二进制基带通信系统的蒙特卡洛仿真matlab实现.doc

一clc;clear all;ts=0.0001;fc=25;t=-0.05:ts:0.05;df=0.02; if t=0.1; m=t; elseif t=1&t=1.9&t0.5，则输出为，如果r0，则输出为，如果r0) & (m(i)0.5 t(i)=1; else t(i)=0; end end %对检测器输出的数据进行判决，输出t t;for i=1:k if s(i)=t(i) count=count+1; end end %将检测器输出的数据t与数据源数据s比较，计算错误的比特个数 p1(j)=count/k %计算误码率 x(j)=10*log10(1/(2*d(j)2) % 将信噪比表示为对数形式，单位为dbp2(j)=0.5*erfc(1/(2*sqrt(2)*d(j) %理论上计算单极性信号误码率的公式endsemilogy(x,p1,*); %绘制实验中测得的误码率与信噪比的曲线图hold onsemilogy(x,p2,g); %绘制理论值误码率与信噪比的曲线图axis(0 15,1e-6 1)legend(仿真数据,理论曲线) title(蒙特卡洛仿真单极性误码率波形);（2）仿真图形如下：2双极性信号：（1）代码如下k=20000 %k表示产生的随机数的个数E=1 %E表示比特能量，进行归一化，设为1for j=1:50 %产生30个不同的N N(j)=1/(10(0.1*j); %设定N的值 d(j)=sqrt(E*N(j)/2); %标准差 count=0 m=rand(1,k); %产生k个在（0,1）之间的均匀分布的随机数for i=1:k if (m(i)0) & (m(i)0 t(i)=1; else t(i)=-1; end end %对检测器输出的数据进行判决，输出tfor i=1:k if s(i)=t(i) count=count+1; end end %将检测器输出的数据t与数据源数据s比较，计算错误的比特个数 p1(j)=count/k; %计算误码率x(j)=10*log10(1/(2*d(j)2) % 将信噪比表示为对数形式，单位为dbp2(j)=0.5*erfc(1/(sqrt(2)*d(j) %理论上计算单极性信号误码率的公式endsemilogy(x,p1,*); %绘制实验中测得的误码率与信噪比的曲线图hold onsemilogy(x,p2,g); %绘制理论上的误码率与信噪比的曲线图axis(0 10,1e-6 1)xlabel(信噪比/db)ylabel(误码率)legend(仿真数据,理论曲线)title(蒙特卡洛仿真双极性误码率波形);（2）仿真图形如下3、实验分析（1）由以上两个仿真图形，即单极性信号的误码率与信噪比的曲线图和双极性信号的误码率与信噪比的曲线图可知，实际测得的误码率与理论值比较接近。（2）对比以上两个仿真图形可知，在同样的信噪比条件下，双极性信号的误码率要比单极性信号的误码率小。而在理论上有，由于双极性信号的判决门限为0，而单极性信号的判决门限为0.5，可知，单极性信号受信道特性的变化的影响，而双极性信号不受信道特性的变化的影响，所以双极性信号的误码率要比单极性信号的误码率小。由此可知，实际测得的结果与理论分析是一致的。六、实验总结1、通过这个实验，对蒙特卡洛仿真方法的基本原理以及如何利用蒙特卡洛仿真方法来解决通信系统中的一些问题有了一定的了解，蒙特卡洛仿真方法思想比较简单，其实在通信系统中，有很多问题都可以用该方法来进行仿真。通过仿真并与理论值比较，能够促进我们对一些知识的理解。2、由于整个实验的操作流程比较清晰，因此用matlab来具体实现就相对比较简单，在实验中需要注意