MATLAB 2psk通信系统仿真报告

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1、实验一 2PSK 调制数字通信系统一 实验题目设计一个采用 2PSK 调制的数字通信系统 设计系统整体框图及数学模型; 产生离散二进制信源,进行信道编码(汉明码),产生BPSK信号; 加入信道噪声(高斯白噪声); BPSK信号相干解调,信道解码; 系统性能分析(信号波形、频谱,白噪声的波形、频谱,信道编解 二 实验基本原理数字信号的传输方式分为基带传输和带通传输,在实际应用中,大多数信道具有带通特性而不能直接传输基带信号。为了使数字信号在带通信道中传输,必须使用数字基带信号对载波进行调制,以使信号与信道的特性相匹配。这种用数字基带信号控制载波,把数字基带信号变换为数字带通信号的过程称为数字调制

2、。数字调制技术的两种方法:利用模拟调制的方法去实现数字式调制,即把数字调制看成是模拟调制的一个特例,把数字基带信号当做模拟信号的特殊情况处理;利用数字信号的离散取值特点通过开关键控载波,从而实现数字调制。这种方法通常称为键控法,比如对载波的相位进行键控,便可获得相移键控(PSK)基本的调制方式。 图 1 相应的信号波形的示例 1 0 1调制原理数字调相:如果两个频率相同的载波同时开始振荡,这两个频率同时达到正最大值,同时达到零值,同时达到负最大值,它们应处于“同相“状态;如果其中一个开始得迟了一点,就可能不相同了。如果一个达到正最大值时,另一个达到负最大值,则称为“反相“。一般把信号振荡一次(

3、一周)作为 360 度。如果一个波比另一个波相差半个周期,我们说两个波的相位差 180 度,也就是反相。当传输数字信号时,“1“码控制发 0 度相位,“0“码控制发 180 度相位。载波的初始相位就有了移动,也就带上了信息。相移键控是利用载波的相位变化来传递数字信息,而振幅和频率保持不变。在 2PSK 中,通常用初始相位 0 和 分别表示二进制“1”和“0” 。因此,2PSK 信号的时域表达式为(t)=Acost+) 其中,表示第 n 个符号的绝对相位:= 因此,上式可以改写为图 2 2PSK 信号波形 解调原理2PSK 信号的解调方法是相干解调法。由于 PSK 信号本身就是利用相位传递信息的

4、,所以在接收端必须利用信号的相位信息来解调信号。下图2-3 中给出了一种 2PSK 信号相干接收设备的原理框图。图中经过带通滤波的信号在相乘器中与本地载波相乘,然后用低通滤波器滤除高频分量,在进行抽样判决。判决器是按极性来判决的。即正抽样值判为 1,负抽样值判为 0.2PSK 信号相干解调各点时间波形如图 3 所示. 当恢复的相干载波产生 180倒相时,解调出的数字基带信号将与发送的数字基带信号正好是相反,解调器输出数字基带信号全部出错.图 32PSK 信号相干解调各点时间波形这种现象通常称为“倒 “现象.由于在 2PSK 信号的载波恢复过程中存 在着 180的相位模糊,所以 2PSK 信号的

5、相干解调存在随机的“倒 “现象,从 而使得 2PSK 方式在实际中很少采用. 三 仿真方真产生随机 n 位二进 制码元汉 明 码编 码2PSK调制信 道加性 AWGN相 干解 调低 通滤 波低 通滤 波抽 样判 决输 出2PSK 误码率 仿真四 程序源代码clear all; close all; clc; max = 15; s=randint(1,max);%长度为 max 的随机二进制序列Sinput=; for n=1:length(s);if s(n)=0;A=zeros(1,2000);else s(n)=1;A=ones(1,2000);endSinput=Sinput A; e

6、nd figure(1); subplot(211); plot(Sinput); grid on axis(0 2000*length(s) -2 2); title(输入信号波形); Sbianma=encode (s,7,4,hamming);%汉明码编码后序列a1=; b1=; f=1000; t=0:2*pi/1999:2*pi; for n=1:length(Sbianma);if Sbianma(n)=0;B=zeros(1,2000);%每个值 2000 个点else Sbianma(n)=1;B=ones(1,2000);enda1=a1 B;%s(t),码元宽度 2000c

7、=cos(2*pi*f*t);%载波信号b1=b1 c;%与 s(t)等长的载波信号,变为矩阵形式end figure(2); subplot(211) plot(a1); grid on; axis(0 2000*length(Sbianma) -2 2);title(编码后二进制信号序列);a2=; b2=; for n = 1:length(Sbianma);if Sbianma(n) = 0;C = ones(1,2000);%每个值 2000 点d = cos(2*pi*f*t);%载波信号else Sbianma(n) = 1;C = ones(1,2000);d = cos(2*

8、pi*f*t+pi);%载波信号enda2 = a2 C;%s(t),码元宽度 2000b2 = b2 d;%与 s(t)等长的载波信号end tiaoz = a2.*b2;%e(t)调制figure(3); subplot(211); plot(tiaoz); grid on; axis(0 2000*length(Sbianma) -2 2); title(2psk 已调制信号);figure(2); subplot(212); plot(abs(fft(a1); axis(0 2000*length(Sbianma) 0 400); title(编码后二进制信号序列频谱);figure(

9、3); subplot(212); plot(abs(fft(tiaoz); axis(0 2000*length(Sbianma) 0 400); title(2psk 信号频谱) %-带有高斯白噪声的信道- tz=awgn(tiaoz,10);%信号 tiaoz 加入白噪声,信噪比为 10figure(4); subplot(211); plot(tz); grid on axis(0 2000*length(Sbianma) -2 2); title(通过高斯白噪声后的信号);figure(4); subplot(212); plot(abs(fft(tz); axis(0 2000*l

10、ength(Sbianma) 0 800); title(加入白噪声的 2psk 信号频谱); %-同步解调- jiet=2*b1.*tz;%同步解调figure(5); subplot(211);plot(jiet); grid on axis(0 2000*length(Sbianma) -2 2);title(相乘后的信号波形)figure(5); subplot(212); plot(abs(fft(jiet); axis(0 2000*length(Sbianma) 0 800); title(相乘后的信号频率); %-低通滤波器-fp=500; fs=700; rp=3; rs=2

11、0; fn=11025; ws=fs/(fn/2); wp=fp/(fn/2);%计算归一化角频率 n,wn=buttord(wp,ws,rp,rs);%计算阶数和截止频率 b,a=butter(n,wn);%计算 H(z)figure(6); freqz(b,a,1000,11025); subplot(211); axis(0 40000 -100 3) title(lpf 频谱图);jt=filter(b,a,jiet); figure(7); subplot(211); plot(jt); grid on axis(0 2000*length(Sbianma) -2 2 ); titl

12、e(经低通滤波器后的信号波形);figure(7); subplot(212); plot(abs(fft(jt); axis(0 2000*length(Sbianma) 0 800); title(经低通滤波器后的信号频率); %-抽样判决-for m=1:2000*length(Sbianma);if jt(m)0;jt(m)=0;end end figure(8); subplot(211); plot(jt) grid on axis(0 2000*length(Sbianma) -2 2); title(经抽样判决后信号 jt(t)波形)figure(8); subplot(212

13、); plot(abs(fft(jt); axis(0 2000*length(Sbianma) 0 800);title(经抽样判决后的信号频谱);grid on; n=500:2000:2000*length(Sbianma); a5=; a5=a5 jt(n); s1=decode (a5,7,4,hamming); a6=; for n=1:length(s1);if s1(n)=0;G=zeros(1,2000);else s1(n)=1;G=ones(1,2000);enda6=a6 G; end figure(1); subplot(212); plot(a6); grid on

14、 axis(0 2000*length(s) -2 2); title(汉明码译码后的波形)grid on %-2psk 误码率仿真-snrdB_min=-10; snrdB_max=10; snrdB=snrdB_min:1:snrdB_max; Nsymbols=200; snr=10.(snrdB/10); h=waitbar(0,SNR Iteration); len_snr=length(snrdB); for j=1:len_snrwaitbar(j/len_snr);sigma=sqrt(1/(2*snr(j);error_count=0;for k=1:Nsymbolsd=ro

15、und(rand(1); %随即数据x_d=2*d-1; %0,1 分别转化为-1,1n_d=sigma*randn(1); %加噪y_d=x_d+n_d; %加噪后接收if y_d0d_est=1;elsed_est=0;endif(d_est=d)error_count=error_count+1;endenderrors(j)=error_count; end ber_sim=errors/Nsymbols; ber_theor=(erfc(sqrt(snr).*(1-0.5*erfc(sqrt(snr); figure(9); semilogy(snrdB,ber_theor,-,snrdB,ber_sim,*); axis(snrdB_min snrdB_max 0.00

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