О.В. Чернояров1, А.Н. Глушков2, Каун Мьят Сан3, В.П. Литвиненко4, Ю.В. Литвиненко5

1,3 Национальный исследовательский университет «МЭИ» (Москва, Россия)

1 Национальный исследовательский Томский государственный университет (Томск, Россия)

2 Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина (Воронеж, Россия)

4,5 Воронежский государственный технический университет (Воронеж, Россия)

1 chernoyarovov@mpei.ru, 2 al.nk.glushkov@gmail.com, 3 kmyatsan@mail.ru, 4 vl.pt.litvinenko@gmail.com, 5 yu.vl.litvinenko@gmail.com

Постановка проблемы. Отношение сигнал/шум (ОСШ) характеризует достоверность принятых информационных символов и в целом качество передачи дискретной информации. Его определение необходимо, например, для управления системой связи, выбора наилучшего канала связи и управления скоростью передачи данных. Использование тестовых режимов работы аппаратуры при вычислении ОСШ приводит к нарушению непрерывной работы системы, а введение в канал связи дополнительных тестовых сигналов – к перераспределению ресурсов и снижению эффективности передачи информации. В этой связи контроль (измерение) ОСШ в работающем канале без вмешательства в процесс передачи информации является актуальной задачей, требующей решения.

Цель. Представить новые цифровые алгоритмы измерения ОСШ в работающем дискретном канале связи с многопозиционной частотной или фазовой манипуляцией без искажения передаваемых сигналов, а также исследовать их свойства и возможности.

Результаты. Предложены два алгоритма цифровой обработки элементов выборки значений логарифма отношения амплитуд соседних информационных символов в момент окончания их приема, основанные на оценке дисперсии отсчетов решающей статистики и частоты превышения отсчетами решающей статистики заданного порога. Получены необходимые расчетные соотношения и проведено статистическое имитационное моделирование алгоритмов оценки канального ОСШ при приеме сигнала с фазовой манипуляцией, а также определены их точностные характеристики. Показано, что предложенные алгоритмы позволяют измерять ОСШ с требуемой точностью при соответствующем объеме выборки.

Практическая значимость. Представленные результаты могут быть использованы при проектировании и эксплуатации цифровой аппаратуры передачи информации.

Чернояров О.В., Глушков А.Н., Каун Мьят Сан, Литвиненко В.П., Литвиненко Ю.В. Измерение отношения сигнал/шум в дискретном канале связи // Радиотехника. 2023. Т. 87. № 10. С. 158−167. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202310-16

1. Финк Л. М. Теория передачи дискретных сообщений. М.: Советское радио. 1970. 728 с.
2. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение. М.: ИД «Вильямс». 2003. 1104 с.
3. Прокис Д. Цифровая связь. М.: Радио и связь. 2000. 800 с.
4. Pauluzzi D.R., Beaulieu N.C. A comparison of SNR estimation techniques for the AWGN channel. IEEE Transactions on Communications. 2000. V. 48(10). P. 1681–1691. https://doi.org/10.1109/26.871393.
5. Zhang J., Tan K., Zhao J., Wu H., Zhang Y. A practical SNR-guided rate adaptation // Proceedings of the 27th Conference on Computer Communications (IEEE INFOCOM 2008). Phoenix, AZ, USA, 2008. P. 2083–2091. https://doi.org/10.1109/INFOCOM.2008.274.
6. Методика измерения отношения сигнал/шум каналов с аналоговой и цифровой модуляцией приборами серии ИТ-08 и мини-ИТ [Электронный ресурс] // ПЛАНАР: [сайт]. [2015]. URL: – https://planarchel.ru/info/articles/analizatory_tv_signalov/metodika_izmere-niya_otnosheniya_signal_shum/ (дата обращения: 27.06.2023).
7. Arslan H., Reddy S. Noise power and SNR estimation for OFDM based wireless communication systems // Proceedings of the Third IASTED International Conference on Wireless and Optical Communications (WOC 2003). Banff, Kanada, 2003. V. 3. P. 389–395.
8. Shao H., Wu D., Li Y., Liu W., Chu X. Improved signal-to-noise ratio estimation algorithm for asymmetric pulse-shaped signals // IET Communications. 2015. V. 9(16). P. 1788–1792. https://doi.org/10.1049/iet-com.2014.1162.
9. Abeida H. Data-aided SNR estimation in time-variant Rayleigh fading channels // IEEE Transactions on Signal Processing. 2010. V. 58(11). P. 5496–5507. https://doi.org/10.1109/TSP.2010.2063429.
10. Salman T., Badawy A., Elfouly T.M., Khattab T., Mohamed A. Non-data-aided SNR estimation for QPSK modulation in AWGN channel // Proceedings of the 2014 IEEE 10th International Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications (WiMob). Larnaca. Cyprus. 2014. P. 611–616. https://doi.org/10.1109/WiMOB.2014.6962233.
11. Lira de Queiroz W., Brito Teixeira de Almeida D., Madeiro F., Lopes W.T.A. Signal-to-noise ratio estimation for M-QAM signals in η−μ and κ−μ fading channels. EURASIP Journal on Advances in Signal Processing. 2019. V. 20. P. 1–17. https://doi.org/10.1186/s13634-019-0607-7.
12. Harris F., Dick C. SNR estimation techniques for low SNR signals // Proceedings of the 15th International Symposium on Wireless Personal Multimedia Communications (WPMC 2012). Taipei. Taiwan. 2012. P. 276–280.
13. Zhanabaev Z.Zh., Akhtanov S.N., Kozhagulov E.T., Karibayev B.A. Determination of signal-to-noise ratio on the base of information-entropic analysis // arXiv:1609.09212 [physics.data-an]. 2016. URL: https://arxiv.org/abs/1609.09212 (дата обращения: 27.06.2023). https://doi.org/10.48550/arXiv.1609.09212.
14. Серкин Ф.Б., Важенин Н.А., Вейцель В.В. Сравнительный анализ алгоритмов оценки отношения сигнал/шум на основе квадратурных компонент принимаемого сигнала // Труды МАИ. 2015. Вып. 83. С. 1-24.
15. Патент 2341808. № 2007117230/28 (РФ). Устройство измерения отношения сигнал/шум. / Леглер В.В., Патюков В.Г., Патюков Е.В.; заявл. 08.05.2077; опубл. 20.12.2008. Бюл. № 35. 7 с.
16. Chernoyarov O.V., Golpaiegani L.A., Glushkov A.N., Litvinenko V.P., Matveev B.V. Digital binary phase-shift keyed signal detector // International Journal of Engineering, Transactions A: Basics. 2019. V. 32(4). P. 510–518. https://doi.org/10.5829/IJE.2019.32.04A.08.
17. Chernoyarov O.V., Glushkov A.N., Litvinenko V. P., Litvinenko Y.V., Makarov A.A., Matveev B.V. Digital noncoherent demodulator of four-position differential phase shift keyed signals // Engineering Letters. 2020. V. 28(2). P. 306–311.
18. Glushkov A.N., Lintvinenko V.P., Matveev B.V., Chernoyarov O.V., Kalashnikov K.S. Digital noncoherent demodulation of the frequency-modulated signals // Applied Mathematical Sciences. 2015. V. 9(139). P. 6925–6934. https://doi.org/10.12988/ams.2015.510664.
19. Матвеева Т.А., Светличная В.Б., Зотова С.А. Теория вероятностей: системы случайных величин и функции случайных величин. Волгоград: ВолгГТУ. 2006. 65 с.
20. Левин Б.Р. Теоретические основы статистической радиотехники. Кн. 1. М.: Советское радио. 1969. 752 с.
21. Chernoyarov O., Glushkov A., Litvinenko V., Litvinenko Y., Pergamenshchikov S. Signal-to-noise ratio measurement for the signals with constant amplitude // Journal of Physics: Conference Series. 2022. V. 2388. P. 1-11. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2388/1/012072.
22. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. М.: Наука. 1970. 720 с.
23. Chernoyarov O., Dachian S., Glushkov A., Kaung Myat San, Litvinenko V. The algorithm for the detection of information signals // Journal of Physics: Conference Series. 2022. V. 2388. P. 1-11. https://doi.org/10.1088/1742-6596/2388/1/012073.