数据通信的基础知识

      下面我们通过一个最简单的例子来说明数据通信系统的模型。这个例子就是两个PC机经过普通电话机的连线，再经过公用电话网进行通信。

如下图所示，一个数据通信系统可划分为三大部分，即源系统（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）。

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      源系统一般包括以下两个部分：

      源点(source):源点设备产生要传输的数据，例如，从PC机的键盘输入汉字，PC机产生输出的数字比特流。源点又称为源站，或信源。

🤌🚠🥄🆎🐕‌      发送器：通常源点生成的数字比特流要通过发送器编码后才能够在传输系统中进行传输。典型的发送器就是调制器。现在很多PC机使用内置的调制解调器（包含调制器和解调器），用户在PC机外面看不见调制解调器。

       目的系统一般也包括以下两个部分：

      接收器：接收传输系统传送过来的信号，并把它转换为能够被目的设备处理的信息。典型的接收器就是解调器，它把来自传输线路上的模拟信号进行解调，提取出在发送端置入的消息，还原出发送端产生的数字比特流。👨‍⚕️‍🧥🧬😪👁

      终点(destination):终点设备从接收器获取传送来的数字比特流，然后把信息输出（例如，把汉字在PC机屏幕上显示出来）。终点又称为目的站，或信宿。

      在源系统和目的系统之间的传输系统可能是简单的传输线，也可以是连接在源系统和目的系统之间的复杂网络系统。
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      上图所示的数据通信系统，说它是计算机网络也可以。这里我们使用数据通信系统这个名词，主要是为了从通信的角度来介绍一个数据通信系统中的一些要素，而有些数据通信的要素在计算机网络中可能就不去讨论它们了。

      下面我们先要介绍一些常用术语：


🤳🧳🥚♀🕊‍      通信的目的是传送消息(message)。如话音、文字、图像等都是消息。数据(data)是运送消息的实体。信号(signal)则是数据的电气的或电磁的表现。


      根据信号中代表消息的参数的取值方式不同，信号可分为两大类：
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(1)模拟信号，或连续信号——代表消息的参数的取值是连续的。
(2)数字信号，或离散信号——代表消息的参数的取值是离散的。

       在使用时间域（或简称为时域）的波形表示数字信号时，则代表不同离散数值的基本波形就称为码元。在使用二进制编码时，只有两种不同的码元，一种代表 0 状态而另一种代表 1 状态。

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      在许多情况下，我们要使用“信道(channel)”这一名词。信道和电路并不等同。信道一般都是用来表示向某一个方向传送信息的媒体。因此，一条通信电路往往包含一条发送信道和一条接收信道。

      从通信的双方信息交互的方式来看，可以有以下三种基本方式：        
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      (1)单向通信。又称为单工通信，即只能有一个方向的通信而没有反方向的交互。无线电广播或有线电广播以及电视广播就属于这种类型。


      (2)双向交替通信。又称为半双工通信，即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）。这种通信方式是一方发送另一方接收，过一段时间后再反过来。
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      (3)双向同时通信。又称为全双工通信，即通信的双方可以同时发送和接收信息。

      单向通信只需要一条信道，而双向交替通信或双向同时通信则都需要两条信道（每个方向各一条)。显然，双向同时通信的传输效率最高。

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      这里要提醒大家注意一下，有时人们也常用“单工”这个名词表示“双向交替通信”。如常说的“单工电台”并不是只能进行单向通信。正因为如此，ITU-T才不采用“单工”、“半双工”和“全双工”这些容易弄混的术语作为正式的名词。

      来自信源的信号常称为基带信号（即基本频带信号）。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。为了解决这一问题，就必须对基带信号进行调制(modulation)。
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      调制可分为两大类：

      一类是仅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。这类调制称为基带调制。

      另一类则需要使用载波(carrier)进行调制，把基带信号的频率范围搬移到较高的频段以便在信道中传输。经过载波调制后的信号称为带通信号（即仅在一段频率范围内能够通过信道），而使用载波的调制称为带通调制。

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      最基本的带通调制方法有：

      (1)调幅(AM)，即载波的振幅随基带数字信号而变化。例如，0或1分别对应于无载波或有载波输出。
      (2)调频(FM)，即载波的频率随基带数字信号而变化。例如，0或1分别对应于频率f1或f2。
👊🛩🍏♊🕊‌      (3)调相(PM)，即载波的初始相位随基带数字信号而变化。例如，0或1分别对应于相位0度或180度。

      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，正交振幅调制QAM(QuadratureAmplitudeModulation)。

      有了上述的一些基本概念之后，我们再讨论信道的极限容量。🥷‏💍🖌😂🤌


      几十年来，通信领域的学者一直在努力寻找提高数据传输速率的途径。这个问题很复杂，因为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。

       我们知道，数字通信的优点就是：在接收端只要我们能从失真的波形识别出原来的信号，那么这种失真对通信质量就没有影响。例如，下图表示信号通过实际的信道后虽然有失真，但在接收端还可识别原来的码元。‍👜🏮☠👀




      但下图就不同了，这时失真己很严重时，在接收端无法识别码元是1还是0。码元传输的速率越高，或信号传输的距离越远，或噪声干扰越大，或传输媒体质量越差，在接收端的波形的失真就越严重。👨‍⚕️‏🎩🪣🤔✋




      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。

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      (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。像上面的两张图所示，发送信号是一种典型的矩形脉冲信号，它包含很丰富的高频分量。如果信号中的高频分量在传输时受到衰减，那么在接收端收到的波形前沿和后沿就变得不那么陡哨了，每一个码元所占的时间界限也不再是很明确的，而是前后都拖了“尾巴”。

🙏🦀✔🦬‌      也就是说，扩散了的码元波形所占的时间也变得更宽了。这样，在接收端收到的信号波形就失去了码元之间的清晰界限。这种现象叫做码间串扰。严重的码间串扰使得本来分得很清楚的一串码元变得模糊而无法识别。

      早在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。我们在这里不去讨论奈氏准则，这可在任意一本有关通信原理的教科书中查阅到。我们需要知道的就是：在任何信道中，码元传输的速率是有上限的，传输速率超过此上限，就会出现严重的码间串扰的问题，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

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      噪声存在于所有的电子设备和通信信道中。由于噪声是随机产生的，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（1判决为0或0判决为1)。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。因此，信噪比就很重要。

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

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

      在1948年，信息论的创始人香农(Shannon)推导出了著名的香农公式。香农公式指出：

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      式中，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，信息的极限传输速率就越高。香农公式指出了信息传输速率的上限。香农公式的意义在于：只要信息传输速率低于信道的极限信息传输速率，就一定可以找到某种办法来实现无差错的传输。不过，香农没有告诉我们具体的实现方法。这要由研究通信的专家去寻找。

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      从以上所讲的不难看出，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，那么还有什么办法提高信息的传输速率呢？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！我们可以用个简单的例子来说明这个问题。

      假定我们的基带信号是：

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      如果直接传送，则每一个码元所携带的信息量是1bit。现将信号中的每3个比特编为一个组，即101，011，000,110,111，010,...。3个比特共有8种不同的排列。我们可以不同的调制方法来表示这样的信号。例如，用8种不同的振幅，或8种不同的频率，或8种不同的相位进行调制。

       假定我们采用相位调制，用相位（ψ0表示000，ψ1表示001，ψ2表示010，...，ψ7表示111。这样，原来的18个码元的信号就转换为由6个码元组成的信号：

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      也就是说，若以同样的速率发送码元，则同样时间所传送的信息量就提高到了3倍。自从香农公式发表后，各种新的信号处理和调制方法不断出现，其目的都是为了尽可能地接近香农公式给出的传输速率极限。在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。这是因为在实际信道中，信号还要受到其他一些损伤，如各种脉冲干扰和在传输中产生的失真等等。这些因素在香农公式的推导过程中并未考虑。