通信系统的计算机模拟第九讲.ppt

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1、通信系统的计算机模拟第九讲1随机信号的产生与处理信道噪声、干扰和衰落等随机波形级精确地仿真这些系统，随机影响建立准确的模型其基本构建模块是随机数发生器。如何产生采样后的随机波形（信号、干扰和噪声等），以用于仿真。在仿真环境下，所有的随机过程必须用随机变量序列来表示。随机数发生器产生的是“伪随机序列”，因为尽管它们是确定的，但在具体应用中会呈现随机性。精度随应用不同：产生一个波形来表示锁相环鉴相器输入端的噪声，对一个输入SNR为50dB的系统建立噪声波形模型所要求的精度要比输入端SNR为8dB的系统高得多。2问题在（0，1）上

2、产生均匀分布且不相关的随机数将不相关且均匀分布的随机数映射成不相关的，具有任意（需要的）概率密度函数（pdf）的随机产生不相关的、具有高斯型pdf的随机数产生相关的、具有高斯型pdf的随机数产生相关的、具有任意（需要的）pdf的随机数伪噪声（PN）序列的产生以及几种应用于随机数序列的计算方法。3平稳与遍历性过程信号、噪声和干扰而产生的样本函数通常假设为各态历经的。原因：依次处理系统中波形的时域样本，系统中的每个点上只有一个波形（样本函数）。假设仿真所处理的波形是其内在统计模型定义的总体（Emsemble）中的一个典型成员，这

3、时各种统量如各阶矩、信噪比和误比特率，就可以当作时间平均来计算。仿真计算得到的时间平均等于总体均值。隐含的假设条件是对应的随机过程为遍历性的。4例7-1假设随机过程的样本函数表达式为是对应随机试验的样本空间中的一个输出，每一个映射为一个相位。再假定对应的随机试验就是从均匀随机数发生器输出端抽取一个数，抽取得到的结果，这里ui在（0，1）区间上均匀分布。然后映射成相位。当幅度A和频率f固定，的值便决定了波形。K->5f=1;%frequencyofsinusoidfs=100;%samplingfrequencyt=(0:2

4、00)/fs;%timevectorfori=1:20x(:,i)=cos(2*pi*f*t+rand(1)*2*pi)';y(:,i)=cos(2*pi*f*t+rand(1)*pi/2)';z(:,i)=(1+rand(1))*cos(2*pi*f*t)';endsubplot(3,1,1);plot(t,x,'k');ylabel('x(t)')subplot(3,1,2);plot(t,y,'k');ylabel('y(t)')subplot(3,1,3);plot(t,z,'k');ylabel('z(t)')67

5、由x(t)、y(t)和z(t)组成的所有样本函数的时间平均都等于零。大量满足0≤ti≤2的，计算出来的的总体均值近似0；Y(t）0.8751.8750.3751.3750.1250.6251.1251.625->周期平稳Z（t）8例7-2在后面的工作中，我们经常要用到数字调制器的模型。这些调制器的基本构建模块是函数random-binary，它产生电平值为+1或-1的二进制波形，产生的比特数以及每比特的采样数是该函数的参数。9function[x,bits]=random_binary(nbits,nsamples)%Thi

6、sfunctiongenratesarandombinarywaveformoflengthnbits%sampledatarateofnsamples/bit.x=zeros(1,nbits*nsamples);bits=round(rand(1,nbits));form=1:nbitsforn=1:nsamplesindex=(m-1)*nsamples+n;x(1,index)=(-1)^bits(m);endend10函数random-binary的应用函数random-binary可以仿真多个数字调制器，例如，可用

7、如下MATLAB语句仿真一个QPSK调制器：x=random_binary(nbits,nsamples)+i*random_binary(nbits,nsaples);11产生一个长10比特的QPSK信号，采样频率为每比特8个采样点nbits=10;nsamples=8;x=random_binary(nbits,nsamples)+i*random_binary(nbits,nsamples);xd=real(x);xq=imag(x);subplot(2,1,1)stem(xd,'.');grid;axis([080-

8、1.51.5]);xlabel('SampleIndex');ylabel('xd')subplot(2,1,2)stem(xq,'.');grid;axis([080-1.51.5]);xlabel('SampleIndex');ylabel('xq')1213均匀随机数发生器具有均匀概