通信原理复习要求

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1、第1章1基本概念:(1)模拟通信系统模型,数字通信系统模型,数字通信系统的主要特点(2)信息量,平均信息量(香农熵)(3)模拟与数字通信系统的主要性能指标(有效性:有效频带(带宽B),传码率RB、传信率Rb,频带利用率(带宽效率):ηb(ηB);可靠性:信噪比SNR(S/N),误码率Pe、误信率Pb)等。2计算:信息量,平均信息量,传码率RB,传信率Rb,频带利用率(带宽效率),误码率Pe、误信率Pb,二进制与多进制系统的主要性能指标的关系(有效性,可靠性)。3填空题、简答题。第3章1基本概念:(1)随机过程的统计特性:可以用分布特性(概

2、率分布)和数字特征两种方法描述。分布特性(概率分布)包括概率分布函数和概率密度函数;数字特征包括数学希望、方差和相关函数等。(2)平稳随机过程(分布特性与时间起点无关),广义平稳随机过程(数学希望和方差与时间起点无关,自相关函数仅与时间间隔τ有关的平稳随机过程)(3)平稳随机过程相关函数的性质(物理意义):平稳随机过程ξ(t)的功率谱密度Pξ(ω)与其相关函数R(t)构成一对傅里叶变换关系,R(0)=S(平均功率)等等,功率谱密度意义(描述平稳随机过程的频域特性,建立频域与时域关系,积分面积为总功率,系统传输特性对信号和噪声的影响)。14

3、平稳随机过程的各态历经性与意义(时间平均(一个样本)替代统计平均(无穷多个样本)。)(4)高斯过程(正态随机过程),窄带随机过程(频带宽度B(△f)远小于其中心频率fc的随机过程,即△f《fc,fc》0)的描述(2种:包络-相位和同相-正交表达式);平稳窄带高斯过程统计特性(包络服从瑞利分布,相位服从均匀分布)。正弦波+窄带高斯过程统计特性(包络服从广义瑞利分布,小信噪比时,接近于瑞利分布;大信噪比时,接近于高斯分布)。白噪声(理想的宽带平稳随机过程,其功率谱密度在整个频域内是均匀分布的。理想白噪声通过带通滤波器后,其输出就是一个窄带过程

4、。)(5)平稳随机过程通过线性系统(Pξo(ω)=

5、H(ω)

6、2Pξi(ω),)等。所有基本概念可以用小结中的图示说明。2计算:随机过程的统计特性(分布特性(概率分布)和数字特征),平稳随机过程相关函数的性质(物理意义):R(0)=E[x2(t)]=S,总(平均)功率;R(∞)=E2[x(t)]=a2,直流功率;R(0)-R(∞)=σ2,交流功率。功率谱密度Pξ(ω)与其相关函数R(t)。平稳随机过程、高斯过程、白噪声通过线性系统。3填空题、简答题。第4章1基本概念:(1)信道分类与特征。有线信道(恒参信道)的特性(线性时不变系统)和无线

7、信道(电磁波:恒参信道和随参信道)的特性。(2)调制信道与编码信道的含义与关系。调制信道的数学模型(用一个二对端(或多对端)的时变线性网络来表示),编码信道的数学模型(用转移概率(条件概率)来描述)14(2)恒参信道(传输参数(特性)恒定-时不变)的数学模型(等效为线性时不变系统),恒参信道线性失真对信号传输的影响(波形失真/码间干扰),改善恒参信道信号传输质量的方法(均衡技术等)(3)随参信道(传输参数(特性)随时间变化-时变)特点:多径传播,衰耗时变和时延时变。多径传播对信号传输的影响(瑞利型衰落、频率弥散和频率选择性衰落),改善随参

8、信道信号传输质量的方法(分集接收,扩频技术等)(4)加性噪声(高斯白噪声):分散在通信系统中各处噪声的集中表示,主要代表是起伏噪声(加性干扰),一般在工作频率范围内,为高斯白噪声。加性噪声通过接收机带通滤波器(解调器输入端)后,变为窄带噪声。(5)信道容量(香农公式的结论与意义)。2计算:恒参信道不失真传输条件实际上是线性系统不失真的传输条件(幅频特性:A(ω)=A,相频特性:φ(ω)=ωtd,群延迟相频特性:td(ω)=dφ(ω)/dω),信道容量:香农(Shannon)公式,C=B㏒2(1+S/N)(bit/s),香农公式的特殊形式:

9、C=B㏒2[1+S/(n0B)]。3填空题、简答题。第5章1基本概念:(1)调制在通信系统中的主要作用,线性调制与非线性调制。(2)AM、DSB、SSB、VSB和FM、PM(FM:dφ(t)/dt;PM:φ(t))的基本概念、特点和应用;已调信号产生与解调方法(幅度调制)。(3)幅度调制四种:AM、DSB、SSB、VSB的表达式,AM、DSB波形和频谱,VSB滤波特性(VSB滤波器HVSB(ω)的要求)(3)各种模拟调制系统的比较:可靠性、有效性14(4)频分复用(FDM)、多级调制、复合调制的基本概念(5)包络检波器的特点(属于非线性解

10、调:包含有载波(载频)分量,存在门限效应),相干解调(属于线性解调:要求本地载波和载波信号必须保持同频和同相,载波不同步产生的影响)。2计算:AM、DSB、SSB、FM的抗噪声性能、功率、调制

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