接收设备如何实际测量信噪比?

信息处理 傅里叶变换 数字通讯 噪音 信噪比
2022-02-12 18:06:24

这听起来像是一个非常基本的问题,但令我惊讶的是,SNR 是如何实际测量的?

你有输入信号:

在此处输入图像描述

看起来 SNR 只是峰值信号“幅度”与噪声“幅度”的视觉比较。在这种情况下,信号“幅度”显然也包括噪声,因为它被加在一起,即它是该频率处的噪声“幅度”和该频率处的信号“幅度”之和,因为在这种情况下,“幅度”指的是在该频率的复数正弦曲线乘以信号的曲线下的伏秒(其中包含该频率的噪声正弦和信号正弦,这会在该频率产生更大幅度的正弦,因此有更多的面积(伏秒)当该正弦曲线乘以相同频率的复数正弦曲线时,曲线下。

我假设接收信号功率将通过对所取样本的进行平方来计算,并且我假设噪声也在单独的场合被采样以获得(或所谓的噪声方差,但实际噪声没有 0 意味着没有 0 频率分量),或者它使用频谱分析仪或其他东西来获得未使用频率的伏秒,然后将其相对于频率积分,即以获得平均电压然后将其平方以获得平均功率,问题在于您无法测量所使用频率上的噪声,所以我认为它是单独获取的,就像在 wifi 第 1 层前导码和训练序列中一样.VRMSNRMSs1

但是信号以信号+噪声的形式出现,所以它实际上肯定是 (信号 ( + 噪声 ) / 噪声 )被测量,除非故意从信号中减去噪声,即接收信号( - 噪声)/噪声以获得 SNR?我假设传统的表示没有噪声的信号,而不是所看到的接收信号。VRMS2VRMS2VRMS2VRMS2VRMS2VRMS2Psignal

1个回答

SNR 只是解调符号的均方除以信号的方差,或以 dB 为单位:

SNR=10log10(μ2/σ2)

=20log10(μ/σ)

接收器设备中的一个典型度量是误差矢量幅度 (EVM),其中“误差矢量”是从每个符号中最佳定时位置的实际样本到参考波形中实际符号位置的欧几里得距离(如到最近决策边界的距离,就在决策之前)。EVM 是多个样本上误差向量的归一化 rms,其中波形和决策边界被缩放为星座中的 rms 幅度或最大幅度,具体取决于使用的标准。因此,我们可以对每个符号使用一个样本来计算足够数量的错误以得出统计量。

虚拟机

有关计算复制上述图形的 EVM 的更多详细信息,请参阅这篇文章:How to calculate EVM in %age of an Equalized Constellation in 16QAM?,但为了简单地描述它,我们用足够的样本统计地估计了这个归一化误差的标准偏差。EVM 是噪声幅度的平均值,作为代表信号的归一化星座的百分比。(幅度的平均值与平均值()的幅度不同,因此在将 EVM 转换为 SNR 时需要一个额外的小调整因子,这取决于使用的信号星座和用于计算的归一化虚拟机)。μ

因此,EVM 和 SNR 之间的关系为:

SNR=20log10(1/EVM)K

其中是一个调整因子,取决于星座的峰均值以及星座如何标准化为峰值以计算 EVM。K

这将受到 OP 图中噪声部分的影响,即在符号决策之前解调后接收器的带宽内(这是我们关心的噪声带宽:波形带宽)。