數據通信的基礎知識


數據通信的基礎知識

典型的數據通信模型:

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相關術語

通信的目的是傳送消息。

  • 數據(data)——運送消息的實體;
  • 信號(signal)——數據的電氣或電磁的表現;
    • “數字信號”——代表消息的參數的取值是離散的;
    • “模擬信號”——代表消息的參數的取值是連續的;
  • 碼元(code)——在使用時間域的波形標識數字信號時,則代表不同離散數值的基本波形就形成了碼元;

在數字通信中常常使用時間間隔相同的符號來表示一個二進制數字,這樣的時間間隔內的信號稱為二進制碼元。而這個間隔被稱為碼元長度。1碼元長度可以攜帶nbit的信息量。


有關信道的幾個基本概念

信道一般表示向一個方向傳送信息的媒體。所以通信線路往往包含一條發送消息的信道和一條接收信息的信道。

  • 單向信道(單工通信)——只能有一個方向的通信而沒有反方向的交互;比如電台廣播;
  • 雙向交替通信(半雙工通信)——通信的雙方都可以發送消息,但不能雙方同時發送(當然也就不能同時接收);比如對講機;
  • 雙向同時通信(全雙工通信)——通信的雙方可以同時發送和接收數據;比如打電話;

基帶(baseband)信號和帶通(band pass)信號

  • 基帶信號(即基本頻帶信號)——來自信源的信號。像計算機輸出的代表各種文字或圖像文件的數據信號都屬於基帶信號。基帶信號就是發出的直接表達了要傳輸的信息的信號,比如我們說活的聲波就是基帶信號。
  • 帶通信號——把基帶信號經過載波調制后,把信號的頻率范圍搬移到較高的頻段以便在信道中傳輸(即僅在一段頻率范圍內能夠通過信道)。

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由於在近距離范圍內基帶信號的衰減不大,從而信號內容不會發生變化。因此在傳輸距離較近時,計算機網絡都采用基帶傳輸方式。例如計算機到監視器、打印機等外設的信號就是基帶傳輸的。


幾種基本的調制方法

  • 調幅(AM):載波的振幅隨基帶數字信號而變化;
  • 調頻(FM):載波頻率隨基帶數字信號而變化;
  • 調相(PM):載波的初始相位隨基帶數字信號而變化;

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常用編碼

  • 單極性不歸零碼:只是用一個電壓值,用高電平表示1,沒電壓表示0,下圖(a);

  • 雙極性不歸零碼:用正電平和負電平分別表示二進制的1和0,正負幅值相等,下圖(b);

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  • 雙極性歸零碼:正負零三個電平,信號本身攜帶同步信息;

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(a)為單極性歸零碼;(b)為雙極性歸零碼0

以上編碼方式的缺點為:接收端無法判斷數據傳輸是否結束。即數據尾部的0是有效數據還是沒數據顯示的沒意義的0.

  • 曼徹斯特編碼

該編碼方式完善了上述編碼方式的缺點。

  • bit中間有信號,低——高跳變為0

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  • bit中間有信號,高——低跳變為1

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    采用曼徹斯特編碼,一個時鍾周期只可以表示一個bit,並且必須通過兩次采樣才能得到一個bit但它能攜帶時鍾信號,且可表示沒有數據傳輸。

  • 差分曼徹斯特編碼

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注意:每個圖中都有四個bit。

差分曼徹斯特編碼與曼徹斯特編碼相同,但抗干擾性能強於曼徹斯特編碼。

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判斷(差分)曼徹斯特編碼時,忽略bit與bit間的“豎線”,可判斷得更加清楚。


信道的極限容量

  • 有失真,但可識別

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  • 失真大,無法識別

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理想條件下的信號傳輸:奈氏准則

1924 年,奈奎斯特(Nyquist)就推導出了著名的奈氏准則。他給出了在假定的理想條件下,為了避免碼間串擾,碼元的傳輸速率的上限值。

在任何信道中,碼元傳輸的速率是有上限的,否則就會出現碼間串擾的問題,使接收端對碼元的判決(即識別)成為不可能。(比如說話速度太快,別人就聽不清你說什么了)

如果信道的頻帶越寬,也就是能夠通過的信號高頻分量越多,那么就可以用更高的速率傳送碼元而不出現碼間串擾。

奈氏准則

理想低通信道的最高碼元傳輸速率=2WBaud

  • W是理想低通信道的帶寬,單位為HZ;
  • Baud是波特,是碼元傳輸速率的單位;

波特:在調制解調器中經常用到波特這個概念,Bit是信息量,如果一個碼元含有3個Bit信息量,那么1波特=3Bit/s

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有干擾條件下的信號傳輸:香農公式

香農(Shannon)用信息論的理論推導出了帶寬受限且有高斯白噪聲干擾的信道的極限、無差錯的信息傳輸速率。

式中S/N表示信噪比

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  • 信道的帶寬或信道中的信噪比越大,則信息的極限傳輸速率就越高。
  • 若信道帶寬 W 或信噪比 S/N 沒有上限(當然實際信道不可能是這樣的),則信道的極限信息傳輸速率 C 也就沒有上限。
  • 實際信道上能夠達到的信息傳輸速率要比香農的極限傳輸速率低不少。
  • 對於頻帶寬度已確定的信道,如果信噪比不能再提高了,並且碼元傳輸速率也達到了上限值,那么還有辦法提高信息的傳輸速率。這就是用編碼的方法讓每一個碼元攜帶更多比特的信息量。

奈氏准則和香農公式的應用范圍

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