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1、word格式通信原理实验报告实验项目：实验1 掌握用Labview 产主随机数的方法实验2 统计随机数的概率分布密度函数及相关函数特性实验3 产生m 序列信号源，验证m 序列的伪随机性以及伪随机序列的自相关函数的双 值特性。实验4 模拟产生AWGN 及ISI 信道，添加到数字通信仿真系统中. .word格式实验1 随机数产生及直方图统计一、实验目的(1)掌握在一般微型计算机上产主随机数的方法。(2)统计随机数的概率分布密度函数。二、实验内容1用计算机产生0，1均匀分布的（伪）随机数。2由0，1均匀分布随机数产生其它分布的随机数，例：正态N（0，l）分布的随机数。3用直方图统计随机数的分布密度。
2、三、实验设备微型计算机及其高级程序语言编译环境，例C+、FORTRAN、PASCAL等，也可以应用工程计算工具软件如MATLAB等。四、实验原理1. 计算机产生均匀分布随机数在计算机算法中，为实现方便，通常使用伪随机数（序列）来代替（真）随机数。伪随机序列是有周期性的数值序列，当其周期N相对很大时，统计特性一定程度上逼近随机序列，故效果与（真）随机数相近。2. 高斯分布随机数的获得实际研究当中，高斯（正态）分布是经常被使用到的数学模型，可以近似描述很多随机事件的统计特性。，我们可以采用非线性变换法，对比较容易产生的均匀分布随机序列进行变换，（近似）得到高斯分布随机序列。公式中，若R1和R2是0
3、，1区间两个均匀分布随机变量，理论上可以证明XC是标准正态分布（均值为0，方差为1的高斯分布）的随机变量。3. 直方图对于一个随机变量，假如我们知道它是正态的（或其它分布形式）我们可以从随机变量的抽样估计它的均值和方差，从而得到它的分布密度函数。预先对一个随机变量分布一无所知，要估计它的分布密度函数可借助于直方图统计方法：设有图1所示密度函数fx(x)把随机变量X的取值量化，量化阶为2，例如对于以x=2为中心的量化阶内，如果足够小。有 当X 抽样X1 ,X2, , XN ，是独立且同分布时，则当N较大能用频率代替概率。所以可以得到概率密度的估计值 k=1,N显然x2并不特殊，可以重复进行其它x
4、值上的密度估计。这样我们就得到密度函数fx(x)的离散估计值。这就是直方图方法。这种直方图估计的准确度可以进行专门分析。分析它的方差可以知道，N 和的选择有一定的要求。显然，数据样点数N 越大越好，而区间密度选择与值相适应为好。有表1可供参考。表1 样点数与直方单元数500100020005000100002230395674N数据样点数；K随机变量取值范围量化的单元数。实验中要求用计算机对所产生的随机数用直方图估计其概率密度函数，井打印出分布函数的图形五、实验步骤1. 弄懂实验原理，设计结构框图：计算机产生伪随机数列1计算机产生伪随机数列2正态分布随机数列随机数列长度N分布密度直方图随机变量
5、取值范围量化的单元数 K2. 利用LabVIEW编写程序：六、实验结果. .word格式实验2 相关噪声模型和相关函数计算一、实验目的熟悉相关噪声模型，掌握相关函数的计算方法。二、实验内容1. 计算一下白噪声模型的相关函数。2. 计算相关噪声的相关函数，它应是指数型的。3. 计算正弦信号加噪声的相关函数，期望得到指数与余弦迭加的波形。三、实验设备微型计算机及其它外围设备。四、实验原理各态遍历的平稳随机过程x(t) 自相关函数可表示为而对于周期性信号，自相关函数可表示为其中T0为周期。自相关函数的离散数值计算公式 r=0,1,2,m m N如果我们有N个数据记录，上式就可以在数字计算机上进行相关
6、函数的估计。实验内容中的三个模型：1白噪声模型：产生的0,1均匀分布随机序列，都强调要求它的分布均匀性要好，独立性要强。这独立性要求指的是前后相邻数据不相关。实际上这就是一种白噪声模型，如果把它变换为- , 均匀分布，则就是一种零均值的白噪声模型。我们记理想的白噪声序列为wk，则其自相关函数可表示为 其中计算机产生的均匀分布随机数具有白噪声性质，就应该有尖峰自相关函数。反过来说，这相关函数的尖峰形状能用来检验随机数独立性的好坏。2相关噪声模型对于相应的数据序列来说，可由白噪声模型变换出相关噪声的模型，白噪声wi，经图示装置处理，产生的输出为（0a1）我们看到ni与其前面几个值（ni-1,ni-
7、2,，）有依赖关系。这相关性的强弱取决于系数a的取值，这样得到的数据序列ni就是一个相关噪声模型。相关噪声的相关函数应是指数型的。 3正弦信号加噪声这是加噪声模型，用一个正弦信号与相关噪声迭加，得到其中正弦信号初相为零，当然也可随意指定一个初相，这随机相位正弦信号的数据样值只要利用函数赋值就可得到。正弦信号加噪声的相关函数应该是指数与余弦迭加的波形。五、实验步骤1. 弄懂实验原理，设计结构框图：计算机产生伪随机数列白噪声序列wi相关噪声序列ni正弦信号加噪声序列xi白噪声自相关函数相关噪声自相关函数正弦信号加噪声自相关函数数据样本总数 N系数a (0.8a0.9)系数b (0.3b0.4)；正
8、弦信号周期T自相关函数离散数值计算2. 利用LabVIEW编写程序（由于程序框图太大，这里分成部分贴出）：(a) 白噪声及其自相关函数(b) 相关噪声及正弦信号与相关噪声迭加(c) 相关噪声的自相关函数及正弦信号与相关噪声迭加的自相关函数六、实验结果word格式word格式实验3 伪随机序列产生及其特性研究一、实验目的1了解伪随机序列产生的方法，观察其变换的不同码型。2研究m序列本原多项式与线性移位寄存器的反馈方式间的关系。3验证m序列的伪随机性。4验证伪随机序列的自相关函数的双值特性。二、实验内容1选择合适的m序列本原多项式，设计n级(n=38)线性反馈移位寄存器，产生m序列。2分析记录m序
9、列的周期P与级数n之间的关系是否符合。3讨论m序列的性质和相关函数特性。三、实验设备1直流稳压电源2示波器3单片计算机实验电路装置四、实验原理1. m序列在通信系统中，为了研究随机噪声对系统的影响，往往需要人为生成随机噪声。而在20世纪60年代，人们发明了“伪随机噪声”，才真正满足了研究的需要。伪随机噪声具有类似于随机噪声的某些统计特性，同时又能够重复产生，避免了随机噪声不可重现的缺点，因而获得了广泛的应用。而伪随机噪声是由周期性数字序列经滤波等处理后得到的，这种周期性数字序列就是“伪随机序列”，有时也被称作伪随机信号或伪随机码。至今，最广为人知的二进制伪随机序列是“最长线性反馈移位寄存器序列
10、”，简称m序列。m序列因其随机特性和预先可确定性及可重复实现的优点，在实际领域中得到广泛应用。2. m序列产生原理m序列是由带线性反馈的移存器产生的周期最长的序列。图4-1为一般的线性反馈移存器产生m序列的原理饭框图。图 4-1 线性反馈移位寄存器原理方框图由于带有线性反馈，在移位脉冲作用下，线性移位寄存器各级的状态将不断变化，通常移位寄存器的最后一级做输出，当移位寄存器的级数及时钟一定时，输出序列就由初始状态和反馈逻辑完全确定。输出序列为，是一个周期序列。经一次移位线性反馈，左端新得到的输入为（模2）因此，一般说来，对于任意一个输入，有上式称为“递推方程”，它给出移位输入与移位前各级状态的关
11、系。按照递推方程，就可以用软件产生m序列。当初始状态为全零状态是，移位寄存器输出全零序列，因此，因避免设置全0电路。在递推方程中，的取值决定了序列的结构，所以是一个很重要的参量。的取值情况可以用特征多项式（或特征方程）f（x）描述：对于n阶m序列，最大能产生的周期为。其中能满足此要求的最简f（x）也称“本源多项式”。其中38阶序列的本源多项式如表4-1所示。级数 n8进制表示代数式313x3+x+1423x4+x+1545x5+x2+16103x6+x+17211x7+x3+18435x8+x4+x3+x2+1表4-1 本源多项式表3. m序列的性质m序列具有几个有趣的性质和统计特性。1对n级
12、m序列周期为2在一个周期中，“0”出现次，“1”出现次3在一个周期中，共有个游程，其中：长度为k的游程有个，；长度为的有1个“0”游程；长度为n的有1个“1”游程。4归一化自相关函数为且的周期为P五、设计要求1利用单片机编程实现，设计n级(n=38) m序列的发生器，每级可选择实现1种序列码型。2序列码元速率：（推荐）100Baud 。3为便于示波器观测m序列波形，给出序列周期同步信号作为示波器触发源，如图4-2示意。图4-2 m序列发生和序列周期同步信号六、实验内容1.m序列生成本次试验由MCS51系列的AT89S52单片机完成m序列机器周期同步脉冲的生成。其主要部分的程序设计如下：a) m
13、序列的移位寄存器生成法m序列由移位寄存器法产生（详细原理见上面“实验原理”部分），反馈环路的设置采用了表4-1中的本源多项式的取值方法。每当定时器T0中断输出m序列的一个二进制位，便把全局变量v置零。在主程序中，每当检测到v的值为零，则根据当前要求的阶数移位产生新的位，将v置1，并等待定时器中断输出。为保证在38阶都可生成，并避免移位寄存器出现全零状态，移存器（实际上是一个数组）的初值设置为1,0,1,0,1,0,1,0，n阶m序列则取其前n个作为m序列的初值。（详见“程序清单”主程序中无限循环部分）b) 定时中断输出m序列 我们选择m序列的波特率为400Baud，而单片机晶振为12.0592
14、MHz，所以定时器的计数量为pwm_time=11059200/12/400=2304。 我们采用定时器T0作为m序列输出定时器，工作于模式1（即16位定时器）。中断服务程序如下：timer0() interrupt 1 using 1/T0中断，发送m序列EA = 0;TH0 = vth0;TL0 = vtl0;TR0 = 1;pwm_out=pwm_status;sync=sync_sta;v=0;EA = 1;2.实验结果及m序列性质验证a) 实验结果实验观察到的m序列为：n = 3级m序列：1010011n = 4级m序列：101011001000111n = 5级m序列：101011001000111101011001000111n = 6级m序列：101010110011011101101001001110n = 7级m序列：101010100110011101110100101
