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课程设计任务书学生姓名：专业班级：指导教师：工作单位：信息工程学院题目：伪随机序列的产生及应用设计初始条件：具备通信课程的理论知识；具备模拟与数字电路基本电路的设计能力；掌握通信电路的设计知识，掌握通信电路的基本调试方法；自选相关电子器件；可以使用实验室仪器调试。
要求完成的主要任务：（包括课程设计工作量及其技术要求，以及说明书撰写等具体要求）1、设计伪随机码电路：产生八位伪随机序列（如M序列、Gold序列等）；2、了解D/A的工作原理及使用方法，将伪随机序列输入D/A中（如DAC0808），观察其模拟信号的特性；3、分析信号源的特点，使用EWB软件进行仿真；4、进行系统仿真，调试并完成符合要求的课程设计说明书。
时间安排：二十二周一周，其中3天硬件设计，2天硬件调试指导教师签名：年月日系主任（或责任教师）签名：年月日目录摘要 (I)1理论基础知识 (1)1.1伪随机序列 (1)1.1.1伪随机序列定义及应用 (1)1.1.2 m序列产生器 (2)1.2芯片介绍 (4)1.2.1移位寄存器74LS194. (4)1.2.2移位寄存器74LS164 (5)1.2.3 D/A转换器DAC0808 (6)2 EWB软件介绍 (8)3设计方案 (9)4 EWB仿真 (11)5电路的安装焊接与调试 (13)6课程设计心得体会 (14)参考文献 (15)附录1 (16)摘要伪随机序列具有良好的随机性和接近于白噪声的相关函数，使其易于从信号或干扰中分离出来。
伪随机序列的可确定性和可重复性，使其易于实现相关接收或匹配接收，因此有良好的抗干扰性能。
伪随机序列的这些特性使得它在伪码测距、导航、遥控遥测、扩频通信、多址通信、分离多径、数据加扰、信号同步、误码测试、线性系统、各种噪声源等方面得到了广泛的应用，特别是作为扩频码在CDMA系统中的应用已成为其中的关键问题。
此次课设根据m序列的产生原理，利用74LS164加少量门电路方法设计了8位m序列发生器。
随机数法的注意点随机数法是一种常用的统计方法，用于生成服从特定分布的随机数。
在实际应用中，我们经常需要使用随机数来进行模拟、抽样、加密等操作。
然而，使用随机数时需要注意一些问题，以确保生成的随机数具有高质量和可靠性。
本文将介绍使用随机数法时需要注意的几个关键点。
1. 伪随机性计算机生成的随机数实际上是伪随机数，即通过算法生成的序列看起来像是真正的随机序列。
这是因为计算机程序是确定性的，无法产生真正的随机性。
因此，在使用随机数时需要注意其伪随机性，并且选择合适的算法和种子来生成高质量的伪随机数。
2. 种子选择在生成伪随机数时，通常需要提供一个种子作为算法的输入。
种子决定了生成的伪随机序列。
同样的种子会产生同样的序列，不同的种子会产生不同的序列。
因此，在使用随机数法时需要选择一个合适且足够复杂的种子来保证生成不可预测且高质量的伪随机数。
3. 随机性测试为了验证生成的随机数具有高质量和随机性，我们需要进行随机性测试。
常用的随机性测试方法包括频率检验、序列检验和分布检验等。
通过这些测试，我们可以评估生成的随机数是否满足预期的统计特性，并且判断算法和种子的选择是否合适。
4. 随机数重复在某些应用中，需要保证生成的随机数不重复。
例如，在抽样调查中，每个样本需要有唯一的标识符。
因此，在使用随机数法时需要注意避免生成重复的随机数。
常用的方法包括使用更长的序列、增加种子空间和使用哈希函数等。
5. 安全性考虑在一些安全敏感的应用中，例如密码学和加密算法，对于随机数具有更高的要求。
此时，需要使用加密安全的伪随机数生成器来保证生成的随机数具有不可预测性和均匀分布性。
同时，还需要注意保护种子和伪随机序列以防止被恶意攻击者利用。
6. 并发访问问题在多线程或分布式系统中，并发访问随机数生成器可能导致一些问题。
例如，多个线程同时使用同一个随机数生成器可能会导致生成的随机数不可预测或重复。
因此，在并发访问时需要采取适当的措施，例如使用线程安全的随机数生成器或者为每个线程分配独立的种子。
伪随机序列在信号探测中的应用研究在当今的科技领域，信号探测是一项至关重要的任务，它广泛应用于通信、雷达、导航、声纳等众多领域。
而伪随机序列作为一种特殊的信号形式，在信号探测中发挥着不可或缺的作用。
本文将深入探讨伪随机序列在信号探测中的应用，包括其原理、特点以及实际应用场景。
一、伪随机序列的基本原理伪随机序列，顾名思义，它看似随机，但实际上是按照一定的规律生成的。
这种序列具有类似于随机序列的统计特性，如均匀的分布、良好的自相关和互相关特性等。
伪随机序列通常由线性反馈移位寄存器（LFSR）生成。
通过设置LFSR的初始状态和反馈系数，可以得到不同长度和特性的伪随机序列。
常见的伪随机序列有m序列、Gold序列等。
二、伪随机序列在信号探测中的特点和优势1、良好的自相关特性伪随机序列的自相关函数具有尖锐的峰值，这使得在接收端能够准确地识别和同步接收到的信号。
2、低的互相关特性不同的伪随机序列之间互相关值很低，这有助于在多用户或多目标环境中区分不同的信号。
3、抗干扰能力强由于其具有类似噪声的特性，伪随机序列能够有效地抵抗外界的干扰和噪声，提高信号探测的可靠性。
4、保密性好在通信等需要保密的应用中，伪随机序列可以作为加密密钥，增加信息传输的安全性。
三、伪随机序列在信号探测中的具体应用1、雷达系统在雷达中，伪随机序列被用作发射信号。
通过对回波信号与发射信号的相关处理，可以精确地测量目标的距离、速度和方位等信息。
例如，脉冲压缩雷达利用伪随机序列的长周期和良好的自相关特性，实现了高分辨率的目标探测。
2、通信系统在通信领域，伪随机序列用于扩频通信。
通过将原始信号与伪随机序列相乘，扩展信号的频谱，从而提高通信的抗干扰能力和保密性。
3、声纳系统声纳系统利用伪随机序列来探测水下目标。
其原理与雷达类似，通过对回波的处理来获取目标的相关信息。
4、导航系统在卫星导航系统中，伪随机序列作为导航信号的一部分，帮助接收机准确地测量卫星与接收机之间的距离和时间差，从而实现定位和导航。
伪随机序列扩频通信技术在发送端以扩频码进行扩频调制，在接收端以相关解扩技术进行收信，这一过程使其具有诸多优良特性，即抗干扰性能好、隐蔽性强、干扰小、易于实现码分多址等。
扩频调制即是将扩频码与待传输的基带数字信号进行模二叠加（时域相乘）。
扩频调制后的信号还需经过载波调制后才可发送至信道。
而接收端则采用相干解扩和解调，恢复出原始数据信息，以达到抑制干扰的目的。
扩频调制是通过伪随机码或伪随机序列来实现的。
从理论上讲，用纯随机序列来扩展信号的频谱是最重要的，但是接收端必须复制同一个伪随机序列，由于伪随机序列的不可复制性，因此，在工程中，无法使用纯随机序列，而改为采用伪随机序列。
各类扩频通信系统都有伪随机编码序列，而且具有良好随机特性和相关特性的扩频编码对于扩频通信是至关重要的，对扩频通信的性能具有决定性的重要作用。
在扩频通信系统中，抗干扰、抗截获、信息数据隐蔽和保密、多径保护和抗衰落、多址通信、实现同步捕获等都与扩频编码密切相关。
能满足上述要求的扩频编码应具有如下的理想特性：（1）有尖锐的自相关特性；（2）有处处为零的互相关；（3）不同码元数平衡相等；（4）有足够的编码数量；（5）有尽可能大的复杂度。
m序列m序列是最长线性移位寄存器序列的简称。
顾名思义，m序列是由多级移位寄存器或其延迟元件通过线性反馈产生的最长的码序列。
在二进制移位寄存器中，若n为移位寄存器的级数，n级移位寄存器共有2n个状态，除去全零状态外，还剩下2n-1种状态，因此它能产生最大长度的码序列为2n-1位。
故m序列的线性反馈移位寄存器称做最长线性移位寄存器。
产生m序列的移位寄存器的电路结构，即反馈线连接不是随意的，m序列的周期P 也不能随意取值，而是必须满足：P=2n -1部分m 序列的反馈系数C i 如下表所示： 级数n 周期P 反馈系数C i （八进制）3 7 134 15 235 31 45，67，756 63 103，147，1557 127 203，211，217，235，277，313，325，345，367 8 255 435，453，537，543，545，551，703，747 9 511 1021，1055，1131，1157，1167，1175 10 1023 2011，2033，2157，2443，2745，3471 1120474005，4445，5023，5263，6211，7363对于m 序列，下面以级数n=4为例进行讨论。
伪随机序列仿真仿真实验报告报告时间：2013年5月13日姓名：刘梦曦学号：2010101012电子邮件：604417989@一、实验目的1、熟悉MATLAB 仿真的应用；2、掌握伪随机序列的原理、软件产生，并仿真分析其相关特性。
二、实验内容1、MATLAB中产生127位gold序列，并分析其自相关和互相关特性。
2、采用MATLAB的伪随机函数，生成127位二进制伪随机序列，并分析其自相关和互相关特性。
3、收集学习技术资料，列举五种以上通信系统中采用的伪随机序列。
三、实验过程记录根据搜集的资料在matlab中编写代码，然后运行，得到相应的特性图。
1、产生127位的gold序列2、gold序列的自相关性在MATLAB中编写的代码如下：close all;clear all;clc;n=7;%移位寄存器级数P=2^n-1%m列的周期%产生m1序列%c1=[1 0 1 0 0 1 1];%反馈系数==211 reg1=[zeros(1,n-1) 1];%初始化移位寄存器m1(1)=reg1(n);for i=2:P new_reg1(1)=mod(sum(c1.*reg1),2) ;for j=2:nnew_reg1(j)=reg1(j-1); endreg1=new_reg1;m1(i)=reg1(n);endsubplot(311);stairs(m1);xlabel('k');title('m1序列');%产生m2序列%c2=[1 0 1 1 0 0 1];%反馈系数==217 reg2=[zeros(1,n-1) 1];%初始化移位寄存器m2(1)=reg2(n);for i=2:Pnew_reg2(1)=mod(sum(c2.*reg2),2) ;for j=2:nnew_reg2(j)=reg2(j-1);endreg2=new_reg2;m2(i)=reg2(n);endsubplot(312);stairs(m2);xlabel('k');title('m2序列');%产生gold序列%for i=0:P-1shift_m2=[m2(i+1:P)m2(1:i)];%m2g(i+1,:)=mod(m1+shift_m2,2);%模2加endsubplot(313)stairs(g(1,:));xlabel('k');title('gold序列的第1行');%gold序列的自相关特性和互相关特性%g1=g(1,:);g2=g(2,:);%取gold序列的第2行% for i=-P+1:-1% shift=[g1(i+P+1:P) g1(1:i+P)];%r1(P+i)=sum(g1(P+i).*shift(P+i)) ;% end% for i=0:P-1% shift=[g1(i+1:P) g1(1:i)]; %r1(P+i)=sum(g1(i+1).*shift(i+1)) ;% endr1=conv(g1,g1);figure(2)subplot(211)stem(r1/P);xlabel('k');title('g1的自相关特性');% for i=-P+1:-1% shift=[g1(i+P+1:P) g1(1:i+P)];%r2(P+i)=g2(P+i).*shift(P+i);% end% for i=0:P-1% shift=[g1(i+1:P) g1(1:i)]; %r2(P+i)=g2(i+1).*shift(i+1);% endr2=conv(g1,g2);subplot(212);stem(r2/P);xlabel('k');title('g1与g2的互相关特性');（产生图形见附录）四、分析及结论由这个实验我们可以看出，Gold序列间不仅有良好的互相关性能，而且个数远比m序列多。
prbs测试原理
PRBS（Pseudo Random Bit Sequence）测试是一种在数字通信中广泛使用的测试方法，它可以检测数字信号传输过程中的错误和失真。
PRBS测试的原理是在发送端产生一个伪随机比特序列，然后将其发送到接收端。
接收端将接收到的信号与已知的伪随机比特序列进行比较，如果两者不一致，则说明信号出现了错误或失真。
PRBS测试可以检测出许多数字通信中的问题，例如传输信号的幅度失真、时钟偏移、噪声和抖动等。
通过PRBS测试，可以确定通信系统的性能并进行必要的修正。
PRBS测试的优点是简单易行，不需要特殊的测试设备，只需要一个伪随机比特序列产生器和一个比较器即可。
PRBS测试可以在不影响正常通信的情况下进行，对通信系统的干扰较小。
PRBS测试是一种简单有效的数字通信测试方法，可以帮助检测和修正通信系统中的错误和失真。
伪随机原理
伪随机原理是指使用计算机算法生成的数列，虽然具有一定的随机性，但实际上是可预测和可重现的。
这种随机性是通过特定的算法和初始种子（seed）来生成的。
与真正的随机数相对，伪随机数是一种伪装成随机的数列。
以下是伪随机原理的一些关键概念：
1. 算法：伪随机数生成的核心是一个算法，它通过一系列的数学运算，以及对前一次生成的数字的处理，产生看似随机但实际上具有可预测性的数列。
2. 种子：伪随机数生成器通常需要一个起始值，称为种子。
相同的种子将产生相同的伪随机数序列。
因此，如果知道种子和算法，理论上可以复现整个数列。
3. 周期性：伪随机数生成器具有一个周期，即在经过一定次数的生成后，数列将重复。
这意味着如果用相同的算法和种子生成足够多的数字，最终会回到相同的数列。
4. 均匀性：伪随机数生成器的输出应该在一定范围内均匀分布，以模拟真实随机数的均匀性。
5. 确定性：伪随机数是确定性的，即在相同的输入条件下，生成的数列是可预测的。
这使得在科学计算、模拟和其他需要可重现性的领域中广泛使用。
6. 常见算法：线性同余法、梅森旋转算法、梅尔森尼旋转算法等是常见的伪随机数生成算法。
尽管伪随机数不具备真正随机数的性质，但在许多应用中，它们足够满足需要。
在实际应用中，选择合适的伪随机数生成器和合理的种子对于确保生成的数列满足要求非常重要。
