Die Anwendungen der KKF in Nachrichtensystemen sind vielfältig. Hier einige Beispiele:
Bei Amplitudenmodulation, aber auch bei BPSK-Systemen (Binary Phase Shift Keying) wird zur Demodulation (Rücksetzung des Signals in den ursprünglichen Frequenzbereich) sehr häufig der so genannte Synchrondemodulator verwendet, wobei auch beim Empfänger ein Trägersignal zugesetzt werden muss, und zwar frequenz- und phasensynchron zum Sender. Bildet man die KKF zwischen dem Empfangssignal und dem empfangsseitigen Trägersignal, so lässt sich anhand der Spitze der KKF die phasensynchrone Lage zwischen den beiden Signalen erkennen, und es kann bei Auseinanderdriften nachgeregelt werden.
Das Mehrfachzugriffsverfahren CDMA (Code Division Multiple Access), das beispielsweise im neuen Mobilfunkstandard UMTS eingesetzt wird, erfordert ebenfalls strenge Phasensynchronität, und zwar bezüglich der zugesetzten Pseudonoise-Folgen beim Sender (Bandspreizung) und beim Empfänger (Bandstauchung). Auch dieses Synchronisationsproblem löst man meist mittels der Kreuzkorrelationsfunktion.
Mit Hilfe der KKF kann festgestellt werden, ob ein bekanntes Signal s(t) in einem verrauschten Empfangssignal r(t) = α · s(t – t0) + n(t) vorhanden ist oder nicht, und wenn ja, zu welchem Zeitpunkt t0 es auftritt. Aus dem berechneten Wert für t0 lässt sich dann beispielsweise eine Fahrgeschwindigkeit ermitteln (Radartechnik). Diese Aufgabenstellung kann auch mit dem so genannten Matched-Filter gelöst werden, das in Kapitel 5.4 noch eingehend beschrieben wird und viele Gemeinsamkeiten mit der Kreuzkorrelationsfunktion aufweist.
Beim so genannten
Korrelationsempfängerverwendet man die KKF auch zur Signaldetektion. Hierbei bildet man die Kreuzkorrelation zwischen dem durch Rauschen und eventuell auch durch Verzerrungen verfälschten Empfangssignal r(t) und allen möglichen Sendesignalen si(t), wobei für den Laufindex i = 1, ..., I gelten soll. Entscheidet man N Binärsymbole gemeinsam, so ist I = 2N. Man entscheidet sich dann für die Symbolfolge mit dem größten KKF-Wert und erreicht so die minimale Fehlerwahrscheinlichkeit entsprechend der Maximum-Likelihood-Entscheidungsregel.
