3通信原理第3章PPT课件

《数字通信第三章》PPT 课件
第3章脉冲编码调制
3.1 脉冲编码调制（PCM）的基本概念
用数字通信系统来传输消息信号具有很多优点，但实 际中由信源设备直接产生的原始信号大多数都是模拟信号， 要想实现数字化传输和交换，首先就要将模拟信号数字化。 在发送端数字化的过程是先将模拟信号抽样，使它成为一 系列在时间上离散的抽样值，然后再将这些样值进行量化 使其在取值上也离散，最后再进行二进制编码，形成数字 信号；在接收端进行相反的变换，把接收到的数字信号还 原成模拟信号。将模拟信号的抽样量化值变换成二进制代 码的过程，就称为脉冲编码调制（PCM）。
第3章脉冲编码调制 在实际中，人们利用压扩技术实现非均匀量化，其原理
如图3-7所示。在进行均匀量化之前，先对信号进行压扩处理， 对大信号进行压缩，对小信号进行放大。由于小信号的幅度 得到较大的放大，从而使小信号的信噪比得到较大改善，这 一处理过程通常称为压缩量化，它是由压缩器完成的。在整 个压扩过程中，PAM信号先经过压缩器压缩，再进行均匀量 化，经过编码后送入信道传输。在接收端为将解码后的PAM 信号恢复为原始信号还须进行扩张处理，扩张特性与压缩特 性相反，从图3-7的（b）图中可以看出，压缩和扩张的特性 曲线是相同的，只是输入和输出坐标互换而已。整个过程实 际上是在编码之前先把信号的动态范围压缩，然后在译码之 后再把信号的动态范围扩张。
Sq 10lgN220nlg26n（dB） （3-5） Nq
这表明，每增加一位编码，量化信噪比大约可以增 加6 dB。
第3章脉冲编码调制
均匀量化的量化信噪比与编码的位数有关，编码位数越 高，输出信噪比就越高。为了保证有足够的量化信噪比，在 均匀量化中就必须靠增加量化级数的方法来实现。例如，话 音信号要求在信号动态范围大于40dB的情况下，量化信噪比 不能低于26dB。由式（3-5）可以算出，此时n≥11。也就是 说，每个样值至少需要编11位二进制码。这一方面使设备的 复杂性增加，另一方面又使二进制码的传输速率过高，占用 频带过宽。而在大信号时信噪比又显得过分地大，造成不必 要的浪费。这就使得我们必须找到一种既能满足量化信噪比 及动态范围指标，同时编码的位数要求又比较少的量化系统， 这就是非均匀量化系统。

•当信道容量一定时，带宽B与信噪比S/N之间可以彼此互换。
二、连续信道的信道容量 香农公式的另一形式
由于噪声功率N与信道带宽B有关，故若噪声单边功率谱密 度为n0，则噪声功率N将等于n0B。由此可得
S n0 B S C log 2 1 n S n B 0 0 B趋于∞时的信道容量 1 n0 B S S lim log 2 1 x log 2 e 1.44 C lim n lim S log 2 1 n B x 0 x B 0 0 B S C 1.44 lim n B 0 S C B log 2 1 n0 B
信息传输速率，信道在单位时间内所传输的平均信息量。
R H t x H t x y
H t x , 单位时间内信息源发出的平均信息量，或称信息源的信息速率； H t x y , 单位时间内对x发送而收到y的条件平均信息量。
设单位时间传送的符号数为r，则
H t x rH x , H t x y rH x y
S C B log 2 1 29.9 103 bit/s N
传输一张传真图片需要的时间为：
Isum 8.06 106 3 T s 0.269 10 s 3 C 29.9 10
• 第三章小结
狭义信道 噪声 信道 （幅频、相频 失 真） 均衡 调制信道恒参信道 广义信道 随参信道 （衰落，时延，多径） 分集 编码信道 理想信道：
Ht(x/y)=rH(x/y)=1000 bit/s R=Ht(x)-Ht(x/y)=0 (bit/s)
C max R max H t x H t x y

Chapter 3: Mobile Radio Propagation:
Large-Scale Path Loss
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3.1 Introduction to Radio wave Propagation Small-scale and large-scale fading
24.03.2021
: The wavelength in meters.
d: distance in meters L: The miscellaneous losses L (L>=1) are usually due to transmission line attenuation, filter losses, and antenna losses in the communication system. L=1 indicates no loss in the system hardware.
• When antenna gains are excluded, the antennas are assumed to have
unity gain, and path loss is given by
PL(dB)10logP t 10log[ 2 ]
P r
(4)2d2
P L ( d B ) 3 2 .4 4 2 0 l g f 2 0 l g d(f:MHz,d:km)
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• reflection（反射）at large obstacles, • Scattering (散射)at small obstacles, • diffraction (衍射)at edges
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(3.1)
概率的取值范围为lim0~1n，C P(AP)=(0C的)事件A称为不可能事件， P(A)=1的事件A称为必N然事N件。
第3章 随机信号分析
3.2.2 复杂事件 复杂事件是指两个或两个以上简单事件构成的事件，并且
事件之间有一个相互关系问题。其基本关系大致有如下几种： (1) 事件相等：若事件A的发生必然导致事件B的发生，而
第3章 随机信号分析
虽然随机信号和噪声都具有不可预测的波形特点，但两者 的意义完全不同。随机信号的不可预测性是它携带信息的能力， 而噪声的不可预测性则是有害的，它将使有用信号受到污染。研 究发现，随机信号和噪声的统计特性有许多差异，因此可以利用 这种差异在某种程度上把信号从噪声中提取出来，并且尽量恢复 信号所携带的信息。
当随机变量X的取值个数是有限的或者可数无限个时，则 称它为离散随机变量，否则就称为连续随机变量，即可能的取 值充满某一有限或无限区间。
第3章 随机信号分析
1. 概率分布函数和概率密度函数
假设随机变量X可以取xi=x1，x2，x3，x4四个值，并且有 x1<x2<x3<x4，相应的概率为P(xi)或P(X=xi)，则有P(X≤x2)= P(x1)+P(x2)。用P(X≤x)定义的x的函数称为随机变量X的概率 分布函数，简称分布函数，记作F(x)，即
本章将在复习概率论基本概念的基础上，对随机信号和噪 声的数学模型即随机过程进行理论分析，然后用随机过程理论来 研究实际应用问题。
第3章 随机信号分析
3.2 随机事件与概率 3.2.1 事件和概率
在概率论中，把某次试验中可能发生的和可能不发生的事 件称为随机事件，简称事件。例如，二元数字序列的某一位的 取值就是一个随机事件。对随机现象进行的这种试验，称为随 机试验。