基于matlab的通信系统的设计与仿真毕业论文(编辑修改稿)

基于matlab的通信系统的设计与仿真毕业论文(编辑修改稿)内容摘要：

AM信号，如图 所示。 图中 图 64QAM 信号矢量图 图 256QAM 信号矢量图 AM AM AM 14 图 复合相移法 虚线大圆上的 4 个大黑点表示一个 QPSK 信号矢量的位置。 在这 4 个位置上可以叠加上第二个 QPSK 矢量，后者的位置用虚线小圆上的 4 个小黑点表示。 三、 QAM 调制解调原理 QAM 调制 正交幅度调制 QAM 是数字通信中一种经常利用的数字调制技术，尤其是多进制 QAM 具有很高的频带利用率，在通信业务日益增多使得频带利用率成为主要矛盾的情况下，正交幅度调制方式是一种比较好的选择。 正交幅度调制（ QAM）信号采用了两个正交载波 tftf cc  2s in2co s 、 ，每一个载波都被一个独立的信息比特序列 所调制。 发送信号波形如图 所示 ,2s i n)(2c o s)()( tftgAtftgAtu cTmscTmcm   Mm ,...,2,1 图 M=16QAM 信号星座图 式中 { mcA }和 { msA }是电平集合，这些电平是通过将 k 比特序列映射为信号振幅而获得的。 例如一个 16 位正交幅度调制信号的星座图如下图所示，该星座是通过用 M＝ 4PAM 信号对每个正交载波进行振幅调制得到的。 利用 PAM 分别调制两个正交载波可得到矩形信号星座。 QAM 可以看成是振幅调制和相位调制的结合。 因此发送的 QAM 信号波形可表示为 ),2c o s ()()( ncTmmn tftgAtu   ,....,2,1 1Mm ,....,2,1 2Mn 如果 ,2 11 kM  ,2 22 kM  那么 QAM方法就可以达到以符号速率 )( 21 kkRB 同时发送 12221 lo g MMkk  个二进制数据。 图 给出了 QAM 调制器的框 15 图。 图 QAM 调制器框图 QAM 的解调和判决 假设在信号传输中存在载波相位偏移和加性高斯噪声。 因此 r(t)可以表示为 )()2s i n ()()2c o s ()()( tnftgAftgAtr cTmscTmc   其中  是载波相位偏移，且 tftntftntn cscc  2)(2c o s)()(  将接收信号与下述两个相移函数进行相关 )2c o s ()()(1   tftgt cT )2s in ()()(2   tftgt cT 如图 所示，相关器的输出抽样后输入判决器。 使用图 115 中所示的锁相环估算接收信号的载波相位偏移  ，相移 )(1t 和 )(2t 对该相位偏移进行补偿。 16 图 QAM 信号的解调和判决 假设图中 所示的时钟与接收信号同步，以使相关器的输出在适当的时刻及时被抽样。 在这些条件下两个相关器的输出分别为  s inco s1 scmc nnAr   c o ss in2 scmc nnAr  其中 dttgtnn TT cc )()(210 dttgtnn TT ss )()(210 噪声分量是均值为 0，方差为 20N 的互不相关的高斯随机变量。 最佳判决器计算距离量度 2),( mm srsrD  Mm ,...2,1 QAM 的误码率性能 矩形 QAM 信号星座最突出的优点就是容易产生 PAM 信号可直接 加到两个正交载波相位上，此外它们还便于解调。 对于 2KM 下的矩形信号星座图（ K 为偶数）， QAM 信号星座图与正交载波上的两个 PAM 信号是等价的，这两个信号中的每一个上都有 2 2/KM  个信号点。 因为相位正交分量上的信号能被相干判决极好的分离，所以易于通过 PAM的误码率确定 QAM 的误码率。 M 进制 QAM 系统正确判决的概率是：  PP MC  1 2。 式中 PM是 M 进制 PAM 系统的误码率，该 PAM 系统具有等价 QAM 系统的每一个正交信号中的一半平均功率。 通过适当调整 M进制 PAM系统的误码率，可得：     o/1/3/112 av NMQM EP M  式中 /NoEav 是每个符号的平均信噪比。 因此，因此 M 进制 QAM 的误码率为： 17  PP MM  11 可以注意到，当 K 为偶数时，这个结果对 2KM 情形时精确的，而当 K 为奇数时，就找不到等价的 M 进制 PAM 系统。 如果使用最佳距离量度进行判决的最佳判决器，可以求出任意 K=1 误码率的的严格上限。   o1/E321 av1 2NMQP M  =   o1/3K4Q E a v b NM  其中， NE O/avb 是每比特的平均信噪比。 第二节 多进制正交幅度调制及相干解调原理框图 一、正交调制原理框图 串并转换基 带 信 号 x电 平 映 射电 平 映 射成 形 滤 波成 形 滤 波XX载 波 发 生 器9 0 度 相 移c o s w t s i n w t+已 调 信 号 yQ nI n 图 正交调制原理框图 18 二、相干解调原理框图 E P F恢 复 信 号 x时 钟 恢 复L P F并串转换抽 样 判 决XX载 波 恢 复9 0 度 相 移c o s w t s i n w t已 调 信 号 yQ nI nL P F 抽 样 判 决 图 相干解调原理框图 19 第二章 MATLAB 通信系统工具箱 MATLAB 通信系统工具箱主要应用于参数化模型，频谱分析和估计等。 通信系统工具箱实际上是用 MATLAB 的基本语句变成的各种子程序集，用于解决某一方面的专门问题或实现某一类的新算法。 MATLAB 的通信系统工具箱可以任意增减，不同的工具箱可以给不同领域的用户提供丰富强大的功能。 MATLAB 中的通信系统工具箱是目前比较成熟的通 信系统仿真工具， MATLAB 通信系统工具箱提供的函数主要用于处理通信及传输问题，为我们分析通信系统中每个过程提供了极大的帮助，使我们能够轻松直观的解决问题。 常用的 MATLAB 函数主要有以下几项： figure 功能：创建新的图形窗口 (用于输出图形的窗口 )。 格式： figure 说明： figure 函数创建一个新的图形窗口 , 并成为当前图形窗口 , 所创建的图形窗口的序号是按同一 MATLAB 程序中创建的顺序号。 plot 功能：线型绘图函数。 格式： plot(x) plot(x,y) 说明： plot(x)是一种最简单的调用方式 , x 是长度为 n 的数值向量。 plot(x)的作用是在坐标系中顺序地用直接连接顶点 {i,x(i),i=1,2,…,n} 生成一条折线。 当向量元素充分多时 , 即可生成一条光滑的曲线。 subplot 功能：多坐标设置与定位当前坐标系。 格式： subplot(m,n,k) 说明： subplot(m,n,k)将图形窗口分成 m 行 n 列 m*n 块子区域，按从上到下 ,从左到右的顺序 ,在第 k块子区域定义一个坐标系 , 使其成为当前坐标系 , 随后的 20 绘图函数将在该坐标系输出图形。 ezplot 功能： 该命令用来绘制符号表达式的自变量和对应各函数值的二维曲线。 格式： ezplot(F, [xmin,xmax],fig) 说明：其中 F 是要画的符号函数； [xmin,xmax]是绘图的自变量范围， fip 是窗口。 axis 功能：该命令用来控制坐标轴的特性。 格式： axis([xmin,xmax], [ymin,ymax]) 说明：此为坐标范围 ,其中 xmin＜ xmax ， ymin＜ ymax。 angle 功能：求复数的相角。 格式： P=angle(Z) 说明：当 Z 为复数矩阵时，用来求矩阵 Z 中每个元素 的相角，相角位于[ , ]。 21 第三章 MATLAB 的模拟调制和解调实例 第一 节 用 MATLAB 分析双边带幅度调制（ DSMAM） 我们可以利用 MATLAB 强大的符号运算功能来进行运算 ,再根据 MATLAB 的可视化结果进行分析。 在 DSBAM 中，已调信号的时域表示为： u(t)=m(t)c(t)=Acm(t)   )2cos( cfct  式中， m(t)是消 息信号， c(t)=Ac   )2cos( cfct 为载波， fc 是载波的频率（单位： HZ） , c 是初始相位。 为了讨论方便取初相 c =0（以下类似）。 随 u(t)作傅里叶变换，即可得到信号的频域表示： U（ f） =Ac/2 )( fcfM  +Ac/2 )( fcfM  传输带宽 Bt是消息信号带宽 W的两倍，即： Bt=2W。 0＜ t＜ t0/3 某消息信号 m(t)= 2 t0/3＜ t＜ 2t0/3 其他 用信号 m(t)以 DSBAM 方式调制载波 c(t)=cos(2∏ fct),所得到的已调制信号记为 u(t).设 t。 =,fc=250Hz。 试比较消息信号与已调信号，并绘制它们的频谱。 运用如下 MATLAB 程序 : t0=。 ％信号持续时间 ts=。 ％采样时间间隔 Fc= ％载波频率 FS=1/ts。 ％采样频率 df=。 ％频率分辨率 22 t=[0:ts:t0]。 ％时间矢量 m=[ones(1,t0/(3*ts)), 2*ones(1,t0/(3*ts)),zeros(1,t0/(3*ts)+1)]。 ％定义信号序列 C=cos(2*pi*Fc.*t)。 ％载波信号 u=m.*c。 ％调制信号 [M,m,df1]=fft_seq(m,ts,df)。 ％傅里叶变换 M=M/FS。 [U,u,df1]=fft_seq(m,ts,df)。 U=U/FS。 [C,c,df1]=fft_seq(c,ts,df)。 f=[0:df1:df1*(length(m)1)]Fs/2。 ％频率矢量 subplot(2,2,1)。 plot(t,m(1:length(t)))。 ％未调制信号 title(‘ 未调制信号‘ )； subplot(2,2,2)。 plot(t,u(1:length(t)))。 ％已调制信号 title(‘ 已调制信号‘ )； subplot(2,2,3)； plot(f,abs(fftshift(M)))。 ％未调制信号频谱 title(‘ 未调制信号频谱‘ )；。