Avaliação de sistema de comunicação digital sem fio utilizando codificação convolucional adaptativa

Abstract

A codificação convolucional é uma técnica para propiciar correção de erro, e o seu uso em sistemas de comunicação digital permite reduzir a taxa de erro de bit (BER). Neste trabalho, essa redução é demonstrada através de simulações no ambiente MATLAB, que comprovam a eficácia do sistema. A codificação convolucional consiste em inserir bits de paridade no sinal da informação e esses bits são utilizados pelo decodificador para corrigir possíveis erros advindos das imperfeições do canal de comunicação. Como consequência negativa, a taxa de dados efetivos diminui, ocasionando em uma menor eficiência espectral. Por outro lado, a utilização de correção de erro em avanço aumenta a robustez do enlace, proporcionando maior qualidade de serviço. Foi proposto no presente trabalho o uso da técnica de puncionamento para reduzir a quantidade de bits de paridade conforme a relação sinal/ruído (SNR) do canal. O objetivo é demonstrar que se pode variar a taxa do código conforme o SNR do canal. Desta forma é apresentado o trade off entre taxa de bits errados e uso eficiente da banda do canal. Em suma, canais com alta relação sinal ruído podem operar com altas taxas de código, enquanto canais com baixos valores de SNR necessitam de baixas taxas de código, e, nesse sentido, a adaptação dos códigos convolucionais empregados é eficiente. Os resultados do trabalho permitem concluir tal proposição através das simulações, onde é demonstrado que o uso de um codificador convolucional adaptativo, com variação automática da taxa do código mantém baixas taxas de bits errados enquanto reduz o uso da banda do canal. É possível constatar também, que codificadores com padrões de puncionamento diferentes porém com mesma taxa de código, possuem desempenhos diferentes.

The Convolutional codification is a technique to provide Error-correcting, and your usage in Digital Communication Systems allows to reduce the Bit Error Rate (BER). In this Paper this reduction is demonstrated with simulations in MATLAB Software, that proves the system efficiency. The Convolutional codification consists in inserting parity bits in the Information signal, those bits are used by the Decoder to correct possible errors that are originated from Communication Channel imperfections. As a downside consequence, the Data Rate of the signal lowers causing lower spectral efficiency. On the other hand, the use of Error-correcting in advance increases the link robustness, providing better quality service. The usage of punctioning techniques is proposed in the present Paper to reduce the quantity of parity bits according to the Channel Signal to Noise Ratio (SNR). The goal is to demonstrate that it is possible to change the Code Rate according to the Channel SNR. Thus, it is presented the trade off between Bit Error Rate and efficient Channel band Usage. Channels with high Signal to Noise Ratio can operate with high Code Rates, as Channels with low values of SNR needs low Code Rates and, in that sense, the adaptation of the Convolutional Codes employed is efficient. The work results allow to conclude such proposition through the simulations, where it is demonstrated that the usage of an adaptive Convolutional Encoder with automatic variation of Code Rate; keeps low bit error rates as reduces the usage of Channel band. It is also possible to conclude that Encoders with different Puncturing patterns but identical Code Rates has different performances.