Impulsverzerrungen © Roland Küng, 2013.

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1 Impulsverzerrungen © Roland Küng, 2013

2 Impulsverzerrungen Noise Übersprechen schlechte Lösung
1. Idee Mittelung gute Lösung, aber wie? T s(t) gefiltert s(t) T schlechte Lösung T gute Lösung, aber wie? 1. Idee keine Rechteckpulse 2 2

3 Übertragungssystem Basisband
2 Fragen: Wie filtere ich im Empfänger so, dass das S/N für den gegebenen Sendeimpuls zum Abtastzeitpunkt maximal wird? Wie forme ich die Impulse aus der Leitungscodierung so, dass trotz der Filterung beim Abtasten im Empfänger keine Interferenz durch Impuls-Verzerrung (Verschmierung) auftritt?

4 Aufsplitten der Problematik
gefiltert S(f): Pulsspektrum Sendesignal C(f): Frequenzgang Kanal H(f): Frequenzgang Empfangsfilter 2 Challenges beim Design; Empfangsfilter zur Beschränkung Rauschbandbreite Pulsformung für Abtasten ohne Interferenz

5 Optimales Filter = Matched Filter
1. Problem: Noise minimieren │S(f)│ Sendepuls s(t) Optimale Filterung intuitiv betrachtet: Man gewichtet im Frequenzgang des optimalen Filters genau jene spektralen Anteile, die vom Sendepuls belegt sind und zwar proportional der Belegungsstärke ! Amplitudengang des Empfangsfilters H(f) = Betrag des Pulsspektrum S(f) Die Fläche unter dem Ausgangsspektrum entspricht der Energie* des Sendepulses *Note Energie von x(t) nach Parceval Theorem:

6 Entscheid zum Zeitpunkt kT
Matched Filter (MF) Matched Filter mathematisch: Entscheid zum Zeitpunkt kT p(t) habe das Spektrum: S(f): Pulsspektrum Sendesignal C(f): Frequenzgang Kanal H(f): Frequenzgang Empfangsfilter T: Symboldauer Se(f) H(f) ist ein so genanntes Matched Filter wenn: Zum Zeitpunkt T vor dem Abtaster das Verhältnis Pulse p(t) zu Varianz des Rauschsignal n(t) maximal wird Anders formuliert: Signal/Geräuschverhältnis S/N von p(t)+n(t) zur Abtastzeit T soll maximal werden durch die geeignete Wahl von H(f)

7 Matched Filter (MF) Matched Filter mathematisch betrachtet (ohne Beweis): wird maximal bei weissem Rauschen wenn gilt: * konj.komplex das heisst: Mit Vereinfachung* C(f) = 1 wird se(t) = s(t) und: Bsp.: *Note: allfällige Kanaldämpfung wird in s(t) berücksichtigt

8 Beispiel Matched Filter
ES = A2 T t 2T T/2 3T/2 p(t) Betrachtung mit Faltung: p(T) = A2 p(T) entspricht der Energie des Sendepuls

9 S/N am Ausgang des MF Man kann zeigen, dass für das Signal/Geräuschverhältnis S/N nach dem MF gilt: NF 10log B S/N Path Loss -174 dBm/Hz S(f) = Pulsspektrum des Sendesignal s(t) an Empfängereingang N0 = einseitige Rauschleistungsdichte Es = Impulsenergie von s(t), Symbolenergie am Empfängereingang Das S/N ist unabhängig von der Pulsform! Eine Erhöhung ist nur durch Erhöhung der Symbolenergie möglich, also durch mehr mittlere Signalleistung oder längere Symboldauer. NF 10log B S/N Path Loss Mit Rausch- und Signalleistung am Eingang Neq = N0Beq, S = ES/T: d.h. äquivalente Rauschbandbreite Beq des MF ist somit: -174 dBm/Hz Note: diese Bandbreite ist i.A. nicht mit der Signalbandbreite identisch

10 Matched Filter … Korrelator
Die zur Zeit t=nT mathematisch äquivalente Grösse liefert der Korrelator vgl. math. Verwandtschaft Faltung und Korrelation hopt(t) Allg. Def: Sender liefert entweder Impuls s1(t) oder Impuls s2(t) MF wird auf das Differenzsignal s1(t) – s2(t) entworfen Korrelator multipliziert mit Referenz s1(t) – s2(t), Sync needed!

11 Korrelator Korrelatoren sind meist einfacher umzusetzen als Matched Filter Prinzipbild Entscheider mit Hypothese H Praktische Ausführung (z.B. FSK) Wie soll man die Entscheiderschwelle setzen? Die Schwelle 0 des Entscheiders liegt in der Mitte der Energiedifferenz der Signale s1 und s2

12 MF – Korrelator: Handhabung
s(t) FIR MF Kor

13 MF für Rechteckimpuls Alternative Näherung: optimiertes RC-Filter
Für Rechteck-Impulse s(t) : MF Stossantwort: Rechteckimpuls Spektrum Amplitudengang: sinx/x Korrelator identisch mit MF äquivalente Realisation: Integrate & Dump Alternative Näherung: optimiertes RC-Filter

14 Matched Filter versus RC Tiefpass
fg N=6 fg = R/2 Butterworth N=2 fg = R/2 Butterworth N=4 fg = R/2 Butterworth N=4 fg = R Butterworth N=4 fg = R/3 Butterworth SNR ↓ ISI ↑ ISI ↓ SNR ↓ 14

15 Matched Filter versus RC Tiefpass
fg R() Praktikum FSK Bits 1011 MF TP4 Butterworth TP4 mit fg = R/2: B für Noise: wie MF Wenig schlechter als MF Wenig ISI  15

16 MF: Intersymbol Interferenz
Häufige Forderung: Sendepuls soll möglichst wenig Bandbreite benötigen ≠T d.h. Realisation mit TP sehr hoher Steilheit Leider: Dauer Impulsantwort >> Bitdauer Problem Nr. 2 : Pulsübersprechen auf Nachbar Bit zu den Abtastzeitpunkten d.h. Intersymbolinterferenz ISI Reduziertes S/N Tritt auch bei andern Pulsformen auf z.B. Rechteckpuls nach einer ungeeigneten RC-Tiefpass Filterung

17 Rechteck: Intersymbol Interferenz (ISI)
Source: Mindspeed White Paper NRZ Bandwidth SNR ISI-R eye_height/eye_closure B/R  Erlaubte Filterung Rechteckimpuls: Weniger als 0.75*Rate ergibt ISI Mehr als 0.3*Rate verschlechtert S/N Optimum bei ca. B = 0.5…0.6*Bitrate B/R Rechteckpulse Tiefpass gefiltert mit B = 1/2T…1/T sind keine schlechte Wahl Note: eye closure = eye height – eye opening

18 Optimaler Lösungsansatz Nyquist Kriterien
Kriterien für die Pulsform am Ausgang des MF Zeit 1. Kriterium für t=nT Spektrum Bsp. Kriterium vertikal: okay Volle Öffnung Entscheider: Schwelle bei 0.5 Augendiagramm Problem bei Signal Jitter (horizontal) - Jitter z.B durch Taktregeneration

19 Nyquist Kriterien Kriterien für die Pulsform am Ausgang des MF Zeit
2. Kriterium für t= nT/2 Spektrum Bsp: Spektrum wird breiter: Raised Cosine Augendiagramm

20 Nyquist Kriterien Kompromiss: 1. Nyquist Krit. ganz erfüllen
2. Nyquist Krit. so gut wie möglich Bandbreite einstellen mit Roll-off Faktor  Kompromiss: Zeit Spektrum Bsp. Fig.  = 0.5 Spektrum allg: Augendiagramm

21 Aufteilung Filter TX - RX
Rauschen macht das Auge zu! Jitter im Abtaster macht das Auge zu! Abhilfe: P(f) nach den Nyquist Kriterien wählen Jitter-arme Abtastregelung entwerfen Problem: P(f) enthält eigentlich 2 Filter in der Übertragungsstrecke: Das den Sendepuls formende Filter S(f) und das passende MF H(f). Lösung: Verteilen der Nyquist Impulsform auf Sender und Empfänger in gleichem Mass: z.B. Root Raised Cosine Filter P.S. Übrige Filter im System tendenziell breitbandig halten  kaum ISI

22 Aufteilung Filter TX - RX
Einfachste Implementation für Rechteckimpulse s(t) MF mit Rechteck h(t) (oder Integrate & Dump) Spektrum R() Optimal Sample Time MF IntDump MF-Ausgang erfüllt auch beide Nyquistbedingungen!  T T Nachteil: Kanal muss viel Bandbreite bereitstellen / erlauben Mittels Simulation kann auch eine Lösung mit Rechteck und Tiefpassfilter gefunden werden (vgl. Slide 13)

23 Erkenntnisse MF Die Pulsform spielt keine Rolle, nur Energie Es
Die äquivalente Noise Bandbreite beträgt Optimale Detektion mit MF oder Korrelator auf s1(t) – s2(t) ISI: Das Ausgangssignal p(t) des Matched Filter/Korrelator sollte näherungsweise die Nyquistkriterien erfüllen Das Sendepulsspektrum sollte möglichst Bandbreite sparend gewählt sein Praktische Lösungen: Simple DSP Tx: Rx: Rechteckpuls Rechteckpuls TP Filter 2.O. R/2 Integrate&Dump TP Filter 2.O. R/2 Root Raised Cosine Sendepulse Root Raised Cosine MF

24 Bitfehler-Wahrscheinlichkeit
Bit Error Rate = BER - Rauschen sei weiss und Gauss verteilt mit Leistung N = N0∙Beq Entscheidende Frage: Welche BER kann man für ein gegebenes S/N bzw. Eb/N0 bekommen, wenn man alles richtig macht ? 3 Fälle von Signalimpulsen sind zu unterscheiden: Unipolar (On-Off) Polar (Antipodal) Orthogonal Tb A Tb Nur ein Symbol Tb A Entgegengesetzte Symbole Tb -A A Tb MF: A Tb -A

25 Noise effects – Beispiel Polar
0˚ 180˚ 90˚ 270˚ 20 dB SNR 10 dB SNR 0˚ 180˚ 90˚ 270˚ 2 dB SNR 0˚ 180˚ 90˚ 270˚ NF 10log B S/N Path Loss -174 dBm/Hz MF:

26 Bitfehler-Wahrscheinlichkeit
Wahrscheinlichkeit dass der Effektivwert der Entscheider-Spannung den Wert ux ist wie folgt verteilt für Data 0 und Data 1: Signalwerte Schwelle Standardabweichung normiert auf rauschfreien Effektivwert des MF Ausgang zu t=nT: p(0) = ES Unipolar Schraffierte Fläche (Q-Funktion) führt zu Fehlentscheiden!

27 Case: Unipolar Signals
Rectangular pulses for simplicity On-Off signals No signal for 0 Arbitrary signal s(t) for 1 Received waveform Advantage using On-Off signal is simplest implementation Tb A r(t)= 0,S(t) r> r< s(t) correlator n0 r æ = ç ES+ è

28 Bitfehler-Wahrscheinlichkeit
Für den binären Kanal folgt: (Beweis im Skript) Unipolar (0/s) Eb = Es/2 muss statistisch auf 2 Bit verteilt werden! Es = Symbolenergie Eb = Bitenergie (Energie/Bit) N0 = Rauschleistungsdichte (spektral einseitig) Bsp. S = A2 Es = A2Tb Tb A Tb MF:

29 Case: Polar Signal Rectangular pulses
for simplicity Two possible transmitted signal s(t) and –s(t) e.g or Matched Filter or Correlator Tb A -A Tb Tb r(t) s(t),-s(t) detector Output decision Sample at t = Tb correlator Matched Filter Tb ES -ES Correlator output s(t) s(t)

30 Bitfehler-Wahrscheinlichkeit
p(0) = MF output zur Zeit kT Polar (+s/-s) Eb = Es Es = Symbolenergie Eb = Bitenergie N0 = Rauschleistungsdichte (spektral einseitig) Bsp. S = A2 Es = A2Tb Tb A -A MF: Vergleich mit unipolar: Gleiche BER wie unipolar erreichbar für ¼ S/N, bzw. ½ Eb/N0

31 Case: Orthogonal Signal
Rectangular pulses for simplicity Two possible transmitted signal s0(t) and s1(t) Correlator output (at t = T0) A Tb S0(t) S1(t) -A ES + n0 Signal energy r(t)= S0(t)+n(t) orthogonal Noise component

32 Case: Orthogonal Signal
Output of matched filter delivers same result at t = Tb : ES + n0 r(t)= S0(t) Tb 2Tb ES Tb For r(t) = s1(t): same result but with interchanged output signals

33 Bitfehler-Wahrscheinlichkeit
Vergleich der beiden Ausgänge s1,s2 Schwelle: Diagonale Orthogonal (s1/s2) Eb = Es Es = Symbolenergie Eb = Bitenergie N0 = Rauschleistungsdichte (spektral einseitig) Bsp. S = A2 Es = A2Tb A Tb MF: A Tb -A MF: Vergleich mit unipolar: Gleiche BER wie unipolar erreichbar für ½ S/N, bzw. gleiches Eb/N0

34 Bitfehler-Wahrscheinlichkeit
and orthogonal Note: In Lit. wird oft bipolar oder antipodal anstatt polar verwendet

35 Praxis: Best Case BER MF: MF: B = Beq = 1/2T orthogonal Eb = Es
unipolar Eb = Es/2 MF: and orthogonal NF 10log B S/N Path Loss -174 dBm/Hz polar Eb = Es MF: B = Beq = 1/2T 35 35

36 Beispiel: Best Case BER
Linkbudget: EIRP = 0 dBm, Gr = 3dB Path Loss 110 dB NF = 8 dB N0 = -174 dBm/Hz + NF Bitrate R = 200 kBit/s Polar Impuls and orthogonal Pr = -107 dBm Beq = 100 kHz N = -116 dBm  S/N = 9 dB 2Es/N0 = 9 dB, Es/N0 = Eb/N0 = 6 dB Curve Polar BER = 3·10-3 36 36

37 Vergleich mit S/N oder Eb/N0
Ist unipolar in Praxis wirklich gleich gut wie orthogonal? Bei gleichviel aufgewendeter Energie pro Bit: ja die beiden haben gleiche BER 2A A Tb S0(t) S1(t) -A Tb Tb Für Systeme die nur Energie limitiert sind ist Aussage also richtig z.B. Batteriebetriebene Systeme die möglichst lange arbeiten sollen, Satellitensender, Wireless Sensor Netzwerke Für Systeme mit Sendern die in der Spitzenleistung limitiert sind ist die Aussage falsch z.B. in EIRP regulierten Funksysteme ist unipolar 3 dB schlechter i.A. Short Range Devices P.S.: Implementationsverluste nicht berücksichtigt

38 Alternative1: Signal Space Concept
Es = Pulse Energy Noise Free case Polar On-Off Orthogonal (ES,0) (-ES,0) (0,0) (0,ES) Im Signalraum Darstellung Es eintragen und Distanz D bestimmen und in BER Formel einsetzen: For same Es : Polar signal is 3dB more efficient than orthogonal signal Polar signal gives better performance (3dB) with same signal Energy ES On Off performance is 6 dB worse than Polar signal and 3 dB worse than Orthogonal signal Average transmitted signal energy (Eb) is 3dB less than Polar and Orthogonal signal

39 Alternative 2: BER – Allg. Fall
s1,s2: verwendete Symbole Mathematisch einfacher zu berechnen via Energie des Differenzsignals: Virtueller äquivalenter Detektor: Betrachtet man als Eingangssignal das Differenzsignal si(t) = ±(s1(t) – s2(t)), so benutzt man ein MF oder Korrelator auf das Differenzsignal s1(t) – s2(t) und eine Entscheiderschwelle 0 bei 0. Bestimme Energie des Differenzsignals Setze Ed ein in der allg. BER Beziehung P.S. Methode gibt immer das richtige Resultat für alle Signaltypen

40 Erkenntnisse BER (ES,0) (0,0) On-Off (ES,0) (0,ES) Orthogonal
Polar > > > = Praxis Case1: Sendeleistung ist reguliert: S konstant, S = ES/T  ES Praxis Case2: Batterie Kapazität begrenzt: Eb konstant Note:

41 Summary Ein Optimalfilter (Matched Filter) ist eine Art Mittelungsfilter Es maximiert das Signal zu Geräuschverhältnis des Empfangsignals Sein Amplitudengang ist identisch mit Betrag des Spektrum des Signalpulses Seine Stossantwort ist die zeitlich gespiegelte Form des gesendeten Signals. Ist die Stossantwort symmetrisch, so kann das gleiche Filter für Empfänger und Sender benutzt werden Das Root raised cosine Filter ist ein solches Matched Filter, welches auch noch die Intersymbol Interferenz reduziert Integrate & Dump Filter sind nur für Rechtecksignale Matched Filter Weitere systembedingte Filter (Kanal) machen das Optimalfilter nicht ideal aber sind meist immer noch der beste Praxis Ansatz Das Matched Filter minimiert die BER des Empfangsignals. Die BER Gleichungen gehen immer von der Annahme aus, dass ein Matched Filter verwendet wurde Bei fixer Sendeleistung gilt für BER unipolar > orthogonal > polar Allg. berechnet man die BER mit der Q-Funktion und der Energie des Differenzsignals der für die Bitwerte 0 und 1 benutzten Pulse

42 The 10 $ Question Das Differenz Matched Filter liefert S/N = Ed/2N0 mit Ed ~ Amplitude2 Welche Signalform ist besser: ±1 Polar oder das abgebildete y1(t), y2(t) - Signal Check: Vgl. Polar  Beide haben die gleiche BER. No free lunch ! Vorteil von y(t): RZ Format  Takt Nachteil von y(t): Doppelter Leistungsverbrauch (4-fach Peak Power)

43 Weitere 10 $ Fragen Zeige dass ein unipolarer Impulse mit Amplitude 2 und der polare Impuls mit Amplitude ±1 die gleiche BER Kurve ergeben 1) L: ja, denn für beide wird Ed = 4T Ebpolar = T, Ebuni = 2T 2) S1(t) T Signaltyp ? BER ? S2(t) T t t L: polar (antipodal) Polarer Standardimpuls mit gleicher BER würde Amplitude ±2 benötigen.

44 Weitere 10 $ Fragen 3) Orthogonal ? BER ? a) b)
L: ja orthogonal a) Ed = 4T/2 = 2T b) Ed = T Es = Eb = T Es = Eb = T/2 für Eba) = Ebb) muss Amplitude von b) 2 grösser sein