通信原理第八章幻灯片.ppt
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1、通信原理第八章第1页,共88页,编辑于2022年,星期三 8.1 引言引言回忆并思考一个问题:n在数字调制部分,给定调制方式,接收(解调)方法不同,抗噪性能也不同。n一个通信系统的优劣在很大程度上取决于接收系统的性能。这是因为,影响信息可靠传输的不利因素(信道特性的不理想及信道中存在噪声等)将直接作用到接收端,对信号接收产生影响。n从接收角度看,可以采用最佳接收理论,使接收效果达到最佳。第2页,共88页,编辑于2022年,星期三 二进制数字调制系统的误码率公式一览表二进制数字调制系统的误码率公式一览表 调制方式误码率相干解调非相干解调2ASK2FSK2PSK2DPSK第3页,共88页,编辑于2
2、022年,星期三 8.1 引言引言n最佳接收理论是以接收问题作为自己的研究对象,研究从噪声中如何最好地提取有用信号。n最好或最佳并不是绝对的概念,它是在某个准则下的一个相对概念。n在某个准则下最佳的接收机,在另一准则下不一定是最佳的。n因此,最佳准则的确立至关重要。第4页,共88页,编辑于2022年,星期三 8.2 数字信号的最佳接收准则n在数字通信系统中,最直观且最合理的准则是“最小差错概率”准则。由于在传输过程中,信号会受到畸变和噪声的干扰,发送信号si(t)时不一定能判为ri出现,而是判决空间的所有状态都可能出现。这样将会造成错误接收,我们期望错误接收的概率愈小愈好。n最小差错概率准则是
3、数字通信系统最常采用的准则。n由于影响接收端差错概率的因素有多个,所以数字信号最佳接收的准则也有多个。第5页,共88页,编辑于2022年,星期三1.最小差错概率准则数字通信系统误码率(差错概率)Pe=p(s1)ps1(s2)+p(s2)ps2(s1)使Pe最小的接收机就是一种最佳接收机又与之等价的若干准则第6页,共88页,编辑于2022年,星期三最大后验概率准则n设发送的符号为s1,s2,接收结果为yn若条件概率P(s1/y)P(s2/y),则判决为s1,P(s1/y)P(s2/y),则判决为s2该种判决最为理想第7页,共88页,编辑于2022年,星期三n似然函数的概念n与数字通信系统的接收判
4、决过程有关似然比准则第8页,共88页,编辑于2022年,星期三数字通信系统的统计模型第9页,共88页,编辑于2022年,星期三 在数字通信系统中,消息是离散的状态,设消息的状态集合为X=x1,x2,xm若消息集合中每一状态的发送是统计独立的,第i个状态xi的出现概率为P(xi),则消息X的一维概率分布为X1 x2 xmP(x1)P(x2)P(xm)根据概率的性质有第10页,共88页,编辑于2022年,星期三 若消息各状态x1,x2,xm出现的概率相等,则有 P(x1)=P(x2)=P(xm)=消息是各种物理量,本身不能直接在数字通信系统中进行传输,因此需要将消息变换为相应的电信号s(t),用参
5、数S来表示。将消息变换为信号可以有各种不同的变换关系,通常最直接的方法是建立消息与信号之间一一对应的关系,即消息xi与信号si(i=1,2,m)相对应。这样,信号集合S也由m个状态所组成,即第11页,共88页,编辑于2022年,星期三 S=s1,s2,sm 并且信号集合各状态出现概率与消息集合各状态出现概率相等,即 P(s1)=P(x1)P(s2)=P(x2)P(sm)=P(xm)同时也有第12页,共88页,编辑于2022年,星期三 若消息各状态出现的概率相等,则有 P(s1)=P(s2)=P(sm)=P(si)是描述信号发送概率的参数,通常称为先验概率,它是信号统计检测的第一数据。信道特性是
6、加性高斯噪声信道,噪声空间n是加性高斯噪声。在前面各章分析系统抗噪声性能时,用噪声的一维概率密度函数来描述噪声的统计特性,在本章最佳接收中,为了更全面地描述噪声的统计特性,采用噪声的多维联合概率密度函数。噪声n的k维联合概率密度函数为第13页,共88页,编辑于2022年,星期三 f(n)=f(n1,n2,nk)式中,n1,n2,nk为噪声n在各时刻的可能取值。根据随机信号分析理论我们知道,若噪声是高斯白噪声,则它在任意两个时刻上得到的样值都是互不相关的,同时也是统计独立的;若噪声是带限高斯型的,按抽样定理对其抽样,则它在抽样时刻上的样值也是互不相关的,同时也是统计独立的。根据随机信号分析,若随
7、机信号各样值是统计独立的,则其k维联合概率密度函数等于其k个一维概率密度函数的乘积,即 f(n1,n2,nk)=f(n1)f(n2)f(nk)第14页,共88页,编辑于2022年,星期三 式中,f(ni)是噪声n在ti时刻的取值ni的一维概率密度函数,若ni的均值为零,方差为2n,则其一维概率密度函数为噪声n的k维联合概率密度函数为根据帕塞瓦尔定理,当k很大时有第15页,共88页,编辑于2022年,星期三 信号通过信道叠加噪声后到达观察空间,观察空间的观察波形为 y=n+s 由于在一个码元期间T内,信号集合中各状态s1,s2,sm 中之一被发送,因此在观察期间T内观察波形为 y(t)=n(t)
8、+si(t)(i=1,2,m)由于n(t)是均值为零,方差为2n的高斯过程,则当出现信号si(t)时,y(t)的概率密度函数fsi(y)可表示为第16页,共88页,编辑于2022年,星期三 fsi(y)称为似然函数,它是信号统计检测的第二数据。根据y(t)的统计特性,按照某种准则,即可对y(t)作出判决,判决空间中可能出现的状态r1,r2,rm与信号空间中的各状态s1,s2,sm相对应。第17页,共88页,编辑于2022年,星期三 在数字通信系统中,最直观且最合理的准则是“最小差错概率”准则。由于在传输过程中,信号会受到畸变和噪声的干扰,发送信号si(t)时不一定能判为ri出现,而是判决空间的
9、所有状态都可能出现。这样将会造成错误接收,我们期望错误接收的概率愈小愈好。在噪声干扰环境中,按照何种方法接收信号才能使得错误概率最小?我们以二进制数字通信系统为例分析其原理。在二进制数字通信系统中,发送信号只有两种状态,假设发送信号s1(t)和s2(t)的先验概率分别为P(s1)和P(s2),s1(t)和s2(t)在观察时刻的取值分别为a1和a2,出现s1(t)信号时y(t)的概率密度函数fs1(y)为第18页,共88页,编辑于2022年,星期三 fs1(y)=同理,出现s2(t)信号时y(t)的概率密度函数fs2(y)为 fs1(y)和fs2(y)的曲线如图 所示。第19页,共88页,编辑于
10、2022年,星期三fs1(y)和fs2(y)的曲线图第20页,共88页,编辑于2022年,星期三若在观察时刻得到的观察值为yi,可依概率将yi判为r1或r2。在yi附近取一小区间a,yi在区间a内属于r1的概率为 第21页,共88页,编辑于2022年,星期三yi在相同区间a内属于r2的概率为可以看出,q1=即yi属于r1的概率大于yi属于r2的概率。因此,依大概率应将yi判为r1出现。由于fs1(y)和fs2(y)的单调性质,图 的判决过程可以简化为如下的判决过程。第22页,共88页,编辑于2022年,星期三判决过程示意图 第23页,共88页,编辑于2022年,星期三 根据fs1(y)和fs2
11、(y)的单调性质,在图 y坐标上可以找到一个划分点y0。在区间(-,y0,q1q2;在区间(y0,),q1q2。根据图 所分析的判决原理,当观察时刻得到的观察值yi(-,y0)时,判为r1出现;若观察时刻得到的观察值yi(y0,)时,判为r2出现。如果发送的是s1(t),但是观察时刻得到的观察值yi落在(y0,)区间,被判为r2出现,这时将造成错误判决,其错误概率为 Ps1(s2)=第24页,共88页,编辑于2022年,星期三 同理,如果发送的是s2(t),但是观察时刻得到的观察值yi落在(-,y0)区间,被判为r1出现,这时也将造成错误判决,其错误概率为 Ps2(s1)=此时系统总的误码率为
12、Pe=p(s1)ps1(s2)+p(s2)ps2(s1)=p(s1)可以看出,系统总的误码率与先验概率、似然函数及划分点 有关,第25页,共88页,编辑于2022年,星期三 在先验概率和似然函数一定的情况下,系统总的误码率Pe是划分点y0的函数。不同的y0将有不同的Pe,我们希望选择一个划分点y0使误码率Pe达到最小。使误码率Pe达到最小的划分点y0称为最佳划分点。y0可以通过求Pe的最小值得到。即-P(s1)fs1(y0)+P(s2)fs2(y0)=0 由此可得最佳划分点将满足如下方程:第26页,共88页,编辑于2022年,星期三判为 s1判为 s2在加性高斯白噪声条件下,似然比准则和最小差
13、错概率准则是等价的。似然比准则第27页,共88页,编辑于2022年,星期三 当s1(t)和s2(t)的发送概率相等时,即P(s1)=P(s2)时,则有 fs1(y)fs2(y),判为s1 fs1(y)fs2(y),判为s2 其物理概念是,接收到的波形y中,哪个似然函数大就判为哪个信号出现。以上判决规则可以推广到多进制数字通信系统中,对于m个可能发送的信号,在先验概率相等时的最大似然准则为最大似然准则fsi(y)fsj(y),判为si(i=1,2,m;j=1,2,m;ij)第28页,共88页,编辑于2022年,星期三 2.最大输出信噪比准则n由于信道信噪比r大小直接影响接收机误码率Pe,r增加,
14、Pe减小;若 r达到最大,则Pe达到最小,最终实现最佳接收。这就是最大输出信噪比准则。n实验证明,在接收机中加入匹配滤波器(MF),MF能在某时刻给出最大输出信噪比。第29页,共88页,编辑于2022年,星期三3.最小均方误差准则n令(t)=x(t)-s(t)第30页,共88页,编辑于2022年,星期三 8.3 确知信号的最佳接收机 所谓最佳接收机设计是指在一组给定的假设条件下,利用信号检测理论给出满足某种最佳准则接收机的数学描述和组成原理框图,而不涉及接收机各级的具体电路。第31页,共88页,编辑于2022年,星期三1.理想接收机-按照似然比准则建立 其中相乘器与积分器构成相关器。接收过程是
15、分别计算观察波形y(t)与s1(t)和s2(t)的相关函数,在抽样时刻t=T,y(t)与哪个发送信号的相关值大就判为哪个信号出现。U1=lnP(s1)U2=lnP(s2)式中:第32页,共88页,编辑于2022年,星期三2.理想接收机的简化结构-相关接收机 如果发送信号s1(t)和s2(t)的出现概率相等,即P(s1)=P(s2),可得U1=U2。此时,两个相加器可以省去,先验等概率情况下的二进制确知信号最佳接收机得到简化。也称相关检测式最佳接收机第33页,共88页,编辑于2022年,星期三3.匹配滤波器式最佳接收机 -按照最大输出信噪比准则建立 匹配滤波器可以看成是一个计算输入信号自相关函数
16、的相关器。设发送信号为s(t),则匹配滤波器的单位冲激响应为 h(t)=s(T-t)第34页,共88页,编辑于2022年,星期三数字信号接收等效原理图推导匹配滤波器特性第35页,共88页,编辑于2022年,星期三 为了使错误判决概率尽可能小,就要选择滤波器传输特性使滤波器输出信噪比尽可能大的滤波器。当选择的滤波器传输特性使输出信噪比达到最大值时,该滤波器就称为输出信噪比最大的最佳线性滤波器。下面就来分析当滤波器具有什么样的特性时才能使输出信噪比达到最大。分析模型图,设输出信噪比最大的最佳线性滤波器的传输函数为H(),滤波器输入信号与噪声的合成波为 r(t)=s(t)+n(t)式中,s(t)为输
17、入数字信号,其频谱函数为S()。n(t)为高斯白噪声,其双边功率谱密度为 。第36页,共88页,编辑于2022年,星期三 由于该滤波器是线性滤波器,满足线性叠加原理,因此滤波器输出也由输出信号和输出噪声两部分组成,即 y(t)=so(t)+no(t)式中输出信号的频谱函数为So(),其对应的时域信号为 so(t)=滤波器输出噪声的平均功率为第37页,共88页,编辑于2022年,星期三 在抽样时刻t0,线性滤波器输出信号的瞬时功率与噪声平均功率之比为 ro=由式可见,滤波器输出信噪比ro与输入信号的频谱函数S()和滤波器的传输函数H()有关。在输入信号给定的情况下,输出信噪比ro只与滤波器的传输
18、函数H()有关。使输出信噪比ro达到最大的传输函数H()就是我们所要求的最佳滤波器的传输函数。采用施瓦兹(Schwartz)不等式可以容易地解决该问题。第38页,共88页,编辑于2022年,星期三式中,X()和Y()都是实变量的复函数。当且仅当 X()=KY*()时式中等式才能成立。K为任意常数。将施瓦兹不等式代入,并令 X()=H()Y()=S()ejt0 施瓦兹不等式为第39页,共88页,编辑于2022年,星期三可得 ro=根据帕塞瓦尔定理有 第40页,共88页,编辑于2022年,星期三式中E为输入信号的能量。代入式有 ro 式说明,线性滤波器所能给出的最大输出信噪比为 r0max=根据施
19、瓦兹不等式中等号成立的条件X()=KY*(),可得不等式中等号成立的条件为 H()=KS*()e-jt0 式中,K为常数,通常可选择为K=1。S*()是输入信号频谱函数S()的复共轭。即为就是我们所要求的最佳线性滤波器的传输函数,该滤波器在给定时刻t0能获得最大输出信噪比 。第41页,共88页,编辑于2022年,星期三 这种滤波器的传输函数除相乘因子Ke-jt0外,与信号频谱的复共轭相一致,所以称该滤波器为匹配滤波器。从匹配滤波器传输函数H()所满足的条件,我们也可以得到匹配滤波器的单位冲激响应h(t):第42页,共88页,编辑于2022年,星期三即匹配滤波器的单位冲激响应为 h(t)=Ks(
20、t0-t)式表明,匹配滤波器的单位冲激响应h(t)是输入信号s(t)的镜像函数,t0为输出最大信噪比时刻。其形成原理如图 所示。对于因果系统,匹配滤波器的单位冲激响应h(t)应满足:h(t)=Ks(t0-t),t00,t0 第43页,共88页,编辑于2022年,星期三匹配滤波器单位冲激响应原理第44页,共88页,编辑于2022年,星期三关于匹配滤波器的特性n在数字通信系统中,滤波器是其中重要部件之一,滤波器特性的选择直接影响数字信号的恢复。在数字信号接收中,滤波器的作用有两个方面,第一是使滤波器输出有用信号成分尽可能强;第二是抑制信号带外噪声,使滤波器输出噪声成分尽可能小,减小噪声对信号判决的
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