通信原理实验报告-含MATLAB程序

1、通信原理实验报告实验一数字基带传输实验一、实验目的1、提高独立学习的能力；2、培养发现问题、解决问题和分析问题的能力；3、学习Matlab的使用；4、掌握基带数字传输系统的仿真方法；5、熟悉基带传输系统的基本结构；6、掌握带限信道的仿真以及性能分析；7、通过观测眼图和星座图判断信号的传输质量。二、实验原理1 .带限信道的基带系统模型(连续域分析)发送滤波器传输信道接收滤波器输入符号序列alL4发送信号 d(t) = al6(t TTb) Tb是比特周期，二进制码元周期i $发送滤波器 GT(w)或GT (t)发送滤波器输出x(t) =d(t)* gT(t):、ai (t -lTb)* gT(t

2、)= aigT(t-lTb) l =0l =0信道输出信号或接收滤波器输入信号y(t) = x(t)+n(t)接收滤波器GR(6)或GR(f)接收滤波器输出信号L 1r(t) =y(t)* gR(t) =d(t)* gT(t)* gR(t) n(t)* gR(t) c aig(t -lTb) nR(t) l =0其中 g(t) = ；GT(f )GR(f)ej2-ftdf如果位同步理想，则抽样时刻为1Tbl =oL L-1判决为aj2 .升余弦滚降滤波器一 _ _1 一二:二| f 隹H(f)5| f | 2 Ts精品资料一 一 1 :H(f) = 0| f | - 2 Ts式中a称为滚降系数

3、，取值为0 a1,Ts是常数。a= 0时，带宽为1/ 2Ts Hz; a=1时,带宽为1/Ts Hz。此频率特性在(-1/(2Ts ),1/(2Ts)内可以叠加成一条直线，故系统无码间干扰传输的最小符号间隔为 Tss,或无码间干扰传输的最大符号速率为1/Ts Baud。相应的时域波形h(t)为h(t)sin 二t/Ts二 t/Tscos=二 t/Ts1 -4： 2t2 /Ts2此信号满足h(nTs)=0温在理想信道中，C(w)=1,上述信号波形在抽样时刻上没有码间干扰，如果传输码元速率满足R 1*m竺=,则通过此基带系统后无码间干扰。nnTs3 .最佳基带系统将发送滤波器和接收滤波器联合设计为

4、无码间干扰的基带系统，而且具有最佳的抗加性高斯白噪声的性能。要求接收滤波器的频率特性与发送信号频谱共辗匹配。由于最佳基带系统的总特性是确定的，故最佳基带系统的设计归结为发送滤波器和接收滤波器特性的选择。设信道特性理想，则有H( f ) = Gt ( f ) ?GR( f )GR ( f ) = G*T( f )(延时为 0)有 Gt ( f ) = GR ( f ) = H( f ) 1/ 2可选择滤波器长度使其具有线性相位。如果基带系统为升余弦特性，则发送和接收滤波器为平方根升余弦特性。4 .由模拟滤波器设计数字滤波器的时域冲激响应升余弦滤波器(或平方根升余弦滤波器)的最大带宽为1/Ts,故

5、其时域抽样速率至少为2/Ts,取F0=1/T0 = 4/Ts,其中T0为时域抽样间隔，归一化为 1。抽样后，系统的频率特性是以F0为周期的，折叠频率为 F0 2 = 2 Ts。故在一个周期内以间隔Af = F0 / N抽样，N为抽样个数。频率抽样为 H(kAf ),k = 0,即-1) / 2。相应的离散系统的冲激响应为h(nT) = h(t)|t 叫=(IFTH( f) |t 叫=(.H( f )ej2 二ftdf)|t 叫=(N1)/2、, H(k.：f) ej2-k fnT0 . :f ;K TN J)/2FoN(N 1)/2zK -，N .1)/2F0j27k nT0H(k f) e

6、N1 (N)/2j：knH(k. f) e NN K _(N J)/2n =0, _1,.，_N -12将上述信号移位，可得具有线性相位的因果系统的冲激响应。5 .基带传输系统(离散域分析)输入符号序列aj发送信号 Tb = AT0比特周期，二进制码元周期L .1d(nT0) =，a-(nT -lAT。) i =0发送滤波器GT(kN )或gnTo)发送滤波器输出L4L 1x(nT0) =d(nT。)* gT(nT。)= ai、.(nT。-lAT。)* gNnT。)- aig-nT。-lAT。)10i -0信道输出信号或接收滤波器输入信号y(nT0) =x(nT0) n(nT)接收滤波器GR(

7、kAf)或gR(nT0)接收滤波器的输出信号r(nT0) =y(nT0)* gR(nT0) =d(nT0)* gT(nT0)* gR(nT) n(nT0)* gR(nT)L 1= aig(nT TAT0 ) nR(nT) 1 0如果位同步理想，则抽样时刻为1-AT 1 =0|_L-1r(1 AT0)抽样点数值1 =0L L -1判决为al6. 编程思想编程尽量采用模块化结构或子函数形式，合理设计各子函数的输入和输出参数。系统模块或子函数可参考如下：信源模块发送滤波器模块（频域特性和时域特性）加性白噪声信道模块接收滤波器模块（频域特性和时域特性）判决模块采用匹配滤波器的基带系统模块不采用匹配滤波

8、器的基带系统模块画眼图模块画星座图模块三、实验内容1、如发送滤波器长度为N=31 ,时域抽样频率F0为s 4 /T ,滚降系数分别取为0.1、0.5、1,计算并画出此发送滤波器的时域波形和频率特性，计算第一零点带宽和第一旁瓣衰减。以此发送滤波器构成最佳基带系统，计算并画出接收滤波器的输出信号波形和整个基带系统的频率特性，计算第一零点带宽和第一旁瓣衰减。按题目要求编写程序如下：（ 1 ）子程序如下：余弦滚降子函数定义：function y=upcos(f,alpha,Ts)if(abs(f)=(1+alpha)/(2*Ts)y=0;elsey=Ts/2*(1+cos(pi*Ts/alpha*(a

9、bs(f)-(1-alpha)/(2*Ts);endidft 子函数定义：function xn=idft(Xk,N)k=0:(N-1);n=0:(N-1);wn=exp(-j*2*pi/N);nk=n*k;wnnk=wn.A(-nk);xn=(Xk*wnnk)/N;( 2 )主函数如下：Ts=4;T0=1;N=31;a=1;f=(-2/Ts):(4/Ts)/(N-1):(2/Ts);for alpha=0.1,0.5,1for i=1:NH(i)=upcos(f(i),alpha,Ts);endH_k(a,:)=H;for i=1:NupcosHk(i)=upcos(f(i),alpha,T

10、s);endfor i=1:(N+1)/2temp(i)=H_k(a,i);endfor i=1:(N-1)/2H_k(a,i)=H_k(a,i+(N+1)/2);endfor i=1:(N+1)/2H_k(a,i+(N-1)/2)=temp(i);endsubplot(3,1,a);stem(H_k(a,:),.);title( 频域波形 );a=a+1;end;figurefor a=1:3h_n(a,:)=idft(H_k(a,:),N);for i=1:(N+1)/2%时域搬移 非因果 = 因果temp(i)=h_n(a,i);endfor i=1:(N-1)/2h_n(a,i)=h_

11、n(a,i+(N+1)/2);endfor i=1:(N+1)/2h_n(a,i+(N-1)/2)=temp(i);endsubplot(3,1,a);stem(real(h_n(a,:),.);title( 时域波形 );endfigurefor a=1:3subplot(3,1,a);H_w1,w=freqz(h_n(a,:),1);stem(w,abs(H_w1),.);title( 升余弦滤波器 )H_w(a,:)=H_w1;end;figure;for a=1:3sqrH_k(a,:)=sqrt(abs(H_k(a,:);% 升余弦平方根特性sqrh_n(a,:)=idft(sqrH

12、_k(a,:),N);for i=1:(N+1)/2% 时域搬移temp(i)=sqrh_n(a,i);endfor i=1:(N-1)/2sqrh_n(a,i)=sqrh_n(a,i+(N+1)/2);endfor i=1:(N+1)/2sqrh_n(a,i+(N-1)/2)=temp(i);endsumsqrh(a,:)=conv(sqrh_n(a,:),(sqrh_n(a,:)endfor a=1:3subplot(3,2,2*a-1);stem(real(sqrh_n(a,:),.);subplot(3,2,2*a);stem(real(sumsqrh(a,:),.)endfigure

13、for a=1:3sumH_w1,w=freqz(sumsqrh(a,:),1);sumH_w(a,:尸sumH_w1;subplot(3,1,a);stem(w,abs(sumH_w1),.);title(匹配滤波器频率特性);end实验所出波形如下：图一为余弦滚降滤波器在不同班时的系统频域特性，其中从上到下砥依次为0.1 , 0.5,0.999 （0.999而非1的原因在最后一部分经验与收获中解释）图二为相应升余弦特性经过idft后的时域波形，可见 “值越大，时域主瓣宽度越窄，旁瓣衰减越剧烈，相应的，在时域抽样判决时，在定时不够精确时，大a值就能减小码间串扰。但在本实验中，由于抽样点精确定

14、在最佳抽样点处，所以a值对误码率影响不大。图三为调用freqz由时域波形得到的频域波形，由此图可计算频域主瓣宽度和旁瓣衰减。图四为右侧两图为升余弦平方根特性的时域波形，由于匹配滤波器接收与发送滤波器皆为升余弦平方根特性，串接后总特性为两时域波形卷积，总特性时域波形如右图。 信号经过发送滤波器后的波形即为以上信号时移叠加。图五为匹配滤波器总特性的时域波形使用freqz函数后导出的频域特性。将图三与图五进行比较，以第一行为例:非匹配:可见匹配滤波器在旁瓣抑制方面明显强于非匹配滤波器。2、根据基带系统模型，编写程序，设计无码间干扰的二进制数字基带传输系统。要求要传输的二进制比特个数、比特速率 Rb

15、（可用与Ts的关系表示）、信噪比 SNR、滚降系数” 是可变的。1）生成一个0、1等概率分布的二进制信源序列（伪随机序列）。可用 MATLAB中的 rand函数生成一组01之间均匀分布的随机序列，如产生的随机数在（0, 0.5）区间内,则为0;如果在（0.5, 1）区间内，则为1。2）基带系统传输特性设计。可以采用两种方式，一种是将系统设计成最佳的无码间干扰的系统，即采用匹配滤波器，发送滤波器和接收滤波器对称的系统，发送滤波器和接收滤波器都是升余弦平方根特性；另一种是不采用匹配滤波器方式，升余弦滚降基带特性完全由发送滤波器实现，接收滤波器为直通。3）产生一定方差的高斯分布的随机数，作为噪声序列

16、，叠加到发送滤波器的输出信号上引入噪声。注意噪声功率（方差）与信噪比的关系。信道高斯噪声的方差为b2,单边功率谱密度2N0 = 2（T ,如计算出的平均比特能量为 Eb ,则信噪比为SNR =10 ? log10 （Eb/ N0 ）。4）根据接收滤波器的输出信号，设定判决电平，在位同步理想情况下，抽样判决后得到接收到的数字信息序列波形。所编程序如下：( 1 )子程序如下：产生双极性信号子序列：function source,Eb=subserial(N)source=zeros(1,N);Eb=0;for i=1:N;temp=rand;if (temp0.5)source(i)=-1;els

17、esource(i)=1;endEb=Eb+source(i)*source(i);endEb=Eb/N;i=1:N;figure;stem(i,source,.);title( 信源序列 );序列拓展子函数：functionout=sigexpand(d,M)% 求输入序列扩展为间隔为 M-1 个0 的序列N=length(d);out=zeros(M,N);out(1,:)=d;%d 赋值给第一行out=reshape(out,1,M*N);余弦滚降函数定义子函数：function y=upcos(f,alpha,Ts)if(abs(f)=(1+alpha)/(2*Ts)y=0;elsey

18、=Ts/2*(1+cos(pi*Ts/alpha*(abs(f)-(1-alpha)/(2*Ts);endidft 子函数：function xn=idft(Xk,N)k=0:(N-1);n=0:(N-1);wn=exp(-j*2*pi/N);nk=n*k;wnnk=wn.A(-nk);xn=(Xk*wnnk)/N;stem(n,real(xn),*);高斯白噪声产生子函数:function gsrv1,gsrv2=gnguass(m,sgma)if nargin=0m=0;sgma=1;elseif nargin=1sgma=m;m=0;endu=rand;z=sgma*sqrt(2*log

19、10(1/(1-u);u=rand;gsrv1=m+z*cos(2*pi*u);gsrv2=m+z*sin(2*pi*u);判决模块子函数：function resul=panjue(subresul,Ts,N)% 抽样判决%N 为源序列有效符号数for i=1:Ts:(N-1)*Ts+1;if (real(subresul(i)=0)resul(i)=1;else resul(i)=-1;endend统计错误子函数：function num,prop=erro(sourc,resul,Ts,N);%统计码元中错误数num与误码率propnum=0;for i=1:Ts:(N-1)*Ts+1i

20、f(sourc(i)=resul(i)num=num;elsenum=num+1;endendprop=num/N;画眼图子函数：function =yantu(b,Ts)N=length(b);for n=1:ceil(N/Ts-1)for i=1:Ts+1c(i)=b(n-1)*Ts+i);end精品资料i=1:Ts+1;tt=1:0.1:Ts+1;yy=spline(i,c,tt);plot(tt,yy);hold on;end( 2 )主函数程序：Ts=4;T0=1;%input( 码元速率 =)alpha=0.1;%input( 滚降系数 =)M=100;%input( 源序列长度

21、=)SNR=10;%input( 信噪比 =)N=31;% 滤波器阶数subsourc,Eb=subserial(M);sourc=sigexpand(subsourc,Ts);% 序列扩展N0=Eb/(10A(SNR/10);sigma=sqrt(N0/2);% 计算 sigmaf=(-2/Ts):(4/Ts)/(N-1):(2/Ts);for i=1:NupcosHk(i)=upcos(f(i),alpha,Ts);endfor i=1:(N+1)/2temp(i)=upcosHk(i);精品资料endfor i=1:(N-1)/2upcosHk(i)=upcosHk(i+(N+1)/2)

22、;endfor i=1:(N+1)/2upcosHk(i+(N-1)/2)=temp(i);endfigure;subplot(2,2,1);stem(upcosHk,.);subplot(2,2,2);h_n=idft(upcosHk,N);for i=1:(N+1)/2temp(i)=h_n(i);endfor i=1:(N-1)/2h_n(i)=h_n(i+(N+1)/2);endfor i=1:(N+1)/2h_n(i+(N-1)/2)=temp(i);endsqrcosHk=sqrt(abs(upcosHk);精品资料subplot(2,2,3);stem(sqrcosHk,.)su

23、bplot(2,2,4);sqrh_n=idft(sqrcosHk,N);for i=1:(N+1)/2temp(i)=sqrh_n(i);endfor i=1:(N-1)/2sqrh_n(i)=sqrh_n(i+(N+1)/2);endfor i=1:(N+1)/2sqrh_n(i+(N-1)/2)=temp(i);endfilter11=h_n;filter12=1,zeros(1,N-1);filter21=sqrh_n;filter22=sqrh_n;figure;subresult11=conv(sourc,filter11);subplot(3,2,1);stem(real(sub

24、result11),.);axis(0 100 -0.51.5);title( 经过发送滤波器);subresult12=conv(sourc,filter21);subplot(3,2,2);stem(real(subresult12),.);axis(0 100 -0.51.5);% 经过发送滤波器for i=1:length(subresult11)noise(i),=gnguass(0,sigma);% 生成噪声序列endsubresult21=subresult11+noise;subplot(3,2,3);stem(real(subresult21),.);axis(0 100 -

25、0.51.5);title( 叠加噪声后波形);subresult22=subresult12+noise;subplot(3,2,4);stem(real(subresult22),.);axis(0 100 -0.51.5)% 叠加噪声subresult31=conv(subresult21,filter12);subplot(3,2,5);stem(real(subresult31),.);axis(0100 -0.5 1.5);title( 经过接收滤波器)subresult32=conv(subresult22,filter22);subplot(3,2,6);stem(real(s

26、ubresult32),.);axis(0100 -0.5 1.5);% 输出序列for i=1:length(subresult32)-15subresult31s(i)=subresult31(i+15);endfor i=1:length(subresult31)-30subresult32s(i)=subresult32(i+30);endsubresult41=panjue(subresult31s,Ts,M);subresult42=panjue(subresult32s,Ts,M);% 抽样判决error1,prop1=erro(sourc,subresult41,Ts,M);e

27、rror2,prop2=erro(sourc,subresult42,Ts,M);a=length(sourc);figure;subplot(3,1,1);stem(sourc,.);axis(0 a -1 1);title( 源序列);subplot(3,1,2);stem(subresult41,.);axis(0 a -1 1);title( 升余弦 + 直通输出判决结果);subplot(3,1,3);stem(subresult42,.);axis(0 a -1 1);title( 匹配滤波器输出判决结果 );aa=real(subresult31);bb=real(subresu

28、lt32);figure;yantu(aa,4*Ts);title(升余弦 + 直通)figure;yantu(bb,4*Ts);title(匹配滤波器)实验结果:图一为随机产生的双极性码，在此我们M=100 ,即产生100点序列。精品资料图二为升余弦滤波器频域波形及其时域波形（左）与升余弦平方根特性频域波形及其时域波形（右）。图三为图形信号在两种方案中经过发送滤波器、叠加噪声、经过接受滤波器后的波形。图四从上到下依次为源序列， 方案一（升余弦加直通） 输出判决结果，方案二（匹配滤波器）输出判决结果fill； Lditnirt acJc 口叩 Wnd&wEh ,drt 玷阳 Lnaart 工!

29、acJigiktap Aindpw jjalpIffll Nctk nva tsafadir kiirtankruHhrg 氏 口用上工XR pj、d3图五、六为两种方案的眼图， 经过对比方案一升余弦加直通（左图）与匹配滤波器（右图）右图明显清晰规则，可见匹配滤波器抗造性能明显好于升余弦加直通方案。上图为点数M=3000时的眼图，相较之下右侧图清晰而规则，效果也比较明显。3、假设加性噪声不存在，传输64个特定的二进制比特，如果比特速率Rb =1/Ts,基带系统不采用匹配滤波器，画出接收滤波器的输出信号波形和眼图，判断有无码间干扰，求出抽样判决后的数字序列。如果将比特速率改为 4/3Ts,4/5

30、Ts, 画出接收滤波器的输出信号波形和眼图，判断有无码间干扰，求出抽样判决后的数字序列。所编程序如下：( 1 ) 子程序如下：子函数同实验2主函数如下：Ts=4;T0=1;M=64;alpha=0.5;%input( 滚降系数 =)N=31;subsourc,Eb=subserial(M);% 生成序列f=(-2/Ts):(4/Ts)/(N-1):(2/Ts);% 产生余弦滚降for i=1:NupcosHk(i)=upcos(f(i),alpha,Ts);endfor i=1:(N+1)/2% 频域序列移位temp(i)=upcosHk(i);endfor i=1:(N-1)/2upcosH

31、k(i)=upcosHk(i+(N+1)/2);endfor i=1:(N+1)/2upcosHk(i+(N-1)/2)=temp(i);endfigure;subplot(1,2,1);stem(abs(upcosHk),*);subplot(1,2,2);h_n=idft(upcosHk,N);% 产生时域序列for i=1:(N+1)/2% 时域序列移位temp(i)=h_n(i);endfor i=1:(N-1)/2h_n(i)=h_n(i+(N+1)/2);endfor i=1:(N+1)/2h_n(i+(N-1)/2)=temp(i);endfilter11=h_n;filter1

32、2=1,zeros(1,N-1);a=1for TB=4,3,5;%TB 赋值sourc=sigexpand(subsourc,TB)% 序列扩展figure;filter11out=conv(sourc,filter11);subplot(1,2,1);stem(filter11out,.);filter12out=conv(filter11out,filter12);subplot(1,2,2);stem(filter12out,.);for i=1:length(filter12out)-15filter12outs(i)=filter12out(i+15);endfigure;shuc

33、huxulie=panjue(filter12outs,TB,M);subplot(2,1,1);stem(sourc,.);subplot(2,1,2);stem(shuchuxulie,.);error4(a,:),prop=erro(sourc,shuchuxulie,TB,M);yantu(shuchuxulie,2*TB);a=a+1;end;产生结果：图一为随机产生的双极性信源序列。图二为升余弦滤波器时域及频域特性O以上三图为相同随机序列 （左）以及序列经过不同码元延拓后经过相同滤波器后产生的波形（右）H3时山|一尸以上三图分别为码元宽度分别为 4、3、5时的最终判决序列和眼图。图

34、中三种情况都看 不出码间串扰，我们分析是由于生成波形时宽度的设置较小，在较远的旁瓣就不再显示,但调整滤波器时域宽度为61时，效果也不是很明显。4、传输1000个随机的二进制比特，比特速率Rb =1/Ts,信噪比分别取1dB、3dB、5dB时，得到相应的恢复数字信息序列，基带系统分别为匹配滤波器形式和非匹配滤波器形式、滚降系数分别为0.3、0.8,画出发送数字信息序列和接收数字信息序列的星座图，根据星座图判断信息传输质量。讨论信噪比、匹配滤波器和滚降系数对系统信息传输质量的影响。严格说，系统的传输质量(可靠性)应用误比特率来衡量，可以采用 Monte Carlo 仿真实现，在下面实验中进行。所编

35、程序如下：( 1 )子函数：较其他题多余的子函数为星座图的子函数：function =xingzuo(a)N=length(a)for i=1:Nb(i)=real(a(i);c(i)=imag(a(i);endstem(b,c,*);title( 星座图 );( 2 ) 主函数：M=1000;Ts=4;T0=1;N=31;suijixulie,Eb=subserial(M);tuozhanxulie=sigexpand(suijixulie,Ts);% 信源模块b=1for alpha=0.3,0.8%分图figure;f=(-2/Ts):(4/Ts)/(N-1):(2/Ts);% 得到两种

36、滤波器时域、频域波形for i=1:NupcosHk(i)=upcos(f(i),alpha,Ts);endfor i=1:(N+1)/2temp(i)=upcosHk(i);endfor i=1:(N-1)/2upcosHk(i)=upcosHk(i+(N+1)/2);endfor i=1:(N+1)/2upcosHk(i+(N-1)/2)=temp(i);endsqrtupcosHk=sqrt(abs(upcosHk);h_n=idft(upcosHk,N);for i=1:(N+1)/2temp(i)=h_n(i);endfor i=1:(N-1)/2h_n(i)=h_n(i+(N+1)

37、/2);endfor i=1:(N+1)/2h_n(i+(N-1)/2)=temp(i);endh_nsqr=idft(sqrtupcosHk,N);for i=1:(N+1)/2temp(i)=h_nsqr(i);endfor i=1:(N-1)/2h_nsqr(i)=h_nsqr(i+(N+1)/2);endfor i=1:(N+1)/2h_nsqr(i+(N-1)/2)=temp(i);endfilter11=h_n;% 两种滤波器时域波形filter12=1,zeros(1,N-1);filter21=h_nsqr;filter22=h_nsqr;a=1;for SNRdb=1,3,5

38、%分行！N0=Eb/(10A(SNRdb/10);sigma=sqrt(N0/2);% 计算 sigmasubresult11=conv(tuozhanxulie,filter11);subresult12=conv(tuozhanxulie,filter21);% 经过发送滤波器for i=1:length(subresult11)noise(i),=gnguass(0,sigma);% 生成噪声序列endsubresult21=subresult11+noise;subresult22=subresult12+noise;% 叠加噪声subresult31ss=conv(subresult

39、21,filter12);subresult32ss=conv(subresult22,filter22);for i=1:length(subresult32ss)-15subresult31s(i)=subresult31ss(i+15);endfor i=1:length(subresult31ss)-30subresult32s(i)=subresult32ss(i+30);endsubresult31,xiaocongcong,sub1=panjue(subresult31s,Ts,M);subresult32,lz,sub2=panjue(subresult32s,Ts,M);nu

40、m_feipipei(b,a),prop_feipipei(b,a)=erro(suijixulie,sub1,1,M);num_pipei(b,a),prop_pipei(b,a)=erro(suijixulie,sub2,1,M);subplot(3,2,2*a-2+1);xingzuo(real(subresult31);axis(-2 2 -1 1 );title( 升余弦+直通 )subplot(3,2,2*a-2+2);xingzuo(real(subresult32);axis(-2 2 -1 1 );title( 匹配滤波器)a=a+1endb=b+1end结果：100 点。图

41、一为信源产生的双极性随机序列，点数1000点，此处为显示效果，显示前1db5db图二、三为经过接收滤波器后的星座图，其中图二 a值为0.3,图三为0.8。在每副图中,左栏为升余弦加直通(方案一)，右栏为匹配滤波器(方案二)，从上到下信噪比分别为 1、 3、5db。由图可见,(1)信噪比不同其他条件相同情况下，信噪比越大，星座图越聚集，如下图:1 -1 -21 D 12(2)同等条件下，匹配滤波器产生信号的星座图比非匹配星座图集中匹配非匹配(3)不同a值时，a越大星座图越集中。a=0.3a=0.8星座图越集中，相应的，说明信号振幅波动小，信号稳定，便于判决，从而误码率低。所以，图四的误码率证明了

42、此推论。3 numjeipipeiI10:2;0;14,3flQ14丑 num_pipei32,07,1,00733 prop_f9ipipei0 0100.0 0020 0:0,0140,0 0030,000.0140 prop_pipei0,0030:0,0020,0:0.0070,1 0000e-03r00.0070如图，图四中显示图二、三中12种方案的误码率，可见匹配滤波器误码率低于同条件非匹配滤波器；每矩阵中第一行 “二0.3,第二行 妹0.8 ,第一、二、三列信噪比分别为1db、3db、5db ,可证上述推论。1、遇到的问题及解决的方法四、经验与收获(1)在实验一中，我们分别采用两

43、种方案一一时域描述升余弦特性在dft到频域和频域描述idft到时域。”分别取值0.1、0.5、1,但在方案一，当取值为1时，如图第三行波形无法显示，查看 workspace ,如下图：M 困HaN WmN - MaM Mari HaNMaN -皿NaN， HaM全为not a number ；将1换为0.999999时，问题解决，波形正常产生。在方案一产生时域波形时，31点中第14、16、18点无法显示，于是我们在产生序列之后又对上述三点进行了单独赋值。程序如下:function h=upcoshn(Ts,alpha,N)t=(-(N-1)/2)*Ts/2):(Ts/2):(N-1)/2)*Ts/2)for i=1:N h(i尸sin(pi*t(i)/Ts)/(pi*t(i)/