我是靠谱客的博主 含蓄小土豆,最近开发中收集的这篇文章主要介绍第四章 信道一、无线信道二、有线信道三、信道数学模型五、信道容量,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

信道

  • 一、无线信道
    • 1. 地波
    • 2.天波
    • 3.视距传播
    • 4.其他
  • 二、有线信道
  • 三、信道数学模型
    • 1.调制信道模型
    • 2. 恒参信道特性
    • 3. 随参信道
    • 4.编码信道模型
    • 4.噪声
  • 五、信道容量
    • 1.离散信道容量
    • 2.连续信道容量


一、无线信道

无限信道是将信号加载到电磁波上进行传输,按照电磁波频率的不同,电磁波传播分为多种。
地球大气 :地面,对流层,平流层,电离层。

1. 地波

频率小于2MHz
有绕射能力

2.天波

频率2MHz~30MHz
被电离反射

3.视距传播

频率>30MHz
直线传播。穿透电离层

4.其他

频率越高绕射能力越差。
微波中继,卫星中继
散射通信:电离层散射(30-60)MHz,对流层散射(100-4000MHz)
流行余迹散射

二、有线信道

明线,对称电缆,同轴电缆,光纤

三、信道数学模型

乘性干扰(衰减)
加性噪声

1.调制信道模型

经过调制后经过信道发送
叠加有噪声的线性时变/时不变系统

在这里插入图片描述

r ( t ) = c ( t ) s i ( t ) + n ( t ) s 0 ( t ) = c ( t ) s i ( t ) S 0 ( w ) = C ( w ) S i ( w ) r(t)=c(t)s_i(t)+n(t)\ s_0(t)=c(t)s_i(t)\ S_0(w)=C(w)S_i(w) r(t)=c(t)si(t)+n(t)s0(t)=c(t)si(t)S0(w)=C(w)Si(w)
相乘而非卷积

2. 恒参信道特性

H ( w ) = ∣ H ( w ) ∣ e j ϕ ( w ) H(w)=|H(w)|e^{jphi(w)} H(w)=H(w)ejϕ(w),有频幅特性和相频特性
无失真传输: H ( w ) = K e − j w t d H(w)=Ke^{-jwt_d} H(w)=Kejwtd 反之为失真传输

3. 随参信道

(更多请参考无线通信基础)
衰减随时间变换
时延随时间变换
多路径传播

4.编码信道模型

调制信道对信号影响是乘性干扰 k ( t ) k(t) k(t)加性噪声信号 n ( t ) n(t) n(t)是信号的波形发生失真。
编码信道的输入输出是数字序列,所以用转移概率来描述编码信道特性。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
如上图所示。

4.噪声

人为噪声
自然噪声,热噪声是一种重要的自然噪声。来自电阻性元器件中电子热运动。
在一般通信系统的工作频谱范围内的频谱是均匀分布的,好像白光的频谱在可见光的频谱范围内均匀分布一样,所以热噪声又称为白噪声。其统计特性服从高斯分布,又称高斯白噪声。
窄带噪声:连续的已调正弦波,振幅恒定的单一频率正弦波。
窄带噪声等效带宽如下图所示:
在这里插入图片描述
B n = ∫ − ∞ + ∞ P n ( f ) d f 2 P n ( f 0 ) = ∫ 0 + ∞ P n ( f ) d f P n ( f 0 ) B_n=frac{int_{-infty}^{+infty}P_n(f)df}{2P_n(f_0)}=frac{int_{0}^{+infty}P_n(f)df}{P_n(f_0)} Bn=2Pn(f0)+Pn(f)df=Pn(f0)0+Pn(f)df
利用此概念,可认为窄带噪声的功率谱密度在带宽 B n B_n Bn内恒定。

五、信道容量

定义:信道无差错传输时的最大平均信息速率,一个上界

1.离散信道容量

定义1:每个符号能够传输的平均信息量最大值表示信道容量。
定义2:单位时间内能够传输平均信息量最大值
从信息量的概念得知,发送 x i x_i xi得到 y j y_j yj的信息量为发送 x i x_i xi的信息量减去收到 y j y_j yj后对 x i x_i xi的不确定程度。
对所有的 x i x_i xi y j y_j yj取平均值,得出收到一个符号时获得的平均(根据概率加权平均)信息量:
平均信息量/符号=
− ∑ i = 1 n p ( x i ) l o g ( p ( x i ) ) − [ − ∑ j = 1 m p ( y i ) ∑ i = 1 n p ( x i / y j ) l o g 2 ( p ( x i / y j ) ) ] = H ( x ) − H ( x / y ) -sum_{i=1}^{n}p(x_i)log(p(x_i))-[-sum_{j=1}^{m}p(y_i)sum_{i=1}^{n}p(x_i/y_j)log_2(p(x_i/y_j))]\ =H(x)-H(x/y) i=1np(xi)log(p(xi))[j=1mp(yi)i=1np(xi/yj)log2(p(xi/yj))]=H(x)H(x/y)
H ( x ) H(x) H(x)为信源的熵, H ( x / y ) H(x/y) H(x/y)为接收到 y j y_j yj后发送 x i x_i xi的信息量。
我们想要确定发送 x i x_i xi的信息量,收到 y j y_j yj是我们的先验,因此是信息量相减。
最大:对一切可能的信源概率分布求最大值
C = m a x p ( x ) [ H ( x ) − H ( x / y ) ] C=max_{p(x)}[H(x)-H(x/y)] C=maxp(x)[H(x)H(x/y)]
假设每秒传输符号数为 r r r则:
C t = m a x p ( x ) { r [ H ( x ) − H ( x / y ) ] } C_t=max_{p(x)}{r[H(x)-H(x/y)]} Ct=maxp(x){r[H(x)H(x/y)]}

2.连续信道容量

连续信道的信道容量也有两种,这里我们只介绍按单位时间计算的。
白噪声下的连续信道容量:
C t = B l o g 2 ( 1 + S N ) = B l o g 2 ( 1 + S n 0 B ) C_t=Blog_2(1+frac{S}{N})=Blog_2(1+frac{S}{n_0B}) Ct=Blog2(1+NS)=Blog2(1+n0BS)
B B B为带宽, S S S为信道平均功率, N N N为噪声功率, n 0 n_0 n0噪声单边功率,则 N = n 0 B N=n_0B N=n0B

最后

以上就是含蓄小土豆为你收集整理的第四章 信道一、无线信道二、有线信道三、信道数学模型五、信道容量的全部内容,希望文章能够帮你解决第四章 信道一、无线信道二、有线信道三、信道数学模型五、信道容量所遇到的程序开发问题。

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