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文档简介
第五章 加性高斯白噪声信道的 最佳接收机,主要内容: 最佳接收机的实现 最佳接收机性能 最佳接收机(无记忆调制、CPM信号、 随机相位信号),主要概念: 加性高斯白噪声 相关解调器 匹配滤波解调器 最大似然序列检测器 MAP检测器 M元正交信号 错误概率 性能,一. AWGN信道的接收信号模型及分析 1. 接收信号模型 发送传输信号 持续时间 接收信号 表示具有有功率密度谱 的加性 高斯白噪声的样本函数。,最佳的概念 接收机错误概率最小 接收机分析:由信号解调器和检测器组成 功能: 信号解调器:将接收波形变换成n维向量 ,N为发送 信号波形的维数。 检测器:根据向量 在M个可能信号波形 中判定哪一个波形被发送。,2. 信号解调器的实现 (a)基于信号相关器的实现方法(相关解调器) (b)基于匹配滤波器的实现方法(匹配滤波器) (a)相关解调器 将接收信号和噪声分解成N维向量 接收信号和噪声可展开成线性加权正交基函数 可能发送信号集 中的每一个信号可 表示成 的加权线性组合。 在有噪声的情况下, 不构建噪声空间。,接收信号通过一组并行的N个互相关器,计算 在N个基函数 上的投影。 信号由具有分量 的向量 表示, 分量是随机变量,由加性噪声决定 (信道特性决定),在 间隔, 接收信号 零均值高斯噪声过程 表示原噪声过程 与 在基函数 上 投影的相应部分之差。,对于噪声:均值 协方差 噪声分量 是零均值,具有共同方差 的不相关的高斯随机变量。 对于信号:在发送第m个信号的条件下,相关器输 出 是高斯随机变量。 信号 是确定的,信号分量也是 确定的 综合 不相关 统计独立 发送第m个信号的条件下, 相关器输出 是统计独立的高斯变量。,的条件PDF可简单表示为: 又,( 零均值高斯过程),与N个相关器输出 是不相关的。 哪一个信号波形被发送, 不包含与判决有 关的任何信息。 所以:有关的信息全部包含在相关器的输出 中。,(b)匹配滤波器 3. 最佳检测器 根据每个信号间隔中向量r的观测值对该间隔内 的发送信号作出判决,并使正确判决概率最大。 后验概率计算判决规则,后验概率定义为: 选择相应后验概率集 中最大值的信号 最大后验概率(MAP)准则,由贝叶斯规则,后验概率可表示为 是给定 条件下的观测向量的条件PDF 是第m个发送信号的先验概率 基于寻求能使 最大的信号的判决规则 等价于寻求使 最大的信号。,似然函数:条件PDF 最大似然准则:在M个信号上 最大的判决准则 已知: 取自然对数: 使欧氏距离最小的信号,称为相关量度。 确定m中哪一个信号被发送。 对于信号不等概时,最佳检测判决的依据是式: 或等价度量 4. 最大似然序列检测器,二. 最佳接收机性能 1. 无记忆调制 PAM 脉幅调制 (1)二进制调制的错误概率 信号波形 对于一维向量,基于相关量度 判决规则将r与阈值零进行比较, 若 ,则判为 若 ,则判为 在给定发送 的情况下,错误概率就是 的概率 (一样) 平均错误概率是,(2)M元正交信号的错误概率 (3)M元双正交信号的错误概率 (4)M元二进制编码信号的错误概率 (5
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