Filtros de clareamento ajudam baixo

Oct 07, 2023

No mundo interconectado e acelerado de hoje, os sistemas de comunicação sem fio de baixo consumo de energia desempenham um papel cada vez mais importante. Eles permitem que dispositivos como wearables, sensores IoT e dispositivos domésticos inteligentes transmitam e recebam dados com eficiência e, ao mesmo tempo, economizem energia. Contudo, um desafio específico pode surgir nestes sistemas: transmitir longas sequências de bits idênticos num fluxo de dados.

Quando um rádio envia um fluxo contínuo de bits coerentes através de um canal de comunicação, isso pode levar a vários problemas, incluindo problemas de sincronização e efeitos intensificados de interferência entre símbolos (ISI). Esses problemas podem prejudicar a recepção precisa dos dados transmitidos, impactando o desempenho geral do sistema.

Para enfrentar esse desafio, os engenheiros costumam usar uma técnica de processamento de sinal chamada “branqueamento”. Nas seções a seguir, nos aprofundaremos nos fundamentos dos filtros branqueadores, seus benefícios e suas aplicações em vários protocolos de comunicação sem fio.

Quando falamos em ‘branqueamento’, estamos basicamente falando de um processo que faz com que um sinal pareça mais aleatório. Imagine que você está ouvindo uma música. Se você pudesse ver as ondas sonoras da música, elas pareceriam um padrão que se repete ao longo do tempo. Esse padrão de repetição é o que chamamos de correlação no sinal.

Em contraste, se você ouvir ruído estático de um rádio desafinado, ele soará completamente aleatório, sem qualquer padrão – isso é o que chamaríamos de sinal branco ou esbranquiçado.

Por que queremos embaralhar os dados em um formato mais aleatório antes de enviá-los? A questão é que os sistemas de comunicação do mundo real não são perfeitos. O sinal transmitido pode ser afetado por vários fatores durante sua jornada do transmissor ao receptor. Por exemplo, pode ricochetear em edifícios (um fenómeno chamado propagação multipercurso) ou ficar distorcido devido às características do meio de transmissão (como a presença de ruído).

Quando uma longa sequência de símbolos idênticos (por exemplo, uma longa sequência de 1s ou 0s) é enviada através de tal sistema, qualquer distorção afeta de forma semelhante todos esses símbolos. Como resultado, o impacto da distorção é agravado.

Por outro lado, se os dados forem mais aleatórios (como é o caso após o branqueamento), é menos provável que o impacto de qualquer distorção afete vários símbolos sucessivos da mesma maneira. Isto pode ajudar a reduzir os efeitos do ISI, tornando mais fácil para o receptor interpretar corretamente cada símbolo.

O branqueamento também ajuda a distribuir a potência do sinal uniformemente pela banda de frequência, garantindo que nenhuma frequência específica carregue muita potência. Isto é importante porque os órgãos reguladores muitas vezes têm regras sobre quanta energia pode ser transmitida em qualquer frequência.

Para produzir dados branqueados, os dados da carga útil são submetidos a um XOR com uma sequência pseudo-aleatória que muda continuamente (Figura 1). Esta sequência pseudo-aleatória é normalmente gerada através de um Linear Feedback Shift Register (LFSR).

Primeiro, algumas informações básicas sobre LFSRs:

Um LFSR é um registrador de deslocamento com uma função linear do estado anterior como entrada. A cada passo (ou "ciclo de clock"), cada bit no registrador é deslocado para a próxima posição, e o novo bit deslocado é a saída de uma função linear do estado anterior do registrador. Esta função é muitas vezes simplesmente o XOR (OR Exclusivo) de várias posições “tocadas” no registro.

Vamos mergulhar em um exemplo prático, onde geramos dados branqueados fazendo XOR dos dados com uma sequência PN9.

Uma sequência PN (Pseudo-Random Noise) é uma sequência de bits que parece aleatória, mas é gerada deterministicamente. Tem um comprimento especificado, após o qual se repete, e esse comprimento é definido como 2n-1.

No caso de uma sequência PN9, são 29 - 1 = 511 estados. Quando cronometrada, a sequência PN9 gera todos os valores entre 1 e 511 em uma ordem pseudoaleatória antes de ser repetida.

O PN9 é representado pelo polinômio x9+ x5+ x0. O polinômio determina o feedback ou pontos “tocados” no LFSR (o 9º e o 5º bits). Isso significa que a cada pulso de clock, os dados nos nove registradores serão deslocados uma vez para a direita e um dado PN será enviado do registrador, e o bit 0 (o LSB) e o bit 5 serão submetidos a XOR para produzir um novo bit que será deslocado para o MSB no próximo relógio.