зачем нужно кодирование сообщений при передаче данных по сетевой среде

Эффективность передачи данных и теория информации

Кодирование информации в простейшей форме зародилось при общении людей в виде жестовых кодов, а позднее в виде речи, суть которой кодовые слова для передачи наших мыслей собеседнику, далее наступил новый этап развития такого кодирования – письменность, которая позволяла хранить и передавать информацию с наименьшими потерями от писателя к читателю. Иероглифы – есть конечный алфавит, обозначающий понятия, предметы или действия, элементы которого в каком-то виде заранее оговорены людьми для однозначного «декодирования» записанной информации. Фонетическое письмо использует буквенный алфавит для внутреннего кодирования слов речи и так же служит для однозначного воспроизведения записанной информации. Цифры позволяют использовать кодовое представление вычислений. Но данные типы кодирования служили скорее для непосредственного общения, но людям требовалось так же передавать информацию на расстояние и достаточно быстро, как следствие появились простейшие системы телекоммуникаций.

Важнейшим скачком в истории развития передачи информации стало использование цифровых систем передачи данных. Использование аналоговых сигналов требует большой избыточности информации, передаваемой в системе, а так же обладает таким существенным недостатком как накапливание помех. Различные формы кодирования для преобразования аналоговых сигналов в цифровые, их хранения, передачи и преобразования обратно в аналоговую форму начали своё бурное развитие во второй половине XX века, и к началу XXI практически вытеснили аналоговые системы.

Основная проблема, которую необходимо решить при построении системы коммуникации, была впервые сформулирована Клодом Шенноном в 1948 году:

Главное свойство системы связи заключается в том, что она дольно точно или приближенно воспроизвести в определенной точке пространства и времени некоторое сообщение, выбранное в другой точке. Обычно, это сообщение имеет какой-то смысл, однако это совершенно не важно для решения поставленной инженерной задачи. Самое главное заключается в том, что посылаемое сообщение выбирается из некоторого семейства возможных сообщений.

Такая точная и ясная постановка проблемы коммуникации оказала огромное воздействие на развитие средств связи. Возникла новая научная отрасль, которая стала называться теорией информации. Главная идея, обоснованная Шенноном, заключается в том, что надежные коммуникации должны быть цифровыми, т.е. задачу связи следует рассматривать как передачу двоичных цифр (битов). Появилась возможность однозначно сравнить переданную и принятую информацию.

Заметим, что любой физический канал передачи сигналов не может быть абсолютно надежным. Например, шум, который портит канал и вносит ошибки в передаваемую цифровую информацию. Шеннон показал, что при выполнении некоторых достаточно общих условий имеется принципиальная возможность использовать ненадежный канал для передачи информации со сколь угодно большой степенью надежности. Поэтому нет необходимости пытаться очистить канал от шумов, например, повышая мощность сигналов (это дорого и зачастую невозможно). Вместо этого следует разрабатывать эффективные схемы кодирования и декодирования цифровых сигналов.

Задача кодирования канала (выбор сигнально-кодовой конструкции) заключается в построении на основе известных характеристик канала кодера, посылающего в канал входные символы, которые будут декодированы приемником с максимальной степенью надежности. Это достигается с помощью добавления в передаваемую цифровую информацию некоторых дополнительных проверочных символов. На практике каналом может служить телефонный кабель, спутниковая антенна, оптический диск, память компьютера или еще что-то. Задачей кодирования источника является создание кодера источника, который производит компактное (укороченное) описание исходного сигнала, который необходимо передать адресату. Источником сигналов может служить текстовый файл, цифровое изображение, оцифрованная музыка или телевизионная передача. Это сжатое описание сигналов источника может быть неточным, тогда следует говорить о расхождении между восстановленным после приема и декодирования сигналом и его оригиналом. Это обычно происходит при преобразовании (квантовании) аналогового сигнала в цифровую форму.

Если скорость передачи сообщений меньше пропускной способности канала связи, то существуют коды и методы декодирования такие, что средняя и максимальная вероятности ошибки декодирования стремятся к нулю, когда длина блока стремится к бесконечности
Иными словами: Для канала с помехами всегда можно найти такую систему кодирования, при которой сообщения будут переданы со сколь угодно большой степенью верности, если только производительность источника не превышает пропускной способности канала.

Если скорость передачи больше пропускной способности, то есть, то не существует таких способов передачи, при которых вероятность ошибки стремится к нулю при увеличении длины передаваемого блока.

Для аддитивного белого гауссова шума Шеннон получил следующее выражение:
, где
C — пропускная способность канала, бит/с;
W — ширина полосы канала, Гц;
S — мощность сигнала, Вт;
N — мощность шума, Вт.

(График для наглядности, зависимость C(W,P) при N₀=const; значения с потолка, попрошу на них не смотреть)
Т.к. мощность АБГШ растёт линейно с шириной полосы канала, имеем, что пропускная способность канала имеет предел C_max=(S/N₀)log(2), при бесконечно широкой частотной полосе (который растёт линейно по мощности).

, где
η — эффективность использования спектра, бит/с/Гц;
T_R — скорость передачи информации, бит/с;
W — ширина полосы канала, Гц.

Тогда, , используя значение энергии бита (для сигналов со сложными сигнально кодовыми конструкциями я понимаю среднее значение энергии на бит) и , где
k — количество бит на символ, передаваемый в канал;
T — длительность символа, с;
R — скорость передачи в канале, бит/с;
E_b — энергия на передачу одного бита в канале;
N₀ — спектральная плотность мощности шума, Вт/Гц;
получим или .

Предел Шеннона будет иметь вид:

Данный предел имеет смысл для каналов без кодеков (R = T_R), для достижения такой эффективности принимаемое слово должно быть бесконечной длины. Для каналов с использованием кодеков помехоустойчивого кодирования под E_b следует понимать энергию на передачу одного информационного, а не канального бита (тут возможны разночтения и я готов выслушать альтернативные версии) => E_b/N₀ в канале отлично от этого значения в зависимости от скорости кода (1/2, 3/4, 7/8… )

Таким образом видим, что существует предел отношения сигнал/шум в канале (E_b/N₀) такой, что невозможно построить систему передачи данных, в которой можно добиться сколь угодно малой вероятности ошибки, при большем уровне шума (может существовать система с просто малой вероятностью ошибки, при предельном отношении!).

Литература

Галлагер Р. «Теория информации и надёжная связь» – М.: «Советское радио», 1974.
Сэломон Д. «Сжатие данных, изображений и звука» – М.: «Техносфера», 2004

Спасибо за внимание, в качестве продолжения, если интересно, могу написать статью с иллюстрациями и сравнением эффективности сигнально-кодовых конструкций по отношению к границе Шеннона.

Источник

Сетевое кодирование

Сетевое кодирование — раздел теории информации изучающий вопрос оптимизации передачи данных по сети с использованием техник изменения пакетов данных на промежуточных узлах.

Содержание

Основы сетевого кодирования

Узлы-получатели имеют возможность восстановить исходные пакеты из информации об одном полученном пакете и их комбинации. В результате увеличивается пропускная способность сети — по два пакета может быть передано двум получателям одновременно (за каждый такт), хотя минимальное сечение сети содержит всего три канала передачи данных.

Случайное сетевое кодирование

В качестве основного способа рассматривается включение в передаваемый пакет дополнительной информации, идентифицирующей пакет в рамках некоторой сессии (считается, что комбинироваться могут пакеты принадлежащие только одной сессии). Например, это может быть простое битовое поле. Для рассмотренной выше сети бабочка данное битовое поле может состоять из двух бит для каждого пакета:

Пакет	Битовое поле
	1 0
	0 1
	1 1

Первый получатель получит два пакета с битовыми полями «1 0» и «1 1», второй получатель — «0 1» и «1 1». Используя это поле как информацию о коэффициентах линейного уравнения для пакетов, получатель может восстановить исходные пакеты, если они были переданы без ошибок.

Защита информации от искажения

Рассматривая сеть «бабочка», можно показать, что для первого получателя вероятность принять пакет без ошибок больше, чем для пакета , даже если предположить одинаковые, но отличные от нуля вероятности ошибок в принятых получателем пакетах и .

Для того, чтобы уменьшить подобный эффект авторы предлагают модифицировать способ итеративного декодирования пакетов A и B (при, например, использовании LDPC-кодирования), когда итерации декодирования пакетов проводятся одновременно и декодеры обмениваются между собой об информации о вероятностях ошибок в конкретных битах пакетов. Для полного избавления от данного эффекта авторы предлагают также разбить исходные пакеты на несколько частей и передавать их различными путями. Как показал численный эксперимент, это действительно уравнивает вероятности декодирования пакетов.

Методы, используемые для декодирования в случайном сетевом кодировании, рассматривают все принятые пакеты как единый объект (часто — матрицу), построенной из принятых пакетов-строк. Если первая часть пакета представляет собой битовое поле, то операции с матрицей сводятся, во-первых, к приведению левой её части к диагональному виду (с помощью метода Гаусса), а затем к исправлению ошибок в правой части матрицы. Для исправления ошибок можно использовать ранговые коды, которые могут исправить не только ошибки в столбцах матрицы (из-за неправильно принятых битов данных), но и ошибки в строках матрицы (из-за ошибок передачи в битовом поле).

Источник

Кодирование и Шифрование

В наш век интернет-технологий, когда мы доверяем все свои данные интернет-сервисам, нужно знать и понимать, как они их хранят и обрабатывают.

Но зачем это вообще нужно знать? Чтобы попросту не попасть в ситуацию, когда ваши личные данные, пароли от аккаунтов или банковских карт окажутся в руках мошенников. Как говорится: «Доверяй, но проверяй»

Важные аспекты в хранении данных, будь то на внешних серверах или домашнем компьютере, – это прежде всего кодирования и шифрование. Но чем они отличаются друг от друга? Давайте разбираться!

Ни для кого не секрет, что компьютер может хранить информацию, но он не может хранить её в привычной для нас форме: мы не сможем просто так написать на флешки реферат, не можем нарисовать на жестком диске картинку так, чтобы её мог распознать компьютер. Для этого информацию нужно преобразовать в язык понятный компьютеру, и именно этот процесс называется кодированием. Когда мы нажимаем на кнопку на клавиатуре мы передаем код символа, который может распознать компьютер, а не сам символ.

Определения и различия

Кодирование – процесс преобразования доступной нам информации в информацию понятную компьютерную.

Шифрование – процесс изменения информации таким образом, чтобы её смогли получить только нужные пользователи.

Шифрование применялось и задолго до создания компьютеров и информатики как таковой. Но зачем? Цели её применения можно было понять из определения, но я опишу их ещё раз более подробно. Главные цели шифрования это:

конфиденциальность – данные скрыты от посторонних

целостность – предотвращение изменения информации

идентифицируемость – возможность определить отправителя данных и невозможность их отправки без отправителя

Оценить стойкость шифра можно с помощью криптографической стойкости.

Криптографическая стойкость – это свойство шифра противостоять криптоанализу, изучению и дешифровки шифра.

Криптостойкость шифра делится на две основные системы: абсолютно стойкие системы и достаточно стойкие системы.

Абсолютно стойкие системы – системы не подверженные криптоанализу. Основные критерии абсолютно стойких систем:

Ключи должны генерироваться для каждого сообщения отдельно

Генерация ключей независима

Длина ключа должна быть не меньше длины сообщения

К сожалению, такие системы не удобны в своём использовании: появляется передача излишней информации, которая требует мощных и сложных устройств. Поэтому на деле применяются достаточно стойкие системы.

Достаточно стойкие системы – системы не могут обеспечить полную защиту данных, но гораздо удобнее абсолютно стойких. Надежность таких систем зависит от возможностей крипто аналитика:

Количества перехваченных сообщений

Времени и вычислительных способностей

А также от вычислительной сложности шифра.

Вычислительная сложность – совокупность времени работы шифрующей функции, объема входных данных и количества используемой памяти. Чем она больше, тем сложнее дешифровать шифр.

История шифрования

Шифрование берет своё начало ещё из древних времен. Примерно 1300 лет до нашей эры был создан один из первых методов шифрования – Атбаш. Принцип шифрования заключается в простой подставке символов по формуле:, где:

n – количество символов в алфавите

i – порядковый номер символа.

С тех самых пор шифрование активно развивалось вместе с развитием нашей цивилизации

Хоть шифры и менялись, но их принцип нет – для расшифровки сообщения требуется ключ. В случае с Абашем ключом может считать последовательность порядковых номеров исходных символов, но этот ключ ещё надо как-то передать. Методы шифрования, которые используются сейчас, научились-таки передавать ключи по открытым и незащищённым каналам связи. Казалось бы, передача ключей шифрования по обычным каналам — это добровольное жертвование своими данными, но не всё так просто. Разберём это на примере популярного алгоритма шифрования «RSA», разработанного в 1977 году.

Первым делом выбирается два случайный простых числа, которые перемножаются друг на друга – именно это и есть открытый ключ.

К слову: Простые числа — это те числа, которые могут делиться без остатка либо на 1, либо на себя.

Длина таких чисел может быть абсолютно любая. К примеру, возьмем два простых числа 223 и 13. Их произведение 2899 – будет являться открытым ключом, который мы и будем передавать по открытому каналу связи. Далее нам необходимо вычислить функцию «Эйлера» для произведения этих чисел.

Функция Эйлера – количество натуральных чисел, меньших чем само число и, которые будут являть взаимно простыми числами с самим числом.

Возможно, звучит непонятно, но давайте это разберем на небольшом примере:

φ (26) [фи от двадцати шести] = какому-то числу чисел, которое всегда будет меньше 26, а сами числа должны иметь только один общий делитель единицу с 26.

1 – подходит всегда, идем дальше;

7 – только на 1 – подходит;

Общее количество таких чисел будет равно 12. А найти это число можно по формуле: φ(n*k) = (n-1)(k-1) в нашем случае 26 можно представить как 2 * 13, тогда получим φ(26) = φ(2 * 13) = (2-1)*(13-1) = 1 * 12 = 12

Теперь, когда мы знаем, что такое функция Эйлера и умеем её вычислять найдем её для нашего открытого ключа – φ(2899) = φ(223 * 13) =(223 – 1)*(13-1) = 222 * 12 = 2664

После чего нам нужно найти открытую экспоненту. Не пугайтесь, тут будет гораздо проще чем с функцией «Эйлера».

Открытая экспонента – это любое простое число, которое не делится на функцию Эйлера. Для примера возьмем 13. 13 не делится нацело на число 2664. Вообще открытую экспоненту лучше выбирать по возрастанию простым перебором, а не просто брать случайную. Так для нашего примера разумнее было бы взять число 5, но давайте рассмотрим на примере 13

e – открытая экспонента

mod – остаток отделения

В обоих случаях у нас получится число 205

На этом подготовка отправки сообщения успешно завершается и начинается самое веселое – отправка данных для дешифрования сообщения. На этом шаге мы отправляем открытый ключ и открытую экспоненту человеку, сообщение которого хотим получить. Предположим, что в этот момент наш ключ и экспоненту перехватили 3-е лица, но до нужного нам человека они всё так же дошли

Теперь этому человеку нужно отправить нам сообщение, для простоты предположим, что это какое-то число, например: 92. Для этого ему нужно отправить нам остаток от деления 92 в степени открытой экспоненты на открытый ключ – T ^ e mod n , где

T – шифруемый текст

e – открытая экспонента

mod – остаток от деления

Предположим, что и в этот раз сообщение перехватили, но нам оно всё так же дошло

С – зашифрованный текст

d – закрытая экспонента

mod – остаток от деления

235 ^ 205 mod 2899 = 92.

Вуаля, и мы имеет исходное число. Но, что насчет перехваченных сообщений? У злоумышленника есть сообщение, ключ и экспонента, но как мы помни для дешифровки ему ещё нужна секретная экспонента, она же секретный ключ, но для того, чтобы вычислить её, ему придется разложить исходный ключ 2899 на множители, а сделать это не так уж и просто, особенно когда вместо двух чисел 223 и 13, будут использовать числа длиной несколько десятков символов

Но ничто в мире не идеально, в том числе и этот метод.

Его первый недостаток – это подборка пары чисел для открытого ключа. Нам нужно не просто сгенерировать случайно число, но ещё и проверить на то простое ли оно. На сегодняшний нет методов, которые позволяют делать это сверх быстро.

Второй недостаток – так же связан с генерацией ключа. Как мы с вами помним: «ключи должны генерировать независимо от каких-либо факторов», но именно это правило нарушается, когда мы пытается сгенерировать строго простые числа.

Третий недостаток – подбор и перебор чисел для экспонент.

Четвертый – длина ключей. Чем больше длина, тем медленнее идет процесс декодирования, поэтому разработчики пытаются использовать наименьшие по длиннее ключи и экспоненты. Даже я акцентировал на это внимание, когда говорил, что лучше взять число 5, вместо 13 для открытой экспоненты. Именно из-за этого и происходит большая часть взломов и утечек данных

Но не стоит печалиться, ведь как я и говорил: криптография и шифрование развивается вместе с развитием цивилизации. Поэтому довольно скоро все мы будем шифровать свои данные с помощью Квантового шифрование.

Этот метод основывается на принципе квантовой суперпозиции – элементарная частица может сразу находится в нескольких положениях, иметь разную энергию или разное направление вращения одновременно. По такому принципу и работает передача ключей шифрования по протоколу BB-84.

Есть оптоволокно, по которому передаются единичные фотоны света. Мы, как отправитель может сгенерировать абсолютно любой двоичный ключ, по тому же принципу квантовой супер позиции, ну или использовать обычные генераторы псевдослучайных чисел. Допустим мы хотим передать ключ 101001011. Для этого нам нужно принять за обозначение какое положение фотона соответствует единице, а какое нулю. Представим, что вертикальное положение – это 1, а горизонтальное – 0. Если оставить все так, то от передачи ключей таким образом не будет никакого смысла, ведь тогда злоумышленник всегда сможет измерить фотон, получить его значение, создать и отправить точно такой же обратно человеку, которому мы хоти передать ключ. Поэтому были введены ещё два положение – диагональные. Предоставим вертикальную волну, или же значение 1 и отклоним её на 45 градусов влево. Это будет вторая единица. Вернемся обратно и отклоним на 45 градусов вправо – это будет второй 0.

Вернемся к нашему ключу 101001011. Мы случайным образом выбираем направление – обычное или диагональное. Для удобства присвоим обычному номер 1, а диагональному 2.

Давайте отправим ключ – 1(1), 0(2), 1(1), 0(1), 0(1), 1(2), 0(2), 1(1), 1(2). Теперь человеку, которому мы отправляем ключ, нужно точно так же, совершенно случайно, выбрать случайное направление.

Допустим он выбрал направления: 221111212. Поскольку есть всего 2 плоскости отправки: 1 и 2, они же называются: канонический и диагональный базис, то шанс того, что он выбрал правильные направления 50%.

Если он угадал базис – он получил верное значение, если нет – неверное. Учитывая его направления, он получил: 001000011. Теперь нужно отсеять неправильные значения: можно сделать это обменом базисов по любому, даже не защищенному, каналу связи. После этого у нас обоих останется ключ: 0100011. Теперь с помощью его мы можем передавать и кодировать сообщения по обычному методу шифрования.

Заключение

Причитав и разобрав эту статью, мы с вами узнали, чем отличается кодирование от шифрования, их историю с будущим, узнали каким должен быть идеальный шифр и немного поговорили про крипто анализ. Уже с этими знаниями, которые были предоставлены в этой статье, можно спокойно идти и делать какую-нибудь систему авторизации или пытаться взломать какой-то сайт, главное не перебарщивать.

Источник

Зачем нужно кодирование сообщений при передаче данных по сетевой среде

Другая группа стандартов, разрабатываемая организациями стандартизации, в частности, Институтом инженеров электротехники и электроники (IEEE), и общественными организациями, например, ATM Forum и Gigabit Ethernet Alliance, определяет параметры физического уровня сетевых протоколов. К ним относятся тактовая частота, метод кодирования, схема передачи и спектр сигнала.

Открытая система обмена информацией OSI (Open System Interconnect), определяющая стандарты связи и передачи данных в любых сетях, разбивает все функции взаимодействия систем на семь уровней.

Нижний или физический уровень обеспечивает преобразование данных в электромагнитные сигналы, предназначенные для определенной среды передачи, и наоборот. Сигналы, передаваемые с физического уровня на второй или канальный уровень, не зависят от среды передачи. Сетевые протоколы, работающие на первом и втором уровнях, задают параметры сигналов, отправляемых по магистралям.

Некоторые аналогии, приводимые в статье, позволяют лучше понять взаимосвязь тактовой частоты, спектра сигнала и скорости передачи данных.

Механизм кодирования

Цифровая передача данных требует выполнения нескольких обязательных операций:

Данное очевидное соответствие породило ошибочное представление об адекватности значений герц и бит в секунду. На практике все сложнее. Скорость передачи данных, как правило, выше тактовой частоты. Для увеличения скорости передачи сигнал может идти параллельно по нескольким парам. Данные могут передаваться битами или байтами. Кодированный сигнал может иметь два, три, пять и более уровней. Некоторые методы кодирования сигналов требуют дополнительного кодирования данных или синхронизации, которые уменьшают скорость передачи информационных сигналов.

Как видно из таблицы, однозначного соответствия МГц и Мбит/с не существует.

Таблица 1. Соотношение между категорией канала, диапазоном частот и максимальной скоростью передачи данных

Каждый протокол требует определенную ширину спектра или, если хотите, ширину информационной магистрали. Схемы кодирования усложняют для того, чтобы эффективнее использовать информационные магистрали. Как и в аналогии с двигателем, совсем необязательно раскручивать его до максимальных оборотов, целесообразнее включить передачу.

Код RZ

Недостаток кода RZ состоит в том, что он не дает выигрыша в скорости передачи данных. Для передачи со скоростью10 Мбит/с требуется частота несущей 10 МГц. Кроме того, для различения трех уровней необходимо лучшее соотношение сигнал / шум на входе в приемник, чем для двухуровневых кодов.

Наиболее часто код RZ используется в оптоволоконных сетях. При передаче света не существует положительных и отрицательных сигналов, поэтому используют три уровня мощности световых импульсов.

Код Манчестер-II

Код Манчестер-II или манчестерский код получил наибольшее распространение в локальных сетях. Он также относится к самосинхронизирующимся кодам, но в отличие от кода RZ имеет не три, а только два уровня, что обеспечивает лучшую помехозащищенность.

Изменение сигнала в центре каждого бита позволяет легко выделить синхросигнал. Самосинхронизация дает возможность передачи больших пакетов информацию без потерь из-за различий тактовой частоты передатчика и приемника.

Код Манчестер-II нашел применение в оптоволоконных и электропроводных сетях. Самый распространенный протокол локальных сетей Ethernet 10 Мбит/с использует именно этот код.

Кроме того, скорость передачи данных вдвое превышает частоту. Наибольшая частота будет фиксироваться при чередовании единиц и нулей. При частоте 1 Гц обеспечивается передача двух битов. Для других комбинаций частота будет меньше. При передаче последовательности одинаковых битов частота изменения сигнала равна нулю.

Код NRZ (NRZI) не имеет синхронизации. Это является самым большим его недостатком. Если тактовая частота приемника отличается от частоты передатчика, теряется синхронизация, биты преобразуются, данные теряются.

Единице соответствует переход с одного уровня сигнала на другой. Изменение уровня сигнала происходит последовательно с учетом предыдущего перехода. Максимальной частоте сигнала соответствует передача последовательности единиц. При передаче нулей сигнал не меняется. Информационные переходы фиксируются на границе битов. Один цикл сигнала вмещает четыре бита.

Протоколы, использующие код NRZ, чаще всего дополняют кодированием данных 4B5B. В отличие от кодирования сигналов, которое использует тактовую частоту и обеспечивает переход от импульсов к битам и наоборот, кодирование данных преобразует одну последовательность битов в другую.

В коде 4B5B используется пяти-битовая основа для передачи четырех-битовых информационных сигналов. Пяти-битовая схема дает 32 (два в пятой степени) двухразрядных буквенно-цифровых символа, имеющих значение в десятичном коде от 00 до 31. Для данных отводится четыре бита или 16 (два в четвертой степени) символов.

Рассмотренные выше схемы кодирования сигналов были битовыми. При битовом кодировании каждому биту соответствует значение сигнала, определяемое логикой протокола.

При байтовом кодировании уровень сигнала задают два бита и более.

Пятый уровень добавлен для создания избыточности кода, используемого для исправления ошибок. Это дает дополнительный резерв соотношения сигнал / шум 6 дБ.

Код PAM 5 используется в протоколе 1000 Base T Gigabit Ethernet (см. Схема передачи Gigabit Ethernet). Данный протокол обеспечивает передачу данных со скоростью 1000 Мбит/с при ширине спектра сигнала всего 125 МГц.

Как это достигается? Данные передаются по всем четырем парам одновременно. Следовательно, каждая пара должна обеспечить скорость 250 Мбит/с. Максимальная частота спектра несущей при передаче двухбитовых символов кода PAM 5 составляет 62,5 МГц. С учетом передачи первой гармоники протоколу 1000 Base T требуется полоса частот до 125 МГц. Но о несущей, гармониках и полосе частот следует поговорить отдельно.

Скорость движения зависит не только от возможностей автомобиля, но и от качества магистрали. То же самое справедливо и для передачи данных. Рассмотрим возможности информационных магистралей.

Например, протокол Fast Ethernet 100 Base T4 обеспечивает работу сети со скоростью 100 Мбит/с на кабелях категории 3 (16 МГц). Gigabit Ethernet 1000 Base T реализован таким образом, чтобы на базе каналов категории 5 (100 Мгц), имеющий некоторый резерв, передавать 1000 Мбит/с.

Ширина спектра сигнала

Сигнал, имеющий синусоидальную форму, называется гармоническим. Его параметры определяются частотой и амплитудой. Чем больше форма сигнала отличается от синусоиды, тем больше гармонических составляющих он несет. Частоты гармоник кратны частоте несущей. Стандарты электропитания, например, требуют оценки качества напряжения сигнала вплоть до тридцатой гармоники.

Диапазон частот сложного сигнала называется спектральной шириной сигнала. Он включает основную составляющую, которая определяет несущую, и гармонические составляющие, которые задают форму импульсов.

Восстановление формы импульсов производится на аппаратном уровне, поэтому гармонические составляющие убирают с помощью фильтров.

Спектральная ширина сигнала зависит от тактовой частоты, метода кодирования и характеристик фильтра передатчика.

Рисунок 6 иллюстрирует, как метод кодирования позволяет уменьшить частоту несущей. Для трех методов кодирования приведены ситуации, требующие максимальную частоту несущей. Один герц несущей передает один бит (1) при манчестерском кодировании, два бита (01) кода NRZ и четыре бита (1111) кода MLT-3. Фактор кодирования (передача) составляет соответственно один, два и четыре.

Другие комбинации битов требуют меньшей частоты. Например, при чередовании нулей и единиц частота несущей кода MLT-3 уменьшается еще в два раза, длительная последовательность нулей уменьшает частоту несущей до нуля.

При цифровой передаче для восстановления исходного сигнала требуется меньше гармоник, чем для аналогового. Технология передачи и приема цифровых сигналов позволяет восстановить исходный сигнал по несущей спектра. Однако для уменьшения коэффициента ошибок необходимо присутствие первой гармоники, что удваивает ширину спектра или частотный диапазон.

Однополосный и двухполосный сигналы

Сигнал, который не имеет спектральной энергии нулевой частоты, является двухполосным. У двухполосного ширина первой гармоники в два раза больше, чем у однополосного. Спектр сигнала после манчестерского кодирования является двухполосным. Кодирование методами NRZ, MLT-3 и PAM 5 дает однополосный сигнал.

Как было отмечено выше, код Манчестер-II дает две несущие частоты: 5 МГц и 10 МГц.

Частота 10 МГц передается с одной гармоникой (несущая и гармоники обозначены на рис. 7 красным цветом). Частота 5 МГЦ (обозначенная зеленым цветом) имеет три гармоники в верхнем диапазоне. Остальные гармоники обрезаются фильтрами.

Итак, при передаче однополосного сигнала, кодированного методом NRZ, со скоростью10 Мбит/с, требуется 10 МГц. Для двухполосного сигнала, который создается манчестерским десятимегабитным протоколом необходимо 20 МГц полосы пропускания.

Для спектра несущей протокола ATM 155, в котором реализован метод кодирования сигналов NRZ, а тактовая частота составляет 155,52 МГц, требуется полоса частот 77,76 МГц. С учетом одной несущей полоса сигнала составляет 155,52 МГц.

Стандартный канал категории 5 максимальной длины обеспечивает полосу 100 Мгц с запасом сигнал / шум 3,1 дБ. Нулевой запас превышения мощности сигнала на шумом при этом будет на частоте 115 МГц. Таким образом, анализ спектра позволяет сделать вывод о недостаточной ширине информационной магистрали.

Выводы

Методы кодирования и сложные схемы, использующие все витые пары, обеспечивают увеличение скоростей передачи данных без пропорционального увеличения диапазона частот среды передачи или ширины информационных магистралей.

Анализ методов кодирования позволяет сделать вывод о том, что системы категории 5 имеют дефицит ресурсов даже для приложений своего класса. Современные информационные магистрали требуют более тщательной подготовки для перехода от десятимегабитных приложений к высокоскоростным протоколам.

Источник