Le signal et le bruit dans la communication peuvent être considérés comme des processus aléatoires qui changent avec le temps.
Le processus aléatoire présente les caractéristiques d'une variable aléatoire et d'une fonction temporelle, qui peuvent être décrites sous deux perspectives différentes mais étroitement liées : (1) Le processus aléatoire est l'ensemble de fonctions d'échantillons infinies ; (2) Un processus aléatoire est un ensemble de variables aléatoires.
Les propriétés statistiques des processus aléatoires sont décrites par leur fonction de distribution ou fonction de densité de probabilité. Si les propriétés statistiques d’un processus aléatoire sont indépendantes du point de départ temporel, on parle alors de processus strictement stationnaire.
Les caractéristiques numériques sont une autre façon intéressante de décrire des processus aléatoires. Si la moyenne du processus est constante et la fonction d'autocorrélation R(t1,t1+τ)=R(T), le processus est dit stationnaire généralisé.
Si un processus est strictement stationnaire, alors il doit être globalement stationnaire, et vice versa n’est pas nécessairement vrai.
Un processus est ergodique si sa moyenne temporelle est égale à la moyenne statistique correspondante.
Si un processus est ergodique, alors il est également stationnaire, et vice versa n’est pas nécessairement vrai.
La fonction d'autocorrélation R(T) d'un processus stationnaire généralisé est une fonction paire de la différence de temps r, et R(0) est égal à la puissance moyenne totale et est la valeur maximale de R(τ). La densité spectrale de puissance Pξ(f) est la transformée de Fourier de la fonction d'autocorrélation R(ξ) (théorème de Wiener - Sinchin). Cette paire de transformations détermine la relation de conversion entre le domaine temporel et le domaine fréquentiel. La distribution de probabilité d'un processus gaussien obéit à une distribution normale, et sa description statistique complète ne nécessite que ses caractéristiques numériques. La distribution de probabilité unidimensionnelle dépend uniquement de la moyenne et de la variance, tandis que la distribution de probabilité bidimensionnelle dépend principalement de la fonction de corrélation. Un processus gaussien est toujours un processus gaussien après transformation linéaire. La relation entre la fonction de distribution normale et la fonction Q(x) ou erf(x) est très utile pour analyser les performances anti-bruit des systèmes de communication numérique. Après qu’un processus aléatoire stationnaire ξi(t) traverse un système linéaire, son processus de sortie ξ0(t) est également stable.
Les caractéristiques statistiques du processus aléatoire à bande étroite et du bruit sinusoïdal plus gaussien à bande étroite sont plus adaptées à l'analyse des canaux multitrajets à évanouissement dans le système de modulation/système passe-bande/communication sans fil. La distribution de Rayleigh, la distribution de Rice et la distribution normale sont trois distributions courantes dans la communication : l'enveloppe du signal porteur sinusoïdal plus le bruit gaussien à bande étroite est généralement la distribution de Rice. Lorsque l’amplitude du signal est grande, sa distribution tend vers la normale. Lorsque l’amplitude est petite, il s’agit approximativement de la distribution de Rayleigh.
Le bruit blanc gaussien est un modèle idéal pour analyser le bruit additif du canal, et la principale source de bruit dans la communication, le bruit thermique, appartient à ce type de bruit. Ses valeurs à deux instants différents ne sont pas corrélées et statistiquement indépendantes. Une fois que le bruit blanc traverse un système à bande limitée, le résultat est un bruit à bande limitée. Le bruit blanc passe-bas et le bruit blanc passe-bande sont courants dans l'analyse théorique.
Ce qui précède est l'article sur le « processus aléatoire du système de communication » présenté par Shenzhen HDV Phoelectron Technology LTD., et HDV est une société spécialisée dans la communication optique en tant qu'équipement de production principal, la propre production de l'entreprise : série ONU, série de modules optiques,Série OLT, les séries d'émetteurs-récepteurs sont des séries de produits populaires.
