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Prinzip und Blockschaltbild (1)
Nahezu alle heute eingesetzten Modulationsverfahren arbeiten digital. Deren Vorteile wurden schon im Kapitel 1.1 aufgeführt. Das erste Konzept zur digitalen Signalübertragung wurde bereits 1938 von Alec Reeves entwickelt und wird seit den 1960er Jahren unter dem Namen Pulscodemodulation (PCM) auch in der Praxis eingesetzt. Auch wenn sich viele der in den letzten Jahren konzipierten digitalen Modulationsverfahren von der PCM im Detail unterscheiden, so eignet sich diese doch sehr gut, um das Prinzip all dieser Verfahren zu erklären.
Die Aufgabe des PCM–Systems ist es,
- das analoge Quellensignal $q(t)$ in das Binärsignal $q_{\rm C}(t)$ umzusetzen – diesen Vorgang bezeichnet man auch als A/D–Wandlung,
- dieses Signal über den Kanal zu übertragen, wobei das empfängerseitige Signal $υ_{\rm C}(t)$ wegen des Entscheiders ebenfalls binär ist,
- schließlich aus dem Binärsignal $υ_{\rm C}(t)$ das analoge, wert– und zeitkontinuierliche Sinkensignal $υ(t)$ zu rekonstruieren ⇒ D/A–Wandlung.
Prinzip und Blockschaltbild (2)
Weiterhin ist zum obigen PCM–Blockschaltbild anzumerken:
- Der PCM–Sender (bzw. der A/D–Wandler) setzt sich aus den drei Funktionsblöcken Abtastung – Quantisierung – PCM–Codierung zusammen, die in den nächsten Abschnitten noch im Detail beschrieben werden.
- Der grau hinterlegte Block zeigt das digitale Übertragungssystem mit digitalem Sender und Empfänger (letzterer beinhaltet auch einen Entscheider), sowie dem analogen Übertragungskanal, gekennzeichnet durch den Frequenzgang $H_{\rm K}(f)$ und die Rauschleistungsdichte ${\it Φ}_n(f)$.
- Dieser Block wird in den ersten drei Kapiteln des Buches „Digitalsignalübertragung” eingehend behandelt. Im Kapitel 5 des gleichen Buches finden Sie auch digitale Kanalmodelle, die das Übertragungsverhalten anhand der Binärsignale $q_{\rm C}(t)$ und $υ_{\rm C}(t)$ phänomenologisch beschreiben.
- Weiter erkennt man aus dem Blockschaltbild, dass es für die Quantisierung empfängerseitig keine Entsprechung gibt. Deshalb wird sich auch bei fehlerfreier Übertragung, also für $υ_{\rm C}(t) = q_{\rm C}(t)$, das analoge Sinkensignal $υ(t)$ vom Quellensignal $q(t)$ unterscheiden.
- Als Maß für die Qualität des (digitalen) Übertragungssystems verwenden wir das Sinken–SNR als der Quotient der Leistungen von Nutzsignal $q(t)$ und Fehlersignal $ε(t) = υ(t) – q(t)$:
$$\rho_{v} = \frac{P_q}{P_\varepsilon}\hspace{0.3cm} {\rm mit}\hspace{0.3cm}P_q = \overline{q(t)^2}, \hspace{0.2cm}P_\varepsilon = \overline{[v(t) - q(t)]^2}\hspace{0.05cm}.$$
- Hierbei ist ideale Amplitudenanpassung vorausgesetzt, so dass im Idealfall (das heißt: Abtastung gemäß dem Abtasttheorem, bestmögliche Signalrekonstruktion, unendlich feine Quantisierung) das Sinkensignal $υ(t)$ mit dem Quellensignal $q(t)$ exakt übereinstimmen würde.
Wir möchten Sie bereits hier auf das 3–teilige Lernvideo Pulscodemodulation (Gesamtdauer 46:45) hinweisen, dass alle Aspekte der PCM beinhaltet. Das Prinzip wird im ersten Teil ausführlich erläutert.
Abtastung und Signalrekonstruktion (1)
Die Abtastung – also die Zeitdiskretisierung des Analogsignals $q(t)$ – wurde im Kapitel 5.1 des Buches „Signaldarstellung” ausführlich behandelt. Hier folgt eine Kurzzusammenfassung dieses Abschnitts.
Die Grafik verdeutlicht die Abtastung im Zeitbereich. Das (blaue) Signal $q(t)$ ist zeitkontinuierlich und das im Abstand $T_{\rm A}$ abgetastete (grüne) Signal $q_{\rm A}(t)$ zeitdiskret. Dabei gilt:
- Die Abtastung lässt sich durch die Multiplikation des Analogsignals $q(t)$ mit dem Diracpuls $p_δ(t)$ darstellen, der sich auf den Zeitbereich bezieht:
$$q_{\rm A}(t) = q(t) \cdot p_{\delta}(t)\hspace{0.3cm} {\rm mit}\hspace{0.3cm}p_{\delta}(t)= \sum_{\nu = -\infty}^{\infty}T_{\rm A}\cdot \delta(t - \nu \cdot T_{\rm A}) \hspace{0.05cm}.$$
- Das Gewicht der Diracfunktion bei $t = ν · T_{\rm A}$ ist gleich $T_{\rm A} · q(ν · T_{\rm A})$. Da die Diracfunktion $δ(t)$ die Einheit 1/s aufweist, hat somit $q_{\rm A}(t)$ die gleiche Einheit wie $q(t)$, zum Beispiel „V”.
- Die Fouriertransformierte des Diracpulses ist ebenfalls ein Diracpuls (im Frequenzbereich), wobei der Abstand der einzelnen Diraclinien $f_{\rm A} = 1/T_{\rm A}$ beträgt. Alle Impulsgewichte von $P_δ(f)$ sind 1:
$$p_{\delta}(t)= \sum_{\nu = -\infty}^{+\infty}T_{\rm A}\cdot \delta(t - \nu \cdot T_{\rm A}) \hspace{0.2cm}\circ\!\!-\!\!\!-\!\!\!-\!\!\bullet\, \hspace{0.2cm} P_{\delta}(f)= \sum_{\mu = -\infty}^{+\infty} \delta(f - \mu \cdot f_{\rm A}) \hspace{0.05cm}.$$
- Das Spektrum $Q_{\rm A}(f)$ des abgetasteten Signals ergibt sich aus dem Faltungssatz, wobei $Q(f)$ das kontinuierliche Spektrum des Analogsignals $q(t)$ bezeichnet:
$$Q_{\rm A}(f) = Q(f) \star P_{\delta}(f)= \sum_{\mu = -\infty}^{+\infty} Q(f - \mu \cdot f_{\rm A}) \hspace{0.05cm}.$$
Diese Gleichungen werden im nächsten Abschnitt durch ein Beispiel verdeutlicht.
Wir weisen Sie hier auf den zweiten Teil des Lernvideos Pulscodemodulation (Dauer 12:53) hin, das die Abtastung und die Signalrekonstruktion systemtheoretisch erklärt.
Abtastung und Signalrekonstruktion (2)
Die obere Grafik zeigt schematisch das Spektrum $Q(f)$ eines analogen Quellensignals $q(t)$, das Frequenzen bis $f_{\rm N, max} =$ 5 kHz beinhaltet. Tastet man das Signal mit der Abtastrate $f_{\rm A} =$ 20 kHz (also im jeweiligen Abstand $T_{\rm A} =$ 50 μs) ab, so erhält man das grün skizzierte periodische Spektrum $Q_{\rm A}(f)$. Da die Diracfunktionen unendlich schmal sind, beinhaltet $q_{\rm A}(t)$ auch beliebig hochfrequente Anteile und dementsprechend ist $Q_{\rm A}(f)$ bis ins Unendliche ausgedehnt (mittlere Grafik). Darunter (rot) gezeichnet ist das Spektrum $Q_{\rm A}(f)$ für die Abtastparameter $T_{\rm A} =$ 100 μs ⇒ $f_{\rm A} =$ 10 kHz.
Aus diesem Beispiel lassen sich folgende wichtige Erkenntnisse bezüglich der Abtastung gewinnen:
- Beinhaltet $Q(f)$ Frequenzen bis $f_{\rm N, max}$, so muss die Abtastrate $f_{\rm A} ≥ 2 · f_{\rm N, max}$ gewählt werden ⇒ Abtasttheorem. Bei kleinerer Abtastrate $f_{\rm A}$ (also größerem Abtastabstand $T_{\rm A}$) kommt es zu Überlappungen der periodifizierten Spektren und damit zu irreversiblen Verzerrungen.
- Gilt exakt $f_{\rm A} = 2 · f_{\rm N, max}$ wie in der unteren Grafik des obigen Beispiels, so kann $Q(f)$ aus $Q_{\rm A}(f)$ – bzw. im PCM–System $V(f)$ aus $V_{\rm Q}(f)$ – durch einen idealen rechteckförmigen Tiefpass $H(f)$ mit der Grenzfrequenz $f_{\rm G} = f_{\rm A}/2$ vollständig rekonstruiert werden.
- Erfolgt dagegen die Abtastung mit $f_{\rm A} > 2 · f_{\rm N, max}$ wie in der mittleren Grafik des Beispiels, so kann empfängerseitig zur Signalrekonstruktion auch ein Tiefpass $H(f)$ mit kleinerer Flankensteilheit verwendet werden, solange die folgende Bedingung erfüllt ist:
$$H(f) = \left\{ \begin{array}{l} 1 \\ 0 \\ \end{array} \right.\quad \begin{array}{*{5}c}{\rm{f\ddot{u}r}} \\{\rm{f\ddot{u}r}} \\ \end{array}\begin{array}{*{10}c} {\hspace{0.04cm}\left| \hspace{0.005cm} f\hspace{0.05cm} \right| \le f_{\rm N, \hspace{0.05cm}max},} \\ {\hspace{0.04cm}\left|\hspace{0.005cm} f \hspace{0.05cm} \right| \ge f_{\rm A}- f_{\rm N, \hspace{0.05cm}max}.} \\ \end{array}$$
