Разработана система кадровой синхронизации цифровой телевизионной системы. Проведен статистический анализ исходных реализаций «белого» шума и синтезированных последовательностей для кадровой синхронизации систем цифрового телевидения. Осуществлен сравнительный анализ синтезированных последовательностей с известными. Результаты анализа показывают преимущества полученных последовательностей по сравнению с известными. Проведенное моделирование подтверждает полученные результаты.
Ключевые слова: кадровая синхронизация, бинарные синхронизирующие последовательности, система цифрового телевидения, «белый» шум, автокорреляционная функция, моделирование.
Все системы цифровой связи требуют синхронизации сигналов, которая заключается в установке и поддержке точной временной соответствия сформированных в передающей части и принятых в приемной части сигналов. Передающая и приемная части системы связи имеют в своем составе собственный тактовый генератор. Частота тактового генератора приемника будет отличаться от частоты тактового генератора передатчика. Таким образом, цифровая часть системы связи работает с сигналами, которые имеют неодинаковые частоты дискретизации. Смещение частоты дискретизации приводит к тому, что частота на приемной стороне не будет такой же, как на передаточном стороне. Разница приводит к зашумленности продетектированного сигнала. Это негативно сказывается на достоверности полученных данных. Разница будет постоянно меняться, приближаясь к соседнему отсчету, потом к следующему, и так далее. Решения этой проблемы-разработка схем символьной синхронизации, которая будет подстраивать время отсчета на приемнике к времени отсчета на передатчике. Для каждой системы синхронизации выделяют два режима работы: режим вхождения в синхронизм (режим поиска) и режим слежения. В режиме вхождения в синхронизм осуществляется поиск и обнаружение сигнала, грубая оценка его неизвестных параметров. После чего система захватывает сигнал и переходит в режим слежение, в котором осуществляется точная оценка неизвестных параметров сигнала. Переход в синхронный режим может осуществляться с помощью информации, передаваемой в начале сеанса связи или по самому информационного сигнала. Таким образом, эффективность передачи полезных данных снижается из-за затрат на передачу данных, необходимых только для синхронизации и необходимого времени для поиска сигнала и перехода в режим слежения всех систем синхронизации приемника [1]. Большинство современных цифровых систем радиосвязи имеют несколько систем синхронизации, которые располагаются на приемной части радиосистемы. Среди них выделяют:
— системы синхронизации по несущей частоте (ССН);
— системы тактовой синхронизации (СТС);
— системы синхронизации слов (ССС);
— системы кадровой синхронизации (СКС).
В первую очередь, выполняется синхронизация по несущей частоте, далее-по тактовой частоте, по частоте слов и по кадровой частоте.
Существуют еще эффекты, вводимые каналом связи — это задержка и доплеровский сдвиг частоты, которые тоже компенсируются системами автоматического регулирования.
В системах связи также применяется кадровая синхронизация для того, чтобы узнать о начале кадра. Делается это включением в кадр заранее известной последовательности, так называемой преамбулы, которая определяется с помощью корреляционного приемника.
В системах цифрового телевидения нужно обеспечить выполнение всех операций по обработке цифровых сигналов синхронно и последовательно. Кадровая синхронизация вызвана необходимостью согласования по фазе передатчика и приемника таким образом, чтобы можно было идентифицировать начало кадра. Сигналами кадровой синхронизации часто используются бинарные последовательности большой длины с хорошими непериодическими автокорреляционными функциями [2].
Формат кадра передачи данных в цифровом цветном телевидении показан на рис. 1, где каждый канал имеет свой личный адрес. Размер кадра, в большинстве случаев, выбирается в степени 2.
Рис. 1. Формат кадра передачи данных в системах цифрового цветного телевидения
Синхронизация кадров продиктована необходимостью согласования фаз передатчика и приемника, чтобы можно было определить начало кадра. В качестве сигналов кадровой синхронизации часто используются двоичные последовательности большой длины с хорошей апериодической функцией автокорреляции [3].
Таким образом, данная работа посвящена разработке алгоритма синтеза последовательностей случайной длины.
Для выделения сигнала синхронизации на приемной стороне требуется опорная последовательность, содержащая корреляционное устройство или согласованный фильтр [4]. Блок-схема синхронизации кадров показана на рис. 2. Синхронизация осуществляется за счет накопления данных. Предполагается, что в начале каждого пакета данных кадра специальный сигнал будет передан и идентифицирован соответствующим фильтром. Проверяемое пороговое устройство, синхронизирующие импульсы, с целью уменьшения вероятности ложного срабатывания, подаются на многовходовую линию задержки, с выходов которой сигнал подается на многовходовую схему “И”. Если хотя бы на одном входе схемы “И” сигнал будет отсутствовать, он также будет отсутствовать на выходе. Стабильный генератор генерирует последовательность коротких прямоугольных импульсов с частотой кадров. При поступлении синхросигнала на вход генератора стабильных синхроимпульсов происходит связывание по фазе с входным сигналом [3].
Поскольку вычисление свертки происходит после демодуляции, ошибки проявляются в виде изменения значений отдельных позиций сигнала, т. е. изменения на противоположные значения. В качестве модели канала связи мы рассмотрим двоичный симметричный канал, в котором переходы символа “-1” в символ “+1” и символа “+1” в символ “-1” равновероятны.
Рис. 2. Структурная схема синхронизации кадров: Тк — линия задержки на один временной шаг
Очевидно, что последовательность синхронизации должна иметь низкий уровень боковых лепестков (SLL) корреляционной функции, которая определяется как
Для последовательностей синхронизации мы можем использовать коды Баркера, последовательность максимальной длины или М-последовательность, коды Золота [5].
Лучшие корреляционные свойства приписываются кодам Баркера, но известно только девять последовательностей Баркера, все длиной не более 13 (коды Баркера существуют только для длин 4, 5, 7, 11, 13). M-последовательности и коды Gold существуют только для нечетных длин, кратных N = 2k -1, k = 2,3,4,...
В связи с этим при построении сигнала синхронизации мы сталкиваемся с проблемой синтеза видеопоследовательностей произвольной длины (например, нестандартных кодов длиной 8, 16, 32, 64 элемента). Самый простой способ получить длину последовательности синхронизации N = 2k, k = 2,3,4,. состоит в том, чтобы завершить M-последовательность для достижения четного числа.
Рассматривая M-последовательность длиной N = 7 (рис. 3), которая совпадает с кодом Баркера: функция автокорреляции (ACF) для кода Баркера длиной N = 7 показана на рис. 4, а. После завершения последовательности добавлением первого символа “-1” ACF принимает форму, показанную на рис. 4, б.
Рис. 3. Огибающая последовательности Баркера длиной N=7
Рис. 4. ACF для кода Баркера длиной N= 7 и дополнительного кода длиной N= 8(-1)
Ясно, что ухудшение корреляционных свойств “дополненной” последовательности будет тем больше, чем больше элементов будет завершено.
Проведем разработку алгоритма поиска двоичных последовательностей синхронизации с заданными свойствами автокорреляции и сравнительный анализ синтезированных последовательностей с известными.
Для поиска двоичных последовательностей с требуемыми свойствами длин N<40 мы можем использовать алгоритм исчерпывающего поиска. Однако при больших значениях N время поиска недопустимо увеличивается.
Хорошо известно [5], что сигнал, имеющий автокорреляционную функцию, близкую к идеальной, т. е. с низким уровнем боковых лепестков, должен иметь широкий спектр, приближенный к спектру белого шума. Поэтому для шумоподобных двоичных последовательностей длиной N> 40 предлагается использовать корреляционный алгоритм для анализа сегментов белого шума длиной N выборок, квантованных для уровней -1, 1.
Преобразование Variate должно быть реализовано в соответствии со следующим правилом:
где
Источник шума может быть получен алгоритмически с использованием, например, конгруэнтного генератора или физически с использованием полупроводникового генератора шума.
Схема генерации шума, квантованная до двух уровней на основе полупроводникового генератора шума, показана на рис. 5.
Рис. 5. Полупроводниковый генератор шума
Анализ статистических характеристик шумовых реализаций, проведенный в среде Scilab, показал хорошее соответствие между полученным законом распределения и законом равномерного распределения. Исходные данные, использованные при анализе статистических характеристик, представляли собой шум при трех типах реализации, количество выборок для каждой реализации n = 10000.
Для поиска сигналов с заданным уровнем ACF применим следующий алгоритм:
Шаг 1. Установка длины последовательности N и требуемой LSL Rb. Число итераций равно M.
Шаг 2. Сохранение файла с последовательностью шумов длиной N.
Шаг 3. Расчет ACF.
Шаг 4. Расчет максимального SLL Rbmax = max|R(k)|, k = 1, m.
Шаг 5. Проверка состояния Rb max < Rb. Если не выполнено, и число итераций не достигнуто, вернитесь к шагу 2. Если условие выполнено, перейдите к шагу 6.
Шаг 6. Сохранение найденной последовательности.
Сравнительные характеристики кодовых последовательностей, построенных с использованием различных алгоритмов (исчерпывающий поиск, “шумный” поиск), приведены в табл. 1.
Таблица 1
Уровень боковых лепестков функции автокорреляции для кодовых последовательностей, полученных различными методами
|
Длина кода |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
16 |
17 |
|
М-последовательность |
1 |
3 |
||||||||||||
|
Исчерпывающий поиск |
1 |
1 |
2 |
1 |
3 |
3 |
2 |
1 |
2 |
1 |
2 |
2 |
2 |
3 |
|
“Шумный” поиск |
1 |
1 |
2 |
1 |
3 |
3 |
2 |
1 |
2 |
1 |
2 |
2 |
2 |
3 |
|
Длина кода |
18 |
19 |
20 |
21 |
22 |
23 |
24 |
25 |
26 |
27 |
28 |
29 |
30 |
31 |
|
М-последовательность |
4 |
|||||||||||||
|
Исчерпывающий поиск |
2 |
3 |
3 |
2 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
|
“Шумный” поиск |
2 |
3 |
3 |
2 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
3 |
|
Длина кода |
32 |
33 |
34 |
35 |
36 |
37 |
38 |
39 |
40 |
41 |
42 |
34 |
44 |
45 |
|
М-последовательность |
||||||||||||||
|
Исчерпывающий поиск |
3 |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
|
“Шумный” поиск |
3 |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
4 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
5 |
|
Длина кода |
46 |
47 |
48 |
49 |
50 |
51 |
52 |
53 |
54 |
55 |
56 |
57 |
58 |
59 |
|
М-последовательность |
||||||||||||||
|
Исчерпывающий поиск |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
|
“Шумный” поиск |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
6 |
Примеры автокорреляционных сигналов для некоторых длин, найденных с использованием метода корреляционного анализа областей белого шума, приведены в табл. 2.
Анализ данных, представленных в табл. 1, показывает, что результаты, полученные методом исчерпывающего поиска, и “зашумленным” поиском, имеют схожие уровни боковых лепестков ACF Rb max над проходящими мимо этого индикатора M-последовательностями. Кроме того, эти методы обеспечивают получение последовательности любой длины.
Важно отметить, что поиск двоичных последовательностей с требуемыми свойствами автокорреляции для значений N > 40 исчерпывающим методом приводит к недопустимому увеличению времени поиска. Этот недостаток отсутствует при предлагаемом методе “шумного” поиска.
Рис. 6. Примеры ACF полученных последовательностей
На рис. 6 представлены примеры двоичных последовательностей, найденных с использованием предложенного метода для нескольких значений N, и оценка относительной вычислительной сложности для исчерпывающего и “зашумленного” поиска.
Таблица 2
Последовательности, найденные с использованием предложенного метода
|
Длина кода |
Пример полученной двоичной последовательности |
SLL, Rb max |
Количество итераций “шумного” поиска Vn |
Количество итераций исчерпывающего поиска V |
Относительная вычислительная сложность V/Vn |
|
16 |
+--++--+-++ |
2 |
800 |
65535 |
82 |
|
17 |
+++-+++—+-++-+- |
2 |
1100 |
131072 |
119 |
|
50 |
-+--+-+++++—++++—+-—++- +++++-+++-+++-+++-++- |
5 |
225000 |
1,131015 |
5,00–109 |
|
51 |
++-+-++--+--++++-+--+-++- +++-—+—++-+ |
5 |
350000 |
2,25–1015 |
6,43–109 |
Анализ данных из табл. 2 показывает значительное снижение вычислительной сложности при использовании “зашумленного” поиска.
Вывод. В работе проведен сравнительный анализ известных последовательностей, которые могут использоваться как синхронизирующие, выявлены их преимущества и недостатки. Предложен алгоритм синтеза бинарных синхронизирующих последовательностей произвольной длины с хорошими автокорреляционными свойствами на базе генератора шума с равномерным законом распределения вероятности. Исходным материалом для синтеза двоичных последовательностей с заданными свойствами предложено использовать полупроводниковый генератор «белого» шума. Результаты моделирования, очевидно, демонстрируют, что при длине последовательности до 128 максимальные уровни боковых лепестков ACF найденных последовательностей Rbmax меньше, чем в случае M-последовательностей.
Таким образом, получен алгоритм поиска двоичных последовательностей синхронизации с заданными свойствами автокорреляции. Согласно этому алгоритму, последовательность может быть длиннее по длине и без ограничений по длине. Полученная последовательность синхронизации может быть использована для синхронизации кадров в современных цифровых системах связи, что повысит их эффективность и помехозащищенность.
Литература:
- Лоскутов А. И. Алгоритм восстановления тактовой частоты в системах передачи цифровой информации на основе многоэтапной обработки строб-импульсов символьной синхронизации / А. И. Лоскутов, А. С. Дуников, А. Б. Артюшкин // Успехи современной радиоэлектроники. 2017. № 2. С. 19–26.
- Мамаев Н. С. Системы цифрового телевидения и радиовещания / Н. С. Мамаев, Ю. Н. Мамаев, Б. Г. Теряев; под ред. Н. С. Мамаева. — М.: Горячая линия — Телеком, 2006. — 254 с.
- Садченко А. В. Алгоритм синтеза бинарных синхрокодов произвольной длины с хорошими апериодическими автокорреляционными функциями / А. В. Садченко, В. А. Аверочкин, О. А. Кушниренко, Н. А. Петрусенко // Труды тринадцатой международной научно-практической конференции «Современные информационные и электронные технологии» (СИЭТ-2012), 4–8 июня, 2012 г. Одесса: Политехпериодика, 2012. С. 181.
- Садченко А. В. Повышение надежности синхронизации систем связи с кодовым разделением каналов / А. В. Садченко, В. А. Аверочкин, О. А. Кушниренко // Труды двенадцатой международной научно-практической конференции «Современные информационные и электронные технологии» (СИЭТ-2011), 23–27 мая, 2011 г. Одесса: Политехпериодика, 2011. С. 191.
- Smith D. R. Digital Transmission Systems / D. R. Smith. 3rd Ed. Boston: Kluwer Academic Publishers, 2004. 808 p.
