Уровень log per что это
Бита вероятность ошибка р е является ожидаемым значением коэффициента ошибок по битам. Коэффициент битовых ошибок можно рассматривать как приблизительную оценку вероятности битовых ошибок. Эта оценка точна для длительного интервала времени и большого количества битовых ошибок.
СОДЕРЖАНИЕ
Пример
В качестве примера предположим, что эта переданная битовая последовательность:
0 1 1 0 0 0 1 0 1 1
и следующая полученная битовая последовательность:
Коэффициент ошибок пакета
предполагая, что битовые ошибки не зависят друг от друга. Для малых вероятностей битовых ошибок и больших пакетов данных это примерно
Факторы, влияющие на BER
Анализ BER
Примеры простых моделей каналов, используемых в теории информации :
В канале с шумом BER часто выражается как функция нормированного показателя отношения несущей к шуму, обозначаемого Eb / N0 (отношение энергии на бит к спектральной плотности мощности шума) или Es / N0 (энергия на символ модуляции для спектральная плотность шума).
Люди обычно строят кривые BER для описания производительности цифровой системы связи. В оптической связи обычно используется зависимость BER (дБ) от принимаемой мощности (дБм); в то время как в беспроводной связи используется BER (дБ) по сравнению с SNR (дБ).
Измерение коэффициента ошибок по битам помогает людям выбрать подходящие коды прямого исправления ошибок. Поскольку большинство таких кодов исправляют только перевороты битов, но не вставки или удаления битов, метрика расстояния Хэмминга является подходящим способом измерения количества битовых ошибок. Многие кодеры FEC также непрерывно измеряют текущий BER.
Математический проект
Проверка коэффициента битовых ошибок
Распространенные типы стресс-паттернов BERT
Тестер коэффициента битовых ошибок
Тестер коэффициента ошибок по битам (BERT), также известный как «тестер коэффициента ошибок по битам» или решение для тестирования коэффициента ошибок по битам (BERT), представляет собой электронное испытательное оборудование, используемое для проверки качества передачи сигнала отдельных компонентов или целых систем.
Основные строительные блоки BERT:
Смотрите также
использованная литература
Уровень log per что это
ВЛИЯНИЕ ПОМЕХОУСТОЙЧИВОСТИ ШИРОКОПОЛОСНЫХ СИСТЕМ БЕСПРОВОДНОГО ДОСТУПА НА КАЧЕСТВО ПЕРЕДАЧИ ПОТОКОВОГО ВИДЕО
О. И. Шелухин, Ю. А. Иванов
ГОУ ВПО «Московский технический университет связи и информатики»
Получена 14 сентября 2010 г.
Аннотация. Рассматривается влияние одиночных и пакетных ошибок в каналах широкополосных систем беспроводного доступа на качество передачи потокового видео стандарта H 264 AVC c помощью разработанного программно-аппаратного комплекса. Приведены численные результаты.
Ключевые слова: потоковое видео, кодеры, декодеры, качество видео, битовая ошибка, пакетная ошибка, MSE, PSNR.
Однако при трансляции по беспроводным сетям применение более совершенных методов кодирования не позволяет в полной мере избежать появления характерных искажений видео.
Оценка данных производилась путем сравнения передаваемых и принятых файлов.
Структура программно-аппаратного комплекса
Обработка данных осуществляется в три этапа.
На первом этапе анализируется время приема и отправки каждого пакета с обеих сторон и его тип. В результате появляется запись о типе кадра и времени между переданным и принятым пакетами. Кроме того, файл искаженного видео на приемной стороне восстанавливается путем использования оригинального закодированного видеофайла и информации о потерянных пакетах. После чего видео декодируется для отображения зрителю. На этом этапе возникает обычная проблема оценки качества видео. Показатели качества видео всегда требуют сравнения принятого (возможно, искаженного) и соответствующего исходного кадра. В случае полной потери кадра отсутствует необходимая синхронизация кадров до и после передачи по сети.
На втором этапе обработки эта проблема решается на основе анализа информации о потерях. Синхронизация кадров восстанавливается путем добавления последнего отображенного кадра вместо потерянных. Это позволяет провести дальнейшую покадровую оценку качества.
На третьем этапе для анализа качества декодированного видео используются восстановленный и исходный видеофайл.
На рис. 1 представлена структурная схема программно-аппаратного комплекса (ПАК) для оценки качества потокового видео. В схеме отражено взаимодействие между модулями при передаче цифрового видео от источника через сеть связи к зрителю.
Рис. 1. Функциональная схема ПАК.
Представление исходных данных и подготовка к имитации
В первую очередь необходимо закодировать исходный видеофайл в формат H.264 (файл видеопотока). Далее происходит упаковка видеопотока в MP 4-контейнеры для дальнейшей транспортировки по протоколу UDP (от англ. User Datagram Protocol ). После кодирования исходного видео получают MP 4-файл.
Чтобы иметь возможность производить имитацию необходимо создать файл видеотрассы, который содержит информацию о номере кадра его типе, размере и о количестве сегментов, при котором кадр разделяется на пакеты. В файле видеотрассы содержатся следующие данные: номер кадра, тип кадра, размер и число сегментов при разделении кадра на пакеты. Данная видеотрасса подается на вход имитатора сети, где и происходит передача и прием видеоданных.
В результате передачи видео по сети необходимо получить файлы трасс передачи (табл. 2) и приема (табл. 3), которые содержат в себе следующие данные пакетов: время передачи /приема, уникальный идентификатор id (от англ. identifiers) и размер. Эти две трассы используются для определения потерянных в сети пакетов. В итоге будут получены файлы отправленных и полученных пакетов, в которых содержится подробная информация о времени отправки со стороны передатчика и времени получения со стороны приемника.
Установка моделирования и имитация передачи по беспроводной сети
ПАК позволяет производить имитацию основных типов ошибок, возникающих при передаче видеоданных по беспроводной сети:
1. Имитация битовой ошибки. Имитация передачи по беспроводному каналу c моделью «аддитивного белого Гауссовского шума» AWGN (от англ. Adaptive White Gaussian Noise ). При имитации определенный бит в последовательности искажается (инвертируется) с заданной вероятностью. Используемое значение вероятности описывают показателем количества ошибочных битов BER (от англ. Bit Error Rate ).
2. Имитация пакетной ошибки. Можно производить ручное удаление UDP пакетов из файла трассы приема. Это позволяет исследовать работу кодека и проанализировать изменение визуального качества при потере пакетов. При этом приемный и неискаженный файл можно получить при передаче по «идеальному» каналу с неограниченной полосой пропускания и отсутствием задержки и затем вручную удалить определенные пакеты.
Вычисление потерь и оценка полученного качества видео
Вычислить потери при рассмотрении доступности уникального id пакета весьма легко. С помощью видеотрассы каждому пакету назначается тип. Каждый пакет этого типа, не включенный в трассу приемника, считается потерянным. Потеря кадра вычисляется при рассмотрении любого кадра, если один из его пакетов был потерян. Если первый пакет кадра теряется, то кадр считается потерянным, поскольку видеодекодер не сможет декодировать кадр, у которого отсутствует первая часть. Оценку полученных трасс производит модуль оценки трассы. Далее восстановленный файл необходимо декодировать в yuv формат.
Анализ полученных результатов
С целью исследование влияния ошибок передачи на полученное качество было проведено имитационное моделирование передачи 30-минутного видео через беспроводную сеть со случайными пакетными ошибками в канале. Характеристики используемой видеопоследовательности представлены в табл. 1.
Таблица. 1 Характеристики закодированного видео
Постоянный 1150 кбит/с
Имитация битовой ошибки при передаче по беспроводному каналу производилась с помощью генератора ошибок AWGN, входящим в структуру ПАК.
.
Влияние битовых ошибок. На рис. 2 показано влияние показателя BER на качество потокового видео.
3) Гистограммы распределения значений PSNR как при имитации, так и при трансляции по реальной сети в общем случае имеют двухгорбую форму. Один из максимумов характеризует значение PSNR видеопотока при отсутствии ошибок (декодер способен исправить битовые ошибки при их незначительном количестве в кадре). Второй максимум характеризует ухудшение PSNR вследствие большого числа искаженных видеокадров в моменты замираний (декодер неспособен исправить большое количество битовых ошибок). По мере увеличения числа ошибок этот максимум возрастает за счет уменьшения второго. В процессе передачи, в зависимости от уровня ошибок значения того или иного максимума возрастает. Если ошибками в канале связи можно пренебречь распределение PSNR имеет один максимум.
Таблица. 2 Соответствие показателей качества и BER
Качество по шкале ITU
Заметно, но не раздражает
Однако модель АБГШ не позволяет адекватно имитировать канал, подверженный замираниям. Как правило, ошибки часто являются долговременными, поскольку высокая вероятность потери битов происходит в специфический период передачи, например при плохом распространении. Затухание передаваемого сигнала приводит к пакетированию (группированию) ошибок. Также причиной группирования ошибок могут быть физические дефекты и сбои в системе хранения информации. При использовании VLC возникновение битовых ошибок приводит к возникновению групповых ошибок или к пакетированию.
Анализируя результаты передачи потокового видео по имитируемой беспроводной с заданной вероятностью пропадания пакетов сети можно сделать следующие выводы:
Таблица. 3 Соответствие показателей качества и PER
Качество по шкале ITU
Анализируя результаты передачи потокового видео по имитируемой беспроводной сети с заданной величиной группирования ошибочных пакетов, можно сделать следующие выводы:
2) Гистограммы распределения значений PSNR имеют двухгорбую форму. Один из максимумов характеризует значение PSNR видеопотока искаженных кадров вследствие потери «своих» пакетов. Второй максимум характеризует ухудшение PSNR зависимых кадров (как правило, их количество больше). По мере увеличения величины BEL один из максимумов уменьшается, поскольку число зависимых кадров также уменьшается, тогда как второй максимум остается неизменным. Это объясняется тем, что при одиночных рассредоточенных по всей видеопоследовательности ошибках число искаженных кадров велико за счет распространения ошибок на зависимые кадры.
3) Увеличение длины группирования ошибок ведет к увеличению среднего качества видеопоследовательности.
4) Влияние группы ошибок на качество более сильное за счет локальной сосредоточенности ошибок. Однако среднее качество видеопоследовательности при этом увеличивается по мере увеличения длины группирования при неизменном значении вероятности появления пакетных ошибок.
5) При значении BEL ≥ 60 среднее качество практически идентично оригинальному видео.
Таким образом, показано, что при оценке влияния ошибочных пакетов на полученное качество необходимо анализировать не только вероятность появления ошибок, но также их структуру и длину группирования. Кроме того можно сделать следующие выводы:
1) Увеличение длины группирования ошибок ведет к увеличению среднего качества видеопоследовательности. Это происходит за счет ухудшения качества небольшого участка видео, где сосредоточена группа ошибок, тогда как при одиночных ошибках ухудшение качества видео может наблюдаться во всей видеопоследовательности;
2) При увеличении длины группы ошибочных пакетов BEL ≤ 6 изменение качества незначительное и идентично влиянию одиночных пакетных ошибок ( BEL = 1);
5) С увеличением PER влияние показателя BEL на качество уменьшается за счет увеличения «густоты» одиночных ошибок.
Для оценки качества видео в условиях пакетирования ошибок в реальных условиях необходимо исследовать реальное распределение пакетирования ошибок в канале связи.
[1] John J. Lemmon, Wireless link statistical bit error model , NTIA Report. 02-394, U.S. Department of Commerce, June 2002
[2] Cornaglia B., Spini M. New statistical model for burst error distribution // European Transactions on Telecommunications, Torino – Italy, John Wiley & Sons, 1996
[3] Шелухин О.И., Иванов Ю.А. Оценка качества передачи потокового видео в телекоммуникационных сетях с помощью программно-аппаратных средств // Электротехнические и информационные комплексы и системы, 2009, т.5, №4, С.48–56.
[4] Иванов Ю.А., Лукьянцев С.А. Методика оценки качества декодирования видео стандарта H.264/AVC/SVC в беспроводных сетях // Электротехнические и информационные комплексы и системы, 2009, т.5, №4, С.35–48.
[5] Шелухин О.И., Иванов Ю.А. Оценка качества передачи потокового видео в телекоммуникационных сетях с помощью программно-аппаратных средств // Электротехнические и информационные комплексы и системы, 2009, т.5, №4, С.48–56.
[6] Иванов Ю.А., Пряников В.С. Имитационные модели беспроводных сетей в структуре программно-аппаратного комплекса для оценки качества видеопотока // Вестник Чувашского университета, №1, 2010 С.35–48
Особенности измерения параметров каналов с цифровой модуляцией
Как разработчика приборов для измерения параметров телевизионных сигналов меня часто спрашивают, как правильно интерпретировать результаты измерений. В настоящее время для специалистов, обслуживающих системы телеприема, доступно большое количество измерительных приборов, а значит, есть возможность количественно оценить качество телевизионных каналов, в том числе каналов с цифровой модуляцией. Однако при интерпретации измеренных величин до сих пор чувствуются неуверенность и сомнения. В этом материале я изложу свою точку зрения на значимость каждого из параметров, характеризующих качество телевизионного сигнала.
Mой взгляд на этот вопрос в основном формировался в процессе собственных разработок и производства телевизионных измерительных приборов. Но свою лепту внесли и консультации со специалистами всемирно известных компаний, производящих подобные приборы, и общение с операторами кабельных сетей.
Должен оговориться, что все нижеизложенное в первую очередь касается цифрового кабельного телевидения стандарта DVBC. Но в силу родственных связей между форматами DVB-вещания мои рассуждения с некоторыми оговорками можно отнести и к DVB-S, DVB-T, и др.
Пять основных параметров
Для начала рассмотрим набор измеряемых параметров цифровых каналов, доступных владельцам современных приборов. Как правило, эти приборы позволяют измерять пять параметров.
Первый из них — уровень сигнала в канале. Без сомнения, это один из важнейших параметров, характеризующих качество приема. Несмотря на то, что это самый понятный для специалистов параметр и его с достаточной точностью можно измерить даже приборами, предназначенными для аналоговых сигналов, при анализе результатов измерений иногда встречаются неправильные толкования и недопонимания.
Следующий параметр — MER (Modulation Error Ratio), или Коэффициент ошибок модуляции. По своей сути MER близок параметру SNR (сигнал/шум). В некоторых странах вместо параметра MER применяют EVM (Величина вектора ошибки), но по существу это одно и то же, выражаемое в разных единицах.
Третий параметр — BER (Bit Error Ratio), или Коэффициент битовых ошибок. Он характеризует частоту появления ошибочно восстановленных битов в демодулированном потоке данных и для стандарта DVB-C измеряется в двух точках: до декодера РидаСоломона и после него. Поэтому фактически это два параметра, которым часто присваивают названия preBER и postBER. Параметр postBER — та величина, которую пользователю иногда предъявляют как значение счетчика ошибочных пакетов за интервал наблюдения.
Последний параметр — констелляционная диаграмма, которая представляет собой график расположения символов на амплитуднофазовой плоскости, формируемый с накоплением за определенное время. Как правило, диаграмма рассматривается как некий качественный, а не количественный параметр, позволяющий оценить характер искажений входного радиосигнала.
Теперь можно приступить к более подробному анализу каждого из параметров на предмет их важности в оценке качества принимаемого цифрового сигнала.
BER vs MER
Mux: MER-ы бывают пиковые и среднеквадратичные. Среднеквадратичные отражают усредненное значение за период измерения, а пиковые — максимальное. Если измеряется среднеквадратичное, то вполне возможны краткие развалы картинок принормальном MER-е, но переход на измерения пикового значения покажут эти сбои.
Mux: Достижимая точность измерения MER тем выше, чем ниже размерность модуляции измеряемого сигнала. Чем больше точек констелляции должен обрисовать ЦАП, тем меньше у него времени на каждую точку. Karlson2k: MER — хороший показатель, однако не единственный. Для приёмника
скорее важен BER или даже PER (BER после декодера Рида-Соломона). Иногда с одними тем же MER могут быть совсем разные BER.
В «обычных» условиях корреляция между MER и BER достаточно чёткая. Действительно, появление BER свидетельствует о подходе к границе (которая для цифры очень тонкая — здесь ещё есть, ещё чуть-чуть и уже совсем нет). Но как раз граница и важна. Тем не менее, в реальной жизни полно условий, когда чёткость корреляции начинает сбивается. Например — частотный сдвиг, из-за допплеровского эффекта (актуально для DVB-H) или по каким-то другим причинам. Иногда сбой может быть вызван «особенностями» передатчиков. Конечно, на BER сложно ориентироваться при измерениях, особенно «быстрых», и в большинстве случаев достаточно на MER. Но при любых важных измерениях без BER не обойтись.
А на практике для бытовых приёмников важен еще и уровень сигнала. К сожа- лению, разница в минимальном уровне, при котором бытовой приёмник цепляется за сигнал, доходит до 30-35 дБ у разных моделей даже от одного производителя. Штампуется же всё «подешевле». То есть на что ориентироваться при постройке
Самый важный параметр
Тем не менее, берусь утверждать, что самый важный параметр из всех измеряемых для цифрового сигнала — BER, а точнее — postBER. Ведь уверенно заявлять, что восстановление потока, полученного за определенный период, было абсолютным, можно только в случае, если postBER за это время оказался равным нулю. В реальности значение для postBER, равное 1E10…1E11, говорит о частоте появления ошибки в восстановленном потоке данных не более 2…20 бит в час. Такой прием можно характеризовать как безошибочный. В соответствии с научной терминологией соответствующий поток данных можно назвать «квазисвободным от ошибок».
У BER есть, правда, один недостаток — невозможность оценить запас сигнала по качеству, за счет которого можно уверенно принимать и восстанавливать цифровой поток в течение длительного времени. В пороговой ситуации уменьшение значения MER для одного канала всего на 1-2 дБ может изменить ситуацию от полного восстановления данных к полной невозможности приема сигнала на этом канале и скачкообразному изменению значения BER.
Но, тем не менее, важность этого параметра весьма высока. Особенно он может быть полезен сторонникам контроля телевизионного изображения. Параметр postBER полностью заменяет контроль картинки за исключением того случая, когда в структуре транспортного потока MPEG присутствуют ошибки, приводящие к артефактам изображения. Но они не всегда приводят к дефектам картинки, заметным на экране монитора, или же искажениям звукового сопровождения, да и вообще появляются достаточно редко.
Зато postBER по сравнению с контролем изображения имеет несколько преимуществ. Во-первых, он показывает общее количество ошибок в транспортном потоке, а не на одной программе, как при контроле картинки.
Во-вторых, вычислению postBER никак не препятствует шифровка потоков системами условного доступа. И для открытых, и для закрытых каналов он вычисляется одинаково.
И, в-третьих, postBER более чувствителен к ошибкам: счетчик невосстановленных пакетов будет неумолимо увеличиваться с каждой следующей ошибкой, хотя «битый» пакет может принадлежать другой программе или вообще не оказывать влияния на картинку или звук и, как результат, будет пропущен при визуальном контроле.
С точки зрения оценки запаса по качеству сигнала более информативен, конечно, preBER. Общеизвестно, что пороговое значение preBER, равное 2E-4, дает возможность восстанавливать данные до требуемых 1E-10…1E-11 значения postBER. Но это как раз тот случай, когда мы находимся на границе между уверенным приемом и отсутствием возможности восстановить сигнал при ухудшении значения MER. Если при измерении параметров мы получаем значение preBER, скажем, 1E-6, это уже указывает на наличие некоего запаса, позволяющего нам быть увереннее в будущем.
Время измерения BER
Большинство приборов для измерения параметров сигналов с цифровой модуляцией имеют нижнюю границу диапазона измерения параметра BER 1E-8 или 1E-9, реже — 1E-10, 1E-11. Совершенно естественно, что пользователи приборов хотят иметь границу как можно ниже, а результат измерения получать как можно быстрее. Давайте посчитаем: если мы используем модуляцию QAM-256 и символьную скорость 6,9 Мбод, то битовая скорость на входе декодера РидаСоломона будет составлять 6,9*8=55,2 Мбит/с. Если вероятность появления ошибки 1E-8, то для измерения этой величины нам надо накопить 10 8 бит потока данных, из которых один бит будет ошибочным. А накапливать мы их будем в течение 10 8 /55,2×10 6 = 1,8 с. То есть один неправильно декодированный бит будет появляться, в среднем, раз в две секунды.
Результат, измеренный за этот промежуток времени, будет, конечно, весьма неточным. Для уменьшения случайной погрешности необходимо его усреднить хотя бы за 10 периодов измерения, то есть за 18 секунд. Если мы захотим измерить BER с нижней границей 1E-9, то для этого нам потребуется в 10 раз больше времени: 180 секунд или 3 минуты, а для получения достоверного результата 1E-11 мы должны ждать пять часов! Если использовать модуляцию более низкого порядка или более низкую символьную скорость, время измерения увеличится еще больше
Преимущества MER
По сравнению с BER параметр MER предоставляет более оперативную информацию о сигнале. Как я уже упоминал, MER является подобием параметра отношения сигнал/шум, хотя и учитывает большее число факторов, искажающих исходный радиосигнал. Значение параметра так же усредняется по времени, как и все величины, связанные с измерением мощности, но его измерение производится для каждого символа и, учитывая большие символьные скорости, накопление за одну секунду дает достаточно достоверный результат.
Вторым достоинством параметра MER является возможность его измерения с нормированной точностью. Большинство современных микросхем декодеров, на основе которых производятся приборы, позволяют вычислять MER аппаратно или на основе величин амплитуд векторов I и Q.
Под аппаратным вычислением я имею в виду возможность получения среднеквадратичного значения вектора ошибки из одного из внутренних регистров демодулятора. Во всяком случае производители микросхем утверждают, что это именно оно, и измерения, в принципе, это подтверждают. А зная среднеквадратичное значение вектора ошибки, вычислить MER уже несложно.
Использование значений амплитуд векторов квадратур для этих целей часто менее пригодно, потому что от микросхемы можно получить лишь 7 или 8 двоичных разрядов амплитуды QIвекторов. В результате динамический диапазон расчетного значения MER получается весьма низок. А разрядность регистра ошибки, напротив, часто бывает 10-, а то и 16-битная.
Погрешность измерения, связанную с неидеальными параметрами тюнера и демодулятора, можно скорректировать, имея источник сигнала с калиброванным параметром сигнал/шум. Калибровка производится для входного сигнала с добавлением только белого шума, но такой метод, тем не менее, дает весьма хороший результат.
Поэтому погрешность параметра MER для многих приборов является нормированной величиной в отличие от BER. Точность измерения BER зависит от качества приемника и демодулятора прибора, и корректировать ее невозможно. В результате измерение BER разными приборами дает близкие значения при плохом и заметно различающиеся при хорошем (при больших значениях MER).
То есть более качественный прибор показывает более низкие (более близкие к реальным) значения BER. Способность измерять низкие значения BER является хорошим индикатором качества измерительного прибора.
Если это так, возникает вопрос: «А не достаточно ли измерять один только MER для оценки качества принимаемого сигнала, ведь время измерения небольшое. Параметр предоставляет комплексную и точную информацию. С этим можно согласиться, но только в одном случае, когда к исходному сигналу примешивается только белый гауссовский шум. Как показывают практика и тестовое моделирование, при выполнении этого условия MER совпадает с SNR, и поэтому в данном случае для определения значений preBER и postBER можно воспользоваться кривыми зависимости BER от отношения SNR входного сигнала.
Констелляционная диаграмма
К сожалению, в реальной жизни все далеко не так идеально. На пути доставки телевизионного сигнала от источника до конечного пользователя существует великое множество факторов, приводящих к искажению сигнала. В результате для определения качества сигнала все-таки приходится использовать все возможные параметры, в том числе констелляционную диаграмму.
ассмотрим подробнее процесс демодуляции сигнала с цифровой модуляцией. После синхронизации с входным сигналом на выходе блока демодулятора для каждого символа появляются два значения векторов I и Q. 2 Пара векторов определяет точку на амплитуднофазовой плоскости, каждая из которых принадлежит одной клетке, определяющей конкретное значение символа. В идеальном случае точки ложатся точно в середины клеток.
В условиях воздействия шума точки получают некоторое смещение от ожидаемого положения, которое носит название вектора выходной ошибки. Если точка остается в пределах своей клетки, демодулятор принимает правильное решение, в противном случае символу присваивается значение соседней клетки, что к появлению ошибки во входном потоке данных. Добавление белого шума к входному сигналу приводит к «размазыванию» точки в пятно круглой формы (рис. 1). Наибольшая частота попадания точки — в центре, а к краю окружности она уменьшается. В этом случае все пятна имеют примерно одинаковый диаметр.
Теперь рассмотрим случай одновременного воздействия белого и фазового шумов на демодуляцию сигнала. На рис. 2 приведена констелляционная диаграмма для сигнала с добавлением паразитной фазовой модуляции (джиттер фазы), из которой видно, что фазовая модуляция приводит к большему отклонению точек от центра клетки с увеличением длины вектора. В результате вероятность возникновения ошибки при декодировании точек в углах констелляционной диаграммы резко увеличивается. При этом значение MER уменьшается не так сильно, потому как смещение для точек ближе к центру диаграммы незначительное.
Ситуация ухудшается еще сильнее в случае, если кроме фазовой модуляции присутствует компрессия сигнала, появившаяся при прохождении им активных устройств в зоне нелинейности их передаточной характеристики. Вершины длинных векторов смещаются к центру констелляционной диаграммы, в результате чего вероятность ошибок для этих векторов увеличивается еще значительнее. На значение MER такие искажения также не оказывают большого влияния.
Ниже приведены результаты моделирования трех перечисленных ситуаций: измерение сигнала QAM-256 в случае воздействия только белого шума, белого шума и фазовой модуляции и белого шума одновременно с компрессией амплитуды сигнала. Три соответствующие констелляционных диаграммы представлены на рис. 3.
На следующей диаграмме (рис. 4) представлены три кривые зависимости параметра BER при изменении отношения сигнал/шум во входном сигнале. Синяя линия соответствует первому случаю, когда во входном сигнале присутствует только белый шум, фиолетовая — белый шум и фазовая модуляция и, наконец, зеленая — белый шум и компрессия.
Рис. 4. Кривые зависимости параметра BER при изменении отношения сигнал/шум во входном сигнале
Видно, что при низких значениях сигнал/шум линии практически совпадают, но с увеличением параметра они начинают расходиться. Наконец, на последнем графике (рис. 5) приведена зависимость параметра MER при тех же условиях. Из графика видно: при соотношении сигнал/шум 36 дБ при добавления фазовой модуляции к входному сигналу MER уменьшается на 0,5 дБ, при этом значение BER ухудшается сразу на несколько порядков. Еще сильнее влияние компрессии, хотя она и едва различима на констелляционной диаграмме.
Это не единственные случаи искажения в исходном входном сигнале, которые приводят к сильному ухудшению BER при незначительном изменении значения MER. К аналогичным последствиям приводят фазовые искажения квадратур, амплитудный разбаланс векторов квадратур и т.д.
Правда, последние виды искажений возникают реже. Гораздо хуже ситуация с помехой импульсного характера. Такого рода искажения сигнала не редкость, поскольку существует большое количество устройств, излучающих радиосигнал, который может
выступать в роли импульсной помехи для cигнала телевизионного.
При достаточно низкой частоте повторения и короткой длительности такая помеха практически не влияет на значение MER, но при этом может приводить к полной деградации BER. Ситуация осложняется тем, что подобную помеху сложно обнаружить. Часто не помогает и анализатор спектра. К примеру, если мешающий сигнал находится в полосе канала и при этом меньше по мощности на 20-30 дБ, то он маскируется полезным сигналом.
Особенности измерения уровня цифровых сигналов
Пожалуй, самым понятным для цифровых ТВсигналов, как и для аналогового телевидения, является параметр, характеризующий мощность сигнала. Но, тем не менее, довольно часто возникают вопросы, связанные с определением уровня цифровых каналов, поэтому немного внимания уделим и этому параметру.
Для аналогового телевидения измеряется уровень напряжения радиосигнала несущей частоты изображения. Для цифрового ТВ — «мощность радиосигнала в полосе канала» (такое название часто применяется в зарубежной литературе) или «фактический уровень напряжения радиосигналов с цифровой модуляцией в полосе частот распределения радиосигналов», как он называется в российском ГОСТ Р 52023 — «Сети распределительных систем кабельного телевидения». В России параметр принято обычно измерять в дБ относительно 1 микровольта (дБмкВ) как для аналоговых, так и для цифровых каналов.
Мощность3 радиосигнала для цифровых каналов измеряется как уровень напряжения немодулированного сигнала, который на нагрузке 75 Ом рассеивает мощность, эквивалентную мощности сигнала измеряемого канала.
При измерении уровней сигналов с помощью специализированных телевизионных измерителей или универсальных анализаторов спектра следует учитывать, что в аналоговых каналах характер сигнала — узкополосный, то есть основная часть мощности канала сосредоточена в довольно узком частотном диапазоне, а цифровые каналы характеризуются равномерным распределением мощности в полосе канала. В основе работы измерителей уровня лежит принцип селективного вольтметра. То есть в спектре радиосигнала выделяется (отфильтровывается) определенная частотная полоса, а затем измеряется напряжение сигнала, попавшего в эту полосу.
Если при измерении уровня узкополосного сигнала ширина его спектра заведомо меньше полосы измерения4, уровень измеряемого сигнала будет постоянным при изменении полосы измерения в пределах канала. Ситуация меняется при измерении широкополосных сигналов, каковыми являются радиосигналы цифрового телевидения. В этом случае чем шире полоса измерения прибора, тем выше уровень измеряемого напряжения. На рис. 6 представлена спектрограмма частотного диапазона с несколькими телевизионными каналами с аналоговой и цифровой модуляциями.
Спектрограмма была снята с помощью прибора с полосой измерения 230 кГц. На первый взгляд, уровни цифровых каналов ниже аналоговых более чем на 10 дБ. Однако для аналогового канала S20 уровень (Uan) можно определить по спектру как 66 дБмкВ. А для определения мощности сигнала цифрового канала S23 необходимо применить следующую формулу:
Uцк = Uизм + 10lg(Вц/Виз) + К, 5
где Uцк — искомая мощность цифрового канала;
Uизм — уровень напряжения измеренный в центре полосы канала; Вц — полоса частот, занимаемая цифровым каналом; Виз — полоса измерения прибора;
Подставив исходные данные в формулу, получим:
US23 = 53 + 10lg(7,5/0,23) + 1 = 69 дБмкВ.
Таким образом, на самом деле уровень мощности канала S23 на 3 дБ больше, чем S20.
В режиме измерения уровня специализированные телевизионные приборы автоматически производят такой пересчет цифровых каналов с учетом их полосы и отображают их мощность корректно. Но при работе в режиме анализатора спектра и при измерении приборами, не рассчитанными на работу с цифровыми каналами, надо помнить об этой особенности. Такой метод измерения мощности канала в одной частотной точке дает достаточно точный результат только в случае достаточной равномерности АЧХ в полосе канала.
Общие рекомендации по оценке качества цифровых каналов
Кабельные операторы, давно работающие с цифровым телевидением и имеющие большой опыт, советуют классифицировать состояние кабельной сети по трехбалльной шкале. Оценка три балла означает, что параметры каналов в сети соответствуют требованиям качественного приема и обладают достаточным запасом для стабильной, долговременной работы. От оператора при этом требуется только продолжение текущего контроля. Оценка два балла: параметры каналов также соответствуют требованиям качественного приема, но их значения не имеют достаточного запаса для обеспечения долговременной стабильной работы.
Такое состояние сети требует от оператора планового проведения работ для выявления источника проблем и принятия решения о методах восстановления состояния сети до трех баллов. И, наконец, третье состояние сети с оценкой один балл: параметры одного или нескольких каналов не отвечают требованиям качественного приема, что требует от оператора немедленных действий по ремонту или настраиванию сети для поднятия до второго или третьего уровня. Для оценки каждого канала необходимо измерить все параметры на абонентском отводе. Оценка присваивается в соответствии со следующими условиями.
Оценка 3 балла (выполняются все четыре условия): Уровень канала: соответствует расчетному уровню для данной точки сети с учетом неравномерности и принятой разницы между уровнями аналоговых и цифровых каналов.
MER: не меньше 36 дБ для модуляции QAM-256 и 28 дБ для модуляции QAM-64.
PreBER не превышает 1E7. PostBER: не превышает 1E9.
Оценка 2 балла (выполняются все четыре условия): Уровень канала: соответствует расчетному уровню для данной точки сети с учетом неравномерности и принятой разницы между уровнями аналоговых и цифровых каналов.
MER: находится в пределах от 34 до 36 дБ для модуляции QAM256 и от 26 до 28 дБ для модуляции QAM64.
PreBER: не превышает 1E6. PostBER: не превышает 1E9.
Оценка 1 балл (выполняется хотя бы одно условие):
Уровень канала: не соответствует расчетному уровню для данной точки сети с учетом неравномерности и принятой разницы между уровнями аналоговых и цифровых каналов.
MER: значение меньше 34 дБ для модуляции QAM-256 и меньше 26 дБ для модуляции QAM-64.
PreBER: значение выше 1E6. PostBER: значение выше 1E-9.
Если есть возможность контроля констелляционной диаграммы, необходимо добавить еще одно условие. Для оценки «3» форма констелляционной диаграммы не должна содержать ярко выраженных фазовых искажений, дисбаланса квадратур и искажений типа компрессии сигнала. При наличии подобных искажений измеряемому каналу должна быть присвоена оценка не выше двух баллов.
При указании значений параметров я исходил из предположения, что они измерены корректно, в пределах погрешности измерения прибора. Но при определенных условиях измеренные значения могут выпадать за пределы погрешности. В этом случае каналу может быть присвоена оценка, не соответствующая действительности.
Данная методика оценки качества не является, конечно, абсолютной и единственно верной. Каждый оператор может для себя выбрать границы значений параметров для оценки качества сигнала в соответствии с особенностями конкретной сети и отдельных каналов; при этом следует придерживаться общего подхода к методу проверки состояния сети.
1 Физический смысл этого параметра и формула для вычисления его среднеквадратичного значения рассмотрены в статьях серии «Цифровое кабельное ТВ. Часть 2. Состав головной станции, расчет ретранслируемого потока», «ТелеСпутник», ноябрь 2007 и «Цифровое кабельное ТВ. Часть 4. Сигнал DVB в распределительной сети. Использование альтернативных стандартов», январь 2008 (прим. ред.).
2 I= A cosφ, а Q = A sinφ где А – амплитуда QAM символа, а φ – фаза символа.
3 Имеется в виду мощностная характеристика, в качестве которой в телевидении принято использовать эквивалентное напряжение немодулированного сигнала, который по мощности равен сигналу телевизионному. Хотя в статье применяется термин «мощность цифрового канала», на самом деле подразумевается как раз напряжение этого эквивалентного сигнала (прим. автора).
4 Полоса измерения определяется полосой пропускания измерительного фильтра (прим. ред.).
5 Так эта формула выглядит в ГОСТ Р 52023 (прим. автора).
6 Коэффициент зависит в основном от параметров детектора (тип детектора и его постоянные времени) и прямоугольности измерительного фильтра. Определяется опытным путем и, как правило, составляет 13 дБ (прим. автора).