Архив статей журнала
Рассматриваются модифицированные алгоритмы с поворотом сигнального созвездия примененные в стандарте цифрового наземного телевизионного мультимедийного вещания принятом на Кубе. По сравнению с использованием созвездий без поворота, эти алгоритмы дают значительное увеличение производительности системы в сложных условиях приема, с индустриальными помехами и низким соотношением сигнала к шуму. В данной работе проведен анализ влияния угла и направления поворота сигнального созвездия на устойчивость системы цифрового наземного телевизионного мультимедийного вещания. Основной целью данной работы является анализ влияния угла и направления поворота сигнального созвездия на устойчивость системы цифрового наземного телевизионного мультимедийного вещания. Для исследования была разработана собственная архитектура системы цифрового наземного телевизионного мультимедийного вещания, принятая на Кубе, реализованная в Simulink в среде Matlab. Указанная Simulink модель позволяет проводить анализ зависимости коэффициента битовых ошибок от значения белого гауссовского шума для различных конфигураций системы. В исследованиях широко применяется модель аддитивного белого гауссовского шума, который подмешивается к сформированному сигналу. Предложенные модификации позволяют вести прием цифрового наземного телевизионного мультимедийного вещания в каналах без замираний при равных значениях коэффициента битовых ошибок для всех анализируемых случаев. При этом, для получения существенного выигрыша от поворота созвездия, порядка семи децибел, квадратурные и синфазные компоненты предлагается передавать на разных поднесущих и в разные моменты времени. В схеме с поворотом сигнального созвездия, квадратурную компоненту нужно передавать не на той же самой поднесущей, а с задержкой и на другой поднесущей. Тогда из одной квадратурной амплитудной модуляции получается фактически две амплитудные двоичные модуляции в синфазной и квадратурной проекции, которые передаются на независимых поднесущих, и поражаются помехами по-разному, что обеспечивает надежность демодуляции при более низких значения соотношения сигнала к шуму и воздействии индустриальных помех. Недостатком алгоритма является недостаточное противодействие зашумлению гауссовским шумом.
Современные технологии и городская инфраструктура требуют инновационных подходов к обнаружению пожароопасных ситуаций. Эффективное и сверхбыстрое обнаружение возгораний становится неотъемлемой частью обеспечения безопасности. С этой целью синтезируются и реализуются системы способные обнаруживать и информировать об пожароопасной ситуации за считанные секунды, в статье синтезируется одна из таких систем. Исследование и синтез математической модели цифрового универсального пожарного датчика, который в свою очередь является комплексом взаимосвязанных датчиков, актуально в связи с постоянным развитием инфраструктуры систем, возрастающей сложностью электрооборудования и необходимость сокращению ущерба, возникающего при возникновении и распространении пожаров. Предиктивная диагностика работоспособности электрооборудования, позволяет своевременно выявлять и устранять потенциальные угрозы пожарной безопасности. В рамках данного исследование приводится теоретическая математическая модель реального цифрового универсального пожарного датчика, сперва в упрощенном варианте, затем в усложненном с учетом конструкции и статистического подхода к задаче нахождения порогов срабатывания датчика, приведено описание параметров математической модели и последовательного принципа работы. Данный датчик представляет собой инновационное решение в области пожарной безопасности, которое обеспечивает высокий уровень контроля и эффективности в реальном времени. На основе теоретических моделей, представленных в статье, разработана математическая модель датчика, которая смоделирована с использованием программного средства Simulink на реальных данных, полученных от производителя датчика. Результаты моделирования показали, что модель корректно описывает поведение реального датчика на всех каналах и может быть использована в дальнейших исследованиях, таких как прогнозирование и обнаружения пожароопасных ситуация с использованием нейронных сетей. Синтез предложенной системы необходим для дальнейших исследований в область прогнозирования и обнаружения пожароопасных ситуаций на основе полученной математического модели.