【正文】 點的線條分別為Gold序列的自相關特性曲線和互相關特性曲線。 偽隨機序列的相關性Gold序列是RGold提出的一種基于m序列的碼序列，這種序列有較優(yōu)良的自相關和互相關特性，構造簡單，產(chǎn)生的序列數(shù)多。，仿真結果表明：m序列雖然性能優(yōu)良，但同樣長度的m序列個數(shù)不多，且序列之間的互相關值并不都好。Gold碼序列自相關特性雖然略遜于m序列，但其互相關特性比m序列要好，這與理論分析高度吻合[12]。第6章 總結與展望偽隨機序列系列具有良好的隨機性和接近于白噪聲的相關函數(shù)，并且有預先的可確定性和可重復性，這些特性使得偽隨機序列得到了廣泛的應用。本文首先通過對偽隨機序列中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特性；并結合仿真工具Matlab軟件，研究仿真了這兩種偽隨機序列的產(chǎn)生，m序列的自相關特性，Gold序列的自相關和互相關特性。最后從理論上分析和探討m序列與Gold序列的優(yōu)缺點。通過本論文，我們了解了m序列和Gold序列優(yōu)缺點如下：（1）兩種序列均具有尖銳的自相關特性，但是m序列的旁瓣要比Gold序列小，說明m序列的自相關特性相對來說比較好。（2）由m序列和Gold序列的互相關函數(shù)可以看出，Gold序列的互相關函數(shù)與m序列類似，且其最大值是相等的。但是，具有與m序列相關特性的Gold序列數(shù)比m序列優(yōu)選對的數(shù)目要多得多。由此可知，Gold序列的互相關特性要比m序列的好，這就為使用Gold序列來區(qū)別不同用戶提供了保證；相反，一般不用m序列作為擴頻的地址碼來區(qū)別用戶。（3）在Gold序列仿真的過程中，由于隨著移位寄存器級數(shù)n的增大，產(chǎn)生的Gold序列的數(shù)量呈冪次增長。當n增大到一定值時，仿真結果的數(shù)量遠超過Matlab軟件所能顯示的結果的數(shù)量，從而不能完全顯示，使得對n值大時的Gold序列仿真產(chǎn)生不便。參考文獻[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]. 計算機仿真, 2005,(5) .[4] 查光明 ,熊賢祚. 擴頻通信[M]. 西安：西安電子科技大學出版社, 1990.[5] [M].北京: 清華大學出版社,2007.[6] 李娟, 盛利元, 劉愛惠. 基于混沌序列的調頻同步方法[J]. 鄭州大學學報（工學版）, 2008, (2). [7] 王哲. 偽隨機序列的Matlab實現(xiàn)與分析[J]. 科技創(chuàng)新導報, 2008, (23).[8] 魏瑞. 基于Matlab的m序列的仿真與實現(xiàn)[J]. 科技廣場, 2008, (1).[9] 嚴三國. 基于Matlab的Gold碼序列的仿真與實現(xiàn)[J]. 蘭州工業(yè)高等?？茖W校學報, 2009, (1) .[10] 劉學勇. 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中的隨機函數(shù)[J]. 電腦編程技巧與維護, 2010, (14).[12] 張志輝, 宋花榮. m序列與Gold序列的比較[M]. 信息技術, 2006,（6）.致 謝論文得以順利完成，要感謝的人實在太多了。首先要衷心地感謝我的指導老師李老師，您嚴謹?shù)闹螌W態(tài)度，開闊的思維，循循善誘的指導一直給我很大的幫助。當我對論文的思路感到迷茫時，您為我理清思路，指導我往一條比較清晰的思路上進行修改。在論文的不斷修改中，我也努力做到及時積極地跟李老師交流，因為我覺得這樣可以使得我的論文更加完善。在這里還要深深的對您說上一句抱歉，因為我的懶散和懈怠，令您費盡苦心并且?guī)捉?。論文的最終完成，也是一波三折。在不斷完善和修改的過程中，也讓我更加懂得“一分耕耘才有一分收獲”的道理。再次對您表示感謝，師恩偉大，無以回報。然后還要感謝所有在大學期間傳授我知識的老師，每一位老師的悉心教導都是我完成這篇論文的基礎。特別是李老師一直以來對我的鼓勵和支持，跟我一起討論我們共同的興趣愛好，并在我陷入困境的時候給予我最中肯的指點，大學里有這兩位恩師的存在讓我少走了很多彎路。李老師，雖然學生沒有能力和膽量去實踐自己心中的夢想，但是您對我的寄語會一直在我的腦海里永存，有理想就有希望，有希望就能看到理想實現(xiàn)的那一天。人生是那么的不確定，學生絕對不會甘于平庸和妥協(xié)。附錄：程序代碼 程序將4條相關性曲線分別建立坐標系，編程如下：ind1=find(mseq==0)。mseq(ind1)=1。ind2=find(goldsequence==0)。goldsequence(ind2)=1。r1=ccorr(mseq)。r2=ccorr(mseq1,mseq2)。r3=ccorr(goldsequence(1,:))。r4=ccorr(goldsequence(1,:),goldsequence(2,:))。N=length(mseq)。axis=N+1:N1。subplot(2,2,1),plot(axis,r1)。title(39。m序列自相關性39。)。xlabel(39。k39。)。ylabel(39。R(k)39。)。grid。subplot(2,2,2),plot(axis,r2)。title(39。m序列互相關性39。)。xlabel(39。k39。)。ylabel(39。R(k)39。)。grid。subplot(2,2,3),plot(axis,r3)。title(39。gold序列自相關性39。)。xlabel(39。k39。)。ylabel(39。R(k)39。)。grid。subplot(2,2,4),plot(axis,r4)。title(39。gold序列互相關性39。)。xlabel(39。k39。)。ylabel(39。R(k)39。)。grid 程序代碼function r=ccorr(seq1,seq2)if nargin==1 seq2=seq1。endN=length(seq1)。for k=N+1:1shift=[seq2(k+N+1:N) seq2(1:k+N)]。r(N+k)=seq1*shift39。endfor k=0:N1shift=[seq2(k+1:N) seq2(1:k)]。r(N+k)=seq1*shift39。end以前述所產(chǎn)生的m序列和生成的前兩組Gold序列為例，分析偽隨機序列的相關特性。為方便起見,這里把序列中的“1”和“0”分別映射成“1”和“1”。ind1=find(mseq==0)。mseq(ind1)=1。ind2=find(goldsequence==0)。 %把“0”映射成“1”goldsequence(ind2)=1。r1=ccorr(mseq)。r2=ccorr(mseq1,mseq2)。r3=ccorr(goldsequence(1,:))。r4=ccorr(goldsequence(1,:), goldsequence(2,:))。N=length(mseq)。axis=N+1:N1。 %定義橫軸使自相關峰值移到0點plot(axis,r1,axis,r2,39。39。,axis,r3,39。:39。,axis,r4,39。.39。)。xlabel(39。k39。)。ylabel(39。R(k)39。)。title(39。偽隨機序列的相關性39。)。legend(39。m序列自相關性39。,39。m序列互相關性39。,39。Gold序列自相關性39。,39。Gold序列互相關性39。)。