2022年通信系统仿真 2.pdf

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1、一、物理层仿真实验1、实验目的：初步掌握数字通信系统的仿真方法。完成一个通信系统的搭建，并仿真得到相应的BER-Eb/No性能曲线，完成系统性能的分析。2、实验原理通信系统仿真就是要通过计算机产生各种随机信号，并对这些信号做相应的处理以获得期望的结果，但是要求计算机产生完全随机的数据时不可能的，只能算是伪随机数。从预测的角度看，周期数据是完全可以预测的，但当周期趋于无穷大时，可以认为该数据具有伪随机特性。产生伪随机数的算法通常有：Wishmann-Hill算法产生均匀分布随机变量该算法是通过将3 个周期相近的随机数发生器产生的数据序列进行相加，进而得到更大周期的数据序列。定义三个随机数发生器：

2、Xi+1=(171xi)mod(30269)Yi+1=(170yi)mod(30307)Zi+1=(172zi)mod(30323)以上三式中均需要设定一初始值（x0,y0,z0），这三个初始值一般称为种子。产生的三个序列的周期分别是：30269、30307、30323。将这三个序列组合相加即可得到一个周期更大的均匀分布随机序列：Ui=（Xi/30269+Yi/30307+Zi/30323）mod(1)逆变换法产生 Rayleigh 分布随机变量逆变换法的基本思想是：将一个不相关均匀分布的随机序列U映射到一个具有概率分布函数 Fx(x)的不相关序列随机序列X，条件是要产生的随机变量的分布函数具

3、有闭合表达式。R=sqrt(-22 ln(u)根据上式即可将均匀分布的随机变量映射为Rayleigh分布的随机变量。根据 Rayleigh 分布随机变量产生Gussian 分布随机变量通信系统中的噪声通常建模为白高斯噪声，其含义是功率谱是白的，信号分布是满足高斯的。基于Rayleigh随机变量，可以方便的产生Gussian 分布的随机变量。关系如下：X=R*COS(2 u1)Y=R*SIN(2u2)其中 U1和 U2分别是两个均匀分布的随机变量，产生的X和 Y均为高斯随机变量。3、实验设计名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 1 页，共 13 页 -实验一任务一：采用 Wichma

4、nnn-Hill算法产生10000 个均匀分布的随机变量，根据两组种子做出随机序列的直方图，两组种子自行设定。【程序见附录1】任务二：根据逆变换法产生Rayleigh随机变量，设定方差为0.5、1、2，分别做出Rayleigh随机变量序列的直方图，观察图形。【见附录 2】任务三：通过 Rayleigh分布随机变量产生Gussian 分布随机变量，设定方差为1 产生标准正态分布的随机变量，计算其方差并做直方图。改变方差值观察直方图的变化。【见附录 3】方差计算结果：VX1=0.9830 VY1=0.9989 VX2=名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 2 页，共 13 页 -1.9

5、660 VY2=1.9977 实验二：QPSK8PSK16QAM 系统仿真1、实验目的：掌握简单调制方法的基带仿真实验，以及AWGN 信道和 Rayleigh平坦衰落信道的建模并完成在这两信道下的误码率仿真。2、实验原理3、实验设计任务一：根据第一章的BPSK示例，采用实验一产生随机数的方法重新改写程序，并仿真的BER结果，将结果与示例仿真结果进行比较。【见附录4】任务二：参考BPSK程序，搭建QPSK8PSK16QAM 的基带仿真程序，仿真在AWGN 信道和Rayleigh平坦衰弱信道下的误码率性能，比较它们的误码率和带宽效率，解释它们误码率性能差别的原因.【QPSK】【见附录5】名师资料总

6、结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 3 页，共 13 页 -【8PSK】【见附录6】【16QAM】【见附录 7】名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 4 页，共 13 页 -实验四：直接序列扩频抗ISI 研究1、实验目的掌握直接序列扩频技术（DSSS）原理及基带仿真实现，理解扩频码设计对直接序列扩频抗多径干扰的影响。2、实验原理定义：扩展频谱技术一般是指用比信号带宽宽得多的频带宽度来传输信息的技术。理论基础是信息论中的香农定理。方式主要有直接序列、调频、调时及其的混合。直接序列扩频就是用比信息速率高很多倍的伪随机噪声码与信号相乘达到扩展信号的带宽。本实验采用直接序列扩频，与传统

7、的窄带系统相比主要引入了扩频和解扩的过程。具有良好的抗窄带干扰和抗多径干扰的能力。经过扩频，信号带宽被展开，其幅度超过有用信号，但经过解扩，调制信号的功率得到恢复，而干扰信号被扩散。扩频码的选择要求是具有良好的互相关特性和自相关特性。常用的扩频码有m 序列、Golden 序列。3、实验设计任务一：参考后面提供的程序，采用 m 序列替代程序中的随机序列作为扩频码，仿真其性能，完成与随机序列扩频性能之间的比较；任务二：在 ISI 信道下，研究m 序列和 golden 序列抗 ISI 的性能。随机序列作为扩频码时基于BPSK 扩频仿真图：【代码见附录8】名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-

8、第 5 页，共 13 页 -采用 m 序列和 golden 序列代替随机序列后的仿真图：名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 6 页，共 13 页 -=附录 1【产生均匀分布随机变量】=function U=hill(M,x0,y0,z0)X(1)=x0;Y(1)=y0;Z(1)=z0;U(1)=mod(X(1)/30269+Y(1)/30307+Z(1)/30323),1);for i=1:M-1 X(i+1)=mod(171*X(i),(30269);Y(i+1)=mod(170*Y(i),(30307);Z(i+1)=mod(172*Z(i),(30323);U(i+1)=m

9、od(X(i+1)/30269+Y(i+1)/30307+Z(i+1)/30323),1);End【主代码】clear all;clc;M=10000;x0=5;y0=5;z0=5;U1=hill(M,x0,y0,z0);figure(1);hist(U1)x0=1;y0=2;z0=3;U2=hill(M,x0,y0,z0);figure(2);hist(U2)=附录 2【产生 Rayleigh随机变量】=function R=rayleigh(M,a,U)for i=1:M R(i)=sqrt(-2)*a*log(U(i);end【主代码】clear all;clc;M=10000;x0=1

10、;y0=1;z0=1;U=hill(M,x0,y0,z0);R1=rayleigh(M,0.5,U);figure(1);hist(R1)R2=rayleigh(M,1,U);figure(2);hist(R2)R3=rayleigh(M,2,U);figure(3);hist(R3)=附录 3【产生 Gussian 分布随机变量】=function X,Y=guss(M,R,U)for i=1:M X(i)=R(i)*cos(2*pi*U(i);Y(i)=R(i)*sin(2*pi*U(i);end【主代码】clear all;clc;M=10000;x0=1;y0=2;z0=3;U=hil

11、l(M,1,1,1);V=hill(M,1,2,3);R1=rayleigh(M,1,U);X1,Y1=guss(M,R1,V);VX1=var(X1)VY1=var(Y1)figure(1)名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 7 页，共 13 页 -subplot(1,2,1);hist(X1);title(a=1时高斯分布X 的直方图);subplot(1,2,2);hist(Y1);title(a=1时高斯分布Y 的直方图);R2=rayleigh(M,2,U);X2,Y2=guss(M,R2,V);VX2=var(X2)VY2=var(Y2)figure(2)subplo

12、t(1,2,1);hist(X2);title(a=2时高斯分布X 的直方图);subplot(1,2,2);hist(Y2);title(a=2时高斯分布Y 的直方图);=附录 4【BPSK代码】=clear all;clc;snrdB_min=-3;snrdB_max=8;%SNR(in dB)limits snrdB=snrdB_min:1:snrdB_max;Nsymbols=input(Please enter number of symbols:);%输入符号个数snr=10.(snrdB/10);%换算成分贝h=waitbar(0,SNR Iteration);%显示等待工具条l

13、en_snr=length(snrdB);M=Nsymbols;%产生随机数U=hill(M,1,1,1);V=hill(M,1,2,3);R=rayleigh(M,1,U);X,Y=guss(M,R,V);%产生信道高斯噪声for j=1:len_snr%increment SNR waitbar(j/len_snr)sigma=sqrt(1/(2*snr(j);%噪 声标准差 error_count=0;%误码个数 for k=1:M%仿真循环开始 d=round(U(k);%这里使用之前hill算法产生的随机数，舍入 x_d=2*d-1;%发送端输出 n_d=sigma*X(k);%信道

14、高斯噪声 y_d=x_d+n_d;%接收端输入 if y_d=0%test condition d_est=1;else d_est=0;end if(d_est=d)%如果收到的与发送的不同error_count=error_count+1;%误码个数 end end%仿真循环结束 errors(j)=error_count;%store error count for plot end close(h)ber_sim=errors/Nsymbols;%误码率仿真ber_theor=q(sqrt(2*snr);%误码率理论值semilogy(snrdB,ber_theor,snrdB,ber

15、_sim,o);grid on;axis(snrdB_min snrdB_max 0.0001 1);xlabel(SNR in dB);ylabel(BER);legend(理论,仿真)=附录 5【QPSK 代码】=clear all;clc;名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 8 页，共 13 页 -snrdB_min=-3;snrdB_max=8;%SNR(in dB)limits snrdB=snrdB_min:1:snrdB_max;Nsymbols=input(Enter number of symbols:);snr=10.(snrdB/10);%convert f

16、rom dB;h=waitbar(0,SNR Iteration);len_snr=length(snrdB);M=Nsymbols;%产生随机数U=hill(M,5,5,5);%均匀分布1 V=hill(M,1,2,3);%均匀分布2 R=rayleigh(M,1,U);%瑞利分布X,Y=guss(M,R,U);%高斯分布for j=1:len_snr%increment SNR waitbar(j/len_snr)sigma=sqrt(1/(2*2*snr(j);%noise standard deviation error_count1=0;error_count2=0;for k=1:

17、M%simulation loop begins d(1)=round(U(k);%data d(2)=round(V(k);x_d=qpskmod(d);%发送端输出QPSK 调制n_d1=sigma*X(k)+i*sigma*X(k);%【高斯噪声】y_d1=x_d+n_d1;%receiver input d_est1=qpskdemod(y_d1);%收到QPSK 解调tmp_err1=sum(xor(d,d_est1);error_count1=error_count1+tmp_err1;n_d2=sigma*R(k)+i*sigma*R(k);%【瑞利噪声】y_d2=x_d+n_d

18、2;%receiver input d_est2=qpskdemod(y_d2);tmp_err2=sum(xor(d,d_est2);error_count2=error_count2+tmp_err2;end%simulation loop ends errors1(j)=error_count1;%store error count for plot errors2(j)=error_count2;end close(h)ber_sim1=errors1/(Nsymbols*2);%BER estimate ber_sim2=errors2/(Nsymbols*2);ber_theor=

19、berawgn(snrdB,psk,4,nondiff);%theoretical BER semilogy(snrdB,ber_theor,snrdB,ber_sim1,o,snrdB,ber_sim2,*);grid on;axis(snrdB_min snrdB_max 0.0001 1);xlabel(SNR in dB);ylabel(BER);legend(理论值,高斯噪声,瑞利噪声)=附录 6【8PSK任务代码】=clear all;clc;snrdB_min=-3;snrdB_max=8;%SNR(in dB)limits snrdB=snrdB_min:1:snrdB_max

20、;Nsymbols=input(Enter number of symbols:);snr=10.(snrdB/10);%convert from dB;h=waitbar(0,SNR Iteration);名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 9 页，共 13 页 -len_snr=length(snrdB);M=Nsymbols;%产生随机数U=hill(M,1,1,1);%均匀分布1 V=hill(M,1,2,3);%均匀分布2 W=hill(M,3,4,6);R=rayleigh(M,1,U);%瑞利分布X,Y=guss(M,R,U);%高斯分布for j=1:len_sn

21、r%increment SNR waitbar(j/len_snr)sigma=sqrt(1/(2*3*snr(j);%noise standard deviation error_count1=0;error_count2=0;for k=1:M%simulation loop begins d(1)=round(U(k);%data d(2)=round(V(k);d(3)=round(W(k);x_d=eipskmod(d);%发送端输出8PSK 调制n_d1=sigma*X(k)+i*sigma*X(k);%【高斯噪声】y_d1=x_d+n_d1;%receiver input d_e

22、st1=eipskdemod(y_d1);%收到 8PSK 解调tmp_err1=sum(xor(d,d_est1);%求和异或error_count1=error_count1+tmp_err1;%总误码率n_d2=sigma*R(k)+i*sigma*R(k);%【瑞利噪声】y_d2=x_d+n_d2;%receiver input d_est2=eipskdemod(y_d2);tmp_err2=sum(xor(d,d_est2);error_count2=error_count2+tmp_err2;end errors1(j)=error_count1;errors2(j)=error

23、_count2;end close(h)ber_sim1=errors1/(Nsymbols*3);%BER estimate ber_sim2=errors2/(Nsymbols*3);ber_theor=berawgn(snrdB,psk,8,nondiff);%theoretical BER semilogy(snrdB,ber_theor,snrdB,ber_sim1,o,snrdB,ber_sim2,*);grid on;axis(snrdB_min snrdB_max 0.0001 1);xlabel(SNR in dB);ylabel(BER);legend(理论值,高斯噪声,瑞

24、利噪声)=附录 7【16QAM 任务代码】=clear all;clc;snrdB_min=-3;snrdB_max=8;%SNR(in dB)limits snrdB=snrdB_min:1:snrdB_max;Nsymbols=input(Enter number of symbols:);snr=10.(snrdB/10);%convert from dB;h=waitbar(0,SNR Iteration);len_snr=length(snrdB);M=Nsymbols;%产生随机数名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 10 页，共 13 页 -U=hill(M,1,1,

25、1);%均匀分布1 V=hill(M,1,2,3);%均匀分布2 W=hill(M,3,4,6);N=hill(M,2,4,9);a=1;R=rayleigh(M,a,U);%瑞利分布X,Y=guss(M,R,U);%高斯分布for j=1:len_snr%increment SNR waitbar(j/len_snr)sigma=sqrt(10/(8*snr(j);%noise standard deviation error_count1=0;error_count2=0;for k=1:M%simulation loop begins d(1)=round(U(k);%data d(2)

26、=round(V(k);d(3)=round(W(k);d(4)=round(N(k);x_d=stqammod(d);%transmitter output n_d1=sigma*X(k)+i*sigma*X(k);%【高斯噪声】y_d1=x_d+n_d1;%receiver input d_est1=stqamdemod(y_d1);%16QAM 调制 tmp_err1=sum(xor(d,d_est1);error_count1=error_count1+tmp_err1;n_d2=sigma*R(k)+i*sigma*R(k);%【瑞利噪声】y_d2=x_d+n_d2;%receive

27、r input d_est2=stqamdemod(y_d2);tmp_err2=sum(xor(d,d_est2);error_count2=error_count2+tmp_err2;end%simulation loop ends errors1(j)=error_count1;%store error count for plot errors2(j)=error_count2;end close(h)ber_sim1=errors1/(Nsymbols*4);%BER estimate ber_sim2=errors2/(Nsymbols*4);ber_theor=berawgn(s

28、nrdB,qam,16);%theoretical BER semilogy(snrdB,ber_theor,snrdB,ber_sim1,o,snrdB,ber_sim2,*);grid on;axis(snrdB_min snrdB_max 0.0001 1);xlabel(SNR in dB);ylabel(BER);legend(理论值,高斯噪声,瑞利噪声)=附录 8【m 序列】【golden 序列】=【m 序列】function mseq=m_sequence(fb);n=length(fb);N=2n-1;register=zeros(1,n-1)1;mseq=register(n

29、);名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 11 页，共 13 页 -for i=2:N newregister=mod(sum(fb.*register),2);for j=2:n newregister(j)=register(j-1);end register=newregister;mseq(i)=register(n);end【golden 序列】function goldseq=gold_seq(fb1,fb2);mseq1=m_sequence(fb1);mseq2=m_sequence(fb2);N=2length(fb1)-1;for i=0:N-1 shift_m

30、seq2=mseq2(i+1:N)mseq2(1:i);goldseq(i+1,:)=mod(mseq1+shift_mseq2,2);end【主代码】clc;clear all;fbc1=0 1 0 0 1;fbc2=0 1 1 1 1;m_s=m_sequence(fbc1);%m 序列g_s=gold_seq(fbc1,fbc2);%golden 序列EbN0dB=0:3:30;errLimit=100;N=10;SF=31;%m 序列speed=m_s(1:SF);speed=1-2*speed;speed=sqrt(1/SF)*speed;for ii=1:length(EbN0dB

31、)errCount=0;totalN=0;sigma2(ii)=1/(2*(10(EbN0dB(ii)/10);while(errCounterrLimit)source=randint(1,N);trans=1-2*source;for k=1:length(source)trans2(k-1)*SF+1:k*SF)=trans(k)*speed;end%channel alpha1=abs(sqrt(0.5)*(randn()+i*randn();alpha2=abs(sqrt(0.5)*(randn()+i*randn();alpha3=abs(sqrt(0.5)*(randn()+i*

32、randn();b=alpha1 alpha2 zeros(1,10)alpha3;b=b./sqrt(sum(b.2);trans2=filter(b,1,trans2);receiver=trans2+sqrt(sigma2(ii)*randn(1,N*SF);for kk=1:length(source)demodata(kk)=sum(receiver(kk-1)*SF+1:kk*SF).*speed);end data=demodata0;temp=sum(abs(source-data);errCount=errCount+temp;totalN=totalN+N;end ber(

33、ii)=errCount/totalN;end ber;figure(1)semilogy(EbN0dB,ber,-o);xlabel(SNR in dB);ylabel(BER);legend(m 序列的扩频)hold on;%golden 序列speed=g_s(1:SF);speed=1-2*speed;speed=sqrt(1/SF)*speed;名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 12 页，共 13 页 -for ii=1:length(EbN0dB)errCount=0;totalN=0;sigma2(ii)=1/(2*(10(EbN0dB(ii)/10);while

34、(errCounterrLimit)source=randint(1,N);trans=1-2*source;for k=1:length(source)trans2(k-1)*SF+1:k*SF)=trans(k)*speed;end%channel alpha1=abs(sqrt(0.5)*(randn()+i*randn();alpha2=abs(sqrt(0.5)*(randn()+i*randn();alpha3=abs(sqrt(0.5)*(randn()+i*randn();b=alpha1 alpha2 zeros(1,10)alpha3;b=b./sqrt(sum(b.2);

35、trans2=filter(b,1,trans2);receiver=trans2+sqrt(sigma2(ii)*randn(1,N*SF);for kk=1:length(source)demodata(kk)=sum(receiver(kk-1)*SF+1:kk*SF).*speed);end data=demodata0;temp=sum(abs(source-data);errCount=errCount+temp;totalN=totalN+N;end ber(ii)=errCount/totalN;end ber;figure(2)semilogy(EbN0dB,ber,-*);xlabel(SNR in dB);ylabel(BER);legend(golden 序列的扩频)名师资料总结-精品资料欢迎下载-名师精心整理-第 13 页，共 13 页 -