Aufhellungsfilter helfen wenig

Oct 07, 2023

In der heutigen schnelllebigen, vernetzten Welt spielen drahtlose Kommunikationssysteme mit geringem Stromverbrauch eine immer wichtigere Rolle. Sie ermöglichen es Geräten wie Wearables, IoT-Sensoren und Smart-Home-Gadgets, Daten effizient zu senden und zu empfangen und gleichzeitig Energie zu sparen. Allerdings kann sich bei diesen Systemen eine besondere Herausforderung ergeben: die Übertragung langer Folgen identischer Bits in einem Datenstrom.

Wenn ein Funkgerät einen kontinuierlichen Strom kohärenter Bits über einen Kommunikationskanal sendet, kann dies zu verschiedenen Problemen führen, darunter Synchronisationsproblemen und verstärkten ISI-Effekten (Inter-Symbol Interference). Diese Probleme können den genauen Empfang der übertragenen Daten beeinträchtigen und sich auf die Gesamtsystemleistung auswirken.

Um dieser Herausforderung zu begegnen, verwenden Ingenieure häufig eine Signalverarbeitungstechnik namens „Whitening“. In den folgenden Abschnitten befassen wir uns mit den Grundlagen von Aufhellungsfiltern, ihren Vorteilen und ihren Anwendungen in verschiedenen drahtlosen Kommunikationsprotokollen.

Wenn wir von „Aufhellung“ sprechen, sprechen wir im Grunde von einem Prozess, der ein Signal zufälliger erscheinen lässt. Stellen Sie sich vor, Sie hören ein Lied. Wenn Sie die Schallwellen des Liedes sehen könnten, würden sie wie ein Muster aussehen, das sich im Laufe der Zeit wiederholt. Dieses sich wiederholende Muster nennen wir Korrelation im Signal.

Wenn Sie dagegen statisches Rauschen von einem nicht eingestellten Radio hören, klingt es völlig zufällig und ohne Muster – das würden wir ein weißes oder weiß gewordenes Signal nennen.

Warum wollen wir die Daten vor dem Senden in eine eher zufällig aussehende Form verschlüsseln? Die Sache ist, dass reale Kommunikationssysteme nicht perfekt sind. Das übertragene Signal kann auf seinem Weg vom Sender zum Empfänger durch verschiedene Faktoren beeinflusst werden. Es könnte beispielsweise von Gebäuden reflektiert werden (ein Phänomen, das als Mehrwegeausbreitung bezeichnet wird) oder aufgrund der Eigenschaften des Übertragungsmediums (z. B. Vorhandensein von Rauschen) verzerrt werden.

Wenn eine lange Folge identischer Symbole (z. B. eine lange Folge von Einsen oder Nullen) durch ein solches System gesendet wird, wirkt sich jede Verzerrung gleichermaßen auf alle diese Symbole aus. Dadurch verstärken sich die Auswirkungen der Verzerrung.

Wenn die Daten andererseits eher zufällig sind (wie es nach dem Aufhellen der Fall ist), ist es weniger wahrscheinlich, dass sich die Auswirkungen einer bestimmten Verzerrung auf mehrere aufeinanderfolgende Symbole in gleicher Weise auswirken. Dies kann dazu beitragen, die Auswirkungen von ISI zu reduzieren und es dem Empfänger zu erleichtern, jedes Symbol richtig zu interpretieren.

Das Whitening trägt auch dazu bei, die Signalleistung gleichmäßig über das Frequenzband zu verteilen und sicherzustellen, dass keine bestimmte Frequenz zu viel Leistung überträgt. Dies ist wichtig, da Regulierungsbehörden oft Regeln dazu haben, wie viel Leistung auf einer bestimmten Frequenz übertragen werden darf.

Um aufgehellte Daten zu erzeugen, werden die Nutzdaten mit einer Pseudozufallssequenz XOR-verknüpft, die sich kontinuierlich ändert (Abbildung 1). Diese Pseudozufallsfolge wird typischerweise über ein Linear Feedback Shift Register (LFSR) erzeugt.

Zunächst ein kleiner Hintergrund zu LFSRs:

Ein LFSR ist ein Schieberegister mit einer linearen Funktion des vorherigen Zustands als Eingabe. Bei jedem Schritt (oder „Taktzyklus“) wird jedes Bit im Register an die nächste Position verschoben, und das neu verschobene Bit ist die Ausgabe einer linearen Funktion des vorherigen Zustands des Registers. Diese Funktion ist oft einfach das XOR (Exklusiv-ODER) mehrerer „angezapfter“ Positionen im Register.

Lassen Sie uns in ein praktisches Beispiel eintauchen, in dem wir aufgehellte Daten generieren, indem wir die Daten mit einer PN9-Sequenz XOR-verknüpfen.

Eine PN-Sequenz (Pseudo-Random Noise) ist eine Folge von Bits, die zufällig erscheint, aber deterministisch generiert wird. Es hat eine bestimmte Länge, nach der es wiederholt wird, und diese Länge ist als 2n-1 definiert.

Im Fall einer PN9-Sequenz sind es 29 – 1 = 511 Zustände. Bei der Taktung generiert die PN9-Sequenz alle Werte zwischen 1 und 511 in pseudozufälliger Reihenfolge, bevor sie wiederholt wird.

Der PN9 wird durch das Polynom x9+ x5+ x0 dargestellt. Das Polynom bestimmt die Rückkopplungs- oder „abgegriffenen“ Punkte im LFSR (das 9. und 5. Bit). Das bedeutet, dass bei jedem Taktimpuls die Daten in den neun Registern einmal nach rechts verschoben werden und ein PN-Datum aus dem Register ausgegeben wird und Bit 0 (das LSB) und Bit 5 XOR-verknüpft werden, um ein neues Bit zu erzeugen, in das verschoben wird das MSB beim nächsten Takt.

Hier ist der gesamte Prozess Schritt für Schritt:

In der folgenden Tabelle 1 können Sie sehen, wie die Daten 0x0F, 0xF0, 0x80, 0x1F, 0x00, 0xE0 in aufgehellte Daten übersetzt werden können.

Uhr

Aufhellungsschlüssel – aktuell

Eingabedaten

Gebleichte Daten

1

1 1111 1111 - (FF)

0x0F

0xF0

9

1 1110 0001 - (E1)

0xF0

0x11

17

0 0001 1101 - (1D)

0x80

0x9D

25

1 1001 1010 - (9A)

0x1F

0x85

33

1 1110 1101 - (ED)

0x00

0xED

41

1 1000 0101 -(85)

0xE0

0x65

Sobald die aufgehellten Daten übertragen und am Ziel empfangen wurden, besteht die Aufgabe des Empfängers darin, den Aufhellungsvorgang rückgängig zu machen und die ursprünglichen Daten abzurufen.

Der Empfänger enthält auch ein ähnliches 9-Bit-LFSR, das zum Aufhellen am Sender verwendet wurde. Dieses LFSR ist mit dem LFSR des Senders synchronisiert und generiert die gleichen Aufhellungsschlüssel wie der Sender.

Für jedes empfangene aufgehellte Datensymbol führt der Empfänger eine XOR-Operation mit dem entsprechenden Aufhellungsschlüssel durch. Wichtig ist, dass die XOR-Verknüpfung der aufgehellten Daten mit demselben Aufhellungsschlüssel, der während der Übertragung verwendet wurde, die Originaldaten zurückgibt. Dies liegt daran, dass die XOR-Operation reversibel ist. Mit anderen Worten: Wenn A XOR B = C, dann C XOR B = A.

Ein optimaler Funkbetrieb wird erreicht, wenn die übertragenen Datenbits ein zufälliges und DC-freies Muster aufweisen. Leider kommt es häufig vor, dass die übertragenen Daten längere Folgen aufeinanderfolgender Nullen oder Einsen enthalten. Diese Art der Übermittlung kann für den Empfänger bestimmte Konsequenzen haben:

Die Qualität einer Hochfrequenzverbindung (RF) verbessert sich, wenn zufällige Daten übertragen werden. Dies hängt eng mit der Funktionsweise der Taktwiederherstellungsschaltung des Empfängers zusammen.

Stellen Sie sich zwei Personen vor, die versuchen, einen Ball in einem gleichmäßigen Rhythmus hin und her zu spielen. Wenn sich der Rhythmus plötzlich ändert, ist es wahrscheinlich, dass jemand den Ball verfehlt. Ebenso müssen bei der Datenübertragung der Sender (Sender) und der Empfänger den gleichen Rhythmus oder „Takt“ einhalten.

Der Empfänger muss die Uhr des Senders nachahmen, um die eingehenden Daten korrekt zu lesen. Diese Synchronisierung erfolgt hauptsächlich zu Beginn jeder Übertragung, wenn eine Reihe abwechselnder Einsen und Nullen (sogenannte Präambelbytes) gesendet werden. Wenn der Empfänger dieses Muster erkennt, stellt er seine Uhr so ​​ein, dass sie mit der des Senders übereinstimmt.

Im Idealfall bleiben beide Uhren während der Kommunikation stabil. Allerdings kann es in der Realität während der Übertragung zu geringfügigen Schwankungen der senderseitigen Uhr kommen. Um diesen Schwankungen entgegenzuwirken, passt der Empfänger seine Uhr ständig an oder passt sie an die des Senders an. Je häufiger sich Einsen und Nullen in den Daten abwechseln, desto einfacher kann der Empfänger seine Uhr feinabstimmen, da mehr Referenzpunkte vorhanden sind.

Und wenn es lange Folgen von Einsen oder Nullen gibt, gibt es weniger Übergänge, was es für den Empfänger schwieriger macht, seine Uhr mit der des Senders synchron zu halten.

Wenn wir in der digitalen Kommunikation von „Datenabhängigkeiten“ sprechen, meinen wir Situationen, in denen die Interpretation aktueller Daten von Daten der Vergangenheit abhängt. Problematisch wird es, wenn ein Fehler auftritt. Wenn der Empfänger beispielsweise ein einzelnes Symbol falsch interpretiert und die folgenden Symbole von diesen falsch interpretierten Daten abhängen, kann sich der Fehler ausbreiten und eine Kaskade falscher Interpretationen verursachen.

Die Übertragung langer identischer Sequenzen macht es für den Empfänger schwierig zu wissen, wo ein Symbol beginnt und wo eines endet. Dagegen bieten Daten, die häufig zwischen Einsen und Nullen wechseln, eine klare Abgrenzung zwischen den Bits, wodurch es für den Empfänger einfacher wird, jedes Bit unabhängig voneinander richtig zu interpretieren, und so die Wahrscheinlichkeit einer Fehlerausbreitung verringert wird.

ISI ist eine Signalverzerrung, die in digitalen Kommunikationssystemen auftritt, wenn ein Symbol nachfolgende Symbole stört. Diese Interferenz kann zu Schwierigkeiten bei der Unterscheidung der Symbole und damit zu Fehlern bei der Dateninterpretation beim Empfänger führen.

Die Übertragung langer Sequenzen identischer Bits wie „ /0000 1010 / 0000 0000/ 0000 0100/ 0000 0010…“ kann das ISI-Problem verschärfen und dazu führen, dass es sich über mehrere Bitperioden ausbreitet.

Wenn ein übertragenes Signal eine Gleichstromvorspannung aufweist, bedeutet dies, dass der Durchschnittswert des Signals nicht Null ist. Dies kann passieren, wenn über einen bestimmten Zeitraum ein Ungleichgewicht in der Anzahl der übertragenen Einsen und Nullen besteht.

Ein DC-vorgespanntes Signal kann aufgrund des Mangels an häufigen Übergängen diesen Synchronisationsprozess stören und zu Decodierungsfehlern führen. Außerdem kann dadurch die durchschnittliche Leistung des Signals erhöht werden, was zu einem höheren Stromverbrauch führt.

Um diese Probleme zu lösen, verwenden digitale Kommunikationssysteme häufig Aufhellungsfilter. Diese Filter tragen dazu bei, das Auftreten von Einsen und Nullen in den übertragenen Daten auszugleichen, selbst wenn die Originaldaten lange Zeichenfolgen mit demselben Wert enthalten.

Lassen Sie uns die praktische Anwendung dieser Filter durchgehen und anhand realer Protokollbeispiele ihr Potenzial und ihre Wirksamkeit veranschaulichen.

Bluetooth LE ist eine energieeffiziente Version der klassischen Bluetooth-Technologie, die für die Kommunikation zwischen Geräten über kurze Entfernungen entwickelt wurde. Der Aufhellungsprozess verwendet ein Linear Feedback Shift Register (LFSR), das eine Pseudozufallssequenz erzeugt, die mit den Nutzdaten XOR-verknüpft wird, um aufgehellte Daten zu erzeugen (Abbildung 2).

Das für die Datenaufhellung in BLE verwendete LFSR wird als 7-Bit-LFSR mit dem Polynom x7+x4+x0 angegeben. Das bedeutet, dass es 7 Positionen (oder „Bits“) im Register hat und die Rückmeldung vom 7. und 4. Bit erfolgt, oder mit anderen Worten, das neue Bit, das bei jedem Schritt eingeschoben wird, ist das XOR des Bits im 7. Position und das Bit an der 4. Position des vorherigen Zustands.

Das LFSR wird mit einem Startwert initialisiert, der auf den aktuellen Kanalindex gesetzt ist, auf dem das Paket gesendet oder empfangen wird. Und die vom LFSR generierte Sequenz wird dann bitweise mit der Nutzlast des BLE-Pakets XOR-verknüpft, um die aufgehellten Daten zu erzeugen.

IEEE 802.15.4, ein Standard, der in Protokollen wie Zigbee und Thread verwendet wird, verwendet für seine Übertragungen ebenfalls einen Prozess der Datenaufhellung. Der Whitening-Prozess ist in der PHY-Schicht (Physical) des Kommunikationsstandards implementiert.

Die Whitening-Sequenz für IEEE 802.15.4 wird durch ein Linear Feedback Shift Register (LFSR) erzeugt, ähnlich wie bei Bluetooth Low Energy. Allerdings verwendet das in IEEE 802.15.4 verwendete LFSR eine 16-Bit-Sequenz anstelle der in BLE verwendeten 7-Bit-Sequenz (Abbildung 3).

Whitening-Filter spielen eine entscheidende Rolle bei der Bewältigung der Probleme, die durch erweiterte identische Bitsequenzen in Funkgeräten mit geringer Leistung entstehen. Diese Sequenzen verursachen häufig Empfangsprobleme, die zu Synchronisationsproblemen, Datenabhängigkeiten und eskalierter Intersymbolinterferenz (ISI) führen.

Beliebte Protokolle wie Bluetooth Low Energy und IEEE 802.15.4 nutzen diese Filter bereits, um eine reibungslose und optimale Leistung ihrer Geräte zu gewährleisten.