基于MATLAB的模拟通信系统的设计.doc

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1、基于MATLAB的模拟通信系统的设计现代通信原理课程设计设计报告课题名称： 专业班级： 姓 名： 学 号： 起止时间: 2007.12.272008.01。13 重庆交通大学计算机与信息学院目 录一、课题内容.。1二、设计目的。.。1三、设计要求.。1四、实验条件。.。.。1五、系统设计.。.。.11。 通信系统的原理。.12. 所设计子系统的原理。.。.4六、详细设计与编码。.51。 设计方案。.。52. 编程工具的选择.。73. 编码与测试。74. 编码与调试过程.。.135. 运行结果及分析.。.。14七、设计心得。.21八、参考文献.。23一、课题内容基于MATLAB的模拟通信系统仿真

2、FM和DSB二、设计目的1、综合应用Matlab原理及应用、信号与系统、现代通信原理、无线通信原理及应用等多门课程知识,使学生建立通信系统的整体概念；2、培养学生系统设计与系统开发的思想；3、培养学生利用软件进行通信仿真的能力。三、设计要求1、每人一组，组内成员进行各自分工，分别完成不同子系统的详细功能；2、对通信系统有整体的较深入的理解，深入理解自己仿真部分的原理的基础，画出对应的通信子系统的原理框图；3、提出仿真方案；4、完成仿真软件的编制；5、仿真软件的演示；6、提交详细的设计报告。四、实验条件计算机、Matlab软件五、系统设计1通信系统的原理 通信系统的一般模型信息源发送设备信道接收

3、设备受信者噪声源通信系统的一般模型信息源:消息的生成者或来源；发送设备:将信源输出的信号变为适合信道传输的发射信号,且发送信号包含了原始信号的一切信息；信道：传输信号的通道，可以是有线的，也可以是无线的；噪声源：在信道中传输，噪声是绝不可避免的，噪声又可为加性噪声（线性的噪声）和乘性噪声（非线性的噪声），一般我们只考虑加性噪声；接收设备：从接收信号中提取我们所希望的信号,并将其转换成适合输出传感器的形式；受信者：消息接收者。在通信系统中，按信号参量的取值方式不同可把信号分为两类，即模拟信号和数字信号,再按照信道中传输信号的特征，来分为模拟通信系统和数字通信系统。下面分别来介绍模拟通信系统与数字

4、通信系统 模拟通信系统模型信息源调制器信道解调器受信者噪声源模拟通信系统调制器：将原始电信号变换成其频带适合信道传输的信号；解调器:在接收端将信道中传输的信号还原成原始的电信号。 数字通信系统模型信息源信道编码器基带脉冲生成器数字调制器信道数字解调器采样判决器信道译码器信源译码器受信者数字通信系统噪声源信源编码器信源编码/译码:主要完成A/D变换、数据压缩、加密等三部分功能；信道编码/译码:数据扩张，增加保镖,提高抗干扰能力等；基带脉冲生成器/抽样判决器:数字基带传输系统的重要部分；数字调制器/解调器： （1） 将数字基带信号的频谱搬移到信道的频带之内，以便于在信道中传输；（2) 便于对信道进

5、行频分复用,从而有效地利用信道的频率资源。数字解调是数字调制的反过程. 模拟通信系统与数字通信系统的比较模拟通信系统和数字通信系统各有自己的一些特点，但相对于模拟通信系统，数字通信系统有许多独特的优点，例如:数字通信系统抗噪能力强、便于加密、易复用也易压缩、易于集成化、便于用计算机处理数字信号、更适合多种数字业务，容易实现多网合一等。相应地，数字通信系统也有自己的缺点:它需要更宽的传输带宽和较复杂的同步系统等.2所设计子系统的原理我所设计的子系统是模拟通信系统，模拟通信系统的主要内容是研究不同信道条件下不同的调制解调方法。调制可以分为三类，即调幅（AM）、调频（FM)、调相(PM），其中调幅又

6、分为普通调幅(AM）、抑制载波的双边带调幅（DSB)、单边带调幅（SSB）。基带信号：(1）基带信号是由消息转化而来的原始模拟信号，它的频谱一般从零频附近开始，如语音信号为3003400Hz；（2)在实际通信系统中，基带信号一般含直流和低频成分，不宜直接传输，这就需要把基带信号变换成其频带适合在信道中传输的信号，并可在接收端进行反变换，完成这种变换和反变换作用的通常是调制器和解调器。已调信号：它有三个基本特征，即（1)携带有信息；（2)适合在信道中传输；(3）信号的频谱具有带通形式且中心频率远离零频，因而已调信号又称带通信号或频带信号.模拟通信的主要特点:l 简单、易于实现l 抗干扰能力差l

7、不易于保密通信l 设备不易于大规模集成l 不适应飞速发展的计算机通信的要求六、详细设计与编码1设计方案本次仿真用两种方法FM、DSB分别对模拟输入信号m(t）进行调制与解调,并对它们的仿真结果进行对比，现在分别对这两种仿真提出以下设计方案：（1）FM设计方案设调制信号为m(t)，载波信号为,u(t)为调制后的信号,为相角向量，dem为解调后的信号，则:调频器（幅度不变，只对相角进行调制）调制信号m(t)FM调制部分载波信号调制后的信号为：希尔伯特变换乘法器u(t)FM解调部分z=u(t)+i*x(t)x(t)与u(t)满足希尔伯特变换对得一复数向量提取相角并校正得实际上是z的正交微分器经过线性

8、变换恢复原信号，即解调信号dem（2）DSB设计方案设调制信号为m(t)，载波信号为，u(t)为调制后的信号，y为混频后的信号,DEM为调制后的频谱，dem为解调后的信号，则：u（t)=m(t)*c(t)U（f)=0。5M(ffc)+M(f+fc)y(t）=u（t)c(t）Y(f)=0。5M(f）+0。25M（f-2fc）+0.25M（f+2fc)DEM=M(f)dem=IFFTDEM调制信号DSB调制与解调乘法器频谱上的低通滤波器乘法器载波信号c (t)u(t)FFT混频信号m(t)y(t)Y(f)IFFTDEM解调信号demdem=real(ifft(DEM)*fs2编程工具的选择本仿真所

9、用的工具软件是MATLAB7.0。该软件的功能强大,最擅长矩阵处理，并在系统仿真、数字信号处理、图形图像分析、数理统计、通信及自动控制领域得到广泛应用，特别是MATLAB中Simulink在通信上的应用,它可以用来仿真完整的通信系统，同时MATLAB内部有许多与通信有关的函数，这样程序编写方便,也便于观察波形特征.3编码与测试（1)FM主函数fm。mfm。m%频率调制与解调的Matlab演示源程序可以任意改原调制信号函数m(t）本例调制信号为m(t）=sinc(100t）echo offclose allclct0=0。2; 信号的持续时间，用来定义时间向量ts=0.001; %抽样间隔fs=

10、1/ts； %抽样频率*fc=300； %载波频率，fc可以任意改变%*t=t0/2:ts：t0/2; %时间向量kf=100; %偏差常数df=0.25; %所需的频率分辨率，用在求傅里叶变换时，它表示FFT的最小频率间隔*m=sinc(100*t）; %调制信号,m(t）可以任意更改%*求信号m(t)的积分,这是对离散信号求积分的好方法int_m(1)=0；for i=1：length(t)-1 int_m（i+1）=int_m(i)+m(i）ts;end*M,m，df1=fftseq(m,ts，df）; %对调制信号m（t)求傅里叶变换M=M/fs； %缩放，便于在频谱图上整体观察f=0

11、:df1：df1*(length(m)1）-fs/2； %时间向量对应的频率向量u=cos（2*pifc*t+2*pikfint_m)； 调制后的信号U，u,df1=fftseq（u,ts,df）； 对调制后的信号u求傅里叶变换U=U/fs; 缩放*%法一：不调用子程序env_phas和loweq，直接在主程序中表示t1=0：ts：ts（length(u）1）；%z=hilbert(u)；%yq =z。*exp(j*2*pi*fc*t1）；dem =（1/(2pi*kf)）diff(unwrap（angle（yq）)fs);%*%*%法二:通过调用子程序env_phas和loweq来实现解调功

12、能v，phase=env_phas(u,ts,fc)； 解调，求出u的相位phi=unwrap(phase);%校正相位角，使相位在整体上连续,便于后面对该相位角求导dem=（1/（2pikf）)*(diff(phi)fs); 对校正后的相位求导 再经一些线性变换来恢复原调制信号 乘以fs是为了恢复原信号，因为前面使用了缩放 * disp(按任意键可以看到原调制信号和已调信号的曲线)pausefigure（1）subplot（2,1,1）plot（t，m（1:length（t）)）%现在的m信号是重新构建的信号， %因为在对m求傅里叶变换时m=m，zeros（1，nn2）xlabel（时间t)

13、title(原调制信号的时域图)subplot（2,1，2)plot（t，u（1：length(t)）)xlabel(时间t）title(已调信号的时域图）disp（按任意键可以看到原调制信号和已调信号的在频域内的图形）pausefigure（2)subplot（2,1，1）plot（f，abs（fftshift(M）)%fftshift：将FFT中的DC分量移到频谱中心xlabel（频率f）title（原调制信号的频谱图）subplot（2，1,2）plot（f,abs（fftshift（U）)）xlabel(频率f)title（已调信号的频谱图)disp（按任意键可以看到在无噪声情况下的原

14、调制信号的波形和解调信号的输出情况）pausefigure(3）subplot（2，1,1）plot（t,m(1：length(t)xlabel(时间t）title(原调制信号的时域图)subplot（2，1，2)plot(t,dem(1:length（t)）xlabel(时间t）title(解调后信号的时域波形）（2）DSB主函数dsb.m%dsb。m%双边带调制与解调的Matlab演示源程序可以任意改原调制信号函数m(t)%本例调制信号为m(t）=sinc（100t)echo offclose allclct0=0.2; %信号的持续时间，用来定义时间向量ts=0.001; %抽样间隔fs

15、=1/ts； %抽样频率%*fc=300； %载波频率,fc可以任意改变%*t=-t0/2:ts：t0/2； %时间向量df=0.25； %所需的频率分辨率*m=sinc(100t）; 调制信号，m(t）可以任意更改%*c=cos(2*pifc。*t）; 载波信号函数,照原理上它也可以任意更改 u=m。*c； 已调信号y=u.c; %混频信号，用来提取原调制信号的频率M,m，df1=fftseq(m,ts,df); %对调制信号m（t)求傅里叶变换M=M/fs; 缩放,便于在频谱图上整体观察 U,u,df1=fftseq(u，ts，df）； 对调制后的信号u求傅里叶变换 U=U/fs; %缩放

16、 Y,y，df1=fftseq(y,ts,df); %对混频后的信号y求傅里叶变Y=Y/fs; %缩放%*以下这段程序是专门用来构建在频谱上的滤波器的方法f_cutoff=150； 滤波器的截止频率 n_cutoff=floor（150/df1）; % 设计的滤波器的带宽f=0:df1：df1*(length(y）1)fs/2； %频率分量H=zeros(size（f）； 构建滤波器的步骤之一H(1:n_cutoff)=2*ones（1，n_cutoff）； 构建滤波器的步骤之一H(length（f)-n_cutoff+1：length（f）=2*ones（1，n_cutoff）；滤波器的频带

17、函数%*DEM=H.*Y; 经过滤波器后输出信号的频谱 dem=real(ifft(DEM）*fs； %ifft为傅里叶反变换函数，滤波器的输出解调信号 乘以fs是为了恢复原信号,因为前面使用了缩放disp(按任意键可看到混频的效果)pause figure(1）subplot（3,1,1）plot(f,fftshift（abs（M）%fftshift：将FFT中的DC分量移到频谱中心title（原调制信号的频谱图)xlabel（频率f)subplot（3,1，2)plot（f,fftshift(abs(U）)title(已调信号的频谱图)xlabel(频率f）subplot（3,1,3)pl

18、ot(f，fftshift(abs(Y）)title(混频信号的频谱图)xlabel(频率f)disp(按任意键可看到混频器输出的波形的频谱效果）pause figure(2）subplot(3,1，1）plot(f,fftshift（abs（Y）)title（混频信号的频谱图)xlabel（频率f）subplot(3,1,2)plot(f,fftshift(abs(H)title（低通滤波器的频谱图）xlabel(频率f)subplot(3,1，3）plot(f,fftshift（abs(DEM）)）title(混频信号通过滤波器后的信号的频谱图)xlabel(频率f）disp（按任意键可看

19、到原调制信号和接受信号频谱的比较）pause figure(3）subplot（2，1，1)plot(f，fftshift(abs（M）)title（原调制信号的频谱图）xlabel（频率f）subplot(2,1，2)plot(f，fftshift（abs(DEM）title(混频信号通过滤波器后的信号的频谱图)xlabel(频率f）disp（按任意键可看到原调制信号和解调器输出信号对比）pause figure(4）subplot(2,1，1）plot(t,m(1:length（t）)title(原调制信号的时域图）xlabel（时间t）subplot（2，1,2）plot（t,dem（1

20、:length(t)）)title(解调后信号的时域图）xlabel(时间t)（3）FM及DSB中都所用到的子函数fftseq.m%求傅里叶变换的子函数function M,m，df=fftseq（m,ts,df）fs=1/ts;if nargin=2 nargin为输入参量的个数 n1=0；else n1=fs/df;endn2=length（m)；n=2（max(nextpow2（n1),nextpow2(n2)）;nextpow2（n)取n最接近的较大2次幂M=fft（m,n）；M为信号m的傅里叶变换，n为快速傅里叶变换的点数，及为基n-FFT变换m=m，zeros(1,nn2）；构建新

21、的m信号df=fs/n； 重新定义频率分辨率(4）FM中所用到的子函数env_phas。m求信号相角的子函数，这是调频、调相都要用到的方法function v,phi=env_phas（x，ts，f0)if nargout=2 nargout为输出变量的个数 z=loweq（x,ts,f0)；产生调制信号的正交分量 phi=angle(z); %angle是对一个复数求相角的函数endv=abs(hilbert(x）；%abs用来求复数hilbert（x）的模（5）FM中所用到的子函数loweq.m%产生调制信号的正交分量function x1=loweq(x，ts,f0)t=0:ts：ts（

22、length(x）-1）;z=hilbert（x)；希尔伯特变换对的利用-通过实部来求虚部x1=z。*exp(j*2pi*f0t)； 产生信号z的正交分量, %并将z信号与它的正交分量加在一起4编码与调试过程由于通过查阅参考书及网上资料，我所编写的这两种程序基本上不存在语法上的错误,只是要求对程序进行仔细阅读及理解，并在一些地方进行必要改写，且加入我自己的思想,使这两种程序更容易理解.通过查阅资料，我了解了以下一些有用的与通信有关的名词及关键的MATLAB函数：频率分辨率:在某抽样点数条件下FFT所表示的最小频率间隔；希尔伯特变换对：这是任何因果性系统的系统函数具有的重要特征实部与虚部满足希尔

23、伯特变换对,即可用实部（或虚部)来求它希尔伯特变换的虚部；fft（)：快速傅里叶函数;angle()：求一复数向量的相位角；unwrap（):相位校正函数，按弧度展开，大于pi的则变为2pi的补角，目的是使相位在整体上大致连续,便于后续求导；nextpow2（n):取n最接近的较大2次幂,如：512n1024，则nextpow2(n）=10；hilbert():希尔伯特变换函数；ifft（）：快速傅里叶变换的反变换函数,通过频谱函数求原时间序列函数；fftshift(）:将fft中的DC分量移到频谱中心上。5运行结果及分析编完程序经检查无误后，运行程序得结果如下:(1)FM运行结果及分析按任意

24、键可以看到原调制信号和已调信号的曲线由于FM调制的幅度与载波幅度一致，且载波幅度为1，所以已调信号的幅度也为1，但已调信号的相角随m(t)的幅值的变化而变化，故已调信号中间频率要大一些（但此图分辨不太清楚，在MATLAB上能明显观察出来).按任意键可以看到原调制信号和已调信号的在频域内的图形上部分是抽样脉冲信号sinc（100t)的频谱图，这大体上复合实际的频谱图形；下部分是已调信号的频谱，它实际上还是余弦信号的频谱，故主要变现为一冲激函数，且中心频率为fc=300，当然还有其他频谱的叠加。按任意键可以看到在无噪声情况下的原调制信号的波形和解调信号的输出情况这是原信号与解调后信号的对比。从这两

25、个图可以看出,它能较完整的恢复原信号，特别是原信号的基波分量,因此这种FM调制与解调方法具有可行性。（2）DSB运行结果及分析按任意键可看到混频的效果、DSB已调信号的带宽是原调制信号带宽的2倍；、仔细观察这三种频谱图的幅值，它们的变化是因为:原信号频谱为：M（f）已调信号频谱为：U(f)=0.5M(f-fc）+M(f+fc）混频信号频谱为:Y(f)=0.5M(f)+0。25M（f-2fc）+0。25M(f+2fc）、再来观察它们的中心频率：已调信号频谱的中心频率为fc=300混频信号除在原点外的中心频率理论上应为2fc=600,但实际上为400，这是一个值得探讨的问题.但是,改变载波信号的频

26、率时，又得出了不同结果，如：当fc=200时，混频的效果图为此时,混频后信号频谱的中心频率为2fc=400又当fc=400时，混频的效果图为此时,混频后信号频谱的中心频率为200因此,我认为它们的变化有以下规律:当fc=250时，混频后信号频谱的中心频率满足2fs;当fc250时，混频后信号频谱的中心频率满足2fs-500；那是因为我们早已规定好了频率范围为500 500,超出250这一范围的都按它与500的绝对值进行处理。按任意键可看到混频器输出的波形的频谱效果我们定义的频谱低通滤波器的带宽为150，混频信号经过它后,其频带范围也只限于这一范围内。还有，该低通滤波器频谱幅度值为2，这是为准确

27、恢复原信号做铺垫的，因为原混频信号频谱的幅度值为M(f)的0.5倍。按任意键可看到原调制信号和接受信号频谱的比较从图上可以看出，调制信号频谱与解调信号频谱基本上一致。按任意键可看到原调制信号和解调器输出信号对比由于解调信号的频谱与原调制信号频谱基本上一致,故经过傅里叶反变换后的模拟信号也基本上与原调制信号一致，因此这种DSB调制与解调方法也具有可行性.(3）两种方法的对比对同一调制信号进行两种不同方法的调制与解调，都得到了与原调制信号大致相同的解调信号，这说明模拟调制与解调的方法的多样性,但从解调信号的恢复性来看,DSB调制与解调的效果要比FM好一些.七、设计心得通过本次系统仿真实验，我对模拟

28、系统仿真的方法、原理及仿真算法有了较详细的了解，从实际操作中对通信系统概念的理解更加深刻，基本上掌握了模拟信号调制与解调的两种基本方法-DSB、FM，进而也可由它们的仿真方法及过程来对AM、SSB及PM提出类似的仿真设计方案，因为模拟信号调制与解调的仿真方法都有许多共性，即要么调幅（抑制载波SSB、DSB与非抑制载波AM），要么调相角（分为调频FM与调相PM），并且都要从时域和频域两个方面来研究它，这就必须要用到傅里叶变换和其它一些DSP知识，因此数字信号处理与通信原理是相通的。FM调制与解调是幅度不变，相角随调制信号大小的变化而变化，最后通过提取相角并对它求导得出解调信号;DSB是在接收端采

29、用混频技术,再通过一低通滤波器，得到含有原调制信号频谱的分量，最后通过傅里叶反变换得到解调信号.模拟信号之所以要进行调制与解调，那是因为基带信号一般都含直流和低频成分,不宜直接传输，这就需要把基带信号变换成其频带适合在信道中传输的信号,并可在接收端进行反变换-解调。为了进行有效传输，一般要求载波频率要远大于原调制信号的频率，但在该模拟系统仿真中，我们把信道当成的是理想信道，忽略了信道中的噪声，因此该仿真中载波频率可以随便定义（合理就行）.虽然这是一个模拟信号仿真系统,但在计算机中是用数字化方法处理的，因为计算机本身就只能处理离散的数据,因此该仿真系统中还定义了采样频率fs，且fs尽量要大一些。

30、在这次通信系统仿真中，我对MATLAB的功能有了更深入的认识,懂得了一些新的、重要的MATLAB函数的功能，提高了MATLAB程序阅读、分析能力(我认为首先关键是要读懂程序,然后提炼该程序所用到的实际通信原理,再与课本上的通信传输理论进行对比，最后对该原理加以理解及应用）。在程序运行及调试中，通过改变参数ts、f0、fc的值,及改变输入的调制信号或载波信号,可以对任意输入信号进行调制与解调，这使得该调制与解调方法有广泛的应用。为什么载波都选择余弦信号呢？我的理解是:载波信号必是一个周期信号，而由级数可知，任何周期函数都可写成三角级数的组合形式,则说明载波信号实质上还是许多正、余弦的叠加在发挥作

31、用，故直接就取载波信号为余弦信号，这样既直接又方便.程序的改进1：可以尝试修改调制信号、载波信号的形式，再来观察调制与解调结果。程序的改进2：给通信信道加一高斯白噪声e(t),只考虑加性噪声，则接收端所收到的信号为u（t）+e(t)，然后用同样的方法进行解调，只不过可能要重新设置参数ts、f0、fc的值。八、参考文献1。郑君里,杨为理等。信号与系统.高等教育出版社.2006年12月2。赵健，李勇.数字信号处理。清华大学出版社.2007年2月3。阳昌汉,谢红等.高频电子线路.高等教育出版社。2007年4月4。王福昌，熊兆飞等.通信原理。清华大学出版社。2006年9月5。王立宁，乐光新等.Matlab与通信仿真。人民邮电出版社。1999年5月26