Sistema de Comunicações Estudo de Caso: Sintonizando Projeto Rádio AM

Na realidade, várias estações de rádio operam na mesma área metropolitana, ou mercado. Quando sintonizar um sinal a 750 kHz, outro sinal pode ser a 760 kHz. Para saber se os impactos de sinal adjacentes do projeto do receptor simples, suponha que a interferência é um único tom, UMA_Eucos (2# 960-f_Eut). O sinal recebido é agora a forma de

com f_Eu assumiu a deitar fora o canal de largura de banda +/- 5 kHz centrada em f_c.

Usando uma versão generalizada da fórmula fasor disso, você pode mostrar que o envelope recebido com interferência de tom único é a seguinte:

Observe que

O detector de envelope do envelope recupera R(t). Encontrar R(t) Para um novo modelo de sinal, usar a fórmula adicional fasor, que pode ser mostrado para segurar por amplitudes variáveis ​​no tempo e fases dos termos constituintes. Os estados fórmula avançada que

Onde

A chave para esta fórmula de trabalho é o comum f₀ encontrado em cada termo cosseno.

Para além AM interferência de tom único, você pode fazer o trabalho fórmula, adicionando e subtraindo f_c no termo de interferência:

Na fórmula UMA₁(t) = UMA_c[1 + sou(t)],

Agora, calcule

Adicione esses números complexos em forma retangular e em seguida, encontrar a magnitude:

A última linha Decorre

Porque

você pode combinar os termos e solte o valor absoluto. Como verificação, se UMA_Eu = 0, isto é, sem interferência, o resultado para R(t) Reduz-se a

O detector de envelope é relativamente fácil de implementar em hardware, mas é um pouco difícil de analisar. Você pode explorar o modelo de R(t) Para começar uma sensação para o que está acontecendo. Para começar, a relação de entrada / saída é não-linear, como evidenciado pelas praças e operações de raiz quadrada. Mesmo com UMA_Eu= 0, R(t) Contém um valor absoluto. Neste ponto, assumir m(t) = Cos (2# 960-f_mt) Caso de teste tão simples.

A função Python env_plot (t, Ac, AM, FM, Ai, fi) permite R(t) A ser traçado, bem como o seu espectro. o espectro P_R(f) É um resultado da utilização de Pylab psd () função.

Dentro [346]: Def env_plot (t, Ac, AM, FM, Ai, fi): ...: R = sqrt ((Ac + Am * cos (2 * pi * fm * t) + Ai cos * (2 * pi * DFI * t)) ** 2+ (Ai * sin (2 * pi * DFI t *)) ** 2) ..: retornar RNa [347]: T = arange (0,20,1 / 500). # T = 20ms, fs = 500 kHz

Exercer a função por meio de um vector vez em execução mais de 20 ms a uma taxa de amostragem efetiva de 500 KSPs e depois traçar resultados no domínio do tempo e no domínio da frequência lado a lado (veja a matriz subplot 3 x 2 na figura).

Conjunto

também definir UMA_m = 0,5, o que equivale a configuração uma = 0,5 (profundidade de modulação de 50 por cento). O valor de UMA_Eu passos mais de 0, 0,1, e 1,0. A mensagem de 2 kHz está dentro do 5-kHz exigência mensagem de largura de banda e

kHz para a interferência coloca-lo no canal adjacente (5 kHz é a frequência de transição).

Aqui estão as entradas de linha de comando primários ipython:

Dentro [447]: R = env_plot (t, 1, .5,2,0,7) Em [449]: Plot (t, R) Em [454]: Psd (R, 2 ** 13.500) -Em [457]: R = env_plot (t, 1, .5,2,0.1,7) Em [459]: Plot (t, R) Em [464]: Psd (R, 2 ** 13.500) -Em [467]: R = env_plot (t, 1, .5,2,1,7) Em [469]: Plot (t, R) Em [475]: PSD (R, 2 ** 13500) -

A única maneira de eliminar ou reduzir a interferência é com um FBP em frente do detector de envelope. A opção de super-heteródino é uma boa escolha aqui, porque a FBP não necessita de ser ajustável. Na primeira, você pode ser perturbado que um sinal out-of-band pode produzir interferência na banda, mas você deve sempre esperar o inesperado de não-linearidades. A vantagem é que o projeto do receptor ainda é de baixo custo.