Mind a jel, mind a zaj a kommunikációban véletlenszerű folyamatoknak tekinthető, amelyek időben változnak.
A véletlenszerű folyamat egy valószínűségi változó és egy időfüggvény jellemzőivel rendelkezik, és két különböző, de egymással szorosan összefüggő nézőpontból írható le:①a véletlenszerű folyamat végtelen mintafüggvények gyűjteménye;②A véletlen folyamat valószínűségi változók halmaza.
Egy véletlenszerű folyamat statisztikai jellemzőit az eloszlásfüggvénye vagy a valószínűségi sűrűségfüggvény írja le. Ha egy véletlenszerű folyamat statisztikai jellemzői függetlenek a kiindulási időponttól, akkor azt szigorúan stabil folyamatnak nevezzük.
A digitális jellemzők egy másik tömör módja a véletlenszerű folyamatok leírásának. Ha a folyamat középértéke állandó és az R (T1, T1+ τ)= R (T) autokorrelációs függvény a folyamatot általánosított stacionárius folyamatnak nevezzük.
Ha egy folyamat szigorúan stabil, akkor nagyjából stabilnak kell lennie; különben nem biztos, hogy igaz.Ha egy folyamat időátlaga megegyezik a megfelelő statisztikai átlaggal, a folyamat ergodikus.Ha egy folyamat ergodikus, akkor stabil is; különben nem biztos, hogy igaz.
Az általánosított stacionárius folyamat R (T) autokorrelációs függvénye az R időkülönbség páros függvénye, és R (0) egyenlő a teljes átlagos teljesítménnyel, ami R（ τ) maximális érték. A teljesítményspektrális sűrűség (P) ξ (f) a Fourier-transzformáció R() autokorrelációs függvénye (Wiener Minchin-tétel). Ez a transzformációpár határozza meg az idő- és frekvenciatartomány közötti konverziós kapcsolatot. A Gauss-folyamat valószínűségi eloszlása a normál eloszlást követi, teljes statisztikai leírásához csupán a numerikus jellemzőire van szükség. Az egydimenziós valószínűség-eloszlás csak az átlagtól és a szóródástól, a kétdimenziós valószínűség-eloszlás pedig főként a korrelációs függvénytől függ. A Gauss-folyamat a lineáris transzformáció után még mindig Gauss-folyamat. A normál eloszlási függvény és a Q (x) vagy ERF (x) függvény közötti kapcsolat nagyon hasznos a digitális kommunikációs rendszerek zajellenes teljesítményének elemzésében. Stacionárius sztochasztikus folyamat Miután I (T) áthalad a lineáris rendszeren, a ξ 0 (T) kimeneti folyamata is stabil.
A keskeny sávú véletlenszerű folyamatok és a szinuszhullámok, valamint a keskeny sávú Gauss-zaj statisztikai jellemzői alkalmasabbak modulációs rendszerek, sáváteresztő rendszerek és vezeték nélküli kommunikációs fading többutas csatornák elemzésére. A kommunikációban a három gyakori eloszlás a Rayleigh-eloszlás, a rizs-eloszlás és a normál eloszlás: a szinuszos vivőjel és a keskeny sáv burkológörbéje. A Gauss-zaj általában rizseloszlás. Ha a jel amplitúdója nagy, akkor normális eloszlásra hajlik; ha az amplitúdó kicsi, akkor ez megközelítőleg Rayleigh-eloszlás.
A Gauss-féle fehér zaj ideális modell a csatorna additív zajának elemzésére, és a kommunikációs hőzaj fő zajforrása ehhez a zajtípushoz tartozik. Értékei bármely két különböző időpontban nem korrelálnak és statisztikailag függetlenek. Miután a fehér zaj áthalad a sávkorlátozott rendszeren, az eredmény sávkorlátozott zaj. Az elméleti elemzésben gyakori az aluláteresztő fehérzaj és a sáváteresztő fehérzaj.
A fenti „kommunikációs rendszer véletlenszerű folyamata” című cikket a Shenzhen HDV phoelectron Technology Co., Ltd. hozta el Önnek. Reméljük, ez a cikk segíthet tudásának bővítésében. Ezen a cikken kívül, ha egy jó optikai szálas kommunikációs berendezéseket gyártó céget keres, fontolóra vehetirólunk.
A Shenzhen HDV phoelectron Technology Co., Ltd. elsősorban kommunikációs termékek gyártója. Jelenleg a legyártott berendezések lefedik aONU sorozat, optikai modul sorozat, OLT sorozat, ésadó-vevő sorozat. Testreszabott szolgáltatásokat tudunk nyújtani különböző forgatókönyvekhez. Szívesenkonzultáljon.
