计算机仿真期末大作业Word格式文档下载.docx

1、 3程序结构说明（使用了哪些函数） 3具体说明:所用函数： 4结果分析 52psk结果图（高斯信道和瑞利信道） 54psk结果图（高斯信道和瑞利信道） 68psk结果图（高斯信道和瑞利信道） 716psk结果图（高斯信道和瑞利信道） 8图像分析结论： 9心得体会 9程序 10目的研究瑞利衰落信道对于MPSK信号的性能分析，由于瑞利衰落信道是仿真实际信道的，所以有很大的研究价值。并研究各个参数对于其信道性能的影响。本文还把MPSK在无信道下以及AWGN下的眼图和星座图显示出来以便更加明显辨别出各个参数对信道的具体影响。原理首先产生的序列分别与正弦余弦载波相乘，调制后的两个信号相加，即产生MPSK

2、信号然后通过信道和瑞利衰落信道最后分别画出眼图和星座图以观察干扰程度建立一个数学模型 发射信号S（t）=Acos（2fct+（t） 经过 条路径到达接收点 就每条路径而言 其衰耗和时延都不是固定不变的!接收信号将是衰耗和时延随时间变化的各路信号的合成 其表示式为=A（x1（t）cos （t）-x2（t）sin）=Aa（t）cos（） 式中,ai（t） 为第i条路径的接收信号幅度;i（t）为第 条路径的传输时延.当 n值足够大时 x1（t）和 x2（t）是均值为零 ,方差为 0的高斯随机过程! x1（t）和 x2（t）是高斯随机过程，信号的包络 a（t）服从瑞利分布!根据瑞利分布的定义 如果一个

3、随机变量 R服从瑞利分布 则它的概率密度函数p（r） 由公式以下可以确定式中的是决定瑞利分布的参数, 称为瑞利分布的衰减包络,瑞利随机变量R的均值等于，方差等于程序结构说明（使用了哪些函数）首先由randint函数产生序列调制后产生MPSK信号，并用eyediagram和scatterplot画出眼图星座图然后通过理想高斯信号的信道下，画出相应的眼图和星座图接着再产生瑞利信道，信号通过后画出相应的眼图和星座图 RANDINT 在MATLAB中用于产生基质的均匀分布的随机整数。 eyediagram眼图绘制函数的完整定义格式为eyediagram（x,n,period,offset,plotst

4、ring） scatterplot产生一个散点图 round 最近的方向取整B = round（A） 对A中每个元素朝最近的方向取整数部分，并返回与A同维的整数数组B，对于一个复数参量A，则分别对其实部和虚数朝最近的方向取整数部分，并返回一复数数据B。结果分析2psk结果图（高斯信道和瑞利信道）4psk结果图（高斯信道和瑞利信道）8psk结果图（高斯信道和瑞利信道）16psk结果图（高斯信道和瑞利信道）通过以上眼图和星座图可以看出：眼图越模糊，误码率越差。星座图矢量距离越大，误码率越差。在相同的信噪比下，瑞利衰落的信道的误码率最大。相对于加性高斯白噪声信道，瑞利衰落信道的误码性能比较差。心得体

5、会全文主要是研究瑞利衰落信道对于MPSK信号的性能分析，由于瑞利衰落信道是仿真实际信道的，所以有很大的研究价值。得出的结论是在相同的信噪比下，瑞利衰落的信道的误码率最大。由于瑞利衰落信道是模拟实际的信道所以在日常生活中可以利用此信道模拟实际生活中的一些例子。本文通过眼图和星座图比较直观的看出各个信道的误码性能。瑞利衰落信道对系统的误码率性能的影响较大 这将会严重影响通信系统的性能&但是信道衰落又是不可避免的 因此 需要采取各种措施来提高通信系统的性能。程序% clear all variablesclear;sig_num = 300;fd = 1;fs = 7;N = 64;fm = 10;

6、 %unit: 1HzRs = 1; 1MHzTs = 1/Rs;%产生信号qpsk_D=randint（sig_num,1,2/4/8/16）;qpsk_C=dmodce（qpsk_D,fd,fs,psk,2/4/8/16）;qpsk_flt = rcosflt（qpsk_C,fd,fs）;% 画眼图qpsk=qpsk_flt（1+3*fs:end-3*fs）;eyediagram（qpsk,2*fs,2*fs）;title（2/4/8/16psk眼图）scatterplot（qpsk,fs）;2/4/8/16psk星座图%通过AWGN信道snr=8;qpsk_AWGN_C=awgn（qps

7、k_C,snr）;qpsk_AWGN_flt=rcosflt（qpsk_AWGN_C,fd,fs）;qpsk_AWGN=qpsk_AWGN_flt（1+3*fs:eyediagram（qpsk_AWGN,2*fs,2*fs,0,r-）;高斯信道下的2/4/8/16psk眼图scatterplot（qpsk_AWGN,fs,0,r.高斯信道下的2/4/8/16psk星座图%产生多普勒频谱deltaf = 2*fm/（N-1）;T = 1/deltaf;sf0 = 1.5/（pi*fm）;for n = 1:（N-2）/2 sf（n） = 1.5/（pi*fm*sqrt（1-（n*deltaf/f

8、m）2）;endclassicf = fliplr（sf）,sf0,sf;for channels = 1:3 gaussN_re1 = randn（1,（N-2）/2）; gaussN_im1 = randn（1,（N-2）/2）; gaussN_pos1 = gaussN_re1 + i*gaussN_im1; gaussN_neg1 = conj（gaussN_pos1）; % gaussN1 = fliplr（gaussN_pos1）,0,gaussN_pos1; gaussN1 = fliplr（gaussN_neg1）,0,gaussN_pos1; % gaussN_pos2 =

9、randn（1,（N-2）/2）; % gaussN2 = fliplr（gaussN_pos2）,0,gaussN_pos2; gaussN_re2 = randn（1,（N-2）/2）; gaussN_im2 = randn（1,（N-2）/2）; gaussN_pos2 = gaussN_re2 + i*gaussN_im2; gaussN_neg2 = conj（gaussN_pos2）; gaussN2 = fliplr（gaussN_neg2）,0,gaussN_pos2; % 产生平稳瑞利信道 x = ifft（sqrt（classicf）.*gaussN1）; y = ifft

10、（sqrt（classicf）.*gaussN2）; rayleigh_amp = sqrt（abs（x）.2+abs（y）.2）; rayleigh_db = 10*log10（rayleigh_amp）; rayleighOrg = x+i*y; % 频率匹配 repNum = round（T*1e6/（Ts*fs）; dotNeed = floor（sig_num*fs/repNum）; for k = 1:dotNeed for j = 1:repNum rayleighCh（k,j） = rayleighOrg（k）; end remain = sig_num*fs-dotNeed*

11、repNum; if remain 0 for j=1:remain rayleighCh（dotNeed+1,j） = rayleighOrg（dotNeed+1）; if channels = 1 rayleighCh1 = reshape（rayleighCh,1,）; elseif channels = 2 rayleighCh2 = reshape（rayleighCh,1,）; else rayleighCh3 = reshape（rayleighCh,1,）; %clear temporary variants for next use clear gaussN_re1 gaus

12、sN_im1 gaussN_re2 gaussN_im2 gaussN_neg1 gaussN_neg2; clear gaussN_pos1 gaussN_pos2 gaussN1 gaussN2; clear x y rayleighOrg rayleighCh;% generate 3-path Rayleigh channela0 = 0.476;a1 = 0.048;a2 = 0.476;% 增加时延delay1 = 1; 1usdelay2 = 2;r1 = round（delay1/Ts*fs）;r2 = round（delay2/Ts*fs）;rayleigh0 = a0*ra

13、yleighCh1（1:fs*sig_num）;rayleigh1 = a1*rayleighCh2（1:rayleigh2 = a2*rayleighCh3（1:signal = reshape（qpsk_C,1,fs*sig_num）;sig_delay1 = zeros（1,r1）,signal（1:fs*sig_num-r1）;sig_delay2 = zeros（1,r2）,signal（1:fs*sig_num-r2）;sig_ray0 = signal.*rayleigh0;sig_ray1 = sig_delay1.*rayleigh1;sig_ray2 = sig_delay2.*rayleigh2;% output of 3-path rayleigh channelssig_ray = sig_ray0+sig_ray1+sig_ray2;sig_flt= rcosflt（sig_ray,fd,fs）;out=sig_flt（1+3*fs:eyediagram（out,2*fs,2*fs,0,m-瑞利信道下的2/4/8/16psk眼图scatterplot（out,1,0,m.瑞利信道下的2/4/8/16psk星座图