Elektronika 2010-12 I.pdf - Instytut Systemów Elektronicznych ...

ozwiązaniu gdzie został użyty algorytm MMA obserwowanejest jednostajne obniżanie poziomu zniekształceń, aczkolwiekwraz ze wzrostem kąta przesunięcia fazowego czas zbieżnościulega wydłużeniu.W przypadku konstelacji 16-QAM, algorytm CMA-DD wrazz kompensacją fazy RCDD osiąga, w porównaniu z MMA-DD,korzystniejsze wyniki czasu zbieżności. Jednak wraz ze wzrostemzłożoności konstelacji ujawnia się wpływ braku synchronizacjifazy powodujący w konsekwencji wydłużanie zbieżności.Jest to spowodowane błędami podczas podejmowania decyzjiw układzie dekodera w fazie śledzenia, których przy złożonychkonstelacjach, jak przykładowa 64-QAM jest o wiele więcej.Otrzymane wyniki wskazują na konieczność dalszego, bardziejwnikliwego przeanalizowania procesu procedury przełączaniaw obecności błędu fazy. W szczególności, istotne jestwprowadzenie takich modyfikacji, które pozwoliłyby metodzieCMA-DD w pełni zademonstrować swój potencjał. Wiąże sięto przede wszystkim z doborem odpowiedniej metody kompensacjiprzesunięcia fazowego, zapewniającej wystarczającąminimalizację błędu fazy zanim nastąpi intensyfikacjaprzełączeń pomiędzy fazą zgrubną a śledzenia proceduryminimalizacji zniekształceń liniowych.Literatura[1] Ding Z. and Li Y.: Blind Equalization and Identification. New Jork:Marcel Dekker, Inc., 2001.[2] Godard D.: Self-recovering equalization and carrier tracking intwo dimensional data communications systems. IEEE Transactionson Communications, vol. vol. COM-28, pp. 1867–1875, November1980.[3] Johnson C. et al.: Blind equalization using the CM criterion: A review.Proc. IEEE, vol. 86, pp. 1907–1926, Oct. 1998.[4] Oh K. N. and Chin Y. O.: New blind equalization techniquesbased on constant modulus algorithm. in Proc. IEEE Globalelecommunications Conference, Singapore, November 1995,pp. 865–869.[5] Werner J. J. et al.: Blind equalization for broadband access.IEEE Communication Magazine, pp. 87–93, April 1999.[6] Chung W. and You C.: Fast recovery blind equalization for timevaryingchannels using Run-and-Go approach. IEEE Trans.Broadcast., vol. 53, no. 3, pp. 693–696, Sept. 2007.[7] He L. et al.: A hybrid adaptive blind equalization algorithm forQAM signals in wireless communication. IEEE Trans. SignalProcess., vol. 52, no. 7, pp. 2058–2069, July 2004.[8] Dziwoki G.: Some remarks on the reduced constellation decision-directedblind phase correction. in Proc. The 15th IEEEMediterranean Electrotechnical Conference, Valletta, Malta,April 2010.Losowość generatora łączonego TRNGwykorzystującego metodę z próbkowaniem wyjściageneratora pierścieniowegodr hab. inż. MIECZYSŁAW JESSA, mgr inż. MICHAŁ JAWORSKIPolitechnika Poznańska, Wydział Elektroniki i TelekomunikacjiGeneratory liczb prawdziwie losowych (TRNGs) są jednymz najważniejszych elementów współczesnych systemówkryptograficznych. Z praktycznego punktu widzenia powinnyto być konstrukcje czysto cyfrowe, a z punktu widzenia kryptografii,implementowalne w układach reprogramowalnychFPGA. Zaletą implementacji w FPGA jest to, że użytkowniknie ma dostępu do elementów składowych systemu. Atakującynie może manipulować bitami, przynajmniej bezpośrednio,dla osiągnięcia własnych celów. Chociaż FPGA to układy cyfrowe,znaleziono zjawiska, które mogą być źródłem losowości.Są to na przykład stany metastabilne [1], szybkozmiennefluktuacje fazy (ang. jitter) [2, 3] lub konflikty w dostępie dopamięci CMOS [4]. Wadą proponowanych rozwiązań jest to,że ciągi wyjściowe są obciążone i nie spełniają wszystkich testówstatystycznych NIST 800-22 opracowanych na potrzebykryptografii [5]. W rezultacie ciągi wytwarzane przez generatorymuszą być poddane dodatkowym operacjom matematycznym,które określa się angielskim terminem post-processing.Zastosowanie dodatkowych operacji znacząco zmniejszaszybkość ciągu wyjściowego. Obecnie jest to kilka Mbit/s. Jestto podstawowa wada proponowanych metod.W 2008 r. Wold i Tan zaproponowali, aby w pojedynczymukładzie FPGA zaimplementować wiele generatorówpierścieniowych RO (ang. Ring Oscillators), których wyjściabędą próbkowane sygnałem tego samego generatora, np.kwarcowego [6]. Po połączeniu XOR strumieni bitów wytwarzanychprzez wiele generatorów otrzymali ciąg, któryspełnia wszystkie testy z pakietu NIST 800-22 bez potrzebystosowania dodatkowego przetwarzania. Rok później Woldi Petrović przedstawili generator wykorzystujący opisanąideę, który wytwarza ciągi binarne z szybkością 300 Mbit/s, spełniające wszystkie testy NIST [7]. W tym samym rokuN. Bochard, F. Bernard oraz V. Fischer wykazali w eksperymenciesymulacyjnym, że generator Wolda i Tana możespełnić wszystkie testy statystyczne nawet wtedy, gdy generatorypierścieniowe nie wytwarzają szybkozmiennychfluktuacji fazy, a więc są pozbawione źródła losowości [8].Innymi słowy, bardzo dobre właściwości statystyczne są rezultatemmechanizmu deterministycznego. Zatem generatorWolda i Tana niekoniecznie jest źródłem ciągów prawdziwielosowych (generatorem TRNG).W pracy pokazujemy, że nawet mała ilość losowości,obecna w pojedynczym RO, ulega zwiększeniu ze wzrostemliczby generatorów pierścieniowych użytych do budowy generatoraWolda i Tana. Aby ocenić ten proces zaproponowaliśmynową metodę rozróżniania losowości prawdziwej (ang.true randomness) i losowości deterministycznej (ang. deterministicrandomness), obecnych w strumieniach wyjściowychrozważanych generatorów TRNG. W eksperymencie z rzeczywistymukładem FPGA (Virtex-5) pokazaliśmy, że generatorWolda i Tana może dostarczyć prawdziwej losowości. Warunkiemjest jednak to, aby strumień wyjściowy był utworzonytylko z niektórych elementów ciągu wytwarzanego przez generatorTRNG.Elektronika 12/2010 47