AM及SSB调制与解调

1、精选优质文档-倾情为你奉上通信原理课程设计设计题目：AM及SSB调制与解调及抗噪声性能分析班 级： 学生： 学生学号：指导老师： 目 录一、引言1.1 概述通信原理是通信工程专业的一门极为重要的专业基础课，但容抽象，基本概念较多，是一门难度较大的课程，通过MATLAB仿真能让我们更清晰地理解它的原理，因此信号的调制与解调在通信系统中具有重要的作用。本课程设计是AM及SSB调制解调系统的设计与仿真，用于实现AM及SSB信号的调制解调过程，并显示仿真结果，根据仿真显示结果分析所设计的系统性能。在课程设计中，幅度调制是用调制信号去控制高频载波的振幅，使其按调制信号的规律变化，其他参数不变。同时也是使

2、高频载波的振幅载有传输信息的调制方式。1.2 课程设计的目的在此次课程设计中，我需要通过多方搜集资料与分析：(1) 掌握模拟系统AM和SSB调制与解调的原理；(2) 来理解并掌握AM和SSB调制解调的具体过程和它在MATLAB中的实现方法；(3) 掌握应用MATLAB分析系统时域、频域特性的方法，进一步锻炼应用MATLAB进行编程仿真的能力。通过这个课程设计，我将更清晰地了解AM和SSB的调制解调原理，同时加深对MATLAB这款通信原理辅助教学操作的熟练度。1.3 课程设计的要求 (1) 熟悉MATLAB的使用方法，掌握AM信号的调制解调原理，以此为基础用MATLAB编程实现信号的调制解调；(

3、2) 设计实现AM调制与解调的模拟系统，给出系统的原理框图，对系统的主要参数进行设计说明；(3) 采用MATLAB语言设计相关程序，实现系统的功能，要求采用一种方式进行仿真，即直接采用MATLAB语言编程的静态方式。要求采用两种以上调制信号源进行仿真，并记录各个输出点的波形和频谱图；(4) 对系统功能进行综合测试，整理数据，撰写课程设计论文。二、AM调制与解调及抗噪声性能分析2.1 AM调制与解调2.1.1 AM调制与解调原理幅度调制是由调制信号去控制高频载波的幅度，使正弦载波的幅度随着调制信号而改变的调制方案，属于线性调制。AM信号的时域表示式：频谱： 调制器模型如图所示：图1-1 调制器模

4、型AM的时域波形和频谱如图所示：时域 频域 图1-2 调制时、频域波形AM信号的频谱由载频分量、上边带、下边带三部分组成。它的带宽是基带信号带宽的2倍。在波形上，调幅信号的幅度随基带信号的规律而呈正比地变化，在频谱结构上，它的频谱完全是基带信号频谱在频域的简单搬移。所谓相干解调是为了从接受的已调信号中，不失真地恢复原调制信号，要求本地载波和接收信号的载波保证同频同相。相干载波的一般模型如下： 将已调信号乘上一个与调制器同频同相的载波，得 由上式可知，只要用一个低通滤波器，就可以将第1项与第2项分离，无失真的恢复出原始的调制信号 相干解调的关键是必须产生一个与调制器同频同相位的载波。如果同频同相

5、位的条件得不到满足，则会破坏原始信号的恢复。2.1.2调试过程t=-1:0.00001:1; %定义时长 A1=6; %调制信号振幅A2=10; %外加直流分量f=3000; %载波频率w0=2*f*pi; %角频率 Uc=cos(w0*t); %载波信号subplot(5,2,1); plot(t,Uc); %画载波信号title('载波信号'); axis(0,0.01,-1,1); %坐标区间T1=fft(Uc); %傅里叶变换subplot(5,2,2); plot(abs(T1);%画出载波信号频谱title('载波信号频谱'); axis(5800,

6、6200,0,); %坐标区间mes=A1*cos(0.002*w0*t); %调制信号subplot(5,2,3); plot(t,mes);%画出调制信号 title('调制信号');T2=fft(mes); %傅里叶变换subplot(5,2,4); plot(abs(T2); %画出调制信号频谱title('调制信号频谱'); axis(,0,); %坐标区间Uam1=A2*(1+mes/A2).*cos(w0).*t); %AM 已调信号subplot(5,2,5); plot(t,Uam1);%画出已调信号title('已调信号');

7、 T3=fft(Uam1); %已调信号傅里叶变换subplot(5,2,6); plot(abs(T3); ;%画出已调信号频谱title('已调信号频谱'); axis(5950,6050,0,); %坐标区间sn1=20; %信噪比db1=A12/(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; %叠加噪声后的已调信号 Dam=Uam.*cos(w0*t); %对AM已调信号进行解调subplot(5,2,7); plot(t,Dam);% 滤波前的AM解调信号title(&

8、#39;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);% 滤波前的AM解调信号频谱title('滤波前的AM解调信号频谱'); axis(,0,);Ft=2000; %采样频率fpts=100 120; %通带边界频率fp=100Hz 阻带截止频率fs=120Hzmag=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

9、参数b21=fir1(n21,wn21,Kaiser(n21+1,beta); %由fir1设计滤波器z21=fftfilt(b21,Dam); %FIR低通滤波subplot(5,2,9); plot(t,z21,'r');% 滤波后的AM解调信号title('滤波后的AM解调信号波形'); axis(0,1,-1,10);T5=fft(z21); %求AM信号的频谱subplot(5,2,10); plot(abs(T5),'r');%画出滤波后的AM解调信号频谱title('滤波后的AM解调信号频谱'); axis(,0,)

10、; 运行结果:2.2 相干解调的抗噪声性能分析2.2.1抗噪声性能分析原理AM线性调制系统的相干解调模型如下图所示。图3.5.1 线性调制系统的相干解调模型图中可以是AM调幅信号，带通滤波器的带宽等于已调信号带宽10。下面讨论AM调制系统的抗噪声性能11。AM信号的时域表达式为 通过分析可得AM信号的平均功率为 又已知输入功率, 其中B表示已调信号的带宽。由此可得AM信号在解调器的输入信噪比为 AM信号经相干解调器的输出信号为 因此解调后输出信号功率为 在上图中输入噪声通过带通滤波器之后，变成窄带噪声，经乘法器相乘后的输出噪声为 经LPF后， 因此解调器的输出噪声功率为 可得AM信号经过解调器

11、后的输出信噪比为 由上面分析的解调器的输入、输出信噪比可得AM信号的信噪比增益为 2.2.2 调试过程clf; %清除窗口中的图形t=0:0.01:2; %定义变量区间fc=50; %给出相干载波的频率A=10; %定义输入信号幅度fa=5; %定义调制信号频率mt=A*cos(2*pi*fa.*t); %输入调制信号表达式xzb=5; %输入小信躁比(dB)snr=10.(xzb/10); db=A2./(2*snr); %由信躁比求方差nit=sqrt(db).*randn(size(mt); %产生小信噪比高斯白躁声psmt=(A+mt).*cos(2*pi*fc.*t); %输出调制信

12、号表达式psnt=psmt+nit; %输出叠加小信噪比已调信号波形xzb1=30; %输入大信躁比(dB)snr1=10.(xzb1/10); db1=A2./(2*snr1); %由信躁比求方差nit1=sqrt(db1).*randn(size(mt) ); %产生大信噪比高斯白躁声psnt1=psmt+nit1; %输出已调信号波形subplot(2,2,1); %划分画图区间plot(t,nit,'g'); %画出输入信号波形title('小信噪比高斯白躁声');xlabel(' t');ylabel(' nit');s

13、ubplot(2,2,2);plot(t,psnt,'b');title('叠加小信噪比已调信号波形');xlabel('时间');ylabel('输出调制信号');subplot(2,2,3);plot(t,nit1,'r'); %length用于长度匹配title('大信噪比高斯白躁声'); %画出输入信号与噪声叠加波形xlabel(' t');ylabel('nit');subplot(2,2,4);plot(t,psnt1,'k');title

14、('叠加大信噪比已调信号波形'); %画出输出信号波形xlabel('时间');ylabel('输出调制信号');运行结果：由上图可见，当输入信号一定时，随着噪声的加强，接收端输入信号被干扰得越严重。而相应的输出波形相对于发送端的波形误差也越大。而当噪声过大时信号几难分辨。这信噪比变小导致的在实际的信号传输过程中当信道噪声过大将会导致幅度相位等各失真当然由于非线性元件如滤波器等的存在。非线性失真也会随噪声加大而变大。三、SSB调制与解调及抗噪声性能分析 3.1 SSB调制与解调原理单边带调制信号是将双边带信号中的一个边带滤掉而形成的。根据方法的不

15、同，产生SSB信号的方法有：滤波法和相移法。由于滤波法在技术上比较难实现,所以在此我们将用相移法对SSB调制与解调系统进行讨论与设计。相移法和SSB信号的时域表示设单频调制信号为载波为则其双边带信号DSB信号的时域表示式为若保留上边带，则有若保留下边带，则有将上两式合并得：由希尔伯特变换故单边带信号经过希尔伯特变换后得:把上式推广到一般情况，则得到 式中若M(w)是m(t)的傅里叶变换，则上式中的-jsgnw可以看作是希尔伯特滤波器传递函数，即移相法SSB调制器方框图相移法是利用相移网络，对载波和调制信号进行适当的相移，以便在合成过程中将其中的一个边带抵消而获得SSB信号。相移法不需要滤波器具

16、有陡峭的截止特性，不论载频有多高，均可一次实现SSB调制。SSB信号的解调 SSB信号的解调不能采用简单的包络检波，因为SSB信号是抑制载波的已调信号，它的包络不能直接反映调制信号的变化，所以仍需采用相干解调。SSB信号的性能SSB信号的实现比AM、DSB要复杂，但SSB调制方式在传输信息时，不仅可节省发射功率，而且它所占用的频带宽度比AM、DSB减少了一半。它目前已成为短波通信中一种重要的调制方式。3.2 SSB调制解调系统抗噪声性能分析 噪声功率这里，B = fH 为SSB 信号的带通滤波器的带宽。信号功率SSB信号与相干载波相乘后，再经低通滤波可得解调器输出信号因此，输出信号平均功率输入

17、信号平均功率为单边带解调器的输入信噪比为单边带解调器的输出信噪比为制度增益因为在SSB系统中，信号和噪声有相同表示形式，所以相干解调过程中，信号和噪声中的正交分量均被抑制掉，故信噪比没有改善。3.3 调试过程先建立3个M文件1. afd_buttfunction b,a = afd_butt(Wp,Ws,Rp,As);if Wp <= 0 error('Passband edge must be larger than 0')endif Ws <= Wp error('Stopband edge must be larger than Passband ed

18、ge')endif (Rp <= 0) | (As < 0) error('PB ripple and/or SB attenuation ust be larger than 0')endN = ceil(log10(10(Rp/10)-1)/(10(As/10)-1)/(2*log10(Wp/Ws);fprintf('n* Butterworth Filter Order = %2.0f n',N)OmegaC = Wp/(10(Rp/10)-1)(1/(2*N);b,a=u_buttap(N,OmegaC); 2. u_buttapfu

19、nction b,a = u_buttap(N,Omegac);z,p,k = buttap(N);p = p*Omegac;k = k*OmegacN;B = real(poly(z);b0 = k;b = k*B;a = real(poly(p);3. imp_invr%脉冲响应不变法子程序function b,a=imp_invr(c,d,T)R,p,k=residue(c,d);p=exp(p*T);b,a=residuez(R,p,k);b=real(b).*T;a=real(a);程序：>> t0=0.1;fs=12000; %t0采样区间，fs采样频率>>

20、 fc=1000;Vm0=2.5;ma=0.25; %fc载波频率，Vm0输出载波电压振幅，ma调幅度>> n=-t0/2:1/fs:t0/2; %定义变量区间>> N=length(n);>> A=4; %定义调制信号幅度>> x1=A*cos(150*pi*n); %调制信号>> x2=hilbert(x1,N); %对x1做希尔伯特变换>> y=(Vm0*x1.*cos(2*pi*fc*n)-Vm0*x2.*sin(2*pi*fc*n)/2; %保留上边带的已调波信号>> xzb=2; %输入小信噪比(d

21、B)>> snr=10.(xzb/10);>> h,l=size(x1); %求调制信号的维度>> fangcha=A*A./(2*snr); %由信噪比求方差>> nit=sqrt(fangcha).*randn(h,l); %产生高斯白噪声>> yn=y+nit; %叠加小信噪比噪声的已调波信号>> xzb=10; %输入小信噪比(dB)>> snr1=10.(xzb/10);>> h,l=size(x1); %求调制信号的维度>> fangcha=A*A./(2*snr1); %由

22、信噪比求方差>> nit1=sqrt(fangcha).*randn(h,l); %产生高斯白噪声>> yn1=y+nit1; %叠加小信噪比噪声的已调波信号>> figure(1)>> subplot(2,2,1) %划分画图区间>> plot(n,x1) %画出调制信号的波形>> title('调制信号');>> subplot(2,2,2) %划分画图区间>> plot(n,y) %画出已调波信号波形>> title('已调波信号');>>

23、; subplot(2,2,3) %划分画图区间>> plot(n,yn) %画出叠加噪声的已调波信号波形>> title('叠加小信噪比噪声的已调波信号');>>subplot(2,2,4) %划分画图区间>> plot(n,yn1) %画出叠加噪声的已调波信号波形>> title('叠加大信噪比噪声的已调波信号');>> X=fft(x1); %调制信号x1的傅里叶变换>> Y=fft(y); %已调信号y的傅里叶变换>> Yn=fft(yn); %叠加小信噪比噪

24、声的已调信号yn的傅里叶变换>> Yn1=fft(yn1); %叠加大信噪比噪声的已调信号yn的傅里叶变换>> w=0:2*pi/(N-1):2*pi; %定义变量区间>> figure(2)>> subplot(2,2,1) %划分画图区间>> plot(w,abs(X) %画出调制信号频谱波形>> axis(0,pi/4,0,3000); %给出横纵坐标的围>> title('调制信号频谱');>> subplot(2,2,2) %划分画图区间>> plot(w,ab

25、s(Y) %画出已调波信号频谱>> axis(pi/6,pi/4,0,2500); %给出横纵坐标的围>> title('已调波信号频谱');>> subplot(2,2,3) %划分画图区间>> plot(w,abs(Yn) %画出叠加小信噪比噪声的已调波信号频谱>> axis(pi/6,pi/4,0,2500); %给出横纵坐标的围>> title('叠加小信噪比噪声的已调波信号频谱');>> subplot(2,2,4) %划分画图区间>> plot(w,abs

26、(Yn1) %画出叠加大信噪比噪声的已调波信号频谱>> axis(pi/6,pi/4,0,2500); %给出横纵坐标的围>> title('叠加大信噪比噪声的已调波信号频谱');>> y1=y-2*cos(1500*pi*n);>> y2=Vm0*y1.*cos(2*pi*fc*n); %将已调幅波信号的频谱搬移到原调制信号的频谱处>> wp=40/N*pi;ws=60/N*pi;Rp=1;As=15;T=1; %滤波器参数设计>> OmegaP=wp/T;OmegaS=ws/T;>> cs,

27、ds=afd_butt(OmegaP,OmegaS,Rp,As);>> b,a=imp_invr(cs,ds,T);>> y=filter(b,a,y2);>> yn=y+nit;>> figure(3)>> subplot(2,1,1) %划分画图区间>> plot(n,y) %画出解调波波形>> title('解调波');>> Y=fft(y); %解调波y的傅里叶变换>> subplot(2,1,2) %划分画图区间>> plot(w,abs(Y) %画出解调信号频谱>> axis(0,pi/6,0,2500);