有些相似但略有不同的术语表示有用的信号和无用的噪声的比率。 这些术语几乎把所有人都弄糊涂了。 下面尽可能说明这些术语的概念和实际含义。
信号频率(SNR )
SNR表示“信噪比”。 可以字面理解。 这是信号功率和噪声功率的比，用以下数学形式进行说明。
SNR也可以用下图表示。
用分贝表示时，信噪比既可以为正值，也可以为负值。 负信噪比意味着信号功率比噪声功率低。 虽然你可能认为在负信噪比的条件下通信是不可能的，但是实际上主要有一种通信系统(技术)设计为在这种条件下工作。 例如CDMA、WCDMA。
为什么信噪比很重要？
这是因为信噪比是表示信号质量的重要指标之一。 你可能认为信号功率是影响信号质量的最重要的因素，但从理论上讲，信号功率本身并不代表信号质量，它有助于预测通信系统会发生多少失败。 即使信号功率很强，如果噪声功率很高，也不会得到很好的通信效果。 相反，即使信号功率较低，但噪声功率远远低于信号功率时，也会得到较好的通信效果。 因此，在大部分通信教科书和大部分测量中，使用的是信噪比而不是绝对信号功率作为评估/测试标准。
虽然可以使用频谱分析器来估计特定信号的信噪比，但测量信噪比可能并不容易，因为SNR测量理想情况下需要在1Hz的RBW下进行。
但是，如果需要在通信设备而不是测试设备上测量信噪比，则不能使用与频谱分析器相同的方法。 在这种情况下，设备使用非常复杂的信号处理算法来估计信噪比，方法本身根据通信技术而不同。
信噪比是如何影响系统性能的？ 下面的内容会给你直观的理解。 如你所见，随着信噪比降低，信号质量恶化。 结果，比特错误率(BER )增加，灵敏度降低。
在下图中，红点表示几乎没有误差的理想坐标，黑点表示每个有噪声的数据点的统计位置。 黑点离红点越远，可能出现的错误就越高。 在本示例中，显示了三种情况下的QAM坐标，并且每个坐标都暴露于具有不同SNR的错误中。 随着信噪比的降低，星座的分布范围扩大。 如果使用相同的调制方式，信噪比越低，错误的概率越高。
在此，更定量地说明信噪比和错误率的关系。 以下星座图基于LTE物理层规范。 信噪比和错误率之间的准确定量关系因各通信系统的设计而异，但本文所述的整体逻辑适用于任何系统。
首先，让我们来看看上部轨道上的星座系列。 可以看到不同的调制(BPSK、QAM、16QAM、64QAM、256 QAM )，但信噪比相同。 您会注意到，即使信噪比相同，随着调制深度的增加，也会出现更高的错误概率。 顶部轨迹表示底部绘图中的一系列几何点，如绿色箭头所示。
现在，将信噪比降低5分贝。 注意到在顶部轨道上，星座的错误范围变大，图中的错误率增加。
现在，信噪比再降低5分贝。 在上部轨道中，可以看到星座的错误范围更大，图中的错误率更高。
现在，信噪比再降低5分贝。 在上部轨道中，可以看到星座的错误范围更大，图中的错误率更高。
结论是，错误率依赖于噪声
比的大小而增减。很多人倾向于认为误码率是由发射功率和接收功率决定的，但实际上绝对功率并不重要。真正重要的是信噪比。如上所述，您可能已经注意到SNR与BER密切相关。你可能会看到一种总的趋势如下：
在相同的调制编码下，低信噪比下的误码率高（性能差），高信噪比下的误码率低（性能好）在相同的信噪比下，在高阶调制时会得到高误码率（性能差），在低阶调制时会得到低误码率（性能好）然而，在现代通信中，各种信道编码和纠错技术被用来校正一定程度的误码率。因此，如果你测量错误更正后的错误率，你可能会看到错误率远远低于没有错误更正的情况。通常，纠错后的错误率作为一个称为BLER（BLock error rate）的参数来测量。但是，即使使用这种错误更正过程，也无法修复所有错误。因此，总的趋势仍然适用于BLER测量。
在相同的调制解码下，低信噪比时会得到高BLER（低性能），高信噪比时会得到低BLER（高性能） 在相同的信噪比下，在高调制深度时会得到高BLER（性能差），在低调制深度时会得到低BLER（性能好）信噪比和BLER之间的精确相关性可能因使用何种信道编码和纠错而不同。下图显示了LTE-PDSCH的SNR与BLER的一个很好的示例。这是仅支持64 QAM的系统的数据。如果使用支持256qam的系统进行测量，您将看到不同的绘图。
SINAD (Signal to Noise And Distortion Ratio)
与SNR类似，还有一个指标叫做SINAD。其定义如下所示。它表示总能量（想要的+不想要的）和不想要的功率的比率。因为分子是定义中的总功率，所以dB的值总是正的。
在大多数射频领域，我们更频繁地使用SNR，而在某些领域，如音频信号分析，我们往往更频繁地使用SINAD。
我们经常被SNR和SINAD混淆，难以理解SNR和SINAD的区别。
SNR是从FFT数据计算的，与SINAD相同，只是信号谐波被排除在计算之外，只留下噪声项。实际上，只需要排除前5次谐波，因为它们占主导地位。SNR曲线图在高输入频率下会下降，但由于排除了谐波项，其速度通常不如SINAD。
如上所述，主要区别在于计算中是否包含“失真”。在时域中可以更直观地理解失真。如果你把失真的信号转换到频域，失真就会以谐波的形式出现。因此在频域上，SNR与SINAD的主要区别在于计算中是否包含谐波。
SINR (Signal to Interference plus Noise Ratio)
SINR代表干扰信噪比，定义如下。简单地说，SINR是信号（期望信号）和无用噪声的比值。不需要的噪声包括所有外部干扰和内部产生的噪声。
示例1:LTE实时网络中的SNR（SINR）与吞吐量
下面的图来自一个路测所获取的数据。
这是显示SINR和吞吐量之间相关性的真实测量。随着干扰信噪比（SINR）的提高，吞吐量呈指数增长。换句话说，随着干扰信噪比的降低，吞吐量将呈指数下降。如果网络不改变码率（即：MCS），吞吐量的降低将是由于接收器处的解码失败（即，UE处的解码失败），然而在实际网络中，UE周期性地向eNB报告CQI，并且eNB相应地改变码率（即，随着CQI值变低而减小MCS，这导致较小的传输块大小），因此，吞吐量的变化将是由于较低的传输块大小。