通信类通信原理知识点Word格式文档下载.docx

通信类通信原理知识点Word格式文档下载.docx

《通信类通信原理知识点Word格式文档下载.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《通信类通信原理知识点Word格式文档下载.docx（52页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

三、模拟通信与数字通信

1.模拟信号：

凡信号参量的取值是连续的或取无穷多个值的，且直接与消息相对应的信号

2.数字信号：

凡信号参量只能取有限个值，并且常常不直接与消息相对应的信号。

3.模拟信号与数字信号的区别：

模拟（连续）信号不一定在时间上也连续；

数字（离散）信号不一定在时间上也离散

4.数字通信系统与模拟通信系统相比，其主要优点在于：

（1）抗噪声性能好；

（2）数字接力通信（中继）时可以消除噪声的积累；

（3）可以采用信道编码降低误码率，提高通信质量；

（4）便于加密，实现保密通信；

（5）便于处理、存储、交换；

（6）便于和计算机等连接，综合传递各种消息，使通信系统功能增强。

5.数字通信的主要缺点：

它比模拟通信占据数倍甚至数十倍宽的系统频带。

（以电话为例，一路模拟电话通常占据4KHz的带宽，但一路数字电路所要占据20KHz～60KHz的带宽，因此在频带时分紧张而对通信质量没有特殊要求的场合，仍将沿用模拟通信。

其优点是以占据更多系统频带为代价的。

）

[问题1]语音信号为模拟信号，所以传输语音信号的系统一定是模拟通信系统，此说法正确吗？

为何？

答：

不对。

因为语音信号可以转换为数字信号，然后通过数字通信系统进行传输。

[问题2]数字电话与模拟电话有什么区别？

区别在于数字电话是数字通信系统，语音信号在信道中已经转换为数字信号；

而模拟电话是模拟通信系统，语音信号在信道中仍然为模拟信号。

四、通信系统的分类

1、按消息的物理特征分类（业务）

如电报、电话、数据、图像通信系统

2、按调制方式分类

基带传输：

未经调制的信号直接传输（音频和数字基带）

调制传输：

对各种信号变换方式后进行传输的总称。

3、按信号特征分类

最常用分为模拟与数字通信系统两大类

4、按信号复用方式分类

频分复用：

用频谱搬移使不用信号占据不同的频率范围（主要用于模拟通信）

时分复用：

用脉冲调制使不同信号占据不同的时间区间（主要用于数字通信）

码分复用：

用一组正交的脉冲序列分别携带不同的信号（主要用于扩频通信）

5、按传输媒介分类

最常用分为有线（包括光纤）与无线

五、通信方式

1、按消息传输的方向与时间关系分

单工：

单方向传输（一点发、一点收）.例如遥控。

半双工：

通信双方（两点）均能收发消息但不能同时收发。

例如无线对讲机。

全双工：

通信双方（两点）能同时收发信号。

例如电话。

2、按数字信号码元的排列方式分

串序传输：

将数字信号按时间顺序一个接一个的传输,它占用一条通路。

适合远距离。

并序传输：

将数字信号码元序列分割成多路同时传输，

适合近距离。

六、通信发展简史

1838年有线电报发明，成为使用电通信的标志。

1876年有线电话发明，是现代通信的开端。

1878年第一个人工交换局，21个用户。

1896年无线电报发明，无线通信的开端。

1906年电子管的发明，使有线、无线通信迅速发展。

20世纪30年代通信理论体系形成。

20世纪50年代晶体管和集成电路问世，模拟通信高速发展，数字通信方式形成，计算机和通信技术密切结合，人机通信、机器与机器之间的通信逐渐实现。

20世纪80年代通信网迅速发展，除传统的电话网、电报网以外，其它先进的通信网蓬勃发展，如移动通信网、综合业务数字网、公用数据网、智能网、宽带交换网等。

七、通信系统的质量指标

（1）通信系统的质量指标主要有：

有效性、可靠性、适应性、标准性、经济性及维护使用等。

其中最主要的是有效性和可靠性，它们二者是对立统一的。

（2）模拟通信系统的质量指标

1．有效性

有效性可用单位时间内传送的信息量来衡量。

模拟通信的有效性是指传输一定的信息量所消耗的信道资源数（带宽或时间），通常用有效传输带宽来衡量。

同样的消息采用不同的调制方式，则需要不同的频带宽度。

频带宽度越窄，则有效性越好。

2．可靠性

可靠性是指接收信息的准确程度，模拟通信用均方差来衡量发送的模拟信号与接收端恢复的模拟信号之间的误差程度。

在实际的模拟通信系统中，其可靠性是用接收终端的输出信噪比来度量的，这是因为在信道是理想的情况下，误差是由信号传输时的加性噪声产生的，而加性噪声一般用信噪比衡量。

信噪比越大，通信质量越高。

（3）数字通信系统的质量指标

数字通信的有效性用传输速率来衡量。

（1）码元速率（传码率）

码元及码元长（宽）度：

在数字通信中常用时间间隔相同的符号来表示一位N进制信号，此时间间隔内的信号称为N进制码元，时间间隔的长度称为码元长度。

码元速率：

指单位时间传输的码元数，以表示，单位：

baud（波特，简记Bd）。

，为码元长度。

码元速率与数字信号进制没有关系，只与码元长度有关。

（2）信息速率（传信率）

单位时间传输的信息量为信息速率，以表示，单位bit/s（比特/秒）。

对于一个M进制数字信号，。

所以，信息速率与进制有关。

对于二进制数字信号，，有时简称它们为数码率。

（3）频带利用率

，其中B为传输带宽

[例题]某消息用十六元码序列传送时，码元速率是300baud，问：

其信息速率为多少？

若改用二元码序列传送该消息，试求信息速率为多少？

数字通信的可靠性用差错率来衡量。

（1）误码率

（2）误信率

第2课确定信号的分析

一、周期信号

周期为T的周期信号，可以展开为：

1.傅里叶级数

2.三角级数

3.指数形式

其中

二、信号的傅里叶变换

三、信号的能量谱与功率谱

归一化能量：

信号在电阻上所消耗的能量

平均功率：

若为能量信号，则

若为周期性功率信号，则

**结论：

时域内能量信号的总能量等于频域内各个频域分量能量的连续和。

周期信号的总的平均功率等于各个频域分量功率的总和。

若

则称为能量谱密度函数，为功率谱密度函数。

**结论：

功率谱只与功率信号频谱的模值有关，而与其相位无关。

四、?

波形的互相关和自相关

1.互相关函数

设和是两个能量有限的能量号，则它们的互相关函数为：

若和是两个功率信号，则：

2.自相关函数

对于两个完全相同的信号，有下述关系：

对于能量信号，有：

对于功率信号，有：

互相关函数的三个重要特性：

（1）R12（t）=0；

（2）t≠0,R12（t）=R21（-t）；

（3）t=0时,R12（0）表示f1（t）与f2（t）无时差时的相关性

归一化相关系数：

（1）ρ12=0；

（2）ρ12=1；

（3）ρ12=-1

自相关函数的三个重要特性。

（1）R（t）=R（-t）；

（2）R（0）≥|R（t）|；

（3）R（0）表示能量或功率。

对于能量信号，有：

对于自相关函数，有：

所以，有：

对于功率信号，同样有：

维纳-辛钦关系

五、信号带宽

（1）根据占总能量或总功率的百分比确定带宽，设带宽为B,根据下列等式求带宽

或

（2）根据能量谱或功率谱从最大值到下降3dB处所对应的频率间隔定义带宽

（3）满足等式或

第3课随机信号的分析

一、概率及随机变量

1.概率：

联合概率：

条件概率：

2.随机变量

（1）随机变量的概念

某随机实验可能有许多个结果，我们可以引入一变量X，它将随机地取某些数值，用这些数值来表示各个可能的结果，这一变量X就称之为随机变量。

当随机变量X的取值个数是有限的或可数无穷个时，则称它为离散随机变量；

否则，就称它为连续随机变量，即可能的取值充满某一有限或无限区间。

如果一个随机实验需要用多个随机变量（X1，X2，…，Xn）表示，则多个随机变量（X1，X2，…，Xn）的总体称之为n维随机变量。

（2）随机变量的概率分布函数和概率密度函数

用P（X≤x）表示X的取值不大于x的概率，则定义函数为随机变量X的概率分布函数。

这里，X可以是离散随机变量，也可以是连续随机变量。

若X是连续随机变量，对于一非负函数pX（x）有下式成立

则pX（x）称之为X的概率密度函数（简称概率密度）。

对二维随机变量（X，Y），把两个事件（X≤x）和（Y≤y）同时出现的概率定义为二维随机变量的二维分布函数

同样，称之为二维概率密度。

二、随机变量的数字特征

（1）数学期望：

反映了随机变量取值的集中位置（均值）

设pX（xi）（i=1,2,…,K）是离散随机变量X的取值xi的概率，则其数学期望为

对于连续随机变量X，设pX（x）为其概率密度函数，则其数学期望为

（2）方差：

反映了随机变量的集中程度；

方差定义为：

式中aX=E[X]。

而方差的平方根又称为均方差或标准偏差。

（3）两个随机变量的相关系数：

反映了它们之间的线性相关程度。

对两个随机变量X，Y定义：

为X，Y的相关矩或协方差。

而X，Y的归一化相关矩，称之为X，Y的相关系数，定义为

[例题]试求下列均匀概率密度函数的数学期望和方差：

三、随机过程及其统计特性

1．随机过程的概念

定义：

设随机实验E的可能结果为X（t），实验的样本空间S为{x1（t）,x2（t）,…,xi（t）}，i为正整数，xi（t）为第i个样本函数（又称之为实现），每次实验之后，X（t）取空间S中的某一样本函数，于是称此X（t）为随机函数。

当t代表时间量时，则称此X（t）为随机过程。

2．随机过程的概率分布函数和概率密度函数

设X（t）为一随机过程，则X（t1）为一随机变量，此随机变量的分布函数为，称之为随机过程X（t）的一维分布函数。

如果存在，则称为随机过程X（t）的一维概率密度函数。

一般用一维分布函数或一维概率密度函数去描述随机过程的完整统计特性是极不充分的，通常需要在足够多的时间点上考虑其分布函数或概率密度函数。

X（t）的n维分布函数定义为：

如果存在，则称之为随机过程X（t）的n维概率密度函数。

3．随机过程的统计特性（数字特征）

（1）数学期望：

随机过程X（t）的数学期望定义为

它本该在t1时刻求得，但t1是任意的，所以它是时间的函数。

随机过程X（t）的方差定义为

（3）协方差函数和相关函数

协方差函数定义为

相关函数定义为

第4课平稳随机过程

一、平稳随机过程概念

平稳随机过程是指它的任何n维分布函数或概率密度函数与时间起点无关。

即：

对于任意的正整数n和任意实数t1，t2，...，tn，τ，随机过程X（t）的n维概率密度函数满足

则称X（t）为平稳随机