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窄帶隨機過程

作者:佚名    文章來源:本站原創    點擊數:    更新時間:2019/6/1

  通信系統都有發送機和接收機,為了提高系統的可靠性,通常在接收機的輸入端接有一個帶通濾波器,信道內的噪聲構成了一個隨機過程,經過該帶通濾波器之后,則變成了窄帶隨機過程,因此,討論窄帶隨機過程的規律是重要的。
  一、窄帶隨機過程的定義
  窄帶隨機過程的定義借助于它的功率譜密度的圖形來說明。圖3.5.1(a)中,波形的中心頻率為,帶寬為,當滿足時,就可認為滿足窄帶條件。
  若隨機過程的功率譜滿足該條件則稱為窄帶隨機過程。
  若帶通濾波器的傳輸函數滿足該條件則稱為窄帶濾波器。
  隨機過程通過窄帶濾波器之后變成窄帶隨機過程。 圖3.5.1窄帶波形的頻譜及示意波形

   二、窄帶隨機過程的表示方式
  如果在示波器上觀察這個過程中一個樣本函數的波形,則會發現它像一個包絡和相位緩慢變化的正弦波,如圖3.5.1(b)所示。因此窄帶隨機過程可用下式表示成:   式中,是窄帶隨機過程包絡;
  是窄帶隨機過程的隨機相位。
  窄帶隨機過程也可用下式表示   其中:   這里的分別被稱作的同相分量和正交分量。
  可見,的統計特性可以由的統計特性來確定。反之,若已知的統計特性,怎樣來求的特性呢?
  三、同相分量與正交分量的統計特性
  設窄帶隨機過程是均值為零平穩的窄帶高斯過程。可以證明,它的同相分量和正交分量也是均值為零的平穩高斯過程,而且與具有相同的方差。
  1.數學期望   已設是平穩的,且均值為零,即對于任意時刻,有,所以,可得   即   2.自相關函數
  我們知道一些統計特性可以從自相關函數中得到,所以,按定義的自相關函數為   將上式展開,并取數學期望為   其中   因為是平穩的,可以令,得 (1)   同理,令,得 (2)   如果是平穩的,則也是平穩的。
  由于式(1)和式(2)相等,則應有   可見,的同相分量和正交分量具有相同的自相關函數,而且根據互相關函數的性質,有   可見,有   上式表示,的奇函數,所以   同理可以證明   得到   即   這表明具有相同的方差。
  3.概率密度函數   因為統計獨立,則的二維概率密度函數為   利用式(3.5.16),上式改寫為   以上討論的是由的統計特性推導出同相分量和正交分量的統計特性。
  四、包絡與相位的統計特性
  現在來確定窄帶平穩高斯過程的包絡和相位的統計特性,隨機包絡和隨機相位可表示為   利用概率論中隨機變量變換的關系來求解的概率密度函數,把在某一時刻的隨機變量用來表示。根據隨機變量變換關系有   其中,的聯合概率密度函數;
  為雅可比行列式,它等于   由   進行偏微分,并代入雅可比行列式,得   于是   因為,所以上式中包絡,而內取值。
  利用概率論中的邊際分布知識,可求得包絡的概率密度函數為   可見,服從瑞利分布。
  瑞利分布的特點:最大值發生在處,其值為 圖3.5.2 窄帶高斯過程包絡的概率密度函數   利用邊際分布知識,可求得相位的概率密度函數為   可見,隨機相位在內服從均勻分布。   所以窄帶平穩高斯過程的包絡和相位是統計獨立的。
  五、窄帶隨機過程的功率譜密度
  結論:窄帶隨機過程同相分量和正交分量具有相同的功率譜密度,而且與窄帶隨機過程的功率譜密度具有如下關系式   式中,設的頻率范圍,
  證明:窄帶隨機過程的同相分量和正交分量的提取方法如圖3.5.4所示。 圖3.5.4 同相分量和正交分量的提取方法   1.同相分量
  對式兩邊乘以,得   兩邊都通過截止頻率為的低通濾波器,于是輸出為,表示為   其功率譜密度為   1.同相分量
  同理,對式兩邊乘以,得   用功率譜密度表示為   由以上關系式,可畫出功率譜密度如圖3.5.3所示。 圖3.5.3的功率譜密度

Tags:窄帶隨機過程,通信  
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