时延测量器的MATLAB实现及性能分析.docx
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时延测量器的MATLAB实现及性能分析
时延测量器的MATLAB^现及性能分析
学生姓名：
指导老师：
摘要本课程设计主要是采用11级m序列来仿真时延测量器。
通过改变信道误码率大小，分析该种扩频系统的抗噪声性能。
在课程设计中系统的开发平台为MATLAB/Simulink，程序运行平台为WindowsXP。
关键词m序列；迟延；MATLAB、Simulink;性能
1引言
本课程设计主要是在MATLAB集成环境下的Simulink仿真平台下，仿真时延测量器，将11级m序列送入时延器后，再送入含噪信道，在输出端进行相关运算并估计时延，改变信道误码率并分析系统的抗噪性能。
1.1课程设计目的
本课程设计的目的主要是仿真时延测量器。
将11级m序列送入一仅有时延器组成的系统后，送入含噪信道，在接收端对接收信号与输入信号进行相关运算以估计系统时延，改变信道误码率大小，分析该种扩频系统的抗噪声性能，并与同组同学比较哪种序列的估计效果最好，抗噪声性能最强。
1.2课程设计的步骤
（1）系统时延的估计
（2）系统抗噪声性能的分析
2基本原理
2.1时延测量器概述
测量延迟的基本方法是由脉冲源产生一周期性窄脉冲序列，其输出除了送入被测的传输路径外，还加到一个标准的可调延迟线。
用比较电路去比较这两路输出脉冲的时间差。
调节标准延迟线的延迟时间，使比较电路中两路脉冲同时到达，这时标准延迟线的延迟时间就等于被测传输路径的延迟时间。
这种方法测量的最大延迟要受脉冲重复频率限制，测量的精确度也要受脉冲宽度及标准延迟线的精确度限制。
为了提高可测量的最大延迟和测量精确度，要求减小脉冲重复频率和
脉冲宽度，这样会降低平均发送功率，影响远程测距时的作用距离
图2-1测量延迟的基本方法图
采用m序列代替周期性窄脉冲，用相关器代替比较器，这样，可以改善测量延迟的性能，克服上述方法中的缺点。
这时，用一个移位的m序列与被测量的经过传输路径延迟的m序列相关。
当两个序列的相位相同时，可以得到相关峰。
由移位m序列与原m序列的
相位差可以求得延迟时间。
用m序列代替窄脉冲，还可以使发送平均功率大大增加，提高了可测量的最大距离。
除了m序列外，其他具有良好自相关特性的伪随机序列都可以用于测量时延。
2.2测量延迟原理
图2-2测量延迟的原理图
2.3m序列的表达式和特征
1、m序列的产生
产生伪随机序列的电路为一反馈移存器。
它又可分为线性反馈移存器和非线性反馈移存器两类。
由线性反馈移存器产生出的周期最长的二进制数字序列称为最大长度线性反馈移存器序列（m序列）。
图2-3m序列的产生
A—该序列与其j次移位序列一个周期中对应元素相同的数目；D—该序列与其j次移位序列一个周期中对应元素不同的数目；m—该序列的周期。
【X㊉人出=0］的数目—［人㊉x叶=1］的数目改写成R（j）-」-
m
由m序列的迟延相加特性可知，Xi二人j仍为m序列的一个元素,上式分子就等于m序列一个周期中“0的数目与“1的数目之差；
由m序列的均衡性可知，m序列一周期中“0”勺数目比“I的数目少一个,
自相关函数也有周期性，周期也是m;自相关函数是偶函数
3系统设计
3.1系统时延的估计
将11级m序列送入一仅有时延器组成的系统后，送入含噪信道，在接收端对接收信号与输入信号进行相关运算以估计系统时延。
1、原理图如下：
图3-1系统时延估计simulink原理图
2、参数设置：
UnitDelay模块参数设置如下
Ln-Tu暮i
Sampleand卜。
二£onepw:
cddela^.
仙State：
properties
initialconditions;:
*
Ss=p：
etime卜1for:
:
OKCancel|Help|Apply
图3-24和11的UnitDelay模块参数
Correlation模块参数设置如下
（a）
（b）
图3-3Correlation参数设置
Correlation设置为其默认设置
DataTypeConversion模块参数设置如下：
图3-4DataTypeConversion参数设置
IntegerDelay模块参数设置如下：
图3-5ntegerDelay模块参数设置
3、运行后的波形图如下：
TOEnzmiEJiiEnnin
图3-6上图为原m序列相关波形图下图为经过信道的m序列
3.2系统抗噪声性能的分析
通过改变信道误码率的大小，通过不同的信道误码率来分析系统的抗噪声性能，然后与同组的同学进行比较，看哪种的序列构成的系统抗噪声性能较好。
1、原理图如下：
图3-7抗噪声性能分析原理图
2、参数设置：
将BinarySymmetricChannel模块中的ErrorProbality的参数依次设置为：
x=[0.00010.0010.0030.0050.0060.0080.010.030.050.10.20.30.40.50.6
0.70.80.91.0];
在Display模块中观察到的值为：
y=[0.48510.48510.48510.47520.47520.46530.46530.44550.46530.45540.4455
0.4950.54460.53470.52480.51490.53470.51490.5149];
3、改变信道误码率的统计波形图的M程序设计如下：
x=[0.00010.0010.0030.0050.0060.0080.010.030.050.10.20.30.40.50.6
0.70.80.91.0];
y=[0.48510.48510.48510.47520.47520.46530.46530.44550.46530.45540.4455
0.4950.54460.53470.52480.51490.53470.51490.5149];
loglog（x,y,'-r'）;
gridon;%网格线
xlabel（'信道误码率'）
ylabel（'输入信号与输出信号误码'）
4、运行后的波形
下图分别是改变误码率后，信道输出波形图、统计波形图。
rr#4IIWL
图3-8改变误码率输出波形图
Figure1
FileEditViewInsertToolsDesktop
Window
Help
|厲|口
固■旦
图3-9改变信道误码率的统计波形图
4仿真电路分析与总结
分析：
由图3-6可以看出，系统延迟约为60,由此可得出用m序列与被测量的经过传输路径延迟的m序列相关，当两个序列的相位相同时，可以得到相关峰。
由移位m序列与原m序列的相位差可以求得延迟时间。
m序列可以使发送平均功率大大增加，提高了可测量的最大距离。
除m序列外，其他具有良好自相关特性的伪随机序列都可以用于测量时延。
由图3-9可知在信道误码率为0.01-0.5的时候该系统具有较好的抗噪声性能。
不同的序列所构成的系统误码率统计差别很大，在实际应用中需要根据实际情况来确定序列的类型。
由于误码率是衡量数据在规定时间内数据传输精确性的指标，分析误码率就很具有现实意义。
由此可得出本次课程设计基本完成了目标。
5结束语
这次的设计主要是延时测量的MATLAB仿真及系统抗噪声性能的分析，因为之前只学过Matlab，但对Simulink仿真并不了解，主要是通过老师给的PPT和自己上网查资料和图书馆借书来补充的知识，通过这两个星期的学习，现在能够基本应用了。
而对于m序列因
为刚刚学过数字通信，所以有一定的了解，于是我重新翻了一下数字通信的书，加深了对m序列的理解，这使我对相关和自相关的问题，具体用什么样的延时及噪声信道来模拟能有自己的解决方法。
在整个设计过程中，都有老师的尽心帮助，不如说我当时找不到correlation模块，就
是通过老师的指导才找到的，并且老师还给我分析了我的课程设计，使我对这些模块有了进一步的理解，使我对设计更得心应手，还有一个就是误码率的部分，通过我自己编写的M文件不能画出误码率的波形图，后来经过老师的指导和提示，想出了通过输入误码率观察display模块的输出，并将其数据之间输入到M程序，最终绘制出信道误码率的波形图，所以说我的课程设计能够顺利完成，离不开老师的辛苦指导。
在此，万分感谢老师对我的铺导，谢谢您。
在课程设计的过程中，我也发现了自己有许多不足的地方，在自己动手实践的过程中，对自己学过的书本上的知识应用并不是很充分和灵活，而且当出现问题的时候自己能想到
的解决方案并不多，对老师和书本的依靠太多，而且这次课程设计需要对不同方面知识的应用，需要之前学过的知识，而自己并不能把不同时间段学习的知识联合起来，这应该是对之前学过的知识没做到充分的理解，所以往后自己应该做到扎实的学习，反复复习，加深对学过知识的理解和掌握，对知识的应用能够做到得心应手。
参考文献
[1]樊昌信，曹丽娜•通信原理（第6版）.国防工业出版社.2009.5
[2]JohnG.Proakis.数字通信.电子工业出版社，2003
[3]张杭.数字通信技术，人民邮电出版社，2008
[4]沈其聪.数字通信原理.机械工业出版社，2004
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