Atât semnalul, cât și zgomotul în comunicare pot fi privite ca procese aleatorii care variază în timp.
Procesul aleatoriu are caracteristicile unei variabile aleatorii și a unei funcții de timp și poate fi descris din două perspective diferite, dar strâns legate:①procesul aleatoriu este o colecție de funcții eșantion infinite;②Un proces aleator este un set de variabile aleatoare.
Caracteristicile statistice ale unui proces aleator sunt descrise de funcția sa de distribuție sau funcția de densitate de probabilitate.Dacă caracteristicile statistice ale unui proces aleatoriu sunt independente de punctul de pornire al timpului, se numește proces strict stabil.
Caracteristicile digitale sunt un alt mod concis de a descrie procese aleatorii.Dacă valoarea medie a procesului este constantă și funcția de autocorelare R (T1, T1+ τ)= R (T), procesul se numește proces staționar generalizat.
Dacă un proces este strict stabil, acesta trebuie să fie în general stabil;altfel, s-ar putea să nu fie adevărat.Dacă media de timp a unui proces este egală cu media statistică corespunzătoare, procesul este ergodic.Dacă un proces este ergodic, este și stabil;altfel, s-ar putea să nu fie adevărat.
Funcția de autocorelare R (T) a procesului staționar generalizat este o funcție pară a diferenței de timp R, iar R (0) este egal cu puterea medie totală, care este valoarea maximă R（ τ).Densitatea spectrală de putere (P) ξ (f) este funcția de autocorelare a transformării Fourier R() (teorema Wiener Minchin).Această pereche de transformări determină relația de conversie dintre domeniile timp și frecvență.Distribuția de probabilitate a procesului gaussian urmează distribuția normală, iar descrierea sa statistică completă necesită doar caracteristicile sale numerice.Distribuția de probabilitate unidimensională depinde doar de medie și de varianță, iar distribuția de probabilitate bidimensională depinde în principal de funcția de corelare.Procesul gaussian este încă un proces gaussian după transformarea liniară.Relația dintre funcția normală de distribuție și funcția Q (x) sau ERF (x) este foarte utilă în analiza performanței anti-zgomot a sistemelor de comunicații digitale.Un proces stocastic care este staționar După ce I (T) trece prin sistemul liniar, procesul său de ieșire ξ 0 (T) este de asemenea stabil.
Caracteristicile statistice ale proceselor aleatoare de bandă îngustă și undelor sinusoidale plus zgomotul gaussian de bandă îngustă sunt mai potrivite pentru analiza sistemelor de modulație, sistemelor de trecere de bandă și a canalelor cu mai multe căi de decolorare a comunicațiilor fără fir.Cele trei distribuții comune în comunicare sunt distribuția Rayleigh, distribuția orezului și distribuția normală: anvelopa unui semnal purtător sinusoidal plus bandă îngustă.Zgomotul gaussian este în general o distribuție de orez.Când amplitudinea semnalului este mare, acesta tinde spre distribuție normală;când amplitudinea este mică, este aproximativ distribuția Rayleigh.
Zgomotul alb gaussian este un model ideal pentru a analiza zgomotul aditiv al canalului, iar sursa principală de zgomot în zgomotul termic de comunicare aparține acestui tip de zgomot.Valorile sale în oricare doi momente diferite sunt necorelate și independente statistic.După ce zgomotul alb trece prin sistemul de bandă limitată, rezultatul este un zgomot limitat de bandă.Zgomotul alb trece-jos și zgomotul alb trece-bandă sunt frecvente în analiza teoretică.
Mai sus este articolul „proces aleatoriu al sistemului de comunicare” adus de Shenzhen HDV phoelectron Technology Co., Ltd. sper că acest articol vă poate ajuta să vă sporiți cunoștințele.Pe lângă acest articol, dacă sunteți în căutarea unei bune companii producătoare de echipamente de comunicații cu fibră optică, puteți lua în consideraredespre noi.
Shenzhen HDV phoelectron Technology Co., Ltd. este în principal un producător de produse de comunicare.În prezent, echipamentele produse acoperăseria ONU, seria de module optice, seria OLT, șiserie de transceiver.Putem oferi servicii personalizate pentru diferite scenarii.Ești binevenitconsulta.
