Tecniche di trasmissione
a banda strettissima
Scopi del documento:
Il principale obiettivo di queste pagine
è di offrire informazioni. Esse sono state deliberatamente
tenute semplici, niente effetti speciali e trucchi immaginifici, allo scopo
di raggiungere la massima compatibilità con i vari browser e per consentire un
rapido download. Ogni commento e/o suggerimento è
gradito a: on7yd@uba.be
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Ultimo aggiornamento: 3 Febbraio 2004
Indice
- Introduzione
- Larghezza di banda
- Elaborazione digitale del
Segnale (DSP)
- Modi a banda strettissima
- QRSS
- CW a frequenza duale
(DFCW)
- Sviluppi futuri dei
modi a banda strettissima
- Jason : un modo
"da tastiera a tastiera”
- Software disponibile
- Pratica operativa
- Letteratura
- Ringraziamenti
1.
Introduzione
Il rapporto segnale/disturbo (SNR) dei segnali ham sui 136KHz è spesso
molto bassa a causa di diverse ragioni:
- Una
lunghezza d’onda di circa
- Il
limite di potenza di 1 Watt ERP
- Elevati
livelli di rumore
- Forti
stazioni commerciali (100Kw e più) molto prossime alla banda ham
Un modo per migliorare il SNR è di ridurre la larghezza di banda del ricevitore ed avere
così meno rumore e segnali indesiderati, lasciando invariato il livello del
segnale che si desidera ricevere. Ma la ricezione di un qualunque segnale
richiede comunque un minimo di larghezza di banda nel
ricevitore, la cui quantità dipende dal tipo di modulazione.
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2.
Larghezza di
banda
Il modo dominante e più efficiente sui 136KHz è il CW.
Come menzionato in precedenza la larghezza di banda minima dal lato ricevitore
è determinata dallo spettro del segnale trasmesso. Nel caso del CW è la
velocità (di manipolazione) che pone un limite alla minima larghezza di banda
impiegabile.
Un metodo comunemente accettato di misurare la velocità
del CW è il sistema PARIS. La parola PARIS ha una lunghezza pari a esattamente 50 ‘punti’, spaziatura di parola inclusa.
Basandosi su questo sistema, un segnale CW alla velocità di 12 parole al minuto (WPM) inplica 600
‘lunghezze di punto’ al minuto o 10 ‘lunghezze di punto’ al secondo. Ma essendo ogni punto separato di uno
spazio della stessa lunghezza, la reale lunghezza di un ‘ciclo
di punto’ è doppia. Se una
serie continua di punti è inviata a 12 WPM, il risultato sarà un’onda quadra di
5 Hz. Se un segnale RF viene
modulato con questa serie di punti, si otterrà una portante con due bande
laterali alla distanza di 5Hz, risultando così un segnale ampio 10Hz. In relazione a quanto ‘dura’ è la manipolazione (quanto
rapido sia il tempo di salita e discesa dell’onda quadra modulante, n.d.t.), tanto distanti saranno le bande laterali create
rispetto alla portante ma queste non conterranno alcun contenuto informativo
aggiuntivo; tale situazione può essere considerata un semplice spreco di energia
(e una sorgente di QRM per gli altri). Così fondamentalmente la larghezza
minima di banda richiesta per ricevere un segnale CW privo di distorsioni è:
B = 0.833 * WPM (Hz)
Assumendo che la sola sorgente di disturbo è un
rumore indipendente dalla frequenza (rumore bianco), il rumore totale del
ricevitore sarà direttamente proporzionale alla larghezza di banda del
ricevitore. Prendendo a riferimento un segnale CW a 12 WPM e assumendo che la
larghezza di banda del ricevitore sia ottimizzata
rispetto alla velocità di trasmissione, la tabella seguente mostra il
miglioramento del SNR che può essere ottenuto riducendo la velocità del CW:
|
Velocità |
Larghezza di banda ottimale |
SNR rispetto a 12WPM |
|
12WPM |
10Hz |
0dB |
|
8WPM |
6.67Hz |
+1.8dB |
|
4WPM |
3.33Hz |
+4.8dB |
|
1 sec./punto |
1Hz |
+10dB |
|
3 sec./punto |
0.33Hz |
+14.8dB |
|
10 sec./punto |
0.1Hz |
+20dB |
E’ evidente che riducendo la velocità del CW si può
ottenere un significativo incremento del SNR. Sui 136KHz
una lunghezza di punto di 3 secondi è divenuto una
specie di standard e questo modo viene chiamato QRSS (dal Codice Q QRS: si
prega di ridurre la velocità di trasmissione). Il CW a queste velocità estremamente basse diventa piuttosto difficile da copiare 'ad orecchio' poiché occorre quantomeno un cronometro per misurare la
lunghezza di punti e linee. Inoltre è necessario che la frequenza dei segnali
sia estremamente stabile data la larghezza di banda in
gioco. Per fortuna questo non è un gran problema sui 136KHz dove una stabilità
di frequenza di 0.1 Hz non è complicata da
raggiungere.
Un altro problema è che i filtri in ricezione diventano
via via più complicati da realizzare man mano che la
larghezza di banda diminuisce. Inoltre sintonizzare
un segnale diventa un affare complicato con larghezze di banda inferiori ad 1 Hz.
Così se da un lato la riduzione di larghezza di banda
offre benefici per quanto concerne un migliore SNR dall’altro crea numerosi
problemi aggiuntivi. Un modo per superare molti di questi problemi è l’uso di
tecniche di elaborazione digitale del segnale (DSP).
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3. Elaborazione
digitale del segnale (DSP)
3.1. Fondamenti di DSP
Elaborazione digitale del segnale è una di
quelle magiche espressione che vi sarà capitato a volte di ascoltare, ma
che sembra confinata all’ambito di ingegneri elettronici specializzati e forse
di un ristretto numero di radioamatori ‘eletti’. Fino a poco fa occorreva hardware specializzato (e piuttosto costoso) per
sperimentare le tecniche di DSP. Oggi è possibile sostituire tutto l’hardware specializzato con un PC dotato di processore pentium e di scheda sonora, con tutto il software
necessario reperibile gratuitamente. Ulteriori
dettagli possono essere trovati qui.
Come suggerito dalla stessa espressione ‘Elaborazione Digitale del Segnale’, il segnale analogico (ingresso) viene convertito in digitale, quindi elaborato ed
eventualmente riconvertito in un segnale analogico (uscita).
La conversione
del segnale analogico alla forma numerica è realizzata dal convertitore
analogico-digitale (ADC). La più semplice delle conversioni ADC è la
determinazione di un valore di tensione con un voltmetro (digitale, n.d.t.). Con il DSP questa ‘lettura della tensione’ è realizzata automaticamente a determinati
intervalli di tempo; questa operazione viene detta campionamento (sampling).
Il risultato è una serie di misure, con le quali siamo in grado di sapere la
tensione misurata ed il momento alla quale è stata
misurata.
Questi dati vengono poi elaborati in modo digitale, il che in pratica
significa che essi vengo sottoposti ad una serie più o meno complicata di
calcoli. I risultati possono essere interpretato in
forma di dati numerici o essere riconvertiti in un segnale analogico. Usando il
DSP può essere attuato sul segnale ogni tipo di elaborazione,
non solo filtraggio ma anche riduzione della larghezza di banda, multiplex di diversi segnali nel dominio del tempo ecc… Nel
seguito verrà discusso il solo filtraggio di un segnale.
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3.2. Trasformata veloce di Fourier (FFT)
Esistono diversi metodi di filtraggio di un segnale
digitale; la tecnica più impiegata è attraverso l’impiego della Trasformata
Veloce di Fourier (Fast Fourier Transform, FFT). Le basi
matematiche di questo metodo furono sviluppate da Joseph Fourier, circa 200 anni fa. L’idea
fondamentale che si cela dietro questa elaborazione è
che ogni segnale può essere visto come la somma di una serie di segnali
sinusoidali, nella quale ogni sinusoide ha una differente ampiezza e fase.
Nella figura
precedente il segnale complesso tracciato in rosso è dato dalla soma delle
sinusoidi verde, blu, arancio
e nera. Le equazioni matematiche della trasformata di Fourier sono alquanto complicate; gli interessati possono
dare uno sguardo ai seguenti siti web:
- Fourier
and the frequency domain (
- The Fourier series and The fast Fourier transform (VisLab,
- The basic tutorial on frequency analysis (Steema Software, Girona, Spain) : la trasformata di Fourier spiegata quasi senza l’impiego di strumenti
matematici
- FFT for dummies
(by Renato Romero,
IK1QFK) : Spiegazione dell’ FFT eminentemente
visuale, ottima per i principianti.
Per fortuna
non è necessario andare in profondità nei concetti matematici fondamentali per
comprendere come lavora
Quando si sviluppa
la trasformata di Fourier di un qualunque segnale in
realtà viene effettuata un suddivisione del segnale
stesso in un certo numero di sinusoidi e di ognuna di esse viene calcolata
l’ampiezza e la fase. Ogni singola sinusoide rappresenta una
determinata frequenza (o meglio una banda di frequenze) e da quest’insieme di sinusoidi (e dalla loro ampiezza) possiamo
ricostruire lo spettro di frequenze del segnale in ingresso.
La ‘qualità’
dello spettro di frequenze così ricostruito dipende da tre fattori:
- Il periodo di campionamento (intervallo tra
2 conversioni A-D consecutive)
- Il tempo di campionamento per una trasformata (il che, fissato il periodo di campionamento, implica il numero di campioni componenti ogni singolo blocco sottoposto ad elaborazione, n.d.t.)
- Il numero di bit del convertitore A-D
Il periodo di campionamento determina la
frequenza massima dello spettro: la frequenza massima che può essere
ricostruita è il 50% della frequenza di campionamento es.: se preleviamo un campione ogni 0,2 ms (pari
ad una frequenza di campionamento di 5KHz) la frequenza massima che può essere
ricostruita è di 2,5KHz.
Il tempo di campionamento determina la
risoluzione di frequenza (o la larghezza di banda di ogni
‘canale’): la risoluzione di frequenza è uguale alla frequenza il cui periodo
corrisponde al tempo di campionamento es.: per un tempo di
campionamento di 0,1 secondi la risoluzione di frequenza darà di 10Hz, il che
vuol dire che nella serie di sinusoidi della trasformata di Fourier
ogni sinusoide rappresenterà un canale di 10Hz di ampiezza.
Il numero di
campioni esaminato in una singola trasformata di Fourier
deve essere una potenza di 2 (2,4,8,16,….,256,….
65536, …). Anche se è possibile prendere un numero qualsiasi
di campioni e aggiungere semplicemente una serie di ‘zero’ fino a raggiungere
un numero di campioni pari ad una potenza di 2, è più pratico scegliere il
corretto rapporto tra tempo di campionamento e frequenza di campionamento allo
scopo di ottenere il giusto numero di campioni. Es.: se abbiamo una periodo di campionamento di 0,2ms non sceglieremo un
tempo di campionamento di 0,1 secondi, il che ci darebbe un numero di 500
campioni,ma un tempo di campionamento di 0,1024 secondi allo scopo di ottenere
512 campioni (= 29). Il
risultato della trasformata di Fourier sarà una serie
di 256 sinusoidi ognuna delle quali rappresenta un canale ampio 9,766Hz tra 0 e
2,5KHz.
La figura
seguente mostra un semplice esempio, la trasformata di Fourier
di 16 campioni con periodo di campionamente
di 1ms; il risultato è una serie di 8 sinusoidi ognuna delle quali rappresenta
un canale di 62,5Hz tra 0 e 500Hz:
Il numero di bit del convertitore A-D determina
la gamma dinamica dello spettro. In pratica (usando la scheda sonora del PC)
possiamo scegliere tra una conversione A-D a 8 o 16
bit.
Es.:
Per una conversione A-D a 8 bit abbiamo 28
= 256 livelli ed la gamma dinamica sarà di 20 * Log(256) = 48dB. Per una
conversione A-D a 16 bit avremo 216 = 65536
livelli e di conseguenza la gamma dinamica risultante è di 20 * Log(65536) =
96dB.
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4.1.1. Che cosè ?
QRSS è il CW estremamente lento,
il nome è derivato dal codice Q QRS (riduci la tua velocità di trasmissione).
E’ necessario dotare il proprio ricevitore di un filtro appropriato per poter
trarre vantaggio dalla strettissima banda del segnale trasmesso. Creare un ‘filtro software’ usando
La figura precedente mostra il segnale di HB9ASB non
udibile a causa del forte QRN, le linee verticali che si vedono sono il
risultato di scariche statiche 9++.
Alcune interessanti collezioni di diagrammi ricevuti possono essere
trovate nee pagine web di DK8KW, G3XDV, OK1FIG
e NL9222
4.1.2. Comparazione tra lunghezza
4.1.2.1. Da
DK8KW
Nell’aprile del 2000 Geri Kinzel
(DK8KW) ha effettuato alcune misure comparative tra
QRSS ed il normale CW (audio):
Questa mattina ho fatto alcune prove di laboratorio per
trarre alcune indicazioni circa la possibilità di comunicare con segnali al di sotto del livelo del rumore
impiegando il QRSS. Ho adoperato un sintetizzatore di frequenza calibrato (Adret 2230), un attenuatore 0-120
dB con passo di 1 dB (Schlumberger BMD500) ed il
mio misuratore selettivo di livello Praecitronic
MV61. Il rumore medio di banda sui 137,500 KHz (+/- 50Hz), inclusi i segnali LORAN, è stato
miscelato attraverso un connettore BNC a T con l’uscita del sintetizzatore.
Impiegando l’attenuatore, ho fatto in modo che il
segnale a 0 dBm (50 Ohm) del
sintetizzatore corrispondesse ad un segnale di -80dBu ( 0dBu = 0.775V into 75 Ohm = +9dBm, -80dBu = -71dBm) sull’MV62 (+/- 1dB).
La banda era tranquilla, con un rumore di fondo di
circa -110dBu (S4, -101dBm) e le linee del LORAN erano chiaramente visibili. Settando l’MV62 per una larghezza di banda di 100Hz più i
filtri a 250Hz/500Hz dell’IC-
|
Forza del segnale
all’ingresso dell’RX |
Commenti |
|
-100dBu / -91dBm |
CW facilmente udibile (S6) |
|
-110dBu / -101dBm |
Segnale CW pari al livello di rumore (S4), copiabile con difficoltà |
|
-115dBu / -106dBm |
Limite minimo di ascolto del CW, segnale appena decodificabile ad orecchio |
|
-125dBu / -116dBm |
segnale QRSS perfettamente leggibile (rapporto 'O') |
|
-130dBu / -121dBm |
Segnale QRSS ben leggibile (rapporto 'M') |
|
-135dBu / -126dBm |
Segnale QRSS appena leggibile (rapporto 'T') |
|
-140dBu / -131dBm |
Segnale illegibile |
Conclusioni:
Il QRSS ha un vantaggio di 20 dB sul normale CW (acustico), il che significa che il
livello di segnale QRSS minimo ricevibile e/o leggibile in grado di consentire
la comunicazione si trova 20 dB sotto a quello che può
essere riconosciuto e/o decodificato dalle orecchie di un operatore CW
allenato. Se consideriamo che la “larghezza di banda dell
sistema orecchie/cervello di un operatore CW” è di 30 Hz, questo corrisponde grosso modo al rapporto tra le
larghezze di banda impiegate (0,3 contro 30 Hz).
4.1.2.2. Da W1TAG
Anche John Andrews
(W1TAG) ha effettuato alcune misure. John ha impiegato un ricevitore Icom
R75 ed un loop da
|
Lunghezza del punto |
Immagine dello schermo |
Livello misurato (rif. 6WPM) |
Livello Teorico (rif. 6WPM) |
|
0.2 sec. |
|
riferimento |
riferimento |
|
3 sec. |
|
-10dB |
-11.8dB |
|
10 sec. |
|
-15dB |
-17dB |
|
30 sec. |
|
-19dB |
-21.8dB |
|
60 sec. |
|
-23dB |
-24.8dB |
In tutte le misure vi è uno
scarto di +/- 2dB tra il risultato rilevato e quello teorico, ma io credo che
ciò possa essere spiegato con il fatto che la videata
di riferimento a 6WPM mostra chiaramente un SNR inferiore rispetto alle altre videate. Un rapporto completo su queste misurazioni può
essere trovato qui
4.1.2.3. Da G3YXM e G3NYK
Nel marzo del
2002 G3YXM e G3NYK hanno comparator il normale CW e
il QRSS alla velocità di 3 sec/punto, 10 sec/punto e 60 sec/punto su una tratta
di 220km. G3YXM trasmetteva riducendo via via la potenza fino a raggiungere il livello "copia O"
presso il sito di ricezione G3NYK:
|
Lunghezza del
punto |
Potenza in
antenna |
Miglioramento
rispetto al CW 12WPM |
Valore Teorico |
|
0.1 sec. (12WPM) |
360mW |
riferimento |
riferimento |
|
3 sec. |
23mW |
12dB |
14.8dB |
|
10 sec. |
3.9mW |
19.7dB |
20dB |
|
60 sec. |
0.6mW |
27.8dB |
27.8dB |
Il rapporto complete su questa prova può essere trovato qui.
Dave afferma
che di avere avuto bisogno di alimentare la sua antenna con 2kW
per ottenere 1W ERP. Ciò significa che
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4.2. CW a frequenza duale (DFCW)
Ad una velocità di 3 secondi per punto un QSO estremamente semplificato richiede circa 30 minuti. La variazione
del livello di QRN e/o di propagazione nel corso di questo periodo può avere
enormi effetti su un QSO. Tuttavia è stato sviluppato
un nuovo modo di trasmissione che migliora la velocità media di un fattore
variabile da
Nel CW a frequenza duale (DFCW) l’elemento ‘durata’ è sostituito dall’elemento ‘frequenza’. Così non è più
necessario che i punti e le linee abbiano lunghezze
differenti ma sono trasmessi su frequenze differenti. A causa di questo
spostamento di frequenza non è più necessario che vi sia ‘spazio’ tra
punti/linee a lo stesso ‘carattere di spaziatura’ può essere ridotto alla singola lunghezza del
punto.
Quando l’idea del DFCW fu presentata vi fu un notevole scetticismo circa la
leggibilità di questi segnali a differente frequenza ma alla prova pratica essi
risultarono piuttosto facili da leggere sullo schermo. Per aumentare la
semplicità di lettura, in particolare durante un sequenza
di punti o linee un breve spazio (tipicamente 1/3 di lunghezza del punto) è
stata aggiunta tra i punti e le linee. Questo riduce di poco la velocità di
trasmissione, ma aumenta la leggibilità e riduce il ciclo di lavoro (a tutto
beneficio dei finali).
L’esempio seguente mostra il testo 'CQ ON7YD K' in QRSS e
DFCW, alla stessa velocità:
Alla velocità di 3 secondi per punto la
trasmissione dura 5’30’’ in QRSS mentre dura solo 1’54” in DFCW. Il vantaggio
di velocità del DFCW sul QRSS può essere sfruttato in due modi, sia per la
riduzione della durata di un QSO sei per aumentare la lunghezza del punto e
lavorare con una minore larghezza di banda. Quest’ultimo
aspetto consente di avere, a parità di durata del QSO, una durata del punto da
La videata successiva mostra
l’immagine tratta da un caso reale di segnale DFCW. Spero che questo confermi
quanto facile possa essere la decodifica visiva di un segnale DFCW.
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4.3. Futuri sviluppi dei modi a banda strettissima
Nel corso dell’anno trascorso un lunghezza del punto
di 3 secondi è divenuta una specie di standard informale per il QRSS e il DFCW,
visti i risultati ottenuti nel corso delle prove pratiche impiegando questa
velocità. La maggior parte degli ham adopera per la
ricezione il programma Spectrogram con un frequenza di campionamento di
11kHz e blocchi da 16384 campioni, il che implica un tempo di campionamento di
1,5 secondi (un altro ottimo programma, disponibile per l’ambiente Linux è glfer
del nostro IN3OTD, n.d.t.) . A prima vista non è così evidente il motivo
di un tempo di campionamento lungo solo la metà della durata del punto, non
sarebbe meglio allungare il tempo di campionamento o accorciare la lunghezza
del punto ? In realtà vi è una buona ragione perché il
tempo di campionamento sia così breve rispetto alla lunghezza del punto; ciò si
deve al fatto che al momento il ricevitore ed il trasmettitore non lavorano in
sincronismo. Ciò significa che un blocco di campioni (lato ricevitore) inizi da
qualche parte nel bel mezzo di un punto (lato trasmettitore) e viceversa. Cosa accade quando la lunghezza del punto e il blocco di
campioni hanno la stessa durata è mostrato nella figura che segue:
Per essere sicuri che
almeno un blocco di campioni cada completamente all’interno di ogni punto (o
linea o spazio) un blocco di campioni non può eccedere in lunghezza la metà
della durata di un punto.
Se fosse possibile creare una qualche
sorta di sincronizzazione tra TX e RX sarebbe possibile raddoppiare (almeno) la
durata del campionamento senza aumentare la lunghezza del punto ottenendo così
un guadagno di 3dB. Usando il DFCW ed aumentando la
lunghezza del punto a 10 secondi un QSO avrà circa la stessa durata di un QSO
in QRSS con lunghezza di punto di 3 secondi. Assumendo che non sia così
difficile sincronizzare trasmettitore e ricevitore con la precisione di un
secondo, ritengo possibile impiegare blocchi di campioni da 8 secondi
(intervallati di 2 secondi) ed una lunghezza del punto
di 10 secondi:
In confronto al QRSS ‘tradizionale’
si può ottenere un guadagno superiore ai 7dB mantenendo pressocché
uguale la durata del QSO. Gli errori di temporizzazione
(tra TX e RX) fino ad 1 secondo non avranno effetti sul
SNR.
Una soluzione alternativa è stata fornita dai
programmatori dello Spectran. Invece di usare ogni volta un blocco
di campioni completamente nuovo per ogni analisi FFT, viene
prelevata solo una parte di nuovi campioni ed il blocco completo viene formato unendo
questi nuovi dati ai precedenti ‘spostati’ in alto:
Es.: Assumiamo che vengano impiegati 4096 dati per eseguire una
singola FFT. Invece di usare un nuovo blocco completo di dati per la successiva
FFT, vengono rimossi i 128 dati ‘più vecchi’ (aventi posizione da
Questo metodo
ha il vantaggio che la durata di ogni blocco dati
sottoposto alla FFT può essere lunga al più quanto la durata del punto, ma
presenta anche alcuni svantaggi. Primo fra tutti, l’aumento
significativo del carico di lavoro del processore, nell’esempio
precedente al PC viene richiesta l’effettuazione di 32 FFT nel tempo in cui con
il metodo ‘tradizionale’ si effettua il calcolo di una sola FFT. Inoltre questo
metodo induce una certa ‘sfocatura’ all’inizio ed alla fine di
ogni punto:
Un altro modo
per aumentare il SNR è l’effettuazione di una media.
Questo metodo si basa sulla considerazione che il rumore è casuale quindi tende
ad annullarsi su un certo numero di rilevamenti mentre il segnale resta
consistente. Quindi si somma il risultato di diverse e
se ne considera il valore medio. Se da un lato si ottiene così un aumento del SNR abbiamo dall’altro lato lo svantaggio di una
visualizzazione più lenta poiché viene mostrato sullo schermo un solo risultato
ogni varie FFT. Per fortuna c’è un modo di aggirare questo problema, anche se
restano comunque degli svantaggi. Alberto di Bene
(I2PHD), uno dei programmatori of Spectran,
mi ha inviato alcune interessanti considerazioni su come sia
possibile effettuare efficientemente l’operazione di media sui blocchi di
campioni:
In Spectran vi sono su meccanismi di media:
- A) Il meccanismo di media attivato
con il pulsante AVG sul pannello principale. E’ possibile optare tra due sub-scelte, selezionabili attraverso radiobutton: scorrimento di una parte dei dati ed
integrazione. Con il metodo a scorrimento di parte dei dati viene eseguito uno spostamento medio sullo spettro
calcolato, con la visualizzazione di ognuno di tali spettri,
indipendentemente dal fattore di calcolo della media. Questo fattore ha il
solo effetto di regolare la porzione dei dati spostati. Al contrario, effettuando l’integrazione, dato un fattore di media di
N, uno spettro viene mostrato ogni N spettri calcolati, semplicemente calcolandone
la media.
- B) La media prodotto come
effetto collaterale della sovrapposizione della serie
di dati in ingresso. Lo scopo di questa sovrapposizione è di generare un
output in un tempo più breve di quello che sarebbe altrimenti necessario.
Per chiarire: supponiamo che la
frequenza di campionamento sia di 8000, e la risoluzione di 0,12207
(arrotondata sullo schermo a 0,12) Hz. Ciò
implica che la frequenza di Nyquist (massima
frequenza campionabile, n.d.t.) è di 4000 Hz, avendo così 4000 / 0,12207 valori di ampiezza, ottenuti da 8000 / 0,12207 valori complessi (parti reale ed
immaginaria). E’ dunque necessario elaborare 8000 / 0,12207 = 65536 valori
complessi, pari ad un eguale quantità di campioni
in tempo reale. Il tempo richiesto è 65536 / 8000 (il numero di campioni
prelevati ogni secondo)
= 8,192 secondi. E, in realtà, se si setta
Spectran
per la minima velocità di scorrimento del cursore (il colore del
cursore passa a verde), il che significa un fattore di sovrapposizione
pari a 1, si avrà un aggiornamento dello schermo ogni 8 secondi. E le cose
peggiorano aumentando la risoluzione, il tempo di attesa
aumenta in proporzione. Se si desidera un frequenza
di aggiornamento maggiore, la sovrapposizione può essere d’aiuto. Con
questo metodo, non occorre aspettare che sia disponibile un intero blocco
di nuovi dati, poiché viene riutilizzata una
parte dei vecchi dati con alcuni nuovi. Naturalmente questo è un
compromesso (niente è gratuito) : reimpiegando i vecchi dati, si perde parte della
risoluzione del tempo, che si manifesta come una ‘spalmatura’, o una
‘sfocatura’, nelle linee spettrali. Questo effetto diviene più evidente
all’aumentare del fattore di sovrapposizione. Con un valore minore o pari
a circa 8, non è molto evidente, ma peggiora per valori più
elevati. E’ questo il prezzo da pagare per avere un tempo di aggiornamento dello schermo più rapido. Come accade
per la maggior parte delle scelte che effettuiamo
nel corso della vita, occorre trovare un compromesso accettabile, e ciò ha
pure implicazioni nella scelta della lunghezza ottimale di punti/linee.
4.5. Jason : un modo “da tastiera a tastiera”
4.5.1. Circa Jason
Jason
è sviluppato dagli stessi autori di ARGO, uno dei più popolari
visualizzatori QRSS (I2PHD e IK2CZL). Esso impiega le stesse tecniche di
trasmissione a larghezza di banda strettissima adoperate in QRSS e DFCW in un
modo “da tastiera a tastiera”, il che significa che si immette
un testo dal lato TX e lo stesso testo appare sull’RX.
L’idea alla base di Jason
è che un insieme di caratteri può essere definito da una serie di “toni”.
Questo tipo di codifica è piuttosto datata, già nel
1957 un modo chiamato Piccolo
era basato su questo principio, seguito successivamente da modi quali il
PGP-1 e PUA-43.
Nei modi summenzionati ogni “tono” è caratterizzato da una frequenza assoluta.
Con sufficiente spaziatura di frequenza tra i toni sono raggiungibili anche
velocità di trasferimento relativamente alte con requisiti accettabili in
termini di precisione e stabilità di frequenza. Tranne quando
la larghezza di banda è limitata. Entrambe le limitazioni (precisione e
stabilità di frequenza) rendono difficile l’impiego dello Spostamento Assoluto di Frequenza (AFK). L’alternativa
seguita da Jason è lo Spostamento di Frequenza Incrementale (IFK): non viene adoperatala
frequenza assoluta di un tono ma la differenza (spostamento) tra due toni
successivi. Ciò permette una flessibilità molto maggiore sia per la precisione
di frequenza che per la stabilità di frequenza.
(N.d.t.:
nei paragrafi precedente, ho tradotto l’espressione Frequency Keying con Spostamento di Frequenza che ritengo più significativa in questo
contesto rispetto a Manipolazione di
Frequenza o Modulazione di Frequenza,
espressione quest’ultima decisamente fuorviante
in quest’ambito).
Si adoperano 16 differenti spostamenti
di frequenza, da 0,252Hz a 4.037Hz con passi di 0,25234Hz. Lo spostamento di
frequenza è positivo in linea di principio (verso la
frequenza più alta), ma ciò implicherebbe una “fuga” del segnale dalla sua
frequenza iniziale. Poiché ciò è da evitare si usa un piccolo trucco: se la
frequenza si sposta di più di 4,073Hz(= 16 passi) rispetto al suo valore
iniziale, essa viene “riportata” al valore iniziale
stesso. Questo può suonare complicato, ma un esempio servirà a fare chiarezza:
- Il centro frequenza prestabilito per Jason è 800Hz, per una gamma di frequenze che va da (800 – 8 passi) = 797,981Hz a (800 + 8 passi) =
802.019Hz. Il centro banda corrisponde al canale n. 8. e
i canali sono numerati da
- Poniamo di iniziare a 800Hz ( = frequenza
centrale) e che il primo spostamento sia di 6
passi (= 1,514Hz); ora la frequenza 801,514Hz, corrispondente al canale 8
+ 6 = 14.
- Il secondo spostamento sia di 5 passi (= 2,262Hz), il che porta la frequenza a 80