最新远距离点对点数字通信系统设计--论文

1、（燕山大学信息科学与工程学院）摘要：本文讨论进行了远距离点对点数字通信系统的设计，着重讨论了模拟信号数字化的过程，其中包含了为了提高系统性能进行的信源编码技术和信道编码技 术，我采用了 HDB3码克服连。问题，利用奇偶监督码和差错重传机制控制误码率。 另外，讨论了数字调制技术的实现，本文采用最小频移键控调制和解调技术，并讨论了在高斯白噪声信道条件下的此方法的可靠性和有效性。关键词：脉冲编码调制，HDB3码，奇偶监督码， MSK调制，高斯白噪声， MATLAB仿真目录1 .通信系统概述31.1 一般通信系统模型 31.2 数字通信系统模型 31.3 远距离语音通信系统 42 .信号数字化42.1

2、 信号的抽样42.1.1 抽样定理42.1.2 脉冲幅度调制 PAM52.2 信源编码62.2.1 十三折线法 62.2.2 脉冲编码调制 PCM72.3 信道编码92.3.1 HDB3 码92.3.2 奇偶监督码93 .调制与解调103.1 MSK 调制103.1.1 MSK调制原理 103.1.2 MSK 调制113.2 MSK 解调114 .信道描述135 .系统总体设计 14附录 MATLAB实现代码141 .通信系统概述1.1 一般通信系统模型一般作为一个通信系统都由发送端和接收端两部分组成，而发送端则分为信息源和发送设备两部分，接收端与其对应的有接收端和受信者两部分，发送端和接收端

3、之间则是我们信号传输所需要经过的信道，信号在信道中传输时会有噪声的混 入，这也是我们的通信系统性能讨论的终点。信息源发送设备接收设备受信者（发送端）图1-1 一般通信系统信道接收端）信息源是把各种原始消息转换成原始电信号的设备，它通过各种物理转换的方法从自然界中采集信息并把它们转换成相应的电信号，从而便于我们通过电子设备对其进行进一步的处理。受信者 则是把接受到的电信号还原成自然界中信息的设备。发送设备 是通过对采集到的原始电信号进行一系列的处理把它变成适合于远 距离传输的信号。在模拟传输系统中包括放大、滤波、模拟调制等过程；在数字传 输系统中则包含编码、加密、数字调制等过程。接收设备 则是上

4、述过程的逆过程，将信道中传输的信号还原成易于处理的直接电信号。信道是从发送设备到接收设备之间信号传输的物理煤质，分为无线信道和有限信道两大类，每种信道的特点不同，应用场合也不相同。噪声源是笼统的一个说法，它集中表示分布于通信系统中的各处的噪声。1.2 数字通信系统模型数字通信系统是通过数字信号来传递信息的通信系统。需要注意的是，这并不代表用于在信道中传输的信号就是数字信号数字通信系统是通过数字信号来表示要传送的信息，而在传输过程中则还是利用高频调制的模拟信号传输。.1月I.:图1-2数字通信系统信源编码的目的是将信息源采集来的信号进行编码从而提高信息的有效性，对于模拟信号来说则还要完成信号的数

5、字化，即采样、量化、编码的过程，实现模数 转换。信源译码则是它的逆过程。加密和解密的作用是提高信息在传输过程中的安全性，防止或延缓被盗取信 息。信道编码的目的是将数字信号转换成适合于在信道中传输的码，增强抗干扰能力，包括检错纠错能力等。信道译码是其逆过程。数字调制是将数字信号调制成易于在信道中传输的带通信号，其抗干扰性能是我们讨论的主要方面。数字解调是其逆过程。数字通信系统具有抗干扰能力强、噪声不积累、传输差错可控、便于处理、易 于集成以及保密性好等优点，广泛用于现代通信系统当中。1.3 远距离语音通信系统本文中我们讨论远距离语音通信系统，系统模型如下图所示。图1-3语音通信系统我们这里信道中

6、的噪声只考虑高斯白噪声，信道也理想化为理想全通信道。这里我们没有进行加密和解密处理， 码型变换中采用了克服连 0问题的适合于 远距离传输的HDB3码，传输差错控制采用了奇偶监督码来监测差错，采用差错重传的机制来控制误码率，不具备纠错能力。为了降低误码率，我们的数字调制方式采用了最小频移键控MSK调制，它是2FSK调制的改进，具有包络稳定、相位连续、带宽最小并且严格正交的特性。2 .信号数字化2.1 信号的抽样2.1.1 抽样定理语音信号的频带范围大概现在3003400Hz左右，进彳T A/D转换的第一步就是对模拟信号进行抽样。理论上要用冲激信号对其进行采样，由于它物理不可实现我们采用窄脉冲抽样

7、，要想能够无失真地恢复原模拟信号，抽样频率必须满足奈奎斯特采样定理，即设模拟信号的最高频率分量为Q抽样频率fs必须大于等于3,所以抽样频率要在 6800Hz以上。但在实际中，要想恢复模拟信号就要用到滤波器滤波，实际设计的滤波器频率特性无法达到理想滤波器那样严格的选频特性，所以我们在抽样时要留有一定余量来保证频谱不发生混叠，采样频率fs选才i 8000Hz为宜，这也是实际电话系统采用的抽样频率。2.1.2 脉冲幅度调制 PAM设语音信号为 m(t),其频谱函数为 M(f),抽样的过程就是用这个信号对一个脉 冲载波s(t)(周期窄脉冲，频率为 8000Hz)进行幅度调制，它的输出就是时域卷积 及频

8、域相乘。它的过程如下图所示。图2-1 PAM调制过程图中左边是时域波形， 右边表示的是对应的频域波形，从图中可以看出，我们已经将时间上连续的模拟信号变成了时间上离散的抽样信号，从其频域中可以看到要想恢复原信号只需要用一个低通滤波器滤波就可以完整恢复原信号。设抽样保持电路的传输函数为H，则其输出信号就是时域卷积频域相乘i i1 二一 .MH(f)=Ms(f)H(f),其中 Ms(f) =£ M (f nfs), 代入得到T n=-二，1 JMH(f)=£ H(f)M(f nfs),从式中可以里看出每一项都乘以了H，所Tn.：以只要在低通滤波前加上一个传输函数为1/H(f)的修

9、正滤波器就可以恢复原始信号了,所以恢复框图如下图所示。图2-3恢复框图至此我们完成了信号时间上的离散化和恢复。2.2 信源编码虽然时域抽样完成了模拟信号时间上的抽样，但是其幅度值仍然是取连续的变量，要想完全用二进制编码表示则会有无数多位，这显然是不合适的。 所以我们要对其进行幅度上的量化。将抽样值的范围划分成 M个区间，每个区间用一个电平表示。这样，共有 M 个离散电平，它们称为量化电平。用这 M个量化电平表示连续抽样值的方法称为 量化。量化电平数 M和量化间隔Av都是确定的，量化噪声 Nq也是确定的。但是， 语音信号在低频段较为集中。当信号小时，信号量噪比也小。所以，这种均匀量化 器对于小输

10、入信号很不利。为了克服这个缺点， 改善小信号时的信号量噪比，在实际应用中常采用非均匀量化，我们采用欧洲普遍采用的A律压缩，即13折线法进行量化。2.2.1 十三折线法我们希望信噪比不随信号的强度变化，当输入电压x减小时，应当使量化间隔Ax按比例地减小，即要求Axx,这在理论上要求压缩特性具有对数特性。十三折线压缩就是对其的近似实现。十三折线的原理图如下图2-4所示。图中横坐标x在。至1区间中分为不均匀的8段。1/2至1间的线段称为第 8段；1/4至1/2间的线段称为第 7段；1/8至1/4 间的线段称为第6段；依此类推，直到 。至1/128间的线段称为第1段。图中纵坐 标y则均匀地划分作 8段

11、。将与这8段相应的座标点(x, y)相连，就得到了一条折 线。八1/32J图2-4十三折线法原理图由图可见，除第1和2段外，其他各段折线的斜率都不相同。在下表中列出了这些斜率。表1折线斜率表折线段号12345678斜率161684211/21/4因为语音信号为交流信号，所以，上述的压缩特性只是实用的压缩特性曲线的半，在第3象限还有对原点奇对称的另一半曲线，其完整曲线如下图所示。2.2.2 脉冲编码调制 PCM把从模拟信号抽样、量化，直到变换成为二进制符号的基本过程，称为脉冲编码调制。例如模拟信号的抽样值为3.15, 3.96, 5.00, 6.38, 6.80和6.42,若按照“四舍五入”的原

12、则量化为整数值，则抽样值量化后变为3, 4, 5, 6, 7和6,在按照二进制数编码后就变成二进制符号：011、100、101、110、111和110。我们采用上面讲的十三折线法对语音信号进行编码。在 13折线法中采用的折 叠码有8位。其中第一位 c1表示量化值的极性正负。后面的 7位分为段落码和段 内码两部分，用于表示量化值的绝对值。其中第2至4位(c2 c3 c4)是段落码，共计3位，可以表示8种斜率的段落；其他 4位(c5 c8)为段内码，可以表示每一段落 内的16种量化电平。段内码代表的16个量化电平是均匀划分的。所以，这7位码总共能表示 27 = 128种量化值。在下面的表中给出了段

13、落码和段内码的编码规 则。表2段落码编码规则段落序号段落码c2 c3 c4段落范围(量化单位)11 1 11024-204821 1 0512-102431 0 1256-51241 0 0128-25650 1 164-12860 1 032-6470 0 116-3280 0 00-16表3段内码编码规则量化间隔段内码c5 c6 c7 c8量化间隔段内码c5 c6 c7 c8151 1 1 170 1 1 1141 1 1 060 1 1 0131 1 0 150 1 0 1121 1 0 040 1 0 0111 0 1 130 0 1 1101 0 1 020 0 1 091 0 0

14、110 0 0 181 0 0 000 0 0 0利用MATLAB进彳TPCM编译码如下:>> x-ptu_encode(9);pca_out =pCE_OUt =100010» pcdecode(x. 204B)生 6000我们知道，PCM编码过程是存在量化误差的，而我们解码出的结果正是证明 了这一点。2.3 信道编码由于在远距离传输过程中连0问题会使得接收方无法及时获取同步时钟而使得译码变得混乱，另外为了获得检纠错能力我们也要加上监督码，这时我们就要对编码进行再次编码使其变成适合于在信道中传输的码字，即信道编码。2.3.1 HDB3 码由于HDB3码具有没有直流成分，

15、高、低频分量少，连“0”个数不超过3个利于在接收端提取定时信号的特点，在远距离传输中非常适用。其编码规则如下：消息码：1 000 0 1 000 0 1 1 000 0 0 00 0 1 1 AMI码：-1 000 0+1 000 0 -1 +1 000 0 00 0 0 -1 +1 HDB码t -1 0 00-V+1 0 0 0+V *1 +1-B 0 0 -V +B 0 0 +V 4 +12.3.2 奇偶监督码奇偶监督码分为奇数监督码和偶数监督码，原理相同。我们采用偶数监督码，无论信息位有多少，其监督码只有一位，它使得码组中1的数目为偶数，即满足an-通an-2。 ® ao=0,

16、式子中ao是监督位。这种编码能够检测奇数个错码，在接收端按照上式求“模2和”，若计算结果为1则说明存在错码， 否则则认为无错码， 这是最简单的一种检错编码措施，没有纠错能力，可以采用差错重传机制来修正。3 .调制与解调3.1 MSK调制最小频移键控（MSK）信号是一种包络恒定、相位连续、带宽最小并且严格正交的2FSK信号，MSK可以看成是 OQPSK的优化。现在 MSK已经应用于很多 通信系统中。例如，SMSK（serial MSK）已经在NASA的高级通信技术卫星 （ACTS） 系统中应用，GMSK（Gaussian MSK）已是欧洲全球移动通信（ GSM）系统的调制 方式。下图是MSK信号

17、调制波形示意图。图3-1 MSK调制波形示意3.1.1 MSK调制原理MSK 信号的第k个码元为sk（t）=COS& st+at+中J，其中 s 2T s k（k-1）Ts<t<kTs。式中，s代表载波角频率，Ts是码元宽度，k是第k个码元的初始 相位，4=±1 （当输入码元为1时取=+1,当输入码元为 0时取=-1）。需要注意的是相位与码元相关。相位连续的一般条件是前一码元末尾的总相位等于后一码元开始时的总相位，即RkTs +久工=sskTs +久。化简后彳#到久=久二十三02/=吃：首"1 f ,在用相干法接收时，可以假设ak-1的初始值等于0,这时

18、由上式可知 华k =0或n（mod 2兀），这说明MSK 信号前后码元具有相关性。我们将 MSK信号第k个码元的表示式子展开化简，令pk=coscPk=±1、qk =akcosQ =akpk =±1 ,我们发现：仅当4工软*且此为奇数时，A才改变口 仅当矶金用且上为偶数时，Qk才改变， 即生变化，且码元为奇数个时，网改变口 即殁变化,且码元为偶数个时.外改变。所以我们可以采用类似差分编码的方式来得到Pk和qk,其原理框图如下。图3-2 p k和q k的实现Pkqk3.1.2 MSK 调制从原理讨论中我们可以得到MSK的调制式如下:cos - a. cog sin sin 由

19、5IT, 工 上 上2工工从而我们可以得到 MSK调制实现的原理框图如下图3-3,至此我们得到了高频调制的MSK信号，这里可以看出，虽然我们对原始信息进行了数字化，但在需 要传输时，我们仍然把其调制成高频模拟信号进行发送，这有利于在信道中传输或天线的发射。图3-3 MSK调制实现原理框图3.2 MSK解调对最小频移键控调制的信号解调时我们采用相干解调的办法。用本地载波cos（铢t + ）作为相干载波与接收到的信号相乘，再通过积分判决来解调出调制之前的信号。若输入的两个码元为“+1, +1”或“+ 1,-1"，虹 k（t）的值在0 < t <2Ts期间始终为正。若输入的一对

20、码元为“一 1, +1”或“一1, 1”,则值始终为负。因此，若在此2Ts期间对上式积分，则积分结果为正值时，说明第一个接收码元为“+ 1”；若积分结果为负值，则说明第1个接收码元为“1”。按照此法，在Ts < t <3Ts期间积分，就能判断第 2个接收码元的值，依此类推。图3-4 MSK解调图中两个积分判决器的积分时间长度均为2Ts,但是错开时间Ts。上支路的积分判决器先给出第 2i个码元输出，然后下支路给出第 （2i+1）个码元输出。MSK信号是用极性相反的半个正（余）弦波形去调制两个正交的载波。因此， 当用匹配滤波器分别接收每个正交分量时，MSK信号的误比特率性能和2PSK、

21、QPSK及OQPSK等的性能一样。但是，若把它当作FSK信号用相干解调法在每个 码元持续时间Ts内解调，则其性能将比 2PSK信号的T能差3dB。利用MATLAB仿真得到的MSK调制的传输过程中的 MSK信号如图所示：MSK传输的数据时间通过计算我们得到了误码率和信噪比之间的关系曲线，其中实线是理论上的误码率的值随信噪比的变化曲线，以'*'标示出来的曲线就是实际中误码率与信噪比之间的关系曲线。4 .信道描述信道可分为有线信道(电线、光纤)和无线信道(电磁波，含光波)。信道中存在多种干扰。通信系统中最简单的数学模型就是加性噪声信道，信道仅对通过它传输的信号s叠加一个随机噪声过程

22、n(t)。从物理上讲，加性噪声过程来自通信系统的电子元 件和接收机的放大器， 或者来自传输中遇到的干扰。 这种类型的噪声从统计特性上 属于高斯噪声过程。因此相应的数学模型通常称为加性高斯噪声信道。这种信道的幅度特性是平坦的， 并且对于所有频率， 其相频响应是线性的， 因 此调制信号通过高斯白噪声信道不会引起不同频率分量的幅度损失和相位失真，不存在衰落。唯一的畸变是由高斯白噪声引起的。白”意味着噪声是一个在所有频率上具有平坦功率谱密度的平稳随机过程。习Nc -惯上，假7E其功率谱号度为：N(f ) =2,° < f C30 ,这意味着白色过程就有无限大的能量，这当然是数学上的理想

23、情况。我们讨论信道中的噪声对信号传输的影响都以高斯白噪声为前提进行讨论。其原理框图如下。x(t)y(t)图4-1信道噪声5 .系统总体设计本通信系统设计思路如上图所示，语音信号先经过抽样电路进行时间上的离散化，再通过PCM编码电路，采用13折线法进行幅度上的量化编码，即信源编码。随后进行码型变换即信道编码，包括转换成HDB3码和添加奇偶监督码两步，此时信号成为了适合于在信道中传输的码字。紧接着我们对信道编码后的数字信号进行了MSK调制，将其调制到高频载波上用于在信道中传输，MSK调制具有良好的频带特性和较低的误码率。在信道中传输时信号加入了高斯白噪声，这是一种加性噪声，到达接收端后先进彳T M

24、SK信号的解调，将其解调成数字信号，这时根据信号的奇偶监督位来进行 检错，如果发现错误则要给发送端一个反馈进行差错重传，如果没有错误，则进行信道译码、PCM译码，这时再通过一个低通滤波器和平滑滤波器就可以将原始的 语音信号恢复出来，达到了通信的目的。图5-1通信系统原理图附录MATLAB实现代码%pcm编码 function pcm_out=pcm_encode(x) r=length(x);pcm_out=zeros(r,8);for i=1:rif x(i)>=0pcm_out(i,1)=1;elsepcm_out(i,1)=0;endif abs(x(i)>=0&ab

25、s(x(i)<16step=1;st=0;pcm_out(i,2)=0;pcm_out(i,3)=0;pcm_out(i,4)=0;elseif 16<=abs(x(i)&abs(x(i)<32step=1;st=16;pcm_out(i,2)=0;pcm_out(i,3)=0;pcm_out(i,4)=1;elseif32<=abs(x(i)&abs(x(i)<64step=4;st=64;pcm_out(i,2)=0;pcm_out(i,3)=1;pcm_out(i,4)=1;elseif128<=abs(x(i)&abs(x(i

26、)<256step=8;st=128;pcm_out(i,2)=1;pcm_out(i,3)=0;pcm_out(i,4)=0;elseif256<=abs(x(i)&abs(x(i)<512step=16;st=256;pcm_out(i,2)=1;pcm_out(i,3)=0;pcm_out(i,4)=1;elseif512<=abs(x(i)&abs(x(i)<1024step=32;st=512;pcm_out(i,2)=1;pcm_out(i,3)=1;pcm_out(i,4)=0;else 1024V=abs(x(i)step=64;s

27、t=1024;pcm_out(i,2)=1;pcm_out(i,3)=1;pcm_out(i,4)=1; endtmp=floor(abs(x(i)-st)/step);t=dec2bin(tmp,4)-48;if tmp=16t(1:4)=1 1 1 1;endpcm_out(i,5:8)=t(1:4);enddisplay(pcm_out);%pcm译码function out=pcm_decode(in,v)n=length(in);in=reshape(in,8,n/8);slot(1)=0;slot(2)=16;slot(3)=32;slot(4)=64;slot(5)=128;sl

28、ot(6)=256;slot(7)=512;slot(8)=1024;step(1)=1;step(2)=1;step(3)=2;step(4)=4;step(5)=8;step(6)=16;step(7)=32;step(8)=64;for i=1:n/8ss=in(i,1)*2-1;tmp=in(i,2)*4+in(i,3)*2+in(i,4)+1;st=slot(tmp);dt=(in(i,5)*8+in(i,6)*4+in(i,7)*2+in(i,8)*step(tmp)+0.5*step(tmp);out(i)=ss*(st+dt)/2048*v;end%MSK调制与解调functi

29、on out = delay(data,n,sample_number)out = zeros(1,length(data);out(n*sample_number+1:length(data)尸data(1:length(data)-n*samp le_number);End差分编码functiondata_diff = difference(data) data_diff = zeros(1,length(data);data_diff(1) = 1 * data(1);for i = 2:length(data)data_diff(i) = data_diff(i-1) * data(i

30、);End% 调制functionsignal_out,I_out,Q_out=mod_msk(data,data_len,sample_number,R b)data_diff = difference(data);I(1) = 1;for i = 1:2:data_lenQ(i) = data_diff(i);Q(i+1) = data_diff(i);endfor i = 2:2:data_lenI(i+1) = data_diff(i);I(i) = data_diff(i);endfor i = 1:sample_numberI1(i:sample_number:data_len*s

31、ample_number) = I(1:data_len);Q1(i:sample_number:data_len*sample_number) =Q(1:data_len);endt=1/fs:1/fs:data_len*Tb;I_out = I1 .* cos(pi*t/2/Tb);Q_out = Q1 .* sin(pi*t/2/Tb);signal_out = I_out + j*Q_out;subplot(221)plot(data,度)；title('MSK 传输的数据');xlabel( '时间');ylabel( '幅subplot(22

32、2)plot(data_diff, ');ylabel( subplot(223)幅度)；title(差分后的数据');xlabel( '时间plot(I1, 1 subplot(224)；title(加权前I 路');xlabel(时间);ylabel(,幅度,)；plot(Q1,1 figure(2) subplot(221)；title(加权前Q路');xlabel(时间);ylabel(,幅度,)；plot(cos(pi*t/2/Tb), t/(2Tb)' );xlabel( subplot(222)'.-' );titl

33、e(时间);ylabel(加权函数幅度)COS( Ttplot(sin(pi*t/2/Tb), t/(2Tb)' );xlabel( subplot(223)'.-' );title(时间);ylabel(加权函数幅度)sin( Ttplot(I_out, );)；title(加权后路);xlabel(时间);ylabel(幅度subplot(224) plot(Q_out, );)；title(加权后Q路);xlabel(时间);ylabel(幅度解调clear allclose alldata_len =3000;sample_number = 8;%码元个数%采样个数Rb = 240;%码元速率fc = 9600;%载波频率data = rand_binary(data_len);signal_out,I_out,Q_out=mod_msk(data,data_len,sample_number,Rb);multi = fc/Rb;I_temp=interp(I_out,multi);Q_temp=interp(Q_out,multi);Fs=fc*sample_number;t=1/Fs:1/Fs:length(I_temp)*1/Fs;signal_i=I_temp.*cos(2*pi*fc*t);signal_q=Q_temp.*sin(2*p