无码间串扰基带系统的抗噪声性能

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1、无码间串扰基带系统的抗噪声性能

2、第1码间串扰和噪声是影响接收端正确判决，从而造成误码的因素。上节讨论了无噪声影响时能够消除码间串扰的基带传输系统。本节来讨论这样的基带系统中叠加噪声后的抗噪性能，即计算噪声引起的误码率。500)this.style.ouseg(this)">　　一般认为信道噪声只对接收端产生影响，则可建立分析模型如图4-18。图中，设二进制接收波形为500)this.style.ouseg(this)">，信道噪声500)this.style.ouseg(this)">为高斯白噪声，其通过接收滤波器后的输出噪声为500)this.style.ous

3、eg(this)">，则接收滤波器的输出是信号加噪声的混合波形，即500)this.style.ouseg(this)">　　若二进制基带信号为双极性，设它在抽样时刻的电平取值为500)this.style.ouseg(this)">或500)this.style.ouseg(this)">（分别对应于信码“1”或“0”），则500)this.style.ouseg(this)">在抽样时刻的取值为500)this.style.ouseg(this)">（4-33）　　设判决门限为500)this.style.ouseg(this)">，判决规则为500)this

4、.style.ouseg(this)">，判为“1”码500)this.style.ouseg(this)">，判为“0”码　　　　　（4-34）　　上述判决过程的典型波形如图4-19所示。其中，图（a）是无噪声影响时的信号波形，而图（b）则是图（a）波形叠500)this.style.ouseg(this)">图4-19判决电路的典型输入波形加上噪声后的混合波形。显然，这时的判决门限应选择在0电平。不难看出，对图（a）波形能够毫无差错地恢复基带信号，但对图（b）的波形就可能出现两种判决错误：原“1”错判成“0”或原“0”错判成“1”，图中带“×”的码元就是错码。

5、下面分析由于信道加性噪声引起这种误码的概率，即误码率。　前已说明，信道加性噪声通常被假设为均值为0、双边功率谱密度为500)this.style.ouseg(this)">的高斯白噪声，而接收滤波器又是一个线性网络，故判决电路输入噪声500)this.style.ouseg(this)">也是均值为0的高斯噪声。它的功率谱密度为500)this.style.ouseg(this)">　　方差（噪声平均功率）为500)this.style.ouseg(this)">（4-35）　　因此，500)this.style.ouseg(this)">的瞬时值的一维概率密度函

6、数可表述为500)this.style.ouseg(this)">（4-36）　　式中，500)this.style.ouseg(this)">表示噪声的瞬时取值500)this.style.ouseg(this)">。　　根据500)this.style.ouseg(this)">的上述统计特性，由式（4-33）可知，混合信号500)this.style.ouseg(this)">的抽样值500)this.style.ouseg(this)">（简记为500)this.style.ouseg(this)">）也是方差为500)this.style.ouseg(t

7、his)">的高斯变量。发送“1”时均值为500)this.style.ouseg(this)">，其一维概率密度函数为500)this.style.ouseg(this)">（4-37）500)this.style.ouseg(this)">发送“0”时均值为500)this.style.ouseg(this)">，其一维概率密度函数为500)this.style.ouseg(this)">（4-38）　　与它们相应的曲线分别示于图4-20中。图中，令判决门限为500)this.style.ouseg(this)">，则根据式（4-34）的判决规则，知道噪声会引

8、起两种误码概率：　　（1）发“1”错判为“0”的概率500)this.style.ouseg(this)">500)this.style.ouseg(this)">　500)this.style.ouseg(this)">　　（4-39）　　（2）发“0”错判为“1”的概率500)this.style.ouseg(this)">500)this.style.ouseg(this)">　500)this.style.ouseg(this)">　（4-40）　　500)this.style.ouseg(this)">和500)this.style.ouseg(this

9、)">分别