通信原理课程研讨-窄带&宽带调角波信噪比增益的推导
窄带系统特性

《概率论与随机信号分析》实验报告 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄一.实验目的和任务1.了解窄带系统的特性2.了解信号和噪声经过窄带系统前后的统计性二.实验原理介绍如果带通信号的带宽与中心频率相比非常小,即|ω2-ω1|<<ω0(或ωm<<ω0),则称它为窄带信号或准单频信号。
只有噪声时,输出噪声幅度服从正态分布,而包络服从瑞利分布。
三.实验设备介绍1.IBM PC 机一台;2.MA TLAB 工具软件。
四.实验内容和步骤%噪声经过窄带系统close allclear all%信号、噪声产生和滤波器设计f0=30e+6; %系统中心频率fs=5.7*f0; %采样频率bb=3e+6; %滤波器带宽%巴菲奥斯滤波器设计[b0 a0]=butter(2,[(f0-bb/2)/(fs/2),(f0+bb/2)/(fs/2)]); %带通Butterworth滤波器系数[bv av]=butter(2,bb/2/(fs/2)); %低通Butterworth滤波器系数[h ff]=freqz(b0,a0,100,fs); %带通滤波器频率响应plot(ff,abs(h))title('系统频率响应');grid on%信号及其频谱figuret1=10e-6; %信号时宽t=0:1/fs:t1;ss=sin(2*pi*f0*t); %信号时域表示subplot(2,3,1)plot(t,ss)title('输入信号');grid onsubplot(2,3,4);n=length(ss);f1=(0:(n-1)/2)/n*fs; %频域频率点n1=length(f1);fss=abs(fft(ss));plot(f1,fss(1:n1))title('输入信号频谱');grid on;%信号经过系统ys=filter(b0,a0,ss); %信号经过BPF后输出subplot(2,3,2)plot(t,ys)title('输入信号');grid onsubplot(2,3,5);fys=abs(fft(ys)); %中频输出后FFTplot(f1,fys(1:n1))title('输入信号频谱');grid on;%信号直方图统计subplot(2,3,3)hs=ss;hist(hs,20);title('滤波前信号大小直方图')subplot(2,3,6)hs=ys;hist(hs,20);title('滤波后信号大小直方图')%噪声及其功率谱figure;sn=rand(1,n); %U(0,1)噪声sn=2*sn-1; %U(-1,1)噪声subplot(2,3,1)plot(t,sn);title('输入噪声U(-1,1)');grid on;subplot(2,3,4);rn=xcorr(sn,sn,'biased'); %噪声的相关函数fn=abs(fft(rn));f2=(0:n-1)/(2*n+1)*fs;plot(f2,fn(1:n));title('输入噪声功率谱');grid on;%噪声经过系统yn=filter(b0,a0,sn);subplot(2,3,2)plot(t,yn);title('输出噪声');grid onsubplot(2,3,5)rn=xcorr(yn,yn,'biased');fn=abs(fft(rn));plot(f2,fn(1:n))title('输出噪声功率谱');grid on;%噪声直方图统计subplot(2,3,3)hs=sn;hist(hs,20);title('滤波前噪声大小直方图')subplot(2,3,6);hs=yn;hist(hs,20);%信号+噪声figure;x=ss+sn;subplot(2,3,1)plot(t,x)title('输入信号+噪声');grid on;rn=xcorr(x,x,'biased'); %相关函数fn=abs(fft(rn));subplot(2,3,4)plot(f2,fn(1:n))title('输入信号+噪声功率谱');grid on;%滤波后的信号+噪声y=filter(b0,a0,x);subplot(2,3,2)plot(t,y)title('输出信号+噪声');grid onsubplot(2,3,5)fy=xcorr(y,y,'biased');fy=abs(fft(fy));plot(f2,fy(1:n))title('输入信号+噪声功率谱');grid on;%信号+噪声直方图统计subplot(2,3,3)hs=x;hist(hs,20);title('滤波前信噪大小直方图')subplot(2,3,6)hs=y;i=find(hs<0); %检波hs(i)=0;hs=filter(bv,av,hs); %滤波hist(hs,20);title('滤波后信噪幅度直方图')五.实验体会经过本次试验操作,了解窄带系统的特性和信号和噪声经过窄带系统前后的统计特性,并且学会了用MATLAB工具软件进行仿真,通过改变信号参数和滤波带宽,观察不同带宽时输出噪声的波形和概率统计。
第5章-窄带随机过程

第五章 窄带随机过程5.1 窄带随机过程的概念1. 通信工程中的信号频率在通信工程中,如雷达、广播、电视等信号,在传输中信号有相对固定的信号频率。
对于有相对固定频率的信号,其数学表达方法的研究是非常重要的。
2. 窄带随机过程(1) 带通随机过程的定义若随机过程)(t X 的谱密度满足:⎩⎨⎧∆<-=其它0)()(0ωωωωωS S X 则称)(t X 为带通过程。
带通过程的谱密度的图解如下图。
(2) 窄通随机过程的定义若)(t X 为带通过程,且0ωω<<∆,即中心频率过大于谱宽,则称)(t X 为窄通随机过程。
3. 窄带随机过程的解析表达方法之一:莱斯表示法(1)窄带随机过程的莱斯表示定理:任何一个实窄带随机过程)(t X 都可表示为下式:)sin()()cos()()(00t t b t t a t X ωω-=证明:略。
注:证明过程要用到一种重要的数学变换――希尔伯特变换,此变换需掌握。
(2) )(t a 、)(t b 的性质 ①)(t a 、)(t b 都是实随机过程。
②0))(())((==t b E t a E . 。
③)(t a 与)(t b 各自广义平稳,联合平稳,且:)()(ττb a R R =。
④))(())(())((222t X E t b E t a E ==,由此可得方差22b a σσ=。
⑤0)0(=ab R ,这说明)(t a 与)(t b 在同一时刻正交。
⑥)()(ωωb a S S =。
4. 窄带随机过程的解析表达方法之二:准正弦振荡表示法定理:实窄带随机过程)(t X 都可表示为下式:))(cos()()(0t t t A t X Φ+=ω证明:由莱斯表示法有:)()()(22t b t a t A +=, )()()(t a t b arctgt =Φ )(t A 与)(t Φ都是慢变化的随机过程。
慢变化是指)(t A 与)(t Φ随时间变化比)cos(0t ω随时间的变化要缓慢得多。
窄带物联网通信技术的设计与实现

窄带物联网通信技术的设计与实现近年来,随着物联网的不断发展,窄带物联网通信技术也成为了研究热点。
与传统的宽带通信技术相比,窄带物联网通信技术具有较低的功耗、更广的覆盖范围和更低的成本等优势,因此在实际应用中具有广泛的应用前景。
本文将详细介绍窄带物联网通信技术的设计和实现。
一、窄带物联网通信技术的概述窄带物联网通信技术,简称NB-IoT,是一种专为物联网应用而设计的低功耗、广覆盖的无线通信技术。
它采用窄带调制技术和前向纠错编码技术,能够在低速移动和低信号强度环境下实现稳定的数据传输。
与传统的宽带通信技术相比,NB-IoT采用单通道全双工通信模式,可以显著降低功耗和成本,从而更好地适应物联网应用的需求。
二、NB-IoT的通信架构NB-IoT采用了三种不同的传输模式:延迟容忍模式、延迟敏感模式和周期性报告模式。
在延迟容忍模式下,设备可以优先使用低能耗传输方式,而在延迟敏感模式和周期性报告模式下,设备则会使用更高速的传输方式。
NB-IoT通信系统主要由UE(User Equipment)、eNB(Evolved NodeB)和核心网组成。
其中UE是物联网设备,它与eNB进行通信,而eNB则是与核心网连接的无线基站。
三、NB-IoT的物理层设计NB-IoT的物理层设计采用的是扩频技术,用于提高信噪比并降低多径干扰。
同时,NB-IoT还使用CE级低密度奇偶校验(LDPC)编码、Turbo交织、分集和调度技术,用于提高传输速率和抗干扰能力。
在NB-IoT中,物理层设计的关键是功耗控制。
为了保证低功耗和长寿命,NB-IoT采用了多种低功耗技术,例如模块化电源管理、文本优化和快速休眠模式等。
四、NB-IoT的网络优化技术NB-IoT的网络优化技术是确保设备在复杂环境下能够进行正常通信的关键。
NB-IoT采用了多种优化技术,例如功率控制、频率合并和小区优先级调度等,以避免网络拥塞和降低信噪比。
此外,NB-IoT还可以通过覆盖区域调整和频率规划等技术,进一步优化网络性能,并提高信号质量和覆盖范围。
窄带载波拓扑-概述说明以及解释

窄带载波拓扑-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容通常用来介绍文章的主题和背景,向读者提供必要的背景信息,并引起读者的兴趣。
在撰写"窄带载波拓扑"文章的概述部分时,可以采用以下方式进行写作:在通信技术的发展过程中,窄带载波拓扑作为一种重要的通信技术,在各个领域展现出广泛的应用前景。
窄带载波拓扑是指利用窄带载波进行信息传输和信号处理的技术,它采用较低的频带宽度进行数据传输,具有抗干扰性强、通信安全性高以及能耗低等优点。
随着物联网、智能城市以及工业自动化等领域的不断发展,对可靠性、实时性和稳定性要求也越来越高。
在这些应用场景下,窄带载波拓扑技术的优势得到了充分的展现。
它可以通过优化载波分配和资源管理,提高系统的传输效率和容量,实现多信道数据传输和实时监测。
本文将详细介绍窄带载波拓扑的定义、特点以及在不同领域的应用。
首先,我们将阐述窄带载波的概念和特点,包括其在频域和时域上的表现。
其次,我们将探讨窄带载波拓扑在通信、物联网、军事等领域的广泛应用,包括其在设备连接、传感器网络以及远程监测等方面的应用案例。
通过对窄带载波拓扑技术的研究,我们可以更好地理解其在不同领域中的运用和潜在优势,并为未来的发展提供有益的启示。
本文旨在为读者提供关于窄带载波拓扑技术的全面了解,并展望其未来发展的趋势。
通过本文的阅读,读者将能够更好地了解窄带载波拓扑技术的概念、特点和应用领域,并对其未来发展趋势有一定的了解。
在信息时代的浪潮中,窄带载波拓扑技术必将继续发挥重要的作用,推动通信技术不断创新和进步。
1.2 文章结构文章结构部分的内容主要是对整篇文章的组织和安排进行介绍,旨在为读者提供一个整体框架,使其能更好地理解和阅读文章。
以下是关于文章结构部分的一个可能的内容安排:文章结构本文将按照以下方式进行组织和呈现窄带载波拓扑的相关内容:引言部分将首先给出对窄带载波拓扑的概述,介绍其基本概念和特点。
无线通信原理与应用-第八章 窄带CDMA移动通信系统

第八章 窄带CDMA移动通信系统
● 射频带宽: 第一频道 2 × 1.77MHz; 第二频道 2 × 1.23MHz。
● 调制方式: 基站 QPSK; 移动台OQPSK。
● 扩频方式: DS(直接序列扩频)。
第八章 窄带CDMA移动通信系统
● 语音编码: 可变速率CELP,最大速率为8kbit/s,最大数据速率 为9.6kbit/s,每帧时间为20ms。
(5)系统容量大,而且具有软容量特性 容量: IS-95 CDMA蜂窝移动通信系统 =4*TDMA系统的4倍 =20*FDMA系统(AMPS)的20倍
CDMA系统具有软容量。
第八章 窄带CDMA移动通信系统
(6) CDMA系统必须采用功率控制技术 下行链路功率控制:使基站按所需的最小功率进行发 射,减小对其他小区的同频干扰 上行链路功率控制:保证所有移动用户到达基站的信 号功率相等,且为业务质量要求的最小功率,既避免 发生远近效应,又可降低多址干扰,从而提高了系统 容量。
第八章 窄带CDMA移动通信系统
IS-95规定的基本频道(或首选频道)号码:
B系统为384:
移动台发射频率 = 0.03 × 384 + 825.00 = 836.52(MHz); 基站发射频率 = 0.03 × 384 + 870.00 = 881.52(MHz)。
第八章 窄带CDMA移动通信系统
第八章 窄带CDMA移动通信系统
c.偏置系数K 不同的时间偏置用不同的偏置系数表示,偏置系数共 512,编号从0~511
图8-10 偏置系数
第八章 窄带CDMA移动通信系统
通常约定,出现15个连“0”后的“1”的起始时刻 为引导PN序列的头,偏置为0的引导PN序列必须在标 准时间的偶秒起始传输(即序列的头与偶秒对准)。 IS–95中规定,引导PN序列的相位偏置必须是64个 码片的倍数 最小偏置时间为64/(1.228 8 × 106) = 52.083s 这样引导PN序列的不同相位偏置总共有 215/26 = 29 = 512个
13第八章窄带随机过程

步骤1 求a(t)和b(t)的联合分布
ˆ (t)= X(t)cosw 0t X(t)sinw 0t ˆ b (t)= -X(t)sinw 0t X(t)cosw 0t
所以: (at , bt ) 的二维概率密度函数为:
f ab (at , bt ) f a (at ) fb (bt ) at2 bt2 = exp{ } 2 2 2 2 At2 1 exp{ 2 } 2 2 2 1
1
X (t )
d X (t )] ˆ ( ) d R X
E[ X (t ) X (t )] 1 d
R ( )
ˆ R XX ˆ ( ) E[ X (t ) X (t )] E[ X (t )( 1
(t),b(t )为另外两个随机过程。
ˆ )sinw t (t)= X(t)cosw 0t X(t 0 ˆ b(t)= -X(t)sinw 0t X(t)cosw 0t 证明:
证明: 若X(t)为实随机过程,则其解析过程为: ˆ X(t)=X(t) jX(t) 用乘e jw0t 上式两端得: ˆ (t)][cos w t j sin w t ] X(t)e jw0t [X(t) jX 0 0 ˆ sin w t ] j[ X(t)sin w t X(t) ˆ [X(t)cos w t X(t) cos w t ]
证明:
例题:求S (t ) sin w0t , w0 >0的希尔伯特变换。 解:
H [sin w0t ] 1
1
《窄带CDMA通信系统》课件

未来,窄带CDMA通信系统将会更加重视通信安全问题,满足大众对通信安全的需求。
总结和展望
总的来说,窄带CDMA通信系统日益在各个领域得到广泛的认可和推广,它的 重要意义深入人心。未来,随着通信技术的发展,窄带CDMA通信系统势必会 有更加广阔的发展空间,带给人们更多的智能便利。
1 可靠性高
窄带通信系统可承受大量数据图像传输,且能保证数据质量和通信的稳定性。
2 信噪比高
通过屏蔽噪声和其他频率下的干扰信号,窄带CDMA通信系统降低了信号丢包率,保证网 络通信质量。
3 成本低廉
相比其他通信模式,窄带CDMA的建设、使用和维护成本较低。
NB-IoT窄带技术的架构和协议
物联网级别架构
窄带CDMA通信系统
在智能家居和物联网应用快速发展的趋势下,窄带CDMA通信系统日益被重视。
研究背景和意义
应用需求
随着物联网应用的增多,市场发现窄带CDMA是一个高效的通信系统。
弥补缺陷
窄带CDMA系统旨在解决3G通信系统无法覆盖远程和难以利用物联网应用等问题。
新机遇
基于卫星星座的窄带CDMA应用将为人们提供独特的无线通信体验。
NB-IoT窄带技术概述
1
低功耗
NB-IoT的功耗比传统通信芯片省30%,可以节省设备能量和提高电池寿命。
2
数据传输速度
NB-IoT的下行速度比2G和3G快4-10倍,可满足物联网大数据传输需求。
3
信号覆盖范围
NB-IoT信号可以覆盖地下车库、楼房防火墙等传统信号无法覆盖的区域。
窄带CDMA的特点和优势
协议技术细节
物联网使用基于UE的架构层次结构, 将网络分为设备、中心网、核心网 3个层级构成。
实验四 窄带信号的仿真和分析

实验四 窄带信号的仿真和分析一、实验目的1熟悉窄带随机过程的定义,了解窄带随机过程产生的原理与方法。
2估计实验产生的窄带随机过程的功率谱。
二、实验仪器1计算机一台。
2 MATLAB 软件。
三、实验原理如果带通信号的带宽与中心频率相比非常小,即|ω2-ω1|<<ω0(或ωm<<ω0),则称它为窄带信号或准单频信号。
222000002022()cos[()]()()()()()cos()()sin()()()cos()()sin()()cos ()()()cos ()()(;/),0n v v v n n v n v n r A r n n s t A t t v t s t n t v t i t t q t t n t i t t q t t i t A t i t q t A t q t r rA f r t e I r σωωωωωϕσσ+=+Φ=+=-=-=Φ+=Φ+⎛⎫=≥ ⎪⎝⎭只有噪声时,输出噪声幅度服从正态分布,而包络服从瑞利分布。
四 实验内容本实验模拟产生一个窄带随机过程。
首先产生两个相互独立的随机过程 Ac(t)和As(t), 并将用两个正交载波 cos 2πf0t 和 sin 2πf0t 进行调制,如下图所示,然后进行抽样得到窄带过程的抽样。
πf 0tnTπf 0nT4.1 窄带随机过程的产生实验步骤:步骤一,理解窄带随机过程产生的框图,如图所示。
步骤二,根据所设计框图,产生两个独立的白噪声,并设计一个低通滤波器(本实验选择为)。
白噪声通过同一个低通滤波器产生两个相互独立的随机过程Ac(t)和As(t)的抽样Ac(n)和As(n);步骤三,用两个正交载波cos2πf0nT和sin2πf0nT(T为抽样间隔,假定T=1,f0=1000/π)分别对Ac(n)和As(n)进行调制,然后通过两者相减得到窄带随机过程的抽样值;步骤四,根据计算相关函数和功率谱的数学表达式估计其值;步骤五,MATLAB编程完成上述内容。
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(因为 FM (t ) A0 kFM m(t )dt 0)
2 A 2 解调输入信号功率: Si sNBFM (t ) 0 2
窄带调角时 B 2 f m
解调输入噪声功率: 解调输出信号功率:
Ni n0 BNBFM 2n0 f m
2 2 A k So so 2 (t ) 0 FM m2 (t ) 4
宽带单音调频信噪比增益为: GFM
且对单音调频,有: FM
kFM Am
So / No 3kFM 2 Am 2 ( FM 1) 2 Si / Ni m
m
则宽带单音调频非相干解调时的信噪比增益为:
GFM 3FM (FM 1)
2
GFM 3FM
3
宽带调相非相干解调时输出信号与噪声的分析
宽带调频非相干解调时输出噪声的分析
解调输出噪声为:
no (t ) kd
nQ (t ) A0
参照窄带调角相干解调时对噪声功率谱的分析,可得宽带调频解调输出
噪声功率谱为:
kd Pn ( ) n0 2 4 A0
m
m
则输出噪声功率为:
1 No 2
2 3 kd k n 2 d 0 m n d m 4 A0 0 A02 3
这是一个反向正弦型的调频-调幅波,可以使用包络检波,可以得到:
(t ) A0 0 kFM m(t )
隔去直流分量之后就可以得到输出信号:
so (t ) kd kFM m(t )
因此宽带调频解调输出信号功率为:
So so 2 (t ) kd 2 kFM 2 m2 (t )
分析宽带调角非相干解调的信噪比时,将信号与噪声分开考虑。
宽带调角非相干解调时输出信号的分析
不考虑噪声影响时,宽带调频波解调输入信号为:
sFM (t ) A0 cos t k m( t ) dt 0 FM
经过微分网络后可得:
sFM (t ) A0 0 kFM m(t ) sin 0t kFM m(t )dt
(t ) arctan
nQ (t ) A0
nQ (t ) A0
宽带调频非相干解调时输出噪声的分析
则输入信号可以近似为:
nQ (t ) x(t ) A0 nI (t ) cos 0t A0
nQ (t ) x (t ) A0 cos 0t A 0
则解调输入信号为窄带调角信号与窄带高斯白噪声的叠加,以调频为例:
c(t ) sin 0t 之后得: A0 nI (t ) 1 yp (t ) sin 20t [ A0 kFM m(t )dt nQ (t )](1 cos 20t ) 2 2
乘以相干载波
si (t ) ni (t ) [ A0 nI (t )]cos 0t [ A0 k FM m(t )dt nQ (t )]sin 0t
宽带调频非相干解调时信噪比增益的分析
综上所述,整理得:
2
宽带调角时 B 2 f m ( 1)
A0 2 解调输入信号功率: Si sFM (t ) 2 宽 解调输入噪声功率: Ni n0 BFM 2(FM 1)n0 f m
2 2 2 2 Am 解调输出信号功率: So so (t ) kd kFM 2 2 3 k n 解调输出噪声功率: No d 0 m A0 2 3
窄带调角的相干解调
乘以相干载波
c(t ) sin 0t 之后得:
A0 nI (t ) 1 yp (t ) sin 20t [ A0 kFM m(t )dt nQ (t )](1 cos 20t ) 2 2
经过低通滤波器,滤除高频分量:
1 yd (t ) A0 kFM m(t )dt nQ (t ) 2
窄带调角的相干解调输入输出信噪比
窄带单音调频信噪比增益为: GNBFM
且对单音调频,有: FM
kFM Am
So / No 3kFM 2 Am 2 Si / Ni m 2
m
则窄带单音调频相干解调时的信噪比增益为:
GNBFM 3FM
2
窄带调角的相干解调输入输出信噪比
再讨论窄带单音调相的情况:
限幅后消除了噪声同相分量对幅度的影响,得到:
经过微分网络,得:
nQ (t ) nQ (t ) sin 0t x(t ) A0 0 A A 0 0 nQ (t ) 取包络并隔去直流之后,得: no (t ) k d A0
(t ) 0 cos[ (t )] 1 sin[ (t )] (t )
以窄带调相为例:
PM (t ) A0kPM m(t )
FM (t ) A0 kFM m(t )dt
sNBPM (t ) A0 cos 0t A0kPM m(t )sin 0t
2 且微分系统的传递函数是 H ( ) j ,功率传递函数是 H ( )
2
则输出噪声的功率谱为: Pn ( )
1 n0 2 4
m
窄带调角的相干解调输入输出信噪比
输出噪声的功率谱为: Pn ( )
1 n0 2 4
m
3 n 1 2 0 m n d m 4 0 12
窄带调相在解调时不需要经过微分网络,所以调相时输出噪声功率谱为:
即: Pn ( )
1 n0 4
m
n0m 1 1 m 4 n0 d 4 2 n0 BNBPM
m
输出噪声功率为:
1 No 2
窄带调角的相干解调输入输出信噪比
其他输入输出功率均与调频相同,整理得:
m m
窄 带 调 频
2 A 单音调频时: m 2 (t ) m 2
可得输入输出信噪比分别为:
So 3 A02 kFM 2 Am2 No 2n0m3 So / No 3kFM 2 Am 2 则窄带单音调频信噪比为:GNBFM Si / Ni m 2
Si A0 2 Ni 4n0 f m
解调输入信号功率: Si sNBPM 解调输入噪声功率:
2
A0 2 (t ) 2
Ni n0 BNBFM 2n0 f m
2
A0 2 kPM 2 2 m (t ) 解调输出信号功率: So so (t ) 4 n0m 1 m 1 N n d 解调输出噪声功率: o 0 2 m 4 4
sFM (t ) A0 cos 0t (t ) A0 cos 0t cos(FM sin mt ) sin 0t sin(FM sin mt)
展开可得到幅度为由各阶贝塞尔函数构成的傅里叶级数:
sFM (t ) A0
n
J
n
( ) cos(0 nm )t
窄 带 调 相
可得输入输出信噪比分别为:
Si A0 2 Ni 4n0 f m
So A0 2 kPM 2 Am 2 No 2n0m
则窄带单音调相信噪比为:
GNBPM
So / N o kPM 2 Am 2 Si / N i
窄带调角的相干解调输入输出信噪比
窄带单音调相信噪比增益为:
宽带调角非相干解调时输出噪声的分析
讨论输出噪声功率时,设调制信号为0,即解调输入信号为:
x(t ) si (t ) ni (t ) [ A0 nI (t )]cos 0t nQ (t )sin 0t
nQ (t ) [ A0 nI (t )] nQ (t ) cos 0t arctan A0 nI (t )
窄带调角的相干解调输入输出信噪比
解调输出: yo (t )
1 A0 kFM m(t ) nQ (t ) 2
解调输出噪声以正交分量微分的形式存在,求功率时根据解调过程中噪 声正交分量的频谱求解。如下图:
窄带调角的相干解调输入输出信噪比
窄带高斯噪声进入解调器后,首先乘以相干载波,功率谱被线性搬移:
由贝塞尔函数的性质:
n
J n 2 ( ) 1
2 A 2 0 J n ( ) 2 n
2 A 2 0 S s 可得宽带单音调频的信号功率为: i FM (t ) 2
宽带调角的非相干解调
因为宽带调角波的频谱是非线性的,无法进行相干解调。 解调时采用先微分再取包络的特殊非相干解调方式,也称鉴频。 非相干解调的模型如下图:
讨论宽带调相的情况,在解调时使用鉴相器,与鉴频器类似,但在输出
经过微分电路,得到解调输出:
yo (t )
1 A0 kFM m(t ) nQ (t ) 2
窄带调角的相干解调输入输出信噪比
解调输入:
sNBFM (t ) A0 cos 0t A0kFM m(t )sin 0t
解调输出:
1 yo (t ) A0 kFM m(t ) nQ (t ) 2
2 2
即输入信号的包络和相位分别为:
(t ) [ A0 nI (t )] nQ (t )
2 2
(t ) arctan
nI 2 (t ) nQ 2 (t )
nQ (t ) A0 nI (t )
在信噪比很大时,有: A0
可以将输入信号的包络和相位近似为:
(t ) A0 nI (t )
m m
窄 带 调 频
窄带调角的相干解调输入输出信噪比
解调输入信号功率: Si sNBFM 解调输入噪声功率:
2
A0 2 (t ) 2
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