课程设计论文-基于matlab的msk调制解调实现

课程设计论文-基于matlab的msk调制解调实现内容摘要：

int(1,10000)。 %产生随机的输入序列 y=dmod(x,Fc,Fd,Fs,39。 msk39。 )。 %对 用 dnod函数对 输入的随机序列进行调制 图 31 MSK调制信号的波形 由调制波形图可以看出 MSK的调制信号特性与 2FSK调制信号的特性非常的相似，即：当输入信号为 “1”时，调制后的波形比输入信号为 “0”时的波形要密。 同时 MSK信号的包络是恒定的，相位则是连续的。 带宽相对于一般的 2FSK信号要小，而且正交。 MSK 解调实现 由于 MSK信号是最小二进制 FSK信号，所以它可以采用解调 FSK信号的相干 法和非相干法解调。 在进行程序仿真时，用 ddemod函数进行调制信号的解调。 同时画出解调前后的时域与频域的波形图。 在画频域的波形图时先对已调信号与解调信号进行 DTFT变换，之后画出相应的波形。 ddemod函数是与 dmod函数相对应，用来对已调信号进行解调的。 其后面的参数与 dmod函数后的一模一样。 部分程序与 仿真波形图如下所示： z=ddemod(y,Fc,Fd,Fs,39。 msk39。 )。 %对调制后的 MSK信号进行解调 《 基于 MATLAB 的 MSK 调制解调 实现 》 第 7 页 共 15 页 图 32 MSK信号的解调波形 由解调信号的时域波形可以看出，解调后的波形与原始输入信号的波形完全一致。 同时不难发现解调后的信号很稳定。 n1=1:1:length(y)。 w=[0:1:1000]*pi/500。 n2=1:1:10000。 w=[0:1:1000]*pi/500。 %定义频域参数 n1为 y的长度， n2为输入原始信号的长度 Y=y*exp(j*n139。 *w)。 %对已调信号进行 DTFT变换 Z=z*exp(j*n239。 *w)。 %对解调信号进行 DTFT变换 magY=abs(Y)。 magZ=abs(Z)。 《 基于 MATLAB 的 MSK 调制解调 实现 》 第 8 页 共 15 页 图 33 MSK信号解调前后的频域波形 由解调后的频域波形可以看出 MSK信号的稳定性很好，说明 MSK信号的抗噪声性能很强。 图 34 调制前解调后的频域波形 通过 调制前和解调后的 频域 波形比较，发现解调非常的成功，波形被完整无误的输出来。 《 基于 MATLAB 的 MSK 调制解调 实现 》 第 9 页 共 15 页 叠加噪声的 MSK解调 由于信号在传输的过程中 难免要受到外来噪声的影响，所以在进行通信仿真时务必要在理想的模拟通信系统中加入高斯白噪声对系统进行影响，以此来判断一个通信系统抗噪声性能的好坏。 在这次课程设计中，我利用 awagn函数对已调信号加入信噪比为 声。 然后对加入了噪声的已调信号进行解调，同时画出其时域与频域的波形，将其与没有加噪声的调制信号进行比较，不难发现：加入噪声后对已调信号的影响很大，但对解调信号而言 ，噪声对解调后的影响还是有一定限度的。 这说明 MSK解调系统的抗噪声性能很强。 仿真的部分程序与相应的仿真波形图如下所示： y1=awgn(y,)。 %对已调信号加入高斯白噪声 z1=ddemod(y,Fc,Fd,Fs,39。 msk39。 )。 %对加入高斯白噪声的调制信号进行解调 [num1,ratio1]=symerr(x,z2) %对加入噪声后解调的信号进行误码率的测定 通过 symerr函数对解调信号的误码率进行测定，得到的误码率为 随机序列长度为 10000，错了 24个。 说明 MSK信号的抗噪声性能很强。 当将信噪比变为 1时，输出的误码率很快发生了变化 ,由原来的 变化。 通过图形的比较，可以发现噪声对调制信号的影响很大，但通过解调后影响相对减小了很多。 图 35 信噪比为 的 MSK 信号加噪声解调前后的时域波形 《 基于 MATLAB 的 MSK 调制解调 实现 》 第 10 页 共 15 页 图 36 信噪比为 1 的 MSK 信号加噪声解调前后的时域波形 Y1=y1*exp(j*n139。 *w)。 %对加噪声后的已调信号进行 DTFT变换 Z1=z1*exp(j*n239。 *w)。 %对加噪声后的解调信号进行。