现代数字调制技术仿真以及性能分析

1、现代数字调制技术仿真以及性能分析科研报告实验总成绩： 装 订 线报告份数： 西安邮电大学 通信与信息工程学院 科研训练论文专业班级： 学生姓名： 学号(班内序号): 年 月 日现代数字调制技术仿真以及性能分析（Modern digital modulation technology simulation and performance analysis）摘 要 数字调制是现代通信系统中最为重要的环节之一，数字调制技术的改进也是通信系统性能提高的重要途径。本文首先分析了数字调制系统的五种基本调制解调方法，然后，运用Matlab设计了这几种数字调制方法的仿真模型。主要包括OQPSK,MSK,GMS

2、K,QAM,OFDM。通过仿真，观察了调制解调过程中各环节时域和频域的波形，并结合这几种调制方法的调制原理，跟踪分析了各个环节对调制性能的影响及仿真模型的可靠性。最后，在仿真的基础上分析比较了各种调制方法的性能，并通过比较仿真模型与理论计算的性能，证明了仿真模型的可行性。关键词：数字调制；分析与仿真；Matlab。Abstract In this paper, five usual methods of digital modulation are introduced firstly. Then their simulation models are built by using MATLA

3、B.Mainly include OQPSK,MSK,GMSK,QAM,OFDM.Through observing the results of simulation, the factors that affect the capability of the digital modulation system and the reliability of the simulation models are analyzed. At last, the conclusion is gotten: The simulation models are reasonable. Keywords:D

4、igital modulation; analysis;MATLAB. 引言 随着数字通信技术的日益发展和广泛应用，数字调制技术作为这个领域中极为重要的一个方面，也得到了迅速发展。 1 2 数字调制技术的研究，近年来主要是围绕着充分地节省频谱和高效率地利用可用频带这一中心而展开的。前者指的是已调信号的频谱占用率，后者指的是信道可用频带的利用率。在带限和非线性同时存在的信道中，例如在卫星通信信道中，怎样解决这两个问题，引起了国内外学者的广泛重视，他们并以极大的热忱进行了大量的研究，纷纷提出了各种各样的新型调制方式，可以归结为“现代恒包络数字调制技术”这一大类。国际上有关这类技术的理论研究和实验结

5、果的文献、报道很多，其论述观点和具体实现方法名目繁多，特点各异，目前这种趋势，仍是方兴未艾，正向更深入广泛的方向发展。随着通信系统复杂性的增加,传统的手工分析与电路板试验等分析设计方法已经不能适应发展的需要,通信系统计算机模拟仿真技术日益显示出其巨大的优越性.。计算机仿真是根据被研究的真实系统的模型,利用计算机进行实验研究的一种方法.它具有利用模型进行仿真的一系列优点,如费用低,易于进行真实系统难于实现的各种试验,以及易于实现完全相同条件下的重复试验等。Matlab仿真软件就是分析通信系统常用的工具之一。Matlab是一种交互式的、以矩阵为基础的软件开发环境,它用于科学和工程的计算与可视化。M

6、atlab的编程功能简单,并且很容易扩展和创造新的命令与函数。应用Matlab可方便地解决复杂数值计算问题。1 现代数字调制技术分类及原理为了提高传输系统，人们对原本的数字调制体制不断的改进，提出了多种新拍 调制解调体制。这些新型调制解调体制，各有所长，分别在不同方面有其优势。其主要有这几类：偏移四相相移键控（OQPSK）、最小频移键控（MSK）、高斯最小频移键控（GMSK）、正交幅度调制（QAM）、正交频分复用（OFDM）。下面是这几种调制方式的相关原理。 2 3 1. 1 偏移四相相称键控（OQPSK）在数字调制中，假设QPSK信号的每个码元的包络为矩形方波，则高频信号也具有恒包络特性，但

7、这时已调信号的频谱将为无穷大，而实际上信道带宽总是有限的，为了对QPSK信号的带宽进行限制，先将基带双极性矩形不归零脉冲序列先经过基带成形滤波器进行限带，然后再进行QPSK调制。问题是：通过带限处理后的QPSK信号将不再是恒包络了。而且当码组，或时，会产生的载波相位跳变，这种相位跳变会引起带限处理后的QPSK信号包络起伏，甚至出现包络为0的现象。这种现象必须避免，这是因为当通过非线性器件后，包络起伏很大的限带QPSK信号的功率谱旁瓣增生，导致频谱扩散，增加对相邻信道的干扰。为了消除的相位跳变，在QPSK的基础上提出了OQPSK。 4 OQPSK调制的相位图：OQPSK调制表达式：调制原理框图：

8、1. 2 最小频移键控（MSK）最小频移键控（MSK）是2FSK的改进，有时也称为快速移频键控，它是二进制连续相位频移键控的一种特殊情况。 MSK信号具有如下特点：MSK信号的包络是恒定不变的；MSK是调制指数为0.5的正交信号，频率偏移等于|1/4T|Hz；MSK附加相位在一个码元持续时间内线性地变化/2。 3 4 5 MSK信号表达式：MSK调制原理框图：1. 3 高斯最小频移键控（GMSK）MSK虽然包络恒定，带外功率谱密度下降快，但在一些通信场合，如移动通信中，MSK所占带宽仍较宽。因此，在频率调制之前，用一个高斯型低通滤波器对基带信号进行预滤波，滤除高频分量，使得功率谱更加紧凑，这就

9、是高斯最小频移键控（GMSK）。高斯型滤波器的传输函数为：式中，B为高斯滤波器的3dB带宽。将其做傅里叶逆变换，可得到此滤波器的冲击响应：由于h(t)为高斯型特性，故称为高斯型滤波器。 6 71. 4 正交幅度调制（QAM）正交幅度调制是一种将两种调幅信号（2ask和2psk）汇合到一个信道的方法，因此会双倍扩展有效带宽。正交调幅被用于脉冲调幅，特别是在无线网络应用。 QAM是用两呼独立的基带信号对两个相互正交的同频载波进行抑制载波双边带调幅，利用这种已调信号的频谱在同一带宽内的正交性，实现两路并行的数字信息的传输。该调制方式通常有二进制QAM(4QAM)、四进制QAM(16QAM)、八进制Q

10、AM(64QAM)对应的空间信号矢量端点分布图称为星座图，分别有4、16、64个矢量端点。电平数m和信号状态M之间的关系是对于4QAM，当两路信号幅度相等时，其产生、解调、性能及相位矢量均与4PSK相同。 6 8 在QAM中，数据信号由相互正交的两个载波的幅度变化表示。模拟信号的相位调制和数字信号的PSK可以被认为是幅度不变、仅有相位变化的特殊的正交幅度调制。因此，模拟信号相位调制和数字信号的PSK也可以被认为是QAM的特例，因为它们本质上就量相位调制。这里主要讨论数字信号的QAM，虽然模拟信号QAM也有很多应用，例如NTSC和PAL制式的电视系统就利用正交的载波传输不同的颜色分量。 9 1.

11、 5 正交频分复用（OFDM）多载波技术：多载波调制技术是一种并行体制 ，它将高速率数据序列经串/并变换后分为若干路低速数据流，每路低速数据采用一个独立的载波进行调制，叠加在一起构成发送信号 ，在接收端用同样数量的载波对发送信号进行相干接收 ，获得低速率信息数据后，再通过并/串变换得到原来的高速信号 。原理框图：2 现代数字调制的仿真设计2. 1现代数字调制系统框图典型的数字通信系统由信源、编码解码、调制解调、信道及信宿等环节构成，其框图如图3.1所示：2. 2 仿真模型设计及结果分析2. 21 OQPSK2. 22 MSK2. 23 GMSK2. 24 QAM2. 25 OFDMWelchs

12、 method ：2. 3现代数字调制技术的性能比较OQPSK将输入码流分成了两路，然后进行正交调制。而且它将同相和正交两支路的码流在时间上错开了半个码元周期。由于两支路码元半周期的偏移，每次只有一路可能发生翻转现象。因此OQPSK信号相伴只能跳变0度和90度，不会出现180度的相位跳变，因而高频滚降慢，频带仍然较宽。 对于MSK，首先，其功率谱有如下特点：（1）1码和0码波形正交，有利于构成最佳接收系统来降低误码率；（2）频谱中高频分量少，误差快，功率谱密度集中，频带利用率高。其次，信号包络是恒定的，系统可以使用廉价高效的非线性器件。GMSK提高了数字移动通信系统的频谱利用率和通信质量，GM

13、SK在数据流送交频率调制器前先通过一个Gauss滤波器（预调制滤波器）进行预调制滤波，以减小两个不同频率的载波切换时的跳变能量，使得在相同的数据传输速率时频道间距可以变得更紧密。由于数字信号在调制前进行了Gauss预调制滤波，调制信号在交越零点不但相位连续，而且平滑过滤，因此GSMK调制的信号频谱紧凑、误码特性好，在数字移动通信中得到了广泛使用，如广泛使用的GSM（Global System for Mobile communication）移动通信体制就是使用GMSK调制方式。QAM在调制过程中，同时以载波信号的幅度和相位来代表不同和数字比特编码，把多进制调制与正交载波技术结合起来，进一步提

14、高了频带利用率，它是一种幅度和相位联合键控的调制方式。以其灵活的配置和优越的性能指标，广泛的应用于数字有线电视传输领域和数字MMDS系统。OFDM技术有如下几个优点：首先，抗衰落能力强，OFDM把用户信息通过多个载波传输，在每个子载波上面，信号时间就相应的比同速度的单载波系统上的信号时间长很多倍，使OFDM对脉冲噪声和信道快衰落的抵抗力更强；其次，频谱利用率高，OFDM允许重叠的正交子载波作为子信道，再者，适合高速数据传输，当信道条件好的时候，采用效率高的调制方式，当信道条件差的时候，采用抗干扰能力强的调制方式。3 结论数字调制解调技术在移动通信中占有非常重要的地位，随着更多调制方式的使用，调

15、制解调技术也在不断向前发展，并应用与各个领域。本文首先介绍了五种调制技术，即OQPSK,MSK,GMSK,QAM,OFDM。其次，本文重点研究了运用在现代移动通信中的调制技术，研究了这五种方式的基本原理、调制原理、功率谱密度和误码率。最后，通过对这几种调制方式的波形仿真，深深的体验到通信系统的调制和解调，建模和仿真都是十分复杂的问题。由于市场的失去以及技术的更新，无线调制解调技术指标和应用场合也在不断地发生变化。因此，这也使得还有许多的工作希望能在今后得到解决。参考文献1 樊昌信等. 通信原理（第6版）. 北京：国防工业出版社，20012 王士林，陆存乐. 现代现代数字调制技术. 北京：人民邮

16、电出版社，19873 李建新等. 现代通信系统分析与仿真MATLAB通信工具箱. 西安：西安电子科技大学出版社，20004 王沫然. Simulink4建模及动态仿真. 北京：电子工业出版社，20025 D.Hanselman,B.Littilefield著，张航等译. 精通MATLAB6. 北京：清华大学出版社，20026 约翰.G.普罗克斯，马苏德.萨勒赫著.刘树棠译. 现在通信系统使用MATLAB. 西安：西安交通大学出版社，20017 戴虹，戴悟僧. MATLAB在通信原理仿真中的应用. 上海第二工业大学学报. 2001年，第1期8 娄 莉. GMSK数字调制的仿真与分析. 现代电子技

17、术. 2004年第18期总第185期：P66P689 李蕾，杜岩. 基于MATLAB的数字基带传输系统仿真实验设计. 山东工业大学学报. 2001年2月第31卷第1期附录附录1 OQPSK仿真主程序clc;A=1; % 载波幅度fc=2; % 载波频率Ts=1; % 码元宽度fs=1/TsB1=fs; %低通滤波器的宽度N_sample=32; % 基带码元抽样点数N=500; % 码元数 dt=Ts/fc/N_sample; % 抽样时间间隔T=N*Ts; % 信号持续时间长度t=0:dt:T-dt; % 时间向量Lt=length(t); % 时间向量长度tx1=0; % 时域波形图横坐标

18、起点tx2=10; % 时域波形图横坐标终点ty1=-2; % 时域波形图纵坐标起点ty2=2; % 时域波形图纵坐标终点fx1=-10; % 功率谱图横坐标起点fx2=10; % 功率谱图横坐标终点fy1=-40; % 功率谱图纵坐标起点fy2=25; % 功率谱图纵坐标终点EsN0dB = 3:0.5:10 ; %设定EbNo范围EsN0 = 10.(EsN0dB/10);rt=zeros(1,length(EsN0dB); %初始化误码率向量M=4;%产生二进制信源m=randn(1,N); % 产生1到n的随机数d=sign(m); % 将大于0的变为1小于0的变为-1dd=sigex

19、pand(d,fc*N_sample); %将序列d的周期变为Tsgt=ones(1,fc*N_sample); % 产生宽度为Ts的矩形窗d_NRZ=conv(dd,gt); % 卷积产生基带信号figure(5);subplot(2,2,1);plot(t,dd(1:Lt);axis(tx1,tx2,ty1,ty2);figure(1);subplot(2,4,1);plot(t,d_NRZ(1:Lt);axis(tx1,tx2,ty1,ty2);xlabel(时间(S);ylabel(幅度);title(基带信号时域波形图);grid;f,d_NRZf=T2F(t,d_NRZ(1:Lt)

20、;% 进行傅里叶变换figure(1);subplot(2,4,5);plot(f,10*log10(abs(d_NRZf).2/T);axis(fx1,fx2,fy1,fy2);xlabel(频率(Hz);ylabel(功率谱密度(dB/Hz);title(基带信号功率谱图);grid;figure(4);subplot(2,2,1);plot(t,d_NRZ(1:Lt);axis(tx1,tx2,ty1,ty2);xlabel(时间(S);ylabel(幅度);title(基带信号时域波形图);grid;figure(4);subplot(2,2,2);plot(f,10*log10(ab

21、s(d_NRZf).2/T);axis(fx1,fx2,fy1,fy2);xlabel(频率(Hz);ylabel(功率谱密度(dB/Hz);title(基带信号功率谱图);grid;% 串并转换d1=;d2=;for i=1:N if rem(i,2)=1 d1(i+1)/2)=d(i); else d2(i/2)=d(i); endenddd1=sigexpand(d1,2*fc*N_sample); %功能同上 gt1=ones(1,2*fc*N_sample); d_NRZ1=conv(dd1,gt1); figure(1);subplot(2,4,2);plot(t,d_NRZ1(1

22、:Lt);axis(tx1,tx2,ty1,ty2);xlabel(时间(S);ylabel(幅度);title(上支路基带信号时域波形图);grid;f1,d_NRZ1f=T2F(t,d_NRZ1(1:Lt);figure(1);subplot(2,4,6);plot(f1,10*log10(abs(d_NRZ1f).2/T);axis(fx1,fx2,fy1,fy2);xlabel(频率(Hz);ylabel(功率谱密度(dB/Hz);title(上支路基带信号功率谱图);grid;figure(3);subplot(2,4,1);plot(t,d_NRZ1(1:Lt);axis(tx1,

23、tx2,ty1,ty2);xlabel(时间(S);ylabel(幅度);title(上支路基带信号时域波形图);grid;dd2=sigexpand(d2,2*fc*N_sample); gt1=ones(1,2*fc*N_sample); d_NRZ2=conv(dd2,gt1); d_NRZ2DLY=-ones(1,N_sample*fc),d_NRZ2(1:end-N_sample*fc); %进行延时，在前面添-1figure(1);subplot(2,4,3);plot(t,d_NRZ2DLY(1:Lt);axis(tx1,tx2,ty1,ty2);xlabel(时间(S);yla

24、bel(幅度);title(下支路基带信号时域波形图);grid;f2,d_NRZ2f=T2F(t,d_NRZ2DLY(1:Lt); figure(1);subplot(2,4,7);plot(f2,10*log10(abs(d_NRZ2f).2/T);axis(fx1,fx2,fy1,fy2);xlabel(频率(Hz);ylabel(功率谱密度(dB/Hz);title(下支路基带信号功率谱图);grid;figure(3);subplot(2,4,5);plot(t,d_NRZ2DLY(1:Lt);axis(tx1,tx2,ty1,ty2);xlabel(时间(S);ylabel(幅度)

25、;title(下支路基带信号时域波形图);grid;% 载波h1t=A*cos(2*pi*fc*t);h2t=A*sin(2*pi*fc*t);figure(1);subplot(2,4,4);plot(t,h1t);axis(tx1,tx2,ty1,ty2);xlabel(时间(S);ylabel(幅度);title(载波信号时域波形图);grid;f3,h1tf=T2F(t,h1t);figure(1);subplot(2,4,8);plot(f3,10*log10(abs(h1tf).2/T); % p=2/T *10*log10(abs(h1tf)为求功率谱的公式axis(fx1,fx

26、2,fy1,fy2);xlabel(频率(Hz);ylabel(功率谱密度(dB/Hz);title(载波信号功率谱图);grid;% 生成OQPSK信号s_qpsk1=d_NRZ1(1:Lt).* h1t; %上下支路分别调制s_qpsk2=d_NRZ2DLY(1:Lt).* h2t; figure(2);subplot(2,2,1);plot(t,s_qpsk1);axis(tx1,tx2,ty1,ty2);xlabel(时间(S);ylabel(幅度);title(上支路频带信号时域波形图);grid;f4,s_qpsk1f=T2F(t,s_qpsk1);figure(2);subplo

27、t(2,2,3);plot(f4,10*log10(abs(s_qpsk1f).2/T);axis(fx1,fx2,fy1,fy2);xlabel(频率(Hz);ylabel(功率谱密度(dB/Hz);title(上支路频带信号功率谱图);grid;figure(2);subplot(2,2,2);plot(t,s_qpsk2);axis(tx1,tx2,ty1,ty2);xlabel(时间(S);ylabel(幅度);title(下支路频带信号时域波形图);grid;f5,s_qpsk2f=T2F(t,s_qpsk2);figure(2);subplot(2,2,4);plot(f5,10*

28、log10(abs(s_qpsk2f).2/T);axis(fx1,fx2,fy1,fy2);xlabel(频率(Hz);ylabel(功率谱密度(dB/Hz);title(下支路频带信号功率谱图);grid;s_oqpsk=s_qpsk1+s_qpsk2; %两路信号相加得到调制后的信号figure(8);subplot(2,2,1);plot(t,s_oqpsk);axis(tx1,tx2,ty1,ty2);xlabel(时间(S);ylabel(幅度);title(已调信号时域波形图);grid;f6,s_oqpskf=T2F(t,s_oqpsk);figure(8);subplot(2

29、,2,3);plot(f6,10*log10(abs(s_oqpskf).2/T);axis(fx1,fx2,fy1,fy2);xlabel(频率(Hz);ylabel(功率谱密度(dB/Hz);title(已调信号功率谱图);grid;涉及到的子程序：function t,st=F2T(f,sf)%计算信号的反傅里叶变换df=f(2)-f(1);Fmx=(f(end)-f(1)+df);dt=1/Fmx;N=length(sf);T=dt*N;%t=-T/2:dt:T/2-dt;t=0:dt:T-dt;sff=fftshift(sf);st=Fmx*ifft(sff);function ou

30、t=sigexpand(d,M)% 将输入的序列扩展成间隔为 N-1 个 0 的序列；N=length(d);out=zeros(M,N);out(1,:)=d;out=reshape(out,1,M*N);functionf,sf=T2F(t,st);%计算信号的傅里叶变换%Input is the time and the signal vectors,the length of time must greater%than 2%Output is the frequency and the signal spectrumdt=t(2)-t(1);T=t(end);df=1/T;N=len

31、gth(st);f=-N/2*df:df:N/2*df-df;sf=fft(st);sf=T/N*fftshift(sf);附录2 MSK主程序clear all close all %- %参数设置 data_len = 10000; %码元个数 sample_number = 8; %采样个数 Rb = 24000; %码元速率 fc = 96000; %载波频率 %* %- %随机产生传输信号 data=rand_binary(data_len);%* %- %MSK基带调制 signal_out,I_out,Q_out = mod_msk(data,data_len,sample_nu

32、mber,Rb);%* %- %中频搬移 multi = fc/Rb; I_temp=interp(I_out,multi); Q_temp=interp(Q_out,multi); Fs=fc*sample_number; t=1/Fs:1/Fs:length(I_temp)*1/Fs; signal_i=I_temp.*cos(2*pi*fc*t); signal_q=Q_temp.*sin(2*pi*fc*t); signal_mod=I_temp.*cos(2*pi*fc*t)-Q_temp.*sin(2*pi*fc*t); %* %- %加噪声 for SNR = 0:8 signa

33、l_mod1 = awgn(signal_mod,SNR); %- %去载波 N=300; % 滤波器的阶数为(N+1) F=0,fc-1000,fc+1000,Fs/2*2/Fs; A=1,1,0,0; lpf=firls(N,F,A); amp_lpf,w=freqz(lpf); I_dem=signal_mod1.*cos(2*pi*fc*t)*2; I_dem=conv(I_dem,lpf); I_dem=I_dem(N/2+1:N/2+length(I_temp); Q_dem=signal_mod1.*sin(2*pi*fc*t)*2; Q_dem=conv(Q_dem,lpf);

34、 Q_dem=-Q_dem(N/2+1:N/2+length(I_temp); I_dem_out=zeros(1,length(I_dem)/multi); % 抽取 Q_dem_out=zeros(1,length(Q_dem)/multi); for i=1:length(I_dem_out) I_dem_out(i)=I_dem(multi*(i-1)+1); Q_dem_out(i)=Q_dem(multi*(i-1)+1); end; %* %- %差分解调 demod_data = zeros(1,data_len); demod_data(1) = Q_dem_out(samp

35、le_number); for i = 2:data_len demod_data(i) = Q_dem_out(i*sample_number)*I_dem_out(i-1)*sample_number) - I_dem_out(i*sample_number)*Q_dem_out(i-1)*sample_number); end %* %- %判决 demod_data = demod_data0; demod_data = 2*demod_data-1; figure(3); plot(demod_data); title(解调出来的数据);xlabel(时间);ylabel(幅度);

36、axis(0 10 -1 1); %* %- %计算误码率 num,ber(SNR+1)=symerr(demod_data,data); %* end %* %- %误码率曲线 figure(4);semilogy(0:8,ber,r*-); title(实际误码率和理论误码率);%* %- %误码率理论值 snr = 0:0.1:8; for i = 1:length(snr) snr1(1,i) = 10(snr(1,i)/10); ps(1,i) = 1/2 * erfc(sqrt(snr1(1,i); pe(1,i) = 2 * ps(1,i); end hold on semilo

37、gy(0:.1:8,pe);涉及到的子程序：function out = delay(data,n,sample_number) %data:延迟的数据 %n:延迟码元个数 %sample_number:码元采样个数 out = zeros(1,length(data); out(n*sample_number+1:length(data) = data(1:length(data)-n*sample_number);function data_diff = difference(data) %差分编码 %* %data 输入信号 %data_diff 差分编码后信号 %* %- data_d

38、iff = zeros(1,length(data); data_diff(1) = 1 * data(1); %1为差分编码的初始参考值 for i = 2:length(data) data_diff(i) = data_diff(i-1) * data(i); end function signal_out,I_out,Q_out = mod_msk(data,data_len,sample_number,Rb) %MSK基带调制 %* % data 调制信号 % data_len 码元个数 % sample_number 每个码元采样点数 % Rb 码元速率 % signal_out

39、基带调制输出 % I_out I路输出 % Q_out Q路输出 %* % data_len = 10; %码元个数 % sample_number = 8; %采样点数 % Rb = 16000; %码元速率 % data1 = randint(1,data_len); % data = 2*data1-1; %传输的序列 Tb = 1/Rb; %码元时间 fs = Rb*sample_number; %采样速率 %- %差分编码 data_diff = difference(data); %* %- %并串转换，延时 I(1) = 1; %fai0 = 0,cos(fai0) = 1 fo

40、r i = 1:2:data_len Q(i) = data_diff(i); Q(i+1) = data_diff(i); end for i = 2:2:data_len I(i+1) = data_diff(i); I(i) = data_diff(i); end for i = 1:sample_number I1(i:sample_number:data_len*sample_number) = I(1:data_len); Q1(i:sample_number:data_len*sample_number) = Q(1:data_len); end %* %- %乘加权函数 t=1/fs:1/fs:data_l