MATLAB实现通信系统仿真实例

matlab 通信仿真案例
在MATLAB中，通信仿真是一个常见的应用领域，可以用于模拟
和分析数字通信系统的性能。

下面我将从多个角度介绍几个常见的
通信仿真案例。

1. OFDM系统仿真，OFDM（正交频分复用）是一种常见的多载
波调制技术，用于高速数据传输。

你可以使用MATLAB来建立一个基
本的OFDM系统仿真模型，包括信道估计、均衡和解调等模块。

通过
仿真可以分析系统在不同信噪比下的误码率性能，优化系统参数以
及算法设计。

2. 无线通信系统仿真，你可以使用MATLAB建立一个简单的无
线通信系统仿真模型，包括传输信道建模、调制解调、信道编码、
多天线技术等。

通过仿真可以评估系统的覆盖范围、传输速率、抗
干扰能力等性能指标。

3. MIMO系统仿真，MIMO（多输入多输出）技术在无线通信中
得到了广泛应用。

你可以使用MATLAB建立一个MIMO系统仿真模型，包括空间多路复用、信道估计、预编码等。

通过仿真可以分析系统
的信道容量、波束赋形技术对系统性能的影响等。

4. LTE系统仿真，LTE（长期演进）是目前移动通信领域的主流技术之一。

你可以使用MATLAB建立一个LTE系统仿真模型，包括物理层信号处理、上下行链路传输、信道编码解码等。

通过仿真可以评估系统的覆盖范围、传输速率、干扰抑制能力等性能指标。

以上是一些常见的通信仿真案例，通过MATLAB你可以方便地建立仿真模型，分析系统性能，并优化系统设计。

希望这些案例能够帮助到你。

matlab通信仿真实例通信仿真在工程领域中具有广泛的应用，MATLAB作为一种强大的数学建模工具，能够帮助工程师进行通信系统的仿真设计和分析。

在本文中，我们将通过一个具体的MATLAB通信仿真实例来展示如何使用MATLAB进行通信系统的建模和仿真。

首先，我们需要定义一个简单的通信系统，假设我们要设计一个基于QPSK调制的数字通信系统。

我们可以按照以下步骤进行仿真实例的设计：1. 生成随机比特序列：首先我们需要生成一组随机的比特序列作为发送端的输入。

我们可以使用MATLAB的randi函数来生成随机的二进制比特序列。

2. QPSK调制：接下来，我们需要将生成的二进制比特序列进行QPSK调制，将比特序列映射到QPSK星座图上的相应点。

我们可以使用MATLAB的qammod 函数来进行QPSK调制。

3. 添加高斯噪声：在通信信道中，往往会存在各种噪声的干扰，为了模拟通信信道的实际情况，我们需要在信号上添加高斯噪声。

我们可以使用MATLAB的awgn函数来添加高斯噪声。

4. QPSK解调：接收端接收到信号后，需要进行QPSK解调，将接收到的信号映射回比特序列。

我们可以使用MATLAB的qamdemod函数来进行QPSK解调。

5. 比特误码率计算：最后，我们可以计算仿真的比特误码率（BER），用来评估通信系统的性能。

我们可以通过比较发送端和接收端的比特序列来计算比特误码率。

通过以上步骤，我们就可以完成一个基于QPSK调制的数字通信系统的MATLAB仿真实例。

在实际的通信系统设计中，我们可以根据具体的需求和系统参数进行更加复杂的仿真设计，例如考虑信道编码、信道估计等因素，以更加准确地评估通信系统的性能。

MATLAB的强大数学建模和仿真功能，为工程师提供了一个非常有用的工具，可以帮助他们设计和分析各种通信系统。

通过不断的实践和学习，工程师可以更加熟练地运用MATLAB进行通信系统的仿真设计，为通信系统的性能优化提供有力的支持。

% ch3example1A.mclear;f_p=2400; f_s=5000; R_p=3; R_s=25; % 设计要求指标[n, fn]=buttord(f_p,f_s,R_p,R_s, 's'); % 计算阶数和截止频率Wn=2*pi*fn; % 转换为角频率[b,a]=butter(n, Wn, 's'); % 计算H(s)f=0:100:10000; % 计算频率点和频率范围s=j*2*pi*f; % s=jw=j*2*pi*fH_s=polyval(b,s)./polyval(a,s); % 计算相应频率点处H(s)的值figure(1);subplot(2,1,1); plot(f, 20*log10(abs(H_s))); % 幅频特性axis([0 10000 -40 1]);xlabel('频率Hz');ylabel('幅度dB');subplot(2,1,2); plot(f, angle(H_s)); % 相频特性xlabel('频率Hz');ylabel('相角rad');figure(2); freqs(b,a); % 也可用指令freqs直接画出H(s)的频率响应曲线。

% ch3example1B.mclear;f_p=2400; f_s=5000; R_p=3; R_s=25; % 设计要求指标[n, fn]=ellipord(f_p,f_s,R_p,R_s,'s'); % 计算阶数和截止频率Wn=2*pi*fn; % 转换为角频率[b,a]=ellip(n,R_p,R_s,Wn,'s'); % 计算H(s)f=0:100:10000; % 计算频率点和频率范围s=j*2*pi*f; % s=jw=j*2*pi*fH_s=polyval(b,s)./polyval(a,s); % 计算相应频率点处H(s)的值figure(1);subplot(2,1,1); plot(f, 20*log10(abs(H_s))); % 幅频特性axis([0 10000 -40 1]);xlabel('频率Hz');ylabel('幅度dB');subplot(2,1,2); plot(f, angle(H_s)); % 相频特性xlabel('频率Hz');ylabel('相角rad');figure(2); freqs(b,a); % 也可用指令freqs直接画出H(s)的频率响应曲线。

补充内容：模拟调制系统的MATLAB 仿真1。

抽样定理为了用实验的手段对连续信号分析,需要先对信号进行抽样(时间上的离散化），把连续数据转变为离散数据分析。

抽样（时间离散化）是模拟信号数字化的第一步.Nyquist 抽样定律：要无失真地恢复出抽样前的信号，要求抽样频率要大于等于两倍基带信号带宽.抽样定理建立了模拟信号和离散信号之间的关系,在Matlab 中对模拟信号的实验仿真都是通过先抽样，转变成离散信号，然后用该离散信号近似替代原来的模拟信号进行分析的。

【例1】用图形表示DSB 调制波形)4cos()2cos(t t y ππ= 及其包络线。

clf％％计算抽样时间间隔fh=1;%%调制信号带宽（Hz ）fs=100*fh ；％%一般选取的抽样频率要远大于基带信号频率，即抽样时间间隔要尽可能短. ts=1/fs ；％%根据抽样时间间隔进行抽样，并计算出信号和包络t=(0：ts:pi/2)'；%抽样时间间隔要足够小,要满足抽样定理.envelop=cos （2＊pi ＊t)；%%DSB 信号包络y=cos(2＊pi ＊t).＊cos(4*pi ＊t ）;％已调信号%画出已调信号包络线plot （t ，envelop ，'r ：','LineWidth',3）；hold onplot(t ，-envelop,'r:’,’LineWidth'，3）;%画出已调信号波形plot(t ，y,’b'，'LineWidth ’,3）;axis(［0,pi/2,-1,1］)%hold off%xlabel （'t ’);％写出图例【例2】用图形表示DSB 调制波形)6cos()2cos(t t y ππ= 及其包络线。

clf％％计算抽样时间间隔fh=1;％%调制信号带宽(Hz ）fs=100＊fh;%抽样时间间隔要足够小，要满足抽样定理。

matlab通信仿真实例在Matlab中进行通信系统的仿真，可以涉及到多种不同的通信技术和协议，包括调制解调、信道编码、多址接入等。

以下以OFDM系统为例，介绍Matlab 中通信仿真的实例。

OFDM（正交频分复用）是一种常用于现代通信系统中的技术，它将高速数据流分割成多个较低速的子流，并将每个子流分配到不同的子载波上。

优点是能够抵抗多径效应和频率选择性衰落，并提供高数据速率。

首先，我们需要创建一个包含OFDM系统参数的结构体。

例如：ofdmParam.M = 16; % 子载波数量ofdmParam.K = 4; % 用于混合多路复用的用户数量ofdmParam.N = ofdmParam.M * ofdmParam.K; % 总子载波数量ofdmParam.CP = 16; % 循环前缀长度接下来，我们可以生成用于OFDM仿真的数据流。

例如，我们可以使用随机整数生成器生成一系列整数，并将其转换为复数形式的调制符号：data = randi([0, ofdmParam.M-1], 1, ofdmParam.N);dataMod = qammod(data, ofdmParam.M);然后，我们可以创建一个包含OFDM信号的函数。

在OFDM系统中，生成的数据符号将分配到不同的子载波上，然后在时域中通过插入循环前缀进行叠加：function[ofdmSignal] = createOFDMSignal(dataMod, ofdmParam) ofdmSignal = [];for k = 0:ofdmParam.K-1% 提取相应的数据符号，并进行IFFTofdmData =ifft(dataMod(k*ofdmParam.M+1:(k+1)*ofdmParam.M));% 添加循环前缀ofdmDataWithCP = [ofdmData(end-ofdmParam.CP+1:end), ofdmData];% 将OFDM符号添加到OFDM信号中ofdmSignal = [ofdmSignal, ofdmDataWithCP];endend将OFDM信号传输到信道中，我们可以使用加性高斯白噪声（AWGN）信道模型来模拟实际通信环境：EbNo = 10; % 信噪比snr =10*log10(ofdmParam.N*ofdmParam.M/(ofdmParam.N*ofdmParam.M+1 )*(10^(EbNo/10)));ofdmSignalNoisy = awgn(ofdmSignal, snr, 'measured');最后，我们可以对接收到的OFDM信号进行解调和信号恢复。

MATLAB通信系统仿真实验报告实验一、MATLAB的基本使用与数学运算目的：学习MATLAB的基本操作，实现简单的数学运算程序。

内容：1-1 要求在闭区间[0，2π]上产生具有10个等间距采样点的一维数组。

试用两种不同的指令实现。

运行代码：x=[0:2*pi/9:2*pi]运行结果：1-2 用M文件建立大矩阵xx=[ 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.91.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.92.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.93.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9]代码：x=[ 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.91.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.92.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.93.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9]m_mat运行结果：1-3已知A=[5，6;7，8]，B=[9，10;11,12]，试用MATLAB分别计算A+B,A*B,A.*B,A^3，A.^3，A/B,A\B.代码：A=[5 6;7 8] B=[9 10;11 12] x1=A+B X2=A-B X3=A*B X4=A.*B X5=A^3 X6=A.^3 X7=A/B X8=A\B运行结果：1-4任意建立矩阵A，然后找出在[10,20]区间的元素位置。

程序代码及运行结果：代码：A=[12 52 22 14 17;11 10 24 03 0;55 23 15 86 5 ] c=A>=10&A<=20运行结果：1-5 总结：实验过程中，因为对软件太过生疏遇到了些许困难，不过最后通过查书与同学交流都解决了。

例如第二题中，将文件保存在了D盘，而导致频频出错，最后发现必须保存在MATLAB文件之下才可以。

毕业设计说明书基于MATLAB的16QAM通信系统仿真摘 要要随着现在的通信技术的飞速发展，特别是移动通信技术，因频谱资源的限制， 传统的通信系统容量开始不能满足目前用户需求，因此通信技术专家越来越关注频带利用率的问题。

如何提高频谱利用率以及高功率谱密度是我们追求的目标。

而正交振幅调制(Quadrature Amplitude Modulation ，QAM )是一种振幅和相位联合键控，由于高频谱利用率和高功率谱密度等优点，它已成为了大容量数字微波、宽带无线接入和无线视频通信的一种重要技术方案。

的一种重要技术方案。

本论文先介绍了16进制的正交振幅调制信号（16QAM ）的调制解调原理，再利用MA TLAB 平台构建完整的16QAM 通信系统，实现16QAM 的调制解调系统的仿真，以及分析该系统性能。

以此证明16QAM 调制技术相对其他调制方式的优点。

调制技术相对其他调制方式的优点。

关键词：调制解调；正交振幅调制；MA TLAB 仿真仿真ABSTRACTWith the rapid development of modern communication technology, especially mobilecommunications technology, the capacity of traditional communication systems can not meet the requirements of the current user. And because of the limited spectrum resource, the problem of bandwidth efficiency is growing concerned of experts in the field of communications. So finding the way that how to improve the spectrum efficiency and high power spectral density is our goal. Quadrature amplitude modulation (QAM) with its high spectral efficiency and high power spectral density and other advantages, becomes importantto those communication application that include the large-capacity digital microwavetechnology solutions, broadband wireless access and wireless video communications, and soon.This article describes the principle of modulation and demodulation of 16QAM, thenbuilds a complete communication system of 16QAM based on MATLAB, which is to realizethe simulation of 16QAM modem system and to analyse the performance of the system.It canprove that 16QAM modulation technology is more superior than the other.Key words:modem system; qam;matlab目 录录1 1 绪论绪论................................................................... 1 1.1 1.1 课题研究的意义课题研究的意义................................................... 1 1.2 1.2 国内外研究状况国内外研究状况.................................................. 1 1.3 1.3 研究内容与章节安排研究内容与章节安排............................................... 2 2 2 课题理论基础课题理论基础........................................................... 3 2.1 2.1 调制解调的定义调制解调的定义................................................... 3 2.2 2.2 正交振幅调制正交振幅调制..................................................... 4 2.2.1 QAM 简介 ................................................... 4 2.2.2 16QAM 调制解调原理 .. (6)3 3 基于基于MATLAB 的16QAM 通信系统仿真........................................ 9 3.1 MATLAB 简介 (9)3.1.1 MATLAB 介绍 ................................................ 9 3.1.2 MATLAB 语言特点 ............................................ 9 3.2 16QAM 调制解调仿真程序流程框图 .................................. 10 3.3 3.3 调制仿真模块调制仿真模块.................................................... 11 3.3.1 3.3.1 信号源信号源.................................................... 11 3.3.2 3.3.2 串串/并变换................................................. 11 3.3.3 2-4电平转换 . (11)3.3.4 3.3.4 成形滤波器成形滤波器................................................ 12 3.3.5 3.3.5 调制调制...................................................... 14 3.3.6 3.3.6 画星座图画星座图.................................................. 15 3.4 3.4 已调信号的噪声叠加已调信号的噪声叠加 ............................................. 16 3.5 3.5 解调仿真模块解调仿真模块.................................................... 16 3.5.1 3.5.1 低通滤波器低通滤波器................................................ 16 3.5.2 4-2电平转换 .............................................. 16 3.5.3 3.5.3 并并/串变换................................................ 17 3.5.4 3.5.4 解调解调...................................................... 17 3.6 3.6 仿真结果仿真结果........................................................ 18 4 16QAM 通信系统的性能分析 . (21)4.1 16QAM 抗噪声性能 ................................................ 21 4.2 16QAM 频带利用率 ................................................ 22 4.3 16QAM 信号在AWGN 信道下的性能 ................................... 22 4.4. 16QAM 和16PSK 的性能比较 ....................................... 23 5 5 总结与展望总结与展望............................................................ 25 5.1 5.1 总结总结............................................................ 25 5.2 5.2 未来展望未来展望........................................................ 26 参考文献 ................................................................. 27 致 谢谢 ................................................................... 29 附 录：主程序录：主程序 .. (30)1 1 绪论绪论1.1 1.1 课题研究的意义课题研究的意义随着现代的通信技术的飞速发展，特别是移动通信技术，因为频谱资源的限制， 传统的通信系统的容量开始不能满足目前用户的需求，因此通信技术专家越来越关注频带利用率的问题。

实验1：上采样与内插一、实验目的1、了解上采样与内插的基本原理和方法。

2、掌握上采样与内插的matlab程序的设计方法。

二、实验原理上采样提高采样频率。

上采样使得周期降低M倍，即新采样周期Tu和原有采样周期Ts的关系是T u=T s/M,根据对应的连续信号x(t),上采样过程从原有采样值x(kT s)生成新采样值x(kT u)=x(kT s/M)。

操作的结果是在每两个采样值之间放入M-1个零值样点。

更实用的内插器是线性内插器，线性内插器的脉冲响应定义如下：上采样值x(kT u)=x(kT s/M)通过与线性内插器的脉冲响应的卷积来完成内插。

三、实验内容仿真正弦波采样和内插，通过基本采样x（k）,用M=6产生上采样x u(k)，由M=6线性内插得到样点序列x i（k）。

四、实验程序% File: c3_upsampex.mM = 6; % upsample factorh = c3_lininterp(M); % imp response of linear interpolatort = 0:10; % time vectortu = 0:60; % upsampled time vectorx = sin(2*pi*t/10); % original samplesxu = c3_upsamp(x,M); % upsampled sequencesubplot(3,1,1)stem(t,x,'k.')ylabel('x')subplot(3,1,2)stem(tu,xu,'k.')ylabel('xu')xi = conv(h,xu);subplot(3,1,3)stem(xi,'k.')ylabel('xi')% End of script file.% File: c3_upsample.mfunction out=c3_upsamp(in,M)L = length(in);out = zeros(1,(L-1)*M+1); for j=1:Lout(M*(j-1)+1)=in(j); end% End of function file.% File: c3_lininterp.m function h=c3_lininterp(M) h1 = zeros(1,(M-1)); for j=1:(M-1) h1(j) = j/M; endh = [0,h1,1,fliplr(h1),0]; % End of script file.四、 实验结果012345678910x0102030405060x u01020304050607080-11x i实验二：QPSK、16QAM信号的散点图、正交、同相分量波形图一、实验目的1、了解QPSK、16QAM调制的基本原理。