DETECCION DE ESQUEMA DE MODULACION QAM EN SISTEMAS DE TRANSMISION DVB-C

Mauricio Herrera Duran

Ingeniería de telecomunicacionesSéptimo semestre

U de A2012

INTRODUCCIÓN

• El DVB (Digital Video Broadcasting) es un organismo encargado de crear y proponer los procedimientos de estandarización para la televisión digital compatible. Hoy en día, los más utilizados son el DVB-S y el DVB-C, que operan de manera satelital y cableado respectivamente

• Este trabajo se hace porque se quiere simular mediante algoritmos y teorías de optimización, un caso que a diario está presente en los hogares, que actúa cuando prendemos un televisor, pero que obviamos porque solo se es consumidor del servicio. Decodificador CISCO 8685 DVB HD

OBJETIVOS

• GENERAL Mostrar, basado en redes neuronales y su método de mapas auto-organizados,

cómo un receptor de un sistema DVB puede dar el primer paso en su trabajo, detectando el esquema de modulación usado en la transmisión de datos suponiendo, obviamente, que hay sincronía entre los extremos del sistema, ya que DVB está basado en un esquema de funcionamiento OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing).

• ESPECIFICOS Utilizar un método de redes neuronales, para ver su eficiencia a la hora de

aplicarse a una situación real en el ámbito de las telecomunicaciones. Simular mediante software el esquema de funcionamiento de una red neuronal,

que hoy en día está siendo muy utilizado para simular comportamientos de procesos reales.

Aprender un poco a cerca del esquema de funcionamiento del DVB y de los estándares que lo regulan en ciertas partes del mundo, ya que en Estados Unidos, Canadá y Japón coexisten con otros sistemas propietarios.

Entender porque en la actualidad es tan importante simular casos de la vida real en software y que estas dos contrapartes, cada día se dan más la mano.

JUSTIFICACION

• El trabajo aquí desarrollado usando el programa MATLAB, se basa principalmente en los esquemas de modulación que trabajan los sistemas DVB-C, que abarcan modulaciones QAM en el orden de 16 a 256 aunque por fines teóricos de las redes neuronales, solo trabajaremos en el rango de 16 a 64(16, 32, 64). Si alguien quisiese hacer los faltantes, no tendría mayor tarea, su trabajo constaría de aumentar unas cuantas líneas al código que hizo posible el desarrollo práctico del artículo.

• Es muy interesante el análisis de un sistema tan importante en el diario vivir del ser humano, por medio de las redes neuronales, ya que estas por medio de iteraciones sucesivas o épocas en el entrenamiento de las neuronas, buscan acomodarse en los centroides de las regiones que se quieren clasificar. En las redes auto-organizadas, el entrenamiento se realiza presentando sólo entradas. Como resultado de este aprendizaje no supervisado (no se precisa de una función objetivo), la red debe descubrir patrones o características significativas en los datos de entrada, e incorporarlas a sus pesos (auto-organización).

PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA• Después de que en la justificación de manera informal se vio un

poco de porque se hace el trabajo, incluyendo algunas definiciones, se podrá ahora definir y explicar brevemente el caso que nos obligo a unir un sistema de comunicaciones con las redes neuronales. Supóngase que usted está en Medellín, y enciende su decodificador de UNE y su TV, este se demora un periodo de tiempo corto (no más de medio minuto), en mostrar algún canal.

• como o de qué manera el receptor podría saber y entender el esquema de modulación que usó el transmisor cuando envió los datos, suponiendo a demás que la información pasó por un canal ruidoso llegando la señal distorsionada en amplitud y fase.

SOLUCIÓN DEL PROBLEMA• Supóngase que se está en una residencia de Medellín, en

la cual el servicio de TV digital esta dado gracias a la empresa UNE. Se enciende el TV que está conectado a un modem. Al encender este, en el TV sale un mensaje que dice inicializando sistema. En este tiempo, que está entre los 20 segundos más o menos, el modem cumple con una serie de funciones, las cuales se trataron con anterioridad. El DVB-C trabaja con velocidades efectivas de 25 Mbps en un ancho de banda de 8 MHz por canal, de lo cual resultaría que en los 20 segundos llegaran 500 millones de bits (Mb), de los cuales utilizaremos 10 Kb para simular la detección del esquema de modulación utilizado en el proceso de transmisión.

• El objetivo principal será descubrir el orden de la modulación QAM

-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5-5

-4

-3

-2

-1

0

1

2

3

4

5Mapa de constelacion de la señal QAM ideal

-8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8-8

-6

-4

-2

0

2

4

6

8Mapa de constelacion de la señal QAM en el receptor

Este es el orden de modulación correcto

• Se evalua mediante las fases y amplitudes, si la modulación usada en el sistema pudo haber sido de orden 16. Se nota claramente como las 16 neuronas no se acomodan satisfactoriamente a los centroides del mapa de constelación, entregando un error de simulación de 0.77 %.

• Se evalua si la modulación es de orden 32, y efectivamente se ve como las neuronas debido a patrones o características significativas en los datos de entrada, modifican sus pesos hasta que cada una de ellas se ubica en un centroide, logrando un menor error que en la figura anterior, 0.24 %.

• Al igual que en la figura (3), vemos que las 64 neuronas no se acomodan debidamente a los centroides de las regiones, aunque en este caso se acomodan más de una neurona por región, la media del error de simulación es de 1.28%.

CONCLUSIONES• A medida que se fue desarrollando el trabajo, se pudo notar la eficacia

que presentan herramientas, como las redes neuronales, a la hora de querer clasificar en un receptor DVB-C las fases y amplitudes correspondientes a un orden específico de modulación, algo que logra hacer el software mediante la creación de una red que puede llegar a clasificar como lo haría el cerebro apoyado por el ojo humano.

• Se hizo uso de redes neuronales y se demostró que para una modulación de 32-QAM el algoritmo funciona pertinentemente, al igual que lo hará para los otros dos casos, así que esta podría ser una solución para incluir en un modem de TV DVB-C, aunque la simulación y el encuentro del tipo de modulación dura aproximadamente 1 minuto, la red entrega el valor indicado sin error, tomado como muestra 10000 bits, ya que como se puede apreciar la SNR es de 5dB, muy pequeña comparada con la que presenta realmente un sistema común de DVB que es de 30dB. Así que si suponemos los 30dB y tomamos los mismos 10000 bits de muestra, el tiempo de simulación disminuiría notablemente.

• En un procedimiento como el desarrollado en este articulo, en el que el entrenamiento es no supervisado debido a la no existencia de valores targets, se puede caer en sobre-entrenamiento de las neuronas, el cual se da a partir de la época en que las neuronas no son capaz de modificar sus pesos con otro valor, es como si ya se hubiera hallado la solución más optima. Este precio se debe pagar, para algún M en cualquiera de los 3 ciclos ‘for’, aunque aquí se trato un número de épocas de 130, con las cuales se asegura el menor sobre-entrenamiento posible para obtener un buen resultado.