第三章 采样与量化 2.ppt

第三章采样与量化 3 1采样3 2量化3 3重构与内插3 4仿真采样频率 本课的主要目的是研究利用数字计算机对通信系统进行精确的仿真所需的基本方法 在大多数的通信应用中 是通过要研究的系统来产生和处理信号波形的 当然 计算机只能处理所关心的表示信号波形的采样点的数值 另外 采样点的值是经过量化的 因此 在所有的数字仿真中 采样和量化都是基本的操作 其中每一个操作都会给仿真结果带来误差 而完全消除这些误差是不可能的 故往往需要作折中 我们所能做的顶多是使采样和量化对仿真精度的影响最小化 3 1采样 数字信号是通过对模拟信号进行采样 量化和编码得到的 模拟信号 是时间和幅度都连续的信号 记作x t 采样数据信号 对模拟信号采样 采样结果是产生幅度连续而时间离散的信号 数字信号 通过将时间采样值编码到一个有限的数值集合 可由采样数据信号得到数字信号 注意 在这些处理的每一步中都会引入误差 3 1 1低通采样定理 从时间连续信号X t 到数字信号转换第一步就是 对X t 进行等时间间隔采样 得到采样值 参数Ts是采样周期 其倒数就是采样频率fs 采样操作的模型如下图所示 采样操作和采样函数 采样信号Xs t 是用信号X t 乘以周期脉冲p t 来产生 也即 信号p t 叫采样函数 假设采样函数为窄脉冲 其取值为0或1 当p t 1时 Xs t X t 当p t 0时Xs t 0 p t 可以是任意的 由于p t 是周期信号 可以用傅里叶级数表示为 式中的傅里叶系数由下式给出 将式 3 2 带入式 3 1 中得采样后的信号为 采样信号的傅里叶变换为 交换上式中积分和求和的顺序 有 由于连续信号X t 的傅里叶变换为 则由式 3 6 可得采样信号的傅里叶变换 从上式可以看出 对时间连续信号的采样导致了信号频谱在直流点 f 0 和所有采样点的谐波 f nfs 处产生重复 由于假定采样是瞬时的 p t 可定义为 这就是所谓的冲击函数采样 其中采样的值由冲击函数的权来表示 将式 3 9 代入式 3 3 有 应用函数的移位特性 有 利用式 3 2 显示的结果 p t 的傅里叶变换可写成 对脉冲函数采样 对所有的n 式 都成立 因此应用式 3 8 采样后信号的频谱变为 这个结果也可从下面的表达式得到 采样在频域表示 下图为由式 3 14 产生的带限信号的采样xs f 的情况 重构 通过使用低通滤波器在n 0附近提取xs f 的频谱 可以完成从xs t 到x t 信号的重构 要求 要完成无差错的信号恢复 要求xs f 在f fs附近的频谱与在f 0处的频谱没有重叠 换句话说 式 3 13 中的频谱必须是分离的 定理一 如果采样频率fs大于2fh 那么带限信号就可以无差错地通过其采样信号恢复 这里fh表示被采样信号中出现的最高频率 注 这个定理通常指低通信号的采样定理 但它对带通信号同样适用 混叠 如果fs 2fh 那么以为中心的频谱会发生重叠 如下图所示 重构滤波器的输出跟信号x t 相比出现失真 这种失真称作混叠 假定x t 的频谱是实数 下图所示为混叠的后果 欠采样导致混叠误差 3 1 2低通随机信号采样 上文讨论的波形信号x t 假定为能量有限的确定性信号 这样假定的结果是 傅里叶变换存在 并且采样定理可以基于信号的频谱 在本章中可以更自然地假设仿真处理的是随机过程样本函数 因此 选择合适的采样频率不是基于待仿真信号的傅里叶变换 而是基于其功率谱密度 对于随机信号 有 此处的采样函数P t 可以写为 式中D是独立于X t 的在 0 Ts 上均匀分布的随机变量 其作用是确保Xs t 是平稳的 要得到的功率谱密度 首先确定的自相关函数 对求出的的自相关函数进行傅里叶变换 可得到的功率谱密度如下 此处表示X t 的功率谱密度 注意上式与式 3 13 具有相似性 如果要避免混叠现象 随机信号的采样频率仍然需要信号最高频率的2倍以上 3 1 3带通采样 现在我们来考虑带通信号的采样问题 使用一组采样点来表示带通信好的方法有很多种 下面将考虑两个最常用的方法 实带通信号的带通采样定理表述如下 如果带通信号的带宽为B 最高频率为 那么可以用大小为的采样频率来采样并恢复信号 其中m是不超过的最大整数 更高的采样频率未必全都能用 除非它高于 该数值等于低通采样定理规定的采样频率 带通采样定理 如图3 5所示为归一化采样频率fs作为归一化中心频率f0 B的函数曲线 其中f0和fh通过公式fh f0 B 2相关联 结论 从图中可以看到 允许的采样频率总是处在2B fs 4B的范围内 窄带信号 然而 对于f0 B这种典型的情况 带通采样定理规定的采样频率近似等于下界2B 同相 正交信号采样 假定带通信号表示为如下形式 函数A t 称为带通信号的包络 函数 为带通信号的相位偏移 在大多数的通信应用中 A t 和是低通信号 并且具有和信息承载信号大体相当的带宽 带通信号可以表示为 或者 在这个表达式中 称为同相分量 而 称为正交分量 由于A t 和都是低通信号 使得和也是低通信号 因而必须按照低通采样定理的规定进行采样 带通信号的频域表示如图3 6 a 所示 图3 6带通信号和对应的复包络 a 带通信号 b 复包络 该信号对应的复包络定义如下 由于和都是低通信号 也是低通信号 如图3 6 b 所示 和必须根据低通采样定理进行采样 因为和 的最高频率是B 2 它们中每个的最小采样频率都是B 然而 必须采样两个低通信号 而不是一个 因此 必须使用超过2B的采样率 结论 我们因而看到 对于这f0 B这种典型情况 利用低通采样定理对复包络信号采样 和利用带通采样定理对实带通信号采样所需的采样频率是一样的 3 2量化 量化过程和简单的定点编码过程如下图所示 图中给出了连续时间波形和许多该波形的采样点 采样值以黑点表示 每个采样点都落在一个量化级内 假设有n个量化级 每个量化级用一个长度为b比特的二进制字表示 于是 量化之后 采样值用一个与其所处量化级相对应的码字来表示 而波形的数字处理通过对码字的处理来完成 例如 下图中前三个采样值可以用二进制序列100110111表示 量化与编码 量化与编码 从采样定理知道 以超过奈奎斯特频率的频率对连续时间带限信号进行采样 可以无差错地对它进行重构 因此 在这样的条件下采样操作是可逆的 但是量化却是不可逆的 一旦采样值经过量化 仅保持量化级 就会引人随机误差 如前 波形在采样时刻t kTs的值表示为x k 而对应的量化值表示为xq k 有 量化与编码 其中是量化过程引入的误差 量化器模型如图3 8所示 所关心的量是信噪比 SNR 这里的噪声解释为量化过程引入的噪声 量化的信噪比表示为 SNR q即 图3 8量化误差模型 量化与编码 式E 表示统计平均 Nq是由于量化过程引入的噪声的功率 为了确定 SNR q必须已知误差项eq k 的概率密度函数 量化误差的概率密度函数是计算机所使用的数字表示格式的函数 计算机表示数字的方式有很多 大体上可以分为定点和浮点两类 定点运算 尽管在大多数时候 考虑用通用计算机进行仿真 我们还是暂时来考虑一下由于定点数表示而引入的量化误差 首先 通过定点运算 可以阐明量化误差的疾病如能产生机理 而且 因为定点计算的运行速度比浮点计算快得多 所以已经开发出了使用运算的专用仿真器 此外 定点处理器的功耗通常比较低 还有一个主要原因是 经常要仿真使用定点运算设备 一般来说可以通过定点运算把成本降到最小另外定点运算比浮点运算快得多 浮点算法 正如前面提到的 我们关心的是利用浮点数表示法在通用计算机上面运行仿真 浮点数的格式为 这里M和E分别是尾数和指数 在要求高精确度时 用64位比特 双精度 来表示一个码字 并且将这64位比特分配结尾数和指数 对给定的计算 如何进行分配会产生重要的影响 IEEE标准就规定了浮点数用53位比特表示尾数 用余下的11位比特表示指数 在要求高精确度浮点数算数引入的误差小 在大多数应用中是可以忽略的 但必须意识到 在一些种类计算中 即使是很小的计算误差也能积累到使结果完全无用的程度 3 3重构与内插 现在考虑从采样序列重构时间连续信号的问题 由于数字仿真只处理采样点数 因而在仿真环境中从来不需要从一组采样点来重构连续时间信号 但是重构过程中的一些考虑引出了内插问题 它是仿真中重要的操作 理想重构 假设带限信号是用超过的采样频率进行采样的 那就可以将采样点通过带宽为fs 2的理想低通滤波器来重构信号 如果fs 2fh 在附近的频谱与在f 0附近的频谱将不会发生重叠 如下图所示 重购方法 重构滤波器 重构滤波器的冲击响应为 其中包含了缩放因子 因此 或者 代入得 或者 注意 假定信号x t 是带限的 且采样频率足够高 以确保没有产生混叠误差 即xr t x t 因此在理论上 能得到信号的完全重构 但是 由于sinc 函数是无限长的 所以上式在实际中从来不用 上采样与下采样 我们通过下图说明上采样与下采样这些操作 考虑一个直接序列扩频系统 数据源产生一个具有窄带频谱带宽W的数据信号 一个宽带的扩频码c t 与数据信号相乘 这里c t 是符号率远远高于数据率的二进制序列 扩频码率与数据率的比值称为系统的处理增益 乘上扩频码字c t 会产生具有带宽B的宽带信号 信道的非理想性包括 来自系统中其他用户的干扰 军事通信系统中的阻塞信号 噪声以及未考虑进去的其他可能负面影响 把信道输出波形乘以解扩码 假设扩频码取值为 1 并假设扩频码和解扩码完全相同 且被正确同步 则扩频码与解扩码相乘后有 因此扩频和解扩不会影响所关心的信道 在乘过解扩码后 进入低通滤波器输入端的数据信号又变成了窄带信号 而所有其他信号分量则变成了宽带信号 低通滤波器提取窄带数据信号 低通滤波器提取窄带数据信号并送入接收器 上采样和下采样有用的系统 解决方法 由于上面系统中出现两个不同带宽 合适的办法是采用两个采样率 因此在窄带到宽带的分届处必须提高采样频率 而在宽带到窄带的分界处又要将采样频率降下来 采样频率的提高是通过内插来完成的 采样频率的降低是通过抽值完成的 上图所示系统的重要特性是在系统中同时出现了窄带信号和宽带信号 如果在B W这种典型情况下 用宽带信号所需的采样率对窄带信号进行采样 其结果将导致仿真的时间过大 效率会很低 理想的是每个信号的采样就采用适合本信号的采样率 上采样和内插 上采样就是提高采样频率 上采样使得采样周期降低M倍 因此 根据对应的连续时间信号x t 上采样过程从原有的采样值生成新采样值 作为例子 假定通过对重构信号xr t 在t nTs M处内插来构造一组新的采样 其中重构信号xr t 由式 3 49 给出 进行操作后为 对sinc 进行截断有 对sinc 进行截断有 虽然不完美 但是这是一个更实际的内插器 增大L就可以降低内插的误差 然而 由于每个内插采样点需要2L 1个样点 对于大的L 计算负荷往往是难以接受的 因此 在计算负荷和精度之间就有一个折中 这种折中在我们的仿真研究中会多次碰到 更实用的内插器是线性内插器 它比sinc 函数内插所需的计算量要小得多 线性内插器的脉冲响应定义为 内插操作图如下 很明显 上采样和下采样郡引入了很多的额外开销 如果上采样倍数M适度 比方说是2或3 通常最好用单采样频率开发仿真系统 从而窄带信号的过采样会出现在系统中 然而 如果B和W相差太多 那么通常最有效的方法是对仿真中每个具有不同带宽的信号采用合适的采样频率 上采样和内插操作 下采样 抽值 下采样是频率降低的过程 实现方法 这个过程通过用单个采样代替M个采样来完成 因此下采样比上采样简单得多 下采样器输出的采样点是通过在采样过程中对采样周期增加M倍来完成的 因而下采样器输出的采样点记作 由给出 采样值由下式得到 3 4仿真采样频率 开发仿真时要作的一个基本决定是选择多大的采样频率 对于没有反馈的线性系统 必须的采样频率是由可接受的混叠误差决定的 而这又有赖于成型脉冲的功率谱密度 因为成形脉冲对选择合适的采样频率很重要 问题 从采样的研究得知 要完全消除混叠误差需要无限的采样频率 这在实际中显然是不可能的 随着采样频率的增加 对每个通过系统的数据符号都要处理更多的采样点 而这会增加执行仿真所需时间 在实际中不可能消除混叠现象 一个自然的策略就是选择合适的采样频率 以便在混叠误差和仿真时间之间达成折中 表示数据随机序列 在二进制系统中 ak的典型取值是十1和 1 P t 是脉冲成形函数 T是符号周期 而 是在采样周期上的均匀随机变量 参数A是用于确定传输信号功率的比例常量 假定和分别表示数据序列的均值和自相关函数 传输通用模型如下 其中 3 4 1通用开发 传输信号的自相关函数为 式中 所需采样频率由传输信号的PSD确定 应用维纳 辛钦定理 有 我们目标是选择合适的采样频率 而这个采样频率依赖于出现在仿真模型中的波形 其中 G f 是脉冲成形函数P t 的能量谱密度 G f P f 是p t 的付里叶变换 3 4 2仿真采样率 现在回到将采样