2.5 通信系统的噪声

2.5.1 噪声来源及其分类

信道对信号的传输会有一定的限制，这些限制除信号传输过程中的损耗和衰落两个因素外，另一个重要的限制因素就是噪声。

前面第1章已经介绍，通信系统的任务就是以尽可能高的效率将信号由发送端传到接收端，并以尽可能低的错误率准确还原接收信号。因此，通信系统中任何不需要的信号都被认为是噪声，它对系统要完成的任务产生负面影响，必须从系统性能的角度研究噪声特性及其影响。

依据噪声特征又可分为脉冲噪声和起伏噪声。脉冲噪声是在时间上无规则的突发噪声。汽车发动机点火所产生的噪声就是脉冲噪声，这种噪声的主要特点是突发脉冲幅度较大，但持续时间短，故脉冲噪声通常都具有较宽的频带。热噪声、散粒噪声及宇宙噪声则是典型的起伏噪声。

根据随机信号的定义，将所有不可预测的噪声统称为随机噪声。对一个通信系统而言，按照其噪声的来源，大致可以将噪声分为内部噪声、自然噪声、人为噪声三类。

内部噪声是由系统设备本身产生的。人为噪声是指各种电气装置中电流或电压发生急剧变化而形成的电磁辐射，诸如电动机、电焊机、高频电气装置、电气开关等所产生的火花放电形成的电磁辐射。自然噪声和人为噪声则都由系统以外的各种因素导致，故可以将它们合称为外部噪声，属于随机噪声。上述噪声的分类如图2-25所示。

在通信使用的频率范围内，自然噪声通常低于接收机的固有噪声，故可忽略不计。因此，仅需考虑人为噪声。

在通信信道中，外部噪声的影响较大，具体地，可以将其分为大气噪声、太阳噪声、银河噪声、郊区人为噪声、市区人为噪声、典型接收机的内部噪声等六种。其中，前五种均为外部噪声。有时也将太阳噪声和银河噪声统称为宇宙噪声。大气噪声和宇宙噪声属于自然噪声。图2-26所示为各种噪声功率与频率的关系的示意图。

通信信道中，人为噪声主要是车辆的点火噪声。汽车火花所引起的噪声系数不仅与频率有关，而且与交通密度有关。交通流量越大，噪声电平越高。由于人为噪声源的数量和集中程度随地点和时间而异，因此人为噪声就地点和时间而言，都是随机变化的。图2-27为美国国家标准局公布的几种典型环境下人为噪声系数的平均值示意图。

由图2-27所示可见，城市商业区的噪声系数比城市居民区高6dB左右，比郊区则高12dB。

2.5.2 加性噪声及其特性

按噪声对信号的作用方式可将噪声分为加性噪声和乘性噪声。乘性噪声又称乘性干扰，由信道自身的传输特性产生的线性或非线性干扰。若信号为S（t），噪声为N（t），则乘性噪声表现为S（t）×N（t）。加性噪声，又称加性干扰，它源自信号外部，与信号同时进入信道或信道内部产生的一类干扰。这是信号以外的、并且是叠加在信号上的有害成分，我们统称为加性噪声。若信号为S（t），噪声为N（t），则加性噪声表现为S（t）+N（t）。

加性噪声的来源既有系统外部也有系统内部，系统外部加性噪声主要包括闪电、磁暴、宇宙射线等天电干扰信号，无线电设备产生的交调干扰、邻道干扰、谐波干扰等，人类活动引起的电磁干扰，军事上有意的无线电干扰也属于此类。此类干扰的频率范围多在几十兆赫兹以内，若将系统工作频段升高，则有助于减轻此类干扰影响。

系统内部加性噪声主要来自导体热运动产生的随机噪声、电子器件噪声等。内部噪声的一个重要特点是可以被看成具有高斯分布的平稳随机过程，且它的噪声功率谱密度在很宽的范围内基本上是一个定值，因此又称为白噪声。

加性噪声与有用信号相互独立，但始终存在并干扰有用信号，实际中只能采取适当的措施减小其影响，而不能彻底消除。

2.5.3 噪声的数学模型

2.5.3.1 白噪声与高斯噪声

1.白噪声

白噪声是一个平稳随机过程，它的功率谱密度函数在整个频域内服从均匀分布，为一个固定常数，与之对应，常把功率谱密度随频率而改变的噪声称为“有色噪声”。理想白噪声的功率谱密度函数用式（2-111）表示，即

式中n0为常数，单位为W/Hz。可以看出，理想白噪声的带宽是无限的，是由宽度无限窄的脉冲随机叠加而成，它的能量无限大且均匀分布在整个频域，如图2-28所示。

白噪声的自相关函数如式（2-112）所列，这是一个

冲激函数，只有在τ=0时才有非零值，而在τ≠0时均为0，其单边功率谱密度函数可以表示为式（2-113）的形式，即

Pn（ω）=n0，（0＜ω＜∞） （2-113）

实际通信系统中，理想白噪声是不存在的，为了分析方便，我们常将有限带宽的平整信号视为白噪声。一般地，只要噪声的频谱宽度远远大于它所作用系统的带宽，且在该带宽中噪声的频谱密度基本上是常数，就可以把它作为白噪声来分析、处理。例如，热噪声和散粒噪声在很宽的频率范围内具有均匀功率谱密度，通常可认为它们是白噪声。

2.高斯噪声

高斯噪声指概率密度函数服从高斯分布（即正态分布）的噪声。电子热运动产生的噪声可以看作是均值为零的高斯随机过程。高斯随机过程n（t）在任意时间点t的值可以由高斯概率密度函数统计描述为

2.5.3.2 高斯白噪声

高斯白噪声指概率密度函数满足正态分布统计特性，而功率谱密度函数为均匀分布的噪声。定义中的“高斯”指其正态概率密度分布，而“白噪声”强调的是它的均匀功率谱密度，如图2-29所示。

通信系统的各种分析中，高斯白噪声是用得最多的噪声模型。热噪声、散粒噪声和宇宙噪声均符合中心极限定理条件，其瞬时值都服从高斯分布，在一般的工作频率范围内具有平坦功率谱密度，所以都可以用高斯白噪声来进行描述。

2.5.3.3 窄带噪声

在通信系统中，许多实际的信号和噪声都满足“窄带”的假设，即其频谱均被限制在“载波”或某中心频率附近的一个狭窄频带范围内，且该中心远离零频率。当白噪声通过这样的窄带系统时，就可以形成窄带噪声，如无线广播系统中的中频噪声。