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通信原理 通信原理 第10章 数字信号最佳接收 第10章 数字信号最佳接收 10.1数字信号的统计特性 以二进制为例研究接收电压的统计特性。 假设:通信系统中的噪声是均值为0的带限高斯白噪声,其单边功率谱密度为n0;并设发送的二进制码元为“0”和“1”,其发送概率分别为P(0)和P(1),则有 P(0) + P(1) = 1 若此通信系统的基带截止频率小于fH,则根据低通信号抽样定理,接收噪声电压可以用其抽样值表示,抽样速率要求不小于其奈奎斯特速率2fH。 设在一个码元持续时间Ts内以2fH的速率抽样,共得到k个抽样值:,则有k = 2fHTs。 第10章 数字信号最佳接收 由于每个噪声电压抽样值都是正态分布的随机变量,故其一维概率密度可以写为 式中,?n - 噪声的标准偏差; ?n2 - 噪声的方差,即噪声平均功率; i =1,2,…,k。 设接收噪声电压n(t)的k个抽样值的k维联合概率密度函数为 第10章 数字信号最佳接收 由高斯噪声的性质可知,高斯噪声的概率分布通过带限线性系统后仍为高斯分布。所以,带限高斯白噪声按奈奎斯特速率抽样得到的抽样值之间是互不相关、互相独立的。这样,此k 维联合概率密度函数可以表示为 当k 很大时,在一个码元持续时间Ts内接收的噪声平均功率可以表示为: 或者将上式左端的求和式写成积分式,则上式变成 第10章 数字信号最佳接收 利用上式关系,并注意到 式中 n0 - 噪声单边功率谱密度 则前式的联合概率密度函数可以改写为: 式中 n = (n1, n2, …, nk) - k 维矢量,表示一个码元内噪声的k个抽样值。 需要注意,f(n)不是时间函数,虽然式中有时间函数n(t),但是后者在定积分内,积分后已经与时间变量t无关。n是一个k维矢量,它可以看作是k 维空间中的一个点。 第10章 数字信号最佳接收 在码元持续时间Ts、噪声单边功率谱密度n0和抽样数k(它和系统带宽有关)给定后,f(n)仅决定于该码元期间内噪声的能量: 由于噪声的随机性,每个码元持续时间内噪声的波形和能量都是不同的,这就使被传输的码元中有一些会发生错误,而另一些则无错。 第10章 数字信号最佳接收 设接收电压r(t)为信号电压s(t)和噪声电压n(t)之和: r(t) = s(t) + n(t) 则在发送码元确定之后,接收电压r(t)的随机性将完全由噪声决定,故它仍服从高斯分布,其方差仍为?n2,但是均值变为s(t)。所以,当发送码元“0”的信号波形为s0(t)时,接收电压r(t)的k维联合概率密度函数为 式中 r = s + n — k 维矢量,表示一个码元内接收电压的k个抽 样值; s - k 维矢量,表示一个码元内信号电压的k个抽样值。 第10章 数字信号最佳接收 同理,当发送码元“1“的信号波形为s1(t)时,接收电压r(t)的k维联合概率密度函数为 顺便指出,若通信系统传输的是M 进制码元,即可能发送s1,s2,…,si,…,sM之一,则按上述原理不难写出当发送码元是si时,接收电压的k 维联合概率密度函数为 仍需记住,以上三式中的k 维联合概率密度函数不是时间t的函数,并且是一个标量,而r 仍是k维空间中的一个点,是一个矢量。 第10章 数字信号最佳接收 10.2 数字信号的最佳接收 “最佳”的准则:错误概率最小 产生错误的原因:暂不考虑失真的影响,主要讨论在二进制数字通信系统中如何使噪声引起的错误概率最小。 判决规则 设在一个二进制通信系统中发送码元“1”的概率为P(1),发送码元“0”的概率为P(0),则总误码率Pe等于 式中 Pe1 = P(0/1) - 发送“1”时,收到“0”的条件概率; Pe0 = P(1/0) - 发送“0”时,收到“1”的条件概率; 上面这两个条件概率称为错误转移概率。 第10章 数字信号最佳接收 按照上述分析,接收端收到的每个码元持续时间内的电压可以用一个k 维矢量表示。接收设备需要对每个接收矢量作判决,判定它是发送码元“0”,还是“1”。 由接收矢量决定的两个联合概率密度函数f0(r)和f1(r)的曲线画在下图中(在图中把r 当作1维矢量画出。): 可以将此空间划分为两个区域A0和A1,其边界是r0?,并将判决规则规定为: 若接收矢量落在区域A0内,则判为发送码元是“0”; 若接收矢量落在区域A1内,则判为发送码元是“1”。 第10章 数字信号最佳接收 显然,区域A0和区域A1是两个 互不相容的区域。当这两个区 域
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