4.1 什么是数字传输？
数字收发器是由一系列数字与模拟处理过程组成的系统，这些过程协同工作，以处理和操作二进制信息。这些处理过程的目的是实现通过某种媒介（无论是双绞铜线、光纤电缆，还是无线环境）的数据传输与接收。在任何数字收发器系统的核心是二进制位（bit），本书中将其视为数字通信系统所使用的基础信息单位。
因此，数字收发器本质上负责在以位表示的数据流与具有能唯一表示这些位的物理特性的电磁波形之间进行转换。由于电磁波形通常由正弦波和余弦波描述，常用于按时间间隔T表示数字数据的电磁波形的若干物理特性包括波形的振幅、相位和载波频率，如图4.1所示。请注意，不同的位组合代表不同的振幅等级、不同的相位值或不同的载波频率值，每个值均能唯一表示特定的二进制模式。请注意，在某些先进的映射方案中，二进制模式可能由两个或更多物理量表示。
然而，数字收发器中所涉及的内容远不止位与波形之间的映射，如图4.2所示。在数字收发器基本结构示意图中，我们可以观察到构成通信系统的若干功能模块。例如，位与电磁波形特性的映射由调制和解调模块实现。此外，还包括源
图4.2数字通信收发器的通用表示
编码与源解码模块负责从二进制数据中去除冗余信息，信道编码与信道解码模块引入受控数量的冗余信息以保护传输免受潜在误差的影响，射频前端模块负责基带波形向更高载波频率的转换。
有人可能会问，为什么我们的数字通信系统中需要包含这些模块？请注意图4.2中数字传输系统发射机与接收机之间存在一个信道。数字通信系统设计之所以具有挑战性且实施中涉及多个模块，主要原因在于该信道。如果信道是理想媒介，发射机发出的电磁波形能够无失真且无干扰地清晰传递至接收机，那么数字通信系统的设计将非常简单。然而，实际上信道会给数字传输引入各种随机损害，可能影响接收机截获波形的正确接收。
例如，信道可能引入某种形式的噪声，从而使某些波形特征变得模糊。此外，在许多实际场景中，信道引入的这些非理想效应随时间变化，难以处理，尤其是在其快速变化时更是如此。
因此，在实际条件下，任何数字通信系统的主要目标是传输一个二进制消息m(t)，并使接收机输出的该二进制消息重构版本mˆ(t)与原消息一致。换言之，我们的目标是令P(mˆ(t)= m(t))的概率达到特定应用所需的最小值。用于定量评估数字通信系统误差性能的度量称为误差概率或误码率（BER），定义为Pe=P(mˆ(t)=m(t))。 请注意，某些数据传输应用由于数据传输速率的差异，其Pe要求各不相同。例如，对于数字语音传输，误码率Pe∼10−3被认为是可接受的，而对于一般数据传输应用，误码率Pe∼10−5−10−6则视为足够。另一方面，对于采用光纤电缆等极高数据速率的应用，需达到误码率Pe∼10−9，因为更高的误码率会淹没接收机，鉴于数据速率极高。
为了帮助减轻信道引入的损伤可能造成的误差，我们将在介绍调制之前，简要研究源编码和信道编码的工作原理。
MATLAB实践示例：通信系统通过操控电磁信号的物理特性，在信号通过媒介传播前传递信息。信号的属性如振幅、相位和/或频率随时间变化，从而使接收机能够解读发射机所传递的信息。这些电磁广播通常采用正弦波信号，这使得它们在传递信息时相对易于操控。在下述MATLAB脚本中，我们生成了三种基于正弦波的传输，其中信息通过振幅（振幅键控）、相位（相位移键控）或频率（频移键控）进行嵌入。
在此脚本中，我们使用 rand函数生成随机二进制数据，并将其四舍五入为最接近的整数（一或零），随后将这些二进制值映射到对应的振幅、相位或频率值，以供正弦波信号使用。需要注意的是，由于正弦波信号是连续波形，我们必须使用大量离散点来近似模拟其连续性。
这些随机二进制值映射到信号的物理属性，如图4.3所示。图中清晰地展示了振幅（图4.3[b]）、相位（图4.3[c]）和频率（图4.3[d]）如何随时间变化，以表示传递给接收机的二进制值（见图4.3[a]）。在三种情形下，我们均以相同的正弦波信号作为信息传递的基础，但正弦波的特性随时间变化。
4.1.1 源编码
任何通信系统的目标之一是通过介质高效且可靠地将信息从发射机传输到接收机。因此，理想情况下应消除传输中的所有冗余信息，以最小化需通过信道传输的信息量，进而减少传输所消耗的时间、计算资源和功率。因此，源编码是一种旨在去除冗余信息以实现更高效通信的机制。
源编码的原理是将一序列源符号u映射为对应的源编码符号序列v，其中v的各分量尽可能接近随机且彼此无关（即不相关）。 通过执行这一源编码操作，我们期望在v的各分量中实现一定程度的冗余最小化，从而限制所需的传输信息量
图4.3二进制传输的振幅、相位和频率表示示例。这些正弦波特性是数字通信系统中最常用调制方案的基础。(a) 二进制信号，(b) 振幅键控，(c) 相位移键控，(d) 频移键控。
在传输原本可预测符号时所浪费的无线资源u。换言之，源编码器通过去除源符号中的冗余信息以实现高效传输。注意，执行源编码的前提是源符号必须为数字形式。
MATLAB实践示例：源编码通过去除数据中的冗余内容并以简短表示替代该冗余，从而实现冗余利用从而减少整体信息量。在以下MATLAB脚本中，我们将演示源编码在应用于具有不同冗余度的数据时的工作原理。利用rand和round函数的组合，我们生成了两个二进制向量，其中一个向量包含等量的1和0，而另一个向量约含90%的1和10%的0。为了压缩这些向量中的数据，我们采用了一种编码技术，将每个向量中所有连续的1串替换为表示其长度的十进制值。
例如，若存在一个二进制向量，在两个0之间有15个1，则用一个十进制值（或等效码字）替代这15个1，以指示该二进制向量部分中存在15个1。
基于已实现的编码方案，我们可以直观判断，相较于“1”与“0”值比例为50/50的二进制向量，比例为90/10的二进制向量更易被压缩，因为前者更可能包含可压缩的长串“1”值。参考图4.4，我们的直觉得到了验证，经过压缩后90/10比例的二进制数据流体积显著减小。另一方面，我们注意到50/50比例的二进制向量不仅没有压缩，反而体积有所增加。这是因为用码字替换每个“1”值串所需的开销实际上超过了原始二进制序列的信息量。因此，进行源编码时，通常应针对明显具有冗余的数据流进行压缩，否则可能反而降低效率。
文章来源：威视锐科技