移动通信实验报告Word文档格式.docx
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我们产生一个和信号长度相同的噪声向量，且该向量方差为σn。
7加上噪声，运行接收器。
8确定时间延迟。
9产生误差向量。
10统计错误比特：
误差向量“err”中的每一个非零元素对应着一个错误的比特。
最后计算误比特率BER：
每运行一次误比特率仿真，就需要传输和接收固定数量的比特，然后确定接收到的比特中有多少错误的。
使用MATLAB计算BER:
ber=te/length（tx）。
三、实验结果
MATLAB仿真程序如下：
%SimulationofBPSKAWGN
Max_SNR=10;
N_trials=1000;
N=200;
Eb=1;
ber_m=0;
fortrial=1:
1:
N_trials;
trial
msg=round（rand（1,N））;
%1,0sequence
s=1-msg.*2;
%0-->
1,1-->
1
n=randn（1,N）+j.*randn（1,N）;
%generateGuassianwhitenoise
ber_v=[];
forsnr_dB=1:
2:
Max_SNR
snr=10.^（snr_dB./10）;
%snr（db）-->
snr（decimal）
N0=Eb./snr;
sgma=sqrt（N0./2）;
y=sqrt（Eb）.*s+sgma.*n;
y1=sign（real（y））;
y2=（1-y1）./2;
%1,0sequence
error=sum（abs（msg-y2））;
%errorbits
ber_snr=error./N;
%ber
ber_v=[ber_v,ber_snr];
end%forsnr
ber_m=ber_m+ber_v;
end
ber=ber_m./N_trials;
ber_theory=[];
forsnr_db=1:
snr=10.^（snr_db./10）;
snr_1=qfunc（sqrt（2*snr））;
ber_theory=[ber_theory,snr_1];
i=1:
Max_SNR;
semilogy（i,ber,'
-r'
i,ber_theory,'
*b'
）;
xlabel（'
E_b/N_0（dB）'
）
ylabel（'
BER'
legend（'
MonteCarlo'
'
Theoretic'
仿真结果如下：
四、实验小结
用蒙特卡罗分析方法得到的误码率曲线与理论公式
得到的误码率曲线吻合，可见蒙特卡罗分析是一种很好的分析误码率的方法。
从曲线中可以看出，随着信噪比的增加，误码率减小。
实验二：
移动信道建模的仿真分析
一、实验目的和意义
1.无线通信信道的建模与仿真是实现移动通信系统仿真与分析的基础，宽带无线通信与移动通信信道属频率选择性瑞利衰落信道模型。
2.通过信道设计实验
1掌握频率选择性信道模型的仿真建模方法。
2掌握模型中瑞利衰落系数的设计方法。
3掌握多径数目、功率和时延参数的设计。
4学会采用MATLAB语言对上述参数进行仿真。
二、实验方案和技术路线
1.选择路径数。
2.按均匀分布产生各条路径的延迟。
3.按功率时延谱确定对应的各径的功率。
4.按Jake模型产生各径的瑞利衰落系数。
5.对瑞利衰落系数进行统计分析并与理论值相比较。
说明：
1．路径数目2-4自己确定，或采用某个国际标准。
2．每条路径时间延迟满足（0，Tmax）范围内均匀分布，Tmax为自己选择的最大采样步长数200-600间比较合适，或采用国际标准。
3．功率可以按时延迟谱求得，也可用国际标准测量值。
功率延迟谱：
①若采用等功率分配产生功率：
Pi=Pt/M；
②采用指数分布的功率延迟谱产生功率：
P=1/6*exp（-t/6）。
%SimulationofJakesModel
clearall;
f_max=30;
M=8;
N=4*M+2;
Ts=1.024e-04;
sq=2/sqrt（N）;
sigma=1/sqrt
（2）;
theta=0;
count=0;
t0=0.001;
fort=0:
Ts:
0.5
count=count+1;
g（count）=0;
forn=1:
M+1,
ifn<
=M
c_i（count,n）=2*sigma*cos（pi*n/M）;
%Gainassociatedwithinphasecomponent
c_q（count,n）=2*sigma*sin（pi*n/M）;
%Gainassociatedwithquadraturecomponent
f_i（count,n）=f_max*cos（2*pi*n/N）;
%Discretedopplerfrequenciesofinphasecomponent
f_q（count,n）=f_max*cos（2*pi*n/N）;
%Discretedopplerfrequenciesofquadraturecomponent
else
c_i（count,n）=sqrt
（2）*cos（pi/4）;
c_q（count,n）=sqrt
（2）*sin（pi/4）;
f_i（count,n）=f_max;
f_q（count,n）=f_max;
end;
%endif
g_i（count,n）=c_i（count,n）*cos（2*pi*f_i（count,n）*（t-t0）+theta）;
%Inphasecomponentforoneoscillator
g_q（count,n）=c_q（count,n）*cos（2*pi*f_q（count,n）*（t-t0）+theta）;
%Quadraturecomponentforoneoscillator
%endn
tp（count）=sq*sum（g_i（count,1:
M+1））;
%TotalInphasecomponent
tp1（count）=sq*sum（g_q（count,1:
%Totalquadraturecomponent
%endcountnonagain
envelope=sqrt（tp.^2+tp1.^2）;
rmsenv=sqrt（sum（envelope.^2）/count）;
[auto_i,lag_i]=xcorr（tp,'
coeff'
%Auto-correlationassociatedwithinphasecomponent
[auto_q,lag_q]=xcorr（tp1,'
%Auto-correlationassociatedwithquadraturecomponent
len=length（lag_i）;
[corrx2,lag2]=xcorr（tp,tp1,'
aa=-（len-1）/2:
（len-1）/2;
%totaldurationforlag
bb=（len-2001）./2;
%mid...pointsfordrawingfigures
cc=bb+1:
bb+2001;
%forgettingthemid-values
dd=-1000:
1000;
%-----------
tdd=dd*Ts;
z=2.*pi.*f_max*tdd;
sigma0=1;
T_bessel=sigma0.^2.*besselj（0,z）;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
figure;
plot（tdd,auto_i（cc）,'
-'
tdd,T_bessel,'
*'
%in-phase
t（Second）'
Auto-correlation'
In-component'
plot（tdd,auto_q（cc）,'
%quadrature
Q-component'
co1=1:
semilogy（co1*Ts,envelope（1:
1000））;
RayleighCoef.'
%%------------
length_r=length（envelope）;
%-------------
pdf_env=zeros（1,501）;
temp=round（100.*envelope）;
fork=1:
length_r
iftemp（k）<
=500
pdf_env（1,temp（k）+1）=pdf_env（1,temp（k）+1）+1;
end
count
pdf_env=pdf_env./count./0.01;
sgma2=0.5;
x=[0:
0.01:
5];
pdf_theory=（x./sgma2）.*exp（-1.*x.^2./（2.*sgma2））;
plot（x,pdf_env,'
x,pdf_theory,'
Simulated'
r'
PDFofr'
从图中可以看出，当t=0即没有时延差的时候，每条路经包络的同向分量与正交分量的自相关系数为1，这是最理想的情况。
包络的大小随时延差的改变发生波动，包络概率密度曲线的统计值与理论值相近，满足瑞利分布。
实验三：
CDMA通信系统仿真
1.CDMA通信具有很多通信特点，不仅被IS-95移动通信系统使用，目前已成为3G的主要技术。
2.通过实验：
①掌握直接序列扩频发射机与接收机的组成与仿真；
②仿真验证AWGN信道下单用户直接序列扩频系统的BER性能；
③仿真验证平坦瑞利信道下单用户直接序列扩频系统的BER性能；
④观察存在干扰用户时的系统性能变化。
二、基本原理与方案
仿真基带直接序列扩频系统：
1.采用BPSK或QPSK映射。
2.扩频序列可以是随机产生，可以是m序列，也可以是Gold码，长度自选。
3.最后对BER或SER随信噪比变化画图与理论单用户的结果比较，并对仿真结果进行分析。
三、实验方案与技术路线
1.确定用户数目、信道特征以及调制方式。
2.确定基带扩频仿真系统的原理结构图，按照框图设计一个CDMA系统，并进行仿真。
3.用MATLAB进行仿真，统计BER或SER随信噪比的关系，绘出曲线。
4.对统计试验的结果与单用户的理论值进行比较。
5.对仿真结果进行分析。
四、实验结果
%main_IS95_forward.m
%此函数用于IS-95前向链路系统的仿真，包括扩
%频调制，匹配滤波，RAKE接收等相关通信模块。
%仿真环境:
加性高斯白噪声信道.
%数据速率=9600KBps
%
clearall
closeall
clc
disp（'
--------------start-------------------'
globalZiZqZsshowRGiGq
clearj;
show=0;
%控制程序运行中的显示
SD=0;
%选择软/硬判决接收
%-------------------主要的仿真参数设置------------------
BitRate=9600;
%比特率
ChipRate=1228800;
%码片速率
N=184;
%源数据数
MFType=1;
%匹配滤波器类型--升余弦
R=5;
%+++++++++++++++++++Viterbi生成多项式++++++++++++++++++
G_Vit=[111101011;
101110001];
%Viterbi生成多项式矩阵
K=size（G_Vit,2）;
%列数
L=size（G_Vit,1）;
%行数
%++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
%++++++++++++++++++++++Walsh矩阵++++++++++++++++++++++++
WLen=64;
%walsh码的长度
Walsh=reshape（[1;
0]*ones（1,WLen/2）,WLen,1）;
%32个10行
%Walsh=zeros（WLen,1）;
%++++++++++++++++++扩频调制PN码的生成多项式++++++++++++++
%Gi=[1010001110100001]'
;
%Gq=[1001110001111001]'
Gi_ind=[15,13,9,8,7,5,0]'
%i路PN码生成多项式参数
Gq_ind=[15,12,11,10,6,5,4,3,0]'
%q路PN码生成多项式参数
Gi=zeros（16,1）;
%16×
1的0矩阵
Gi（16-Gi_ind）=ones（size（Gi_ind））;
%根据Gi_ind配置i路PN码生成多项式
Zi=[zeros（length（Gi）-1,1）;
1];
%I路信道PN码生成器的初始状态
Gq=zeros（16,1）;
Gq（16-Gq_ind）=ones（size（Gq_ind））;
%根据Gq_ind配置q路PN码生成多项式
Zq=[zeros（length（Gq）-1,1）;
%Q路信道PN码生成器的初始状态
%+++++++++++++++++++扰码生成多项式++++++++++++++++++++++
Gs_ind=[42,35,33,31,27,26,25,22,21,19,18,17,16,10,7,6,5,3,2,1,0]'
Gs=zeros（43,1）;
%43×
Gs（43-Gs_ind）=ones（size（Gs_ind））;
%根据Gs_ind配置扰码生成多项式
Zs=[zeros（length（Gs）-1,1）;
%长序列生成器的初始状态
%++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
%++++++++++++++++++++++AWGN信道++++++++++++++++++++++++
EbEc=10*log10（ChipRate/BitRate）;
%处理增益
EbEcVit=10*log10（L）;
EbNo=[-1:
0.5:
%仿真信噪比范围（dB）
%EbNo=[-2:
-1.5];
%------------------------------------------------------
%-------------------------主程序-------------------------
ErrorsB=[];
ErrorsC=[];
NN=[];
if（SD==1）%判断软/硬判决接收
fprintf（'
\nSOFTDecisionViterbiDecoder\n\n'
else
\nHARDDecisionViterbiDecoder\n\n'
end
fori=1:
length（EbNo）%根据EbNo多次运行
\nProcessing%1.1f（dB）'
EbNo（i））;
%输出当前EbNo值
iter=0;
ErrB=0;
ErrC=0;
while（ErrB<
300）&
（iter<
150）
drawnow;
%++++++++++++++++++++++发射机+++++++++++++++++++++++
TxData=（randn（N,1）>
0）;
%生成源数据
%速率为19.2Kcps
[TxChips,Scrambler]=PacketBuilder（TxData,G_Vit,Gs）;
%产生IS-95前向链路系统的发送数据包
%速率为1.2288Mcps
[xPNMF]=Modulator（TxChips,MFType,Walsh）;
%实现IS-95前向链路系统的数据调制
%++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
%++++++++++++++++++++++++信道+++++++++++++++++++++++++++
noise=1/sqrt
（2）*sqrt（R/2）*（randn（size（x））+j*randn（size（x）））*10^（-（EbNo（i）-EbEc）/20）;
%生成噪声序列
r=x+noise;
%加入噪声
%++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
%+++++++++++++++++++++++++接收机++++++++++++++++++++++++
RxSD=Demodulator（r,PN,MF,Walsh）;
%软判决，速率为19.2Kcps
RxHD=（RxSD>
%定义接收码片的硬判决
if（SD）
[RxDataMetric]=ReceiverSD（RxSD,G_Vit,Scrambler）;
%软判决
else
[RxDataMetric]=ReceiverHD（RxHD,G_Vit,Scrambler）;
%硬判决
end
if（show）
subplot（311）;
plot（RxSD,'
-o'
title（'
SoftDecisions'
%软判决结果图
subplot（312）;
plot（xor（TxChips,RxHD）,'
ChipErrors'
%RAKE接收机输入符号与发送码相比出错的码
subplot（313）;
plot（xor（TxData,RxData）,'
%硬判决接收机与发送数据相比的出错码
title（['
DataBitErrors.Metric='
num2str（Metric）]）;
pause;
if（mod（iter,50）==0）%每50次保存一次
.'
saveTempResultsErrBErrCNiter%保存结果
ErrB=ErrB+sum（xor（RxData,TxData））;
%求出错比特数
ErrC=ErrC+sum（xor（RxHD,TxChips））;
%求出错码数
iter=iter+1;
%迭代次数
ErrorsB=[ErrorsB;
ErrB];
%存储各EbNo值下的出错比特数
ErrorsC=[ErrorsC;
ErrC];
%存储各EbNo值下的出错码数
NN=[NN;
N*iter];
%存储各EbNo值下的总数据码数目
saveSimData*%保存当前迭代的数据
%+++++++++++++++++++++++++误码率计算++++++++++++++++++++++++
PerrB=ErrorsB./NN;
%出错比特比例
%PerrB1=ErrorsB1./NN1;
PerrC=ErrorsC./NN;
%出错码比
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