【笔记整理】通信原理第三章复习 |
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模拟调制系统
3.1 引言
调制的定义 让载波的某个参数(或几个)随调制信号(原始信号)的变化而变化的过程或方式 载波:通常是一种来搭载原始信号的高频信号,它本身不含有任何有用信息 调制按载波分类 正弦波调制:用正弦型信号作为载波 脉冲调制:用脉冲串或一组数字信号作载波 调制分为模拟调制和数字调制两种 调制信号的取值是连续还是离散 正弦载波调制 模拟调制:调制信号连续变化,如AM,DSB,FM,PM等 数字调制:调制信号离散变化,如ASK,PSK,QAM等脉冲调制 模拟调制:调制信号连续变化,如PAM,PPM等 数字调制:调制信号离散变化,如PCM,DPCM等 调制的作用 进行频谱搬移,把调制信号频谱搬移到所希望位置,将调制信号转换成适合信号传输或便于信道多路复用的已调信号 对系统的传输有效性和传输可靠性有很大影响 减少干扰,提高抗干扰能力 多路复用,提高信道利用率 实现传输带宽与信噪比之间的互换 3.2 线性调制(幅度调制)调制信号:能量信号 m ( t ) m(t) m(t),其频谱为 M ( f ) M(f) M(f) 载波: c ( t ) = A cos ω c t = A cos 2 π f c t c(t)=A\cos \omega_c t=A\cos 2 \pi f_c t c(t)=Acosωct=Acos2πfct 相乘结果: s ’ ( t ) s’(t) s’(t) 滤波输出: s ( t ) s(t) s(t) 【线性调制的原理模型】 调制信号 m ( t ) m(t) m(t) → \to → ⊗ A cos ω c t \stackrel{A\cos \omega_ct} \otimes ⊗Acosωct → \to → H ( f ) H(f) H(f) → \to →已调信号 s ( t ) s(t) s(t) m ( t ) ↔ F T M ( f ) m(t) \stackrel{FT}\leftrightarrow M(f) m(t)↔FTM(f) m ( t ) A cos ω c t ↔ F T A 2 [ M ( f − f c ) + M ( f + f c ) ] m(t)A\cos \omega_ct \stackrel{FT}\leftrightarrow \frac{A}{2}[M(f-f_c)+M(f+f_c)] m(t)Acosωct↔FT2A[M(f−fc)+M(f+fc)] 幅度调制信号特点 在波形上,它的幅度随基带信号规律而变化 在频谱结构上,它的频谱完全是基带信号频谱结构在频域内的简单搬移 3.2.1 振幅调制:调幅原理 m ( t ) = [ A 0 + m ’ ( t ) ] m(t)=[A_0+m’(t)] m(t)=[A0+m’(t)], ∣ m ’ ( t ) ∣ ≤ A |m’(t)| \leq A ∣m’(t)∣≤A, ∣ m ’ ( t ) ∣ max = m ≤ A 0 − 调幅度 |m’(t)|_{\max}=m \leq A_0-\text{调幅度} ∣m’(t)∣max=m≤A0−调幅度 调幅信号 s ’ ( t ) = [ A 0 + m ’ ( t ) ] cos ω c t s’(t)=[A_0+m’(t)]\cos \omega_c t s’(t)=[A0+m’(t)]cosωct AM信号的频谱密度 含离散载频分量 当 m ’ ( t ) m’(t) m’(t)为余弦波,且 m m m为最大时,两边带功率之和=载波功率之半相干解调和非相干解调 相干解调:利用载波信息:同步解调 当满足条件 ∣ m ( t ) ∣ max ≤ A 0 |m(t)|_{\max} \leq A_0 ∣m(t)∣max≤A0时,AM信号的包络与调制信号成正比,用包络检波法很容易恢复出原始的调制信号 否则,将出现过调幅现象而产生包络是真不能用包络检波器进行解调,为保证无失真解调,可采用同步检波器 非相干解调:没有利用载波信息(包络、差分)AM信号的频谱 S A M ( ω ) S_{AM}(\omega) SAM(ω)由载频分量和上、下两个边带组成,上边带的频谱结构与原调制信号的频谱结构相同,下边带时上边带的镜像 AM信号是带有载波的双边带信号,它的带宽是基带信号带宽 f H f_H fH的两倍,即 B A M = 2 f H B_{AM}=2f_H BAM=2fH AM信号的接受:常用包络检波 性能:设包络检波器的输入电压为 y ( t ) = [ 1 + m ’ ( t ) ] A cos ω c t + n c ( t ) cos ω c t − n s ( t ) sin ω c t = { [ 1 + m ’ ( t ) A ] + n c ( t ) } cos ω c t − n s ( t ) sin ω c t \begin{aligned} y(t)&=[1+m’(t)]A\cos \omega_ct+n_c(t)\cos \omega_ct-n_s(t) \sin \omega_ct\\ &=\begin{Bmatrix} [1+m’(t)A]+n_c(t)\end{Bmatrix}\cos \omega_ct-n_s(t)\sin \omega_c t \end{aligned} y(t)=[1+m’(t)]Acosωct+nc(t)cosωct−ns(t)sinωct={ [1+m’(t)A]+nc(t)}cosωct−ns(t)sinωct y ( t ) y(t) y(t)的包络 V y ( t ) = { [ 1 + m ’ ( t ) ] A + n c ( t ) } 2 + n s 2 ( t ) V_y(t)=\sqrt{\begin{Bmatrix}[1+m’(t)]A+n_c(t)\end{Bmatrix}^2+n_s^2(t)} Vy(t)={ [1+m’(t)]A+nc(t)}2+ns2(t) 在大信噪比下 V y ( t ) ≈ [ 1 + m ’ ( t ) ] A + n c ( t ) V_y(t)\approx [1+m’(t)]A+n_c(t) Vy(t)≈[1+m’(t)]A+nc(t) 检波后(已滤出直流分量) v ( t ) = m ’ ( t ) A + n c ( t ) v(t)=m’(t)A+n_c(t) v(t)=m’(t)A+nc(t) 输出信号噪声功率比 r o = E [ m ’ 2 ( t ) A 2 n c 2 ( t ) ] r_o=E[\frac{m’^2(t)A^2}{n_c^2(t)}] ro=E[nc2(t |
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