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干扰噪声论文范文

幅度概率分布( Amplitude Probability Distribution)统计理论历史悠久,早在上世纪40年代就被Jonson和Hoff提出,并于上世纪50年代初发表在无线电工程师协会(IRE)的论文集中,由此开始了幅度概率分布统计分析研究的新纪年.而伴随着对各种不同种类电磁干扰统计特性的研究,APD统计测量理论不断发展成熟.根据是否有人为因素,电磁干扰可分为自然干扰和人为干扰两大类.自然干扰主要来源于大气层的天电噪声、宇宙噪声和沉积静电噪声及热噪声.天电噪声、宇宙噪声和沉积静电噪声既是地球电磁环境基本要素的组成部分,又是对无线电通信、空间技术造成干扰的骚扰源.而人为噪声是由机电或其他人工装置产生的电磁能量干扰,包括功能性干扰和非功能性干扰.功能性干扰源是指设备、系统在实现自身功能的过程中产生有用电磁能量而对其他设备、系统造成干扰的用电装置,如广播、电视、通信、雷达和导航等无线电设备,又称为有意发射干扰源.非功能性干扰源是指设备、系统在实现自身功能的过程中产生无用电磁能量而对其他设备、系统造成干扰的用电装置,如交通车辆、架空电线、照明器具、电动机械、家用电器以及工业、医用射频设备等,这部分干扰源又称为无意发射干扰源.

干扰和噪声的区别:悟空的自卫噪声干扰

APD技术的发展史依照研究对象不同分为三个阶段：第一阶段,主要用于研究大气噪声；第二阶段,主要用于描述人为噪声,比如城区的背景噪声、电气化铁路噪声等；第三阶段,主要用于评价通信系统的性能.根据是否存在人为因素,电磁干扰可分为自然干扰和人为干扰两大类.自然干扰主要来源于大气层的天电噪声、宇宙噪声和沉积静电噪声及热噪声.而人为干扰是由机电或其他人工装置产生的电磁能量干扰,包括功能性干扰和非功能性干扰.

APD基础理论

CISPR将APD定义为骚扰信号幅度超过某个规定电平的时间概率,用公式表示为：

其中R是门限电平,T是总测量时间, 是第k个幅度超过R的脉冲持续时间,如图1所示.APD是包络的一阶统计量,它反映了干扰的幅度统计特性.

连续信号的概率密度函数,累计分布函数以及幅度的之间关系如下：

在实际的工程测量应用时,获得的都是离散信号.运用以上理论,再对连续域公式进行离散化,可得离散信号的概率密度 ,累计概率分布函数以及之间的关系如下：

实际APD数据酌分析

对APD数据的比较研究,所使用的数据来源于各地方监测台对于广播的实际收测结果,即来源于值班员的打分数据,也就是可听度.数据时间从2011年的1月份到2011年3月份,虽然只有三个月的数据,但是由于采样频率较高和收测的频率数众多,这就造成采样收测的数据量很大,超过100万次收测.图2是1到3月份的APD数据比较,横坐标轴是可听度的升序排列,纵坐标轴是可听度超过某可听度数值的概率.基于保密纪律考虑,横坐标轴被隐去,而不加以显示.由曲线可知,超过低可听度层的概率大,超过高可听度层的概率小.

由图1可以看出,各月的数据曲线的趋势较为接近.这说明由每月的运行图数据和收测范围表产生的收测任务的APD趋势较为接近,电波传播的环境没有剧烈变化,且各值班员打分都受过严格培训.

1月到3月全部数据结果的APD值高于各月数据的APD值.此情况相当于代表全部数据APD曲线右移.1月到3月全部数据结果的APD值是各月数据APD值的抽样点数上的叠加.这表明在较大可听度时仍有广播信号存在.横坐标是较高可听率时,对应的纵坐标概率较低.这说明值班员对于高可听度的打分很是慎重,出于理论和实际的差距的考虑（即理论上存在可听率是5分的情况,而实际上出现打分为5分的概率很低）,他们不轻易对广播效果打高分.

在可听度较低时,1月到3月份全部数据结果的APD值会和各月数据的APD值几乎重合,说明对于可听度值较低的情况,值班员判断易达成共识,特别是广播效果为0分的情况.

图中出现的台阶区域是可听率为3分、4分的情况.可以看出,在可听率上,出现3分、4分的概率很高,说明我们的广播形势一片大好,广大听众可以很好地收听广播.

结论

依据实际的监测数据可知：各月的APD数据具有一致性.全部数据的APD在可听度较低时显示出与各月数据的一致性,在可听度值较高时相对右移.数据显示我们实际的广播效果很好.

（作者单位：国家论文范文广播电视监测中心数据中心博士）

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干扰和噪声的区别引用文献: