通信系统设计实训 - 图文

通信系统综合设计实训2

学 院： 通信与信息工程学院 专 业： 电子信息工程 指导教师： 李 季 碧 班 级： 0121208班 姓 名： 周 易 德

学 号： 2012214709

2015年 3月 14 日

实验一：模拟调制系统的仿真设计

一、实验目的

1、掌握模拟调制系统的调制和解调原理； 2、理解相干解调。

二、仿真内容

1、画出AM、DSB、SSB调制信号的时域波形和频谱图。 2、完成DSB信号的调制和相干解调。

3、完成DSB信号本地载波同频不同相时的解调。

三、DSB系统模型

四、仿真步骤及输出结果

1、 AM、DSB、SSB调制信号的时域波形和频谱图

基带信号为fm=1hz的余弦信号，载波为fc=10Hz的余弦信号。绘制基带信号、载波信号和已调信号的时域波形及其频谱。

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2、 DSB信号的相干解调

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将 DSB 已调信号与相干载波相乘; 设计低通滤波器， 将乘法器输出中的高频成分滤除，得到解调信号，比较解调信号和原始的基带信号。

3、 本地载波非相干时的DSB解调

假定相位偏移分别为pi/8 pi/4 pi/3 pi/2时，绘制解调信号的波形。

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五、思考题

1、AM和DSB信号的功率谱的区别是什么？

答：如图所示，AM信号功率谱在载频处有较高的功率分布，而DSB在载频处没有功率分布。

2、采用相干解调时，接收端的本地载波与发送载波同频不同相时，对解调性能 有何影响？

答：如实验结果（下图），可知随着相偏越来越大，解调器输出波形幅度也越来越小，并最终在相偏π/2时，幅度变为0。

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六、心得体会

在本次的实验中，我学会了matlab的基本使用方法并复习了通信原理的相关知识；认识到了matlab在通信系统设计中的巨大作用；也坚定了我努力学习掌握matlab这一有力的数学工具的决心。在以前的学习中，一直没能直观地理解数学软件是如何解决实际问题的。感谢学校和老师给我们提供了这样一门实践类课程，我一定在明后天的实验中珍惜这个宝贵的机会。

七、实验代码 close all;clear all;clc; fc=10000; fm=1000; fs=fc*10;%每周期采样10次 dt=1/fs; t=0:dt:6/fm; %基带信号与载波 mt=cos(2*pi*fm*t); ct=cos(2*pi*fc*t); %DSB波与AM波 s_am=(mt+1).*ct; s_dsb=mt.*ct; s_ssbu=0.5*ct.*mt-imag(0.5*sin(2*pi*fc*t).*hilbert(mt)); s_ssbl=0.5*ct.*mt+imag(0.5*sin(2*pi*fc*t).*hilbert(mt)); %dsb解调 s =s_dsb.*ct; %dsb通过乘法器 wc=1.5*2*pi*fm/fs;B=fir1(16,wc/pi);%滤波器设计 so=filter(B,1,s); %本地载波出现相偏 so1=filter(B,1,s_dsb.*cos(2*pi*fc*t+pi/8)); so2=filter(B,1,s_dsb.*cos(2*pi*fc*t+pi/4)); so3=filter(B,1,s_dsb.*cos(2*pi*fc*t+pi/3)); so4=filter(B,1,s_dsb.*cos(2*pi*fc*t+pi/2)); ?t n=4096; f=(0:n-1)*fs/n; f=f-0.5*fs; MT=fftshift(fft(mt,n)); AM=fftshift(fft(s_am,n)); DSB=fftshift(fft(s_dsb,n)); CT=fftshift(fft(ct,n)); SSB=fftshift(fft(s_ssbu,n)); SSB2=fftshift(fft(s_ssbl,n)); S=fftshift(fft(s,n)); SO=fftshift(fft(so,n)); %时域波形输出

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figure(1); subplot(2,1,1); plot(t,mt); xlabel('t');ylabel('mt'); axis([0 6/fm -2 2.2]); title('基带信号'); subplot(2,1,2); plot(t,ct); xlabel('t');ylabel('ct'); axis([0 6/fm -1.1 1.1]); title('载波信号'); figure(2); subplot(4,1,1); plot(t,s_am); xlabel('t');ylabel('AM信号'); axis([0 6/fm -2 2.2]); title('AM调制波时域信号'); subplot(4,1,2); plot(t,s_dsb); xlabel('t');ylabel('DSB信号'); axis([0 6/fm -2 2.2]); title('DSB调制波时域信号'); subplot(4,1,3); plot(t,s_ssbu); xlabel('t');ylabel('SSB信号'); axis([0 6/fm -2 2.2]); title('SSB（上边带）调制波时域信号'); subplot(4,1,4); plot(t,s_ssbl); xlabel('t');ylabel('SSB信号'); axis([0 6/fm -2 2.2]); title('SSB（下边带）调制波时域信号'); %频域分析 figure(3); subplot(3,2,1); plot(f,abs(MT)); axis([-1.6*fc 1.6*fc 0 350]); xlabel('f');title('mt频谱图'); subplot(3,2,2); plot(f,abs(CT)); axis([-1.6*fc 1.6*fc 0 350]); xlabel('f');title('ct频谱图');

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subplot(3,2,3); plot(f,abs(AM)); axis([-1.6*fc 1.6*fc 0 350]); xlabel('f');title('am频谱图'); subplot(3,2,4); plot(f,abs(DSB)); axis([-1.6*fc 1.6*fc 0 350]); xlabel('f');title('dsb频谱图'); subplot(3,2,5); plot(f,abs(SSB)); axis([-1.6*fc 1.6*fc 0 350]); xlabel('f');title('ssb上边带频谱图'); subplot(3,2,6); plot(f,abs(SSB2)); axis([-1.6*fc 1.6*fc 0 350]); xlabel('f');title('ssb下边带频谱图'); %dsb波解调 figure(4); subplot(3,1,1); plot(f,abs(S)); axis([-2.5*fc 2.5*fc 0 350]); xlabel('f');title('解调器乘法器输出信号频谱图'); subplot(3,1,2); plot(f,abs(SO)); axis([-2.5*fc 2.5*fc 0 350]); xlabel('f');title('解调器最终输出波形频谱图'); subplot(3,1,3); plot(t,mt); xlabel('t');ylabel('mt'); axis([0 6/fm -2 2.2]); title('解调器输出的时域波器'); %本地载波存在相移时的幅度变化 figure(5); subplot(4,1,1); plot(t,so1); xlabel('t');ylabel('幅度'); axis([0 6/fm -0.6 0.6]); title('相偏pi/8'); subplot(4,1,2); plot(t,so2); xlabel('t');ylabel('幅度'); axis([0 6/fm -0.6 0.6]); title('相偏pi/4'); subplot(4,1,3); plot(t,so3); xlabel('t');ylabel('幅度');

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axis([0 6/fm -0.6 0.6]); title('相偏pi/3'); subplot(4,1,4); plot(t,so4); xlabel('t');ylabel('幅度'); axis([0 6/fm -0.6 0.6]); title('相偏pi/2'); Clc;

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实验二 信源编码

一、 教学目的：

1、 掌握A律13折线的编码方法。

2、 理解信道编码的作用。

3、理解量化级数、量化方法与量化信噪比的关系。理解非均匀量化的优点。

二、 仿真内容

1、对抽样信号进行均匀量化，改变量化级数和信号大小，根据MATLAB仿真获得量化 误差和量化信噪比。

2、对抽样信号进行A律压缩、均匀量化，改变量化级数和信号大小，根据MATLAB仿真 获得量化误差和量化信噪比。

三、 仿真步骤及输出结果

1、均匀量化

1) 产生一个周期的正弦波，以1000Hz频率进行采样，并进行8级均匀量化，用plot函数在同一张图上绘出原信和量化后的信号

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2）以32Hz的抽样频率对x(t)进行抽样，并进行8级均匀量化。绘出正弦波波形(用plot函数)、 样值图，量化后的样值图、量化误差图(后三个用stem函数)。

3）以2000Hz对x(t)进行采样，改变量化级数，分别仿真得到编码位数为2～8位时的量化信噪 比，绘出量化信噪比随编码位数变化的曲线。另外绘出理论的量化信噪比曲线进行比较。

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4)在编码位数为8和12时采用均匀量化， 在输入信号衰减为0～50 dB时， 以均匀间隔5 dB仿真 得到均匀量化的量化信噪比，绘出量化信噪比随信号衰减变化的图形。注意，输入信号减小 时，量化范围不变；抽样频率为2000 Hz。

2、A律压缩量化

1) 对余弦信号按A律进行压缩，然后以32Hz的抽样频率进行抽样，再进行8级均匀量化。压扩参数A=87.6。绘出压缩前后的信号波形图(用plot函数)、样值图、量化后的样值图(后两个用stem函数)。

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2） 在编码位数为8和12时均匀量化、 编码位数为8时A律压扩量化， 在输入信号衰减为0～50dB 时，以均匀间隔5dB仿真得到量化信噪比，绘出量化信噪比随信号衰减变化的图形。另外绘 出8和12位编码时采用均匀量化的理论量化信噪比曲线进行比较。注意，输入信号减小时， 量化范围不变；抽样频率为2000Hz。

四、 思考题

1） 量化信噪比与量化级数(或编码位数)的关系是怎样的？

答：实验数据表明：量化级数越多即编码位数越多，则信噪比越高，量化噪声越小。原因很简单级数多，则量化区间小。又因为量化电平与实际电平差距不会超过半个量化区间。因此，量化级数越多则量化误差越小，量化信噪比越高。

2） A律压缩量化相比均匀量化的优势是什么？

答：A律曲线是一个凸函数，对于小幅度样点能进行更精确的编码。而对于大幅度信号则进行较粗狂的量化。

3） 信道编码的作用是什么？

答：提高通信的可靠性，通过向信息码中添加校验码的方法，使得码字具有纠错检错能力。虽然加入了冗余，牺牲了有效性，但是提升了可靠性。

五、心得体会

本次试验中，我复习了上学期的通信原理知识，补上了理论课上忽略的知识漏洞，理解了信源和信道编码的本

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质。我还学会了使用matlab中的循环控制语句，并了解了matlab作为专业的数学软件，其库函数是多么的强大。在本次试验中我还第一次在matlab中使用了函数，感觉到了m语言和C语言的共同之处。

六、实验代码 close all; clear all;clc; %1 均匀量化 %八级均匀量化 fs=3200; %PS:为能被32整除，选择了3200 t=0:1/fs:1; xt=0.99999999*sin(2*pi*t); 2hz采样 t_sample=0:1/32:1; xt_sample=downsample(xt,fs/32); %对xt（3200hz）进行量化 [xqv,~,~]=quantify(xt,3); %第一幅图：输入信号与量化信号 figure(1); plot(t,xt);hold on;grid on; plot(t,xqv,'r'); title('输入信号与量化信号'); xlabel('t(s)'); legend('输入信号','量化后样值'); %对抽样后的信号进行均匀量化 [xqv,xqe,~]=quantify(xt_sample,3); %第二幅图：采样量化信号 figure(2); subplot(211); plot(t,xt,'k');hold on;grid on; stem(t_sample,xt_sample,'b.');hold on; stem(t_sample,xqv,'r.'); title('采样后样值和八级均匀量化后的样值'); xlabel('t(s)'); legend('输入信号','采样后样值','量化后样值'); subplot(212); stem(t_sample,xqe,'r.'); title('八级均匀量化的量化误差'); xlabel('t(s)');grid on; %均匀量化信噪比随编码位数的变化 bit=2:8; snr=zeros(1,7); for i=1:7

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[~,~,snr(i)]=quantify(xt,i+1); end; figure(3); plot(bit,snr,'b:d');hold on;grid on; plot(bit,20*log10(2.^bit),'r:d'); legend('仿真值','理论值'); title('均匀量化信噪比随编码位数的变化'); xlabel('编码位数(bit)');ylabel('量化信噪比(dB)'); %量化信噪比随信号衰减的变化情况 r=0:5:50;%功率衰减比特数 Bit=[3,8,12]; snr=zeros(3,length(r));%三行信噪比分别对应3bit 8bit 12bit A=zeros(1,length(r)); for j=1:3 for i=1:length(r) A(i)=1/(10.^(r(i)/20)); %按功率强度衰减后的幅度 [~,~,snr(j,i)]=quantify(A(i)*xt,Bit(j)); end end %第四幅图 figure(4); plot(r,snr(1,:),'r-d');hold on;grid on; plot(r,snr(2,:),'b-d'); xlabel('信号衰减（dB）');ylabel('量化信噪比(dB)'); plot(r,snr(3,:),'k-d'); legend('3bit均匀量化','8bit均匀量化','12bit均匀量化'); title('量化信噪比随信号衰减的变化情况'); % 2.A律压扩量化(模拟) A=87.6; xt_alaw=alaw(xt,A); %第五幅图 figure(5); subplot(311); plot(t,xt);hold on;grid on; plot(t,xt_alaw,'r'); legend('原信号','压扩后信号'); xlabel('t(s)'); title('A律扩量后的信号'); 2hz抽样，再进行八级均匀量化 xt_alaw_sample=downsample(xt_alaw,fs/32); [xqv,xqe,~]=quantify(xt_alaw_sample,3); subplot(312); stem(t_sample,xt_alaw_sample,'b.');hold on;grid on;

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stem(t_sample,xqv,'r.'); legend('压扩采样后样值','量化后样值'); xlabel('t(s)'); title('采样样值及均匀量化后的样值'); subplot(313); stem(t_sample,xqe,'r.');xlabel('t(s)');title('量化误差');grid on; % A律压扩量化 r=0:5:50; %功率衰减 Bit=[8,12]; snr=zeros(2,length(r)); snr1=zeros(2,length(r)); A=zeros(1,length(r)); for j=1:2 for i=1:length(r) A(i)=1/(10.^(r(i)/20)); [~,~,snr1(j,i)]=quantify(alaw(A(i)*xt,87.6),Bit(j)); [~,~,snr(j,i)]=quantify(A(i)*xt,Bit(j)); end end figure(6); plot(r,snr(2,:),'r-d');hold on;grid on; plot(r,snr(1,:),'b-d'); title('量化信噪比随信号衰减的变化情况'); xlabel('信号衰减（dB）'); ylabel('量化信噪比(dB)'); plot(r,snr1(1,:),'k-d'); plot(r,snr1(2,:),'c-d'); legend('12bit均匀量化','8bit均匀量化','8bitA律压扩量化','12bitA律压扩量化'); %均匀量化 [量化后数组，量化误差，量化信噪比]=quantify（输入数组，量化位数） function [xqv,xqe,snr]=quantify(x,n) %量化级数 m=2^n; %量化间隔，固定x变化范围为（-1,1） delta=2/m; signal=sign(x); %去尾化整，量化区间左端点 q=fix(abs(x)/delta); %区间中点 xqv=signal.*(q*delta+delta/2); xqe=x-xqv;

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S=mean(x.^2);%功率 N=mean(xqe.^2); snr=10*log10(S./N); %A律压扩量化函数：输出=alaw（输入，A值） function y=alaw(x,A) y=zeros(1,length(x)); for i=1:length(x); if abs(x(i))<=1/A y(i)=A*x(i)/(1+log(A)); else y(i)=sign(x(i)).*(1+log(A*abs(x(i))))/(1+log(A)); end end

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实验三 数字信号的基带传输的仿真设计

一、系统模型

二、教学目的

1、掌握基带信号的功率谱密度方法。 2、掌握数字基带传输系统的误码率计算。 3、理解码间干扰和信道噪声对眼图的影响。

三、仿真内容

1. 基带信号采用不归零矩形脉冲或升余弦滚降波形，基带信号的功率谱密度分析。 2. 误码率的计算：A/σ和误码率之间的性能曲线 3. 眼图的生成

四、仿真步骤及结果

1、基带信号采用矩形脉冲和根号升余弦信号波形时的功率谱，固定信息速率 1bps 1） 画出二进制不归零矩形脉冲的时域波形和功率谱。

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2） 画出二进制滚降系数为1的滚降频谱对应的时域波形和功率谱

2、误码率的计算

随机产生10^6个二进制信息数据，采用双极性码，映射为±A。随机产生高斯噪声(要求A/σ为0～12dB)， 叠加在发送信号上， 直接按判决规则进行判决， 然后与原始数据进行比较，统计出错的数据量，与发送数据量相除得到误码率。画出A/σ和误码率之间的性能曲线， 并与理论误码率曲线相比较。

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3、绘制波形和眼图

1) 设基带信号波形为滚降系数为1的升余弦波形，符号周期Ts = 1，试绘出不同滚降系数a = 0.25 , 0.5, 0.75, 1 时的时域脉冲波形。

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EbNo=-10:10; ebno=10.^(EbNo/10); no=eb./ebno; snr=10*log10(mean(abs(d).^2)./no); ber=zeros(1,length(EbNo)); for j=1:length(EbNo) d1=2*randi(2,num,1)-3; d2=2*randi(2,num,1)-3; d=d1+1i*d2; rt=awgn(d,snr(j))+1i*10^(-snr(j)/20)*randn(size(d)); d1_r=sign(real(rt)); d2_r=sign(imag(rt)); ber(j)=length(find([d1;d2]~=[d1_r;d2_r]))/(2*num); end ber_qpsk=berawgn(EbNo,'psk',4,'nondiff'); figure(2); semilogy(EbNo,ber_qpsk,'b-');hold on;semilogy(EbNo,ber,'r*'); grid on; xlabel('Eb/No(dB)');ylabel('ber'); title('QPSK系统抗噪性能'); legend('QPSK理论线'); %BPSK眼图 num=10^3; d=2*randi(2,num,1)-3; snr=20:-5:5; figure(3); for j=1:4 subplot(2,2,j); rt=awgn(d,snr(j),'measured')+1i*10^(-snr(j)/20)*randn(size(d)); plot(rt,'.');hold on;grid on; axis([-3 3 -3 3]); title(['BPSK眼图（SNR=' num2str(20-j*5) 'dB)']); end %QPSK眼图 figure(4); d1=2*randi(2,num,1)-3; d2=2*randi(2,num,1)-3; d=d1+1i*d2; for j=1:4 subplot(2,2,j); rt=awgn(d,snr(j),'measured')+1i*10^(-snr(j)/20)*randn(size(d)); plot(rt,'.');hold on;grid on; axis([-3 3 -3 3]); title(['QPSK眼图（SNR=' num2str(20-j*5) 'dB)']); end

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2) 随机生成一系列二进制序列，选择a = 1的升余弦波形，画出多个信号的波形。

3）通过高斯白噪声信道，选择a=1的升余弦波形，分别绘制出无噪声干扰以及信噪比为30、20、10、0dB时的眼图。

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五、思考题

1、数字基带传输系统的误码率与哪些因素有关？

答：基带传输系统的误码率与码间串扰及噪声有关。

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2、码间干扰和信道噪声对眼图有什么影响？

答： 无码间串扰时，眼图显示出一只睁开的、线细而清晰的大眼睛；而在存在码间串扰时，则会看到扫描线不完全重合、眼睛张开的小且不端正。

3、观察不同滚降系数对时域波形的影响。

答： a=0时，传输特性同理想低通一样，因此时域波形是双极性不归零矩形信号；随着a越来越大，时域波形的拖尾幅度越小、衰减越快；a=1时，时域波形最窄，拖尾幅度按三次方衰减。

4、基带信号类型不同时，信号频谱有什么不同？

答：基带信号类型主要包括单极性不归零码、双极性不归零码、单极性归零码、双极性归零码等。其中单极性的均有直流分量，即在频谱零点直流处有冲击，而双极性没有。不归零码的频谱零点带宽等于1/Ts,也就是码元宽度的倒数，而归零码的第一零点带宽还与占空比有关。

六、心得与体会

本次试验中，我复习了上学期的通信原理知识，补上了理论课上忽略的知识漏洞，理解了无码间串扰传输系统设计方法的本质。

七、实验代码 close all; clear all;clc; 00个码元，每周期采样100次 N_sample=100; N_num=1000; t=0:1/N_sample:N_num-1/N_sample; %循环多次求功率谱密度 periodogram st=0; for i=1:20 d=2*randi(2,N_num,1)-3; st_bb=rectpulse(d,N_sample); window=boxcar(length(st_bb)); [pxx,f]=periodogram(st_bb,window,2^16,N_sample); st=st+pxx; end st=st/20;%累加后求均值 figure(1); subplot(211); plot(t,st_bb); axis([0 15 -1.5 1.5]);grid on;title('基带信号波形');xlabel('t(s)');ylabel('mt'); subplot(212); plot([-1*flipud(f);f],0.5*[flipud(st);st]); axis([-8 8 0 2]);grid on;title('基带信号功率谱');xlabel('f(Hz)');

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st_rc=rcosflt(d,1,50,'fir',1,1); figure(2); subplot(311); stem(d);axis([0 35 -1.5 1.5]);grid on;title('双极性码');xlabel('t(s)'); subplot(312); plot(0:1/50:35-1/50,st_rc(1:35*50));axis([0 35 -1.5 1.5]);grid on;title('经升余弦滚降(a=1)');xlabel('t(s)');ylabel('s'); %循环求功率谱 st1=0; for i=1:5 d=2*randi(2,N_num,1)-3; st_rc=rcosflt(d,1,40,'fir',1,1); window=boxcar(length(st_rc)); [px1,f]=periodogram(st_rc,window,2^16,N_sample); st1=st1+px1; end st1=st1/5; subplot(313); plot([-1*flipud(f);f],0.5*[flipud(st);st]);axis([-8 8 0 2]);grid on;title('功率谱密度（a=1）');xlabel('f(Hz)'); n=10^6; snr_db=-2:12; ber=zeros(1,length(snr_db)); for i=1:length(snr_db) d=2*randi(2,n,1)-3; dwn=awgn(d,snr_db(i)); %加噪声 d_r=sign(dwn); %以0为门限判决 ber(i)=length(find(d~=d_r))/n; %查询错误码元个数 end pe=0.5*erfc(sqrt(10.^(snr_db/10)/2)); %无码间串扰基带传输系统误码率理论值 P218 figure(3); semilogy(snr_db,ber,'k*');hold on;grid on; semilogy(snr_db,pe,'r-'); legend('ber','ber_Theory'); title('无码间串扰基带传输系统抗噪性能'); xlabel('SNR(dB)');ylabel('ber'); figure(4); a=1:-0.25:0.25; for i=1:4 subplot(2,2,i); ht=rcosflt(1,1,200,'fir/sqrt',a(i),3); plot(ht);axis([0 1200 -0.03 0.10]);title(['滚降信号时域波形，a=' num2str(a(i))]);grid on;

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end s_n=awgn(st_rc,30); eyediagram(s_n,40*4,40);title('SNR=40dB,a=1'); s_n=awgn(st_rc,20); eyediagram(s_n,40*4,40);title('SNR=20dB,a=1'); s_n=awgn(st_rc,10); eyediagram(s_n,40*4,40);title('SNR=10dB,a=1'); s_n=awgn(st_rc,5); eyediagram(s_n,40*4,40);title('SNR=5dB,a=1');

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实验四 数字信号频带传输的仿真设计

一、实验目的：

1. 理解基带信号和2PSK信号波形及其功率谱密度的仿真方法。 2. 理解数字调制的频谱搬移和频带利用率等频率特性。

3. 生成QPSK信号的星座图，进而理解信号星座图对于确定判决区域的作用。

二、仿真内容：

1. 基带信号采用不归零矩形脉冲，生成 2PSK 信号的时域波形和功率谱密度。 2. 生成 QPSK 信号的时域波形和功率谱密度。 3. QPSK 接收信号的星座图。 4. 仿真 QPSK 系统的误码率。

三、4PSK系统模型

四、实验步骤

1、 基带信号采用不归零矩形脉冲， 生成基带信号和 2PSK 信号的时域波形和功率谱密度。

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2、4PSK系统的调制和解调原理

随机产生10^5个二进制信息数据，串并变换后进行4PSK调制。随机产生信道高斯噪声(要求Eb/No为-2～10dB)，采用最佳接收，按判决规则进行判决，然后与原始数据进行比较，统计出错的数据量，与发送数据量相除得到误码率。画出EbNo和误比特率之间的性能曲线，并与理论值相比较。

3、接收信号星座图

绘制发送端QPSK信号的星座图； 绘制出信噪比为10dB和5dB时的接收信号星座图。

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五、思考题：

1、随Eb/No着的增大，4PSK系统的误码率如何变化？为什么？

答：误码率减小。不为什么。 2、基带信号采用不归零矩形脉冲时，QPSK的频带信号的频带利用率是多少？如果基带信号采用滚降频谱特性的波形时频带利用率又是多少？

答：2 Baud /Hz 2/(1+a)Baud/Hz

3、试从QPSK系统的接收信号星座图来解释如何进行判决？

答：从QPSK眼图的复平面上看，最佳判决应为实轴正半轴、虚轴负半轴、实轴负半轴、虚轴负半轴。

六、心得体会

为期一周的实训结束了，我感觉这一周过得非常的充实，学到了一些课堂上学不到的知识，并巩固了一些通信原理的知识，将理论与实践结合了起来。

七、实验代码 close all;clear;clc; 0个码元 fc=8;

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fm=1; fs=128; num=1000; t=0:1/fs:num/fm-1/fs; st1=0;st2=0; for j=1:50 d=(2*randi(2,num,1)-3)';%产生随机双极性码 st_bb=rectpulse(d,fs/fm); st_2psk=st_bb.*sin(2*pi*fc*t); window=boxcar(length(st_bb)); [pxx1,~]=periodogram(st_bb,window,2^16,fs/fm); [pxx2,f]=periodogram(st_2psk,window,2^16,fs/fm); st1=st1+pxx1;st2=st2+pxx2; end; st1=st1/50;st2=st2/50;%累加后求均值 figure(1); subplot(411); plot(t,st_bb); axis([0 10 -1.4 1.4]); grid on; xlabel('t');ylabel('mt'); title('基带信号波形'); subplot(412); plot(t,st_2psk); axis([0 10 -1.4 1.4]); grid on; xlabel('t');ylabel('mt'); title('BPSK信号波形'); subplot(413); plot([-1*flipud(f);f],0.5*[flipud(st1);st1]); axis([-9 9 0 1.5]); grid on; xlabel('f(Hz)'); title('基带信号功率谱（fm=1Hz）'); subplot(414); plot([-1*flipud(f);f],0.5*[flipud(st2);st2]); axis([-9 9 0 1.2]); grid on; xlabel('f(Hz)'); title('BPSK信号功率谱（fc=8Hz）'); num=10^6; d1=2*randi(2,num,1)-3; d2=2*randi(2,num,1)-3; d=d1+1i*d2; eb=mean(abs(d).^2)/4;

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