通信原理信道与噪声

相位噪声，一般指振荡器产生的信号的相位随机波动的现象。

在通信系统中，信道建模是建立信道数学模型的过程，用于描述信号在通过信道时的传输特性。

而信道的噪声可以看作加性干扰，它独立于信号始终存在，无论有无信号输入，噪声都始终存在。

具体来说，信道的噪声在频谱（频域）上呈均匀分布（即白噪声），而在幅度上（时域）则表现为高斯分布。

同时，接收信号功率Pr和噪声功率谱密度（PSD）的关系决定了信噪比（SNR）。

对于每符号有 k = log_2 (M) 位的未编码 M-ary 信号方案，调制符号的信号能量由特定公式给出，从而可以计算出每符号的信噪比。

在设计过程中，为了对相位噪声的影响进行建模，首先会产生零均值高斯白噪声，然后使噪声通过一个无限冲激响应（IIR）滤波器，再把滤波后的噪声添加到输入信号的角度分量中。

这样做的目的是为了更准确地模拟和预测相位噪声对信号传输的影响。

通信原理-----噪声噪声，从广义上讲是指通信系统中有用信号以外的有害干扰信号，习惯上把周期性的、规律的有害信号称为干扰，而把其他有害的信号称为噪声。

噪声可以笼统的称为随机的，不稳定的能量。

它分为加性噪声和乘性噪声，乘性噪声随着信号的存在而存在，当信号消失后，乘性噪声也随之消失。

在这里我们主要讨论加性噪声。

一、信道中加性噪声的来源，一般可以分为三方面：1 人为噪声人为噪声来源于无关的其它信号源，例如：外台信号、开关接触噪声、工业的点火辐射等，这些干扰一般可以消除，例如加强屏蔽、滤波和接地措施等2 自然噪声自然噪声是指自然界存在的各种电磁波源，例如：闪电、雷击、太阳黑子、大气中的电暴和各种宇宙噪声等，这些噪声所占的频谱范围很宽，并不像无线电干扰那样频率是固定的，所以这种噪声难以消除。

3 内部噪声内部噪声是系统设备本身产生的各种噪声，例如：电阻中自由电子的热运动和半导体中载流子的起伏变化等。

内部噪声是由无数个自由电子做不规则运动形成的，它的波形变化不规则，通常又称起伏噪声。

在数学上可以用随即过程来描述这种噪声，因此又称随机噪声。

随机噪声的分类常见的随机噪声可分为三类:（1）单频噪声单频噪声是一种连续波的干扰（如外台信号），它可视为一个已调正弦波，但其幅度、频率或相位是事先不能预知的。

这种噪声的主要特点是占有极窄的频带，但在频率轴上的位置可以实测。

因此，单频噪声并不是在所有通信系统中都存在。

(2)脉冲噪声脉冲噪声是突发出现的幅度高而持续时间短的离散脉冲。

这种噪声的主要特点是其突发的脉冲幅度大，但持续时间短，且相邻突发脉冲之间往往有较长的安静时段。

从频谱上看，脉冲噪声通常有较宽的频谱（从甚低频到高频），但频率越高，其频谱强度就越小。

脉冲噪声主要来自机电交换机和各种电气干扰，雷电干扰、电火花干扰、电力线感应等。

数据传输对脉冲噪声的容限取决于比特速率、调制解调方式以及对差错率的要求。

脉冲噪声由于具有较长的安静期，故对模拟话音信号的影响不大,脉冲噪声虽然对模拟话音信号的影响不大，但是在数字通信中，它的影响是不容忽视的。

什么是信道模型？信道模型是通信领域中的关键概念之一。

它描述了在无线通信系统中，信号如何通过传输介质（如大气、海水、金属导线等）进行传播的过程。

信道模型对于理解和优化无线通信系统的性能具有重要意义。

接下来，我们将从三个方面来介绍信道模型。

一、信道传播的基本原理1. 外界噪声：在信道传播过程中，会受到来自外界的干扰和噪声。

这些噪声源包括大气电离层的效应、电磁辐射以及其他无线电设备的干扰。

通过对噪声特性的研究和建模，可以帮助我们更好地理解和处理这些噪声对通信质量的影响。

2. 多径效应：无线信号在传播过程中会经历多次反射、散射和绕射等现象，导致接收端接收到多个传播路径上的信号。

这就是所谓的多径效应。

由于不同路径的信号具有不同的传播延迟和相位差，会造成信号间的相互干扰和衰减。

深入研究多径效应的特性和建立合适的数学模型，有助于优化无线通信系统的设计和性能。

3. 信号衰减：信号随着距离的增加会逐渐衰减。

衰减的原因包括自由空间路径损耗、多径传播引起的功率损耗以及其他物理因素。

准确地描述和量化信号衰减的模型，可以帮助我们预测和补偿信号强度的变化，提高通信系统的覆盖范围和性能。

二、信道模型的分类1. 统计信道模型：统计信道模型是根据实际测量数据和统计规律建立的。

根据测量数据中的信号强度、信号衰减和相位等信息，通过数学模型来描述信道的统计特性。

统计信道模型的优势在于可以对多个传播环境和场景进行研究，并得到一种适用于广泛应用的信道模型。

2. 几何信道模型：几何信道模型将信道传播过程抽象为几何空间中的点和面的运动。

通过建立几何模型，可以计算信号传播的路径损耗、多径效应和信号衰减等参数。

几何信道模型适用于研究特定区域的信道传播特性，例如城市环境或室内场景。

三、信道模型的应用1. 通信系统设计：信道模型提供了一种理论和方法，可以指导无线通信系统的设计和优化。

通过准确地建立信道模型，可以预测信号质量、容量和传输速率等关键性能指标，从而选择合适的调制技术、编码方案和传输方式。

第三章信道与噪声通信原理电子教案第3章信道与噪声学习目标：信道的数学描述方法；恒参信道/随参信道及其传输特性；加性高斯白噪声；信道容量的概念。

重点难点：调制信道模型；编码信道模型；恒参信道对信号传输的影响；加性高斯白噪声；Shannon信道容量公式。

随参信道对信号传输的影响；起伏噪声；噪声等效带宽；连续信道的信道容量“三要素”。

随参信道特性的改善。

课外作业： 3-5，3-11，3-16，3-19，3-20本章共分4讲《通信原理》第九讲知识要点：信道等义、广义信道、狭义信道，调制信道和编码信道。

§3.1 信道定义与数学模型1、信道定义信道是指以传输媒质为基础的信号通道。

信道即允许信号通过，又使信号受到限制和损害。

研究信道的目的：建立传播预测模型；为实现信道仿真器提供基础。

狭义信道仅指信号的传输媒质，这种信道称为狭义信道；广义信道不仅是传输媒质，而且包括通信系统中的一些转换装置，这种信道称为广义信道。

狭义信道按照传输媒质的特性可分为有线信道和无线信道两类。

有线信道包括明线、对称电缆、同轴电缆及光纤等。

广义信道按照它包括的功能，可以分为调制信道、编码信道等。

图3-1 调制信道和编码信道2、信道的数学模型信道的数学模型用来表征实际物理信道的特性，它对通信系统的分析和设计是十分方便的。

下面我们简要描述调制信道和编码信道这两种广义信道的数学模型。

1. 调制信道模型图3-2 调制信道模型二端口的调制信道模型其输出与输入的关系有一般情况下，可表示为信道单位冲击响应与输入信号的卷积，即或其中，依赖于信道特性。

对于信号来说，可看成是乘性干扰，而为加性干扰。

在实际使用的物理信道中，根据信道传输函数的时变特性的不同可以分为两大类：一类是基本不随时间变化，即信道对信号的影响是固定的或变化极为缓慢的，这类信道称为恒定参量信道，简称恒参信道；另一类信道是传输函数随时间随机快变化，这类信道称为随机参量信道，简称随参信道。

实验二 白噪声信道实验一、实验目的1、掌握用matlab 中高斯白噪声信道的产生方法。

2、掌握理想低通和高通白噪声的时频域特性。

3、掌握高斯白噪声对信号的影响。

4、掌握白噪声的消除方法。

二、实验步骤1、产生并分析理想低通高斯白噪声的时频特性，绘制其时频波形。

2、产生并分析理想带通高斯白噪声的时频特性，绘制其时频波形。

3、任意输入一个信号如()cos(2*15)s t t π=，绘制其时频域波形。

4、产生一个正态分布的高斯白噪声()n t ，绘制()()()r t s t n t =+的时频域波形。

5、将()()()r t s t n t =+通过带通滤波器，绘制通过带通滤波器后的时频域波形。

6、计算高斯白噪声信道的信噪比为-10dB 到10dB ，每2dB 递进，发送端信号为0、1时的误码率情况。

三、实验内容（1） 理想低通高斯白噪声的产生和分析程序：bt=0; %开始时间dt=0.01; %时间间隔N=1024; %傅立叶变换点数et=N*dt-dt; %结束时间t=bt:dt:et; %时间域TT=et-bt;df=1/TT; %频率间隔nt=-TT/2:dt:TT/2;Tf=N*df;f=-Tf/2+df: df :Tf/2;fh=10;ts=2*fh*sinc(2*fh*nt);figure(1);subplot(2,1,1); plot(nt,ts);title('低通理想白噪声时域');xlabel('时间(s)');axis([-1 1 min(ts) max(ts)]);grid on;tf=fftshift(fft(ts));subplot(2,1,2);plot(f,abs(tf));title('低通理想白噪声频域');xlabel('频率(Hz)');axis([-30 30 min(abs(tf)) max(abs(tf))]);grid on;（2）理想带通高斯白噪声的产生和分析程序：fs=20;B=10;ts=2*B*sinc(B*nt).*cos(2*pi*fs*nt);figure(2);subplot(2,1,1);plot(nt,ts);title('带通理想白噪声时域');xlabel('时间(s)');axis([-1 1 min(ts) max(ts)]);grid on;tf=fftshift(fft(ts));subplot(2,1,2);plot(f,abs(tf));title('带通理想白噪声频域');xlabel('频率(Hz)');axis([-30 30 min(abs(tf)) max(abs(tf))]); grid on;（3） 信号()cos(2*15)s t t π=，绘制其时频域波形程序：bt=0; %开始时间dt=0.01; %时间间隔N=4096; %傅立叶变换点数et=bt+N*dt-dt; %结束时间t=bt:dt:et; %时间域TT=et-bt; %总的时间nt=-TT/2:dt:TT/2;y = sin(2*pi*10*t); %待分析的信号df=1/TT; %频率间隔Tf=N*df %分析的频宽 f=-Tf/2+df:df:Tf/2; %频率域figure(1);subplot(2,1,1);plot(t,y);title('信号');xlabel('时间(s)');axis([0 2 -1.1 1.1]);grid on;Y =fftshift(fft(y,N));subplot(2,1,2);plot(f,abs(Y));title('频谱');xlabel('频率(Hz)');axis([-30 30 min(abs(Y)) max(abs(Y))]);grid on;（4）()()()=+的时频域波形r t s t n t程序：bt=0; %开始时间dt=0.01; %时间间隔N=4096; %傅立叶变换点数et=bt+N*dt-dt; %结束时间t=bt:dt:et; %时间域TT=et-bt; %总的时间nt=-TT/2:dt:TT/2;y=sin(2*pi*10*t)+0.5*randn(1,length(t)); %待分析的信号df=1/TT; %频率间隔Tf=N*df %分析的频宽f=-Tf/2+df:df:Tf/2; %频率域plot(t,y);title('加噪信号');xlabel('时间(s)');axis([0 2 min(y) max(y)]);grid on;Y =fft(y,N);subplot(2,1,2);plot(f,abs(fftshift(Y)));title('加噪频谱');xlabel('频率(Hz)');axis([-30 30 min(abs(Y)) max(abs(Y))]);grid on;（5）()()()=+通过带通滤波器后的时频域波形r t s t n t程序：fs=10;B=2;pf=zeros(1,length(f));pf(length(f)/2+round((fs-B)/df):length(f)/2+round((fs+B)/df))=1;pf(length(f)/2-round((fs+B)/df):length(f)/2-round((fs-B)/df))=1;Y=Y.*fftshift(pf);y=ifft(Y);subplot(2,1,1);title('去噪信号');xlabel('时间(s)');axis([0 2 min(real(y)) max(real(y))]);grid on;subplot(2,1,2);plot(f,abs(fftshift(Y)));title('去噪频谱');xlabel('频率(Hz)');axis([-30 30 min(abs(Y)) max(abs(Y))]);grid on;（6）计算高斯白噪声信道的信噪比为-10dB到10dB，每2dB 递进，发送端信号为0、1时的误码率情况。

通信原理-----噪声通信原理-----噪声噪声，从广义上讲是指通信系统中有用信号以外的有害干扰信号，习惯上把周期性的、规律的有害信号称为干扰，而把其他有害的信号称为噪声。

噪声可以笼统的称为随机的，不稳定的能量。

它分为加性噪声和乘性噪声，乘性噪声随着信号的存在而存在，当信号消失后，乘性噪声也随之消失。

在这里我们主要讨论加性噪声。

一、信道中加性噪声的来源，一般可以分为三方面：1 人为噪声人为噪声来源于无关的其它信号源，例如：外台信号、开关接触噪声、工业的点火辐射等，这些干扰一般可以消除，例如加强屏蔽、滤波和接地措施等2 自然噪声自然噪声是指自然界存在的各种电磁波源，例如：闪电、雷击、太阳黑子、大气中的电暴和各种宇宙噪声等，这些噪声所占的频谱范围很宽，并不像无线电干扰那样频率是固定的，所以这种噪声难以消除。

3 内部噪声内部噪声是系统设备本身产生的各种噪声，例如：电阻中自由电子的热运动和半导体中载流子的起伏变化等。

内部噪声是由无数个自由电子做不规则运动形成的，它的波形变化不规则，通常又称起伏噪声。

在数学上可以用随即过程来描述这种噪声，因此又称随机噪声。

随机噪声的分类常见的随机噪声可分为三类:（1）单频噪声单频噪声是一种连续波的干扰（如外台信号），它可视为一个已调正弦波，但其幅度、频率或相位是事先不能预知的。

这种噪声的主要特点是占有极窄的频带，但在频率轴上的位置可以实测。

因此，单频噪声并不是在所有通信系统中都存在。

(2)脉冲噪声脉冲噪声是突发出现的幅度高而持续时间短的离散脉冲。

这种噪声的主要特点是其突发的脉冲幅度大，但持续时间短，且相邻突发脉冲之间往往有较长的安静时段。

从频谱上看，脉冲噪声通常有较宽的频谱（从甚低频到高频），但频率越高，其频谱强度就越小。

脉冲噪声主要来自机电交换机和各种电气干扰，雷电干扰、电火花干扰、电力线感应等。

数据传输对脉冲噪声的容限取决于比特速率、调制解调方式以及对差错率的要求。

脉冲噪声由于具有较长的安静期，故对模拟话音信号的影响不大,脉冲噪声虽然对模拟话音信号的影响不大，但是在数字通信中，它的影响是不容忽视的。

通信原理分析
通信原理是指在信息传输过程中所依赖的基本原理和方法。

它涉及到信息源、信号调制、信道传输、信号解调和信息接收等环节。

首先，信息源产生的信号经过信号调制变成适合传输的信号。

在信号调制过程中，通过改变信号的频率、幅度、相位等特性，将信息转换成高频信号，以便在信道中进行传输。

常用的调制方式包括调幅、调频和调相。

接下来，经过信道传输的信号可能会受到噪声的干扰和衰减。

噪声是由于各种原因引起的无用信号，它会使原始信号与传输信号混叠，导致信息失真。

为了减小噪声对信号的影响，可以采用增大信号功率、优化信道设计和使用编码纠错技术等方法。

在信号解调过程中，利用逆变换将传输信号恢复成原始信号。

根据之前信号调制的方式，可以选择相应的解调方式，如解调器、调制解调器等。

最后，经过信号解调后的信号被转换为可理解的信息，并交由信息接收者进行接收和处理。

接收端需要根据之前信息源产生信号的特性，逆向进行信息解码和还原。

通过以上的分析，我们可以明确通信原理中涉及到的重要环节和各个环节之间的关系。

这些基本原理和方法为信息传输提供了基础，同时也为通信技术的发展和应用提供了理论基础。

通信原理知识
通信原理是指在传输信息时，通过信号的生成、编码、调制、调整及解码等过程，从发送端将信息通过信道传输到接收端，并从接收端恢复原始信息的技术原理和方法。

其核心目标是实现信息的可靠传输和高效传送。

在通信原理中，常见的技术原理包括：
1. 模拟通信原理：模拟通信是指将原始信息转换成连续变化的模拟信号，通过调制、放大、传输等步骤进行传输的通信方式。

常见的模拟调制技术有调幅（AM）、调频（FM）和调相（PM）等。

2. 数字通信原理：数字通信是指将原始信息转换为离散的数字符号，通过编码、传输和解码等步骤进行传输的通信方式。

常见的数字调制技术有振幅调制（ASK）、频移键控（FSK）、
相移键控（PSK）和正交幅度调制（QAM）等。

3. 噪声及信道模型：通信过程会受到噪声和信道影响，因此了解噪声与信道的特性对通信原理至关重要。

噪声主要包括加性白噪声和信道噪声，信道模型则用于描述信号在信道中的传输特性。

4. 调制解调技术：调制解调技术是实现信号调制和解调的关键环节。

调制将原始信号转换为适合传输的信号，解调则将接收到的信号恢复为原始信号。

常见的调制解调技术有振幅调制解调、频移键控解调、相移键控解调和正交幅度调制解调等。

5. 误码控制：为了保证信息的可靠传输，通信系统常常采用纠错编码、交织技术和反馈控制等方法来进行误码控制。

这些技术可以提高通信系统的容错性，减小信道传输中出现的错误率。

综上所述，通信原理涉及信号的调制与解调、噪声与信道模型、误码控制等多个方面的知识。

深入理解通信原理对于设计和改进通信系统具有重要的意义。

通信原理公式在通信领域，通信原理公式是非常重要的基础知识，它们可以帮助我们理解和分析各种通信系统的工作原理。

本文将介绍一些常见的通信原理公式，希望能够帮助大家更好地理解通信原理。

首先，让我们来看一下调制和解调的基本公式。

调制是将要传输的信息信号转换成载波信号的过程，而解调则是将接收到的信号还原成原始的信息信号。

调制和解调的基本公式可以用以下公式表示：调制过程，s(t) = Acos(2πfct + φ)。

解调过程，m(t) = s(t)cos(2πfct + φ)。

其中，s(t)代表调制后的信号，m(t)代表解调后的信号，A代表信号幅度，fc代表载波频率，φ代表初始相位。

接下来，让我们来看一下信噪比的计算公式。

信噪比是衡量信号和噪声之间关系的重要指标，它可以用以下公式表示：信噪比（SNR）= 10log10(Ps/Pn)。

其中，Ps代表信号功率，Pn代表噪声功率。

信噪比的计算公式可以帮助我们评估信号质量，从而选择合适的调制方式和解调方式。

除此之外，通信系统的频谱利用效率也是一个重要的指标。

频谱利用效率可以用以下公式表示：频谱利用效率（η）= Rb/B。

其中，Rb代表数据传输速率，B代表信号带宽。

频谱利用效率的计算公式可以帮助我们评估通信系统的性能，从而优化系统设计。

另外，误码率是衡量数字通信系统性能的重要指标。

误码率可以用以下公式表示：误码率（BER）= 1/2 erfc(√(Eb/N0))。

其中，Eb代表比特能量，N0代表单边噪声功率谱密度。

误码率的计算公式可以帮助我们评估数字通信系统的性能，从而优化系统设计。

最后，让我们来看一下香农定理。

香农定理是通信领域的经典定理，它可以用以下公式表示：C = B log2(1 + SNR)。

其中，C代表信道容量，B代表信号带宽，SNR代表信噪比。

香农定理的公式可以帮助我们理解信道的极限传输速率，从而指导通信系统的设计和优化。

总结一下，通信原理公式是通信领域的重要基础知识，它们可以帮助我们理解和分析各种通信系统的工作原理。