无线电骚扰统计参量的检测及应用

0 引言

作为一种新的测量方法和研究骚扰特性的手段,幅度概率分布(APD)和噪声幅度分布(NAD)等统计测量方法正受到业界的广泛关注。随着CISPR把APD测量方法提到标准议程,国内越来越多的学者也开始关注这一新的测量方法。

无线电噪声统计测量方法可以追溯到上世纪50年代,但之所以称之为一种新的测量方法是因为最初的统计测量方法主要是用来分析大气噪声,随后又用来研究城市噪声等人为干扰,但是如何应用这些统计模型,当时还没有进一步的研究。最近几年,随着数字通信的飞速发展,人们发现传统的峰值、准峰值等测量方法无法用来预测骚扰对数字通信系统性能的影响,尤其是在预测脉冲性质的骚扰对数字通信系统性能的影响方面,传统的测量方法更显得无能为力。基于这种考虑,国际学术界开始关注骚扰的统计参量与数字通信系统性能之间的关系。经过研究发现,骚扰的统计参量,尤其是幅度概率分布(APD)和噪声幅度分布(NAD)与数字通信系统误码率之间具有很大的关联性。在这方面,本文作了一些初步的研究,文章的第三部分将展示部分实验结果。

目前,CISPR已经讨论通过了APD测量仪器的标准草案,相信正式的国际标准不久将会出台。现在国际上对APD统计测量方法的研究主要集中在研究统计参量与各种制式数字通信系统性能之间的关系,以及如何通过这些统计参量来预测骚扰对各种制式数字通信系统的影响。这些研究结果对于制定APD等统计参量的限值标准具有重要的意义。目前对于限值标准,CISPR的各个产品委员会还没有统一的建议,因此我们也应该加强这方面的研究工作,积极地参与到标准的制订中。这对于今后的无线电设备检测工作将具有深远的意义。

此外,国际上有学者用APD等统计测量方法来研究低功率小信号,如超宽带信号等对通信系统性能的影响。因为这些低功率谱密度的信号按照常规的检测方法很容易淹没在背景噪声之中,而APD等统计测量方法在这方面提供了一个很好解决方案。这也给无线电设备检测工作提出了一个新的研究方向。

1 统计测量理论基础

APD等统计测量方法建立在概率论和数理统计的基础之上。统计测量最重要的一个目的是获得无线电骚扰的概率密度函数,这是统计参量的基础,在最初的研究中,有两种备选方案:

(a)在某一时间间隔Δt内骚扰电平位于区间[y0,y0+Δy]内的概率,用公式(1)表示为:

(1)。

(b)在某段时间Δt内骚扰电平超过y0的概率,用公式(2)表示为:

(2)。

其中f(y)表示的是骚扰的概率密度函数。

考虑到实际电路实现的复杂程度,选用公式(2)给出的表达式作为测量方法的基础,而(2)给出的公式正是我们现在正在研究的幅度概率分布(APD)的一种表述形式,它给出了APD与概率密度函数之间的关系。

CISPR给出的APD定义为:干扰幅度超过规定电平的时间概率,即:

(3)。

其中P(Ai)是干扰包络的累积概率分布,其离散的形式可写为:

(4)。

其中R是门限电平,T是测量总时间,tk是第k个幅度超过R的脉冲的持续时间。

APD是包络的一阶统计量,它反映了干扰的幅度统计特性。

另一个重要的统计参量是噪声幅度分布(Noise Amplitude Distribution, NAD),它表示的是包络正向穿过某个电平的速率,即:

NAD(Ai)=n(Ai)/T (5)。

其中n(Ai)表示在时间T内正向穿过Ai的次数。NAD描述了干扰包络的时间统计特性。

此外还有两个常用的统计参量是脉冲持续分布(Pulse Duration Distribution,PDD)和脉冲间隔分布(Pulse Spacing Distribution,PSD)。脉冲持续分布表示的是脉冲持续时间超过某个值的概率,而脉冲间隔分布描述的是脉冲间隔时间超过某个值的概率,这两个参数互为补充,反映了包络的时间统计特性。


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