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  • Matlab实现加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类
    2021-04-22 08:41:27

    本帖最后由 814685372 于 2020-6-8 14:06 编辑

    请问这个代码我出错辽  有没有大佬看看怎么改

    clear all;

    clc;

    %%参数设置

    snr_mini = 5;               %信噪比最小值

    snr_max = 20;               %信噪比最大值

    TxSampleRate = 32e9;        %信号的码元速率

    TxLinewidth = 0;            %发射信号的载波线宽

    TxCarrierRate = 0;          %发射信号的载波频率

    DataSymbolNumber = 10000;   %数据点的个数

    ClassifySetNumber = 100;    %独立仿真的次数

    printJ = 5;                 %需要输出观察的调制方式,0为不输出

    printXingZuo = 1;           %是否需要打印星座图,0为不打印

    % signal generation;如果想要进行100组独立的测试,可以建立100次循环,产生100组独立的数据

    for j = 1:6  % bit per symbol: 1. PSK; 2. QPSK; 3.8QAM; 4. 16QAM; 5. 32QAM; 6.64QAM...

    System.BitPerSymbol = j;

    snr = snr_mini:snr_max;  %SNR信噪比的设置,单位dB

    classify_correct_ratio = zeros(length(snr), 1);

    for snrIndex= 1:length(snr)

    if(j==printJ) fprintf('\n--------------- snr = %d ------------\n',snr(snrIndex)); end

    classify_correct = 0;

    for i = 1:ClassifySetNumber

    Tx.SampleRate = TxSampleRate; %symbol Rate,信号的码元速率,可以自行定义

    Tx.Linewidth = TxLinewidth;%发射信号的载波的线宽,一般与信号的相位噪声有关

    Tx.Carrier = DataSymbolNumber;%发射信号的载波频率

    M = 2^System.BitPerSymbol;

    %%信号生成

    Tx.DataSymbol = randi([0 M-1],1,DataSymbolNumber);%每一次随机产生的数据量

    %数据的不同调制方式产生:这里把2^3(8QAM)的形式单独拿出来设置,是为了实现最优的星型8QAM星座图

    if M ~= 8;

    h = modem.qammod('M', M, 'SymbolOrder', 'Gray');

    Tx.DataConstel = modulate(h,Tx.DataSymbol);

    else

    tmp = Tx.DataSymbol;

    tmp2  = zeros(1,length(Tx.DataSymbol));

    for kk = 1:length(Tx.DataSymbol)

    switch tmp(kk)

    case 0

    tmp2(kk) = 1 + 1i;

    case 1

    tmp2(kk) = -1 + 1i;

    case 2

    tmp2(kk) = -1 - 1i;

    case 3

    tmp2(kk) = 1 - 1i;

    case 4

    tmp2(kk) = 1+sqrt(3);

    case 5

    tmp2(kk) = 0 + 1i .* (1+sqrt(3));

    case 6

    tmp2(kk) = 0 - 1i .* (1+sqrt(3));

    case 7

    tmp2(kk) = -1-sqrt(3);

    end

    end

    Tx.DataConstel = tmp2;

    clear tmp tmp2;

    end

    Tx.Signal = Tx.DataConstel;

    %数据的载波加载,考虑到相位噪声等

    N = length(Tx.Signal);

    dt = 1/Tx.SampleRate;

    t = dt*(0:N-1);

    Phase1 = [0, cumsum(normrnd(0,sqrt(2*pi*Tx.Linewidth/(Tx.SampleRate)), 1, N-1))];

    carrier1 = exp(1i*(2*pi*t*Tx.Carrier + Phase1));

    Tx.Signal = Tx.Signal.*carrier1;

    Rx.Signal = awgn(Tx.Signal,snr(snrIndex),'measured');%数据在AWGN信道下的接收

    %%信号识别

    CMAOUT = Rx.Signal;

    %去除直流成分

    CMAOUT = CMAOUT - mean(CMAOUT);

    %normalization接收信号功率归一化

    CMAOUT=CMAOUT/sqrt(mean(abs(CMAOUT).^2));

    s = CMAOUT;

    signalpow = mean(abs(s).^2);%信号功率

    noisepow = signalpow/(10^(snr(snrIndex)/10));%噪声功率

    C20_hat = mean(s.^2);

    C21_hat = mean(abs(s).^2);

    C21_hat = C21_hat-noisepow;%计算信号二阶累积量C21时,由于C21为信号模的平方

    %而我们接收的s是在AWGN信道下接收的,所以求C21时还应考虑噪声功率。

    C40_hat = mean(s.^4)-3*C20_hat^2;

    %C41_hat = mean((s.^3).*conj(s))-3*C20_hat*C21_hat;

    C42_hat = mean(abs(s).^4)-abs(C20_hat)^2-2*C21_hat^2;

    C40_normal = C40_hat/C21_hat.^2;

    %C42_normal = C42_hat/C21_hat.^2;

    AbsC40 = abs(C40_normal);

    if(j==printJ)    fprintf('%g   ',AbsC40);   end

    if(AbsC40>=1.5)%PSK

    classify = 1;

    elseif(AbsC40>=0.9&&AbsC40<1.1)%QPSK

    classify = 2;

    elseif(AbsC40>=1.1&&AbsC40<1.3)%8QAM

    classify = 3;

    elseif(AbsC40>=0.67&&AbsC40<0.9)%16QAM

    classify = 4;

    elseif(AbsC40<0.35)%32QAM

    classify = 5;

    elseif(AbsC40>=0.35&&AbsC40<0.63)%64QAM

    classify = 6;

    end

    if(classify == System.BitPerSymbol)

    classify_correct = classify_correct + 1;

    end

    %subplot(1,7,snrIndex);%绘制原始噪声

    %plot(Rx.Signal,'.');

    %plot(CMAOUT,'.');

    end

    classify_correct_ratio(snrIndex) = classify_correct/ClassifySetNumber*100;

    end

    %%绘制图形

    figure(1);subplot(2, 3, j);

    plot(snr, classify_correct_ratio, '-b.');

    axis([snr_mini snr_max 0 110]);

    ylabel('识别正确率/%');

    xlabel('信噪比/dB');

    if(j == 1)

    title('PSK调制方式识别');

    elseif(j == 2)

    title('QPSK调制方式识别');

    elseif(j == 3)

    title('8QAM调制方式识别');

    elseif(j == 4)

    title('16QAM调制方式识别');

    elseif(j == 5)

    title('32QAM调制方式识别');

    else

    title('64QAM调制方式识别');

    end

    if(printXingZuo==1)

    figure(2);subplot(2, 3, j);

    plot(real(CMAOUT),imag(CMAOUT),'.');

    if(j == 1)

    title('PSK调制方式星座图');

    elseif(j == 2)

    title('QPSK调制方式星座图');

    elseif(j == 3)

    title('8QAM调制方式星座图');

    elseif(j == 4)

    title('16QAM调制方式星座图');

    elseif(j == 5)

    title('32QAM调制方式星座图');

    else

    title('64QAM调制方式星座图');

    end

    end

    end

    错误使用 modem.qammod (line 82)

    MODEM.QAMMOD has been removed. Use QAMMOD instead.

    出错 Untitled (line 36)

    h = modem.qammod('M', M, 'SymbolOrder', 'Gray');

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  • 信道噪声

    2022-03-19 11:10:02
    1.狭义信道与广义信道: 狭义信道:仅指信号的传输媒质的信道; 广义信道:如果信道不仅包括...在研究调制与解调问题时,只关心调制器输出的信号形式、解调器输入端信号与噪声的最终特性,而不关心信号的中间变换过程

    1.狭义信道与广义信道:

    狭义信道:仅指信号的传输媒质的信道;

    广义信道:如果信道不仅包括传输媒质,还包括通信系统中的一些转换设置,这种信道称为广义信道。

    狭义信道是广义信道的重要组成部分,通信效果的好坏,很大程度上依赖于狭义信道的特性。因此,在研究信道的一般特性时,传输媒质仍是讨论的重点。今后,为了讨论方便,通常把广义信道简称为信道。

    2.广义信道按照它包括的功能分为调制信道、编码信道。在研究调制与解调问题时,只关心调制器输出的信号形式、解调器输入端信号与噪声的最终特性,而不关心信号的中间变换过程。因此。定义调制信道对于研究调制与解调问题是方便和恰当的。

    调制信道常称为连续信道,编码信道常称为离散信道。

    3.常用传输媒质:根据传输媒质的不同,信道分为有线信道和无线信道。

    1)有线信道:包括:架空明线、对称电缆、同轴电缆、光纤等。传输电信号的有线信道主要有三类,即明线、对称电缆和同轴电缆。

    a.架空明线:指平行架设在电线杆上的架空线路。它本身是导电裸线或带绝缘层的导线。虽然它的传输损耗低,但是易受天气和环境影响,对外界噪声干扰较敏感,并且很难沿一条路径架设大量的成百对线路,故目前已经逐渐被电缆所替代;;

    b.对称电缆:由若干对叫做芯线的双绞线放在一根保护套内制造而成,为了减少各对导线之间的干扰,每对导线都做成扭绞形状,称为双绞线。对称电缆的芯线比明线细,故其损耗比明线大,但是性能较稳定。对称电缆在有线电话网中广泛用于用户接入电路;

    c.同轴电缆:由内外两根同心圆柱导体构成,这两根导体之间用绝缘体隔离开,内导体多为实心导线,外导体是一根空心导电管或金属编织网,在外导体外面有一层绝缘保护层。在内外导体间可以填充实心介质材料,或者用空气做介质,但间隔一段距离有绝缘支架用于连接和固定内外导体。由于外导体通常接地,所以它同时能够很好地起到电屏障作用。目前,主要在有线电视广播网中还较广泛地应用同轴电缆将信号送入用户。由于光纤的广泛使用,远距离传输信号的干路线路多采用光纤代替同轴电缆;

    d.光纤:传输光信号的有线信道是光导纤维,简称光纤。分为单模光纤和多模光纤。模式指光波传输的路径。单模光纤的无失真传输频带较宽,比多模光纤的传输容量大得多。单模光纤是光纤发展的趋势。在实际中,光纤的外面还有一层塑料保护层,并将多根光纤组合起来成为一根光缆。光缆具有保护外皮,内部还加有增加机械强度的钢线和辅助功能的电线。

    2)无线信道:包括:地波传播、短波电离层反射、超短波或微波、人造卫星中继、对流层散射、流星余迹散射、移动无线电信道等。

    4.信道的数学模型

    1)调制信道模型

     其输入与输出的关系有:

     加性干扰:由于信道中的噪声n(t)是叠加在信号上的,而且无论有无信号,都始终存在,因此称它为加性噪声或加性干扰。当没有信号输入时,信道输出端也有加性干扰输出。

    乘性干扰:k(t)是一个很复杂的函数,反映信道特性,一般来说,它是时间t的函数,即信道噪声是随时间变化的。随时间变化的信道称为时变信道。k(t)又可看做是对信号的一种干扰,称为乘性干扰。k(t)会使信号产生各种失真,包括线性失真、非线性失真、时间延迟以及衰减等。这些失真搜可能随时间做随机变化,所以k(t)只能用随机过程表述。

    随参信道:这种特性随机变化的信道称为随机参量信道,简称随参信道 ,也称变参信道。

    恒参信道:也有些信道的特性基本不随时间变化,或变化非常缓慢,称为恒定参数信道,简称恒参信道。

    2)编码信道模型

     编码信道是一种数字信道或离散信道,输入和输出信号是数字序列,例如在二进制信道中是“0“和”1”的序列,故编码信道对信号的影响是使输出的数字序列发生变化,即序列中的数字发生错误。所以,可以用错误概率来描述编码信道的特性,这种错误概率通常称为转移概率。注意的是,编码信道中产生错码的原因以及转移概率的大小主要是由于调制信道不理想造成的。

    5.恒参信道特性及其对信号传输的影响

    恒参信道包括各种有线信道、微波视距信道、卫星信道等视距传输链路。恒参信道对信号传输的影响是确定的或者变化极其缓慢的,因此,其传输特性可以等效成一个线性时不变网络,另外可以用幅频特性(幅度-频率特性)和相频特性(相位-频率特性)来表示。

    1)信号无失真传输的条件

    理想恒参信道就是理想的无失真传输通道,此时信道的等效线性网络传输特性赢啊满足两个条件:

    a.幅频特性为常数,即:

    b.相移特性是一条过原点的直线,即:

    由此可见,理想恒参信道对信号传输的影响是:

    a.对信号在幅度上产生固定的衰减;

    b.对信号在时间上产生固定的时延。

    这种情况下也称信号是无失真传输。在实际中,若信道传输特性偏离了理想信道特性,就会产生失真(或称为畸变)。

    2)恒参信道的幅频特性与相频特性

    信道的相频特性还经常使用群延迟-频率特性来衡量,即相频特性对频率的导数:

    此外,信号的额不同频率成分将会有相同的群延迟,因而信号经过传输后不会发生畸变。

    (1)幅频失真造成的影响:

    a.对模拟信号:会使波形失真,比如语音信号在不同频率产生强弱变化;

    b. 对数字信号:会引起相邻码元波形在时间上相互重叠,从而造成码间串扰、误码。

    在话音传输中,由于人耳对相频失真不敏感,因此相频失真对模拟话音传输影响不明显。但如果传输数字信号,尤其当传输速率较高时,相频失真会引起严重的码间串扰,使误码率增加,信道性能降低。

    克服措施:由于幅频失真和相频失真都是线性失真,可以采用均衡器进行补偿,改善信道传输条件。

    (2)相频失真造成的影响:

    a.对模拟信号:使基谐时间关系失真,对视频影响较大;

    b. 对数字信号:产生码间串扰。

    克服措施:

    a.对模拟系统:采用线性补偿器进行频域均衡,使衰耗特性曲线平坦,联合频率特性无畸变;

    b. 对数字系统:合理设计收、发滤波器,消除信道产生的码间干扰;在信道特性缓慢变化时,用时域均衡器,使码间串扰降到最小,且可自适应信道特性变化。

    6.随参信道特性及其对信号传输的影响

    6.1随参信道的多径传播和衰落

    常见的随参信道有陆地移动通信信道、短波电离层反射信道、超短波流星余迹散射信道、超短波以及微波对流层散射信道、超短波电离层散射以及超短波、超视距绕射等信道。

    一般来说,各种随参信道具有的共同特性是:

    1)信号的传输衰减随时间而变;

    2)信号的传输时延随时间而变;

    3)存在多径传播效应:信号经过几条路径到达接收端,每条路径的长度(时延)和衰减都随时间而变,寄存在多径传播现象,对信号的影响称为多径效应。

    3.1)多径传播使单一频率的正弦信号变成了包络和相位受调制的窄带信号,这种信号称为衰落信号,即多径传播使信号产生瑞利型衰落;

    3.2)从频谱上看,多径传播使单一谱线变成了窄带频谱,即多径传播引起了频谱弥散。

    6.2频率选择性衰落与相关带宽

    当发送信号使具有一定频带宽度的信号时,多径传播除了会使信号产生瑞利型衰落之外,还会产生频率选择型衰落。

    6.3分集接收

    衰落严重影响通信质量,引起信噪比下降,造成大片误码,甚至会引起通信瞬间中断。为了减少衰落对信号传输的影响,抗衰落方法有多种:扩频通信技术、交织技术、抗突发差错编码译码技术、自适应信道均衡器等,其中效果最明显的方法之一就是分集接收技术。

    a.分散接收:使接收端能得到多个携带同一信息的、统计独立的衰落信号;

    b.集中处理:接收端把收到的多个统计独立的衰落信号进行适当的合并,从而降低衰落的影响,改善系统性能。

    为了在接收端得到多个相互独立或基本独立的接收信号,一般可利用不同路径、不同频率、不同角度、不同极化、不同时间等接收手段来获取。因此,分集方式也有空间分集、频率分集、角度分集、极化分集、时间分集等多种方式。

    7.信道中的噪声

    1)按照噪声的来源分类:

    a.人为噪声:人类活动所产生的对通信造成干扰的噪声;

    b.自然噪声:自然界存在的各种电磁波源所产生的噪声;

    c.内部噪声:通信设备本身产生的噪声。如电阻一类的导体中自由电子的热运动产生的热噪声等。

    2)按照噪声的性质分类:

    a.单频噪声:主要是无线电干扰,频谱特性可能是单一频率,也可能是窄带谱。单频噪声的特点是一种连续波干扰,可以通过合理设计系统来避免;

    b.脉冲噪声:时间上无规则的突发脉冲波形。由于脉冲很窄,所以频谱很宽。但是随着频率的提高,频谱强度逐渐减弱。可以通过选择合适的工作频率、远离脉冲源等措施减小和避免脉冲噪声的干扰;

    c.起伏噪声:一种连续波随机噪声,包括热噪声、散弹噪声、宇宙噪声。对其特性的表征可以采用随机过程的分析方法。特点是具有很宽的频带,并且始终存在,是影响通信系统性能的主要因素。

    起伏噪声都可认为是一种高斯噪声,且功率谱密度在很宽的频带范围都是常数。因此,起伏噪声通常被认为是近似高斯白噪声,双边功率谱密度为常数n0/2。

    起伏噪声通过通信系统时,会受到通信系统中各种变换的影响,使其频谱特性发生变化。一个通信系统的线性部分可以用线性网络来描述,通常具有带通特性。当宽带起伏噪声通过带通特性网络时,输出噪声就变为带通型噪声。如果线性网络具有窄带特性,则输出噪声为窄带噪声。

    8.信道容量

    连续信道:

    该式通常称为香农公式。C是数据速率的极限值,单位bit/s;W为信道带宽,单位Hz;S是信号功率(瓦),N是噪声功率(瓦)。

    展开全文
  • 多径信道误码率仿真matlab源码,对比理想曲线,普通加性高斯白噪声信道,多径信道。 N=2^10; %采样点数 L=64; %每码元的采样点数 M=N/L; %码元数 Rb=2; %码速率是2Mb/s , 码速率单位是Mb/s Ts=1/Rb; %码元间隔 dt=Ts...
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    千次阅读 2021-05-13 10:23:08
    高斯白噪声信道仿真1 前言2 什么是加性高斯白噪声3 用MATLAB生成高斯白噪声的方法3.1 方法一:awgn函数3.2 方法二:randn函数总结 1 前言 为了记录学习的过程,打算开始在CSDN上写博文,博文的内容主要是涉及到通信...

    1 前言

    为了记录学习的过程,打算开始在CSDN上写博文,博文的内容主要是涉及到通信的一些基本原理和matlab仿真。
    今天就开始写第一篇吧,介绍通信系统仿真中如何添加加性高斯白噪声,以及高斯白噪声对系统性能的影响。

    2 什么是加性高斯白噪声

    在随机信号分析里面,我们学习过,白噪声是功率谱密度为常数的平稳随机过程。
    即:
    在这里插入图片描述
    关于高斯分布(正态分布):
    在这里插入图片描述

    3 用MATLAB生成高斯白噪声的方法

    3.1 方法一:awgn函数

    格式一:awgn(xin,snr);
    此种调用方式假设输入信号xin的功率为0dBW(0dBW=10log10(1W)),按照snr(dB)的信噪比添加噪声。
    matlab仿真代码如下:

    clear all;
    close all;
    clc;
    t=0:0.001:10;
    x=sin(2*pi*t);
    snr=20;
    y=awgn(x, snr);
    subplot(2,1,1);plot(t,x);title('正弦信号x')
    subplot(2,1,2);plot(t,y);title('叠加了高斯白噪声后的正弦信号');
    
    z=y-x;
    var(z)
    

    画出加噪和未加噪的信号的时域波形图如下所示:
    在这里插入图片描述从仿真结果可以看出,叠加了噪声后 的信号与原信号相比有了失真。因为程序中设置的噪声为-20dBW,转换为线性噪声功率值即为0.01,可以看到var(z)=0.01。
    格式二:awgn(xin,snr,sigpower)
    这种调用方式是假设输入信号的功率为sigpower(单位为dBW),按照此信号功率和信噪比添加白噪声,运行如下代码:

    clear all;
    close all;
    clc;
    
    t=0:0.001:10;
    x=sin(2*pi*t);
    snr=20;
    y=awgn(x, snr,10);
    subplot(2,1,1);plot(t,x);title('正弦信号x')
    subplot(2,1,2);plot(t,y);title('叠加了高斯白噪声后的正弦信号')
    
    z=y-x;
    var(z)
    

    仿真结果如下:
    在这里插入图片描述可以看到同样是信噪比为20dB,但是失真比之前的要大,这是因为输入信号的功率其实没有10dBW(输入的正弦信号的实际功率为0.5W=-3dBW),因此虽然信噪比不变,但实际上噪声功率增大了,我们可以看到var(z)=0.1。
    格式三:awgn(xin,snr,‘measured’)
    这种格式是根据输入信号的实际功率和信噪比来计算所加噪声的功率的,仿真代码:

    clear all;
    close all;
    clc;
    
    t=0:0.001:10;
    x=sin(2*pi*t);
    snr=20;
    y=awgn(x, snr,'measured');
    subplot(2,1,1);plot(t,x);title('正弦信号x')
    subplot(2,1,2);plot(t,y);title('叠加了高斯白噪声后的正弦信号')
    
    z=y-x;
    var(z)
    
    

    仿真结果如下:
    在这里插入图片描述从上述仿真结果可以看出,添加噪声后的失真都比上述两种方式小,这是因为加噪时时是按照实际的信号功率添加的,添加的噪声功率为0.005W,从运算出来的var(z)结果也能看出来。
    在这里插入图片描述

    3.2 方法二:randn函数

    除了采用awgn函数,我们也可以采用randn函数来产生加性高斯白噪声。
    这里只给出其中一种调用格式:randn(n)
    它返回一个n行n列的随机矩阵,其中每一行每一列都服从均值为0,方差为1的标准正态分布。
    下面给出一个调用randn函数来实现信号加噪的仿真代码:

    clear all;
    close all;
    clc;
    t=0:0.001:10;
    x=sin(2*pi*t);
    px=norm(x).^2/length(x);      %计算信号x的功率
    snr=20;                       %信噪比,dB形式
    pn=px./(10.^(snr./10));       %根据snr计算噪声功率
    n=sqrt(pn)*randn(1,length(x));%根据噪声功率产生相应的高斯白噪声序列
    y=x+n;                  %在信号上叠加高斯白噪声
    subplot(2,1,1);plot(t,x);title('正弦信号x')
    subplot(2,1,2);plot(t,y);title('叠加了高斯白噪声后的正弦信号')
    
    var(n)
    

    程序说明:norm(x)默认情况下为norm(x,2)表示计算x的2范数:
    在这里插入图片描述
    所以计算信号功率为:px=norm(x).^2/length(x);
    仿真结果如下:
    在这里插入图片描述
    从仿真结果可以看出,通过randn函数达到了和awgn(xin,snr,‘measured’)调用一样的效果,从var(z)=0.005,也说明了这个问题。

    4 AWGN信道系统仿真

    章节3只是简单的介绍了如何对一个输入信号添加高斯白噪声,接下来,我们以一个简化的通信系统为例,给出信号通过AWGN信道之后的误码率和误比特率的情况。
    matlab仿真代码如下:

    clear all;
    close all;
    clc;
    nSamp = 8;
    numSymb = 200000;
    M =4;
    SNR = -3:1:3;
    grayencod = [0 1 3 2];
    BER = zeros(1,length(SNR));
    SER = zeros(1,length(SNR));
    msg_demod  =  zeros(1,numSymb);
    for ii=1:length(SNR)
        msg = randsrc(1,numSymb,[0:3]); % 原始信息比特
        msg_gr = grayencod(msg+1);  
        msg_tx = pskmod(msg_gr,M);
        msg_tx = rectpulse(msg_tx,nSamp);
        msg_rx = awgn(msg_tx,SNR(ii),'measured');
        msg_rx_down = intdump(msg_rx,nSamp);
        msg_gr_demod = pskdemod(msg_rx_down,M); % 解调出来的信息比特
        %格雷码逆映射
        for jj=1:length(msg_gr_demod)
            if(msg_gr_demod(jj)==0)
                msg_demod(jj) = 0;
            elseif(msg_gr_demod(jj)==1)
                msg_demod(jj) = 1;
            elseif(msg_gr_demod(jj)==3)
                msg_demod(jj) = 2;
            else
                msg_demod(jj) = 3;
            end
        end
        [errorBit, BER(ii)] = biterr(msg,msg_demod,log2(M));
        [errorSym, SER(ii)] = symerr(msg,msg_demod);
    end
    
    scatterplot(msg_tx(1:100));
    title('发射信号星座图点');
    xlabel('同相分量');
    ylabel('正交分量');
    
    scatterplot(msg_rx(1:100));
    title('接收信号星座图点');
    xlabel('同相分量');
    ylabel('正交分量');
    
    figure
    semilogy(SNR,BER,'-bo',SNR,SER,'-r*');
    legend('BER','SER');
    title('QPSK在AWGN信息下的性能');
    xlabel('信噪比(dB)');
    ylabel('误符号率和误比特率');
    

    仿真结果如下:
    在这里插入图片描述从仿真结果可以看出,经过高斯白噪声信道后,在SNR较低的情况下,在接收端可能会出现错误判决。

    5 总结

    以上就是今天要讲的内容,本文介绍了通信系统仿真中常见的加性高斯白噪声的生成以及对接收端的性能影响。接下来会讲讲有关瑞利时变多径衰落信道的内容,等更新啦~~

    展开全文
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    0.前言:

             电磁波信号在传输过程中,会受到各种干扰,这些干扰统称为噪声。根据信道中噪声的特点,信道可分为加性高斯白噪声信道(AWGN)多径瑞利退化信道多径莱斯退化信道

    (1)瑞利衰落分布:

              在移动无线信道中,瑞利分布是最常见的描述平坦衰落信号接收包络或独立多径分量接收包络统计时变特性的一种分布类型。两个正交高斯噪声信号之和的包络服从瑞利分布。

    (2)莱斯衰落分布:

             主要的信号到达时附有许多弱多径信号,从而形成莱斯分布。当主信号减弱时,混合信号近似于一个具有瑞利的噪声信号。因此,当主要分量减弱时,莱斯分布就变为瑞利分布。

    (3)Simulink关于高斯白噪声信道(AWGN)、多径瑞利退化信道、多径莱斯退化信道、MIMO信道等如下图所示。

     

    1. 加性高斯白噪声信道(AWGN)

         加性高斯白噪声是最简单的一种噪声,表现为信号围绕平均值的一种随机波动。它的均值为0,方差表现为噪声功率的大小。

    (1)Eb/No(dB): AWGN模块的信噪比,单位dB

    (2)Es/No(dB): AWGN模块的信噪比,单位dB

    (3)Input signal power:模块输入信号的平均功率,单位W

    (4)Symbol period(s): 模块每个输入符号的周期,单位s

    2.多径瑞利退化信道:

        瑞利退化是移动通信中一种重要的退化信道类型,很大程度影响移动通信的质量。

        在移动通信中,发射端和接收端都在不停的运动,这种相对运动会产生多普勒频移。多普勒频移与移动速度和方向有关。

        多径瑞利退化信道模块实现基带信号多径瑞利退化信道的仿真,对移动无线通信有重要意义。

    (1)Maximum Doppler shift(HZ): 模块的最大多普勒频移,单位Hz

    (2)Doppler spectrum type:多普勒频移类型

    (3)Discrete path Delay vector(s): 模块输入信号各路径的时延。

    (4)Average path gain Vector(dB): 模块输入信号各路径的增益。

     

    3. 多径莱斯退化信道

    主要的信号到达时附有许多弱多径信号,从而形成莱斯分布。当主信号减弱时,混合信号近似于一个具有瑞利的噪声信号。因此,当主要分量减弱时,莱斯分布就变为瑞利分布。

        多径莱斯退化信道模块的输入为标量或帧格式的复信号。

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