高斯信道
数学家高斯的一生
高斯(Gauss 1777~1855)生于Brunswick，位于现在德国中北部。
他的祖父是农民，父亲是泥水匠，母亲是一个石匠的女儿，有一个很聪明的弟弟，高斯这位舅舅，对小高斯很照顾，偶而会给他一些指导，而父亲可以说是一名「大老粗」，认为只有力气能挣钱，学问这种劳什子对穷人是没有用的。
高斯很早就展现过人才华，三岁时就能指出父亲帐册上的错误。
七岁时进了小学，在破旧的教室里上课，老师对学生并不好，常认为自己在穷乡僻壤教书是怀才不遇。
高斯十岁时，老师考了那道著名的「从一加到一百」，终于发现了高斯的才华，他知道自己的能力不足以教高斯，就从汉堡买了一本较深的数学书给高斯读。
同时，高斯和大他差不多十岁的助教Bartels变得很熟，而Bartels的能力也比老师高得多，后来成为大学教授，他教了高斯更多更深的数学。
老师和助教去拜访高斯的父亲，要他让高斯接受更高的教育，但高斯的父亲认为儿子应该像他一样，作个泥水匠，而且也没有钱让高斯继续读书，最后的结论是－－去找有钱有势的人当高斯的赞助人，虽然他们不知道要到哪里找。
经过这次的访问，高斯免除了每天晚上织布的工作，每天和Bartels讨论数学，但不久之后，Bartels也没有什么东西可以教高斯了。
1788年高斯不顾父亲的反对进了高等学校。
数学老师看了高斯的作业后就要他不必再上数学课，而他的拉丁文不久也凌驾全班之上。
1791年高斯终于找到了资助人－－布伦斯维克公爵费迪南(Braunschweig)，答应尽一切可能帮助他，高斯的父亲再也没有反对的理由。
隔年，高斯进入Braunschweig学院。
这年，高斯十五岁。
在那里，高斯开始对高等数学作研究。
并且独立发现了二项式定理的一般形式、数论上的「二次互逆定理」(Law of Quadratic Reciprocity)、质数分布定理(prime numer theorem)、及算术几何平均(arithmetic-geometric mean)。
基于MATLAB的高斯白噪声信道分析报告
基于MATLAB的⾼斯⽩噪声信道分析报告基于matlab⾼斯⽩噪声信道分析系统的设计××（陕西理⼯学院物理与电信⼯程学院通信⼯程专业1202班，陕西汉中 723003）指导教师：吴燕[摘要] MATLAB 是⼀种⽤于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的⾼级技术计算语⾔和交互式环境。
本⽂在matlab的环境下构建了BFSK在⾼斯⽩噪声信道中传输的系统模型，通过simulink程序仿真，研究系统的误码率与信道质量的关系，找到在⾼斯⽩噪声信道上传输的最⼤信噪⽐及所需发射功率和调制频率，从⽽得出该系统在⾼斯⽩噪声信道中的最佳传输性能。
[关键词] MATLAB；⾼斯⽩噪声；信道分析；simulink仿真Design and production of the Gauss white noise channel analysis system based on MATLAB××(Grade 2012,Class 2,Major of Communication Engineering,School of Physics and Telecommunication Engineering of Shaanxi University of Technology,Hanzhong 723003,Shaanxi)Tutor: Wu YanAbstract: MATLAB is a high-level technical computing language and interactive environment for the development of algorithms, data visualization, data analysis and numerical calculation. This article in the matlab environment build BFSK in AWGN channel model simulation,by running simulation the program on the system of quality of error rate and channel relationships,found in AWGN channel transport of maximum signal-to-noise ratio and the desired transmitter power.Key words:MA TLAB; Gauss white noise; channel analysis; Simulink simulation⽬录1.绪论 .................................... 错误！未定义书签。
深入理解高斯白噪声（AWGN）信道
高斯信道百科名片高斯信道（Gaussian channel，通信专业术语）是一个射频通信信道，其包含了各种频率的特定噪声频谱密度的的特征，从而导致了信道中错误的任意分布。
目录信道与高斯信道1.信道(information channels,通信专业术语)是信号的传输媒质，可分为有线信道和无线信道两类。
有线信道包括明线、对称电缆、同轴电缆及光缆等。
无线信道有地波传播、短波电离层反射、超短波或微波视距中继、人造卫星中继以及各种散射信道等。
如果我们把信道的范围扩大，它还可以包括有关的变换装置，比如：发送设备、接收设备、馈线与天线、调制器、解调器等，我们称这种扩大的信道为广义信道，而称前者为狭义信道。
2.信道：信息传输的媒质或渠道。
在电信或光通信（光也是一种电磁波）场合，信道可以分为两大类：一类是电磁波的空间传播渠道，如短波信道、超短波信道、微波信道、光波信道等；另一类是电磁波的导引传播渠道。
如明线信道、电缆信道、波导信道、光纤信道等。
前一类信道是具有各种传播特性的自由空间，所以习惯上称为无线信道；后一类信道是具有各种传输能力的导引体，习惯上就称为有线信道。
信道的作用是把携有信息的信号（电的或光的）从它的输入端传递到输出端，因此，它的最重要特征参数是信息传递能力（也叫信息通过能力）。
在典型的情况（即所谓高斯信道）下，信道的信息通过能力与信道的通过频带宽度、信道的工作时间、信道的噪声功率密度（或信道中的信号功率与噪声功率之比）有关：频带越宽，工作时间越长，信号与噪声功率比越大，则信道的通过能力越强移动通信高斯信道理论模型高期信道，最简单的信道，常指加权高斯白噪声(AWGN)信道。
这种噪声假设为在整个信道带宽下功率谱密度(PDF)为常数，并且振幅符合高斯概率分布。
高期信道对于评价系统性能的上界具有重要意义，对于实验中定量或定性地评价某种调制方案、误码率(BER)性能等有重要作用。
加性高斯白噪声（Additive White Gaussian Noise，AWGN）在通信领域中指的是一种幅度服从高斯分布，各频谱分量在频谱域上服从均匀分布(即白噪声)的噪声信号。
通信原理中的k指的是
通信原理中的k指的是通信原理中的k指的是高斯信道容量的系数，也称为香农容量。
通信原理是研究信息的传递过程以及如何在传递中产生干扰和噪声的科学。
k是一个重要的参数，用于描述信道的性能和信息传输的速率。
首先，我们需要了解信道容量的概念。
信道容量指的是在给定的信道条件下，能够传输的最大信息速率。
它是一个重要的性能指标，可以用来评估一种通信系统的效果。
通常情况下，信道容量取决于信号的功率、带宽和信噪比等参数。
在通信系统中，高斯信道是一种常见的理想信道模型，它假设信道的噪声是高斯白噪声，且信号传输满足高斯分布。
高斯信道是一种最理想的信道，因为它是对一大类实际通信信道的统计描述。
k值是在高斯信道容量公式中的一个常数。
香农容量公式是由克劳德·香农提出的，用于计算在给定信道条件下的最大传输速率。
公式为：C = B * log2(1 + S/N)其中，C指的是信道容量，B是信道的带宽，S表示信号的信号功率，N表示信噪比。
在公式中，k是一个常数，它与信噪比有关。
k的值取决于信道的特性，例如信道的带宽和噪声功率谱密度。
对于高斯信道，k的具体取值为1/log2(e)，其中e是自然对数的底。
这个值是由于高斯信道的噪声是高斯白噪声的统计特性所确定的。
高斯信道容量公式中的k值的作用是对信道容量进行归一化，使其与信号和噪声功率的比值S/N保持一致。
公式中的对数项是为了使信道容量的单位与信号和噪声功率的单位一致。
总之，通信原理中的k值是用来计算高斯信道容量的一个常数。
它通过对信道容量公式中的对数项进行归一化，使得信道容量的单位与信号和噪声功率的单位一致。
k值取决于信道的特性，例如信号的带宽和噪声功率谱密度。
高斯信道容量公式是用于计算在给定信道条件下的最大传输速率的重要工具。
MPSK在高斯和瑞利信道中误码率性能的研究
M-PSK 调制在高斯信道和Rayleigh 衰落信道中的平均误码率性能研究1. 背景MPSK - multiple phase shift keying 多进制数字相位调制，又称多相制，是二相制的推广。
它是利用载波的多种不同相位状态来表征数字信息的调制方式，多进制数字相位调制也有绝对相位调制（MPSK ）和相对相位调制（MDPSK ）两种，在M 进制数字相位调制中，四进制绝对移相键控（4PSK ，又称QPSK ）应用较为广泛，它的优点是已调信号具有相对窄的功率谱和对放大设备没有线性要求,不足之处是其频谱利用率低于线性调制技术。
1780年以后,四相绝对移相键控(QPSK)技术以其抗干扰性能强、误码性能好、频谱利用率高等优点,广泛应用于数字微波通信系统、数字卫星通信系统、宽带接入、移动通信及有线电视系统之中。
2. MPSK 调制解调基本原理2.1 基本原理一个MPSK 信号码元可以表示为)cos()(0k k t A t S θω+= M k ,,2,1 =式中：A 为常数；k θ为一组间隔均匀的受调制相位，其值取决于基带码元的取值。
所以它可以写为)1(2-=k Mk πθ M k ,,2,1 = 通常M 取2的某次幂：k M 2= 为正整数k在后面的分析中，为了不失一般性，可令其中的A=1，然后将MPSK 信号码元表示为t b t a t t s o k k k k ωωθωsin cos )cos()(00-=+=式中：k k k k b a θθsin ,cos ==。
上式表明，MPSK 信号可以看作是由正弦和余弦两个正交分量合成的信号。
它们的振幅分别是k a 和k b ，并且122=+k k b a 。
这就是说，MPSK 信号码元可以看做是两个特定的MASK 信号之和。
2.2 QPSK 调制原理框图 2.2.1相乘电路调制图2—1相乘电路产生QPSK法图中输入基带信号A(t)是二进制不归零双极性码元，它被“串/并转换”电路变成两路码元a和b后，其每个码元的时间是输入码元的的2倍。
ofdm中多径衰落信道和高斯信道的区别
ofdm中多径衰落信道和高斯信道的区别
OFDM（正交频分复用）中多径衰落信道和高斯信道在以下几个方面有区别：
1. 多径衰落信道的特点：在无线通信中，信号在传播过程中会经历多个路径，每条路径上的信
号到达接收端的时间和相位可能不同，导致信号叠加和干扰。
多径衰落信道的特点是存在多个传播路径，且这些路径之间可能存在相位差，时间延迟以及振幅衰减等。
2. 高斯信道的特点：高斯信道是一种理想化的信道模型，假设信道噪声为白高斯噪声，无频率
选择性、时钟跟踪误差、多路径等问题。
在高斯信道中，信号传输受到噪声的影响，但不存在多径效应。
3. 多径衰落信道对OFDM的影响：由于OFDM采用了正交多载波技术，每个子载波之间正交
独立，能够有效对抗多径延时扩展产生的码间干扰。
但多径衰落仍然会引入子载波之间的频率选择性衰落，导致码字错误率增加。
4. 高斯信道对OFDM的影响：在高斯信道中，由于不存在多径衰落，只有噪声的影响。
因此，OFDM在高斯信道中可以达到理论极限性能，即每个子载波上的传输速率接近信道带宽的极限。
综上所述，多径衰落信道和高斯信道在信道特性和对OFDM性能的影响上存在明显的区别。
不同调制方式下高斯信道容量的计算
不同调制方式下高斯信道容量的计算高斯信道通常是指在无线通信系统或数字通信系统中使用的一种常见的信道类型。
在通信系统中，调制方式是指在信号传输过程中，信号的模式发生变化的过程。
而不同的调制方式可能会对高斯信道容量的计算产生影响。
一、背景介绍高斯信道容量是指在高斯信道中，最大的可靠数据传输速率。
而高斯信道是指在系统中，存在高斯噪声的信道类型。
计算不同调制方式下高斯信道容量对于通信系统的设计和性能优化具有重要意义。
在无线通信系统中，常见的调制方式包括二进制调制、4QAM调制、16QAM调制、64QAM调制等。
这些调制方式对于数据传输速率的影响不同，因此计算不同调制方式下高斯信道容量具有一定的复杂性和挑战性。
二、不同调制方式下高斯信道容量的计算1. 二进制调制在二进制调制方式下，信号可以采用两种不同的离散数值来表示。
对于高斯信道容量的计算，可以采用香农公式来进行计算。
香农公式表达了在存在高斯噪声的信道中，最大的可靠数据传输速率。
2. 4QAM调制在4QAM调制方式下，信号可以采用4种不同的离散数值来表示。
对于高斯信道容量的计算，需要对信号的复杂度和噪声的影响进行更为深入的分析和计算。
3. 16QAM调制在16QAM调制方式下，信号可以采用16种不同的离散数值来表示。
对于高斯信道容量的计算，需要考虑到信号的复杂度和噪声的影响对数据传输速率的影响。
4. 64QAM调制在64QAM调制方式下，信号可以采用64种不同的离散数值来表示。
对于高斯信道容量的计算，需要对信号的复杂度和噪声的影响进行更为深入的分析和计算。
此时需要考虑到更多的信号状态和更大的信号空间对于数据传输速率的影响。
三、总结回顾在不同调制方式下高斯信道容量的计算可以得出以下结论：随着调制方式的复杂度的增加，高斯信道容量通常会随之增加。
因为复杂的调制方式可以为信号传输提供更多的离散状态，从而提高了数据传输速率。
但是，复杂的调制方式也同时带来了更大的挑战，需要更高的系统性能和更复杂的调制解调设备。
高斯
高斯(Gauss 1777~1855)生于Brunswick，位于现在德国中北部。
他的祖父是农民，父亲是泥水匠，母亲是一个石匠的女儿，有一个很聪明的弟弟，高斯这位舅舅，对小高斯很照顾，偶而会给他一些指导，而父亲可以说是一名「大老粗」，认为只有力气能挣钱，学问这种劳什子对穷人是没有用的。
高斯很早就展现过人才华，三岁时就能指出父亲帐册上的错误。
七岁时进了小学，在破旧的教室里上课，老师对学生并不好，常认为自己在穷乡僻壤教书是怀才不遇。
高斯十岁时，老师考了那道著名的「从一加到一百」，终于发现了高斯的才华，他知道自己的能力不足以教高斯，就从汉堡买了一本较深的数学书给高斯读。
同时，高斯和大他差不多十岁的助教Bartels变得很熟，而Bartels的能力也比老师高得多，后来成为大学教授，他教了高斯更多更深的数学。
老师和助教去拜访高斯的父亲，要他让高斯接受更高的教育，但高斯的父亲认为儿子应该像他一样，作个泥水匠，而且也没有钱让高斯继续读书，最后的结论是－－去找有钱有势的人当高斯的赞助人，虽然他们不知道要到哪里找。
经过这次的访问，高斯免除了每天晚上织布的工作，每天和Bartels讨论数学，但不久之后，Bartels也没有什么东西可以教高斯了。
1788年高斯不顾父亲的反对进了高等学校。
数学老师看了高斯的作业后就要他不必再上数学课，而他的拉丁文不久也凌驾全班之上。
1791年高斯终于找到了资助人－－布伦斯维克公爵费迪南(Braunschweig)，答应尽一切可能帮助他，高斯的父亲再也没有反对的理由。
隔年，高斯进入Braunschweig学院。
这年，高斯十五岁。
在那里，高斯开始对高等数学作研究。
并且独立发现了二项式定理的一般形式、数论上的「二次互逆定理」(Law of Quadratic Reciprocity)、质数分布定理(prime numer theorem)、及算术几何平均(arithmetic-geometric mean)。
信息论20153分析
3.1.1 熵速率与信道容量
这样，从数学模型化的角度看，熵速率就是平均交互信息量。熵速率既是 信源先验概率的函数，也是信道转移概率的函数。
为了专门描述某一个信道的统计特性对通信系统信息传输能力的影响，信 息论又定义了信道容量。
定义：信道容量是在给定信道条件下（即一定的信道转移概率），对于所有可能
R r I( X;Y ) r [H(X ) H(X /Y )] r [H(Y ) H(Y / X )]
在信息论中，定义熵速率及信道容量的目的是研究通信能力与信源和信道特性的关系，因此 参数r并没有多大理论意义，通常假定r=1，可表示为
R I (X ;Y ) [H(X ) H(X /Y )] [H(Y ) H(Y / X )]
第三章 信道容量与高斯信道
3.1 离散信道的信道容量 3.2 串联信道的交互信息量 3.3 连续信源的熵 3.4 连续信源的最大熵 3.5 连续有噪声信道的信道容量
1
3.1 离散信道的信道容量
2
3.1.1 熵速率与信道容量
单符号离散无记忆信源与离散无记忆信道构成的通信系统模型如图。信道 输入随机变量X，信道数出随机变量Y，描述信道特性的参数是信道转移概 率矩阵。
0 1
i 1
其可疑度
nm
H ( X / Y ) p( xi , y j ) log p( xi / y j ) 0 i1 j1
因此有I(X,Y)=H(X)=H(Y)
根据信道容量的定义有 C max{I(X;Y )} max{H(X )} logn
P( X )
P( X )
这类信道是最基本得无噪声信道，其信道容量就等于信源的最大熵，也等于信宿的最大熵。
n
p(xi ) 1
ofdm中多径衰落信道和高斯信道的区别
ofdm中多径衰落信道和高斯信道的区别多径衰落信道与高斯信道是两种常见的无线通信信道类型，它们在无线通信系统中有着广泛的应用。
其中，多径衰落信道是由于信号在传播过程中遇到障碍物反射、折射、散射等现象，使得信号经过多条路径到达接收端，而这些路径上的信号衰落特性不尽相同，从而形成的信道。
而高斯信道则是一种理想化的信道模型，它假设信号在传播过程中受到的噪声和干扰是均匀分布的，且信号的幅度和相位都是随机的。
在OFDM 技术中，多径衰落信道和高斯信道的区别主要表现在以下几个方面：首先，由于多径衰落信道中的信号经过多条路径到达接收端，不同路径上的信号衰落特性不同，因此需要在OFDM 系统中采用信道估计和均衡技术来补偿这些衰落特性，从而提高信号的传输质量和系统性能。
而在高斯信道中，由于信号的幅度和相位是随机的，因此不需要进行信道估计和均衡。
其次，多径衰落信道中的信号在传输过程中会受到频率选择性衰落的影响，导致不同频率分量之间的信噪比不同，从而影响OFDM 系统的性能。
为了解决这个问题，需要在OFDM 系统中采用频率选择性均衡技术来提高信号的传输质量和系统性能。
而在高斯信道中，由于信号的幅度和相位是随机的，因此不会出现频率选择性衰落。
最后，多径衰落信道和高斯信道对OFDM 技术的性能影响也不同。
在多径衰落信道中，由于信号经过多条路径到达接收端，不同路径上的信号衰落特性不同，因此需要采用复杂的信道估计和均衡技术来提高信号的传输质量和系统性能。
而在高斯信道中，由于信号的幅度和相位是随机的，因此OFDM 技术的性能相对较好，不需要采用复杂的信道估计和均衡技术。
总之，多径衰落信道和高斯信道在OFDM 技术中的运用和性能影响存在一定的差异。
第9章 高斯信道的信道容量
x2 2P
第9章 高斯信道的信道容量
9.2 带宽有限高斯信道的信道容量
1、波形信道及其模型 波形信道——对应于波形信源和波形信宿的信道 波形信源的模型——连续型随机过程X(t)~p[X(t)] 波形信宿的模型——连续型随机过程Y(t)~p[Y(t)]
X ( t ) ~ p[ X ( t )] p[ X ( t )] p[ x ( t )] a x(t) b
1.5 107 1.5 107 W 25.6(MHz ) log 1.5 0.585
1 P / 2W 1 P C log( 1 ) log( 1 ) 2 N / 2W 2 N
第9章 高斯信道的信道容量
达到信道容量的信源概率密度函数
1 p( x ) e 2P
x2 2P
第9章 高斯信道的信道容量
9.3 香农公式
讨论波形信道时习惯于用单位时间内平均互信息的 最大值——最大信息传输速率/单位时间的信道容 量，用Ct表示
随机过程Y(t)/X(t)在t时刻的取值y(t)/x(t)为信道将 信源发出的消息转移为信宿收到的消息
其中 p[ y(t ) / x(t )]dy(t ) 1
c d
第9章 高斯信道的信道容量
2、带宽有限高斯信道
带宽有限高斯信道 — —均值 0、方差 2 N的白色 高斯加性噪声WGAN作用下带宽限定为W的波形信道
1 p( y / x ) p( z ) e 2N
z2 2N
第9章 高斯信道的信道容量
h (Y / X)
p( x )p( y / x ) log p( y / x )dxdy
BFSK信号在高斯和瑞利信道中传输性能仿真分析
ＢＳ Ｆ Ｋ信号为例 ， 对该信号在此两种信道 中的性能进行 了仿真分析 ， 出了对 于相 同的信 噪 比， 号在高 得 信 斯 白噪声信道 中的误 比特率低 于瑞利衰落信道 的结论． 关键词 ：高斯 白噪声 信道 ； 瑞利衰落信道 ； 真分析 仿
中 图分 类 号 ： Ｎ １ ． Ｔ ９４ ２ 文献 标 识 码 ： Ａ
山西师范大学学报 （ 自然科学 版）
第２ ４卷第 １期
２１ ０ ０年 ３月
Ｊｕｎ ｌｏ ｈ ｎ ｉＮｏｍａ ｉｅｓｔ ｏ ｒ ａ ｆＳ ａ ｘ ｒ ｌ Ｕｎｖ ｒｉ ｙ
Ｎａｕ ａ ｃｅ ｃ ｉｉｎ ｔ ｒ ｌＳ ｉｎ ｅ Ｅｄｔｏ
Ｖｏ ． ４ Ｎｏ １ １２ ．
Ｍ ａ ．２０１ ｒ ０
２
率 密度 函数 ： ｒ ＝－ ｅｐ 一 Ｐ（ ） － ｘ （ ｒ ２ ｙ
ｏｒ 二 ｏｒ
）０ ＜ｒ＜８ 式 中的 是 决定 瑞利 分 布 的参 数 ， ， ， 称为瑞 利 分布 的包 络．
瑞利 随机 变量 ｒ 的值 等于 （ｒ２ｒ ， 差 等于 （ ￣ ｅ）方 ／ ４—７） ／． ｒ ２
信 道是 通信 的基 本环节 之 一 ， 信道 的传 输质 量影 响着 信 号 的接 收 和解 调． 因此 ， 对通 信 系 统性 能 分 在
析过程 中， 信道对传输信号的影响是一个不可缺少的环节． 在无线 电波传播过程 中， 信道会不可避免地受 到各种 噪声 的干 扰 ， 比如 ： 性 高斯 白噪声 ， 加 瑞利 衰落 ， 伦琴 衰落 等． 种现象 表现 为一 种快速 衰落 过程 ， 这 它 对 无线 信号 的传输 质 量起着 决定 性 的作用 ． 面我们通 过对 高斯 白噪声 信道 模型仿 真 、 下 瑞利 衰落信 道模 型 仿真 、 以及 Ｂ Ｓ （ ＦＫ 二进制移频键控 ） 信号在这两种信道中的传输性能仿真来进行对 比和结果分析．
不同调制方式下高斯信道容量的计算
不同调制方式下高斯信道容量的计算陈少磊;戴睿;杨俊杰【摘要】Calculating the channel capacity with different modulation schemes has important theoretical sig-nificance on the design of practical communication systems. In this paper,according to Shannon informa-tion theory,the definition of the capacity of continuous channel and additive white Gaussian noise( AWGN) channel is introduced. Then by revealing the relationship between mutual information and differential en-tropy,the closed expressions of calculating Gaussian channel capacity with different modulation schemes are derived. By modeling the electric satellite channel as the Gaussian channel, the satellite communication employing rateless code with different modulation schemes is simulated. The numerical results show that the proposed expressions of calculating Gaussian channel capacity provide a good guidance for selecting the coding rate and the starting condition of decoding for the practical satellite communications.%计算不同调制方式下的信道容量对实际通信系统的信道编译码设计具有重要的理论意义。
高斯信道
香农公式的意义： 最大信息传输速率与所传输信号的有效带宽 成正比 最大信息传输速率与信噪功率比基本呈对数 关系，且信噪功率比小于1时最大信息传输速 率仍大于0
最大信息传输速率一定时，增大所传输信号 的有效带宽，可以降低对信噪功率比的要求， 反之亦然 当所传输信号的有效带宽趋于无穷时，最大 信息传输速率趋于有限值
1 1 2 max h(Y) = log( 2πeσ Y ) = log[ 2πe(PX + PN )] p(x) 2 2
高斯信道的信道容量
1 1 1 PX C = log[ 2πe(PX + PN )] − log( 2πePN ) = log( 1 + ) 2 2 2 PN
PX 其中 为信噪功率比SNR PN
信道中噪声对信号的作用表现为线性叠加的称为加 性噪声，相应的信道为加性信道。 X N 其中，X的概率密度函数为p(x)，Y的概率密度函数 为p(y)，噪声N的概率密度函数为p(n)。 Y=X+N
X和N相互独立时，加性信道的转移概率密度函数 p(y/x)=p(n) 设坐标变换 x = f1 = x, n = f 2 = y − x 相应的雅可比行列式
瑞利信道，莱斯信道和高斯信道模型
瑞利信道，莱斯信道和⾼斯信道模型1 移动⽆线信道的定义及分类 各类信号从发射端发送出去以后,在到达接收端之前经历的所有路径统称为信道。
如果其中传输的是⽆线电信号,电磁波所经历的路径称之为⽆线信道。
与其他通信信道相⽐,⽆线信道是最为复杂的⼀种。
⽆线传播环境是影响⽆线通信系统的基本因素。
发射机与接受机之间的⽆线传播路径,因从经历简单的视距传播,到遭遇各种复杂的地物(如建筑物、⼭脉和树林等)所引起的反射、绕射和散射传播等⽽显得⾮常复杂。
另外,移动台相对于发射台移动的⽅向和速度,甚⾄收发双⽅附近的移动物体也对接受信号有很⼤的影响。
因此,这使得⽆线信道具有极度的随机性。
移动通信信号在空间传播中所经历的衰落⼤体可以分为2类, 即⼤尺度衰落和⼩尺度衰落,如图1所⽰。
⼤尺度衰落是因为发射机与接收机之间的距离和两者之间障碍物(如⼭丘、森林、建筑物等)的遮蔽影响⽽造成的信号强度的衰减,它反映了移动信号在较⼤区域中的平均能量的减少或称为路径损失。
⽽⼩尺度衰落是指当移动台在⼀个较⼩的范围运动时,引起接收信号的幅度、相位和到达⾓等的快速变化。
图1 移动⽆线信道的分类 信号在传播的过程中,受各种环境的影响会产⽣反射、衍射和散射,这样就使得到达接收机的信号是许多路径信号的叠加,因⽽这些多径信号的叠加在没有视距传播情况下的包络服从瑞利分布。
当多径信号中包含⼀条视距传播路径时,多径信号就服从莱斯分布。
简单来说：1. 没有直射路径信号到达接收端的，就是瑞利信道；主要⽤于描述多径信道和多普勒频移现象2. 莱斯信道是当移动台与基站间存在直射波信号时，即有⼀条主路径，通过主路径传输过来被接收的信号为⼀个稳定幅度Ak和相位φk，其余多径传输过来的信号仍如“瑞利衰落概率模型”所述。
3. ⾼斯信道(AWGN)主要是加性⾼斯⽩噪声，⽤于描述恒参信道，例如卫星通信，光纤信道，同轴电缆等等百度百科资料:在⽆线通信信道环境中，电磁波经过反射折射散射等多条路径传播到达接收机后，总信号的强度服从瑞利分布。
高斯信道课程设计
高斯信道课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解高斯信道的定义和特点，掌握其数学表达和模型；2. 学生能运用高斯信道的相关知识，分析并解决实际问题；3. 学生了解高斯信道在通信系统中的应用，掌握相关参数对通信性能的影响。
技能目标：1. 学生能通过实例分析，培养运用高斯信道模型解决实际问题的能力；2. 学生掌握高斯信道编码和调制技术，提高通信系统性能；3. 学生能够运用数学软件进行高斯信道仿真，验证理论结果。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对通信科学的兴趣，激发其探索精神和创新意识；2. 增强学生的团队合作意识，提高沟通与协作能力；3. 引导学生关注通信技术在现代社会的作用，培养社会责任感和使命感。
课程性质分析：本课程为通信原理相关课程，以高斯信道为核心内容，侧重于理论知识的传授和实践能力的培养。
学生特点分析：高中生具有一定的数学基础和逻辑思维能力，对通信原理有一定了解，但对高斯信道的深入理解有限。
教学要求：结合课程性质和学生特点，采用理论讲授、实例分析和实践操作相结合的教学方法，注重培养学生的动手能力和实际问题解决能力。
通过分解课程目标为具体学习成果，为教学设计和评估提供明确依据。
二、教学内容1. 高斯信道的定义与数学表达：介绍高斯信道的概念、性质，包括其概率密度函数和数学模型。
- 教材章节：第三章第2节- 内容安排：2课时2. 高斯信道在通信系统中的应用：分析高斯信道在无线通信、光纤通信等领域的实际应用。
- 教材章节：第三章第3节- 内容安排：2课时3. 高斯信道编码与调制技术：讲解高斯信道条件下的编码和调制技术，提高通信系统性能。
- 教材章节：第三章第4节- 内容安排：3课时4. 高斯信道仿真实验：运用数学软件进行高斯信道仿真，验证理论结果。
- 教材章节：第三章第5节- 内容安排：2课时5. 实例分析与讨论：针对实际通信系统中的高斯信道问题，进行案例分析和小组讨论。
- 教材章节：第三章第6节- 内容安排：2课时教学内容安排和进度：共9课时，按照上述五个方面进行教学，确保内容的科学性和系统性。
高斯信道原理
高斯信道原理
高斯信道原理是一种用于描述通信信道噪声的数学模型。
在通信中，信号传输过程中会受到各种干扰和噪声的影响，而高斯信道原理是一种基于概率论的模型，用于描述这些噪声对信号的影响。
高斯信道原理假设信道中的噪声是服从高斯分布的，也就是说噪声的大小和分布是随机的，符合正态分布。
这种随机分布的噪声会对信号进行加性噪声，使得信号受到一定的损失和扭曲。
高斯信道原理是通信领域中最为常用的信道模型之一，它的重要性在于能够提供对信道性能的合理估计。
利用高斯信道原理，我们可以计算出在不同信噪比下，信号在传输中受到的损失和扭曲的程度，从而确定合适的调制方式和纠错编码，以尽可能地减少信道噪声对信号的影响。
在实际应用中，高斯信道原理被广泛应用于无线通信、有线通信、计算机网络等领域。
除了高斯信道外，还有其他的信道模型，如瑞利信道、莱斯信道等，它们也都具有不同的特点和适用范围。
高斯信道(AWGN)下QPSK调制分别在信噪比为0dB,5dB和10dB下的星座图(2021年整理)
(完整)高斯信道(AWGN)下QPSK调制分别在信噪比为0dB,5dB和10dB下的星座图(word版可编辑修改)编辑整理：尊敬的读者朋友们：这里是精品文档编辑中心，本文档内容是由我和我的同事精心编辑整理后发布的，发布之前我们对文中内容进行仔细校对，但是难免会有疏漏的地方，但是任然希望（(完整)高斯信道(AWGN)下QPSK调制分别在信噪比为0dB,5dB和10dB下的星座图(word版可编辑修改)）的内容能够给您的工作和学习带来便利。
同时也真诚的希望收到您的建议和反馈，这将是我们进步的源泉，前进的动力。
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目标：画出在高斯信道下QPSK调制分别在信噪比为0dB，5dB和10dB下的星座图。
代码：clear;close all；hMod = comm.QPSKModulator;hScope = comm。
ConstellationDiagram；hAWGN = comm。
AWGNChannel('NoiseMethod’,'Signal to noise ratio （Es/No)’，。
.。
’EsNo’，15);data = randi（[0 3］，1000,1）；modData = step(hMod，data）；rxSig=step（hAWGN，modData)；step（hScope,rxSig）；表格错误!未定义书签。
SNR=0db表格错误!未定义书签。
SNR=10db表格错误!未定义书签。
SNR=15db。
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信道容量和带宽的关系
1.5
1
C
0.5
0
0
5
10
15 W
20
25
30
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《信息论基础》
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带宽有限信道的信道容量
香农公式的物理意义为：当信道容量一定 时，增大信道的带宽，可以降低对信噪功 率比的要求；反之，当信道频带较窄时， 可以通过提高信噪功率比来补偿。香农公 式是在噪声信道中进行可靠通信的信息传 输率的上限值。
定义
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《信息论基础》
高斯信道信道编码定理的证明
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高斯信道信道编码定理的证明
1. 码簿的生成：令 为i.i.d. ~ ，形成码 字 2. 编码：码簿生成之后，将其告知发送者和接收者。对消 息下标w，发送器发送 3. 译码：联合典型译码
是联合典型的 不存在其他的下标 满足
1. 下标集 2. 编码函数 a。 生成码字 ，且满足功率限制P，
3. 译码函数 4. 平均误差概率：
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高斯信道的信道编码定理
对于一个功率限制为P的高斯信 道，如果存在满足功率限制的一个 码序列，使得最大误差 ，则称码 率R关于该功率限制为P的高斯信道是可 达的。 高斯信道的信道容量即是所有可达码率的 上确界。
转化成离散二元对称信道 离散信道的特点：可纠错，但有量化损失
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高斯信道的信道容量
功率限制为P的高斯信道的信道 容量定义为：
定义
高斯信道的信道容量为：
最大值在
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时达到。
4
高斯信道的(M,n)码
功率限制为P的高斯信道的(M,n)码：
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带宽有限信道的例子
例
电话线传输
带宽：3300赫兹 信噪比（P/N0W）：33dB 信道容量：36000 比特/秒 实际传输率： 33600 比特/秒 发展：1967 4.8k bps, 1971 9.6k bps, 1980 14.4k bps, 1985 19.2k bps
相关并联信道 有记忆高斯噪声信道
功率限制：
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高斯彩色噪声信道的信道容量
对角化 阿达玛（Hadamard）不等式： 互信息最大化：
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带反馈的高斯信道
无记忆高斯信道：反馈不增加信道容量 有记忆高斯信道： 编码：
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反馈对信道容量的影响
因果关系：理
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带宽有限信道的信道容量
高斯白噪声：功率谱密度N0/2瓦特/赫兹， 带宽W赫兹。
2TW个采样，每个样本方差N0/2
信号：功率P
2TW个采样，每个样本功率P/2W
信道容量： 无限带宽信道的信道容量：
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并联高斯信道
独立的并联信道：
总功率的限制：
总信道容量： 目标：功率分配使总容量最大
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注水法（Water Filling）
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16
高斯彩色噪声信道
噪声互相相关：
4. 误差概率：不失一般性，假设码字1被发送
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《信息论基础》
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高斯信道信道编码定理的逆定理
定理 对于功率限制为P的高斯信道中的一个 序列，当 时，则
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带宽有限信道
带白噪声的带宽有限信道
时间连续信道
采样定理：最大频率为W的信号可由间隔 为1/2W秒的采样序列完全决定。 考虑信号：绝大部分能量集中在带宽W内， 且在一个有限时间区间T内。 该信号可以视作一个2TW维的向量。
第9章 高斯信道
高斯信道：
离散时间信道 噪声和信号相互独立
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第9章 高斯信道
高斯信道：
若噪声方差为0或对输入信号没有限制，信 道容量为无穷。
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高斯信道的例子
例
每次使用信道传输1比特的信息，
发送方： 接收方： 误差概率：
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带反馈高斯信道的信道容量
无反馈： 有反馈： 定理 对于带反馈的高斯信道，使得 的任意 码的码率满足
中国科学技术大学 刘斌 《信息论基础》 20
反馈对信道容量的影响
对于非负定矩阵A，B，若A-B是非负定 的，则 对于任意两个非负定矩阵A，B，以及