最新課程設(shè)計基于matlab的bpsk調(diào)制解調(diào)研究(編輯修改稿)
2024-07-23 15:16 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 對是 S(t)的要求不同。在 2ASK 中 S(t)是單極性的，而在 BPSK 中 S(t)是雙極性的基帶信號。開關(guān)電路S(t)e2psk(t)1800 移相coswct?0通信綜合課程設(shè)計（報告）3圖 2 BPSK 信號的調(diào)制原理框 BPSK 的解調(diào)原理2PSK 信號的解調(diào)方法是相干解調(diào)法。由于 PSK 信號本身就是利用相位傳遞信息的，所以在接收端必須利用信號的相位信息來解調(diào)信號。下圖 23 中給出了一種 2PSK 信號相干接收設(shè)備的原理框圖。圖中經(jīng)過帶通濾波的信號在相乘器中與本地載波相乘，然后用低通濾波器濾除高頻分量，在進行抽樣判決。判決器是按極性來判決的。即正抽樣值判為 1，負抽樣值判為 0。圖 3 BPSK 的相干接收機原理框圖BPSK 信號的相干解調(diào)各點時間波形如圖 24 所示。圖 4 BPSK 各點時間波形波形圖中，假設(shè)相干載波的基準相位與 BPSK 信號的調(diào)制載波的基準相位一Coswct be2psk(t) e輸出dca帶通濾波器 相乘器低通濾波器抽樣判決器定時脈沖Ts1 0 10 tb1\ tt ttt111 00adec通信綜合課程設(shè)計（報告）4致（通常默認為 0 相位） 。但是，由于在 BPSK 信號的載波恢復(fù)過程中存在著的相位模糊，即恢復(fù)的本地載波與所需的相干載波可能同相，也可能反相，這種相位關(guān)系的不確定性將會造成解調(diào)出的數(shù)字基帶信號與發(fā)送的數(shù)字基帶信號正好相反，即“1”變?yōu)椤?” ， “0”變?yōu)椤?” ，判決器輸出數(shù)字信號全部出錯。這種現(xiàn)象稱為 BPSK 方式的“倒 π 現(xiàn)象”或“反相工作 ”。這導(dǎo)致了 BPSK 方式在實際中很少采用。另外，在隨機信號碼元序列中，信號波形有可能出現(xiàn)長時間連續(xù)的正弦波形，致使在接收端無法辨認信號碼元的起止時刻。為了克服 BPSK 這一缺點，在實際使用中常采用 DPSK，即差分相移鍵控。 MATLAB 的 BPSK 調(diào)制解調(diào)仿真 仿真框圖在發(fā)送端，通過隨機函數(shù)隨即產(chǎn)生八比特二進制比特序列。然后把這八比特序列在頻率 fc=4000HZ 的載波上進行傳輸，并且采樣頻率 fs=8000HZ。經(jīng)過調(diào)制后，調(diào)制信號就可以在信道上傳輸。但是在實際的信道中傳輸時，會疊加很多噪聲，因此，程序模擬在實際信道上傳輸，產(chǎn)生噪聲，疊加到已調(diào)信號上。在接收端，通過相干解調(diào)的方法，把接收到的疊加有噪聲的信號進行解調(diào)，但是解調(diào)后的信號還不是最先發(fā)送的二進制比特流，需要對解調(diào)得到的信號進行抽樣判決，才能得到發(fā)送的二進制比特流，即發(fā)送信號。軟件的仿真流程圖如 31 所示。圖 5 基于 MATLAB 的 BPSK 調(diào)制解調(diào)仿真框圖 仿真源程序 本程序傳送的信號是利用隨機函數(shù)產(chǎn)生隨機的八比特二進制流。在已知在已知載波頻率 fc=4000HZ，采樣頻率 fs=8000HZ 的情況下，進行的調(diào)制。在傳輸信道上對已調(diào)信號疊加白噪聲。在接收端進行相干調(diào)制解調(diào)，然后在進行抽樣判決得到發(fā)送信號。%產(chǎn)生比特信號信道產(chǎn)生隨機基帶信號 調(diào)制 解調(diào)抽樣判決碼元再生高斯白噪聲通信綜合課程設(shè)計（報告）5t=0::。a=randint(1,8)。figure(1)m=a(ceil(t+))。figure(1)plot(t,m)title(39。產(chǎn)生隨機八比特二進制比特序列39。)。axis([0,8,])。%*************調(diào)制************%fc=4000。 %載波頻率fs=80000。 %采樣頻率ts=0:1/fs:(8001)/fs。ts1=0:1/fs:(1001)/fs。tzxh1=cos(2*pi*fc*ts)。tzxh2=cos(2*pi*fc1*ts)。%**************2PSK 調(diào)制 ************%psk=cos(2*pi*fc.*ts+pi*m)。figure(2)plot(t,psk)title(39。2PSK 調(diào)制波形39。)。axis([0,8,])。%**************疊加噪聲************%
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