Anwendung analoger Kanalmodelle
Für Untersuchungen von Nachrichtenübertragungssystemen sind geeignete Kanalmodelle von großer Wichtigkeit, weil diese
- Voraussetzung für eine Systemsimulation und –optimierung sind, sowie
- gleichbleibende und rekonstruierbare Randbedingungen schaffen.
Für die Digitalsignalübertragung gibt es sowohl analoge als auch digitale Kanalmodelle: Ein analoges Kanalmodell muss zwar den Übertragungskanal nicht in allen physikalischen Einzelheiten wiedergeben, sollte jedoch dessen Übertragungsverhalten inklusive der dominanten Störgrößen funktionell ausreichend genau beschreiben. Meist muss ein Kompromiss zwischen mathematischer Handhabbarkeit und dem Bezug zur Realität gefunden werden.
Ein Sonderfall dieses Modells ist der so genannte AWGN–Kanal (Additive White Gaussian Noise) mit den Systemeigenschaften
\[H_{\rm K}(f) = 1\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm}{\it \Phi}_{n}(f) = {\rm const.}\hspace{0.05cm},\hspace{0.2cm} {f}_{n}(n) = \frac{1}{\sqrt{2 \pi} \cdot \sigma} \cdot {\rm e}^{-n^2\hspace{-0.05cm}/(2 \sigma^2)}\hspace{0.05cm}.\]
Dieses einfache Modell eignet sich zum Beispiel zur Beschreibung eines Funkkanals mit zeitinvariantem Verhalten, wobei das Kanalmodell dahingehend abstrahiert ist, dass
- der eigentlich bandpassartige Kanal im äquivalenten Tiefpassbereich beschrieben wird, und
- die vom Frequenzband und der Übertragungsweglänge abhängige Dämpfung mit der Varianz σ2 des Rauschsignals n(t) verrechnet wird.
Zur Berücksichtigung zeitvarianter Eigenschaften muss man andere Modelle wie Rayleigh–, Rice– und Lognormal–Fading verwenden, die im Buch „Mobile Kommunikation” beschrieben werden.
Bei leitungsgebundenen Übertragungssystemen ist insbesondere der spezifische Frequenzgang des Übertragungsmediums entsprechend den Angaben in Kapitel 4.2 (Koaxialkabel) und Kapitel 4.3 (Zweidrahtleitung) des Buches „Lineare zeitinvariante Systeme” zu berücksichtigen, aber auch, dass aufgrund von Fremdstörungen (Nebensprechen, elektromagnetische Felder, usw.) nicht mehr von Weißem Rauschen ausgegangen werden kann.