COMUNICAÇÃO DIGITAL 1. INTRODUÇÃO PROF. MARCIO EISENCRAFT

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1 COMUNICAÇÃO DIGITAL 1. INTRODUÇÃO PROF. MARCIO EISENCRAFT Baseado em principles-of-digital-communications-i-fall-2006/video-lectures/lecture-1-introduction/ 1

2 Comunicação Digital: Indústria gigante e normalmente com crescimento rápido, comparável em tamanho à indústria de computação Objetivo do curso: Estudar os aspectos dos sistemas de comunicação que são únicos a estes sistemas. Pouco foco em hardware ou software (similares a outros sistemas) 2

3 Teoria tem um impacto muito forte sobre projeto de sistemas de comunicação digital Base: Teoria da Informação, desenvolvida em 1948 por Claude Shannon Por 25 anos ela foi uma teoria elegante e fonte de problemas de pesquisa. Hoje ela é fundamental para o projeto de sistemas (bits/s) Ainda é baseada em ideias abstratas. As ferramenta são simples mas requerem um profundo entendimento. 3

4 Existe uma complexa relação entre modelagem, teoria, exercícios e Engenharia/projetos Usam-se modelos muito simples para entender ideias. Assim, geramos teoremas gerais muito poderosos e insights sobre modelos mais complexos e a realidade. Exercícios: tem objetivo de auxiliar a entender estes princípios chegar à resposta correta não é o fundamental já que o modelo é muito simplificado A Engenharia é baseada em aproximações e julgamentos baseados em múltiplos modelos simples e insights 4

5 Sistemas de comunicação do dia a dia (sistema telefônico, a Internet) tem uma complexidade incrível Precisam ser projetados e entendidos baseados em simples princípios arquitetônicos Chave: usar interfaces padrão e camadas Interface mais importante é entre fontes e canais Interface padrão: sequências binárias de dados (bits/s) A entrada do canal é uma sequência binária sem significado (do ponto de vista do canal) 5

6 Interface binária Entrada Voz Imagem Sinal biomédico, etc. Codificador de fonte Codificador de canal Sinal Analógico Canal Ruído Distorção Saída Decodificador de fonte Decodificador de canal Figura 1 Separação entre codificação de fonte e de canal Pré-requisitos: Probabilidades; Sinais e Sistemas 6

7 1.1 CODIFICADOR DE FONTE Codificador de fonte tem 3 tarefas: Forma de onda em tempo contínuo Sequência (amostragem) Sequências Símbolos (digitalização) Símbolos Bits Decodificador faz o processo inverso Bits Símbolos Símbolos Sequências de números Sequências Formas de onda 7

8 Sequência analógica Sequência de símbolos Forma de onda Entrada Amostrador Digitalizador Codificador Discreto Codificador de canal Canal Decodificador de canal Canal binário confiável Forma de onda Saída Filtro analógico Look up Table Decodificador Discreto Figura 2 Camadas do codificador de fonte 8

9 Interface binária: a fonte pode produzir pacotes irregularmente espaçados (dados) ou fluxos (streams) (voz, vídeo, etc.) Canais aceitam fluxos ou pacotes, mas filas geralmente existem Problemas de filas são separáveis e não serão estudados aqui (veja cursos de redes) Estudaremos como reduzir a taxa de bits de fontes, aumentando a taxa de bits toleráveis em canais (compressão de dados) 9

10 1.2 CANAL O canal é dado (não está sob controle do projetista) Usualmente envia formas de onda necessário transformar bits em formas de onda na entrada e formas de onda em bits na saída Comunicação digital Interface binária Z(t) Ruído X(t) Entrada Saída Y(t) Fig.3 Um canal com ruído branco gaussiano aditivo (AWGN) 10

11 Para canal AWGN com limitação em banda, a capacidade (em bits/s) é C W = log2 1+ NW 0 W é a largura de banda em Hz, P é a potência do sinal, a potência do ruído. (Shannon) NW 0 P Em canais com ruído existe um limite fundamental para a taxa de transmissão! Noise is like death or taxes Este limite é essencialmente atingível na prática Canais sem fio tem complicações adicionais: múltiplos caminhos físicos entre entrada e saída O comprimento relativo dos caminhos muda no tempo, causando desvanecimento por múltiplos percursos (multipath fading) Modelado por filtro linear variante no tempo. 11

12 1.3 CODIFICADOR DE CANAL Interface binária Codificador discreto Modulador Sinal Analógico Canal Ruído Distorção Decodificador discreto Demodulador Fig. 4 Separação da codificação em codificador discreto e modulação 12

13 Codificador discreto: mapeia bits de uma taxa em bits numa taxa mais alta. Assim é possível corrigir erros no canal Ex: 0 000; Corrige 1 erro (Hamming) Modulação : mapeia bits em formas de onda diferentes Modulação usualmente separada em mapear formas de onda em banda base e depois modulação para banda passante Prática moderna: frequentemente combina-se todas estas camadas em modulação codificada (soft decision) 13

14 1.4 COMPLEXIDADE COMPUTACIONAL Cada vez mais, a complexidade computacional de sistemas tem pouco impacto no custo por causa da tecnologia de chip (quase de graça) OBS1: Baixo custo com alta complexidade requer grandes volumes, longo tempo de desenvolvimento e projeto cuidadoso (ex: celulares) OBS2: Sistemas complexos são frequentemente não completamente entendidos. Muitas vezes não funcionam ou não são robustos OBS3: Aplicações especiais, como envolvem pequenos números, precisam estender os chips usados em aplicações mais gerais com extensões relativamente simples 14