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  • 匹配滤波器时域下FPGA实现,Xilinx ISE环境,长度是750个采样点,用了三个乘法器,两个async fifo做乒乓结构。代码问题也比较多,可以提供思路抛砖引玉
  • 匹配滤波器的特点是结合了过采样与互相关正交算法,将它应用在LFM信号的可见光定位中,可以有效地提高信号传输的距离。基于现场可编程门阵列器件完成了LFM时域匹配滤波器的逻辑设计与集成。在长距离可见光通信的同步...
  • LFM信号及回波生成,时域及频谱分析,模糊度函数分析,时频分析,匹配滤波器能量检测、循环相关检测、及fmusic参数估计
  • 频域法激励源是标准信号发生器,输出从直流至高频稳幅信号,根据被测设备频率响应,定义在阻抗匹配情况下,高频幅度比低频平坦部分幅度降低至0.7倍(-3dB)时频率为截止频率,亦即有效带宽。时域激励源是...
  • 频域法激励源是标准信号发生器,输出从直流至高频稳幅信号,根据被测设备频率响应,定义在阻抗匹配情况下,高频幅度比低频平坦部分幅度降低至0.7倍(-3dB)时频率为截止频率,亦即有效带宽。时域激励源是...
  • 析都是基于滤波器而进行的而数字滤波器是通过数值运算实现滤波具有处理 精度高稳定灵活不存在阻抗匹配问题可以实现模拟滤波器无法实现的特 殊滤波功能数字滤波器根据其冲激响应函数的时域特性可分为两种即无限 ...
  • 实现IIR滤波器的阶次较低,所用的存储单元较少,效率高,精度高,而且能够保留一些模拟滤波器的优良特性,因此应用很广。Matlab软件以矩阵运算为基础,把计算、可视化及程序设计有机融合到交互式工作环境中,并且为...
  • 析都是基于滤波器而进行的而数字滤波器是通过数值运算实现滤波具有处理 精度高稳定灵活不存在阻抗匹配问题可以实现模拟滤波器无法实现的特 殊滤波功能数字滤波器根据其冲激响应函数的时域特性可分为两种即无限 ...
  • 摘 要 在现代通信系统中由于信号中经常混有...数字滤波器根据其冲激响应函数的时域特性 可分为两种 即无限 长冲激响应 (IIR) 数字滤波器和有限长冲激响应 (FIR) 数字滤波器实现 IIR滤波 器的阶次较低所用的存储单元较少
  • 解释反转:根据匹配滤波器理论,系统传递函数是原数据反转移位 3匹配滤波器和相关积分器区别 简单来讲,匹配滤波利用频域相乘时域卷积来得到(同步时能得到最大结果)这一结果,相关积分是按位相乘然后积分相关来...

    ![在这里插入图片描述]低通匹配滤波器低通匹配滤波器捕获模型

    1.匹配滤波器

    在这里插入图片描述
    频域条件
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述h1由s1反转移位得到

    2捕获

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    解释反转:根据匹配滤波器理论,系统传递函数是原数据的反转移位
    匹配滤波器是在时域固定本地码的相位进行 搜索接收码的相位单元. 若要在一个伪码周期内同 时搜索所有的码相位单元,就需要循环移动本地伪 码相位与接收码进行相关,当本地码与接收到的伪 码相位完全一致时产生最大相关峰值

    3匹配滤波器和相关积分器区别

    简单来讲,匹配滤波利用频域相乘时域卷积来得到(同步时能得到最大结果)这一结果,相关积分是按位相乘然后积分相关来得到(同步时能得到最大结果)这一结果。
    捕获时间,,,相关积分,每个码相位时间NTc,最少搜索1个码相位,最对2N个码相位(每次步进半个码片),平均时间0.5*(1+2N)*NTc=0.5N^2Tc
    在这里插入图方法片描述 匹配滤波器

    相关积分
    相关积分器
    匹配滤波器时,滤波器系数被固定,每步进一个相位,消耗的时间仅仅为一个码元的宽
    度Tc。这主要是由于,接收的信号依次经过延迟线而被存储,匹配滤波器的系数
    并未改变,步进一个码相位后,新的匹配滤波器的输出紧跟着被更新。
    总时间2NTc.

    展开全文
  • 匹配滤波接收

    2021-01-01 14:27:32
    错误概率最小作为最佳接收准则,输出信号噪声比最大,并且将令输出信噪比最大线性滤波器称为匹配滤波器时域法和频域法联系 9.8.8 上 9.8.12下。 例子 编程思路:回波信号 FFT 代入匹配传递...

    多看教材,博客只能随便看看     《通信原理》7th

    压缩脉冲快速入门: https://wenku.baidu.com/view/c35fff77daef5ef7bb0d3c95.html

    错误概率最小作为最佳接收的准则,输出信号噪声比最大,并且将令输出信噪比最大的线性滤波器称为匹配滤波器。

     

       时域法和频域法的联系 9.8.8 上 9.8.12下。

      

    例子

      

    编程思路:回波信号 FFT 代入匹配的传递函数H,或冲击响应,再计算。

    发射信号fft(频谱特性)——>时域翻转+共轭后即为滤波器系数——>ifft得h(t)

    回波信号fft——>ifft

    注意的一点   其余置零

    对比    相关滤波器得包络,匹配滤波器得波形

    压缩增益的计算

    使用线性调频波进行脉冲压缩的例子。S(t)=A*rect(t/г)*exp{j*2*pi(f0+mu*t^2/2)}。

    时间带宽积

    噪声功率谱密度为N0/2 ,匹配滤波器带宽为B,匹配滤波器带宽内噪声功率Ni=2*N0/2 *B。

    设脉冲能量为E,在脉冲持续时间τ,平均功率Si=E/τ 匹配滤波器输入信噪比 (SNR)i=E/(N0Bτ)

    匹配滤波器输出信噪比(SNR)o=E/(N0/2) 输出信噪比与输入信噪比比值2Bτ ,Bτ为时间-带宽积 ,为匹配滤波器增益。

    一个带宽500KHZ 脉宽1ms的线性调频信号

    脉宽г=10us ,带宽B=50MHz 线性调频系数 mu = 2. * pi * B /г;

    时带积time_B_product = B * г;

    采样点数 npoints = 5 * B * г + 1; //?

    时间 delt = linspace(-T/2., T/2., npoints); %

    线性调频信号 实部 Ichannal = cos(2*pi*mu .* delt.^2 / 2.); % Real part
    虚部Qchannal = sin(2*pi*mu .* delt.^2 / 2.); % Imaginary Part
    复信号 LFM = Ichannal + sqrt(-1) .* Qchannal; % complex signal

    imageimage

    线性调频信号的频谱

    image

    未进行脉冲压缩的雷达距离分辨力ΔR=(cτ)/2=c/(2B)。这种体制的雷达要提高距离分辨率必须减小脉冲宽度,脉宽减少会降低平均发射功率,使用线性调频信号进行脉冲压缩可以实现提高距离分辨率而保持平均发射功率。脉冲压缩后的距离分辨力ΔR=(cτ’)/2<<(cτ)/2。

    脉冲压缩的原理就是使用一个发射信号与接收回波进行相关,可以较宽的回波信号“压缩”成很窄的信号。压缩后的脉冲宽度决定了可以分辨的最小距离。例如两个目标的回波信号重叠在一起,在回波信号中无法直接分辨出两个目标的位置,如下图

    image

    使用脉冲压缩后的结果

    image

    OPTIMISM, PASSION & HARDWORK

    Tips

    并不是只有LFM适合脉冲压缩

      

     Marine sediment Characterization through EchoSounder measurement Analysis

    close all;
    clear all;
    % ========== 线性调频信号数字化正交解调 ========================
        % ========= 产生线性调频信号 ===================
    t=10e-6;                       % 信号的时间长度, 单位s
    fs=30e6;                        % 采样频率,单位Hz
    ts=1/fs;
    fc=5e6;                         % 线性调频信号的起始频率
    f0=7.5e6;                        % 本振信号的中心频率
    B=5e6;                          % 调频带宽
    ft=0:1/fs:t-1/fs;               % 时间序列步长
    N=length(ft);
    k=B/fs*2*pi/max(ft);          % modulate 函数产生
    y=modulate(ft,fc,fs,'fm',k);
    
    %k=B/t;                         % 直接公式产生
    %y=cos(2*pi*(f0*ft+k*ft.^2/2));
    y_fft_result=fft(y);
    figure,subplot(2,1,1),plot(ft,y),xlabel('t(单位:秒)'),ylabel('y(单位:伏)'),title('线性调频信号y(t)');
    subplot(2,1,2),plot((0:fs/N:fs/2-fs/N),10*log(abs(y_fft_result(1:N/2)))),xlabel('频率f(单位:Hz)'),title('线性调频信号y(t)的频谱');
        
        % ========= 正交解调 ============================
    n=0:N-1;
    local_oscillator_i=cos(n*f0/fs*2*pi);       % i 路本振
    local_oscillator_q=sin(n*f0/fs*2*pi);       % q 路本振
    fbb_i=local_oscillator_i.*y;                % i 路解调
    fbb_q=local_oscillator_q.*y;                % q 路解调
    window=chebwin(51,40);                      % 设计50阶cheby窗的滤波器
    [b,a]=fir1(50,2*B/fs,window);
    
    fbb_i=[fbb_i,zeros(1,25)];       
    % fir 滤波器有25个采样周期延迟,为保证所有信息全部通过滤波器,故补充25个0
    fbb_q=[fbb_q,zeros(1,25)];
    
    fbb_i=filter(b,a,fbb_i);                    % 低通滤波
    fbb_q=filter(b,a,fbb_q);
    
    fbb_i=fbb_i(26:end);
    fbb_q=fbb_q(26:end);
    
    figure,subplot(2,1,1),plot(ft,fbb_i),xlabel('t(单位:秒)'),title('解调后的I路信号');
    subplot(2,1,2),plot(ft,fbb_q),xlabel('t(单位:秒)'),title('解调后的Q路信号');
    
    fbb=fbb_i+j*fbb_q;
    fbb_fft_result=fft(fbb);
    figure,plot((0:fs/N:fs/2-fs/N),10*log(abs(fbb_fft_result(1:N/2)))),xlabel('频率f(单位:Hz)'),title('解调后信号的频谱');
    
    
    %%%%%%%%%%% =========== 产生理想线性调频脉冲压缩系数 ==========================
    
    M=4096;
    D=B*t;
    match_filter=ts*fliplr(conj(fbb))*sqrt(D)*2/t;%------------------------1
    %加窗处理
    w=hamming(300);
    w=w';
    w_match_filter=match_filter.*w;%------------------------2
    w_match_filter_fft=fft(w_match_filter,M);%------------------------3
    %未加窗处理
    
    match_filter_fft=fft(match_filter,M);
    
    figure,subplot(2,1,1),plot(real(match_filter_fft)),title('脉冲压缩系数(实部)');
    subplot(2,1,2),plot(imag(match_filter_fft)),title('脉冲压缩系数(虚部)');
    
    figure,subplot(2,1,1);plot(10*log(abs(match_filter_fft)));subplot(2,1,2);plot(match_filter);
    
    
    % ================== 产生理想回波信号 ========================
    
    t1=100e-6;
    % signal=[zeros(1,(t1-2*t)/ts),y,zeros(1,t/ts)];      % 在13.5km处产生一个点目标
    % signal=[zeros(1,(t1-4*t)/ts),y,zeros(1,t/ts),y,zeros(1,t/ts)];      % 产生2个独立点目标
    % signal=[zeros(1,(t1-3*t)/ts),y,y,zeros(1,t/ts)];      % 产生2个相邻点目标
    
    
    
    signal1=[zeros(1,(t1-2*t)/ts),y,zeros(1,t/ts)];      % 产生2个重叠点目标
    signal2=[zeros(1,(t1-2.2*t)/ts),y,zeros(1,1.2*t/ts)];      % 产生2个重叠点目标
    signal=signal1+signal2;
    n=1:1:length(signal);%4000;
    figure,subplot(2,1,1),plot(n,signal1,n,signal2);
    subplot(2,1,2),plot(signal),title('发射的LFM信号');
    
    n=0:t1/ts-1;
    
    
    local_oscillator_i=cos(n*f0/fs*2*pi);       % i 路本振
    local_oscillator_q=sin(n*f0/fs*2*pi);       % q 路本振
    fbb_i=local_oscillator_i.*signal;                % i 路解调
    fbb_q=local_oscillator_q.*signal;                % q 路解调
    window=chebwin(51,40);                      % 设计50阶cheby窗的滤波器
    [b,a]=fir1(50,2*B/fs,window);
    
    fbb_i=[fbb_i,zeros(1,25)];                  % fir 滤波器有25个采样周期延迟,为保证所有信息全部通过滤波器,故补充25个0
    fbb_q=[fbb_q,zeros(1,25)];
    
    fbb_i=filter(b,a,fbb_i);                    % 低通滤波
    fbb_q=filter(b,a,fbb_q);
    
    fbb_i=fbb_i(26:end);
    fbb_q=fbb_q(26:end);
    
    signal=fbb_i+j*fbb_q;
    
    figure,subplot(2,1,1),plot(real(signal)),title('接收的LFM信号(实部)-I');
    subplot(2,1,2),plot(imag(signal)),title('接收的LFM信号(虚部)-Q');
    
    figure,plot(10*log(abs(signal))),title('接收信号幅度');
    
    % ====================== 脉冲压缩处理 =====================
    
    %没加窗处理
    signal_fft=fft(signal,M);%------------------------4
    pc_result_fft=signal_fft.*match_filter_fft;%------------------------5
    pc_result=ifft(pc_result_fft,M);
    
    
    %加窗处理
    w_pc_result_fft=signal_fft.*w_match_filter_fft;
    w_pc_result=ifft(w_pc_result_fft,M);
    
    
    
    figure,subplot(2,1,1),plot(real(pc_result)),title('脉压后I路信号(实部)');
    subplot(2,1,2),plot(imag(pc_result)),title('脉压后Q路信号(虚部)');
    n=1:M;
    figure,plot(n,10*log(abs(pc_result)),'r',n,10*log(abs(w_pc_result)),'b'),title('脉冲压缩后结果');
    
    figure,plot(n,10*log(abs(w_pc_result)),'b'),title('脉冲压缩后结果');
    

     

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  • 针对雷达发射LFM信号设计匹配滤波器,则滤波器冲激响应为: 时域中,回波信号与滤波器冲激响应做卷积处理,频域中,信号傅里叶变换与滤波器传递函数相乘。 以切比雪夫加权(-60dB)两个未分辨目标散射体回波...

    针对雷达发射的LFM信号设计匹配滤波器,则滤波器冲激响应为:
    在这里插入图片描述
    时域中,回波信号与滤波器冲激响应做卷积处理,频域中,信号傅里叶变换与滤波器传递函数相乘。

    在这里插入图片描述
    以切比雪夫加权(-60dB)的两个未分辨目标散射体的回波信号为例:
    在这里插入图片描述
    一般,LFM信号未加窗时脉压结果峰值副瓣比约为-13.4dB,不能满足雷达应用需求。

    下面用旁瓣为-60dB的切比雪夫窗加权的脉冲压缩后回波信号的结果:
    在这里插入图片描述
    以加凯塞窗的两个未分辨目标散射体的回波信号为例:
    在这里插入图片描述
    下面是用凯塞窗加权的脉冲压缩后两个目标回波信号的结果:
    在这里插入图片描述

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  • 为什么要对基带信号成型滤波 (1)频谱压缩,限制信号带宽。在数字通信中基带信号是矩形脉冲,突变上升沿...信号带限就会引入码间串扰(时域的离散化对应频域周期化),会导致接收信号波形失真。但一般情况下,只需

    为什么要对基带信号成型滤波

    (1)频谱压缩,限制信号带宽。在数字通信中基带信号是矩形脉冲,突变的上升沿和下降沿包含高频分量丰富,其频谱范围普遍比较宽(频谱是一个Sa函数)。为了有效利用信道,在信号传输之前,需要对信号进行频谱压缩。使其在消除码间串扰和达到最佳检测的前提下,大大提高频带利用率。信号带宽匹配信道带宽。
    (2)改变传输信号的成形波形,可以减小抽样定时脉冲误差所带来的影响,即降低了码间干扰(ISI)。信号带限就会引入码间串扰(时域的离散化对应频域的周期化),会导致接收信号波形失真。但一般情况下,只需要在特定时刻的信号抽样值无失真,并不需要整个信号波形都无失真,而升余弦滤波器刚好就能对基带信号频谱进行带限,并且不影响信号在特定时刻的抽值。

    成型滤波器仿真参数设定

    函数:[yf,tf]=rcosine(Fd,Fs,‘fir/sqrt’,R,Delay)
    Fd (Hz):码元速率
    Fs (Hz):滤波器的采样频率 Fs/Fd 必须是一个正整数
    滤波器的设计与RB无关,我们要保证的是Fs/Fd=常数,Fs/Fd就是上采样率。其值为一个码元的采样点数。
    TYPE_FLAG:指定滤波器的选型或者设计 fir/sqrt 根升余弦
    R :roll-off factor 滚降系数 ,它决定着H(f)的形状。滚降系数R的取值对系统性能有着重要影响,R通常在[0,1]之间取值。
    当R较大时,时域波形的衰减较快,振荡起伏小,这有利于减小码间干扰(带宽越大,误码率越小)和定时误差(R较大时,振荡起伏小)的影响,但系统占用频带带宽较宽,减小了频带利用率,且对后续模拟器件的要求越高,如D/A转换后的低通滤波器、接收端A/I)转换前的抗混叠滤波器,要求其在较宽的带宽范围保持幅度一致和线性相位是非常困难的。
    但是若R太小,也存在两个问题,第一是波形的振荡起伏很大,在过零点时,波形的坡度比较陡。由于接收端定时恢复单元给出的采样时刻存在误差,而且一点误差就会造成很大的码间干扰。第二是R太小时,波形的拖尾比较长,在数字信号处理进行截断时,若滤波器的长度不够则信号的能量有较大的损失。这两方面的因素都会恶化系统的信噪比(SNR),对系统的误比特率性能会造成很大的影响。
    所以R的取值不能太大,也不能太小,要根据实际工程运用找出最佳的滚降系数。
    delay :delay决定了滤波器的群时延,时延的长度和滤波器的阶数有关,为滤波器阶数的一半,群时延的这部分数据需要舍弃掉。对于线性滤波器而言,群时延也是滤波器输入信号到脉冲响应峰值的时间延迟。根据滤波器的阶数公式N=delay*(Fs/Fd)*2+1。若delay的值越大,则滤波器的阶数越高,基带成型滤波后的信号越光滑。

    源代码

    %%%%%%%%%%%%%%%%%% 成型滤波与匹配滤波 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    %%%% 步骤
    % 1、产生基带信号-1 1                2、生成成型滤波器
    % 3、对基带信号成型,画出信号波形     4、成型滤波后的信号进行BPSK调制
    % 5、相干解调              6、解调后的信号进行低通滤波、成型滤波、抽样判决
    clc;clear all;close all;
    %%%%%%%%%%%% 参数设置 %%%%%%%%%%%%%%%%%
    n=25e4;          %总的采样点数
    count=25000;     %一个码元采样点个数
    N=n/count;	     %产生10个码元
    Fs = 15e7;      % 采样频率 150 MHz  单位时间采集了多少个点
    ts=1/Fs;        %每个采样点间隔的时间
    fc=14e6;              % 载波频率
    %%%  码元速率和带宽的关系
    %奈奎斯特定理:对于一个信道带宽为 W Hz(要求3kHz)的理想低通信道,其最大码元速率为RB(max)=2W
    % RB=6000;        %码元速率 RB=1/Ts  单位时间传送码元的数目  
    %%%  码元速率和采样率的关系    fs/RB=一个码元的采样点数
    Ts=ts*count;   %码元周期
    RB=1/Ts
    t1=[0:ts:Ts*N-ts];   %总的持续时间
    t2=Ts:Ts:N*Ts;  %码元持续时间
    
    %%%%%%%%%%%%%%%%%% 产生基带信号 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    x=randi([0 1],1,N)*2-1;   % 产生双极性序列 1 -1 
    figure(1);   
    subplot(211);stem(x);title('基带信号时域波形');
    xlabel('时间t/s');ylabel('幅值');
    
    %%% 插值后信号   将x的值插入到xt中,每count个插一个
    for k=1:n	 
        xt(k)=x(((k-1)-mod((k-1),count))/count+1); 
    end;       
    subplot(212);plot(t1,xt);title('内插后的信号');ylim([-1.2 1.2]);
    xlabel('时间t/s');ylabel('幅值');
    
    %%%%%%%%%%%%%%%%%% 成型滤波的设计 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    %%% 函数 h = rcosdesign(beta,span,sps,shape)
    %%% beta: 滚降系数,取值0~1之间,决定频宽和陡峭程度。取值一般大于0.2%%% span: 表示截断的符号范围。span的意思是对滤波器取了几个Ts的长度。
    %         实际升余弦滤波器拖尾无限长, 而MATLAB无线长时数据量很多,而且拖尾远处的值均接近于0,故截取一定长度,span表示能够影响的数据长度。
    %         rcosdesign(beta,128,4),拖尾影响的数据长度为128位,即左右各64位,每个码元的采样点数为4,再加上本位数据,所以一共有128*4+1个点数
    %%% sps:  每个码元(Ts)采了几个点,fs/RB=count,表示每个码元的采样点数
    %%% shape:可选参数。可加上’normal’或’sqrt’。当选择’sqrt’时,返回一个平方根升余弦滤波器。
    yf=rcosdesign(0.5,2,count,'normal');  % normal 接收端不需要成型
    
    figure(2);
    t0=0:1/Fs:1/Fs*(length(yf)-1);
    subplot(211);plot(t0,yf); grid;title('根升余弦滤波器时域波形');
    xlabel('时间t/s');ylabel('幅值');
    YF=fftshift(fft(yf));   
    L=length(yf);
    P=2*abs(YF)/L;
    f=(0:L-1)*Fs/L-Fs/2;
    subplot(212);plot(f,P);title('根升余弦滤波器频域波形');
    xlabel('频率f/Hz');ylabel('幅度');
    
    %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 基带信号成型滤波 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    %%%  filter滤波函数
    %%%1个参数:设置好的滤波器  第3个参数:需要滤波的信号
    % % y = filter(b,a,X) 滤除向量X中的数据,其中b是分子系数向量,a是分母系数向量。
    % % 如果a(1)不等于1的话,则就利用a(1)标准化滤波器系数,可以利用多项式除法使分母变为1% % 如果 a(1) 等于0,滤波器返回错误值。
    figure(3);  
    y1=filter(yf,1,xt);            % 基带信号成型滤波
    subplot(211);plot(t1,y1);title('基带信号成型滤波输出时域波形');
    xlabel('时间t/s');ylabel('幅值');
    L=length(y1);
    Y1=fftshift(fft(y1));
    P1=2*abs(Y1)/L;%幅度谱  
    f=(0:L-1)*Fs/L-Fs/2;
    subplot(212);plot(f,P1);
    xlabel('频率f/Hz');title('基带信号成型滤波输出信号频域波形');
    
    
    %%%%%%%%%%% 3、对成型滤波的基带信号进行BPSK信号调制  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    fc=14e6;              % 载波频率
    y_carry =cos(2*pi*fc*t1); %载波信号
    y_bpsk=y_carry.*y1; %调制
    
    figure(4)
    subplot(211);plot(t1,y_bpsk,'r'); 
    xlabel('时间t/s');ylabel('幅值');title('BPSK调制信号时域波形');
    fprintf('y_bpsk的信号长度为%g\n',length(y_bpsk));
    Y_BPSK=fftshift(fft(y_bpsk,L));
    P_BPSK=2*abs(Y_BPSK)/L;%幅度谱  
    f=(0:L-1)*Fs/L-Fs/2;
    subplot(212);plot(f,P_BPSK);
    xlabel('频率f/Hz');ylabel('幅值');title('BPSK调制信号频域波形');
    
    %%%%%%%%%%%% 4、BPSK信号解调  %%%%%%%%%%%%%%%%%%%
    y1_bpsk=y_carry.*y_bpsk;  %相干解调
    
    figure(5)
    subplot(211)
    plot(t1,y1_bpsk);  %绘制对应的bpsk信号
    xlabel('时间t/s');ylabel('幅值');title('解调信号时域波形');      
    Y=fftshift(fft(y1_bpsk));
    L=length(Y);
    P=2*abs(Y)/L;
    f=Fs/L*(0:L-1)-Fs/2;  %方便观察负频率的频谱
    subplot(212)
    plot(f,P);title('解调信号频域波形');xlabel('频率f/Hz');ylabel('幅值');
    
    
    %%%%%%%%%%%%%%% 5、解调后的信号进行低通滤波、成型滤波、抽样判决 %%%%%%%%%%%%%
    %%% 参数:采样频率fs=150MHz 载波频率fc=14MHz;
    %%% 参数由fdatool生成  
    h1=[0.000319656473223006,0.000580833691683277,0.00107067966494063,0.00179017321892406,0.00279034356885133,0.00411879717048576,0.00581507309206749,0.00790651116023363,0.0104033233599078,0.0132951239300011,0.0165483477047656,0.0201051159019495,0.0238833050984261,0.0277793360237013,0.0316719403523347,0.0354277722800664,0.0389084799958110,0.0419787538951837,0.0445135411229746,0.0464065407338191,0.0475764584211774,0.0479720972146712,0.0475764584211774,0.0464065407338191,0.0445135411229746,0.0419787538951837,0.0389084799958110,0.0354277722800664,0.0316719403523347,0.0277793360237013,0.0238833050984261,0.0201051159019495,0.0165483477047656,0.0132951239300011,0.0104033233599078,0.00790651116023363,0.00581507309206749,0.00411879717048576,0.00279034356885133,0.00179017321892406,0.00107067966494063,0.000580833691683277,0.000319656473223006];
    y2=filter(h1,1,y1_bpsk);        % 低通滤波 
    % y2=filter(yf,tf,y_end);  % 用与发送端相同的根升余弦匹配滤波 由于是升余弦 所以不需要
    figure(6)
    subplot(211);plot(t1,y2);
    xlabel('时间t/s');ylabel('幅值');title('低通滤波后的信号');
    Y2=fftshift(fft(y2));
    L=length(y2);
    P2=2*abs(Y2)/L;
    f=(0:L-1)*Fs/L-Fs/2;
    subplot(212);plot(f,P2);title('低通滤波后的信号频域波形');
    xlabel('频率f/Hz');ylabel('幅值');
    
    %%%% 抽样
    for i=1:N  %count(count=25000)个取均值,降低误差
        sum(i)=0;
        for j=1:count
            sum(i)=sum(i)+y2(count*(i-1)+j);
            sum(i)=sum(i)/count;
        end
    end
    yt=sum;
    
    for i=1:length(yt)   % 判决 
        if(yt(i)>0)
            yt(i)=1;
        else
            yt(i)=-1;
        end
    end
    
    yt=[yt(2:end) yt(1)];  %滤波器的延时,延时了一个码元元
       
    figure(7)
    subplot(211);stem(yt);title('最后输出的信号');xlabel('时间t/s');ylabel('幅值');
    subplot(212);stem(x);title('基带信号');xlabel('时间t/s');ylabel('幅值');
    
    
    %%%%%%%%%%%%%%% 误码数 %%%%%%%%%%%%%%
    error=0;
    for i=1:N
        if(x(i)~=yt(i))
            error=error+1;
        end
    end
    fprintf('误码数为%g\n',error);
    

    仿真结果

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    结论

    1、成型滤波的设计:滤波器的参数要根据系统参数来设定(码元速率、采样率)
    2、 对基带信号进行成型滤波时,首先要内插 ,目的在于使成型滤波基带信号平滑 , 插入0的个数取决于一个码元采集了多少个样点
    3、判断成型滤波器是否合适:滤波后信号是否平滑 基带信号的数据点是否在滤波后的波形上(见figure3)

    4、解调后判决时,为了降低误码率 采取的方式不是间隔多少个点采集一个点 而是将一个码元内所有的样点相加,然后取均值。
    原理:一个码元周期通常有许多个样点,如果平均一下,就能减小出错概率。引入一个积分器(匹配滤波)。
    在这里插入图片描述

    优点:误码率大大降低,提高了抗干扰能力。
    缺点:计算量增大,增大了硬件开销。

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匹配滤波器的时域