第02章信道与噪声.pptVIP

因此，信道的传递函数为(2-19)H(ω)的幅频特性为(2-20)|H(ω)|—ω特性曲线，如图2-9所示(K=1)。第30页，共67页，星期日，2025年，2月5日图2-9两条路径传播时选择性衰落特性第31页，共67页，星期日，2025年，2月5日2.3.3变参信道特性的改善空间分集。(2)频率分集。(3)角度分集。(4)极化分集。第32页，共67页，星期日，2025年，2月5日各分散的合成信号进行合并的方法通常有：最佳选择式。(2)等增益相加式。(3)最大比值相加式。第33页，共67页，星期日，2025年，2月5日图2-10三种合并方式的比较第34页，共67页，星期日，2025年，2月5日2.4信道内的噪声(干扰)无线电噪声。(2)工业噪声。(3)天电噪声。(4)内部噪声。第35页，共67页，星期日，2025年，2月5日从噪声性质来区分可有：单频噪声。(2)脉冲干扰。(3)起伏噪声。第36页，共67页，星期日，2025年，2月5日2.5通信中常见的几种噪声2.5.1白噪声所谓白噪声是指它的功率谱密度函数在整个频率域(-∞＜ω＜+∞)内是常数，即服从均匀分布。我们称它为白噪声，因为它类似于光学中包括全部可见光频率在内的白光。凡是不符合上述条件的噪声就称为有色噪声，它只包括可见光频谱的部分频率。但是，实际上完全理想的白噪声是不存在的，通常只要噪声功率谱密度函数均匀分布的频率范围超过通信系统工作频率范围很多很多时，就可近似认为是白噪声。例如，热噪声的频率可以高到1013Hz，且功率谱密度函数在0~1013Hz内基本均匀分布，因此可以将它看作白噪声。第37页，共67页，星期日，2025年，2月5日理想的白噪声功率谱密度通常被定义为式中n0的单位是W/Hz。通常，若采用单边频谱，即频率在0到无穷大范围内时，白噪声的功率谱密度函数又常写成(2-21)(2-22)第38页，共67页，星期日，2025年，2月5日在信号分析中，我们知道功率信号的功率谱密度与其自相关函数R(τ)互为傅氏变换对，即(2-23)因此，白噪声的自相关函数为(2-24)式(2-24)表明，白噪声的自相关函数是一个位于τ=0处的冲激函数，它的强度为n0/2。白噪声的Pn(ω)和Rn(τ)图形如图2-11所示。第39页，共67页，星期日，2025年，2月5日图2-11理想白噪声的功率谱密度和自相关函数第40页，共67页，星期日，2025年，2月5日2.5.2高斯噪声在实际信道中，另一种常见噪声是高斯型噪声(即高斯噪声)。所谓高斯(Gaussian)噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声，可用数学表达式表示成式中，a为噪声的数学期望值，也就是均值；σ2为噪声的方差；exp(x)是以e为底的指数函数。(2-25)第41页，共67页，星期日，2025年，2月5日通常，通信信道中噪声的均值a=0，那么，我们由此可得到一个重要的结论，即在噪声均值为零时，噪声的平均功率等于噪声的方差。这是因为噪声的方差(2-26)(2-27)第42页，共67页，星期日，2025年，2月5日所以，有(2-28)式(2-28)是个非常有用的结果，在通信理论分析中，常常通过求其自相关函数或方差来计算噪声的功率。式(2-25)可用图2-12表示。第43页，共67页，星期日，2025年，2月5日图2-12高斯分布的密度函数第44页，共67页，星期日，2025年，2月5日(1)p(x)对称于x=a直线，即有p(a+x)=p(a-x)(2)p(x)在(-∞,a)内单调上升，在(a,+∞)内单调下降，且在点a处达到极大值，当x→±∞时(2-29)(2-30)第45页，共67页，星期日，2025年，2月5日(3)且有(2-31)(4)对不同的a，表现为p(x)的图形左右平移；对不同的σ，p(x)的图形将随σ的减小而变高和变窄。第46页，共67页，星期日，2025年，2月5日(5)当a=0,σ=1时，则称式(2-25)为标准化的正态分布，这时即有(2-32)现在再来看正态概率分布函数F(x)，分布函数F(x)常用来表示某种概率，这是因为(2-33)(2-34)