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1、通信系统仿真上机实验指导书指导教师：刘健2013年10月50最终报告内容：根据提供的例子，学习通信系统仿真基本知识，搭建包含：随机数生成、调制、编码、AWGN信道、解码、解调、差错统计等模块的通信系统仿真M文件或是Simulink仿真模型，最终得出评估通信系统性能的SNR/BER曲线、频谱利用率等曲线。50目录目录1设计一随机信号分析3设计二模拟信号的数字化7设计三数字基带传输系统13设计四模拟线性调制解调系统17设计五2FSK调制解调系统25设计六2PSK和2DPSK调制解调系统31设计七数字通信系统的抗噪性能分析36设计八
2、载波同步42设计九信道编码和译码45参考文献4950设计一随机信号分析一、设计目的1．利用MATLAB产生各种随机信号。2．利用MATLAB计算随机信号的自相关函数和功率谱密度。3．掌握随机信号的自相关函数与功率谱密度的关系及其推导。二、设计原理1．随机信号的产生在MATLAB中，提供了大量的随机数发生函数，其中rand和randn是两类核心函数，rand函数产生在[0，1]区间服从均匀分布的随机信号；randn函数产生服从均值为0，方差为1的高斯分布的随机信号。其它类型的随机信号可以通过这两类随机信号变换而得到。(1)ran
3、d函数格式：X=rand(N)X=rand(M,N)(2)randn函数格式：X=randn(N)X=randn(M,N)2．随机信号的自相关函数在MATLAB中，xcorr函数用于估计随机序列的自相关函数，其调用格式如下：(1)c=xcorr(x)可计算出矢量的自相关函数，矢量表示序列。(2)c=xcorr(x,'option')中的option可用来指定相关选项：·当option=biased时，xcorr函数可计算自相关函数的有偏估计，即·当option=unbiased时，xcorr函数可计算自相关函数的无偏估计，即·
4、当option=coeff时，xcorr函数对序列进行归一化处理，使零滞后的自相关函数为1.0，即的自相关函数值归一化为1。·当option=none时，即为缺省情况，不做归一化处理。502．随机信号的功率谱密度随机信号的自相关函数与其功率谱密度之间互为傅立叶变换关系。即【例1-1】在（-1/2，1/2）内产生一均匀分布的随机数N=1000的离散时间序列，计算该序列的自相关，定义为同时，用计算的离散傅里叶变换（DFT）求序列{}的功率谱。DFT定义为解产生序列{}，计算自相关和功率谱的MATLAB源程序在下面给出。应该值得注意
5、的是，自相关函数和功率谱都呈现出显著的波动，因此有必要在几次实现上对样本的自相关求平均。本程序在随机过程的10次实现上采用平均自相关得到自相关函数和功率谱。源程序如下：echoonN=1000;M=50;t=0:1:50;s=-0.5:0.02:0.5;Rx_av=zeros(1,M+1);Sx_av=zeros(1,M+1);forj=1:10;%取10次实现的整体平均X=rand(1,N)-1/2;%X在-1/2和1/2之间取值Rx=Rx_est(X,M);%本次实现的自相关函数Sx=fftshift(abs(fft(Rx
6、)));%本次实现的功率谱密度Rx_av=Rx_av+Rx;%自相关函数之和50Sx_av=Sx_av+Sx;%功率谱密度之和end;Rx_av=Rx_av/10;%自相关函数的整体平均Sx_av=Sx_av/10;%功率谱密度的整体平均subplot(2,1,1);plot(t,Rx_av)xlabel('(a)自相关函数');subplot(2,1,2);plot(s,Sx_av)xlabel('(b)功率谱密度');%----------------------------------------------------
7、----------------------------------------------------------function[Rx]=Rx_est(X,M)%估计随机序列X的自相关函数%计算出Rx(0),Rx(1),...,Rx(M)%Rx(m)代表实际中的Rx(m-1).N=length(X);Rx=zeros(1,M+1);form=1:M+1forn=1:N-m+1Rx(m)=Rx(m)+X(n)*X(n+m-1);end;Rx(m)=Rx(m)/(N-m+1);end;程序运行结果如图1.1所示。50图1.1例
8、1-1的运行结果三、设计内容1．已知瑞利分布随机信号的概率密度函数为用randn函数产生的瑞利分布随机变量。提示：两个独立分布、均值为0、方差为的高斯随机变量的平方和开根号所得的随机变量服从功率为的瑞利分布。2．产生均值为0，方差为1的高斯随机信号，长度为0.5s，计算该信号
