【正文】 m=[m,zeros(1,nn2)]。源信號2頻譜39。title(39。title(39。)。源信號1頻譜39。title(39。抽樣判決后信號1頻譜39。title(39。)。低通后信號2波形39。相干解調(diào)后信號2頻譜39。title(39。低通后信號1頻譜39。title(39。title(39。)。title(39。)。title(39。)。title(39。)。4ASK信號2頻譜39。title(39。4ASK信號1頻譜39。title(39。)。載波2波形39。)。載波1波形39。pause。)。subplot(2,2,3)plot(t,mq(1:length(t)))。)。figure(1)subplot(2,2,1)plot(t,mi(1:length(t)))。 k=dem2((i1)*15+1:i*15)。dem2=real(ifft(DEM2))/fs。%濾波f_cutoff=70。[U,u,df1]=fftseq(u,ts,df)。[ASK1,ask1,df1]=fftseq(ask1,ts,df)。[M1,mk,df1]=fftseq(mk,ts,df)。 % pute noise powernoise_std=sqrt(noise_power)。 end endendnm=length(t)。 end endendfor i=1:10 x=rand。for i=1:10 x=rand。ts=。xlabel(39。xlabel(39。)。)。pause。subplot(3,2,6)。grid。xlabel(39。xlabel(39。Frequency39。Time39。)。)。plot(t,r(1:length(t)))。plot(f,abs(fftshift(Y)))。axis([0 2 2])。Frequency39。Time39。)。)。plot(t,c(1:length(t)))。plot(f,abs(fftshift(BN1)))。axis([0 2 2])。Frequency39。Time39。pause。 l=(i1)*15+j。 if mean(k)。for i=(1:length(t))。yy=r.*c。R=R*ts。[BN1,bn1,df1]=fftseq(bn1,ts,df)。 end endend%加噪聲signal_power=spower(y(1:length(t)))。 if m(i)==1。bn(1)=1。snr=10。)。)。抽樣判決后頻譜39。抽樣判決后波形39。figure(4)subplot(2,2,1)。plot(f,abs(fftshift(DEM)))。grid。xlabel(39。xlabel(39。加噪聲調(diào)制頻譜39。加噪聲調(diào)制波形39。subplot(3,2,5)。subplot(3,2,4)。grid。xlabel(39。xlabel(39。title(39。title(39。)。)。plot(t,mi(1:length(t)))。 end。DEM=H.*YY。%解調(diào)f_cutoff=70。[Y,y,df1]=fftseq(y,ts,df)。 % power in modulated signalnoise_power=signal_power/snr_lin。 for j=1:15 l=(i1)*15+j。snr=10。第四章 結(jié)束語數(shù)字調(diào)制技術(shù)的發(fā)展日新月異，如今在現(xiàn)實(shí)中應(yīng)用的數(shù)字調(diào)制系統(tǒng)大部分是經(jīng)過改進(jìn)的，性能較好的系統(tǒng)，但是，作為理論發(fā)展最成熟的調(diào)制方式，PSK，DPSK，QAM等的研究仍然具有很重大的意義，因此，我們選擇了這幾種調(diào)制方式做仿真研究。圖３－１３　抽樣判決后信號１、源信號１、抽樣判決后信號２、源信號２時(shí)間波形和頻譜兩路經(jīng)過低通濾波后的信號，再分別進(jìn)行抽樣判決恢復(fù)出兩路原始數(shù)字信號。　16QAM調(diào)制和解調(diào)仿真16QAM調(diào)制采用如圖２－８（a）所示方法，先對源信號1和源信號2分別進(jìn)行4ASK調(diào)制到載波1和載波2上，再將4ASK信號1和 4ASK信號2疊加產(chǎn)生16QAM信號。2DPSK解調(diào)采用如圖２－５所示方法，對2DPSK信號進(jìn)行相干解調(diào)，恢復(fù)出相對碼，再經(jīng)碼反變換器變換為絕對碼，從而恢復(fù)出發(fā)送的二進(jìn)制數(shù)字信息。2PSK調(diào)制和解調(diào)各環(huán)節(jié)仿真波形如下各圖所示。由于從其矢量圖看像是星座，故又稱星座（Constellation）調(diào)制。式（－1）可以展開為 　　　　?。ǎ?）令則式（－1）變?yōu)? 　　　　　（－3）和也是可以取多個(gè)離散值的變量。2DPSK系統(tǒng)是一種實(shí)用的數(shù)字調(diào)相系統(tǒng)，但其抗加性白噪聲性能比2PSK的要差。其中，傳號差分碼的編碼規(guī)則為 　　　 （－2） 式中：為模２加；為的前一碼元，最初的可任意設(shè)定。因此，在相鄰碼元之間必定有相位突跳。為了更直觀地說明信號碼元的相位關(guān)系，我們可以用矢量圖來表述。移相oπ碼型變換e2PSK (t)s(t)s(t) 2PSK信號的解調(diào)通常采用相干解調(diào)法，解調(diào)原理框圖如圖２－2所示。本章重點(diǎn)論述2PSK,2DPSK,16QAM調(diào)制系統(tǒng)的原理。第３章數(shù)字調(diào)制解調(diào)仿真，通過PSK,DPSK,QAM的數(shù)字調(diào)制解調(diào)程序設(shè)計(jì)，進(jìn)行仿真，并對它們的調(diào)制性能進(jìn)行比較。由于傳輸失真、傳輸損耗以及保證帶內(nèi)特性的原因，基帶信號不適合在各種信道上進(jìn)行長距離傳輸。（5）微電子技術(shù)的發(fā)展，使通信終端的體積越來越小，成本越來越低，范圍越來越廣。另外，Matlab的圖形界面功能GUI（Graphical User Interface）能為仿真系統(tǒng)生成一個(gè)人機(jī)交互界面，便于仿真系統(tǒng)的操作。Matlab仿真軟件就是分析通信系統(tǒng)常用的工具之一。通過仿真更深刻地理解了數(shù)字調(diào)制解調(diào)系統(tǒng)基本原理。最后，對三種調(diào)制解調(diào)系統(tǒng)的性能進(jìn)行了比較。Matlab是一種交互式的、以矩陣為基礎(chǔ)的軟件開發(fā)環(huán)境，它用于科學(xué)和工程的計(jì)算與可視化。因此，Matlab在通信系統(tǒng)仿真中得到了廣泛應(yīng)用，本文也選用該工具對數(shù)字調(diào)制系統(tǒng)進(jìn)行仿真。例如，2003年我國的移動電話用戶首次超過了固定電話用戶。為了進(jìn)行長途傳輸，必須對數(shù)字信號進(jìn)行載波調(diào)制，將信號頻譜搬移到高頻處才能在信道中傳輸。第４章結(jié)束語。　二進(jìn)制相移鍵控(2PSK) 　相移鍵控是利用載波的相位變化來傳遞數(shù)字信息，而振幅和頻率保持不變。在相干解調(diào)中，如何得到與接收的2PSK信號同頻同相的相干載波是個(gè)關(guān)鍵問題。按照（－１）的定義關(guān)系，我們可以用如圖２－3（a）所示的矢量圖來表示，圖中，虛線矢量位置稱為基準(zhǔn)相位。在接收端檢測此相位突跳就能確定每個(gè)碼元的起止時(shí)刻，即可提供碼元定時(shí)信息。式（－2）稱為差分編碼（碼變換），即把絕對碼變換為相對碼；其逆過程稱為差分譯碼（碼反變換），即 　 （－3）2DPSK信號的解調(diào)方法之一是相干解調(diào)（極性比較法）加碼反變換法。圖２－6　2DPSK差分相干解調(diào)器原理框圖e2DPSK (t)相乘器低通濾波器抽樣判決器定時(shí)脈沖輸出帶通濾波器延遲Ts　正交振幅調(diào)制(QAM)正交振幅調(diào)制（Quatrature Amplitude Modulation, QAM）是一種振幅和相位聯(lián)合鍵控。從式（－3）看出，可以看作是兩個(gè)正交的振幅鍵控信號之和。圖２－7　QAM信號的矢量圖　　下面以及16QAM信號為例作進(jìn)一步的分析。圖３－１　源信號、載波時(shí)間波形和頻譜源信號和載波如圖３－１所示，其中源信號是隨機(jī)產(chǎn)生的二進(jìn)制碼元，載波頻為fc=200Hz，幅度為１的余弦波。2DPSK調(diào)制和解調(diào)各環(huán)節(jié)仿真波形如下各圖所示。16QAM解調(diào)采用如圖２－８（b）所示方法，分別將16QAM調(diào)制波與載波1和載波2在頻域上相乘，再經(jīng)過低通濾波，再進(jìn)行抽樣判決后分別恢復(fù)兩路原始信號。兩路抽樣判決后信號的時(shí)域波形和頻譜與源信號相比是一致的，說明都沒有產(chǎn)生誤碼，如圖３－１３所示。仿真這幾種理論已經(jīng)很成熟的數(shù)字調(diào)制方式，一方面，可以更容易將仿真結(jié)果與成熟的理論進(jìn)行比較，從而驗(yàn)證仿真的合理性；另一方面，也可以以此為基礎(chǔ)將仿真系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)擴(kuò)展，使其成為仿真更多的數(shù)字調(diào)制方式的模板。fs=1/ts。 c(l)=cos(2*pi*fc*t(l))。 % pute noise powernoise_std=sqrt(noise_power)。Y=Y*ts。%70Hz低通濾波器n_cutoff=floor(70/df1)。%濾波dem=real(ifft(DEM))/fs。end。grid。subplot(2,2,2)。subplot(2,2,3)。載波波形39。載波頻譜39。Time39。Frequency39。axis([0 2 2])。plot(f,abs(fftshift(Y)))。plot(t,r(1:length(t)))。)。)。Time39。Frequency39。xlabel(39。xlabel(39。plot(t,yout(1:length(t)))。)。)。title(39。 title(39。fs=1/ts。%bn是差分碼，設(shè)bn的第一個(gè)符號為1for i=1:10 x=rand。 mi(l)=1。 % power in modulated signalnoise_power=signal_power/snr_lin。BN1=BN1*ts。[NOISE,noise,df1]=fftseq(noise,ts,df)。[YY,yy,df1]=fftseq(yy,ts,df)。% 判決，得到解調(diào)結(jié)果 if y1(1,i)0。 y2(i)=1。 if y3(i)==1。%仿真pause。)。)。xlabel(39。xlabel(39。grid。subplot(3,2,6)。pause。)。)。xlabel(39。xlabel(39。grid。subplot(3,2,6)。pause。)。)。Time39。Frequency39。axis([0 2 2])。plot(f,abs(fftshift(Y1)))。figure(4)。title(39。 title(39。Time39。Frequency39。fc=200。 for j=1:15 l=(i1)*15+j。 for j=1:15 l=(i1)*15+j。mi(nm)=mi(nm1)。 % pute noise standard deviationnoise=noise_std*randn(1,length(y))。M1=M1/fs。ASK1=ASK1/fs。U=U/fs。n_cutoff=floor(70/df1)。dem1=dem1(1:length(t))。 x2(i)=mean(k)。grid。subplot(2,2,2)plot(f,abs(fftshift(M1)))。grid。subplot(2,2,4)plot(f,abs(fftshift(M2)))。figure(2)subplot(2,2,1)