课程设计（论文）-基于MATLAB的FSK调制解调系统基带仿真.doc

基于matlab的fsk调制解调系统基带仿真 第18页 共18页基于matlab的fsk调制解调系统基带仿真学生姓名： 指导老师： 摘 要 本课程设计利用matlab集成环境下的m文件，编写程序来实现fsk的调制解调，并绘制出解调前后的时域和频域波形及叠加噪声时解调前后的时频波形，并观察解调前后频谱有何变化以加深对fsk信号解调原理的理解。对信号叠加噪声，并进行解调，绘制出解调前后信号的时频波形，改变噪声功率进行解调，根据运行结果和波形来分析该解调过程的正确性及信道对信号传输的影响。完成整个fsk的调制解调基带仿真过程。程序开发平台为matlab7.1，使用其自带的m文件实现，运行平台为windows 2000。关键词： fsk ；调制解调 ；matlab7.1；m文件1引言本课程设计是利用matlab集成环境下的m文件，编写程序来实现fsk的调制解调基带仿真，并绘制出解调前后的时域和频域波形及叠加噪声时解调前后的时频波形，根据运行结果和波形来分析该解调过程的正确性及信道对信号传输的影响1.1课程设计目的此次课程设计的目的是熟悉matlab中m文件的使用方法，编写m文件实现fsk的调制和解调，绘制出fsk信号解调前后在时域和频域中的波形，观察调解前后频谱的变化，再对信号进行噪声叠加后解调同样绘制解调前后的信号时频波形，最后改变噪声功率进行调解，分析噪声对信号传输造成的影响，加深对fsk信号解调原理的理解。1.2课程设计要求熟悉matlab中m文件的使用方法，并在掌握fsk调制解调原理的基础上，编写程序来实现fsk的调制解调基带仿真。在m文件环境下运行程序绘制出fsk信号解调前后在时域和频域中的波形，观察波形在解调前后的变化，对其作出解释，同时对信号加入噪声后解调，得到解调后的时频波形，分析噪声对信号传输造成的影响解释所得到的结果。1.3课程设计步骤本课程设计采用m文件编写的方法实现二进制的fsk的调制与解调的基带仿真，然后在信号中叠加高斯白噪声。一，调用dmode函数实现fsk的调制，并绘制出fsk信号调制前后在时域和频域中的波形，两者比较。二，调用ddemod函数解调，绘制出fsk信号解调前后在时域和频域中的波形，两者比较。三，调用awgn函数在信号中叠加不同信噪比的噪声，绘制在各种噪声下的时域频域图，最后分析结果。1.4设计平台简介matlab是美国 mathworks公司开发的用于概念设计,算法开发,建模仿真,实时实现的理想的集成环境。是目前最好的科学计算类软件。 作为和mathematica、maple并列的三大数学软件。其强项就是其强大的矩阵计算以及仿真能力。matlab的由来就是matrix + laboratory = matlab，这个软件在国内也被称作矩阵实验室。matlab提供了自己的编译器：全面兼容c+以及fortran两大语言。matlab 7.1于2005.9最新发布-完整版,提供了matlab，simulink的升级以及其他最新的75个模块的升级。7.1版本提高了产品质量，同时也提供了新的用于数据分析、大规模建模、固定点开发、编码等。所以matlab是工程师，科研工作者手上最好的语言，最好的工具和环境。设计原理2.1 fsk基本原理 频移键控是利用载波的频率变化来传递数字信息。在2fsk中载波的频率随二进制基带信号在f1和f2两个频率点间变化。故其表达式为e2fsk(t)=acos(1t+n) 发送“1”时；e2fsk(t)=acos(2t+n) 发送“0”时。一个2fsk可以看成两个不同载频的2ask信号的叠加。因此2fsk信号时域表达式又可以写成e2fsk(t)= ang(t-nts)cos(1t+n)+ng(t-nts)cos(2+n) (2-1)式中：g(t)为单个矩形脉冲，脉宽为ts；an=1时，概率为p; an=0时，概率为1-p;n是an的反码，若an=1，则n=0；若若an=0，则n=1，于是n =1时，概率为1-p; n =0时，概率为p;n和n分别是第n个信号码元（1或0）的初始相位。在移频键控中n和n不携带信息，通常和令n和n为零。因此2fsk信号表达式可简化为:e2fsk(t)=s1(t)cos1t+ s2(t)cos2t (2-2)s1(t)= ang(t-nts) (2-3)s2(t)= ng(t-nts)(2-4)2.2 fsk调制原理在二进制频移键控中，幅度恒定不变的载波信号的频率随着输入码流的变化而切换（称为高音和低音，代表二进制的1 和0）。产生fsk 信号最简单的方法是根据输入的数据比特是还是，在两个独立的振荡器中切换。采用这种方法产生的波形在切换的时刻相位是不连续的，因此这种fsk 信号称为不连续fsk 信号。）其实现如图一 所示：振荡器fh振荡器fl放大输出输入 图2-1 非连续相位fsk 的调制方式2.3 fsk解调原理对于fsk 信号的解调方式很多：相干解调、滤波非相干解调、正交相乘非相干解调。而fsk 的非相干解调一般采用滤波非相干解调，解调原理是将2fsk信号分为上下两路2ask信号分别进行解调，然后判决，这里的抽样判决是直接比较两路信号抽样值的大小，可以不专门设置门限。判决则应与调制规则相呼应，调制时若规定“1”符号为对应载波频率f1,则接受时上支路的样值大小，应判为“1”反之则判为“0”。带通滤波fh带通滤波fl包络检波包络检波判决fsk图2-2 2fsk信号非相干解调原理图3仿真实现过程3.1 fsk信号的产生产生二进制随机序列作为fsk的输入信号在matlab产生随机信号的方法为x=randint(1,50); m=1:length(x); stairs(m,x); %绘制离散序列x title(基带信号波形) axis(1,length(x),-1,1.5)调用dmodce函数实现fsk的调制：fd = 10; %基带信号速率 fs =100; %采样频率 m=2; %表示m-fsk中m的取值basefsk=dmodce(x,fd,fs,fsk,m,tone); (3-1)其中basefsk为已调信号；x为调制信号；fs=100 系统采样频率；fd=10码元速率。其产生的二进制随机数字序列和调制信号的频谱图如图3-1与图3-2所示图3-1 输入的二进制随即序列对该信号进行调制后对其进行频谱分析其调制信号的频谱波形如图3-2所示进行频谱分析用fft()函数其方法为； n=0:length(basefsk)-1; y=fft(basefsk,length(basefsk); magy=abs(y); f=n*fs/length(basefsk); plot(f,magy); xlabel(频率/hz);ylabel(振幅);title(调制后的频谱图);grid on; 图3-2调制后的频谱图通过调制，从所得的图形可知输入的二进制随机信号没受到噪声干扰的时候是很规则的信号。3.2 fsk的解调在matlab中对fsk调制信号进行解调所用到的函数是ddemodce 其方法为demod_basefsk=ddemodce(basefsk,fd,fs,fsk,m,tone);经过对已调的fsk调制信号利用以上方法进行解调后，对比原数字信号对其进行时域对比和频域对比可找出二者的差别。其分析结果可以从图3-4看出。图3-4 解调前后的信号的时域与频域比较图从图3-4来看，经过解调后，在没有噪声的干扰下，解调出来的信号在时域和频域上和原信号十分吻合，基本没有误差。3.3 叠加噪声的fsk解调在信号中如果存在了不需要的电信号，我们称之为噪声。而在通信系统中，我们一般需要处理的是高斯白噪声。一般在物理上把它翻译成白噪声（white noise）。调用awgn函数来实现给fsk信号的噪声叠加： basefsk_noise1=awgn(basefsk,snr1); (3-2)basefsk_noise1为加了噪声后的信号， basefsk为需要叠加噪声的信号。调用前面已经产生的调制信号，我们设定噪声比分别为snr1=-10,snr2=1,snr3=15，通过对以上加入噪声后的已调信号进行解调再与原二进制随机序列的比较。对比其时域和频域的波形可以得到解调的效果。其对比波形如图3-5，图3-6，图3-7所示。图3-5 原始信号与snr=-10的解调调信号比较从图3-5可知，加入噪声之后的解调信号与原信号有明显的区别，其频域波形的波动明显增大，信号的失真情况很明显，但对信号的波动没有很大的改变。由此说明，叠加噪声之后信号传输效果会受到影响。图3-6 原始信号与snr=1的解调调信号比较 从图3-6可知，加入噪声（snr=1）之后的解调信号与原信号无明显的区别， 其频域波形的波动区别也不是很明显，信号的失真情况很明显，但对信号的波动没有很大的改变。由此说明，信噪比越大对信号的影响越小图3-7原始信号与snr=15的解调调信号比较 从图3-7可以看出当snr=15时其解调信号与原信号无区别，其频谱上也看不去明显差别说明此时噪声对信号基本上没有影响通过上述的操作之后，信道中噪声对信号的传输有一定的影响，噪声越大影响越明显，掩盖了原始信号，所以我们在平常信号传输中，尽量减少信道中噪声的干扰，保证信号的传输效率。4 遇到问题及解决办法4.1编程中问题解答在此次课程实际过程中，碰到了很多的问题，而解决这些问题使我学得了很多的新知识，同时也重拾以前遗忘的知识，加深了对现有知识的巩固。在同学们和老师的帮助下，将这些问题一一解决。现将问题做如下总结。首先是在编写程序时，虽然在网上找到了相关程序，但这些程序是网上程序员编写的，其中有许多的函数是我们的matlab虽然有，但是我们所谓涉及过的，因而无法读懂这些函数 对其作出解释。而我要做的是将这些函数变为自己现有的程序在matlab的函数库中现有的我们接触过的能自己组织语言描述的。例如：yl=awgn(y,snr-10*log10(0.5)-10*log10(n),measured,db);此函数在以前的课程中并未看到过，在问过老师之后，才真正明白其含义：次句程序的意思就和我们的yl=awgn(y,20);一样，在信号中添加高斯白噪声，对于这一系列的函数和程序用语问题，不懂的经过老师和同学的解答，都得到了很好的解释。也是我懂得在平时学习中不能只局限于课本知识，对于课后的各类文章也要去多多留意。4.2程序解调过程中的问题对于程序中做出fsk解调后的频谱图的程序我们可以单独作为一个m文件在matlab中运行，这样就减少了程序在各个m文件中存在的问题，同样也就较少了程序过于繁琐的问题。对于矩阵n=0:1:length(y)-1;w=0:1:1000-1*pi/500;）在没有用1000-1之前，程序一直运行有错误。在请教了我们班的同学之后，按照矩阵乘法的规则第一个矩阵的列数要和第二个矩阵的行数相等，否则不能相乘。所以在定义1000个点，与前一个矩阵相对应。5结束语在轻松和紧张气氛并存的机房中，度过了很多个日子。终于完成了通信系统仿真课程设计的课程设计在此我要谢谢在整个课程设计过程中帮助过的我老师和同学们，在同学们的详细讲解和不断指导下，使得我完成此次课程设计的过程相对较轻松，特别是周博同学，在自己还有课程设计需要完成时，抽出时间来，对我的整个程序做出了详细的讲解，在程序运行的过程中，帮我查找错误，努力思考，对每个错误存在的地方做了详细的讲解和更正。同样，也要感谢吴老师，在此次课程设计过程中耐心的为我们的每个同学作辅导，关心每个同学的课程设计进程，对我们的提问都给出了详细和让每个人满意的答复。最后通过自己的努力和大家的帮助，在这次的课程设计中我懂得了fsk的调制和解调原理，以及在matlab环境下运行的过程。对各种情况下的时域和频域图形能做出合理的解释。理解了加入高斯白噪声后信号的变化。通过这些，我才能完成以上的课程设计文本文件。同样，也锻炼了我的思维和动手能力。为在以后的其余学习中打下了很好的基础。参考文献1 黄文梅, 熊桂林, 杨勇.信号分析与处理matlab语言及应用. 长沙: 国防科技大学出版社, 2000.2樊昌信, 曹丽娜. 通信原理（第6版）.北京:国防工业出版社, 2008, 3.3 邓华. matlab通信仿真及应用实例详解. 人民邮电出版社, 2003.4 孙屹, 李妍. matlab通信仿真开放手册. 北京:国防工业出版社, 2005.5 郭文彬, 桑林. 通信原理基于matlab的计算机仿真. 北京:北京邮电大学出版社, 2006.附录：通信系统仿真课程设计程序清单%程序名称：fsk.m%程序功能：实现fsk的调制解调基带仿真%程序作者：刘道金%最后修改时间：2009-12-16%=程序代码%产生50个二进制随机码figure(1)x=randint(1,50);m=1:length(x);stairs(m,x); %绘制离散序列xtitle(基带信号波形)axis(1,length(x),-1,1.5)%对信号进行fsk调制；fd = 10; %基带信号速率fs =100; %采样频率m=2; %表示m-fsk中m的取值tone=20;basefsk=dmodce(x,fd,fs,fsk,m,tone);%进行频谱分析用fft()函数；figure(2);n=0:length(basefsk)-1;y=fft(basefsk,length(basefsk);magy=abs(y);f=n*fs/length(basefsk);plot(f,magy);xlabel(频率/hz);ylabel(振幅);title(调制后的频谱图);grid on;%对信号叠加噪声snr1=-10; %定义信噪比snr2=1;snr3=15;basefsk_noise1=awgn(basefsk,snr1); %叠加-10db信噪比噪声后的已调信号basefsk_noise2=awgn(basefsk,snr2); %叠加1db信噪比噪声后的已调信号basefsk_noise3=awgn(basefsk,snr3); %叠加15db信噪比噪声后的已调信号%对信号进行解调demod_basefsk=ddemodce(basefsk,fd,fs,fsk,m,tone);demod_basefsk1=ddemodce(basefsk_noise1,fd,fs,fsk,m,tone);demod_basefsk2=ddemodce(basefsk_noise2,fd,fs,fsk,m,tone);demod_basefsk3=ddemodce(basefsk_noise3,fd,fs,fsk,m,tone);%对上述解调出来的信号进行错误统计n_error,err_rate = symerr(x,demod_basefsk);n_error1,err_rate1 = symerr(x,demod_basefsk1);n_error2,err_rate2 = symerr(x,demod_basefsk2);n_error3,err_rate3 = symerr(x,demod_basefsk3);%比较解调出来的信号与源信号的时域和频域的波形进行比较figure(3)subplot(2,2,1);stairs(m,x); %绘制离散序列xtitle(基带信号的时域波形)axis(1,length(x),-1,1.5)%绘制原信号的频域的波形subplot(2,2,2);n=0:length(x)-1;y=fft(x,length(x);magy=abs(y);f=n*fs/length(x);plot(f,magy);title(基带信号的频域波形)%绘制解调出来后的时域波形subplot(2,2,3);stairs(m,demod_basefsk);title(解调出来的信号时域波形)axis(1,length(demod_basefsk),-1,1.5)%绘制解调出来的频域波形subplot(2,2,4);n=0:length(demod_basefsk)-1;y=fft(demod_basefsk,length(demod_basefsk);magy=abs(y);f=n*fs/length(demod_basefsk);plot(f,magy);title(解调信号的频域波形)%对加入噪声的信号进行分析figure(4)subplot(2,2,1);stairs(m,x); %绘制离散序列xtitle(基带信号的时域波形)axis(1,length(x),-1,1.5)%绘制原信号的频域的波形subplot(2,2,2);n=0:length(x)-1;y=fft(x,length(x);magy=abs(y);f=n*fs/length(x);plot(f,magy);title(基带信号的频域波形)%绘制解调出来后的时域波形subplot(2,2,3);stairs(m,demod_basefsk1);title(db=-10解调出来的信号时域波形)axis(1,length(demod_basefsk1),-1,1.5)%绘制解调出来的频域波形subplot(2,2,4);n=0:length(demod_basefsk1)-1;y=fft(demod_basefsk1,length(demod_basefsk1);magy=abs(y);f=n*fs/length(demod_basefsk1);plot(f,magy);title(db=-10解调信号的频域波形)figure(5)subplot(2,2,1);stairs(m,x); %绘制离散序列xtitle(基带信号的时域波形)axis(1,length(x),-1,1.5)%绘制原信号的频域的波形subplot(2,2,2);n=0:length(x)-1;y=fft(x,length(x);magy=abs