深入理解数据通信:从物理层基础到信道容量极限

简介: 深入理解数据通信:从物理层基础到信道容量极限

物理层的基本概念

物理层考虑的是怎样才能在连接各种计算机的传输媒体上传输数据比特流,而不是指具体的传输媒体。

物理层的作用是要尽可能地屏蔽掉不同传输媒体和通信手段的差异。

用于物理层的协议也常称为物理层规程(procedure)

物理层的主要任务

主要任务:确定与传输媒体的接口的一些特性。

机械特性 :指明接口所用接线器的形状和尺寸、引线数目和排列、固定和锁定装置等。

电气特性:指明在接口电缆的各条线上出现的电压的范围

功能特性:指明某条线上出现的某一电平的电压的意义

过程特性:指明对于不同功能的各种可能事件的出现顺序。

数据通信的基础知识

数据通信系统的模型

一个数据通信系统包括三大部分:源系统(或发送端、发送方),传输系统(或传输网络)和目的系统(或接收端、接收方)。

常用术语

  • 数据(data)——运送消息的实体。
  • 信号(signal)——数据的电气的或电磁的表现,代表消息的参数。
  • 模拟信号(analogous signal)——的取值是连续的。
  • 数字信号(digital signal)——代表消息的参数的取值是离散的。
  • 码元(code)——在使用时间域(或简称为时域)的波形表示数字信号时,代表不同离散数值的基本波形。

有关信道的几个基本概念

  • 信道——一般用来表示向某一个方向传送信息的媒体。
  • 单向通信(单工通信)——只能有一个方向的通信而没有反方向的交互。
  • 双向交替通信(半双工通信)——通信的双方都可以发送信息,但不能双方同时发送(当然也就不能同时接收)。
  • 双向同时通信(全双工通信)——通信的双方可以同时发送和接收信息。
  • 基带信号(即基本频带信号)——来自信源的信号。像计算机输出的代表各种文字或图像文件的数据信号都属于基带信号。

基带信号往往包含有较多的低频成分,甚至有直流成分,而许多信道并不能传输这种低频分量或直流分量。因此必须对基带信号进行调制(modulation)

调制

调制分为两大类:

基带调制:仅对基带信号的波形进行变换,使它能够与信道特性相适应。变换后的信号仍然是基带信号。把这种过程称为编码(coding)。

带通调制:使用载波(carrier)进行调制,把基带信号的频率范围搬移到较高的频段,并转换为模拟信号,这样就能够更好地在模拟信道中传输(即仅在一段频率范围内能够通过信道)。

带通信号:经过载波调制后的信号。

(1)常用编码方式

不归零制:正电平代表1,负电平代表0。

归零制:正脉冲代表1,负脉冲代表0。

曼彻斯特编码:位周期中心的向上跳变代表0,位周期中心的向下跳变代表1。但也可反过来定义。

差分曼彻斯特编码:在每一位的中心处始终都有跳变。位开始边界有跳变代表0,而位开始边界没有跳变代表1。

从信号波形中可以看出,曼彻斯特(Manchester)编码差分曼彻斯特编码产生的信号频率比不归零制高。

从自同步能力来看,不归零制不能从信号波形本身中提取信号时钟频率(这叫做没有自同步能力),而曼彻斯特编码和差分曼彻斯特编码具有自同步能力。


(2)基本的带通调制方法

基带信号往往包含有较多的低频成分,甚至有直流成分,而许多信道并不能传输这种低频分量或直流分量。为了解决这一问题,就必须对基带信号进行调制(modulation)。

最基本的二元制调制方法有以下几种:

调幅(AM):载波的振幅随基带数字信号而变化。

调频(FM):调载波的频率随基带数字信号而变化。

调相(PM):载波的初始相位随基带数字信号而变化。

正交振幅调制QAM

(Quadrature Amplitude Modulation)

为了达到更高的信息传输速率,必须采用技术上更为复杂的多元制的振幅相位混合调制方法。

例如:

  • 可供选择的相位有 12 种,而对于每一种相位有 1或 2 种振幅可供选择。总共有16 种组合,即 16 个码元。
  • 由于 4 bit 编码共有 16 种不同的组合,因此这 16 个点中的每个点可对应于一种4 bit 的编码。数据传输率可提高 4 倍。

不是码元越多越好。若每一个码元可表示的比特数越多,则在接收端进行解调时要正确识别每一种状态就越困难,出错率增加。


信道的极限容量

  • 任何实际的信道都不是理想的,在传输信号时会产生各种失真以及带来多种干扰。
  • 码元传输的速率越高,或信号传输的距离越远,或传输媒体质量越差,在信道的输出端的波形的失真就越严重。

数字信号通过实际的信道

从概念上讲,限制码元在信道上的传输速率的因素有以下两个:

  • 信道能够通过的频率范围
  • 信噪比

(1)信道能够通过的频率范围

具体的信道所能通过的频率范围总是有限的。信号中的许多高频分量往往不能通过信道。

1924年,奈奎斯特(Nyquist)就推导出了著名的奈氏准则。他给出了在假定的理想条件下,为了避免码间串扰,码元的传输速率的上限值。

在任何信道中,码元传输的速率是有上限的否则就会出现码间串扰的问题,使接收端对码元的判决(即识别)成为不可能。

如果信道的频带越宽,也就是能够通过的信号高频分量越多,那么就可以用更高的速率传送码元而不出现码间串扰。

(2)信噪比

噪声存在于所有的电子设备和通信信道中。

噪声是随机产生的,它的瞬时值有时会很大。因此噪声会使接收端对码元的判决产生错误。

但噪声的影响是相对的。如果信号相对较强,那么噪声的影响就相对较小。

信噪比就是信号的平均功率和噪声的平均功率之比。常记为 S/N,并用分贝(dB)作为度量单位。即:

信噪比 :

  • 例如,当 S/N=10时,信噪比为10dB,而当S/N=1000 时,信噪比为 30 dB。

1984年,香农(Shannon)信息论的理论推导出了带宽受限且有高斯白噪声干扰的信道的极限、无差错的信息传输速率(香农公式)。

信道的极限信息传输速率 C可表达为:

其中:

  • W 为信道的带宽(以 Hz 为单位);
  • S 为信道内所传信号的平均功率:
  • N 为信道内部的高斯噪声功率。
香农公式表明

信道的带宽或信道中的信噪比越大,则信息的极限传输速率就越高。

只要信息传输速率低于信道的极限信息传输速率,就定可以找到某种办法来实现无差错的传输。

若信道带宽 W 或信噪比 S/N 没有上限(当然实际信道不可能是这样的),则信道的极限信息传输速率C 也就没有上限。

实际信道上能够达到的信息传输速率要比香农的极限传输速率低不少。

注意

对于频带宽度已确定的信道,如果信噪比不能再提高了,并且码元传输速率也达到了上限值,那么还有办法提高信息的传输速率。

这就是:用编码的方法让每一个码元携带更多比特的信息量。

希望对你有帮助!加油!

若您认为本文内容有益,请不吝赐予赞同并订阅,以便持续接收有价值的信息。衷心感谢您的关注和支持!

目录
相关文章
|
Web App开发 测试技术 网络性能优化
WebRTC 拥塞控制 | Trendline 滤波器
本文是 WebRTC 拥塞控制 第 2 篇
WebRTC 拥塞控制 | Trendline 滤波器
|
10月前
|
人工智能 算法框架/工具 C++
《C++ 人工智能模型的跨环境迁移之道:突破限制,无缝衔接》
在AI领域,C++因其高效性能和资源利用率,成为模型训练与部署的关键选择。然而,不同环境间的模型迁移面临硬件差异、软件依赖及数据兼容性等挑战。本文探讨了模型迁移的重要性、常见场景及应对策略,包括硬件适配、软件依赖管理和数据适配与验证,旨在帮助开发者和企业克服这些障碍,实现模型的高效迁移与应用。
218 11
|
消息中间件 SQL Kafka
实时计算 Flink版产品使用问题之使用StarRocks作为Lookup Join的表是否合适
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架,广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器,提供了一套全面的解决方案,以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点,使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
|
12月前
|
数据中心
100Base-TX以太网媒体标准详细解析
【10月更文挑战第16天】
1229 1
|
传感器 索引
预处理信号——将信号与不同开始时间对齐
预处理信号——将信号与不同开始时间对齐
399 0
|
SQL 自然语言处理 数据库
DAIL-SQL: 发掘LLM的NL2SQL能力
最近,DAIL-SQL在魔搭创空间上线,并在NL2SQL任务上取得了新的SOTA。DAIL-SQL可以更好地利用LLM的NL2SQL能力,本文对其进行详细解读。
|
存储 NoSQL MongoDB
mongdb如何查询数据库表的创建时间
【5月更文挑战第22天】mongdb如何查询数据库表的创建时间
361 4
|
人工智能 大数据 云计算
中国首个高通量以太网联盟诞生!阿里云等40多家企业率先加入
阿里云与中国科学院计算技术研究所联合发起高通量以太网联盟,中国首个高通量以太网协议即将发布
|
人工智能 弹性计算 算法
|
安全 网络安全
获取旁站 / C 段:第三方网站(附链接)
获取旁站 / C 段:第三方网站(附链接)