噪声调幅与调频干扰信号仿真分析
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广播电视工程中的调频与调幅技术比较广播电视工程是现代社会中广泛应用的一项技术,其中调频技术和调幅技术是两种常见的调制技术。
本文将对这两种技术进行比较,并分析它们各自的优点和应用场景。
一、调频技术调频技术(Frequency Modulation,简称FM)是一种将声音信号嵌入到载波信号中的调制方式。
FM调制的特点是调制度稳定,抗干扰能力强,声音还原度高。
广播电台、音乐电台等常常采用FM调频技术进行信号传输。
优点:1. 抗干扰能力强:FM调频技术采用频率调制,信号除了传递有用信息外,还添加了一定的冗余信息,使得信号在传输过程中对于噪声和干扰的容忍性较强。
2. 高音质:FM调频技术在信号传输过程中可以保持较高的音质,音频的还原度较好,能够传递丰富的音频细节。
3. 传输距离远:由于FM调频技术抗干扰能力强,适用于长距离传输,所以可以实现广播电台的远距离覆盖。
二、调幅技术调幅技术(Amplitude Modulation,简称AM)是一种将声音信号嵌入到载波信号中的调制方式。
AM调制的特点是简单直接,适用于短距离传输和小功率设备。
无线电台、天气预报等常常采用AM调幅技术进行信号传输。
优点:1. 传输距离短:AM调幅技术适用于短距离传输,特别是在城市等有很多高楼大厦的地区,AM调幅技术可以有效克服高楼大厦产生的信号阻挡。
2. 低成本:相比于FM调频技术而言,AM调幅技术的设备和系统成本相对较低,对于一些资源有限的地区或应用场景更为适用。
三、调频技术与调幅技术的应用比较调频技术和调幅技术各有各的应用场景,二者在广播电视工程中的选择需要根据具体情况进行。
1. 广播电台:对于覆盖范围较大、信号质量要求较高的广播电台,FM调频技术是较为理想的选择。
FM调频技术可以提供高音质的音频传输和较远的传输距离,能够满足广播电台的需求。
2. 无线电台:无线电台主要用于城市范围内的短距离传输,对于传输距离要求不高的情况,AM调幅技术是一种经济实用的选择。
噪声调频干扰原理噪声调频干扰是指在无线通信中,由于外部环境或其他无线设备的干扰,导致接收到的信号中混入了噪声,从而影响了信号的质量和可靠性。
在本文中,我将详细介绍噪声调频干扰的原理和影响,并探讨如何应对和减小这种干扰。
我们需要了解噪声调频干扰的产生原因。
噪声调频干扰主要来自两个方面:外部环境和其他无线设备。
外部环境的因素包括电力设备、天气、建筑物等。
这些因素会产生电磁波辐射,进而干扰到无线信号的传输。
而其他无线设备,则是指其他无线通信设备在相同频段上工作,导致相互之间的干扰。
噪声调频干扰的影响主要体现在信号质量和可靠性上。
由于干扰信号的存在,接收到的信号质量会下降,表现为信噪比降低、误码率增加等。
当信号质量下降到一定程度时,通信系统可能无法正常工作,导致通信中断或数据传输错误。
这对于一些对通信质量要求较高的应用场景,如无人机、智能网联汽车等,将带来严重的影响。
为了应对和减小噪声调频干扰,我们可以采取一系列的技术手段。
首先是频谱管理。
通过合理规划和分配频谱资源,避免不同设备在相同频段上工作,减少干扰的可能性。
其次是信号处理技术。
通过采用前向纠错编码、自适应调制等技术,提高信道容量和抗干扰能力,减小噪声调频干扰对信号的影响。
此外,还可以采用空分复用、波束成形等技术,通过空间域的优化来减小干扰。
除了技术手段,我们还可以从硬件设计和系统部署上着手,来减小噪声调频干扰。
在硬件设计上,可以采用抗干扰设计,增加抗干扰电路的布局和电磁屏蔽措施,提高设备的抗干扰能力。
在系统部署上,可以选择合适的通信频段、避免干扰源的靠近,以减小干扰的可能性。
对于一些对通信质量要求极高的应用场景,如军事通信、航空导航等,还可以采用加密技术来保证通信的安全性和可靠性。
通过加密算法和身份认证等技术手段,可以有效防止噪声调频干扰对通信数据的窃听和篡改。
噪声调频干扰是无线通信中不可忽视的问题。
它会对信号的质量和可靠性造成严重影响,给通信系统的正常运行带来威胁。
幅度调制和频率调制幅度调制和频率调制是两种常见的调制方式,它们都是将消息信号和载波信号结合起来,以便在传输过程中更好地传递消息。
在幅度调制中,调制信号控制高频载波的幅度,从而使其随着调制信号的变化而变化。
而在频率调制中,载波的频率随着调制信号的变化而变化,而幅度保持恒定。
在本文中,我们将从多个角度详细讨论幅度调制和频率调制。
调频和调幅的差别在于能够通过调频特有的限幅方法消除产生的寄生调幅,而由于已调幅信号是变化而无法使用限幅。
这意味着调频的抗干扰能力更强于调幅,因为调频可以通过限制幅度的变化来减少噪声的影响。
此外,调频波的频带更宽,调频制功率利用率更大,失真小。
但是,调幅的服务半径相对较小。
调制是将消息信号和载波信号结合起来以便在传输过程中更好地传递消息的过程。
一个信号可以由幅度、频率和相位三个部分组成。
因此,我们可以通过改变载波信号的幅度、频率和相位来将消息信号和载波信号结合起来。
调制可以分为模拟调制和数字调制两种类型。
在模拟调制中,消息信号直接调制在载波上,让载波的特性跟随其幅度进行变化;在数字调制中,调制信号或者消息信号已经不再是模拟形式,而是进行了模数转换,将数字基带信号调制到载波上进行传输。
数字调制的优点包括高抗噪性、高可用带宽和容许功率。
幅度调制可以通过调制信号控制高频载波的幅度来实现。
在幅度调制中,幅度已调信号的幅度随基带信号的规律而成正比地变化。
在频谱结构上,它的频谱完全是基带信号频谱在频域内的简单搬移。
由于这种搬移是线性的,因此幅度调制又称线性调制。
幅度调制是一种非线性的变化过程,因为任何调制过程都是一种非线性的变化过程。
综上所述,幅度调制和频率调制都是将消息信号和载波信号结合起来以便在传输过程中更好地传递消息的过程。
它们的区别在于幅度调制是通过控制高频载波的幅度来实现的,而频率调制是通过控制载波的频率来实现的。
幅度调制可以消除寄生调幅,因此抗干扰能力更强,服务半径相对较小;而频率调制的优点在于波频带更宽,调频制功率利用率更大,失真小。
噪声调幅干扰matlab噪声调幅干扰(matlab)是指在使用调幅技术传输信息时,由于外部环境的干扰,例如电磁干扰、杂波等,导致接收端收到的信号带有噪声。
这种噪声可能会严重影响信息的传输质量,使得接收端无法正确地解码信息。
因此,如何有效地减小或消除噪声对调幅信号的干扰,成为了一项重要的研究课题。
在matlab上,我们可以使用不同的方法来模拟噪声调幅干扰,以便更好地研究和解决这个问题。
下面,我们将详细介绍几种常见的噪声调幅干扰模拟方法及其解决方案。
1.高斯白噪声干扰模拟高斯白噪声是指在一段时间内,所有频率上的幅度都是随机的,且平均功率密度相等的噪声。
在matlab中,我们可以使用“awgn”函数来生成高斯白噪声。
例如,我们可以使用以下代码生成一个带有高斯白噪声的调幅信号:t = 0:0.001:1; % 生成时间序列fc = 100; % 载波频率Ac = 1; % 载波幅度fs = 1000; % 采样频率Am = 0.5; % 调制信号幅度fm = 10; % 调制信号频率m = Am*cos(2*pi*fm*t); % 生成调制信号c = Ac*cos(2*pi*fc*t); % 生成载波信号s = (1+m).*c; % 生成调幅信号SNR = 5; % 信噪比(dB)s_n = awgn(s, SNR, 'measured'); % 加入高斯白噪声在上述代码中,我们使用“awgn”函数将调幅信号加入高斯白噪声,其中“SNR”是信噪比,用于控制噪声的强度。
在实际应用中,我们可以通过调整信噪比来模拟不同强度的噪声。
为了减小高斯白噪声对调幅信号的干扰,我们可以使用数字滤波器进行滤波。
例如,我们可以使用低通滤波器将高斯白噪声滤除,以获得更清晰的调幅信号。
2.频率干扰模拟频率干扰是指由于外部环境变化等因素导致调幅信号的载波频率发生变化,从而造成接收端无法正确解码的现象。
在matlab中,我们可以使用“fmdemod”函数来模拟频率干扰。
调幅同步广播设备的噪声与失真分析引言:调幅同步广播设备是广播行业中常见的一种设备,它通过在载波上调制音频信号,实现广播节目的传输。
然而,在实际运行过程中,调幅同步广播设备可能会产生噪声和失真,影响广播质量。
本文将对调幅同步广播设备的噪声和失真进行分析,并提出相应的解决方案。
一、噪声源分析:噪声是指在广播传输中由于各种因素导致的杂散信号。
常见的噪声源包括以下几个方面:1. 环境噪声:广播室周围的环境噪声会对录音质量产生影响。
例如,电子设备产生的电磁辐射、空调设备的噪声等都可能被麦克风捕捉到,并在广播节目中引入噪声。
解决方案:采用合适的噪声抑制技术,如降噪算法和降噪滤波器。
同时,在广播室内合理布置设备,减少环境噪声的干扰。
2. 设备噪声:调幅同步广播设备内部电子元件的噪声是另一个重要的噪声源。
例如,放大器、混频器等元件在工作时会产生热噪声、量化噪声等。
解决方案:选用质量较高的设备元件,并进行合适的屏蔽和隔离措施,以降低噪声干扰。
3. 信号源噪声:信号源本身存在的噪声也会对广播质量产生影响。
例如,录制时使用的麦克风、音频接口等设备可能引入噪声。
解决方案:使用质量较高的麦克风,并在信号源接口处进行适当的隔离和滤波处理,以减少噪声的影响。
二、失真源分析:失真是指通过调幅同步广播设备传输的广播节目与原始音频信号存在的差异,常见的失真源如下:1. 频率失真:调幅同步广播设备可能在调制过程中引入频率失真,即原始音频信号中各个频率成分的相对振幅发生变化。
解决方案:优化调幅同步广播设备的调制算法,确保广播节目中各频率成分的振幅比较准确。
2. 相位失真:调幅同步广播设备的非线性特性可能导致相位失真,即原始音频信号中各个相位的差异被改变。
解决方案:通过设计合理的调幅同步广播设备电路,减少非线性特性对相位的影响,从而减小相位失真。
3. 噪声失真:前文提到的噪声源也可能导致广播节目中的噪声失真。
噪声失真是指噪声在广播节目中传输过程中的变化和扩散。
噪声调幅与调频干扰信号仿真分析一、噪声调幅干扰信号时域表达式和功率谱仿真分析噪声调幅干扰信号的时域表达式为:[][]ϕω++=t t U U t U j n j cos )()(0其中,调制噪声)(t U n 为零均值,方差为2n σ,在区间[]∞-,0U 分布的广义平稳随机过程,ϕ为[]π2,0均匀分布,且为与)(t U n 独立的随机变量,0U ,j ω为常数。
噪声调幅定理:[]τωττj n j B U B cos )(21)(20+=式中,)(t B n 为调制噪声)(t U n 的相关函数。
噪声调幅信号的总功率为:22)0(212)0(22020n n j t U B U B P σ+=+==它等于载波功率(2/20U )与调制噪声功率(2n σ)一半的和。
其又可改写为:)1(12202020Ae n t m P U U P +=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=σ 式中,2/200U P =,为载波功率;0/U m n Ae σ=,为有效调制系数。
噪声调幅信号的功率谱可由噪声调幅定理经傅立叶变换求得:)(41)(41)(22cos )(4)(200j n j n j j j f f G f f G f f U d f B f G -+-+-==⎰∞δττπτ式中,)(f G n 为调制噪声的功率谱,第一项代表载波的功率谱,后两项代表调制噪声功率谱的对称平移。
用MATLAB 仿真分析: 程序:%噪声调幅干扰function y=noiseAM(u0,N,wpp);if nargin==0 wpp=0;u0=1; endfj=35e6;fs=4*fj; Tr=520e-6; t1=0:1/fs:3*Tr-1/fs; N=length(t1); u=wgn(1,N,wpp);df1=fs/N;n=0:N/2;f=n*df1; wp=10e6; ws=14e6; rp=1; rs=60;[n1,wn1]=buttord(wp/(fs/2),ws/(fs/2),rp,rs); [b,a]=butter(n1,wn1); u1=filter(b,a,u);p=0.1503*mean((u1.^2)) ; figuresubplot(2,2,1),plot(t1,u1),title('噪声调制波形'); axis([0,0.05e-4,-2,2]) subplot(2,2,2), j2=fft(u1);plot(f,10*log10(abs(j2(n+1)*2/N))) title('调制噪声功率谱'); rand('state', 0);y=(u0+u1).*cos(2*pi*fj*t1+2); p=(1/N)*sum(y.^2);subplot(2,2,3), plot(t1,y),title('噪声调幅干扰时域波形'); axis([0,0.05e-4,-2,2]) subplot(2,2,4), J=fft(y);plot(f,10*log10(abs(J(n+1)))) title('已调波功率谱');结果:二、噪声调幅干扰信号时域表达式和功率谱仿真分析噪声调频干扰信号的时域表达式为:])(2cos[)(0ϕπω+''+=⎰t d t u K t U t U tFM j j j其中,调制噪声)(t u 为零均值、广义平稳的随机过程,ϕ为[]π2,0均匀分布,且与)(t u 相互独立的随机变量,j U 为噪声调频信号的幅度,j ω为噪声调频信号的中心频率,FM K 为调频斜率。
描述调幅、调频、调相的区别。
调幅(Amplitude Modulation,AM)、调频(Frequency Modulation,FM)和调相(Phase Modulation,PM)是三种常见的模拟调制技术,用于在无线通信中将信息信号转换成无线信号的形式以便传输。
它们之间的区别主要体现在调制参数的不同以及对信号特性的影响上。
调幅是一种将基带信号的幅度变化转换为载波信号的幅度变化的调制技术。
在调幅过程中,信号的幅度被调制到载波上,使得载波的振幅随着信号的变化而变化。
调幅的特点是简单易实现,但对于噪声和干扰比较敏感。
调幅的解调过程是通过检测载波的幅度变化来恢复原始信号。
调频是一种将基带信号的频率变化转换为载波信号的频率变化的调制技术。
在调频过程中,信号的频率被调制到载波上,使得载波的频率随着信号的变化而变化。
调频的特点是抗干扰性能较好,信号传输质量稳定,在广播电台和移动通信等领域得到广泛应用。
调频的解调过程是通过检测载波频率的变化来恢复原始信号。
调相是一种将基带信号的相位变化转换为载波信号的相位变化的调制技术。
在调相过程中,信号的相位被调制到载波上,使得载波的相位随着信号的变化而变化。
调相的特点是对干扰和噪声比较敏感,但在一些特定的应用场景下,如雷达、无线电导航等,调相技术具有独特的优势。
调相的解调过程是通过检测载波相位的变化来恢复原始信号。
总结起来,调幅、调频和调相是三种常见的模拟调制技术,它们分别通过改变载波的幅度、频率和相位来实现对基带信号的调制。
它们的选择取决于具体的应用需求和信号特性要求。
调幅简单易实现,但对干扰和噪声敏感;调频抗干扰性能较好,传输质量稳定;调相在特定应用场景下具有优势。
了解它们的区别和特点有助于我们在实际应用中选择合适的调制技术,以实现高质量的信号传输。
噪声调幅与调频干扰信号仿真分析噪声调幅与调频干扰信号仿真分析一、噪声调幅干扰信号时域表达式和功率谱仿真分析噪声调幅干扰信号的时域表达式为:[][]ϕω++=t t U U t U j n j cos )()(0其中,调制噪声)(t U n 为零均值,方差为2n σ,在区间[]∞-,0U 分布的广义平稳随机过程,ϕ为[]π2,0均匀分布,且为与)(t U n 独立的随机变量,0U ,j ω为常数。
噪声调幅定理:[]τωττj n j B U B cos )(21)(20+=式中,)(t B n 为调制噪声)(t U n 的相关函数。
噪声调幅信号的总功率为:22)0(212)0(22020n n j t U B U B P σ+=+== 它等于载波功率(2/20U )与调制噪声功率(2n σ)一半的和。
其又可改写为:)1(12202020Ae n t m P U U P +=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=σ 式中,2/200U P =,为载波功率;0/U m n Ae σ=,为有效调制系数。
噪声调幅信号的功率谱可由噪声调幅定理经傅立叶变换求得:)(41)(41)(22cos )(4)(200j n j n j j j f f G f f G f f U d f B f G -+-+-==⎰∞δττπτ式中,)(f G n 为调制噪声的功率谱,第一项代表载波的功率谱,后两项代表调制噪声功率谱的对称平移。
用MATLAB 仿真分析: 程序:%噪声调幅干扰function y=noiseAM(u0,N,wpp);if nargin==0 wpp=0;u0=1; endfj=35e6;fs=4*fj; Tr=520e-6; t1=0:1/fs:3*Tr-1/fs; N=length(t1); u=wgn(1,N,wpp);df1=fs/N;n=0:N/2;f=n*df1; wp=10e6; ws=14e6; rp=1; rs=60;[n1,wn1]=buttord(wp/(fs/2),ws/(fs/2),rp,rs); [b,a]=butter(n1,wn1); u1=filter(b,a,u);p=0.1503*mean((u1.^2)) ; figuresubplot(2,2,1),plot(t1,u1),title('噪声调制波形'); axis([0,0.05e-4,-2,2]) subplot(2,2,2), j2=fft(u1);plot(f,10*log10(abs(j2(n+1)*2/N))) title('调制噪声功率谱'); rand('state', 0);y=(u0+u1).*cos(2*pi*fj*t1+2); p=(1/N)*sum(y.^2);subplot(2,2,3), plot(t1,y),title('噪声调幅干扰时域波形'); axis([0,0.05e-4,-2,2]) subplot(2,2,4), J=fft(y);plot(f,10*log10(abs(J(n+1)))) title('已调波功率谱');结果:二、噪声调幅干扰信号时域表达式和功率谱仿真分析噪声调频干扰信号的时域表达式为:])(2cos[)(0ϕπω+''+=⎰t d t u K t U t U tFM j j j其中,调制噪声)(t u 为零均值、广义平稳的随机过程,ϕ为[]π2,0均匀分布,且与)(t u 相互独立的随机变量,j U 为噪声调频信号的幅度,j ω为噪声调频信号的中心频率,FM K 为调频斜率。
调频与调幅的比较
1.调频比调幅抗干扰能力强
外来的各种干扰、加工业和天电干扰等,对已调波的影响主要表现为产生寄生调幅,形成噪声。
调频制可以用限幅的方法,消除干扰所引起的寄生调幅。
而调幅制中已调幅信号的幅度是变化的,因而不能采用限幅,也就很难消除外来的干扰。
另外,信号的信噪比愈大,抗干扰能力就愈强。
而解调后获得的信号的信噪比与调制系数有关,调制系数越大,信噪比越大。
由于调频系数远大于调幅系数,因此,调频波信噪比高,调频广播中干扰噪声小。
2.调频波比调幅波频带宽
频带宽度与调制系数有关,即:调制系数大,频带宽。
调频中常取调频系数大于1,而调幅系数是小于1的,所以,调频波的频带宽度比调幅波的频带宽度大得多。
3.调频制功率利用率大于调幅制
发射总功率中,边频功率为传送调制信号的有效功率,而边频功率与调制系数有关,调制系数大,边频功率大。
由于调频系数mf大于调幅系数ma,所以,调频制的功率利用率比调幅制高。
噪声调频干扰及调频指数对信号功率谱的影响精讲摘要在通信领域中,信号功率谱是一个重要的指标,它可以衡量信号的频谱特性。
但在某些情况下,信号的功率谱可能会受到噪声调频干扰和调频指数的影响。
本文将仔细讨论这些因素对信号功率谱的影响,以及如何确保信号能够保持其所需的频谱特性。
噪声调频干扰对信号功率谱的影响噪声调频干扰是由于某种干扰源在频率范围内随机地改变其输出频率而引起的干扰。
对于周期性信号,噪声调频干扰会导致在功率谱中出现额外的峰和随机噪声。
在随机信号的情况下,噪声调频干扰可能会导致信号频率分布变得更加均匀,但在干扰频率附近产生突出的峰值。
噪声调频干扰对信号功率谱的影响取决于干扰源的特性。
如果噪声调频干扰比较弱,那么它的影响就会被信号本身的功率谱覆盖。
如果噪声调频干扰比较强,那么它的影响将变得显著,并且会导致信号的功率谱发生变化。
在实际应用中,我们可以通过对信号进行滤波、降噪和集中频率分析等手段来减小噪声调频干扰的影响。
此外,通过选择适当的信号处理算法,也可以进一步优化信号的功率谱。
调频指数对信号功率谱的影响在频率调制中,调频指数是一个重要的参数,用于控制信号的调频程度。
调频指数的变化会直接影响信号的频谱特性。
当调频指数较小时,信号的频谱呈现出单个峰的形式,峰值的宽度取决于调频幅度和调频时间。
当调频指数较大时,信号的功率谱会出现多个峰,并且峰的数量和幅度取决于调频步数和调频时间。
除了调频指数,调频幅度和调频时间也会影响信号的功率谱。
当调频幅度较大时,信号的功率谱峰值会变得更加明显,但同时也会增加峰的数量。
当调频时间越短时,信号的频谱越窄,但同时也会导致信号的峰值下降。
如何确保信号能够保持其所需的频谱特性为了保证信号能够保持其所需的频谱特性,我们可以采取以下措施:1.选择适当的调频指数、调频幅度和调频时间,以满足特定应用需求。
2.对信号进行滤波,降噪和集中频率分析等预处理操作,以减少噪声调频干扰的影响。
噪声调相干扰信号的性能仿真冯振;张彩月;沈丹璐【摘要】主要针对噪声干扰中的噪声调相干扰信号进行研究,通过分析噪声调相干扰信号的性能及其对直接序列扩频通信系统的影响,建立了干扰系统和噪声调相干扰信号的仿真模型.根据仿真得出的系统影响误码率曲线,分析了不同干扰频率和不同干扰带宽下的噪声调相干扰信号对直扩系统的干扰效果,并得出了有效的结论.【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2011(041)002【总页数】3页(P28-29,33)【关键词】直扩系统;噪声调相;干扰频率;干扰带宽【作者】冯振;张彩月;沈丹璐【作者单位】中国人民解放军63999部队,北京100094;解放军总医院第一附属医院,北京100039;中国人民解放军63999部队,北京100094【正文语种】中文【中图分类】TN911.40 引言噪声干扰是一种幅度、频率、相位按随机和无规则变化的电磁波信号,包括纯噪声干扰和各种噪声调制干扰,由于它们对各种工作方式下的通信系统都会产生明显的干扰效果,所以是最重要的一种干扰方式[1,2]。
下面主要针对噪声干扰中的噪声调相干扰信号进行研究,分析其对直接序列扩频通信系统的影响,仿真不同干扰参数下的干扰效果。
1 噪声调相干扰信号基本原理广义平稳随机噪声调相干扰过程为:式中,调制噪声 u(t)为零均值;方差为的广义平稳随机过程;φ为[0,2π]均匀分布,且为与 u(t)独立的随机变量;Uj为噪声调相信号的幅度;ωj为常数,噪声调相信号的中心频率;KPM为常数。
经推导可得J(t)的均值为:相关函数为:式中,D=KPM σ2n称为有效相移;ΔΩn=2πΔFn。
当D>>1时,噪声调相信号的功率谱为:噪声调相信号的功率为:其带宽为:当D<<1时,噪声调相信号的功率谱为:噪声调相信号的功率为:其带宽为:2 仿真模型通过分析噪声调相干扰的数学模型,采用Matlab中的Simulink仿真平台来建立干扰系统的计算机仿真模型[5],如图1所示,发射端发送的直扩信号经过信道到达接收端,并进行误码率测试来分析系统的性能。
基于Simulink技术的噪声调幅干扰仿真刘雅娟;李伟;王哲【摘要】雷达干扰系统中的干扰信号设计与性能分析是一个难点.噪声调幅信号是雷达干扰系统中常用的一种信号,以噪声调幅干扰为例,通过分析噪声调幅干扰的原理,建立了一个简单的噪声调幅信号模型,利用Simulink语言对噪声调幅干扰进行建模仿真,针时频率对准、频率瞄准误差为半个中放带宽和频率瞄准误差大于半个中放带宽三种情况得到在不同条件下噪声调幅信号对雷达系统的干扰效果,结果显示在瞄准式干扰的条件下噪声调幅信号对雷达信号的干扰效果最为显著,说明噪声调幅信号适用于瞄准式干扰.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2008(031)015【总页数】4页(P32-35)【关键词】噪声调幅干扰;瞄准式干扰;Simulink;瞄准误差【作者】刘雅娟;李伟;王哲【作者单位】海军航空工程学院,青岛分院,山东,青岛,266071;海军装备部,航空技术保障部,北京,100071;海军航空工程学院,青岛分院,山东,青岛,266071【正文语种】中文【中图分类】TN9721 引言Simulink是一个用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包。
它支持连续、离散或两者混合的线性和非线性系统,也支持具有多种采样速率的多速率系统。
另外,Simulink还提供一套图形动画的处理法,使用户可以方便地观察到仿真的整个过程。
这些功能正是进行雷达干扰技术研究分析中亟待解决的问题,本文以雷达干扰技术中的噪声调幅干扰为例,说明Simulink技术在雷达干扰技术中的应用。
2 噪声调幅干扰原理噪声调幅干扰是噪声干扰的一种,其干扰信号的载波幅度是受噪声调制的。
噪声调幅信号的数学表示式为:uj(t)=[U0+un(t)]cos ωjt(1)则噪声调幅干扰信号的功率谱密度可以表示为:GAM =4B(τ)cos ωτdτ(2)可以看出,噪声调幅信号的频谱由载频频谱和两个对称的旁频带组成,其带宽等于调制噪声频谱宽度的两倍。
雷达对抗实验报告实验题目:噪声干扰信号的Matlab仿真院系:信息科学与工程学院班级:通信2班姓名:宋曜辰学号: 1003060230指导教师:噪声调幅、调频、调相信号的Matlab仿真一、实验目的通过实验,加深对噪声调幅、调频、调相信号的理解,加深对噪声调幅、调频、调相信号频谱分析的基本思想与实现方法的认识,并掌握Matlab对随机过程的仿真方法与其基本函数和语法的使用。
二、实验原理实验中要仿真的各种噪声的时域表达式及相应的频谱特性:1.射频噪声干扰窄带高斯过程:称为射频噪声干扰。
其中包络函数服从瑞利分布,相位函数服从[0,2]均匀分布,且与相互独立,载频为常数,且远大于的谱宽。
2.噪声调幅干扰广义平稳随机过程:称为噪声调幅干扰。
其中,调制噪声为零均值,方差为,在区间[-,分布的广义平稳随机过程,服从[0,2]均匀分布,且为与独立的随机变量,为常数。
噪声调幅信号的波形图,以及联合概率密度分布函数p()以及各自的概率密度分布密度p()存在下列关系:3.噪声调频干扰广义平稳随机过程:称为噪声调频干扰,其中调制噪声为零均值、广义平稳的随机过程,服从[0,2]均匀分布且与独立的随机变量,,噪声调频干扰中的调制噪声和噪声调频干扰信号的波形J(t)如下图示:4.噪声调相干扰广义平稳随机过程:称为噪声调频干扰,其中调制噪声为零均值、广义平稳的随机过程,服从[0,2]均匀分布且与独立的随机变量,,噪声调相干扰的功率谱如下图所示:三、实验内容利用Matlab仿真产生视频噪声:;射频噪声:;噪声调幅干扰:视频噪声,调制度m=0.1~1;噪声调频干扰:视频噪声;噪声调相干扰:视频噪声。
等一系列干扰信号并分析特性。
四、实验思路与步骤1.产生一个高斯白噪声,2.利用Matlab自带的fir1函数产生一个低通滤波器,限制高斯白噪声的带宽,由此产生了视频噪声。
3.利用产生的视频噪声,分别代入噪声调幅干扰的时域表达式,并且进行100次的积累后求平均值,由此画出噪声调幅干扰频域波形,对其进行快速傅里叶变换后,求出功率谱,由此画出噪声调幅干扰的功率谱波形。
噪声调幅与调频干扰信号仿真分析
一、噪声调幅干扰信号时域表达式和功率谱仿真分析
噪声调幅干扰信号的时域表达式为:
[][]
ϕω++=t t U U t U j n j cos )()(0
其中,调制噪声)(t U n 为零均值,方差为2n σ,在区间[]∞-,0U 分布的广义平稳随机过程,ϕ为[]π2,0均匀分布,且为与)(t U n 独立的随机变量,0U ,j ω为常数。
噪声调幅定理:
[]
τωττj n j B U B cos )(2
1)(2
0+=
式中,)(t B n 为调制噪声)(t U n 的相关函数。
噪声调幅信号的总功率为:
2
2)0(21
2)0(2
2
02
0n n j t U B U B P σ+=+==
它等于载波功率(2/20U )与调制噪声功率(2n σ)一半的和。
其又可改写为:
)1(122
02020Ae n t m P U U P +=⎥
⎥⎦
⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=σ 式中,2/200U P =,为载波功率;0/U m n Ae σ=,为有效调制系数。
噪声调幅信号的功率谱可由噪声调幅定理经傅立叶变换求得:
)(4
1)(41)(22cos )(4)(200
j n j n j j j f f G f f G f f U d f B f G -+-+-==⎰∞
δτ
τπτ
式中,)(f G n 为调制噪声的功率谱,第一项代表载波的功率谱,后两项代表调制噪声功率谱的对称平移。
用MATLAB 仿真分析: 程序:
%噪声调幅干扰
function y=noiseAM(u0,N,wpp);
if nargin==0 wpp=0;u0=1; end
fj=35e6;fs=4*fj; Tr=520e-6; t1=0:1/fs:3*Tr-1/fs; N=length(t1); u=wgn(1,N,wpp);
df1=fs/N;n=0:N/2;f=n*df1; wp=10e6; ws=14e6; rp=1; rs=60;
[n1,wn1]=buttord(wp/(fs/2),ws/(fs/2),rp,rs); [b,a]=butter(n1,wn1); u1=filter(b,a,u);
p=0.1503*mean((u1.^2)) ; figure
subplot(2,2,1),plot(t1,u1),title('噪声调制波形'); axis([0,0.05e-4,-2,2]) subplot(2,2,2), j2=fft(u1);plot(f,10*log10(abs(j2(n+1)*2/N))) title('调制噪声功率谱'); rand('state', 0);
y=(u0+u1).*cos(2*pi*fj*t1+2); p=(1/N)*sum(y.^2);
subplot(2,2,3), plot(t1,y),title('噪声调幅干扰时域波形'); axis([0,0.05e-4,-2,2]) subplot(2,2,4), J=fft(y);plot(f,10*log10(abs(J(n+1)))) title('已调波功率谱');
结果:
二、噪声调幅干扰信号时域表达式和功率谱仿真分析
噪声调频干扰信号的时域表达式为:
])(2cos[)(0ϕπω+''+=⎰t d t u K t U t U t
FM j j j
其中,调制噪声)(t u 为零均值、广义平稳的随机过程,ϕ为[]π2,0均匀分布,且与)(t u 相互独立的随机变量,j U 为噪声调频信号的幅度,
j ω为噪声调频信号的中心频率,FM K 为调频斜率。
τωττσj j j e
U B cos 2)(2
)(22-
=
式中,)(2τσ为调幅函数[])()(2t e t e K FM -+τπ的方差,其为
[])()0(24)(2
22τπτσe e FM
B B K -⋅= 式中)(τe B 为)(t e 的自相关函数,它可由调制噪声)(t u 的功率谱)(f G n 变
换求得。
设其具有带限均匀谱,如下式所示:
⎪⎩
⎪
⎨⎧∆≤≤∆=f
F f F f
G n
n
n n 其它00)(2σ
则)(t e 的功率谱)(f G e 为
)()2(1
)(2
f G f f G n e π=
[]⎰
⎰∆Ω∆Ω
Ω
Ω-∆Ω=∆-⋅=-⋅=n
n
d m df f F f K B B K n f
e F n n FM
e e FM
2
2
022
22
2
22cos 12)
2()
2cos 1(24)()0(24)(τπτπσπτπτσ 式中,n n F ∆=∆Ωπ2为调制噪声的谱宽,n de n n FM fe F f F K m ∆=∆=//σ为有效调频指数,其中de f 为有效调频带宽。
噪声调频信号功率谱的表达式为:
⎰⎰⎰
∞+∆Ω-
∞
+⎥⎦
⎤
⎢⎣
⎡
ΩΩ-∆Ω--=-=00
2
222
)
(02cos 1exp )cos()cos()(2n
d m U d
e U G n fe j j j j j τττωωτ
τωωωτσ
当1>>fe m 时,由噪声调频信号功率谱表达式可得:
2
2
2)(2
212
)(de
j f f f de
j j e
f U f G --
=
π
当1<<fe m 时,由噪声调频信号功率谱表达式可得:
22
222)(222)(j n de
m
de j
j f f F
f
F f U f
G -+⎪⎪⎭
⎫ ⎝
⎛∆∆=
π
用MATLAB 仿真分析: 程序:
%噪声调频干扰
function y=noiseFM(uj,mf,wpp);
if nargin==0
uj=1; mf=0.6;
wpp=6;
end
fj=35e6;fs=4*fj;Tr=520e-6;
bj=10e6;
t1=0:1/fs:3*Tr-1/fs; N=length(t1);
u=wgn(1,N,wpp);
df1=fs/N;n=0:N/2;f=n*df1;
wp=10e6;
ws=13e6;
rp=1; rs=60;
[Nn,wn]=buttord(wp/(30e6/2),ws/(30e6/2),rp,rs);
[b,a]=butter(Nn,wn);
u1=filter(b,a,u);
figure
subplot(2,2,1),plot(t1,u1),title('调制噪声波形');axis([0,0.05e-4,-6,6]) subplot(2,2,2),j2=fft(u1); plot(f,10*log10(abs(j2(n+1)*2/N)))
title('调制噪声功率谱');
i=1:N-1;ss=cumsum([0 u1(i)])
ss=ss*Tr/N;
y=uj*cos(2*pi*fj*t1+2*pi*mf*bj*ss+100);
p=(1/N)*sum(y.^2)
subplot(2,2,3), plot(t1,y),title('噪声调频干扰时域波形')
axis([0,0.05e-4,-1.5,1.5])
subplot(2,2,4), J=fft(y); plot(f,(abs(J(n+1))))
title('噪声调频干扰已调波功率谱')
结果:。