Что такое битовая ошибка

Выполнил: Студент гр. СОД 3-15-1 Папсуев О.С.

Что такое BER?

Ber (Bit Error Rate) — отношение числа ошибочно принятых битов к общему числу принятых битов. Его величина статистически колеблется около значения среднего коэффициента ошибок за длительный промежуток времени. Разница между непосредственно измеренным коэффициентом ошибок и долговременным средним значением зависит от числа контролируемых бит и тем самым от длительности измерения.

Kош= Nош/N

где N – общее число символов, переданных за интервал измерения; Nош – число ошибочно принятых символов за интервал измерения

Например, если число ошибочно принятых бит оказалось равным 20, а заданное общее число принимаемых бит – 106, то коэффициент ошибок составит

20/106 = 20 x 10-6 = 2 x 10-5

Зачем измеряется BER

Измерения параметра ошибок – это самая важная часть практики эксплуатации цифровой системы связи. Так как информация передается в системе связи в цифровом виде, то единственной мерой качества работы системы связи является параметр ошибки. Эта мера является универсальной в том смысле, что она едина для любых цифровых систем передачи и коммутации. Действительно, вне зависимости от того, какие типы линейного кода используются в системе передачи, на каких принципах построена система коммутации и какие протоколы используются, единой мерой качества цифровой сети является уровень ошибок, который она привносит в передаваемый цифровой поток.

Все технические решения в области эксплуатации направлены на уменьшение параметра ошибок, все измерения соотносятся с параметром ошибок (например, исследуются вопросы о влиянии джиттера на параметр ошибок, кодовых ошибок на параметр ошибок и пр.). Таким образом, измерение параметра ошибок представляет собой ключ к эксплуатационным измерениям, и уже одного этого достаточно, чтобы посвятить раздел методам измерения ошибок.

Модель возникновения ошибок в системе передачи

В самом общем виде модель возникновения ошибок выглядит следующим образом. Устройство А передает по рабочему каналу устройству В цифровой поток в виде единиц и нулей. Внешние воздействия на канал (шумы, интерференция, сбои в системе связи и т.д.) приводят к нарушению в интерпретации принимаемых символов на стороне В. В результате в некоторых случаях вместо 1 устройство В принимает 0 и наоборот.

Измерение параметра ошибок с использованием тестовой последовательности

В методе использования тестовой последовательности очень важным является вопрос о том, каким образом передать на сторону В знание о структуре последовательности. Здесь существует два способа. Первый заключает в том, чтобы передавать одну и ту же последовательность циклично, например, одна единица, затем три нуля, тогда в канале будет передаваться информация

1000100010001000100010001000 … тестовая последовательность

Если на стороне В приемник понимает правило формирования этой тестовой последовательности, то он легко найдет все отклонения, например:

1000100010001010100000001000 … 2 битовые ошибки

Метод измерения параметра ошибки без отключения канала

Суть метода состоит в том, что передаваемые данные реального трафика разделяются на блоки данных. Затем перед началом передачи данных в системе передачи над блоком совершается специальные вычисления, результат которых добавляется к блоку и передается на сторону В. На стороне приемника В над блоком производятся аналогичные вычисления, результат которых сравнивается с пересланным служебным полем от стороны А. Если результаты вычислений не совпадают, делается вывод о присутствии ошибки в блоке данных. Таким образом, можно проводить измерения на реальном трафике, без отключения канала. Единство методики определяется тем, что контроллеры, производящие вычисления, действуют по единым правилам расчета.

Принципы нормирования и измерения параметров ошибок

Выше уже было показано, что существует два метода измерений параметров соответственно BER и BLER. Рассмотрим теперь, каким образом эти методы накладываются на реальные методики измерений цифровых систем передачи.

Прежде всего, следует четко понять, что сами по себе параметры BER и BLER не могут быть использованы для нормирования качества в цифровых системах передачи. Возникает это потому, что оба параметра являются интегральными.

По определению, параметр BER представляет собой частное от деления количества ошибок на общее количество переданных битов:

BER=ErrB/BITS

Такое определение не учитывает природу возникновения ошибок и структуру их распределения. В то же время от структуры распределения битовых ошибок зависит окончательный вывод о том, качественный или некачественный канал системы передачи мы измеряем.

Для иллюстрации рассмотрим два случая возникновения ошибок в канале цифровой системы передачи

Слева представлен «пакет» ошибок, возникающий обычно вследствие наводок на кабель системы передачи.

Справа показан случай появления случайных ошибок, которые обусловлены самим качеством системы передачи и в большинстве случаев не связаны с какой-либо конкретной причиной.

В обоих случаях параметр BER оказывается очень высоким, например BER=10-5. Но сказать о практическом качестве цифровой системы передачи этот параметр не может. В рассмотренных примерах при одинаковом BER канал слева – это очень качественный канал. Все возникшие в нем ошибки помещаются в течение 6 сек, а других ошибок в канале нет. Если мы мысленно «вырежем» эти 6 секунд, то мы получим идеальный канал. В противоположность этому при BER=10-5 для канала справа мы имеем совершенно неприемлемое качество, т.к. появление единичных ошибок в таком канале – это слишком частое явление.

Эта иллюстрация показывает, что интегральная природа параметра BER (следовательно, и BLER) не позволяет использовать его в качестве корректного параметра нормирования и характеристики качества. Для полноты картины необходимо знать еще и характеристику распределения ошибок.

Для того, чтобы оценить распределение ошибок было предложено считать отдельно секунды с ошибками (ES) и секунды, пораженные ошибками (SES).

Секунды с ошибками ES – это все секунды в течении которых были ошибки, тогда как SES — это секунды, в течении которых BER был хуже, чем 10-3. Переход от анализа интегрированного параметра BER к дифференцированным значениям этого параметра в течении односекундных интервалов позволяет учесть распределение параметра ошибок. Например, на рисунке представлены значения не только параметра BER, но и соответствующие ситуации значения параметров ES и SES. По соотношению параметров ES и SES можно оценить кучность возникновения ошибок в измеряемом канале. Речь идет именно об оценке, а не о точном измерении параметров распределения ошибок, но для целей эксплуатации этого оказывается достаточно.

Следует отметить, что относительно измерений BER параметры ES, SES, а также другие параметры методики (AS, UAS и пр.) являются вторичными, т.к. непосредственно измеряется параметр BER в односекундных интервалах. Но именно эти параметры представляют интерес для отчетности по качеству в цифровом канале.

Измеритель коэффициента битовых ошибок Tektronix BERTScope BSA

Измерители коэффициента битовых ошибок Tektronix BERTScope серии BSA предлагают новый подход к измерению целостности сигнала в системах последовательных данных. Быстрое и точное определение коэффициента битовых ошибок (BER) за счет анализа диаграмм и генерации цифровых последовательностей с битовыми ошибками. Tektronix BERTScope серии BSA легко позволяет выделить проблемные биты или последовательности бит для дальнейшего анализа с помощью семи алгоритмов, обеспечивая непревзойденную глубину статистических измерений.

Источник

Качество сетей передачи данных. Транспорт

В предыдущей статье были затронуты базовые метрики качества сетей и систем передачи данных. Также было обещано написать про то, как все работает изнутри. И намеренно не было упомянуто про качество среды передачи данных и ее характеристиках. Надеюсь, что новая статья даст ответы на эти вопросы.

Среда передачи

Начну, пожалуй, с последнего пункта — качества среды передачи. Как уже написано выше, про нее ничего не говорилось в предыдущем повествовании, поскольку само по себе количество сред и их характеристики очень сильно различаются и зависят от просто колоссального множества факторов. Разбираться во всем этом многообразии задача соответствующих специалистов. Всем очевидно использование радио-эфира в качестве среды передачи данных. Я же помню в конце 90-х начале 00-х особой популярностью у операторов связи стали пользоваться такие экзотические способы передачи, как лазерные атмосферные передатчики. Выглядели они, в зависимости от производителя и конфигурации примерно как на картинке слева (да, почти такой себе светотелефон из радиолюбительского детства). Преимущество их было в том, что не надо было получать разрешение ГРКЧ, да и скорости, по сравнению с радиомостом были несколько больше, кроме того существовали модификации для организации каналов с временным разделением (E1 и т.п.), а подобное оборудование радио-доступа стоило непомерно дорого. Почему не оптический кабель? Потому что в те счастливые времена дикого провайдинга оптика еще была довольно дорогой, а за конвертер интерфейса или активное оборудование, способное принять оптический линк напрямую давали небольшой (а кто-то и большой) брусок золота. Были еще спутниковые каналы, но это вообще из области фантастики и позволить их себе могли разве что компании нефтяного сектора и прочего национального благосостояния. Но работа канала через спутник сводится к использованию радио-эфира, со всеми вытекающими и внесением огромной задержки.

Соответственно погружаясь в вопрос в результате будем иметь множество сред и ни одной обобщенной характеристики. Тем не менее для нас среда это всего лишь транспорт, передающий информацию из точки А в точку Б. А для транспорта (даже общественного) характеристикой отражающей его качество будет доставка всех битов (ну или пассажиров) без искажений и потерь (не хотелось бы лишиться части тела при перевозке, согласитесь). Т.е. мы приходим к такой обобщенной метрике качества транспорта как количество битовых ошибок, или BER (Bit error rate). В чисто пакетных сетях она практически не используется, поскольку ошибки передачи выявляются на уровне пакета, например подсчетом контрольных сумм: FCS (Frame check sequence) для L2 или сhecksum IP для L3. Если контрольная сумма не совпадает, то пакет целиком отбрасывается как невалидный. Если же рассмотреть гетерогенные сети, те в которых транспортом может служить непакетная сеть, а, например, один из вариантов описанных выше, либо вообще используется транзит через ATM, PDH, SDH и подобное без непосредственной (но с восстановлением) передачи пакета, то битовые ошибки транспорта могут значительно влиять, конечно в зависимости от технологии. Рассмотрим инкапсуляцию и передачу Ethernet-фрейма в HDLC. Другие технологии используют практически такую же технику.

Схема читается слева-направо (взята здесь).

Какой-то узел сети А отправляет пакет в сторону какого-то узла сети Б
Транспорт между сетями построен на сети PDH
Узел на границе выхода сети А вырезает из Ethernet-фрейма область полезной нагрузки (поля от DestinationAddress до FCS включительно), оборачивает в HDLC заголовки, и отправляет на граничный узел входа сети Б
Граничный узел входа сети Б выделяет область полезной нагрузки и восстанавливает Ethernet-фрейм
Фрейм с граничного узла отправляется получателю

Как можно видеть, в данном случае контрольная передается корректно и в случае повреждения битового потока в процессе передачи восстановленный пакет с неверной FCS будет отброшен получателем. В данном случае механизм обнаружения ошибки налицо.

Но не всегда используется надстройка инкапсуляции, либо передается вообще не полноценный фрейм, а лишь поле payload. Т.е. вырезается область, оборачивается во внутренний протокол, а на другой стороне восстанавливаются недостающие данные, включая отсутствующие заголовки L2. Соответственно пропадает и FCS — она просто рассчитывается заново. Таким образом получается, если данные были повреждены, а FCS рассчитан на основании “испорченных” данных, то получатель принимает совсем не тот пакет, который ему отправляли. Это довольно часто встречается в спутниковой связи, чтобы повысить полезную утилизацию канала, избегая передачи условно “лишней” информации. Резюмируя, получается что метрика BER может быть интересна в случаях когда:

необходимо проверить стабильность физического канала, например для оптики это 10E-12 (упоминается в IEEE802.3)
Ethernet-фреймы упаковывают в SDH(GFP), PDH, ATM и другие транспортные сети.
используются технологии xHSL, PPP протоколы в которые упаковывают IP пакеты

BER тест

Метрика известна — это отношение количество битовых ошибок к общему числу переданных битов. Методика измерения для сетей TDM известна как спецификация ITU-T G.821. Классически для проверки каналов используется BERT (BER Test) первого уровня, но с учетом специфики работы протоколов инкапсуляции пакетных сетей и самого принципа работы пакетных сетей необходимо иметь возможность проводить тесты на L1-L4. Немного далее будет рассмотрено подробнее. Ну а сейчас следует определиться что проверять и как проверять. На вопрос:” Что проверять?” Отвечает ITU-T 0.150. В его пункте 5 рассмотрены типы ПСП (псевдослучайных последовательностей), из которых просто берутся данные для формирования пакета. Т.е. нужно просто взять и заполнить соответствующий уровень пакета данными выбранной ПСП. У нас в приборах используются следующие ПСП:

ПСП 2е9 (ITU-T 0.150 пункт 5.1)
ПСП 2е11 (ITU-T 0.150 пункт 5.2)
ПСП 2е15 (ITU-T 0.150 пункт 5.3)
ПСП 2е23 (ITU-T 0.150 пункт 5.6)
ПСП 2е31 (ITU-T 0.150 пункт 5.8)
пользовательская последовательность (32 бита)
все нули
все единицы
альтернативная последовательность (01010101)

Пользовательская последовательность введена для совместимости с приборами, которые существуют на рынке, т.е можно задать любую последовательность и проводить совместный тест.

Вопрос как проверять пока что открыт, попробуем разобраться. Допустим мы умеем генерировать определенные пакеты. Если отправить такой пакет на другой конец транспорта, то как понять, что он не изменился (следует абстрагироваться от пакетного принципа, поскольку у нас может не быть FCS и других типов контроля, как описано ранее)? Самый простой вариант — завернуть пакет обратно (в TDM называется “сделать петлю”, в Ethernet — установить шлейф). Заворот, во многих случаях, можно сделать на выходе канала без изменения среды передачи, т.е. реально поставить петлю на выходе E1 и все будет работать. Но т.к. данные проделывают двойной путь, то вероятность возникновения ошибки также возрастает в 2 раза. Да и каналы могут быть асимметричными или однонаправленными. Соответственно идеальным было бы иметь возможность обладать информацией о корректном следовании и сравнивать приходящие пакеты с уже известной информацией. Первый, и наиболее простой вариант, применимый когда оба выхода канала располагаются рядом (например такое возможно при TDM коммутации, или тестировании оптического “кольца”) заключается в том, что один порт прибора генерирует тестовый трафик, а другой порт этого же прибора его получает и сравнивает, а т.к. сравнение происходит в том же узле, что и генерация, то проблем со сравнением данных последовательности не возникает. Второй вариант предполагает восстановление первоначальной последовательности и сравнение ее с приходящими данными. В случае с полностью случайной последовательностью реализовать такое не представляется возможным, а вот если последовательность псевдослучайная, то вполне. Какое-то время затрачивается на синхронизацию в самом начале теста, но затем сравнение не представляет сложности. Поскольку ПСП первого прибора и ПСП второго известны и одинаковы, синхронизация сводится к поиску места начала сравнения в ПСП второго прибора. Таким образом существуют следующие топологии:

«сам на себя» 1 — один прибор на одном порту, на другом конце транспорта стоит шлейф
«сам на себя» 2 — один прибор с одного порта своего порта на другой свой порт
с одного прибора на другой прибор, с синхронизацией

Еще раз стоит отметить, что тест BER не рекомендуется использовать на сетях лишь с пакетной коммутацией. Приведу пример. Допустим, уже идет тестовый поток и приборы синхронизированы (топология 3). В какой-то момент времени происходит следующее:

формируется Ethernet-фрейм, содержащий данные ПСП
для такого фрейма рассчитывается FCS и он укладывается в выходной буфер
фрейм отправляется по сети на другой прибор
по каким-то причинам происходит изменение всего одного бита внутри пакета
получатель принимает пакет
FCS принятого пакета не соответствует содержимому
пакет отбрасывается (если между отправителем и получателем есть, например, коммутатор, то “кривой” пакет вообще не дойдет до получателя, т.к. будет уничтожен до него)
отправитель формирует следующий пакет (все начинается с п.1)

В приведенном примере на шаге 8 произойдет срыв синхронизации на стороне получателя. Произойдет это потому, что отправитель возьмет следующий блок ПСП, а получатель будет сравнивать с тем блоком, который потерялся в предыдущем цикле (он ведь ничего не знает о потере). Срыв синхронизации приведет к необоснованно большому росту битовых ошибок, т.к. все вновь идущие блоки абсолютно не совпадают, что приведет к тому, что за один пакет число битовых ошибок будет увеличиваться на размер фрейма. Через какое-то время будет предпринята попытка восстановления синхронизации, но количество накопленных битовых ошибок будет сильно не соответствовать действительности.

А как в железе?

Как у других не знаю, но у наших приборов Беркут (ET, ETX, ETL, B100, а также модуль B5-GBE для MMT) дела обстоят следующим образом. Помня принцип о генерации и анализе трафика как можно ближе к физическому сегменту из первой статьи, все подобные задачи были возложены на FPGA. Упрощенная структурная схема выглядит так:

MAC ядро представлено двумя блоками: один на прием, другой на передачу. Это позволяет независимо принимать и отправлять пакеты, т.е. нет взаимовлияния очереди отправки на очередь приема и наоборот. Также с двух независимых блоков возможно вести общую статистику по полученному и отправленному трафику независимо от типа теста. Данные с блока передачи поступают на трансмиттер и отправляются в сеть, а входящие данные с трансивера поступают в блок приема.
Поскольку для некоторых топологий тестов необходим функционал шлейфа (loopback, петля), то он реализован отдельным блоком. Возможно установить шлейф уровня L1-L4:

L1 — просто заворачивает трафик обратно (происходит это еще в трансивере)
L2 — меняет DstMAC<->SrcMAC местами, пересчитывает FCS
L3 — меняет DstMAC<->SrcMAC и DstIP<->SrcIP местами, пересчитывает FCS
L4 — меняет DstMAC<->SrcMAC, DstIP<->SrcIP и DstPort<->SrcPort, пересчитывает FCS

Статистика по пакетам ведется и для режима шлейфа тоже, что позволяет грубо оценить соотношение отправленных и принятых пакетов.

Модуль генератора для каждого типа теста свой, для BERT он содержит генератор ПСП всех заявленных типов.
Работает это следующим образом. От генератора ПСП поступают данные на мультиплексор (проще говоря коммутатор), который, если не включен какой-то другой канал в данный момент, направляет поток в MAC tx модуль. MAC tx модуль, в соответствии с настройками теста (уровень BERT, размер пакета, данные полей) формирует из ПСП валидный Ethernet-фрейм и отправляет его в трансивер, который в свою очередь отправляет его в сеть. В зависимости от топологии теста фрейм либо заворачивается удаленной стороной, либо анализируется. В любом случае первичная обработка пакета не отличается. Фрейм попадает на MAC rx ядро, которое отправляет его на мультиплексор. Мультиплексор в зависимости от режима работы прибора направляет пакет либо в Loopback модуль, откуда после обработки он сразу же направляется в MAC tx для отправки, либо в модуль обработки и статистики теста, где, если потребуется, будет проведена попытка синхронизации ПСП и выполнено сравнение исходной последовательности с полученной. Результаты обработки отдаются в модуль вывода статистики.
Использование FPGA или ASIC позволяет все операции проводить параллельно, что не вносит какие либо задержки на обработку и исключает взаимовлияние модулей обработки.

Заключение

Несмотря на всю кажущуюся простоту алгоритмов и методик, за ними стоит много лет серьезных исследований. Огромное число факторов до сих пор влияет как на точность измерений, так и на стоимость приборов (прецизионные элементы, высокоскоростные ПЛИС). Например, приведенный выше BER тест не отличается значительной сложностью в общем алгоритмическом плане, но требует знаний в области математики, информатики и теории информации для разработки жизнеспособной модели. Модификация BER теста для пакетных сетей (поддержка уровней L2-L4) требует глубокого понимания принципов коммутации и маршрутизации. Надеюсь, что подобного рода статьи интересны и приносят пользу. В следующих публикациях планирую написать про сертифицированные тесты, генераторы трафика, фильтры и аналитические комплексы. Ведь как сказал Джон Фицджеральд Кеннеди на выступлении перед гражданами США перед стартом Лунной программы:

“И мы сделаем это. Не потому, что это легко, а потому что трудно.”

_{PS. Задавайте вопросы и предлагайте темы, в рамках нашей компетенции готовы на все 🙂}

Источник

Что такое BER — Bit Error Rate?

Date:2016/4/5 15:56:57 Hits:

«Коэффициент ошибок по битам, BER используется для количественной оценки канала, несущего данные, путем подсчета частоты ошибок в строке данных. Он используется в телекоммуникациях, сетях и радиосистемах.Коэффициент битовых ошибок, BER — ключевой параметр, который используется при оценке систем, передающих цифровые данные из одного места в другое «. — Fmuser

Системы, для которых коэффициент битовых ошибок, BER применима включают ссылки радио данных, а также информационных систем волоконно-оптические, Ethernet, или любую систему, которая передает данные по сети той или иной форме, где шум, помехи, и дрожание фазы может вызвать ухудшение цифрового сигнал.Хотя есть некоторые различия в том, как эти системы работают и каким образом влияет скорость передачи в битах ошибки, основы скорости битовых ошибок сама по-прежнему то же самое.

Когда данные передаются по каналу передачи данных, существует вероятность ошибок, вводимых в систему. Если ошибки вводятся в данных, то целостность системы может быть поставлена под угрозу. В результате, необходимо оценить производительность системы, и коэффициент ошибок в битах, BER, обеспечивает идеальный способ, в котором это может быть достигнуто.

В отличие от многих других форм оценки, частота ошибок по битам, КОБ оценивает полный впритык производительность системы, включающей передатчик, приемник и среды между ними. Таким образом, частота появления ошибочных битов, КОБ позволяет реальная производительность системы в эксплуатацию, подлежащих испытанию, а не проверки составных частей и в надежде, что они будут работать удовлетворительно, когда на месте.

Бит ошибки скорости определения BER и основы

Как следует из названия, частота ошибочных битов определяется как скорость, при которой возникают ошибки в системе передачи. Это может быть непосредственно переведены в число ошибок, возникающих в строке заявленным количеством битов. Определение частоты появления ошибочных битов может быть переведена в простую формулу:

Если среда между передатчиком и приемником хорошо и соотношение сигнал-шум является высоким, то скорость битовых ошибок будет очень мала — возможно, незначительны и не имеющие какого-либо заметного влияния на общую систему Однако, если шум может быть обнаружен, то есть вероятность того, что частота появления ошибочных битов нужно будет рассмотреть.

Основными причинами деградации канала передачи данных и соответствующей частоты ошибок передачи в битах, BER шум и изменения в пути распространения (где используются сигнальные пути радио). Оба эффекта имеют случайный элемент к ним, шум следующий гауссовой функции вероятности в то время как модель распространения следует модели Рэлея. Это означает, что анализ характеристик канала, как правило, проводится с использованием методов статистического анализа.

Для волоконно-оптических систем, битовых ошибок в основном являются результатом несовершенства используемых компонентов, чтобы сделать ссылку. Они включают в себя оптический драйвер, приемник, разъемы и самого волокна. Ошибки в битах также могут быть введены в результате оптической дисперсии и затухания, которые могут присутствовать. Также шум может быть введен в самом оптическом приемнике. Как правило, они могут быть фотодиоды и усилители, которые должны реагировать на очень маленьких изменений, и в результате может быть высокий уровень шума, который присутствует.

Другим фактором, способствующим для битовых ошибок является любой Дрожание фазы, которые могут присутствовать в системе, так как это может изменить выборку данных Теа.

BER и Eb / No

Отношение сигнал-шум и Eb / No цифры не являются параметрами, которые в большей степени связаны с радиолиний и систем радиосвязи. С точки зрения этого, частота появления ошибочных битов, BER, также может быть определена в терминах вероятности ошибки или POE. Определения этого используются три других переменных. Они являются функция ошибки, ERF, энергия в один бит, ЭБ, и спектральная плотность мощности шума (что мощность шума в полосе частот Гц 1), №

Следует отметить, что каждый тип модуляции имеет свое собственное значение функции ошибки. Это происходит потому, что каждый тип модуляции выполняет по-разному в присутствии шума. В частности, схемы более высокого порядка модуляции (к примеру 64QAM и т.д.), которые способны переносить более высокие скорости передачи данных, не столь надежными в присутствии шума. Меньшие форматы модуляции порядка (например, BPSK, QPSK и т.д.) предлагают более низкие скорости передачи данных, но являются более надежными.

Энергии на бит, ЭБ, может быть определена путем деления мощности несущей на скорости передачи данных и является мерой энергии с размерами джоулей. Нет это мощность на герц, и поэтому это имеет размерность мощности (джоулей в секунду), разделенное на секунды). Не Глядя на размеры отношение Eb / No все размеры компенсируют дать безразмерное отношение. Важно отметить, что РОЕ пропорционально Eb / No и является формой сигнала к шуму.

Факторы, влияющие на частоту появления ошибочных битов BER,

Это можно видеть из использования Eb / No, что частоты появления ошибочных битов, КОБ может зависеть от ряда факторов. Изменяя переменные, которыми можно управлять, можно оптимизировать систему, чтобы обеспечить уровень производительности, которые необходимы. Это, как правило, проводится в стадии проектирования системы передачи данных таким образом, что рабочие параметры могут быть скорректированы на начальных этапах проектирования концепции.

• Помехи: Уровни помех, присутствующих в системе, как правило, установлены под воздействием внешних факторов и не может быть изменен с помощью конструкции системы. Тем не менее, можно установить ширину полосы пропускания системы. За счет снижения пропускной способности уровень помех может быть уменьшено. Однако уменьшение полосы пропускания ограничивает пропускную способность данных, что может быть достигнуто.

• Увеличьте мощность передатчика: Кроме того, можно повысить уровень мощности системы таким образом, чтобы мощность на бит увеличивается. Это должно быть сбалансировано против факторов, включая уровни помех другим пользователям и влияние увеличения выходной мощности от размера усилителя мощности и общее энергопотребление и время автономной работы и т.д.

• Модуляция низшего порядка: схемы модуляции Низшие порядка могут быть использованы, но это за счет скорости передачи данных.

• Уменьшите пропускную способность: Другой подход, который может быть принят, чтобы уменьшить частоту появления ошибочных битов, чтобы уменьшить ширину полосы частот. Более низкие уровни шума будут получены, и, следовательно, соотношение сигнал-шум улучшится. Опять же это приводит к уменьшению пропускной способности данных достижимым.

Необходимо сбалансировать все имеющиеся факторы для достижения удовлетворительной скорости появления ошибочных битов. Обычно это не представляется возможным достичь всех требований и некоторые компромиссы необходимы. Тем не менее, даже с битовой частотой ошибок ниже того, что в идеале требуется, дополнительные компромиссы могут быть сделаны с точки зрения уровней коррекции ошибок, которые вводятся в передаваемые данные. Хотя более избыточные данные должны быть отправлены с более высокими уровнями коррекции ошибок, это может помочь замаскировать последствия любых битовых ошибок, которые возникают, тем самым улучшая общую частоту появления ошибок в битах.

Частота появления ошибочных битов BER является параметром, который дает прекрасную индикацию производительности линии передачи данных, таких как радио или волоконно-оптической системы. В качестве одного из основных параметров, представляющих интерес в любой линии передачи данных является количество ошибок, которые возникают, то коэффициент ошибок в битах является ключевым параметром. Знание BER также позволяет использовать другие особенности ссылки, такие как мощность и пропускную способность, и т.д., чтобы быть адаптированы для того, чтобы требуемые эксплуатационные характеристики, которые будут получены.

Оставить сообщение

Список сообщений

Источник

Эта тема описывает, как вычислить статистику ошибок для различных систем связи.

Расчет теоретической статистики ошибок

biterr функция, обсужденная в разделе Compute SERs и BERs Using Simulated Data, может помочь вам собрать эмпирическую статистику ошибок, но проверка ваших результатов путем сравнения их с теоретической статистикой ошибок является хорошей практикой. Для определенных типов систем связи выражения закрытой формы существуют для расчета частоты ошибок по битам (BER), или аппроксимированное привязало BER. Функции, перечисленные в этой таблице, вычисляют выражения закрытой формы для BER или привязанного это для заданных типов систем связи.

Тип системы связи	Функция
Незакодированный канал AWGN	`berawgn`
Незакодированный Rayleigh и Rician, исчезающий канал	`berfading`
Закодированный канал AWGN	`bercoding`
Незакодированные AWGN образовывают канал с несовершенной синхронизацией	`bersync`

Аналитические выражения, используемые в этих функциях, обсуждены в Аналитических Выражениях и Обозначениях, Используемых в Анализе BER. Страницы с описанием этих функций также перечисляют ссылки на одну или несколько книг, содержащих выражения закрытой формы, реализованные функцией.

Теоретические результаты эффективности

Постройте теоретические коэффициенты ошибок
Сравните теоретические и эмпирические коэффициенты ошибок

Постройте теоретические коэффициенты ошибок

Этот пример использует bercoding функция, чтобы вычислить верхние границы на BERs для сверточного кодирования с декодером мягкого решения.

coderate = 1/4; % Code rate

Создайте структуру, dspec, с информацией о спектре расстояния. Задайте энергию на бит к отношению спектральной плотности мощности шума (Eb/N0) разверните область значений и сгенерируйте теоретические связанные результаты.

dspec.dfree = 10; % Minimum free distance of code
dspec.weight = [1 0 4 0 12 0 32 0 80 0 192 0 448 0 1024 ...
    0 2304 0 5120 0]; % Distance spectrum of code
EbNo = 3:0.5:8;
berbound = bercoding(EbNo,'conv','soft',coderate,dspec);

Постройте теоретические связанные результаты.

semilogy(EbNo,berbound)
xlabel('E_b/N_0 (dB)'); 
ylabel('Upper Bound on BER');
title('Theoretical Bound on BER for Convolutional Coding');
grid on;

Figure contains an axes object. The axes object with title Theoretical Bound on BER for Convolutional Coding contains an object of type line.

Сравните теоретические и эмпирические коэффициенты ошибок

Используя berawgn функционируйте, вычислите теоретические коэффициенты ошибок символа (СЕРЫ) для импульсной амплитудной модуляции (PAM) в области значений Eb/N0 значения. Симулируйте 8 PAM с каналом AWGN и вычислите эмпирические СЕРЫ. Сравните теоретическое и затем эмпирические СЕРЫ путем графического вывода их на том же наборе осей.

Вычислите и постройте теоретический SER с помощью berawgn.

rng('default') % Set random number seed for repeatability
M = 8;
EbNo = 0:13;
[ber,ser] = berawgn(EbNo,'pam',M);

semilogy(EbNo,ser,'r');
legend('Theoretical SER');
title('Theoretical Error Rate');
xlabel('E_b/N_0 (dB)');
ylabel('Symbol Error Rate');
grid on;

Figure contains an axes object. The axes object with title Theoretical Error Rate contains an object of type line. This object represents Theoretical SER.

Вычислите эмпирический SER путем симуляции 8 ссылок системы связи PAM. Задайте параметры симуляции и предварительно выделите переменные, необходимые для результатов. Как описано в [1], потому что N0=2×(NVariance)2, добавьте 3 дБ в Eb/N0 значение при преобразовании Eb/N0 значения к значениям ОСШ.

n = 10000; % Number of symbols to process
k = log2(M); % Number of bits per symbol
snr = EbNo+3+10*log10(k); % In dB
ynoisy = zeros(n,length(snr));
z = zeros(n,length(snr));
errVec = zeros(3,length(EbNo));

Создайте Системный объект калькулятора коэффициента ошибок, чтобы сравнить декодируемые символы с исходными переданными символами.

errcalc = comm.ErrorRate;

Сгенерируйте случайное сообщение данных и примените PAM. Нормируйте канал к степени сигнала. Циклично выполните симуляцию, чтобы сгенерировать коэффициенты ошибок в области значений значений ОСШ.

x = randi([0 M-1],n,1); % Create message signal
y = pammod(x,M); % Modulate
signalpower = (real(y)'*real(y))/length(real(y));

for jj = 1:length(snr)
    reset(errcalc)
    ynoisy(:,jj) = awgn(real(y),snr(jj),'measured'); % Add AWGN
    z(:,jj) = pamdemod(complex(ynoisy(:,jj)),M); % Demodulate
    errVec(:,jj) = errcalc(x,z(:,jj)); % Compute SER from simulation
end

Сравните теоретические и эмпирические результаты.

hold on;
semilogy(EbNo,errVec(1,:),'b.');
legend('Theoretical SER','Empirical SER');
title('Comparison of Theoretical and Empirical Error Rates');
hold off;

Figure contains an axes object. The axes object with title Comparison of Theoretical and Empirical Error Rates contains 2 objects of type line. These objects represent Theoretical SER, Empirical SER.

Результаты эффективности через Симуляцию

Разделите обзор
Вычислите СЕРЫ и BERs Используя симулированные данные

Разделите обзор

В этом разделе описывается сравнить сообщения данных, которые вводят и оставляют симуляцию системы связи и как вычислить статистику ошибок с помощью Метода Монте-Карло. Симуляции могут измерить производительность системы при помощи сообщений данных перед передачей и после приема, чтобы вычислить BER или SER для системы связи. Исследовать компоненты физического уровня раньше моделировало и симулировало системы связи, видело Компоненты PHY.

Аппроксимирование кривыми может быть полезным, когда вы имеете небольшой или несовершенный набор данных, но хотите построить плавную кривую в целях представления. Чтобы исследовать использование аппроксимирования кривыми когда вычислительные результаты эффективности через симуляцию, смотрите раздел Curve Fitting for Error Rate Plots.

Вычислите СЕРЫ и BERs Используя симулированные данные

Пример показывает, как вычислить СЕРЫ и BERs использование biterr и symerr функции, соответственно. symerr функция сравнивает два набора данных и вычисляет количество ошибок символа и SER. biterr функция сравнивает два набора данных и вычисляет количество битовых ошибок и BER. Ошибка является несоответствием между соответствующими точками в двух наборах данных.

Два набора данных обычно представляют сообщения, вводящие передатчик и восстановленные сообщения, оставляя приемник. Можно также сравнить ввод данных и отъезд других частей системы связи (например, данные, вводящие энкодер и данные, оставив декодер).

Если ваша система связи использует несколько битов, чтобы представлять один символ, подсчет ошибок символа отличается от подсчета битовых ошибок. Или в символе — или в считающем бит случае, коэффициент ошибок является количеством ошибок, разделенных на общее количество переданных символов или битов, соответственно.

Как правило, симуляция достаточного количества данных, чтобы произвести по крайней мере 100 ошибок обеспечивает точные результаты коэффициента ошибок. Если коэффициент ошибок очень мал (например, 10-6 или меньше), использование полуаналитического метода может вычислить результат более быстро, чем использование подхода только для симуляции. Для получения дополнительной информации смотрите раздел Performance Results via Semianalytic Technique.

Вычислите коэффициенты ошибок

Используйте symerr функция, чтобы вычислить СЕРЫ для шумного линейного блочного кода. Не примените цифровую модуляцию, так, чтобы каждый символ содержал один бит. Когда каждый символ является одним битом, ошибки символа и битовые ошибки являются тем же самым.

После искусственного добавления шума к закодированному сообщению сравните получившийся шумный код с оригинальным кодом. Затем декодируйте и сравните декодируемое сообщение с исходным сообщением.

m = 3; % Set parameters for Hamming code
n = 2^m-1;
k = n-m;
msg = randi([0 1],k*200,1); % Specify 200 messages of k bits each
code = encode(msg,n,k,'hamming');
codenoisy = bsc(code,0.95); % Add noise
newmsg = decode(codenoisy,n,k,'hamming'); % Decode and correct errors

Вычислите СЕРЫ

[~,noisyVec] = symerr(code,codenoisy);
[~,decodedVec] = symerr(msg,newmsg);

Уменьшения коэффициента ошибок после декодирования, потому что декодер Хэмминга корректирует ошибки на основе возможности с коррекцией ошибок настройки декодера. Поскольку генераторы случайных чисел производят сообщение, и шум добавляется, результаты варьируются от запущенного, чтобы запуститься. Отобразите СЕРЫ.

disp(['SER in the received code: ',num2str(noisyVec(1))])

SER in the received code: 0.94571

disp(['SER after decoding: ',num2str(decodedVec(1))])

SER after decoding: 0.9675

Сравнение SER и BER

Эти команды показывают различие между ошибками символа и битовыми ошибками в различных ситуациях.

Создайте два трехэлементных десятичных вектора и покажите бинарное представление. Векторный a содержит три 2-битных символа и векторный b содержит три 3-битных символа.

a = [1 2 3]'; b = [1 4 4]';
de2bi(a)

ans = 3×3

     1     0     0
     0     0     1
     0     0     1

Сравните двоичные значения этих двух векторов и вычислите количество ошибок и коэффициента ошибок при помощи biterr и symerr функции.

format rat % Display fractions instead of decimals
[snum,srate] = symerr(a,b)

snum 2 потому что вторые и третьи записи имеют битные различия. srate 2/3 потому что общим количеством символов является 3.

[bnum,brate] = biterr(a,b)

bnum 5 потому что вторые записи отличаются по двум битам, и третьи записи отличаются по трем битам. brate 5/9 потому что общим количеством битов является 9. По определению общее количество битов является количеством записей в a для ошибочных расчетов символа или b в течение времен расчетов битовой ошибки максимальное количество битов среди всех записей a и b, соответственно.

Результаты эффективности через Полуаналитический Метод

Метод, описанный в разделе Performance Results via Simulation, может работать на большое множество систем связи, но может быть предельно длительным для небольших коэффициентов ошибок (например, 10^-6 или меньше). Полуаналитический метод является альтернативным способом вычислить коэффициенты ошибок. Полуаналитический метод может привести к результатам быстрее, чем неаналитический метод, который использует симулированные данные.

Для получения дополнительной информации о реализации полуаналитического метода с помощью комбинации симуляции и анализа, чтобы определить коэффициент ошибок системы связи, смотрите semianalytic функция.

Графики коэффициента ошибок

Разделите обзор
Создание коэффициента ошибок строит Используя semilogy Функция
Curve Fitting для графиков коэффициента ошибок
Используйте Curve Fitting на графике коэффициента ошибок

Разделите обзор

Графики коэффициента ошибок могут быть полезными при исследовании эффективности системы связи и часто включаются в публикации. В этом разделе рассматриваются и демонстрирует инструменты, которые можно использовать, чтобы создать графики коэффициента ошибок, изменить их, чтобы удовлетворить потребностям и выполнить аппроксимирование кривыми на данных о коэффициенте ошибок и графиках.

Создание коэффициента ошибок строит Используя `semilogy` Функция

Во многих графиках коэффициента ошибок горизонтальная ось указывает на значения E_b/N0 в дБ, и вертикальная ось указывает на коэффициент ошибок с помощью логарифмического (базируйтесь 10), шкала. Для примеров, которые создают такой график с помощью semilogy функционируйте, смотрите, Сравнивают Теоретические и Эмпирические Коэффициенты ошибок и График Теоретические Коэффициенты ошибок.

Curve Fitting для графиков коэффициента ошибок

Аппроксимирование кривыми может быть полезным, когда вы имеете небольшой или несовершенный набор данных, но хотите построить плавную кривую в целях представления. berfit функция включает возможности подбора кривых, которые помогают вашему анализу, когда эмпирические данные описывают коэффициенты ошибок в различных значениях E_b/N0. Эта функция позволяет:

Настройте различные соответствующие аспекты процесса подбора кривых, такие как список выборов для типа функции закрытой формы раньше генерировал подгонку.
Отобразите эмпирические данные на графике наряду с кривой это berfit подгонки к данным.
Интерполируйте точки на кривой по экспериментальным точкам между значениями E_b/N0 в вашем наборе эмпирических данных, чтобы сглаживать график.
Соберите релевантную информацию о подгонке, такой как численные значения точек вдоль кривой по экспериментальным точкам и коэффициентов подходящего выражения.

Примечание

berfit функция предназначается для аппроксимирования кривыми или интерполяции, не экстраполяции. Экстраполирование данных о BER вне порядка величины ниже наименьшего эмпирического значения BER по сути ненадежно.

Используйте Curve Fitting на графике коэффициента ошибок

Этот пример симулирует простую систему связи дифференциального бинарного манипулирования сдвига фазы (DBPSK) и отображает данные о коэффициенте ошибок на графике для серии Eb/N0 значения. Это использует berfit и berconfint функции, чтобы соответствовать кривой к набору эмпирических коэффициентов ошибок.

Инициализируйте параметры симуляции

Задайте длину сообщения входного сигнала, порядок модуляции, область значений Eb/N0 значения, чтобы симулировать, и минимальное количество ошибок, которые должны произойти перед симуляцией, вычисляют коэффициент ошибок для данного Eb/N0 значение. Предварительно выделите переменные для конечных результатов и промежуточных результатов.

Как правило, для статистически точных результатов коэффициента ошибок, минимальное количество ошибок должно быть порядка 100. Эта симуляция использует небольшое количество ошибок сократить время выполнения и проиллюстрировать, как аппроксимирование кривыми может сглаживать набор результатов.

siglen = 100000; % Number of bits in each trial
M = 2; % DBPSK is binary
EbN0vec = 0:5; % Vector of EbN0 values
minnumerr = 5; % Compute BER after only 5 errors occur
numEbN0 = length(EbN0vec); % Number of EbN0 values

ber = zeros(1,numEbN0); % Final BER values
berVec = zeros(3,numEbN0); % Updated BER values
intv = cell(1,numEbN0); % Cell array of confidence intervals

Создайте Систему калькулятора коэффициента ошибок object™.

errorCalc = comm.ErrorRate;

Циклично выполните симуляцию

Симулируйте DBPSK-модулируемую систему связи и вычислите BER с помощью for цикл, чтобы варьироваться Eb/N0 значение. Внутренний while цикл гарантирует, что минимальное количество битовых ошибок происходит для каждого Eb/N0 значение. Статистические данные коэффициента ошибок сохранены для каждого Eb/N0 значение и используемый позже в этом примере, когда аппроксимирование кривыми и графический вывод.

for jj = 1:numEbN0
    EbN0 = EbN0vec(jj);
    snr = EbN0; % For binary modulation SNR = EbN0
    reset(errorCalc)
    
    while (berVec(2,jj) < minnumerr)
        msg = randi([0,M-1],siglen,1); % Generate message sequence
        txsig = dpskmod(msg,M); % Modulate
        rxsig = awgn(txsig,snr,'measured'); % Add noise
        decodmsg = dpskdemod(rxsig,M); % Demodulate
        berVec(:,jj) = errorCalc(msg,decodmsg); % Calculate BER
    end

Используйте berconfint функция, чтобы вычислить коэффициент ошибок в 98%-м доверительном интервале для Eb/N0 значения.

    [ber(jj),intv1] = berconfint(berVec(2,jj),berVec(3,jj),0.98);
    intv{jj} = intv1;
    disp(['EbN0 = ' num2str(EbN0) ' dB, ' num2str(berVec(2,jj)) ...
        ' errors, BER = ' num2str(ber(jj))])
end

EbN0 = 0 dB, 18392 errors, BER = 0.18392
EbN0 = 1 dB, 14307 errors, BER = 0.14307
EbN0 = 2 dB, 10190 errors, BER = 0.1019
EbN0 = 3 dB, 6940 errors, BER = 0.0694
EbN0 = 4 dB, 4151 errors, BER = 0.04151
EbN0 = 5 dB, 2098 errors, BER = 0.02098

Используйте berfit функционируйте, чтобы построить лучшую кривую по экспериментальным точкам, интерполирующий между BER указывает, чтобы получить сглаженный график. Добавьте доверительные интервалы в график.

fitEbN0 = EbN0vec(1):0.25:EbN0vec(end); % Interpolation values
berfit(EbN0vec,ber,fitEbN0);
hold on;
for jj=1:numEbN0
    semilogy([EbN0vec(jj) EbN0vec(jj)],intv{jj},'g-+');
end
hold off;

Figure contains an axes object. The axes object with title BER vs. Eb/No with Best Curve Fit contains 8 objects of type line. These objects represent Empirical BER, Dbl Exp Plus Const Fit.

Смотрите также

Приложения

Bit Error Rate Analysis

Функции

berawgn | bercoding | berconfint | berfading | berfit | bersync

6.1. Определения коэффициента ошибок

Коэффициент ошибок – важнейшая характеристика линейного тракта. Он измеряется как для отдельных участков регенерации, так и для тракта в целом. Определяется коэффициент ошибок k_ОШ, по формуле:

k_ОШ= N_ОШ/N, (6.1)

где N – общее число символов, переданных за интервал измерения; N_ОШ– число ошибочно принятых символов за интервал измерения.

Измерение коэффициента ошибок носит статистический характер, так как получаемый за конечное время результат является случайной величиной. Относительную погрешность измерения в случае нормального закона распределения числа ошибок, что допустимо при N≥10, можно определить по формуле:

. (6.2)

Здесь — коэффициент, зависящий от доверительной вероятности результата измерений:

, (6.3)

где — обратная функция интеграла вероятности :

. (6.4)

Значение k_ОШ позволяет оценивать вероятность ошибки p_ОШ – количественную оценку помехоустойчивости. Область возможных значений оценки, в которой с заданной доверительной вероятностью будет находиться значение p_ОШ, определяется верхней (p_В) и нижней (p_Н) доверительными границами. При нормальном законе распределения числа ошибок значения p_В и p_Н определяются по формулам:

, (6.5)

, (6.6)

Очевидно, что точность оценок вероятности ошибки и коэффициента ошибки растет с увеличением N. Общее число символов цифрового сигнала, переданных за интервал измерения T, зависит от скорости передачи B: N = TB. Отсюда следует, что чем больше скорость передачи, тем быстрее и точнее можно оценить коэффициент ошибок.

6.2. Математическое выражение коэффициента битовых ошибок

Определим коэффициент битовых ошибок для реальных приёмников, которым свойственно наличие различных источников шумов. При этом будем считать, что приёмник принимает решение, какой бит (0 или 1) был передан в каждом битовом интервале путем стробирования фототока. Очевидно, что из-за наличия шумов данное решение может быть неверным, что приводит к появлению ошибочных битов. Поэтому, чтобы определить коэффициент битовых ошибок, необходимо понять, каким образом приемник принимает решение относительно переданного бита.

Обозначим через I₁ и I₀ фототоки, стробированные приемником в течение 1 и 0 битов, соответственно, а через s₁² и s₀² соответствующие шумы. Принимая, что последние имеют гауссовское распределение, проблема установления истинного значения принятого бита имеет следующую математическую формулировку. Фототок для битов 1 и 0 является выборкой гауссовской переменной со средним значением I₁ и вариацией s₁, а приёмник должен отслеживать этот сигнал и решать, является ли переданный бит 0 или 1. При этом существует много возможных правил принятия решения, которые могут быть реализованы в приёмнике с целью минимизации коэффициента битовых ошибок. Для значения фототока I этим оптимальным решением является наиболее вероятное значение переданного бита, которое определяется путём сравнения текущего значения фототока с пороговым значением I_п, используемым для принятия решения.

Рисунок 6.1. Функция плотности вероятности фототока принятых сигналов

Пусть при I ³ I_п принимается решение о том, что был передан бит 1, в противном случае – бит 0. Когда биты 1 и 0 равновероятны, что и рассматривается в дальнейшем, пороговый ток приблизительно равен:

(6.7)

Геометрически I_п представляет собой значение тока I, для которого две кривые плотности вероятностей (рис. 6.1) пересекаются.

Вероятность того, что I < I_п, т. е. вероятность ошибки при передаче бита 1, обозначим через Р_0,1, а вероятность решения для переданного бита 1, когда I ³ I_п при переданном 0, обозначим Р_1,0.

Пусть Q(х) обозначает вероятность того, что нулевая средняя вариация гауссовской переменной превышает значение х, тогда:

(6.8)

(6.9)

(6.10)

Можно показать [14], что BER определяется,

(6.11)

Очень важно отметить, что в ряде случаев эффективным является использование изменяемого в зависимости от уровня сигнала порога принятия решения, как, например, шума оптического усилителя. Многие высокоскоростные приёмники обладают такой особенностью. Однако более простые приемники имеют порог, соответствующий среднему уровню принимаемого тока, а именно (I₁ + I₀)/2. Такая настройка порогового значения дает большой коэффициент битовых ошибок, определяемый выражением [14].

(6.12)

Выражение (6.11) можно использовать для оценки BER, когда известны как мощность полученного сигнала, соответствующего битам 0 и 1, так и статистика шумов.

6.3. Нормы на параметры ошибок систем передачи

Битовые ошибки являются основным источником ухудшения качества связи, проявляющегося в искажении речи в телефонных каналах, недостоверности передачи информации или снижении пропускной способности передачи данных, и характеризуются статистическими параметрами и нормами на них, которые определены соответствующей вероятностью выполнения этих норм. Последние делятся на долговременные и оперативные нормы, первые из которых определяются рекомендациями ITU-T G.821 и G.826, а вторые – М.2100, М.2110 и М.2120, при этом, согласно М.2100, качество цифрового тракта по критерию ошибок делят на три категории:

нормальное – BER < 10^-6;

пониженное – 10^-6≤ BER < 10^-3 (предаварийное состояние);

неприемлемое – BER ≥ 10^-3 (аварийное состояние).

Так как появление ошибок является следствием совокупности всех текущих условий передачи цифровых сигналов, имеющих случайный характер, то при отсутствии данных о законе распределения ошибок его отдельные элементы могут быть определены с определенной степенью достоверности только по результатам продолжительных измерений. В то же время на практике необходимо, чтобы значения параметров ошибок для ввода в эксплуатацию и технического обслуживания систем передачи основывались на достаточно коротких интервалах времени измерения. Исходя из этого, были определены следующие параметры ошибок [14]:

секунда с ошибками (error second, ES) – односекундный интервал, содержащий хотя бы один ошибочный бит;

секунда, пораженная ошибками (severely error second, SES) – односекундный интервал с BER ≥ 10^-3.

Данные параметры ошибок должны оцениваться в течение времени готовности (available time), отсчет которого начинается с первой секунды из десяти следующих друг за другом секунд, в каждой из которых BER<10^-3. ITU-T M.2100 регламентирует нормы качества (performance objectives, PO) на выраженные максимальным процентом времени параметры ошибок, которые зависят только от скорости передачи и приводятся для условного эталонного соединения (hypothetical reference connection, HRC/HRX/) длиной 27500 км. При этом нормы качества распределяются по участкам соединения соответствующей категории качества. В качестве эталонной модели такого распределения принимается участок высокой категории качества протяженностью 25000 км, которому присваивается 40% от общей нормы качества на параметры ошибок передачи точка-точка, что в пересчете на 1 км, дает 0.0016 %/км.. Остальные 4 участка (2 среднего качества и 2 с приемлемым качеством) длиной 2 х 1250 км расположены по обе стороны от центрального. Поэтому распределение, пропорциональное протяженности L км тракта высокой категории качества, будет определяться, как

A_L= 0.0016 · L %/км. (6.13)

Нормы качества на цифровые тракты и каналы подразделяются на настроечные и эксплуатационные, причем вводимые в эксплуатацию впервые или после проведения корректирующих действий они должны сдаваться по настроечным нормам качества, а в процессе эксплуатации должны соответствовать эксплуатационным нормам. Обычно [105] эксплуатационная норма представляется в виде эталонной нормы качества (reference performance objective, RPO)

RPO = A · T · PO, (6.14)

а настроечная, включающая запас на старение, используемая при вводе в эксплуатацию (bringing into service objective, BISO), определяется, как половина RPO, т.е.

BISO = RPO/2. (6.15)

Здесь PO – норма качества оцениваемого параметра, а T = 86400 с (одни сутки) – продолжительность измерений (количество односекундных интервалов).

Для анализа результатов, полученных в процессе измерений, используются также предельные значения S1и S2 норм (рисунок 6.2), которые соответствуют числу событий (ES,SES) и определяются, как:

S1 = RPO/2 – D и S2 = RPO/2 + D, (6.16)

где D = 2 — дисперсия оцениваемого параметра.

Рисунок 6.2. Предельные значения и условия ввода в эксплуатацию системы передачи

При соответствии результатов измерений норме S1 цифровой тракт может быть введен в эксплуатацию без всякого сомнения, а при превышении нормы S2 в обязательном порядке требуется повышение качества испытываемого цифрового тракта, т.е. должны быть проведены корректирующие действия с повторными измерениями. Если значение ES или SES лежит в интервале от S1 до S2, цифровой тракт может быть введен в эксплуатацию условно или временно с продолжением измерений в течение 7 суток. Данный подход к оценке качества цифровых систем передачи по параметрам ошибок позволяет сократить время измерений и получить норму цифрового тракта суммированием норм цифровых участков. При этом значения RPO, D, S1 и S2 выражаются в виде числа событий за установленный интервал времени, а не в виде процентов времени.

Для измерения коэффициента ошибок разработан ряд специальных BER анализаторов – измерителей коэффициента ошибок, включающих генераторы псевдослучайных и детерминированных последовательностей передаваемых кодированных символов, а также приемное оборудование, осуществляющее собственно измерение коэффициента ошибок. В случае посимвольного сравнения кодов измерение может быть выполнено с использованием шлейфа, т.е. путем измерения ошибок с одной оконечной станции при установке на противоположном конце шлейфа. Другой метод основан на выделении ошибок благодаря избыточности используемых кодов и используется для измерений от передающей до приемной сторон тракта или участка линии, т.е. когда выделение и фиксация ошибок производятся на ее приемном конце. Очевидно, что в первом случае требуется использование одного комплекта, а во втором – двух комплектов приборов. При этом измеренное значение коэффициента ошибок отражает качество передачи при прохождении сигнала в обоих направлениях и в каждом направлении соответственно.

6.4. Принципы построения измерителей ошибок

В зависимости от скорости передачи контролируемой системы передачи в анализаторе используются различные схемотехнические решения.

Рисунок 6.3. Генератор низкоскоростного BER анализатора

Низкоскоростной генератор тестовых кодов и детектор ошибок. Используемый в телекоммуникациях анализатор BER, состоящий [106] из генератора тестовых кодов и собственно анализатора ошибок, представлен на рисунках 6.3 и 6.4. Он предназначен для невысоких (до 200 Мбит/с) битовых скоростей, учитывая, что максимальные типовые скорости составляют 44.736 Мбит/с (DS3) в Северной Америке и 139.364 Мбит/с – за пределами Северной Америки.

PRBS с генератором кодовых групп, представленный на рис. 6.16, синхронизируется либо от источника тактового сигнала с фиксированной частотой (согласно G.703), либо от синтезатора, осуществляя тем самым изменение частоты синхронизации. В связи с этим использование данных средств требует задания некоторых определенных частот синхронизации и наличия возможности обеспечения их небольших смещений от ±15 до ±50 ppm. Для повторения тестовых кодов схема PRBS и генератор кодовых групп обычно имеют триггерную схему, управляющую либо выходным усилителем бинарных данных, который обеспечивает данные и данные с сопровождающим синхросигналом, либо выходную схему кодированных данных. Это позволяет создавать цикловую синхронизацию сигнала в соответствии с требованием, например, системы SONET/SDH. Кроме этого, данная схема способствует созданию соответствующего интерфейсного кода для эффективного восстановления тактовой синхронизации. Выходной усилитель обеспечивает необходимый уровень сигнала в соответствии со спецификацией электрического интерфейса, в том числе сигнала с чередованием полярности импульсов.

Рисунок 6.4. Низкоскоростной детектор ошибок

Детектор ошибок, показанный на рисунке 6.4, получает стандартный кодированный сигнал, восстанавливает генератор синхросигнала и устраняет кодирование для обеспечения бинарной даты и синхросигналов. Он обнаруживает любые нарушения алгоритма интерфейсного кода и посылает сигналы на счетчик ошибок, что составляет первый уровень процесса обнаружения ошибок. При работе с цикловыми сигналами приемник захватывает любой присутствующий элемент цикловой синхронизации, проверяет наличие цикловых ошибок и декодирует любые встроенные сигналы тревоги, или CRC биты, тем самым обеспечивая возможность измерения.

Наконец, бинарные данные и синхросигнал направляются на детектор ошибок и генератор эталонных тестовых кодов, которые проверяют полученный тестовый код бит за битом на предмет обнаружения логических ошибок. Временная база контролирует пропускание измерения для непрерывного, периодического и ручного режима. Накопленное количество ошибок обрабатывается для получения значения BER и анализа функционирования при наличии ошибок.

Высокоскоростной генератор тестовых кодов и детектор ошибок. На рисунках 6.5 и 6.6 показаны схемы [14] для 3 Гбит/с генератора тестовых кодов и детектора ошибок. Вследствие высокой битовой скорости генерация последовательных PRBS и кодовых групп на этой скорости не представляется целесообразной. Поэтому тестовые коды генерируются (рисунок 6.5) как параллельные 16-битные кодовые группы при максимальной скорости 200 Мбит/с, используя затем выполненные по биполярной технологии регистраторы смещения и высокоемкостную память. Высокоскоростные схемы обычно выполняются на основе арсенид-галлиевых логических схем, преобразующих параллельные данные в последовательный поток на скорости до 3 Гбит/с.

Согласно данной схеме, вход синхросигнала генерируется синтезатором частоты, согласующее устройство управляется через линию фиксированной задержки, а генератор тестовых кодов и выходной усилитель синхронизируются через схему дискретной и плавно изменяемой задержки, так что фаза синхросигнала/данных может изменяться как в положительном направлении, так и в отрицательном. Дискретные значения задержки составляют 250, 500 и 1000 пс, тогда как диапазон плавной задержки лежит в пределах от 0 до 250 пс с 1 пс инкрементом.

Корректор временной диаграммы, связанный с выходным усилителем, пересинхронизирует данные через триггер D типа для поддержания минимального фазового дрожания. Так как подобный тип тестового устройства обычно используется при проведении лабораторных измерений, выходные уровни синхросигнала и данных и постоянные смещения могут варьироваться для того или иного конкретного случая использования.

Детектор ошибок, показанный на рис. 6.6, имеет простое параллельное соединение, в связи с чем входы синхросигнала и данных проходят через схемы дискретной и плавной задержки, обеспечивая оптимальную настройку при обнаружении ошибок для любой фазы синхросигнала/данных. Действительно, путем настройки под контролем внутреннего процессора решающего порога и фазы синхросигнала условия функционирования детектора ошибок могут быть оптимизированы автоматически. Высокоскоростной демультиплексор преобразует последовательный поток данных в 16-битные параллельные кодовые группы наряду с поделенным на 16 синхросигналом. Параллельно соединенный генератор эталонных тестовых кодов синхронизируется с входными данными и осуществляет сравнение битов, поэтому любая ошибка фиксируется одним из двух счетчиков, первый из которых подсчитывает число ошибок, а второй – общее число битов. Процессор измерения обеспечивает анализ функционирования при наличии ошибок с разрешением до 1 мс.

6.5. Техника измерения коэффициента ошибок

Рассмотрим измерение коэффициента ошибок путем посимвольного сравнения и подсчета ошибочно принятых элементарных импульсов. Для этого вначале (перед измерением) на передающей станции с помощью оптического аттенюатора устанавливают заданный в технических условиях на аппаратуру линейного тракта уровень оптического излучения. Затем на передающем конце подключают генератор испытательных сигналов, а на приемном – измеритель коэффициента ошибок и, изменяя значения уровней средней мощности, измеряют коэффициент ошибок. Время измерения определяют в зависимости от скорости передачи, объема информации и значений коэффициента ошибок К_ошi (BER_i).

Коэффициент ошибок при заданном уровне оптического излучения вычисляют по формуле [14]

(6.17)

где

, , (6.18)

где и — погрешность и среднее значение коэффициента ошибок при пяти и более измерениях с интервалом 3 мин, соответственно, a — коэффициент, учитывающий наличие погрешности измерения при проведении n измерений.

Источник

Что такое битовая ошибка

Что такое BER?

Зачем измеряется BER

Модель возникновения ошибок в системе передачи

Измерение параметра ошибок с использованием тестовой последовательности

Метод измерения параметра ошибки без отключения канала

Принципы нормирования и измерения параметров ошибок

Слева представлен «пакет» ошибок, возникающий обычно вследствие наводок на кабель системы передачи.

Измеритель коэффициента битовых ошибок Tektronix BERTScope BSA

Качество сетей передачи данных. Транспорт

Среда передачи

BER тест

А как в железе?

Заключение

Что такое BER — Bit Error Rate?

Оставить сообщение

Список сообщений

Расчет теоретической статистики ошибок

Теоретические результаты эффективности

Постройте теоретические коэффициенты ошибок

Сравните теоретические и эмпирические коэффициенты ошибок

Результаты эффективности через Симуляцию

Разделите обзор

Вычислите СЕРЫ и BERs Используя симулированные данные

Результаты эффективности через Полуаналитический Метод

Графики коэффициента ошибок

Разделите обзор

Создание коэффициента ошибок строит Используя `semilogy` Функция

Curve Fitting для графиков коэффициента ошибок

Используйте Curve Fitting на графике коэффициента ошибок

Смотрите также

Приложения

Функции

Похожие темы

6.1. Определения коэффициента ошибок

6.2. Математическое выражение коэффициента битовых ошибок

6.3. Нормы на параметры ошибок систем передачи

6.4. Принципы построения измерителей ошибок

6.5. Техника измерения коэффициента ошибок

А вот еще интересные материалы:

Что такое битовая ошибка

Что такое BER?

Зачем измеряется BER

Модель возникновения ошибок в системе передачи

Измерение параметра ошибок с использованием тестовой последовательности

Метод измерения параметра ошибки без отключения канала

Принципы нормирования и измерения параметров ошибок

Слева представлен «пакет» ошибок, возникающий обычно вследствие наводок на кабель системы передачи.

Измеритель коэффициента битовых ошибок Tektronix BERTScope BSA

Качество сетей передачи данных. Транспорт

Среда передачи

BER тест

А как в железе?

Заключение

Что такое BER — Bit Error Rate?

Оставить сообщение

Список сообщений

Расчет теоретической статистики ошибок

Теоретические результаты эффективности

Постройте теоретические коэффициенты ошибок

Сравните теоретические и эмпирические коэффициенты ошибок

Результаты эффективности через Симуляцию

Разделите обзор

Вычислите СЕРЫ и BERs Используя симулированные данные

Результаты эффективности через Полуаналитический Метод

Графики коэффициента ошибок

Разделите обзор

Создание коэффициента ошибок строит Используя semilogy Функция

Curve Fitting для графиков коэффициента ошибок

Используйте Curve Fitting на графике коэффициента ошибок

Смотрите также

Приложения

Функции

Похожие темы

6.1. Определения коэффициента ошибок

6.2. Математическое выражение коэффициента битовых ошибок

6.3. Нормы на параметры ошибок систем передачи

6.4. Принципы построения измерителей ошибок

6.5. Техника измерения коэффициента ошибок

А вот еще интересные материалы:

Создание коэффициента ошибок строит Используя `semilogy` Функция