Файл: Оптические системы передачи (Дмитриев А.Л., 2007).pdf

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, МЕХАНИКИ И ОПТИКИ

А. Л. Дмитриев

ОПТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ ПЕРЕДАЧИ ИНФОРМАЦИИ

Санкт-Петербург

2007

2

УДК 621. 382

А. Л. Дмитриев. Оптические системы передачи информации /Учебное пособие. - СПб: СПбГУИТМО, 2007. - 96 с.

В учебном пособии изложены основы оптических систем передачи информации. Рассмотрены элементы теории передачи информации, принципы построения открытых и волноводных оптических систем передачи сигналов, основы волноводной теории волоконно-оптических световодов, назначение и характеристики важнейших устройств оптической компонентной базы ВОСПИ, методы уплотнения информации, принципы действия когерентных и солитонных оптических систем передачи информации.

Учебное пособие предназначено для студентов старших курсов Инженерно-физического факультета СПбГУИТМО, обучающихся по направлению «Техническая физика» и специальностям «Лазерная техника и лазерные технологии», «Физика и техника оптической связи.

Рекомендовано УМО по образованию в области приборостроения и оптотехники в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности 200201 – «Лазерная техника и лазерные технологии»

Рисунки к учебному пособию выполнили студенты Инженернофизического факультета А. Живага, Д. Терентьев, Н. Рыжаков, Д. Багаветдинов, В. Федюков.

В 2007 году СПбГУ ИТМО стал победителем конкурса инновационных образовательных программ вузов России на 2007–2008 годы. Реализация инновационной образовательной программы «Инновационная система подготовки специалистов нового поколения в области информационных и оптических технологий» позволит выйти на качественно новый уровень подготовки выпускников и удовлетворить возрастающий спрос на специалистов в информационной, оптической и других высокотехнологичных отраслях экономики.

© Санкт-Петербургский государственный университет информационных технологий, механики и оптики, 2007 г.

© А. Л. Дмитриев, 2007 г.

3

ОПТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ ПЕРЕДАЧИ ИНФОРМАЦИИ

Введение

Чем цивилизованнее и могущественнее перед силами природы человеческое общество, тем сильнее в нем развиты системы передачи и обработки информации. Аналогом человеческого общества является головной мозг: у низших живых организмов количество нейронов головного мозга (нейрон – элемент нервной системы или клетка, через которую происходит передача информации) существенно меньше и связи между ними развиты гораздо слабее, чем у человека. Именно поэтому человек превосходит все живые существа на Земле по приспособляемости, противостоянию внешней агрессии и творческим способностям.

информационному», отличительная особенность которого состоит в создании и непрерывном усовершенствовании сложных «интеллектуальных сетей» – систем быстрого, эффективного и экономичного предоставления информационных услуг массовому пользователю.

соответствующих технических средств, среди которых оптика и оптические методы передачи сигналов играют важнейшую роль.

4

1.Элементы теории информации

1.1.Определение понятия «информация».

Уточнение и строгое определение понятия «информация» началось примерно с конца 40-х годов ХХ века, в связи с активным развитием кибернетики (от греческого «искусство управления»), то есть теории передачи и обработки информации, в работах Винера и Шеннона. В трудах Колмогорова, Эшби, Хартли и других исследователей информация обычно определяется как характеристика внутренней организованности материальной системы. Соответственно, количество информации является мерой организованности (упорядоченности) такой системы, что указывает на ее связь с понятием энтропии физической системы.

Информация – фактор, способствующий увеличению организованности, порядка в физической, химической, биологической, социальной и т. п. системах материальных тел. Одно из удачных определений (правильнее говорить, объяснений) понятия «информация» предложено Л. Бриллюэном. Допустим, в исходном положении физическая система имеет P0

равновероятных состояний. Если о состоянии данной системы получены дополнительные сведения, то есть получена некоторая информация, при описании свойств физической системы число ее возможных равновероятных состояний уменьшается до величины P1 . При этом величина I полученной

В этом определении логарифмы введены для придания информации свойства аддитивности. Коэффициент k определяет выбор единиц измерения информации. При k =1 размерность информации I называют «нат», при

k=1/ ln 2 - «бит».

Встатистической термодинамике известна связь энтропии S системы материальных частиц с термодинамической вероятностью P системы, равной числу возможных, тождественных с макроскопической точки зрения, состояний системы,

(формула Больцмана), где постоянная Больцмана kБ =1.38 10−16 эрг/ град. Сравнивая (1) и (2), приравняв условно коэффициенты k = kБ , можно

определить информацию и как фактор, способствующий уменьшению величины энтропии (беспорядка) физической системы,

где S1 и S2 соответственно энтропия начального и конечного (после получения информации I о системе) состояний.

5

Следует отметить, что принятое в современной статистической теории понятие «информация» исключает, намеренно игнорирует характеристику ценности информации. Это положение иллюстрируется примером, что 100 букв в стихотворении гениального поэта содержит ровно столько же информации, сколько 100 букв в заурядном газетном репортаже. Формулировка критерия ценности информации является отдельной, довольно сложной задачей.

Информация в энергетической, действующей форме реализуется в виде сигналов. «Сигнал» – это физический процесс (электрический, акустический, электромагнитный и др.), несущий сообщение. «Сообщение» есть совокупность сигналов, содержащих информацию. «Данные» есть информация в формализованном виде, позволяющем регистрировать ее на физическом носителе и осуществлять обработку и передачу информации с помощью технических средств.

Теория информации на основе различных статистических (вероятностных) моделей процесса передачи информации позволяет сформулировать оптимальные способы преобразования и обработки сигналов для их наиболее достоверного воспроизведения в оконечном устройстве системы источник – получатель информации.

Общая схема системы передачи информации показана на рис. 1.

Рис. 1. Общая схема системы передачи информации

Процесс передачи информации неизбежно сопровождается различными случайными дестабилизирующими воздействиями, то есть шумами. Создание системы передачи сигналов, устойчивой к влиянию шумов различной природы (аддитивных, мультипликативных и др.), и является основной задачей разработчиков таких систем, при этом существенную роль играет выбор способа кодирования сигналов, распространяющихся в канале передачи. Одним из главных следствий современной теории информации является утверждение, что наиболее достоверное воспроизведение сигнала на выходе системы передачи обеспечивается именно при дискретном

6

(«цифровом») кодировании сигналов. При определенных требованиях к дискретному преобразованию сигналов в оконечном устройстве системы на Рис. 1 можно восстановить входную последовательность сигналов с любой точностью.

1.2.Теорема Шеннона

Скорость С передачи информации равна отношению объема I переданной информации к времени T передачи,

Теорема Шеннона показывает зависимость скорости передачи информации

среднеквадратической мощности шума на выходе системы передачи. Очевидно, пропускающая способность системы передачи информации прямо пропорциональна ширине B полосы частот передачи. Например, в телефонии при передаче аналогового звукового сигнала величина B = 8 кГц, а при передаче этого телефонного сигнала в цифровой форме, при 8 знаках двоичного кода (соответствующих 256 уровням квантования величины

высококачественной цифровой передачи, при 16 разрядах в двоичном коде,

передачи в цифровом телевидении высокой четкости (ТВЧ) равна 504.3 Мбит/с.

1.3.Теорема Шеннона-Котельникова (теорема отсчетов)

Эта теорема определяет необходимые условия дискретного преобразования (кодирования) сигналов, при котором выборочные значения сигнала содержат полную информацию о сигнале в любой момент времени.

Если задана периодическая функция f (t) = f (t ± NT ) , где N =1,2,... и T - период, с ограниченным (максимальная угловая частота спектра равнаωc ) фурье-спектром, она представляется конечным рядом Фурье

k=1

сигнала, измеренная в Гц (ωс = 2πFc ). Видно, что непрерывная функция с

ограниченным спектром («финитная» функция) полностью определяется ее выборочными значениями f (kτ) в дискретных точках, кратных интервалу

выборки τ . На основании (7) теорема Шеннона-Котельникова утверждает: передача непрерывной функции может быть сведена к передаче ее отдельных выборочных значений (отсчетов) или кодовых комбинаций, содержащих информацию о величине отсчетов, с тактовой частотой не менее, чем 2Fc .

Точный вид функции f (t) в любой момент времени восстанавливается по

еевыборочным значениям f (kτ) при умножении величин выборок на

соответствующие функции отсчетов (вида sinφ /φ ) и суммировании

достаточно большого числа членов бесконечного ряда (7). Это поясняет рис. 2.

Рис. 2. Иллюстрация теоремы отсчетов. Нули функций отсчетов совпадают с моментами отсчетов.