复旦大学：《通信原理（A）》PPT教学课件_2016_05 第五章 数字基带传输

通信原理讲义 前言 ■数字基带传输概述 ■数字基带信号及其频谱特性 基带脉冲传输与码间干扰 第五章数字基带传输 无码间串扰的基带传输特性 基带传输系统的抗噪声性能 ■眼图 均衡技术 ■部分响应系统 zhuyu@fudan.edu.cn k手 通信原理 数字通信系统的基本组成 511几种简单的基带信号码型 单极性归零 信源+信源 信道脉冲数字 编码∥编码 (RZ return-to-zero) 成形调制 双极性归零 波形b流b流带信号通信号信道 十b单极性不归零NRz nonreturn-to-zero) 双极性不归零 信源 解码 解码 检测数字 解调 差分波形 通信原理 後照大季 通信原理 後照k季D

通信原理讲义 zhuyu@fudan.edu.cn 第五章 数字基带传输 通信原理 2 前言 ◼ 数字基带传输概述 ◼ 数字基带信号及其频谱特性 ◼ 基带脉冲传输与码间干扰 ◼ 无码间串扰的基带传输特性 ◼ 基带传输系统的抗噪声性能 ◼ 眼图 ◼ 均衡技术 ◼ 部分响应系统 数字通信系统的基本组成 信源 信源 编码 数字 调制 信道 脉冲 成形 , 干 扰 噪 声 信道 编码 信宿 信源 解码 数字 解调 检测 信道 解码 模拟 波形 信息 bit流 码字 bit流 数字基 带信号 数字带 通信号 5.1.1几种简单的基带信号码型 1 0 1 0 0 1 1 单极性归零 (RZ, return-to-zero) 双极性归零 单极性不归零(NRZ, nonreturn-to-zero) 双极性不归零 差分波形 通信原理 3 通信原理 4

512基带信号的频谱特性 分解成稳态波与交变波 P5.12 以下推导适用于二元码的功率谱分析 s()=(+u() s(t (+1()8(-7) r() n() ()=1(-n)以概率为P出现 l(t-m7)以概率为1-P出现 後照k季的 通信原理 人季 稳态波和交变波的表示式 cP5.12 稳态波的功率谱密度 CP5.12 s(o Sn(/ n()=∑n()+∑ ∑B(-n7)+(-P)(-n) n()=Pg1(t-nT)+(1-P)g2(t-n7) 显然,v(为周期函数()=∑Ce gt-nT)-Pg(-nT)-(1-P)g(t-nT) C-=, v(Oe /2ms"dt=S[PG, (mf,)+(-P)G2 (mf,) (1-P)81(-n)-82(-m7)以概率 u() 82(-nT)-P8(-nT)-(-P)82(t-nT) 其中G()=g(9b1=12 =-P[(-m)-8(-m)]以概率1-P S()=∑￠。(-m) 「1-P,以概率 ()=a[s(-n7)-8(-n,)其中=1P以概率1-P =∑|:[PG(my,)+0-P)G(m)(-m,) 通信原理 後照大手 通信原理 後照k季D

通信原理 t g1 (t − 2Ts ) Ts s(t) g2 (t + Ts )g1 (t ) g2 (t − Ts ) g 1( s t + 2T )  s (t )= sn (t ) g1 (t − nTs) sn (t ) =  g2 (t − nTs) n=− 以概率为 P 出现 以概率为 1− P 出现 5 5.1.2 基带信号的频谱特性 以下推导适用于二元码的功率谱分析 通信原理 6 分解成稳态波与交变波 t Ts s(t) = v (t)+ u (t) u (t) t v (t) t CP 5.1.2 稳态波和交变波的表示式    s(t)=  sn (t) = v (t)+ u (t)=  vn (t)+  un (t) n =− n =− n =− vn (t)= Pg1 (t − nTs )+ (1− P) g2 (t − nTs ) 1 s 1 s 2 s n 1 s 2  g (t − nT )− Pg (t − nT ) − (1 − P) g (t − nT )  = (1− P)g1 (t −nTs )− g2 (t − nTs ) u (t )=    g2 (t − nTs )− Pg1 (t − nTs )− (1− P) g2 (t − nTs ) = −P  g (t − nT ) − g (t − nT)   s  以概率 P n un (t) = an g1 (t − nTs )− g2 (t − nTs)  以概率 1− P 1−P,以概率P 其中a =  −P,以概率1 − P CP 5.1.2  稳态波的功率谱密度 v (t)=  Pg1 (t −nTs )+ (1− P) g2 (t − nTs ) n =− 显然, v (t) 为周期函数 ( ) s j 2 mf t  v t = C e m =−  m ( ) ( ) ( ) ( ) 2 2 v m s 1 s 2 s s  m =−   (f − mf ) = f PG mf + 1 −P G mf   f − mf  s   m =− S (f )=  C CP 5.1.2 ( ) ( ) dt  − j 2 ft − 其中 Gi f = gi t e i =1,2  ( ) ( ) ( ) s s T / 2 Cm Ts − j 2 mf t −T / 2 = 1 s v(t)e dt = f PG mf + 1− P G mf   s  1 s 2 s  通信原理 7 通信原理 8

交变波的功率谱密度 CP5.12 功率谱推导1 P5.12 根据功率谱密度的定义 VO=U,(:() S(f) EIRe U()=f{ T e aae -jarm), [G (-GO)()-G0] CU, O)) n1()=∑a8(-n7)-g(-n7) ∑∑E{a}pm[G()-G2()G()-GO UO)=∑aem[G()-G2( 通信原理 通信原理 功率谱推导2 cP5.12 功率谱推导3 CP5.12 (-P),以概率P 当m=n的,“1(F2,以概率1-P SO=lin E[b, OF G 0)-G: (0f 2P(-p) (2N+1)7N E名}=P(-P)+4-P=PlfP) /P(P )G,()-G2() -P),以概率P 当m≠n时,anq={P2,以概率(-P) 5(=S0)+S() P(-P),以概率2P(1-P) =/P(-P)G()-GO) E{q}=P2(-P)+(-P)P2+2P(-P)P-0P=0 +∑M[PG()+(-P)G(m)6(-m) 通信原理 後照大手 通信原理 12後人手隐

通信原理 9 交变波的功率谱密度 u T ¥ T é 2ù E êë UT ( f ) úû S ( f ) = lim N T n n =−N u (t )=  u (t) T u s N→ EU (f ) 2    (2N +1)T S (f ) = lim UT T (f ) = F u(t ) N T s 2 n =−N u (t) = a  g (t − nT )− g (t − nT )  n  1 s  ( ) ( ) ( ) 1 2 s N T n − j 2 fnT n =−N U f = a e G f − G f     根据功率谱密度的定义 CP 5.1.2 通信原理 10 功率谱推导1 * * * 1 2 1 2 s T T T N N T m n U f U f − j 2 f(n−m) m =− N n =− N (f ) 2 =U ( ) ( ) G (f )− G (f )  G (f )− G (f )     =   a a e ( ) ( )   ( ) ( ) ( ) ( ) * * * 1 2 1 2 s T T T N N E m n a a e − j 2 f (n −m )T EU (f ) 2 = E U f U f = G f − G f G f − G f       m =− N n =− N CP 5.1.2 (1 − P) 2 , 以概率P 当 m = n 时, aman =  P 2 , 以概率1 − P 2 m n (1 − P) 2 ,    以概率P 2 当 m  n 时，a a = P , 以概率(1 − P) 2 −P(1− P), 以概率2P(1− P)   ( ) ( ) ( ) 2 2 2 E n a = P 1− P + 1 − P P = P 1 − P   ( ) ( ) ( )( ) 2 2 2 2 E m n a a = P 1 − P + 1 − P P + 2P 1− P P − 1 P = 0 功率谱推导2 CP 5.1.2 ( ) ( ) ( ) 2 2 2 1 2 N T u s s s N→ N→ EU G1 (f ) − G2 (f) (f )    = lim n =−N (2N +1)T (2N +1)T = f P 1 − P G f − G f  P(1− P) S (f )= lim ( ) ( ) ( ) ( ) 2 1 2 2 s u s s s  = f P 1 − P v ( )G (f ) − G (f ) + f PG mf + 1 − P G mf   f − mf  s  1 2 s  m =− S (f )= S (f ) + S (f ) 功率谱推导3 CP 5.1.2 通信原理 11 通信原理 12

举例——单极性不归零码型的功率谱(1)a512 举例——单极性不归零码型的功率谱(2)∞512 发送逻辑’0 发送逻辑’1 GU=Tsinc(T, G(mf,)=Tsinc(rm)=T S0) 81()=0 82()=g() 02 0其他 5.()=asmc(xm,+46( S(=PY P).()-G2 F 0) +∑|:[PGm)+0-P)G(m)(-m,) 功率谱中含有直流 分量,无定时分量 O(+4∑(m) 图中取f=1Hz 通信原理 通信原理 举例——单极性归零码型的功率谱(1)512 举例一一单极性归零码型的功率谱(2)512 发送逻辑’0 发送逻辑’1店空比为12 rS 006 S()∧图中取f=1Hz 0.05 S()4"()+∑n)6(-m) 功率谱中含有直流 分量,也有定时分量 G(m/)= sInc d(+ sinc/mT 6(-m) 後照大季 通信原理 後照k季D

通信原理 13 举例——单极性不归零码型的功率谱(1) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 2 1 2 2 2 2 4 s s s 1 s 2 s s s s s f G mf  m =− f 2  4 m =− P G f − G f + f PG mf + 1 −P G mf   f − mf   = s G (f ) +  f − mf   S f = f P 1− 2 T t  s 1 g2 (t)= g (t)=  0 其他 发送逻辑’0’ 发送逻辑’1’ g1 (t )=0 CP 5.1.2 通信原理 14 -3 -2 -1 0 1 2 3 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 举例——单极性不归零码型的功率谱(2) G (f )= Tssinc (fTs ) G (mfs )= Tssinc (m) = Ts (f ) S ( f ) = Ts sinc ( fT ) 2 + 1  (f ) s 4  s  4 ( ) ( ) ( ) 2 4 s s T 1 sinc  fT  +  f 4  s  S f = 图中取 s f = 1Hz f 4 1  (0) 功率谱中含有直流 分量, 无定时分量 CP 5.1.2 举例——单极性归零码型的功率谱(1) ( ) ) 4 s 2 f f s G G mf ( s ) 2  ( 4 m =− f + f − mfs 2  S ( )= s  f 1 g (t )= 0 2  Ts t  = g (t )= g (t )= 2 4   0 其他 发送逻辑’0’ 发送逻辑’1’  1 ( ) 2 2 Ts  s  fT  G f = sinc    ( ) 2 s s T m  G mf = sinc 2    2  T    fT 2 1   m  2   (f − mfs ) 16    16 m =−   2  +   S s ( sinc f ) = s  sinc  s  占空比为1/2 CP 5.1.2 -4 -2 0 2 4 0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 举例——单极性归零码型的功率谱(2) 图中取fs = 1Hz f S s (f) 功率谱中含有直流 分量, 也有定时分量 CP 5.1.2 通信原理 15 通信原理 16

举例——双极性不归零码型的功率谱(1)a512 举例一—双极性不归零码型的功率谱(2)512 发送逻辑’0 发送逻辑’1 GO)=Tsinc(/,) 81()=-g() 82()=g()= 0其他 ()=T[sinc(, y 08 5()=P(-P)G()-GO +[PG(0)+(-)2(m)(-m) 功率谱中含有直流 分量,无定时分量 =GU 图中取f=1Hz 通信原理 後照k季的 通信原理 51.3几种常用的基带信号码型 AMI1 (alternate mark inverted signaling) cP5.1.3 ■设计基带码型的基本原则 口无直流分量 口便于从信号中提取定时信息 口码型变换不受信息源统计特性的影响 口具有内在的检错能力 进制码0为空,‘1交替转换为“+1和‘1 口尽量减少基带信号频偏中的高频分量 ■AM码的功率谱中无直流分量 口编译码设备尽量简单 ■零频率附近的低频分量比较小 ■可以将AM码经全波整流变为归零码后,即可提取 定时信号 ■AM码具有检错的能力 ■缺点是与信息源的统计特性相关 通信原理 後照大季 通信原理 後k手哪

通信原理 17 举例——双极性不归零码型的功率谱(1) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 2 1 2 2 s s s 1 s 2 s s  m =− G f − G f f PG mf + 1 −P G mf   f − mf   = fs G (f) 2 +  S f = f P 1 − P 1 2  t  Ts  g2 (t)= g (t)=  0 其他 发送逻辑’0’ 发送逻辑’1’ g1 (t)= −g (t) CP 5.1.2 通信原理 18 -3 -2 -1 0 1 2 3 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 举例——双极性不归零码型的功率谱(2) G (f )= Tssinc (fTs) S (f ) = T sinc ( fT ) 2 s s  s  ( ) ( ) 2 s sinc  fT  s  s  S f = T 图中取fs = 1Hz f 功率谱中含有直流 分量, 无定时分量 CP 5.1.2 5.1.3 几种常用的基带信号码型 ◼ 设计基带码型的基本原则 无直流分量 便于从信号中提取定时信息 码型变换不受信息源统计特性的影响 具有内在的检错能力 尽量减少基带信号频偏中的高频分量 编译码设备尽量简单 ◼ 二进制码 ‘0’ 为空, ‘1’ 交替转换为 ‘+1’ 和 ‘-1’ ◼ AMI码的功率谱中无直流分量 ◼ 零频率附近的低频分量比较小 ◼ 可以将AMI码经全波整流变为归零码后, 即可提取 定时信号 ◼ AMI码具有检错的能力 ◼ 缺点是与信息源的统计特性相关 AMI码 (alternate mark inverted signaling) 1 1 1 0 0 1 1 CP 5.1.3 通信原理 19 通信原理 20

HDB%(high-density bipolar signaling) CP 5.1.3 AM与HDB3的功率谱 cP5.13 输入bit 00:1000:01 归化功率谱 AM-10000+1000{0-1{+1000:0}-1}+f-1 P=05P为信息源‘1的概率 HDB 非归 000V+1000-11B00v:+11-1+1 AMI P=0.5 AMI ■HDB3码是AM码的改进型 解决AM受信息源的统计特性影响的缺点 同时也增强了在连续0码过多时同步定位信号提 取的能力 AM与HDB3都为三元码,增加了冗余性带来了检错能力 通信原理 通信原理 2後人季 数字双相码——曼彻斯特码 Manchester)c513 52波形传输的无失真条件 521基带脉冲传输与码间干扰(SD ■基带波形与功率谱密度的关系,以二元码为例 S()=P(-P)G()-G2() 用一个周期的方波表示1 用方波的反相波形表示0 +∑[PG(r)+(-P)G3(m)o(-m/) 因为双相码在每个码元间隔的中心都存在电平跳 ■基带波形的选择会影响到信号的功率谱密度 变,所以有丰富的位定时信息 正,负电平各占一半,因而不存在直流分量 ■矩形脉冲波形的功率谱占据整个频域 ■带宽增加一倍 後照大季 通信原理 4後人手隐

通信原理 21 HDB码 (high-density bipolar signaling) ◼ HDB3码是AMI码的改进型 ◼ 解决AMI受信息源的统计特性影响的缺点 ◼ 同时也增强了在连续 ‘0’ 码过多时同步定位信号提 取的能力 输入bit 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 AMI HDB3 -1 -1 0 0 0 0 0 0 0 -V +1 +1 0 0 0 0 0 0 0 +V -1 -1 +1 +1 0 -B 0 0 0 0 0 -V -1 +1 +1 -1 -1 +1 CP 5.1.3 通信原理 22 0 AMI 与 HDB3 的功率谱 归一化功率谱 非归零码 1.0 0.5 0.5 1.0 f / fb 1.5 AMI P＝0.6 HDB3 AMI P＝0.5 AMI P＝0.4 P 为信息源‘1’的概率 AMI与HDB3都为三元码, 增加了冗余性带来了检错能力 CP 5.1.3 数字双相码——曼彻斯特码(Manchester) ◼ 用一个周期的方波表示1 ◼ 用方波的反相波形表示0 ◼ 因为双相码在每个码元间隔的中心都存在电平跳 变, 所以有丰富的位定时信息 ◼ 正, 负电平各占一半, 因而不存在直流分量 ◼ 带宽增加一倍 1 0 1 0 0 1 1 CP 5.1.3 5.2波形传输的无失真条件 5.2.1基带脉冲传输与码间干扰 (ISI) ◼ 基带波形与功率谱密度的关系,以二元码为例 ◼ 基带波形的选择会影响到信号的功率谱密度 ◼ 矩形脉冲波形的功率谱占据整个频域 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 2 1 2 2 s s s 1 s 2 s s  G f − G f   f − mf +   f PG mf + 1 − P G mf m =− S f = f P 1 − P 通信原理 23 通信原理 24

Inter-symbol Interference(Isi) CP5.2.1 lsl数学描述—基带传输系统模型 cP52.1 ■传输信道往往是频谱带限 口发送信号经过信道后频谱被截断,时域上表现 4d「发送 输④,接收刘 为脉冲波形拓展,相互影响,产生lsl 滤波器信道 ■从无失真传输的角度考虑,可以将发送信号 G2(a) H() 功率谱设定为带宽有限 ■但频域带限信号不可能满足时域有限,因此 ■发送序列(如脉沖编码后的bt序列)表示为 时域波形波形相互重叠,产生|Sl d(t)=∑an6(-nT ■能不能无失真传输,不受lSl的影响? ■例如:二进制单极性 a=tl for bit '0' a.=o. for bit 'l' 进制双极性an=+1, for bit 'o';an=-l, for bit"1; 通信原理 後照k季的 通信原理 s数学描述—等效信道 CP52.1 s|数学描述—判决器输出信号 CP 5.2 ■发送滤波器,传输信道,接收滤波器合并在 ■判决电路的抽样时刻在(kT+b0)处,表示 起的等效信道表示为 时偏,判决器输出信号表示为 h()=g7()*c()*gR() y(T,+lo)=2a,(T,+lo-nT,) +na(hT,+ H(a)=f{()}=G()C(o)G(o) 输入到判决器信号表示为 a h(o)+2a,hc-n), +lo]+n(T, +lo) y()=d()*h()+n()=∑ah(t-n)+n( 有用信号码间干扰(S1)随机嗓声 n()=(-m)m 通信原理 後照大季 通信原理 x孩人手

通信原理 25 Inter-symbol Interference (ISI) ◼ 传输信道往往是频谱带限 发送信号经过信道后频谱被截断, 时域上表现 为脉冲波形拓展, 相互影响, 产生ISI ◼ 从无失真传输的角度考虑,可以将发送信号 功率谱设定为带宽有限 ◼ 但频域带限信号不可能满足时域有限,因此 时域波形波形相互重叠, 产生ISI ◼ 能不能无失真传输, 不受ISI的影响? CP 5.2.1 ISI 数学描述——基带传输系统模型 ◼ 发送序列 (如脉冲编码后的bit序列) 表示为 通信原理 26 d (t) 接收 滤波器 GR () 传输 信道 C() n (t) 发送 滤波器 GT () + y (t) 判决 an   电路 定时 H () CP 5.2.1 d (t )=  an (t − nTs) n=− ◼ 例如：二进制单极性 an = +1, for bit '0'; an =0, for bit '1'; ◼ 二进制双极性 an = +1, for bit '0'; an =−1, for bit '1'; ISI 数学描述——等效信道 + ( ) ( ) ( ) R R ◼ 发送滤波器, 传输信道,接收滤波器合并在 一起的等效信道表示为 h (t)= gT (t) c(t) gR (t) H ()= F h (t)= GT ()C()GR () ◼ 输入到判决器信号表示为 y (t)= d (t) h (t)+nR (t)=  anh (t − nTs)+nR (t) n=− + − n t = g t − u n u du  CP 5.2.1  n =−  = akh (t0 )+  an h (k − n)Ts + t0  + nR (kTs + t0 ) n =− n k 有用信号 码间干扰(ISI) 随机噪声 ISI 数学描述——判决器输出信号 ◼判决电路的抽样时刻在 (kTs + t0 )处, 时偏, 判决器输出信号表示为 y (kTs + t0 ) =  an h (kTs + t0 − nTs )+ nR (kTs + t0 ) t0表示 CP 5.2.1 通信原理 27 通信原理 28

s|示意 5.22奈奎斯特第一准则—抽样值无失真 抽样无失真的充分必要条件 d()=∑an6(-n) h(kTs) 0k为其它整数 其中h(kT) H( 将h(k7)分段表达为 h(kTs= H(oedo y(t)=∑ah(-n) 後照k季的 通信原理 抽样值无失真推导(1) CP5.22 抽样值无失真推导(2) cP522 令G=-2,有dh)=do,l=b+ 由傅立叶级数可知,若X(o)是周期为=7 T 的频率函数,则 X 2丌 xe do be)do HIo+ 2nz at, dO T ■那么,判决器抽样信号表示为 丌 h(kt T ,do T X(o) n1後k手 通信原理 32 後照k季D

ISI 示意 通信原理 29 + d (t ) =  an (t −nTs ) n=− n T s + n =− x (t )=  a g (t − nT) n s + n =− y (t )=  a h (t −nT ) 通信原理 30 5.2.2奈奎斯特第一准则——抽样值无失真 ◼ 抽样无失真的充分必要条件 h (kTs ) =  1 k = 0 0 k为其它整数 s 1 2  H ( )e jkTs d − 其中  h (kT )= 1 2 s jkT H()e d  (2n+1) /Ts (2n−1) /Ts n=− h(kTs ) =   将h (kTs )分段表达为 抽样值无失真推导(1) 2n Ts 2n Ts 令= − , 有 d=d,  = + s s s s s s n n n Ts Ts Ts  /T  /T  /Ts jkT H  2 1 2 1 2 − /Ts − /Ts − /Ts  2n     = H  e    2n  = e d   h (kT )= 1    H  +  jkT j2nk jkT  + e e d  + 2n  d CP 5.2.2 抽样值无失真推导(2) ◼ 由傅立叶级数可知, 的频率函数,则 ◼ 那么, 判决器抽样信号表示为 ( ) ( ) 0 0 0 s s k x  2  Ts  jkT X e X  e d 0 − 2 2 = 1 d = Ts  − T ( ) 0 j 2 k k 2k  − j X  = xk e 若 X()是周期为 0 Ts 2  = n Ts jkTs d Ts 2  / Ts 1  2n  h (kTs ) =  e s  Ts    H  + − /T   xk  X ( ) CP 5.2.2 通信原理 31 通信原理 32

抽样值无失真推导(3) CP5.22 抽样值无失真推导结果示意图 P5.22 ∑Hp 2n丌 T ∑h(k)k 无码间串扰充要条件h(kT) 0k为其它整数 ∑ 可以得到1xh+2x1 通信原理 後照k季的 通信原理 奈奎斯特第一准则讨论——情况1 CP5.22 奈奎斯特第一准则讨论——情况2 c522 ■设基带传输系统带宽为B,符号传输速率为 口情况2:rs rs,符号间隔为T=1/,当f>B时,H(O)=0 只有一种可能保证∑H+n)=7 ■分三种情况讨论如下 口情况1:r>2B H(= 无法选择B()确保∑H(+n1 ∑H(+n) ∑H(+mT)=T -r= -B 厂=2B 通信原理 後照大季 通信原理 36後人手

通信原理 33 抽样值无失真推导(3) s Ts n Ts k 1 − jkT  2n  H + = h (kT )e       s xk  X ( ) 无码间串扰充要条件 1 Ts n T  2n  H + =1   s    h (kTs ) =  1 k = 0 0 k为其它整数 可以得到 CP 5.2.2 通信原理 34 抽样值无失真推导结果示意图   −s −s 2 0 s 2 s −s −s 2 0 s 2 s H() n T  2n  H +   s    CP 5.2.2 奈奎斯特第一准则讨论——情况1 无法选择 s n T  n   =T  s  ◼ 设基带传输系统带宽为B, 符号传输速率为 rs , 符号间隔为Ts = 1 rs, 当 f > B 时,H (f ) = 0 . ◼ 分三种情况讨论如下 情况 1: rs > 2B H (f ) 确保  H  f + r f −rs −B 0 B s  H (f + n Ts ) n CP 5.2.2 奈奎斯特第一准则讨论——情况2 情况 2: rs = 2B 只有一种可能能保证 f −rs = −2B −B 0 B rs = 2B  H (f + n Ts )= Ts n n T  n  H f +  = Ts  s    Ts H( f ) =  0 f  B  f  B CP 5.2.2 通信原理 35 通信原理 36

信号带宽最小的波形 CP5.22 奈奎斯特第一准则讨论—情况3 cP522 ■理想的基带传输特性的两个问题 <2B 口实际中无法实现 有无数种O的送择能保证∑(+x 口即便获得较好的逼近,但对位同步要求极为苛 刻,如果不同步,码间干扰会比较严重 ∑川f h(o=sinc(Tt/,) 按照1/t量级衰减 最重要的,最常用的r<2B基带传输系统采用 升余弦滚降滤波器 通信原理 後照k季的 通信原理 升余弦基带成形滤波器 CP5.22 升余弦基带成形滤波器时频域波形822 ( cos(an ok 7 -a) H(o)=5 1-siT- (1-a)s(+a) 滚降因子0≤a≤1 通信原理 後照大季 通信原理 後照k季D

通信原理 37 信号带宽最小的波形 ◼ 理想的基带传输特性的两个问题 实际中无法实现 即便获得较好的逼近, 但对位同步要求极为苛 刻, 如果不同步, 码间干扰会比较严重 -4 -2 0 2 4 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 h (t)= sinc(t Ts ) 按照 1/t 量级衰减 CP 5.2.2 通信原理 38 奈奎斯特第一准则讨论——情况3 情况 3: rs < 2B T  n  H f +  = Ts  s    n f n  n  H f + T   s    有无数种 H (f )的选择能保证 最重要的, 最常用的 rs < 2B 基带传输系统采用 升余弦滚降滤波器 −rs − rs 2 0 rs 2 B rs CP 5.2.2 升余弦基带成形滤波器 2 2 2  t Ts t cos(t/Ts ) h (t)= sinc  T 1− 4  s  s T T Ts T s   T ,   (1 − )  s  T      Ts H () =  (1−) | | (1+) s 1 − sin s  − ,  2  Ts  2  ||  (1 +)  0,  CP 5.2.2 滚降因子 0   1 升余弦基带成形滤波器时频域波形 -3 -2 -1 0 1 2 3 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1  = 0  = 0.5  = 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1  = 0  = 0.5  = 1 CP 5.2.2 通信原理 39 通信原理 40