点对点数字通信专业系统设计

通信原理三级项目班级：通信工程2班姓名：学号：指引教师：教务处5月远距离点对点数字通信系统设计（燕山大学信息科学与工程学院）摘要：本文讨论进行了远距离点对点数字通信系统设计，着重讨论了模仿信号数字化过程，其中包括了为了提高系统性能进行信源编码技术和信道编码技术，我采用了HDB3码克服连0问题，运用奇偶监督码和差错重传机制控制误码率。此外，讨论了数字调制技术实现，本文采用最小频移键控调制和解调技术，并讨论了在高斯白噪声信道条件下此办法可靠性和有效性。核心词：脉冲编码调制，HDB3码，奇偶监督码，MSK调制，高斯白噪声，MATLAB仿真目录TOC\o"1-3"\h\u93981.通信系统概述 3273051.1普通通信系统模型 3238031.2数字通信系统模型 3170051.3远距离语音通信系统 45302.信号数字化 4173202.1信号抽样 4194662.1.1抽样定理 480392.1.2脉冲幅度调制PAM 592042.2信源编码 635322.2.1十三折线法 6203472.2.2脉冲编码调制PCM 770972.3信道编码 957092.3.1HDB3码 938622.3.2奇偶监督码 961133.调制与解调 9240613.1MSK调制 9318373.1.1MSK调制原理 10226753.1.2MSK调制 11168013.2MSK解调 12251754.信道描述 13117205.系统总体设计 1416167附录MATLAB实当代码 141.通信系统概述1.1普通通信系统模型普通作为一种通信系统都由发送端和接受端两某些构成，而发送端则分为信息源和发送设备两某些，接受端与其相应有接受端和受信者两某些，发送端和接受端之间则是咱们信号传播所需要通过信道，信号在信道中传播时会有噪声混入，这也是咱们通信系统性能讨论终点。图1-1普通通信系统信息源是把各种原始消息转换成原始电信号设备，它通过各种物理转换办法从自然界中采集信息并把它们转换成相应电信号，从而便于咱们通过电子设备对其进行进一步解决。受信者则是把接受到电信号还原成自然界中信息设备。发送设备是通过对采集到原始电信号进行一系列解决把它变成适合于远距离传播信号。在模仿传播系统中涉及放大、滤波、模仿调制等过程；在数字传播系统中则包括编码、加密、数字调制等过程。接受设备则是上述过程逆过程，将信道中传播信号还原成易于解决直接电信号。信道是从发送设备到接受设备之间信号传播物理煤质，分为无线信道和有限信道两大类，每种信道特点不同，应用场合也不相似。噪声源是笼统一种说法，它集中表达分布于通信系统中各处噪声。1.2数字通信系统模型数字通信系统是通过数字信号来传递信息通信系统。需要注意是，这并不代表用于在信道中传播信号就是数字信号，数字通信系统是通过数字信号来表达要传送信息，而在传播过程中则还是运用高频调制模仿信号传播。图1-2数字通信系统信源编码目是将信息源采集来信号进行编码从而提高信息有效性，对于模仿信号来说则还要完毕信号数字化，即采样、量化、编码过程，实现模数转换。信源译码则是它逆过程。加密和解密作用是提高信息在传播过程中安全性，防止或延缓被盗取信息。信道编码目是将数字信号转换成适合于在信道中传播码，增强抗干扰能力，涉及检错纠错能力等。信道译码是其逆过程。数字调制是将数字信号调制成易于在信道中传播带通信号，其抗干扰性能是咱们讨论重要方面。数字解调是其逆过程。数字通信系统具备抗干扰能力强、噪声不积累、传播差错可控、便于解决、易于集成以及保密性好等长处，广泛用于当代通信系统当中。1.3远距离语音通信系统本文中咱们讨论远距离语音通信系统，系统模型如下图所示。语音信号PCM译码码型变换语音信号PCM译码码型变换MSK解调MSK调制码型变换PCM编码语音信号信道信道图1-3语音通信系统咱们这里信道中噪声只考虑高斯白噪声，信道也抱负化为抱负全通信道。这里咱们没有进行加密和解密解决，码型变换中采用了克服连0问题适合于远距离传播HDB3码，传播差错控制采用了奇偶监督码来监测差错，采用差错重传机制来控制误码率，不具备纠错能力。为了减少误码率，咱们数字调制方式采用了最小频移键控MSK调制，它是2FSK调制改进，具备包络稳定、相位持续、带宽最小并且严格正交特性。2.信号数字化2.1信号抽样2.1.1抽样定理语音信号频带范畴大概当前300~3400Hz左右，进行A/D转换第一步就是对模仿信号进行抽样。理论上要用冲激信号对其进行采样，由于它物理不可实现咱们采用窄脉冲抽样，要想可以无失真地恢复原模仿信号，抽样频率必要满足奈奎斯特采样定理，即设模仿信号最高频率分量为fc，抽样频率fs必要不不大于等于fc，因此抽样频率要在6800Hz以上。但在实际中，要想恢复模仿信号就要用到滤波器滤波，实际设计滤波器频率特性无法达到抱负滤波器那样严格选频特性，因此咱们在抽样时要留有一定余量来保证频谱不发生混叠，采样频率fs选取8000Hz为宜，这也是实际电话系统采用抽样频率。2.1.2脉冲幅度调制PAM设语音信号为m(t)，其频谱函数为M(f)，抽样过程就是用这个信号对一种脉冲载波s(t)（周期窄脉冲，频率为8000Hz）进行幅度调制，它输出就是时域卷积及频域相乘。它过程如下图所示。图2-1PAM调制过程Ms(f)Ms(f)Ms(f)H(f)抽样保持电路H(f)m(t)抽样保持电路H(f)m(t)s(t)s(t)图2-2PAM调制框图MH(t)m(t)设抽样保持电路传播函数为H(f)，则其输出信号就是时域卷积频域相乘MH(f)=Ms(f)H(f)，其中，代入得到，从式中可以里看出每一项都乘以了H(f)，因此只要在低通滤波前加上一种传播函数为1/H(f)修正滤波器就可以恢复原始信号了，因此恢复框图如下图所示。MH(t)m(t)低通滤波器修正滤波器低通滤波器修正滤波器图2-3恢复框图至此咱们完毕了信号时间上离散化和恢复。2.2信源编码虽然时域抽样完毕了模仿信号时间上抽样，但是其幅度值依然是取持续变量，要想完全用二进制编码表达则会有无数多位，这显然是不适当。因此咱们要对其进行幅度上量化。将抽样值范畴划提成M个区间，每个区间用一种电平表达。这样，共有M个离散电平，它们称为量化电平。用这M个量化电平表达持续抽样值办法称为量化。量化电平数M和量化间隔Δv都是拟定，量化噪声Nq也是拟定。但是，语音信号在低频段较为集中。当信号小时，信号量噪比也小。因此，这种均匀量化器对于小输入信号很不利。为了克服这个缺陷，改进小信号时信号量噪比，在实际应用中常采用非均匀量化，咱们采用欧洲普遍采用A律压缩，即13折线法进行量化。2.2.1十三折线法咱们但愿信噪比不随信号强度变化，当输入电压x减小时，应当使量化间隔Δx按比例地减小，即规定Δx∝x，这在理论上规定压缩特性具备对数特性。十三折线压缩就是对其近似实现。十三折线原理图如下图2-4所示。图中横坐标x在0至1区间中分为不均匀8段。1/2至1间线段称为第8段；1/4至1/2间线段称为第7段；1/8至1/4间线段称为第6段；依此类推，直到0至1/128间线段称为第1段。图中纵坐标y则均匀地划分作8段。将与这8段相应座标点(x，y)相连，就得到了一条折线。图2-4十三折线法原理图由图可见，除第1和2段外，其她各段折线斜率都不相似。在下表中列出了这些斜率。表1折线斜率表折线段号12345678斜率161684211/21/4由于语音信号为交流信号，因此，上述压缩特性只是实用压缩特性曲线一半，在第3象限尚有对原点奇对称另一半曲线，其完整曲线如下图所示。图2-5十三折线2.2.2脉冲编码调制PCM把从模仿信号抽样、量化，直到变换成为二进制符号基本过程，称为脉冲编码调制。例如模仿信号抽样值为3.15，3.96，5.00，6.38，6.80和6.42，若按照“四舍五入”原则量化为整数值，则抽样值量化后变为3，4，5，6，7和6，在按照二进制数编码后就变成二进制符号：011、100、101、110、111和110。咱们采用上面讲十三折线法对语音信号进行编码。在13折线法中采用折叠码有8位。其中第一位c1表达量化值极性正负。背面7位分为段落码和段内码两某些，用于表达量化值绝对值。其中第2至4位(c2c3c4)是段落码，共计3位，可以表达8种斜率段落；其她4位(c5~c8)为段内码，可以表达每一段落内16种量化电平。段内码代表16个量化电平是均匀划分。因此，这7位码总共能表达27＝128种量化值。在下面表中给出了段落码和段内码编码规则。表2段落码编码规则段落序号段落码c2c3c4段落范畴（量化单位）11111024-20482110512-10243101256-5124100128-256501164-128601032-64700116-3280000-16表3段内码编码规则量化间隔段内码c5c6c7c8量化间隔段内码c5c6c7c815111170111141110601101311015010112110040100111011300111010102001091001100018100000000运用MATLAB进行PCM编译码如下：咱们懂得，PCM编码过程是存在量化误差，而咱们解码出成果正是证明了这一点。2.3信道编码由于在远距离传播过程中连0问题会使得接受方无法及时获取同步时钟而使得译码变得混乱，此外为了获得检纠错能力咱们也要加上监督码，这时咱们就要对编码进行再次编码使其变成适合于在信道中传播码字，即信道编码。2.3.1HDB3码由于HDB3码具备无直流成分，高、低频分量少，连“0”个数不超过3个利于在接受端提取定期信号特点，在远距离传播中非常合用。其编码规则如下：2.3.2奇偶监督码奇偶监督码分为奇数监督码和偶数监督码，原理相似。咱们采用偶数监督码，无论信息位有多少，其监督码只有一位，它使得码组中1数目为偶数，即满足an-1an-2……a0=0，式子中a0是监督位。这种编码可以检测奇数个错码，在接受端按照上式求“模2和”，若计算成果为1则阐明存在错码，否则则以为无错码，这是最简朴一种检错编码办法，没有纠错能力，可以采用差错重传机制来修正。3.调制与解调3.1MSK调制最小频移键控（MSK）信号是一种包络恒定、相位持续、带宽最小并且严格正交2FSK信号，MSK可以当作是OQPSK优化。当前MSK已经应用于诸多通信系统中。例如，SMSK(serialMSK)已经在NASA高档通信技术卫星（ACTS）系统中应用，GMSK(GaussianMSK）已是欧洲全球移动通信（GSM）系统调制方式。下图是MSK信号调制波形示意图。图3-1MSK调制波形示意3.1.1MSK调制原理MSK信号第k个码元为，其中(k-1)Ts<t<kTs。式中，s代表载波角频率，Ts是码元宽度，k是第k个码元初始相位，ak=1（当输入码元为1时ak=+1，当输入码元为0时ak=-1）。需要注意是相位与码元有关。相位持续普通条件是前一码元末尾总相位等于后一码元开始时总相位，即。化简后得到，在用相干法接受时，可以假设ak-1初始值等于0，这时由上式可知(mod2π)，这阐明MSK信号先后码元具备有关性。咱们将MSK信号第k个码元表达式子展开化简，令pk=、，咱们发现：因此咱们可以采用类似差分编码方式来得到pk和qk，其原理框图如下。pkapkak串/并转换串/并转换差分编码qkqk图3-2pk和qk实现3.1.2MSK调制从原理讨论中咱们可以得到MSK调制式如下：从而咱们可以得到MSK调制实现原理框图如下图3-3，至此咱们得到了高频调制MSK信号，这里可以看出，虽然咱们对原始信息进行了数字化，但在需要传播时，咱们依然把其调制成高频模仿信号进行发送，这有助于在信道中传播或天线发射。图3-3MSK调制实现原理框图3.2MSK解调对最小频移键控调制信号解调时咱们采用相干解调办法。用本地载波作为相干载波与接受到信号相乘，再通过积分判决来解调出调制之前信号。若输入两个码元为“＋1，+1”或“＋1，-1”，则k(t)值在0<t<2Ts期间始终为正。若输入一对码元为“－1，+1”或“－1，－1”，则值始终为负。因而，若在此2Ts期间对上式积分，则积提成果为正值时，阐明第一种接受码元为“＋1”；若积提成果为负值，则阐明第1个接受码元为“－1”。按照此法，在Ts<t<3Ts期间积分，就能判断第2个接受码元值，依此类推。图3-4MSK解调图中两个积分判决器积分时间长度均为2Ts，但是错开时间Ts。上支路积分判决器先给出第2i个码元输出，然后下支路给出第(2i+1)个码元输出。MSK信号是用极性相反半个正（余）弦波形去调制两个正交载波。因而，当用匹配滤波器分别接受每个正交分量时，MSK信号误比特率性能和2PSK、QPSK及OQPSK等性能同样。但是，若把它当作FSK信号用相干解调法在每个码元持续时间Ts内解调，则其性能将比2PSK信号性能差3dB。运用MATLAB仿真得到MSK调制传播过程中MSK信号如图所示：通过计算咱们得到了误码率和信噪比之间关系曲线，其中实线是理论上误码率值随信噪比变化曲线，以‘*’标示出来曲线就是实际中误码率与信噪比之间关系曲线。4.信道描述信道可分为有线信道（电线、光纤）和无线信道（电磁波，含光波）。信道中存在各种干扰。通信系统中最简朴数学模型就是加性噪声信道，信道仅对通过它传播信号s(t)叠加一种随机噪声过程n(t)。从物理上讲，加性噪声过程来自通信系统电子元件和接受机放大器，或者来自传播中遇到干扰。这种类型噪声从记录特性上属于高斯噪声过程。因而相应数学模型普通称为加性高斯噪声信道。这种信道幅度特性是平坦，并且对于所有频率，其相频响应是线性，因而调制信号通过高斯白噪声信道不会引起不同频率分量幅度损失和相位失真，不存在衰落。唯一畸变是由高斯白噪声引起。“白”意味着噪声是一种在所有频率上具备平坦功率谱密度平稳随机过程。习惯上，假定其功率谱密度为：，这意味着白色过程就有无限大能量，这固然是数学上抱负状况。y(t)x(t)咱们讨论信道中噪声对信号传播影响都以高斯白噪声为前提进行讨论。其原理框图如下。y(t)x(t)n(t)n(t)图4-1信道噪声5.系统总体设计本通信系统设计思路如上图所示，语音信号先通过抽样电路进行时间上离散化，再通过PCM编码电路，采用13折线法进行幅度上量化编码，即信源编码。随后进行码型变换即信道编码，涉及转换成HDB3码和添加奇偶监督码两步，此时信号成为了适合于在信道中传播码字。紧接着咱们对信道编码后数字信号进行了MSK调制，将其调制到高频载波上用于在信道中传播，MSK调制具备良好频带特性和较低误码率。在信道中传播时信号加入了高斯白噪声，这是一种加性噪声，到达接受端后先进行MSK信号解调，将其解调成数字信号，这时依照信号奇偶监督位来进行检错，如果发现错误则要给发送端一种反馈进行差错重传，如果没有错误，则进行信道译码、PCM译码，这时再通过一种低通滤波器和平滑滤波器就可以将原始语音信号恢复出来，达到了通信目。数字调制信源编码数字调制信源编码信道编码信源噪声噪声信道信道数字解调信道译码信源译码信宿数字解调信道译码信源译码信宿图5-1通信系统原理图附录MATLAB实当代码%pcm编码function[pcm_out]=pcm_encode(x)r=length(x);pcm_out=zeros(r,8)；fori=1:rifx(i)>=0pcm_out(i,1)=1;elsepcm_out(i,1)=0;endifabs(x(i))>=0&abs(x(i))<16step=1;st=0;pcm_out(i,2)=0;pcm_out(i,3)=0;pcm_out(i,4)=0;elseif16<=abs(x(i))&abs(x(i))<32step=1;st=16;pcm_out(i,2)=0;pcm_out(i,3)=0;pcm_out(i,4)=1;elseif32<=abs(x(i))&abs(x(i))<64step=4;st=64;pcm_out(i,2)=0;pcm_out(i,3)=1;pcm_out(i,4)=1;elseif128<=abs(x(i))&abs(x(i))<256step=8;st=128;pcm_out(i,2)=1;pcm_out(i,3)=0;pcm_out(i,4)=0;elseif256<=abs(x(i))&abs(x(i))<512step=16;st=256;pcm_out(i,2)=1;pcm_out(i,3)=0;pcm_out(i,4)=1;elseif512<=abs(x(i))&abs(x(i))<1024step=32;st=512;pcm_out(i,2)=1;pcm_out(i,3)=1;pcm_out(i,4)=0;else1024<=abs(x(i))step=64;st=1024;pcm_out(i,2)=1;pcm_out(i,3)=1;pcm_out(i,4)=1;endtmp=floor((abs(x(i))-st)/step);t=dec2bin(tmp,4)-48;iftmp==16t(1:4)=[1111]；endpcm_out(i,5:8)=t(1:4);enddisplay(pcm_out);%pcm译码function[out]=pcm_decode(in,v)n=length(in);in=reshape(in,8,n/8);slot(1)=0;slot(2)=16;slot(3)=32;slot(4)=64;slot(5)=128;slot(6)=256;slot(7)=512;slot(8)=1024;step(1)=1;step(2)=1;step(3)=2;step(4)=4;step(5)=8;step(6)=16;step(7)=32;step(8)=64;fori=1:n/8ss=in(i,1)*2-1;tmp=in(i,2)*4+in(i,3)*2+in(i,4)+1;st=slot(tmp);dt=(in(i,5)*8+in(i,6)*4+in(i,7)*2+in(i,8))*step(tmp)+0.5*step(tmp);out(i)=ss*(st+dt)/2048*v;end%MSK调制与解调functionout=delay(data,n,sample_number)out=zeros(1,length(data));out(n*sample_number+1:length(data))=data(1:length(data)-n*sample_number);End%差分编码function[data_diff]=difference(data)data_diff=zeros(1,length(data));data_diff(1)=1*data(1);fori=2:length(data)data_diff(i)=data_diff(i-1)*data(i);End%调制function[signal_out,I_out,Q_out]=mod_msk(data,data_len,sample_number,Rb)[data_diff]=difference(data);I(1)=1;fori=1:2:data_lenQ(i)=data_diff(i);Q(i+1)=data_diff(i);endfori=2:2:data_lenI(i+1)=data_diff(i);I(i)=data_diff(i);endfori=1:sample_numberI1(i:sample_number:data_len*sample_number)=I(1:data_len)；Q1(i:sample_number:data_len*sample_number)=Q(1:data_len);endt=1/fs:1/fs:data_len*Tb;I_out=I1.*cos(pi*t/2/Tb);Q_out=Q1.*sin(pi*t/2/Tb);signal_out=I_out+j*Q_out;subplot(221)plot(data,'.-');title('MSK传播数据');xlabel('时间');ylabel('幅度')subplot(222)plot(data_diff,'.-');title('差分后数据');xlabel('时间');ylabel('幅度')subplot(223)plot(I1,'.-');title('加权前I路');xlabel('时间');ylabel('幅度');subplot(224)plot(Q1,'.-');title('加权前Q路');xlabel('时间');ylabel('幅度');figure(2)subplot(221)plot(cos(pi*t/2/Tb),'.-');title('加权函数cos(πt/(2Tb))');xlabel('时间');ylabel('幅度')subplot(222)plot(sin(pi*t/2/Tb),'.-');title('加权函数sin(πt/(2Tb))');xlabel('时间');ylabel('幅度')subplot(223)plot(I_out,'.-');title('加权后I路');xlabel('时间');ylabel('幅度');subplot(224)plot(Q_out,'.-');title('加权后Q路');xlabel('时间');ylabel('幅度');%解调clearallclosealldata_len=3000；%码元个数sample_number=8；%采样个数Rb=240；%码元速率fc=9600；%载波频率data=rand_binary(data_len);[signal_out,I_out,Q_out]=mod_msk(data,data_len,sample_number,Rb);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);forSNR=0:8signal_mod1=0.01*awgn(signal_mod,SNR);N=300;F=[0,fc-1000,fc+1000,Fs/2]*2/Fs;A=[1,1,0,0];lpf=firls(N,F,A);