通信中常见噪声
噪声对无线信号传输距离的影响
噪声对无线信号传输距离的影响一、噪声的基本概念与分类噪声是无线通信系统中不可避免的现象，它对信号的传输质量有着重要的影响。
在无线通信领域，噪声主要分为两类：外部噪声和内部噪声。
外部噪声主要来源于自然界和人为因素，如雷电、太阳活动、电气设备等产生的电磁干扰。
内部噪声则主要指通信设备自身在工作过程中产生的噪声，包括热噪声、散粒噪声等。
1.1 外部噪声外部噪声是无线通信系统中最常见的干扰源之一。
它可能来自于自然界的雷电、太阳活动等自然现象，也可能来自于人为的电气设备、无线通信设备等。
这些噪声源产生的电磁波会通过空间传播，对无线信号的传输造成干扰。
1.2 内部噪声内部噪声是指无线通信设备在正常工作过程中产生的噪声。
热噪声是由于电子器件中的电子热运动产生的，而散粒噪声则是由于电子器件中的载流子的随机运动产生的。
这些噪声虽然在设备内部产生，但同样会对信号的传输质量造成影响。
二、噪声对无线信号传输距离的影响无线信号在传输过程中，会受到各种噪声的干扰，从而影响信号的传输距离和质量。
噪声对无线信号传输距离的影响主要体现在以下几个方面：2.1 信号与噪声比（SNR）的降低信号与噪声比是衡量无线通信系统性能的重要指标之一。
当噪声水平升高时，信号与噪声比会降低，导致接收端难以从噪声中分辨出有用的信号，从而影响信号的传输距离。
2.2 信道容量的减少信道容量是指在给定的信道条件下，能够无误传输的最大数据速率。
噪声的存在会降低信道容量，从而限制了信号的传输速率和距离。
2.3 误码率的增加误码率是指在信号传输过程中，接收到的错误比特数与总比特数的比率。
噪声会导致信号失真，增加误码率，从而影响信号的传输质量。
2.4 多径效应的加剧多径效应是指无线信号在传播过程中，由于反射、折射、散射等作用，形成多个信号路径到达接收端的现象。
噪声的存在会加剧多径效应，导致信号的叠加和干涉，影响信号的传输距离。
三、降低噪声影响的策略与技术为了降低噪声对无线信号传输距离的影响，可以采取以下一些策略和技术：3.1 提高信号功率提高发射端的信号功率可以增加信号与噪声比，从而提高信号的传输距离。
光通信中的传输噪声及其去噪方法研究
光通信中的传输噪声及其去噪方法研究在现今的通信领域中，光通信已经成为了重要的传输方式。
其传输带宽大，传输距离远，传输速度快，安全性高等优点，使得其在高速互联网、数据中心、超算等领域得到了广泛的应用。
但是，随着数据传输速度的不断提高，通信通道中的传输噪声逐渐成为了制约光通信发展的瓶颈，亟需解决。
一、光通信传输噪声的来源在光通信数据传输过程中，由于光信号受到环境干扰或传输通道的影响，就会出现传输噪声。
传输噪声主要来源有以下三种：1. 光纤系统噪声：光纤中的材料、折射率分布及形状等因素都会对传输信号产生影响，导致光纤中出现模场耦合、散射、色散等噪声。
2. 光接收器噪声：光接收器中的电路噪声、热噪声、干扰噪声等因素都会给信号带来干扰，严重影响信号的传输和接收质量。
3. 环境噪声：由于末端接收器或者光信号在传输过程中可能会遭受到外界电磁干扰和信号反射、散射等形式的干扰，从而给信号带来不同程度的噪声干扰。
二、光通信传输噪声的特征对于光通信传输噪声，其主要具有以下几个特征：1. 难以避免：传输噪声是光通信应用中的普遍现象，由于环境复杂多变，噪声干扰的产生很难避免，因此需要采取合适的方法进行降噪。
2. 随距离与频率增加而增加：光通信中的传输噪声随传输距离的增加而逐渐变大，同时在高频率的情况下，传输噪声也会不断增加，给信号传输带来影响。
3. 对数据传输有较大的影响：传输噪声在信号传输过程中会产生噪声干扰，降低信噪比，从而降低数据传输质量。
三、光通信传输噪声的去噪方法针对光通信传输噪声的影响，需要利用一些方法进行降噪，以保证数据传输的质量。
下面介绍几种典型的去噪方法：1. 数字滤波器：数字滤波器是光通信中严格控制传输噪声干扰的重要手段。
可以通过对数字信号进行过滤和改变信号波形等方式，去除信号中的噪声。
2. 载波同步处理：通过保证传输载波的同步性，可以消除信号中的多径干扰和噪声干扰。
3. 自适应等化器：这种方法通过自适应调节信号的滤波系数，使得同时具有时域和频域的性能，能够适应信道环境的变化，选择性地进行干扰消除。
通信噪声的概念
通信噪声的概念通信噪声是指在信号传输过程中加入到信号中的外部噪声。
它可以由许多因素引起，包括电子设备内部的热噪声、外部电磁干扰、天线接收信号时的随机噪声等。
通信噪声会对信号的质量和可靠性产生负面影响，增加误码率，降低通信系统的性能。
通信噪声的本质是由于信息传输的过程中，不可避免地与外界相互作用。
这些相互作用可以将外界的噪声引入到信号中，导致信号的质量受到损害。
通信系统工程师需要了解通信噪声的特性，以便设计出能够降低噪声对信号的影响的系统。
通信噪声可以分为两类：有源噪声和无源噪声。
有源噪声是指引起噪声的源头具有能量，例如电子元件内部的热噪声。
无源噪声则是指由于环境或天线等引起的无来源的噪声，例如来自无线电或电视发射塔的电磁辐射。
在通信系统中，常见的噪声源包括热噪声、失配噪声和随机噪声。
热噪声是由于电子元件内部的热运动引起的，它的特点是其功率谱密度与频率成正比。
失配噪声是由于不匹配的电阻、电容或电感引起的，它的特点是频谱中包含离散的频率分量。
随机噪声则是由于环境的电磁辐射或其他随机事件引起的，它的特点是在频谱上分布广泛，没有特定的频率分量。
通信噪声可以通过采取一系列的措施来降低。
首先，可以通过增加信号功率的方法来抵消噪声的影响。
然而，这种方法并不总是可行的，因为它会增加系统的复杂性和功耗。
其次，可以通过选择性滤波的方法来抑制噪声。
滤波器可以通过选择适当的传递函数来阻止某些频率范围内的噪声，从而保留感兴趣的信号成分。
此外，还可以通过使用编码和差错纠正技术来提高信号的可靠性，使得接收端可以更好地恢复原始信号并减少由噪声引起的误码。
总的来说，通信噪声是影响通信系统性能的一个重要因素。
了解和处理通信噪声对于设计高性能的通信系统至关重要。
通过合理选择滤波器、增大信号功率、使用编码和差错纠正技术等方法，可以有效地降低噪声对信号的影响，提高通信系统的可靠性和质量。
通信中常见噪声
通信中的常见噪声几种噪声，它们在通信系统的理论分析中常常用到，实际统计与分析研究证明，这些噪声的特性是符合具体信道特性的白噪声在通信系统中，经常碰到的噪声之一就是白噪声。
所谓噪声是指它的功率谱密度函数在整个频域 卜⑷.0匚十可内是常数,即服从均匀分布。
之所以称它为 白”噪声，是因为它类似于光学中包括全部可见光频率在内的白光。
凡是不符合上述条件的噪声就称为有色噪声。
白噪声的功率谱密度函通常被定义为而在任意两个不同时刻上的随机取值都是不相关的。
白噪声的功率谱密度及其自相关函数，如图2-11所示。
式中, 一个常数，单位为 W/Hz 。
若采用单边频谱，即频率在（(2-22)_____ ）的范围内，白噪声的功率谱密度函数又常写成(2-23)由信号分析的有关理论可知，功率信号的功率谱密度与其自相关函数里卫］互为傅氏变换对，即=；■••订（2-24）因此，白噪声的自相关函数•为_________ JJ ______________________________ ( 2-25)式（2-25）表明，白噪声的自相关函数是一个位于 ______________ 处的冲激函数，它的强度为。
这说明，白噪声只有在1J/2时才相关,实际上完全理想的白噪声是不存在的，通常只要噪声功率谱密度函数均匀分布的频率范围远远超过通信系统工作频率范围时, 就可近似认为是白噪声。
例如，热噪声的频率可以高到 看作白噪声。
高斯噪声在实际信道中，另一种常见噪声是高斯噪声。
所谓 高斯噪声|是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。
其一 维概率密度函数可用数学表达式表示为通常，通信信道中噪声的均值 匡］=0。
由此，我们可得到一个 重要的结论：在噪声均值为零时，噪声的平均功率等于噪声的方差。
证明如下:因为噪声的平均功率而噪声的方差为口— D ［琲）2站［喊）-总（毗））了 ；=&齡（0 I-［%◎））『=凤Q ）-疋=MEJ HZ ,且功率谱密度函数在 0〜心'I Hz 内基本均匀分布，因此可以将它式中，"I 为噪声的数学期望值，也就是均值;_为噪声的方差。
信号传输过程中的常见干扰与消除方法
信号传输过程中的常见干扰与消除方法信号传输是现代通讯领域中至关重要的一环，无论是在有线通讯还是无线通讯中，我们都需要确保信号的稳定传输。
然而，在实际的通讯中，常常会遇到各种干扰因素，这些干扰因素会对信号传输产生不利影响，降低通讯质量。
本文将介绍一些常见的信号传输过程中的干扰因素以及相应的消除方法。
一、常见的信号干扰因素：1. 电磁干扰：电磁干扰是指来自外部电磁场对信号的干扰，例如高压电线或电机等设备产生的电磁场会干扰信号的传输。
2. 多径传播：多径传播是指信号在传输过程中经过不同路径到达接收端，导致信号叠加和相位失真，影响信号的接收质量。
3. 噪声干扰：噪声是指信号中无用的附加成分，例如大气噪声、热噪声等。
这些噪声会使得信号与噪声混合，降低信噪比，从而影响信号的传输质量。
二、信号干扰的消除方法：1. 电磁屏蔽：采用屏蔽材料、屏蔽箱等方式来阻隔外部电磁场对信号的影响，减少电磁干扰。
2. 频率分离技术：通过将不同频率的信号分配到不同的频带进行传输，以避免不同信号间的相互干扰。
3. 调制技术：采用调制技术将信号调制到较高频率进行传输，以减少对低频噪声的敏感度，提高传输质量。
4. 前向纠错编码：通过在信号中添加冗余信息，使得接收端可以在一定程度上恢复原始信号，提高信号的可靠性。
5. 自适应均衡：针对多径传播引起的信号衰减和相位失真问题，采用自适应均衡算法来对信号进行修复，提高信号的接收质量。
6. 滤波技术：通过滤波器来抑制信号中的噪声成分，提高信号的纯度和准确性。
7. 功率控制：对于无线通信中的信号干扰，可以通过控制发送端的功率来减少对其他信号的干扰。
总结：信号传输过程中的干扰因素多种多样，但是我们可以采取相应的措施来消除或减小这些干扰。
通过电磁屏蔽、频率分离、调制技术、前向纠错编码、自适应均衡、滤波技术和功率控制等手段，我们能够有效地改善信号的传输质量，保证通讯的稳定性和可靠性。
在未来的通讯发展中，我们需要不断创新，不断完善这些消除干扰的方法，以应对不断变化的干扰因素，提供更加高效和可靠的通讯服务。
移动通信中的噪声和干扰
移动通信中的噪声和干扰
移动通信中的噪声和干扰
移动通信中的噪声和干扰是影响通信质量和性能的重要因素。
在移动通信系统中，噪声是由各种源产生的随机波动，而干扰则是
指外部信号对通信系统的干扰。
噪声
噪声是由于电子元件的热运动和其他因素引起的无规律电磁波，它会对通信信号进行干扰和破坏。
在移动通信系统中，噪声主要包括：
1. 热噪声：由于传输介质和电子元件内部的热运动产生的电磁波；
2. 散弹噪声：由电子元件内电子的离散性引起的电磁波；
3. 交调噪声：由于不同频率的信号交叉混合而产生的电磁波。
噪声对通信系统的影响可以通过信噪比（信号与噪声的比值）
来衡量，信噪比越大，通信质量越好。
为了降低噪声的影响，通信
系统通常采用信号处理、误差检测和纠正等方法。
干扰
干扰是指环境中的其他电磁信号对通信系统的干扰。
在移动通信系统中，干扰主要来源于以下几个方面：
1. 邻近信道干扰：由于邻近频道的信号相互干扰导致的；
2. 同频干扰：由于系统内不同用户或不同基站之间的信号相互干扰导致的；
3. 多径干扰：由于信号在传播过程中发生多次反射、绕射、折射等导致的；
4. 外界干扰：来自于其他无线设备、电源设备、人造信号等的干扰信号。
干扰会导致通信信号的失真、丢失和误解等问题，降低通信的可靠性和性能。
为了减少干扰，通信系统通常采用多址技术、频率规划、功率控制和重复传输等方法。
，噪声和干扰是移动通信中不可避免的问题，对通信质量和性能产生重要影响。
通过合理的设计和优化，可以降低噪声和干扰对通信系统的影响，提高通信质量和性能。
信道中的噪声
信道中的噪声
目录
01
02
加性噪声
常见噪声
01. 加性噪声
（1）无线电噪声 它来源于各种用途的外台无线电发射机。这类噪声的频率范 围很宽广，从甚低频到特高频都可能有无线电干扰存在，并且干 扰的强度有时很大。不过，这类干扰有个特点，就是干扰频率是
固定的，因此可以预先设法防止或避开。特别是在加强了无线电
01. 加性噪声
（3）天电噪声
它来源于闪电、大气中的磁暴、太阳黑子以及宇宙射线（天 体辐射波）等。可以说整个宇宙空间都是产生这类噪声的根源。 因此它的存在是客观的。由于这类自然现象和发生的时间、季节、 地区等很有关系，因此受天电干扰的影响也是大小不同的。例如，
夏季比冬季严重，赤道比两极严重，在太阳黑子发生变动的年份
01. 加性噪声
1）单频噪声 它主要指无线电干扰。因为电台发射的频谱集中在比较窄的频
率范围内，因此可以近似地看作是单频性质的。另外，像电源交流
电，反馈系统自激振荡等也都属于单频干扰。它的特点是一种连续 波干扰，并且其频率是可以通过实测来确定的，因此在采取适当的 措施后就有可能防止。
01. 加性噪声
天电干扰更为加剧。这类干扰所占的频谱范围很宽，并且不像无 线电干扰那样频率是固定的，因此对它所产生的干扰影响很难防 止。
01. 加性噪声
（4）内部噪声 它来源于信道本身所包含的各种电子器件、转换器以及天线
或传输线等。例如，电阻及各种导体都会在分子热运动的影响下
产生热噪声，电子管或晶体管等电子器件会由于电子发射不均匀 等产生散弹噪声。这类干扰的特点是由无数个自由电子作不规则 运动所形成的，因此它的波形也是不规则变化的，在示波器上观 察就像一堆杂乱无章的茅草一样，通常称之为起伏噪声。由于在 数学上可以用随机过程来描述这类干扰，因此又可称为随机噪声， 或者简称为噪声。
通信中的常见噪声
通信中的常见噪声几种噪声，它们在通信系统的理论分析中常常用到，实际统计与分析研究证明，这些噪声的特性是符合具体信道特性的。
2.5.1 白噪声在通信系统中，经常碰到的噪声之一就是白噪声。
所谓白噪声是指它的功率谱密度函数在整个频域内是常数，即服从均匀分布。
之所以称它为“白”噪声，是因为它类似于光学中包括全部可见光频率在内的白光。
凡是不符合上述条件的噪声就称为有色噪声。
白噪声的功率谱密度函数通常被定义为（2-22）式中，是一个常数，单位为W/Hz。
若采用单边频谱，即频率在（）的范围内，白噪声的功率谱密度函数又常写成（2-23）由信号分析的有关理论可知，功率信号的功率谱密度与其自相关函数互为傅氏变换对，即（2-24）因此，白噪声的自相关函数为（2-25）式（2-25）表明，白噪声的自相关函数是一个位于处的冲激函数，它的强度为。
这说明，白噪声只有在/2时才相关，而在任意两个不同时刻上的随机取值都是不相关的。
白噪声的功率谱密度及其自相关函数，如图2-11所示。
实际上完全理想的白噪声是不存在的，通常只要噪声功率谱密度函数均匀分布的频率范围远远超过通信系统工作频率范围时，就可近似认为是白噪声。
例如，热噪声的频率可以高到Hz，且功率谱密度函数在0～Hz内基本均匀分布，因此可以将它看作白噪声。
2.5.2 高斯噪声在实际信道中，另一种常见噪声是高斯噪声。
所谓高斯噪声是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。
其一维概率密度函数可用数学表达式表示为（2-26）式中，为噪声的数学期望值，也就是均值；为噪声的方差。
通常，通信信道中噪声的均值=0。
由此，我们可得到一个重要的结论：在噪声均值为零时，噪声的平均功率等于噪声的方差。
证明如下：因为噪声的平均功率（2-27）而噪声的方差为（2-28）所以，有上述结论非常有用，在通信系统的性能分析中，常常通过求自相关函数或方差的方法来计算噪声的功率。
由于高斯噪声在后续章节中计算系统抗噪声性能时要反复用到，下面予以进一步讨论。
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因此，窄带高斯噪声 可表示为
（2-39）
式中， 为噪声 的随机包络； 为噪声 的随机相位。相对于载波 的变化而言，它们的变化要缓慢的多。
如图2-13所示。
为了便以后分析，在此给出
（1）误差函数是递增函数，它具有如下性质
1） ；
2） 。
（2）互补误差函数是递减函数，它具有如下性质
1） ；
2） ；
3） 。
2.5.3 高斯型白噪声
我们已经知道，白噪声是根据噪声的功率谱密度是否均匀来定义的，而高斯噪声则是根据它的概率密度函数呈正态分布来定义的，那么什么是高斯型白噪声呢？
（1）一个均值为零，差为 的窄带高斯噪声 ，假定它是平稳随机过程（通信系统中的噪声一般均满足），则它的同相分量 、正交分量 同样是平稳高斯噪声，且均值都为零，差也相同。即
（2-43）
（2-44）
（2-26）
式中， 为噪声的数学期望值，也就是均值； 为噪声的差。
通常，通信信道中噪声的均值 =0。由此，我们可得到一个：在噪声均值为零时，噪声的平均功率等于噪声的差。证明如下：
因为噪声的平均功率
（2-27）
而噪声的差为
（2-28）
所以，有
（2-29）
上述结论非常有用，在通信系统的性能分析中，常常通过求自相关函数或差的法来计算噪声的功率。
（2-32）
且有
（4） 表示分布中心， 表示集中的程度。对不同的 ，表现为 的图形左右平移；对不同的 ， 的图形将随 的减小而变高和变窄。
（5）当 ， 时，相应的正态分布称为标准化正态分布，这时有
(2-33）
现在再来看 。
概率分布函数 用来表示随机变量x的概率分布情况，按照定义，它是概率密度函数 的积分，即
将式（2-39）展开，可得窄带高斯噪声的另外一种表达形式，即
（2-40）
其中
（2-41）
（2-42）
式中 及 分别称为 的同相分量和正交分量。可以看出，它们的变化相对于载波 的变化也要缓慢的多。
点此看窄带噪声的flash
2. 统计特性
由式（2-39）及式（2-40）可以看出，窄带高斯噪声 的可由 、 或 、 的统计特性确定。反之，由 的统计特性也可确定 、 或 、 的统计特性。下面将不加证明地给出几个今后特别。
实际上完全理想的白噪声是不存在的，通常只要噪声功率谱密度函数均匀分布的频率围远远超过通信系统工作频率围时，就可近似认为是白噪声。例如，热噪声的频率可以高到 Hz，且功率谱密度函数在0～ Hz基本均匀分布，因此可以将它看作白噪声。
2.5.2 高斯噪声
在实际信道中，另一种常见噪声是高斯噪声。所谓是指它的概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的一类噪声。其一维概率密度函数可用数学表达式表示为
(2-34)
将式（2-26）正态概率密度函数代入，得正态概率分布函数 为
(2-35)
这个积分不易计算，常引入误差函数来表述。所谓，它的定义式为
（2-36）
并称 为，记为 ，即
（2-37）
可以证明，利用误差函数的概念，正态分布函数可表示为
（2-38）
用误差函数表示 的好处是，借助于一般数学手册所提供的误差函数表，可便查出不同x值时误差函数的近似值（参见附录B），避免了式（2-35）的复杂积分运算。此外，误差函数的简明特性特别有助于通信系统的抗噪性能分析，在后续的容中将会看到，式（2-36）和式（2-37）在讨论通信系统抗噪声性能时，非常有用。
2.5.4 窄带高斯噪声
通信的目的在于传递信息，通信系统的组成往往是为携带信息的信号提供一定带宽的通道，其作用在于一面让信号畅通无阻，同时最大限度的抑制带外噪声。所以实际通信系统往往是一个带通系统。下面研究带通情况下的噪声情况。
1. 窄带高斯噪声的定义与表达式
当高斯噪声通过以 为中心角频率的窄带系统时，就可形成。所谓是指系统的频带宽度 远远小于其中心频率 的系统，即 的系统。这是符合大多数信道的实际情况的。
由于高斯噪声在后续章节中计算系统抗噪声性能时要反复用到，下面予以进一步讨论。
式（2-26）可用图2-12表示。
由公式（2-26）和图2-12容易看出高斯噪声的一维概率密度函数 具有：
（l） 对称于 直线，即有
Байду номын сангаас（2-30）
（2） 在 单调上升，在 单调下降，且在点 处达到极大值 。当 时
（3） （2-31）
通常被定义为
（2-22）
式中， 是一个常数，单位为W/Hz。若采用单边频谱，即频率在（ ）的围，白噪声的功率谱密度函数又常写成
（2-23）
由信号分析的有关理论可知，功率信号的功率谱密度与其自相关函数 互为傅氏变换对，即
（2-24）
因此，为
（2-25）
式（2-25）表明，白噪声的自相关函数是一个位于 处的冲激函数，它的强度为。这说明，白噪声只有在 /2时才相关，而在任意两个不同时刻上的随机取值都是不相关的。白噪声的功率谱密度及其自相关函数，如图2-11所示。
也称高斯白噪声，是指噪声的概率密度函数满足正态分布统计特性，同时它的功率谱密度函数是常数的一类噪声。这里值得注意的是，高斯型白噪声同时涉及到噪声的两个不同面，即概率密度函数的正态分布性和功率谱密度函数均匀性，二者缺一不可。
在通信系统的理论分析中，特别是在分析、计算系统抗噪声性能时，经常假定系统道噪声（即前述的起伏噪声）为高斯型白噪声。其原因在于，一是高斯型白噪声可用具体的数学表达式表述（比如，只要知道了均值 和差 ，则高斯白噪声的一维概率密度函数便可由式（2-26）确定；只要知道了功率谱密度值 /2，高斯白噪声的功率谱密度函数便可由式（2-22）决定），便于推导分析和运算；二是高斯型白噪声确实反映了实际信道中的加性噪声情况，比较真实地代表了信道噪声的特性。
通信中的常见噪声
几种噪声，它们在通信系统的理论分析中常常用到，实际统计与分析研究证明，这些噪声的特性是符合具体信道特性的。
2.5.1 白噪声
在通信系统中，经常碰到的噪声之一就是白噪声。所谓是指它的功率谱密度函数在整个频域 是常数，即服从均匀分布。之所以称它为“白”噪声，是因为它类似于光学中包括全部可见光频率在的白光。凡是不符合上述条件的噪声就称为有色噪声。