Программа для спектрального анализа амплитудно-модулированных сигналов

Нерегулярный двоичный код был выбран и распределение нерегулярности для GF(8) кода было оптимизировано с уравнениями, приведенными выше. Все графики были разработаны с использованием алгоритма PEG, который был принят в качестве хорошей конечной длины конструкции кода. Во-первых, можно заметить, что уровень ошибки понижается, переходя от GF(2) к GF(8), а также, что регулярный (3, б) код в поле GF(8) имеет худшую сходимость, чем неправильные коды, но значительно ниже уровня ошибка. Эти результаты находятся в соответствии с обычными наблюдениями за двоичными LDPC кодами. Описанный здесь гибридный LDPC-код с 2-мя группами заказов G(8) - G (2), как и ожидалось хороший компромисс совместной проблемы сходимости / уровня ошибки. Область сходимости была незначительной степени по сравнению с нерегулярными LDPC кодами, но с воздействием не наблюдаемого уровня ошибки вплоть до FER5 = 5.1Q-6 . Ожидается еще лучшие результаты, позволяя больше степеней свободы в процедуре оптимизации.

Во втором примере, оптимизировали Yk, с A(i, k) фиксированной. В этом случае ищем лучшую долю групп заказов на регулярный гибридный граф, определенной связности узлов данных и проверочных узлов (dv = 2, dv = 3). Согласно выражению кодовой скорости

ЛИТЕРАТУРА

1. K. Kasai, T. Shibuya and K.Sakaniwa, "Detailedly Represented Irregular LDPC Codes," IEICE Trans. Fundamentals 2QQ3.

2. S.Y Chung, T. Richardson and R. Urbanke, "Analysis of Sum-Product Decoding LDPC Codes using a Gaussian Approximation," IEEE Trans, on Inform Theory 2QQ1

3 A Bennatan and David Burshteinc "Design and Anal sis of Nonbinyary LDPC Codes for Arbitrary Discrete-Memoryless Channels," IEEE Trans, on Inform Theory 2QQ6

4. Ali Nandrei, Shie Mannor, Mohamad Sawan Warren J.Gross 2011."Relaxed stochastic decoder of LDPC codes" IEEE transaction on signal processing vol 59 рр5б17-5626.

5. Башкиров А.В. Модель масштабируемого LDPC-декодера низкой мощности с использованием алгоритмического синтеза высокого уровня / А.В. Башкиров, Л.Н. Коротков, М.В. Хорошайлова // Вестник ВГТУ, Том 12, В 1, 2 01б. - С. б5-69.

6. Башкиров А.В. Недвоичные низкоплотностные коды: алгоритмы декодирования и их вычислительная сложность / А.В Башкиров, А.И. Климов, Ю.С. Науменко //Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2013. Т. 2. С. 19-2Q.

1. Башкиров А.В. Реализация LDPC-декодера на массивно-параллельных вычислительных устройствах I А.В. Башкиров, А..Ю. Савинков, М.В. Хорошайлова // Вестник ВГТУ, Том 11, В б, 2015. - С. 97-99.

В. Башкиров А.В. Широкополосная PLC-технология / А.В. Башкиров, А.В. Муратов, И.В. Свиридова // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2015. Т. 2. С. 148-149.

УДК 004.42

Сергеев Д.М., Куатов Б.Ж.

Военный институт сил воздушной обороны, Актобе, Казахстан

ПРОГРАММА ДЛЯ СПЕКТРАЛЬНОГО АНАЛИЗА АМПЛИТУДНО-МОДУЛИРОВАННЫХ СИГНАЛОВ

\-Х0%2 iЧшох )

R = 1--d-

1 v-! max ~ . / \

М«*)

aa

функцией затрат остается знаменатель второго члена.

На рис. 4, можем видеть, что нерегулярный двоичный LDPC код не является хорошим решением для такой низкой скорости и средней длины блока, так как это моделируется наихудший код.

Заключение. Эта статья направлена на объединение преимуществ наличия переменных узлов различного порядка конечных множеств в двудольном графе построения недвоичных гибридных LDPC кодов. Представлена структура и класс декодирования гибридных кодов. Приведено объяснение, как оптимизировать нерегулярные недвоичные LDPC коды в GF (q) для канала BI-AWGN, и описано, как обобщить эту методику для оптимизации гибридных кодов. И, наконец, наиболее интересные результаты являются для достаточно низких скоростей получаемых кодов (R = 1 / 6): гибрид код превосходит самые известные коды для этой кодовой скорости.

Известно, что в настоящее время для спектрального анализа различных радиотехнических сигналов интенсивно используются новые методы, потеснившие известных традиционных методов анализа, основанных на преобразовании Фурье [1]. Например, в современных радиотехнических оборудованиях для анализа спектров стали широко применяться различные виды вейвлет-преобразования [2-4].

Однако возможности методов анализа на основе Фурье-преобразования не исчерпаны. Появились новые модификации Фурье-преобразований (например, адаптивное преобразование Фурье [4]) и успешно применяются наряду с вейвлетами.

В связи с этим для успевающих курсантов специальности «Авиационное радиоэлектронное оборудование» для успешного освоения основных идеи и механизмов различных методов спектрального анализа усложнили задания по курсовой работе «Определение спектра амплитудно-модулированного колебания» [6].

В работе [7] нами было показано определение спектральных составляющих радиотехнических сигналов с применением программы MathCad. Данный метод успешно применяется для расчета спектров успевающими курсантами, как Ишниязов, Куздибаев,

Несмотря на удобный пользовательский интерфейс, указанная методика [7] не лишена от отдельных недостатков. Например, не всегда показывают ошибки при неправильном вводе данных, а в некоторых случаях выявить этих ошибок очень трудно. Иногда курсанты, либо по неаккуратности, либо умышленно, изменяют заданные параметры и формы сигналов в целях облегчения условий задачи или для подгонки результатов, что безусловно, усложняет проверку курсовых работ. Поэтому нами разработана программа для анализа спектральных составляющих ампилитудно-модулированных сигналов, согласно заданий курсовой работы [6].

Программа разработана в среде Delphi (язык Паскаль) (рис. 1).

Для того, чтобы воспользоваться данной программой, необходимо в первую очередь выбрать форму сигнала (выбор графика). Для этого через меню «ФАЙЛ» заходить в меню «ВЫБОР ГРАФИКА» или щелкнуть «ВЫБОР ВАРИАНТА», выделенный красным фоном в окне программы. Затем необходимо в появившихся полях ввести заданные значения, определяющие амплитуду, частоту, период радиотехнического сигнала, согласно [6]: U1, U2, T, t1, t2. После ввода указанных параметров сигнала следует нажать кнопку «Вычислить» для получения спектрального анализа выбранного сигнала (рис.3).

В появившемся окне программы Вы сможете найти все необходимые результаты численного вычисления спектральных составляющих сигнала. Для просмотра остальных параметров и спектров амплитудно-мо-дулированного колебания следует нажать на кнопку «Остальные графики» (рис. 3). На рисунке 3 приведены результаты вычислений спектрального состава амплитудно-модулированного сигнала при следующих параметрах: U = 1 В , U = 5 В ,

tx = 50 мкс , T = 500 мкс .

Определение спектра усложняется с увеличением значений амплитуд и временных интервалов радиотехнических сигналов. Например, на рисунке 4 приведены результаты вычислений спектрального состава амплитудно-модулированного сигнала при следующих параметрах: Ul = 8 В , U = 16 В ,

t = 50 мкс , T = 500 мкс .

Как видно из рис. 4, определение спектра такого сигнала с применением обычного калькулятора невозможно. Поэтому для определения спектра выбраны значение амплитуды в интервале от 1 В до 5 В.

20 40 60 00 100 120 140 100 100 200 220 240 200 280 300 320 340 300 300 400 420 440 400 480 500

Рисунок 3 - Результаты вычислений спектра амплитудно-модулированного сигнала при

и = 1 В , U = 5 В , t = 50 мкс , T = 500 мкс

Рисунок 4 - Результаты вычислений спектра амплитудно-модулированного сигнала при U =8 В,

U =16 В , tj = 50 мкс , T = 500 мкс

Таким образом, в данной работе: - разработана программа для расчета спектральных составляющих амплитудно-модулированных колебаний (с определенными формами сигналов);

- продемонстрировано исследование амплитудно-модулированных сигналов с применением разработанной программы;

- показано возможности разработанной программы для спектрального анализа сигналов, а также для проверки результатов курсовой работы.

ЛИТЕРАТУРА

1. Лазоренко О.В., Черногор Л.Ф. Системный спектральный анализ сигналов: теоретические основы и практические применения // Радиофизика и радиоастрономия. - 2007. - Т. 12, №2. - С. 162-181.

2. Затылкин А.В. Управление исследованиями моделей радиотехнических устройств на этапе проектирования / А.В.Затылкин, А.Г. Леонов, Н.К. Юрков// Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. - 2012. - № 1 - С. 138 -142.

3. Сергеев Д.М. Вейвлет-анализ сверхпроводящего тока в слабых связях с ангармонической токо-фазовой зависимостью // Системы управления и информационные технологии. - 2009. - № 4(38).- С. 6264.

4. Сергеев Д.М. Применение программы MATHCAD для вейвлет-анализа сигналов // Сборник трудов 4-й НМК «Роль военной науки в подготовке авиационных специалистов». - 2009. - С. 160-163.

5. Лазоренко О.В., Панасенко С.В., Черногор Л.Ф. Адаптивное преобразование Фурье // Электромагнитные волны и электронные системы. - 2005. - Т. 10, №10. - С. 39-50.

6. Сергеев Д.М. Определение спектра амплитудно-модулированного колебания // Методические указания по выполнению курсовой работы. - Актобе, ВИ СВО. - 2010. - 24 с.

7. Андреев П.Г. Микропроцессорные системы в учебном процессе / П.Г. Андреев, И.Ю.Наумова, Н.К. Юрков, Н.В.Горячев, И.Д.Граб, А.В.Лысенко// Труды международного симпозиума. Надежность и качество. - 2009. - Т. 1 - С. 161 -164.

УДК 621.39 Рыбаков И.М.

ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет», Пенза, Россия

АЛГОРИТМ ИССЛЕДОВАНИЯ ТЕПЛОВОГО РЕЖИМА ПЕЧАТНОЙ ПЛАТЫ

Радиоэлектронные устройства содержат большое количество внутренних источников тепловой энергии, которыми являются практически все электрорадиоэлементы. Значительная часть потребляемой ими мощности рассеивается в виде тепла. Внутреннее тепловыделение в совокупности с тепловым воздействием окружающей среды вызывает изменение электрических характеристик РЭС. Эти изменения могут быть обратимыми или необратимыми, незначительными или существенными, вызывающими отказустрой-ства.

Ключевые слова:

средств автоматизированного проектирования (САПР), тепловой режим печатной платы, теплопроводность, печатный узел, топология печатных проводников

Анализ и оценка теплового режима печатной платы (ПП) в современной радиоэлектронной аппаратуре является важнейшей задачей на стадии разработки и проектирования будущего устройства. Использование современного набора средств автоматизированного проектирования (САПР), является неотъемлемой частью процесса «создания» радиоэлектронного устройства, начиная от самой концепции и закачивания созданием детализированной модели устройства. Что позволяет уже на этапе разработки и проектирования учесть все возможные проблемные места, не прибегая к изготовлению макета и прототипа. Но в случаи анализа и оценки теплового режима ПП, разработчик сталкивается с проблемой создания моделей удовлетворяющих поставленной задаче, что приводит к применению в них дополнительных упрощений моделей и в следствии получение результатов исследований отличных от реального на 15-20%. Следовательно, создание алгоритмов исследований тепловых режимов ПП, является актуальной задачей для разработки и проектирования ПП.

Радиоэлектронные устройства содержат большое количество внутренних источников тепловой энергии, которыми являются практически все электрорадиоэлементы. Значительная часть потребляемой ими мощности рассеивается в виде тепла. Внутреннее тепловыделение в совокупности с тепловым воздействием окружающей среды вызывает изменение электрических характеристик РЭС. Эти изменения могут быть обратимыми или необратимыми, незначительными или существенными, вызывающими отказ устройства. Поэтому в технических условиях на каждый электрорадиоэлемент указывается диапазон температур, в пределах которого его рекомендуется эксплуатировать. При проектировании РЭУ ставится задача обеспечения допустимого теплового режима, т.е. для всех элементов должно выполняться условие границ работоспособности в рабочем диапазоне температур окружающей среды, в течение всего периода эксплуатации и при всех возможных режимах работы устройства.

Разрабатывая радиоэлектронные устройства все большее внимание уделяется проблеме отведения тепла в части расчета тепловых режимов на уровне печатного узла. В частности, для обнаружения мест локального разогрева печатной платы в большинстве случаев применяется моделирование тепловых режимов печатной платы. Благодаря чему проблемы выявляются на стадии проектирования и путем внесения изменений в топологию печатной платы устраняются без существенных затрат. Но на стадии проектирования печатного узла точность моделирования на уровне печатных плат становится все более критическим параметром. В 7 0% случаях собственная теплопроводность печатных плат оказывает существенное влияние на тепловое моделирование печатной платы. Особую роль процесс теплопроводности играет в тех случаях, где данный механизм регулирования тепла является основным средством достижения теплового баланса.

Традиционные методы расчета теплового режима печатной платы заключаются в определении количества меди в каждом слое печатной платы и путем усреднения теплопроводных свойств меди и диэлектрического основания производят расчет теплопроводности для этого слоя. Недостатком такого подхода является отсутствие учета локальной теплопроводности на печатной плате, которая может существенно влиять на пепловой режим самой печатной платы.

Концептуальное отличие представленного алгоритма проведения теплового расчета печатного узла заключается в применении детализированной модели для проведения анализа. Данное решение в позитивном случае приводит к повышению точности получаемых данных, а в негативном повышает трудоемкость построения модели. Поэтому следующим этапом после построения алгоритма, является усовершенствование и упрощение процесса построения моделей печатного узла со включенными компонентами детализированной модели, такими как печатные проводники. Вариант такого алгоритма приведен ниже.