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64QAM调制原理.doc

于 2021-06-09 发布
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64QAM调制原理   (1)基于  DVB-C的有线数字电视 基于DVB-C的有线数字电视采用了频分(8MHz与8MHz之间)与时分(8MHz之内)复用相结合的方法在一个物理频道上可传输6~8套标准清晰度(码率4Mb/s对应40多万像素)电视节目或2套高清晰度(码率18Mb/s对应200多万像素)电视节目。具有图形质量好,可达到DVD的图象质量。传输节目的套数多(可上百套),而且还可像手机一样移动接收且无重影。同时有线数字电视信号的抗干扰能力也模拟电视信号强(源于信道编码),此外有线数字电视还具有模拟电视无法比拟的条件接收(可从技术手段上彻底解决收费与非法偷接信号的问题)和电子节目指南(EPG)等一系列优点。由于有线数字电视系统远比模拟电视系统复杂,其关键技术也比模拟电视好,主要体现:信源编/解码、信道编/解码、传输复用、64QAM正交幅度调制、条件接收(CA)系统、中间件技术和大屏幕显示技术等。我们知道模拟电视的三大技术指标是C/N、CTB和CSO,而有线数字电视系统的主要技术指标除了这3项之外还有:采样频率、量化比特率、数码率(数码率=采样频率*量化比特率)、误码率、相位抖动和调制误差率(MER)等。需要说明的是模拟电视与数字电视的载噪比(C/N)的定义不同:对模拟电视而言C/N的定义是图象载波电平的有效值与规定噪声带宽(5.75MHz)的噪声电平的均方根值之比。而数字电视的C/N的定义却是己调制信号的平均功率与规定噪声带宽(6.95MHz)内的噪声的平均功率之比。   (2)常用的数字调制方式 所谓数字调制是指用数字的基带信号对正弦载波信号的某些参数(幅度、频率和相位)进行控制,使之其随基带信号的变化而变化。数字调制有幅移键控(ASK)、频移键控(FSK)和相移键控(PSK)三种基础形式。当然也可由这三种基本形式组合成联合键控,例如mQAM调制就是幅度和相位的联合键控。此外,还有编码正交频分复用(COFDM),X进制残留边带调制(美国数字电视使用,其中8VSB相当于相当于64QAM,16VSB相当于相当于256QAM)等。数字调制与模拟调制从本质上讲没有什么区别,只不过模拟调制(以调幅为例)对载波的调制是连续的(信号本身就是连续的),同时在收端对载波信号的调制参量的幅度也是连续地估值。而数字调制则对载波的调制不是连续地估计。而数字调制则对载波的调制不是连续的,仅是若干个离散的值,在收端只对载波信号的离散调制参量的幅度进行检测。   衡量数据信号的载波调制有两个重要的指标,一是频带利用率(调制效率,单位频带内所能传输的比特数);二是功率利用率(在满足误码率的条件下所需功率越小,功率利用率越高)。我们知道数字通信系统的研究的目标是在最小的信道带宽内,以最低的差错率和最低的信号功率来传输最大的数据量。由于图象信号压缩编码后的码率仍是4M/s(标清),为了在有限的带宽内传输更多的消息量,通常既要求调制效率较高,同时也要求功率利用率较高,而mQAM因其是抑制了载波的调制,具有较高的功率利用率,刚好满足这一点。因此,基于DVB-C有线数字电视采用mQAM调制方式,64QAM b/s是高效的二维调制,理论上调制效率可达6b/s,但考虑滚降和信道编码后实际调制效率为4.75b/s。 (3) 64QAM调制     我们知道单独使用幅度或相位携带信息时,不能充分利用信号平面,这可从星座图上直观地看到,对mASM调制而言,星座点分布在一条轴线上,mPSM调制的星座点分布在圆周上,同时伴随着m的增大其星座点的距离也跟着减小,造成抗干扰能力的下降。为解决这一问题mQAM调制应运而生,它是一种二维调制,同时具备较高的调制效率和较好的功率利用率。mQAM调制可充分利用信号平面,星座点的分布呈块状。 mQAM调制既可以用无线信道,也可以用有线信道。由于有线数字信道以HFC网络为传输媒介,信道的条件较好,m的数值可选的稍大一些。一般而言m的数值选择要兼顾调制效率和信道条件这两方面因素,故基于DVB-C的有线数字电视选用64QAM调制。 64QAM调制是基于DVB-C的有线数字电视的核心技术,所谓QAM是用两个独立的基带信号对两个相互正交的同频载波进行抑制载波的双边带调制。在mQAM中m叫状态数,通常取值为16、32、64、128和256,状态越低(意味着星座点之间的空间距离远)抗干扰能力强,但调制效率较低(携带的消息量少),反之状态数越大(意味着星座点之间的空间距离近)抗干扰能力弱,但调制效率较高(携带的消息量大,同时要求信道质量也越高,即要求优质的光缆电缆和各种有源无源器件直至优质的施工质量)。有线数字电视DVB-C标准中规定使用的是64QAM,需要特别注意的是64QAM的名称虽为正交幅度调制,但实际上却是所谓的振幅-相位联合键控,这是一个有线数字电视中非常重要的概念,正因为QAM相位调制(依靠不同的相位携带不同的消息),才导致了有线数字电视对HFC传输网络质量的要求高于模拟电视。64QAM中的64个状态(星座点)上的每个星座点的解调要靠幅度和相位共同决定,64QAM中采用的是8进制(或8电平,提高效率),每个星座点由6比特(6位二进制组成,从000000~111111),所有的信息(视频码流、音频码流、和辅助数据码流)都在每一个星座点中的6比特中。 (3.1)64QAM调制的原理 所谓mQAM是用两个独立的基带信号对两个相互正交的同频载波进行抑制载波的双边带载波。设ml(t)和mQ(t)是两个独立的基带信号,cosωct和sinωct是相互正交的载波,则发送端形成的正交振幅调制信号为:     e0(t)=mI(t) cosωct mQ(t) sinωct 其中:cosωct为同相信号或I信号,sinωct是正交信号或Q信号。以64QAM为例,经2~8电平转换后可得到-1、-3、-5、-7、 1、 3、 5和 7共8个电平,则调制器I(正交)输出的8个信号为 7sinωct、 5sinωct、 3sinωct、 1sinωct、-1sinωct、-3sinωct、-5sinωct、-7sinωct;调制器Ⅱ(同相)输出的8个信号为: 7cosωct、 5cosωct、 3cosωct、 1cosωct、-1cosωct、-3cosωct、-5cosωct和-7cosωct。两路己调信号相加共有64个不同的组合,这样便形成64QAM的星座图。图Ⅰ为mQAM调制原理示意图。 由64QAM调制原理知其调制流程如下: (1)                                  输入多路复用的TS(系统复用器完成,一般而言一台复用器对应一台64QAM调制器),首先进行串并变换,即将一路串行码流变成二路并行码流,速率减半,码流为二进制; (2)                                  扰码频谱扩散(扰码是为了避免DVB-C数据帧结构中的长连“1”或长连“0”的出现,以便在接收端恢复时钟信号。MPEG-2传输复用包经过扰码处理后,其“1”或“0”在时间上变得均匀分布,此外扰码频谱扩散还能保证星座图中各点的能量密度一致); (3)                                  信道编码(外码,码型为RS,纠错FEC,为对付突发干扰引入外交织,内交织在188字节中进行,外交织包含RS编码在204字节中进行); (4)                                  字节映射成符号,即完成电平变换或称为进制变换(2电平变为8电平或2进制变为8进制,首先进行比特到符号的转换,如64QAM是将8比特数据转换成6比特为一组的符号); (5)                                  Nyquist滤波信号成型(即基带成形,在64QAM调制之前对I、Q信号进行升余弦平方根滚降滤波); (6)                                  多电平正交幅度调制64QAM产生中频信号,先由振荡器产生同相的载波,然后经移相90度后产生正交的载波,同时调制完成后将抑制载波,因为载波不携带任何信号; (7)                                  并串变换,既将二路并行码流变成一路串行码流,速率增加一倍,码流已不是二进制,而是变为8进制的符号; (8)                                  上变频形成RF信号输出。    这里的幅移键控本质上是一个乘法器,它将数据脉冲信号与正弦载波信号相乘,输出为已调信号。换言之,幅移键控即数字脉冲为1时,对应已调波有输出1信号,反之当幅移键控的数字脉冲为0时,对应已调波信号输出0信号。可见幅移键控实际上是将基带信号的频谱在频率轴上进行搬移。    64QAM调制器共有44种不同的相位,64种不同幅度,星座图中64个状态(000000~111111)中每一个状态的幅度和相位都是一一对应的关系,但由于存在着一些相位相同的星座点,这些点的判决由不同幅度和相同的相位共同决定,其他判决点由不同幅度和不同相位共同决定。     盲均衡(时域均衡)即指不需要训练信号,仅利用接收信号本身的先验信息便可均衡信道特性,使均衡器的输出信号尽量接近发送信号。 mQAM调制器的振荡器有传统的模拟振荡器和现代的数字振荡器之分,进口mQAM调制器一般为数字振荡器,其性能远优于模拟振荡器。基于数字振荡器的mQAM具有完美的正交调制、没有幅度不平衡、载波完全抑制和非线性失真等优点。 mQAM在调制时产生两个边带信号和一个载波分量,但载波分量不携带任何信息,不能有效的利用功率,因此在调制的输出信号中将载波抑制掉。在机顶盒的解调中采用相干解调,相干解调的关键技术是相干信号的提取,即载波的提取。相干载波需从抑制载波的已调信号本身中恢复出参考载波,通常采取非线性处理和滤波提取。经过非线性处理可以让不含载频的信号产生载频,然后再滤波提取,一般情况下,载波提取和解调是在同一个环内同时完成的,主要有平方环和考斯塔斯环(Costas)两种。然后机顶盒中恢复出的载波要与64QAM调制器产生的载波同频同相,这叫载波同步。此外数字系统中还有位同步(码元同步或比特同步)、帧同步和网同步等。 (3.2)64QAM调制的主要技术指标 64QAM调制器是数字调制器,其主要技术指标也较模拟的中频调制器多,mQAM调制器规定数字频道的载频安排在每个物理频道8MHz的中央位置,各频道的频率范围与模拟电视一致,也分捷变频和固定频道两种形式。下面以科学亚特兰大SA公司的主流品种QUASAR MKII(1U高度标准19英寸安装尺寸)mQAM调制器为例简介其主要技术指标和含义。 (1)                                       接口指标  接头:BNC,75Ω              ASI输入(标准配置)  类型:异步串行接口  包格式:自动检测:188/204包  码率:1~215Mb/s(最小1 Mb/s净荷) (2)                                       RF输出 接头:F头,BNC或75Ω,50/70Ω 频率:50~870MHz  带宽:1~8MHz可选  电平;50~60dBmV  回波损耗:≥15dB  BDR:≥9×10-9  SNR:≥50dB  RF测试口电平:-20 dB (3)                                       信号指标  信道编码;纠错方式FEC、RS编码和外交织  交织深度:I=12  MER(均衡后)≥40 dB(射频) 包格式:自动检测:188/204字节包  QAM星座:16、32、64、128、256QAM  支持的输入码率:高达215 Mb/s  符号率:1~7Mbaud  PID过滤功能:可选 (4)                                       网络接口  接口类型:RJ45  接口速率:10Base-T  支持协议:HTTP、SNMP (5)                                       选件     DS-3电信输入接口     64QAM调制器中最重要的一个技术指标是调制误差率(MER)。调制误差率国标的定义是理想矢量的幅度的平方与误差矢量幅度平方之比。显然调制误差率与反射损耗一样越大越好,国标规定64QAM的MER要大于32dB,256QAM的MER要大于30dB,图2为调制误差率示意图。         图2    调制误差率MER示意图 64QAM调制器还有一个信道指标有效载荷,数值为38Mb/s(不含RS编码),通常节目只能用到36Mb/s,还要留一部分码流传输EPG等辅助数据。它的含义是8MHz带宽内传输的码流不能大于此值(比如传10多套标清或3套高清电视节目),否则就会发生码流溢出的现象,从而导致马赛克或黑屏出现,就像GE中发生拥塞会降低传输速率或丢包一样。依标清电视码率4Mb/s和高电视码率18Mb/s,一台64QAM调制器可传8套标清或2套高清电视节目(还要为辅助数据如EPG等留下部分码流)。 选件DS3输入接口(北美标准三次群速率为45Mb/s)的功能很有使用价值,因为当今的广电网络并不是一个孤立的网络,大都通过SDH联网。上接省干SDH网络,下连各县SDH网络,可以说起到承上启下的作用。因此,从省网下传的信号和下连各县的信号都是走DS3通道,有了这个输入接口则SDH网络来的信号可以直接进入mQAM调制器,非常方便。相反若没有这个接口则还要使用网络适配器进行信号格式转换,即不方便也不经济。 (3.3)  64QAM调制和HFC网络的关系 基于DVB-C的有线数字电视前端平台中的设备和HFC网络联系最紧密的莫过于64QAM调制器了,其它前端设备如MPEG—2编码器和系统复用器等与HFC网络关联度不大,不像64QAM调制器那样对HFC网络的影响是直接和显著的。因此,从这个意义上讲64QAM对HFC网络有着举足轻重的作用。这样因为64QAM除了完成正交幅度调制外,还要完成信道的编码等功能。因为在实际运用中解码器(机顶盒)处要求MER大于30 dB,调制误差率反映了整个系统中信号所有类型的损伤和劣化。因此,调制误差率可以看成接收信号的品质因数,即数字信号能被正确还原的概率。可以这样理解调制误差率几乎相当于信噪比(S/N)的技术指标。显然调制误差率(MER)越高越好,这一点由调制误差率的定义不难看出。国标64QAM的MER要求大于32dB,好的可以大于43 dB,高于国标10 dB。显然,调制误差率是64QAM调制器中最重要的一个技术指标,这一点就像HFC网络中射频放大器的非线性失真指标一样重要。调制误差率(MER)高意味着对HFC网络的质量要求可以较低,即容许放大器串联的级数可以稍多,容许网络中有一些反射、接触不良和同轴电缆的质量可以稍差一点等等。反之若调制误差率(MER)指标越低,意味着对HFC网络的质量要求较高,即容许放大器串联的级数少,同时对HFC网络中存在反射、接触不良和同轴电缆的质量等提出了更高的要求(实际情况表明,这一点往往是不容易达到的)。由此可见调制误差率(MER)也是区分QAM调制器档次高低的关键技术指标。

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    晶圆缺陷检测与分类的卷积神经网络;针对晶圆检验时扫描电镜图像的缺陷检测和缺陷分类两问题,采用了“ ZFNet”的卷积神经网络来分类晶圆缺陷,并基于该分类器实现了一种“基于块的卷积神经网络”缺陷检测算法。为了提高准确率和加快速度,又改动“更快的区域卷积神经网络”实现了另一种检测算法。第卷第期邡鑫,史峥:晶圆缺陌检测与分类的卷积神经网络ZENet classifierDarker ImIn.ril” HumpBitel检测算法示意图在训练检测器时,数据集是检测器原始尺寸的图像,且包含标记好的缺陷区域和类型。我们结构通过·系列数据扩张操作,得到组数据,随机选取相比于检测算法主作为训练集,作为测试集。要从以下三方面进行了针对性的改进算法中需要优化的参数有滑动窗口尺寸滑()针对重复计算卷积的缺点,采用先动步幅、概率阙值、面积阙值,由于无法求出统一计算特征图,再按)进行映射各参数与检测结果的明确关系式,所以采用遍历法优化参截取的办法。如图,先通过卷积网络(数。因为检测到的缺陷尽量正确和尽量检测到所有缺陷是)对输入图像计算得到其特征图,因为在输入图像矛盾的,故以精确率和召回率的调和平均值作为优上的都能映射到特征图上,所以从输入图像上按化目标,也可根据实际需要调整两者权重满足不同侧重。割取图像进行卷积运算可以替代为直接从特征图上按测试结果映射后的范围割取,从而避免多次重复计算卷积。由于用训练好的检测模型对测试集检的大小形状不·,而全连接层的神经元连接数是固定的,测,计算模式下每张图大概耗时如果检测到的缺所以对割取得到的子特征图,通过层次采样到统陷与标准答案的且类型相同,则判为正确,否尺寸以连接到全连接层。则判为错误。得到结果如表,计算得:laut Image精确率Feature Map召回率ROI其屮正确缺陷的平均表检测器测试结果数量正确错误network有缺陷(正类)图映射示意图从检测结果来看该算法基本实现∫对图像上晶圆()针对滑动窗口尺寸单·的缺点,增缺陷的检测和分类,但是值较低,缺陷检测位置不加了滑动窗口的尺寸类型,并且增加由一个全卷积网络准确,检测耗时较长,分析其原囚如下)组成的()检测出错的数据中,缺陷较大的类型易判断错,)来预判断是否有缺陷。本文采用面积缺陷较小的容易被漏掉,说明只使用一种尺寸的滑动框很分别为,长宽比分别为、共难适应尺寸变化范围较大的缺陷种尺寸的滑动窗口,依次计算其中有缺陷的概率,再从中)滑动框步幅减小则算法耗时平方倍增加,而步幅筛选出一定数量最有可能有缺陷的区域,进行非极大值抑过长造成缺陷概率分布图分辨率较差,从而检测到缺陷位制(),最后得到一定数置准确度较差量的候选区域。()相邻滑动框都有大量重叠,所以每个区域都被多()针对缺陷检测位置准确度差的缺点,次重复送入计算卷积,导致算法耗吋较长。在全连接层后连接一个边界回归层在与上述检测算法相似的图像目标检测领域,近来出用来修正缺陷位置,该回归层与分类层并列。现的很好的克服了以上缺点并取得了很好的针对本文的缺陷检测问题,直接套用标准效果,所以下面介绍如何通过改动实现品圆并不能解决问题。因为判断晶圆的缺陷类型通常需缺陷的检测与分类。要结合缺陷区域周围的图形信息,而在预判断是否有C1994-2017ChinaAcademicJournalElcctronicPublishinghOusc.Allrightsrescrved.http://www.cnki.nct计算机工程年月日缺陷吋还进行了边界回归。虽然更加准确的给出缺陷的位()将原尺寸为的图像调整为置,但送入检测网络的特征儿乎不包含缺陷周围图肜信息,使得滑动窗口尺寸能够适应缺陷大小的变化范围,也可以导致缺陷分类不准。故木文对标准徹了一些根据实际情况来具体调整。改动:得到缺陷检测算法如图,卷积网络(()将改为只判断滑动窗口内是否有缺陷,而,)将输入图僚转换成多种特征图;根据不进行边界回归,也就是只计算所有滑动窗口有缺陷的概特征图从滑动窗口中选出最有可能存在缺陷的率,选取可能性最大的个,做非极大值抑制,再选出层根据特征图中抽取出对应特征组成特可能性最大的个进行检测。征向量;检测网络()根据特征向()将卷积层的尺寸加大为,加大感受野量判断缺陷类型,并进行边界回归;最后通过和概率),从而在判断滑动框內是否有缺陷吋能参阈值对候选缺陷进行过滤即可得到最终缺陷。考更多的周围信息。Detection NetworkonFolutionnl actorSoftmaxRuI Puling liver,e Prop卟 edMS+PrubilitessionInput Image 1024*1024Fully 10 dyercrectCcrvchrionalLaver size 747图检测算法示意图模型训练和平均值作为优化目标,并且使用相同的训练集和图中的检测算法也是基于架构实现,因为卷测试集积网络提取的特征类型对相似普遍有效,故其卷积网络的测试结果参数是直接迁移第章分类器的卷积层参数。但是用训练好的检测模型对测试集检测,和的参数则需要通过方法进行训练,标准计算模式下每张图大概耗时,采用相同判定标准,提供了分开和联合两种训练方式。为了节约得到检测结果如表(其中负类总数与表中总数不同是因时间,本文采用联合训练方式,并结合缺陷检测问题的实为同一张图屮可能检测到多个缺陷),计算得际情况调整超参数精确率在训练时,对每张输入图像,要计算的滑动窗口召回率数量庞大(种尺寸的滑动窗口,滑动步幅)。所以从中随机抽取个作为训练集,其中正例其中正确缺陷的平均负例,且正例占比不超过。分类器采用表检测器测试结果损失函数数量正确错误在训练时,设置提供个,从中随有缺陷(正类)机选取个作为训练集,其屮正例无缺陷(负类)负例,且正例占比不超过。另外设置学从结果来看该算法各方面都优于检测算习率分类器采用损失函数,而边界回法和值更高说明检测检测缺陷类型正确归采用函数。且位置准确,而且速度也大大提高(检测一张图像耗时从为了与检测算法对比,在最后通过遍历法缩小到)。如图为检测缺陷示例,共中标注了缺陷优化和概率阈值时,同样以精确率和召回率的调位置、类型和对应概率C1994-2017ChinaAcademicJournalElcctronicPublishinghOusc.Allrightsrescrved.http://www.cnki.nct邡鑫,史峥:晶圆缺陷检测与分类的卷积神经网络I I图检测结果示例图结束语而对图像上的缺陷检测和缺陷分类这两个问题,本文提出的改动后的检测算法能够精准、快速地从图像中检测出缺陷并同吋进行分类。得益于卷积神经网络良好的特征学习能力,该检测算法能够根据标记好缺陷位置和类型的数据自动学习特征,从而尽量避免人工千预,使算法具有较强的适应能力。参考文献徐姗姗刘应安徐昇基于卷积神经网络的木材缺陷识别山东大学学报工学版刘云杨建滨王传旭基于卷积神经网络的苹果缺陷检测算法电子测量技术江帆刘辉王彬等基于模型的图像识别计算机工程C1994-2017ChinaAcademicJournalElcctronicPublishinghOusc.Allrightsrescrved.http://www.cnki.nct
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