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为什么调制解调器会有不同的速度?

0次浏览 | 2022-10-22 07:26:05 更新
来源 :互联网
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    调制解调器的速度,是由发送和接收方之间的媒介——信道决定的。另一方面,在通信中,用“信噪比”来度量噪声对信号的影响。信道的频率响应和信噪比是影响通信速度的重要参数。在同一信道,通信速度还与编码技术有关。

    在选购调制解调器时,我们会注意到产品最重要的指标之一是速度。速度通常是以比特/秒或K(1K=1000)比特/秒来度量的。例如,2K比特/秒表示调制解调器每秒钟能传送2000位二进制数。调制解调器的速度越快,我们上网或交换文件就越方便。大约20年前调制解调器刚问世时,速度是300比特/秒。现在,市场上常见的是33.6K比特/秒和56K比特/秒。那么,调制解调器的速度是由什么决定的,将来还会提高吗?

    通信所能达到的最大速度,是由发送和接收方之间的媒介——信道决定的。比如我们说话,其沟通的速度就取决于我们能讲得多快(每分钟几个音节)和每个音节能表达多少意思。如果房间的回声很厉害,我们就不能讲得太快,否则前后发的音就会混在一起。这种“回声”效应在通信中用“频率响应”来度量。另一方面,如果周围的噪声很大而我们又不能再提高音量,那我们就应避免使用声音相近的音节,以免被听错,这就减少了每个音节所能表达的意思。在通信中,用“信噪比”来度量噪声对信号的影响。信道的频率响应和信噪比是影响通信速度的重要参数。

    当然,在同一信道,通信速度还与所用的方式有关。这种方式在通信中叫做编码技术。编码的好坏直接影响到通信的速度。

    1948年,贝尔实验室的科学家香农创立了通信的数学理论,提出了根据一个信道的频率响应和信噪比计算传输速度极限的方法。只有当传输速度低于这个极限,我们才能无错误地传送数据。但是,至今人们还没有找到达到这一极限的一般方法。对每一个具体的信道,我们必须找到适当的方法纠正信号传送中的失真,并通过编码来发现和纠正由于噪声造成的错误。随着这些技术的不断改进,数据传送的速度也得以不断提高,从最初的300比特/秒到1200、2400、9600、14400、19200比特/秒等。对电话线来说,目前达到的33.6K比特/秒已经很接近“香农极限”了。

    那么,我们又如何超越“香农极限”而达到56K比特/秒的速度呢?这是利用了电话线路的特殊性。当今绝大多数的电话网络都是数字式的,用户的语音或调制解调器的信号都是连续变化的电压,称为模拟信号。在通常情况下,它通过普通的电话线(称为本地环)送到电话分局。在分局的数字交换机上,这些电压被转换成数字信号(称为量化),再通过分局之间的数字网传到受话者所在的分局。在那里,这些数字信号再被还原成模拟信号,通过本地环传给受话者。上述的量化过程是不很精确的。在电话系统中,每个模拟信号只被量化成一个8位二进制数。量化时,交换机根据用户送来的模拟信号,送出与之最接近的预设值所对应的数字。而最终受话者得到的,就是这个预设值。所以,用户实际发送的电话与交换机所选预设值之间的差别就成了信道中的误差或噪声,称为量化噪声。这种设计对语音传送是比较理想的,但对传统的调制解调器(33.6K比特/秒)来说,量化噪声就构成了信道噪声的主要来源,从而限制了调制解调器的最高速度。

    56K比特/秒的技术则不同。这种技术要求通信的一方直接接入数字电话网。通常这是因特网服务提供者(ISP)。而我们用户则通过本地环接入电话网。在下传方向(从ISP到用户方向),发送方直接将数据送人数字电话网,而不经过量化,这样就没有量化噪声。用户的调制解调器只要根据所收到的模拟信号判明分局交换机发送的是那一个预设值,就能得到所要接收的数据。而在上传方向(用户到ISP),仍然要量化,所以也仍采用传统的技术,最大速度为31.2K比特/秒。由于大多数用户很少上传大的文件,这种非对称的安排是较合适的。

    由此可见,我们之所以能在下传方向达到高速度,是因为所用的信道与以前不同了。这并不违反香农的理论。电话网内部给每个用户的容量是64K比特/秒,我们又需要牺牲一些速度来补偿本地环上的信道失真,56K比特/秒的速度也几乎达到了这种技术的极限。

    需要注意的是56K比特/秒的速度并不是随处都能达到的,有很多因素都会使我们达不到最高速度。通常,能达到40多K比特/秒就很不错了。

    综上所述,目前调制解调器的速度已接近电话系统能力的极限。再要进一步提高,就需要采用ISDN、DSL等技术。

    还有一点需要指出,调制解调器的标示速度并不等于实际的文件传送速度。原因在于,首先,调制解调器会根据线路质量自动选择最优速度,并不总是使用最高速度。其次,网络其他部分的情况,如因特网的速度、ISP及被寻访站点的负荷,以及计算机与调制解调器之间接口的速度等,都会影响最终的传送速度。另外,所传送文件的可压缩性也是一个重要影响因素。

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