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信号覆盖报告情况1. 引言本报告旨在对当前的信号覆盖情况进行分析和评估。
信号覆盖是指无线通信中，信号的传输能力及其在特定区域内的分布情况。
准确评估信号覆盖情况对于移动通信运营商和用户都至关重要。
本报告将综合考虑信号强度、覆盖范围和信号质量等方面的因素，为相关部门提供参考和决策支持。
2. 数据收集本次信号覆盖报告使用了以下数据源进行分析：1.移动通信运营商提供的信号测量数据：运营商通过基站设备对信号进行实时测量，并将测量结果记录在数据库中。
2.用户反馈数据：通过用户的反馈和投诉信息，可以了解到信号覆盖的问题和短板所在。
3.信号覆盖测量设备：使用专业的信号测量设备进行实地测量，以获取更准确和详细的信号覆盖数据。
4.地理信息系统（GIS）数据：使用地理信息系统相关数据，如地形、建筑物分布等，辅助对信号覆盖情况进行分析。
3. 信号强度评估信号强度是评估信号覆盖情况的重要指标之一。
通过收集运营商提供的信号测量数据，我们可以对信号强度进行综合评估。
根据信号强度的不同等级，我们可以将信号覆盖情况分为以下几个级别：•强信号覆盖区域：信号强度在-70 dBm以上的区域，信号覆盖良好，通信质量较高。
•中信号覆盖区域：信号强度在-85 dBm到-70 dBm之间的区域，信号覆盖一般，通信质量较稳定。
•弱信号覆盖区域：信号强度在-100 dBm到-85 dBm之间的区域，信号覆盖较差，通信质量不稳定。
•无信号覆盖区域：信号强度低于-100 dBm的区域，无信号覆盖，通信无法正常建立。
4. 覆盖范围评估除了信号强度，覆盖范围也是衡量信号覆盖情况的重要指标之一。
通过收集和分析信号测量数据，我们可以得出不同区域的信号覆盖范围，进而对覆盖范围进行评估。
覆盖范围评估主要包括以下几个方面：•城市覆盖范围：通过基站信号强度和传播模型计算，评估信号在城市中的覆盖范围。
•农村覆盖范围：针对农村地区，通过实地测量和运营商数据分析，评估信号在农村地区的覆盖情况。
第1篇一、实验背景随着通信技术的飞速发展，通信数据量呈爆炸式增长。
如何有效地分析这些数据，挖掘其中的价值，对于提升通信网络的性能、优化资源配置、提高用户满意度等方面具有重要意义。
本实验旨在通过实践，学习通信数据分析的基本方法，掌握相关工具的使用，并对实际通信数据进行深入分析。
二、实验目的1. 熟悉通信数据的基本结构和特点。
2. 掌握通信数据分析的基本方法，包括数据预处理、特征提取、数据挖掘等。
3. 学会使用常用的通信数据分析工具，如Python、R等。
4. 通过实际案例分析，提高通信数据分析的实际应用能力。
三、实验内容1. 数据采集2. 数据预处理3. 特征提取4. 数据挖掘5. 实际案例分析四、实验步骤1. 数据采集本次实验采用某运营商提供的通信数据，数据包括用户ID、时间戳、通信流量、通信时长、网络类型等字段。
2. 数据预处理（1）数据清洗：去除重复数据、缺失数据，修正错误数据。
（2）数据转换：将时间戳转换为日期格式，对数据进行归一化处理。
3. 特征提取（1）时间特征：提取用户活跃时间段、通信密集时间段等。
（2）流量特征：计算用户平均通信流量、峰值流量等。
（3）时长特征：计算用户平均通信时长、峰值时长等。
（4）网络特征：统计不同网络类型的用户占比、通信成功率等。
4. 数据挖掘（1）关联规则挖掘：分析用户在特定时间段、特定网络类型下的通信行为，挖掘用户行为规律。
（2）聚类分析：根据用户特征，将用户分为不同的群体，分析不同群体的通信行为差异。
（3）分类预测：预测用户未来通信行为，为运营商提供决策依据。
5. 实际案例分析以某运营商为例，分析其通信数据，挖掘用户行为规律，优化网络资源配置。
五、实验结果与分析1. 用户活跃时间段主要集中在晚上7点到10点，峰值流量出现在晚上9点。
2. 高流量用户主要集中在网络覆盖较好的区域，低流量用户则分布在网络覆盖较差的区域。
3. 不同网络类型的用户占比：4G用户占比最高，其次是3G用户，2G用户占比最低。
信号覆盖检测报告一、引言本报告旨在对某个特定区域的信号覆盖进行检测分析。
信号覆盖是指无线通信系统中的信号范围，它直接影响到用户的通信质量和体验。
通过对信号覆盖进行全面的检测，可以评估当前网络的强弱程度，发现存在的问题，并提出相应的改善措施。
二、信号检测方法为了评估信号覆盖情况，我们采用了以下步骤和方法：1. 数据收集我们使用专业的信号检测设备，在目标区域内进行信号强度的实时采集。
采集数据包括信号强度、信噪比等关键参数，以及位置信息。
2. 数据分析通过对收集到的数据进行分析，我们可以得到信号强度的分布情况。
我们会绘制信号强度分布图，以直观地展示信号的覆盖情况。
此外，我们还会计算信号强度的平均值、最大值和最小值，以及覆盖率等指标，为后续的评估提供依据。
3. 问题识别在数据分析的基础上，我们可以识别出信号覆盖存在的问题。
例如，信号强度过低或过高的区域，信号覆盖的盲点等。
通过对问题的识别，我们能够更加深入地了解当前网络的情况。
4. 评估根据问题的识别，我们可以对信号覆盖进行评估。
我们会综合考虑信号强度分布、问题区域的数量和范围，以及实际使用场景等因素，给出一个综合评分。
评分越高表示信号覆盖越好，反之则表示存在较大的问题。
5. 改进建议最后，基于评估的结果，我们会提出相应的改进建议。
根据问题的性质，建议可能包括增加基站或信号中继设备、调整天线方向或高度、优化信号传输参数等。
通过合理的改进措施，可以提升信号覆盖的质量和稳定性。
三、实际案例分析以下是我们对某个特定区域的信号覆盖检测的实际案例分析：根据数据分析结果，我们发现该区域的信号强度分布较为均匀，没有明显的盲点。
信号强度的平均值为-85dBm，最大值为-70dBm，最小值为-92dBm，覆盖率达到90%以上。
综合评估得分为85分，整体上信号覆盖良好。
然而，我们还是发现了一些问题。
在该区域的某些角落，信号强度较低，达到-92dBm以下。
这可能导致用户在这些位置上的通信质量下降，甚至无法正常通信。
低信噪比信号的检测与参数估计方法研究的开题报告一、选题背景及意义随着现代通信技术的发展，尤其是通信网络的广泛应用，以及我国经济的稳步发展，导致了对有效的通信系统的需求越来越大。
而在实际应用中，通信信号往往会受到各种干扰，例如信道噪声、多径效应等，导致信号难以解析。
低信噪比信号的检测与参数估计已成为通信系统领域中的重要问题。
因此，研究低信噪比信号检测与参数估计方法，对于提高通信系统性能、提高信号处理技术的可靠性和稳定性具有重要意义。
二、研究内容（1）低信噪比信号检测算法的研究：介绍低信噪比信号的检测模型，分析不同检测算法的优缺点，提出一种适用于低信噪比信号检测的新算法。
（2）低信噪比信号参数估计的研究：介绍低信噪比信号参数估计模型，分析不同估计方法的优缺点，提出一种适用于低信噪比信号参数估计的新方法。
（3）算法性能分析：对比新算法和传统算法的性能，例如误检率、漏检率、均方误差等，以验证新算法的有效性。
三、论文结构（1）引言：介绍低信噪比信号的背景和研究意义，分析本文的研究内容和结构安排。
（2）低信噪比信号检测算法的研究：概括低信噪比信号检测模型，分析不同检测算法的优缺点，提出新算法并详细阐述。
（3）低信噪比信号参数估计的研究：概括低信噪比信号参数估计模型，分析不同估计方法的优缺点，提出新方法并详细阐述。
（4）算法性能分析：对比新算法和传统算法的性能，例如误检率、漏检率、均方误差等，以验证新算法的有效性。
（5）结论与展望：总结本文的研究成果，指出未来研究方向和存在的问题。
四、预期结果通过本文研究，预期获得以下结果：（1）提出一种适用于低信噪比信号检测的新算法，并证明其优越性。
（2）提出一种适用于低信噪比信号参数估计的新方法，并证明其优越性。
（3）验证新算法的有效性，达到降低误检率、漏检率、均方误差等性能指标的目的，提高通信系统的性能。
五、研究方法与进度安排研究方法：文献调研、数学分析、模拟仿真等方法。
低信噪比下LDPC码的性能研究的开题报告1. 研究背景在通信系统中，由于信道的噪声和干扰等影响，接收端接收到的信号往往会存在一定的误码率。
为了提高通信系统的可靠性和性能，编码技术被广泛应用于通信系统中。
其中，低密度奇偶校验码（Low-Density Parity Check, LDPC）码是一种性能优异的编码技术，被广泛应用于数字通信系统中。
然而，在低信噪比的情况下，LDPC码的译码性能可能会受到较大影响。
因此，本课题拟对低信噪比下LDPC码的性能进行深入的研究，以期提高LDPC 码在低信噪比下的译码性能。
2. 研究目的和意义本研究旨在研究低信噪比下LDPC码的性能，探究其译码性能与信噪比之间的关系，以期提高LDPC码在低信噪比下的译码性能。
具体目的和意义如下：（1）研究LDPC码在低信噪比下的译码性能，探究信噪比对LDPC码译码性能的影响。
（2）分析LDPC码在低信噪比下的优化方法，以提高其译码性能。
（3）验证研究结果，并对LDPC码在低信噪比下的应用进行探讨。
本研究对于提高LDPC码在低信噪比环境下的译码性能具有一定的理论意义和实际应用价值。
同时，研究结果对于提高数字通信系统的可靠性和性能也具有一定的指导意义。
3. 研究内容和方法本研究主要包括以下内容和方法：（1）LDPC码的理论介绍：介绍LDPC码的基本原理、编码和译码过程、码长、码率等基本概念。
（2）低信噪比下LDPC码的性能分析：通过理论分析和仿真实验，探究低信噪比下LDPC码译码性能的变化规律及其影响因素。
（3）LDPC码译码性能优化：对LDPC码在低信噪比下的性能进行优化研究，探究译码性能优化方法和策略。
（4）研究结果验证：通过实验验证研究结果的正确性和可行性。
本研究将采用仿真实验和理论分析相结合的方法，对低信噪比下LDPC码的性能进行深入研究与分析，通过对数字通信系统的实际应用场景进行模拟验证，从而得出相应的研究结论。
4. 参考文献[1] Richardson T J, Urbanke R L. The capacity of low-density parity-check codes under message-passing decoding[J]. Ieee Transactions on Information Theory, 2001, 47(2):599-618.[2] Gallager R G. Low-density parity-check codes[J]. Ieee Transactions on Information Theory, 1963, 8(1):21-28.[3] Song C, Hou X. A comparative study on the performance of LDPC and Turbo codes in wireless communication systems[J]. Frequency Conversion & Signal Processing, 2018, 39(2):76-83.[4] Zhou H, He X. Analysis of LDPC code performance under different code rates and code lengths[J]. Physics Procedia, 2012, 33:1168-1173.[5] Zhang L, Sun L, Li H, et al. Low-SNR performance analysis of LDPC code based on EXIT chart and degree distribution optimization[J]. IEEE Access, 2019,7:36618-36633.。
光学噪声分析报告1. 引言本报告是针对光学噪声进行分析的一份报告。
通过对光学噪声的详细研究和分析，旨在揭示光学噪声的特点、产生原因以及对光学系统的影响，为光学系统的优化和噪声抑制提供参考和指导。
2. 光学噪声的定义和分类2.1 定义光学噪声是指光学信号中的非期望成分，它是在光学系统中产生的一种无规律的、带有随机性的信号。
光学噪声可以由多种因素引起，例如光源的不稳定性、杂散反射、光学元件的非线性等。
2.2 分类根据光学噪声的特点和产生原因，光学噪声可以分为以下几类：•热噪声：热噪声是由于光子的热运动引起的噪声现象。
根据维纳-辛钦定理，热噪声是一种无谱的、宽频带的噪声。
•光源噪声：光源的不稳定性会引入光学系统中的噪声，严重影响系统的性能。
光源噪声可以通过光源的调制和稳定来降低。
•杂散光噪声：杂散光是系统中非理想反射和散射引起的噪声，会导致信号的能量损耗和干扰。
降低杂散光噪声需要优化光学元件的设计和制造工艺。
•探测器噪声：由于探测器本身的特性和工作原理，会产生一定的噪声。
探测器噪声包括热噪声、暗电流噪声等，对系统的信号检测和处理造成影响。
3. 光学噪声的影响光学噪声对光学系统的影响主要表现在以下几个方面：3.1 降低信号质量光学噪声会降低信号的信噪比，使得信号的质量下降。
特别是在低光强条件下，光学噪声会对信号的检测和恢复造成较大影响，导致信号的失真和误判。
3.2 干扰传输和处理光学噪声会在光学系统的传输和处理过程中产生干扰。
在光传输中，光学噪声会与信号混合，使得信号的幅度和相位发生变化。
在信号处理过程中，光学噪声会引入误差，降低系统的精度和可靠性。
3.3 影响系统性能光学噪声会对光学系统的性能产生直接影响。
例如，光源噪声会降低系统的亮度和对比度；杂散光噪声会引起光学系统的散焦和亮斑等问题；探测器噪声会影响系统的灵敏度和动态范围等。
4. 光学噪声的抑制方法为了降低光学噪声对系统的影响，需要采取一系列的抑制方法。
一、实验目的本次实验旨在通过仿真和理论分析，了解不同信道模型的基本原理和特性，掌握信道模型在实际通信系统中的应用，并对不同信道模型进行性能比较。
二、实验内容1. 研究背景及意义信道模型是通信系统中的基础理论，它描述了信号在传输过程中受到的干扰和衰减。
信道模型分析对于优化通信系统性能、提高通信质量具有重要意义。
2. 实验方法（1）MATLAB仿真：使用MATLAB软件对以下信道模型进行仿真：AWGN信道、瑞利信道、莱斯信道、对数正态信道等。
（2）理论分析：对信道模型的基本原理、特性进行理论分析，包括信道容量、误码率等性能指标。
3. 实验步骤（1）熟悉MATLAB软件，掌握基本运算操作和图形绘制指令。
（2）学习加性白高斯噪声（AWGN）信道模型，通过MATLAB生成正态随机数，绘制信号波形和序列柱状图。
（3）分析信号频谱，对信号进行傅里叶变换，绘制信号时域波形图和频谱图。
（4）模拟AM调制解调，分析经过AWGN信道前的已调信号的时域波形图和频谱图，以及经过AWGN信道后的已调信号的时域波形图和频谱图。
（5）仿真瑞利信道、莱斯信道、对数正态信道，对比分析不同信道模型下的信道容量和误码率。
三、实验结果与分析1. AWGN信道在AWGN信道中，信号经过噪声干扰后，信噪比（SNR）下降。
通过仿真和理论分析，得出以下结论：（1）信噪比与误码率呈反比关系。
（2）随着信噪比的提高，误码率逐渐降低。
2. 瑞利信道瑞利信道是典型的衰落信道，其信道容量和误码率如下：（1）信道容量与信噪比成正比。
（2）误码率与信噪比呈非线性关系。
3. 莱斯信道莱斯信道是另一种典型的衰落信道，其信道容量和误码率如下：（1）信道容量与信噪比成正比。
（2）误码率与信噪比呈非线性关系。
4. 对数正态信道对数正态信道是一种非衰落信道，其信道容量和误码率如下：（1）信道容量与信噪比成正比。
（2）误码率与信噪比呈非线性关系。
5. 不同信道模型性能比较通过对AWGN信道、瑞利信道、莱斯信道、对数正态信道的仿真和理论分析，得出以下结论：（1）在相同信噪比下，瑞利信道和莱斯信道的误码率较高。
实用文档题目：基于MATLAB的通信系统仿真———信道编码对通信系统性能的影响专业：通信工程：校通学号： 6日期: 2016.12.22目录一、引言 (2)二、信道编码理论 (2)2.1、信道编码的目的 (2)2.2、信道编码的实质 (3)2.3、信道编码公式 (3)三、线性分组码的编译码原理 (3)3.1、线性分组码的基本概念 (3)3.2、生成矩阵和校验矩阵 (4)四、MATLAB仿真 (5)4.1仿真 (5)4.1.1原理说明 (5)4.1.2各子函数说明 (5)4.2仿真源程序 (5)4.2.1信道编码 (5)4.2.2信道解码 (6)4.2.3交织 (6)4.2.4解交织 (7)4.2.5信道衰落 (7)六程序及仿真图 (8)1、 file1：信道编码对通信系统性能的影响，有无信道编码的影响 (8)2、file2：在周期性深衰落的信道条件下，交织对通信系统性能的影响. 103、 file3：在交织条件下，不同时长的周期性深衰落对系统性能影响的比较 (13)基于MATLAB的通信系统仿真———信道编码对通信系统性能的影响摘要：简述信道编码理论，详细说明分组码的编译原理、实现方法及检错纠错能力，用MATLAB仿真有无信道编码条件下对通信系统性能的影响及信道编码在不同信道下对通信系统性能的影响，如AWGN信道和深衰落信道。
关键词：信道编码、分组码、MATLAB仿真、性能一、引言提高信息传输的有效性和可靠性始终是通信技术所追求的目标，而信道编码能够显著的提升信息传输的可靠性。
1948年,信息论的奠基人C.E.Shannon在他的开创性论文“通信的数学理论”中,提出了著名的有噪信道编码定理.他指出：对任何信道,只要信息传输速率R不大于信道容量C, 就一定存在这样的编码方法：在采用最大似然译码时,其误码率可以任意小.该定理在理论上给出了对给定信道通过编码所能达到的编码增益的上限,并指出了为达到理论极限应采用的译码方法.在信道编码定理中,香农提出了实现最佳编码的三个基本条件：(1 )采用随机编译码方式 ; (2 )编码长度Ｌ→∞ , 即分组的码组长度无限 ; (3)译码采用最佳的最大似然译码算法。
信号分析评价报告1. 引言信号分析是一种重要的技术，它可以用来评估和研究不同类型信号的特性。
本报告旨在对信号进行分析评价，提供有关信号的相关指标和分析结果。
2. 信号特性在信号分析中，我们首先需要了解信号的特性。
信号可以分为连续信号和离散信号两种类型。
连续信号在时间和幅度上都是连续变化的，而离散信号在时间和/或幅度上都是离散的。
信号的频率也是信号分析中的一个重要指标。
频率可以用来描述信号的周期性和变化速度。
常见的频率指标包括信号的频谱和频率域分析。
3. 信号分析方法为了评估信号的特性，我们可以使用不同的信号分析方法。
以下是一些常见的信号分析方法：3.1 时域分析时域分析是分析信号在时间域上的变化情况。
它可以用来计算信号的平均值、方差、时域波形和功率等指标。
时域分析可以揭示信号的时序特性。
3.2 频域分析频域分析是分析信号在频率域上的变化情况。
它可以通过傅里叶变换将信号从时域转换到频域，以便更好地理解信号的频率特性。
常见的频域分析方法包括傅里叶变换、功率谱密度分析和频谱分析等。
3.3 小波分析小波分析是一种时频分析方法，它可以同时提供信号的时域和频域信息。
小波分析可以用来研究信号的时频局部化特性和瞬态变化。
通过小波变换，我们可以将信号分解成不同尺度和频率的小波系数。
4. 信号评价指标为了评价信号的质量和适用性，我们需要使用一些指标来对信号进行评价。
以下是一些常用的信号评价指标：4.1 信噪比（SNR）信噪比是评价信号中有用信息和噪声之间比例的指标。
它可以用来衡量信号的清晰度和可靠性。
较高的信噪比表示信号中噪声的影响较小。
4.2 幅度变化幅度变化指信号在时间或频率上的幅度变化程度。
幅度变化大的信号往往具有更多的信息内容，而幅度变化小的信号可能包含较少的信息。
4.3 频谱特性频谱特性描述信号在频率域上的分布情况。
常见的频谱特性包括频谱带宽、主频和谐波分量等。
频谱特性可以用来判断信号的频率范围和频率分布。
信号质量分析报告1. 引言本报告旨在对信号质量进行详细分析，以便为进一步优化信号传输提供有力的依据。
通过对信号质量的评估，可以确定信号传输中存在的问题，并采取相应的措施进行改进。
本报告将结合实际数据和分析结果，对信号质量的各个方面进行深入分析和评估。
2. 数据收集在信号质量分析过程中，我们收集了大量的数据以供后续分析使用。
数据的收集包括以下几个方面：2.1 数据来源数据来源包括实地采集和在线监测。
实地采集数据是通过在不同地点设置测试点，使用专业设备对信号进行采集。
在线监测数据是通过远程监控系统实时收集。
2.2 数据内容收集的数据包括信号强度、信号质量参数、网络速度、信号丢失情况等信息。
这些数据将用于后续的分析与评估。
3. 信号强度分析信号强度是评估信号质量的重要指标之一。
通过对信号强度的分析，可以了解信号在不同位置的覆盖情况，并找出存在的问题。
3.1 信号强度分布图根据收集到的数据，绘制了信号强度分布图。
从图中可以看出不同区域的信号强度差异较大，存在信号覆盖不足的问题。
进一步分析发现，信号强度与地形、建筑物等因素密切相关。
3.2 问题分析根据实地观察和对数据的分析，发现存在以下问题导致信号强度不稳定：•地形起伏导致信号受阻；•高层建筑物对信号传输产生遮挡效应；•部分地区信号基站覆盖不足。
4. 信号质量参数分析除了信号强度，信号质量参数也是评估信号质量的关键指标之一。
通过对信号质量参数的分析，可以揭示信号传输中存在的问题，并提供改进的方向。
4.1 信噪比分析信噪比是衡量信号质量的重要参数。
根据收集到的数据，计算了不同地点的信噪比。
结果表明，在某些区域存在信噪比较低的情况，这会对信号质量产生不利影响。
4.2 误码率分析误码率是评估信号质量的重要指标之一。
通过对收集到的数据进行分析，发现某些区域的误码率较高，需要进一步排查原因，并采取措施进行改进。
5. 信号问题排查与改进基于对信号质量的分析和评估，本节将对信号存在的问题进行排查，并提出相应的改进措施。
实用文档 文案大全 基于信噪比理论的光电成像系统性能分析与评价 摘要 本文主要讨论了典型的固体光学成像系统的信噪比。通过对光学成像系统成像的各个过程的噪声来源，种类，性质进行了归纳总结，最后得出整个光电成像系统的信噪比。并简要的指明了信噪比在光电成像系统评价中的特点及优势。最后，从提高系统信噪比的角度，提出了几点改进系统成像质量的建议。 关键词：信噪比，光电成像
1.前言： 由于在目前的应用中，人们使用最多的都是固体成像器件，因此，以下的讨论中将主要考虑固体成像器件。在固体成像器件中，光电转换部分使用最为广泛的还应该属于光电二极管。即使是对于常见到的CCD以及CMOS固体成像器件，其像元中的光电转换部分多数还是与光电二极管的转换原理是一致的。所以，在接下来的讨论中，将以光电二极管作为光电转换器件的代表进行分析讨论。 2.光电成像器件的噪声来源： 通常，光电成像系统对某一目标物体的成像过程主要分为以下一个步骤：目标物体发出的辐射光线经过在大气中传播后，进入到光电成像系统的入瞳，入瞳处的辐射经过光学系统作用后到达光电转换器件的像面上进行曝光；然后，光电探测器将收集到的光信号转化为相应的电信号，而后输出到后续的电路中进行相应的信号处理；最终，最终输出可供目视判读的目标景物图像。 由于在整个光学成像系统工作的过程中，每一个过程都会伴随着噪声的干扰。因此，要分析整个系统的信噪比，就必须要对探测及成像过程中的每一个环节进行噪声的分析。其中，对于一个完整的系统来说，其误差来源可以分为外部误差来源和内部误差来源。 当光电成像系统进行工作时，所观察目标的辐射光线在到达光电系统的入瞳之前,由于大气层中的分子散射和气溶胶散射等原因的存在,造成了传播中的能量衰减，此时，系统探测器像面上的曝光量由入瞳辐亮度、光学系统的相对孔径和透过率、探测器像元光敏面面积以及积分时间等参数共同决定。其中散射是造成辐射能量衰减的主要原因,最直接的结果将会是对光谱辐射透过率产生较大的影响。当大气的散射作用对目标物发出的辐射作用很大时,就会使目标信号完全实用文档 文案大全 被噪声噪声干扰所淹没而无法被探测到,这对于光电成像系统的正常使用是极为不利的。而内部干扰主要包括热噪声和探测器噪声等。由于外部的背景噪声和系统内部各种噪声都是随机变量,在探测器的输出中,总存在一种不可预见的起伏,对信噪比影响比较大。以下，将对各部分的噪声情况做进一步的分析。 2.1外部噪声： 外部的背景噪声主要有三部分:太阳光、地面反射和其他物体的漫反射光。将地球视为300 K的灰体,它的峰值辐射在10μm处,当辐射波长小于2μm时,地球辐射相对于太阳背景很小,可以不考虑;由于光电成像系统前端的光学镜头上常使用滤光片或镀膜等一些措施,反射光在很大程度上被抑制,也可近似忽略;太阳可视为5900 K黑体,它在0.2-1.5μm范围内辐射较强,将是系统主要的背景光噪声源。 2.2内部噪声： 系统的内部噪声又可以细分为光学成像过程中的噪声，光电探测过程中的噪声以及后续电路中的噪声。 由于在成像过程中，大气的抖动，探测器与目标物之间的相对移动以及由于光学系统自身成像质量和加工、调整等因素所引入的像点弥散，都会对光电系统的探测能力有较大的影响。 对于光学成像系统,其点扩散函数一般可采用对称高斯分布函数来表示，如
下式所示。式中为了简单起见，采取了一维的模型结构。2022()expoxhxx式中xo为能量降为1/e2的弥散尺寸。其空间频率响应函数为202()expuHx式中σ光学响应指数；xo小时σ变大;Ho(u)反映光学系统的光学传递函数特性。得知光学系统的光学传递函数以后，就可以由该函数讨论出在成像过程中引入的误差，也即可以得出在该过程中的信噪比。 3.光电转换及信号处理过程中的信噪比： 当目标物发出的辐射光线经过光学系统到达光电探测器的像元表面时，光子在固体光电探测器的硅层中转换为光电子，这些光电子的组成信号中含有光子到达比率的统计意义上的变化量。该变化量就是光子噪声。光子噪声也被认为是光子发射噪声，由内在的光子能量的变化所造成的。由于固体光电探测器的像元所收集的光电子表现为泊松分布，并且信号与噪声之间存在均方根的关系。因此，实用文档 文案大全 在使用光电探测系统对某一目标进行观察时，目标物体所发出的辐射光线在固体光电探测器的焦面上产生信号的同时也将引入光子声。光子噪声强度与信号强度
之间满足这样的关系pNS。式中，Np为光子噪声强度，S为信号强度。 在光电转换的过程中，由于周围的环境温度不为绝对零度，因此也会存在暗电流噪声的影响。暗电流噪声产生于固体光电探测器硅层中的热电子的统计变化，暗电流描述的是在给定的温度下，热电子产生的速率。暗电流噪声与光子噪声一样，也表现为泊松分布，它是在曝光时间内所产生的热电子的均方根。如式所示：
intddNIt式中，Nd为暗电流噪声，Id为暗电流，tint为积分时间。实际上，温
度对暗电流噪声的影响很明显。因此，在一些实际的使用中，常会采取一些制冷措施，当固体光电探测器的工作温度降低到一定的程度时，一定的曝光时间内它的暗电流噪声可以忽略。 由以上噪声分析可知，光电转换环节的的信噪比模型可以表示为
2()ccdrSQtSNRSBQtItN
式中，S为固体成像器件上的光子流，单位为光子
数／像素／秒；B为固体成像器件上的背景光流，单位与S相同；背景光流来源于很多因素。通常为杂散光，若信号是光的唯一的来源的话，B可认为是0；Q为光电探测器的量子效率；t为积分时间，单位为s；Ia为暗电流大小，单位与S
相同，如上所述， ddNIt，Nr为读出噪声，单位为电子数均方根／像素。 固体成像器件的量子效率、暗电流、读出噪声、采样频率等参数一般是可以得到的，如果知道附带的入射光流的水平，由这些参数就可以确定出光电成像器件的信噪比。由于入射光流、背景光流和量子效率都是波长的函数，当固体成像器件在宽带宽辐射源下曝光时，上述公式必须在全带宽上进行积分。 在短曝光条件下，读出噪声是占主导地位的。式中的分母内的第一项和第二
项可以忽略不计。因此，在这个区域内信噪比可以简化为SNRr：crrSQSNRtN检测到的光子信号随着曝光时间的增长而增大，光子噪声也将逐渐在噪声成分中占
据主导地位。在这个区域中．信噪比可以简化为SNRo：()cocdSQSNRtSBQI 有实验表明，在短曝光时间条件下，读出噪声超过光子噪声，图像数据中的读出噪声占主导地位；而在长曝光时间条件下，光子噪声将超过读出噪声和暗电流噪声，此时光子噪声在图像数据中占主导地位。 实用文档 文案大全 因此可以看出，在其他量都不变的情况下，当曝光时间较短时，系统的信噪比正比于曝光时间t；而当曝光时间较长时，系统信噪比正比于曝光时间的平方根。 通常情况下,光电检测电路接收到的是随时间变化的光信号,其特点是单一频率或包含着丰富的频率分量的交变信号。当信号十分微弱时,由于背景噪声、电路热噪声的影响,会遇到有用信号叠加上无用信号的问题,这些噪声有的是与信号同时产生的,有的是传输过程中混入的。因此,为了提高信号检测的灵敏度，以获得最小非线性失真信号，我们就必须在接收信号中消除或减弱干扰噪声。此处将从噪声电路的En-In模型出发,用解析的方法导出了光电检测过程中的信噪比的公式，从而提出消除或减弱干扰噪声的可行方法。 3.1光电转换系统的噪声模型：
图1 硅光电二极管运算放大器组合电路 图1所示为光电检测电路的最常用连接方式，为了减小暗电流对检测电路的影响,光电二极管采用无偏压方式，由于负反馈的原因,放大器的等效输入阻抗为:
()//11ffinidRRRRAA
式中Rid为放大器开环输入阻抗,对于场效应管作为输入级的情况下,Rid> 1010Ω,A为放大器的开环增益,一般A>106,因此,Rin很小,接近于零欧姆。考虑到电路中布线电容、放大器输入电容和光电二极管结电容的影响,可画出光电检测电路的噪声模型如图2所示
PHOTO Is C Rf Vout 实用文档 文案大全 图2中Is为光电二极管的光电流,Ins为光电二极管散粒噪声,它是由PN结中随机电流产生的,即PN结载流子运动的随机变化所引起的噪声,与频率无关,属于“白噪声”。当硅光电二极管使用负偏压,且硅光电二极管反向漏电流较为严重时,可造成较大的散粒噪声。Rd为光电二极管的内阻,Ind为内阻产生的热噪声电流,它是由自由电子在电阻材料中随机运动所产生的。C0为电路的布线电容。En、In分别为放大器等效输入噪声电压密度和等效输入噪声电流密度,则放大器等效输入噪声电压、等效输入噪声电流分别为:EN=EnΔf,IN=InΔf,ri为放大器输入电阻,Enf为反馈电阻Rf产生的热噪声电压,r0为放大器的输出电阻,一般有r0 Rf,在噪声计算中可略去不计,因而光电流Is通过反馈回路Rf在r0上产生的电压降可以略去。 在光电成像系统中，读出电路也将引入电子噪声。同时，在探测器测量信号过程中也将引入不确定性，所有的这些噪声成份构成读出噪声，它代表在进行量化过程中引入的误差。主要的读出噪声来源于片上的放大器。并且，一些干扰电荷在图像系统中对全面的读出噪声来说也占很大的分量。在实际的光电成像系统中，一般通过对电路的优化设计来减小读出噪声。 从以上的分析中，可以得出影响光电检测部分信噪比的主要因素有：(1)光电二极管的暗电流,检测电路若采用负偏压方式,光电二极管的结电容较小,频率响应特性较好,但暗电流较大时由此产生的热噪声也增大,为此,在检测电路对噪声要求较高的情况下,采用无偏压电路,可以减小暗电流产生的热噪声。(2)输入回路中光电二极管的内阻Rd和放大器的反馈电阻Rf的选择。Rd的大小取决于二极管的选择,选用小面积的光电二极管,并在较低温度下工作,可以得到较大的Rd值,从而有效提高电路信噪比。适当提高反馈电阻Rf阻值,既有利于信噪比改善,也有利于提高电流电压转换的转换系数。(3)放大器的等效输入噪声电流电压及失调
