็วขึ้นพร้อมการสื่อสารคุณภาพเยี่ยม ดังนั้นเทคนิคการมอดูเลตแบบดิจิทัลจึงมีความต้องการมากขึ้นสำหรับความสามารถในการถ่ายทอดข้อมูลจำนวนมากขึ้นกว่าเทคนิคการมอดูเลตแบบอะนาล็อก
เทคนิคการมอดูเลตแบบดิจิทัลมีหลายประเภทและยังมีการผสมผสานกันขึ้นอยู่กับความต้องการ ในบรรดาทั้งหมดนี้เราจะพูดถึงเรื่องเด่น ๆ
ถาม - การเปลี่ยนคีย์แอมพลิจูด
แอมพลิจูดของเอาต์พุตผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับข้อมูลอินพุตว่าควรเป็นระดับศูนย์หรือรูปแบบของบวกและลบขึ้นอยู่กับความถี่ของพาหะ
FSK - การเปลี่ยนความถี่คีย์
ความถี่ของสัญญาณเอาต์พุตจะสูงหรือต่ำขึ้นอยู่กับข้อมูลอินพุตที่ใช้
PSK - การคีย์ Shift เฟส
เฟสของสัญญาณเอาท์พุตจะเลื่อนขึ้นอยู่กับอินพุต ส่วนใหญ่มีสองประเภท ได้แก่ Binary Phase Shift Keying (BPSK) และ Quadrature Phase Shift Keying (QPSK) ตามจำนวนการเลื่อนเฟส อีกอันคือ Differential Phase Shift Keying (DPSK) ซึ่งเปลี่ยนเฟสตามค่าก่อนหน้า
การเข้ารหัส M-ary
เทคนิคการเข้ารหัส M-ary เป็นวิธีการที่สร้างมากกว่าสองบิตในการส่งสัญญาณพร้อมกันบนสัญญาณเดียว ซึ่งช่วยในการลดแบนด์วิดท์
ประเภทของเทคนิค M-ary ได้แก่ -
- M-ary ถาม
- M-ary FSK
- M-ary PSK
ทั้งหมดนี้จะกล่าวถึงในบทต่อ ๆ ไป
Amplitude Shift Keying (ASK) เป็นประเภทของ Amplitude Modulation ซึ่งแสดงถึงข้อมูลไบนารีในรูปแบบของการเปลี่ยนแปลงในแอมพลิจูดของสัญญาณ
สัญญาณมอดูเลตใด ๆ มีพาหะความถี่สูง สัญญาณไบนารีเมื่อ ASK มอดูเลตจะให้zero คุ้มค่าสำหรับ Low อินพุตในขณะที่ให้ไฟล์ carrier output สำหรับ High อินพุต.
รูปต่อไปนี้แสดงถึงรูปคลื่นที่มอดูเลต ASK พร้อมกับอินพุต
หากต้องการค้นหากระบวนการรับคลื่นมอดูเลต ASK นี้ให้เราเรียนรู้เกี่ยวกับการทำงานของโมดูเลเตอร์ ASK
ถาม Modulator
แผนภาพบล็อกโมดูเลเตอร์ของ ASK ประกอบด้วยตัวสร้างสัญญาณพาหะลำดับไบนารีจากสัญญาณข้อความและตัวกรองแบบ จำกัด วง ต่อไปนี้เป็นแผนภาพบล็อกของ ASK Modulator
เครื่องกำเนิดพาหะส่งผู้ให้บริการความถี่สูงอย่างต่อเนื่อง ลำดับไบนารีจากสัญญาณข้อความทำให้อินพุตแบบ unipolar เป็น High หรือ Low สัญญาณสูงจะปิดสวิตช์ทำให้มีคลื่นพาหะ ดังนั้นเอาต์พุตจะเป็นสัญญาณพาหะที่อินพุตสูง เมื่อมีอินพุตต่ำสวิตช์จะเปิดขึ้นทำให้ไม่มีแรงดันไฟฟ้าปรากฏขึ้น ดังนั้นผลผลิตจะต่ำ
ฟิลเตอร์ จำกัด วงจะกำหนดรูปร่างของพัลส์โดยขึ้นอยู่กับแอมพลิจูดและลักษณะเฟสของฟิลเตอร์ จำกัด แบนด์หรือฟิลเตอร์สร้างพัลส์
ขอ Demodulator
เทคนิค ASK Demodulation มีสองประเภท พวกเขาคือ -
- Asynchronous ASK Demodulation / detection
- Synchronous ASK Demodulation / detection
ความถี่สัญญาณนาฬิกาที่เครื่องส่งเมื่อตรงกับความถี่สัญญาณนาฬิกาที่เครื่องรับเรียกว่าก Synchronous methodเนื่องจากความถี่ได้รับการซิงโครไนซ์ มิฉะนั้นจะเรียกว่าAsynchronous.
Asynchronous ASK Demodulator
เครื่องตรวจจับ ASK แบบอะซิงโครนัสประกอบด้วยวงจรเรียงกระแสครึ่งคลื่นตัวกรองความถี่ต่ำและตัวเปรียบเทียบ ต่อไปนี้เป็นแผนภาพบล็อกเดียวกัน
สัญญาณ ASK แบบมอดูเลตจะถูกกำหนดให้กับวงจรเรียงกระแสครึ่งคลื่นซึ่งให้เอาต์พุตครึ่งบวก ตัวกรองความถี่ต่ำจะยับยั้งความถี่ที่สูงขึ้นและให้เอาต์พุตที่ตรวจพบซองจดหมายซึ่งตัวเปรียบเทียบส่งเอาต์พุตดิจิตอล
Synchronous ASK Demodulator
เครื่องตรวจจับ ASK แบบซิงโครนัสประกอบด้วยเครื่องตรวจจับกฎสี่เหลี่ยมตัวกรองความถี่ต่ำเครื่องเปรียบเทียบและตัว จำกัด แรงดันไฟฟ้า ต่อไปนี้เป็นแผนภาพบล็อกเดียวกัน
สัญญาณอินพุตแบบมอดูเลตของ ASK มอบให้กับเครื่องตรวจจับกฎ Square เครื่องตรวจจับกฎกำลังสองคือเครื่องที่มีแรงดันขาออกเป็นสัดส่วนกับกำลังสองของแรงดันไฟฟ้าขาเข้าที่มอดูเลตแอมพลิจูด ตัวกรองความถี่ต่ำจะลดความถี่ที่สูงขึ้น ตัวเปรียบเทียบและตัว จำกัด แรงดันไฟฟ้าช่วยให้ได้เอาต์พุตดิจิตอลที่สะอาด
Frequency Shift Keying (FSK)เป็นเทคนิคการมอดูเลตแบบดิจิทัลที่ความถี่ของสัญญาณพาหะแตกต่างกันไปตามการเปลี่ยนแปลงของสัญญาณดิจิทัล FSK เป็นรูปแบบของการมอดูเลตความถี่
เอาต์พุตของคลื่นมอดูเลต FSK มีความถี่สูงสำหรับไบนารีอินพุตสูงและมีความถี่ต่ำสำหรับอินพุตต่ำแบบไบนารี ไบนารี1s และ 0s เรียกว่าความถี่ Mark และ Space
ภาพต่อไปนี้คือการแสดงรูปคลื่นแบบมอดูเลต FSK แบบไดอะแกรมพร้อมกับอินพุต
หากต้องการค้นหากระบวนการรับคลื่นมอดูเลต FSK โปรดแจ้งให้เราทราบเกี่ยวกับการทำงานของโมดูเลเตอร์ FSK
FSK โมดูเลเตอร์
แผนภาพบล็อกโมดูเลเตอร์ FSK ประกอบด้วยออสซิลเลเตอร์สองตัวพร้อมนาฬิกาและลำดับไบนารีอินพุต ต่อไปนี้เป็นแผนภาพบล็อก
ออสซิลเลเตอร์สองตัวซึ่งผลิตสัญญาณความถี่ที่สูงขึ้นและต่ำลงเชื่อมต่อกับสวิตช์พร้อมกับนาฬิกาภายใน เพื่อหลีกเลี่ยงความไม่ต่อเนื่องของเฟสที่หยุดชะงักอย่างกะทันหันของรูปคลื่นเอาท์พุตระหว่างการส่งข้อความนาฬิกาจะถูกนำไปใช้กับออสซิลเลเตอร์ทั้งภายใน ลำดับอินพุตไบนารีถูกนำไปใช้กับเครื่องส่งสัญญาณเพื่อเลือกความถี่ตามอินพุตไบนารี
FSK Demodulator
มีวิธีการที่แตกต่างกันในการแยกสัญญาณ FSK wave วิธีการหลักในการตรวจจับ FSK คือasynchronous detector และ synchronous detector. เครื่องตรวจจับแบบซิงโครนัสเป็นเครื่องตรวจจับที่สอดคล้องกันในขณะที่เครื่องตรวจจับแบบอะซิงโครนัสเป็นเครื่องตรวจจับที่ไม่เชื่อมโยงกัน
เครื่องตรวจจับ FSK แบบอะซิงโครนัส
แผนภาพบล็อกของเครื่องตรวจจับ FSK แบบอะซิงโครนัสประกอบด้วยตัวกรองแบบแบนด์สองตัวเครื่องตรวจจับซองจดหมายสองตัวและวงจรการตัดสินใจ ต่อไปนี้คือการแสดงแผนภาพ
สัญญาณ FSK จะถูกส่งผ่าน Band Pass Filters (BPF) สองตัวที่ปรับเป็น Space และ Markความถี่. เอาต์พุตจาก BPF ทั้งสองนี้มีลักษณะเหมือนสัญญาณ ASK ซึ่งมอบให้กับเครื่องตรวจจับซองจดหมาย สัญญาณในเครื่องตรวจจับซองจดหมายแต่ละตัวจะถูกปรับแบบอะซิงโครนัส
วงจรการตัดสินใจจะเลือกเอาท์พุทที่มีความเป็นไปได้มากกว่าและเลือกจากเครื่องตรวจจับซองจดหมายตัวใดตัวหนึ่ง นอกจากนี้ยังปรับรูปคลื่นให้เป็นรูปสี่เหลี่ยมผืนผ้าอีกครั้ง
เครื่องตรวจจับ FSK แบบซิงโครนัส
แผนภาพบล็อกของเครื่องตรวจจับ FSK แบบซิงโครนัสประกอบด้วยเครื่องผสมสองเครื่องที่มีวงจรออสซิลเลเตอร์ในพื้นที่ตัวกรองสัญญาณสองวงและวงจรการตัดสินใจ ต่อไปนี้คือการแสดงแผนภาพ
อินพุตสัญญาณ FSK มอบให้กับมิกเซอร์สองตัวที่มีวงจรออสซิลเลเตอร์ท้องถิ่น สองตัวนี้เชื่อมต่อกับตัวกรองแบนด์พาสสองตัว ชุดค่าผสมเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นตัวแยกสัญญาณและวงจรการตัดสินใจจะเลือกเอาท์พุทที่เป็นไปได้มากกว่าและเลือกจากเครื่องตรวจจับตัวใดตัวหนึ่ง สัญญาณทั้งสองมีการแยกความถี่ขั้นต่ำ
สำหรับทั้งสอง demodulators แบนด์วิดท์ของแต่ละตัวจะขึ้นอยู่กับอัตราบิต demodulator แบบซิงโครนัสนี้ซับซ้อนกว่า demodulators ประเภทอะซิงโครนัสเล็กน้อย
Phase Shift Keying (PSK)เป็นเทคนิคการมอดูเลตแบบดิจิทัลซึ่งเฟสของสัญญาณพาหะมีการเปลี่ยนแปลงโดยการเปลี่ยนอินพุตไซน์และโคไซน์ในช่วงเวลาใดเวลาหนึ่ง เทคนิค PSK ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับ LAN ไร้สายไบโอเมตริกการทำงานแบบไม่สัมผัสพร้อมกับการสื่อสาร RFID และ Bluetooth
PSK มีสองประเภทขึ้นอยู่กับระยะที่สัญญาณจะเปลี่ยนไป พวกเขาคือ -
คีย์กะไบนารีเฟส (BPSK)
เรียกอีกอย่างว่า PSK 2 เฟสหรือ Phase Reversal Keying ในเทคนิคนี้ผู้ให้บริการคลื่นไซน์ใช้การย้อนกลับสองเฟสเช่น 0 °และ 180 °
BPSK เป็นโครงร่างการมอดูเลตแบบ Double Side Band Suppressed Carrier (DSBSC) สำหรับข้อความที่เป็นข้อมูลดิจิทัล
การคีย์ Shift เฟสกำลังสอง (QPSK)
นี่คือเทคนิคการเปลี่ยนเฟสซึ่งผู้ให้บริการคลื่นไซน์ใช้การย้อนกลับสี่เฟสเช่น 0 °, 90 °, 180 °และ 270 °
หากมีการขยายเทคนิคประเภทนี้เพิ่มเติม PSK สามารถทำได้โดยใช้ค่าแปดหรือสิบหกค่าขึ้นอยู่กับข้อกำหนด
BPSK Modulator
แผนภาพบล็อกของ Binary Phase Shift Keying ประกอบด้วยตัวปรับสมดุลซึ่งมีคลื่นไซน์ผู้ให้บริการเป็นอินพุตเดียวและลำดับไบนารีเป็นอินพุตอื่น ต่อไปนี้คือการแสดงแผนภาพ
การมอดูเลตของ BPSK ทำได้โดยใช้ตัวปรับสมดุลซึ่งจะคูณสัญญาณทั้งสองที่ใช้ที่อินพุต สำหรับอินพุตไบนารีเป็นศูนย์เฟสจะเป็น0° และสำหรับอินพุตสูงการกลับเฟสเป็นของ 180°.
ต่อไปนี้คือการแสดงแผนภาพของคลื่นเอาต์พุต BPSK Modulated พร้อมกับอินพุตที่กำหนด
คลื่นไซน์เอาท์พุตของโมดูเลเตอร์จะเป็นพาหะนำเข้าโดยตรงหรือพาหะนำเข้าแบบกลับหัว (เปลี่ยนเฟส 180 °) ซึ่งเป็นหน้าที่ของสัญญาณข้อมูล
BPSK Demodulator
แผนภาพบล็อกของ BPSK demodulator ประกอบด้วยมิกเซอร์พร้อมวงจรออสซิลเลเตอร์ท้องถิ่นตัวกรองแบนด์พาสวงจรตรวจจับสองอินพุต แผนภาพเป็นดังนี้
ด้วยการกู้คืนสัญญาณข้อความแบบ จำกัด วงด้วยความช่วยเหลือของวงจรมิกเซอร์และตัวกรองสัญญาณแบนด์ขั้นตอนแรกของการดีมอดูเลตจะเสร็จสมบูรณ์ ได้รับสัญญาณแบนด์ฐานที่ จำกัด แบนด์และสัญญาณนี้ใช้เพื่อสร้างสตรีมบิตข้อความไบนารี
ในขั้นตอนต่อไปของการดีมอดูเลตอัตราบิตนาฬิกาเป็นสิ่งจำเป็นที่วงจรตรวจจับเพื่อสร้างสัญญาณข้อความไบนารีดั้งเดิม หากอัตราบิตเป็นตัวคูณย่อยของความถี่พาหะการสร้างนาฬิกาบิตจะง่ายขึ้น ที่จะทำให้วงจรเข้าใจได้ง่าย, วงจรการตัดสินใจนอกจากนี้ยังอาจจะแทรกที่ 2 ครั้งที่ขั้นตอนของการตรวจสอบ
Quadrature Phase Shift Keying (QPSK) เป็นรูปแบบของ BPSK และยังเป็นรูปแบบการมอดูเลตแบบ Double Side Band Suppressed Carrier (DSBSC) ซึ่งส่งข้อมูลดิจิทัลสองบิตพร้อมกันเรียกว่า bigits.
แทนที่จะแปลงบิตดิจิทัลเป็นชุดของสตรีมดิจิทัลจะแปลงเป็นคู่บิต ซึ่งจะลดอัตราบิตข้อมูลลงเหลือครึ่งหนึ่งซึ่งทำให้มีพื้นที่ว่างสำหรับผู้ใช้รายอื่น
QPSK Modulator
QPSK Modulator ใช้ตัวแยกบิตตัวคูณสองตัวพร้อมออสซิลเลเตอร์ท้องถิ่นตัวแปลงอนุกรมเป็นแบบขนาน 2 บิตและวงจรฤดูร้อน ต่อไปนี้เป็นแผนภาพบล็อกเดียวกัน
ในการป้อนข้อมูลเปลี่ยนเสียงของสัญญาณข้อความแม้บิต (เช่น 2 ครั้งบิต 4 THบิต 6 THบิต, ฯลฯ ) และบิตคี่ (เช่น 1 บิต 3 ถบิต 5 THบิต ฯลฯ ) จะแยกออกจากกัน โดยตัวแยกบิตและคูณกับผู้ให้บริการรายเดียวกันเพื่อสร้าง BPSK แปลก ๆ (เรียกว่าPSKI) และแม้แต่ BPSK (เรียกว่า PSKQ). PSKQ สัญญาณคือเฟสใด ๆ ที่เลื่อนไป 90 °ก่อนที่จะถูกมอดูเลต
รูปคลื่น QPSK สำหรับอินพุตสองบิตมีดังต่อไปนี้ซึ่งแสดงผลการมอดูเลตสำหรับอินสแตนซ์ต่างๆของอินพุตไบนารี
QPSK Demodulator
QPSK Demodulator ใช้วงจรดีโมดูเลเตอร์ของผลิตภัณฑ์สองตัวพร้อมออสซิลเลเตอร์ท้องถิ่นตัวกรองสัญญาณแบนด์สองตัววงจรอินทิเกรเตอร์สองตัวและตัวแปลงอนุกรมแบบขนาน 2 บิต ต่อไปนี้เป็นแผนภาพเดียวกัน
เครื่องตรวจจับผลิตภัณฑ์สองเครื่องที่อินพุตของเครื่องแยกสัญญาณพร้อมกันจะแยกสัญญาณ BPSK สองตัว คู่ของบิตจะถูกกู้คืนที่นี่จากข้อมูลต้นฉบับ สัญญาณเหล่านี้หลังจากการประมวลผลจะถูกส่งไปยังตัวแปลงขนานกับอนุกรม
ใน Differential Phase Shift Keying (DPSK)เฟสของสัญญาณมอดูเลตจะเปลี่ยนไปเมื่อเทียบกับองค์ประกอบสัญญาณก่อนหน้า ไม่มีการพิจารณาสัญญาณอ้างอิงที่นี่ เฟสสัญญาณเป็นไปตามสถานะสูงหรือต่ำขององค์ประกอบก่อนหน้า เทคนิค DPSK นี้ไม่จำเป็นต้องมีออสซิลเลเตอร์อ้างอิง
รูปต่อไปนี้แสดงถึงรูปคลื่นโมเดลของ DPSK
จะเห็นได้จากรูปด้านบนว่าถ้าบิตข้อมูลต่ำเช่น 0 แสดงว่าเฟสของสัญญาณจะไม่ย้อนกลับ แต่ยังคงดำเนินต่อไปเหมือนเดิม หากข้อมูลมีค่าสูงเช่น 1 เฟสของสัญญาณจะกลับด้านเช่นเดียวกับ NRZI จะกลับด้าน 1 (รูปแบบของการเข้ารหัสที่แตกต่างกัน)
หากเราสังเกตรูปคลื่นข้างต้นเราสามารถพูดได้ว่า High state หมายถึง M ในสัญญาณมอดูเลตและสถานะต่ำแสดงถึง W ในสัญญาณมอดูเลต
DPSK Modulator
DPSK เป็นเทคนิคของ BPSK ซึ่งไม่มีสัญญาณเฟสอ้างอิง ที่นี่สัญญาณที่ส่งสามารถใช้เป็นสัญญาณอ้างอิงได้ ต่อไปนี้เป็นแผนภาพของ DPSK Modulator
DPSK เข้ารหัสสัญญาณสองสัญญาณที่แตกต่างกันคือพาหะและสัญญาณมอดูเลตด้วยการกะระยะ 180 ° อินพุตข้อมูลอนุกรมถูกกำหนดให้กับประตู XNOR และเอาต์พุตจะถูกป้อนกลับไปยังอินพุตอื่นอีกครั้งผ่านการหน่วงเวลา 1 บิต เอาต์พุตของประตู XNOR พร้อมกับสัญญาณพาหะจะถูกมอบให้กับตัวปรับสมดุลเพื่อสร้างสัญญาณมอดูเลต DPSK
DPSK Demodulator
ใน DPSK demodulator เฟสของบิตย้อนกลับจะถูกเปรียบเทียบกับเฟสของบิตก่อนหน้า ต่อไปนี้เป็นแผนภาพบล็อกของ DPSK demodulator
จากรูปด้านบนจะเห็นว่าโมดูเลเตอร์บาลานซ์ได้รับสัญญาณ DPSK พร้อมกับอินพุตหน่วงเวลา 1 บิต สัญญาณนั้นถูกสร้างขึ้นเพื่อ จำกัด ความถี่ที่ต่ำลงด้วยความช่วยเหลือของ LPF จากนั้นจะถูกส่งไปยังวงจร shaper ซึ่งเป็นตัวเปรียบเทียบหรือวงจรทริกเกอร์ Schmitt เพื่อกู้คืนข้อมูลไบนารีดั้งเดิมเป็นเอาต์พุต
คำว่าไบนารีหมายถึงสองบิต M แสดงถึงตัวเลขที่สอดคล้องกับจำนวนเงื่อนไขระดับหรือชุดค่าผสมที่เป็นไปได้สำหรับตัวแปรไบนารีจำนวนหนึ่ง
นี่คือเทคนิคการมอดูเลตแบบดิจิทัลที่ใช้สำหรับการส่งข้อมูลซึ่งแทนที่จะเป็นหนึ่งบิตจะมีการส่งครั้งละสองบิตขึ้นไป เนื่องจากสัญญาณเดียวใช้สำหรับการส่งหลายบิตแบนด์วิดท์ของช่องสัญญาณจึงลดลง
สมการ M-ary
หากได้รับสัญญาณดิจิตอลภายใต้เงื่อนไขสี่ประการเช่นระดับแรงดันไฟฟ้าความถี่เฟสและแอมพลิจูดแล้ว M = 4.
จำนวนบิตที่จำเป็นในการสร้างเงื่อนไขตามจำนวนที่กำหนดจะแสดงทางคณิตศาสตร์เป็น
$$ N = \ log_ {2} {M} $$
ที่ไหน
N คือจำนวนบิตที่จำเป็น
M คือจำนวนเงื่อนไขระดับหรือชุดค่าผสมที่เป็นไปได้ด้วย N บิต
สมการข้างต้นสามารถจัดเรียงใหม่เป็น
$$ 2 ^ N = M $$
ตัวอย่างเช่นด้วยสองบิต 22 = 4 เงื่อนไขเป็นไปได้
ประเภทของเทคนิค M-ary
โดยทั่วไปเทคนิคการมอดูเลตแบบหลายระดับ (M-ary) ใช้ในการสื่อสารแบบดิจิทัลเนื่องจากอินพุตดิจิทัลที่มีระดับการมอดูเลตมากกว่าสองระดับจะได้รับอนุญาตในอินพุตของเครื่องส่งสัญญาณ ดังนั้นเทคนิคเหล่านี้จึงมีประสิทธิภาพแบนด์วิดท์
มีเทคนิคการมอดูเลต M-ary มากมาย เทคนิคเหล่านี้บางส่วนปรับค่าพารามิเตอร์หนึ่งของสัญญาณพาหะเช่นแอมพลิจูดเฟสและความถี่
M-ary ถาม
เรียกว่า M-ary Amplitude Shift Keying (M-ASK) หรือ M-ary Pulse Amplitude Modulation (PAM)
amplitude ของสัญญาณผู้ให้บริการจะเกิดขึ้น M ระดับที่แตกต่างกัน
การเป็นตัวแทนของ M-ary ASK
$ S_m (t) = A_mcos (2 \ pi f_ct) \ quad A_m \ epsilon {(2m - 1 - M) \ Delta, m = 1,2 ... \: .M} \ quad และ \ quad 0 \ leq t \ leq T_s $
คุณสมบัติเด่นบางประการของ M-ary ASK ได้แก่ -
- วิธีนี้ยังใช้ใน PAM
- การใช้งานทำได้ง่าย
- M-ary ASK เสี่ยงต่อเสียงรบกวนและการบิดเบือน
M-ary FSK
สิ่งนี้เรียกว่า M-ary Frequency Shift Keying (M-ary FSK)
frequency ของสัญญาณผู้ให้บริการจะเกิดขึ้น M ระดับที่แตกต่างกัน
การเป็นตัวแทนของ M-ary FSK
$ S_i (t) = \ sqrt {\ frac {2E_s} {T_s}} \ cos \ left (\ frac {\ pi} {T_s} \ left (n_c + i \ right) t \ right) $ 0 \ leq t \ leq T_s \ quad และ \ quad i = 1,2,3 ... \: ..M $
โดยที่ $ f_c = \ frac {n_c} {2T_s} $ สำหรับจำนวนเต็มคงที่ n
คุณสมบัติเด่นบางประการของ M-ary FSK ได้แก่ -
ไม่ไวต่อเสียงรบกวนมากเท่า ASK
ที่ส่ง M จำนวนสัญญาณมีพลังงานและระยะเวลาเท่ากัน
สัญญาณจะถูกคั่นด้วย $ \ frac {1} {2T_s} $ Hz ทำให้สัญญาณตั้งฉากกัน
ตั้งแต่ M สัญญาณตั้งฉากกันไม่มีความแออัดในพื้นที่สัญญาณ
ประสิทธิภาพแบนด์วิธของ M-ary FSK ลดลงและประสิทธิภาพการใช้พลังงานจะเพิ่มขึ้นตามการเพิ่มขึ้นของ M.
M-ary PSK
สิ่งนี้เรียกว่า M-ary Phase Shift Keying (M-ary PSK)
phase ของสัญญาณผู้ให้บริการจะเกิดขึ้น M ระดับที่แตกต่างกัน
การเป็นตัวแทนของ M-ary PSK
$ S_i (t) = \ sqrt {\ frac {2E} {T}} \ cos \ left (w_o t + \ phi _it \ right) $ $ 0 \ leq t \ leq T \ quad และ \ quad i = 1,2 ... M $
$$ \ phi _i \ left (t \ right) = \ frac {2 \ pi i} {M} \ quad โดยที่ \ quad i = 1,2,3 ... \: ... M $$
คุณสมบัติเด่นบางประการของ M-ary PSK ได้แก่ -
ซองจดหมายจะคงที่และมีความเป็นไปได้ของเฟสมากขึ้น
วิธีนี้ใช้ในช่วงแรกของการสื่อสารในอวกาศ
ประสิทธิภาพดีกว่า ASK และ FSK
ข้อผิดพลาดในการประมาณเฟสน้อยที่สุดที่เครื่องรับ
ประสิทธิภาพแบนด์วิธของ M-ary PSK จะลดลงและประสิทธิภาพการใช้พลังงานจะเพิ่มขึ้นตามการเพิ่มขึ้นของ M.
จนถึงตอนนี้เราได้พูดถึงเทคนิคการมอดูเลตที่แตกต่างกัน ผลลัพธ์ของเทคนิคเหล่านี้ทั้งหมดเป็นลำดับไบนารีซึ่งแสดงเป็น1s และ 0s. ข้อมูลไบนารีหรือดิจิทัลนี้มีหลายประเภทและหลายรูปแบบซึ่งจะกล่าวถึงต่อไป
ข้อมูลเป็นแหล่งที่มาของระบบการสื่อสารไม่ว่าจะเป็นอนาล็อกหรือดิจิทัล Information theory เป็นวิธีการทางคณิตศาสตร์ในการศึกษาการเข้ารหัสข้อมูลพร้อมกับการหาปริมาณการจัดเก็บและการสื่อสารข้อมูล
เงื่อนไขการเกิดเหตุการณ์
หากเราพิจารณาเหตุการณ์มีสามเงื่อนไขของการเกิดขึ้น
หากเหตุการณ์ยังไม่เกิดขึ้นแสดงว่ามีเงื่อนไข uncertainty.
หากเหตุการณ์เพิ่งเกิดขึ้นมีเงื่อนไขของ surprise.
หากเหตุการณ์ได้เกิดขึ้นย้อนเวลามีเงื่อนไขของการมีบางอย่าง information.
ทั้งสามเหตุการณ์นี้เกิดขึ้นในช่วงเวลาที่ต่างกัน ความแตกต่างของเงื่อนไขเหล่านี้ช่วยให้เราได้รับความรู้เกี่ยวกับความน่าจะเป็นของการเกิดเหตุการณ์
เอนโทรปี
เมื่อเราสังเกตความเป็นไปได้ของการเกิดเหตุการณ์ว่ามันจะน่าประหลาดใจหรือไม่แน่ใจเพียงใดนั่นหมายความว่าเราพยายามที่จะมีความคิดเกี่ยวกับเนื้อหาโดยเฉลี่ยของข้อมูลจากแหล่งที่มาของเหตุการณ์
Entropy สามารถกำหนดเป็นการวัดเนื้อหาข้อมูลโดยเฉลี่ยต่อสัญลักษณ์แหล่งที่มา Claude Shannonซึ่งเป็น“ บิดาแห่งทฤษฎีสารสนเทศ” ได้จัดเตรียมสูตรไว้เป็น -
$$ H = - \ sum_ {i} p_i \ log_ {b} p_i $$
ที่ไหน pi คือความน่าจะเป็นของการเกิดจำนวนอักขระ i จากสตรีมตัวละครและ bเป็นฐานของอัลกอริทึมที่ใช้ ดังนั้นจึงเรียกอีกอย่างว่าShannon’s Entropy.
จำนวนความไม่แน่นอนที่เหลืออยู่เกี่ยวกับอินพุตช่องหลังจากสังเกตเอาต์พุตช่องเรียกว่า as Conditional Entropy. แสดงโดย $ H (x \ mid y) $
ข้อมูลร่วมกัน
ให้เราพิจารณาช่องที่มีเอาต์พุต Y และอินพุตคือ X
ปล่อยให้เอนโทรปีสำหรับความไม่แน่นอนก่อนหน้านี้ X = H(x)
(สิ่งนี้สันนิษฐานก่อนที่จะใช้อินพุต)
หากต้องการทราบเกี่ยวกับความไม่แน่นอนของผลลัพธ์หลังจากใช้อินพุตแล้วให้เราพิจารณาเอนโทรปีแบบมีเงื่อนไขตามที่ระบุ Y = yk
$$ H \ left (x \ mid y_k \ right) = \ sum_ {j = 0} ^ {j - 1} p \ left (x_j \ mid y_k \ right) \ log_ {2} \ left [\ frac {1 } {p (x_j \ mid y_k)} \ right] $$
นี่คือตัวแปรสุ่มสำหรับ $ H (X \ mid y = y_0) \: ... \: ... \: ... \: ... \: ... \: H (X \ mid y = y_k) $ พร้อมความน่าจะเป็น $ p (y_0) \: ... \: ... \: ... \: ... \: p (y_ {k-1)} $ ตามลำดับ
ค่าเฉลี่ยของ $ H (X \ mid y = y_k) $ สำหรับอักษรเอาต์พุต y คือ -
$ H \ left (X \ กลาง Y \ right) = \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {k = 0} ^ {k - 1} H \ left (X \ mid y = y_k \ right) p \ left (y_k \ right ) $
$ = \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {k = 0} ^ {k - 1} \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {j = 0} ^ {j - 1} p \ left (x_j \ mid y_k \ right) p \ left (y_k \ right) \ log_ {2} \ left [\ frac {1} {p \ left (x_j \ mid y_k \ right)} \ right] $
$ = \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {k = 0} ^ {k - 1} \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {j = 0} ^ {j - 1} p \ left (x_j, y_k \ right) \ log_ {2 } \ left [\ frac {1} {p \ left (x_j \ mid y_k \ right)} \ right] $
ตอนนี้เมื่อพิจารณาถึงเงื่อนไขความไม่แน่นอนทั้งสอง (ก่อนและหลังการใช้ปัจจัยการผลิต) เรามารู้ว่าความแตกต่างเช่น $ H (x) - H (x \ mid y) $ ต้องแสดงถึงความไม่แน่นอนเกี่ยวกับอินพุตช่องที่ได้รับการแก้ไข โดยสังเกตช่องเอาท์พุท
ซึ่งเรียกว่าเป็นไฟล์ Mutual Information ของช่อง
การแสดงข้อมูลร่วมกันเป็น $ I (x; y) $ เราสามารถเขียนสิ่งทั้งหมดในสมการได้ดังนี้
$$ I (x; y) = H (x) - H (x \ mid y) $$
ดังนั้นนี่คือการแสดงข้อมูลร่วมกันอย่างเท่าเทียมกัน
คุณสมบัติของข้อมูลร่วมกัน
นี่คือคุณสมบัติของข้อมูลร่วมกัน
ข้อมูลร่วมกันของช่องเป็นแบบสมมาตร
$$ ฉัน (x; y) = ฉัน (y; x) $$
ข้อมูลร่วมกันไม่เป็นลบ
$$ ฉัน (x; y) \ geq 0 $$
ข้อมูลร่วมกันสามารถแสดงในรูปของเอนโทรปีของเอาต์พุตช่องสัญญาณ
$$ I (x; y) = H (y) - H (y \ mid x) $$
โดยที่ $ H (y \ mid x) $ เป็นเอนโทรปีแบบมีเงื่อนไข
ข้อมูลร่วมกันของช่องสัญญาณเกี่ยวข้องกับเอนโทรปีร่วมของอินพุตช่องสัญญาณและเอาต์พุตช่องสัญญาณ
$$ I (x; y) = H (x) + H (y) - H (x, y) $$
โดยที่เอนโทรปีร่วม $ H (x, y) $ ถูกกำหนดโดย
$$ H (x, y) = \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {j = 0} ^ {j-1} \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {k = 0} ^ {k-1} p (x_j, y_k) \ log_ {2} \ left (\ frac {1} {p \ left (x_i, y_k \ right)} \ right) $$
ความจุช่อง
เราได้พูดคุยถึงข้อมูลซึ่งกันและกันแล้ว ข้อมูลร่วมกันโดยเฉลี่ยสูงสุดในช่วงเวลาการส่งสัญญาณเมื่อส่งโดยช่องสัญญาณที่ไม่ต่อเนื่องหน่วยความจำความน่าจะเป็นของอัตราการส่งข้อมูลที่เชื่อถือได้สูงสุดสามารถเข้าใจได้ว่าchannel capacity.
แสดงโดย C และวัดเป็น bits per channel ใช้.
แหล่งที่มาของหน่วยความจำแบบไม่ต่อเนื่อง
แหล่งที่มาซึ่งข้อมูลถูกปล่อยออกมาในช่วงเวลาต่อเนื่องกันซึ่งไม่ขึ้นกับค่าก่อนหน้านี้สามารถเรียกได้ว่าเป็น discrete memoryless source.
แหล่งที่มานี้ไม่ต่อเนื่องเนื่องจากไม่ได้รับการพิจารณาสำหรับช่วงเวลาต่อเนื่อง แต่เป็นช่วงเวลาที่ไม่ต่อเนื่อง แหล่งที่มานี้ไม่มีหน่วยความจำเนื่องจากเป็นแหล่งข้อมูลใหม่ในแต่ละช่วงเวลาโดยไม่พิจารณาค่าก่อนหน้า
รหัสที่ผลิตโดยแหล่งหน่วยความจำแบบไม่ต่อเนื่องจะต้องแสดงอย่างมีประสิทธิภาพซึ่งเป็นปัญหาสำคัญในการสื่อสาร เพื่อให้สิ่งนี้เกิดขึ้นมีคำรหัสซึ่งแสดงถึงรหัสที่มาเหล่านี้
ตัวอย่างเช่นในการโทรเลขเราใช้รหัสมอร์สซึ่งตัวอักษรจะแสดงด้วย Marks และ Spaces. ถ้าตัวอักษรE ได้รับการพิจารณาซึ่งส่วนใหญ่จะใช้แสดงโดย “.” ในขณะที่จดหมาย Q ซึ่งไม่ค่อยได้ใช้แสดงโดย “--.-”
ให้เราดูที่แผนภาพบล็อก
ที่ไหน Sk คือเอาต์พุตของแหล่งที่มาของหน่วยความจำแบบไม่ต่อเนื่องและ bk คือเอาต์พุตของตัวเข้ารหัสต้นทางซึ่งแสดงโดย 0s และ 1s.
ลำดับที่เข้ารหัสนั้นจะถูกถอดรหัสอย่างสะดวกที่เครื่องรับ
ให้เราสมมติว่าแหล่งที่มามีตัวอักษรด้วย k สัญลักษณ์ที่แตกต่างกันและ kth สัญลักษณ์ Sk เกิดขึ้นกับความน่าจะเป็น Pk, ที่ไหน k = 0, 1…k-1.
ให้คำรหัสไบนารีกำหนดให้กับสัญลักษณ์ Skโดยตัวเข้ารหัสมีความยาว lkวัดเป็นบิต
ดังนั้นเราจึงกำหนดความยาวคำรหัสเฉลี่ยLของตัวเข้ารหัสต้นทางเป็น
$$ \ overline {L} = \ displaystyle \ sum \ LIMIT_ {k = 0} ^ {k-1} p_kl_k $$
L แสดงจำนวนบิตเฉลี่ยต่อสัญลักษณ์ต้นทาง
ถ้า $ L_ {min} = \: Minimum \: possible \: value \: of \: \ overline {L} $
แล้ว coding efficiency สามารถกำหนดเป็น
$$ \ eta = \ frac {L {min}} {\ overline {L}} $$
ด้วย $ \ overline {L} \ geq L_ {min} $ เราจะมี $ \ eta \ leq 1 $
อย่างไรก็ตามตัวเข้ารหัสต้นทางถือว่ามีประสิทธิภาพเมื่อ $ \ eta = 1 $
สำหรับสิ่งนี้จะต้องกำหนดมูลค่า $ L_ {min} $
ให้เราอ้างถึงคำจำกัดความที่ว่า"ให้แหล่งที่มาของเอนโทรปีแบบไม่ต่อเนื่องหน่วยความจำ $ H (\ delta) $ ความยาวรหัส - คำโดยเฉลี่ยL สำหรับการเข้ารหัสแหล่งที่มาใด ๆ จะมีขอบเขตเป็น $ \ overline {L} \ geq H (\ delta) $ "
ในคำที่ง่ายกว่านั้นคำรหัส (ตัวอย่าง: รหัสมอร์สสำหรับคำว่า QUEUE คือ -.- ..-. ..-.) จะมากกว่าหรือเท่ากับซอร์สโค้ดเสมอ (ตัวอย่างเช่น QUEUE) ซึ่งหมายความว่าสัญลักษณ์ในคำรหัสมีค่ามากกว่าหรือเท่ากับตัวอักษรในซอร์สโค้ด
ดังนั้นด้วย $ L_ {min} = H (\ delta) $ ประสิทธิภาพของตัวเข้ารหัสต้นทางในแง่ของเอนโทรปี $ H (\ delta) $ อาจเขียนเป็น
$$ \ eta = \ frac {H (\ delta)} {\ overline {L}} $$
ทฤษฎีบทการเข้ารหัสแหล่งที่มานี้เรียกว่า as noiseless coding theoremเนื่องจากสร้างการเข้ารหัสที่ปราศจากข้อผิดพลาด จะเรียกอีกอย่างว่าShannon’s first theorem.
สัญญาณรบกวนที่ปรากฏในช่องสัญญาณทำให้เกิดข้อผิดพลาดที่ไม่ต้องการระหว่างอินพุตและลำดับเอาต์พุตของระบบสื่อสารดิจิทัล ความน่าจะเป็นของข้อผิดพลาดควรต่ำมากnearly ≤ 10-6 เพื่อการสื่อสารที่เชื่อถือได้
การเข้ารหัสช่องสัญญาณในระบบการสื่อสารแนะนำความซ้ำซ้อนด้วยการควบคุมเพื่อปรับปรุงความน่าเชื่อถือของระบบ การเข้ารหัสแหล่งที่มาช่วยลดความซ้ำซ้อนเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของระบบ
การเข้ารหัสช่องประกอบด้วยการดำเนินการสองส่วน
Mapping ลำดับข้อมูลขาเข้าในลำดับอินพุตช่อง
Inverse Mapping ลำดับช่องสัญญาณออกเป็นลำดับข้อมูลเอาต์พุต
เป้าหมายสุดท้ายคือผลกระทบโดยรวมของไฟล์ channel noise ควรย่อให้เล็กที่สุด
การทำแผนที่ทำได้โดยเครื่องส่งสัญญาณด้วยความช่วยเหลือของตัวเข้ารหัสในขณะที่การทำแผนที่ผกผันจะกระทำโดยตัวถอดรหัสในเครื่องรับ
การเข้ารหัสช่อง
ให้เราพิจารณาช่องที่ไม่ต่อเนื่องของหน่วยความจำ (δ) กับเอนโทรปี H (δ)
Ts แสดงสัญลักษณ์ที่δให้ต่อวินาที
ความจุของช่องแสดงโดย C
ช่องสามารถใช้ได้กับทุกๆ Tc วินาที
ดังนั้นความสามารถสูงสุดของช่องสัญญาณคือ C/Tc
ข้อมูลที่ส่งไป = $ \ frac {H (\ delta)} {T_s} $
ถ้า $ \ frac {H (\ delta)} {T_s} \ leq \ frac {C} {T_c} $ หมายความว่าการส่งข้อมูลนั้นดีและสามารถทำซ้ำได้โดยมีโอกาสผิดพลาดเล็กน้อย
ในกรณีนี้ $ \ frac {C} {T_c} $ คืออัตราวิกฤตของความจุช่อง
ถ้า $ \ frac {H (\ delta)} {T_s} = \ frac {C} {T_c} $ ระบบจะบอกว่าส่งสัญญาณในอัตราวิกฤต
ในทางกลับกันถ้า $ \ frac {H (\ delta)} {T_s}> \ frac {C} {T_c} $ ก็จะไม่สามารถส่งได้
ดังนั้นอัตราสูงสุดของการส่งข้อมูลจึงเท่ากับอัตราวิกฤตของความจุช่องสัญญาณสำหรับข้อความที่ปราศจากข้อผิดพลาดที่เชื่อถือได้ซึ่งสามารถเกิดขึ้นได้บนช่องสัญญาณที่ไม่มีหน่วยความจำแยก นี้เรียกว่าเป็นChannel coding theorem.
สัญญาณรบกวนหรือข้อผิดพลาดเป็นปัญหาหลักในสัญญาณซึ่งรบกวนความน่าเชื่อถือของระบบการสื่อสาร Error control codingเป็นขั้นตอนการเข้ารหัสที่ทำขึ้นเพื่อควบคุมการเกิดข้อผิดพลาด เทคนิคเหล่านี้ช่วยในการตรวจจับข้อผิดพลาดและการแก้ไขข้อผิดพลาด
มีรหัสแก้ไขข้อผิดพลาดที่แตกต่างกันมากมายขึ้นอยู่กับหลักการทางคณิตศาสตร์ที่ใช้กับรหัสเหล่านี้ แต่ในอดีตรหัสเหล่านี้ถูกแบ่งออกเป็นLinear block codes และ Convolution codes.
รหัสบล็อกเชิงเส้น
ในรหัสบล็อกเชิงเส้นพาริตีบิตและบิตข้อความมีการรวมเชิงเส้นซึ่งหมายความว่าคำรหัสผลลัพธ์คือการรวมเชิงเส้นของคำรหัสสองคำใด ๆ
ให้เราพิจารณาบล็อกข้อมูลบางส่วนซึ่งมี kบิตในแต่ละบล็อก บิตเหล่านี้ถูกแมปกับบล็อกที่มีnบิตในแต่ละบล็อก ที่นี่n มากกว่า k. เครื่องส่งจะเพิ่มบิตที่ซ้ำซ้อนซึ่ง ได้แก่(n-k)บิต วิทยุk/n คือ code rate. แสดงโดยr และค่าของ r คือ r < 1.
(n-k) เพิ่มบิตที่นี่คือ parity bits. พาริตีบิตช่วยในการตรวจจับข้อผิดพลาดและการแก้ไขข้อผิดพลาดและในการค้นหาข้อมูล ในข้อมูลที่กำลังส่งบิตส่วนใหญ่ด้านซ้ายของคำรหัสจะตรงกับบิตข้อความและบิตส่วนใหญ่ทางขวาของคำรหัสจะตรงกับพาริตีบิต
รหัสระบบ
รหัสบล็อกเชิงเส้นใด ๆ สามารถเป็นรหัสระบบได้จนกว่าจะมีการเปลี่ยนแปลง ดังนั้นรหัสบล็อกที่ไม่เปลี่ยนแปลงจึงถูกเรียกว่าเป็นไฟล์systematic code.
ต่อไปนี้เป็นตัวแทนของไฟล์ structure of code wordตามการจัดสรร
หากข้อความไม่ได้รับการเปลี่ยนแปลงจะเรียกว่าเป็นรหัสระบบ หมายความว่าการเข้ารหัสของข้อมูลไม่ควรเปลี่ยนแปลงข้อมูล
รหัส Convolution
จนถึงตอนนี้ในรหัสเชิงเส้นเราได้พูดคุยกันว่าควรใช้รหัสที่ไม่เปลี่ยนแปลงอย่างเป็นระบบ นี่คือข้อมูลทั้งหมดn บิตถ้าส่ง k บิตคือบิตข้อความและ (n-k) บิตเป็นพาริตีบิต
ในกระบวนการเข้ารหัสบิตพาริตีจะถูกลบออกจากข้อมูลทั้งหมดและมีการเข้ารหัสบิตข้อความ ตอนนี้พาริตีบิตถูกเพิ่มอีกครั้งและข้อมูลทั้งหมดจะถูกเข้ารหัสอีกครั้ง
รูปต่อไปนี้เป็นตัวอย่างสำหรับบล็อกข้อมูลและกระแสข้อมูลที่ใช้สำหรับการส่งข้อมูล
กระบวนการทั้งหมดที่ระบุไว้ข้างต้นน่าเบื่อซึ่งมีข้อบกพร่อง การจัดสรรบัฟเฟอร์เป็นปัญหาหลักที่นี่เมื่อระบบไม่ว่าง
ข้อเสียเปรียบนี้ถูกหักล้างด้วยรหัส Convolution โดยที่กระแสข้อมูลทั้งหมดจะถูกกำหนดสัญลักษณ์แล้วส่ง เนื่องจากข้อมูลเป็นสตรีมบิตจึงไม่จำเป็นต้องมีบัฟเฟอร์สำหรับการจัดเก็บ
รหัส Hamming
คุณสมบัติเชิงเส้นของคำรหัสคือผลรวมของคำรหัสสองคำก็เป็นคำรหัสเช่นกัน รหัส Hamming คือประเภทของlinear error correcting รหัสซึ่งสามารถตรวจจับข้อผิดพลาดได้ถึงสองบิตหรือสามารถแก้ไขข้อผิดพลาดหนึ่งบิตได้โดยไม่ต้องตรวจพบข้อผิดพลาดที่ไม่ได้แก้ไข
ในขณะที่ใช้โค้ด hamming จะใช้พาริตีบิตพิเศษเพื่อระบุข้อผิดพลาดบิตเดียว ในการรับจากรูปแบบหนึ่งไปยังอีกรูปแบบหนึ่งจะต้องมีการเปลี่ยนแปลงไม่กี่บิตในข้อมูล จำนวนบิตดังกล่าวสามารถเรียกได้ว่าเป็นHamming distance. หากพาริตีมีระยะห่าง 2 จะตรวจพบการพลิกหนึ่งบิตได้ แต่ไม่สามารถแก้ไขได้ นอกจากนี้ไม่สามารถตรวจพบการพลิกสองบิตใด ๆ
อย่างไรก็ตามโค้ด Hamming เป็นขั้นตอนที่ดีกว่าขั้นตอนที่กล่าวถึงก่อนหน้านี้ในการตรวจจับและแก้ไขข้อผิดพลาด
รหัส BCH
รหัส BCH ตั้งชื่อตามผู้ประดิษฐ์ Bโอเซ่ Chaudari และ Hocquenghem. ในระหว่างการออกแบบรหัส BCH มีการควบคุมจำนวนสัญลักษณ์ที่ต้องแก้ไขและด้วยเหตุนี้การแก้ไขบิตหลายรายการจึงเป็นไปได้ รหัส BCH เป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพในการแก้ไขรหัสผิดพลาด
สำหรับจำนวนเต็มบวกใด ๆ m ≥ 3 และ t < 2m-1มีรหัสไบนารี BCH อยู่ ต่อไปนี้เป็นพารามิเตอร์ของรหัสดังกล่าว
ความยาวบล็อก n = 2m-1
จำนวนของตัวเลขตรวจสอบความเท่าเทียมกัน n - k ≤ mt
ระยะทางขั้นต่ำ dmin ≥ 2t + 1
รหัสนี้สามารถเรียกได้ว่าเป็น t-error-correcting BCH code.
รหัสวงจร
คุณสมบัติแบบวนรอบของคำรหัสคือการเปลี่ยนวงจรของคำรหัสใด ๆ ก็เป็นคำรหัสเช่นกัน รหัสวงจรเป็นไปตามคุณสมบัติของวงจรนี้
สำหรับรหัสเชิงเส้น Cถ้าทุกคำรหัสคือ C = (C1, C2, ...... Cn)จาก C มีการเลื่อนองค์ประกอบไปทางขวาของวงจรกลายเป็นคำรหัส การเลื่อนทางขวานี้เท่ากับn-1เลื่อนไปทางซ้าย ดังนั้นจึงไม่เปลี่ยนแปลงภายใต้การเปลี่ยนแปลงใด ๆ ดังนั้นรหัสเชิงเส้นCเนื่องจากไม่เปลี่ยนแปลงภายใต้การเปลี่ยนแปลงใด ๆ จึงสามารถเรียกได้ว่าเป็นไฟล์ Cyclic code.
รหัสวงจรใช้สำหรับการแก้ไขข้อผิดพลาด ส่วนใหญ่จะใช้เพื่อแก้ไขข้อผิดพลาดซ้ำซ้อนและข้อผิดพลาดในการระเบิด
ดังนั้นนี่คือข้อผิดพลาดเล็กน้อยในการแก้ไขรหัสซึ่งจะต้องตรวจพบที่เครื่องรับ รหัสเหล่านี้ป้องกันข้อผิดพลาดจากการแนะนำและรบกวนการสื่อสาร นอกจากนี้ยังป้องกันไม่ให้สัญญาณถูกแตะโดยเครื่องรับที่ไม่ต้องการ มีคลาสของเทคนิคการส่งสัญญาณเพื่อให้บรรลุสิ่งนี้ซึ่งจะกล่าวถึงในบทถัดไป
มีการใช้เทคนิคการส่งสัญญาณแบบรวมกลุ่มก่อนที่จะส่งสัญญาณเพื่อให้การสื่อสารที่ปลอดภัยหรือที่เรียกว่า Spread Spectrum Modulation. ข้อได้เปรียบหลักของเทคนิคการสื่อสารแบบกระจายสเปกตรัมคือการป้องกัน "การรบกวน" ไม่ว่าจะเป็นโดยเจตนาหรือไม่เจตนาก็ตาม
สัญญาณที่ปรับด้วยเทคนิคเหล่านี้ยากที่จะรบกวนและไม่สามารถติดขัดได้ ผู้บุกรุกที่ไม่มีการเข้าถึงอย่างเป็นทางการจะไม่ได้รับอนุญาตให้ถอดรหัสได้ ดังนั้นเทคนิคเหล่านี้จึงถูกใช้เพื่อวัตถุประสงค์ทางการทหาร สัญญาณสเปกตรัมการแพร่กระจายเหล่านี้ส่งที่ความหนาแน่นของพลังงานต่ำและมีการแพร่กระจายสัญญาณอย่างกว้างขวาง
ลำดับเสียงหลอก
ลำดับรหัสของ 1s และ 0s ด้วยคุณสมบัติความสัมพันธ์อัตโนมัติบางอย่างเรียกว่า Pseudo-Noise coding sequenceใช้ในเทคนิคการแพร่กระจายสเปกตรัม เป็นลำดับความยาวสูงสุดซึ่งเป็นรหัสวงจรประเภทหนึ่ง
สัญญาณวงแคบและสเปกตรัมการแพร่กระจาย
ทั้งสัญญาณวงแคบและสเปกตรัมการแพร่กระจายสามารถเข้าใจได้ง่ายโดยการสังเกตสเปกตรัมความถี่ดังแสดงในรูปต่อไปนี้
สัญญาณวงแคบ
สัญญาณวงแคบมีความเข้มข้นของสัญญาณดังแสดงในรูปสเปกตรัมความถี่ต่อไปนี้
ต่อไปนี้เป็นคุณสมบัติบางประการ -
- แถบสัญญาณใช้ช่วงความถี่ที่แคบ
- ความหนาแน่นของพลังงานสูง
- การแพร่กระจายของพลังงานต่ำและเข้มข้น
แม้ว่าคุณสมบัติจะดี แต่สัญญาณเหล่านี้ก็มีแนวโน้มที่จะรบกวน
กระจายสัญญาณสเปกตรัม
สัญญาณสเปกตรัมการแพร่กระจายมีความแรงของสัญญาณกระจายดังแสดงในรูปสเปกตรัมความถี่ต่อไปนี้
ต่อไปนี้เป็นคุณสมบัติบางประการ -
- แถบสัญญาณใช้ความถี่ที่หลากหลาย
- ความหนาแน่นของพลังงานต่ำมาก
- พลังงานมีการแพร่กระจายอย่างกว้างขวาง
ด้วยคุณสมบัติเหล่านี้สัญญาณสเปกตรัมการแพร่กระจายจึงมีความทนทานต่อสัญญาณรบกวนหรือการรบกวนสูง เนื่องจากผู้ใช้หลายคนสามารถแชร์แบนด์วิดท์สเปกตรัมการแพร่กระจายเดียวกันได้โดยไม่รบกวนกันและกันจึงสามารถเรียกสิ่งเหล่านี้ว่าเป็นmultiple access techniques.
FHSS และ DSSS / CDMA
เทคนิคการเข้าถึงหลายสเปกตรัมการแพร่กระจายใช้สัญญาณที่มีแบนด์วิดท์การส่งผ่านขนาดที่มากกว่าแบนด์วิดท์ RF ที่ต้องการขั้นต่ำ
มีสองประเภท
- ความถี่ในการแพร่กระจายสเปกตรัม (FHSS)
- Direct Sequence Spread Spectrum (DSSS)
ความถี่ในการแพร่กระจายสเปกตรัม (FHSS)
นี่คือเทคนิคการกระโดดความถี่ซึ่งผู้ใช้ถูกสร้างขึ้นเพื่อเปลี่ยนความถี่ของการใช้งานจากที่หนึ่งไปยังอีกที่หนึ่งในช่วงเวลาที่กำหนดจึงเรียกว่า frequency hopping. ตัวอย่างเช่นความถี่ถูกกำหนดให้กับผู้ส่ง 1 ในช่วงเวลาหนึ่ง หลังจากนั้นสักครู่ผู้ส่ง 1 จะกระโดดไปยังความถี่อื่นและผู้ส่ง 2 ใช้ความถี่แรกซึ่งก่อนหน้านี้ผู้ส่ง 1 ใช้เรียกว่าfrequency reuse.
ความถี่ของข้อมูลจะถูกกระโดดจากกันเพื่อให้มีการส่งผ่านที่ปลอดภัย ระยะเวลาที่ใช้ในการกระโดดแต่ละความถี่เรียกว่าเป็นDwell time.
Direct Sequence Spread Spectrum (DSSS)
เมื่อใดก็ตามที่ผู้ใช้ต้องการส่งข้อมูลโดยใช้เทคนิค DSSS นี้ข้อมูลผู้ใช้แต่ละบิตจะถูกคูณด้วยรหัสลับที่เรียกว่า chipping code. รหัสบิ่นนี้ไม่ใช่อะไรนอกจากรหัสการแพร่กระจายซึ่งคูณกับข้อความต้นฉบับและส่ง ผู้รับใช้รหัสเดียวกันในการดึงข้อความต้นฉบับ
การเปรียบเทียบระหว่าง FHSS และ DSSS / CDMA
เทคนิคการแพร่กระจายสเปกตรัมทั้งสองเป็นที่นิยมสำหรับลักษณะของพวกเขา เพื่อความเข้าใจที่ชัดเจนให้เรามาดูการเปรียบเทียบของพวกเขา
FHSS | DSSS / CDMA |
---|---|
ใช้หลายความถี่ | ใช้ความถี่เดียว |
ยากที่จะค้นหาความถี่ของผู้ใช้ในเวลาใดก็ได้ | ความถี่ของผู้ใช้เมื่อจัดสรรแล้วจะเท่ากันเสมอ |
อนุญาตให้ใช้ซ้ำความถี่ได้ | ไม่อนุญาตให้ใช้ซ้ำความถี่ |
ผู้ส่งไม่ต้องรอ | ผู้ส่งต้องรอหากคลื่นความถี่ไม่ว่าง |
ความแรงของสัญญาณสูง | ความแรงของสัญญาณต่ำ |
แข็งแกร่งขึ้นและทะลุผ่านอุปสรรค | มันอ่อนแอกว่าเมื่อเทียบกับ FHSS |
ไม่เคยได้รับผลกระทบจากการรบกวน | อาจได้รับผลกระทบจากสัญญาณรบกวน |
มันถูกกว่า | มันแพง |
นี่คือเทคนิคที่ใช้กันทั่วไป | เทคนิคนี้ไม่ได้ใช้บ่อย |
ข้อดีของการแพร่กระจายสเปกตรัม
ต่อไปนี้เป็นข้อดีของการแพร่กระจายสเปกตรัม -
- การกำจัดการพูดคุยข้ามสาย
- ผลลัพธ์ที่ดีขึ้นพร้อมความสมบูรณ์ของข้อมูล
- ลดผลกระทบของการซีดจางหลายเส้นทาง
- ความปลอดภัยที่ดีขึ้น
- ลดสัญญาณรบกวน
- การอยู่ร่วมกับระบบอื่น ๆ
- ระยะการผ่าตัดที่ไกลขึ้น
- ยากที่จะตรวจจับ
- ไม่ใช่เรื่องง่ายที่จะ demodulate / ถอดรหัส
- สัญญาณติดขัดยาก
แม้ว่าเทคนิคการแพร่กระจายสเปกตรัมได้รับการออกแบบมาเพื่อการใช้งานทางทหาร แต่ตอนนี้มีการใช้กันอย่างแพร่หลายเพื่อวัตถุประสงค์ทางการค้า