Baik sinyal maupun gangguan dalam komunikasi dapat dianggap sebagai proses acak yang berubah seiring waktu.
Proses acak mempunyai ciri-ciri variabel acak dan fungsi waktu, yang dapat digambarkan dari dua sudut pandang yang berbeda namun berkaitan erat: (1) Proses acak adalah himpunan fungsi sampel tak terhingga; (2) Proses acak adalah sekumpulan variabel acak.
Sifat statistik dari proses acak dijelaskan oleh fungsi distribusi atau fungsi kepadatan probabilitasnya. Jika sifat statistik suatu proses acak tidak bergantung pada titik awal waktu, maka proses tersebut disebut proses stasioner ketat.
Fitur numerik adalah cara lain yang tepat untuk menggambarkan proses acak. Jika rata-rata proses konstan dan fungsi autokorelasi R(t1,t1+τ)=R(T), maka proses dikatakan stasioner tergeneralisasi.
Jika suatu proses benar-benar stasioner, maka proses tersebut pasti stasioner secara luas, dan sebaliknya belum tentu benar.
Suatu proses disebut ergodik jika rata-rata waktunya sama dengan rata-rata statistik yang bersangkutan.
Jika suatu proses bersifat ergodik, maka proses tersebut juga stasioner, dan sebaliknya belum tentu benar.
Fungsi autokorelasi R(T) dari proses stasioner umum adalah fungsi genap dari perbedaan waktu r, dan R(0) sama dengan daya rata-rata total dan merupakan nilai maksimum R(τ). Kerapatan spektral daya Pξ(f) adalah transformasi Fourier dari fungsi autokorelasi R(ξ) (teorema Wiener - Sinchin). Pasangan transformasi ini menentukan hubungan konversi antara domain waktu dan domain frekuensi. Distribusi probabilitas proses Gaussian mengikuti distribusi normal, dan deskripsi statistik lengkapnya hanya memerlukan karakteristik numeriknya. Distribusi probabilitas satu dimensi hanya bergantung pada mean dan varians, sedangkan distribusi probabilitas dua dimensi terutama bergantung pada fungsi korelasi. Proses Gaussian tetap merupakan proses Gaussian setelah transformasi linier. Hubungan antara fungsi distribusi normal dan fungsi Q(x) atau erf(x) sangat berguna dalam menganalisis kinerja anti-noise sistem komunikasi digital. Setelah proses acak stasioner ξi(t) melewati sistem linier, proses keluarannya ξ0(t) juga stabil.
Karakteristik statistik dari proses acak pita sempit dan gelombang sinus ditambah derau Gaussian pita sempit lebih cocok untuk analisis saluran multipath fading dalam sistem modulasi/sistem bandpass/komunikasi nirkabel. Distribusi Rayleigh, Distribusi Beras, dan Distribusi Normal adalah tiga distribusi umum dalam komunikasi: selubung sinyal pembawa sinusoidal ditambah derau Gaussian pita sempit umumnya merupakan distribusi Beras. Ketika amplitudo sinyal besar, maka distribusinya cenderung normal. Jika amplitudonya kecil, maka mendekati distribusi Rayleigh.
Derau putih Gaussian adalah model ideal untuk menganalisis derau tambahan saluran, dan sumber derau utama dalam komunikasi, derau termal, termasuk dalam jenis derau ini. Nilai-nilainya pada dua waktu berbeda tidak berkorelasi dan independen secara statistik. Setelah derau putih melewati sistem terbatas pita, hasilnya adalah derau terbatas pita. White noise low-pass dan white noise band-pass umum terjadi dalam analisis teoretis.
Di atas adalah artikel "proses acak sistem komunikasi" yang dipersembahkan oleh Shenzhen HDV Phoelectron Technology LTD., dan HDV adalah perusahaan yang mengkhususkan diri dalam komunikasi optik sebagai peralatan produksi utama, produksi perusahaan sendiri: seri ONU, seri modul optik,seri OLT, seri transceiver adalah rangkaian produk panas.
