(2)由式(81-21)可得匹配滤波器的输出为 S0(t)=R(t-t0) s(s(x+ t-) t +tT 3T 37 T #t 其他 匹配滤波器的输出波形如图8-3(c所示。可见,匹配滤 波器的输出在tT时刻得到最大的能量E
(2) 由式(8.1 - 21)可得匹配滤波器的输出为 0 0 0 s t R t t s x s x t t dx ( ) ( ) ( ) ( ) ¥ - ? = - = + - ò , 2 T - + t 3 , 2 T - - t 0, 2 T ＃t T3 2 T T t ＃ 其他 = 匹配滤波器的输出波形如图 8 - 3(c)所示。可见，匹配滤 波器的输出在t=T时刻得到最大的能量 。 2 T E =
82最小差错概率接收准则 8.2.1数字信号接收的统计模型 在数字信号的最佳接收分析中,我们不是采用先给出接 收机模型然后分析其性能的分析方法,而是从数字信号接收 统计模型岀发,依据某种最佳接收准则,推导出相应的最佳 接收机结构,然后再分析其性能。 数字通信系统的统计模型。用统计特性来描述。 消息空间信号空间 观察空间 判决空间 判决 规则-(R 噪声空间
8.2 最小差错概率接收准则 8.2.1数字信号接收的统计模型 在数字信号的最佳接收分析中，我们不是采用先给出接 收机模型然后分析其性能的分析方法，而是从数字信号接收 统计模型出发，依据某种最佳接收准则，推导出相应的最佳 接收机结构，然后再分析其性能。 数字通信系统的统计模型。用统计特性来描述。 X S ＋ Y 判 决 规 则 R n 消息空间 信号空间 观察空间 判决空间 噪声空间
在数字通信系统中,消息是离散的状态,设消息的状态 集合为 X={x1,x2,…,xm} (8.2-1) 若消息集合中每一状态的发送是统计独立的,第i个状态 x的出现概率为P(x), 则消息Ⅹ的一维概率分布为 P(x1)P(x2)…P(xn) 根据概率的性质有
在数字通信系统中， 消息是离散的状态， 设消息的状态 集合为 X={x1 , x2 , …, xm} (8.2 - 1) 若消息集合中每一状态的发送是统计独立的， 第i个状态 xi的出现概率为P(xi )， 则消息X的一维概率分布为 X1 x2 … xm P(x1 ) P(x2 ) … P(xm) 根据概率的性质有
∑p(x) 若消息各状态x1,x2…,xm出现的概率相等,则有 P(x)=P(x2)=…=P(xmn) (8.2-3) 消息是各种物理量,本身不能直接在数字通信系统中进 行传输,因此需要将消息变换为相应的电信号s(t),用参数S 来表示。将消息变换为信号可以有各种不同的变换关系,通 常最直接的方法是建立消息与信号之间一一对应的关系,即 消息x与信号s(i=1,2,…,m)相对应。这样,信号集合S也 由m个状态所组成,即
1 ( ) 1 m i i p x = = 若消息各状态x1 , x2 , …, xm出现的概率相等， (8.2 - 3) 1 2 1 ( ) ( ) ( ) P x P x P xm m = = = = 消息是各种物理量， 本身不能直接在数字通信系统中进 行传输，因此需要将消息变换为相应的电信号s(t)，用参数S 来表示。将消息变换为信号可以有各种不同的变换关系，通 常最直接的方法是建立消息与信号之间一一对应的关系，即 消息xi与信号si (i=1, 2， …， m)相对应。 这样，信号集合S也 由m个状态所组成，即
并且信号集合各状态出现概率与消息集合各状态出现概率 相等,即 P(S)=P(x1) P(S2)=P(x2) P(sm)=P(xm) 同时也有 n ap(S;)=1
S={s1 , s2 , …, sm} 并且信号集合各状态出现概率与消息集合各状态出现概率 相等， … 同时也有 1 ( ) 1 n i i p s = å = 1 1 2 2 ( ) ( ) ( ) ( ) P s P x P s P x = = ( ) ( ) P s P x m m =