数字通信原理2信号分析基础.ppt

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1、2010 Copyright,课件,1,数字通信原理第二章 信号分析基础,2010 Copyright,课件,2,第二章 信号分析基础,1、数字通信系统中的信号 确定信号：各种测试信号、训练序列信号 随机信号：(1)携带数字信息的信号，通常信号的集合是一个信号形式已知的一个有限集；(2)噪声，通常噪声是一种纯随机的信号；(3)其他随机信号，如干扰等。,2010 Copyright,课件,3,第二章 信号分析基础,2、确定信号的分析方法 周期信号：满足下列条件的信号称之 周期信号的傅氏级数展开式为 其中,2010 Copyright,课件,4,第二章 信号分析基础,非周期信号：若非周期信号满足条

2、件 则存在如下傅氏变换和傅氏逆变换的关系式 关系式也可表示为,2010 Copyright,课件,5,第二章 信号分析基础,能量信号：若实信号满足条件 则称其为能量信号。对能量信号，有如下的帕塞瓦尔定理 信号的能量谱密度定义为 能量谱密度反映信号能量沿频谱的分布。,2010 Copyright,课件,6,第二章 信号分析基础,功率信号：若实信号满足条件 则称其为功率信号。对功率信号，其截短函数定义为 截短函数的傅氏变换,2010 Copyright,课件,7,第二章 信号分析基础,功率信号(续)：若下面的极限存在 则将其定义为信号的功率密度谱 或 功率密度谱反映信号的功率沿频谱的分布特性。信号

3、的功率为,2010 Copyright,课件,8,第二章 信号分析基础,相关函数：相关运算在通信系统中起着至关重要的作用，可以非常有效地实现特定的信号提取。能量信号的互相关运算定义为 功率信号的互相关运算定义为 周期信号是一种特殊的功率信号，其互相关运算定义为 T为信号的周期,2010 Copyright,课件,9,第二章 信号分析基础,相关函数的主要性质：,2010 Copyright,课件,10,第二章 信号分析基础,相关函数与信号的能量/功率密度谱间的关系：对于能量信号，信号能量谱密度与自相关函数是一个傅氏变换对 对于功率信号，信号功率密度谱与自相关函数是一个傅氏变换对,，,，,2010

4、 Copyright,课件,11,第二章 信号分析基础,M 进制通信系统信号序列：信号设计时，一般尽量使得个信号间相关性最小 对信号检测时，信号的相关运算通常在一个符号周期内进行。,2010 Copyright,课件,12,第二章 信号分析基础,相关运算示例：(1)两个正交的脉冲信号,2010 Copyright,课件,13,第二章 信号分析基础,相关运算示例：(2)两个正交的已调信号,2010 Copyright,课件,14,第二章 信号分析基础,卷积运算：卷积运算通常用于描述信号经过线性系统的输出 时域卷积定理 频域卷积定理,2010 Copyright,课件,15,第二章 信号分析基础,

5、信号的矢量表示：多进制的基带和通带信号往往可由一组基函数的线性组合来表示 内积运算：在符号集中，定义内积运算(相关运算)基函数：在一个N维的信号空间中，若N个函数构成的函数组满足(1)线性独立性 每个 都不是其他函数的线性组合；(2)完备性 若 一定有 则称函数组 为N维线性空间的一组基。,2010 Copyright,课件,16,第二章 信号分析基础,正交基：满足下列条件的一组基 称之 标准正交基：特别地，满足下列条件的一种基 称之,2010 Copyright,课件,17,第二章 信号分析基础,基于标准正交基的信号表示：对于M机制系统中的信号集 信号 与系数矢量间有一一对应的关系 信号 的

6、能量与系数间的关系,2010 Copyright,课件,18,第二章 信号分析基础,正交基示例：二维信号空间中的一组基函数 其中，k 是整数。,2010 Copyright,课件,19,第二章 信号分析基础,希尔伯特变换，是一种构建某一函数的正交函数的变换 定义：实函数f(t)的希尔伯特变换 希尔伯特变换的频率特性 等效于一个理想的相移器。,2010 Copyright,课件,20,第二章 信号分析基础,希尔伯特变换的傅氏变换对 故有：,2010 Copyright,课件,21,第二章 信号分析基础,希尔伯特反变换定义为 希尔伯特反变换的频率特性,2010 Copyright,课件,22,第二

7、章 信号分析基础,希尔伯特变换的性质（1）（2）,2010 Copyright,课件,23,第二章 信号分析基础,希尔伯特变换的性质(续)（3）信号经过希尔伯特变换后能量不变。,2010 Copyright,课件,24,第二章 信号分析基础,希尔伯特变换的性质(续)（4）若 为偶函数，则 为奇函数；同理可证：若 为奇函数，则 为偶函数。,2010 Copyright,课件,25,第二章 信号分析基础,希尔伯特变换的性质(续)（5）信号与其希尔伯特变换生成的信号相互正交 因为 注意到 是一个奇函数。,2010 Copyright,课件,26,第二章 信号分析基础,例：求函数 的希尔伯特变换。,2

8、010 Copyright,课件,27,第二章 信号分析基础,解析信号 定义实信号 的信号的解析信号为：其中 为该实信号的希尔伯特变换。解析信号的应用：利用解析信号，可把带通信号转变为低通信号进行分 析。,2010 Copyright,课件,28,第二章 信号分析基础,解析信号的性质（1）由定义，结论为显然。（2）,2010 Copyright,课件,29,第二章 信号分析基础,解析信号的性质(续)（3）因为有：,2010 Copyright,课件,30,第二章 信号分析基础,解析信号的性质(续)（4）,2010 Copyright,课件,31,第二章 信号分析基础,解析信号的性质(续)（5）

9、,2010 Copyright,课件,32,第二章 信号分析基础,解析信号的性质(续)（6）若 为 的解析信号，则 两信号的频谱分布在不同的区域。同理，有：,2010 Copyright,课件,33,第二章 信号分析基础,解析信号的性质(续)（7）解析信号的能量EZ等于原实信号能量的2倍,2010 Copyright,课件,34,频带信号与窄带信号 频带（带通）信号，信号的频率分布集中在某一中心频率 w0附近的信号称之；窄带信号，频带信号带宽为2W，若满足，则又称此信号为窄带信号。,第二章 信号分析基础,2010 Copyright,课件,35,第二章 信号分析基础,频带（带通）信号f(t)的

10、解析信号,2010 Copyright,课件,36,第二章 信号分析基础,频带信号的复包络表示 称 为函数 的复包络（等效低通信号），显然有：,2010 Copyright,课件,37,带通系统及其等效低通表示 带通系统：通频带位于频谱的某一区域范围内的系统称之 系统的冲激响应和传递函数记为：,第二章 信号分析基础,2010 Copyright,课件,38,第二章 信号分析基础,带通系统的解析函数及等效低通传递函数 定义：称为带通系统的等效低通传递函数。,2010 Copyright,课件,39,第二章 信号分析基础,带通信号通过带通系统的（低通）分析方法 由,2010 Copyright,课

11、件,40,第二章 信号分析基础,带通信号通过带通系统的（低通）分析方法（续）,2010 Copyright,课件,41,第二章 信号分析基础,带通信号通过带通系统的（低通）分析方法（续）同理可得：,2010 Copyright,课件,42,第二章 信号分析基础,带通信号通过带通系统的（低通）分析方法（续）所以有：比较：可得,2010 Copyright,课件,43,第二章 信号分析基础,例：设带通系统冲激相应 若输入窄带信号:,求输出解：该冲激响应相当于持续时间宽度为T的脉冲调制频率为wo的余弦信号，woT 1，等效于wo 1/T，这意味着宽度为T的脉冲主要的成分集中在远小于wo的区域，为窄带

12、系统。,2010 Copyright,课件,44,例（续）：输入信号的解析信号和低通信号分别为,2010 Copyright,课件,45,例（续）：相应的输出等效低通信号和输出信号分别为,第二章 信号分析基础,2010 Copyright,课件,46,3、随机信号分析方法 随机过程/随机信号的基本概念 确定信号：变化特性完全确知的信号，如：当幅度、频率和相位为常数的余弦信号：随机信号：变化特性不能完全预知的信号，如：幅度、频率 和相位 三个参量中有一个或多个是随机变量的余弦信号。通信系统中的随机信号 传输的信息是随机信号（如果是确定信号则不必传输）；各种自然界的干扰和噪声通常是随机信号。,第二

13、章 信号分析基础,2010 Copyright,课件,47,随机过程的统计特性：随机过程的统计特性可由其分布函数、概率密度函数或其各阶矩的数字特征描述。随机过程的概念：随机过程可由有限各或无限多个实现构成，其每个实现可看作某一时间信号，如下图所示：其中随机过程通常用大写字母表示：X(t)；x1(t)，x2(t),xN(t)称为随机过程的实现；在某一时刻t1，随机过程实现的样值x1(t1)，x2(t1),xN(t1)为随机变量。,第二章 信号分析基础,2010 Copyright,课件,48,第二章 信号分析基础,2010 Copyright,课件,49,随机过程的统计特性 随机过程的分布函数和

14、概率密度函数：一维分布函数：一维概率密度函数：,第二章 信号分析基础,2010 Copyright,课件,50,随机过程的多维分布函数和概率密度函数：n维分布函数：n维概率密度函数：,第二章 信号分析基础,2010 Copyright,课件,51,两个随机过程的nm维联合分布 两个随机过程的nm维联合概率密度函数：,第二章 信号分析基础,2010 Copyright,课件,52,两个随机过程独立的充要条件 对任意的n，m，有 或有：,第二章 信号分析基础,2010 Copyright,课件,53,数学期望（均值）：方差：自相关函数：,第二章 信号分析基础,2010 Copyright,课件,5

15、4,第二章 信号分析基础,互相关函数：自协方差函数：互协方差函数：,2010 Copyright,课件,55,第二章 信号分析基础,随机变量函数的分布及数字特征 一维随机变量函数的分布(1)若 严格单调变化 反函数有连续导数 则,2010 Copyright,课件,56,第二章 信号分析基础,一维随机变量函数的分布(续)(2)若 在不重叠的区域逐段严格单调变化 其相应的反函数、有连续导数 则,2010 Copyright,课件,57,第二章 信号分析基础,随机变量函数的分布及数字特征 随机向量函数的分布函数 若 则 的分布函数,2010 Copyright,课件,58,第二章 信号分析基础,随

16、机变量函数的分布及数字特征 随机向量函数的数字特征 均值 可直接由自变量X的概率密度函数计算。其他统计特性同理可得。,2010 Copyright,课件,59,第二章 信号分析基础,随机变量函数的分布及数字特征 示例 X 在（-,）上均匀分布 则有,2010 Copyright,课件,60,第二章 信号分析基础,平稳随机过程 严（狭义）平稳随机过程：对任意n和 满足如下关系式的随机过程称之。严平稳随机过程的统计特性不随时间的平移而改变。,2010 Copyright,课件,61,第二章 信号分析基础,宽（广义）平稳随机过程：满足如下关系式的随机过程称之 宽平稳随机过程的一阶矩为常数，二阶矩只与

17、时间差有关。（注：宽平稳随机过程只涉及了其一阶、二阶矩的统计特性）,2010 Copyright,课件,62,第二章 信号分析基础,宽（广义）平稳随机过程：平稳随机信号一阶、二阶矩的统计特性的物理意义(1)均值：信号的直流成分；(2)均值的平方：信号直流部分的归一化功率；(3)二阶距：归一化总的信号功率；(4)方差：信号时变部分归一化总的功率。,2010 Copyright,课件,63,第二章 信号分析基础,实平稳随机过程相关函数的性质,2010 Copyright,课件,64,第二章 信号分析基础,平稳随机过程的各态历经性：若平稳随机过程的均值、相关函数等统计特性可用其时间平均来计算的随机过

18、程称之,2010 Copyright,课件,65,第二章 信号分析基础,例 分析随机过程 在（-,）上服从均匀分布。的平稳性和各态历经性。因为 所以该随机过程是广义平稳的。,2010 Copyright,课件,66,第二章 信号分析基础,例(续)又因为有：比较前面的结果，可见该随机过程具有各态历经性。,2010 Copyright,课件,67,第二章 信号分析基础,平稳随机信号的功率密度谱 平稳随机信号的相关函数与功率密度谱是一傅氏变换对 平稳随机信号的功率,2010 Copyright,课件,68,第二章 信号分析基础,平稳随机信号的功率密度谱 相关函数与功率密度谱间的一般关系,2010 C

19、opyright,课件,69,第二章 信号分析基础,通信系统中几种常用的随机过程(1)高斯随机过程，其概率密度函数,2010 Copyright,课件,70,第二章 信号分析基础,(1)高斯随机过程，其概率密度函数 高斯随机过程的统计特性完全由其一阶和二阶数字特征 完全确定；对于高斯随机过程，其广义平稳和严格平稳是等价的。,2010 Copyright,课件,71,第二章 信号分析基础,通信系统中几种常用的随机过程(2)白噪声 满足如下特性随机信号称之 若其幅度取值满足高斯分布特性，则称为高斯白噪声,2010 Copyright,课件,72,第二章 信号分析基础,通信系统中几种常用的随机过程(

20、3)窄带随机过程 信号带宽 远小于其中心频率 的随机信号称之。,2010 Copyright,课件,73,第二章 信号分析基础,(3)窄带随机过程(续)和 相对载波 来说是低频信号。,2010 Copyright,课件,74,第二章 信号分析基础,通信系统中几种常用的随机过程(4)窄带高斯随机过程 的幅度取值为均值为0，方差为 的高斯随机过程。其中 和 也为均值为0，方差为 的高斯过程。,2010 Copyright,课件,75,第二章 信号分析基础,(4)窄带高斯随机过程(续)窄带高斯过程的幅度与相位分布特性 幅度分布特性：瑞利分布 相位分布特性：均匀分布 幅度的分布与相位的分布统计独立：,

21、2010 Copyright,课件,76,第二章 信号分析基础,(5)窄带高斯随机过程 其幅度(包络)分布特性：瑞利分布=1,2010 Copyright,课件,77,第二章 信号分析基础,(4)窄带高斯随机过程(续)窄带高斯过程描述了窄带信号经过多个不可分辨的多径反射(散射)后到达接收端的信号特性。,2010 Copyright,课件,78,第二章 信号分析基础,通信系统中几种常用的随机过程(5)正弦(余弦)信号加窄带高斯随机过程 其中 和 为均值为0，方差为 的高斯过程。其分布特性：,2010 Copyright,课件,79,第二章 信号分析基础,(5)正弦(余弦)信号加窄带高斯随机过程(

22、续)其幅度(包络)与相位的其分布特性：其中幅度 相位,2010 Copyright,课件,80,第二章 信号分析基础,(5)正弦(余弦)信号加窄带高斯随机过程(续)其幅度(包络)分布特性：莱斯分布 其中 称为零阶修正的贝塞尔函数，可通过特定的函数表查到。,2010 Copyright,课件,81,第二章 信号分析基础,(5)正弦(余弦)信号加窄带高斯随机过程(续)其幅度(包络)分布特性：莱斯分布=1，A4,2010 Copyright,课件,82,第二章 信号分析基础,(5)正弦(余弦)信号加窄带高斯随机过程(续)其相位分布特性：若 莱斯分布退化为瑞利分布 若,2010 Copyright,课

23、件,83,第二章 信号分析基础,(5)正弦(余弦)信号加窄带高斯随机过程(续)不同的信噪比 下的相位分布特性：信噪比很大时，相位基本由余弦信号决定；信噪比变小时，相位分布趋于均匀的随机分布。,2010 Copyright,课件,84,第二章 信号分析基础,(5)正弦(余弦)信号加窄带高斯随机过程(续)正弦(余弦)信号加窄带高斯过程描述了窄带信号经过多个不可分辨的多径反射过程到达接收端时的信号特性，在这些信号中，有其中一径特别强的信号。该特别强的信号可看作信号中直达的视距信号。,2010 Copyright,课件,85,瑞利分布与莱斯分布的比较 瑞利分布：=1 莱斯分布：=1，A4,第二章 信号

24、分析基础,2010 Copyright,课件,86,第二章 信号分析基础,平稳随机过程与线性时不变系统 线性时不变系统：,2010 Copyright,课件,87,第二章 信号分析基础,平稳随机过程与线性时不变系统 随机信号经过线性时不变系统：设 是随机过程 的一个实现，则有 线性系统输出的统计特性：均值：,2010 Copyright,课件,88,第二章 信号分析基础,线性系统输出的统计特性(续)：相关函数：或表示为：,2010 Copyright,课件,89,第二章 信号分析基础,平稳随机过程与线性时不变系统 平稳随机信号经线性系统输出的统计特性：均值：相关函数 平稳随机信号经线性系统后保

25、持其平稳特性。,2010 Copyright,课件,90,第二章 信号分析基础,平稳随机过程与线性时不变系统 平稳随机信号经线性系统输出的信号功率谱密度：示例：高斯白噪声经线性系统后的功率密度谱：一般不再具备白噪声的特性。,2010 Copyright,课件,91,第二章 信号分析基础,信号经过线性系统后输出不失真的条件 信号不失真的含义：信号经过系统后只有幅度和时延的变化 原信号 经线性系统后的信号 无失真线性系统的冲激响应和频率特性,2010 Copyright,课件,92,第二章 信号分析基础,无失真线性系统的冲激响应和频率特性 幅频特性与相频特性,2010 Copyright,课件,9

26、3,第二章 信号分析基础,信号经过线性系统后的群时延特性 群时延特性：信号经过系统后不同频率成分的时延变化 线性无失真系统的群时延特性 各种频率成分经过系统后时延相同。,2010 Copyright,课件,94,第二章 信号分析基础,信号经过线性系统后的群时延特性 不同频率成分传输时延不同的系统示例基波与二次谐波时延相同情形 基波与二次谐波时延不同时情形 同样频率成分、不同相位的信号组合获得的波形显著不同。,2010 Copyright,课件,95,第二章 信号分析基础,高斯随机信号经过线性系统后的统计特性 高斯随机信号经过线性系统后仍为高斯随机信号；根据其均值和方差可确定其全部统计特性；高斯

27、随机信号经线性系统后一般均值和方差会发生变化。,2010 Copyright,课件,96,第二章 信号分析基础,循环平稳随机过程 广义平稳随机序列：广义平稳随机序列经特定脉冲波形加权后形成的信号：因为 不再具有广义平稳性。,2010 Copyright,课件,97,第二章 信号分析基础,广义平稳随机序列经特定脉冲波形加权后形成的信号(续)：某一加权成型脉冲信号 均值 和相关函数均是一周期信号，称其为循环平稳随机过程 不满足平稳随机信号对均值和相关函数要求的条件。,2010 Copyright,课件,98,第二章 信号分析基础,广义平稳随机序列经特定脉冲波形加权后形成的信号(续)：定义循环平稳随

28、机过程的平均自相关函数 由此可估计信号的平均功率密度谱 通信系统中大多数信号都可看作为循环平稳随机信号。,2010 Copyright,课件,99,第二章 信号分析基础,广义平稳随机序列经特定脉冲波形加权后形成的信号(续)：循环平稳随机信号的平均功率密度谱计算 其中：,2010 Copyright,课件,100,第二章 信号分析基础,匹配滤波器 信号的最佳接收问题：已知接收信号 接收滤波器输出信号形式 接收滤波器 应该具有何种形式对信号接收最有利？,2010 Copyright,课件,101,第二章 信号分析基础,信号的最佳接收：使判决时刻信噪比达到最大意义上的上的最佳接收。由 输出信号部分

29、输出噪声部分,2010 Copyright,课件,102,第二章 信号分析基础,信号的最佳接收(续)：时刻，滤波器输出信噪比 数学上的许瓦兹不等式 仅当 时，等号成立。,2010 Copyright,课件,103,第二章 信号分析基础,信号的最佳接收(续)：利用许瓦兹不等式，匹配滤波器应具有形式：此时输出信噪比达到最大 其中 是一个码元的能量。,2010 Copyright,课件,104,第二章 信号分析基础,信号的最佳接收(续)：匹配滤波器的时域表达形式 对于实信号有,2010 Copyright,课件,105,第二章 信号分析基础,第二章 信号分析基础,信号的最佳接收(续)：匹配滤波器的时

30、域冲激响应与输入信号间的关系,2010 Copyright,课件,106,第二章 信号分析基础,信号的最佳接收(续)：匹配滤波器时间参数的选择(a)物理不可实现；(b)恰好全部信号能量到达；(c)影响下一个符号信号的接收。因此通常取：，为一个码元的周期。,2010 Copyright,课件,107,第二章 信号分析基础,信号的最佳接收(续)：匹配滤波器示例：已知输入信号分别为 和 求其匹配滤波器的输出(a)某基带信号的符号波形；(b)某已调信号的符号波形。,2010 Copyright,课件,108,第二章 信号分析基础,信号的最佳接收(续)：匹配滤波器示例：基带信号(a)的冲激响应波形和匹配

31、滤波器输出波形：已调信号(b)的冲激响应波形和匹配滤波器输出波形：,2010 Copyright,课件,109,第二章 信号分析基础,信号的最佳接收(续)：基于相关运算的匹配滤波器实现方法 因为：当,2010 Copyright,课件,110,第二章 信号分析基础,基于相关运算的匹配滤波器实现方法(续)相关运算物理实现过程中的关键是要保证 输入信号 与本地信号 的准确同步。,2010 Copyright,课件,111,第二章 信号分析基础,4、信号带宽 信号的带宽 带宽的定义问题：对带宽严格受限的信号，持续时间将无线长 对持续时间有限的信号，理论上带宽无限大,2010 Copyright,课件

32、,112,第二章 信号分析基础,信号的带宽 不同的通信系统有不同特点的信号，因而有不同的带宽定义，实际系统中常用的带宽定义：(1)半功率点带宽；(2)等效矩形带宽；(3)零点到零点带宽；(4)部分功率保留带宽；(5)有界功率谱密度带宽；(6)绝对带宽。,2010 Copyright,课件,113,第二章 信号分析基础,实际系统中常用的带宽定义(续)：,2010 Copyright,课件,114,第二章 信号分析基础,信号的带宽 信号带宽的计算：没有一般的方法，通常可根据特定的定义，用数值计算的方法进行(详见书中的示例)。,2010 Copyright,课件,115,第二章 信号分析基础,第二章结束,