У меня нет классического образования в области радиотехники, но связь представлений сигнала во временной и частотной областях меня сильно интересует. При попытке сформировать в голове ясное представление возникают примерно такие вопросы.

Рассмотрим базовую ситуацию для любого радиоканала.

Передатчик излучает немодулированную несущую (Рис. 1)

Обязательным условием всех способов повышения помехоустойчивости при передаче информации по зашумленным каналам связи является введение информационной избыточности. Вид избыточности и ее размер определяется используемым способом помехоустойчивого кодирования. Выбор способа кодирования происходит с учетом параметров сигнала и характеристик канала связи: для цифрового канала – интенсивности ошибок, для аналогового канала – уровня шума и помех. Большое значение имеет степень сложности кодирования/декодирования и, соответственно, требуемая вычислительная мощность. Практически во всех корректирующих кодах, обеспечивающих автоматическое исправление ошибок, степень вводимой избыточности определяется способом кодирования и жестко связана с размером кодируемого информационного блока. Поэтому представляет интерес возможность использования избыточности, размер которой регулируется в соответствии с уровнем шума в канале связи.

Тривиальный способ введения избыточности – увеличение длительности сигнала добавлением фрагмента любой длительности и любого содержания, например, нулевого. Это способ фиксирует параметры шума в канале, но не позволяет уменьшить уровень искажений сигнала. Но если избыточность вводить не в сигнал, а в спектр сигнала, результат оказывается другим. При цифровой обработке сигналов широко используется операция интерполяции (передискретизации) – повышение частоты дискретизации. При этом к высокочастотному концу цифрового спектра добавляется нулевой фрагмент требуемой длительности. В результате обратного преобразования Фурье (ОПФ) формируется сигнал, содержащий большее количество отсчетов, то есть, имеющий ту же форму, но более высокую частоту дискретизации. При передаче этого сигнала по каналу связи происходит наложение аддитивного случайного шума. В приемнике в процессе устранения введенной избыточности есть возможность провести усреднение случайного шума и снизить уровень искажений. Проведено моделирование в среде MATLAB этого способа передачи.

Передача информации по радиоканалу всегда сопровождается воздействием шумов и помех. Для уменьшения их влияния на надежность передачи разработано большое число методов, однако ни один из них не является оптимальным и не может гарантировать заданную помехоустойчивость, особенно при наличии преднамеренных помех. Поэтому на практике применяются подоптимальные способы защиты от активных помех, такие как перестройка несущей частоты, изменение частоты следования импульсов, их длительности и формы и т. д. Способ случайной смены кода фазовой модуляции от импульса к импульсу обеспечивает снижение флуктуационных составляющих ошибок на 20–30 %. Достаточно широко используемым способом повышения устойчивости к воздействию помех разного вида  является метод передачи информации с псевдослучайной перестройкой рабочей частоты. Особенно эффективен метод прямого расширения спектра и псевдослучайной перестройки рабочих частот для решения задачи устранения эффекта замирания, вызванного многолучевым распространением сигналов, а также работы в условиях преднамеренных помех.

Для организации помехоустойчивых каналов активно используются сигналы с ортогональным частотным мультиплексированием (orthogonal frequency division multiplexing – OFDM-сигналы) и их разновидность – COFDM (Сoded OFDM), сочетающая канальное кодирование и OFDM. COFDM-сигналы обладают высокой помехоустойчивостью и относительно простой аппаратной реализацией. К недостаткам можно отнести необходимость точной синхронизации приемника и повышенные требования к линейности усилителей передатчиков, обусловленные высоким пик-фактором COFDM-сигналов. Дополнительным достоинством технологии COFDM является возможность применения различных помехоустойчивых кодов, в том числе широко используемых каскадных кодов БЧХ и LDPC, применяемых, например, в форматах цифрового телевидения DVB-S2, DVB-T2. Сочетание кодов Рида-Соломона и LDPC-кода для кодирования канала радиосвязи позволяет работать при отношении сигнал/шум около 2 дБ.

Повышение помехоустойчивости и помехозащищённости радиолокационного канала является постоянной задачей развития радиолокационных систем. При этом не решенными до конца проблемами являются обнаружение малоразмерных целей на фоне пассивных помех и разрешение распределенных по дальности целей, имеющих близкие радиальные скорости. Кроме того, отдельного внимания требует проблема повышения боковых лепестков автокорреляционной функции (АКФ) при использовании широкополосного зондирующего сигнала (ЗС).

В цифровой радиолокации для формирования ЗС широко применяются фазокодоманипулированные сигналы (ФКМ-сигналы), использующие псевдослучайные последовательности. Но АКФ таких сигналов имеют высокий уровень боковых лепестков (УБЛ), что затрудняет выделение полезного сигнала. Для снижения УБЛ используются специальные последовательности, такие как коды Баркера, M-последовательности и коды Голда.

Представляет интерес голографический способ формирования ЗС, при котором для фазокодовой манипуляции используется одномерная голограмма виртуального оптического объекта – точечного источника на черном фоне, расположенного в центре линейного массива. Результатом кодирования является простейшая голограмма – зонная пластинка Френеля (для одномерной голограммы – зонная линейка Френеля). Здесь описаны алгоритмы голографического кодирования и декодирования и показано, что голографический код в сравнении с другими помехоустойчивыми кодами имеет более высокую эффективность в обнаружении и распознавании сигнала при очень низком отношении сигнал/шум. Эффективность данного способа определяется использованием фундаментального свойства голограммы – делимости, позволяющего восстанавливать исходный объект по искаженному фрагменту голограммы. Этот факт делает интересным рассмотрение возможности применения голографического способа для формирования ЗС в радиолокации.

Одной из основных характеристик глобальной навигационной спутниковой системы ГЛОНАСС является точность оценки координат и высоты, полученных в навигационной аппаратуре потребителей (НАП) только по спутниковым сигналам без привлечения дополнительной информации. Большое влияние на точность позиционирования оказывают характеристики НАП. Стандартные образцы НАП не обеспечивают необходимый уровень помехоустойчивости при существующем уровне мощности принимаемых сигналов ГЛОНАСС порядка минус 166…156 дБВт.

Точность  измерения координат определяется количеством спутников, одновременно видимых навигационным оборудованием. Ошибки ГЛОНАСС составляют  3-6 м при использовании 7-8 спутников. На большей части поверхности земли над горизонтом находятся одновременно до 11 спутников ГЛОНАСС, однако отношение сигнал/шум в канале связи, необходимое для безошибочного приема информации,  часто обеспечивается только для 2-4 спутников. На рисунке 1 показан пример видимости спутников разных систем навигации в условиях городской застройки.

Для электронной аппаратуры космических систем, и в первую очередь устройств памяти, актуальна задача защиты от воздействия ионизирующего космического излучения и других внешних факторов, искажающих хранимую и обрабатываемую информацию. Радиационные эффекты и космические частицы создают большое число накапливающихся в устройствах памяти ошибок. Использование известных методов помехоустойчивого кодирования информации дает эффект в течение ограниченного времени, пока число ошибок не становится слишком большим. В ответственных системах используется ECC-память – (error-correcting code memory, память с коррекцией ошибок) – тип компьютерной памяти, которая автоматически распознаёт и исправляет спонтанно возникшие изменения (ошибки) битов памяти – одну ошибку в одном машинном слове. При длине машинного слова 64 бита количество исправляемых ошибок < 1,5%.

Для повышения надежности хранения информации представляет интерес форма записи данных, обеспечивающая восстановление блока информации по его фрагменту – голографический метод записи, использующий свойство делимости голограммы (возможность восстановления полного изображения объекта по фрагменту голограммы).

Голография, как метод восстановления волнового фронта, может быть использована не только для записи и восстановления трехмерных изображений объекта. Фундаментальное свойство голографии – делимость голограммы (возможность восстановления полного изображения объекта по фрагменту голограммы) – представляет интерес для помехоустойчивого кодирования произвольных сообщений. Свойство делимости может эффективно использоваться при передаче информации по каналу связи с большим уровнем шума и/или при недостаточном уровне сигнала, когда могут быть искажены или утрачены большие фрагменты сообщения.

В этой связи интересен перенос принципов голографической обработки изображений на кодирование произвольных цифровых данных и разработка голографических методов помехоустойчивого кодирования, позволяющих корректировать множественные ошибки.

Принципиальным отличием помехоустойчивого кодирования от задач обработки изображений, обладающих внутренней избыточностью и допускающих приемлемую потерю точности, является требование точного соответствия декодированного блока данных исходному.  Рассмотренный метод основан на представлении исходного цифрового блока произвольных данных как изображения и расчете интерференционной картины волнового фронта, создаваемого этим изображением.

Кодирование информации (моделирование голограммы) и декодирование (восстановление цифрового массива) требует достаточно больших вычислительных ресурсов. Сложность вычислений можно значительно сократить, если использовать для представления исходного блока цифровой информации не двоичный, а единичный позиционный код. В этом случае оптическим объектом, для которого строится голограмма, является точечный источник на черном фоне, а информация закладывается в координаты точки на поле объекта. Результатом кодирования является простейшая голограмма – зонная пластинка Френеля, координаты центра которой несут кодируемую информацию.

При обработке широкополосных сигналов часто возникает задача подавления узкополосных помех. Сложность задачи подавления узкополосной помехи зависит от степени информированности о ее наличии, основной частоте и степени изменчивости этой частоты. Если помеха стационарна, ее частота заранее известна и источник помехи не перемещается в пространстве, для ее подавления достаточно узкополосного режекторного фильтра.  

Для подавления нестационарных помех необходимо использовать адаптивные методы фильтрации. Кроме традиционных цифровых фильтров к ним можно отнести  использование  адаптивной антенной решетки. В этом случае подавление помех обеспечивается формированием  провалов (нулей в диаграмме направленности) цифровой антенной решетки и основной задачей является расчет вектора весовых коэффициентов, изменяющих диаграмму направленности антенной решетки. Второй способ режектирования узкополосных помех с заранее неизвестными частотой и мощностью – это поиск пиков в спектре сигнала и замена всех найденных отсчетов, превышающих среднюю амплитуду спектра, на среднее значение спектра.  

Передача информации с помощью электромагнитного излучения происходит двумя основными способами – оптическим (в видимой части спектра с включением соседних областей – УФ и ИК) и радио (в длинноволновой части спектра). Эти способы принципиально отличаются друг от друга и это связано не только с длиной волны используемого излучения.

Оптический способ

На нем основано зрение живых существ и вся техника фиксирования изображений, начиная с фотографии. Хотя обычно зрение и фотографию не относят к процессу передачи информации, фактически это есть основной по объему передаваемой информации способ передачи – из области пространства, в которой расположен наблюдаемый объект, в область восприятия – на сетчатку глаза или фотоматрицу камеры.

Для формирования изображения требуется источник освещения. Каждая точка поверхности оптической сцены излучает сферическую волну, отражая излучение источника. Таким образом, всё пространство оптической сцены заполнено излучением одного и того же спектра, распространяющимся во все стороны. В процессе распространения пересекающиеся волны не взаимодействуют (линейная оптика), но на любой поверхности (экране), куда они попадают, возникает интерференция. При монохромном источнике интерференционная картина явно видна (это используется в голографии), при немонохромном экран освещен равномерно (интерференция есть, но она неразличима из-за очень большого числа волн с разными длинами). Для получения изображения оптической сцены необходим объектив (в простейшем случае – выпуклая линза).  Линза осуществляет пространственное разделение попадающих на нее волн таким образом, что в каждую точку экрана приходит волна только из одной точки оптической сцены. Поэтому никакой интерференции на экране не возникает. При монохромном освещении формируется одноцветное изображение, при немонохромном – многоцветное.

Передача информации в общем случае существует двух видов – в пространстве и во времени. В пространстве информация передается с помощью материального носителя, которым чаще всего выступает электромагнитная  волна. Информация помещается на носитель путем модуляции либо непрерывной несущей гармоники, либо импульсной последовательности. Очевидно, что для распространения носителя в пространстве необходимы затраты энергии. В отличие от этого передача информации во времени (хранение) во многих случаях осуществляется без энергетических затрат (энергонезависимая память, библиотеки и др.).

Возможно ли использовать принципы передачи информации во времени для передачи ее в пространстве?

Рассмотрим два объекта в пространстве, один из которых – передатчик информации, другой – приемник, синхронизированные друг с другом (имеющие внутренние генераторы с одинаковой тактовой частотой). В начальный момент времени в передатчике запускается таймер, формирующий интервал времени, длительность которого задается подлежащим передаче цифровым блоком, поступившим от источника информации.  Одновременно в приемнике запускается счетчик времени, отсчитывающий время с нуля. По каналу связи между передатчиком и приемником в это время ничего не передается. По достижению таймером заданного значения передатчик останавливает счет и излучает короткий стоп-импульс, несущий один бит информации. Приемник, получив этот импульс, тоже останавливает счет времени, фиксирует значение счетчика и передает значение длительности измеренного интервала времени получателю информации. Единственный передаваемый по каналу связи стоп-импульс выполняет также функцию синхронизации передатчика и приемника – с момента его формирования начинается интервал передачи следующего блока информации.

Для начала два факта:

1. Недавно министр цифрового развития РФ Максут Шадаев сделал заявление на First Russian Data Forum, что как минимум половину государственных чиновников сможет заменить искусственный интеллект. Однако, как пояснил министр, есть сферы, в которых искусственный интеллект не сможет заменить человека. В их числе медицина и образование. Но другой министр – министр здравоохранения Башкирии Айрат Рахматуллин ранее заявил, что искусственный интеллект используется для анализа лучевых исследований в более чем 50 медицинских учреждениях Башкирии. При обнаружении проблемной зоны ИИ её подсвечивает, и врач уже сопоставляет информацию с клинической картиной и результатами обследования. В статье «Искусственный интеллект в медицине» описано 18 только российских систем ИИ, применяемых в диагностике и лечении.

2.Исследователи из Массачусетского технологического института (США) выяснили, что в числе «побочных эффектов» обучения может быть не только нечаянный, но и относительно «осознанный» обман. Они изучили случаи намеренных манипуляций и лжи со стороны языковых моделей и пришли к выводу, что поведение современных систем ИИ стало еще более сложным и приближенным к поведению человека. Соответствующую научную статью опубликовал журнал Patterns. Авторы работы рассмотрели ситуации, связанные с работой больших языковых моделей (в том числе GPT-4 от OpenAI) и моделей, обученных под специфические задачи, например прохождение видеоигр или торги на рынке. Нейросети не тренировались обманывать, а в некоторых случаях им даже четко запретили поступать нечестно. Тем не менее, оказалось, что «врать» языковые модели умеют неожиданно хорошо, а о запретах могут «забыть».

В мобильной сети 4G – основной сети мобильного доступа в интернет – максимальная скорость, определяемая стандартом и заявляемая операторами, составляет 300 Мбит/с. Однако получить такую скорость на телефоне (компьютере) практически невозможно. Средняя скорость по официальной статистике – 25 Мбит/с, но ее получают не все и не всегда. Сплошь и рядом скорость опускается до единиц мегабит и даже ниже 1 Мбит/с. Разберемся, почему это происходит и как можно повысить скорость передачи данных.