2023年移动通信实验报告新编

实验报告实验课程:移动通信系统实验学生姓名：曾棋学号:专业班级:通信1４22023年1月９日目录实验一ＺXC10-CDMA系统结识实验二QＡM调制与解调实验三GMSＫ调制与解调实验四移动通信信道建模实验五GOLD序列实验六基于GOＬD序列的DＳSＳ仿真实验七OFDM系统仿真实验八期末测试实验一ZXC10-CDMA系统结识实验目的1.了解ZＸＣ10-CDMA的硬件架构；2.熟悉ZXC10-CDMA的机柜硬件描述;3.掌握ZXC10－CDMA系统的语音、消息以及信令流程实验内容1．结合理论课介绍的CDMＡ系统结构与功能,画出ＺＸC１０-CDMＡ系统框，描绘ZXC１0-CDMＡ系统MSC机柜的最小配置框图,以及说明子系统功能。2.描绘出ZＸC１0-ＣＤMAMSＣ机柜中语音、消息和信令流程所通过的单板。3.用简要的文字描述第一次上机实习的感受。三、实验原理1．CDMＡ——基本概念不同用户传输信息所用的信号是用各自不同的编码序列来区分。发送端使用各不相同的、互相(准）正交的伪地址码调制其所发送的信号;在收端则采用同样的伪地址码从混合信号中解调检测出相应的信号。无线环境下的通信,自身要解决的就是多址移动通信的问题，通过频率、时间、不同码型,我们就可以建立不同的地址。CDＭＡ传输系统中采用了扩频技术，一种信息传输方式，即是将原始信号的带宽变换为比原始带宽宽的多的传输信号,以来达成提高通信系统的抗干扰目的。数学模型:香农公式。2.CDMA——关键技术(1）、地址码的选择:m序列的PN码作为地址码(2）、分集技术:（RAKE接受技术)空间分集、时间分集、频率分集目的:克服多径衰落（3)、功率控制：目的:消除远近效应,保证收到的信号功率基本相同。原则:功率调小迅速，功率调大相对缓慢(4)、语音编码技术目的：保持通信质量同时,尽也许减少数据传输速率方法：可变速率码激励线形预测编码技术（Q-ＣＥLP）(5）、话音激活技术目的:在用户无信息瞬间，提高系统容量（6）、同步技术目的：充足应用码的正交性,而减小也许的干扰。（7)、切换系统的切换涉及：硬切换、软切换ＣDMＡ系统:社区/扇区切换采用软／更软切换切换是先接续再中断,服务质量高,有效减低掉话其他无线系统：社区/扇区切换采用硬切换，切换是先中断再接续，容易产生掉话3.ＣDMＡ的特点(1)、覆盖范围大、语音质量高、绿色手机，覆盖半径是标准GＳM的2倍。覆盖１000km2:ＧSM需要２00个基站,ＣDMA只需5０个基站。在相同覆盖条件下，基站数量大为减少,投资将相应减小。(2）、频谱运用率高、网络规划简朴、系统容量配置灵活。相同的频谱,CDＭA的容量是GSＭ的５．５倍。（3）、软切换:减少掉话,（4）、软容量：负荷系统均衡，用户数目和服务质量之间可以互相折中,灵活拟定。社区的呼吸功能:各社区的覆盖大小是动态的,通过调整社区的导频发射功率，使相邻社区负荷分担话务,相称于增长了容量。(5)、抗干扰性和隐蔽性强,接受端输出信噪比是输入端信噪比的G倍，既干扰被减少至１／G，同时传输时频谱密度也被减少了G倍,信号有一定的隐蔽性。（6)、抗衰落性能好，扩频后的信号是宽带的,它能起到频率分集的作用。（7)、保密性好，用伪码进行扩展频谱调制，相称于给信号带上了伪装。4．移动互换中心(ＭSC）,MSC是CＤMA网络的核心。（1）对位于它所覆盖区域中的移动台进行控制和完毕话路接续的功能。(2）是CDMA网和其他网络之间的接口。(3)每个MＳC还完毕GMSＣ的功能。（4)每个MSＣ还完毕SSＰ的功能。MSC从三种数据库,拜访位置寄存器（VＬＲ)、归属位置寄存器（ＨLＲ)和鉴权中心(AUC）中取得解决用户呼喊请求所需的所有数据。反之,MSC根据其最新数据更新数据库。四、实验结果及分析ZXＣ10系列产品组网示意图CＤMA蜂窝移动通信系统网络结构图（电路域）移动互换子系统MSS内部接口如下图所示:

MSS内部及CDMＡ系统与PSＴＮ之间的协议TUP:电话用户部分BSSAP:BSS应用部分IＳUP：ＩSDN用户部分SCCP:信令连接控制部分MＡP：移动应用部分MＴP：消息传递部分TCＡP：事务解决应用部分五、实验总结通过本次实验,了解了ＺＸＣ１0-CＤMA的硬件架构，熟悉ZXC１0-CDMA的机柜硬件描述，熟悉了ＺXC10－CDMＡMSC机柜中语音、消息和信令流程所通过的单板。实验二ＱAM调制与解调一、实验目的ﻩ1．掌握QAM调制方式的原理和特点; 2.运用Mａｔlab实现移动通信中的QＡM调制方式；ﻩ３.巩固和加深QAＭ理论知识的理解，增强分析问题解决问题的能力；二、实验内容ﻩ１．结合理论课讲解的QＡM原理运用Ｍatlａb语言编程实现； 2.观测基带信号和解调信号波形；ﻩ3观测已调信号频谱图；ﻩ4.分析调制性能和参数的关系;ﻩ５.用简要的文字描述实验感受。三、实验原理及过程2.1QAM调制原理ＱAＭ（QuadratuｒｅAｍplitｕdeModuｌａtion）：正交振幅调制。其映射过程为:将输入的比特信号按所需的ＱAＭ信号来进行M阶映射，分别映射为IQ两路,成为复数符号信息。QAＭ调制技术采用振幅和相位进行联合调制，因此单独的使用其中的一种调制，就会演变成其他的调制方式。对于振幅调制而言[5],其重要作用是控制载波的振幅大小,因此信号的矢量端点在一条轴线上分布;对于相位调制而言，其重要作用是控制载波相位的变化，因此其信号的矢量端点在圆上分布。QＡM信号阶数不断提高,信号矢量点之间的距离就会变小,因此噪声容限也会变小，在判决的时候就很容易发生错误。2.2ＱAM解调原理及方法运用正交相干解调器,解调器输入端的已调信号与本地恢复的两个正交载波相乘，通过低通滤波器输出两路多电平基带信号X(ｔ)和Y(t），用门限电平为(Ｌ-1)的判决器判决后,分别恢复出两路速率为Rb/２的二进制序列,最后通过并/串变换器将两路二进制序列组合为一个速率为Rｂ的二进制序列。下图为正交振幅调制解调原理框图:四、实验结果及分析编程实现1６QＡM调制x=rａndｉnｔ（n，1）;产生一个ｎ=1０0０的信号，画出该序列(1:50)的时域波形如下图。x4=rｅｓhaｐe（x,k,lengｔh（x)/k);xｓym=bｉ２de(ｘ4.',＇ｌｅｆt-ｍsｂ＇);将原始的二进制比特序列每四个一组分组并排列成k行length(ｘ)/k列的矩,将矩阵转化为相应的１６进制信号序列y=moduｌate(modem.qaｍmod(M)，xsym)；令M＝１6，用QＡM调制器对信号进行16QAM调制,星座图如下ｙn＝ａwｇn(y，snr，＇mｅａsured');ｈ＝scaｔteｒpｌｏt(yn,samｐ,0,＇b．');加入高斯白噪声,通过信道后接受到的含白噪声的信号星座图如下ｙd＝dｅmodulａｔe(moｄem．qamdemod（Ｍ)，yｎ）；z=ｄe2bi（yd,'left-mｓb'); z＝ｒｅｓhape（z.',nｕmｅl（ｚ),1');此时解调出来的是16进制信号，转化为相应的二进制比特流，解调后的序列如下图五、实验总结本次实验运用MAＴLAB集成环境下的Ｍ文献，编写程序来实现16QAM的调制解调，并绘制出原始信号，调制后的星座图,叠加噪声时的星座图及解调后的序列。通过本次实验,进一步了解了QAＭ调制与解调原理，加深了关于正交调幅方面的理论知识，加强了MATＬAB软件的操作能力,对以后的实验操作打下了基础。附录:源程序代码clear；clc;M=16;k=log２(M);n=100000；％比特序列长度samｐ＝1;％过采样率x=randint(n,1);％生成二进制比特流steｍ(x(１:50),'filled'）;%画出相应的二进制比特流信号ｔitle('二进制比特流＇);ｘlａbｅｌ('比特序列');ylabel（'信号幅度＇);%ｘ４＝ｒeｓhａｐｅ（x，k,length(x)/ｋ)；%将原始的二进制比特序列每四个一组分组,并排列成k行ｌeｎgtｈ(ｘ)/k列的矩阵ｘsym=bｉ2de(x4．＇，'lｅft-mｓb');%将矩阵转化为相应的16进制信号序列fiｇure;ｓtem(xｓyｍ(1:5０));%画出相应的16进制信号序列title('１6进制信号');ｘlabｅl('信号序列＇);ylabel（＇信号幅度');y＝moｄuｌate(moｄｅm.qaｍmod(M),xsym）；％用16PSＫ调制器对信号进行调制scaｔteｒpｌｏt(y);％画出１６ＰSK信号的星座图ｔext(reａl（y)+0.1,imａｇ(y）,deｃ２ｂｉｎ(xsｙm));axiｓ(［-５５-55］)；EbNｏ=1５;％假设Eb/No=15dbsnｒ=EbNo+10＊loｇ１0(k)-10＊log10（samp);%信噪比yｎ=awgn（y,ｓnr，'measurｅd')；％加入高斯白噪声h=scatterplｏｔ(ｙｎ,sａmｐ,０,＇b．');%通过信道后接受到的含白噪声的信号星座图holdon;scattｅrpｌot(ｙ,１,0，＇ｋ+',h）；％加入不含高斯白噪声的信号星座图title('接受信号星座图'）;lｅgｅｎｄ(＇含噪声接受信号＇,'不含噪声接受信号')；axis([-55-55]）；ｈoldｏff;eｙediagraｍ(ｙn,２);%眼图yd=demodｕlaｔe(mｏdem.qamdemod（M），ｙｎ)；%此时解调出来的是１6进制信号z=ｄｅ2bｉ（yd，'left－ｍsb'）;%转化为相应的二进制比特流z=reshape(z．',nｕmeｌ(z)，1');sｔem(ｚ（1:５０),'fｉlｌed');%画出相应的二进制比特流信号tｉtle('解调后二进制比特流'）；ｘlabeｌ(＇比特序列');ylａbel('信号幅度＇)；［ｎumber_of_ｅrrors，bｉｔ_ｅrror_raｔe]=biterr(x，z）％计算误码率M=1６;ﻩ 实验三GＭSK调制与解调一、实验目的ﻩ1.掌握GMSK调制方式的原理和特点；ﻩ２.运用Matlaｂ实现移动通信中的GＭSK调制方式;3.巩固和加深GMSK理论知识的理解，增强分析问题解决问题的能力；二、实验内容 １．结合理论课讲解的GＭSK原理运用Ｍatlab语言编程实现； 2.观测基带信号和解调信号波形； ３．观测已调信号频谱图;ﻩ４．分析调制性能和参数的关系；ﻩ5.用简要的文字描述实验感受。三、实验原理及过程3.１GMSK基本原理及调制GMSK基本原理是基带信号先通过调制前高斯滤波器成形,再进行MSK调制。最小频移键控(MSK）是一种二进制数字调频，它的调制系数为0.５。MSK具有以下优点:恒定的包络、相对稳定的窄带、具有相干检测能力。MSK可以有频率调制FM直接产生。然而它不能严格满足对于SCPC移动无线电的带外辐射的规定。在197９年日本国际电报电话公司电气通信实验室提出了调制前高斯滤波的ＭＳK,也就是GＭSK。在MSＫ前加一高斯低通滤波器,由于成形后的高斯脉冲包络无陡峭边沿，也无拐点,经调制后的已调波相位途径在MSK基础上进一步得到平滑。ＧMＳK调制器原理方框图如图。图3-1GMSK调制器原理方框图为了使输出频谱密集，调制前LPＦ应当具有以下特性：（1)窄带和锋利的截止；(2)脉冲响应过冲量小；（３)保持滤波器输出脉冲响应曲线下的面积相应于π∕2的相移。其中条件(1)是为了克制高频分量；条件(2)是为了防止过大的瞬时频偏;条件（3)是为了使调制指数为１⁄2。高斯滤波器的频率传输函数为:Ｈ(f)=eｘｐ[-In2滤波器的脉冲响应函数:h（ｔ)=παexp[(-下面分析ＭＳK的原理，其结构原理如图3-2。图3-2MSＫ结构原理图3－2为ＭＳＫ调制器的基本原理图，一般的MSK调制器涉及四部分电路：数据解决、定期与载波产生、加权波形形成和Ｉ，Ｑ信道的正交调制器。Gａuｓｓ滤波器的传输函数为：H（f)＝exp[-In22(fB)2]，通过傅立叶变换可得其单位冲击响应为h(t)=图3-3Gauss滤波器单位脉冲相应（BT为调制系数)在ＧＭSK无线通信系统中，调制过程分为Gauss调制预滤波和FＭ调制,相应的解调过程分为FM解调和GMSＫ解调,ＦＭ解调完毕调频信号到Gaｕss波形的变换，GMＳK解调完毕Gａｕss波形到数字波形的变换。GMＳＫ信号的解调可以用正交相干解调电路。在相干解调中最为重要的是相干载波的提取,这在移动通信的环境中是比较困难的,因而采用差分解调和鉴频器解调等非相干解调。原理如图2-4示:图２-4差分解调四、实验结果及分析根据ＧMSK的调制原理框图(图3-1)以及解调原理框图(图3-４),我们可以运用ＭAＴLＡＢ进行仿真，仿真结果如下（仿真代码见附录)五、实验总结通过本次实验,可以知道由于高斯滤波器的作用,GMSＫ信号的功率谱密度非常平滑，而MSK信号的功率谱密度则有较大的旁瓣。结果显示随BT值的减小,GMＳK信号的功率谱密度衰减速度明显加快，而当BT增大时,其谱密度逐渐向ＭSK信号的谱密度靠近。当BT取值为无穷大时，GMSＫ就退化为ＭＳＫ。通常在码元宽度一定的情况下,滤波器的等效带宽B越大,基带信号经滤波后损失的能量就越小，已调波就会越接近MSK信号,也就是说，BT值越小，ＧＭＳK信号的频谱运用率就越高。附录：源程序代码(重要部分）％绘制调制波形00１０１0１０Ak=[001010１0］;％产生8个基带信号Ak=２＊Ak－1;gt=ones(1，B_saｍple);%每码元相应的载波信号Aｋｋ=sigexｐanｄ(Ａｋ,B＿sampｌe);%码元扩展temｐ=cｏnv(Aｋk，gt);%码元扩展Ａkk=temｐ（1:length(Akｋ))；%码元扩展tt=-2．５*Tｂ:Dt:2.５*Ｔｂ-Ｄt;%g（t)＝Ｑ[2＊pi*Ｂb*(ｔ－Tb/2)/sｑrt(ｌｏｇ(2）)]-Q[2＊pi*Bb*(t＋Tb／2)/sqｒｔ(lｏg(2))];％Q(t）=ｅrfc（t/sqrt(2))/2;ｇausｓt=erfc(2*pi*Bb*（tt-Tb/２)/ｓqrt(loｇ(2））/sqrt(2))/2-erfc(2*pi*Bb*（tｔ+Tb/２）/ｓqrt(lｏg（2))/ｓqrt(2)）／2;J_g=zerｏs（1,ｌｅngth（ｇausst）);%使J＿g的长度和Ｇaｕsst的同样ｆori=1:leｎｇtｈ(gaｕsst)ｉｆi==1J_g(i）=ｇausst(ｉ）*Dt;ｅｌseＪ_g(i)＝J_g(i-1)+ｇausst(ｉ)*Ｄt;end；end；J_ｇ=J_g/2/Tb;%计算相位AｌphａAｌphａ=zeros（1,leｎgth(Akk));k＝1;L=0；forj＝1：B_saｍpｌｅJ_Aｌｐhａ=Ａk(k+２)*J＿g(j)；Ａlpha（(ｋ-1）*Ｂ_ｓample+ｊ)=pｉ*J_Alpha＋L*ｐｉ/２;end;ｋ=2；Ｌ=0;forj=1:B_sampleJ_Alpｈa＝Ak(ｋ+２)＊J_g(ｊ）＋Ak(k+１）*J_ｇ（j+B_samplｅ);Ａlpｈa((k－1）*B_saｍple+j）＝pｉ*J＿Alｐha＋L*pi/2;end；ｋ=3;L=０;forｊ＝1：B_samplｅJ_Alpha＝Ａk(k+2）*Ｊ_g(j)+Ak(k+1)＊J_ｇ(j+Ｂ_sａmpｌe）+Ak(k)＊Ｊ_ｇ(ｊ+2*B_sａmpｌe）；Alpha((ｋ-1）*B＿samｐlｅ+j)=pi*Ｊ＿Alphａ＋Ｌ*pi/2;end;k=4;L＝0;fｏｒｊ=1:B＿ｓaｍpleJ_Alpｈａ=Ak（ｋ＋２)*J_g(j）+Ａk(k+1)＊J_ｇ(j+Ｂ_ｓample)+Ａｋ(k)*Ｊ_g(j+２*B_saｍplｅ）+Ak(k-１)＊J_ｇ（j+3*Ｂ_samplｅ)；Alpha((k-1）*B_sample+j）=pi*J_Aｌpha+L＊ｐｉ/２;end；Ｌ=0;forｋ＝5:B_ｎｕm－２ifｋ＝=5L=0;elｓeL=L+Ak(k-3)；end;ｆorj＝1:B＿ｓamｐleJ_Alpha=Ak（k+２)*J_g(ｊ)＋Ak（k＋1)*J_g(ｊ+Ｂ_sａmplｅ)+Ak(k)*J＿ｇ（j+2*Ｂ_sample）+Ak(k-1)*Ｊ_g(ｊ+3*B_ｓampｌe)+Ａk（k-2）*J_ｇ(j+4*B_sample);Ａlpｈa((k-1)*B_sａmｐlｅ+j)=ｐi＊J_Alｐhａ+mｏｄ（L，4)*pｉ/2;eｎd;end;k=Ｂ_nｕｍ-1;L=Ｌ+Aｋ(ｋ－3);实验四移动通信信道建模一、实验目的1.熟悉信道衰落对移动通信系统性能的影响;2．掌握移动多径信道特性及信道模型；３．掌握不同信道衰落条件下对传输信号误码率的影响；二、实验内容1.结合理论课讲解基于Matlab建立不同信道模型:高斯信道、Raｙleｉgh信道,Ｒeciａn信道及多径衰落信道模型；2.给出QＡM／GMSK(QＰSK)调制方式下在上述信道模型下的误码率性能分析,分析比较两种调制方式的优缺陷;３.分析信道参数、信噪比对误码率性能的影响；4.用简要的文字描述实验感受。三、实验原理及过程1.高斯信道模型高斯信道常指加权高斯白噪声（ＡWGN）信道。这种噪声假设为在整个信道带宽下功率谱密度（PＤＦ）为常数,并且振幅符合高斯概率分布。用于描述恒参信道,例如卫星通信,光纤信道,同轴电缆等等2．瑞利分布模型在移动无线信道中,瑞利模型是常见的用于描述平坦衰落信号或独立多径分量接受包络记录时变特性的一种经典模型。瑞利分布的概率密度函数（pdf）为：其中，2=E[r2则接受信号包络不超过某特定值R的累计概率分布函数(CDF)为：３、Ｒicean模型当接受端存在一个重要的静态(非衰落)信号时,如LOＳ分量（在郊区和农村等开阔区域中，接受端经常会接受到的）等,此时接受端接受的信号的包络就服从莱斯分布。在这种情况下，从不同角度到达的多径分量迭加在静态的重要信号上，即包络检波器的输出端就会在的多径分量上迭加一个直流分量。当重要信号分量减弱后,莱斯分布就转变为瑞利分布。莱斯分布的概率密度函数为：其中C是指重要信号分量的幅度峰值,I0莱斯分布完全由莱斯因子K决定。图3－2所示为莱斯模型的概率密度函数曲线图。4.多径衰落信道模型多径衰落信道模型假设，信宿接受的信号是发送信号通过多条途径传输后信号的叠加结果。其中每条传输途径信号具有独立的信号幅度、延迟。因此,接受信号可表达为:式中，ｎ相应第n条途径；g(t）为信号包络；为第n条途径在t时刻的延迟;为载波角频率,表达接受信号的等效基带信号，记为Z(t)。四、实验结果及分析1.ＱAＭ/ＧMＳK（QPSK）调制方式下在高斯信道模型下的误码率[QPSK_biｔ＿eｒｒ＿ｐrb（i)]=QＰSK（SNＲinｄB(i）);%ＱPSK误码率[QAM＿err_ｐrｂ(i)]=QAM_16(SNＲinｄＢ(i));%16QAM误码率观测图可知信噪比越大,QＡM/ＧＭSK(QＰSK)调制方式下在高斯信道模型下的误比特率越小,在相同的信噪比下,ＱPＳK比16QＡM调制方式下的误比特率更小,所以在AＷＧN信道中，QPSK调制方式的性能比16QAM更好。２.ＱＡM/GMＳＫ（QPSK)调制方式下在瑞丽信道模型下的误码率ＱPＳK_ｐb_rayｌeｉgh(i)=QＰSKraｙleigh(ＳNRiｎｄＢ(i));％ＱPSK在瑞丽平坦信道误码率QＡＭ_16_pb＿rayleiｇh(i)=QAM＿１6_rayleigh(SNＲindＢ(i));%计算瑞丽平坦信道误码率chan＝ｒicｉanchan（1/fｓ，ｆｄ,k);%生成Raｙleigh衰落信道观测图可知信噪比越大,ＱＡM／QPSK调制方式下在瑞丽信道模型下的误比特率越小,在相同的信噪比下,QPＳK比１６QAM调制方式下的误比特率更小,所以在瑞丽信道中，QPＳK调制方式的性能比16QAＭ更好。3.ＱAM/GＭSK(QPＳK）调制方式下在多径衰落信道模型下的误码率QAM＿１6＿ｐb_3ｗａy(i）=QAM_16＿3way（SNRindB(ｉ）);%计算瑞丽多径信道误码率QPSK_pb＿3way(i)＝ＱPSK３way（ＳＮＲｉndB(i))；%QPSK在瑞丽多径信道误码率ｃhaｎ＝riｃianｃｈan(1／fｓ,fd，k,ｔau，pｄb,０.７＊fd）;％生成Ｒaylｅigh衰落多径信道观测图可知信噪比越大，ＱPＳＫ调制方式下在多径衰落信道模型下的误比特率在10-0.34.QAM／ＧMSＫ(ＱPＳK）调制方式下在莱斯信道模型下的误码率五、实验总结本次实验的重点是基于MATLAＢ的ＱAM／QPＳK调制在高斯信道、Rａyleigh信道，Reｃiaｎ信道及多径衰落信道中的平均误码率性能的设计和仿真。并对以上信道进行了简介与分析，最后根据QAＭ／ＱPSK在以上信道下的误码率性能编写了程序并通过仿真得到了误码率曲线。通过本次实验，我更具体地了解高斯信道、Ｒayｌeigh信道，Reciａn信道及多径衰落信道模型的工作原理。实验发现信号在以上几种信道中，误码率随着信噪比的增大而下降，信号在不同的调制方式下误码率也不同样。附录：源程序代码(重要部分）SＮＲindB=0：1：10;％信噪比foｒi＝１:length（SNＲiｎｄB）,［QPSＫ_bｉt_err＿ｐrb（i)］=QＰSK(ＳNRｉndB(i))；％ＱＰSK误码率[QAM_erｒ_pｒb（i)]=QAM_16（SNRｉnｄＢ(ｉ));%16QAM误码率ｆｏri=1:length(ＳＮRｉnｄB),QＡM_１6_pb_３waｙ（i)=QAＭ_16_3waｙ(SＮRindB(i));%计算瑞丽多径信道误码率QＰSK_ｐb_３waｙ（i)=QＰSＫ3way（SNＲindB(ｉ));%QPSK在瑞丽多径信道误码率foｒｉ=1:length（ＳNＲindB)，QＰSK_ｐb＿rayleｉgh(i)＝QＰSKｒayｌeiｇh(SNRindB(ｉ)）；%QPSＫ在瑞丽平坦信道误码率%QAＭ_16_pｂ＿ｒaｙleigh(i)=QAM＿１６＿raｙleiｇh(ＳNＲｉnｄＢ(ｉ));%计算瑞丽平坦信道误码率ｆori=1:N,qａm_ｓiｇ(ｉ，:）＝mapping(dsouｒｃe(i）,:);end；%rｅｃeivｅｄｓｉgnalfｏri=1:Ｎ,[ｎ(1)ｎ(2)］=gngaｕｓs（sｇma）；r(i,:）=ｑam_sig（i,:）+n;end;%deｔｅcｔiｏnanｄｅrrorprobabiｌiｔｙcａlculationnumofeｒｒ＝０;fｏri＝1:Ｎ，%Metriccoｍpｕtaｔionfoｌlｏws．foｒｊ=1:M,mｅｔriｃｓ(j)=(ｒ(i,1)-mａppiｎｇ（j，１))^2＋(r(i,2）-mappｉng（j，2））^2;ｅｎd;［min_mｅtricdeｃiｓ]=min(meｔｒｉｃs)；if（decｉs～＝dsouｒce(i）),numoｆerｒ=ｎuｍoferr+1;end;end;p=numoｆerr/（Ｎ);foｒinｄx=１:leｎgtｈ(snr_iｎ＿dB）sigmａ＝sqｒt（spｏw/（２*sｎｒ(ｉｎdx）));%根据符号功率求噪声功率fadｅsig＝fｉlter(ｃhan,x）;%16ＱＡＭ通过瑞丽信道rｘ=fａｄesig＋sigma＊(raｎdn（１，leｎgth(ｘ))+j*randn(１,ｌenｇth(ｘ)));％加入高斯白噪声y＝intｄｕmp(rx,nsamp);%相关y＝qamdemod(ｙ,M)；%１6QAM解调dｅcｍsg=grayｃoｄe(y+1);%Grａｙ逆映射[err,ber(iｎdｘ）]=ｂitｅrr(mｓg,deｃmsg,lｏg2(M）)；％1６QＡM信号误比特率endｐb_3wayｒａylｅｉgh＝bｅｒ;%误比特率返回值实验五GOLD序列一、实验目的1．了解PN序列的相关知识2．掌握GOＬＤ序列的产生原理及特点；二、实验内容结合理论课讲解基于Ｍatｌab产生任意长度的GOＬD序列；绘制特定GＯLD序列自相关、互相关特性曲线;用简要的文字描述实验感受。三、实验原理及过程1、伪序列工程上常用二元｛0,1}序列来产生伪噪声码。它具有如下特点：每一周期内“０”和“１”出现的次数近似相等。每一周期内,长度为n比特的游程出现的次数比长度为ｎ＋1比特的游程出现的次数多一倍。(游程是指相同码元的码元串）序列具有双值自相关函数,即：ﻩ ﻩﻩﻩ（4．1-１)在(4．1-1)式中,ｐ为二元序列周期,又称码长，k为小于p的整数,τ为码元延时。２、m序列二元m序列是一种基本的伪序列，有优良的自相关函数，易于产生和复制,在扩频技术中得到了广泛的应用。长度为2n-１位的m序列可以用n级线性移位寄存器来产生。如图4．１-1所示:m序列的特性如下在每一周期p＝2n－１内,“0”出现2n-1－１次,“1”出现2ｎ-1次,“1”比“0”多余现一次。在每一周期内共有２n-1个元属游程，其中“0”的游程和“1”的游程数目各占一半。并且,对n＞2,当1≤k≤n-1时,长为k的游程占游程总数的1/2k,其中“0”的游程和“1”的游程各占一半。长为ｎ–1的游程只有一个，为“0”的游程;长为n的游程也只有一个，为“1”的游程。即：ｍ序列的自相关函数为: ﻩ ﻩ(４.1-2）3、Golｄ序列虽然m序列有优良的自相关特性，但是使用m序列作CDMＡ(码分多址）通信的地址码时,其重要问题是由m序列组成的互相关特性好的互为优选的序列集很少,对于多址应用来说,可用的地址数太少了。而Goｌd序列具有良好的自、互相关特性，且地址数远远大于m序列的地址数，结构简朴，易于实现，在工程上得到了广泛的应用。Ｇold序列是m序列的复合码,它是由两个码长相等、码时钟速率相同的m序列优选对模二和构成的。其中m序列优选对是指在m序列集中,其互相关函数最大值的绝对值最接近或达成互相关值下限(最小值）的一对ｍ序列。这里我们定义优选对为:设A是相应于n级本原多项式f（ｘ)所产生的ｍ序列，Ｂ是相应于ｎ级本原多项式g(x)所产生的m序列,当他们的互相关函数满足：ﻩ(4.1-3)则f(ｘ）和ｇ(x）产生的m序列A和Ｂ构成一对优选对。在Gold序列的构造中,每改变两个m序列相对位移就可得到一个新的Gｏld序列。当相对位移2n－１比特时,就可得到一族（2n-1)个Gold序列。再加上两个m序列,共有(2n＋１)个Ｇｏｌd序列。由优选对模二和产生的Gold族2ｎ－1个序列已不再是ｍ序列,也不具有m序列的游程特性。但Golｄ码族中任意两序列之间互相关函数都满足（4.１-３)式。由于Ｇolｄ码的这一特性,使得码族中任一码序列都可作为地址码,其地址数大大超过了用m序列作地址码的数量。所以Gold序列在多址技术中得到了广泛的应用。产生Golｄ序列的结构形式有两种，一种是串联成级数为2n级的线性移位寄存器;另一种是两个n级并联而成。图4.1－2和图4．1-３分别为n=6级的串联型和并联型结构图。其本原多项式分别为:。这两种结构是完全等效的，它们产生Golｄ序列的周期都是。图4.1-２串联型Gｏld序列发生器图４.1-3并联型Gold序列发生器Gｏld序列的自相关特性见图4．１-4。图４．1-４Ｇold序列的自相关特性实验结果及分析m序列的自、互相关性2、gｏld序列的自、互相关性3、gｏld序列的相关性五、实验总结这次设计使我能很好的综合运用自己所学的知识解决一些问题,在面对自己不懂的问题时能逐步分析并最后解决这些问题，对我以后的学习起到了抛砖引玉的作用,促使以后能不断的进步。附录:源程序代码clｅar;fb1=inpuｔ('请输入第一个本原多项式所相应的反馈连接形式:');fｂ２＝inｐut('请输入第二个本原多项式所相应的反馈连接形式:');［mｓeｑ］=ｍ＿seｎqｕeｎce(fb1);ｍseq1＝ｍｓｅq;［mseｑ]=ｍ_seｎqｕeｎcｅ（fb2)；mｓeq2＝mseq；Ｎ=2^lｅnｇｔｈ（fb1)-1；ｆorsｈift_amount=0:Ｎ－1shｉft_mｓeq２=［mseq2(shift_aｍｏｕnｔ＋1:Ｎ)mｓeｑ2(1:shift＿amouｎｔ）];goldseｑueｎce(shift_amount+1,:)=mｏd(ｍseq１＋sｈｉｆt_mseq2，2);end；goldseｑueｎcesｔairs（goldsequence(1,:)）;ａｘiｓ（[0３5-0．５1.5]);实验六基于ＧＯLD序列的DSSS仿真一、实验目的了解香农定理三要素特点;掌握DSSS原理与特点;掌握GＯLＤ序列的特点;了解基于GOLD序列的DSSS抗干扰性优势;实验内容结合理论课讲解基于Ｍatlaｂ产生GOLＤ序列；基于Ｍatlab仿真ＤSSＳ,绘制ＧOLＤ序列自相关、互相关特性曲线;绘制DSＳS信号时域、频域曲线;分析不同信道条件下DSSS系统的误码率性能；用简要的文字描述实验感受。实验原理及过程1、Ｇold序列ｍ序列序列的长度Ｎ越大，其自相关特性越接近白噪声的自相关特性(δ函数）,即接近于零，这样，序列和其自身的时间偏移就很容易区分，这对扩频通信是十分有利的。ｍ序列的性能非常接近抱负的伪序列，有很好的自相关特性，且产生ｍ序列的方法简朴易行，受到人们的重视和应用。但在CＤMA通信系统中，伪序列的互相关特性与自相关特性同样重要。抱负情况的互相关特性是各用户的伪序列互相正交(互相关为零)，假如同周期的不同m序列之间存在较大的互相关峰值，假如直接用不同的m序列作为扩频地址码来区分用户,则会产生很大的多址干扰，无法保证系统的通信质量。Goｌd序列在ｍ序列基础上提出并分析的一种特性较好的伪序列,它是由两个码长相等、码时钟速率相同的m序列优选对通过模2相加而构成的。其产生的电路示意图如下图所示:

通过设立m序列发生器B的不同初始状态,可以得到不同的Goｌd序列，由于总共有ｍ-1个不同的相对移位(Q为ｍ序列的级数)，加上原有的两个ｍ序列,可以产生共m+１个Ｇolｄ序列。Gold码序列是一种基于m序列的码序列,具有较优良的自相关和互相关特性，产生的序列数多。Gold序列具有优良的互相关特性,Golｄ码互相关值不超过优选对互相关值，具有三值互相关函数。２、直接序列扩频直接序列扩频就是直接用品有高码率的扩频码序列在发送端去扩展信号的频谱。而在接受端,

用相同的扩频码序列去进行解扩,

将展宽的扩频信号还原成原始的信息。直扩通信系统原理如图１

所示:在发送端输入的信息先经信息调制形成调频或调相数字信号,

然后由扩频码发生器产生的扩频码序列去调制数字信号以展宽信号的频谱,

再将展宽后的宽带信号调制到射频发送出去。在接受端,

接受机接受到宽带射频信号后，

一方面将其变频至中频，

然后通过同步电路捕获发送来的扩频码的准确相位,

由此产生与发送来的伪码相位完全一致的接受用的伪码,

作为扩频解调用的本地扩频码序列，

最后经信息解调,

恢复成原始信息输出。由此可见,

直扩通信系统要进行三次调制和相应的解调,

分别为信息调制、扩频调制和射频调制，

以及相应的信息解调、解扩和射频解调。与一般通信系统比较，

扩频通信就是多了扩频调制和解扩部分。实验结果及分析误码率实验总结本次实验我进行了基于GＯＬD序列序列直接扩频系统的仿真工作，不仅完毕了基本的DSSS仿真,还在其基础上增长了在Gｏlｄ码和正交Golｄ码仿真,并仿真出ＧＯLD序列的自相关函数以及互相关函数,调制解调，解扩。实验结果:GOＬD序列的自相关函数近似于函数；实验涉及扩频--－－调制----解调－--解扩-－-判决;数字信号传输特点在于误码率低，本实验原号得以完全的复原,仅有少许延时。通过实验，我更具体地了解了直接序列扩频系统的工作原理。由于我移动通信课程开的比较仓促,通信原理书上对于直扩系统讲得也不是很具体，很多地方我只好自己探索,自己查资料,慢慢编程。特别是在后来的Gｏld码方面,书上几乎一带而过,我只好查阅了许多文献来拟定优选对的寻找方法。并且ｍａｔlａb仿真中,由于没有任何经验，我碰到过许多问题和错误，有时不得不所有重来。总体来看,本次课设既更进一步学习了直扩系统,Gｏｌd码,自相关等知识点,并通过ｍaｔｌab将知识点化为图像,更加直观地掌握了所学内容，还让我更加纯熟地使用了maｔlａb,收获颇丰。附录:源程序代码clc;clｅar;Fs＝6１4400；%码片速率Nｓam=８;％每码片采样点数；N=１28；%扩频因子;ＦrameLｅngth=１０0;ﻩﻩﻩﻩ%帧长；Data_I=rａｎｄsrc(1,FramｅLength,［－1,１]);Datａ＿Q=randｓrc(1,FｒameLength，[-1,１］);％每符号１２８×8个样点Data_sam=[1];fori＝1：length（Data_I）temp=[];fｏrｊ=1：N*Nsａｍtemp(j）=Datａ_I(i);end；Ｄata_ｓａｍ=[Ｄata_ｓamtｅｍｐ];ｅｎd;I_ｓａm=Daｔa_saｍ（2：length（Ｄａta＿sam))；Dａta_sam=［1];fｏri＝1:length（Ｄata_Q)teｍp＝[］;forj=1：N＊Ｎsamtemp(j)＝Data＿Q(i）;eｎｄ;Data_ｓａm=[Dａtａ＿saｍtemp];eｎd;Q_ｓａｍ＝Datａ_sam(2：ｌengｔh(Data＿sam))；stｕfｆ=zｅrｏｓ(1,Nsam-1）；ｆｏri=1:NＭ_sam8(（i-1)＊Nｓａm+1）=２*PN(i）-1;M_sam８＝[Ｍ_ｓaｍ８stｕff];end；R=1．0; %滚降系数为1n_T=［-４4]; %截短符号数为8；rate=Ｎsaｍ;ﻩ％每符号采样点数为4;T＝1；b=ｒcoｓfiｒ(Ｒ,n_Ｔ,rate,T，'sｑrt'); ％平方根升余弦滤波器；M_ｔemp=M_sam8；forｉ=1:FrameLeｎｇｔh－1M_ｔemｐ=［M＿tempM＿ｓam8];enｄ;I＿sprｅad＝I_sam.*M_temｐ；Q_spread=Q_sam．＊Ｍ_ｔemp；ＩS_ｆiltｅr=fｉlter2(b，I_spread,＇sａme＇);QS＿filter=fｉltｅｒ2(ｂ,Q_sprｅａd,'ｓaｍe');实验七OＦＤM系统仿真一、实验目的1.了解OFDM技术的原理与特点；2．掌握基于Ｍaｔlab的OＦDＭ仿真及性能分析；二、实验内容 １.结合理论课讲解基于Ｍatｌab仿真OＦDM信号，绘制OＦDＭ符号星座图，时域、频域曲线；２．绘制发送端、接受端低通滤波器的幅频特性；3.分析不同信道条件下ＯFDM系统的误码率性能;4.用简要的文字描述实验感受。二、实验原理及过程1、OFDＭ调制基本原理正交频分复用(OFＤM)是多载波调制(MCM)技术的一种。MCM的基本思想是把数据流串并变换为N路速率较低的子数据流，用它们分别去调制N路子载波后再并行传输。因子数据流的速率是本来的1/N,即符号周期扩大为本来的N倍,远大于信道的最大延迟扩展,这样MCM就把一个宽带频率选择性信道划提成Ｎ个窄带平坦衰落信道，从而“先天”具有很强的抗多径衰落和抗脉冲干扰的能力，特别适合于高速无线数据传输。ＯFDM是一种子载波互相混叠的MCＭ,因此它除了具有上述MCM的优势外,还具有更高的频谱运用率。ＯＦDM选择时域互相正交的子载波,它们虽然在频域互相混叠,却仍能在接受端被分离出来。２、ＯＦDM系统的实现模型运用离散反傅里叶变换（ＩＤFT)或快速反傅里叶变换(IＦFT)实现的OFDM系统如图1所示。输入已通过调制(符号匹配)的复信号通过串P并变换后,进行ＩDFＴ或ＩＦＦT和并／串变换,然后插入保护间隔，再通过数／模变换后形成OFDＭ调制后的信号ｓ(t)。该信号通过信道后,接受到的信号r(t)通过模P数变换,去掉保护间隔以恢复子载波之间的正交性,再通过串/并变换和DFT或FＦT后，恢复出OFDM的调制信号，再通过并P串变换后还原出输入的符号。图１OFＤM系统的实现框图从OFDM系统的基本结构可看出,一对离散傅里叶变换是它的核心,它使各子载波互相正交。设OFDM信号发射周期为［0,T］，在这个周期内并行传输的N个符号为,,其中为一般复数，并相应调制星座图中的某一矢量。比如，ａ(0)和b(0)分别为所要传输的并行信号,若将其合为一个复数信号,很多个这样的复数信号采用快速傅里叶变换,同时也实现对正交载波的调制,这就大大加快了信号的解决调制速度(在接受端解调也同样）。由于实际发送的是复数的实部,因此在IＦFT的算法中会将解决后的信号都映射为实数,然后通过射频调制发出。３、OＦDM系统的保护间隔(GＩ)和循环前缀(ＣP)（1）、保护间隔为了保持子载波之间的正交性,在发送之前就要在每个OFDM符号之间插入保护间隔，该保护间隔的长度TG一般要大于无线信道的最大时延扩展，才会使一个符号的多径分量不会对下一个符号导致干扰,从而有效消除码间干扰(ISI)。假如在这段保护间隔内,不插入任何信号,仅把它作为一段空闲的传输时段,那么由于多径传播的影响,就会产生子信道间的干扰（IＣI),这样还是会破坏子载波之间的正交性,使得各子载波之间产生干扰。（２)、循环前缀为了消除多径传播导致的ICI，一种有效的方法是将本来宽度为Ｔ的OFDＭ符号进行周期扩展,用扩展信号来填充保护间隔,经扩充的保护间隔内的信号称为循环前缀,循环前缀中的信号与OＦDＭ符号尾部宽度为TＧ的部分相同。在一个OFＤM符号中,循环前缀部分携带任何信息,它和信息一起传送会带来功率和信息速率的损失,但是由于保护间隔的插入可以消除多径传播引起的ＩCI影响,能更好地体现多载波传输的优越性，因此上述的损失是值得的。四、实验结果及分析１、1６QAM调制后星座图compｌｅx_caｒriｅｒ_matｒix＝qam16（ｂａｓeｂanｄ＿ｏｕt);%列向量ｃomplex_cａrrier_matrix=reshape(coｍpｌeｘ_carrieｒ_matrix',caｒrｉer_ｃount,symboｌs_per＿cａrrier)';2、OＦDM时域频域波形3、OFＤM信号加窗４.、ＯFDM符号星座图5、输入输出６、ＡWGN信道条件下ＯFＤM系统的误码率五、实验总结通过本次仿真实验，我更清楚地明白了OFDM调制技术的过程与其优缺陷。从ＯFＤM系统的原理和仿真过程可以看出，ＯFＤM系统频带运用率高，由于OＦＤM允许重叠的正交子载波作为子信道，而不是传统的运用保护频带分离子信道。同时高速数据流通过串并转换，能使得每个子载波上的信号时间比相应同速率的单载波系统上的信号时间长,采用循环前缀的方法，有效减少了ISI。OFDM调制方式合用于多径和衰落信道中的高速数据传输。在OFＤM调制方式中,通过插入保护间隔,可以很好地克服符号间干扰(ISＩ)和载波间干扰（ICＩ)。但是ＯFＤM系统对频偏和相位噪声敏感,由于OFDM区分各个子载波的方法是运用各个子载波之间的正交性,而频偏和相位噪声使正交性恶化，所以会产生ICI。由于各子载波互相独立,峰值功率与均值功率比相对较大,且随子载波数目的增长而增长。高峰均比信号通过功放时,为了避免信号的非线性失真和带外频谱再生，功放需要具有较大的线性范围,导致射频放大器的功率效率减少。附录：源程序代码%5.４ＯＦＤM主程序%=＝=＝==＝=======＝＝信号产生=＝==＝===＝=＝=＝=＝＝＝==＝====＝====＝=====baseband_ｏuｔ＿lｅnｇtｈ=ｃarｒiｅｒ＿cｏunt*syｍbolｓ＿per_ｃarriｅｒ*bits_pｅr_syｍbol;%所输入的比特数目ｃarｒｉers=(1:caｒｒieｒ_count）+(ｆlｏor(IFＦＴ＿bin＿lｅngtｈ/４）-floｏr(caｒrｉeｒ_coｕnｔ/2）);%共轭对称子载波映射复数数据相应的IFＦT点坐标cｏnｊuｇate_ｃarrｉerｓ=IFＦT_bin_lenｇth-carriｅｒs＋2；％共轭对称子载波映射共轭复数相应的IFFT点坐标baseband＿ouｔ=rounｄ(rand(1,bａｓeｂaｎd＿oｕt_lengｔh)）;％输出待调制的二进制比特流%=====＝===＝==＝=16QAM调制==＝====＝===＝====＝＝=========＝=＝=====＝coｍpｌeｘ＿caｒrieｒ_maｔｒｉx=qam16(bａｓebａnｄ_out);%列向量complex＿carrier_matrix=rｅshaｐｅ(complｅx_cａrrｉer＿matrix＇，carriｅr＿cｏｕnｔ,ｓymbｏls_ｐer_carrier）'；％symｂols_pｅr_cａrrieｒ＊cａrｒier_ｃouｎt矩阵fiｇuｒｅ(1);%==＝=＝＝====fｉgｕre1===＝===＝===＝%＝=＝=＝==＝＝=ｆigurｅ1=＝==========plot(complex_caｒrier_matrix,'＊r');%1６QAM调制后星座图titlｅ('16QAM调制后星座图＇)ａxis([-４,4,-4,4]）；gridon%＝＝==＝==＝=====＝＝==IＦFＴ=＝=＝==＝=＝=========＝＝===＝===IFFT_mｏdulatｉon＝ｚeroｓ(ｓymbolｓ_pｅr_ｃaｒrieｒ,IFFT_bｉn_length);%添０组成IFFT_bin＿lengｔhIFFＴ运算IFＦT_moｄulatｉon(：,ｃａrｒｉers)＝ｃomｐleｘ_cａrｒｉｅr_mａtrix;%未添加导频信号，子载波映射在此IFＦＴ_modulation(:,coｎｊuｇate_ｃarｒieｒs)=conj（coｍpｌeｘ＿cａrrier_ｍatｒix）；%共轭复数映射%＝=＝=＝＝====＝=＝====＝＝==＝======＝＝＝=＝================＝====＝=====＝==＝=signal_ａftｅr_ＩFＦT=ifft（IＦＦＴ＿ｍoduｌａｔion,IFFT_bin_lｅngｔｈ,2)；%OFDM调制即ＩFＦＴ变换ｔime_wavｅ_ｍaｔｒix=signal_aftｅr_IFFT;％时域波形矩阵，行为每载波所含符号数,列ITTF点数,N个子载波映射在其内,每一行即为一个OFDM符号XX＝zｅrｏｓ(ｓｙmbｏlｓ＿peｒ_carriｅｒ,IFFT_bin_ｌengｔh＋GＩ+GＩP);ｆork=１:ｓymｂoｌs＿peｒ_ｃarriｅｒ;fｏri=1：IFFT_ｂiｎ＿leｎgth;XＸ（k,ｉ+GI)＝siｇnaｌ＿after_IFFT(k,i);endfori=1:GI;XX（k,ｉ）=ｓiｇnal_after_IFFT（k，i+ＩFFT_ｂin_leｎgｔh-GI);％添加循环前缀eｎdfｏｒj=1：GIP;XX(k,IFＦT＿ｂin_ｌeｎgth+GＩ+j)=siｇnal＿ａfteｒ_ＩＦFT（k,j);％添加循环后缀ｅｎdendｔimｅ_ｗaｖe＿matriｘ_cｐ＝XX;%添加了循环前缀与后缀的时域信号矩阵,此时一个OFＤＭ符号长度为IFFT_bin_ｌeｎgth+GI+GＩＰ=660％==＝===＝===＝===OFDM符号加窗=＝==＝=＝=＝=======＝=========＝===============wｉndｏwed_ｔime_wａve_matrix_cp＝zeroｓ(１,IＦFT_ｂin_length+GＩ＋GIP);ｆｏri=１:symbolｓ_pｅｒ＿ｃａｒriｅｒwiｎｄowｅd＿tiｍｅ_wａve_matrix_ｃｐ(i，:）=ｒeal(ｔiｍe_ｗave_maｔｒiｘ_cp(i,:))．*rｃｏswindow(beta,ＩFFT_biｎ_lengｔh+ＧI)';%