基于matlab2PSK系統(tǒng)仿真

1、基于matlab的2PSKB勺系統(tǒng)仿真摘要：Simulink 是Mathworks公司推出的基于 Matlab平臺的著名仿真環(huán)境 Simulin 作為一種專業(yè)和功能強大且操作簡單的仿真工具，目前已被越來越多的工程技術(shù)人員所青睞，它搭建積木式的建模仿真方式既簡單又直觀，而且已經(jīng)在各個領(lǐng)域得到了廣泛的應用。本次課程設計是基于MATLAB的2PSK和2DPSK仿真，通過系統(tǒng)分析，步驟來完成本次設計任務。通過課程設計從理論學習的軌道逐步引向?qū)嶋H應用，把理論上熟悉的定性分析、定量計算逐步和工程估算、實驗調(diào)整等手段結(jié)合起來，掌握工程設計的步驟和方法，了解科學實驗的程序和實施方法，為以后畢業(yè)設計和從事信息處

2、理技術(shù)的實際工作打下基礎(chǔ)。關(guān)鍵詞：MATLAB 2PSK, 2DPSK 仿真1 .二進制相移鍵控設計流程圖如圖2-1所示。s(t)cos ctn(t)cos ct2 / 13圖2-1 2PSK調(diào)制解調(diào)框圖1.1 PSK調(diào)制原理在二進制數(shù)字調(diào)制中，當正弦載波的相位隨二進制數(shù)字基帶信號離散變化時，則產(chǎn) 生二進制移相鍵控（2PSK）信號。2PSK信號調(diào)制有兩種方法，即模擬調(diào)制法和鍵控法。通 常用已調(diào)信號載波的0和180 分別表示二進制數(shù)字基帶信號的 1和0,模擬調(diào)制 法用兩個反相的載波信號進行調(diào)制。2PSK以載波的相位變化作為參考基準的，當基帶信 號為0時相位相對于初始相位為0 ,當基帶信號為1時相

3、對于初始相位為180。鍵控法，是用載波的相位來攜帶二進制信息的調(diào)制方式。通常用0和180。來分別代表0和1。其時域表達式為：e2PSK =、ang(t - nT.) cos ct, n其中，2PSK的調(diào)制中an必須為雙極性碼。本次設計中采用模擬調(diào)制法。兩種方法原理圖分別如圖2-2和圖2-3所示。立極性COSff) f圖2-2模擬調(diào)制法原理圖開關(guān)電造圖2-3鍵控法原理圖Ts1.2 psk由于2P2PSK言號的時間波形An八解調(diào)原理SK的怖度、，在相乘器中乘，叫用低通濾波器濾除高頻0量，在進行抽樣判歸判決器是按極性與本地載-2-4來判決的。即正抽樣值判為1,負抽樣值判為00 2PSK信號的相干解調(diào)

4、原理圖如圖所示，各點白波形如圖2-5所示。由于2PSK信號的載波回復過程中存在著180。的相位模糊，即恢復的本地載波與所 需相干載波可能相同，也可能相反，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)送的基帶信號正好相反，即“ 1”變成“0”嗎0”變成“1”，判決器輸出 數(shù)字信號全部出錯。這種現(xiàn)象稱為 2PS3式的“倒冗”現(xiàn)象或“反相工作”。但在本次仿真中是直接給其同頻同相的載波信號，所以不存在此問題圖2-4 2PSK的相干解調(diào)原理圖圖2-5相干解調(diào)中各點波形圖圖中,假設相干載波的基準相位與 2PSK信號的基準一致（通常默認為 0相位）。但是由于2PSK信號的載波回復過程中存在著18

5、0。的相位模糊，即恢復的本地載波與所 需相干載波可能相同，也可能相反，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)送的基帶信號正好相反，即“ 1”變成“0”嗎0”變成“1”，判決器輸出數(shù)字信號全部出錯。這種現(xiàn)象稱為 2PS。式的“倒冗”現(xiàn)象或“反相工作”。2PSK信號在一個碼元的持續(xù)時間Ts內(nèi)可以表示為III /131T（t）發(fā)送“1 ”時S(t尸oT(t)=- U1T(t)發(fā)送“ 0”時期中Acos ct0 t 0)=/40(x)dx=1/2erfc( )故2PSK信號相干解調(diào)系統(tǒng)的總誤碼率為P e=P(1)P(0/1)+P(0)P(0/1)= 1/2erfc( r )在大信噪比

6、(r1)的條件下，上式可近似為P e=e-r/2 J兀 r2.基于matlab的2PSK的系統(tǒng)仿真通過編寫M文件程序:2PS明制解調(diào)程序及注釋clear allclose alli=10oj=5000。fc=4 o%載波頻率fm=i/5 。%碼元速率B=2*fm。t=linspace(0,5,j) 。a=round(rand(1,i) 。% 隨機序列，基帶信號IV / 13figure(3) stem(a) 。st1=t 。for n=1:10if a(n)=1。st2(k)=0。elsest2(k)=1。endend。subplot(412) 。plot(t,st2) 。title( 基帶信

7、號反碼st2) 。axis(0,5,-1,2)。st3=st1-st2 。subplot(413) 。plot(t,st3) 。title( 雙極性基帶信號st3) 。axis(0,5,-2,2)。s1=sin(2*pi*fc*t) 。subplot(414) 。plot(s1) 。title( 載波信號s1) 。e_psk=st3.*s1 。figure(2) 。subplot(511) 。plot(t,e_psk) 。title(e_2psk) 。noise=rand(1,j) 。psk=e_psk+noise 。% 加入噪聲subplot(512) 。plot(t,psk) 。title

8、( 加噪后波形) 。psk=psk.*s1 。% 與載波相乘subplot(513) 。plot(t,psk) 。title( 與載波 s1 相乘后波形) 。f,af = T2F(t,psk) 。% 通過低通濾波器t,psk = lpf(f,af,B) 。subplot(514) 。plot(t,psk) 。title( 低通濾波后波形) 。for m=0:i-1 。if psk(1,m*500+250)0for j=m*500+1:(m+1)*500 。psk(1,j)=0。endelsefor j=m*500+1:(m+1)*500psk(1,j)=1。endendendsubplot(5

9、15) 。plot(t,psk) 。axis(0,5,-1,2)。title( 抽樣判決后波形)2DPSKI制解調(diào)程序及注釋clear allclose alli=10。j=5000 。載波頻率碼元速率fc=4 。%fm=i/5 。%B=2*fm。t=linspace(0,5,j) 。a=round(rand(1,i) 。figure(4) 。stem(a) 。st1=t 。for n=1:10if a(n)=1。if b(n-1)=1b(n)=0。elseb(n)=1。endelseb(n)=b(n-1)。endendst1=t 。for n=1:10if b(n)=1。st2(k)=0。e

10、lsest2(k)=1。endend。subplot(324) 。plot(t,st2) 。title( 相對碼反碼st2) 。axis(0,5,-1,2)。s1=sin(2*pi*fc*t) 。subplot(325) 。plot(s1) 。title( 載波信號s1) 。s2=sin(2*pi*fc*t+pi) 。subplot(326) 。plot(s2) 。title( 載波信號s2) 。d1=st1.*s1 。d2=st2.*s2 。figure(2) 。subplot(411) 。plot(t,d1) 。title(st1*s1) 。subplot(412) 。plot(t,d2)

11、 。title(st2*s2) 。e_dpsk=d1+d2。subplot(413) 。plot(t,e_dpsk) 。title( 調(diào)制后波形) 。noise=rand(1,j) 。加入噪聲與載波 s1 相乘dpsk=e_dpsk+noise 。%subplot(414) 。plot(t,dpsk) 。title( 加噪聲后信號) 。dpsk=dpsk.*s1 。%figure(3) 。subplot(411)15 / 13plot(t,dpsk) 。title( 與載波相乘后波形) 。f,af=T2F(t,dpsk) 。%t,dpsk=lpf(f,af,B) 。subplot(412) 。

12、plot(t,dpsk) 。title( 低通濾波后波形) 。st=zeros(1,i) 。%for m=0:i-1 。if dpsk(1,m*500+250)0。st(m+1)=0。for j=m*500+1:(m+1)*500。dpsk(1,j)=0。endelsefor j=m*500+1:(m+1)*500。st(m+1)=1。dpsk(1,j)=1。endendendsubplot(413) 。plot(t,dpsk) 。axis(0,5,-1,2)。title( 抽樣判決后波形)dt=zeros(1,i) 。%dt(1)=st(1) 。for n=2:10 。if (st(n)-s

13、t(n-1)-1dt(n)=0。elsedt(n)=1。end全零矩陣通過低通濾波器全零矩陣endst=t 。for n=1:10if dt(n)1for m=j/i*(n-1)+1:j/i*nst(m)=0。endelsefor m=j/i*(n-1)+1:j/i*nst(m)=1。endendendsubplot(414) 。plot(t,st) 。axis(0,5,-1,2)。title( 碼反變換后波形) 。冽用FFT#算信號的頻譜并與信號的真實頻譜的抽樣比較。%卻本文件T2F.m定義了函數(shù)T2F,計算信號的傅立葉變換。function f,sf= T2F(t,st)%This is

14、a function using the FFT function to calculate a signals Fourier %Translation%Input is the time and the signal vectors,the length of time must greater %than 2%Output is the frequency and the signal spectrumdt = t(2)-t(1)。T=t(end) 。df = 1/T 。N = length(st) 。f=-N/2*df:df:N/2*df-df 。sf = fft(st) 。sf =

15、T/N*fftshift(s ) ；用到的低通濾波器函數(shù)function t,st=lpf(f,sf,B)%This function filter an input data using a lowpass filter%Inputs: f: frequency samples% sf: input data spectrum samples% B: lowpasss bandwidth with a rectangle lowpass%Outputs: t: time samples% st: output datas time samplesdf = f(2)-f(1)。T = 1/df

16、 。hf = zeros(1,length(f) 。% 全零矩陣bf = -floor( B/df ): floor( B/df ) + floor( length(f)/2 )。hf(bf)=1 。yf=hf.*sf 。t,st=F2T(f,yf) 。st = real(st) 。用到的反傅立葉函數(shù)%卻本文件F2T.m定義了函數(shù)F2T,計算信號的反傅立葉變換。function t,st=F2T(f,sf)%This function calculate the time signal using ifft function for the input%signals spectrumdf = f(2)-f(1)。Fmx = ( f(end)-f(1) +df) 。dt = 1/Fmx 。N = length(sf) 。T = dt*N 。%t=-T/2:dt:T/2-dt。t = 0:dt:T-dt 。sff = fftshift(sf) 。st = Fmx*ifft(sff) 。產(chǎn)生隨機信號，按流程圖2-1 所示順序?qū)γ恳荒K編