數字通訊ABC

 

    通訊的目的就是把資訊從一處傳達到另一處。那麼資訊怎樣量化呢？香農(Shannon)資訊理論中定義了資訊熵(entropy) H = - ∑ pi log2 (pi ) ，即每個資訊源輸出所含的平均資訊量。其中pi為每個可能值的機率, 熵的單位是位元(bit)。例如我告訴你：我是男孩，這條資訊包含了1 bit，因為性別只有男和女兩種可能值，機率都是0.5。

    數字通訊系統(以下簡稱DCS)傳輸資訊有很多優點，比類比通訊更可靠，更高的靈活性，可以採用密碼編譯演算法提高安全性等。DCS第一個任務就是把各種各樣的資訊格式化，通過採樣把現實世界的資訊變成數字訊號。接著是信源編碼，即把數字訊號按一定方法編碼成資訊位元流。判斷一般事物的資訊量並不像上面講的性別判斷那麼簡單，多年來通過各種方法，例如機率分析，人類感觀特性研究等盡量用最少的資訊去表達事物。各種映像壓縮，視頻壓縮的演算法都是為了減少傳送的的位元數。

    玩過單片機的人都知道UART(通用非同步串列口)，一收一發，一條地三根線就實現簡單的通訊。由於線路有衰減，接收端的波形會產生失真，正確判決的難度加大(也就是誤碼率增大)。可以稍加改進，例如RS232 把電平提高到+/-12V, 這樣就有更寬鬆的判決門限。稍微複雜一點，可以採用如NRZ, AMI,HDB3等波形編碼技術改進。像RS232這類不經過調製的傳輸方式叫做直接基帶傳輸。以太區域網路(IEEE802.3)就是應用最廣泛的基帶傳輸系統。但是這種直接傳輸基帶(baseband)訊號不可能傳得遠，要遠距離傳輸必須要用載波調製。

    用載波調製後傳輸，到接收端在解調，還原出位元流，這過程就是調製/解調(MODEM). 經典的數字調製方法有 FSK(頻移鍵控), PSK(相移鍵控), ASK(幅移鍵控), 還有MSK，QAM等等。但是物理通道總是存在各種幹擾，調製解調本身不能保證資訊的可靠。因此在信源編碼和調製之間，一般要進行通道編碼。通道編碼就是添加一些冗餘資訊碼，使得接收方能檢測出甚至糾正錯誤。常見到的名詞像：漢明碼，格雷碼，迴圈碼，BCH碼,Reed-soloman(RS碼)(以上屬於分組碼)，還有卷積碼，Turbo碼等。

    我們設計一個通訊系統儘可能想擁有：最大的位元速率(speed)；最小的誤碼率(correctness)；最小的功率( low power)；最小的頻寬(受頻率管制)。我們不斷改進通道編碼和調製技術力求接近以上目標。但是世上沒有免費的午餐，提高一個方面的效能往往得犧牲另一方面。例如通道編碼的冗餘資訊加太多，有效傳輸速率就得減少，冗餘資訊太少，又不能達到低誤碼率，因此我們必須權衡。香農證明香農極限 Eb/N0 = -1.6dB，對位元能量/雜訊功率小於-1.6dB，不能設計出一個可靠傳輸的通訊系統。在系統設計時，誤碼率一般固定，而在發射功率和頻寬中權衡。頻寬受限系統(頻譜資源受到限制), 採用較高頻寬效率的調製方式，以犧牲Eb/N0(如增大發射功率)來實現可用頻寬內最大位元速率，例如GSM移動通訊系統中便運用了GMSK技術。反之，在功率受限系統中，採用高能量效率的調製方式而犧牲頻寬資源。

    綜上，通訊系統的基本框圖可歸納為：

    資訊格式化 --> 信源編碼 -->通道編碼 -->調製 -->物理通道￥ )))

    資訊還原 <-- 信源解碼 <--通道解碼 <--解調  <--物理通道 ￥(((

 數字通訊技術發展一日千裡，新技術新名詞不斷湧現，尤其是接入技術。如無線WiMax, CDMA(3G移動通訊的主要技術), 有線GPON等等。在未來更可靠，更高速的技術百花齊放，將為人類帶來便捷,豐富的溝通方式。