Cả tín hiệu và tiếng ồn trong giao tiếp đều có thể được coi là quá trình ngẫu nhiên thay đổi theo thời gian.
Quá trình ngẫu nhiên có đặc điểm là biến ngẫu nhiên và hàm thời gian, có thể được mô tả từ hai góc độ khác nhau nhưng có liên quan chặt chẽ với nhau: (1) Quá trình ngẫu nhiên là tập hợp các hàm mẫu vô hạn; (2) Một quá trình ngẫu nhiên là một tập hợp các biến ngẫu nhiên.
Các thuộc tính thống kê của các quá trình ngẫu nhiên được mô tả bằng hàm phân phối hoặc hàm mật độ xác suất của chúng. Nếu các đặc tính thống kê của một quá trình ngẫu nhiên không phụ thuộc vào thời điểm bắt đầu thì nó được gọi là quá trình dừng nghiêm ngặt.
Các đặc điểm số là một cách khác để mô tả các quá trình ngẫu nhiên. Nếu giá trị trung bình của quá trình là không đổi và hàm tự tương quan R(t1,t1+τ)=R(T), thì quá trình được cho là dừng tổng quát.
Nếu một quá trình là dừng hoàn toàn thì nó phải có tính dừng nói chung và ngược lại không nhất thiết đúng.
Một quá trình là ergodic nếu trung bình thời gian của nó bằng trung bình thống kê tương ứng.
Nếu một quá trình là ergodic thì nó cũng đứng yên và ngược lại không nhất thiết đúng.
Hàm tự tương quan R(T) của một quá trình dừng tổng quát là hàm chẵn của chênh lệch thời gian r và R(0) bằng tổng công suất trung bình và là giá trị tối đa của R(τ). Mật độ phổ công suất Pξ(f) là biến đổi Fourier của hàm tự tương quan R(ξ) (định lý Wiener - Sinchin). Cặp phép biến đổi này xác định mối quan hệ chuyển đổi giữa miền thời gian và miền tần số. Phân bố xác suất của quá trình Gauss tuân theo phân bố chuẩn và mô tả thống kê đầy đủ của nó chỉ yêu cầu các đặc tính số của nó. Phân bố xác suất một chiều chỉ phụ thuộc vào giá trị trung bình và phương sai, trong khi phân bố xác suất hai chiều phụ thuộc chủ yếu vào hàm tương quan. Quá trình Gaussian vẫn là quá trình Gaussian sau khi biến đổi tuyến tính. Mối quan hệ giữa hàm phân phối chuẩn và hàm Q(x) hoặc erf(x) rất hữu ích trong việc phân tích hiệu suất chống nhiễu của hệ thống truyền thông kỹ thuật số. Sau khi quá trình ngẫu nhiên dừng ξi(t) đi qua hệ thống tuyến tính, quá trình đầu ra ξ0(t) của nó cũng ổn định.
Các đặc tính thống kê của quá trình ngẫu nhiên băng hẹp và nhiễu Gaussian băng tần cộng với sóng hình sin phù hợp hơn để phân tích các kênh đa đường mờ dần trong hệ thống điều chế/hệ thống băng thông/truyền thông không dây. Phân phối Rayleigh, phân phối Rice và phân phối chuẩn là ba phân phối phổ biến trong truyền thông: đường bao của tín hiệu sóng mang hình sin cộng với nhiễu Gaussian băng hẹp nói chung là phân phối Rice. Khi biên độ tín hiệu lớn, nó có xu hướng phân phối chuẩn. Khi biên độ nhỏ thì nó xấp xỉ phân bố Rayleigh.
Nhiễu trắng Gaussian là mô hình lý tưởng để phân tích nhiễu phụ của kênh và nguồn nhiễu chính trong truyền thông, nhiễu nhiệt, thuộc loại nhiễu này. Giá trị của nó ở bất kỳ hai thời điểm khác nhau đều không tương quan và độc lập về mặt thống kê. Sau khi tiếng ồn trắng đi qua một hệ thống bị giới hạn băng tần, kết quả là tiếng ồn bị giới hạn băng tần. Nhiễu trắng thông thấp và nhiễu trắng thông dải là phổ biến trong phân tích lý thuyết.
Trên đây là bài viết "quy trình ngẫu nhiên của hệ thống truyền thông" do HDV Phoelectron Technology LTD., Thâm Quyến mang đến cho bạn, và HDV là công ty chuyên về truyền thông quang học làm thiết bị sản xuất chính, do chính công ty sản xuất: dòng ONU, dòng mô-đun quang,Dòng OLT, dòng máy thu phát là dòng sản phẩm hot.
