通信原理课程设计QPSK信号的调制解调.docx
《通信原理课程设计QPSK信号的调制解调.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《通信原理课程设计QPSK信号的调制解调.docx（15页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
通信原理课程设计QPSK信号的调制解调
一、QPSK信号的调制解调
一、题目要求
利用matlab软件设计并仿真下面的无线通信系统
要求：
1、输入信号为比特流形式，比特速率通常为100kbps数量级。
2、载波频率自定。
通常为MHz数量级。
3、信道为多径信道（仿真中2径即可），信道中噪声为加性高斯白噪声。
4、信噪比自行设定。
5、画出图中各点波形。
6、画出系统误码率与接收端信噪比SNR的关系（蒙特卡洛仿真）。
7、在给定信噪比的情况下，分析多径延时大小对系统性能有没有影响？
画出系统误码率与多径时延大小之间的关系。
二、设计思路
1、利用matlab随机函数产生随机0、1的数字信号，频率为100kbps，变成极性码，把得到的数字信号分成两路进行正交调制。
2、载波频率选择为1Mhz，进行调制，即每个码元由10个正弦波调制,每个码元选取100个点表示，即抽样频率为10Mhz。
3、相乘调制后得到的两路信号相加得到的信号，通过天线发送出去。
4、在无线信道中会有高斯白噪声和信号的多径（仿真中2径）时延产生影响。
5、接收端接收到信号后，进行带通滤波，采用巴特沃斯滤波器，将带外噪声滤掉。
6、对信号进行解调，分别乘以cos和sin两路本地载波，得到的结果用低通滤波器滤波，得到解调的信号。
7、对解调得到的信号判决，大于零为+1，小于零为-1，传给信宿。
8、对比判决后的信号和原始极性码，求出误码率。
9、改变在无线信道中加入的高斯白噪声和信号的信噪比，从-19dB到10Db,分别对应的误码率，画出曲线。
10、改变多径（二径）时延，从一个dt到20dt，分别对应的误码率，画出曲线。
三、模块设计
1、发送端产生1000个随机0、1数字信号，并按照奇偶分成两路，a点波形
%%%%%%%%%%%%%%%%%%朱尤祥09通信三班090610131%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%f=100000，信号频率100kbps；fc=1000000 ;载频1Mhz
clearall
num=1000 ;%取num个抽样点
n=100 ;%每个间隔取n个点，来恢复波形和延时
f=100000 ;
fc=1000000 ;
dt=1/f/n ;%时间间隔即为每个码元宽度除以n
t=0 :
dt （1/f*num-dt） ;%总码元时间
N=length（t） ;%长度
t1=0 :
dt （1/f*num/2-dt） ;%串并转换，时间减半
m=1 ;%延时
t2=0 :
dt （1/f*num/2+（m-1）*dt） ;%串并之后，延时m
forrecycle=1 :
10
data=randint（1,num,2） ;%num个抽样点
datanrz=data.*2-1 ;%变成极性码
%串并转换，将奇偶位分开
idata=datanrz（1:
2（num-1））;%奇
qdata=datanrz（2:
2:
num）;%偶
ich=zeros（1,num*n/2）;%初始化波形信号
fori=1:
num/2
ich（（i-1）*n+1:
i*n）=idata（i）;
end
figure
（1）
subplot（121）
plot（t1,ich）;axis（[0,1/f*num/2,-1.5,1.5]）;title（‘数字信源的一路信号，奇数’）;
forii=1:
N/2
a（ii）=cos（2*pi*fc*t（ii））;
end
idata1=ich.*a;%奇数位的抽样值与cos函数相乘得到其中的一路信号
qch=zeros（1,num*n/2）;
forj=1:
num/2
qch（（j-1）*n+1:
j*n）=qdata（j）;
end
subplot（122）
plot（t1,qch）;axis（[0,1/f*num/2,-1.5,1.5]）;title（‘数字信源的另一路信号，偶数’）;
forjj=1:
N/2
b（jj）=sin（2*pi*fc*t（jj）） ;
end
qdata1=qch.*b ;%偶数位的抽样值与sin函数相乘得到其中的另一路信号
1
2、载波频率为1Mhz，为b点的波形（放大后）
figure
（2）
carrier=cos（2*pi*fc*t1） ;
plot（t1,carrier） ;title（‘fc=1Mhz的载波’） ;
2
3、将两路信号相加，得到发送端发送的信号，即c点波形（放大后）
s=idata1+qdata1 ;%将奇偶相加
figure（3）
plot（t1,s）,title（‘调制信号，即是两路合并发送的信号’）
3
4、在信道中加入了高斯白噪声和由于二径时延信号的合成，直射波的幅度取0.7，反射波的幅度取0.3。
%%%%%%%%%%信道的二径与噪声之后接收到得信号x1%%%%%%%%%%%%%%%
a1=0.7 ;%直射波的衰减
a2=0.3 ;%反射波的衰减
%%%%%%%%%时延m*dt
s1=a1*[szeros（1,m）] ;
s2=a2*[zeros（1,m）s] ;
x=s1+s2 ;%二径引起的变化
x1=awgn（x,10）%叠加高斯白噪声，信噪比SNR为10dB
figure（4）
plot（t2,x1） ;title（‘在多径和高斯信道下的接收波形’）
4
5、用巴特沃斯带通滤波器对接收端得到的信号进行滤波，滤掉带外噪声。
%%%%%%%%%%%%%%%%%接收端的带通滤波器x2%%%%%%%%%%%%%%%%
w1=2*dt*（fc-f） ;
w2=2*dt*（fc+f） ;
[c,d]=butter（4,[w1,w2],’bandpass’） ;%4阶butterworth滤波器
x2=filter（c,d,x1） ;
figure（5）
plot（t2,x2） ;title（‘信号通过带通滤波器’） ;
5
6、解调信号并低通滤波
%%%%%%%%%%%%%%%%%信号的解调%%%%%%%%%%%%%%%%
w=2*dt*f ;
[p,q]=butter（4,w,’low’） ;%4阶butterworth低通滤波器
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
x3=cos（2*pi*fc*t2）.*x2 ;%乘以载波
x4=filter（p,q,x3） ;
figure（6）
subplot（121）
plot（t2,x4） ;axis（[0,1/f*num/2,-1,1]） ;title（‘QPSK解调并经过滤波得到的一路信号’）
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
x5=sin（2*pi*fc*t2）.*x2 ;%乘以与之前正交的载波，解调另一半码元串
x6=filter（p,q,x5） ;
subplot（122）
plot（t2,x6） ;axis（[0,1/f*num/2,-1,1]） ;title（‘QPSK解调并经过滤波得到的另一路信号’）
6
%%%%%%%%%%%%%%%%%系统的误码率%%%%%%%%%%%%%%%
decoder_i=zeros（1,（num/2））;%初始化奇
decoder_q=zeros（1,（num/2））;%初始化偶
forg=1:
num/2
decoder_i（g）=x4（（n+1）+（g-1）*n）;%对奇数列采样
end
forh=1:
num/2
decoder_q（h）=x6（（n+1）+（h-1）*n）;%对偶数列采样
end
%采样后进行并串转换
decoder=zeros（1,num）;
decoder（1:
2（num-1））=decoder_i;
decoder（2:
2:
num）=decoder_q;
%把抽样得到的decoder转化为极性码
forij=1:
num
if（decoder（ij）>0）
decoder（ij）=1;
else
decoder（ij）=-1;
end
end
%比较decoder和datanrz,求误码率
correct_code=0;%正确接收的码元
forij=1:
num
if（decoder（ij）==datanrz（ij））
correct_code=correct_code+1;
end
end
mistake_code=num-correct_code;%误码
error_rate（recycle）=mistake_code/num;%误码率
end
miscode=mean（error_rate）;
通过每次仿真1000个码元，循环10次，共10000个码元，取平均值，得到miscode为
。
7、改变信道中信号与高斯白噪声的信噪比，从-19dB到10dB，分别对应着不用的误码率，画出曲线。
%%%%%%%%%%%%%%%%%%系统的误码率与接收端信噪比SNR的关系%%%%%%%%%%%%%%%%%%
SNR=-20;%初值-19dB
errorrate=zeros（1,30）;%初始化对应的误码率
fortimes=1:
30
SNR=SNR+1;
x1=awgn（x,SNR）%叠加高斯白噪声，信噪比SNR
[c,d]=butter（4,[w1,w2],’bandpass’）;%4阶butterworth滤波器
x2=filter（c,d,x1）;
x3=cos（2*pi*fc*t2）.*x2;%乘以载波
x4=filter（p,q,x3） ;
x5=sin（2*pi*fc*t2）.*x2 ;%乘以与之前正交的载波，解调另一半码元串
x6=filter（p,q,x5） ;
decoder_i=zeros（1,（num/2））;%初始化奇
decoder_q=zeros（1,（num/2））;%初始化偶
forg=1:
num/2
decoder_i（g）=x4（（n+1）+（g-1）*n）;
end
forh=1:
num/2
decoder_q（h）=x6（（n+1）+（h-1）*n）;
end%抽样后进行并串转换
decoder=zeros（1,num）;
decoder（1:
2（num-1））=decoder_i;
decoder（2:
2:
num）=decoder_q;%把抽样得到的decoder转化为极性码，与原始的信号进行比较，求误码率
forij=1:
num
if（decoder（ij）>0）
decoder（ij）=1;
else
decoder（ij）=-1;
end
end%转换为极性码
correct_code=0;%正确接收的码元
forij=1:
num
if（decoder（ij）==datanrz（ij））
correct_code=correct_code+1;
end
end
mistake_code=num-correct_code;%误码
error_rate=mistake_code/num;%误码率
errorrate（times）=error_rate;
end
figure（7）
plot（[-19:
10],errorrate）;title（‘系统的误码率与接收端信噪比SNR的关系’）;
xlabel（‘接收端信噪比SNR/dB’） ;ylabel（‘系统的误码率’） ;
7
从图中可以直观的看出随着在无线信道中加入的高斯白噪声的大小（通过改变awgn函数中的信噪比来实现），误码率也在改变；总体趋势是，接收端信噪比越高，解调得到的信号的误码率就越低，反之，接收端信噪比越低，误码率就会越高。
这个结果也符合正常规律。
8、改变由二径的时延差，从单位dt到20dt，分别对应误码率，画出曲线。
%%%%%%%%%%%%%%%%系统误码率与多径时延大小之间的关系%%%%%%%%%%%%%%%%
%延时m*dt
m=0 ;
fortimes=1 :
20
m=m+1 ;
t3=0 :
dt （1/f*num/2+（m-1）*dt） ;
s1=a1*[szeros（1,m）] ;
s2=a2*[zeros（1,m）s] ;
x=s1+s2 ;%二径引起的变化
x1=awgn（x,10）%叠加高斯白噪声，信噪比SNR为10dB
[c,d]=butter（4,[w1,w2],’bandpass’） ;%4阶butterworth滤波器
x2=filter（c,d,x1） ;
x3=cos（2*pi*fc*t3）.*x2 ;%乘以载波
x4=filter（p,q,x3） ;
x5=sin（2*pi*fc*t3）.*x2 ;%乘以与之前正交的载波，解调另一半码元串
x6=filter（p,q,x5） ;
decoder_i=zeros（1,（num/2））;%初始化奇
decoder_q=zeros（1,（num/2））;%初始化偶
forg=1:
num/2
decoder_i（g）=x4（（n）+（g-1）*n）;
end
forh=1:
num/2
decoder_q（h）=x6（（n）+（h-1）*n）;
end%抽样后进行并串转换
decoder=zeros（1,num）;
decoder（1:
2（num-1））=decoder_i;
decoder（2:
2:
num）=decoder_q;%把抽样得到的decoder转化为极性码，与原始的信号进行比较，求误码率
forij=1:
num
if（decoder（ij）>0）
decoder（ij）=1;
else
decoder（ij）=-1;
end
end%转换为极性码
correct_code=0;%正确接收的码元
forij=1:
num
if（decoder（ij）==datanrz（ij））
correct_code=correct_code+1;
end
end
mistake_code=num-correct_code;%误码
error_rate=mistake_code/num;%误码率
errorrate（times）=error_rate;
end
figure（8）
plot（[1:
20],errorrate（1:
20））;title（‘系统误码率与多径时延大小之间的关系’）;
xlabel（‘多径时延’） ;ylabel（‘系统误码率’） ;
8
可以看出在一定的范围内随着时延的增加,误码率也在增加,但在时延继续增加会出现误码率变低,并且随着抽样率存在一定范围的周期性.
四、心得体会
通过本次matlab仿真QPSK调制通信系统，不但让我对matlab的掌握更深一步，学习了更多的函数；而且对QPSK调制有更加深入的了解，以及整个通信系统的结构。
在QPSK整个系统的设计过程中，让我认识到，要想更加深入的学习理解知识，就必须理论联系实际，提高自己动手编程能力。
升级会员 