... text je určen jak zájemcům z řad studentů magisterského, doktorského a bakalářského studia elektrotechnických oborů vysokých škol, tak i zájemcům z řad odborné veřejnosti, kteří si potřebují osvěžit či doplnit znalosti z dané oblasti. Text je členěn do celkem 18 kapitol. Pomyslně může být rozdělen do dvou částí - úvodní spíše teoreticky zaměřené (Teorie informace, Komunikační signály, Mezi symbolové interference, Příjem komunikačních signálů), následované více aplikačně zaměřenými kapitolami (Číslicové modulace, Rozprostřené spektrum a CDMA, Systémy s více nosnými a OFDM, Kombinace OFDM/CDMA/UWB, Komunikační kanály, Vyrovnavače kanálů, Protichybové kódování, UWB komunikace, MIMO systémy, Softwarové, kognitivní a kooperativní rádio, Adaptivní metody v rádiových komunikacích, Analýza spektra rádiových signálů, Změna vzorkovacího kmitočtu, Zvyšování přenosové rychlosti rádiových komunikačních systémů) ...
4)
Výhoda takového řešení jednoduchém návrhu obecné použitelnosti detekci
různých typů signálů.6)
. jeho střední hodnota, autokorelace) se
mohou čase cyklicky měnit.), nabízí detekce přizpůsobeným filtrem přítomnosti AWGN šumu optimální detekci
a demodulaci. Takový detektor provádí korelaci mezi neznámým přijímaným signálem
x(n) hledaným signálem s(n) jehož charakter známe (detektor přizpůsoben těmto
periodickým známým rysům).109
ke snížení citlivosti.
Ve srovnání metodami, které budou prezentovány dále, nabízí tato metoda jednodu-
chou implementaci, vysokou rychlost detekce případě, zajištěn dostatečně velký
poměr signál/šum téměř optimální detekci.
14.2 Detekce přizpůsobeným filtrem (matched filter detection)
Pokud charakter detekovaného signálu dopředu znám (jsou-li např. Další omezení
je spojeno požadavkem znalost charakteru detekovaného signálu. Jednou nevýhod detekce přizpůsobeným filtrem vysoká citlivost
na nepřesnosti synchronizace chování kanálech jiných než AWGN. Proto při stanovení rozhodovací úrovně nutné zvážit jak chování
šumového pozadí tak výkonové úrovně primárních signálů. neměnnou symbolovou perio-
dou, cyklickým prefixem systémech OFDM, periodickou změnou kmitočtu systémech
FHSS, periodicitou rozprostíracích sekvencí atd. Největší problém energetické detekce spo-
jen neurčitostí šumu. známé úzkopásmové
pilotní audio/video signály analogové TV, synchronizační impulzy, OFDM preambule,
etc.5)
Dle [55], může být periodická autokorelační funkce vyjádřena jako Fourierova řada:
Rxx(t, =
α
Rα
xx(τ)ej2παt
, (14. (14.3. Tato cyklická variace způsobena tím, modulované sig-
nály obsahují určitou periodicitu, která způsobena např.3 Detekce cyklostacionarity (cyclostationary detection)
Většinu komunikačních signálů můžeme považovat signály tzv. cyklostacionární sta-
tistické vlastnosti modulovaného signálu (např.
14. Tato metoda tudíž
není použitelná tzv. Testová statistika pak může být vypočtena dle vztahu
Tpf (x) =
N
n=1
x(n)s∗
(n). WCDMA). detekci naslepo (blind detection) kdy charakter signálu neznáme.3. tohoto důvodu nelze klasický detektor energie použít při detekci
signálů nízkým poměrem signál/šum (širokopásmové rozprostřené signály pod úrovní
šumu, např.
Pro vysvětlení [55] nyní uvažujme cyklostacionární signál x(t) střední hodnotou
mx(t) [x(t)] časově proměnnou autokorelační funkcí:
Rxx(t, [x(t)x∗
(t τ)] (14
