通信原理I课程设计报告-模拟传输系统PM调制与解调

1、精选优质文档-倾情为你奉上课程设计报告通信原理I题 目： 模拟传输系统PM调制与解调 学 院： 信息与通信工程学院 专 业： 通信工程 学生姓名： 班 级： 学 号： 专心-专注-专业通信原理I课程设计任务书题目模拟（数字）通信系统Matlab仿真平台的设计和实现主要内容1、完成系统方案的设计；2、完成仿真程序的设计与调试；3、分析仿真结果，得出合理结论。设计要求1、 仿真输入的模拟信号，给出信号波形和功率谱密度；2、 实现题目要求的模拟信号的调制与解调，画出调制后的信号波形和功率谱密度，以及解调后的输出信号波形；3、 实现题目要求的模拟信号的数字化；4、 实现题目要求的数字基带码型变换和反变

2、换，画出变换后数字基带信号的波形；5、 实现题目要求的数字信号的调制与解调，画出调制后的信号波形和功率谱密度，以及解调后的输出信号波形；6、 在不同的条件下（基带码型、调制方式，输入信噪比），对系统信噪比（模拟）和误码性能（数字）进行分析，画出系统误码率仿真曲线；7、 实现系统仿真平台正常运行；8、 按要求完成设计报告。主要仪器设备1、计算机1台，Matlab 仿真软件一套。主要参考文献1 通信原理 ，周炯槃等，2005年11月 北京邮电大学出版社2 现代通信原理 ，曹志刚等，清华大学出版社，1992年3 通信原理 ，樊昌信等，国防工业出版社，2006第6版4 Digital and Anal

3、og Communication Systems ，Leon W.Couch，清华大学出版社影印版，1999第5版5 Digital Modulation and Coding ，Stephen G. Wilson，电子工业出版社影印版，1998年课程设计进度安排（起止时间、工作内容）课程设计共设8个题目，每班每人1套实验环境，每组选作不同的题目。本课程设计上机16学时，分4次，每次4学时，具体安排如下：课前准备：了解设计题目，查阅相关文献，复习通信原理的基本知识；上机（14学时）：按照题目要求，完成通信系统设计，编写并调试仿真程序；上机（2学时）：现场验收答辩；课后：撰写课程设计报告，上机结

4、束后一周内上交。课程设计开始日期2012.9.19课程设计完成日期2012.10.17课程设计实验室名称计算中心地 点计算机中心机房资料下载地址各班公共邮箱目录1、 课程设计基本信息-32、 课程设计目的与要求-33、 课程设计内容-34、 设计原理-45、 实验结果-86、 心得与体会-107、 参考文献-108、 附录：实验源代码-11一课程设计基本信息1、课程性质：专业必修课2、适用专业：通信工程3、课程设计学时/学分： 16学时 / 1学分二课程设计目的和要求通信原理I课程设计的目的是为了使学生加深对所学的通信原理知识的理解，比较扎实地掌握通信原理的基础知识和基本理论，增强分析问题和解

5、决问题的能力，培养学生的专业素质，提高其利用通信原理知识处理通信系统问题的能力，为今后专业课程的学习、毕业设计和工作打下良好的基础。本课设要求，学生根据所学知识独立完成基本设计任务；经老师审核同意并在条件允许的情况下，可以自行命题。本课程设计以上机为主，大部分时间由学生上机操作，必要时配合少量的理论讲授。3 课程设计内容输入：输入模拟信号，例如正弦型单音频信号等，至少选择两种模拟信号。给出其时域波形和功率谱密度。将此模拟信号数字化（PCM编码），得到数字信号，接着进行PCM解码，将编码前和解码后的信号波形进行比较，验证所作PCM编码的正确性。调制：对输入的模拟信号进行DSB、SSB、PM调制，

6、给出调制后信号的时域波形和功率谱密度。信道：假定信道属于加性高斯信道，或自行设计。自行设计可以加分。解调： DSB、SSB、PM解调，仿真获得该系统的输出波形，并得到该模拟传输系统的性能指标，即该系统的输出信噪比随输入信噪比的变化曲线。4 设计原理1. PCM编码PCM就是把一个时间连续,取值连续的模拟信号变换成时间离散,取值离散的数字信号后在信道中传输.脉冲编码调制就是对模拟信号先抽样,再对样值幅度量化,编码的过程.所谓抽样,就是对模拟信号进行周期性扫描,把时间上连续的信号变成时间上离散的信号.该模拟信号经过抽样后还应当包含原信号中所有信息,也就是说能无失真的恢复原模拟信号.它的抽样速率的下

7、限是由抽样定理确定的.设一个频带限制的（0，fH）Hz内的时间连续信号m（t）如果它不少于2fH次每秒的速率进行抽样，则m(t)可以由抽样值完全确定。抽样定理指出，由样值序列无失真恢复原信号的条件是f S2 f h ，为了满足抽样定理，要求模拟信号的频谱限制在0f h之内（fh为模拟信号的最高频率）。为此，在抽样之前，先设置一个前置低通滤波器，将模拟信号的带宽限制在fh以下，如果前置低通滤波器特性不良或者抽样频率过低都会产生折叠噪声。抽样频率小于2倍频谱最高频率时，信号的频谱有混叠。抽样频率大于2倍频谱最高频率时，信号的频谱无混叠。另外要注意的是，采样间隔的 周期要足够的小，采样率要做够的大，

8、要不然会出现如下图所示的混叠现象，一般情况下TsWs=2,Wn>2Wm。在该实验中,抽样速率采用8Kbit/s. 所谓量化,就是把经过抽样得到的瞬时值将其幅度离散,即用一组规定的电平,把瞬时抽样值用最接近的电平值来表示. 一个模拟信号经过抽样量化后,得到已量化的脉冲幅度调制信号,它仅为有限个数值. 所谓编码,就是用一组二进制码组来表示每一个有固定电平的量化值.然而,实际上量化是在编码过程中同时完成的,故编码过程也称为模/数变换,可记作A/D.话音信号先经防混叠低通滤波器，进行脉冲抽样，变成8KHz重复频率的抽样信号（即离散的脉冲调幅PAM信号），然后将幅度连续的PAM信号用“四舍五入”办

9、法量化为有限个幅度取值的信号，再经编码后转换成二进制码。对于电话，CCITT规定抽样率为8KHz，每抽样值编8位码，即共有28=256个量化值，因而每话路PCM编码后的标准数码率是64kb/s。为解决均匀量化时小信号量化误差大，音质差的问题，在实际中采用不均匀选取量化间隔的非线性量化方法，即量化特性在小信号时分层密，量化间隔小，而在大信号时分层疏，量化间隔大。 在实际中使用的是两种对数形式的压缩特性：A律和U律，A律编码主要用于30/32路一次群系统，U律编码主要用于24路一次群系统。A律PCM用于欧洲和中国，U律PCM用于北美和日本。PCM帧结构，一个复帧包括16个帧，一个帧为125s，分为

10、32个时隙，其中偶帧的零时隙传输同步信息码，奇帧的零时隙传输对告码，16时隙传输信令信息，其它各时隙传输数据，每个时隙传输8比特数据。 可采用u率或者是A率进行编码。我国采用的是A率13折线编码。2.PM调制与解调1) 调相信号在模拟调制中，一个连续波有三个参数可以用来携带信息而构成已调信号。当幅度和频率保持不变时，改变载波的相位使之随未调信号的大小而改变，这就是调相的概念。角度调制信号的一般表示形式为： S (t)=Acost+(t)式中，A是载波的恒定振幅；t+(t)是信号的瞬时相位，而(t)称为瞬时相位偏移；dt+(t)/dt为信号的瞬时频率，而d(t)/dt称为瞬时频率偏移，即相对于的

11、瞬时频率偏移。设高频载波为u=Ucost，调制信号为U(t)，则调相信号的瞬时相位(t)=+KU(t)瞬时角频率 (t)=+K调相信号 u=Ucost+Ku(t) 将信号的信息加在载波的相位上则形成调相信号，调相的表达式为： S(t)=Acost+Kf(t)+这里K称为相移指数，这种调制方式，载波的幅度和角频率不变，而瞬时相位偏移是调制信号f(t)的线性函数，称为相位调制。调相与调频有着相当密切的关系，我们知道相位与频率有如下关系式： =+Kf(t) (t)=t+K所以在调相时可以先将调制信号进行微分后在进行频率调制，这样等效于调相，此方法称为间接调相，与此相对应，上述方法称为直接调相。调相信

12、号的产生如图所示：PM调相信号的产生2) 调制原理实现相位调制的基本原理是使角频率为的高频载波u(t)通过一个可控相移网络, 此网络产生的相移受调制电压u(t)控制, 满足=Ku(t)的关系, 所以网络输出就是调相信号，可控相移网络调相原理图如图所示：可控相移网络调相原理图3) 调相信号的解调相干解调由于调相信号可以分解成同相分量与正交分量之和，因而可以采用线性调制中的相干解调法来进行解调，如图：PM信号相干解调根据公式可以设调相信号 并设相干载波 则相乘器的输出为 经过低通滤波器取出其低频分量再经微分器，即得解调输出可见，相干解调可以恢复原调制信号。这种解调方法需要本地载波与调制载波同步，否

13、则将使解调信号失真。五、 实验结果1.PCM编码与解码： 2. 原调制信号经PM调制得到已调信号后再经过加性高斯信道。图中分别给出了原调制信号的时域图，频域图，功率谱，已调信号的时域图，频域图，功率谱，经过加性高斯信道后的带噪声已调信号的时域图，频域图，功率谱。3. 对已调信号进行解调图中给出的分别是未经过高斯信道的已调信号的解调结果，时域图，频域图，功率谱，和经过高斯信道的已调信号的解调结果，时域图，频域图，功率谱。5、 心得与体会参考文献2 现代通信原理，曹志刚等，清华大学出版社，1992年3 通信原理，樊昌信等，国防工业出版社，2006第6版附录：实验源代码close allclear

14、all;clc;Fs=; %抽取电压值样本的频率t=0:1/Fs:0.00999; %每隔1/Fs秒抽取一个样本,共抽取从00.001时间段内的样本点,用来组成"模拟信号"f=300; %该信号的频率m=cos(2*pi*f*t); %调制信号figure(1)subplot(3,1,1);plot(t,m);grid on;title('模拟信号的波形')axis(0 1/f*2 -2 2);for i=1:length(m);%设计输入范围是-1.21.2V,对模拟信号抽取1000个样本%循环对每个样本进行归一化并计算出量化单位x%设量化器最大分层电平是

15、2048个量化单位.x(i)=m(i)/1.2*2048;end%对每个样本进行编码for i=1:length(m);%length(y)=n1if x(i)>0 %x(i)=A(i)out(1)=1;%抽样值大于0，极性码为1 %code(i,1)=out()elseout(1)=0;%抽样值小于0，极性码为0end%确定段落码if abs(x(i)>=0 & abs(x(i)<32out(2)=0;out(3)=0;out(4)=0;step=1;st=0;%x的绝对值在0到32之间，则落在第一段内，段落码为001，段落起始电平st为16，量化间隔step为1e

16、lseif 32<=abs(x(i) & abs(x(i)<64out(2)=0;out(3)=0;out(4)=1;step=2;st=32;%x的绝对值在32到64之间，则落在第二段内，段落码为010，段落起始电平st为32，量化间隔step为2elseif 64<=abs(x(i) & abs(x(i)<128out(2)=0;out(3)=1;out(4)=0;step=4;st=64;%x的绝对值在64到128之间，则落在第三段内，段落码为011，段落起始电平st为64，量化间隔step为4elseif 128<=abs(x(i) &am

17、p; abs(x(i)<256out(2)=0;out(3)=1;out(4)=1;step=8;st=128;%x的绝对值在128到256之间，则落在第四段内，段落码为100，段落起始电平st为128，量化间隔step为8elseif 256<=abs(x(i) & abs(x(i)<512out(2)=1;out(3)=0;out(4)=0;step=16;st=256;%x的绝对值在256到512之间，则落在第五段内，段落码为101，段落起始电平st为256，量化间隔step为16elseif 512<=abs(x(i) & abs(x(i)<

18、;1024out(2)=1;out(3)=0;out(4)=1;step=32;st=512;%x的绝对值在512到1024之间，则落在第六段内，段落码为110，段落起始电平st为512，量化间隔step为32elseif 1024<=abs(x(i) & abs(x(i)<2048out(2)=1;out(3)=1;out(4)=0;step=64;st=1024;%x的绝对值在1024到2048之间，则落在第七段内，段落码为111，段落起始电平st为1024，量化间隔step为64elseout(2)=1;out(3)=1;out(4)=1;step=64;st=102

19、4;%x的绝对值超出了2048，则段落码为111，段落起始电平st为1024，量化间隔step为64end%确定段内码if (abs(x(i)>=2048)out(2:8)= 1 1 1 1 1 1 1;%x的绝对值超出了2048，段落码和段内码均为elsetmp=floor(abs(x(i)-st)/step);%确定x落在某段的第tmp级内t=dec2bin(tmp,4)-48;%将tmp转化为四位二进制码out(5:8)=t(1:4);%段内码为tenda(i*8-7:i*8)=out(1:8);end%输出PCM编码t=0:0.001:799.999;y=a(ceil(10*t+

20、0.01);figure(1)subplot(3,1,2)plot(t,y);axis(2 4 -0.2 1.2);grid on;title('PCM编码后的信号(局部)');%对该PCM编码进行反PCM编码%抽取其中的PCM编码序列for i=1:length(m)*8pcm(i)=y(i*100-50);end%循环将PCM编码变成量化电平数for i=1:length(m);%初始化计算参数dlm=0;dp=0;%将2-4位段落码换算成起始电平if pcm(i*8-6)=1;dlm=dlm+4;endif pcm(i*8-5)=1;dlm=dlm+2;endif pcm

21、(i*8-4)=1;dlm=dlm+1;end%得到由段落码换算来的起始电平dp=2(dlm+4);%先加上最小量化电平的一半dp=dp+2(dlm)/2;%将5-8位段内码结合段落码一起转换成电平数%第5位if pcm(i*8-3)=1;dp=dp+2(dlm+3);end%第6位if pcm(i*8-2)=1;dp=dp+2(dlm+2);end%第7位if pcm(i*8-1)=1;dp=dp+2(dlm+1);end%第8位if pcm(i*8)=1;dp=dp+2(dlm);end%最后判断第1位码,决定正负if pcm(i*8-7)=0;dp=-dp;endjiedp(i)=dp;

22、end%将量化电平数变成电压for i=1:length(m);dianya(i)=jiedp(i)/2048*1.2;endFs=; %抽取电压值样本的频率t3=0:1/Fs:0.00999; %每隔1/Fs秒抽取一个样本,共抽取从00.01时间段内的样本点,用来组成"模拟信号"f=300; %该信号的频率figure(1);subplot(3,1,3);plot(t3,dianya);grid onaxis(0 1/f*2 -2 2);title('PCM解码后的模拟信号')Fs=; %抽取电压值样本的频率 t=0:1/Fs:0.00999; %每隔1/

23、Fs秒抽取一个样本,共抽取从00.001时间段内的样本点,用来组成"模拟信号" y=1;M=fft(m);M=abs(M(1:length(M)/2+1);%调制信号频谱frqM=0:length(M)-1*Fs/length(M)/2;Fc=30000;m1=amod(y*m,Fc,Fs,'pm'); %pm调制m11=awgn(m1,4);%加噪声M1=fft(m1);M1=abs(M1(1:length(M1)/2+1);frqM1=0:length(M1)-1*Fs/length(M1)/2;M11=fft(m11);M11=abs(M11(1:le

24、ngth(M11)/2+1);frqM11=0:length(M11)-1*Fs/length(M11)/2;u1=ademod(m1,Fc,Fs,'pm');%未加噪声的解调u11=ademod(m11,Fc,Fs,'pm');%解调U1=fft(u1);U1=abs(U1(1:length(U1)/2+1);frqU1=0:length(U1)-1*Fs/length(U1)/2;U11=fft(u11);U11=abs(U11(1:length(U11)/2+1);frqU11=0:length(U11)-1*Fs/length(U11)/2;%功率谱fs

25、2=800;ts2=1/fs2;t2=0:ts2:2;nfft=64;power=(norm(m)2)/length(m+1);spow=abs(fft(m,nfft).2);f2=(0:nfft-1)/ts2/nfft;%设置频率范围f2=f2-fs2/2;power1=(norm(m1)2)/length(m1+1);spow1=abs(fft(m1,nfft).2);power2=(norm(m11)2)/length(m11+1);spow2=abs(fft(m11,nfft).2);power3=(norm(u1)2)/length(u1+1);spow3=abs(fft(u1,nf

26、ft).2);power4=(norm(u11)2)/length(u11+1);spow4=abs(fft(u11,nfft).2); figure(2); subplot(3,3,1) %子图形式显示结果plot(t,m) %现在的m信号是重新构建的信号， %因为在对m求傅里叶变换时m=m,zeros(1,n-n2) %定义两轴的刻度xlabel('时间t') title('原调制信号的时域图')subplot(3,3,2)plot(frqM,M) %fftshift：将FFT中的DC分量移到频谱中心axis(-1000 50000 0 550)xlabel

27、('频率f')title('原调制信号的频谱图')subplot(3,3,3)plot(f2,fftshift(spow);xlabel('频率f');title('原调制信号的功率谱');disp('power=',num2str(power),'.');subplot(3,3,4)plot(t,m1)xlabel('时间t')title('已调信号的时域图')subplot(3,3,5)plot(frqM1,M1)axis(0 50000 0 550)xlabel

28、('频率f')title('已调信号的频谱图')subplot(3,3,6)plot(f2,fftshift(spow1);xlabel('频率f');title('已调信号的功率谱');disp('power1=',num2str(power1),'.'); subplot(3,3,7) plot(t,m11) xlabel('时间t') title('加入高斯噪声后信号的时域图')subplot(3,3,8)plot(frqM11,M11) axis(0 5000

29、0 0 550)xlabel('频率f')title('信号的频谱图')subplot(3,3,9)plot(f2,fftshift(spow2);xlabel('频率f');title('信号的功率谱');disp('power2=',num2str(power2),'.');figure(3);subplot(2,3,1)plot(t,u1)xlabel('时间t')title('解调信号的时域图（未加噪声）')subplot(2,3,2)plot(frqU1,U

30、1)axis(-2000 50000 0 2)xlabel('频率f')title('解调信号的频谱图')subplot(2,3,3)plot(f2,fftshift(spow3);xlabel('频率f');title('解调信号的功率谱');disp('power3=',num2str(power3),'.');subplot(2,3,4)plot(t,u11)xlabel('时间t')title('解调信号的时域图（加噪声）')subplot(2,3,5)plo

31、t(frqU11,U11)axis(-2000 50000 0 2)xlabel('频率f')title('解调信号的频谱图')subplot(2,3,6)plot(f2,fftshift(spow4);xlabel('频率f');title('解调信号的功率谱');disp('power3=',num2str(power3),'.');人与人之间的距离虽然摸不着，看不见，但的的确确是一杆实实在在的秤。真与假，善与恶，美与丑，尽在秤杆上可以看出；人心的大小，胸怀的宽窄，拨一拨秤砣全然知晓。人与人之间

32、的距离，不可太近。与人太近了，常常看人不清。一个人既有优点，也有缺点，所谓人无完人，金无赤足是也。初识时，走得太近就会模糊了不足，宠之；时间久了，原本的美丽之处也成了瑕疵，嫌之。与人太近了，便随手可得，有时得物，据为己有，太过贪财；有时得人，为己所用，也许贪色。贪财也好，贪色亦罢，都是一种贪心。与人太近了，最可悲的就是会把自己丢在别人身上，找不到自己的影子，忘了回家的路。这世上，根本没有零距离的人际关系，因为人总是有一份自私的，人与人之间太近的距离，易滋生事端，恩怨相随。所以，人与人相处的太近了，便渐渐相远。人与人之间的距离也不可太远。太远了，就像放飞的风筝，过高断线。太远了，就像南徙的大雁，失群哀鸣。太远了，就像失联的旅人，形单影只。人与人之间的距离，有时，先远后近；有时，先近后远。这每次的变化之中，总是有一个难以忘记的故事或者一段难以割舍的情。有时候，人与人之间的距离，忽然间近了，其实还是远；忽然间远了，肯定是伤了谁。人与人之间的距离，如果是一份信笺，那是思念；如果是一个