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随机过程模型在通信工程中的应用随机过程是对一类随机变量序列的统一描述，广泛应用于通信工程中。
在通信领域，随机过程模型能够描述和分析信号传输、通信信道等随机性较强的系统特性。
本文将探讨随机过程模型在通信工程中的应用以及其在该领域中的重要性。
一、随机过程模型概述随机过程是描述一组随机变量随时间变化的概率模型。
它可以分为连续时间随机过程和离散时间随机过程两种。
连续时间随机过程模型常用的有布朗运动模型、随机游走模型等；离散时间随机过程模型则常用的有马尔可夫链模型、随机序列模型等。
这些模型能够对通信系统中的不确定性进行建模和分析，为工程设计提供依据。
二、随机过程模型在通信信道建模中的应用通信信道是信息传输的媒介，其特性直接影响着通信系统的性能。
利用随机过程模型对信道进行建模，能够提供对信号传输过程中的噪声、衰落等随机性进行描述和分析的工具。
以高斯噪声模型为例，高斯噪声是通信系统中常见的噪声来源之一。
通过使用随机过程模型，可以对高斯噪声进行建模，进而分析信号在存在噪声的信道中的传输性能，并确定合适的调制解调方式、编码解码方式等。
这样能够优化通信系统的信号传输质量，提高传输速率和可靠性。
三、随机过程模型在通信网络分析中的应用通信网络是现代通信系统的基础，随机过程模型在通信网络的建模和分析中起到了重要的作用。
例如，在分析数据包传输过程中的拥塞控制时，可以使用排队论中的随机过程模型对数据包到达和处理的过程进行建模。
利用这些模型，可以推导出网络中的数据包丢失率、延迟等性能指标，并设计出相应的拥塞控制算法，保证网络的性能和稳定性。
四、随机过程模型在通信系统性能仿真中的应用通信系统的性能评估和仿真是保证系统可靠性和性能的重要手段。
随机过程模型在通信系统的性能仿真中扮演了重要的角色。
通过对通信信号、通道和噪声进行建模，并利用随机过程模型实现仿真器的开发，可以模拟真实通信系统的工作过程，评估系统的误码率、比特误差率等性能指标。
随机过程在通信系统中的应用随机过程是指在一定的时间范围内，某个随机变量随时间的变化而变化的数学模型。
在通信系统中，随机过程被广泛应用于信号的传输、检测和处理等方面。
本文将探讨随机过程在通信系统中的应用，并且重点讨论其在信道建模、信号检测和信息编码等方面的应用。
一、信道建模在通信系统中，信道建模是指对信号在信道中传输过程进行建模，以便于分析和优化通信系统的性能。
随机过程能够很好地描述信号的时变特性，因此在信道建模中起到了重要的作用。
1.1 高斯过程模型高斯过程是一种常见的随机过程模型，常用于描述连续时间和连续状态的信号变化。
在信道建模中，高斯过程被广泛应用于建立通信信道的统计模型，例如高斯信道模型、高斯带噪信道模型等。
通过对信道进行高斯过程模型的建模，可以对信道中的噪声进行分析，从而设计出更好的传输方案。
1.2 马尔可夫过程模型马尔可夫过程是一种具有马尔可夫性质的随机过程，常用于描述离散状态的随机变化。
在通信系统中，马尔可夫过程常被用来建模信道的衰落和干扰等因素，例如瑞利衰落信道模型。
通过对信道进行马尔可夫过程模型的建模，可以更准确地描述信道的状态转移，为通信系统的性能分析提供依据。
二、信号检测信号检测是指接收机在接收到信号后，判断信号中所携带的信息。
随机过程在信号检测中具有重要的应用，能够提供有效的信号判决标准。
2.1 信号检测理论在信号检测理论中，利用随机过程来建立统计模型，通过统计学的方法判决信号是否存在。
例如，最大似然准则和贝叶斯准则等方法都依赖于随机过程的统计特性。
通过合理地建立信号和噪声的随机过程模型，可以提高信号检测的准确性和可靠性。
2.2 接收机设计随机过程在接收机设计中也发挥着重要的作用。
例如，在通信系统中，常常使用匹配滤波器来接收信号。
而匹配滤波器的设计往往依赖于信号和噪声的统计特性，因此需要建立信号和噪声的随机过程模型。
通过合理地设计接收机，可以提高信号的接收质量和系统的性能。
随机过程在通信原理中的应用(陕西理工学院物理与电信工程学院通信工程专业1203班，陕西汉中723000)指导教师：王桂宝[摘要]:随机过程是随机信号分析的基石，通过对随机过程的自相关函数和功率谱密度等参量的MA TLAB仿真，理解自相关函数和功率谱密度的特点、波形及其之间的关系,掌握随机过程的自相关函数和功率谱密度的特点、波形及其之间的关系。
学会利用MATLAB语句生成高斯白噪声，能够利用MA TLAB工具分析随机过程的性能特性，能够利用MA TLAB基本程序控制语句求信号的功率谱及自相关函数等，并对随机过程进行系统分析。
[关键词]:随机过程；MA TLAB；系统分析Random processin the application of the communicationprincipleWang Yupeng（Grade12,Class03Major Communication，Physical and telecommunication engineering institute，Shaanxi University of Technology，Hanzhong 723000，Shaanxi）Instructor: Wang Guibao[Abstract]:Stochastic process is the foundation of random signal analysis, based on the random process of the autocorrelation function and power spectral density parameters of MA TLAB simulation, to understand the characteristics of the autocorrelation function and power spectral density, waveform and the relationship between the master the autocorrelation function of random process and the characteristics of the power spectral density, the waveform and the relationship between. Learn to use the MATLAB statements generated gaussian white noise, can use MA TLAB tools to analyze characteristics of random process, be able to use MA TLAB basic control statements for signal power spectrum and autocorrelation function, and system analysis of stochastic process.[Keywords]:Stochastic process; MA TLAB; System analysis目录1 绪论 (1)2 Matlab的简介 (2)3基本原理 (2)3.1随机过程 (2)3.2随机过程的数字特征 (2)3.3随机过程模型 (4)4 仿真设计 (6)4.1 带通滤波器的原理 (6)4.2 MATLAB程序 (6)4.3仿真结果分析 (9)5.总结 (14)致谢 (15)参考文献 (16)1.绪论通信中很多需要进行分析的信号都是随机信号。
随机过程在通信系统性能分析中应用随机过程在通信系统性能分析中的应用随机过程是一种在时间和状态上都是随机变量的数学模型，被广泛应用于通信系统性能分析中。
本文将探讨随机过程在通信系统性能分析中的应用，并且介绍常见的几种随机过程模型。
一、随机过程的定义和特点随机过程是一组随机变量的集合，表示系统在不同时间点的状态。
在通信系统中，随机过程可以用来描述信号传输、信道噪声和干扰等随机事件的变化。
随机过程的特点包括：状态空间、状态变化模型和随机性。
二、马尔可夫链马尔可夫链是一种最简单的随机过程模型，其特点是当前状态只依赖于前一个状态。
在通信系统中，马尔可夫链可以描述信道的干扰情况、数据包的传输等。
通过对马尔可夫链进行建模和分析，可以计算系统的稳态概率分布、状态转移概率等指标，从而评估和优化系统性能。
三、泊松过程泊松过程是一种重要的随机过程模型，可以用来模拟随机事件的到达过程。
在通信系统中，泊松过程常用于描述数据包到达信道的过程，以及信道的错误率等。
通过对泊松过程进行建模和分析，可以计算系统的到达率、平均等待时间等指标，为信道资源的调度和分配提供依据。
四、布朗运动布朗运动是一种连续时间的随机过程模型，常用于描述随机游走、误差扩散等现象。
在通信系统中，布朗运动可以用来建模信道噪声，通过对布朗运动进行建模和分析，可以计算系统的误码率、信噪比等指标，为系统性能的评估和改进提供依据。
五、排队论排队论是一种用于描述随机到达、随机服务和排队等待的随机过程模型。
在通信系统中，排队论可以用于描述网络中的数据包到达和传输过程。
通过对排队论进行建模和分析，可以计算系统的平均等待时间、平均队列长度等指标，为网络拥塞控制和流量调度等问题提供解决方案。
总结：随机过程是一种在通信系统性能分析中经常使用的数学工具。
通过对随机过程的建模和分析，可以计算系统的各种性能指标，为系统优化和改进提供依据。
常见的随机过程模型包括马尔可夫链、泊松过程、布朗运动和排队论等。
随机过程在通信系统中的应用分析在当今信息高速传播的时代，通信系统的重要性不言而喻。
从我们日常使用的手机通话、上网，到卫星通信、广播电视等，通信系统无处不在。
而在通信系统的设计、优化和性能评估中，随机过程这一数学工具发挥着至关重要的作用。
随机过程是研究随机现象随时间演变的数学理论。
在通信系统中，信号的传输和接收往往受到各种随机因素的影响，例如噪声、衰落、多径传播等。
这些随机因素使得通信过程具有不确定性和随机性，而随机过程正是用来描述和分析这种不确定性的有力工具。
首先，我们来谈谈噪声在通信系统中的表现。
噪声是通信中不可避免的干扰源，它可以来自于自然界的电磁干扰，也可以是设备内部的热噪声等。
噪声通常被建模为随机过程，比如常见的高斯白噪声。
高斯白噪声具有正态分布的幅度特性和在整个频率范围内均匀的功率谱密度。
通过对噪声的随机过程建模，我们可以计算信号在噪声干扰下的误码率，从而评估通信系统的性能。
误码率是衡量通信质量的重要指标，它反映了接收端错误接收的比特数与发送的总比特数之比。
通过分析噪声的随机特性，我们能够采取合适的编码和调制技术来降低误码率，提高通信的可靠性。
接下来，考虑信号在无线信道中的传播。
无线信道具有复杂的特性，其中信号的衰落是一个重要的现象。
衰落使得接收信号的强度随时间和空间发生随机变化，这种变化可以用随机过程来描述。
例如，瑞利衰落和莱斯衰落模型常用于描述无线信道中的小尺度衰落。
瑞利衰落适用于没有直射路径的情况，信号幅度服从瑞利分布；而莱斯衰落则考虑了存在直射路径的情况。
通过对衰落过程的分析，我们可以设计合适的分集技术，如空间分集、频率分集和时间分集，来对抗衰落的影响，提高信号的稳定性和可靠性。
多径传播也是通信系统中常见的现象。
当信号从发射端到接收端经过多条不同的路径时，会产生多径延迟和相位差，导致信号的叠加和失真。
多径传播可以用随机过程来建模，例如通过自相关函数和功率谱密度来描述多径信号的统计特性。
随机过程在通信系统中的应用随机过程是一种描述随机变量随时间变化的数学模型。
在通信系统中，随机过程被广泛应用于信道建模、信号处理和网络优化等方面。
本文将探讨随机过程在通信系统中的应用，并介绍其中的一些具体案例。
一、信道建模在无线通信系统中，信道建模是非常重要的一环。
随机过程可以用来描述信道中的噪声和干扰，从而帮助我们更好地理解和分析通信系统的性能。
以高斯白噪声为例，它是一种常见的信道噪声模型。
高斯白噪声可以用随机过程中的高斯过程来描述，其特点是均值为零且各个时刻的样本值相互独立。
通过对高斯白噪声的建模，我们可以分析信道容量、误码率等性能指标，从而优化系统设计。
二、信号处理随机过程在信号处理中也有广泛的应用。
例如，自适应滤波器是一种基于随机过程理论的信号处理算法。
自适应滤波器可以根据输入信号的统计特性自动调整滤波器的参数，从而实现信号的最优恢复或抑制干扰。
另外，随机过程还可以用于信号估计和检测。
通过对接收信号进行统计分析，我们可以估计信号的参数，例如信号的功率、频率等。
同时，我们还可以使用随机过程的检测理论对信号进行判决，从而实现信号的可靠检测和解码。
三、网络优化随机过程在网络优化中也发挥着重要的作用。
例如，随机过程可以用于网络流量的建模和预测。
通过对网络流量进行统计分析，我们可以了解流量的分布特性和变化趋势，从而为网络资源的分配和调度提供依据。
此外，随机过程还可以用于网络容量的评估和优化。
通过建立网络的随机过程模型，我们可以分析网络的吞吐量、延迟等性能指标，并通过优化算法来提高网络的效率和可靠性。
总结起来，随机过程在通信系统中的应用非常广泛。
它可以用于信道建模、信号处理和网络优化等方面，帮助我们更好地理解和优化通信系统的性能。
随着技术的不断发展，随机过程的应用也将不断深化和扩展，为通信系统的发展带来更多的机遇和挑战。
随机过程在通信系统分析中的应用随机过程在通信系统中扮演着重要的角色。
通信系统的目标是通过传输信息来实现有效的数据传输。
然而，由于通信信道的不确定性和噪声的存在，数据传输过程中会产生随机的干扰。
因此，了解和分析这些随机过程对于优化通信系统的性能至关重要。
一、随机过程的定义和特性随机过程是一组随机变量所组成的集合，表示某一随机现象在一定的时间序列上的演化。
它包含了随机变量的分布以及随时间的相关性。
常见的随机过程模型有马尔可夫过程、泊松过程和高斯过程等。
马尔可夫过程是一种具有马尔可夫性质的随机过程。
马尔可夫性质指的是在给定当前状态的情况下，未来的状态只与当前状态有关，而与过去的状态无关。
这种特性在通信系统中非常重要，因为它允许我们通过分析当前的系统状态来预测其未来的行为。
泊松过程是一种具有独立增量和稀疏性的随机过程。
它的一个重要特性是具有无记忆性，即未来的事件发生时间与过去的事件发生时间无关。
在通信系统中，泊松过程可以用于模拟信道上的随机干扰，如信号丢失或噪声。
高斯过程是一种连续的随机过程，其任意有限个随机变量的联合分布满足高斯分布。
高斯过程常用于建模通信信道的信号传输，因为它可以有效地描述信道中的噪声特性。
二、随机过程在通信系统中的应用1. 随机过程的建模在通信系统分析中，我们常常需要对信道的特性进行建模。
通过使用随机过程模型，我们可以更好地理解和描述不确定和随机的信道特性。
例如，马尔可夫过程可以用来建模无线信道的衰落，泊松过程可以用来模拟信道的随机抖动。
2. 性能分析通信系统的性能分析往往要基于信道的统计特性。
通过对随机过程进行分析和求解，可以获得信道的各种性能指标，例如信噪比、误码率和吞吐量等。
这些指标是评估通信系统性能的重要指标，对于系统的设计和优化具有指导意义。
3. 码字设计在数字通信系统中，码字的设计对于保证数据传输的可靠性和效率至关重要。
随机过程可以用于分析和优化码字的性能。
例如，通过分析高斯过程的统计特性，可以设计出适应信道噪声特点的调制方案和解调算法。
随机过程在通信中的应用学院：电气学院班级:通信11-1姓名：于敏学号：201102041009随机过程在通信中的应用随着科学的发展，数学在我们日常的通信体系中有着越来越重的地位，因为在科学研究中，只有借助于数学才能精确地描述一个现象的不同量之间的关系,从最简单的加减乘除，到复杂的建模思想等等。
其中，随机过程作为数学的一个重要分支，更是在整个通信过程中发挥着不可小觑的作用。
通信就是互通信息。
从这个意义上说，通信在远古时代就已经存在。
人之间的对话是通信，用手势表达情绪也可以算通信。
以后用烽火传递战事情报是通信，快马与驿站传送文件也是通信。
但是现在的通信一般指的是电信，国际上称为远程通信(telecommunication)，即通过电信号或者光信号传送信息从信息论的角度来说，通信的过程就是不确定度减小的过程。
而不确定性就是过程的随机性，所以从这个角度来说通信过程的研究可以归结到对于随机过程特性的研究过程过去对随机现象的研究只是用一两个随机变量来描述，然而现在在工程技术中必须研究动态系统中的随机现象，这需要研究随时间变化的无穷不可数的一族随机变量，即随机过程。
通信系统中存在各种干扰和噪声这些干扰和噪声的波形更是随机的、不可预测的，我们称之为随机干扰和随机噪声。
当然，尽管随机信号和随机噪声是不可预测的、随机的，但它们还是具有一定的统计规律性。
研究随机信号和随机噪声统计规律性恶数学工具是随机过程理论，随机过程是随机信号和随机噪声的数学模型。
随机过程是与时间有关的随机变量，在确定的时刻它是随机变量。
随机过程的具体取值称作其实现（样函数），是时间函数，所有实现构成的集合称作随机过程的样函数空间(Ω)，所有样函数及其统计特性即构成了随机过程，以大写字母X(t),Y(t)等表示随机过程，以对应的小写字母x(t)，y(t)等表示随机过程的样本函数。
在实际的通信过程中，不仅我们用到的信号与噪声是随机信号，而且当我们为无线信道进行数学建模时也必须用到随机过程。
随机过程在通信中的应用
随机过程在通信中的应用
随机过程是研究随机事件发展规律的数学工具，被广泛应用于通信领域。
在通信中，随机过程被用于描述信号的变化规律，以及噪声对信号的影响等问题。
随机过程在通信中的应用主要有以下几个方面：
第一，随机过程可以用于描述随机信号的统计特性。
通信中的信号往往具有随机性，因此需要用到随机过程来描述信号的统计特性，如均值、方差、自相关函数和功率谱密度等。
这些统计特性可以帮助我们更好地理解和分析信号的性质，从而为信号的传输和处理提供基础。
第二，随机过程可以用于建立信道模型。
信道是信号在传输过程中所经过的媒介，具有不确定性和随机性。
随机过程可以用于建立信道模型，描述信道的统计特性，从而为信号的传输和处理提供基础。
例如，高斯随机过程可以用于描述衰落信道中的噪声。
第三，随机过程可以用于建立信号检测模型。
在通信系统中，信号传输过程中常常伴随着噪声的干扰，因此需要用到信号检测技术来提高信号的可靠性。
随机过程可以用于建立信号检测模型，通过对噪声进行建模，提高信号的检测性能。
第四，随机过程可以用于建立通信系统的性能分析模型。
通信系统的性能往往需要用到统计分析方法来进行评估。
随机过程可以用于建立通信系统的性能分析模型，如误码率分析模型和比特误差率分析模型等，从而评估通信系统的性能和改进通信系统的设计。
综上所述，随机过程在通信中有着广泛的应用，它为我们理解和分析通信系统提供了有力的数学工具，也为通信系统的设计和优化提供了重要的支持。
随机过程在通信信道建模中的应用随机过程是概率论中的重要概念，它描述了随机变量在时间上的变化规律，被广泛应用于通信领域，尤其是通信信道建模。
本文将探讨随机过程在通信信道建模中的应用。
一、引言通信领域是应用概率论和随机过程理论较为广泛的领域之一。
随机过程为描述通信信道中的随机变化提供了数学工具和模型，从而有效地实现通信系统的设计和性能分析。
二、随机过程概述随机过程是一系列随机变量的集合，这些随机变量表示了系统在不同时间点的状态。
通常情况下，随机过程可以用数学方式表示为X(t)，其中t表示时间，X(t)表示在时间t处的随机变量。
三、通信信道建模通信信道建模是通信系统设计的重要环节。
通过建立通信信道的数学模型，可以分析信号传输过程中的噪声、干扰以及信号损耗等问题，从而实现系统性能分析和优化。
四、马尔可夫过程马尔可夫过程是随机过程的一种重要形式，它具有马尔可夫性质，即在给定过去的条件下，未来与过去无关。
这种特性使得马尔可夫过程在通信信道建模中得到了广泛应用。
五、瑞利衰落信道模型瑞利衰落信道是无线通信系统中常见的信道类型之一，它描述了无线信号在空间传播过程中的衰减和多径效应。
瑞利衰落信道可以用随机过程进行建模，其中最常用的就是瑞利分布。
六、布朗运动模型布朗运动是一种连续时间、连续状态的随机过程。
它可以描述无线信号在信道中的随机运动过程，是通信信道建模中常用的模型之一。
布朗运动可以用随机微分方程进行数学描述。
七、盒子模型盒子模型是一种离散时间、离散状态的随机过程，它常用于分析二进制输入、二进制输出的离散信道。
在通信系统中，盒子模型能够描述噪声引起的误码率等问题。
八、随机过程在信道容量计算中的应用信道容量是衡量通信信道传输信息的能力，是通信系统设计中的重要指标之一。
随机过程在信道容量计算中的应用可以帮助优化通信系统的传输效率。
九、结论随机过程在通信信道建模中起到了至关重要的作用，它为通信系统设计和性能分析提供了有力的数学工具和模型。
随机过程在信息与通信工程领域中的应用随机过程在信息为通信工程领域小的应用姓名：马远美学号：1120110202专业：信息与通信工程信息科学技术学院内容摘耍信息为通信工程中存在大量的随机现象和随机问题。
如:信源是随机过程;信道不仅对随机过程进行了变换，而R会叠加随机噪声; 从蒂加了噪声和进行了变换之后的接收信号屮将所需要的信号进行恢复;多个业务请求要共亨一个资源的排队问题等等。
随机过程理论在信息与通信工程领域中已经得到了广泛的应川。
本文主要研究了随机过程屮的泊松过程、马尔可夫过程以及平稳过程在信息与通信工程屮的应用。
关键词:通信与信息工程；泊松过程；马尔可夫过程；平稳过程ABSTRACTThere are a lot of random phenomena and random problems in Communication and Tnfonnation Engineering, such as: the sigrml source is a random process; channcl is not only a transformation of random process, but also superimposed random noise; the received signal which is the superposition of thenoise and after the transformation will be needed to restore the signal; queuing problems that multiple service request to share a resource. Stochastic process theory has been widely used in the field of Informati on and Comm uni cati on En gineer ing. This thesis studies the stochastic process of Poisson process, Markov processes and stationary processes in Conimunication and Information Engineering.Keywords: Communi cati on and Tnformati on Engi neering; Poisson process; Markov process; stationary process1.信息和通信系统中的随机问题信息和通信系统是一个产生、传输或处由电于信息的系统•在信息与通信工程中，存在人量的随机对象和相应的随机问题.卜-面我们就一些典型的例子加以说明［2］。
1.1信源和随机信号信源是指一•个能产生信号的随机系统, 其输出可以是一个离散值的随机过程，或者一个连续值的随机过程。
离散值的随机过程称为数字随机信号，二进制数字信号是最常见的数字随机信号;连续值的随机过程称为模拟随机信号。
如一个打字机町以输出一个数字随机信号,一个麦克风可以输Hl模拟随机信号。
在信息和通信系统屮，通常用具有随机信号波形的电压和电流表示一个随机信号。
1. 2信道模型信道是指信号传输的物理介质,可以是电缆、不同波长的电磁波等等。
当随机信号通过信道以后，除了对信号进行了一个一般来说是线性的变换外，往往还要加上一个不可预测的干扰, 这种干扰被称为噪声。
噪声的形成原因有许多；-•般有三类：人为噪声、自然噪声和内部噪声。
人为噪声來源于和传输信号无关的英他信号源,如外台信号、开关接触噪声、工业的点火辐射和荧光灯干扰等; 自然噪声指自然界存在的各种电磁波源，如闪电和宇宙噪声等；内部噪声指系统设备木身产生的各种噪声；噪声也是一个随机过程，在没有信号传输时，我们也可以接收到一个随机波形，所有这些可能的随机波形的全体是噪声随机过程。
在有信号传输时，这些随机噪声就叠加在随机信号上，成为信号接收的干扰。
信道的特征冇时不仅是给要传输的信号叠加上一个不可预测的随机噪声，它往往还要对传输信号木勁进行一个线性或非线性变换。
因此我们需要研究随机信号被变换之后的特征。
图1.1给出了一个加性噪声信道模型示意图。
图1.1加性噪声信道模型示意图此外，山于信道参数的随机性，信道变换木身也呈现随机性, 如果用线性系统的冲激响应来刻画信道变换，则该信道冲激响应是一个随机过程。
1.3信号的传输和接收有时候信道具有一定的频率通过特性，因而如果待传输的随机信号频率和倍道的频率不相吻合，则需要进行领率搬移，这就是随机信号调制的概念。
经过调制后的信号。
经信道传输厉，在接收端,需要从进行了调制、信道变换并叠加了噪声的接收信号中，给出发送信号的一个判断。
这是随机信号的检测问题，如图1.2所示。
由于信道叠加了不可预测的噪声,使得我们只能在一定程度上对原始发送信号进行复原, 这就是统计检测的问题。
图1・2信号检测示意图1.4排队模型所谓排队模型就是:顾客以不可预测的随机性到达，等待服务员冇空闲的时候接受服务，需要的服务时间也是随机的，完成服务后就离开。
如图1・3所示。
图1.3队系统模型排队模型是通信网的信息流理论的基础。
在一•个通信网络屮，业务请求随机断续到达网络的一个节点或接入点，这些业务需要占据网络资源的时间也是随机的，某业务需要的服务完毕之后，该服务请求即从系统去除。
因此，耍对这样一个排队系统进行分析和描述, 首先必须知道服务请求到达的统计规律、服务时间的统计规律，然后研究如何设计排队规则，使系统具有较好的效率。
一般来说，需要从以下儿个方面衡量一个排队系统的性能:一个服务请求从到达系统一直到接受服务询所需要的等待时间、一个服务请求从发出一直到完成所需耍的时间、系统中排队请求的个数等等。
可以看出，信息与通信工程屮的许多再观对象，如信号、信道、业务请求的发生、完成业务所需耍的时间等等，都是随机过程,我们首先需耍对这些対象本身的统计特性有一个粹确的刻画。
其次,这些対彖在通信为信息系统中处在一个运动和变化的过程屮，因此需耍研究它们的变换性质,如随机过程通过线性系统和非线性系统统计性质发生的变化。
此外，还需要研究如何从被噪声淹没的信号屮，将所需要的信号进行还原。
因此，研究随机过程在信息与通信工程领域中有重要的作用。
随机过程的分类有多种,根据随机变屋xt Z间的概率关系进行分类可以分为独立增量过程，泊松过程,马尔可夫过程，平稳过程和鞅过程等。
木文重点论述了泊松过程，马尔可夫过程和平稳随机过程在信息与通信工程中的应用。
2、泊松过程2.1泊松过程的定义若计数过程满足下列条件：X00;Xt是独立平稳增量过程；Xt满足下列两式：2.1则称计数过程为具有参数入0的泊松过程［3］。
泊松过程是工程运用屮十分有效的数学模型，是对高度局部化事件建模的有效工具，在排队论分析、牛：物医学检测和光子通信中的应用十分广泛。
在工程实际中泊松过程的观测有计时和计数两种方式。
2.2过电平检测随机共振器中的泊松过程建模在数学上泊松过程建模的条件是根据辛钦有序性利无后效演变性严格证明的，在实际应用中根据这两个条件的符合程度来判断泊松过程建模的可行性。
一个冇序的点过程可以定性的理解为：在一个充分小的区间里，多于一个点的概率相对于有一个点的概率来说可以是任意小的。
在丁程实际中，可以解释为点不可能同时发生。
一个在［tO, g）上的点过程的无后效演变性就是对任意t?tO,在区间［t, 8）内点的现实不以任何方式依赖丁在区间［tO, t）中发牛的事件序列,这表示点的过左和将来的独立性。
只要过电平检测随机共振器的输出脉冲宽度足够窄，满足可分辨的时间内脉冲的发生是不重栓的，就可以认为点是不町能发生的。
在宽人噪声的背景卜点发生的前后的依赖性是很弱的，因此过电平检测随机共振器的输出的脉冲串可以近似的用泊松过程来建模。
过电平检测随机共振器⑸屮的信息流运动过程如图1.4所示, 原有的观测的随机过程经过电平检测器的非线性处理变换为一个随机点过程，在固定时间区间实际匹测到的数据是的一次具体的实现。
随机点过程可以近似的认为是一个以强度函数为的泊松计数点过程。
过电平检测器的非线性处理相当于把的信息变换为一组脉冲位置信息,相当于一个特殊的脉位调制过程。
图1.4过电平检测随机共振器中的信息流运动特殊的，若nt是口相关函数为的均方对微非口高斯噪芦，在的亚阀限的先验条件下，点过程是以强度函数为2. 2的泊松点过程。
在信息流的运动过程中前厉事件的-一对应关系是重耍的,这样在信号处理后得到的结果不会出现事件的模糊性。
111 于式2. 2所示，是的函数固定时间I,显然这是一个二对一映射的函数, 和对应相同的.由于，可得，在亚阀限的条件下是不存在的。
因此观测到的泊松点过程对应唯一的事件，信号唯一的决定泊松强度函数，内在地激发一个唯一对应于的泊松点过程。
于是有以下事件关系：2.3 2.4其中，2.5 2.6因此,观测到的实现隐含了的信息，通过对其处理就可以进行信号的检测分类。
3、马尔可夫过程3.1马尔可夫过程定义若随机过程对于任意的nGT和任意的10, il,-, in+lET,其条件概率满足：3. 1则称为马尔可夫连，简称马氏链［3］。
这是一种时间、状态都是离散的马尔可夫过程。
随机过程中，有一类具有“无后效性性质”，即当随机过程在某一时刻t0所处的状态己知的条件卜•，过程在时刻ttO吋所处的状态只和t0时刻有关，而与to以前的状态无关,则这种随机过程称为马尔科夫过程。
3. 2马尔可夫模型在无线通信系统屮的应用在无线通信系统的设计中，信道模型和信道仿真的正确性、真实性直接影响着所设计的无线通信系统的性能。
在模型的设计中，除了在特性对和应的仿真对彖应有良好的逼近外，实现的复杂度和速度是通常盂要重视的要点，以保证其可实现性和实时性。
实测法、滤波方法以及基于马尔可夫(Markov) 程建模是三种常用的移动信道建模方法。
目前卫星信道模型有Suzuki模型和Loo' s分布等，这些信道模型的仿真都是基于多个不和关的有色高斯随机过程。
其中基于马尔可夫过程建模这种方法是用高阶Markov 模型作为衰落信道模型。
到II前为止，已冇很多研究。
特别是近年来移动通信发展迅速，对话音、数据业务进行无线传输的3G以及4G的研究更是蓬勃展开。
无线信道衰落对通信网络性能的影响是其中的关键问题之一。
□有的通信协议大多没冇考虑信道的记忆性，这就使得协议性能下降。
対于信道记忆性，一般采用Markov模型，已有的对于衰落信道记忆性的研究，人。
