Каналы передачи информации
3. Каналы передачи информации
|
3.1. Виды каналов передачи информации |
|
3.2. Информационные характеристики дискретных сигналов |
|
3.3. Критерии верности передачи дискретных сообщений |
|
3.4. Когерентный и некогерентный прием дискретных сигналов |
|
3.5 Волоконно-оптические каналы передачи информации |
Каналы передачи информации предназначены для передачи сообщений от источника к потребителю. При заданных характеристиках линий связи основными задачами являются анализ и синтез операторов преобразования сигналов на передающей и приемной стороне, которые определяются видом канала передачи информации.
3.1. Виды каналов передачи информации
По назначению каналы передачи информации подразделяются на телефонные, телеметрические, передачи цифровых данных и др. В зависимости от характера линий связи различают каналы радиосвязи и каналы проводной связи: кабельные, волноводные,волоконно-оптические и др. Наилучшими характеристиками обладают кабельные линии связи, работающие в диапазоне частот от сотен килогерц до десятков мегагерц.
Каналы радиосвязи различных частотных диапазонов во многих случаях позволяют организовать дальнюю связь без промежуточных станций и поэтому являются более экономичными по сравнению с кабельными.
Наибольшее распространение в многоканальной телефонной и телевизионной связи получили наземные радиорелейные линии связи, работающие в диапазоне частот от десятков мегагерц до десятков гигагерц.
Спутниковые линии связи по принципу работы представляют собой разновидность радиорелейных линий с ретрансляторами, установленными на искусственных спутниках Земли, что обеспечивает дальность связи около 10000 км для каждого спутника. Диапазон частот спутниковой связи в настоящее время расширен до 250 ГГц, что обеспечивает повышение качественных показателей систем связи.
Переход на более высокочастотные диапазоны позволяет получить остронаправленное излучение при малых размерах антенн, уменьшить влияние атмосферных и промышленных помех, организовать большое число широкополосных каналов связи.
По характеру сигналов на входе и выходе каналов различают дискретные, непрерывные и дискретно-непрерывные каналы.
3.2.
Информационные характеристики дискретных каналов
|
Идеальные дискретные каналы |
|
Реальные дискретные каналы |
|
Избыточность кодов и длина кодовых комбинаций в реальных каналах |
|
Пропускная способность реальных каналов |
Пропускная способность канала C определяется как
, (1)
где V
– скорость передачи электрических кодовых сигналов, H
– энтропия сообщения.
Коэффициент использования канала
(2)
так как
Идеальные дискретные каналы
Кодер обеспечивает преобразование предаваемых символов в электрические кодовые сигналы. В идеальном канале между элементами кодовых сигналов на входе и выходе существуют однозначное соответствие (ошибки в канале отсутствуют). Скорость передачи информации равна производительности кодера
, (3)
где
– скорость передачи элементарных кодовых сигналов [сигн./с],
– энтропия кодера [бит/сигн.], L – длительность элементарного кодового сигнала.
Пропускная способность идеального канала
, (4)
где
– основание кода. Пропускная способность является предельной характеристикой канала. Если основание кода равно
и для передачи одного элементарного кодового сигнала необходимо время L, то для передачи кодовой комбинации длиной n
сигналов потребуется время T = nL. Общее число кодовых комбинаций длительностью T
равно
Следовательно, максимальное количество информации в одной кодовой комбинации
Пропускная способность равна
(5)
Таким образом, пропускную способность идеального дискретного канала полностью определяет скорость передачи сигналов и основание кода.
Теорема Шеннона для идеального дискретного канала (без доказательства): если ошибки в дискретном канале отсутствуют, можно закодировать сообщение на выходе источника так, чтобы передавать информацию со средней скоростью V, сколь угодно близкой к C. Передавать информацию с V > C
невозможно.
Эта теорема служит теоретической основой для построения оптимальных эффективных кодов. Если в процессе кодирования на выходе кодера обеспечить появление равновероятных независимых кодовых сигналов, то каждый элементарный сигнал будет нести максимальное количество информации, производительность кодера будет максимальной и скорость передачи информации приблизится к пропускной способности канала.
Реальные дискретные каналы
В реальных каналах всегда имеются ошибки при передаче сообщений.
Ошибки приводят к уменьшению пропускной способности канала и потере информации. Вероятности появления ошибок во многом определяются искажениями сигналов и влиянием помех.
Количество информации, которое содержит принятый символ относительно переданного или в более общем случае один символ относительно другого находят с помощью формулы для вероятности совместного появления символов
(6)
где
и
– вероятности появления символов
и
,
– условная вероятность.
Обозначим принятый кодовый символ
, а переданный
. Количество информации, которое содержит принятый символ
относительно переданного
определяется как
(7)
где
– вероятность совместного появления символов
;
,
– вероятности появления
;
,
– соответствующие условные вероятности. Если символы появляются независимо, то
. Во всех остальных случаях один символ несет информацию о другом и
.
Среднее количество принятой информации, которое приносит один символ, получим, усредняя (7) по всем i и k, а именно
(8)
Учитывая две формы записи дроби (7), получим две формы записи для количества информации
(9)
(10)
Выражения (9) и (10) можно записать более наглядно:
(11)
(12)
Смысл выражений (11), (12) следующий. Величина
– это энтропия кодера, а величина
– это среднее количество информации, потерянное в канале из-за ошибок. Следовательно, соотношение (11) показывает, что среднее количество принятой в одном символе информации можно вычислить как разность энтропий принятого сигнала и помехи. Соотношение (12) используют чаще, так как оно позволяет определить
через энтропию помехи, которую определить проще.
Скорость передачи информации в реальных каналах равна
Используя две последние формулы, получим
(13)
Если ошибок нет, то
и формула (13) переходит в формулу для идеального канала, когда
Пропускная способность
реальных дискретных каналов равна
(14)
где операция отыскания максимума выполняется по всем способам передачи и обработки сигналов.
Теорема Шеннона для реальных дискретных каналов (без доказательства): если производительность источника сообщений меньше пропускной способности канала, сообщение можно закодировать в сигналы так, чтобы передавать информацию по дискретному каналу с помехами со сколь угодно малой вероятностью ошибки.
Эта теорема является теоретической основой корректирующего кодирования.
В ней утверждается, что существует такой код, использование которого позволит обнаружить и исправить практически все ошибки. Задача заключается в отыскании и построении таких кодов.
Избыточность кодов и длина кодовых комбинаций в реальных каналах
Установим взаимосвязь, которая должна существовать в реальных каналах для обеспечения сколь угодно высокой верности передачи, между средней длиной
кодовой комбинации, избыточностью кода
и количеством
информации, теряемой из-за помех.
Чтобы кодер успевал преобразовать каждый символ сообщения в кодовую комбинацию со средней длиной
элементарных кодовых сигналов скорость
передачи сигналов кодером должна быть в
раз выше скорости
передачи символов источником. Поэтому для безошибочного кодирования должно выполняться условие
(15)
Кроме этого условия должно выполняться условие отсутствия потерь информации при кодировании:
(16)
Это условие определяет, что среднее количество информации
, которое заключено в одном символе сообщения, должны переносить
символов кодовой комбинации. С Учетом (16) избыточность кода для реальных каналов определяется выражением
(17)
Условие теоремы Шеннона для реальных каналов с учетом (14) можно представить в виде неравенства
или иначе
(18)
Из (15) и неравенства (18) получим
(19)
Из неравенства (19) следует практически важный вывод: с ростом среднего количества информации
теряемой в канале из-за помех, для обеспечения сколь угодно высокой верности передачи информации должна возрастать средняя длина кодовой комбинации.
Аналогичный вывод справедлив и относительно избыточности кода (17). Если
растет, дробь в правой части (17) уменьшается, а значение
увеличивается. Можно установить непосредственную связь между
и
Так как
, то неравенство (18) можно представить в виде
. (20)
Разделив обе части неравенства (20) на
, получим
(21)
С учетом (15), поменяв местами дроби в неравенстве, получим
Левая часть неравенства представляет коэффициент избыточности кода (17).
Следовательно, для обеспечения сколь угодно высокой вероятности передачи информации в реальных каналах должно выполняться неравенство
(22)
Таким образом, для обеспечения сколь угодно высокой верности передачи информации в реальных каналах с ростом потерь информации
из-за помех должны возрастать средняя длина кодовой комбинации и избыточность кода.
Пропускная способность реальных каналов
Определим с помощью соотношения (14) пропускную способность реального двоичного симметричного канала без памяти. Предположим, что известна вероятность
появления ошибки в канале.
Определим значение
. Для двоичного канала
Условная энтропия
– это энтропия помехи, которая определяется по формуле условной энтропии двоичного источника с коррелированным неравновероятными символами:
(23)
Подставив значения условных вероятностей появления ошибок, получим
Так как по условию нормировки сумма вероятностей в первом сомножителе равна единице, то
(24)
Пропускная способность двоичного реального канала
(25)
Анализ зависимости
показывает, что в диапазоне изменений
функция
является монотонно убывающей. При
, это означает, что из-за высокого уровня помех в канале кодовые сигналы на входе и на выходе канала становятся независимыми (принимаемые сигналы не несут информации о передаваемых).
Пропускную способность
m-ичного реального канала определяют аналогично
(26)
Из (26) как частный случай следует (25) при
Если
, то пропускная способность реального канала стремится к пропускной способности идеального канала (4).
Средняя длина кодовых комбинаций в двоичном и m-ичном реальных каналах определяется неравенством (19):
(27)
Следовательно, минимальная средняя длина кодовых комбинаций в реальных каналах определяется энтропией источника, основанием кода и вероятностью появления ошибки в канале при передаче одного кодового сигнала.
Избыточность
двоичного кода (см. (22)):
, (28)
избыточность многопозиционного кода
3.3. Критерии верности передачи дискретных сообщений
|
Критерий среднего риска |
|
Критерий идеального наблюдателя |
|
Критерий минимума суммы условных вероятностей ошибок |
|
Критерий Неймана-Пирсона |
|
Критерий максимального правдоподобия |
|
Информационный критерий |
При известных характеристиках линий передачи информации важное значение имеют методы оптимального приёма сообщений, которые во многом определяют достоверность и скорость получения информации.
Принято различать три задачи:
Обнаружение
сообщения, когда требуется установить, имеется ли на входе информационный сигнал и помеха или только помеха.
Обнаружение сообщений осуществляется в асинхронных системах связи с пассивной паузой.
Различение
сообщений, когда требуется определить, какое сообщение из возможных (известных) сообщений передано. Различение сообщений является важной операцией в синхронных системах связи с активной паузой.
Восстановление сообщений, заключающееся в том, чтобы на основе принятого искаженного сообщения получить истинное по заданному критерию.
Поскольку сообщения передаются при помощи сигналов, решение перечисленных задач зависит от:
избыточности сообщений,
способа кодирования,
свойств сигнала-переносчика,
вида модуляции,
характеристик помех в канале,
способа демодуляции.
Общий анализ всех аспектов проблемы помехоустойчивости весьма сложен, поэтому её решение разбивают на отдельные этапы. Для этого используют априорную информацию и считают известными вид сигнала и характеристики помех в канале. Тогда задача анализа помехоустойчивости передачи сообщений определяется прежде всего помехоустойчивостьюприёма сигналов.
В любом случае оценка помехоустойчивости передачи сообщений основывается на выбранном (заданном) критерии, т.е. некоторой количественной мере, характеризующей качество приёма информации.
Рассмотрим основные критерии верности передачи сообщений.
Критерий среднего риска
Обратимся к задаче различения сигналов.
Пусть при передачи используются m сигналов
Принятый сигнал представляет собой сумму переданного полезного сигнала и помехи, т.е.
Обозначим
многомерную плотность вероятности приёма случайной реализации x
при условии, что был передан сигнал
Требуется определить, какой именно (из m) сигнал был принят.
При различении сигналов используются методы статистических решений. Многомерное пространство сигналов X
разбивают на m подпространств
. Тогда если
, то принимают решение, что был принят сигнал
. Если на самом деле был передан другой сигнал
, а сигнал x(x) попал в
под действием помехи, то имеет место ошибка в передаче сообщения.
Запишем выражения для условных вероятностей правильного приема сигнала и вероятности ошибки:
(29)
(30)
где x
– вектор, включающий все возможные реализации
, и интегралы являются многомерными.
Потери, которые возникают при ошибочном решении, что был принят сигнал
, когда на самом деле передавался
обозначим
.
Естественно принять
. Условный риск при передаче
есть
(31)
т.е. определяется суммой вероятностей ошибок с учётом потерь
.
Если
– априорная вероятность передачи сигналов
или средняя частота, с которой сигналы
передаются в канал, тогда средний риск при передаче одного сигнала из m возможных равен
(32)
где
– безусловная вероятность.
Качество канала передачи сообщений тем выше, чем меньше средний риск R в (32).
Критерий среднего риска является одним из наиболее общих. Это Байесовский критерий, поскольку он основан на априорно известных вероятности
передачи отдельных сигналов и условной вероятности
на приемной стороне, что позволяет воспользоваться формулой Байеса в (32).
Оптимизация процесса передачи осуществляется за счёт выбора соответствующих сигналов и границ областей принятия решений, таких, чтобы выполнить условие
При длительной эксплуатации канал, построенный согласно критерию минимума среднего риска будет наиболее “экономичным” из всех возможных, т.к. сумма штрафов за ошибки в нём минимальна.
Недостатками критерия являются требование исчерпывающего знания вероятностей сообщений и сложность установления (обоснования) потерь
.
Критерий идеального наблюдателя
Пусть объективные данные для установления потерь
отсутствуют. Тогда разумно стремиться к тому, чтобы различитель сигналов
ошибался как можно реже, т.е. чтобы полная вероятность появления ошибки
(33)
Критерий идеального наблюдателя является частным случаем критерия среднего риска, когда
при
. При этом не учитывается различие в последствиях отдельных ошибок и средний риск
.
Минимизация среднего риска равносильна минимизации
. Вероятность правильного приема сообщения
Максимум достигается тогда, когда решение о том, что принятый сигнал относится к области
, принимается при выполнении условия
(34)
где x
, как и ранее, m – мерный вектор. Анализ m-1
условий (34) показывает, что они равносильны алгоритму
(35)
заключающемуся в том, что регистрируется тот сигнал
, для которого априорная вероятность максимальна.
Критерий минимума суммы условных вероятностей ошибок
В ряде случаев затруднение вызывает не только установление потерь
, но и априорных вероятностей передачи сигналов
, когда характер потока сообщений заранее не известен.
При этом определить полную вероятность ошибки нельзя, но можно установить равенство вероятностей передачи сигналов
После подстановки в формулу для среднего риска (31) с учётом соотношения
(36)
имеем
, (37)
поэтому условие
идентично условию
.
В частном случае различения двух сигналов (m = 2) и
задача сводится к обнаружению сигнала
на фоне шума.
Обозначим условные вероятности следующим образом:
– ошибка первого рода (ложное сообщение),
– ошибка второго рода (пропуск сообщения).
Средний риск при обнаружении сообщения
будет равен
Критерий Неймана-Пирсона
В ряде случаев стремятся уменьшить вероятность пропуска информационного сигнала, что обеспечивается при условии
, реализуемом на практике на основе сравнения с пороговым (допустимым) уровнем вероятности пропуска сообщения, т.е.
. Чтобы учесть также последствия ложного приёма сообщения, определяемого вероятностью
, вводится целевая функция вида
, где m – коэффициент, оптимизация которой позволяет построить системы по критерию Неймана-Пирсона.
В случае различения двух сигналов
при равенстве слагаемых целевой функции запишем
(38)
при этом условие среднего риска сводится к соотношению
(39)
где вероятности пропуска сообщения и ложного сообщения определяются в форме
(40)
(41)
Следовательно, критерий Неймана-Пирсона можно интерпретировать как частный случай Байесовского критерия.
Для случая различения сигналов
используем соотношение
(42)
где
– апостериорная вероятность того, что передавался сигнал
при условии принятого сигнала x, p(x
) – безусловная плотность вероятности сигнала x . Согласно формуле Байеса,
(43)
Условие максимума апостериорной вероятности есть
В случае обнаружения сигнала
должно выполняться условие
(44)
или
(45)
(46)
Левая часть неравенства (46) носит название отношения правдоподобия. Правая часть в случае неизвестных вероятностей отсутствия и наличия сигнала также неизвестна, поэтому принимают, что отношение правдоподобия должно быть выше заданного порогового значения P .
Таким образом, пространство X реализаций x преобразуется в значения P
на числовой оси, так что условные вероятности принять сигнал при условии его наличия или отсутствия выражаются в форме
(47)
(48)
Поэтому при установленной границе
принятия решений
(49)
(50)
Структура оптимального приемника Неймана-Пирсона строится так, чтобы выполнялось условие
.
Критерий максимального правдоподобия
Плотность вероятности
получения реализации при условии переданного сигнала
называется функцией правдоподобия. Наиболее правдоподобной гипотезой является та, для которой выполняется условие
Таким образом, имеет место частный случай критерия идеального наблюдателя при
и достигается минимум суммы условных вероятностей ошибок.
Информационный критерий
Качество приёма сообщений можно определить сравнением количества принятой
и переданной
информации в форме
(51)
Можно показать, что критерий (51) во многих случаях эквивалентен критерию идеального наблюдателя и критерию максимума апостериорной вероятности.
3.4. Когерентный и некогерентный прием дискретных сигналов
|
Вероятность ошибок при когерентном приеме |
|
Различение m-ичных сигналов |
|
Некогерентный прием |
Когерентный прием сигналов осуществляется при следующих условиях:
передаваемые сигналы
полностью известны,
канал связи имеет известные параметры,
помеха
носит аддитивный характер, имеет гауссовскую плотность вероятности и известную спектральную плотность
,
синхронизация сигналов является идеальной.
Представим реальный сигнал моделью
, (52)
где
- m –мерный вектор, учитывающий все возможные передаваемые сигналы
(для конкретного сигнала
(m-1) компонентов вектора
являются нулевыми). Требуется обеспечить оптимальное различение сигналов
.
Сигналы
являются детерминированными и известными, поэтому плотность вероятности принятого сигнала
,
, полностью определяется K-мерной плотностью вероятности значений помехи
, т.е. функция правдоподобия есть
. (53)
В случае гауссовской помехи
, (54)
где
,
- ширина полосы частот,
- отсчеты помехи.
Энергия помехи на интервале L равна
(55)
или
. (56)
Поскольку
,
то
. (57)
Алгоритм оптимального когерентного приема по критерию максимального правдоподобия состоит в получении максимального по i
значения в выражении (57). Это условие обеспечивается при
.
Можно показать, что алгоритм обеспечивает в указанных условиях также минимум полной вероятности ошибки и соответствует критерию идеального наблюдателя.
Для двоичных сигналов (импульсов) имеются два варианта
или
. При этом для их различения проверяется условие
. (58)
После раскрытия скобок получаем неравенство
, (59)
где в левой части записана разность корреляционных интегралов, а в правой – разность энергии сигналов.
Блок-схема различения двух сигналов показана на рис. 3.1.
Рис. 3.1 Структурная схема алгоритма различения двух сигналов
Для различения сигналов
одним из наиболее эфективных методов является использование согласованных фильтров. Известно, что такие фильтры обеспечивают наибольшее отношение сигнала к шуму на выходе фильтра.
Согласованный фильтр дает сигнал на выходе
, (60)
где импульсный отклик фильтра
представляет собой обращенную копию сигнала
. Поскольку принимаемые сигналы
являются реализациями стационарного случайного процесса, значение интеграла (60) не зависит от сдвига аргументов подынтегральных функций и равен корреляционному интегралу
. (61)
Для вычисления разности корреляционных интегралов
в схеме рис. 3.1. можно задать импульсный отклик согласованного фильтра в форме
и использовать только один фильтр вместо двух умножителей. Запуск фильтра обеспечивается схемой синхронизации когерентного приемника в момент x=0
и снятия показаний в конце интервала L.
Вероятность ошибок при когерентном приеме
Если энергия разности двух различаемых сигналов
не превышает энергии помехи на выходе согласованного фильтра, т.е.
, (62)
то имеет место ошибочный прием сигнала. Вероятность ошибок
, возникающая из-за влияния гауссовского шума, определяется интегрированием гауссовской плотности вероятности
шума вида (54) в форме
, (63)
где
, величина
характеризует отношение сигнала к шуму.
При заданном отношении
вероятность ошибочного приема можно найти из (63), используя табулированные значения функции
Различение m-ичных сигналов
Условие различения сигналов выражается в виде
, (64)
где
и представляют собой систему
неравенств, которые анализируются совместно.
Можно показать, что при аддитивной помехе и когерентном приеме с идеальной синхронизацией вероятность правильного приема равна
, (65)
где
- вероятность единичной ошибки в канале,
- вероятность ошибки m-ичного приема. Поскольку
, по формуле бинома Ньютона запишем
. (66)
Вероятность ошибки линейно возрастает с ростом m. Однако m-ичный символ несет в
раз большее количество информации. Сравнение m-ичного и двоичного каналов следует вести при одинаковой скорости передачи и равных энергиях. Можно показать, что m-ичные системы имеют более высокую степень помехоустойчивости, однако аппаратурно значительно более сложны.
Достоинствами методов когерентного приема сигналов является независимость помехоустойчивости от полосы пропускания и отсутствие необходимости фильтрации спектра входных сигналов.
Некогерентный прием
При некогерентном приеме моменты появления известного по форме сигнала (его фаза
) рассматриваются как значение случайной переменной. При этом математическое ожидание функции правдоподобия можно выразить в форме
. (67)
Согласно критерию максимального правдоподобия, требуется обеспечить выполнение условия
. (68)
Можно показать, что оптимальный некогерентный приемник выделяет огибающую взаимной корреляционной функции
. (69)
Здесь сигналы
и
представлены в форме комплексных аналитических сигналов
, (70)
, (71)
где мнимые части связаны с действительными частями преобразованием Гильберта. Сигналы (70) и (71) можно представить в полярных координатах в виде
, (72)
, (73)
причем фазы сигналов выражаются в форме
. (74)
Выражение (69) справедливо в случае, когда модули функций (72) и (73) и фаза
в (74) изменяются медленно по сравнению с периодом несущей
.
Пример действительной части аналитического сигнала, показан на рис.3.2.
Рис. 3.2 Пример изменения действительной части аналитического сигнала
Комплексные амплитуды сигналов (72) и (73) определяются выражениями
, (75)
(76)
и используются при оценке интеграла в (69).
3.5 Волоконно-оптические каналы передачи
информации.
|
Частотное разделение каналов |
|
Когерентный приём и демодуляция оптических сигналов |
|
Методика инженерного расчета волоконно-оптических систем |
|
Волоконно-оптические ретрансляторы |
Волоконно-оптические системы связи и передачи информации широко применяются в технике дальней связи, кабельном телевидении и компьютерных сетях. Волоконно-оптические каналы передачи информации содержат все элементы, характерные для систем связи, представленные схемой рис. 3.3, и являются примером реализации каналов связи и передачи информации на основе высоких технологий.
Достоинствами оптических кабелей по сравнению с электрическими являются возможность передачи большого потока информации, малое ослабление сигнала и независимость его от частоты в широком диапазоне частот, высокая защищенность от внешних электоромагнитных помех, малые габаритные размеры и масса (масса оптических кабелей в 10 раз меньше электрических). Оптические кабели не требуют дорогостоящих материалов и изготавливаются, как правило, из стекла или полимеров.
В оптических системах передачи информации применяются в основном те же принципы образования многоканальной связи, что и в обычных системах передачи по электрическим кабелям, а именно частотного и временного разделения каналов. В первом случае сигналы различаются по частоте и имеют аналоговую форму передаваемого сообщения. Во втором случае каналы мультиплексируются во времени, и импульсы имеют дискретный вид. Это соответствует цифровой передаче с импульсно-кодовой модуляцией (ИКМ).
Во всех случаях оптической передачи информации электрический сигнал, формируемый частотным или временным методом, модулирует оптическую несущую и затем передается по оптическому кабелю.
Рис.3.3.
Структурная схема волоконно-оптического канала передачи информации.
Возможны два вида модуляции: внутренняя и внешняя. При внутренней модуляции электрический сигнал непосредственно воздействует на излучение источника (лазера), обеспечивая соответствующую интенсивность и форму сигнала. При внешней модуляции используется специальное модулирующее устройство, с помощью которого осуществляется воздействие передаваемого сигнала на уже сформированный световой луч. Для систем с полупроводниковыми лазерами применяется, как правило, внутренняя модуляция.
В основном используется метод модуляции интенсивности оптической несущей, при котором от амплитуды электрического сигнала зависит мощность излучения, подаваемого в кабель, и закон изменения мощности оптического излучения повторяет закон изменения модулирующего сигнала. Частотная и фазовая модуляция не могут быть применены непосредственно, поскольку из-за шумового характера излучения полупроводниковых источников, работающих в оптическом диапазоне, сигнал не является строго синусоидальным. Тем не менее, эти виды модуляции в принципе могут быть реализованы путем изменения соответствующих параметров сигнала, модулирующего интенсивность излучения.
Выбор метода модуляции интенсивности излучения для оптических систем обусловлен также простотой реализации передачи и приема сигнала. При передаче используется полупроводниковый лазер, который обеспечивает непосредственное преобразование электрического сигнала в оптический, сохраняя его форму. Для повышения эффективности ввода оптического сигнала в кабель (снижения потерь) в схеме рис. 3.3 используются элементы согласования. Поступающий из кабеля оптический сигнал преобразуется в оптическом приемнике в электрический сигнал, который поступает для дальнейших преобразований в электронную схему. Прием осуществляется фотодетектором, выходной ток которого пропорционален входной мощности. Следовательно, подавая оптический сигнал непосредственно на фоточувствительную поверхность фотодетектора, можно преобразовать его в электрический сигнал сохраняя его форму.
Оптические системы передачи являются, как правило, цифровыми.
Это обусловлено тем, что передача аналоговых сигналов требует высокой степени линейности промежуточных усилителей, которую трудно обеспечить в оптических системах. Особенность оптических цифровых методов состоит в том, что передача ведется только однополярными импульсами электрического сигнала, модулирующего оптическую несущую. Последнее объясняется тем, что модулируется не амплитуда, а мощность оптического излучения.
Таким образом, наиболее распространенной волоконно-оптической системой связи является в настоящее время цифровая система с временным разделением каналов и ИКМ интенсивности излучения источника. Двухсторонняя связь осуществляется по двум волоконным световодам. По одному световоду передаются сигналы в направлении А-Б, по другому в направлении Б-А. В обоих направлениях сигналы передаются на одной и той же оптический несущей (например, имеющей частоту
Гц, соответствующую длине волны l=1,3 мкм).
Источники и приемники излучения должны быть взаимно согласованными с кабелем. Для этого необходимо, чтобы:
длина волны излучения находилась в области малого затухания кабеля;
диаграмма направленности излучения источника соответствовала апертурному углу выбранного световода;
фотоприемник имел достаточную чувствительность;
соблюдалось соответствие между скоростью передачи информации и шириной спектра излучения источника.
Следует иметь в виду, что в связи с сильно выраженными дисперсионными свойствами оптического кабеля приходящие на фотодетектор импульсы могут перекрываться, поэтому требуется использовать специальные алгоритмы оптимального приёма. Для подавления межсимвольной интерференции применяют фильтры (выравниватели), которые располагают после фотодетектора и усилителя. Последующую часть электрической схемы оптимизируют для приема импульсов без межсимвольной интерференции.
Расширение импульсов при передачи их по оптическому кабелю эквивалентно их прохождению через четырехполюстник с частотной характеристикой, спадающей в области высоких частот. Для ее выравнивания применяют фильтры, значение коэффициента передачи которых с частотой возрастает, что приводит также к увеличению уровня шума.
Поэтому характеристику выравнивателя подбирают как компромисс между снижением межсимвольной помехи и возрастанием уровня шумов (связанных с фотодетектированием и усилением) по минимальному уровню требуемой световой мощности на входе фотодетектора.
Весьма перспективно применение спектрального уплотнения, при котором в волоконный световод вводится одновременно излучение от нескольких источников, работающих на различных оптических частотах, а на приемной стороне с помощью оптических фильтров происходит разделение сигналов. За счет спектрального уплотнения возможна передача значительно большего объема информации по одному волоконному световоду и организация по нему двухсторонней связи.
Частотное разделение каналов
На рис. 3.4 показан пример распределения частот несущих в сверхширокополосной системе с частотным разделением каналов. Десять несущих частот распределены с частотным интервалом 100 ГГц в каждой группе несущих. Полоса каждой группы соответствует полосе пропускания оптического разделяющего фильтра 2 ТГц.
На рис. 3.5 показана схема разделения несущих на n гетеродинных приемников. Если оптический разделитель мощности не имеет частотной селекциии, то все сигналы будут иметь заметные потери разделения. Разработаны оптические периодические разделяющие фильтры с разделением 10 ГГц (или даже 5 ГГц), на основе интерферометра Маха-Цендера.
Идея использования несимметричногоинтерферометра Маха-Цендера в качестве многоволнового мультиплексора/демультиплексора иллюстрируется на рис. 3.6, где показаны принципиальная схема 4-волнового оптического разделителя и его спектральные характеристики. Этот принцип может быть распространен и на более сложные разделители: 8- или 16 волновый. Волоконно-оптический эквивалент классического интерферометра Маха-Зендера показан на рис. 3.7.
Рис. 3.4. Распределение спектра несущих в системе
со спектральным разделением
Рис. 3.5. Схема регистрации мощности оптического сигнала
в гетеродинном приемнике с частотным разделением каналов.
ФД – фотодиоды, ЛД – гетеродины (лазерные диоды),
УПЧ – усилитель промежуточной частоты,
Д – детекторы электрических сигналов
