Файл: Силяков В.А., Красюк В.Н. - Системы авиационной радиосвязи - 2004.pdf
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 20.10.2020
Просмотров: 5054
Скачиваний: 108
136
Каждая ЗС приводит таким образом в соответствие текущую регистра-
цию свободных несущих частот. Эта регистрация непрерывно обновля-
ется каждой ЗС, использующей ОКС, чтобы определить, какие каналы
заняты другими станциями.
В канале запроса, который используется всеми земными станциями
данной ССС, применяется МДВР с закрепленными каналами, сигналы
с двухфазной ФМ при скорости передачи 128 кбит/с. Цикл передачи
составляет 50 мс при величине канального интервала 1 мс. В сети, со-
стоящей из 50 земных станций, каждая из них имеет возможность тре-
бовать канал связи один раз за 50 мс. Устанавливающая доступ ЗС ждет
время прохождения сигнала, равное 0,24 с, необходимое для принятия
вызова требуемой станцией. Вызывающая станция автоматически вы-
бирает случайную пару частот из совокупности неиспользуемых в дан-
ный момент несущих, что обеспечивает ведение дуплексной связи.
Основным недостатком МДЧР является наличие интермодуляцион-
ных помех, вызванных проникновением модулирующих сигналов из
одного канала в другой и обусловленных нелинейностью амплитудных
характеристик выходных каскадов стволов.
5.6.2. Многостанционный доступ с временным разделением
Многостанционный доступ с разделением сигналов по времени
(МДВР) является основной альтернативой МДЧР. Эффективность ис-
пользования мощности спутника при МДВР достигает 90%, в то время
как при МДЧР требуется снижение мощности относительно допусти-
мой на 3…6 дБ для уменьшения продуктов искажения. Системы МДВР
позволяют использовать практически полную мощность и всю полосу
частот ствола, но аппаратура управления ССС является более сложной,
чем при МДЧР, так как необходимо обеспечить строгую временную син-
хронизацию работы потребителей. Для осуществления синхронизации
на одну из наземных РС спутниковой системы связи возлагаются обя-
занности ведущей станции [4, 16]. Ведущая РС генерирует опорный
пакет, принимаемый всеми остальными РС данной ССС, который ис-
пользуется ими в качестве опорного сигнала для синхронизации своих посы-
лок. Структура кадра, соответствующего одному циклу работы ССС, включа-
ющего
N
субкадров (информационных пакетов), показана на рис. 5.14 [ 12].
В начале кадра излучается опорный пакет (ОП), после которого с
определенными временными сдвигами
Т
А
,
Т
В
,
Т
С
, …,
Т
N
относительно
начала
ОП
передаются субкадры (
информационные пакеты
), генериру-
137
емые пользователями. В начале каждого информационного пакета сле-
дует его
преамбула
, обеспечивающая синхронизацию приемной аппа-
ратуры адресата и передачу служебной информации [4, 16]. Используя
данные о координатах ИСЗ и абонента, рассчитывается задержка по-
сланного потребителем на ИСЗ сигнала.
Информационный пакет каждого потребителя передается в момент
времени, обеспечивающий его положение в позиции, отведенной в
кадре. Пакет МДВР заканчивается сигналом, обозначающим конец па-
кета. Для вхождения РС в синхронизацию используется посылка або-
нентом укороченного пакета, содержащего только преамбулу, с помо-
щью которого уточняется задержка и осуществляется точная установка
информационного пакета в кадр (
МДВР
). Поскольку при МДВР в каж-
дый момент действует только один пакет, то интермодуляционных по-
мех не возникает.
Информационные пакеты
ОП
В
С
N
Т
А
Кадр МДВР
Преамбула
А
Т
B
Т
C
Т
N
Рис. 5.14
138
Приложение 1
Сведения из теории марковских последовательностей
и процессов
1.
Марковские последовательности
. Пусть случайные величины
( )
λ
λ
m
m
t
=
в некоторые дискретные моменты времени
1
2
...
...
m
M
t
t
t
t
<
< <
принимают непрерывное многообразие возможных значений. Под
m
λ
можно понимать, например, временные отсчеты непрерывного процес-
са
( )
λ
t
, используемые в импульсных системах радиосвязи [6].
Определение
. Последовательность случайных величин
m
λ
называ-
ется марковской, если при любом
m
для условных плотностей вероят-
ности
(
)
1
1
/
,..,
m
m
m
−
π λ λ
λ
или условных функций распределения
(
)
1
1
/
, ..,
m
m
m
F
−
λ λ
λ
выполняются соотношения [13]
(
)
(
)
1
1
1
/
, ..,
/
m
m
m
m
m
m
−
−
π λ λ
λ
= π λ λ
,
(П1.1)
(
)
(
)
1
1
1
/
, ..,
/
m
m
m
m
m
m
F
F
−
−
λ λ
λ
=
λ λ
.
(П1.2)
Условные вероятности
(
)
1
/
m
m
m
F
−
λ λ
принято называть вероятнос-
тями перехода, а плотности вероятности
(
)
1
/
m
m
m
−
π λ λ
– плотностями
вероятности перехода. Из формулы (1) следует, что совместная плот-
ность вероятности рассматриваемых случайных величин выражается
через плотность вероятности начального состояния
( )
1
1
p
λ
и плотности
вероятности перехода
(
)
1
/
m
m
m
−
π λ λ
,
2, ...,
m
M
=
, а именно
(
)
( )
(
)
1
2
1
1
1
2
,
...
/
M
m
p
p
µ
µ
µ−
µ=
λ λ
λ
=
λ
π λ λ
∏
.
(П1.3)
Плотность вероятности перехода удовлетворяет уравнению
(
)
(
)
(
)
/
/
/
m
m
n
n
n
d
∝
µ
µ
−∝
π λ λ = π λ λ π λ λ
λ
∫
,
m
n
> > µ
,
(П1.4)
139
являющемуся частным случаем уравнения Колмогорова–Чепмена [13, 15].
Марковская последовательность является однородной, если плотно-
сти вероятностей перехода
(
)
1
/
m
m
−
π λ λ
не зависят от
m
. Марковская
последовательность является стационарной, если она однородна и все
состояния
m
λ
имеют одну и ту же плотность вероятности
( )
( )
m
m
m
p
p
λ =
λ
.
2.
Непрерывнозначный марковский процесс
. Непрерывнознач-
ные марковские процессы часто называют диффузионными процес-
сами [13, 15]. Непрерывные процессы характеризуются тем, что в
любом малом интервале времени
∆
t
имеют малое (порядка
t
∆
) из-
менение состояния.
Определение.
Пусть в последовательные моменты времени
0
1
1
...
...
m
m
t
t
t
t
−
<
<
<
случайный процесс
( )
t
λ
принимает значения
( )
0
0
t
λ = λ
,
( )
( )
1
1
1
1
, ...,
m
m
t
t
−
−
λ = λ
λ
= λ
,
( )
m
m
t
λ = λ
. Процесс
( )
t
λ
на-
зывается марковским, если условные плотности вероятностей
(
)
(
)
(
)
(
)
1
1
1 1
0
0
1
0
0
0
1 0
1
1
1
,
/
,
; ...;
, ;
,
, ...,
, , ...,
, ...,
, , ...,
,
/
,
,
1,
m
m
m
m
m
m
m
m
m
m
m
m
m
m
m
t
t
t
t
P
t
t
P
t
t
t
t
m
−
−
+
−
−
−
−
π λ
λ
λ
λ
=
λ
λ
=
=
λ
λ
= π λ
λ
>
(П1.5)
зависят только от последнего значения
1
m
−
λ
в момент
t
m
– 1
и не зависят
от других более ранних значений.
Таким образом, будущее поведение марковского процесса не зави-
сит от прошлого, если известно его состояние в настоящий момент вре-
мени. Поэтому марковские процессы называются процессами без пос-
ледействия. Для марковских процессов можно в соответствии с (5)
записать
(
)
(
) (
)
1
0
0
1
1
0
1 0
1
, ...,
, , ...,
,
/
,
, ...,
, , ...,
.
m
m
m
m
m
m
m
m
m
m
P
t
t
t
t
P
t
t
+
−
−
−
−
λ
λ
=
= π λ
λ
λ
λ
140
Интегрируя данное равенство по
0
λ
на основании условия согласо-
ванности плотностей вероятностей получим
(
)
(
)
(
)
1
1
1
1
1
1
1 1
1
, ...,
, , ...,
,
/
,
, ...,
, , ...,
m
m
m
m
m
m
m
m
m
m
P
t
t
t
t
P
t
t
−
−
−
−
−
λ
λ
=
= π λ
λ
λ
λ
.
Условную плотность вероятности, являющуюся первым сомножите-
лем в правой части данного равенства, принято называть плотностью
вероятности перехода. Применяя использованное соотношение после-
довательно для разных
m
, получим, что многомерные плотности веро-
ятностей марковских процессов выражаются через плотность вероятно-
сти перехода и одномерную начальную плотность вероятности
(
)
0
0
,
p
t
λ
следующим образом:
(
)
(
) (
)
(
) (
)
1
0
0.
1
1
1
1
2
2
1 1
0
0
0
0
, ...,
,
, ...,
,
/
,
,
/
,
, /
,
,
.
m
m
m
m
m
m
m
m
m
m
m
m
p
t
t
t
t
t
t
t
t
p
t
+
−
−
−
−
−
−
λ
λ
=
= π λ
λ
π λ
λ
×
× π λ
λ
λ
(П1.6)
Следовательно, начальная одномерная плотность вероятности и плот-
ность вероятности перехода полностью определяют марковский процесс.
Плотность вероятности перехода удовлетворяет нескольким условиям.
Она неотрицательна и удовлетворяет условию нормировки
(
)
(
)
0
0
0
0
, /
,
0;
, /
,
1,
,
t
t
t
t
d
Λ
π λ λ
≥
π λ λ
λ =
λ ∈Λ
∫
(П1.7)
и переходит в дельта-функцию при совпадении рассматриваемых мо-
ментов времени:
(
) (
)
0
0
0
0
lim
, /
,
.
t
t
t
t
→
π λ λ
= δ λ − λ
(П1.8)
3.
Уравнение Фоккера–Планка–Колмогорова для плотности вероят-
ности перехода
. Плотность вероятность перехода
(
)
0
0
, /
,
,
t
t
π λ λ
0
t
t
>
непре-
рывного марковского процесса удовлетворяет следующему уравнению
в частных производных [13, 15]: