数据通信原理.docx
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数据通信原理
第1章:
绪论:
1、了解消息、信号、信息、数据的基本概念
(1)消息定义:
是指通信过程中传输的具体原始对象。
消息的分类:
离散消息、连续消息。
(2)信号定义:
把消息转换成适合于信道传输的物理量。
信号携带着消息,它是消息的运载工具。
信号的分类:
模拟信号和数字信号。
(3)信息:
信息就是包含在消息中对通信方有意义的那部分内容。
(4)数据:
数据就是赋予一定含义的数字、字母、文字等符号及其组合,它是消息的一种表现形式。
数据的分类:
模拟数据、数字数据。
2、信息量、信息熵(平均信息量的计算)
信息的度量:
度量信息多少的程度就称为信息量I。
信息量的计算:
一则离散消息包含的信息量可表示为
平均信息量(信息熵)H:
可以证明上式
中,当P0=P1=…=PM-1时,取最大值
例1.2某信源有8种相互独立的状态,其发生的概率分别是1/8、1/8、0、1/4、0、0、0、1/2,则信源传递给信宿的平均信息量是多少?
课后P301.8
3、通信系统的组成(一般通信系统、模拟、数字、基带、频带、数据通信系统的组成框图)
P6、P7、P8、P10
一般通信系统
模拟通信系统
数字基带通信系统
数字频带通信系统
数据通信系统
数据通信系统的组成:
数据终端设备(DTE)、数据电路、中央计算机系统三大部分组成。
(填空)
4、数据的传输方式(填空、简答)
(1)基带传输与频带传输
基带传输就是将DTE经过码型变换、电平转换等必要处理后直接在信道上传输,常用于短距离的数据传输系统中。
频带传输较复杂,传送距离较远,若通过市话系统配备Modern,则传送距离可不受限制。
(2)并行传输与串行传输
并行传输是指将数据符号编码后,在两条以上的并行信道上同时传输,一般一次传输一个字符;如:
采用8单位代码组成的字符时,可以用8条信道并行传输。
特点:
(1)优点:
对于每次只传输一个字符,因此它不需要额外的措施来实现收发双方的字符同步;
(2)缺点:
必须有多条并行信道,成本比较高,不适宜远距离传输。
适用场合:
计算机等设备内部或两个设备之间距离比较近时的外线上采用,如计算机到打印机之间的数据传输。
串行传输是指将数据编码按位或按码元依次在一条信道上传输。
特点:
(1)优点:
只需要一条传输信道,花费的成本低,易于实现。
(2)缺点:
是要采取措施实现字符同步。
适用场合:
是目前外线上主要采用的一种传输方式,通常用于远距离通信。
(3)异步传输与同步传输
所谓异步传输(起止式传输)是指只要DTE有数据需要发送,就可以在任何时刻向信道发送信号,而接收方通过检测信道上的电平变化与否就能自主判断何时接收数据。
特点:
(1)优点:
收发双方的时钟信号不需要精确的同步,实现字符之间同步比较简单。
(2)缺点:
对于每个字符都需要加入起始位和终止位,因此信息传输效率低。
适用场合:
常用于1200比特/s及其以下的低速数据传输。
所谓同步传输必须建立准确的同步系统,因此它都是以固定的时钟节拍来发送数据信号的,所以在一个串行数据流中,各信号码元之间的相对位置是固定的,也就是同步。
特点:
(1)优点:
不需要每字节都加同步信息,故传输效率较高
(2)缺点:
必须建立准确的时钟同步,实现起来比较复杂
适用场合:
常用于2400bit/s及其以上的高速数据传输
(4)单工、半双工与全双工传输
单工传输是指两站之间只能沿一个方向传输数据,如数据由A站传到B站,称为正向信道。
(B站至A站只能传送联络信号,传输效率较低,一般不超过75bit/s,称为反向信道。
通常用于远程数据收集系统,例如气象数据的收集)如:
计算机与监视器及键盘、计算机之间的数据传输、遥测等。
半双工传输是指两个站之间可以在两个方向上进行数据传输,但不能同时,只能轮流进行传输。
即传输信号时占用信道的整个带宽。
如:
对讲机、使用同一载频工作的无线电机等。
双工传输是指在两数据站之间,可以在两个方向上同时进行传输。
可以是四线或二线传输:
四线传输时有两条物理上独立的信道,一条发送一条接收,两个方向的信号可以采用频分复用或时分复用的方法将信道的带宽一分为二;二线传输可以采用回波抵消技术使两个方向的数据共享信道带宽。
如普通电话。
适用于高速数据通信系统。
5、数据通信系统的最重要的两个性能指标及其所用的物理量来描述,以及这些量之间的关系及计算等。
(8’)
(1)有效性:
指系统中传输数据的“速度”问题,即快慢问题,也指数据传输系统对频带资源的利用水平和有效程度。
1)码元速率(RB)码元速率是指给定信道内单位时间传输码元的多少。
其单位是波特(Baud)。
RB=1/T,其中T为码元长度,即一个码元波形的持续时间。
因此,RB与进制无关。
2)信息传输速率(Rb)信息速率是指给定信道内单位时间传输信息的多少,单位是比特/秒(bit/s),信息速率又称为传信率。
对于M进制,各码元等概出现时有Rb=RBlog2M
若各码元不等概出现,则Rb=RBH其中H为平均信息量。
(P22)例1.3:
某数据通信系统传输128个符号,其中有64个符号出现的概率分别为1/256,有32个符号的出现概率分别为1/128,另外32个符号的出现概率分别为1/64,且每个符号的持续时间为0.1ms,求此时系统的信息速率。
解:
由题意可知系统的码元速率为
RB=1/Tb=10000Baud
由于各符号出现概率不同,则平均信息量为
H=64×(1/256)*log2(256)+(32×(1/128)
*log2(128)))+(32×(1/64)*log2(64))
=6.25bit/符号
所以信息速率Rb=RBH=100×6.25=625bit/s
例2已知二进制数字信号在2min内共传送了72000个码元。
(1)其码元速率和信息速率各为多少?
(2)如果码元宽度不变,但改为八进制数字信号,则其码元传输速率为多少?
信息传输速率又为多少?
解
(1)在2×60s内传送了72000个码元,则
RB=72000/2×60=600(Baud)
Rb=RB=600(bit/s)
(2)若改为八进制,则
RB=72000/2×60=600(Baud)
Rb=RBlog2M=600×log28=1800(bit/s)
3)数据传输速率:
指单位时间内在数据传输系统中的相应设备之间传送的比特、字符、或码组平均数,即实际能达到的平均数据转移速率。
单位:
bit/s、字符/s、码组/s等。
数据传输速率总小于数据传信速率,原因是:
数据传输速率=数据传信速率×传输的效率(小于100%)。
4)频带利用率是指单位频带内实现的传输速率,单位为Baud/Hz,或者bit/s.Hz,这主要取决于用哪种速率来计算。
(单位为Baud/Hz)
[单位为bit/(s.Hz)]其中,B为系统带宽,单位为Hz。
若B相同,RB或Rb越大,则频带利用率越高,则系统的有效性越好。
(P23)例1.5某信道占用频带300~3400Hz,若采用8电平传输,若调制速率为1600Baud,求信道的频带利用率。
解根据题意,信道占用频带为300~3400Hz,则B=3400一300=3100(Hz)
=1600/3100=16/31(Baud/Hz)
Rb=RBlog2M=1600×log28=4800(bit/s)
=4800/3100=48/31[bit/(s.Hz)]
(2)可靠性:
指传输数据的“质量”问题,即好坏问题。
1)误码率(Pe)(n→∞)
其中n表示系统传输的总码元数,ne表示传输出错的码元数目,也即误码率是指错误码元在总码元数目中所占的比率。
2)误比特率(Pb)(nb→∞)
其中nb表示系统传输的总比特数,nbe表示传输出错的比特数目,也即误比特率是指错误比特在传输的总比特数目中所占的比率。
(P23)例1.6:
某数据通信系统调制速率为1200Bd,采用8电平传输,假设100秒误了1个比特,求误码率。
设系统的带宽为600Hz,求频带利用率为多少bit/(s.Hz)。
解:
由于各个码元出现的概率相同,则信息速率Rb=RBlog2M=1200×log28=3600bit/s
误比特率Pb=接收出现差错的比特数目/总的发送比特数=(1/100)/3600=2.8×10-6
频带利用率r=Rb/B=3600/600=6bit/(s.Hz)
3)误码组率
误码组率指在通信过程中,系统出错的码组数与系统传输的总码组数之比,用pg来表示。
pg=nge/ng(ng→∞)
其中,nge表示传输出错的码组数,ng表示系统传输的总码组数。
第2章:
随机过程分析
1、随机过程的概念及其数字特征(期望、方差、相关函数的计算等)
(1)随机过程是一类随时间作随机变化的过程,它不能用确切的时间函数描述。
可从两种不同角度看:
角度1:
在给定的观察区间内,是一个时间t的函数。
其中每个时间函数称为实现,随机过程就可以看成是一个全部实现构成的总体。
角度2:
随机过程是随机变量概念的延伸。
因此,我们又可以把随机过程看作是在时间进程中处于不同时刻的随机变量的集合。
(2)随机过程的数字特征:
1)均值(数学期望):
在任意给定时刻t1的取值(t1)是一个随机变量,其均值式中f(x1,t1)-(t1)的概率密度函数。
由于t1是任取的,所以可以把t1直接写为t,x1改为x,这样上式就变为
2)方差方差常记为2(t)。
这里也把任意时刻t1直接写成了t。
3)相关函数
式中,(t1)和(t2)分别是在t1和t2时刻观测得到的随机变量。
可以看出,R(t1,t2)是两个变量t1和t2的确定函数。
4)协方差函数
式中a(t1)a(t2)-在t1和t2时刻得到的(t)的均值。
f2(x1,x2;t1,t2)-(t)的二维概率密度函数。
5)相关函数和协方差函数之间的关系
若a(t1)=0或a(t2)=0,则B(t1,t2)=R(t1,t2)因此,R(t1,t2)又称为自相关函数,B(t1,t2)又称自协方差函数。
6)互相关函数和互协方差函数若(t)和(t)分别表示两个随机过程,则
分别称为互相关函数和互协方差函数。
(P34)例2.1:
设Z(t)=X1cos()-X2sin()是一个随机过程,若X1和X2是彼此独立且具有均值为零、方差为的正态随机变量,求:
(1)数学期望E[z(t)]、E[z2(t)];
(2)z(t)的一维概率密度函数f(t);
(3)相关函数R(t1,t2)。
2、广义平稳随机过程和狭义平稳随机过程的定义
把同时满足
(1)和
(2)的过程定义为广义平稳随机过程。
(1)其均值与t无关,为常数a;
(2)自相关函数只与时间间隔有关。
狭义平稳随机过程:
任意n维分布函数和概率密度函数与时间起点无关。
显然,只要狭义平稳随机过程的数字特征存在,必定是广义平稳的,反之不一定成立。
(判断)
3、平稳随机过程的自相关函数定义及性质
平稳过程自相关函数的定义:
R()=E[(t)(t+)]
平稳过程自相关函数的性质
—(t)的平均功率
—的偶函数
—R()的上界
即自相关函数R()在=0有最大值。
—(t)的直流功率。
表示平稳过程(t)的交流功率。
当均值为0时,有R(0)=2。
4、平稳随机过程的功率谱密度和相关函数的关系(维辛叶纳关系)
(1)平稳过程的功率谱密度定义:
对于任意的确定功率信号f(t),它的功率谱密度定义为
式中,FT()是f(t)的截短函数fT(t)所对应的频谱函数。
过程的功率谱密度应看作是对所有样本的功率谱的统计平均,故(t)的功率
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- 数据通信 原理