浅谈数字通信系统中误码率的估计方法

2019-02-13成思豪

数字通信世界 2019年8期

成思豪

（甘肃工业职业技术学院，天水 741025）

目前，信息化的数字通信系统中，常常被用作于测试和验证设备的误码率指标，要想达到准确的测试结果，首要的是必须经过多次的试验，依据统计置信度的原理，通过对数字系统和元件的误码率的具体指标进行验证，待结果符合规定标准时，即可进行精度和时间上的测量。

1 误码率规范

数字通信系统之中的误码率可以理解为任意的比特数据在接受之后所出现的错误概率估算。以发射“1”而收到“0”的回复的概率为例，在实际的操作过程中，对一定值的比特数据进行发送，借助系统被接收端接受之后，在接收端处所接收到的比特数量值和总共发送的比特数量之间的比值就是误码率。通常意义上，误码率估计值的质量会因为比特数的变大而进行变化。根据极限理论，一旦发送出去的比特数趋于无限状态时，误码率就会出现真正出现错误概率的估计。比特流的顺序不同在通过传输系统时，会有一定出现不同数量的比特误差的概率。例如，一个包括连续的相同位的长串的码型，很可能会存在大量的低频分量，但是此低频分量会有超出系统通频带的情况，间接能够导致信号确定性的抖动和失真状况，此类码型所造成的有关影响会造成比特误差状况的概率，只不过是或低或高，需要用不同的码型对误码率进行一系列的评估，但是出现不同结果的可能性很高，所以将特定码型和误码率规格及其评估测试相联系在一起的作用是很有价值的。

2 用置信度概念评估质量

在一个设计相对比较完整的系统中，误码率的性能会受到随机噪声以及不规律抖动的约束，而受到一定情况下的限制，比特错误的发生在正常情况下都是不规律的、随机的、在预期之外的，比特错误有可能会联系在一起也有可能相分离，在一定的情况之下，系统中的全部生命周期内部可能发生的错误值是一个不能进行准确运算的不确定变量。所以，在一个成功的误码率测试背后需要进行反复多次的测试，而且在测试中，相关人员必须要能接受与最佳测试结果相比稍有缺陷的结果。根据总传输比特数量的增长，相应的会带动误码率评估质量的提升，对具体传输比特数值的数量，需要借助统计学中的置信度来对此问题进行解决。根据统计学，误码率的置信度可以理解为，当N 个正处于传输状态中的比特中有可能会出现E 个错误，某个确定的比值R 的可能性会大于“真”误码率[1]。

3 加速测试效率

无论是拥有高置信度还是低误码率的测试都有可能持续很长时间，尤其是在慢数据速率的系统，例如，用一个622Mb/s 系统中的10-12误码率和置信度高达99%的测试，可以推算出一个4.61×1012个无误码数据，根据公式运算可以得出一个两小时的测试时间，在两个小时的时间基础上还可以进行缩短，通常较为普遍的方式是在测试的过程中加入已知的一定数量的信噪比降低，在测试的结果中会得到大量的误码，促使误码率的状况出现混乱，以此可以到达快速测量的目的。一旦明确信噪比和误码率之间的比值，就可以在变差的误码率测试结果中推算出估计的误码率。此方法的运用的基础原理是假定系统中促成误码的关键原因是因为接收器输入端的高斯噪声。信噪比与误码率之间的联系可以依据高斯统计学中推算出来，在大量的通信教材当中都有具体的方法，信噪比与误码率之间的联系在现在还没有具体的解析，只能依据数值积分的分析从而得出结论。在较为常用的计算方法是在表格软件中运用标准正态分布函数NORMSDIST 进行求解运算，具体的信噪比和误码率之间的联系可以根据BER=1-NORMSDIST（SNR/2）的公式进行运算[2]。

根据此例子还能用来对加速测试的解析，在此例子中，622Mb/s 系统10-12误码率和99%置信度测试要消耗两个小时，在被测的通信系统中，依据信号通道的发送器和接收器的中间放置一个衰减器，因为在接收器的输入端前信号衰弱，噪声的关键性来源在于接收器的输入端这一前提，所以只对信号进行减弱并没有降低噪声，造成信噪比值也被降低至了同种程度。在此例子中，运用14.3%的降低将信噪比从14降低至12，相对应的误码率也变为10-9当误码率10-9降低99%的置信度会发送4.61×10-9比特，与原值相比较缩减了1000倍，仅仅需要7.41s，所以当衰减器仅仅只消耗7.41s 测试无误码，运用外推法，便可以确定衰减器被去掉之后，误码率将为10-12。采用减少信噪比之后，利用外推法缩减测试的时间是有代价的，会造成外推后的置信度降低，外推距离变大，置信度的降低变得越来越明显。根据此案例，可以得出信噪比应被降低到尽可能小的状态，方便达到一个具体的测试时间，并要及时明确外推法会减少置信度的现象。此外，在对其进行测量时，要对整个运算的过程及其的精准，四舍五入和测量等误差被引入进行外推过程中会被放大。