基于matlab的通信系統(tǒng)仿真(參考版)
2025-06-21 16:02本頁(yè)面
【正文】 Delay的值應(yīng)該大于3，以保證能盡可能多的將旁瓣的效果加入的濾波器中，當(dāng)然隨著Delay的變大，數(shù)據(jù)處理的工作量也會(huì)增大。默認(rèn)值是3。而在經(jīng)過(guò)匹配濾波器的時(shí)候，rcosflt函數(shù)不要再過(guò)采樣。這里需要注意的是，在rcosflt函數(shù)的輸入?yún)?shù)中如不特別聲明，它將默認(rèn)的對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行過(guò)采樣（Upsampling），過(guò)采樣率由輸入?yún)?shù)中的信號(hào)頻率（Fd）和采樣頻率（Fs）決定。升余弦濾波器由于在本系統(tǒng)中直接采用了Matlab中munication工具箱中的rcosine和rcosflt兩個(gè)函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)平方根升余弦濾波器，所以對(duì)這兩個(gè)函數(shù)的一些屬性也有必要討論一下。在點(diǎn)數(shù)少于一定域值的情況下，直接用域值代替。仿真終止條件在做仿真的時(shí)候，考慮到不同的信噪比對(duì)應(yīng)不同的誤碼率，因此需要仿真的點(diǎn)數(shù)也應(yīng)該相應(yīng)的變化。這也說(shuō)明，在后邊加入兩個(gè)濾波器的系統(tǒng)中，我們判斷誤碼率曲線是否正確的依據(jù)應(yīng)該是這條綠色的曲線，而不應(yīng)該是“理論曲線”。而如圖 所示，在信噪比較小的情況下，二者的差距比較大。仿真曲線在仿真的過(guò)程中，首先不考慮兩個(gè)濾波器的影響，直接在映射到星座圖上的信號(hào)加入高圖14 3條曲線比較斯白噪聲，然后解調(diào)，同發(fā)送端進(jìn)行比較，最后得到誤碼率曲線，在圖 中用綠色表示。有升余弦濾波器的定義可以知道，所以。由于接收濾波器是線性的，根據(jù)隨即過(guò)程理論的知識(shí)，高斯隨機(jī)過(guò)程的線性變換仍然是高斯隨機(jī)過(guò)程，因此濾波器的輸出噪聲也是高斯的。%畫出誤碼率曲線圖figure(8)plot_snr。%畫出星座圖figure(7)plot_astrology(sig_pick1,sig_pick2)。sig_pick1=x1。plot_2way(sig_match1,sig_match2,length(sig_match1)/4,)。[sig_match1,sig_match2]=rise_cos(sig_noise1,sig_noise2,2)。% sig_match1=x139。figure(5)plot_2way(sig_noise1,sig_noise2,length(sig_noise1)/4,)。sig_noise2=x239。[x1,x2]=generate_noise(sig_rcos1,sig_rcos2,snr)。plot(t(1:500),sig_modulate(1:500))。%===============================%====將基帶信號(hào)調(diào)制到高頻上[t,sig_modulate]=modulate_to_high(sig_rcos1,sig_rcos2,)。)。title(39。%===============================%畫出兩路信號(hào)的波形圖figure(3)。)。title(39。%===============================%畫出兩路信號(hào)的波形圖figure(2)。%===============================%兩路信號(hào)進(jìn)行插值sig_insert1=insert_value(source1,8)。%===============================%畫出星座圖figure(1)。p,1p])。%====定義產(chǎn)生‘1’的概率為 pglobal pp=。clear。所以，當(dāng)信噪比比較小的時(shí)候，理論計(jì)算的誤碼率的值要小于仿真得到的值。從圖上可以看到當(dāng)信噪比小的情況下，仿真曲線和理論曲線差距略大，而隨著信噪比的增大，仿真曲線越來(lái)越逼進(jìn)理論曲線。r39。)。%畫出圖形semilogy(snr,error_bit,39。 %計(jì)算誤bit率 error_bit(i)=length(find(signalsource)~=0)/N(i)。 sig_noise2=x2。 [x1,x2]=pick_sig(sig_noise1,sig_noise2,8)。 sig_noise2=x239。 %[x1,x2]=generate_noise(source1,source2,snr(i))。,source239。 [source1,source2]=rise_cos(sig_insert1,sig_insert2,2)。 %插值 sig_insert1=insert_value(source1,8)。p,1p])。for i=1:length(N)。N(find(N5000))=5000。%先來(lái)計(jì)算理論誤bit率error_theory=(1(1(2*(11/sqrt(16))*1/2*erfc(1/sqrt(2)*sqrt(3*4*10.^(snr/10)/(161))))).^2)/4。因此，16QAM的錯(cuò)誤概率是具體的源代碼如下：clear。因?yàn)樵诮庹{(diào)器中可以將相位正交的兩個(gè)信號(hào)分量完全分開(kāi)，所以QAM的錯(cuò)誤概率可以由PAM的錯(cuò)誤概率求得。在仿真的過(guò)程中，假設(shè)要得到一個(gè)值得信賴的誤碼率數(shù)據(jù)點(diǎn)，至少需要在最后的數(shù)據(jù)比較的過(guò)程中得到100個(gè)錯(cuò)誤，那么參與仿真的數(shù)據(jù)點(diǎn)就應(yīng)該是誤碼率的倒數(shù)乘以100，為了提高程序的效率，首先計(jì)算出某個(gè)信噪比對(duì)應(yīng)的理論的誤碼率，然后估計(jì)出待仿真的點(diǎn)數(shù)。誤碼率曲線將解調(diào)后的數(shù)據(jù)同原始數(shù)據(jù)相比較，得到該信噪比下所對(duì)應(yīng)的誤碼率。y(1:2:length(y))=temp1。temp2(find(xx2==3)*21)=1。temp2
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