如发现有乱码，请点击下面链接浏览原文
正文摘录:

2006年第23期总第238比特错误可能连在一起，也可能分开，相应地，在系统的整个生命周期内产生错误的数量是一个不能精确预测的随机变量。因此，一个完美的误码率测试需要无穷多比特数据通过系统。实际上的误码率测试要求有限次测试。我们必须接受比最佳估计稍差的结果。前面已提到，随着总传输比特数的增加，误码率的估计质量会提高。问题是怎样定量地评价估计值的质量，对某一要求的估计质量，可以确定传输多少比特数已经足够，这可以用统计学中置信度的概念来解决。在统计学中，误码率的置信度可以这样定义：如果N个传输比特中发现E个错误，“真”误码率小于某一确定比值R的概率(该定义中，真误码率指当传输数据为无穷时测得的结果)。数学上，他可用算式(1)表示：对于给定的E和N：CI。一prob[BER，＜R](1)其中cI.代表误码率置信度，prob[]表示“的概率”，BER，是真误码率。从定义可知，置信度是概率，其值范围为o％～100％。当误码率置信度CI。算出来后，我们就有1。O％CI。的信心确定真误码率小于R。另一个推论是如果我们重复地发送同样比特数N通过系统，然后计算测到的误码E，每一次重复试验，我们都可以期望得到小于R的误码率估计值E／N有100％cI，。我们希望知道的是怎样把公式(1)转化一下，从而能计算需要发送多少比特数才能得到误码率置信度。利用统计学中的二次分布函数和泊松定理0’，可以得到式(2)：N==志[_ln(1卅¨ln(塞学)](2)其中E代表测到的误码总数，ln口是自然对数。如果没有误码，算式(2)的第二项为零，这个算式的解很简单。如果E不为零，算式(2)仍然可以得到经验解。举个例子来说明算式(2)的用法，假设想知道一个系统的真误码率小于10”的可信度是95％，那么必须要有多少比特无差错地通过系统。在这个例子中E一0，算式的第二项为零，因此只需考虑CI。和BER，结果是：N一百彖[一ln(1一o·95)]全百靠一3×’o”这说明了一个简单的“经验方法”，即传输3倍于给定误码率的倒数的比特没有发现误码，就可以有95％的置信度，说明系统达到了误码率指标。同样的计算显示无误码发生时，N一2.3／13ER时有90％的置信度，～一4.6／13ER时有99％的置信度。表190％。95％，99％置信度时』v×BER数3加速测试效率对于高置信度或低误码率的测试可能会需要很长的时间，特别是对慢数据速率的系统。比如对一个622Mb／s系统的10”误码率、置信度为99％的测试，从表1中可得要发送4.61×10”个无误码数据，622Mb／s速率情况下测试时间是：4.61×10”b／622×10。bjs一7411s△2h2个小时对一个实际的测试显得太长。如何减少测试时间呢?一个普遍采用的方法是在测试中有意引入已知的一定程度的信噪比下降，结果导致更多的误码，使误码率变差，从而达到快速测量。如果知道信噪比和误码率之间的关系，那么从变差的误码率结果可以外推导估计感兴趣的误码率。使用此方法的基础是假定系统巾导致误码的主要原因是接收器输入端的热噪声(高斯噪声)。信噪比和误码率之问的关系可以从高斯统计学中推导出来，在很多通信教材中都有阐述。信噪比和误码率之间的关系目前没有解析解，只能通过数值积分得到结果。一个比较方便的计算方法是用Mic‘rosoftExcel中标准正态分布函数N()RMs【)IST来求解。信噪比和误码率之间的关系可用式(3)计算：BER一1一N()RMS[)IST(SNR／2)(3)同样用前面的例子来说明如何加速测试。在这个例子中，622Mb／s系统10“。误码率、99％置信度测试要花2个多小时。在被测通信系统中，可以在信号通道的发送器和接收器之间插入一个衰减器。由于在接收器的输人端前信号被衰减。基于噪声主要来源于接收器的输入端这一假设。我们只衰减了信号却没有衰减噪声。因此信噪比被衰减了同样的程度(注意，不要把信号衰减得比噪声还小)。在本例中，利用14.3％的衰减把信噪比从14减到12，对应于误码率变为10。在误码率10“下99％的置信度要发送4.61×lO。比特。比原来降了1000倍，只需7.41s。因此如果我们用衰减器只花了7.41s测试无误码，然后利用外推法，就可以确定拿走衰减器后，误码率应该是10“。。用降低信噪比然后外推来降低测试时间是需要代价的。代价是外推后的置信度下降，外推距离越大，置信度的下降会变得很明显。直观地看，如果一个测试中信噪比的衰减导致误码率变差了100倍，假设信噪比衰减后的测试是零误差、置信度有99％，那么，可以预期重复100次测试有99次是零误差，1次是有1个误差。现住我们把100次熏复测试接收到的比特串起来。于是就得到了100倍长的比特流中有1个误差。从100次重复测试的结果外推到初始的没有降低误码率时的在1／BER长比特中1个误码，即N×BER一1.O，从式(2)可知，相应(下转第50页)