Файл: Силяков В.А., Красюк В.Н. - Системы авиационной радиосвязи - 2004.pdf

41

3. АНАЛОГОВЫЕ  СИСТЕМЫ  РАДИОСВЯЗИ

Системы передачи речевых сообщений играют важнейшую роль сре-

ди всех технических средств наземной и особенную в подвижной авиа-
ционной электросвязи – радиосвязи, так как позволяют осуществлять
оперативный обмен информацией в АС УВД.

Структурная схема системы связи, рассмотренная нами, охватывает

и системы передачи речевых сообщений. Особенности систем передачи
и приема речевой информации заключаются в наличии следующих зве-
ньев:

– источник звукового сообщения – голосовой аппарат человека;
– преобразователь "звук – первичный электрический сигнал" (мик-

рофон, ларингофон);

– устройство передачи речевых сообщений;
– линия связи;
– устройство приема речевых сообщений;
– преобразователь "первичный электрический сигнал – звук " (теле-

фон, громкоговоритель);

– получатель сообщений – слуховой аппарат человека.
Методологической основой для решения задач оптимального (в смысле

выбранных критериев) приема сообщений, в том числе и для систем
авиационной радиосвязи с различными классами излучений, является
теория фильтрации сообщений. В данном разделе рассматриваются ста-
тистические характеристики речевых сообщений, приводятся упрощен-
ная формулировка и решение задач фильтрации применительно к зако-
нам модуляции, используемым в авиационной радиосвязи, проводится
анализ их помехоустойчивости и специфики использования в каналах
радиосвязи.

3.1. Речевое сообщение и его статистические характеристики

Рассмотрим статистические характеристики речевых сообщений. Речь

можно рассматривать как непрерывный случайный процесс 

λ

(

t

), обра-

42

зованный следующими друг за другом звуками, которые, в свою оче-
редь, представляют реализации случайных процессов с различными ве-
роятностными характеристиками. Выделяют группы похожих звуков, ти-
пичный эталонный звук каждой группы называют фонемой [6, 19, 20].

В русском языке насчитывают 41 фонему [6, 19], в том числе 7 глас-

ных (

а, о, у, э, и, й, ы

) и 34 согласных. Согласные звуки подразделяются

на звонкие согласные (

з, зь, ж, м, мь, н, нь, л, ль, р, рь, в, в

ь), глухие

согласные (

ф, фь, с, сь, ш, х, хь, ц, чь

) и взрывные согласные (

б, бь, п,

пь, д, дь, т, ть, г, гь, к, кь

).

Гласные звуки произносятся с открытым ртом и обладают большой

дисперсией

 D

гл

. Звонкие согласные как и гласные, образуются благода-

ря колебаниям голосовых связок, но произносятся с полуоткрытым ртом
и обладают меньшей дисперсией 

D

з.с

, чем гласные.

При произнесении глухих согласных выключаются колебания голо-

совых связок, звуки формируются шумом выдыхаемого воздуха и обла-
дают небольшой дисперсией 

D

г.с

.

Взрывной звук формируется речевым аппаратом человека в виде па-

узы длительностью порядка 100 мс с последующим быстрым, характер-
ным для данного взрывного звука нарастанием последующего гласного
звука. Большую часть взрывного согласного звука составляет пауза, по-
этому его дисперсия 

D

в.с

 весьма мала.

Пусть 

D

λ

 означает среднее значение дисперсии речевого сообщения

λ

(

t

). Дисперсии звуков, выраженные через значение 

D

λ

, приведены в

табл. 3.1 [6].

Колебания голосовых связок при образовании гласных и звонких со-

гласных звуков происходят с частотой, называемой частотой основного
тона. Среднее значение частоты основного тона в речи мужчин состав-
ляет примерно 120 Гц, у женщин – около 250 Гц. Длительность звуков
речи изменяется в пределах от 25 до 250 мс. В симплексных системах
воздушной телефонной радиосвязи передаются речевые сообщения
длительностью 10...15 с. В этих условиях вероятности передачи в данный
момент соответствующих звуков равны [6]: 

Р

гл

 = 0,5; 

Р

з.с

 = 0,13; 

Р

г.с

 = 0,15;

Р

в.с 

= 0,22.

и

к

у

в

з

е

ы

н

с

а

л

Г

е

ы

н

с

а

л

г

о

с

е

и

к

н

о

в

З

е

ы

н

с

а

л

г

о

с

е

и

х

у

л

Г

е

ы

н

с

а

л

г

о

с

е

ы

н

в

ы

р

з

В

D

л

г

2

=

D

λ

D

с

.

з

=

D

λ

D

с

.

г

1

0

,

0

=

D

λ

D

с

.

в

<

D

λ

Таблица 3.1

43

В реальных условиях связи на речь накладывается акустический шум,

ширина спектра которого составляет около 10 кГц, а его дисперсия мо-
жет быть соизмерима с дисперсией речи. Поэтому в  подвижной авиа-
ционной связи существует проблема борьбы с мешающим действием
акустических шумов [6, 8, 18].

При статистическом описании речевого процесса полагают, что вви-

ду чередования звуков речь представляет собой нестационарный слу-
чайный процесс с изменяющейся дисперсией, плотность вероятности
отдельных звуков близка к нормальной и поэтому речевое сообщение

λ

(

t

) в фиксированный момент времени определяется нормальной не-

стационарной плотностью вероятности

(

)

–1/ 2

2

λ

λ

(

λ, )

2π

( )

exp λ / 2

( ) .

f

t

D

t

D t





=

−





(3.1)

Осредненная по времени нормированная спектральная плотность

( )

λ

S

f

речевого процесса, полученная экспериментальным путем, при-

ведена на рис. 3.1 (кривая 

1

), частота по оси абсцисс отложена в лога-

рифмическом масштабе.

0,001

f

, кГц

S

(

f

)

1

0,1

0,01

1

2

3

0,2

0,3

0,5

1,0

2

3

4

Рис. 3.1

44

 Максимум 

( )

λ

S

f

 соответствует частоте, близкой к 

f 

=  500 Гц. Шири-

на спектра по уровню 0,5 составляет около 300 Гц [6]. Положение
максимума в реальных условиях может лежать в приделах от 400 до
600 Гц в зависимости от дисперсии речевого процесса 

D

λ

(

t

). С уве-

личением частоты спектральная плотность уменьшается. Однако несмот-

ря на малую интенсивность высокочастотных составляющих 

( )

λ

S

f

,

они оказывают значительное влияние на разборчивость речи и их необ-
ходимо учитывать при формировании первичного речевого сигнала.
Факторы, влияющие на разборчивость речи в телефонном канале свя-
зи, проанализируем позднее.

Для многих задач рассмотренные статистические характеристики не

являются исчерпывающими. Известно, что теория нелинейной фильт-
рации является методологической основой для синтеза алгоритмов и
структур устройств обработки сигналов в системах связи [14, 15], ис-
пользующих различные виды модуляции при передачи речевых сооб-
щений. Для решения задач нелинейной фильтрации радиотелефонных
сообщений желательно располагать марковской моделью речевого про-
цесса 

λ

(

t

). Сведения об основных свойствах марковских последователь-

ностей и процессов [13] приведены в Прил. 1.

Наиболее простой, но и наименее точной является модель скалярно-

го марковского нестационарного процесса, задаваемого стохастическим
дифференциальным уравнением [6, 14]

λ

λ( )

λ( )

( )

d

t

t

n t

dt

α

= −

+

 ,

(3.2)

где 

( )

–1

λ

α = 4000 c ;

n

t

 – формирующий белый гауссовский шум сооб-

щений. В соответствии с (3.2) моделью речи является процесс, образуе-

мый на выходе интегрирующей 

RС

-цепи с постоянной времени 

–1

α

τ

=

,

на вход которой подается белый шум 

n

λ

(

t

).

Из известных марковских моделей приемлемыми свойствами обла-

дает процесс 

λ

(

t

), задаваемый уравнениями [6]

λ

λ( )

2

α λ( ) β ( )

( ) ( )

d t

t

x t

G t n t

dt

= −

−

+

,

(3.3)

45

( )

λ( )

dx t

t

dt

=

,

где 

α 

= 1000 c

–1

; 

β

 = 3140 c

–1

; 

G

(

t

) – функция времени, определяющая

закон изменения дисперсии речевого процесса. Уравнения (3.3) опи-
сывают процесс на выходе 

RLC

 колебательного контура с параметра-

ми 

α

 = 

R

/2

L

, 

β

2

 = 1/

LC

. Спектральная плотность, соответствующая

процессу (3.3), имеет вид

(

)

1

2

2

2

2

2

2

2

2

λ

0

( )

α

α

π

,

S

f

f

f

f

f

−





=

+

−









(3.4)

где 

f

0

 = 

β

/2

π 

= 500 Гц.

График спектральной плотности, определяемой выражением (3.4),

нормированной к максимальному значению, представлен на рис. 3.1
(кривая 

2

). Практически он совпадает с экспериментальной кривой 

1

.

График спектральной плотности, соответствующей модели (3.2) приве-
ден здесь же (кривая 

3

).

Используя обратное преобразование Фурье легко убедиться, что спек-

тральной плотности (3.4) соответствует следующее выражение для кор-
реляционной функции речевого процесса [6]:

(

)

(

)

λ

λ

0

0

0

α

(

τ)

exp α τ cos2π τ

sin 2π τ .

2

π

R

D

f

f

f





=

−

+









(3.5)

Численный анализ показывает [6], что интервал корреляции речево-

го процесса составляет до 3...4 мс. Марковские модели сообщений по-
зволяют  отыскать алгоритмы фильтрации и структуры квазиоптималь-
ных приемников для законов модуляции, используемых в системах
авиационной радиосвязи и выполнить сравнительный анализ ошибок
фильтрации.

3.2. Формулировка задачи фильтрации

Предположим, что по каналу связи передается сигнал 

s

(

t

, 

λλλλλ

(

t

)), кото-

рый является функцией времени 

t

 и в общем случае многокомпонент-

ного сообщения 

( )

( ) ( )

( )

{

}

T

1

2

р

λ

, λ

, ..., λ

t

t

t

t

=

λ

, представляющего со-

бой 

Р

-мерный векторный случайный процесс. Способ модуляции

первичным сигналом параметров радиосигнала известен. При распрос-
транении сигнала по линии связи он искажается (амплитудные и фазо-