【正文】 隨機(jī)序列，只能根據(jù)序列的產(chǎn)生辦法來判斷。 偽隨機(jī)序列的定義如果把n個(gè)元素連續(xù)出現(xiàn)叫做一個(gè)長度為n的元素游程，則序列中長度為n的元素游程比長度為n+1的元素游程多一倍。序列長度可以為有限，也可以為無窮。它指序列元素間有確定關(guān)系存在，但具有與隨機(jī)序列類似的下列性質(zhì)：(1) 在有限長度或一周期內(nèi)各元素個(gè)數(shù)相差不超過1，即接近等概率；(2) 出現(xiàn) l個(gè)相同值或稱l長游程的概率接近1/ql；(3) 相關(guān)函數(shù)在時(shí)為p,時(shí)不超過177。在回歸模型的古典假定中是假設(shè)隨機(jī)誤差項(xiàng)是無自相關(guān)的，即在不同觀測(cè)點(diǎn)之間是不相關(guān)的。在某一時(shí)刻，這些級(jí)構(gòu)成該反饋移位寄存器的一個(gè)狀態(tài)，共有2n個(gè)可能狀態(tài)，每一個(gè)狀態(tài)對(duì)應(yīng)于域GF（2）上的一個(gè)n維向量，用表示。在時(shí)鐘脈沖時(shí)，如果反饋移位寄存器的狀態(tài)為則 (3. 1)這個(gè)又是移位寄存器的輸入。例如，線性反饋移位寄存器設(shè) （）輸出序列滿足 （）其中為非負(fù)整數(shù)。此移位寄存器包括一個(gè)存儲(chǔ)器用以儲(chǔ)存線性反饋移位寄存器多項(xiàng)式的系數(shù)與接收的輸入樣本經(jīng)過計(jì)算后的結(jié)果，此存儲(chǔ)器有一輸入端用以接收輸入樣本，以及一符合線性反饋移位寄存器多項(xiàng)式的輸出。可以預(yù)先確定并且可以重復(fù)實(shí)現(xiàn)的序列稱為確定序列；既不能預(yù)先確定又不能重復(fù)實(shí)現(xiàn)的序列稱隨機(jī)序列；不能預(yù)先確定但可以重復(fù)產(chǎn)生的序列稱偽隨機(jī)序列。由于白噪聲的功率譜為常數(shù)，功率譜的逆傅里葉變換，即自相關(guān)函數(shù)為一沖激函數(shù)。一般來說，在m序列中，長度為1的游程占游程總數(shù)的1/2；長度為2的游程占游程總數(shù)的1/4；長度為3的占1/8……嚴(yán)格地講，長度為k的游程數(shù)目占游程總數(shù)的2，其中。 m序列的相關(guān)特性m序列具有非常重要的自相關(guān)特性。記作 （）當(dāng)采用二進(jìn)制數(shù)字0和1代表碼元的可能取值時(shí) （） （）由移位相加特性可知，仍是m序列中的元素，所以上式分子就等于m序列中一個(gè)周期中 0 的數(shù)目與 1 的數(shù)目之差。 而且R(j)是偶函數(shù)，即（j=整數(shù)）R(j)1123－1－2－3－PP－1Pj0 m序列的自相關(guān)函數(shù) m序列的功率譜密度令m序列長度為N,周期，為碼片寬。在新的版本中也加入了對(duì)C，F(xiàn)ORTRAN，C++，JAVA的支持。 m序列的實(shí)現(xiàn)m序列是由n級(jí)線性移位寄存器產(chǎn)生的周期為2n1的序列碼，是最長線性移位寄存器序列的簡稱。以下是產(chǎn)生m序列的程序代碼：fbconnection=[0 1 0 0 1]。N=2^n1。 for j=2:n, newregister(j)=register(j1)。 stairs(mseq)。它是m序列的組合碼，由優(yōu)選對(duì)的兩個(gè)m序列逐位模2加得到，當(dāng)改變其中一個(gè)m序列的相位（向后移位）時(shí)，可得到一新的Gold序列。程序如下：%產(chǎn)生Gold序列的程序clear。fb2=input(39。mseq1=mseq。for shift_amount=0:N1 shift_mseq2=[mseq2(shift_amount+1:N) mseq2(1:shift_amount)]。下面分別給出這些相關(guān)函數(shù)的定義?；镜膫坞S機(jī)碼序列互相關(guān)性都不夠好。當(dāng)f(t)與f(t?τ)完全重疊，即τ=0時(shí)，自相關(guān)函數(shù)值Φa(τ)為一常數(shù)(通常為1)；當(dāng)兩信號(hào)不完全重疊，即τ≠0時(shí)，自相關(guān)函數(shù)值Φa(τ)很小(通常為一負(fù)值)。,由于同步且完全相同的m序列的自相關(guān)函數(shù)值為1(最大), 因此接收機(jī)的相關(guān)器能夠很容易地捕獲該信號(hào)并進(jìn)行接收；其它的m序列,即使完全相同，只要時(shí)延差τ大于一個(gè)子碼寬度，自相關(guān)函數(shù)值就會(huì)迅速下降到1/P，相關(guān)器就不會(huì)捕獲該信號(hào)了。換句話說，就是要選用互相關(guān)性小的信號(hào)來表示不同的用戶。 m序列和Gold序列的相關(guān)函數(shù)的仿真自編函數(shù)ccorr. m用來求兩個(gè)偽隨機(jī)序列的互相關(guān)函數(shù)，輸入為兩個(gè)相同長度的偽隨機(jī)序列，返回互相關(guān)值。圖 m序列的互相關(guān)性 Gold序列的互相關(guān)性，Gold序列的互相關(guān)曲線與m序列相比要更小，Gold序列的互相關(guān)性比m序列的互相關(guān)性好。理想情況的互相關(guān)特性是各用戶的偽隨機(jī)序列相互正交(互相關(guān)為零)，但同周期的不同m序列之間存在較大的互相關(guān)峰值，如果直接用不同的m序列作為擴(kuò)頻地址碼來區(qū)分用戶，則會(huì)產(chǎn)生很大的多址干擾，無法保證系統(tǒng)的通信質(zhì)量。再加上兩個(gè)m序列，共有( 2n +1)個(gè)Gold序列碼。采用Gold 碼族作地址碼，其地址數(shù)大大超過了用 m序列作地址碼的數(shù)量，所以Gold序列在多址技術(shù)中得到了廣泛的應(yīng)用[11]。Gold提出的一種基于m序列的碼序列，這種序列有較優(yōu)良的自相關(guān)和互相關(guān)特性，構(gòu)造簡單，產(chǎn)生的序列數(shù)多。本文首先通過對(duì)偽隨機(jī)序列中m序列和Gold序列的研究，從理論上了解了m序列及Gold序列是如何產(chǎn)生的以及他們之間的一些相關(guān)特性；并結(jié)合仿真工具M(jìn)atlab軟件，研究仿真了這兩種偽隨機(jī)序列的產(chǎn)生，m序列的自相關(guān)特性，Gold序列的自相關(guān)和互相關(guān)特性。但是，具有與m序列相關(guān)特性的Gold序列數(shù)比m序列優(yōu)選對(duì)的數(shù)目要多得多。參考文獻(xiàn)[1] Ulrich Walther ,Gerhard PNGENERATORS EMBEDDED IN HIGH PERFORMANCE SINGLE PROCESSORS[J].Dresden University of Technology, Mannesmann Mobilefunk Chair for Mobile Communications Systems :1D01062 Dresden,(13) .[2] 樊昌信, 張甫翊, 吳成柯. 現(xiàn)代通信[M]. 北京:高等教育出版社, 2001.[3] 陳海龍, [J]. 計(jì)算機(jī)仿真, 2005,(5) .[4] 查光明 ,熊賢祚. 擴(kuò)頻通信[M]. 西安：西安電子科技大學(xué)出版社, 1990.[5] [M].北京: 清華大學(xué)出版社,2007.[6] 李娟, 盛利元, 劉愛惠. 基于混沌序列的調(diào)頻同步方法[J]. 鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)（工學(xué)版）, 2008, (2). [7] 王哲. 偽隨機(jī)序列的Matlab實(shí)現(xiàn)與分析[J]. 科技創(chuàng)新導(dǎo)報(bào), 2008, (23).[8] 魏瑞. 基于Matlab的m序列的仿真與實(shí)現(xiàn)[J]. 科技廣場, 2008, (1).[9] 嚴(yán)三國. 基于Matlab的Gold碼序列的仿真與實(shí)現(xiàn)[J]. 蘭州工業(yè)高等專科學(xué)校學(xué)報(bào), 2009, (1) .[10] 劉學(xué)勇. 詳解MATLAB/Simulink通信系統(tǒng)建模與仿真（配視頻教程）[M]. 北京: 電子工業(yè)出版社,2011.[11] 張曉軍, 曹惠茹. Matlab中的隨機(jī)函數(shù)[J]. 電腦編程技巧與維護(hù), 2010, (14).[12] 張志輝, 宋花榮. m序列與Gold序列的比較[M]. 信息技術(shù), 2006,（6）.致 謝論文得以順利完成，要感謝的人實(shí)在太多了。在這里還要深深的對(duì)您說上一句抱歉，因?yàn)槲业膽猩⒑托傅?，令您費(fèi)盡苦心并且?guī)捉?。然后還要感謝所有在大學(xué)期間傳授我知識(shí)的老師，每一位老師的悉心教導(dǎo)都是我完成這篇論文的基礎(chǔ)。附錄：程序代碼 程序?qū)?條相關(guān)性曲線分別建立坐標(biāo)系，編程如下：ind1=find(mseq==0)。r1=ccorr(mseq)。N=length(mseq)。m序列自相關(guān)性39。)。grid。)。ylabel(39。subplot(2,2,3),plot(axis,r3)。xlabel(39。R(k)39。title(39。k39。)。r(N+k)=seq1*shift39。為方便起見,這里把序列中的“1”和“0”分別映射成“1”和“1”。 %把“0”映射成“1”goldsequence(ind2)=1。r4=ccorr(goldsequence(1,:), goldsequence(2,:))。39。.39。)。title(39。m序列自相關(guān)性39。Gold序列自相關(guān)性39。