Matlab通信系统链路级仿真经典

基于MATLAB的QPSK通信系统仿真设计摘要随着移动通信技术的发展，以前在数字通信系统中采用FSK、ASK、PSK 等调制方式，逐渐被许多优秀的调制技术所替代。

本文主要介绍了QPSK调制与解调的实现原理框图，用MATLAB软件中的SIMULINK仿真功能对QPSK调制与解调这一过程如何建立仿真模型，通过对仿真模型的运行，得到信号在QPSK 调制与解调过程中的信号时域变化图。

通过该软件实现方式，可以大大提高设计的灵活性，节约设计时间，提高设计效率，从而缩小硬件电路设计的工作量，缩短开发周期。

关键词 QPSK，数字通信，调制，解调，SIMULINK-I-AbstractAs mobile communications technology, and previously in the adoption of digital cellular system, ASK, FSK PSK modulation, etc. Gradually been many excellent mod ulation technology substitution, where four phase-shift keying QPSK technology is a wireless communications technology in a binary modulation method. This article prim arily describes QPSK modulation and demodulation of the implementation of the prin ciple of block diagrams, focuses on the MATLAB SIMULINK software emulation in on QPSK modulation and demodulation the process how to build a simulation model, through the operation of simulation model, I get signal in QPSK modulation and dem odulation adjustment process domain change figure. The software implementation, ca n dramatically improve the design flexibility, saving design time, increase efficiency, design to reduce the workload of hardware circuit design, and shorten the developmen t cycle.Keywords QPSK, Digital Communication,modulation,demodulation,SIMULINK-II-目录摘要 (I)Abstract (II)第1章绪论 (1)1.1 选题的目的和意义 (1)1.2 课题研究现状 (1)1.3 本文主要研究工作 (2)第 2 章数字通信技术简介 (3)2.1 引言 (3)2.2 概念及其基本组成部分 (3)2.3 数字通信的特点 (5)2.4 数字通信发展的回顾与展望 (5)本章小结 (6)第3 章数字相位调制 (7)3.1 数字基带传输系统 (7)3.2 正弦载波数字调制系统 (8)3.3 QPSK概述 (9)3.4 QPSK调制和解调 (10)3.4.1调制 (10)3.4.2解调 (10)3.4.3QPSK的调制原理 (11)3.4.4QPSK解调的工作原理 (13)本章小结 (14)第4章 QPSK调制与解调的软件实现 (15)4.1 SIMULINK功能介绍 (15)4.2 SIMULINK特点 (15)4.3 QPSK调制与解调的软件设计 (16)4.3.1QPSK调制与解调的软件实现 (16)4.3.2QPSK调制解调过程主要组件的功能 (17)4.4 QPSK调制解调仿真过程及其波形图 (19)4.4.1QPSK调制过程及其波形图 (19)4.4.2QPSK解调过程及其波形图 (29)4.5 QPSK调制解调仿真过程正确性的验证 (34)本章小结 (35)结论 (36)-III-致谢 (37)参考文献 (38)附录1 (39)附录2 (41)-IV-第1章绪论1.1 选题的目的和意义随着经济危化的不断发展，人们对通信的要求也越来越高。

基于MATLAB的MIMO-OFDM通信系统的仿真0 引言5G技术的逐步普及，使得我们对海量数据的存储交换，以及数据传输速率、质量提出了更高的要求。

信号的准确传播显得越发重要，随之而来的是对信道模型稳定性、抗噪声性能以及低误码率的要求。

本次研究通过构建结合空间分集和空间复用技术的MIMO信道，引入OFDM 技术搭建MIMO-OFDM 系统，在添加保护间隔的基础上探究其在降低误码率以及稳定性等方面的优异性能。

1 概述正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技术通过将信道分成数个互相正交的子信道，再将高速传输的数据信号转换成并行的低速子数据流进行传输。

该技术充分利用信道的宽度从而大幅度提升频谱效率达到节省频谱资源的目的。

作为多载波调制技术之一的OFDM 技术目前已经在4G 中得到了广泛的应用，5G 技术作为新一代的无线通信技术，对其提出了更高的信道分布和抗干扰要求。

多输入多输出（Multi Input Multi Output,MIMO）技术通过在发射端口的发射机和接收端口的接收机处设计不同数量的天线在不增加频谱资源的基础上通过并行传输提升信道容量和传输空间。

常见的单天线发射和接收信号传输系统容量小、效率低且若出现任意码间干扰，整条链路都会被舍弃。

为了改善和提高系统性能，有学者提出了天线分集以及大规模集成天线的想法。

IEEE 806 16 系列是以MIMO-OFDM 为核心，其目前在欧洲的数字音频广播，北美洲的高速无线局域网系统等快速通信中得到了广泛应用。

多媒体和数据是现代通信的主要业务，所以快速化、智能化、准确化是市场向我们提出的高要求。

随着第五代移动通信5G 技术的快速发展，MIM-OFDM 技术已经开始得到更广泛的应用。

本次研究的MIMO-OFDM 系统模型是5G的关键技术，所以对其深入分析和学习，对于当下无线接入技术的发展有着重要的意义。

基于MATLAB的OFDM系统设计与仿真何小雨【摘要】OFDM技术因能大幅提升通信系统的信道容量和传输速率、有效抑制多径衰落和抵抗码间干扰,成为无线通信的核心技术.基于LTE系统物理层所使用的OFDM技术,分析子载波正交性原理和调制过程,基于Simulink构建了一个OFDM 系统用于仿真.在搭建好系统后通过改变信道编码模块来模拟不同信道编码方式,通过对误码率的观察得到结论:众多信道编码方式中能使系统误码率最低的是LDPC编码,将其广泛应用于OFDM通信系统后可使系统性能更优异.【期刊名称】《延安大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(037)003【总页数】5页(P51-55)【关键词】正交频分复用;系统仿真;信道编码;误码率【作者】何小雨【作者单位】四川大学电气信息学院,四川成都610064【正文语种】中文【中图分类】TN919.1正交频分复用(OFDM)技术具有频率利用率高、抗衰落能力强、适合高速数据传输、抗码间干扰能力强等优点。

近年来，在数字电视、无线局域网、移动通信、电力线通信等领域，OFDM作为一种高效的无线传输技术得到了广泛的应用[1]。

虽然OFDM技术具有很强的抗衰落能力，但在无线通信的传输环境下，其避免不了一些子载波因深度衰落导致系统的误码率上升。

为了防止这种情况的发生，可以将OFDM技术与信道编码相结合，利用信道编码检错并纠错的功能，提高OFDM 系统的可靠性。

当下，各种信道编码技术如分组码、卷积码、RS码(Reed-Solomon Code)和Turbo码等已经广泛应用于OFDM系统中，还有一种具有更强的纠错能力的低密度奇偶校验码(LDPC)也被预期能够取得良好的系统性能[2]。

但各种层出不穷的编码方式在带来方便的同时，也造成了实际应用时选择困难的问题。

本文计划将已出现的信道编码技术进行仿真，通过比较最终的误码率来得到性能最优的一种编码方式。

文中利用MATLAB中的Simulink工具搭建了一个OFDM系统，仿真了OFDM 的保护间隔、交织、信道估计和均衡、调制解调算法，重点分析了改变信道编码算法对系统误码率的影响，并得出编码能力最强的一种编码算法用于进一步研究。

基于matlab的数字基带通信系统仿真1.课程设计的目的(1)增加对仿真软件的认识，学会对各种软件的操作和使用方法(2)加深理解数字基带通信系统的概念(3)初步掌握系统的设计方法，培养独立工作能力2.设计方案论证2.1数字基带传输系统在数字传输系统中，其传输的对象通常是二进制数字信号，它可能是来自计算机、电传打字机或其它数字设备的各种数字脉冲，也可能是来自数字终端的脉冲编码调制（PCM）信号。

这些二进制数字信号的频带范围通常从直流和低频开始，直到某一频率m f ，我们称这种信号为数字基带信号。

在某些有线信道中，特别是在传输距离不太远的情况下，数字基带信号可以不经过调制和解调过程在信道中直接传送，这种不使用调制和解调设备而直接传输基带信号的通信系统，我们称它为基带传输系统。

而在另外一些信道，特别是无线信道和光信道中，数字基带信号则必须经过调制过程，将信号频谱搬移到高频处才能在信道中传输，相应地，在接收端必须经过解调过程，才能恢复数字基带信号。

我们把这种包括了调制和解调过程的传输系统称为数字载波传输系统。

数字基带传输系统的模型如图 1所示，它主要包括码型变换器、发送滤波器、信道、接收滤波器、均衡器和取样判决器等部分。

图1 数字基带传输系统模型1.2 数字基带信号1.2.1数字基带信号波形对不同的数字基带传输系统，应根据不同的信道特性及系统指标要求，选择不同的数字脉冲波形。

原则上可选择任意形状的脉冲作为基带信号波形，如矩形脉冲、三角波、高斯脉冲及升余弦脉冲等。

但实际系统常用的数字波形是矩形脉冲，这是由于矩形脉冲纤数字传输系统中的线路传输码型。

此外，CMI 码和曼彻斯特码一样都是将一位二进制码用一组两位二进制码表示，因此称其为1B2B 码。

（5）4B/3T 码4B/3T 码是1B/1T 码的改进型它把4 个二进制码元变换为3个三进制码元。

显然，在相同信息速率的条件下，4B/3T 码的码元传输速率要比1B/1T 码的低，因而提高了系统的传输效率。

1. 介绍QPSK信号QPSK (Quadrature Phase Shift Keying) 是一种数字调制技术，常用于无线通信和数字通信系统中。

它是通过改变相位来传输数字信息的一种调制方式，相较于单相位调制方式，QPSK可以提高信号传输效率和频谱利用率。

2. QPSK信号的生成原理QPSK信号的产生可以通过正交调制的方式完成，即将数据流分为两个独立的流并分别与正弦和余弦信号相乘，经过合并后即可生成QPSK信号。

具体过程如下：(1) 将二进制数据流分为实部和虚部，分别代表I信号和Q信号；(2) 分别对I信号和Q信号进行调制，得到两路调制信号；(3) 将两路调制信号通过信号合并器得到QPSK信号。

3. QPSK信号的Matlab仿真代码在Matlab中，可以通过编程实现QPSK信号的生成和仿真。

以下是一个简单的QPSK信号Matlab仿真代码示例：```Matlab设置QPSK调制参数M = 4; 调制阶数msg = randi([0 M-1],10000,1); 随机生成10000个0到M-1的整数，模拟二进制信息流txSig = qammod(msg,M); QAM调制绘制星座图scatterplot(txSig) 绘制QPSK星座图添加高斯噪声rxSig = awgn(txSig, 10); 添加信道噪声，信噪比为10dB解调rxMsg = qamdemod(rxSig,M); QPSK解调[numErrors,ber] = biterr(msg,rxMsg); 计算比特错误率disp(['比特错误率为：',num2str(ber)])```4. QPSK信号仿真结果分析通过上述Matlab代码，我们可以得到QPSK信号的仿真结果。

通过绘制星座图可以直观地观察到QPSK信号在复平面上的分布情况。

随后，我们可以添加高斯噪声，模拟信道中的干扰，然后进行解调并计算比特错误率。

5. 结论通过以上QPSK信号的Matlab仿真代码，我们可以成功生成和仿真QPSK信号，并得到比特错误率等性能指标。

北京邮电大学基于Matlab的MIMO通信系统仿真专业：信息工程班级：126姓名：学号：目录一、概述 (1)1、课题的研究背景 (1)2、课程设计的研究目的 (1)3、MIMO系统 (1)【1】MIMO的三种主要技术 (1)【2】MIMO系统的概述 (2)【3】MIMO系统的信道模型 (2)二、基本原理 (3)1、基本流程 (3)2、MIMO原理 (3)3、空时块码 (4)三、仿真设计 (5)1、流程图 (5)2、主要模块及参数 (5)3、信源产生 (5)4、信道编码 (6)5、调制 (6)6、AWGN信道 (6)7、输出统计 (7)四、程序块设计 (7)1、代码 (7)五、仿真结果分析 (11)1、仿真图 (11)2、结果分析 (12)六、重点研究的问题 (12)七、心得与体会 (12)八、参考文献 (12)一、概述1、背景MIMO 表示多输入多输出。

在第四代移动通信技术标准中被广泛采用，例如IEEE 802.16e (Wimax)，长期演进(LTE)。

在新一代无线局域网(WLAN)标准中，通常用于IEEE 802.11n，但也可以用于其他 802.11 技术。

MIMO 有时被称作空间分集，因为它使用多空间通道传送和接收数据。

只有站点（移动设备）或接入点（AP）支持 MIMO 时才能部署MIMO。

MIMO 技术可以显著克服信道的衰落，降低误码率。

该技术的应用，使空间成为一种可以用于提高性能的资源，并能够增加无线系统的覆盖范围。

通常，多径要引起衰落，因而被视为有害因素。

然而研究结果表明，对于MIMO系统来说，多径可以作为一个有利因素加以利用。

MIMO系统在发射端和接收端均采用多天线(或阵列天线)和多通道，MIMO的多入多出是针对多径无线信道来说的。

传输信息流s(k)经过空时编码形成N个信息子流ci(k)，I=1，……，N。

这N个子流由N个天线发射出去，经空间信道后由M个接收天线接收。

多天线接收机利用先进的空时编码处理能够分开并解码这些数据子流，从而实现最佳的处理。

例1-1%周期信号（方波）的展开,fb_jinshi.mclose all;clear all;N=100; %取展开式的项数为2N＋1项T=1;fs=1/T;N_sample=128; %为了画出波形，设置每个周期的采样点数dt = T/N_sample;t=0:dt:10*T-dt;n=-N:N;Fn = sinc(n/2).*exp(-j*n*pi/2);Fn(N+1)=0;ft = zeros(1,length(t));for m=-N:Nft = ft + Fn(m+N+1)*exp(j*2*pi*m*fs*t);endplot(t,ft)例 1-2利用FFT计算信号的频谱并与信号的真实频谱的抽样比较。

脚本文件T2F.m定义了函数T2F，计算信号的傅立叶变换。

function [f,sf]= T2F(t,st)%This is a function using the FFT function to calculate a signal's Fourier %Translation%Input is the time and the signal vectors,the length of time must greater %than 2%Output is the frequency and the signal spectrumdt = t(2)-t(1);T=t(end);df = 1/T;N = length(st);f=-N/2*df:df:N/2*df-df;sf = fft(st);sf = T/N*fftshift(sf);脚本文件F2T.m定义了函数F2T，计算信号的反傅立叶变换。

function [t st]=F2T(f,sf)%This function calculate the time signal using ifft function for the input %signal's spectrumdf = f(2)-f(1);Fmx = ( f(end)-f(1) +df);dt = 1/Fmx;N = length(sf);T = dt*N;%t=-T/2:dt:T/2-dt;t = 0:dt:T-dt;sff = fftshift(sf);st = Fmx*ifft(sff);另写脚本文件fb_spec.m如下：%方波的傅氏变换, fb_spec.mclear all;close all;T=1;N_sample = 128;dt=T/N_sample;t=0:dt:T-dt;st=[ones(1,N_sample/2), -ones(1,N_sample/2)]; %方波一个周期subplot(211);plot(t,st);axis([0 1 -2 2]);xlabel('t'); ylabel('s(t)');subplot(212);[f sf]=T2F(t,st); %方波频谱plot(f,abs(sf)); hold on;axis([-10 10 0 1]);xlabel('f');ylabel('|S(f)|');%根据傅氏变换计算得到的信号频谱相应位置的抽样值sff= T^2*j*pi*f*0.5.*exp(-j*2*pi*f*T).*sinc(f*T*0.5).*sinc(f*T*0.5);plot(f,abs(sff),'r-')例1-3%信号的能量计算或功率计算,sig_pow.mclear all;close all;dt = 0.01;t = 0:dt:5;s1 = exp(-5*t).*cos(20*pi*t);s2 = cos(20*pi*t);E1 = sum(s1.*s1)*dt; %s1(t)的信号能量P2 = sum(s2.*s2)*dt/(length(t)*dt); %s2(t)的信号功率s[f1 s1f]= T2F(t,s1);[f2 s2f]= T2F(t,s2);df = f1(2)-f1(1);E1_f = sum(abs(s1f).^2)*df; %s1(t)的能量,用频域方式计算df = f2(2)-f2(1);T = t(end);P2_f = sum(abs(s2f).^2)*df/T; %s2(t)的功率，用频域方式计算figure(1)subplot(211)plot(t,s1);xlabel('t'); ylabel('s1(t)');subplot(212)plot(t,s2)xlabel('t'); ylabel('s2(t)');例1-4%方波的傅氏变换，sig_band.mclear all;close all;T=1;N_sample = 128;dt=1/N_sample;t=0:dt:T-dt;st=[ones(1,N_sample/2) -ones(1,N_sample/2)];df=0.1/T;Fx = 1/dt;f=-Fx:df:Fx-df;%根据傅氏变换计算得到的信号频谱sff= T^2*j*pi*f*0.5.*exp(-j*2*pi*f*T).*sinc(f*T*0.5).*sinc(f*T*0.5);plot(f,abs(sff),'r-')axis([-10 10 0 1]);hold on;sf_max = max(abs(sff));line([f(1) f(end)],[sf_max sf_max]);line([f(1) f(end)],[sf_max/sqrt(2) sf_max/sqrt(2)]); %交点处为信号功率下降3dB处Bw_eq = sum(abs(sff).^2)*df/T/sf_max.^2; %信号的等效带宽例 1-5%带通信号经过带通系统的等效基带表示，sig_bandpass.mclear all;close all;dt = 0.01;t = 0:dt:5;s1 = exp(-t).*cos(20*pi*t); %输入信号[f1 s1f]= T2F(t,s1); %输入信号的频谱s1_lowpass = hilbert(s1).*exp(-j*2*pi*10*t); %输入信号的等效基带信号[f2 s2f]=T2F(t,s1_lowpass); %输入等效基带信号的频谱h2f = zeros(1,length(s2f));[a b]=find( abs(s1f)==max(abs(s1f)) ); %找到带通信号的中心频率h2f( 201-25:201+25 )= 1;h2f( 301-25:301+25) = 1;h2f = h2f.*exp(-j*2*pi*f2); %加入线性相位，[t1 h1] = F2T(f2,h2f); %带通系统的冲激响应h1_lowpass = hilbert(h1).*exp(-j*2*pi*10*t1); %等效基带系统的冲激响应figure(1)subplot(521);plot(t,s1);xlabel('t'); ylabel('s1(t)'); title('带通信号');subplot(523);plot(f1,abs(s1f));xlabel('f'); ylabel('|S1(f)|'); title('带通信号幅度谱');subplot(522)plot(t,real(s1_lowpass));xlabel('t');ylabel('Re[s_l(t)]');title('等效基带信号的实部');subplot(524)plot(f2,abs(s2f));xlabel('f');ylabel('|S_l(f)|');title('等效基带信号的幅度谱');%画带通系统及其等效基带的图subplot(525)plot(f2,abs(h2f));xlabel('f');ylabel('|H(f)|');title('带通系统的传输响应幅度谱'); subplot(527)plot(t1,h1);xlabel('t');ylabel('h(t)');title('带通系统的冲激响应');subplot(526)[f3 hlf]=T2F(t1,h1_lowpass);plot(f3,abs(hlf));xlabel('f');ylabel('|H_l(f)|');title('带通系统的等效基带幅度谱');subplot(528)plot(t1,h1_lowpass);xlabel('t');ylabel('h_l(t)');title('带通系统的等效基带冲激响应');%画出带通信号经过带通系统的响应及等效基带信号经过等效基带系统的响应tt = 0:dt:t1(end)+t(end);yt = conv(s1,h1);subplot(529)plot(tt,yt);xlabel('t');ylabel('y(t)');title('带通信号与带通系统响应的卷积')ytl = conv(s1_lowpass,h1_lowpass).*exp(j*2*pi*10*tt);subplot(5,2,10)plot(tt,real(yt));xlabel('t');ylabel('y_l(t)cos(20*pi*t');title('等效基带与等效基带系统响应的卷积×中心频率载波')例 1-6%例：窄带高斯过程，文件 zdpw.mclear all; close all;N0=1; %双边功率谱密度fc=10; %中心频率B=1; %带宽dt=0.01;T=100;t=0:dt:T-dt;%产生功率为N0*B的高斯白噪声P = N0*B;st = sqrt(P)*randn(1,length(t));%将上述白噪声经过窄带带通系统，[f,sf] = T2F(t,st); %高斯信号频谱figure(1)plot(f,abs(sf)); %高斯信号的幅频特性[tt gt]=bpf(f,sf,fc-B/2,fc+B/2); %高斯信号经过带通系统glt = hilbert(real(gt)); %窄带信号的解析信号，调用hilbert函数得到解析信号glt = glt.*exp(-j*2*pi*fc*tt);[ff,glf]=T2F( tt, glt );figure(2)plot(ff,abs(glf));xlabel('频率(Hz)'); ylabel('窄带高斯过程样本的幅频特性')figure(3)subplot(411);plot(tt,real(gt));title('窄带高斯过程样本')subplot(412)plot(tt,real(glt).*cos(2*pi*fc*tt)-imag(glt).*sin(2*pi*fc*tt))title('由等效基带重构的窄带高斯过程样本')subplot(413)plot(tt,real(glt));title('窄带高斯过程样本的同相分量')subplot(414)plot(tt,imag(glt));xlabel('时间t(秒)'); title('窄带高斯过程样本的正交分量')%求窄带高斯信号功率;注：由于样本的功率近似等于随机过程的功率，因此可能出现一些偏差P_gt=sum(real(gt).^2)/T;P_glt_real = sum(real(glt).^2)/T;P_glt_imag = sum(imag(glt).^2)/T;%验证窄带高斯过程的同相分量、正交分量的正交性a = real(glt)*(imag(glt))'/T;用到的子函数function [t,st]=bpf(f,sf,B1,B2)%This function filter an input at frequency domain by an ideal bandpass filter %Inputs:% f: frequency samples% sf: input data spectrum samples% B1: bandpass's lower frequency% B2: bandpass's higher frequency%Outputs:% t: frequency samples% st: output data's time samplesdf = f(2)-f(1);T = 1/df;hf = zeros(1,length(f));bf = [floor( B1/df ): floor( B2/df )] ;bf1 = floor( length(f)/2 ) + bf;bf2 = floor( length(f)/2 ) - bf;hf(bf1)=1/sqrt(2*(B2-B1));hf(bf2)=1/sqrt(2*(B2-B1));yf=hf.*sf.*exp(-j*2*pi*f*0.1*T);[t,st]=F2T(f,yf);例 1-7%显示模拟调制的波形及解调方法DSB，文件mdsb.m%信源close all;clear all;dt = 0.001; %时间采样间隔fm=1; %信源最高频率fc=10; %载波中心频率T=5; %信号时长t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*cos(2*pi*fm*t); %信源%N0 = 0.01; %白噪单边功率谱密度%DSB modulations_dsb = mt.*cos(2*pi*fc*t);B=2*fm;%noise = noise_nb(fc,B,N0,t);%s_dsb=s_dsb+noise;figure(1)subplot(311)plot(t,s_dsb);hold on; %画出DSB信号波形plot(t,mt,'r--'); %标示mt的波形title('DSB调制信号');xlabel('t');%DSB demodulationrt = s_dsb.*cos(2*pi*fc*t);rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm);subplot(312)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较');xlabel('t')subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_dsb);psf = (abs(sf).^2)/T;plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]);title('DSB信号功率谱');xlabel('f');function [t st]=lpf(f,sf,B)%This function filter an input data using a lowpass filter %Inputs: f: frequency samples% sf: input data spectrum samples% B: lowpass's bandwidth with a rectangle lowpass%Outputs: t: time samples% st: output data's time samplesdf = f(2)-f(1);T = 1/df;hf = zeros(1,length(f));bf = [-floor( B/df ): floor( B/df )] + floor( length(f)/2 ); hf(bf)=1;yf=hf.*sf;[t,st]=F2T(f,yf);st = real(st);例1-8%显示模拟调制的波形及解调方法AM,文件mam.m%信源close all;clear all;dt = 0.001; %时间采样间隔fm=1; %信源最高频率fc=10; %载波中心频率T=5; %信号时长t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*cos(2*pi*fm*t); %信源%N0 = 0.01; %白噪单边功率谱密度%AM modulationA=2;s_am = (A+mt).*cos(2*pi*fc*t);B = 2*fm; %带通滤波器带宽%noise = noise_nb(fc,B,N0,t); %窄带高斯噪声产生%s_am = s_am + noise;figure(1)subplot(311)plot(t,s_am);hold on; %画出AM信号波形plot(t,A+mt,'r--'); %标示AM的包络title('AM调制信号及其包络');xlabel('t');%AM demodulationrt = s_am.*cos(2*pi*fc*t); %相干解调rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm); %低通滤波subplot(312)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较'); xlabel('t')subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_am);psf = (abs(sf).^2)/T;plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]);title('AM信号功率谱');xlabel('f');例 1-9%显示模拟调制的波形及解调方法SSB，文件mssb.m%信源close all;clear all;dt = 0.001; %时间采样间隔fm=1; %信源最高频率fc=10; %载波中心频率T=5; %信号时长t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*cos(2*pi*fm*t); %信源%N0 = 0.01; %白噪单边功率谱密度%SSB modulations_ssb = real( hilbert(mt).*exp(j*2*pi*fc*t) );B=fm;%noise = noise_nb(fc,B,N0,t);%s_ssb=s_ssb+noise;figure(1)subplot(311)plot(t,s_ssb);hold on; %画出SSB信号波形plot(t,mt,'r--'); %标示mt的波形title('SSB调制信号');xlabel('t');%SSB demodulationrt = s_ssb.*cos(2*pi*fc*t);rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm);subplot(312)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较');xlabel('t')subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_ssb);psf = (abs(sf).^2)/T;plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]);title('SSB信号功率谱');xlabel('f');例 2-0%显示模拟调制的波形及解调方法VSB，文件mvsb.m%信源close all;clear all;dt = 0.001; %时间采样间隔fm=5; %信源最高频率fc=20; %载波中心频率T=5; %信号时长t = 0:dt:T;mt = sqrt(2)*( cos(2*pi*fm*t)+sin(2*pi*0.5*fm*t) ); %信源%VSB modulations_vsb = mt.*cos(2*pi*fc*t);B=1.2*fm;[f,sf] = T2F(t,s_vsb);[t,s_vsb] = vsbpf(f,sf,0.2*fm,1.2*fm,fc);figure(1)subplot(311)plot(t,s_vsb);hold on; %画出VSB信号波形plot(t,mt,'r--'); %标示mt的波形title('VSB调制信号');xlabel('t');%VSB demodulation[f,rf] = T2F(t,rt);[t,rt] = lpf(f,rf,2*fm);subplot(312)plot(t,rt); hold on;plot(t,mt/2,'r--');title('相干解调后的信号波形与输入信号的比较');xlabel('t')subplot(313)[f,sf]=T2F(t,s_vsb);psf = (abs(sf).^2)/T;plot(f,psf);axis([-2*fc 2*fc 0 max(psf)]);title('VSB信号功率谱');xlabel('f');function [t,st]=vsbpf(f,sf,B1,B2,fc)%This function filter an input by an residual bandpass filter %Inputs: f: frequency samples% sf: input data spectrum samples% B1: residual bandwidth% B2: highest freq of the basedband signal%Outputs: t: frequency samples% st: output data's time samplesdf = f(2)-f(1);T = 1/df;hf = zeros(1,length(f));bf1 = [floor( (fc-B1)/df ): floor( (fc+B1)/df )] ;bf2 = [floor( (fc+B1)/df )+1: floor( (fc+B2)/df )];f1 = bf1 + floor( length(f)/2 ) ;f2 = bf2 + floor( length(f)/2 ) ;stepf = 1/length(f1);hf(f1)=0:stepf:1-stepf;hf(f2)=1;f3 = -bf1 + floor( length(f)/2 ) ;f4 = -bf2 + floor( length(f)/2) ;hf(f3)=0:stepf:(1-stepf);hf(f4)=1;yf=hf.*sf;[t,st]=F2T(f,yf);st = real(st);例 2-1%显示模拟调制的波形及解调方法AM、DSB、SSB,%信源close all;clear all;dt = 0.001;fm=1;fc=10;t = 0:dt:5;N0 = 0.1;%AM modulationA=2;s_am = (A+mt).*cos(2*pi*fc*t);B = 2*fm;noise = noise_nb(fc,B,N0,t); s_am = s_am + noise;figure(1)subplot(321)plot(t,s_am);hold on;plot(t,A+mt,'r--');%AM demodulationrt = s_am.*cos(2*pi*fc*t);rt = rt-mean(rt);[f,rf] = T2F(t,rt);。

• 139•针对通信原理课程的教学特点和传统实验教学存在的问题，讨论了将Matlab软件引入到通信原理课程教学的必要性。

以模拟调制系统为例，利用Matlab的工具箱和Simulink界面对通信系统进行可视化教学，并给出了仿真结果。

实践证明，不仅在课堂教学中以更加直观的方式进行讲解，而且补充和完善传统实验的不足，提高学生学习积极性，教学效果得到较大提升。

随着5G通信的到来，通信技术在人们日常生活中是无处不在，现代通信技术取得了显著进展。

通信原理作为高校通信工程和电子信息等本科专业课程体系中重要的专业基础课，系统阐述了模拟和数字通信系统的基本概念、基本原理和基本分析方法，为学生学习后续课程储备专业素养（王海华，Matlab/Simulink仿真在“通信原理”教学中的应用研究：湖北理工学院学报，2015）。

然而这门课程理论内容丰富，系统模型抽象，数学公式多，推理过程繁琐，学生普遍感到枯燥难懂，抓不住重点，学习吃力，不能顺利学好本课程（基于Matlab_Simulink的通信原理虚拟仿真实验教学方法研究：现代电子技术，2015；邵玉斌，Matlab/Simulink通信系统建模与仿真实例分析：清华大学出版社，2008）。

为此，在教学过程中引入Matlab仿真技术，理论联系实践开展教学工作，通过simulink界面搭建系统模型，调整参数，观察通信系统性能，激发学生的学习积极性，提升教学质量，实现良好的教学模式。

1 Matlab软件介绍Matlab在工程数值运算和系统仿真方面具有强大的功能，主要包括数值分析、仿真建模、系统控制和优化等功能（牛磊，赵正平，郭博，Matlab仿真在通信原理教学中的应用：阜阳师范学院学报，2014）。

在Matlab的Communication Toolbox（通信工具箱）中提供了许多仿真函数和模块，用于对通信系统进行仿真和分析。

Simulink平台是Matlab中一种可视化仿真工具，提供了建立模型方框图的图形用户界面（GUI），可以将图形化的系统模块连接起来，从而建立直观、功能丰富的动态系统模型（黄琳，曹杉杉，熊旭辉.基于Matlab的通信原理实验课程设计：湖北师范大学学报，2017）。

通信系统综合设计题目：基于MATLAB的通信系统的仿真系别通信工程专业班级T1341学生姓名徐野指导教师张立新提交日期 2016.06.25摘要现代通信仿真技术是对设计的通信系统进行模拟仿真的一门科学技术，以提升系统的可用性。

通信系统是用于完成信息传输过程的技术系统的总称。

现代通信系统分为无线通信和有线通信，它在各个领域发挥越来越重要的作用。

MATLAB 和System viewv Simulink是实现通信仿真的重要技术段。

MATLAB是商业数学软件，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。

利用它们可以构造各种复杂的模拟、数字、数模混合通信系统和各种多速率系统，也可用于各种线性或非线性控制系统的设计和仿真。

它是一个强有力的动态系统分析工具，可进行包括数字信号处理（DSP）系统、模拟与数字通信系统、信号处理系统和控制系统的仿真分析。

System View是一个用于电路与通信系统设计、仿真的动态分析工具，它实现了功能的软件化，避开了复杂的硬件搭建，在不具备先进仪器的条件下同样也能完成复杂的通信系统设计与仿真本文利用System view软件设计模拟调制和解调电路，通过分析其输入输出波形验证所设计电路的正确性。

本文通过分别用Matlab、Simulink、System view设计2FSK调制与解调的仿真，深入了解数字频率调制2FSK的基本原理，掌握用现代通信仿真技术对解调与调制的实现，深刻理解Matlab、Simulink以及System view软件的使用方法和设计方法目录第一章MATLAB简介 (1)1.1 MATLAB简介 (1)1.2 Similink仿真技术 (1)第二章 2ASK和2FSK的基本原理和实现 (2)2.1 数字调制2ASK的原理 (2)2.2 二进制移频键控(2FSK) (4)第三章调制与解调仿真 (8)3.1 2ASK调制仿真 (8)3.1.1 2ASK模型建立 (8)3.1.2 2ASK模型参数设置及仿真的结果 (9)3.2 2FSK调制仿真 (11)3.2.1 2FSK模型建立 (11)3.2.2 2FSK模型参数设置及仿真的结果 (12)第四章总结与心得 (16)第一章MATLAB简介1.1 MATLAB简介MATLAB是matrix和laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。

陕西理工学院通信原理课程设计题目基于SIMULINK的通信系统仿真毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。

尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。

对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。

作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。

作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。

除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。

对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。

本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。

作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。

本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。

涉密论文按学校规定处理。

作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日II题目基于SIMULINK的模拟通信系统的仿真（线性调制）摘要在模拟通信系统中，由模拟信源产生的携带信息的消息经过传感器转换成电信号，模拟基带信号在经过调制将低通频谱搬移到载波频率上适应信道，最终解调还原成电信号；在数字传输系统中，数字信号对高频载波进行调制，变为频带信号，通过信道传输，在接收端解调后恢复成数字信号。

设计应用TLAB/Simulink通信仿真案例设计王明慧（陆军装甲兵学院，安徽蚌埠233000随着社会经济的快速发展及科学技术的进步，通信技术得到了迅猛发展，并且其技术手段日益成熟。

通信技术发展的主要目的在于实现数据信息的有效传输，实现人与人之间的沟通和交流。

在通信技术发展过程中，如何把握系统性能，做好系统的有效调制工作，成为通信技术发展必须把握的重要议题。

结合通信技术的发展形势，MATLAB/Simulink软件进行通信仿真，从而对通信技术的有效发展提供重要的参考及指引，以推进通信技术的长远发展及进步，使通信息技术更好地满足人们的实际需要。

平台；通信仿真；技术分析MATLAB/Simulink Communication Simulation Case DesignWANG Minghui(Army Armored Force Academy, Bengbudevelopment of social economy andcommunication technology has been rapidly developed, and its technical means increasingly mature.The main purpose图1 仿真分析过程如图1所示，在开展仿真分析过程中，要注重结合仿真建模、仿真实验以及仿真分析3个步骤，突出螺旋式推进过程，有效把握当前系统中存在的问题及不足，并结合仿真分析结论对系统做好有效改进，使改造后的系统性能水平得到大幅度提升[2-4]。

在开展通信仿真分析的过程中要注重对数字通信系统模型进行有效地构建，反馈通信系统的实际情况，从而科学有效地分析通信系统的情况，有效把握系统性能水平，以实现系统功能，更好地满足实际发展需要。

在进行数字通信系统构建过程中涉及到的技术问题相对较多，主要包括了信号源的编码和译码、信道编码和译码、数字调制与解码、同步及加密和解图2 数字通信系统示意图结合图2所示内容来看，在进行通信仿真分析过程中，要注重做好通信系统模型的有效把握，分析数据通信系统，从而有效把握数字通信性能，以提升系统仿真的效果及质量。

创新实践报告报告题目：基于matlab的通信系统仿真学院名称: 信息工程学院姓名：班级学号：指导老师：二O一四年十月十五日一、引言现代社会发展要求通信系统功能越来越强,性能越来越高,构成越来越复杂；另一方面,要求通信系统技术研究和产品开发缩短周期，降低成本,提高水平。

这样尖锐对立的两个方面的要求,只有通过使用强大的计算机辅助分析设计技术和工具才能实现。

在这种迫切的需求之下，MATLAB应运而生。

它使得通信系统仿真的设计和分析过程变得相对直观和便捷，由此也使得通信系统仿真技术得到了更快的发展。

通信系统仿真贯穿着通信系统工程设计的全过程,对通信系统的发展起着举足轻重的作用。

通信系统仿真具有广泛的适应性和极好的灵活性，有助于我们更好地研究通信系统性能。

通信系统仿真的基本步骤如下图所示：二、仿真分析与测试（1）随机信号的生成利用Matlab中自带的函数randsrc来产生0、1等概分布的随机信号.源代码如下所示：global NN=300；global pp=0。

5；source=randsrc（1，N，[1，0；p，1—p］）；（2）信道编译码1、卷积码的原理卷积码（convolutional code)是由伊利亚斯(p。

Elias)发明的一种非分组码。

在前向纠错系统中,卷积码在实际应用中的性能优于分组码，并且运算较简单.卷积码在编码时将k比特的信息段编成n个比特的码组,监督码元不仅和当前的k比特信息段有关，而且还同前面m=（N—1)个信息段有关。

通常将N称为编码约束长度，将nN称为编码约束长度。

一般来说，卷积码中k和n的值是比较小的整数.将卷积码记作(n，k，N)。

卷积码的编码流程如下所示。

可以看出:输出的数据位V1，V2和寄存器D0,D1,D2，D3之间的关系。

根据模2加运算特点可以得知奇数个1模2运算后结果仍是1,偶数个1模2运算后结果是0。

2、译码原理卷积码译码方法主要有两类:代数译码和概率译码.代数译码主要根据码本身的代数特性进行译码，而信道的统计特性并没有考虑在内.目前，代数译码的主要代表是大数逻辑解码.该译码方法对于约束长度较短的卷积码有较好的效果，并且设备较简单。

课程设计报告目录一、课程设计内容及要求....................................... 错误!未定义书签。

(一)设计内容............................................. 错误!未定义书签。

(二)设计要求............................................. 错误!未定义书签。

二、系统原理介绍................................................... 错误!未定义书签。

(一)系统组成结构框图............................. 错误!未定义书签。

(二)各模块原理......................................... 错误!未定义书签。

1.信源模块............................................. 错误!未定义书签。

2.信源编码模块..................................... 错误!未定义书签。

3.QPSK调制模块 ................................. 错误!未定义书签。

4.信道模块............................................. 错误!未定义书签。

5.QPSK解调模块 ................................. 错误!未定义书签。

6.误码率模块......................................... 错误!未定义书签。

三、系统方案设计................................................... 错误!未定义书签。

(一)方案论证............................................. 错误!未定义书签。