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  • 4.1 无线信道
  • 4.2 有线信道
  • 4.3 信道的数学模型
  • 4.3.1 调制信道模型
  • 4.3.2 编码信道模型
  • 4.4 信道特性及其对信号传输的影响
  • 4.4.1 恒参信道
  • 4.4.2 随参信道
  • 4.5 信道噪声
  • 4.6 信道容量
  • 4.6.1 离散信道容量
  • 4.6.2 连续信道容量
  1. 通信原理

4. 信道

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Last updated 6 months ago

按传输媒介,信道可分为:

  1. 有线信道

  2. 无线信道

按信道特性,信道可分为:

  1. 恒定参量信道

  2. 随机参量信道

4.1 无线信道

地球大气层的结构:

电磁波的传播方式:

  1. 地波(ground-wave):频率小于2MHz,有绕射能力,传播距离数百或数千米,常用于AM广播

  2. 天波(sky-wave):频率介于2~30MHz,被电离层反射,传播距离(一跳)小于4000km,多跳可达10000km,常用于远程、短波通信

  3. 视距传播(Line-of-Sight(LOS)):频率大于30MHz(高频),直线传播,可穿透电离层,常用于卫星和外太空通信,超短波及微波通信,传播距离与天线高度有关

    h=D28r≈D250(m)h=\frac{D^{2}}{8r}\approx\frac{D^{2}}{50}(m)h=8rD2​≈50D2​(m)

    可以通过提升天线高度,通过微波中继(微波接力),卫星中继(静止卫星、移动卫星),平流层通信(充氦飞艇、气球、飞机代替卫星)来增大视距传播距离的途径。

    1. 微波中继

      • 优点:容量大、投资少、维护方便、传输质量稳定

      • 应用:远距离传输话音和电视信号

    2. 卫星中继

      • 优点:信道容量大、传输质量稳定、传输距离远、覆盖区域广

      • 缺点:传输时延大、信号衰减大、造价高

      • 应用:航空通信、GPS

  4. 散射通信

    1. 电离层散射

      • 机理:由电离层不均匀性引起

      • 频率:30~60MHz

      • 距离:>1000km

    2. 对流层散射

      • 机理:由对流层不均匀性(湍流)引起

      • 频率:100~4000MHz

      • 距离:<600km

    3. 流星余迹散射

      • 特性:高度80~120km,长度15~40km,存留时间:小于1秒至几分钟

      • 频率:30~100MHz

      • 距离:1000km以上

      • 用途:低速存储、高速突发、断续传输

多径传播:信号经过不同的传播路径,形成了多个反射副本,副本信号经过不同的幅度衰落和相位变化最终到达接收机,在接收机形成叠加效应,如图

r(t)=∑n=0N−1Anejϕnx(t−Tn)r(t)=\sum_{n=0}^{N-1}A_ne^{j\phi_n}x(t-T_n)r(t)=n=0∑N−1​An​ejϕn​x(t−Tn​)

终端在环境中移动时,多径反射信号的幅度/相位将发生改变

4.2 有线信道

  1. 明线

    • 传输损耗低

    • 易受天气影响

    • 布线复杂

  2. 对称电缆

    • 特点:每对呈纽绞状,以减少各线对的相互干扰

    • 缺点:传输衰减大/距离短,邻道间有串话干扰

    • 应用:电话线路、局域网及综合布线工程中的传输介质

    • 分类:

      • 非屏蔽双绞线(UTP):便宜、易弯曲、易安装

      • 屏蔽双绞线(STP):每对加有接地的金属箔屏蔽层,可减少噪声干扰

  3. 同轴电缆

    • 组成:由两个导体组成,内芯为金属导线,外导体为金属编织网

    • 优点:抗电磁干扰能力强,带宽更高、速率更高

    • 缺点:成本较高

    • 分类:

      • 基带同轴电缆:50$\Omega$,多用于数字基带传输,速率可达10Mb/s,传输距离<几千米

      • 宽带(射频)同轴电缆:75$\Omega$,用于传输模拟信号,多用于有线电视(CATV)系统,传输距离可达几十千米

  4. 光纤

    • 光导纤维:由光波承载信息,通常由玻璃或塑料纤维制成

    • 结构:纤芯和包层构成的双层通信圆柱体

    • 按折射率分类:阶跃型和梯度型

    • 按模式(光线传播路径)分类:多模光纤和单模光纤

    • 优点:

      • 传输带宽、信道容量大:远大于金属电缆(双绞线和同轴电缆)

      • 传输衰减少,无中继传输距离远

      • 抗电磁干扰,传输质量好,防窃听(军事通信和商业保密),耐腐蚀(远程海底通信)

      • 体积小,重量轻,节省有色金属,环保

    • 缺点:

      • 易碎,接口昂贵,安装和维护的技术门槛高

    • 应用:长途电话网、有线电视网、蜂窝网络等主干网络

4.3 信道的数学模型

信道有调制信道和编码信道两种定义,如图

4.3.1 调制信道模型

模型:叠加有噪声的线性时变/时不变网络:

共性:

  • 有一对(或多对)输入端和输出端

  • 大多数信道都满足线性叠加原理

  • 对信号有固定或时变的延迟和损耗

  • 无信号输入时,仍可能有输出(噪声)

入出关系:

r(t)=so(t)+n(t)r(t)=s_o(t)+n(t)r(t)=so​(t)+n(t)

其中

so(t)=f[si(t)]=c(t)∗si(t)s_{{o}}(t)=f[s_i(t)]=c(t)*s_i(t)so​(t)=f[si​(t)]=c(t)∗si​(t)

所以

S0(ω)=C(ω)Si(ω)S_{_0}(\omega)=C(\omega)S_{_i}(\omega)S0​​(ω)=C(ω)Si​​(ω)

调制信道对信号的影响程度取决于C(ω)C(\omega)C(ω)和n(t)n(t)n(t)的特性,信道特性是一个复杂的函数,它可能会使信号产生包括各种线性或非线性的失真、延时和衰落。

调制信道根据信道的时变特性,可分为恒参信道(特性基本不随环境发生变化),随参信道(特性随时间随机快变化)。

若C(ω)C(\omega)C(ω)常数(通常为1),则信道模型为加性高斯白噪声模型。

4.3.2 编码信道模型

模型:是一种数字信道或离散信道,输入输出均为离散信号,输入数字序列得到另一输出数字序列,因信道噪声等因素的影响,输出数字序列将可能发生错误,输入、输出数字序列之间的关系可用一组转移概率表征。

其中

P(0/0)+P(1/0)=1p(1/1)+P(0/1)=1P(0/0)+P(1/0)=1\\ p(1/1)+P(0/1)=1P(0/0)+P(1/0)=1p(1/1)+P(0/1)=1

误码率

Pe=P(0)P(1/0)+P(1)P(0/1)P_e=P(0)P(1/0)+P(1)P(0/1)Pe​=P(0)P(1/0)+P(1)P(0/1)

4.4 信道特性及其对信号传输的影响

4.4.1 恒参信道

恒参信道举例:

  • 各种有线信道

  • 卫星信道

恒参信道其实是一个线性时不变系统,其传输特性为

H(ω)=∣H(ω)∣ejϕ(ω)H(\omega)=\left|H(\omega)\right|e^{j\phi(\omega)}H(ω)=∣H(ω)∣ejϕ(ω)

其中∣H(ω)∣∼ω|H(\omega)|\sim\omega∣H(ω)∣∼ω描述的是幅频特性,ϕ(ω)∼ω\phi(\omega)\sim\omegaϕ(ω)∼ω描述的是相频特性。

若为无失真传输,传输特性可写成

H(ω)=Ke−jωtdH(\omega)=Ke^{-j\omega t_d}H(ω)=Ke−jωtd​

其中∣H(ω)∣=K|H(\omega)|=K∣H(ω)∣=K,ϕ(ω)=ωtd\phi(\omega)=\omega t_dϕ(ω)=ωtd​,群时延特性为τ(ω)=dφ(ω)dω=td\tau(\omega)=\frac{d\varphi(\omega)}{d\omega}=t_dτ(ω)=dωdφ(ω)​=td​。

无失真传输特性曲线如下图

理想恒参信道的冲激响应:

h(t)=Kδ(t−td)h(t)=K\delta(t-t_d)h(t)=Kδ(t−td​)

若输入信号为s(t)s(t)s(t),则理想恒参信道的输出为

so(t)=Ks(t−td)s_{\mathrm{o}}(t)=Ks(t-t_{d})so​(t)=Ks(t−td​)

这种情况称为无失真传输。

但在实际的传输过程中,会产生失真,带来的影响如下:

  • 幅频失真:∣H(ω)∣≠K\left|H(\omega)\right|\neq K∣H(ω)∣=K,影响:

    • 对模拟信号:造成波形失真$\to$信噪比下降

    • 对数字信号:产生码间串扰$\to$误码率增大

  • 相频失真:ϕ(ω)≠ωtd\phi(\omega)\neq\omega t_dϕ(ω)=ωtd​,影响:

    • 对语音信号影响不大,对视频信号影响大

    • 对数字信号:码间串扰→\to→误码率增大

4.4.2 随参信道

随参信道举例:

  • 陆地移动信道

  • 短波电离层反射信道

  • 超短波流星余迹散射信道

  • 超短波及微波对流层散射信道

  • 超短波电离层散射

  • 超短波超视距绕射

随参信道特性:

  • 衰减随时间变化

  • 时延随时间变化

  • 多径传播

现在来探究多径传播产生的多径效应对信号的影响,设发射信号为幅度恒定,频率单一的信号,即s(t)=Acos⁡ωcts(t)=A\cos\omega_cts(t)=Acosωc​t,若该信号经过nnn条路径传播,且各路径有时变的衰落和传输延迟,信号经过各路径到达接收端的信号相互独立,则接收信号为

r(t)=a1(t)cos⁡ωc[t−τ1(t)]+a2(t)cos⁡ωc[t−τ2(t)]+⋯+an(t)cos⁡ωc[t−τn(t)]=∑i=1nai(t)cos⁡ωc[t−τi(t)]=∑i=1nai(t)cos⁡[ωct+φi(t)]\begin{aligned} r(t)& =a_1(t)\cos\omega_c\left[t-\tau_1(t)\right]+a_2(t)\cos\omega_c\left[t-\tau_2(t)\right] +\cdots+a_n(t)\cos\omega_c\begin{bmatrix}t-\tau_n(t)\end{bmatrix} \\ &=\sum_{i=1}^na_i(t)\cos\omega_c\begin{bmatrix}t-\tau_i(t)\end{bmatrix} \\ &=\sum_{i=1}^na_i(t)\cos[\omega_ct+\varphi_i(t)] \end{aligned}r(t)​=a1​(t)cosωc​[t−τ1​(t)]+a2​(t)cosωc​[t−τ2​(t)]+⋯+an​(t)cosωc​[t−τn​(t)​]=i=1∑n​ai​(t)cosωc​[t−τi​(t)​]=i=1∑n​ai​(t)cos[ωc​t+φi​(t)]​

其中,φi(t)=−ωcτi(t)\varphi_i(t)=-\omega_c\tau_i(t)φi​(t)=−ωc​τi​(t)

将上式继续展开,有

r(t)=∑i=1nai(t)cos⁡φicos⁡ωct−∑i=1nai(t)sin⁡φisin⁡ωct=X(t)cos⁡ωct−Y(t)sin⁡ωct=V(t)cos⁡[ωct+φ(t)]\begin{aligned} r(t)& =\sum_{i=1}^na_i(t)\cos\varphi_i\cos\omega_ct-\sum_{i=1}^na_i(t)\sin\varphi_i\sin\omega_ct \\ &=X(t)\cos\omega_ct-Y(t)\sin\omega_ct \\ &=V(t)\cos\left[\omega_ct+\varphi(t)\right] \end{aligned}r(t)​=i=1∑n​ai​(t)cosφi​cosωc​t−i=1∑n​ai​(t)sinφi​sinωc​t=X(t)cosωc​t−Y(t)sinωc​t=V(t)cos[ωc​t+φ(t)]​

其中,V(t)V(t)V(t)服从瑞利分布,φ(t)\varphi(t)φ(t)服从均匀分布,X(t)=∑i=1nai(t)cos⁡φiX(t)=\sum_{i=1}^na_i(t)\cos\varphi_iX(t)=∑i=1n​ai​(t)cosφi​,Y(t)=∑i=1nai(t)sin⁡φiY(t)=\sum_{i=1}^na_i(t)\sin\varphi_iY(t)=∑i=1n​ai​(t)sinφi​,根据概率论的中心极限定理,当路径数量n足够大时,X(t)X(t)X(t)和Y(t)Y(t)Y(t)趋于正态分布。

由上可知,接收信号是包络、相位随机缓变的窄带信号,其波形和频谱如下

因此多径传播会使信号产生瑞利衰落,同时会引起频率弥散。

对于一个复杂信号f(t)f(t)f(t),探讨多径传播对其影响。从两条路径推广到多条路径,设两条路径的信道的传输衰减均为KKK,传输时延分别为τ1\tau_1τ1​和τ2\tau_2τ2​,接收信号为

f0(t)=Kf(t−τ1)+Kf(t−τ2)F0(ω)=KF(ω)e−jωτ1+KF(ω)e−jω(τ1+τ)\begin{aligned}f_0(t)&=Kf(t-\tau_1)+Kf(t-\tau_2)\\F_0(\omega)&=KF(\omega)e^{-j\omega\tau_1}+KF(\omega)e^{-j\omega(\tau_1+\tau)}\end{aligned}f0​(t)F0​(ω)​=Kf(t−τ1​)+Kf(t−τ2​)=KF(ω)e−jωτ1​+KF(ω)e−jω(τ1​+τ)​

式中τ=τ2−τ1\tau=\tau_2-\tau_1τ=τ2​−τ1​表示相对时延差,则信道传输函数为

H(ω)=Fo(ω)F(ω)=Ke−jωτ1(1+e−jωτ)H(\omega)=\frac{F_\mathrm{o}(\omega)}{F(\omega)}=Ke^{-j\omega\tau_1}(1+e^{-j\omega\tau})H(ω)=F(ω)Fo​(ω)​=Ke−jωτ1​(1+e−jωτ)

忽略常数KKK,则信道幅频特性为

∣H(ω)∣=∣1+e−jωτ∣=2∣cos⁡ωτ2∣\left|H(\omega)\right|=\left|1+e^{-j\omega\tau}\right|=2\left|\cos\frac{\omega\tau}2\right|∣H(ω)∣=​1+e−jωτ​=2​cos2ωτ​​

如图

所以信道对信号不同的频率成分,将有不同程度的时变衰减,这称为频率选择性衰落。

多径信道的相干带宽:

Δf=1/τm\Delta f=1/\tau_{\mathrm{m}}Δf=1/τm​

定义为相邻传输零点的频率间隔,为了减少频率选择性衰落的影响,我们应该使信号带宽Bs<ΔfB_s<\Delta fBs​<Δf,工程经验公式:

Bs=(1/3∼1/5)△fB_s=(1/3\thicksim1/5)\triangle fBs​=(1/3∼1/5)△f

数字信号的码元宽度:

Ts=(3∼5)τmT_s=(3\thicksim5)\tau_mTs​=(3∼5)τm​

同时我们还可以采取分集接收、扩频技术、OFDM等高级技术。

4.5 信道噪声

信道中存在的不需要的电信号统称为噪声,它独立于信号始终存在,又称加性干扰,它使信号失真,发生误码,降低传输速率。

噪声类型:

  1. 按噪声来源:

    1. 人为噪声

    2. 自然噪声(各种电磁波)

    3. 内部噪声(热噪声)

  2. 按噪声性质:

    1. 脉冲噪声(电火花)

    2. 窄带/单频噪声(电子设备)

    3. 起伏噪声(热噪声、散弹噪声和宇宙噪声)

热噪声:

  • 来源于一切电阻性元器件中电子的(布朗)热运动

  • 均匀分布在0∼10120\thicksim10^{12}0∼1012频率范围

  • 性质:高斯白噪声

  • 电压的有效值:

    V=4kTRB(V)V=\sqrt{4kTRB}\quad\text{(V)}V=4kTRB​(V)

    式中:

    • k=1.38×10−23k=1.38\times10^{-23}k=1.38×10−23 k=1.38×10−23(J/K)k=1.38\times10^{-23}(J/K)k=1.38×10−23(J/K) 一波兹曼常数

    • T−T-T−热力学温度 (°K\degree K°K)

    • R−R-R−阻抗 (Ω)(\Omega)(Ω)

    • B−B-B−带宽(Hz)

信道加性白噪声n(t)n(t)n(t):

  • 代表:起伏噪声(热噪声等)

  • 性质:高斯白噪声

  • 功率谱密度:

    Pn(f)=n02(W/Hz)P_n(f)=\frac{n_0}2(\mathrm{W/Hz})Pn​(f)=2n0​​(W/Hz)
  • 自相关函数:

    Rn(τ)=n02δ(τ)R_n(\tau)=\frac{n_0}2\delta(\tau)Rn​(τ)=2n0​​δ(τ)
  • 概率密度函数:

    fn(ν)=12πσnexp⁡(−ν22σn2)f_n(\nu)=\frac1{\sqrt{2\pi}\sigma_n}\exp\biggl(-\frac{\nu^2}{2\sigma_n^2}\biggr)fn​(ν)=2π​σn​1​exp(−2σn2​ν2​)
  • n(t)n(t)n(t)通过BPF(带通滤波器)会变成窄带高斯噪声。

设窄带高斯噪声的双边功率谱密度为Pn(f)P_n(f)Pn​(f),如图

此噪声的功率为:

N=∫−∞∞Pn(f)dfN = \int_{-\infty}^{\infty}P_{n}( f )dfN=∫−∞∞​Pn​(f)df

为了描述窄带噪声的带宽,引入噪声等效带宽的概念,即将功率谱密度形状变为矩形,并保持噪声功率不变,则矩形宽度为:

Bn=∫−∞∞Pn(f)df2Pn(f0)=∫0∞Pn(f)dfPn(f0)B_n=\frac{\int_{-\infty}^\infty P_n(f)df}{2P_n(f_0)}=\frac{\int_0^\infty P_n(f)df}{P_n(f_0)}Bn​=2Pn​(f0​)∫−∞∞​Pn​(f)df​=Pn​(f0​)∫0∞​Pn​(f)df​

物理意义:通过宽度为BnB_nBn​的矩形滤波器的噪声功率=通过实际接收滤波器的噪声功率

4.6 信道容量

信道容量:指信道能够无差错传输时的最大平均信息速率

4.6.1 离散信道容量

信道模型如图

图中发送符号x1,x2,...,xnx_1,x_2,...,x_nx1​,x2​,...,xn​出现的概率为P(x_i)$,$i=1,2,...,n;收到yjy_jyj​的概率是P(yj)P(y_j)P(yj​),j=1,2,...,mj=1,2,...,mj=1,2,...,m。P(yj/xi)P(y_j/x_i)P(yj​/xi​)是转移条件概率,即发送xix_ixi​的条件下收到yjy_jyj​的概率

  1. 信源发送的平均信息量(熵)

    H(x)=−∑i=1nP(xi)log⁡2P(xi)H(x)=-\sum_{i=1}^{n}P(x_{i})\log_{2}P(x_{i})H(x)=−i=1∑n​P(xi​)log2​P(xi​)

    式中,P(xi)P(x_i)P(xi​)为发送符号xix_ixi​的概率(i=1,2,3,...,ni=1,2,3,...,ni=1,2,3,...,n)

  2. 接收端的平均信息量

    接收端收到yjy_jyj​后对xix_ixi​的不确定度为

    H(x/y)=−∑j=1mP(yj)∑i=1nP(xi/yj)log⁡2P(xi/yj)H(x/y)=-\sum_{j=1}^mP(y_j)\sum_{i=1}^nP(x_i/y_j)\log_2P(x_i/y_j)H(x/y)=−j=1∑m​P(yj​)i=1∑n​P(xi​/yj​)log2​P(xi​/yj​)

    式中,P(yj)P(y_j)P(yj​)为收到yjy_jyj​的概率,P(xi/yj)P(x_i/y_j)P(xi​/yj​)为收到yjy_jyj​后判断发送的是xix_ixi​的转移概率。

    所以接收端的平均信息量为

    平均信息量/符号=H(x)−H(x/y)平均信息量/符号=H(x)-H(x/y)平均信息量/符号=H(x)−H(x/y)
  3. 信息传输速率RRR——信道每秒传输的平均信息量

    R=r[H(x)−H(x/y)](b/s)R=r[H(x)-H(x/y)]\quad\mathrm{(b/s)}R=r[H(x)−H(x/y)](b/s)

    式中,rrr为信道每秒传输的符号数

  4. 信道容量

    即为最大信息传输速率:对一切可能的信源概率分布,求RRR的最大值:

    Ct=max⁡P(x){R}=max⁡P(x){r[H(x)−H(x/y)]}(b/s)C_{\mathfrak{t}}=\max_{P(x)}\{R\}=\max_{P(x)}\{r[H(x)-H(x/y)]\} (\mathrm{b/s})Ct​=P(x)max​{R}=P(x)max​{r[H(x)−H(x/y)]}(b/s)

    等价于

    C=max⁡P(x)[H(x)−H(x/y)](b/符号)C=\max_{P(x)}[H(x)-H(x/y)](b/\text{符号})C=P(x)max​[H(x)−H(x/y)](b/符号)

    所以信道容量有两种度量单位:

    1. 用每个符号能够传输的平均信息量的最大值来表示信道容量

    2. 用单位时间内能够传输的平均信息量的最大值来表示信道容量

4.6.2 连续信道容量

由香农信息论可证,白噪声背景下的连续信道容量为:

C=Blog⁡2(1+SN) (b/s)C=B\log_2\left(1+\frac{S}{N}\right)\text{ (b/s)}C=Blog2​(1+NS​) (b/s)

也可写为

C=Blog⁡2(1+Sn0B)(b/s)C=B\operatorname{log}_{2}\Bigg(1+\frac{S}{n_{0}B}\Bigg) \mathrm{(b/s)}C=Blog2​(1+n0​BS​)(b/s)

式中,SSS——信号平均功率(WWW);BBB——带宽(HzHzHz);n0n_0n0​——噪声单边带功率谱密度;N=n0BN=n_0BN=n0​B——噪声功率(WWW)

含义:当信号和信道噪声的平均功率给定时,在具有一定频带宽度的信道上,理论上单位时间内可能传输的信息量的极限数值。

意义: 若Rb<=CR_b\boldsymbol{<}=CRb​<=C ,则总能找到一种信道编码方式,实现无差错传输;若传输速率大于信道容量,则不可能实现无差错传输。

香农公式给出了通信系统所能达到的极限信息传输速率,但是只证明了理想通信系统的“存在性”,却未指出其实现方法。

结论:

  • 信道容量CCC依赖于BBB、SSS 和n0n_0n0​

  • 增大SSS可增加 CCC,若S→∞\mathcal{S}\to\inftyS→∞,则C→∞;C\to\infty;C→∞;

  • 减小 n0n_0n0​ 可增加 CCC,若n0→0n_0\to0n0​→0,则C→∞;C\to\infty;C→∞;

  • 增大BBB可增加CCC,但不能使CCC无限制增大当B→∞B\to\inftyB→∞时,C{C}C将趋向一个由信噪比决定的定值:

通过计算,可知:

lim⁡B→∞C=lim⁡B→∞Blog⁡2(1+Sn0B)≈1.44Sn0\lim_{B\to\infty}C=\lim_{B\to\infty}B\log_2(1+\frac S{n_0B})\approx1.44\frac S{n_0}B→∞lim​C=B→∞lim​Blog2​(1+n0​BS​)≈1.44n0​S​
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