无线通信基础
1.4基带解调(符号到位)
1.4.1 符号判决
可以在原始映射中定义的符号之间构想符号决策边界，从而假设与每个接收到的符号样本最接近的可能符号。在图1.17中描述了4-QAM / QPSK和8-PSK的符号决策边界示例。
1.4.2 加性高斯白噪声（AWGN）信道
在一个理想的信道中，发射器和接收器之间的信号没有衰减，但这当然是不现实的。即使在一个良好的通道中，一定程度的热噪声也必须是最低的，这通常被建模为加性高斯白噪声(AWGN)。请注意，如果噪声在所有频率上包含大致相等的能量，则将其描述为“白色”。
为了考虑AWGN信道的影响，我们假设一个简化的通信链路模型，如图1.18所示。
接收到的信号状况可以用信噪比(SNR)来量化：
在时域中，AWGN具有高斯概率密度函数(PDF)，这意味着最可能出现小幅度的误差。AWGN的方差描述了扩散的程度;方差较大的AWGN更有可能出现较大的量级误差。具有不同方差的AWGN示例如图1.19所示
AWGN的作用是分散接收到的符号样本，使它们在理想位置周围形成“云”。在某种程度上，这是可以容忍的，因为云被包含在决策边界内，并且仍然做出正确的符号决策。但是，如果噪声水平过高，则形成这些云的一些符号样本会超出决策边界，从而导致错误的符号决策。图1.20给出了存在AWGN的16-QAM示例:在左侧示例中，接收到的符号足够接近参考位置，以防止任何错误发生;然而，在右边的例子中，添加了更多的噪声，一些接收到的符号会偏离相邻区域，因此一部分符号决策可能是不正确的。
1.4.3误差矢量幅度（EVM）
请注意，在16-QAM或更高的情况下，用于计算参考信号功率的和值是星座中一个角点的值，因为这对应于峰值信号电平。显然，EVM值越大，表明接收星座的噪声程度越大。
1.4.4 误码率（BER）
误码率(BER)和符号误码率(SER)是衡量数据传输成功与否的更有用的指标。当接收到的样本比发送的样本更接近不同的参考符号时，就会做出错误的符号决策，导致符号错误，SER就是相对于所传输符号的总数而言，此类错误发生的比率。误码率考虑的是在接收到的符号被转换回比特后的误码率。
对于任何给定的SER，可以通过战略性地分配符号来最小化误码率，这样由星座中相邻符号表示的比特组差异最小，这通常使用Gray编码完成。
文章来源：威视锐科技
