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  • 加性高斯白噪声信道:MATLAB小例题

    千次阅读 2019-04-19 19:07:49
    (1)dB 是一个纯计数单位:dB = 10logX; X = 1000000000000000 = 10logX = 150 dB X = 0.000000000000001 = 10logX = -150 dB dB的引入是为了把乘除关系变换为加减,便于工程中的运算。 (2)dB是一...

    1.dB

       (1)dB 是一个纯计数单位:dB = 10logX;

                 X = 1000000000000000 = 10logX = 150 dB 

                 X = 0.000000000000001 = 10logX = -150 dB

                 dB的引入是为了把乘除关系变换为加减,便于工程中的运算。

       (2)dB是一个表征相对值的值,当考虑甲的功率相比于乙功率大或小多少个dB时,按下面计算公式:

                10lg(甲功率/乙功率)

                甲功率=乙功率:  10lg(1)=0dB;

                甲功率=2*乙功率:10lg(2)=3dB;

    2.dBw:以1W为基准

               dBw=10lg(\frac{P}{1W})

    3.dBm:以1mW为基准

             dBm=10lg(\frac{P}{1mW})

             0dBm=10lg(1mW)

             0dBw=10lg(1W)=10lg(1000mW)=30dBm

        由此可见,0dBw是一个比0dBm大得多的多的单位,功率上相差1000倍。

       dBm 减 dBm 实际上是两个功率相除。比如:

    (信号)30dBm - (噪声)0dBm = (信号功率)1000mW/1mW(噪声功率) = 1000 = 30dB。(式1)

    4.SNR(信噪比=信号功率/噪声功率)(信噪比SNR(dB)=信号功率(dBW)-噪声功率(dBW))

        本来2个数相除((SNR)1000W/1W)转化为2个数相减30dBW-0dBW=30dB(SNR)

        若信号功率为0dBW,因此,噪声的实际功率-SNRdBW。(式1)

    例题一:

    在正弦信号上叠加功率为-20dBW的高斯白噪声。

    clear all
    t = 0:0.001:10;             
    x = sin(2*pi*t);              
    snr = 20;                          %设定加性高斯白噪声功率
    y = awgn(x,snr);              %正弦信号上叠加高斯白噪声
    subplot(2,1,1);plot(t,x);title('正弦信号x');
    subplot(2,1,2);plot(t,y);title('叠加高斯白噪声的正弦信号');
    z = y-x;
    var(z)                               %计算噪声功率(方差)

    ans = 0.01

    函数awgn(x,snr)把加性高斯白噪声叠加到输入信号x中,snr以dB的形式指定噪声的功率。

    这种情况下,信号的功率假设为0dBW(其实信号功率并不是0dBW,原来此处是假设!),噪声的功率实际上等于-snrdBW。于是,snr的值为20。

    结果显示噪声功率为0.01,该值是由snr决定的。

    例题二:

    clear all
    t = 0:0.001:10;               
    x = sin(2*pi*t);             
    snr = 20;                           %设定加性高斯白噪声功率
    y = awgn(x,snr,10);           %正弦信号上叠加高斯白噪声
    subplot(2,1,1);plot(t,x);title('正弦信号x');
    subplot(2,1,2);plot(t,y);title('叠加高斯白噪声的正弦信号');
    z = y-x;
    var(z)                        %计算噪声功率(方差)

    函数awgn(x,snr,sigpower):假设输入信号的功率为sigpower(单位:dBW)(原来都是假设!)

    10dBW-噪声功率=20dB,噪声功率=-10dBW

    结果恰好:ans = 0.100。

    例题三:终于计算信号功率了:awgn(x,snr,'measured')

    clear all
    t = 0:0.001:10;             
    x = sin(2*pi*t);              
    snr = 20;                                         %设定加性高斯白噪声功率
    y = awgn(x,snr,'measured');           %正弦信号上叠加高斯白噪声
    subplot(2,1,1);plot(t,x);title('正弦信号x');
    subplot(2,1,2);plot(t,y);title('叠加高斯白噪声的正弦信号');
    z = y-x;
    var(z)                         %计算噪声功率(方差)

    ans = 0.005

    实际信号功率为0.5(sum(abs(x).^2)/length(x)),snr=20dB,噪声功率0.005,结果也验证了这一点。

    例题四:用randn函数产生加性高斯白噪声

    randn(n):返还一个n行n列的随机矩阵,每一行每一列都服从均值为0,方差为1的正态分布;

    randn(m,n):返还一个m行n列的随机矩阵,每一行每一列都服从均值为0,方差为1的正态分布;

    clear all
    t = 0:0.001:10;
    x = sin(2*pi*t);
    px = norm(x).^2/length(x);          %计算信号x的功率
    snr = 20;                                     %信噪比,dB形式
    pn = px./(10.^(snr./10));              %根据snr计算噪声功率
    n = sqrt(pn)*randn(1,length(x));  %根据噪声功率产生相应的高斯白噪声序列
    y = x+n;                          
    subplot(2,1,1);plot(t,x);title('正弦信号x')
    subplot(2,1,2);plot(t,y);title('叠加了高斯白噪声后的正弦信号')
    var(n)

    ans = 0.005

    x为一向量,norm(x)=norm(x,2)返回向量的2范数:即sum(abs(x).^2)^1/2;

    根据噪声功率产生相应的高斯白噪声序列,要对噪声功率进行开方运算。(D(CX)=C^2D(X))

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  • 光通信中有很多的基本概念,有的时候既容易混淆又容易理解偏差。今天就来理一理表征信号质量性能的指标参数,有哪些?怎么定义的?... 光通信系统衡量可靠性和有效性的指标参数指标名称单位符号...

        光通信中有很多的基本概念,有的时候既容易混淆又容易理解偏差。今天就来理一理表征信号质量性能的指标参数,有哪些?怎么定义的?相互之间有什么关系?抓住本质了,记住一个就够了。

    我们知道,表征通信系统质量的指标包括可用性和可靠性两个方面,具体来讲主要涵盖速率相关,信号优劣程度相关,最终性能相关这三个方面的参数。详细的可见下表。

    1. 光通信系统衡量可靠性和有效性的指标参数

    指标名称

    单位

    符号

    比特速率/信息速率

    Bit/s

    Rb

    波特率/符号速率/码元速率

    Baud

    Rs

    信噪比/符号信噪比

    无或dB

    SNR或SNRdB

    比特信噪比

    无或dB

    EbN0或EbN0dB

    误码率

    BER

    调制阶数

    M

    每符号比特数/熵

    bit

    H

    品质因子

    无或dB

    Q或QdB

    误差幅度矢量

    无或dB

    EVM或EVMdB

    光信噪比

    无或dB

    OSNR或OSNRdB

    噪声功率谱密度(双边谱,单偏振)

    W/Hz

    N0

    信号功率(单偏振)

    W或dBm

    Ps

    噪声功率(单偏振)

    W或dBm

    N

    平均符号能量

    J

    Es

    平均比特能量

    J

    Eb

    ASE噪声功率谱(单偏振,双边谱)

    W/Hz

    Nase

    表中有些参数是系统的设计指标,比如比特速率,而有些是最终的信号质量评价指标,比如误码率。我们今天主要关注的是评价指标,包括SNROSNREbN0BERQEVM

    首先看看他们的定义及怎么计算吧。对于单偏振信号,信噪比

    c6b21273eb0c8218dee52ab27f35653a.png     (1)

    需要注意的是,上式中默认了是有个假设的,假设信号是以最小带宽接收的,此时信号带宽(噪声带宽)等于波特率。

    比特信噪比与符号信噪比(SNR)满足关系:

    9ee8654d06310ad504e74b6354d62a3c.png             (2)

    上式中,如果是均匀分布的M阶调制格式,每符号比特数为:

    348e5379e61a05eabff92412790927f4.png

    从而,

    7042d8997a4ba1fb32a34367eac90165.png                     (3)

    对于单偏振态信号的光信噪比OSNR,它的定义为:

    f592cd433948e9799a55a334baf03ca0.png                  (4)

    其中,2表示的是2个偏振态上噪声功率之和,OSNR的定义是信号功率降低参考带宽内的噪声总功率(包含2个偏振态),Bref是参考带宽,一般是0.1nm,在1550nm处,Bref=12.5GHz。这里有个小问题,怎么把波长间隔换算成频域带宽呢?根据频率与波长的关系,两边分别对波长微分,就可以得到:

    b893898897a4fc1a7e0e39d8f2035516.png                    (5)

    代入中心波长,真空光速c,和波长间隔就可以得到频率间隔。

    回到OSNR的定义上,继续变换得到:

    64c8e8330129f92d33ef39121f855852.png           (6)

    这就得到了单偏振信号OSNRSNR之间的关系,上式中假设了光路中只有EDFAASE噪声,所以N0=Nase,这在一般链路上是成立的。而对于偏振复用信号,容易得到:

    6d173511ba186e585fd3f121cca0cf4e.png           (7)

    从(6)和(7)式可知单偏信号的OSNR与双偏信号有3dB的区别,不过二者也可以写成统一的形式,如下:

    df911d06cb51c45da15cbc2fee5b2918.png                  (8)

    其中,为两个偏振态上的平均SNR,即:

    1aa5524a4622b94ffa5d095ffac6c317.png                  (9)

    (8)式对于单偏和双偏信号均适用,单偏的话y偏振功率Psy=0,x,y两路噪声功率谱相同,N0x=N0y,也就相当于多出了一个2,与(6)和(7)式一致。

    SNR OSNR的定义可以用下图形象地来表示。

    af4202e4671f3229cd5b59fea57fa3da.png

    1. SNROSNR定义图示。

    OSNR BER关系是怎样的呢?

    首先我们知道对于格雷映射的方形MQAM MPSKBERSNR具有严格的解析表达式,如下表所示:

    1. 常见调制格式的BERSNR关系

    ef248acb8eef188510e73a73f063d109.png

    而如果对于非方形QAM等没有解析表达式的情况,则可以通过蒙洛卡罗数值仿真的方法得到BERSNR的曲线,通过插值就能得到任意SNRBER

    再利用OSNRSNR的关系,就可以得到BEROSNR之间的关系了,大致关系曲线是瀑布形,如图2所示

    b24e95359e1cfb42bbe28458a3aad54c.png

    2. 30GG波特时不同调制格式BEROSNR的关系曲线

    BERQ之间满足:

    21b3ebec114dc8ed4c7a872cd1602c5c.png                    (7)

    反推得到Q

    50f8f049d6e52938c67b50365e27c1da.png           (8)

    再说说怎么以图形化的方式评估信号的质量呢?通常有两种手段,眼图和星座图。对于强度调制的信号,通常直接用眼图仪来测量信号的眼图,而对于幅相调制的信号,通常要用光调制分析仪(OMA),在相干混频之后结合DSP算法解调,测量信号的星座图以及IQ支路上的眼图。

    眼图是多段时域信号在固定时间窗口位置处的波形叠加,NRZ的眼图看来像人的眼睛,因此而得名,如图3.

    f39b48034710d4b5396ad93ea5fc8709.png

    3. 典型NRZ眼图

    从眼图上我们怎样看出信号质量的好坏呢?

    眼图上其实也可以测量信号和噪声幅度计算出信号的Q值,

    82b01dd050e390d83382469d3af17701.png

    其中I1和σ1分别为高电平的信号幅度和噪声标准差,I0和σ0分别为低电平的信号幅度和噪声标准差。信号的幅度很容量观察,上下眼皮的高度,上下眼皮的厚度分别代表了高低电平噪声的相对大小,眼高最大的地方代表的是最佳判决时刻,眼图上升下降沿的宽度,暗示了时钟抖动的大小。通常眼高越高,眼宽越宽,表示信号质量越好。

    星座图则表示信号在IQ复平面上的分布,如图4所示。

    3605335b1a00c51625fb48e82a7543d6.png

    图4. 16QAM星座图(AWGN噪声)

    从星座图上也能读出很多的信息,比如IQ幅度失衡,相位偏差,IQ时延,噪声大小,还有信号误差矢量EVM。

    524f2473b4c05f2290f4228881cc6b4c.png

    图5. EVM示意图

    EVM是指接收到的信号与理想信号之间误差矢量的幅度,如图5所示。EVM一般用归一化的百分比或dB来表示。计算公式如下:

    61a08506509be5a45508db08a24d3912.png         (8)

    其中,P0为理想符归一化的平均功率,M为调制阶数,N为接收到的符号数量。EVM越大说明信号受干扰越大,恢复出的信号误差越大,反之则干扰小,信号误差小。

    进一步分析不难发现上式的分子部分相当于是信号的噪声项,因此可以推导得到,当N相当大时,EVMSNR满足下列关系:

    d9ed510d1a84ff7e3566443f2d16d142.png              (9)

    即,

    815df82b9f3562de34cb69df6d648d92.png                     (10)

    由于SNROSNR关联,SNRBER有关联,BERQ关联,EVMSNR关联,从而可以得出的结论是BERQEVMSNROSNR之间都是存在确定关系的,理论上只要知道其中任何一个,都可以换算得到其它的所有值。

    另外,从线性单位换算到对数单位,与功率相关的量用XdB=10*log0(X,如SNR,OSNR,否则用XdB=20*log10X),如EVM,Q。

    从而理论上,这么多评估信号质量的参数和指标,其实只有1个独立变量,这就像我们现在困在家每天通过各种途径打卡汇报体温一样,很多的重复劳动。其实通信系统信号质量的终极决定因素,是噪声和干扰的程度,而SNR正是表征的这个,因而上面的这么多参量知道其一就能推演其它所有也并不奇怪。事实也证明了OSNR确实是光通信系统里很好的一个观测和评价指标。不过理论归理论,实际可就比这个复杂了,不仅有光的噪声,也有电的噪声,还有非线性,相互混叠在一起就麻烦了。这也是为什么基于DSP的方法算SNR然后再拟合OSNR精确度不高,而且对非线性效应敏感的原因了。

    对于OSNR的监测,一般用光谱仪(OSA)来测量,对于多信波号,首先在带宽B1内测量待测信号与噪声总功率P1,然后关掉待测波道,测量带宽B1内的噪声功率P2,同时测得0.1nm带宽内噪声功率P3。利用公式OSNR=(P1-P2)/P3。对于单波就更容易了。当然也可以只测一次噪声功率,然后基于噪声基底是平坦的这一假设直接按比例换算求得噪声和信号分别的功率。OSA的话常用的是Yokogawa,或者Finisar的。甚至有的光谱仪自带自动测试OSNR的功能,基于3点或5点法来测的好像是带外OSNR了,自动测的不是太准,功能有点鸡肋。

    测OSNR的时候有几点要注意。1. 设置OSA的分辨率,不大于0.1nm,一般越小越好;2. OSA光谱上光标显示的是功率谱密度,需要积分算功率;3. 测量信号和噪声总功率时,带宽B1要大于信号谱宽。

    参考资料:

    [1]  https://support.huawei.com/onlinetoolsweb/resources/zh/16_osnr.html

    [2] Essiambre, René-Jean, andRobert W. Tkach. "Capacity trends and limits of optical communicationnetworks." Proceedings of the IEEE 100.5 (2012): 1035-1055.

    [3]   Ellis, Andrew D., JianZhao, and David Cotter. "Approaching the non-linear Shannon limit."Journal of Lightwave Technology 28.4 (2009): 423-433.

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  • 信道容量

    千次阅读 2016-11-30 14:47:08
    可以严格地证明在被高斯白噪声干扰的信道中传送的最大信息速率C由下述 公式确定  C=B*log2(1+S/N) =B*log2(1+S/n0*B), log2表示以2为底的对数,n0为噪声单边功率谱密度,所以带宽无限大,信道容量并不能无限大!!...
    可以严格地证明在被高斯白噪声干扰的信道中传送的最大信息速率C由下述
    公式确定

      C=B*log2(1+S/N) =B*log2(1+S/n0*B), log2表示以2为底的对数,n0为噪声单边功率谱密度,所以带宽无限大,信道容量并不能无限大!!!

    上式表明,当给定S/ n0时,若带宽B趋于无穷大,信道容量不会趋于无限大,而只是S/ n01.44。这是因为当带宽B增大时,噪声功率也随之增大。


      该式通常称为香农公式。B是信道带宽赫S是信号功率瓦N是噪声
    功率瓦。  
      香农公式中的S/N 为无量纲单位。如S/N=1000即信号功率是噪声功率
    的1000倍
      但是当讨论信噪比S/N时常以分贝dB为单位。公式如下:
       S/N = 10lgS/N (dB)(分贝与信噪比之间的关系为:dB=10lgS/N) 
      公式表明:信道带宽限制了比特率的增加信道容量还取决于系统信噪比以及编

    码技术种类  

    连续信道的容量Ct和信道带宽B、信号功率S及噪声功率谱密度n0三个因素有关。 

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  • ** ...C:信道容量,单位bit/s; B:信道带宽,单位Hz; S:信号平均功率,单位W; N:噪声平均功率,单位W。 4.移动衰落信道 (一)路径损耗 无线电波在自由空间传播时产生的损耗被称为路径损耗。

    **

    写在前面

    在这里插入图片描述
    **
    1.噪声和干扰
    2.信道带宽
    可以通过信道传输的信号频率范围大小就是信道的带宽。
    实际信道的带宽总是有限的,因此要求在信道上传输的信号带宽不能超过信道带宽,否则信号会发生失真。
    在这里插入图片描述
    3.信道容量
    信道容量就是指在信道上进行无差错传输所能达到的最大传输速率。
    C=Blog2(1+S/N)
    C:信道容量,单位bit/s;
    B:信道带宽,单位Hz;
    S:信号平均功率,单位W;
    N:噪声平均功率,单位W。

    4.移动衰落信道
    (一)路径损耗
    无线电波在自由空间传播时产生的损耗被称为路径损耗。
    (二)大尺度衰落
    无线电波在传播路径上受到建筑物及山丘等遮挡所产生的损耗被称为阴影衰落。阴影衰落反映了在几百倍波长量级的中等范围内接收信号电平的平均值变化趋势,因此也被称为大尺度衰落。
    (三) 小尺度衰落
    主要由于多径传播而产生的损耗被称为多径衰落,多径衰落反映了在几十倍波长量级的小范围内接收信号电平的平均值变化趋势,因此也被称为小尺度衰落。
    1.多径效应:
    直射信号:s1=A1cos(2πft)
    反射信号:s2=A2cos[2πf(t-τ)+π]
    合成信号:s1+s2=A1cos(2πft)+A2cos[2πf(t-τ)+π]
    在这里插入图片描述
    合成向量长度:
    在这里插入图片描述
    当A1=1,A2=0.5,且τ=0.005s时,合成信号的幅度:,合成信号幅度随信号频率的变化曲线如图3-17所示。
    在这里插入图片描述
    相关带宽
    一般将多径信道最大时延τm的倒数定义为多径信道的相干带宽
    Bc=1/τm
    频率选择性衰落
    B>>Bc、
    在这里插入图片描述
    平坦衰落
    B<Bc
    在这里插入图片描述
    2.多普勒效应
    当移动台以速度v向着波源移动时,多普勒频移:fd=vcosθ/λ
    当移动台以速度v远离波源移动时,多普勒频移:fd=-vcosθ/λ
    多普勒扩展
    在这里插入图片描述直射信号:s1=A1cos[2π(f-fd)t],频率为:f-fd;
    反射信号:s2=A2cos[2πf(t-τ)+π],频率为:f。
    合成信号:s1+s2=A1cos[2π(f-fd)t]+A2cos[2πf(t-τ)+π],含有f和(f-fd)两个频率成分。
    s1+s2=[A1cos(2πfdt)-A2cos(2πfτ)]cos(2πft)
    +[A1sin(2πfdt)-A2sin(2πfτ)]sin(2πft)
    可以看出:这个合成信号可以看作是两个旋转向量(长度分别为A3和A4,如图所示)的合成向量(长度为A,如图3-28所示)在实轴上的投影。
    在这里插入图片描述A3 A4的长度随t变化,变化的频率均为fd,变化的周期为1/fd,所以合成向量的长度A的变化周期也是1/fd.
    相干时间(注意区分多径效应的相关带宽)
    Tc=1/fd
    快衰落
    符号时间T>>Tc,符号持续期间幅度波动很大
    在这里插入图片描述
    慢衰落
    T<Tc
    在这里插入图片描述

    写在后面

    前面总结了通信系统的整体概念和信号与频谱,这节总结了信道的一些概念和原理,后面将涉及通信原理的每个模块的具体细节。

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  • 通信系统之信道(四)

    千次阅读 2018-06-18 23:06:55
    C是信道容量,也就是信道所能传输的最大信息速率,单位为bit/s,B是信道的带宽,S是信号的平均功率,N是白噪声的平均功率,S/N称为信噪比;这个公式说明了什么样的通信系统是理想的;首先是当给定信号带宽B和信噪比...
  • C= B * Log2 (1+S/N)其中:C是信道容量,单位为比特/秒 (bit/s)B是信号带宽,单位为HzS是在该带宽上接收的平均功率,单位为瓦N是该带宽上的噪声的平均功率,单位为瓦要想以可重复的方式仿真真实的信道条件,您必须...
  • 其中,H(k)是信道的频域响应,I(κ)是多普勒频移带来的载波间干扰(ICI),W(k)是高撕白噪声的傅立 叶变换。 3基于最小均方误差(MMSE)的信道估计算法 31LS信道估计算法简介 IS准则的目标是使(Y-1)(Y-)最小,在频域高斯...
  • 噪音数据 包含由英国荷兰Perception-TNO研究所的语音研究单位(SRU)在项目编号2589-SAM(1990年2月)下在现场测量的不同噪声数据。 下面列出的所有文件参数均为: ...* 高频信道噪声(HF Channel Noise)-hfchannel.mat
  • 在随钻测井中地面噪声与周期性信道结构形成的下行回波导致传输性能降低,为此,结合钻柱信道噪声分析,利用上、下行信道的瞬态脉冲响应,构建回波噪声抑制模型,提出了双声接收器的检测方式。在钻柱激励端分别施加...
  • 信道容量 表征一个信道传输数据...奈奎斯特 首先给出了无噪声情况下 码元速率的极限值B 与信道带宽 H 的关系: B = 2 · H (Baud) 其中 H是信道的带宽, 也称频率范围, 即信道能传输的上、下限频率的差值, 单位为H.
  • 通过对数字移动通信信道特性的分析,运用离散信号卷积和的运算方法及性质,对通过滤波器后的单位脉冲序列拓展成滤波器延时序列,采用基于阈值的小波包去噪方法滤除接收信号中的高斯白噪声,采用匹配追踪(matching ...
  • 奈氏准则(无噪声情况下):码元速率的极限值B与信道带宽W关系。 理想状态下的最高码元传输速率为2W Baud 注: Baud是波特,是码元传输速率的单位,1波特为每秒传送1个码元,单位是码元/秒。   W为信道带宽(Hz)。 ...
  • 向信号“X”添加高斯白噪声,信噪比大小为“SNR”,单位是dB;信号“X”的功率假定为 0 dBW;如果“X”是复数,则添加的是复高斯白噪声; Example 1: X = sqrt(2)sin(0:pi/8:6pi); % 设定一输入信号X % 假定X的功率...
  • 奈奎斯特定理、香农定理的再理解

    万次阅读 多人点赞 2016-11-25 14:34:45
    奈奎斯特定理、香农定理的再理解@(计算机网络 )关于码元,先复习这个概念:...W是信道带宽,单位是Hz.每个码元离散状态的数目用V表示,则:极限传输速率 = 2Wlog2V2Wlog_2V重点是香农定理。香
  • 数据通信基础

    2017-09-15 10:52:55
    根据奈氏(Nyquist)准则,理想码元传输速率N=2W(Baud),其中W是理想低通信道的带宽,单位为Hz,Baud是波特,是码元传输速度的单位信道的极限信息传输速率 Shannon用信息论的理论推导出了带宽受限且有高斯白...
  • 失真:现实中的信道带宽受限、有噪声、干扰,有的有失真但可识别,有的失真大无法识别 影响因素: 码元传输速率 信号传输距离 噪声干扰 传输媒体质量 信道带宽是信道能通过的最高频率和最低频率之差。 码间串扰:...
  • 信噪比/香农公式

    万次阅读 多人点赞 2017-12-19 22:23:15
    信噪比就是信号的平均功率和噪声的平均功率之比,即:S/N。...香农(Shannon)用信息论的理论推导出了带宽受限且有高斯白噪声干扰的信道的极限、无差错的信息传输速率。 信道的极限信息传输速率 C 可表
  • (2)数据通信基础

    2020-08-04 01:26:04
    数字信道带宽3.1 奈奎斯特定理(无噪声)3.2 香农定理(有噪声)3.3 计算公式汇总4.单位换算5.传输的介质5.1 双绞线5.2 网线两种接法5.3 同轴电缆5.4 光纤5.4 无线信道 1.基本概念 信源:源端,发送信号的 信宿:...
  • 通信基础   基本概念 1、数据、信号与码元 数据是传送信息的实体 ...信号是数据的电气电磁表现 ...码元是指用一个固定时长的信号波形,表示一位k进制的数字,是数字信号的计量单位。...噪声源是信道上的...
  • 奈氏准则和香农定理

    2019-11-21 08:32:27
    奈氏准则在理想低通(无噪声,带宽受限)条件下,为了避免码间串扰,极限马原传输速率为 2W Baud,W是信道带宽,单位是Hz。(只有这两个公式中带宽单位为Hz) 香农定理在带宽受限且有噪声信道中,为了不产生误差...
  • 式中,c为信道容量,单位为比特/秒(b/s);w为传输信息所用的带宽,用赫兹(Hz)表示;N。为噪声平均功率,S为信号平均功率.s/N。为信号与噪声的功率之比。式(23)中,w是指在信道传输过程中的信号带宽以及与之相...
  • TD-LTE原理及其关键技术介绍

    千次阅读 2020-05-30 15:37:28
    1. 用户感知网络指标 1.1 速率 C:信道容量 B:带宽 :信噪比 C是数据速率的极限值,...B为信道带宽,单位Hz;S是信号功率(瓦),N是噪声功率(瓦)。 当讨论信噪比时,常以分贝(dB)为单位。公式如下...
  • 数据通信系统的性能指标

    千次阅读 2018-07-25 17:48:08
    数据传输速率 传码速率 传信速率 信道带宽 信号带宽 模拟信道 数字信道 ...信道容量 ...而传码速率又称为调制速率、波特率,记作N~Bd~,指在数据通信系统中,每秒钟传输信号码元的个数,单位是波特(Bau...
  • 模拟信道的带宽W=最高频率f2-最低频率f1,理想码元传输速率N=2W,其中W是理想低通信道的带宽,单位为赫兹; 噪声:信息在传输过程中受到外界干扰,会使信道传输速率减低; 信道的极限信息传输速率C=Wlog2(1+S/N)b
  • SNR与Eb/N0以及Es/N0的关系

    千次阅读 2018-04-09 17:36:18
    SNR,信噪比,信号与噪声的功率比S/N,信号与噪声的功率比Eb/N0,每比特能量与噪声功率谱密度的比Es/N0,每符号能量与噪声功率谱密度的比以上单位都无量纲Eb/N0与Es/N0的关系Es/N0=(Eb/N0)*k其中k表示每个符号携带...
  • 带宽、速率(波特率、比特率)和码元宽度简述

    万次阅读 多人点赞 2015-06-03 13:32:01
    奈奎斯特定理描述了有限带宽、无噪声信道的最大数据;香农定理则描述了有限带宽、有随机热噪声信道的最大;另外再弄清楚速率和码元宽度的关系:;码元传输速率RB简称传码率,它表示单位时间内 首先弄清楚带宽和...
  • SNR与Eb/N0,Es/N0

    2018-11-10 14:27:42
    SNR,信噪比,信号与噪声的功率比 S/N,信号与噪声的功率比 ...其中k表示每个符号携带的比特数,由每个符号包含的信道码码元个数L和信道编码的码率R共同决定 k=L*R 对于多进制,L=log2(M) 香农限是指在单位...
  • 奈奎斯特公式

    千次阅读 2007-10-11 11:21:26
    信道容量 1)信道容量表示一个信道的最大数据传输速率,单位:位/秒(bps) 信道容量与数据传输速率的区别是,前者表示信道的最大数据传输速率,是信道传输数据能力的极限,而后者是实际的数据传输速率。像公路上的...
  • 差错控制(数据链路层)

    千次阅读 2020-03-30 17:58:40
    传输过程中的差错都是由噪声控制的,两类噪声,一类是信道所固有的、连续存在的随机热噪声,可以通过提高噪声比来减少或避免干扰;另一类是由外界特定的短暂原因所造成的冲击噪声,不能通过提高噪声比来减少或避免...

空空如也

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信道噪声单位