《数字通信》课程设计.doc

课 程 设 计 报 告课程设计名称：数字通信课程设计 系 别： 学生姓名： 班 级： 学 号： 成 绩： 指导教师： 开课时间： 2012 学年 2 学期数字通信原理课程设计任务书主要内容：a.PCM编码的压缩和扩张原理；b.用SystemView或其它EDA工具软件对PCM编码进行使用A律和律的压缩和扩张进行软件仿真；c.对仿真进行分析比较。d.PCM的8位编码C1C2C3C4C5C6C7C8具体要求在设计期间，学生要认真查阅所需资料，按照选题设计通信网络，编写控制指令，并在程控交换机开发环境中进行调试，最终实现课题所要求的功能。学生在课程设计结束时要提交课程设计报告。指导教师对学生的所完成的题目进行现场检查，进行综合评定学时安排（1.5周）序号内 容时间（天）1总体设计方案的验证22各分功能环节的设计与实现2.53总体功能调试实现24整理完成设计报告1合 计7.5成绩评定1、考核方法：总成绩由平时成绩、设计成绩和设计报告成绩三部分组成、，各部分比例为30%,50%,20%.2、成绩评定:（1）平时成绩：无故旷课一次，平时成绩减半；无故旷课两次平时成绩为0分，无故旷课三次总成绩为0分。迟到15分钟按旷课处理（2）设计成绩：按照实际的设计过程及最终的实现结果给出相应的成绩。（3）设计报告成绩：按照提交报告的质量给出相应的成绩。备注：每人提交一份课程设计报告（打印稿和电子稿各一份）课程设计报告按照模板撰写内容，要求详细、准确、完整。目录第一章 绪论-31.1 MATLAB的简介-31.2 通信技术的背景与前景-31.2.1通信的概念-31.2.2通信的发展史简介-41.3通信技术的发展现状和趋势-5第二章 模拟信号数字化PCM编码设计-62.1基本原理-6 2.1.1 量化信噪比-6 2.1.2 A律13折线原理-7 2.1.3 编码-9第三章 仿真程序、程序编制、流程图、仿真结果-103.1 抽样定理的验证-103.2 量化与编码-113.3误码率-13第四章 结论及其分析-164.1 抽样定理的验证-164.2量化与编码分析-184.3 误码率分析-19第五章 心得体会-21参考资料-22第一章 绪 论1.1 MATLAB的简介MATLAB是矩阵实验室（Matrix Laboratory）的简称，是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。另外，,Matlab和其他高级语言也具有良好的接口，可以方便的实现与其他语言的混合编程，进一步拓宽了Matlab的应用潜力。可以说，Matlab已经也很有必要成为大学生的必修课之一，掌握这门工具对学习各门学科有非常重要的推进作用。 1.2 通信技术背景与前景1.2.1 通信的概念通信就是克服距离上的障碍，从一地向另一地传递和交换消息。消息是信息源所产生的，是信息的物理表现，例如，语音、文字、数据、图形和图像等都是消息。消息有模拟消息（如语音、图像等）以及数字消息（如数据、文字等）之分。所有消息必须在转换成电信号（通常简称为信号）后才能在通信系统中传输。所以，信号是传输消息的手段，信号是消息的物质载体。相应的信号可分为模拟信号和数字信号，模拟信号的自变量可以是连续的或离散的，但幅度是连续的，如电话机、电视摄像机输出的信号就是模拟信号。数字信号的自变量可以是连续的或离散的，但幅度是离散的，如电船传机、计算机等各种数字终端设备输出的信号就是数字信号。通信的目的是传递消息，但对受信者有用的是消息中包含的有效内容，也即信息。消息是具体的、表面的，而信息是抽象的、本质的，且消息中包含的信息的多少可以用信息量来度量。通信技术，特别是数字通信技术近年来发展非常迅速，它的应用越来越广泛。通信从本质上来讲就是实现信息传递功能的一门科学技术，它要将大量有用的信息无失真，高效率地进行传输，同时还要在传输过程中将无用信息和有害信息抑制掉。当今的通信不仅要有效地传递信息，而且还有储存、处理、采集及显示等功能，通信已成为信息科学技术的一个重要组成部分。通信系统就是传递信息所需要的一切技术设备和传输媒质的总和，包括信息源、发送设备、信道、接收设备和信宿(受信者) ，它的一般模型如图1-1所示。 图1-1通信系统一般模型通信系统可分为数字通信系统和模拟通信系统。数字通信系统是利用数字信号来传递消息的通信系统，其模型如图1-2所示， 图1-2 数字通信系统模型模拟通信系统是利用模拟信号来传递消息的通信系统，其模型如图1-3所示。 图1-3 模拟通信系统模型数字通信系统较模拟通信系统而言，具有抗干扰能力强、便于加密、易于实现集成化、便于与计算机连接等优点。因而，数字通信更能适应对通信技术的越来越高的要求。近二十年来，数字通信发展十分迅速，在整个通信领域中所占比重日益增长，在大多数通信系统中已代替模拟通信，成为当代通信系统的主流。1.2.2 通信的发展史简介远古时代,远距离的传递消息是以书信的形式来完成的,这种通信方式明显具有传递时间长的缺点。为了在尽量短的时间内传递尽量多的消息,人们不断地尝试所能找到的各种最新技术手段。1837年发明的莫尔斯电磁式电报机标志着电通信的开始,之后，利用电进行通信的研究取得了长足的进步。1866年利用海底电缆实现了跨大西洋的越洋电报通信。1876年贝尔发明了电话,利用电信号实现了语音信号的有线传递，使信息的传递变的既迅速又准确，这标志着模拟通信的开始，由于它比电报更便于交流使用，所以直到20世纪前半叶这种采用模拟技术的电话通信技术比电报的到了更为迅速和广泛的发展。1937年瑞威斯发明的脉冲编码调制标志数字通信的开始。20世纪60年代以后集成电路、电子计算机的出现，使得数字通信迅速发展。在70年代末在全球发展起来的模拟移动电话在90年代中期被数字移动电话所代替，现有的模拟电视也正在被数字电视所代替。数字通信的高速率和大容量等各方面的优越性也使人们看到了它的发展前途。1.3通信技术的发展现状和趋势进入20世纪以来，随着晶体管、集成电路的出现与普及、无线通信迅速发展。特别是在20世纪后半叶，随着人造地球卫星的发射，大规模集成电路、电子计算机和光导纤维等现代技术成果的问世，通信技术在以下几个不同方向都取得了巨大的成功。 (1) 移动通信和卫星通信的出现，使人们随时随地可通信的愿望可实现。 (2）微波中继通信使长距离、大容量的通信成为了现实。 （3）光导纤维的出现更是将通信容量提高到了以前无法想象的地步。 （4）电子计算机的出现将通信技术推上了更高的层次，借助现代电信网和计算机的融合，人们将世界变成了地球村。 （5）微电子技术的发展，使通信终端的体积越来越小，成本越来越低，范围越来越广。随着现代电子技术的发展，通信技术正向着数字化、网络化、智能化和宽带化的方向发展。随着科学技术的进步，人们对通信的要求越来越高，各种技术会不断地应用于通信领域，各种新的通信业务将不断地被开发出来。到那时人们的生活将越来越离不开通信。第二章 模拟信号数字化PCM编码设计2.1 基本原理：本设计主要会用到的知识通信原理中的脉冲编码调制（PCM）。本次课程设计主要是做量化、编码、信道传输、译码四部分PCM系统的原理：脉码调制将模拟调制信号的采样值变换为脉冲码组。PCM编码包括如三个过程。抽样：将模拟信号转换为时间离散的样本脉冲序列。量化：将离散时间连续幅度的抽样信号转换成为离散时间离散幅度的数字信号。编码：用一定位数的脉冲码组表示量化采样值。译码：把编码后的码流在通过信道传输后得到的码流译成离散时间连续幅度的信号。其系统框图如下：编 码信道话音输出再 生抽 样 瞬时压缩 低通滤波话音输入解 码解 调 瞬时扩张 低通滤波量 化 图2-1 PCM系统原理图2.1.1 量化信噪比设压缩曲线则： 噪声功率 信号功率量化信噪比上式表明： 压缩特性为对数特性时，量化器的信噪比始终保持常数，与输入信号的幅度无关，实现了最佳非均匀量化。 国际上通用的两种对数压缩特性：A律和m律 。本次设计采用的是A律13折线。2.1.2 A律13折线的原理归一化信号(x/V)，过载电压为1，A律对数 其中A为压缩系数，国际标准A=87.6。未压缩（1）（2）（3）（4）（5）（6）（7）（8） 0图2-2为13折线特性 表1-1列出了13折线时的值与计算值的比较。表 1-10101按折线分段时的01段落12345678斜率16168421表1中第二行的值是根据时计算得到的，第三行的值是13折线分段时的值。可见，13折线各段落的分界点与曲线十分逼近，同时按2的幂次分割有利于数字化图中只有正幅度部分，共7折线，负幅度部分也有7折线。但正负部分第一段折线斜率相等，为同一折线，共13折线。采用13折线近似后，加入正弦信号，通过测试，其量化信噪比与输入幅度的关系如图所示图2-3 正弦输入SNR曲线（13折线近似）如图所示：采用折线近似方式后，加入正弦信号，信噪比的曲线会出现起伏现象，这是因为在每段折线起始部分，量化间隔成倍增加，导致量化噪声增加很快，而信号功率的增加却没有那么快，因而SNR反而略有下降。但随信号功率的增加，噪声功率基本保持不变，因此SNR有开始增加。这样共有6个起伏，7个峰值。2.1.3 编码所谓编码就是把量化后的信号变换成代码，其相反的过程称为译码。当然，这里的编码和译码与差错控制编码和译码是完全不同的，前者是属于信源编码的范畴。在现有的编码方法中，若按编码的速度来分，大致可分为两大类：低速编码和高速编码。通信中一般都采用第二类。编码器的种类大体上可以归结为三类：逐次比较型、折叠级联型、混合型。在逐次比较型编码方式中，无论采用几位码，一般均按极性码、段落码、段内码的顺序排列。下面结合13折线的量化来加以说明。在13折线法中，无论输入信号是正是负，均按8段折线（8个段落）进行编码。若用8位折叠二进制码来表示输入信号的抽样量化值，其中用第一位表示量化值的极性，其余七位（第二位至第八位）则表示抽样量化值的绝对大小。具体的做法是：用第二至第四位表示段落码，它的8种可能状态来分别代表8个段落的起点电平。其它四位表示段内码，它的16种可能状态来分别代表每一段落的16个均匀划分的量化级。这样处理的结果，8个段落被划分成27128个量化级。段落码和8个段落之间的关系如表1-2所示；段内码与16个量化级之间的关系见表1-3。表2-2段落码 表2-3段内码段落序号段落码量化级段内码8111151111141110711013110112110061011110111010105100910018100040117011160110301050101401002001300112001010001000100000第三章 仿真程序、程序编制、流程图、仿真结果3.1 抽样定理的验证首先我们先要通过matlab软件产生一个模拟信号，然后才能对模拟信号进行抽样等等一系列的操作，下面先给出matlab软件建立m文件产生一个比较熟悉的时域连续的周期函数，f(t)= cos(2*pi*30*t)+sin(2*pi*65*t)，可以看出这个信号就是由两个最常用的函数复合而成。A,产生原始连续信号的matlab源代码：%该程序用于画出原信号的图形clear;t = -0.1:0.001:0.1; %该参数用于画原信号图形f =cos(2*pi*30*t)+sin(2*pi*65*t); %原函数, 由t的取值可得f有201个值subplot(2,1,1) %matlab矩阵区域设置plot(t, f) ;%画出采原函数序列图title(原信号);xlabel(时间t(s);B,接下来就是对原始信号进行抽样了，下面给出对信号进行抽样的源代码%该函数用于画出原始波形和抽样后离散的采样波形图%绘制离散的采样波形图T= 1/500; %抽样周期，500是抽样频率，可以调整抽样频率gs = -0.1:T:0.1;fg = cos(2*pi*30*t)+sin(2*pi*65*t); %对信号进行以T周期抽样subplot(2,1,2) stem(gs, fg) %画图title(采样信号);xlabel(时间t(s);3.2量化与编码在抽样以后我们得到了一个个的离散的数字信号序列，但是这个序列并不是我们想要的数字信号序列，因为前面已经说过，这个不是真正的离散数字信号，它只是在时间上是离散的，在幅度上仍然是连续的。所以就要进行下一步操作量化。在实际中量化和编码是一起进行的，下面给出量化编码的matlab源代码：clear all; close all; %建立原信号T=0.002; %取时间间隔为0.01t=-0.1:T:0.1; %时域间隔dt为间隔从0到10画图xt=cos(2*pi*30*t)+sin(2*pi*65*t); %xt方程%采样：时间连续信号变为时间离散模拟信号fs=500; %抽样fs=2fc，每秒钟内的抽样点数目将等于或大于2fc个sdt=1/fs; %频域采样间隔0.002t1=-0.1:sdt:0.1; %以sdt为间隔从-0.1到0.1画图st=cos(2*pi*30*t)+sin(2*pi*65*t); % 离散的抽样函数figure(1); subplot(3,1,1);plot(t,xt);title(原始信号); %画出原始的信号图,以好对比grid on %画背景subplot(3,1,2);stem(t1,st,.); %这里画出来的是抽样后的离散图title(抽样信号);grid on %画背景%量化过程n=length(st); %取st的长度为nM=max(st);A=(st/M)*2048; %a1(极性码) a2a3a4（段落码）a5a6a7a8（段内电平码） code=zeros(i,8); %产生i*8的零矩阵%极性码a1 for i=1:n %if循环语句 if A(i)=0 code(i,1)=1; %代表正值 else code(i,1)=0; %代表负值end % 这里就是量化的过程，划分成几个不等的段，然后用码元来代替，也就是俗称编码 if abs(A(i)=0&abs(A(i)16 code(i,2)=0;code(i,3)=0;code(i,4)=0;step=1;start=0;elseif 16=abs(A(i)&abs(A(i)32 code(i,2)=0;code(i,3)=0;code(i,4)=1;step=1;start=16;elseif 32=abs(A(i)&abs(A(i)64 code(i,2)=0;code(i,3)=1;code(i,4)=0;step=2;start=32;elseif 64=abs(A(i)&abs(A(i)128 code(i,2)=0;code(i,3)=1;code(i,4)=1;step=4;start=64;elseif 128=abs(A(i)&abs(A(i)256 code(i,2)=1;code(i,3)=0;code(i,4)=0;step=8;start=128;elseif 256=abs(A(i)&abs(A(i)512 code(i,2)=1;code(i,3)=0;code(i,4)=1;step=16;start=256;elseif 512=abs(A(i)&abs(A(i)1024 code(i,2)=1;code(i,3)=1;code(i,4)=0;step=32;start=512;elseif 1024=abs(A(i)&abs(A(i)2048 code(i,2)=1;code(i,3)=1;code(i,4)=1;step=64;start=1024; endB=floor(abs(A(i)-start)/step); %段内码编码floor取整(四舍五入) t=dec2bin(B,4)-48; %dec2bin定义将B变为4位2进制码，-48改变格式 code(i,5:8)=t(1:4); %输出段内码endcode=reshape(code,1,8*n); %reshape代表从新塑形codesubplot(3,1,3);stem(code,.);axis(1 64 0 1); %这里我们先取前面八个点编码输出,输出时候有64个点title(编码信号);grid on 3.3 误码率误码率用matlab做实际上也就是套公式，最常用的也就是利用信号噪声功率，信噪比来计算得出，在这里我简单的用matlab画出几个常见的传输系统的性噪比误码率：Matlab源程序如下：clear all;a=0.001 %信号幅度SNR_dB=-6:0.3:20; %信噪比范围（单位分贝）SNR=10.(SNR_dB./10); %信噪比（由分贝转化而来 10lg(SNR)=SNR_dB）SNR2=a.2./(2*SNR); %信号幅度为a时的噪声功率for i=1:length(SNR_dB) %计算误码率,通过循环计算所有的，以便后面画图 其实都是通过固定的公式计算得出 ask_pe0=0.5*erfc(sqrt(a.2./(8*SNR2); %ASK相干解调时的误码率（给定信号幅度a和噪声方差2时的信噪比r=a2/2*2，而这里的噪声功率是SNR2）ask_pe1=0.25*erfc(sqrt(a.2./(8*SNR2)+0.5*exp(-a.2./(8*SNR2); %ASK非相干解调时的误码率 fsk_pe0=0.5*erfc(sqrt(a.2./(4*SNR2); %FSK相干解调时的误码率 fsk_pe1=0.5*exp(-0.25*a.2./SNR2); %FSK非相干解调时的误码率 psk_pe=0.5*erfc(sqrt(0.5*a.2./SNR2); %PSK解调时的误码率 dpsk_pe0=erfc(sqrt(a.2./(2*SNR2); %2DPSK相干解调时的误码率 dpsk_pe1=0.5*exp(-0.5*a.2./SNR2); %2DPSK非相干解调时的误码率endsemilogy(SNR_dB,ask_pe0,r); %这些都是绘制信噪比误码率曲线(画在同一个坐标系中)hold on;semilogy(SNR_dB,ask_pe1);hold on;semilogy(SNR_dB,fsk_pe0,*r);hold on;semilogy(SNR_dB,fsk_pe1,*);hold on;semilogy(SNR_dB,psk_pe,om);hold on;semilogy(SNR_dB,dpsk_pe0,:r);hold on;semilogy(SNR_dB,dpsk_pe1,:);legend( 相干2ASK, 非相干2ASK,相干2FSK, 非相干2FSK,2PSK,相干2DPSK,非相干2DPSK); %这里就是在图片上标注注释axis(-6,20,1/1e7,1); xlabel(SNR_dB); %确定横坐标ylabel(Pe); %确定纵坐标第四章 结论及其分析4.1抽样定理的验证产生原始信号的函数生成的信号波形如下图所示：图4-1 原始信号的函数生成的信号波形图4-1中可以看出这是一个连续的周期信号，很容易分析。在生成好原始波形后就要对信号进行抽样，下面就是不同抽样频率下的抽样结果：在这里我只选择了三个频率下的抽样（1000,500,100），这样已经能够分析了图4-2图4-3图4-4分析：分别进行了三次抽样，第一次频率是1000Hz（对应上面图4-2），第二次频率是500Hz（对应上面图4-3），第三次频率是100Hz（对应上面图4-4），可以看出，在频率很高的情况下，抽样间隔很小，一个个的点靠的也很近，抽出的值得个数也很多，同时如果用线把所有的点都连起来，跟原信号很相似，相反的在第三幅图中，可以看出，抽样的点数很少，看起来比较清爽，但是如果没有上面的原信号波形，即使我们把所有的点都连接起来，我想我们还是很难得到像原始图那样的波形，其实啊，第三幅图中我们有很多的特殊的点都没有取到，比如说，有好几个幅度改变的点我们都没有取，这就在以后的恢复时候，就被忽略掉了，这就造成所谓的失真现象。其实在matlab中我们的原始信号也是离散的，只不过取样的点数特别多罢了，这个很容易理解的，因为我们的计算机 ，就是只能处理数字信号，只能处理离散的二进制信号，模拟信号呢，是由无数的点构成的，计算机不可能取到所有的点，所以原始模拟信号在计算机中也是数字化的，另外再从matlab仿真软件角度来看，matlab软件实际上是叫矩阵实验室，矩阵就是处理的数字，我们matlab编程都是把信号，数字，常量等都是放到矩阵中去运行的。在编程时候，我们在产生原始模拟信号时，参数是这样设置的t = -0.1:0.001:0.1;可以看出时间t也是可数的。所以从这三个方面我们就很好的理解了matlab的工作原理 ，以及数字信号原理。4.2 量化与编码分析下图是经过量化编码后的matlab仿真图：图4-5 经过量化编码后的matlab仿真图下面给出由量化编码程序输出的编码序列(由于数据较多，这里只显示前80位数据：code = Columns 1 through 16 1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 Columns 17 through 32 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 1 Columns 33 through 48 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 Columns 49 through 64 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 1 0 Columns 65 through 80 0 1 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 1 04.3误码率分析先给出误码率的matlab仿真图：图4-6 误码率的matlab仿真图上图显示的是误码率与信号的信噪比之间的关系，由图可见，当信噪比很小时，误码率相对来说比较高，而且可以看出，不管是通过什么解调，其误码率都是处在一个相同或者相近的位置；当信噪比较高时，误码率就比较小了，而且啊，不同的解调，所产生的信噪比都是相差比较大的。我们还可以看出非相干解调相同的信噪比下所产生的误码率最高，在相同的 误码率下产生的信噪比也是最大的。PSK解调是这集中解调中稍微比较好的了。第五章 心得体会通过此次课程设计， 让我对通信方面的知识有