误码率曲线,理论和仿真

信息处理 调制 自习
2022-02-22 20:11:00

BER 是在一个序列中发生的平均错误数 n位。什么时候n=1,我们可以将 BER 视为任何给定位将被错误接收的概率。基本上,它介于 0 和 1 之间——

  • 当 BER = 0 时,我们可以说接收到的比特没有错误。
  • 如果至少发现一个错误,我们可以 100% 肯定地说 BER 绝对不为零。
  • 只要成功接收到至少一位,我们就可以说 BER 绝对小于 1。

当我们测量带和不带均衡的数字通信系统的性能时,以及特定调制类型的理论 BER 性能时,我们希望模拟与理论精确匹配。我的问题是:

(1) 理论 BER 是性能上限还是下限?

(2) 是否希望 BER 趋于零?是否可以合理地说,由于这在实际通信中可能不会发生,所以总是有人寻求设计一种均衡器,其目标是 BER 趋于零?

(3) 如果有和没有均衡器的仿真曲线低于理论值怎么办?关于发挥作用的均衡方法可以说什么,以及是否希望模拟曲线(有和没有均衡器)低于理论值。

(4) 如果模拟的 BER 高于理论值,那么有无均衡器的系统性能如何?

(5) 均衡器是否有助于提高 BER?通过改进——需要多少改进?权衡?我们是否希望模拟曲线与理论曲线完全匹配,然后说均衡器在消除符号间干扰和噪声方面工作正常?

伯尔

误码性能的解释是什么?

1个回答

注意:通常,“理论BER”被称为P(e)误码的概率(有时与其他符号,如Pb)。速率意味着实验;概率隐含理论。

1)P(e)是 BER 的下限:由于实践比理论更混乱,因此 BER 将高于P(e)(假设理论是正确的;也就是说,它正确地模拟了现实)。

2)我不确定我是否理解这个问题。我们总是想要P(e)尽可能低,但最终受限于通道容量。

3)如果“低于理论值”是指“优于P(e)“,我想说你的模拟或假设有问题。

4 和 5) 当您的宽带信道存在符号间干扰时,您可以使用均衡器。这样的系统的 BER 总是比窄带信道差。均衡器试图消除 ISI;如果均衡器是完美的,宽带系统的 BER 将与窄带信道的 BER 相同,假设相等Eb/N0. 在实践中,均衡器不会是完美的。在这种情况下,理论可以帮助预测均衡器的性能,以及预期的 BER 改进程度。