自适应载波同步及其Matlab仿真

基于MATLAB的自适应均衡器的研究毕业论自适应均衡器（Adaptive Equalizer）是一种用于消除信号传输中的失真影响的信号处理器。

在通信系统和数码信号处理中，信号在传输过程中容易受到噪声干扰和信号失真的影响，从而导致接收端的信号质量下降。

自适应均衡器通过根据接收端的反馈信息，调整均衡器的参数来补偿信号传输中的失真影响，从而提高信号质量。

MATLAB是一种广泛应用于科学和工程领域的高级计算机语言和环境。

它提供了丰富的工具和函数库，可以方便地进行信号处理和模拟仿真。

基于MATLAB的自适应均衡器研究可以通过建立模型、仿真实验和性能评估来实现。

首先，在MATLAB中可以通过建立自适应均衡器模型来进行研究。

自适应均衡器的基本原理是根据接收信号和已知的传输信号之间的差异，调整均衡器的系数来补偿信号失真。

在MATLAB中，可以根据特定的信道模型和均衡算法来实现自适应均衡器模型。

其次，通过进行仿真实验可以验证自适应均衡器的性能。

在MATLAB 中，可以生成各种类型的信号，并通过添加噪声和失真来模拟信号传输中的实际情况。

然后，使用自适应均衡器模型来对仿真信号进行处理，并比较处理前后的信号质量。

通过观察误码率、信号噪声比等指标，可以评估自适应均衡器的性能。

最后，可以使用MATLAB进行自适应均衡器的性能分析和优化。

通过调整均衡器的参数和算法，可以优化自适应均衡器的性能。

MATLAB提供了各种工具和函数库，如优化算法工具箱、信号处理工具箱等，可以帮助研究人员快速分析和优化自适应均衡器的性能。

总之，基于MATLAB的自适应均衡器的研究可以通过建立模型、进行仿真实验和性能评估来实现。

MATLAB提供了丰富的工具和函数库，可以方便地进行信号处理和模拟仿真，从而帮助研究人员深入了解和优化自适应均衡器的工作原理和性能。

信息与通信工程学院阵列信号处理实验报告（自适应波束形成Matlab仿真）学号：XXXXXX专业：XXXXXX学生姓名：XXX任课教师：XXX2015年X月题目：自适应波束形成Matlab 仿真1. 算法简述：自适应波束形成，源于自适应天线的一个概念。

接收端的信号处理，可以通过将各阵元输出进行加权求和，将天线阵列波束“导向”到一个方向上，对期望信号得到最大输出功率的导向位置即给出波达方向估计。

波束形成算法是在一定准则下综合个输入信息来计算最优权值的数学方法，线性约束最小方差准则（LCMV ）是最重要、最常用的方法之一。

LCMV 是对有用信号形式和来向完全已知，在某种约束条件下使阵列输出的方差最小。

该准则属于广义约束，缺点是需要知道期望分量的波达方向。

准则的代价函数为Rw w w J H )(=，约束条件为H ()θ=w a f ；最佳解为f c R c c R w 11H 1H ][---。

2. 波束形成原理以一维M 元等距离线阵为例，如图1所示，设空间信号为窄带信号，每个通道用一个附加权值系数来调整该通道的幅度和相位。

图1 波束形成算法结构图这时阵列的输出可以表示为：*1()()()Mi i iy t w x t θ==∑ 如果采用矢量来表示各阵元输出及加权系数，即T 12()[()()()]M x t x t x t x t = T 12()[()()()]M w w w w θθθθ=()x n()x n()x n那么，阵列的输出也可以用矢量表示为H ()()()y t t θ=w x为了在某一方向θ上补偿各阵元之间的时延以形成一个主瓣，常规波束形成器在期望方向上的加权矢量可以构成为(1)T ()[1e e ]j j M w ωτωτθ---=观察此加权矢量，发现若空间只有一个来自方向θ的信号，其方向矢量()αθ的表示形式与此权值矢量相同。

则有H H ()()()()()y t t t θαθ==w x x这时常规波束形成器的输出功率可以表示为2H H ()[()]()()()()CBF P E y t θθθαθαθ===w Rw R式中矩阵R 为阵列输出()t x 的协方差矩阵。

基于MATLAB的OFDM系统仿真及分析OFDM（正交频分复用）是一种广泛应用于无线通信系统中的多载波调制技术。

在OFDM系统中，信号被分为多个独立的子载波，并且每个子载波之间正交。

这种正交的特性使得OFDM系统具有抗频率选择性衰落和多径干扰的能力。

本文将基于MATLAB对OFDM系统进行仿真及分析。

首先，我们需要确定OFDM系统的参数。

假设我们使用256个子载波，其中包括8个导频符号用于信道估计，每个OFDM符号的时域长度为128个采样点。

接下来，我们需要生成调制信号。

假设我们使用16QAM调制方式，每个子载波可以传输4个比特。

在MATLAB中，我们可以使用randi函数生成随机的比特序列，然后将比特序列映射为16QAM符号。

生成的符号序列可以通过IFFT（Inverse Fast Fourier Transform）将其转换为时域信号。

OFDM系统的发射端包括窗函数、导频符号插入、IFFT和并行到串行转换等模块。

窗函数用于增加OFDM符号之间的过渡带，导频符号用于信道估计和符号同步。

通过将符号序列与导频图案插入到OFDM符号序列中，然后进行IFFT变换，再进行并行到串行转换即可得到OFDM信号的时域波形。

接下来，我们需要模拟OFDM信号在信道中传输和接收。

假设信道是Additive White Gaussian Noise（AWGN）信道。

在接收端，OFDM信号的时域波形通过串行到并行转换，然后进行FFT（Fast Fourier Transform）变换得到频域信号。

通过在频域上对导频符号和OFDM信号进行正交插值，可以进行信道估计和等化。

最后将频域信号进行解调，得到接收后的比特序列。

通过比较发送前和接收后的比特序列，我们可以计算比特误码率（BER）来评估OFDM系统的性能。

比特误码率是接收到错误比特的比特数与总传输比特数之比。

通过改变信噪比（SNR）值，我们可以评估OFDM系统在不同信道条件下的性能。

通信系统综合设计与实践题目基于matlab载波同步仿真院（系）名称信息工程学院通信系专业名称通信工程学生鸿飞曹优宁封蒙蒙学生学号120310002212031000101203100040指导教师2013年 6 月 2 日基于matlab载波同步仿真摘要从载波相位调制解调原理出发,理论分析了载波频率漂移对解调结果的影响.通过对解调公式的推导及分析,给出了频率漂移对解调结果影响的公式.结果表明,当混频基频信号的频率与载波频率存在微小频差时,解调结果将出现低频调制,严重影响解调效果;仿真及实验验证结果与理论分析完全吻合.关键词：载波相位调制解调目录摘要 (I)第一章概述 (1)一课题容 (1)二设计目的.. (1)三设计要求 (1)四开发工具 (1)第二章系统理论设计 (2)一振幅调制产生原理 (2)二调幅电路方案分析 (2)三信号解调思路 (3)第三章matlab仿真 (5)一载波信号与调制信号分析 (5)二设计FIR数字低通滤波器 (7)三AM解调 (9)四结果分析 (15)4心得体会 (15)5致谢 (16)6参考文献 (16)第一章概述一课题容1.设计AM信号实现的Matlab程序，输出调制信号、载波信号以及已调信号波形以及频谱图，并改变参数观察信号变化情况，进行实验分析。

2.设计AM信号解调实现的Matlab程序，输出并观察解调信号波形，分析实验现象。

二设计目的1.掌握振幅调制和解调原理。

2.学会Matlab仿真软件在振幅调制和解调中的应用。

3.掌握参数设置方法和性能分析方法。

4.通过实验中波形的变换，学会分析实验现象。

三设计要求利用Matlab软件进行振幅调制和解调程序设计，输出显示调制信号、载波信号以及已调信号波形，并输出显示三种信号频谱图。

对产生波形进行分析，并通过参数的改变，观察波形变化，分析实验现象。

四开发工具计算机、Matlab软件、相关资料第二章 系统理论设计一 振幅调制产生原理所谓调制，就是在传送信号的一方将所要传送的信号附加在高频振荡上，再由天线发射出去。

MATLAB 环境下ISI 信道仿真及自适应均衡器设计程序说明一、系统模型二、ISI 信道仿真及LSM 算法自适应均衡器原理1、发送端和接收端滤波器的级联和在采样瞬间时的信道可用等效的离散时间FIR 信道滤波器来表示，Xn={0.05 -0.063 0.088 -0.126 -0.25 0.9047 0.25 0 0.126 0.038 0.088}，n={-5,-4,…,5}。

2、基于MSE （均方准则）的均衡器抽头系数的自适应算法为：^^1k k k k c c e y +=+∆其中^k c 代表抽头系数向量的估值，∆为迭代过程中的步长参数，k e 为误差信号，k y 代表在瞬时k 包含均衡器中2k+1接收信号值的行向量。

误差信号k e 表示为：k k k e a z =-；k z 为均衡器输出，k a 为已知信号序列。

最初用一已知伪随机序列{k a }在信道上将这个自适应均衡器进行训练。

在解调器端，均衡器用这个已知序列去调整它的系数，一旦初始调节完成，自适应均衡器就从一个训练模式切换到直接判决模式，这时：^k k k e a z =-，式中^k a 是检测器的输出。

为了确保收敛 和 在慢变化信道中好的跟踪能力，选择步长参数的一种经验公式是15(21)R k P ∆=+ 式中R P 代表接收到的信号加噪声的功率，它可以从接收信号中估计出。

三、仿真结果图四、结论分析从结果图中我们可以看出，在信噪比逐渐增大的过程中，未经均衡器均衡的差错率没有明显改善，可知系统中始终存在码间干扰造成的误码；经均衡器均衡后的差错率则有明显改善。

但我们同时也可以看到在信噪比较低情况下，均衡器均衡之后的误码率并没有明显改善，甚至没有未均衡的差错率低，这主要是因为噪声为随机信号，功率大时对源信号影响较大，而且均衡器不易跟踪；当我们把均衡器的步长调低后，跟踪能力增强，差错率降低。

附源程序代码：main_plot.mclear;clc;echo off;close all;N=10000; %指定信号序列长度info=random_binary(N); %产生二进制信号序列SNR_ in _dB=8:1:18; %AWGN信道信噪比for j=1:length(SNR _in_ dB)[y, len ]=channel(info, SNR _in _dB(j)); %通过既有码间干扰又有白噪声信道numoferr=0; %初始误码统计数for i=len+1:N+len, %从第len个码元开始为真实信元if (y(i)<0), %判决译码decis=-1;elsedecis=1;end;if (decis~=info(i-5)), %判断是否误码，统计误码码元个数numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; % 未经均衡器均衡，得到的误码率end;semilogy(SNR_in_dB,Pe,'red*-'); %未经均衡器，误码率结果图hold on;delta_1=0.11; %指定自适应均衡器的步长delta_2=0.09; %指定自适应均衡器的步长for j=1:length(SNR_in_dB)y=channel(info,SNR_in_dB(j)); %通过信道z=lms_equalizer(y,info,delta_1); %通过自适应均衡器，并设置步长为0.11 numoferr=0;for i=1:N,if (z(i)<0),decis=-1;elsedecis=1;end;if (decis~=info(i)),numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; % 经自适应均衡器均衡后，得到的误码率end;semilogy(SNR _in _ dB, Pe ,'blacko-'); %自适应均衡器均衡之后，误码率结果图 hold on;for j=1:length(SNR_in_dB)y=channel(info,SNR_in_dB(j)); %通过信道z=lms_equalizer(y,info,delta_2); %通过自适应均衡器，并设置步长为0.09 numoferr=0;for i=1:N,if (z(i)<0),decis=-1;elsedecis=1;end;if (decis~=info(i)),numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; % 经自适应均衡器均衡后，得到的误码率end;semilogy(SNR_in_dB,Pe,'blue.-'); %自适应均衡器均衡之后，误码率结果图hold on;xlabel('SNR in dB');ylabel('Pe');title('ISI信道自适应均衡系统仿真');legend('未经均衡器均衡','经自适应均衡器均衡，步长detla=0.11',...'经自适应均衡器均衡，步长detla=0.09');random_binary.m%产生二进制信源随机序列function [info]=random_binary(N)if nargin == 0, %如果没有输入参数，则指定信息序列为10000个码元N=10000;end;for i=1:N,temp=rand;if (temp<0.5),info(i)=-1; % 1/2的概率输出为-1elseinfo(i)=1; % 1/2的概率输出为1endend;channel.m%模拟既有码间干扰又有高斯白噪声的信道function [y,len]=channel(x,snr_in_dB)SNR=exp(snr_in_dB*log(10)/10); %信噪比真值转换sigma=1/sqrt(2*SNR); %高斯白噪声的标准差%指定信道的ISI参数，可以看出此信道质量还是比较差的actual_isi=[0.05 -0.063 0.088 -0.126 -0.25 0.9047 0.25 0 0.126 0.038 0.088];len_ actual _isi=(length(actual_isi)-1)/2;len=len_actual_isi;y=conv(actual_isi,x); %信号通过信道，相当于信号序列与信道模型序列作卷积%需要指出，此时码元序列长度变为N+len-1，译码时我们从第len个码元开始到N+len个结束for i=1:2:size(y,2),[noise(i) noise(i+1)]=gngauss(sigma); %产生噪声end;y=y+noise; %叠加噪声gngauss . m%产生高斯白噪声function [gsrv1,gsrv2]=gngauss(m,sgma)if nargin == 0, %如果没有输入实参，则均方为0，标准差为1m=0; sgma=1;elseif nargin == 1, %如果输入实参为1个参数，则标准差为输入实参，均值为0 sgma=m; m=0;end;u=rand;z=sgma*(sqrt(2*log(1/(1-u))));u=rand;gsrv1=m+z*cos(2*pi*u);gsrv2=m+z*sin(2*pi*u);lm _equalizer .m%LSM算法自适应滤波器实现function [z]=lms_equalizer(y,info,delta)estimated_c=[0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0]; %初始抽头系数K=5;for k=1:size(y,2)-2*K,y_k=y(k:k+2*K); %获取码元，一次11个z_k=estimated_c*y_k'; %各抽头系数与码元相乘后求和e_k=info(k)-z_k; %误差估计estimated_c=estimated_c+delta*e_k*y_k; %计算校正抽头系数z(k)=z_k; %均衡后输出的码元序列end;。

智能天线自适应算法MATLAB仿真分析与研究智能天线自适应算法是一种应用于通信系统的技术，可以根据环境条件和通信需求自动调整天线的参数和特性，以提高信号质量和系统性能。

在毕业设计中，可以通过进行MATLAB仿真分析和研究来验证智能天线自适应算法的有效性和优势。

首先，可以利用MATLAB软件搭建智能天线自适应算法的仿真平台。

通过编写相关的代码和程序，实现自适应算法的各个模块，并将其整合在一起，形成完整的仿真系统。

在仿真平台中，可以模拟不同的通信环境，例如不同的信道模型、信号干扰等，以及不同的通信需求，例如多用户通信、高速数据传输等。

其次，可以利用仿真平台进行各种不同场景下的仿真实验，并对实验结果进行分析和研究。

可以通过改变算法的参数设置、调整天线的指向性和增益、改变信号的传输方式等来观察系统性能的变化。

可以比较智能天线自适应算法与传统固定天线的性能差异，并分析其优缺点。

在仿真实验中，可以采用常用的性能指标来评估系统的性能，例如误码率、信号-to-干扰比、比特错误率等。

可以绘制相关的曲线图来直观地展示系统性能的变化趋势，并进行定量分析。

此外，还可以分别对自适应算法的不同模块进行性能评估和比较，以寻求系统性能的进一步优化。

最后，可以对仿真结果进行统计和总结，并提出相关的结论和建议。

可以分析不同环境和需求对智能天线自适应算法的影响，并讨论其在实际通信系统中的应用前景和潜力。

可以探讨现有算法的改进方向和未来的研究方向，并提出自己的观点和想法。

在撰写毕业设计论文时，可以结合仿真结果和分析内容，进行系统的论述和论证。

可以清晰地介绍智能天线自适应算法的原理和背景，详细描述仿真平台的搭建和实验设置，并展示仿真结果和分析。

可以对各个模块的性能进行综合评价，并提出自己的见解和贡献。

综上所述，通过MATLAB的仿真分析与研究，可以验证智能天线自适应算法的有效性，为毕业设计提供实际可行的解决方案，并为未来的相关研究提供支持和借鉴。

通信系统综合设计与实践题目基于matlab载波同步仿真院（系）名称信息工程学院通信系专业名称通信工程学生姓名赵鸿飞曹优宁封蒙蒙学生学号120310002212031000101203100040指导教师2013年 6 月 2 日基于matlab载波同步仿真摘要从载波相位调制解调原理出发,理论分析了载波频率漂移对解调结果的影响.通过对解调公式的推导及分析,给出了频率漂移对解调结果影响的公式.结果表明,当混频基频信号的频率与载波频率存在微小频差时,解调结果将出现低频调制,严重影响解调效果;仿真及实验验证结果与理论分析完全吻合.关键词：载波相位调制解调目录摘要................................................................................ 错误!未定义书签。

第一章概述. (3)一课题内容 (3)二设计目的........ . (3)三设计要求 (3)四开发工具 (4)第二章系统理论设计 (4)一振幅调制产生原理 (4)二调幅电路方案分析 (5)三信号解调思路 (5)第三章matlab仿真 (5)一载波信号与调制信号分析 (5)二设计FIR数字低通滤波器 (7)三AM解调..... .. (10)四结果分析 (16)4心得体会 (15)5致谢............................................................................................... .166参考文献 (16)第一章概述一课题内容1.设计AM信号实现的Matlab程序，输出调制信号、载波信号以及已调信号波形以及频谱图，并改变参数观察信号变化情况，进行实验分析。

2.设计AM信号解调实现的Matlab程序，输出并观察解调信号波形，分析实验现象。

二设计目的1.掌握振幅调制和解调原理。

2.学会Matlab仿真软件在振幅调制和解调中的应用。

MATLAB 环境下ISI 信道仿真及自适应均衡器设计程序说明一、系统模型二、ISI 信道仿真及LSM 算法自适应均衡器原理1、发送端和接收端滤波器的级联和在采样瞬间时的信道可用等效的离散时间FIR 信道滤波器来表示，Xn={0.05 -0.063 0.088 -0.126 -0.25 0.9047 0.25 0 0.126 0.038 0.088}，n={-5,-4,…,5}。

2、基于MSE 准则的均衡器抽头系数的自适应算法为：^^1k k k k c c e y +=+∆其中^k c 代表抽头系数向量的估值，∆为迭代过程中的步长参数，k e 为误差信号，k y 代表在瞬时k 包含均衡器中2k+1接收信号值的行向量。

误差信号k e 表示为：k k k e a z =-；k z 为均衡器输出，k a 为已知信号序列。

最初用一已知伪随机序列{k a }在信道上将这个自适应均衡器进行训练。

在解调器端，均衡器用这个已知序列去调整它的系数，一旦初始调节完成，自适应均衡器就从一个训练模式切换到直接判决模式，这时：^k k k e a z =-，式中^k a 是检测器的输出。

为了确保收敛和在慢变化信道中好的跟踪能力，选择步长参数的一种经验公式是15(21)Rk P ∆=+ 式中R P 代表接收到的信号加噪声的功率，它可以从接收信号中估计出。

三、仿真结果图四、结论分析从结果图中我们可以看出，在信噪比逐渐增大的过程中，未经均衡器均衡的差错率没有明显改善，可知系统中始终存在码间干扰造成的误码；经均衡器均衡后的差错率则有明显改善。

但我们同时也可以看到在信噪比较低情况下，均衡器均衡之后的误码率并没有明显改善，甚至没有未均衡的差错率低，这主要是因为噪声为随机信号，功率大时对源信号影响较大，而且均衡器不易跟踪；当我们把均衡器的步长调低后，跟踪能力增强，差错率降低。

附源程序代码：main_plot.mclear;clc;echo off;close all;N=10000; %指定信号序列长度info=random_binary(N); %产生二进制信号序列SNR_in_dB=8:1:18; %AWGN信道信噪比for j=1:length(SNR_in_dB)[y,len]=channel(info,SNR_in_dB(j)); %通过既有码间干扰又有白噪声信道numoferr=0; %初始误码统计数for i=len+1:N+len, %从第len个码元开始为真实信号码元if (y(i)<0), %判决译码decis=-1;elsedecis=1;end;if (decis~=info(i-5)), %判断是否误码，统计误码码元个数numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; % 未经均衡器均衡，得到的误码率end;semilogy(SNR_in_dB,Pe,'red*-'); %未经均衡器，误码率结果图hold on;delta_1=0.11; %指定自适应均衡器的步长delta_2=0.09; %指定自适应均衡器的步长for j=1:length(SNR_in_dB)y=channel(info,SNR_in_dB(j)); %通过信道z=lms_equalizer(y,info,delta_1); %通过自适应均衡器，并设置步长为0.11 numoferr=0;for i=1:N,if (z(i)<0),decis=-1;elsedecis=1;end;if (decis~=info(i)),numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; % 经自适应均衡器均衡后，得到的误码率end;semilogy(SNR_in_dB,Pe,'blacko-'); %自适应均衡器均衡之后，误码率结果图hold on;for j=1:length(SNR_in_dB)y=channel(info,SNR_in_dB(j)); %通过信道z=lms_equalizer(y,info,delta_2); %通过自适应均衡器，并设置步长为0.09 numoferr=0;for i=1:N,if (z(i)<0),decis=-1;elsedecis=1;end;if (decis~=info(i)),numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; % 经自适应均衡器均衡后，得到的误码率end;semilogy(SNR_in_dB,Pe,'blue.-'); %自适应均衡器均衡之后，误码率结果图hold on;xlabel('SNR in dB');ylabel('Pe');title('ISI信道自适应均衡系统仿真');legend('未经均衡器均衡','经自适应均衡器均衡，步长detla=0.11',...'经自适应均衡器均衡，步长detla=0.09');random_binary.m%产生二进制信源随机序列function [info]=random_binary(N)if nargin == 0, %如果没有输入参数，则指定信息序列为10000个码元N=10000;end;for i=1:N,temp=rand;if (temp<0.5),info(i)=-1; % 1/2的概率输出为-1elseinfo(i)=1; % 1/2的概率输出为1endend;channel.m%模拟既有码间干扰又有高斯白噪声的信道function [y,len]=channel(x,snr_in_dB)SNR=exp(snr_in_dB*log(10)/10); %信噪比真值转换sigma=1/sqrt(2*SNR); %高斯白噪声的标准差%指定信道的ISI参数，可以看出此信道质量还是比较差的actual_isi=[0.05 -0.063 0.088 -0.126 -0.25 0.9047 0.25 0 0.126 0.038 0.088];len_actual_isi=(length(actual_isi)-1)/2;len=len_actual_isi;y=conv(actual_isi,x); %信号通过信道，相当于信号序列与信道模型序列作卷积%需要指出，此时码元序列长度变为N+len-1，译码时我们从第len个码元开始到N+len个结束for i=1:2:size(y,2),[noise(i) noise(i+1)]=gngauss(sigma); %产生噪声end;y=y+noise; %叠加噪声gngauss.m%产生高斯白噪声function [gsrv1,gsrv2]=gngauss(m,sgma)if nargin == 0, %如果没有输入实参，则均方为0，标准差为1m=0; sgma=1;elseif nargin == 1, %如果输入实参为1个参数，则标准差为输入实参，均值为0 sgma=m; m=0;end;u=rand;z=sgma*(sqrt(2*log(1/(1-u))));u=rand;gsrv1=m+z*cos(2*pi*u);gsrv2=m+z*sin(2*pi*u);lms_equalizer.m%LSM算法自适应滤波器实现function [z]=lms_equalizer(y,info,delta)estimated_c=[0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0]; %初始抽头系数K=5;for k=1:size(y,2)-2*K,y_k=y(k:k+2*K); %获取码元，一次11个z_k=estimated_c*y_k'; %各抽头系数与码元相乘后求和e_k=info(k)-z_k; %误差估计estimated_c=estimated_c+delta*e_k*y_k; %计算校正抽头系数z(k)=z_k; %均衡后输出的码元序列end;。

自适应增量调制ADM的实现与Matlab仿真自适应增量调制(ADM)是一种数字调制技术，它可以根据传输信号的带宽和信噪比等参数调整调制方式，从而提高信号传输质量。

本文将介绍ADM的实现和Matlab仿真。

实现ADM的步骤如下：1. 分析传输信号的特点，确定带宽和信噪比等参数。

2. 选择合适的调制方式，如BPSK、QPSK、8PSK等。

3. 根据当前传输信号的特点，调整调制方式，如改变调制符号数、交织深度等。

4. 将调制后的数字信号通过数字-模拟转换器(DAC)转换成模拟信号。

5. 经过滤波器过滤后，将模拟信号传输到接收端。

6. 在接收端，使用模拟-数字转换器(ADC)将模拟信号转换成数字信号。

7. 对数字信号进行解调，得到原始信号。

在Matlab中，ADM的仿真可以分为以下步骤：1. 生成一段随机数字信号，作为传输信号。

2. 对传输信号进行调制，生成调制后的数字信号。

3. 将数字信号通过仿真信道模型传输到接收端，模拟传输过程中的噪声、多径效应等。

4. 在接收端对数字信号进行解调，还原出原始信号。

5. 通过误码率等指标评估信号传输质量，并分析不同参数对传输质量的影响。

综上所述，ADM是一种自适应的数字调制技术，在数字通信中具有重要应用。

通过实现ADM和仿真，在数字通信领域，可以提高信号传输质量和传输效率。

数据分析是现代社会各个行业中重要的一环，包括商业、金融、医疗、科学研究等领域。

针对不同领域不同的数据，数据分析可以提供准确的信息和决策支持。

下面，我们以股票市场数据为例，进行数据分析。

首先，我们可以将历史股票价格和成交量等数据进行分析，得到该股票的图表。

通过对图表的分析，我们可以对该股票的走势和价格波动有更清晰的了解，进而制定投资策略。

例如，在股票价格处于下跌趋势时，可以选择买入该股票，等价格回升后再卖出，从而实现盈利。

其次，我们还可以通过数据分析，了解各行业、公司的市场占有率等情况，并在此基础上进行投资决策。

基于RLS算法实现自适应均衡器的MATLAB仿真1. 实验目的用RLS算法实现自适应均衡器，画出一次实验的误差平方的收敛曲线，给出最后设计滤波器系数。

一次实验的训练序列长度为500。

进行20次独立实验，画出误差平方的收敛曲线。

2. 实验原理自适应均衡器的工作过程包含两个阶段，一是训练过程，二是跟踪过程。

在训练过程中，发送端向接收机发射一组已知的固定长度训练序列，接收机根据训练序列设定滤波器的参数，使检测误码率最小。

典型的训练序列是伪随机二进制信号或一个固定的波形信号序列，紧跟在训练序列后面的是用户消息码元序列。

接收机的自适应均衡器采用递归算法估计信道特性，调整滤波器参数，补偿信道特性失真，训练序列的选择应满足接收机均衡器在最恶劣的信道条件下也能实现滤波器参数调整图1自适应均衡试验框图如图1所示，系统中使用两个独立的随机数发生器，一个用xn来表示，用来测试信道。

另一个用v(n)来表示，用来模拟接收器中加性白噪声的影响。

序列xn是xn=1的Bernoulli2序列，随变量xn具有零均值和单位方差。

第二个序列v(n)具有零均值，其方差v由实验中需要的信噪比决定。

均衡器有11个抽头。

3. MATLAB仿真1. RLS法1次实验clear;N=500;db=25;sh1=sqrt(10^(-db/10));u=;m=*sh1^2;error_s=0;for loop=1:1w=zeros(1,11)';p=1/m*eye(11,11);V=sh1*randn(1,N );Z=randn(1,N);x=sign(Z);for n=3:N;M(n)=*x(n)+*x(n-1)+*x(n-2);endz=M+V;for n=8:N;d(n)=x(n-7);endfor n=11:N;z1=[z(n) z(n-1) z(n-2) z(n-3) z(n-4) z(n-5) z(n-6) z(n-7) z(n-8) z(n-9) z(n-10)]';k=u^(-1).*p*z1./(1+u^(-1).*z1'*p*z1);e(n)=d(n)-w'*z1;w=w+k.*conj(e(n));p=u^(-1).*p-u^(-1).*k*z1'*p;y(n)=w'*z1;e1(n)=d(n)-w'*z1;enderror_s=error_s+e.^2;endwerror_s=error_s./1;n=1:N;plot(n,error_s);xlabel('n (忘却因子u=1;DB=25时)');ylabel('误差');title('RLS法1次实验误差平方的均值曲线 ');2. RLS法20次实验clear;N=500;db=25;sh1=sqrt(10^(-db/10));u=;m=*sh1^2;error_s=0;for loop=1:20w=zeros(1,11)';p=1/m*eye(11,11);V=sh1*randn(1,N );Z=randn(1,N);x=sign(Z);for n=3:N;M(n)=*x(n)+*x(n-1)+*x(n-2);endz=M+V;for n=8:N;d(n)=x(n-7);endfor n=11:N;z1=[z(n) z(n-1) z(n-2) z(n-3) z(n-4) z(n-5) z(n-6) z(n-7) z(n-8) z(n-9) z(n-10)]';k=u^(-1).*p*z1./(1+u^(-1).*z1'*p*z1);e(n)=d(n)-w'*z1;w=w+k.*conj(e(n));p=u^(-1).*p-u^(-1).*k*z1'*p;y(n)=w'*z1;e1(n)=d(n)-w'*z1;enderror_s=error_s+e.^2;endwerror_s=error_s./20;n=1:N;plot(n,error_s);xlabel('n (忘却因子u=1;DB=25时)');ylabel('误差');title('RLS法20次实验误差平方的均值曲线 ');4. 实验结果图2图3。

MATLAB环境下ISI信道仿真及自适应均衡器设计程序说明MATLAB是一种广泛用于科学计算和工程领域的高级编程语言和环境。

在MATLAB环境下，可以进行ISI（Inter-Symbol Interference）信道仿真及自适应均衡器设计。

ISI是指传输过程中，当前符号对后续符号产生的干扰，会导致接收端的误码率增加。

自适应均衡器旨在消除ISI，提高信号的传输质量。

下面是一个示例程序，用于说明在MATLAB环境下进行ISI信道仿真及自适应均衡器设计的步骤和方法：1.生成发送信号：首先，定义发送信号的长度和发送符号序列。

可以使用随机数生成器或自定义发送符号序列。

例如，可以使用randi函数生成一个长度为N的随机二进制序列。

2.传输信号：将发送信号通过ISI信道传输。

可以使用MATLAB中的conv函数来模拟信号通过ISI信道，conv函数将发送信号与信道冲激响应进行卷积操作。

信道冲激响应可以根据具体的信道特性进行定义，例如，可以使用瑞利衰落信道或AWGN（Additive White Gaussian Noise）信道。

3.加入噪声：在传输信号的基础上添加噪声。

可以使用MATLAB中的awgn函数来添加高斯白噪声。

awgn函数通过指定信号的信噪比（SNR）来控制噪声的强度。

4.接收信号：接收被噪声污染的信号。

可以使用MATLAB中的corr函数来计算接收信号与发送信号之间的相关性，以便后续均衡器设计。

5.自适应均衡器设计：使用自适应均衡器算法来消除ISI。

在MATLAB环境中，有多种自适应均衡器算法可供选择，包括LMS（Least Mean Squares）、NLMS （Normalized Least Mean Squares）、RLS（Recursive Least Squares）等算法。

6.误码率评估：使用误码率作为性能指标来评估均衡器的性能。

可以通过比较接收信号与发送信号之间的误差来计算误码率。

1载波同步简介载波同步技术是接收机关键技术之一，是系统稳定工作的保证。

在信号传播过程中，由于受到所经信道特性影响和振荡器不稳定因素的影响，通信系统接收到的调制信号与本地载波会存在一定的频偏和随机的相位误差。

这就需要进行载波同步，消除本地载波与接收到信号间的频率、相位误差，以保证相干解调的正确进行。

相干解调需要在接收端恢复出载波，载波恢复的方法一般有两种，一种是在发送端发送数字信号序列的同时发送载波或与它有关的导频信号，在接收端可用窄带滤波器或锁相环直接提取载波，实现载波同步。

另外一种是接收信号为抑制载波的己调信号，通过对数字信号进行非线性的变换或采用特殊的锁相环来获得相干载波，实现载波同步。

锁相环是一种相位反馈系统，它能使受控振荡器的频率和相位均与输入信号保持确定的关系。

锁相环路具有两种主要工作形式，其一为锁定状态下的跟踪过程，其二为由失锁进入锁定的捕获过程。

在锁定状态下，输入信号与受控振荡器输出信号之间的瞬时相差在为零或保持为一个较小的常数。

在捕获过程中，由于输入信号与受控振荡器输出信号之间可能存在较大瞬时相差，锁相环将控制振荡器的输出信号发生改变，以减小这个相差，从而起到“锁定”的作用。

在载波同步技术从传统的锁相环方式向全数字方式演进的过程中，首先出现的是零中频方式的载波同步方法。

在此种接收机中，本地载波是由高稳振荡器产生，且不需要反馈环路调整振荡器，经模拟下变频后，零中频信号经AD采样送入数字处理部分，然后以数字方式估计出载波误差，并以此估计值纠正输入的数据，从而去掉频偏造成的影响。

此种方法也被称为开环补偿法。

2.载波同步的理论分析与仿真验证2.1环路滤波器介绍环路滤波器是Costas的重要组成部分，它是一种具有低通特性的滤波器，会直接影响到整个环路的性能。

数字环中使用的数字环路滤波器与模拟环中使用的环路滤波器作用一样，都对噪声及高频分量起抑制作用，并且控制着环路相位校正的速度与精度，对环路的捕获带宽和速度有很大的影响，同时稳定环路的跟踪过程。

数字微波通信中的高阶QAM载波同步算法介绍及仿真1QAM调制简介单载波情况下，数字微波通信设备传输容量主要取决于射频带宽与调制方式，目前大容量的数字微波通信设备采用的调制方式主要是128/256/512QAM。

QAM调制实现框图如图1所示。

2QAM解调简介解调器要实现正确解调要完成的工作包括AGC符号同步，自适应均衡，载波同步。

解调实现框图如图2所示AGC自动增益控制，使接收电平保持与参考电平一致。

符号同步：使抽样判决点处的值没有码间干扰。

自适应均衡：校正波形失真。

载波同步：使收发载波同频同相。

其中，最简单的解调原理其实就是同步载波与信号相乘再滤掉倍频项。

简要推导如下：在理想条件下，进入接收机的s( t )=I X cos(3 t )+QX sin接收机解调的时候，用cos ( 31+ △ ^ )x s (t) X 2=I X [cos (2 31+ △ © ) +cos (0+A © ) ]+QX [sin (2 3 t+ △ © ) +sin (0+A © )]滤掉二倍频项得：I X cos (△ © ) +QXsin (△ © )； (1-1 )同理用sin(3 t) X s (t )X2而后滤掉二倍频项得QX cos (△ © ) -1 X sin (△ © )； (1-2 )当^ © =0时式(1-1 )等于I ，式(1-2)等于Q 此时能完 全分离 IQ 相互间的影响。

成功实现解调。

3 载波同步问题的产生在数字传输系统中， 由于收发端的本振时钟不精确相等或者信道特性的快速变化使得信号偏离中心频谱， 都会导致下变频后到影响，引起信号的相位抖动。

为了消除因此产生的载波频偏 △ f 和相偏△ 9，在数字传输系统接收端的 QAM 解调器中需要通过载波恢复( Carrier recovery )环路来计算出信号 相偏，并将载波频偏与相偏的值反馈回混频器来消除载波频偏与 相偏。

自适应符号同步的Matlab仿真作者姓名：潘伟专业名称：通信工程指导老师：梁维海讲师2010年5月20日摘要符号同步是无线通信接收机的主要功能之一，其对通信系统质量的提高至关重要，随着新算法涌现和芯片处理速度的提高，不同的解决方案不断的提出，自适应符号同步是一种依据自适应算法的同步方法，内容新颖。

本课题在介绍自适应算法和符号同步问题的基础上，详细讨论了直接判决同步恢复和输出能量最大化两种自适应符号同步基本方法，具体包括代价函数、代价函数的导数、迭代公式和算法原理图等，并在论文的第三部分给出了这两种方法的Matlab仿真，仿真结果表明，两种自适应算法都能以较快的收敛速度收敛于同步时刻，这对简化无线通信系统接收机及提高通信系统的质量有明确的现实指导意义。

关键词：自适应算法符号同步直接判决输出能量最大化AbstactSymbol synchronization is the main function of wireless communication receiver one ，and it is vital to improve the quality of communication system. With the emergence of new algorithms and the fast improvement of chip processing different solutions is proposed continuously.Adaptive symbol synchronization is a basis of the adaptive algorithm synchronization method, its content is novel . The subject is based on introducing the subject adaptive algorithm and symbol synchronization ，and the issue has a detailed discussion of two kinds of adaptive synchronization, the directed synchronization recovery and the output energy maximization method , including its cost function, cost function derivative, iterative formula and schematic .And the third part of the paper gives two methods of Matlab simulation. Simulation results show that the two adaptive algorithms for faster convergence can converge to the synchronization time, this simply wireless communication system receiver has a clear practical guide to improve the quality of communication system. Keywords:Adaptive algorithm, Symbol synchronization,Decision-Directed, Maximize the output energy目录摘要 (2)Abstact .............................................................. 错误！未定义书签。

成都理工大学工程技术学院本科毕业论文自适应载波同步及其Matlab仿真作者姓名：专业名称：指导老师：年月日摘要自适应滤波算法的研究是现在社会自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一。

找寻收敛速度快，计算简单，数值稳定性好的自适应滤波算法是研究人员不断努力追求的目标。

本设计在论述自适应滤波基本原理的基础上，说明了几种当前几种典型的自适应滤波算法和应用。

并对这几种典型自适应滤波算法的性能特点进行简单的比较，给出了算法性能的综合评价。

载波同步是无线通信接收机的主要功能之一，其对通信系统质量的提高至关重要。

随着新算法涌现和芯片处理速度的提高，不同的解决方案不断的提出。

自适应载波同步是一种依据自适应算法的同步方法，内容新颖。

本课题在介绍自适应算法和载波同步问题的基础上，详细讨论了平方差分环路法和锁相环路法，具体包括代价函数、代价函数的导数、迭代公式和原理图等，并在论文的第三部分给出了这两种方法的Matlab仿真。

仿真结果验证了这两种方法在跟踪载波相位方面是满足要求的，且收敛速度较快。

关键词：自适应滤波载波同步平方差分环路锁相环路法AbstactThe research of adaptive filtering algorithm is one of the most activity tasks, the goal that researchers want to pursue is to find an adaptive filtering algorithm that converge fast and compute simplely. Based on the basis adaptive filtering principle, this paper introduces several typical adaptive algorithms and applications, then compares those algorithm's characters and gives the orithm performance evaluation.Carrier synchronization is one of the main functions of Wireless communications receiver，it is essential for the improvement in the quality of the communication system. With the emergence of new algorithms and the speed improvement of chip processing, different solutions is proposed continuously. Adaptive carrier synchronization is a synchronization method based on adaptive algorithms, and its content is innovative. Based on the introducing of adaptive algorithm and carrier synchronization, this issue has a detailed discussion of the square difference method and the PLL loop method, including its cost function, cost function derivative, iterative formula and schematic, etc. And the third part of the paper gives two methods of Matlab simulation.Simulation results show the two methods with tracking the carrier phase is to meet the requirements, and convergence speedly.Keywords:adaptive filter, carrier synchronization, differential circle square , phase-locked loop method目录摘要................................................................... 错误！未定义书签。

MATLAB 环境下ISI 信道仿真及自适应均衡器设计程序说明一、系统模型二、ISI 信道仿真及LSM 算法自适应均衡器原理1、发送端和接收端滤波器的级联和在采样瞬间时的信道可用等效的离散时间FIR 信道滤波器来表示，Xn={0.05 -0.063 0.088 -0.126 -0.25 0.9047 0.25 0 0.126 0.038 0.088}，n={-5,-4,…,5}。

2、基于MSE 准则的均衡器抽头系数的自适应算法为：^^1k k k k c c e y +=+∆其中^k c 代表抽头系数向量的估值，∆为迭代过程中的步长参数，k e 为误差信号，k y 代表在瞬时k 包含均衡器中2k+1接收信号值的行向量。

误差信号k e 表示为：k k k e a z =-；k z 为均衡器输出，k a 为已知信号序列。

最初用一已知伪随机序列{k a }在信道上将这个自适应均衡器进行训练。

在解调器端，均衡器用这个已知序列去调整它的系数，一旦初始调节完成，自适应均衡器就从一个训练模式切换到直接判决模式，这时：^k k k e a z =-，式中^k a 是检测器的输出。

为了确保收敛和在慢变化信道中好的跟踪能力，选择步长参数的一种经验公式是15(21)R k P ∆=+ 式中R P 代表接收到的信号加噪声的功率，它可以从接收信号中估计出。

三、仿真结果图四、结论分析从结果图中我们可以看出，在信噪比逐渐增大的过程中，未经均衡器均衡的差错率没有明显改善，可知系统中始终存在码间干扰造成的误码；经均衡器均衡后的差错率则有明显改善。

但我们同时也可以看到在信噪比较低情况下，均衡器均衡之后的误码率并没有明显改善，甚至没有未均衡的差错率低，这主要是因为噪声为随机信号，功率大时对源信号影响较大，而且均衡器不易跟踪；当我们把均衡器的步长调低后，跟踪能力增强，差错率降低。

附源程序代码：main_plot.mclear;clc;echo off;close all;N=10000; %指定信号序列长度info=random_binary(N); %产生二进制信号序列SNR_in_dB=8:1:18; %AWGN信道信噪比for j=1:length(SNR_in_dB)[y,len]=channel(info,SNR_in_dB(j)); %通过既有码间干扰又有白噪声信道numoferr=0; %初始误码统计数for i=len+1:N+len, %从第len个码元开始为真实信号码元if (y(i)<0), %判决译码elsedecis=1;end;if (decis~=info(i-5)), %判断是否误码，统计误码码元个数numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; % 未经均衡器均衡，得到的误码率end;semilogy(SNR_in_dB,Pe,'red*-'); %未经均衡器，误码率结果图hold on;delta_1=0.11; %指定自适应均衡器的步长delta_2=0.09; %指定自适应均衡器的步长for j=1:length(SNR_in_dB)y=channel(info,SNR_in_dB(j)); %通过信道z=lms_equalizer(y,info,delta_1); %通过自适应均衡器，并设置步长为0.11 numoferr=0;for i=1:N,if (z(i)<0),decis=-1;elsedecis=1;end;if (decis~=info(i)),numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; % 经自适应均衡器均衡后，得到的误码率end;semilogy(SNR_in_dB,Pe,'blacko-'); %自适应均衡器均衡之后，误码率结果图hold on;for j=1:length(SNR_in_dB)y=channel(info,SNR_in_dB(j)); %通过信道z=lms_equalizer(y,info,delta_2); %通过自适应均衡器，并设置步长为0.09 numoferr=0;for i=1:N,if (z(i)<0),decis=-1;elsedecis=1;end;numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; % 经自适应均衡器均衡后，得到的误码率end;semilogy(SNR_in_dB,Pe,'blue.-'); %自适应均衡器均衡之后，误码率结果图hold on;xlabel('SNR in dB');ylabel('Pe');title('ISI信道自适应均衡系统仿真');legend('未经均衡器均衡','经自适应均衡器均衡，步长detla=0.11',...'经自适应均衡器均衡，步长detla=0.09');random_binary.m%产生二进制信源随机序列function [info]=random_binary(N)if nargin == 0, %如果没有输入参数，则指定信息序列为10000个码元N=10000;end;for i=1:N,temp=rand;if (temp<0.5),info(i)=-1; % 1/2的概率输出为-1elseinfo(i)=1; % 1/2的概率输出为1endend;channel.m%模拟既有码间干扰又有高斯白噪声的信道function [y,len]=channel(x,snr_in_dB)SNR=exp(snr_in_dB*log(10)/10); %信噪比真值转换sigma=1/sqrt(2*SNR); %高斯白噪声的标准差%指定信道的ISI参数，可以看出此信道质量还是比较差的actual_isi=[0.05 -0.063 0.088 -0.126 -0.25 0.9047 0.25 0 0.126 0.038 0.088];len_actual_isi=(length(actual_isi)-1)/2;len=len_actual_isi;y=conv(actual_isi,x); %信号通过信道，相当于信号序列与信道模型序列作卷积%需要指出，此时码元序列长度变为N+len-1，译码时我们从第len个码元开始到N+len个结束for i=1:2:size(y,2),[noise(i) noise(i+1)]=gngauss(sigma); %产生噪声end;y=y+noise; %叠加噪声gngauss.m%产生高斯白噪声function [gsrv1,gsrv2]=gngauss(m,sgma)if nargin == 0, %如果没有输入实参，则均方为0，标准差为1m=0; sgma=1;elseif nargin == 1, %如果输入实参为1个参数，则标准差为输入实参，均值为0 sgma=m; m=0;end;u=rand;z=sgma*(sqrt(2*log(1/(1-u))));u=rand;gsrv1=m+z*cos(2*pi*u);gsrv2=m+z*sin(2*pi*u);lms_equalizer.m%LSM算法自适应滤波器实现function [z]=lms_equalizer(y,info,delta)estimated_c=[0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0]; %初始抽头系数K=5;for k=1:size(y,2)-2*K,y_k=y(k:k+2*K); %获取码元，一次11个z_k=estimated_c*y_k'; %各抽头系数与码元相乘后求和e_k=info(k)-z_k; %误差估计estimated_c=estimated_c+delta*e_k*y_k; %计算校正抽头系数z(k)=z_k; %均衡后输出的码元序列end;。