北京邮电大学通原软件实验报告


     信息与通信工程学院 通信原理软件实验报告 班 级: 姓 名: 学 号: 日 期 : 2013年X月 【实验目的】 本实验是“通信原理”的一个组成部分。在本实验中我们使用的软件工具是MATLAB。 实验的主要目的是: 1.掌握MATLAB软件的最基本运用。 MATLAB是一种很实用的数学软件,它易学易用。MATLAB对于许多的通信仿真类问题来说是比较合适的。 2.了解计算机仿真的基本原理及方法,学习并掌握通过仿真的方法去研究通信问题的技能。 3.结合通原的教学,巩固加深对通信原理课有关内容的理解。 【实验原理】 从数学的角度来看,信息从一地传送到另一地的整个过程或者其各个环节不外乎是一些码或信号的变换过程。例如信源压缩编码、纠错编码、AMI编码、扰码等属于码层次上的变换,而基带成形、滤波、调制等则是信号层次上的。码的变换是易于用软件来仿真的。要仿真信号的变换,必须解决信号与信号系统在软件中表示的问题。 实验八 【实验要求】 假设基带信号为 m(t)=sin(2000πt)+2cos(1000πt),载波频率为20kHz,请仿真出AM、DSB-SC、SSB信号,观察已调波形和频谱。 【实验目的】 研究基带信号在AM、DSB-SC、SSB调制下的波形及频谱特性。 【仿真模型】 1.DSB-SC(双边带抑制载波调幅信号)s(t)是利用均值为零的模拟基带信号m(t)与正弦载波c(t)相乘得到,如图8.1.1 图8.1.1 DSB信号的数学表达式为 st=mt∙ct=m(t)Accos⁡(ωct+φc) 经幅度调制后,基带信号的频谱被搬移到载频fc处。在f>fc的频率分量为S(f)的上边带,在f<fc的频率分量为S(f)的下边带,上下边带携带相同信号。该调幅信号的另一特征是它的频谱不包含离散的载波分量,这是由于模拟基带信号的频谱成分中不包含离散的直流分量。 2.在双边带抑制载波调幅基础上再加上离散的大载波分量,是的接收机的解调可用包络检波器,比较经济。AM表达式为 st=Ac[1+m(t)]cos⁡2πfct 式中Accos⁡2πfct是载波分量,对该调幅来说,为了在解调时使用包络检波而不失真的恢复出基带信号,则要求m(t)≤1,使得AM信号的包络Ac[1+m(t)]总是正的。 3.双边带抑制载波调幅要求信道带宽B=2W,其中W是模拟基带信号带宽。从信息论观点来看,此双边带是有剩余度的,因而只要利用双边带中的任意一边带来传输,仍能在接收机解调出原基带信号,这样可以减少传送一已调信号的信道带宽。本实验中,SSB信号产生方法如图8.1.2 图8.1.2 SSB信号的表达式为:s(t)=Acm(t)coswct∓Acm(t)sinwct m(t)是m(t)的希尔伯特变换,其频谱:M(f)=-jsign(f)M(f) 开始 【流程图】 分别作出m(t)的AM,DSB,SSB信号 分别作出m(t)的AM,DSB,SSB调制后的频谱 作图 结束 【实验程序】 %实验8 global dt df N t f T fs=800; T=200; N=T*fs; dt=1/fs; t=[-T/2:dt:T/2-dt];%避零 df=1/T; f=[-fs/2:df:fs/2-df];%避零 fm=0.5;%kHz fc=20;%kHz m=cos(4*pi*fm*t)+2*sin(2*pi*fm*t); M=t2f(m,fs); MH=-j*sign(f).*M;%在频域进行希尔伯特变换 mh=real(f2t(MH,fs));%变换后信号 s1=m.*cos(2*pi*fc*t)+3*cos(2*pi*fc*t);%AM信号 s2=m.*cos(2*pi*fc*t);%DSB s3=m.*cos(2*pi*fc*t)-mh.*sin(2*pi*fc*t);%SSB信号 S1=t2f(s1,fs); S2=t2f(s2,fs); S3=t2f(s3,fs); %AM信号 figure(1) plot(f,abs(S1))%观察AM已调信号的幅度频谱 axis([-30,30,0,max(abs(S1))]) xlabel('f/kHz') ylabel('|S1(f)|') title('AM已调信号的幅频特性') figure(2) plot(t,s1)%观察AM已调信号的波形 axis([0,4,-8,8]) xlabel('t/ms') ylabel('s1(t)') title('AM已调信号的波形图') %DSB信号 figure(3) plot(f,abs(S2))% 观察DSB已调信号的波形 axis([-30,30,0,max(abs(S2))]) xlabel('f/kHz') ylabel('|S2(f)|') title('DSB已调信号的幅频特性') figure(4) plot(t,s2)%观察DSB已调信号的波形 axis([0,4,-4,4]) xlabel('t/ms') ylabel('s2(t)') title('DSB已调信号的波形图') %SSB信号 figure(5) plot(f,abs(S3))%观察SSB已调信号的波形 axis([0,30,0,max(abs(S3))]) xlabel('f/kHz') ylabel('|S3(f)|') title('SSB已调信号的幅频特性') figure(6) plot(t,s3)%观察SSB已调信号的波形 axis([0,4,-4,4]) xlabel('t/ms') ylabel('s3(t)') title('SSB已调信号的波形图') 【实验结果】 【分析讨论】 如四中各图情况与理论情况进行比较。DSB-SC信号存在上下边带信号,且上下边带信号一致,存在一定冗余,无载波分量。AM信号在DSB-SC信号的基础上增加了载波信号,可通过包络检波进行解调。SSB信号只存在上边带或下边带信号,在保证信息量的同时可减少信号传播的信道带宽。理论分析与作图结果一致,实验结果无误有效。 【思考题】 1. 如何仿真VSB系统? 答:将残留边带滤波器用M文件实现,然后当做函数使用,在程序中调用。 2. 在SSB的解调中,如果本地载波和发送载波存在固定的相位误差seta,如何用等效基带的方法仿真seta对输出信噪比的影响? 答:seta为零时,输出信噪比最大,当seta值增大时输出信噪比减小。 【实验思考和心得体会】 通过本次实验,更加深刻的理解了AM,DSB,SSB的波形特点以及频谱的特点,知道了有无载波信号对频谱的影响,以及单边带调制的一些要注意的问题。由于本次是MATLAB实验的第一个,很新鲜很有趣,学多了很多的知识,收获良多。 实验九 【实验要求】 假设基带信号为m(t)=sin(2000πt)+2cos(1000πt)+4sin(500πt+π/3),载波频率为40kHz,仿真产生FM信号,观察波形与频谱,并与卡松公式做对照。FM的频率偏移常数是5kHz/V。 【实验目的】 学习FM信号的调制,观察y多频多相位时FM信号频谱,并讨论卡松公式的适用条件。 【仿真模型】 在调频系统中,载波的频率随基带信号变化。通过牺牲带宽来换取较高的抗噪能力,可靠性好,在高逼真度音乐广播系统及发射功率有限的点对点通信系统中广泛应用。 FM已调信号的表达式为st=Accos⁡[2πfct+φ(t)] φt=2πKf-∞tmτdτ 调制指数βf=∆fmaxW=Kfmaxm(t)W 而在离散时间下,其表达式为:si=Acos[2πfcti+2πKfk=1imk∆t] 开始 【流程图】 初始化 作出m(t)的调频信号 作出m(t)调频信号的频谱 作出m(t)调频信号功率谱 作图 结束 【实验程序】 %实验9 fs = 800; T = 16; N = T*fs; dt = 1/fs; t = [-T/2:dt:T/2-dt]; df = 1/T; f = [-fs/2:df:fs/2-df]; Kf = 5; fc = 40; m = sin(2*pi*t)+2*cos(pi*t)+4*sin(0.5*pi*t+pi/3); phi = 2*pi*Kf*cumsum(m)*dt; s = cos(2*pi*fc*t+phi); S = t2f(s,fs); figure(1) plot(f,abs(S)) %观察已调信号的频谱 axis([0,80,0,max(abs(S))]) xlabel('f/kHz') ylabel('|S(f)|') title('FM信号的频谱特性') figure(2) plot(f,abs(S).^2/T) %观察已调信号的功率谱 axis([0,80,0,max(abs(S).^2/T)]) xlabel('f/kHz') ylabel('|P(f)|') title('FM信号的功率谱特性') figure(3) plot(t,s) %观察已调信号的波形 axis([0,4,-2,2]) xlabel('t/ms') ylabel('s(t)') title('FM信号的波形图') figure(4) plot(t,m) %观察m(t)信号的波形 axis([-8,8,-10,10]) xlabel('t/ms') ylabel('m(t)') title('m(t)信号的波形图') 【实验结果】 【分析讨论】 由FM信号波形疏密变化可见,FM信号的频率随基带信号而变化,而不是幅度随之变化。由频谱可见,FM信号的频谱有fc+n*fm的频率分量,带宽应是无穷的,但是由于对于大的n值而言,分量幅度很小可忽略。但是由于我们这是通过有限取样点来近似仿真得出,所以时域和频域都被限定到了一定的范围之内。但总体上还是符合fc+nfm的分布形式。 波形与理论基本相仿,可见仿真的方法相对比较正确。 由m(t)=sin(2000*pi*t)+2*cos(1000*pi*t)+4*sin(500*pi*t+pi/3)。fm=250Hz。β=Kf*max(m(t))/fm=132.32。由卡松公式,可以计算出FM信号的带宽为Bs=2*(1+β)*fm=66.5 `kHz。与试验结果基本相符。但是卡松公式仅仅是适用于输入的调制信号是单频率的正弦信号,对于输入的调制信号是多个单频正弦信号的叠加的情况,其FM调制信号的带宽是不能够用卡松公式来进行计算的。 由于m(t)并非单频信号,这个卡松公式其实是不正确的,至今准确的公式并没有得出,只可以给出一个近似的形式,因此还需要我们不断探索,争取有朝一日解决这个难题。 【实验思考和心得体会】 通过本次实验,可以由波形图看出FM信号的带宽,更进一步理解了卡松公式。同时,可以明显观察出FM信号的特点,即幅度不变,频率的变化体现在波形的疏密程度上。第一次做这个实验时,FM的波形不容易看出特点,后来才知道是选取的坐标段的问题,改了坐标范围后,就可以明显的观察到结果。 实验十一 【实验要求】 通过仿真测量占空比为25%、50%、75%以及100%的单、双极性归零码波形及其功率谱。 【实验目的】 研究不同占空比下数字信号功率谱特点,及单双极性归零码功率谱特点。 【仿真模型】 PAM信号可表示为:s(t)=i=-∞∞aigt-iTs,其中Ts是码元间隔,g(t)是成型脉冲。 产生PAM的原理为 发送功率谱密度为Psf=1TsGf2=1TsH升(f) 【流程图】 【实验程序】 %实验11 %单极性 clear all; global dt df N t f T L=64;%每个码元间隔的采样数 N=512;%总采样点数 M=N/L;%总码元数 Rs=5;%kbit/s Ts=1/Rs;%码元间隔 T=M*Ts; fs=N/T; dt=1/fs; df=1/T; t=[-(T/2):dt:(T/2-dt)]; f=[-fs/2:df:fs/2-df]; EP1=zeros(1,N); EP2=zeros(1,N); EP3=zeros(1,N); EP4=zeros(1,N); %产生单极性RZ功率谱 for loop=1:1000 a1=(randn(1,M)>0);%产生单极性数据 tmp1=zeros(L,M); tmp2=zeros(L,M); tmp3=zeros(L,M); tmp4=zeros(L,M); L1=L*0.25;% 25%占空比 L2=L*0.5; % 50%占空比 L3=L*0.75;% 75%占空比 L4=L; % 100%占空比 % 25% tmp1([1:L1],:)=ones(L1,1)*a1; s1=tmp1(:)'; S1=t2f(s1,fs); P1=abs(S1).^2/T; EP1=EP1*(1-1/loop)+P1/loop; % 50% tmp2([1:L2],:)=ones(L2,1)*a1; s2=tmp2(:)'; S2=t2f(s2,fs); P2=abs(S2).^2/T; EP2=EP2*(1-1/loop)+P2/loop; % 75% tmp3([1:L3],:)=ones(L3,1)*a1; s3=tmp3(:)'; S3=t2f(s3,fs); P3=abs(S3).^2/T; EP3=EP3*(1-1/loop)+P3/loop; % 100% tmp4([1:L4],:)=ones(L4,1)*a1; s4=tmp4(:)'; S4=t2f(s4,fs); P4=abs(S4).^2/T; EP4=EP4*(1-1/loop)+P4/loop; end %单极性RZ波形 figure(1) subplot(2,2,1) plot(t,s1) axis equal xlabel('t(ms)') ylabel('s1(t)(V)') grid on,title('占空比为25%的单极性归零码') subplot(2,2,2) plot(t,s2) axis equal xlabel('t(ms)') ylabel('s2(t)(V)') grid on,title('占空比为50%的单极性归零码') subplot(2,2,3) plot(t,s3) axis equal xlabel('t(ms)') ylabel('s3(t)(V)') grid on,title('占空比为75%的单极性归零码') subplot(2,2,4) plot(t,s4) axis equal xlabel('t(ms)') ylabel('s4(t)(V)') grid on,title('占空比为100%的单极性归零码') %单极性RZ功率谱 figure(2) subplot(2,2,1) semilogy(f,EP1) axis([-200,200,0,max(EP1)]) grid on title('占空比为25%的单极性RZ功率谱') xlabel('f(khz)') ylabel('功率谱P1(W/kHz)') subplot(2,2,2) semilogy(f,EP2) axis([-200,200,0,max(EP2)]) grid on title('占空比为50%的单极性RZ功率谱') xlabel('f(khz)') ylabel('功率谱P2(W/kHz)') subplot(2,2,3) semilogy(f,EP3) axis([-200,200,0,max(EP3)]) grid on title('占空比为75%的单极性RZ功率谱') xlabel('f(khz)') ylabel('功率谱P3(W/kHz)') subplot(2,2,4) semilogy(f,EP4) axis([-200,200,0,max(EP4)]) grid on title('占空比为100%的单极性RZ功率谱') xlabel('f(khz)') ylabel('功率谱P4(W/kHz)') %双极性RZ clear all; global dt df N t f T L=64;%每个码元间隔的采样数 N=512;%总采样点数 M=N/L;%总码元数 Rs=5;%kbit/s Ts=1/Rs;%码元间隔 T=M*Ts; fs=N/T; dt=1/fs; df=1/T; t=[-(T/2):dt:(T/2-dt)]; f=[-fs/2:df:fs/2-df]; EP1=zeros(1,N); EP2=zeros(1,N); EP3=zeros(1,N); EP4=zeros(1,N); %产生双极性RZ功率谱 for loop=1:1000 a1=(randn(1,M)>0);%产生单极性数据 a2=(a1-1/2)*2;%产生双极性数据码 tmp1=zeros(L,M); tmp2=zeros(L,M); tmp3=zeros(L,M); tmp4=zeros(L,M); L1=L*0.25;% 25%占空比 L2=L*0.5; % 50%占空比 L3=L*0.75;% 75%占空比 L4=L; % 100%占空比 % 25% tmp1([1:L1],:)=ones(L1,1)*a2; s1=tmp1(:)'; S1=t2f(s1,fs); P1=abs(S1).^2/T; EP1=EP1*(1-1/loop)+P1/loop; % 50% tmp2([1:L2],:)=ones(L2,1)*a2; s2=tmp2(:)'; S2=t2f(s2,fs); P2=abs(S2).^2/T; EP2=EP2*(1-1/loop)+P2/loop; % 75% tmp3([1:L3],:)=ones(L3,1)*a2; s3=tmp3(:)'; S3=t2f(s3,fs); P3=abs(S3).^2/T; EP3=EP3*(1-1/loop)+P3/loop; % 100% tmp4([1:L4],:)=ones(L4,1)*a2; s4=tmp4(:)'; S4=t2f(s4,fs); P4=abs(S4).^2/T; EP4=EP4*(1-1/loop)+P4/loop; end %双极性RZ码 figure(3) subplot(2,2,1) plot(t,s1) axis([-1,1,-1.5,1.5]) xlabel('t(ms)') ylabel('s1(t)(V)') grid on,title('占空比为25%的双极性归零码') subplot(2,2,2) plot(t,s2) axis([-1,1,-1.5,1.5]) xlabel('t(ms)') ylabel('s2(t)(V)') grid on,title('占空比为50%的双极性归零码') subplot(2,2,3) plot(t,s3) axis([-1,1,-1.5,1.5]) xlabel('t(ms)') ylabel('s3(t)(V)') grid on,title('占空比为75%的双极性归零码') subplot(2,2,4) plot(t,s4) axis([-1,1,-1.5,1.5]) xlabel('t(ms)') ylabel('s4(t)(V)') grid on,title('占空比为100%的双极性归零码') %双极性RZ功率谱 figure(4) subplot(2,2,1) semilogy(f,EP1) axis([-200,200,0,max(EP1)]) grid on title('占空比25%的双极性RZ功率谱') xlabel('f(khz)') ylabel('功率谱P1(W/kHz)') subplot(2,2,2) semilogy(f,EP2) axis([-200,200,0,max(EP2)]) grid on title('占空比50%的双极性RZ功率谱') xlabel('f(khz)') ylabel('功率谱P2(W/kHz)') subplot(2,2,3) semilogy(f,EP3) axis([-200,200,0,max(EP3)]) grid on title('占空比75%的双极性RZ功率谱') xlabel('f(khz)') ylabel('功率P3(W/kHz)') subplot(2,2,4) semilogy(f,EP4) axis([-200,200,0,max(EP4)]) grid on title('占空比100%的双极性RZ功率谱') xlabel('f(khz)') ylabel('功率谱P4(W/kHz)') 【实验结果】 【分析讨论】 通过对不同占空比的功率谱密度的观察可以得出与理论一致的结论,即占空比越大,则功率谱密度的主瓣宽度越小。同时可以发现,双极性归零码的功率谱密度的曲线比单极性归零码的功率谱密度少了些毛刺,自己猜测应该是因为双极性码的平均值为0,所以会少些毛刺。同时,知道了产生ZR的方法,但是产生的 PAM信号并没有理论那么好看和标准。 【实验思考和心得体会】 对归零码的功率谱密度曲线可以更清楚的看到主瓣和旁瓣的关系。通过本次实验,更加深刻的理解了占空比和功率谱主瓣宽度的关系。更清晰的了解了matlab仿真和理论的相仿和不同之处。 实验十二 【实验要求】 仿真测量滚降系数为α=0.25的根升余弦滚降系统的发送功率谱密度及眼图。 【实验目的】 探究根升余弦滚降系统的功率谱密度,了解眼图的意义及绘制方法。 【仿真模型】 1.升余弦滚降系统模型为: H升(f)=TsTs201+cosπTsαf-1-α2Ts 0≤f<1-α2Ts1-α2Ts<f≤1+α2Tsf>1+α2Ts 对于功率谱的生成,采用了累计平均的编程方法。对应一个序列{X1,X2,…}令Yn表示前n项的平均值: Yn=X1+X2+…Xnn Yn+1=X1+X2+…Xn+Xn+1n+1=nYn+Xn+1n+1=(1—1n+1) Yn+1n+1Xn+1 2.眼图是数字信号在示波器上重复扫描得到的显示图形。眼图提供了关于数字通信系统大量有用信息: l 在眼睛张开度最大时刻,是最好的采样时刻; l 眼图斜边的斜率决定定时误差的灵敏度,斜边越陡,对定时误差越敏感,即要求定时越准; l 眼睛在特定采样时刻的张开度决定了系统的噪声容限; l 眼图中央的横轴位置对应于判决门限; l 当码间干扰十分严重时,眼睛会完全闭合,系统误差严重。 l 仿真中,如果一幅图的水平点数是Na,将长为N点的信号s分成NNa段,重复画在图上即可得到眼图。若每个码元内的采样点数是L,则Na应取L的整倍数,以体现示波器与输入信号的同步关系。 【流程图】 【实验程序】 %实验12 clear all; close all; global dt df N t f T N=2^13; %采样点数 L=16; %每码元的采样点数 M=N/L; %码元数 Rs=2; %码元速率 Ts=1/Rs;%比特间隔 fs=L/Ts;%采样速率 Bs=fs/2;%系统带宽 T=N/fs; %截断时间 dt=1/fs; df=1/T; t=-T/2+[0:(N-1)]/fs;%时域采样点 f=-Bs+[0:(N-1)]/T; %频域采样点 alpha=0.25; %升余弦滚降系数 Hcos=zeros(1,N); ii=find(abs(f)>(1-alpha)/(2*Ts)&abs(f)<=(1+alpha)/(2*Ts));%中间段 Hcos(ii)=Ts/2*(1+cos(pi*Ts/alpha*(abs(f(ii))-(1-alpha)/(2*Ts)))); ii=find(abs(f)<=(1-alpha)/(2*Ts));% 近零段 Hcos(ii)=Ts; %根升余弦特性 Hrcos=sqrt(Hcos); EP=zeros(1,N); for loop=1:2000 %产生数据序列 a=sign(randn(1,M)); %产生PAM信号 s1=zeros(1,N); s1(1:L:N)=a*fs; %生成冲激序列 S1=t2f(s1,fs); S2=S1.*Hrcos; s2=real(f2t(S2,fs));%发送的PAM信号 P=abs(S2).^2/T; EP=EP*(1-1/loop)+P/loop;%累计平均 if rem(loop,100)==0 fprintf('\n %d',loop) end end figure(1) %信号功率谱 plot(f,EP)%图1.5.2中的A点观测发送端功率谱 xlabel('f (KHz)'); ylabel('功率谱(W/kHz)'); title('发送功率谱图') axis([-2,2,0,max(EP)+0.01]) grid %眼图是发送眼图 eyediagram(s2,3*L,3,9); title('眼图') 【实验结果】 【分析讨论】 可以看出模拟的升余弦滚降滤波器是有一定毛刺的,不是很理想。而眼图也并非理论上的眼图,实际上有些乱,中间的最大张开点也并不很能说明它是最佳采样点,不过通过仿真可以大致,近似的观察眼图 【思考题】 1、 滚降系数的大小与升余弦滚降信号的眼图是什么关系?和信道带宽又是什么关系。 答:alpha大时,对定时的精度要求不是那么严格,占用带宽宽,眼图斜边越平缓。Alpha=0时,对定时精度要求最严格,占用带宽最小,此时斜边最陡。 Alpha越大,信道带宽越大,alpha越小,信号带宽越小。 2、 当信源中“1”的概率从0向1逐步提高时,AMI信号的功率会有什么变化? 答:功率先变大后变小,当概率为0.5时,功率最大。 【实验思考和心得体会】 本次实验掌握了升余弦滚降滤波器的仿真算法,以及眼图的算法。对以后的实验奠定了基础。 选做题 【实验目的】 仿真一个完整的基带系统。 【实验要求】 1. 画出发送端输入码序列波形和发送滤波器输出波形和功率谱; 2. 画出接收滤波器输出波形,眼图和接收端采样判决后码序列波形; 3. 画出最佳采样时刻系统的实际误码曲线,同坐标显示理论误码曲线(升余弦滚降系数a=0.25); 【仿真模型】 系统模型: 误码率=错误码元总数正确码元总数 【流程图】 【实验程序】 %选做题 clear all; close all; global dt df N t f T N=2^13; L=16; M=N/L; Rs=2; Ts=1/Rs;%码元间隔 fs=L/Ts; Bs=fs/2; T=N/fs; f=-Bs+[(0:N-1)]/T; t=-(T/2)+[(0:N-1)]/fs; a=0.25; dt=1/fs; df=1/T; %发送功率谱及眼图 Hcos=zeros(1,N); ii=find(abs(f)>(1-a)/(2*Ts)&abs(f)<=(1+a)/(2*Ts));%G=Ts*(1+cos(pi*Ts*(abs(f)-(1-a)/(2*Ts))/a))/2; Hcos(ii)=Ts/2*(1+cos(pi*Ts/a*(abs(f(ii))-(1-a)/(2*Ts))));%G(abs(f)>(1+a)/(2*Ts))=0; ii=find(abs(f)<=(1-a)/(2*Ts));%G(abs(f)<=(1-a)/(2*Ts))=Ts; Hcos(ii)=Ts; Hrcos=sqrt(Hcos); EP1=zeros(1,N); EP2=zeros(1,N); for loop=1:3000 %输入码性序列 b=sign(randn(1,M)); tmp=zeros(L,M); tmp([1:L],:)=ones(L,1)*b; s=tmp(:)';%双极性不归零码 s1=zeros(1,N); s1(1:L:N)=b*fs;%冲激序列 S1=t2f(s1); S2=S1.*Hrcos; s2=real(f2t(S2));%发送的PAM序列 N0=0.01; nw=sqrt(N0*Bs)*randn(1,N);%白高斯噪声 r=s2+nw;%接收信号 R=t2f(r); Y=R.*Hrcos; y=real(f2t(Y));%采样前信号 P1=abs(S2).^2/T; EP1=EP1*(1-1/loop)+P1/loop; P2=abs(Y).^2/T; EP2=EP2*(1-1/loop)+P2/loop; end y0=zeros(1,M); y0=y(1:L:N); c=sign(y0);%判决 tmp1=zeros(L,M); tmp1([1:L],:)=ones(L,1)*c; s0=tmp1(:)';%双极性不归零码 figure(1) subplot(2,1,1) plot(t,s) xlabel('t(ms)') ylabel('s(t) (V)') axis([-4,4,-1.5,1.5]) grid subplot(2,1,2) plot(t,s1) xlabel('t(ms)') ylabel('s(t) (V)') axis([-4,4,-33,33]) grid figure(2) subplot(2,1,1) plot(f,EP1) xlabel('f(khz)') ylabel('发送功率谱(W/khz)') axis([-2,2,0,max(EP1)]) grid subplot(2,1,2) plot(f,EP2) xlabel('f(khz)') ylabel('接收功率谱(W/khz)') axis([-2,2,0,max(EP2)]) grid eyediagram(s2,3*L,3,9);%发送眼图 eyediagram(y,3*L,3,9);%接收眼图 figure(5) subplot(2,1,1) plot(t,s) xlabel('t(ms)') ylabel('s(t) (V)') axis([-4,4,-1.5,1.5]) grid subplot(2,1,2) plot(t,s0) xlabel('t(ms)') ylabel('s(t) (V)') axis([-4,4,-1.5,1.5]) grid %理论误码率 SNR=[1:0.01:14]; Pb=0.5*erfc(sqrt(SNR)); figure(6) semilogy(10*log(SNR),Pb); hold on; axis([0,14,10^-3,10^-1]) %实际误码率 N0=[0.01:0.001:1]; Eerror=0; for loop=1:length(N0) %输入码型序列 b=sign(randn(1,M)); tmp=zeros(L,M); tmp([1:L],:)=ones(L,1)*b; s=tmp(:)';%双极性不归零码 s1=zeros(1,N); s1(1:L:N)=b*fs;%冲激序列 S1=t2f(s1); S2=S1.*Hrcos; s2=real(f2t(S2));%发送的PAM信号 for ii=1:10 nw=sqrt(N0(loop)*Bs)*randn(1,N);%白高斯噪声 r=s2+nw;%接收信号 R=t2f(r); Y=R.*Hrcos; y=real(f2t(Y));%采样前信号 P1=abs(S2).^2/T; P2=abs(Y).^2/T; y0=zeros(1,M); y0=y(1:L:N); c=sign(y0);%判决 tmp1=zeros(L,M); tmp1([1:L],:)=ones(L,1)*c; s0=tmp1(:)';%双极性不归零码 errorPercent=length(find(s0-s))/N; Eerror=Eerror*(1-1/ii)+errorPercent/ii; end SNR=1/N0(loop); semilogy(10*log(SNR),errorPercent,'R+'); hold on; end 【实验结果】 输入序列码与冲激序列 发送和接收功率谱 发送眼图 接收眼图 发送码与接收码 理论误码率曲线和实际误码率散点的比对图 【分析讨论】 可以看出与理论相比很相近,发送眼图与接收眼图略有不同,且接收眼图较差于发送眼图,说明是由于高斯白噪声加入造成的。从理论误码率曲线和实际误码率散点的比对图可以看出,实际的误码率散点均匀分布在理论曲线周围,证明仿真的准确性。 实验过程中遇到的问题及解决方案 【实验一】 1.问题: 由于对matlab的不够熟悉,总是不知道如何下手,时域采样向量t的设置不合理,得不到好看的波形。 解决方案: 看实验课本,认真理解matlab的工作原理:通过大量的抽样来获取信号各个时刻的值。 【实验二】 2.问题: Matlab中对基带信号m(t)的频率设置没有实际的意义,只要成比例即可。如:实验要求的频率为1000Hz,500Hz,250Hz,完全可以分别用1, 0.5 , 0.25代替。一开始完全按照课本上设置为1000,500,250,导致波形非常密集。 解决方案: 参考matlab相关文献和与同学交流。 【实验三】 3.问题: 本实验需要产生单极性和双极性随机数据,然而刚开始却不知道运用哪个函数 解决方案: 上网查找出来函数rand和randn。 4.问题: 功率谱仿真时,起初只是求单样本的功率谱,发现得到的谱线与教材上的相差甚远。 解决方案: 认真阅读并体会教材,明白功率谱的仿真必须是样本功率谱的数学期望,否则仿真结果无实际意义。然后又通过查阅相关资料,理解并完成功率谱仿真。 5.问题 通过对功率谱仿真结果的观察,发现谱线与信号的极性、占空比有关系,统计成表后却未作进一步分析和理解。经助教提示,发现问题。 解决方案: 认真阅读体会教材相关内容,结合试验仿真结果,经过计算和分析理解问题原因所在。 拓展实验 6.问题: 本实验中误码率曲线的仿真让我飞了不少功夫。误码率怎么算?要绘制误码率跟哪个量的关系曲线?仿真流程如何设计? 解决方案: 还是先认真阅读和体会教材相关内容,再查阅相关文献和资料,同时也和老师、同学交流讨论。经过对理论知识的消化吸收,并参考文献资料中的相关例程,最后进过自己严谨分析,多次调试和完善,解决问题。 7.问题: 由于本实验要求的仿真结果较多,要想一次性仿真难度较大,而且这样也不明智。因为各个仿真部分的仿真要求、精度、过程等各不相同,而他们的仿真参数却相互关联。为了得到理想的仿真结果,以便分析和理解,有必要进行分步仿真。 解决方案: 经过对系统过程及各仿真内容相关性的分析,将仿真内容划分为四部分:波形部分、功率谱部分、眼图部分、误码率曲线部分。然后对各部分仿真设置相应的合理参数,得到结果。这样使问题得到简化,从而大大提高仿真效率。 通信原理软件实验总结与心得 1 经过本次试验,深深体会到matlab工具软件的强大,不过强大就意味着功能复杂,必须花大量的时间去看试验课本和参考文献。 2 对模拟信号调制解调,数字信号的调制,数字基带传输系统有了进一步的了解,使我在课堂上学到的理论知识和实践联系起来,加深了理解 本文档由香当网(https://www.xiangdang.net)用户上传

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    文档贡献者

    z***u

    贡献于2022-06-23

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