- •Системы электрической связи. Общие сведения о системах электросвязи. Основные понятия и определения
- •Часть 1
- •Раздел 1. Элементы общей теории сигналов
- •1.1 Классификация сигналов
- •1.2. Некоторые элементы функционального анализа сигналов
- •1.3 Основы теории ортогональных сигналов
- •Раздел 2. Спектральные представления сигналов
- •2.1. Понятие о спектре периодических и непериодических сигналов
- •2.2 Спектральное представление периодических сигналов
- •2.3 Спектральное представление непериодических сигналов
- •2.4 Теоремы о спектрах
- •2.5 Спектральные представления сигналов с использованием негармонических функций
- •Раздел 3. Сигналы с ограниченным спектром
- •3.1. Некоторые математические модели сигналов с ограниченным спектром
- •3.2 Теорема Котельникова
- •3.3. Узкополосные сигналы
- •3.4. Аналитический сигнал и преобразования Гильберта
- •Раздел 4. Основы корреляционного анализа сигналов
- •4.1. Взаимная спектральная плотность сигналов. Энергетический спектр
- •4.2. Автокорреляционная функция сигналов
- •4.3. Акф дискретного сигнала
- •4.4. Взаимокорреляционная функция двух сигналов
- •Раздел 5. Модулированные сигналы
- •5.1. Сигналы с амплитудной модуляцией
- •5.2 Сигналы с угловой модуляцией
- •5.3. Дискретные формы угловой модуляции
- •5.4 Сигналы с импульсной модуляцией
- •Раздел 6. Основы теории случайных процессов
- •6.1. Случайные процессы. Основные понятия и определения
- •6.2. Характеристики случайных процессов
- •6.3. Моментные функции случайных процессов
- •6.4. Свойства случайных процессов
- •6.5. Функция корреляции двух случайных процессов
- •6.6. Измерение характеристик случайных процессов
- •6.7. Спектральное представление стационарных случайных процессов. Теорема Винера-Хинчина
- •6.8 Типовые модели случайных сигналов
- •6.9 Узкополосные случайные сигналы
- •Раздел 7. Основные элементы цифровой обработки сигналов
- •7.1. Дискретное преобразование Фурье
- •7.2. Быстрое преобразование Фурье
- •7.3 Z-преобразование
- •Раздел 1.Каналы электросвязи
- •Тема1.1 Общие сведения о каналах электросвязи и их классификация
- •1.2 Математические модели каналов электросвязи
- •1.2.1 Математические модели непрерывных каналов связи
- •1.2.2 Математические модели дискретных каналов связи
- •Раздел 2 Основные положения теории передачи информации
- •2.1 Информационные параметры сообщений и сигналов
- •2.2 Взаимная информация
- •Эффективное кодирование дискретных сообщений
- •Тема 2.4. Информация в непрерывных сигналах
- •Тема 2.5. Пропускная способность канала связи
- •Тема 2.6. Теорема к. Шеннона
- •Тема 2.7. Информация в непрерывных сообщениях. Эпсилон-энтропия
- •Раздел 3. Оптимальный приём дискретных сообщений
- •Тема 3.1. Постановка задачи оптимального приёма дискретных сообщений как статистической задачи. Понятие помехоустойчивости
- •3.2. Элементы теории решений
- •3.3. Критерии качества оптимального приёмника
- •3.4 Алгоритм оптимального приёма при полностью известных сигналах. Когерентный приём
- •3.5 Структурное построение оптимального приёмника
- •3.6 Реализация алгоритма оптимального приёма на основе согласованных фильтров. Свойства согласованного фильтра
- •3.8 Потенциальная помехоустойчивость систем с различными видами манипуляции
- •3.9 Приём сигналов с неопределённой фазой (некогерентный приём)
1.2.2 Математические модели дискретных каналов связи
В дискретном канале всегда содержится непрерывный канал, а также модем. Последний можно рассматривать как устройство, преобразующее непрерывный канал в дискретный. Поэтому, в принципе можно вывести математическую модель дискретного канала из моделей непрерывного канала и модема. Такой подход часто является плодотворным, однако он приводит к сложным моделям.
Рассмотрим
простые модели дискретного канала, при
построении которых свойства непрерывного
канала и модема не учитывались. Для
модели дискретного канала входным и
выходным сигналами являются
последовательности кодовых символов.
Поэтому для определения возможных
входных сигналов достаточно указать
число m
различных символов, из которых формируется
последовательность (основание кода), а
также длительность
передачи каждого символа. Будем считать
значение
одинаковым для всех символов, что
выполняется в большинстве современных
каналов. Величина
определяется количеством символов,
передаваемых в единицу времени. Она
называется технической скоростью и
измеряется в бодах. Каждый символ,
поступивший на вход канала, вызывается
появление одного символа на выходе, так
что техническая скорость на входе и
выходе канала одинакова.
При подаче на вход
канала любой заданной последовательности
кодовых символов,
на выходе появится некоторая реализация
случайной последовательности
.
Кодовые символы обозначим числами от
0 доm-1.
Введем еще одно определение. Будем называть вектором ошибки поразрядную разность (разумеется, по модулю m) между принятой и переданной кодовыми последовательностями (векторами)). Это значит, что прохождение дискретного сигнала через канал можно рассматривать как сложение входного вектора с вектором ошибки. Вектор ошибки играет в дискретном канале примерно ту же роль, что и помеха в непрерывном канале. Таким образом, для любой модели дискретного канала можно записать, пользуясь сложением в векторном пространстве (поразрядным, по модулю m):
(1.4)
где
и
- случайные последовательности из n
символов на входе и выходе канала;
-случайный вектор ошибки. Различные
модели отличаются распределением
вероятностей вектора
.
Смысл вектора ошибки особенно прост в
случае двоичных каналов (m=2),
тогда его компоненты принимают значение
0 и 1. Всякая единица в векторе ошибок
означает, что в соответствующем месте
передаваемой последовательности символ
принят ошибочно, а всякий нуль означает
безошибочный приём символа. Число
ненулевых символов в векторе ошибок
называется его весом.
Перечислим наиболее важные и достаточно простые модели дискретных каналов
1) Симметричный
канал без памяти определяется как
дискретный канал, в котором каждый
переданный кодовый символ может быть
принят ошибочно с фиксированной
вероятностью p
и правильно с вероятностью 1-p,
причем в случай ошибки вместо переданного
символа в
может быть с равной вероятностью принят
любой другой символ. Таким образом,
вероятность того, что принят символ
, если был передан
(1.5)
Термин «без памяти» означает, что вероятность ошибочного приема символа не зависит от предыстории, т.е. от того, какие символы передавались до него и как они были приняты.
Очевидно, что вероятность любого n – мерного вектора ошибки в таком канале
, (1.6)
где
-число ненулевых символов в векторе
ошибки (вес вектора ошибки). Вероятность
того, что произошло
каких угодно ошибок, расположенных как
угодно на протяжении последовательности
длинноq
n,
определяется формулой Бернулли:
(1.7)
где
-биномиальный коэффициент, равный числу
различных сочетаний l
ошибок в блоке длиной n.
Эту модель называют также биноминальным каналом. Она удовлетворительно описывает канал, возникающий при определенном выборе модема, если в непрерывном канале, отсутствуют замирания, а аддитивный шум белый (или, по крайней мере, квазибелый). Вероятности переходов показаны в виде графа на рис. а:

2) симметричный канал без памяти со стиранием отличается от предыдущего тем, что алфавит на выходе канала содержит, дополнительный (m+1)-u символ, обозначаемый знаком «?».
Этот символ
появляется тогда, когда 1-я решающая
схема (демодулятор) не может надежно
опознать переданный символ. Вероятность
такого отказа от решения или стирания
символа
в данной модели постоянна и не зависит
от передаваемого символа. За счет
введения стирания удается значительно
снизить вероятность ошибки, иногда ее
даже считают равной нулю. На рис. б)
схематически показаны вероятности
переходов в такой модели.
3) Несимметричный канал без памяти характеризуется, как и предыдущие модели, тем, что ошибки возникают в нем независимо друг от друга, однако вероятности ошибок зависят от того, какой символ передается. Так, в двоичном несимметричном канале вероятность р (1/0) приема символа «1» при передаче символа «0» не равна вероятности р (0/1) приема «0» при передаче»1» (рис. в)).
4) Марковский канал представляет собой простейшую модель дискретного канала с памятью. В ней вероятность ошибки образует простую цепь Маркова, т.е. зависит от того, правильно или ошибочно принят предыдущий символ, но не зависит от того, какой символ передается. Такой канал, например, возникает, если в непрерывном канале с гауссовским шумом используется ОФМ.
5) Канал с аддитивным
дискретным шумом. Является обобщением
моделей симметричных каналов. В такой
модели вероятность вектора ошибки
![]()
не зависит от передаваемой последовательности.
Вероятность, каждого вектора ошибки
считается заданной. Имеется тенденция
к тому, что в векторе ошибки единицы
расположены близко друг к другу, то есть
группированию ошибок.
