8.2.2. Корректирующие фильтры для полосы частот речевых сигналовБольшинство модемов речевой полосы частот соответствует форматам модуляции, которые рекомендованы Международным консультативным комитетом по телеграфии и телефонии (МККТТ) [101], а для быстродействующих модемов, нуждающихся в корректирующих фильтрах, включают либо чисто фазовую модуляцию, либо комбинированную амплитудно-фазовую модуляцию. Оба типа модуляции можно рассматривать как формы КАМ, и поэтому для них требуется применять комплексные адаптивные корректирующие фильтры. Наряду с линейными искажениями, речевые каналы связи обычно вносят в передаваемый сигнал сдвиг частоты и дрожание фазы (джиттер). Следовательно, в приемнике модема должна использоваться какая-либо разновидность схемы фазовой автоподстройки частоты для устранения сдвига частоты и уменьшения дрожания фазы. Существуют две распространенных структуры модемов, позволяющих комбинировать комплексные адаптивные корректирующие фильтры с системой фазовой автоподстройки частоты несущей; на рис. 8.7 они показаны в виде блок-схемы. В первом варианте модема коррекция комплексного сигнала на основной частоте выполняется после демодуляции с помощью квадратурных несущих, полученных цифровой системой фазовой автоподстройки частоты (ЦСФАП) из оценок ошибки фазы несущей, генерируемой квантователем. Квантователь представляет собой устройство, которое решает, какое из состояний двумерного сигнала принимается в момент квантования, и выдает комплексное число, соответствующее состоянию сигнала. Сигнал ошибки для адаптации корректирующего фильтра является разницей между входным и выходным сигналами квантователя. Во второй структуре принят обратный порядок демодуляции и коррекции. Когда выполняется коррекция модулированного сигнала передачи данных, сигнал ошибки корректирующего фильтра должен модулироваться с учетом информации о фазе восстановленной несущей; хотя вторая из рассмотренных структур включает более сложные процессы обработки сигнала, она часто оказывается предпочтительнее, поскольку использование корректирующего фильтра не вносит задержку в контур слежения по фазе, что дает возможность легче отслеживать быстрое дрожание фазы. И ЦСФАП, и корректирующий фильтр получают информацию об отслеживании от квантователя, и поскольку передаточные функции отводов корректирующего фильтра определяются результатом демодуляции фазы несущей (изменение фазы на Рис. 8.7. Структуры модемов: а – коррекция на основной частоте; б – коррекция в полосе пропускания. На выходе получают оценку ошибки фазы несущей. Типы корректирующих фильтров. Помимо комбинирования корректирующего фильтра с системой слежения за фазовой несущей существуют другие варианты использования адаптивного трансверсального фильтра в качестве корректирующего. Для простоты опишем эти варианты с точки зрения их воздействия на действительный эквивалентный канал на основной полосе частот; их можно применить также к комплексным каналам на основной полосе частот и к полосовым структурам. Существуют три важных типа корректирующих фильтров, применяемых при передаче данных по каналам речевой связи; 1. Корректирующий фильтр с разбиением на интервалы длиной 2. Корректирующий фильтр с частичными ветвями (ЧВ) [119]. 3. Корректирующий фильтр с решающей обратной связью (РОС) [25]. Чтобы понять причины использования различных типов корректирующих фильтров, мы должны сначала разработать концепцию коррекции, представленную во введении. Импульсную характеристику эквивалентного канала на основной полосе частот, дискретизируемую со скоростью Для случая неискажающего канала, соответствующим образом рассчитанные заградительные полосовые фильтры и правильный выбор фазы дискретизации приводят к частотной характеристике дискретного канала, имеющей постоянную амплитуду и линейно меняющуюся фазу в диапазоне от 0 до Рис. 8.8. Корректирующий фильтр с дробными задержками между отводами. Корректирующий фильтр ЧВ – типа показан на рис 8.8. теперь он рассматривается как адаптивный фильтр с отводами, разделенными промежутками времени Коррекция по типу ЧВ столь эффектна, что характеристики остаточной ошибки корректирующего фильтра, по существу, не зависят от временной фазы [311]. Кроме того, корректирующий фильтр ЧВ - типа может дать более оптимальную фильтрацию принятого информационного сигнала, давая в детекторе информации лучшее отношение сигнал/шум. За такую улучшенную рабочую характеристику приходится расплачиваться тем, что число ветвей корректирующего фильтра для данного интервала времени увеличивается в Для эквивалентного канала на основной полосе частот при наличии сильных амплитудных искажений корректирующие фильтры как ЧВ, так и Так как фильтр оперирует с не содержащими шума данными (после решающей схемы), шум канала не усиливается, так как и эквивалентные низкочастотные каналы с сильными амплитудными искажениями могут подвергаться более эффективной коррекции. Однако, в случае чисто амплитудных искажений, импульсная характеристика симметрична относительно максимума и корректирующий фильтр РОС – типа не может подавить предмаксимальную выборку МСИ. Следовательно, корректирующему фильтру РОС – типа обычно предшествует корректирующий фильтр Рис. 8.9 Корректирующий фильтр с решающей обратной связью. Адаптация корректирующего фильтра. Назначение корректирующего фильтра заключается в аппроксимации характеристики, обратной характеристике канала, при конечном числе отводов. Для выполнения этого существуют различные способы, но самый эффективный - расположить отводы корректирующего фильтра таким образом, чтобы минимизировать сумму среднеквадратичной остаточной МСИ и шума; иначе говоря, если комбинированная характеристика канала и корректирующего фильтра имеет вид где где Возникает первоочередная задача, заключающаяся в том, что для получения сигнала ошибки корректирующего фильтра необходим эталонный сигнал Свойства сходимости алгоритма МНК описаны в гл. 3, где показано, что скорость сходимости представляет собой функцию числа отводов корректирующего фильтра, коэффициента усиления корректирующего контура Энергетический спектр входного сигнала фильтра определяется амплитудно-частотной характеристикой низкочастотного эквивалентного дискретного канала и энергетическим спектром передаваемой последовательности данных. Обычно, чтобы сделать энергетический спектр последовательности данных «белым», в состав передатчика и приемника включают соответственно [271] скремблеры и дескремблеры данных. Тогда сходимость фильтра зависит только от вида амплитудно-частотных характеристик низкочастотного эквивалентного канала. В работе [309] было удачно показано, что характеристики канала слабо влияют на скорость сходимости, поэтому для большинства применений скорость сходимости корректирующего фильтра не слишком критична, и адекватным будет стандартный комплексный стохастический градиентный алгоритм МНК. Однако, есть одна область применения, где скорость сходимости крайне важна. В некоторых сетях передачи данных центральный модем регистрирует каждый из ряда модемов абонентских пунктов, которые соединены в многопозиционную схему. Для получения ответа от каждого из этих модемов центральный модем должен по очереди обучить свой корректирующий фильтр для работы по каналам между ним и каждым абонентским пунктом. Часто сообщения, передаваемые абонентскими пунктами, бывают краткими, поэтому время обучения также должно быть кратким, так как оно не должно занимать значительную долю времени передачи. Для достижения быстрого установления корректирующего фильтра были предложены различные схемы, включающие коррекцию в частотной области [324], калмановские фильтры [94], алгоритмы обращения матриц [46], способы ортогонализации [263] и циклической коррекции [238]. Некоторые из них рассматривались в предыдущих главах данной книги. С точки зрения реализации желательно попытаться минимизировать сложность адаптивного фильтра. Сохранение линейности – это то немногое, что можно сделать для ослабления требований к точности самого фильтра. Однако, можно существенно модифицировать переменные стохастического градиентного алгоритма, не ухудшая его свойства сходимости, правда, скорость сходимости будет ниже [90]. В следующем разделе акцент делается преимущественно на осуществление цифровых реализаций адаптивных корректирующих фильтров каналов речевой связи. Цифровую обработку сигналов можно существенно упростить, если при выполнении умножений и/или множимое взять с меньшей точностью. Переменными градиентного алгоритма, с которыми можно поступить таким образом, являются Дальнейшее упрощение состоит в том, чтобы на умножитель подавать лишь знак входных сигналов, в соответствии с алгоритмом, основанным на ограничении сигнала и приведенным в табл. 7.1. На первый взгляд это представляется опасным, поскольку теряется свойство гарантированной сходимости МНК – алгоритма адаптации [56]. Однако было обнаружено [90, 209, 237], что эффект заключается лишь в незначительном замедлении сходимости, зависящим от функции плотности вероятности амплитуды входного сигнала. Это обычно приемлемая плата за упрощение, сводящееся к замене половины умножений в адаптивном фильтре сложениями или вычитаниями. Операции с сигналом ошибки также приводят к более медленной сходимости. Мы вернемся к этой теме в разд. 8.3, в котором рассматривается случай, где введение упрощений процессов обработки сигналов имеет еще большее значение, и можно обеспечить существенное упрощение сигнала ошибки при значительном замедлении сходимости. Сложность корректирующего фильтра. Число отводов, необходимых для реализации комплексного трансверсального фильтра, регулируется характером искажений, которые должен исключить модем, частотой несущей Несущая частота оказывает влияние на величину МСИ в зависимости от места в спектре сигнала. Например, при увеличении несущей частоты верхние частоты спектра сигнала будут подвергаться все более сильным искажениям по мере приближения к краю речевой полосы частот. Подобным же образом, увеличение скорости дискретизации или Требования, предъявляемые к характеристикам корректирующего фильтра, можно связать с рядом величин, но с точки зрения расчета корректирующего фильтра наиболее полезной величиной будет среднеквадратичная ошибка на выходе (остаточная среднеквадратичная МСИ плюс дисперсия любого шума). Предельное значение этой величины зависит от числа состояний сигнала в линейном сигнале модема (например, число фаз сигнала для ОФМ) и допустимой частоты ошибок. Реализация. Первый аспект, который рекомендуется принимать во внимание при реализации адаптивного корректирующего фильтра, - это требуемое число отводов; обычно оно выбирается в диапазоне от 8 отводов для модемов, производящих опрос со скоростью 4 800 бит/с, до 64 или более - при 9 600 бит/с, когда модемы предназначены для применения в коммутируемых сетях связи. Второй аспект – скорость дискретизации корректирующего фильтра. Ее типичные значения лежат в диапазоне от 600 выборок в 1 с до 4 800 выборок в 1 с или более. Хотя возможны аналоговые реализации корректирующих фильтров для сигналов речевой полосы, в коммерчески конкурентоспособных модемах, в настоящее время, почти исключительно используются реализации на основе цифровой обработки сигналов (ЦОС), что оказывается и более дешевым, и дает лучшие рабочие характеристики. Важным аспектом реализации фильтра на основе ЦОС являются длины слов, необходимые для каждой части структуры корректирующего фильтра. Они изменяются в соответствии с требованиями, предъявляемыми к характеристикам корректирующего фильтра, к числу отводов и коэффициенту усиления. Можно использовать два типа реализации фильтра с ЦОС, каждый из которых различным образом влияет на выбор длины слова. Аппаратная реализация фильтра с ЦОС может строиться либо на специализированных, либо на полуспециализированных заказных БИС или СБИС, или на основе применения микропроцессоров более общей архитектуры. Первый подход обычно более эффективен, но последний обеспечивает гораздо большую гибкость конструирования, поскольку один тип ИС с помощью перепрограммирования можно использовать для различных модемов или даже совершенно различных применений в области обработки сигналов. Используются оба подхода, хотя в настоящее время, когда становятся возможными реализации более сложных СБИС, экономическая эффективность не столь существенна, и имеется тенденция выбирать более гибкий подход, позволяющий распределять затраты на разработку на большее количество изделий. В подходе на основе использования заказных элементов длины слов в каждой части корректирующего фильтра могут устанавливаться независимо и, следовательно, минимизироваться для уменьшения сложности схемы. В микропроцессорной архитектуре обычно имеется общая длина слова, которая, очевидно, должна превышать максимальную длину слова, необходимую для адаптивного фильтра (и для любых других функций ЦОС, требующихся в модемах, если они также реализуются в этом приборе). Требования к точности адаптивных корректирующих фильтров теоретически исследованы в работе [118], но обычно для определения необходимых длин слов используется моделирование. Вообще говоря, для коэффициентов отводов требуются большие длины слов, чем для выборок сигнала. Типичные значения лежат в диапазоне от 12 до 20 бит для коэффициентов и от 6 до 10 бит для выборок сигнала, и зависят от числа отводов, используемых коэффициентов усиления и желаемых характеристик (гл. 7). Рис. 8.10. Реализация адаптивного корректирующего фильтра на БИС. На рис. 8.10 показан пример реализации комплексного адаптивного фильтра для применений в модемах, работающих в речевой полосе частот на основе заказных БИС [43]. Он состоит из трех различных БИС: ИС, осуществляющей обработку сигнала адаптивного фильтра, ИС сдвигового регистра и ИС, выполняющей детектирование сигналов и генерацию сигналов ошибки, наряду с различными иными функциями модемов. Два кристалла – выполняющий обработку сигнала и кристалл запоминающих устройствах – объединены с одним из кристаллов детектирования данных в один комплексный адаптивный корректирующий фильтр с 72 отводами, производящий 2 400 выборок в 1 с; он смонтирован на подложке гибридной микросхемы. Микросхемы изготовлены по
|