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《通信原理實驗-QPSK通信系統(tǒng)設計MonteCarlo仿真.doc》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、QPSK通信系統(tǒng)的MonteCarlo仿真一、實驗目的1、提高獨立學習的能力；2、培養(yǎng)發(fā)現(xiàn)問題、解決問題和分析問題的能力；3、學習Matlab的使用；4、掌握4PSK通信系統(tǒng)的MonteCarlo仿真方法；5、掌握4PSK通信系統(tǒng)的的組成原理；6、比較編碼信號和為編碼信號在隨機信道中的傳輸，加深對糾錯編碼的理解；二、系統(tǒng)框圖及編程原理實驗原理PSK是利用載波的不同相位表示相應的數(shù)字信息。對于二進制相位調制（M=2)來說，兩個載波相位是0和π。對于M相相位調制來說M=2k，這里k是每個傳輸符號的信息比特數(shù)。4PSK是M=4的載波相位調制。這里，將理論差錯概率與仿真的差錯概率比較，進一
2、步觀察仿真與理論值之間的差別。同時，用不同的判決準則對接受信號進行判決。并比較兩種判別方法的差別。一．QPSK調制原理1．信號能量分析一組M載波相位調制信號波形的一般表示式為m=[0，M-1]式中是發(fā)送濾波器的脈沖形狀，它決定了傳輸信號的頻譜特性，A是信號的幅度。注意到，PSK信號對所有m都具有相等的能量，即代表每個傳輸符號的能量。2．噪聲分析傳輸信號的信道假設被加性噪聲n(t)所污損，這樣信號在接收端將產(chǎn)生誤碼。因為n(t)是功率譜為的白高斯過程的一個樣本函數(shù)，所以噪聲分量就是零均值高斯型的，即3．信號判決分析最佳檢測器將接收信號向量r投射到M個可能的傳輸信號向量{}之一上去，并
3、選取對應于最大投影的向量。據(jù)此，得到相關準則為m=[0,M-1]檢測器觀察到接收信號向量，并計算r在4種可能的信號向量上的投影。根據(jù)選取對應于最大投影的信號點作為判決，從而判決出信號。同時，檢測器的判決準則也可采用最小距離法，即利用星座圖上符號間的距離進行判決，從而得到判決結果。二．MonteCarlo仿真過程仿真框圖如圖（一）圖（一）用于MonteCarlo仿真的4PSK系統(tǒng)的方框圖如圖所示，利用一個隨機數(shù)發(fā)生器，產(chǎn)生（0，1）范圍內(nèi)的隨機數(shù)。再將這個范圍分成四個相等的區(qū)間（0，0.25），（0.25，0.5），（0.5，0.75），（0.75，1.0），這些子區(qū)間分別對應于00
4、，01，11，10信息比特對，再用這些比特對來選擇信號相位向量。加性噪聲的同相分量和正交分量，在上面討論過，即為零均值，方差為的統(tǒng)計獨立的高斯隨機變量。在檢測器觀察到的接收信號向量，利用上面討論的兩種檢測方法，得到判決結果，并與傳輸符號作比較，最后對符號差錯和比特差錯計數(shù)三、實驗內(nèi)容及程序分析（以下程序皆以N=1000為例）%映射比較子函數(shù)%函數(shù)分為四步第一步產(chǎn)生隨機序列，進行4PSK映射。%第二步：調用高斯高斯噪聲子函數(shù)，產(chǎn)生正交兩路高斯噪聲，與輸出符號序列相加%第三步：檢測接受信號%第四步：計算誤碼率和誤比特率N=1000;%符號長度E=1;%計算噪聲方差sgma=input(
5、'方差=');sgma=sqrt(sgma);%4PSK比特映射s00=[10];s01=[01];s11=[-10];s10=[0-1];%第一步產(chǎn)生隨機序列，進行4PSK映射。生成隨機信源fori=1:N,%生成隨機信源temp=rand;if(temp<0.25),%Withprobability1/4,sourceoutputis"00."dsource1(i)=0;dsource2(i)=0;elseif(temp<0.5),%Withprobability1/4,sourceoutputis"01."dsource1(i)=0;dsource2(i)=1;elseif(
6、temp<0.75),%Withprobability1/4,sourceoutputis"10."dsource1(i)=1;dsource2(i)=0;else%Withprobability1/4,sourceoutputis"11."dsource1(i)=1;dsource2(i)=1;end;end;numofsymbolerror=0;%檢測錯誤并計算錯誤率numofbiterror=0;%第二步：調用高斯高斯噪聲子函數(shù)，產(chǎn)生正交兩路高斯噪聲，與輸出符號序列相加fori=1:N,[gsrv1,gsrv2]=gnguass(0,sgma);%調用高斯噪聲子函數(shù)n(1)=
7、gsrv1;n(2)=gsrv2;if((dsource1(i)==0)&(dsource2(i)==0)),r=s00+n;elseif((dsource1(i)==0)&(dsource2(i)==1)),r=s01+n;elseif((dsource1(i)==1)&(dsource2(i)==0)),r=s10+n;elser=s11+n;end;%第三步：檢測接受信號c00=sqrt((r(1)-s00(1))^2+(r(2)-s00(2))^2);%最小距
