通信系统综合设计与实践
2013年 6 月 2 日
基于matlab载波同步仿真
摘要
从载波相位调制解调原理出发,理论分析了载波频率漂移对解调结果的影响.通过对解调公式的推导及分析,给出了频率漂移对解调结果影响的公式.结果表明,当混频基频信号的频率与载波频率存在微小频差时,解调结果将出现低频调制,严重影响解调效果;仿真及实验验证结果与理论分析完全吻合.
关键词：载波相位调制解调
目录
摘要 ......................................................................................... 错误！未定义书签。第一章概述. (3)
一课题内容 (3)
二设计目的 (3)
三设计要求 (3)
四开发工具 (3)
第二章系统理论设计 (4)
一振幅调制产生原理 (4)
二调幅电路方案分析 (4)
三信号解调思路 (4)
第三章 matlab仿真 (5)
一载波信号与调制信号分析 (5)
二设计FIR数字低通滤波器 (7)
三 AM解调 (9)
四结果分析 (15)
4心得体会 (15)
5致谢 (16)
6参考文献 (16)
第一章概述
一课题内容
1.设计AM信号实现的Matlab程序，输出调制信号、载波信号以及已调信号波形以及频谱图，并改变参数观察信号变化情况，进行实验分析。
2.设计AM信号解调实现的Matlab程序，输出并观察解调信号波形，分析实验现象。
二设计目的
1.掌握振幅调制和解调原理。
2.学会Matlab仿真软件在振幅调制和解调中的应用。
3.掌握参数设置方法和性能分析方法。
4.通过实验中波形的变换，学会分析实验现象。
三设计要求
利用Matlab软件进行振幅调制和解调程序设计，输出显示调制信号、载波信号以及已调信号波形，并输出显示三种信号频谱图。对产生波形进行分析，并通过参数的改变，观察波形变化，分析实验现象。
四开发工具
计算机、Matlab软件、相关资料
第二章 系统理论设计
一 振幅调制产生原理
所谓调制，就是在传送信号的一方将所要传送的信号附加在高频振荡上，再由天线发射出去。这里高频振荡波就是携带信号的运载工具，也叫载波。振幅调制，就是由调制信号去控制高频载波的振幅，直至随调制信号做线性变化。全调幅或常规调幅，简称为调幅（AM ）。在频域中已调波频谱是基带调制信号频谱的线性位移；在时域中，已调波包络与调制信号波形呈线性关系。
设正弦载波为 )cos()(0?ω+=t A t c c
式中，A 为载波幅度；c ω为载波角频率；0?为载波初始相位(通常假设0?=0).
调制信号（基带信号）为)(t m 。根据调制的定义，振幅调制信号（已调信号） 一般可以表示为 )cos()()(t t Am t s c m ω=
设调制信号)(t m 的频谱为)(ωM ，则已调信号)(t s m 的频谱)(ωm S ：
)]()([2
)(c c m M M A
S ωωωωω-++=
二 调幅电路方案分析
标准调幅波（AM ）产生原理 ：调制信号是只来来自信源的调制信号（基带信号），这些信号可以是模拟的，可也以是数字的。为首调制的高频振荡信号可称为载波，它可以是正弦波，亦可以是非正弦波(如周期性脉冲序列)。载波由高频信号源直接产生即可，然后经过高频功率放大器进行放大，作为调幅波的载波，调制信号由低频信号源直接产生，二者经过乘法器后即可产生双边带的调幅波。 设载波信号的表达式为t c ωcos ，调制信号的表达式为
t A t m m m ωcos )(= ，则调幅信号的表达式为t t m A t s
c AM
ωcos )]([)(0+=
图5.1 标准调幅波示意图 三 信号解调思路
从高频已调信号中恢复出调制信号的过程称为解调，又称为检波。对于振幅调制信号，解调就是从它的幅度变化上提取调制信号的过程。解调是调制的逆过
)
(t m )
(t
程。可利用乘积型同步检波器实现振幅的解调，让已调信号与本地恢复载波信号相乘并通过低通滤波可获得解调信号。
第三章 matlab仿真
一载波信号与调制信号分析
t=-1:0.00001:1;
A0=10; %载波信号振幅
f=6000; %载波信号频率
w0=f*pi;
Uc=A0*cos(w0*t); %载波信号
figure(1);
subplot(2,1,1);
plot(t,Uc);
title('载频信号波形');
axis([0,0.01,-15,15]);
subplot(2,1,2);
Y1=fft(Uc); %对载波信号进行傅里叶变换
plot(abs(Y1));title('载波信号频谱');
axis([5800,6200,0,1000000]);
载频信号波形
00.0010.0020.0030.0040.0050.0060.0070.0080.0090.01
5载波信号频谱
580058505900595060006050610061506200
图6.1载波信号
% ======================调制信号==============================
t=-1:0.00001:1;
A1=5; %调制信号振幅 f=6000; %载波信号频率 w0=f*pi;
mes=A1*cos(0.001*w0*t); %调制信号 subplot(2,1,1); plot(t,mes);
xlabel('t'),title('调制信号'); subplot(2,1,2);
Y2=fft(mes); % 对调制信号进行傅里叶变换 plot(abs(Y2));
title('调制信号频谱');
axis([198000,202000,0,1000000]);
-1-0.8
-0.6-0.4-0.2
00.20.40.60.81
t
调制信号
1.98
1.985 1.99 1.9952
2.005 2.01 2.015 2.02x 10
5
5
调制信号频谱
如图6.2调制信号
% =======================AM 已调信号=========================
t=-1:0.00001:1;
A0=10; %载波信号振幅 A1=5; %调制信号振幅 A2=3; %已调信号振幅 f=3000; %载波信号频率 w0=2*f*pi;
m=0.15; %调制度
mes=A1*cos(0.001*w0*t); %消调制信号
Uam=A2*(1+m*mes).*cos((w0).*t); %AM 已调信号 subplot(2,1,1); plot(t,Uam); grid on;
title('AM 调制信号波形'); subplot(2,1,2);
Y3=fft(Uam); % 对AM 已调信号进行傅里叶变换 plot(abs(Y3)),grid;
title('AM 调制信号频谱'); axis([5950,6050,0,500000]);
-1
-0.8
-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81
AM 调制信号波形
5950
5960597059805990600060106020
603060406050
5
AM 调制信号频谱
如图6.3AM 已调信号
二 设计FIR 数字低通滤波器
FIR 滤波器比鞥采用间接法，常用的方法有窗函数法、频率采样法和切比雪夫等波纹逼近法。对于线性相位滤波器，经常采用FIR 滤波器。
对于数字高通、带通滤波器的设计，通用方法为双线性变换法。可以借助于模拟滤波器的频率转换设计一个所需类型的过渡模拟滤波器，再经过双线性变换将其转换策划那个所需的数字滤波器。具体设计步骤如下：
（1）确定所需类型数字滤波器的技术指标。
（2）将所需类型数字滤波器的边界频率转换成相应的模拟滤波器的边界频率，转换公式为Ω=2/T tan(0.5ω)
(3)将相应类型的模拟滤波器技术指标转换成模拟低通滤波器技术指标。 （4）设计模拟低通滤波器。
（5）通过频率变换将模拟低通转换成相应类型的过渡模拟滤波器。 （6）采用双线性变换法将相应类型的过渡模拟滤波器转换成所需类型的数字滤波器。
我们知道，脉冲响应不变法的主要缺点是会产生频谱混叠现象，使数字滤波器的频响偏离模拟滤波器的频响特性。为了克服之一缺点，可以采用双线性变换法。下面我们介绍用窗函数法设计FIR滤波器的步骤。如下：（1）根据对阻带衰减及过渡带的指标要求，选择串窗数类型（矩形窗、三角窗、汉宁窗、哈明窗、凯塞窗等），并估计窗口长度N。先按照阻带衰减选择窗函数类型。原则是在保证阻带衰减满足要求的情况下，尽量选择主瓣的窗函数。
（2）构造希望逼近的频率响应函数。
（3）计算h(n).。
（4）加窗得到设计结果。
低通滤波器的性能指标：通带边界频率fp=300Hz，阻带截止频率fc=320Hz，阻带最小衰减As=100db , 通带最大衰减Ap=1dB
在Matlab中，可以利用函数fir1设计FIR滤波器，利用函数butter,cheby1和ellip设计IIR滤波器，利用Matlab中的函数freqz画出各步步器的频率响应。hn=fir1(M，wc，window)，可以指定窗函数向量window。如果缺省window参数，则fir1默认为哈明窗。其中可选的窗函数有Rectangular Barlrtt Hamming Hann Blackman窗，其相应的都有实现函数。
MATLAB信号处理工具箱函数buttp buttor butter是巴特沃斯滤波器设计函数，其有5种调用格式，本课程设计中用到的是[N,wc]=butter(N,wc,Rp,As,’s’),该格式用于计算巴特沃斯模拟滤波器的阶数N和3dB截止频率wc。
MATLAB信号处理工具箱函数cheblap,cheblord和cheeby1是切比雪夫I型滤波器设计函数。我们用到的是cheeby1函数，其调用格式如下：
[B,A]=cheby1(N,Rp,wpo,’ftypr’)
[B,A]=cheby1(N,Rp,wpo,’ftypr’,’s’)
函数butter,cheby1和ellip设计IIR滤波器时都是默认的双线性变换法，所以在设计滤波器时只需要代入相应的实现函数即可。下面我们将给出FIR数字滤波器的主要程序。
%=========================FIR低通滤波器======================= Ft=2000; %采样频率
fpts=[100 120]; %通带边界频率fp=100Hz，阻带截止频率fs=120Hz
mag=[1 0];
dev=[0.01 0.05]; %通带波动1%，阻带波动5%
[n21,wn21,beta,ftype]=kaiserord(fpts,mag,dev,Ft);%kaiserord估计采用凯塞窗设计的FIR滤波器的参数
b21=fir1(n21,wn21,Kaiser(n21+1,beta)); %由fir1设计滤波器
[h,w]=freqz(b21,1); %得到频率响应
plot(w/pi,abs(h));
grid on
title('FIR低通滤波器');
FIR低通滤波器
00.10.20.30.40.50.60.70.80.91
如图6.6 FIR低通滤波器
三 AM解调
t=-1:0.00001:1;
A0=10; %载波信号振幅
A1=5; %调制信号振幅
A2=3; %已调信号振幅
f=3000; %载波信号频率
w0=2*f*pi;
m=0.15; %调制度
k=0.5 ; %DSB 前面的系数
mes=A1*cos(0.001*w0*t); %调制信号
Uam=A2*(1+m*mes).*cos((w0).*t); %AM 已调信号
Dam=Uam.*cos(w0*t); %对AM调制信号进行解调
subplot(2,1,1);
plot(t,Dam); grid on;
title('滤波前AM 解调信号波形'); subplot(2,1,2);
Y5=fft(Dam); % 对AM 解调信号进行傅里叶变换 plot(abs(Y5)),grid;
title('滤波前AM 解调信号频谱'); axis([187960,188040,0,200000]);
-1-0.8
-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81
滤波前AM 解调信号波形
1.8796
1.8797 1.8798 1.8799 1.88 1.8801 1.8802
1.8803 1.8804x 10
5
5
滤波前AM 解调信号频谱
如图6.7 AM 解调信号
%=======================AM 解调信号FIR 滤波=================
t=-1:0.00001:1;
A0=10; %载波信号振幅 A1=5; %调制信号振幅
A2=3; %已调信号振幅 f=6000; %载波信号频率 w0=f*pi;
m=0.15; %调制度
Uc=A0.*cos(w0*t); %载波信号 subplot(5,2,1); plot(t,Uc);
title('载波信号'); axis([0,0.01,-15,15]);
T1=fft(Uc); %傅里叶变换 subplot(5,2,2); plot(abs(T1));
title('载波信号频谱');
axis([5800,6200,0,1000000]);
mes=A1*cos(0.001*w0*t); %调制信号
subplot(5,2,3);
plot(t,mes);
title('调制信号');
T2=fft(mes);
subplot(5,2,4);
plot(abs(T2));
title('调制信号频谱');
axis([198000,202000,0,2000000]);
Uam=A2*(1+m*mes).*cos((w0).*t); %AM 已调信号
subplot(5,2,5);
plot(t,Uam);
title('已调信号');
T3=fft(Uam);
subplot(5,2,6);
plot(abs(T3));
title('已调信号频谱');
axis([5950,6050,0,500000]);
Dam=Uam.*cos(w0*t); %对AM已调信号进行解调subplot(5,2,7);
plot(t,Dam);
title('滤波前的AM解调信号波形');
T4=fft(Dam); %求AM信号的频谱
subplot(5,2,8);
plot(abs(T4));
title('滤波前的AM解调信号频谱');
axis([187960,188040,0,200000]);
z21=fftfilt(b21,Dam); %FIR低通滤波
subplot(5,2,9);
plot(t,z21,'r');
title('滤波后的AM解调信号波形');
T5=fft(z21); %求AM信号的频谱
subplot(5,2,10);
plot(abs(T5),'r');
title('滤波后的AM解调信号频谱');
axis([198000,202000,0,200000]);
00.0010.0020.0030.0040.0050.0060.0070.0080.0090.01
载波信号
58005850590059506000605061006150
6200
5
载波信号频谱
-1-0.8-0.6-0.4-0.2
00.2
0.4
0.6
0.8
1
调制信号
1.98
1.985 1.99 1.9952
2.005 2.01 2.015 2.02x 10
5
6
调制信号频谱
-1-0.8-0.6-0.4-0.2
0.2
0.4
0.6
0.8
1
已调信号
5950596059705980599060006010
60206030604060505
已调信号频谱
-1
-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.81
滤波前的AM 解调信号波形
1.8796 1.8797 1.8798 1.8799 1.88 1.8801
1.8802 1.8803 1.8804
x 10
5
5
滤波前的AM 解调信号频谱
-1
-0.8-0.6-0.4-0.200.20.40.60.8
1
滤波后的AM 解调信号波形
1.98
1.985 1.99 1.9952
2.005
2.01 2.015 2.02x 10
5
5
滤波后的AM 解调信号频谱
如图6.9 AM 解调信号FIR 低通滤波
%=======================AM 解调信号FIR 滤波======加噪==========
t=-1:0.00001:1;
A0=10; %载波信号振幅 A1=5; %调制信号振幅 A2=3; %已调信号振幅
f=6000; %载波信号频率 w0=f*pi;
m=0.15; %调制度
Uc=A0.*cos(w0*t); %载波信号 subplot(5,2,1);
plot(t,Uc);
title('载波信号');
axis([0,0.01,-15,15]);
T1=fft(Uc); %傅里叶变换
subplot(5,2,2);
plot(abs(T1));
title('载波信号频谱');
axis([5800,6200,0,1000000]);
mes=A1*cos(0.001*w0*t); %调制信号
subplot(5,2,3);
plot(t,mes);
title('调制信号');
T2=fft(mes);
subplot(5,2,4);
plot(abs(T2));
title('调制信号频谱');
axis([198000,202000,0,2000000]);
Uam1=A2*(1+m*mes).*cos((w0).*t); %AM 已调信号
subplot(5,2,5);
plot(t,Uam1);
title('已调信号');
T3=fft(Uam1);
subplot(5,2,6);
plot(abs(T3));
title('已调信号频谱');
axis([5950,6050,0,500000]);
sn1=20; %信噪比
db1=A1^2/(2*(10^(sn1/10))); %计算对应噪声方差n1=sqrt(db1)*randn(size(t)); %生成高斯白噪声Uam=n1+Uam1;
Dam=Uam.*cos(w0*t); %对AM已调信号进行解调subplot(5,2,7);
plot(t,Dam);
title('滤波前的AM解调信号波形');
T4=fft(Dam); %求AM信号的频谱
subplot(5,2,8);
plot(abs(T4));
title('滤波前的AM解调信号频谱');
axis([187960,188040,0,200000]);
z21=fftfilt(b21,Dam); %FIR 低通滤波 subplot(5,2,9);
plot(t,z21,'r');
title('滤波后的AM 解调信号波形');
T5=fft(z21); %求AM 信号的频谱 subplot(5,2,10); plot(abs(T5),'r');
title('滤波后的AM 解调信号频谱'); axis([198000,202000,0,200000]);
0.005
0.01
载波信号
5800
5900
6000
6100
6200
0510x 10
5
载波信号频谱-1
-0.5
00.5
1-50
5调制信号
1.98
1.99
2
2.01
2.02x 10
5
012x 10
6
调制信号频谱-1
-0.5
0.5
1
-100
10已调信号
5950
6000
6050
05x 10
5
已调信号频谱
-1
-0.5
0.5
1
-100
10滤波前的AM 解调信号波形 1.87961.8798 1.88 1.88021.8804x 10
5
12x 10
5滤波前的AM 解调信号频谱-1
-0.5
0.5
1
-5
5滤波后的AM 解调信号波形 1.98
1.992
2.01 2.02x 10
5
012x 10
5
滤波后的AM 解调信号频谱
四结果分析
本设计圆满的完成了对AM信号实现调制与解调，与课题的要求十分相符；也较好的完成了对AM信号的时域分析，通过fft变换，得出了调制信号和解调信号的频谱图；在滤波这一部分，课题主要是从巴特沃斯滤波器入手来设计低通滤波器等入手，实现了预期的滤波效果。在设计FIR低通滤波器的时候，通带边界频率设定为载波信号频率Fp=f，阻带截止频率Fs=f+20,采样频率Ft=8f；在设计IIR 低通滤波器的时候，通带边界频率设定为Fp=f-50，阻带截止频率Fs=f，采样频率Ft=10f。这样设定后，在改变载波信号频率的时候就有可能使滤波器无法进行正常的滤波，从而得不到正确的结果。载波频率f可以选的高一些，在设计的时候时间采样t的间隔就要大一些。
4 心得体会
调制与解调技术是通信电子线路课程中一个重要的环节，也是实现通信必不可少的一门技术，也是通信专业学生必须掌握的一门技术。课题在这里是把要处理的信号当做一种特殊的信号，即一种“复杂向量”来看待。也就是说，课题更多的还是体现了数字信号处理技术。从课题的中心来看，课题“基于Matlab的AM-DSB调制系统仿真”是希望将AM-DSB调制与解调技术应用于某一实际领域，这里就是指对信号进行调制。作为存储于计算机中的调制信号，其本身就是离散化了的向量，我们只需将这些离散的量提取出来，就可以对其进行处理了。这一过程的实现，用到了处理数字信号的强有力工具MATLAB。通过MATLAB里几个命令函数的调用，很轻易的在调制信号与载波信号的理论之间搭了一座桥。
课题的特色在于它将调制信号看作一个向量，于是就把调制信号数字化了。那么，就可以完全利用数字信号处理和通信电子线路的知识来解决AM—DSB调制问题。我们可以像给一般信号做频谱分析一样，来对调制信号做频谱分析，也可以较容易的用数字滤波器来对解调信号进行滤波处理。通过比较AM—DSB调制与解调前后，调制信号的频谱和时域，能明显的感觉到AM—DSB调制后AM—DSB解调与原始的调制信号有明显的不同,设计部同的滤波器得到的结果页是不同的，通过仿真可以看到FIR低通滤波器要比IIR低通滤波器要滤的好。由此可见，调制信号主要分布在低频段，而载波信号主要分布在高频段。
5致谢
感谢老师给予我们这样一次机会，能够独立地完成一个课程设计，并在这个过程当中，给予我们各种方便，使我们在这学期快要结束的时候，能够将学到的知识应用到践中，增强了我们实践操作和动手应用能力，提高了独立思考的能力。也感谢老师和同学给自己的指导和帮助，正是由于他们，我才能在各方面取得显著的进步，在此向他们表示我由衷的谢意。最后，我要向百忙之中抽时间对本文进行审阅，评议和参与本人论文答辩的老师表示感谢。
6参考文献
[1]樊昌信等. 通信原理（第6版）[M]. 国防工业出版社，2008.3
[2]John G. proakis等著, 刘树棠译. 现代通信系统(Matlab版)（第1版）[M], 西安交通大学出版社,
[3]唐向宏等著.MATLAB及在电子信息类课程中的应用,电子工业出版社，2008年6月
通信系统仿真设计实训报告1.课题名称：基于MATLAB 的QPSK系统仿真设计与实现 学生学号： 学生姓名： 所在班级： 任课教师： 2016年10月25日
目录 1.1QPSK系统的应用背景简介 (3) 1.2 QPSK实验仿真的意义 (3) 1.3 实验平台和实验内容 (3) 1.3.1实验平台 (3) 1.3.2实验内容 (3) 二、系统实现框图和分析 (4) 2.1、QPSK调制部分， (4) 2.2、QPSK解调部分 (5) 三、实验结果及分析 (6) 3.1、理想信道下的仿真 (6) 3.2、高斯信道下的仿真 (7) 3.3、先通过瑞利衰落信道再通过高斯信道的仿真 (8) 总结： (10) 参考文献： (11) 附录 (12)
1.1QPSK系统的应用背景简介 QPSK是英文Quadrature Phase Shift Keying的缩略语简称，意为正交相移键控，是一种数字调制方式。在19世纪80年代初期,人们选用恒定包络数字调制。这类数字调制技术的优点是已调信号具有相对窄的功率谱和对放大设备没有线性要求,不足之处是其频谱利用率低于线性调制技术。19世纪80年代中期以后,四相绝对移相键控(QPSK)技术以其抗干扰性能强、误码性能好、频谱利用率高等优点,广泛应用于数字微波通信系统、数字卫星通信系统、宽带接入、移动通信及有线电视系统之中。 1.2 QPSK实验仿真的意义 通过完成设计内容，复习QPSK调制解调的基本原理，同时也要复习通信系统的主要组成部分，了解调制解调方式中最基础的方法。了解QPSK的实现方法及数学原理。并对“通信”这个概念有个整体的理解，学习数字调制中误码率测试的标准及计算方法。同时还要复习随机信号中时域用自相关函数，频域用功率谱密度来描述平稳随机过程的特性等基础知识，来理解高斯信道中噪声的表示方法，以便在编程中使用。 理解QPSK调制解调的基本原理，并使用MATLAB编程实现QPSK信号在高斯信道和瑞利衰落信道下传输，以及该方式的误码率测试。复习MATLAB编程的基础知识和编程的常用算法以及使用MATLAB仿真系统的注意事项，并锻炼自己的编程能力，通过编程完成QPSK调制解调系统的仿真，以及误码率测试，并得出响应波形。在完成要求任务的条件下，尝试优化程序。 通过本次实验，除了和队友培养了默契学到了知识之外，还可以将次实验作为一种推广，让更多的学生来深入一层的了解QPSK以至其他调制方式的原理和实现方法。可以方便学生进行测试和对比。足不出户便可以做实验。 1.3 实验平台和实验内容 1.3.1实验平台 本实验是基于Matlab的软件仿真，只需PC机上安装MATLAB 6.0或者以上版本即可。 （本实验附带基于Matlab Simulink （模块化）仿真，如需使用必须安装simulink 模块） 1.3.2实验内容 1.构建一个理想信道基本QPSK仿真系统,要求仿真结果有 a.基带输入波形及其功率谱 b.QPSK信号及其功率谱
理解载波恢复 简介 在数字通信系统中，信息可以通过载波基本特性的变化来进行传输。这些特性，如相位、频率、和幅度，在发射端被修改并且必须在接收端被检测到。因此，对于接收端来说，恢复载波的频率、相位、和符号时序是绝对必需的。这一过程就被称作载波恢复并且可以通过各种技术得以实现。在本演示（或文档）中，我们将探讨频率偏移的影响以及载波恢复中存在的通道噪声。 ASCII 码文本的QAM 调制（带噪声） 幅度 瞬时正弦波状态：M(t)＜Φ(t) 载波恢复基础知识
In-Class Demos 一个QAM 发送端使用特定的相位和幅度来调制载波信号，而另一方面，如果接收器能够确定原始信号的相位和频率，那它就能准确地检测到这个信号。因此，两者之间的同步是必需的。在理想情况下，发送端和接收端将会完美地同步工作。换句话说，两者将会以同样的方式解释信号的相位和频率。然而，实际的硬件并不是完美的，而且即使利用某种纠错机制，接收端也不可能精确地锁定到与发送端完全相同的相位和频率。为了弥补这些不尽完美的特性，采用锁相环或PLL 来匹配接收端和发送端之间的频率（1）。 利用星座图，我们可以表示出每个符号的 幅度和相位。此外，每个符号覆盖在另一 个符号之上是为了说明与我们所能恢复载 波的相位和幅度之间的一致性。理想情况 下，当接收端的PLL 能够恢复载波，那么 每个符号就会在星座图上清楚地分布。然 而，当载波由于通道噪声或频率误差的原 因而无法恢复时，星座图也能表示来了。 在右边，我们示出了一幅符号出现在正确 幅度处，但其相位正持续变化的星座图。 因为： Frequency = d Θ / dt 频率= d Θ / dt 所以，当星座图的相位持续变化时，我们能够确定频率估计是错误的。 在这个特定的实例中，我们已经通过在系统中引入足够的噪声来仿真频率误差，从而得以干扰PLL ，甚至将噪声去除之后，PLL 仍然可能无法锁定正确的频率。 载波恢复步骤 解决这个载波恢复问题的方法有两个部分，它们可以粗略地分为以下两个部分：频率恢复和符号时序（相位）恢复。第一个部分需要频率估计以便于接收端精确地锁定至发射端频率，第二 个部分，符号时序恢复需要接收端精确地锁定发射端相位。符号时序恢复使得接收端通过精确
ADPSS-LAB 电力电子、电力系统实时仿真方案 中国电力科学研究院 2012年10月 目录 1 系统综述- 0 - 2 系统组成- 0 - 3 电力电子、电力系统实时仿真存在的问题- 1 - 4 解决方法- 2 - 5 ADPSS-LAB实时仿真系统的功能- 7 -
电力电子系统实时仿真方案 1 系统综述 实时仿真是研究电力电子、电力系统复杂的工作过程、优化系统与运行的重要手段。电力电子、电力系统实时仿真经历了从第一代模拟分析系统，到第二代模拟/数字混合仿真系统，再到第三代数字实时仿真系统的发展过程。ADPSS-LAB正是第三代数字实时仿真系统的代表产品。 ADPSS-LAB是一种基于并行计算技术、采用模块化设计的电力电子、电力系统实时仿真系统。它既可以在普通PC机上进行离线仿真，也可通过并行计算机与实际的电力电子器件联接而进行实时在线仿真。与前两代仿真系统相比，ADPSS-LAB具有以下优势：1）既可以对电力电子、电力系统机电和电磁暂态分别进行实时仿真，同时也可以对机电和电磁暂态混合系统进行实时仿真。 2）仿真精度高；ADPSS-LAB在实时仿真过程中采用32位双精度浮点数运算，其仿真的精度与公认的离线分析软件MATLAB的仿真精度相当。 3）良好的升级和扩充性；ADPSS-LAB由于直接采用商用的基于PC Cluster的连接方式，当仿真的系统规模增大时，只需增加CPU数目和增大内存容量即可，从系统的升级和扩展灵活性等方面有很好的发展前景。 2 系统组成 软件部分：
实时操作系统：QNX 建模软件：MATLAB/simulink，SimPowerSystem 电力电子、电力系统实时仿真包 电力电子模型库 硬件部分： 并行处理系统(12-core INTEL CPU) I/O接口模块 信号调理模块 3 电力电子、电力系统实时仿真存在的问题 1)建模的问题 仿真系统能够提供友好的图形用户界面，丰富的电力电子、电力系统元件库且模型精度满足仿真要求，同时还要允许用户方便的添加自己的模型。 2)仿真的实时性问题 电力电子、电力系统往往在一个小范围内包含了十几个到几十个器件，相应的模型求解过程中包含了大量的矩阵计算(如：矩阵相乘，矩阵求逆等运算)，如此大的计算量无法在给定的一个几十个微秒的仿真步长内由一个CPU结算出结果。因此，为了实现实时仿真的目标，必须将大的电力电子系统解耦成几个小的子系统，每个子系统分别运行在不同的CPU上，达到降低每个CPU的计算量，实现整个系统实时仿真的目的。 3)实时PWM信号的捕捉和产生问题
基于MATLAB的QPSK通信系统仿真设计 摘要 随着移动通信技术的发展，以前在数字通信系统中采用FSK、ASK、PSK 等调制方式，逐渐被许多优秀的调制技术所替代。本文主要介绍了QPSK调制与解调的实现原理框图，用MATLAB软件中的SIMULINK仿真功能对QPSK调制与解调这一过程如何建立仿真模型，通过对仿真模型的运行，得到信号在QPSK 调制与解调过程中的信号时域变化图。通过该软件实现方式，可以大大提高设计的灵活性，节约设计时间，提高设计效率，从而缩小硬件电路设计的工作量，缩短开发周期。 关键词 QPSK，数字通信，调制，解调，SIMULINK -I-
Abstract As mobile communications technology, and previously in the adoption of digital cellular system, ASK, FSK PSK modulation, etc. Gradually been many excellent mod ulation technology substitution, where four phase-shift keying QPSK technology is a wireless communications technology in a binary modulation method. This article prim arily describes QPSK modulation and demodulation of the implementation of the prin ciple of block diagrams, focuses on the MATLAB SIMULINK software emulation in on QPSK modulation and demodulation the process how to build a simulation model, through the operation of simulation model, I get signal in QPSK modulation and dem odulation adjustment process domain change figure. The software implementation, ca n dramatically improve the design flexibility, saving design time, increase efficiency, design to reduce the workload of hardware circuit design, and shorten the developmen t cycle. Keywords QPSK, Digital Communication,modulation,demodulation,SIMULINK -II-
成都理工大学工程技术学院本科毕业论文 自适应载波同步及其Matlab仿真 作者姓名： 专业名称： 指导老师： 年月日
摘要 自适应滤波算法的研究是现在社会自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。找寻收敛速度快，计算简单，数值稳定性好的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。本设计在论述自适应滤波基本原理的基础上，说明了几种当前几种典型的自适应滤波算法和应用。并对这几种典型自适应滤波算法的性能特点进行简单的比较，给出了算法性能的综合评价。 载波同步是无线通信接收机的主要功能之一，其对通信系统质量的提高至关重要。随着新算法涌现和芯片处理速度的提高，不同的解决方案不断的提出。自适应载波同步是一种依据自适应算法的同步方法，内容新颖。本课题在介绍自适应算法和载波同步问题的基础上，详细讨论了平方差分环路法和锁相环路法，具体包括代价函数、代价函数的导数、迭代公式和原理图等，并在论文的第三部分给出了这两种方法的Matlab仿真。仿真结果验证了这两种方法在跟踪载波相位方面是满足要求的，且收敛速度较快。 关键词：自适应滤波载波同步平方差分环路锁相环路法
Abstact The research of adaptive filtering algorithm is one of the most activity tasks, the goal that researchers want to pursue is to find an adaptive filtering algorithm that converge fast and compute simplely. Based on the basis adaptive filtering principle, this paper introduces several typical adaptive algorithms and applications, then compares those algorithm's characters and gives the orithm performance evaluation. Carrier synchronization is one of the main functions of Wireless communications receiver，it is essential for the improvement in the quality of the communication system. With the emergence of new algorithms and the speed improvement of chip processing, different solutions is proposed continuously. Adaptive carrier synchronization is a synchronization method based on adaptive algorithms, and its content is innovative. Based on the introducing of adaptive algorithm and carrier synchronization, this issue has a detailed discussion of the square difference method and the PLL loop method, including its cost function, cost function derivative, iterative formula and schematic, etc. And the third part of the paper gives two methods of Matlab simulation.Simulation results show the two methods with tracking the carrier phase is to meet the requirements, and convergence speedly. Keywords:adaptive filter, carrier synchronization, differential circle square , phase-locked loop method
dSpace控制系统实时仿真解决方案 c 利用MATLAB与Dspace开发平台，控制系统仿真平台的开发测试流程步骤如下： 被控对象的理论分析及数学描述 这是离线仿真的第一步，用线性或非线性方程建立控制系统数学模型，该方程应能用MATLAB的m-file格式或Simulink方框图方式表示，以便于用 MATLAB/Simulink进行动态分析。当部分被控对象难于用理论方法描述时，可以结合MATLAB的系统辨识工具箱和Simulink参数估计模型库来辅助进行系统建模。控制系统建模 当被控对象的模型搭建完毕之后，可以用MATLAB的控制系统工具箱等工具分析被控对象的响应特性，然后根据这些响应特性为其设计控制器。离线仿真与优化 模型建立之后，可以通过离线仿真查看控制系统的时域频域性能指标，通过对离线仿真结果的分析来优化控制系统仿真平台的算法或被控对象的模型，使系统的输出特性尽可能的好。当这一步完成之后，就要将离线仿真过渡到实时仿真了。 用真实的硬件接口关系代替Simulink中的逻辑联接关系 由于实时仿真中需要与硬件通讯，所以需要在Simulink方框图中，从RTI库用拖放指令指定实时测试所需的I/O(A/D转换器，增量编码器接口等)，并对I/O参数(如A/D电压范围等)进行设置。自动代码生成与下载 这是从离线仿真到实时仿真的关键，当用户用传统的方法进行开发的时候，从控制算法到代码实现需要手工编程，这一步会耗去很长时间，但当用户采用 MATLAB+dSPACE这一整体解决方案时，只需用鼠标选择RTW Build，就可以自动完成目标系统的实时C代码生成、编译、连接和下载。即使是复杂的大型控制系统该过程一般也只需几分钟左右。实验过程的全程自动化管理 用ControlDesk试验工具软件包与实时仿真系统进行交互操作，如调整参数，显示系统的状态，跟踪过程响应曲线等。通过实时测试可以确定系统的一些重要特性。与MATLAB结合进行参数优化 如果需要，利用MLIB/MTRACE从实时闭环系统获得数据，并将该数据回传给用于建模和设计的软件环境(如：MATLAB)，由MATLAB根据一定的算法计算下一步控制参数并通过MLIB/MTRACE将参数送给实时系统，实现参数的自动寻优过程。循环
第四章 载波恢复技术及其相关算法 4.1 载波恢复的基本原理 在数字传输系统中，接收端解调部分通常采用相干解调(同步解调)的方法，因为相干解调无论在误码率、检测门限还是在输出信噪比等方面较非相干解调都具有明显优势。相干解调要求在接收端必须产生一个与载波同频同相的相干载波。从接收信号中产生相干载波就称为载波恢复。 相干解调的优越性是以接收端拥有准确相位的参考载波为前提的，如果频率有误差，解调就不能正常工作，如果相位有误差，解调的性能就会下降。因为星座点数多的QAM(如64QAM,256QAM)对载波相位抖动非常敏感，所以对DVB-C 系统的QAM 调制方式来说，在接收端取得精确频率和相位的相关载波尤为重要。 在数字传输系统中，由于收发端的本振时钟不精确相等或者信道特性的快速变化使得信号偏离中心频谱，都会导致下变频后的基带信号中心频率偏离零点，从而产生一个变化的频偏，同时，信号的相位在传输中也会受到影响，引起信号的相位抖动。为了消除因此产生的载波频偏Δf 和相偏Δθ，在数字传输系统接收端的QAM 解调器中需要通过载波恢复(Carrier recovery)环路来计算出信号中载波频偏与相偏，并将载波频偏与相偏的值反馈回混频器来消除载波频偏与相偏。 本文论述采用特殊的锁相环来获得相干载波的方法，其基本思想是：对于经过了下变频、滤波器、定时恢复和均衡之后的信号，应用盲载波恢复，通过利用锁相环，提取出频偏并且跟踪相偏。 4.2 载波恢复的具体方法 以下介绍从抑制载波的己调信号中恢复相干载波的常用的方法：四次方环法、同相正交环法、逆调制环法、判决反馈环法。 4.2.1 四次方环 四次方环[6]的基本方法是将接收信号进行四次方运算，然后用选频回路选出4c f 分量，再进行四分频，取得频率为c f 的相干载波。具体的四次方环载波恢复框图如图4-1所示。 图4-1中接收到的射频信号与本地振荡器混频，在中频处理阶段进行滤波和自动增益控制后，升为四次幂，送入锁相环。锁相环的作用是提取出载波的4倍频分量，并滤除其它随机分量。因此它可以输出所需频率。然后载波频率乘以四，如图中×4方框所示。这一步可以通过求输入信号的四次幂实现。将接收信号通过一个四方律器件得到接收信号的四次幂，同时相位角也变成原来的四倍。然后将四方律器件输出的四倍载频除以四就可以恢复出载波了。
淮海工学院课程设计报告书 课程名称：通信系统的计算机仿真设计 题目：QPSK通信系统性能分析 与MATLAB仿真 学院：电子工程学院 学期：2013-2014-2 专业班级： 姓名： 学号： 评语： 成绩： 签名： 日期：
QPSK通信系统性能分析与MATLAB仿真 1 绪论 1.1 研究背景与研究意义 数字信号传输系统分为基带传输系统和频带传输系统,频带传输系统也叫数字调制系统,该系统对基带信号进行调制,使其频谱搬移到适合在信道(一般为带通信道)上传输的频带上。数字调制和模拟调制一样都是正弦波调制,即被调制信号都为高频正弦波。数字调制信号又称为键控信号,数字调制过程中处理的是数字信号,而载波有振幅、频率和相位3个变量,且二进制的信号只有高低电平两个逻辑量即1和0,所以调制的过程可用键控的方法由基带信号对载频信号的振幅、频率及相位进行调制,最基本的方法有3种:正交幅度调制(QAM) 、频移键控( FSK) 、相移键控( PSK) 。根据所处理的基带信号的进制不同分为二进制和多进制调制(M进制) 。 本实验采用QPSK。QPSK是英文Quadrature Phase Shift Keying的缩略语简称，意为正交相移键控，是一种数字调制方式。在19世纪80年代初期人们选用恒定包络数字调制。这类数字调制技术的优点是已调信号具有相对窄的功率谱和对放大设备没有线性要求不足之处是其频谱利用率低于线性调制技术。19世纪80年代中期以后四相绝对移相键控(QPSK)技术以其抗干扰性能强、误码性能好、频谱利用率高等优点广泛应用于数字微波通信系统、数字卫星通信系统、宽带接入、移动通信及有线电视系统之中。 1.2 课程设计的目的和任务 目的在于使学生在课程设计过程中能够理论联系实际，在实践中充分利用所学理论知识分析和研究设计过程中出现的各类技术问题，巩固和扩大所学知识面，为以后走向工作岗位进行设计打下一定的基础。 课程设计的任务是： (1)掌握一般通信系统设计的过程，步骤，要求，工作内容及设计方法，掌握用计算机仿真通信系统的方法。 (2)训练学生网络设计能力。 (3)训练学生综合运用专业知识的能力，提高学生进行通信工程设计的能力。1.3 可行性分析 QPSK是英文Quadrature Phase Shift Keying的缩略语简称，意为正交相移键控，是一种数字调制方式。在19世纪80年代初期,人们选用恒定包络数字调制。这类数字调制技术的优点是已调信号具有相对窄的功率谱和对放大设备没有线性要求,不足之处是其频谱利用率低于线性调制技术。19世纪80年代中期以后,
通信系统仿真设计实训报告1.课题名称：基于 MATLAB 的QPSK系统仿真设计与实现 学生学号： 学生： 所在班级： 任课教师： 2016年 10月25日
目录 1.1QPSK系统的应用背景简介 (3) 1.2 QPSK实验仿真的意义 (3) 1.3 实验平台和实验容 (3) 1.3.1实验平台 (3) 1.3.2实验容 (3) 二、系统实现框图和分析 (4) 2.1、QPSK调制部分， (4) 2.2、QPSK解调部分 (5) 三、实验结果及分析 (6) 3.1、理想信道下的仿真 (6) 3.2、高斯信道下的仿真 (7) 3.3、先通过瑞利衰落信道再通过高斯信道的仿真 (8) 总结： (10) 参考文献： (11) 附录 (12)
1.1QPSK系统的应用背景简介 QPSK是英文Quadrature Phase Shift Keying的缩略语简称，意为正交相移键控，是一种数字调制方式。在19世纪80年代初期,人们选用恒定包络数字调制。这类数字调制技术的优点是已调信号具有相对窄的功率谱和对放大设备没有线性要求,不足之处是其频谱利用率低于线性调制技术。19世纪80年代中期以后,四相绝对移相键控(QPSK)技术以其抗干扰性能强、误码性能好、频谱利用率高等优点,广泛应用于数字微波通信系统、数字卫星通信系统、宽带接入、移动通信及有线电视系统之中。 1.2 QPSK实验仿真的意义 通过完成设计容，复习QPSK调制解调的基本原理，同时也要复习通信系统的主要组成部分，了解调制解调方式中最基础的方法。了解QPSK的实现方法及数学原理。并对“通信”这个概念有个整体的理解，学习数字调制中误码率测试的标准及计算方法。同时还要复习随机信号中时域用自相关函数，频域用功率谱密度来描述平稳随机过程的特性等基础知识，来理解高斯信道中噪声的表示方法，以便在编程中使用。 理解QPSK调制解调的基本原理，并使用MATLAB编程实现QPSK信号在高斯信道和瑞利衰落信道下传输，以及该方式的误码率测试。复习MATLAB编程的基础知识和编程的常用算法以及使用MATLAB仿真系统的注意事项，并锻炼自己的编程能力，通过编程完成QPSK调制解调系统的仿真，以及误码率测试，并得出响应波形。在完成要求任务的条件下，尝试优化程序。 通过本次实验，除了和队友培养了默契学到了知识之外，还可以将次实验作为一种推广，让更多的学生来深入一层的了解QPSK以至其他调制方式的原理和实现方法。可以方便学生进行测试和对比。足不出户便可以做实验。 1.3 实验平台和实验容 1.3.1实验平台 本实验是基于Matlab的软件仿真，只需PC机上安装MATLAB 6.0或者以上版本即可。 （本实验附带基于Matlab Simulink （模块化）仿真，如需使用必须安装simulink 模块） 1.3.2实验容 1.构建一个理想信道基本QPSK仿真系统,要求仿真结果有 a.基带输入波形及其功率谱 b.QPSK信号及其功率谱
相干检测载波恢复算法的概述 摘要：随着互联网流量的日益增长，部署更高数据速率和大容量的光传输系统已成为势在必行。然而，偏振模色散和信道内的非线性效应使信号质量明显变差，基于直接检测系统将不再满足高质量的接收性能要求。前瞻性的研究进展明确指出，与数字信号处理(DSP)技术的结合将使相干检测技术更加具有吸引力。在相干检测DSP算法中，载波恢复是必不可少的。对调相信号,载波与本振间的频率和相位偏移会使信号产生较大的相位失真,为了保证信息的可靠传输，对载波频率偏移和相位偏移估计方法的研究与改进具有重要意义。 关键词：偏振模色散；光传输；相干检测；DSP；载波恢复 1、前言 在当今的信息化、网络化时代，随着社会科技水平的进步和人们生活水平的提高，人们对通信业务的需求及通信质量的要求越来越高。第四代移动通信系统（4G）在全球范围内已经广泛应用，它是一种能够提供多种类型、高质量的多媒体业务，可以实现全球无缝隙覆盖，具有全球漫游能力，并且与固定网络相互兼容，用终端设备可以在任何时候、任何地点与任何人进行任何形式通信的移动通信系统。然而随着技术的不断发展和用户对新业务的需求的不断提升，更高速、更高质量和超大容量成为了通信领域发展所追求的主要目标。 目前，电信正以惊人的速度在发展，而光纤通信是电信中发展最快、最具有活力的部分之一。在当前的通信网络构架中，光通信系统，特别是光纤通信系统在容量、速率和传输距离方面表现出强大的优势，使其逐渐占据了通信舞台的主角地位。在20世纪80年代末期和90年代初期，相干系统曾经是重要的技术，但在20世纪90年代末期，由于光放大器的出现，对相干系统的研究出现了停滞。近年来，随着数字信号处理(Digital Signal Processing,DSP)技术的发展和低成本器件的出现，使得相干接收技术的研究又开始火热起来，这主要是因为相干系统可在高数据速率条件下降低对接收机的要求以及相干接收所具有的一些独特优势。在相干检测中对于瞬时相位信息的保留使得在电域中对色散进行自适应补偿成为可能。此外，相干系统的有利之处还在于，光域的所有信息都可以在电域获得，因此，可以避免使用辅助的光调制与干涉方法进行检测，而在直接检测系统中必须使用这种方法，于是光域的复杂度就被转移到了电域。正由于相干检测的各种优势，特别是具备补偿光传输中多种损伤的能力，相干光研究曾活跃于上世纪九十年代。然后，由于缺乏相应的高速数字信号处理芯片的支持，
5.2.1 载波频偏的捕获 A ．前导序列估计 由于发送端和接收端载波频率的不同，每一个采样信号在时间t 时包含一个未知的相位因素t f j c e ?π2，这里c f ?指的是未知的载波频偏。这个未知的相位因素在接收端必须被估计和补偿，否则子载波的正交性将会被破坏。例如，当载波频率为5GHz 时，那么100ppm 的晶振偏移相对应的频率偏移为50kHz 。若符号的间隔时期为6.12.3=?=T f us T c ，那么。 前面对IEEE802.11a 的分析，我们知道在它的帧结构中包含10个完全相同的短前导序列和两个相同的背靠背的长前导序列。其中短前导序列主要用于自动增益控制、分集选择、定时估计以及粗频率估计，而长前导序列主要用于信道估计和精确的频率估计。故结合这两个序列可以较精确的估计出载波的频偏，其中具体算法主要是利用它们良好的相关性[21]。首先设T f c ?=ρ，则两个长前导字的相关值为： ∑∑-=-=-=+= 1 2 10 2* | )(|)()(N l N l j l y e N l y l y J πρ （39） 因此我们可以估计出?? ???? =||arg 21*J J πρ，这里的)(l y 指的是接收信号。 然而我们知道实际ρ的值会比1大（如前面提到的100ppm 的晶振偏移对应 的ρ为1.6），而长前导对其估计只能限制在5.0±内，故必须使用短前导字对其进行粗频率估计。短前导字的相关值为： ∑∑-=--==+= 14/0 2 4 /21 4/0 * | )(|)4/()(N l j N l l y e N l y l y K πρ （40） 故可以得到? ? ????=||arg 214 *K K π ρ，可见短前导字的估计范围扩大到长前导字估计范围的4倍，也就是说精频偏估计的精度为粗频偏估计的4倍。结合上面提到的粗估
基于MATLAB的QPSK仿真设计与实现 一.前言 1.1QPSK系统的应用背景简介 QPSK是英文Quadrature Phase Shift Keying的缩略语简称，意为正交相移键控，是一种数字调制方式。在19世纪80年代初期,人们选用恒定包络数字调制。这类数字调制技术的优点是已调信号具有相对窄的功率谱和对放大设备没有线性要求,不足之处是其频谱利用率低于线性调制技术。19世纪80年代中期以后,四相绝对移相键控(QPSK)技术以其抗干扰性能强、误码性能好、频谱利用率高等优点,广泛应用于数字微波通信系统、数字卫星通信系统、宽带接入、移动通信及有线电视系统之中。 1.2 QPSK实验仿真的意义 通过完成设计内容，复习QPSK调制解调的基本原理，同时也要复习通信系统的主要组成部分，了解调制解调方式中最基础的方法。了解QPSK的实现方法及数学原理。并对“通信”这个概念有个整体的理解，学习数字调制中误码率测试的标准及计算方法。同时还要复习随机信号中时域用自相关函数，频域用功率谱密度来描述平稳随机过程的特性等基础知识，来理解高斯信道中噪声的表示方法，以便在编程中使用。 理解QPSK调制解调的基本原理，并使用MATLAB编程实现QPSK信号在高斯信道和瑞利衰落信道下传输，以及该方式的误码率测试。复习MATLAB编程的基础知识和编程的常用算法以及使用MATLAB仿真系统的注意事项，并锻炼自己的编程能力，通过编程完成QPSK调制解调系统的仿真，以及误码率测试，并得出响应波形。在完成要求任务的条件下，尝试优化程序。 通过本次实验，除了和队友培养了默契学到了知识之外，还可以将次实验作为一种推广，让更多的学生来深入一层的了解QPSK以至其他调制方式的原理和实现方法。可以方便学生进行测试和对比。足不出户便可以做实验。 1.3 实验平台和实验内容 1.3.1实验平台 本实验是基于Matlab的软件仿真，只需PC机上安装MATLAB 6.0或者以上版本即可。 （本实验附带基于Matlab Simulink （模块化）仿真，如需使用必须安装simulink 模块） 1.3.2实验内容 1.构建一个理想信道基本QPSK仿真系统,要求仿真结果有 a.基带输入波形及其功率谱 b.QPSK信号及其功率谱 c.QPSK信号星座图 2.构建一个在AWGN（高斯白噪声）信道条件下的QPSK仿真系统，要求仿真结果有
QPSK通信系统的性能分析与matlab仿真 1 绪论 在当今高度信息化的社会，信息和通信已成为现代社会的“命脉”。信息作为一种资源，只有通过广泛地传播与交流，才能促进社会成员之间的合作，推动生产力的发展，创造出巨大的经济效益。在新技术革命的高速推动和信息高速公路的建设，全球网络化发展浪潮的推动下，通信技术得到迅猛的发展，载波通信、卫星通信和移动通信技术正在向数字化、智能化、宽带化发展。Simulink具有适应面广、结构和流程清晰及仿真精细、效率高、贴近实际、等优点，基于以上优点Simulink已被广泛应用于控制理论和数字信号处理的复杂仿真和设计。同时有大量的第三方软件和硬件应用于Simulink。本文设计出一个QPSK仿真模型，以分析QPSK在高斯信道中的性能，通过此次课程设计，更好地了解QPSK系统的工作原理，传输比特错误率和符号错误率的计算。 1.1 研究背景与研究意义 1.1.1 研究背景 在当今高度信息化的社会，信息和通信已成为现代社会的“命脉”。信息作为一种资源，只有通过广泛地传播与交流，才能促进社会成员之间的合作，推动生产力的发展，创造出巨大的经济效益。信息的数字转换处理技术走向成熟，为大规模、多领域的信息产品制造和信息服务创造了条件。高新技术层出不穷。随着通信技术的发展，通信系统方面的设计也会越来越复杂，利用计算机软件的仿真，可以大大地降低通信过程中的实验成本。Simulink是MATLAB最重要的组件之一，它提供一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。在该环境中只
要通过简单的鼠标操作，就可以构造出复杂的系统。Simulink提供了一个建立模型方块图的图形用户接口，这个创建过程只需单击和拖动鼠标操作就能完成，它提供了一种更快捷、直接明了的方式，而且用户可以立即看到系统的仿真结果。 1.1.2研究意义 通过完成实验的设计内容，加深对通信原理理论的理解，熟悉通信系统的基本概念，复习正交相位偏移键控(QPSK)调制解调的基本原理和误比特率的计算方法，了解调制解调方式中最基础的方法。包括模拟调制中的幅度调制(AM)如双边带幅度调制(DSB)、单边带幅度调制(SSB)、常规幅度调制；角度调制中的相位调制(FM)和频率调制(PM)。以及数字调制中的幅度调制，相位调制，频率调制等方式，了解QPSK的实现方法及数学原理，掌握通信系统Simulink仿真建模方法。数字通信之所以取得迅速的发展不是偶然的现象, 有其理论上、技术上和客观需求上的基础从理论分析开始, 人们早就认识到数字通信在理论上比模拟通信具有一系列优点。除上述各点外, 在频带和功率的有效利用方面也更为有利计算技术和微电子学的进展为通信的数字化提供了坚实的技术基础人们在社会生活中对多种功能综合服务的需要是数字通信发展的强大动力。 1.2 课程设计的目的和任务 1.2.1 课程设计的目的 本次课程设计是根据“通信工程专业培养计划”要求而制定的。通信系统的计算机仿真设计课程设计是通信工程专业的学生在学完通信工程专业基础课、通信工程专业主干课及科学计算与仿真专业课后进行的综合性课程设计。其目的在于使学生在课程设计过程中能够理论联系实际，在实践中充分利用所学理论知识分析和研究设计过程中出现的各类技术问题，巩固和扩大所学知识面，为以后走向工作岗位进行设计打下一定的基础。 1.2.2课程设计的任务 （1）掌握一般通信系统设计的过程、步骤、要求、工作内容及设计方法；掌握
%%DD算法---频率捕获范围 %仿真参数 N = 500000; M = 256; SNR = 30; samplingFreq = 5000000; carrFreqOffset = -300000:20000:300000; carrPhsOffset = 0; h1 = modem.qammod('M',2^8, 'SymbolOrder', 'Gray'); h2 = modem.qamdemod('M', 2^8, 'SymbolOrder', 'Gray'); %鉴相器参量 DifferOfPha = zeros(1,N); DD_bitsOutput = zeros(1,N); DD_DifferOfPha = zeros(1,N); Z = zeros(1,N); Y = zeros(1,256); %锁定检测器参量 lamuda = 0.7; beita = 0.6;
Ncounter = 0; Track_sign = 0; MeanOfY = 0; Lock_N = zeros(1,length(carrFreqOffset)); %环路滤波器及NCO参量 fs = samplingFreq; fn = 50000; yita = 0.5; wn = 2*pi*fn/fs; Kp = 2*yita*wn; Ki = wn^2; PraZ = 0; PhasControl = 0; PhaseOfNCO = 0; %环路捕获频率 PreAcqFreq = 0; RealAcqFreq = zeros(1,length(carrFreqOffset)); %通信过程仿真 for fre = 1:1:length(carrFreqOffset)
翼蹴g调制解调
基于MATLAB的OQPSK调制解调实现 摘要本课程设计的目标在于深切理解OQPSK调制与解调的基本原理，学会使用MATALB软件中的M文件来实现OQPSK的调制与解调以及分析加入不同噪声时对信号的影响程度。首先产生一个数字基带信号，接下来调用MATLAB中的相应函数对这个基带信号进行调制，然后分析调制后的波形:，记录结果后对调制后的信号进行解调, 观察解调结果并做好记录，最后在信号中加入噪声并观察其时频图的变化，分析信噪比的噪声对调制结果的影响。本课程设计的实验开发/运行平台为windowsXP/windows7, 程序设计使用MATLAB语言。通过调试运行，基本完成设计目标,达到调制与解调的目的。 关键词：MATLAB； M文件；OQPSK；调制与解调；噪声 1引言 数字调制与解调技术在数字通信中占有非常重要的地位，数字通信技术与MATLAB的结合是现代通信系统发展的一个必然趋势。在数字信号通信过程中，噪声的影响往往比较大，同时我们都希望有较高的频带利用率和功率利用率，而OQPSK也是一种恒包络调制技术，其频谱特性好，既保留着2PSK的高抗噪声性能、高频带利用率和高功率利用率，又有效地减弱了2PSK的“反相工作”缺陷，在通信研究中有着非常重要的意义，特别是在卫星通信和移动通信的领域有着广泛的应用。MATLAB作为当前国际控制界最流行的面向工程与科学计算的高级语言，在控制系统的分析、仿真与
设计方面得到了非常广泛的应用，随着其信号处理专业函数和专业工具箱的成熟，越来越受到通信领域人士的欢迎，其在通信领域的应用也将更加广泛。 i?i课程设计目的 熟悉OQPSK的基本原理，掌握MATLAB中M文件的使用及相关函数的调用方法,在此基础上通过编程实现OQPSK的调制与解调，并通过加入的噪声来判断所设计的系统性能。这次课程设计不仅让我对OQPSK有了更加深入的了解，而且学会了如何利用MATLAB中的M文件来实现通信系统方面的应用，最重要的是，自己能够独立 完成一个小项目了，有了这方面的经验,我在以后的学习中就会有更充足的信心和动力。 1.2课程设计要求 熟悉MATLAB中M文件的使用方法，并在深切理解OQPSK调制解调原理的基础上，编写出OQPSK调制解调程序。绘制出OQPSK信号解调前后在时域和频域中的波形，并观察解调前后频谱有何变化以加深对OQPSK信号解调原理的理解。分别对信号叠加不同噪声，并进行解调，绘制出解调前后信号的时频波形，分析不同噪声对信号传输造成的影响大小。 1.3课程设计步骤 先产生随机信号，然后对信号进行调制和解调，在调制和解调过程中加入高斯白噪声，观察现象。 1、产生四进制数字作为数字基带信号，对其进行调制；
基于MATLAB的OQPSK调制解调实现课程设计
第2页共22页 基于MATLAB的OQPSK调制解调实现 摘要本课程设计的目标在于深切理解OQPSK调制与解调的基本原理，学会使用MATALB软件中的M文件来实现OQPSK的调制与解调以及分析加入不同噪声时对信号的影响程度。首先产生一个数字基带信号，接下来调用MATLAB中的相应函数对这个基带信号进行调制，然后分析调制后的波形:，记录结果后对调制后的信号进行解调，观察解调结果并做好记录，最后在信号中加入噪声并观察其时频图的变化，分析信噪比的噪声对调制结果的影响。本课程设计的实验开发/运行平台为windowsXP/windows7，程序设计使用MATLAB语言。通过调试运行，基本完成设计目标,达到调制与解调的目的。 关键词：MATLAB；M文件；OQPSK；调制与解调；噪声 1 引言 数字调制与解调技术在数字通信中占有非常重要的地位，数字通信技术与MATLAB 的结合是现代通信系统发展的一个必然趋势。在数字信号通信过程中，噪声的影响往往比较大，同时我们都希望有较高的频带利用率和功率利用率，而OQPSK也是一种恒包络调制技术，其频谱特性好，既保留着2PSK的高抗噪声性能、高频带利用率和高功率利用率，又有效地减弱了2PSK的“反相工作”缺陷，在通信研究中有着非常重要的意义，特别是在卫星通信和移动通信的领域有着广泛的应用。MATLAB作为当前国际控制界最流行的面向工程与科学计算的高级语言，在控制系统的分析、仿真与
第3页共22页 设计方面得到了非常广泛的应用，随着其信号处理专业函数和专业工具箱的成熟，越来越受到通信领域人士的欢迎，其在通信领域的应用也将更加广泛。 1.1课程设计目的 熟悉OQPSK的基本原理，掌握MATLAB中M文件的使用及相关函数的调用方法，在此基础上通过编程实现OQPSK的调制与解调，并通过加入的噪声来判断所设计的系统性能。这次课程设计不仅让我对OQPSK有了更加深入的了解，而且学会了如何利用MATLAB中的M文件来实现通信系统方面的应用，最重要的是，自己能够独立完成一个小项目了，有了这方面的经验，我在以后的学习中就会有更充足的信心和动力。 1.2课程设计要求 熟悉MATLAB中M文件的使用方法，并在深切理解OQPSK调制解调原理的基础上，编写出OQPSK调制解调程序。绘制出OQPSK信号解调前后在时域和频域中的波形，并观察解调前后频谱有何变化以加深对OQPSK信号解调原理的理解。分别对信号叠加不同噪声，并进行解调，绘制出解调前后信号的时频波形，分析不同噪声对信号传输造成的影响大小。 1.3课程设计步骤 先产生随机信号，然后对信号进行调制和解调，在调制和解调过程中加入高斯白噪声，观察现象。 1、产生四进制数字作为数字基带信号，对其进行调制； 2、将函数调制信号改为相应的时域波形调制信号； 3、在函数调制信号中加入高斯白噪声，生成加入噪声后的时域波形调制信号；