80 最佳接收准则.docx

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1、模块八 最佳接收准则一、教学目标：理解最佳接收准则；最小差错概率准则；二、教学重点、难点：重点最小差错概率准则三、教学过程设计：一、 噪声空间统计特性信道特性是加性高斯噪声信道，噪声空间是加性高斯噪声。 (7)式中，为噪声在各时刻的可能取值。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。其维联合概率密度函数等于其个一维概率密度函数的乘积，即 (8)式中，是噪声在时刻的取值的一维概率密度函数，若的均值为零，方差为，则其一维概率密度函数为 (9)噪声的维联合概

2、率密度函数为 (10)根据帕塞瓦尔定理，当很大时有 (11)式中，为噪声的单边功率谱密度。代入式(10)可得 (12)二、 观察空间统计特性观察空间的观察波形为在观察期间内观察波形为 (13)当出现信号时的概率密度函数可表示为 (14)称为似然函数，它是信号统计检测的第二数据。 根据的统计，按照某种准则，即可对作出判决，判决空间中可能出现的状态与信号空间中的各状态相对应。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，发送信号时不一定能判为出现。在二进制数字通信系统中发送信号只有两种状态，假设发送信号和的先验概率分别为和，和在观察时刻

3、的取值分别为和，出现信号时的概率密度函数为 (15)同理，出现信号时的概率密度函数为 (16)和的曲线如图4所示。图4 和的曲线图 若在观察时刻得到的观察值为，可依概率将判为或。在附近取一小区间，在区间内属于的概率为 (17)在相同区间内属于的概率为 (18)可以看出，即属于的概率大于属于的概率。因此，依大概率应将判为出现。 由于和的单调性质，图8-4所示的判决过程可以简化为图8-5所示的判决过程。图5 判决过程示意图当观察时刻得到的观察值时，判为出现；若观察时刻得到的观察值时，判为出现。如果发送的是，但是观察时刻得到的观察值落在区间被判为出现，这时将造成错误判决，其错误概率为 (19)同理，

4、如果发送的是，但是观察时刻得到的观察值落在区间被判为出现，这时也将造成错误判决，其错误概率为 (20) (21)由式(8.2-21)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，在先验概率和似然函数一定的情况下，系统总的误码率是划分点的函数。不同的将有不同的，我们希望选择一个划分点使误码率达到最小。使误码率达到最小的划分点称为最佳划分点。可以通过求的最小值得到。即 (22) (23)由此可得最佳划分点将满足如下方程 (24)式中即为最佳划分点。因此，为了达到最小差错概率，可以按以下规则进行判决 (25)以上判决规则称为似然比准则。在加性高斯白噪声条件下，似然比准则和最小差错概率准则是等价的。当和的发送概率相等时，即时，则有 (26)上式判决规则称为最大似然准则，其物理概念是，接收到的波形中，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，对于个可能发送的信号，在先验概率相等时的最大似然准则为 (27)四、课后作业或思考题：1、最小差错概率准则的应用？ 五、本节小结： 对本节内容进行小结