数字通信系统仿真1

数字通信系统仿真

一、实验要求：

1、仿真工具

Matlab、System View、NS-2、Opnet。

2、基本要求

选择2种以上合适的调制方式；

选用2种以上噪声信道；

选择2种以上的信源编码方式；

选用2种以上的信道编码方式。

3、性能分析

比较不同信源、信道编码方式对系统的影响；

比较噪声信道变化时对系统的影响；

比较不同的信道带宽对对系统的影响；

比较不同调制方法对系统的影响。

4、性能指标

误码率、传输速率、流量。

本实验通过使用MATLAB中的SIMULINK仿真平台，搭建了8个仿真模型，来对比分析通信系统的性能。所采用的信源编码是PCM和DPCM编码，信道编解码分别是汉明码和卷积码，调制解调器分别为MFSK和DBPSK，信道为多径莱斯衰落信道+AWGN信道、多径瑞利衰落信道+AWGN信道。本实验分别对这8个模型进行仿真，对比它们的性能，得到了相应的结果。

二、实验原理

数字通信系统是利用数字信号来传递信息的通信系统，如图 2.1所示。它的主要组成结构为输入/输出变换器、信源编/译码器、信道编/译码器，数字调制/解调器和信道。

由信源编码器输出的二进制数字序列成为信息序列，它被传送到信道编码器。信道编码器的目的是在二进制信息序列中以受控的方式引入一些冗余，以便于在接收机中用来克服信号在信道中传输时所遭受的噪声和干扰的影响。因此，所增加的冗余是用来提高接收

数据的可靠性以及改善接受信号的逼真度的。

图2.1 数字通信系统的基本

各个模块在系统中起着各种各样的作用，目的是为了实现更高效的通信，各个具体模块的作用介绍如下：

1、信源编码/译码

信源编码的作用是尽量减少码元数目和降低码元速率，换句话说，就是找到一种方法实现信源输出的有效表示方法，使其产生较少的冗余，即实现数据的压缩。信源编码是将模拟或数字的信源输出转换成二进制数字序列的一个过程。离散信源有两种的数学模型。一种是输出序列是统计独立的，即当前的输出字符与所有过去和将来的输出字符统计无关，这样的信源称作离散无记忆信源(DMS)；另外一种是信源输出是统计相关的，可基于平稳来构造其数学模型。该输出信源具有两个任意长度的输出序列的联合密度概率不随时间的起点位置的改变而变化。离散信源的编码是采用一种方法使信源的平均比特率尽可能接近信源熵H(X)，常用的方法有霍夫曼算法，Lempel-Ziv算法等。模拟信源的编码可以划分为三类。一类是时间波形编码，它可以表示出信源波形的时域特性，包括：脉冲编码调制(PCM)，差分脉冲调制(DPCM)，增量调制(DM)等编码方法；第二类是频谱波形编码，把信源波形分成不同的频谱子带，在各个子带内进行时间波形或频率特性编码，包括：子带编码，自适应变换编码等编码方法；还有一类是模型基信源编码，它基于信源的数学模型，用得最广泛的模型基信源编码是线性预测编码(LPC)。

2、信道编码/译码

信道编码是为了减小传输的误码率。信号在信道传输时，可能因为噪声、衰落以及干扰等因素的影响而产生差错。为了减小差错的发生，可以在信号在信道传输之前对信号进行信道编码，加入一定规则的监督元。接收端按一定的规则进行译码，在译码的过程中发现错误纠正错误，从而提高通信系统的抗干扰能力。

3、数字调制/解调

调制实质是频谱的搬移，它将基带信号转换成适合信道传输的频带信号。而且，调制信号还有可以实现信道的多路复用，提高信道的利用率和减小干扰，提高系统抗干扰能力的作用。调制可以实现传输带宽和信噪比之间的互换。常用的数字调制方式有正交幅度调制(QAM)，频移键控(FSK)，相移键控(PSK)，最小频移键控(MSK)等等。在接受端，可以采用相干解调或非相干解调的方式还原得到基带信号。

作为最后一步，当需要模拟输出时，信源译码器从信道译码器接收其输出序列，并根据所采用的信源编码方法的有关知识重构由信源发出的原始信号。由于信道译码的差错以及信源编码器可能引入的失真，在信源译码器输出端的信号只是原始信源输出的一个近似。在原始与重构信号之间的信号差或信号差的函数是数字通信系统引入失真的一种度量。

三、实验内容

1、仿真工具

SIMULINK是MathWorks公司随MATLAB一道发行的功能非常强大的动态系统建模和仿真通用软件包，它支持线性和非线性系统，连续和离散时间模型，或者是两者的混合，系统还可以是多采样率的。该软件为用户的建模和仿真过程提供了完善、灵活的可视化设计和调试环境，并且包含丰富的基本功能模块库和众多专业领域的工具箱，是研究、分析和设计各种复杂系统的有利工具。

2 、仿真内容

本文将根据上述框图，采用MATLAB中的SIMULINK模块进行仿真，搭建了多个仿真模型，来对比分析通信系统的性能，并得到相应的结果。系统中，首先采用随机二进制信号发生器作为输入，信源编码分别采用PCM和差分编码，信道编码分别采用汉明码和卷积码，然后分别经过MFSK和DBPSK调制，噪声信道为AWGN信道，传输信道为多径瑞利衰落信道和多径莱斯衰落信道。如下表所示：

表3.1：实验仿真系统配置

3、仿真实现

（1）不同信源编码对系统性能的影响：

a）系统配置：

表3.2：信源编码系统配置

b）仿真框图：

图3.1 差分编码+Hamming+MFSK+瑞利衰落+AWGN

图3.2 PCM+Hamming+MFSK+瑞利衰落+AWGN c）仿真结果：

从图3.3可以看出PCM编码的性能要优于差分编码。

图3.3 PCM和差分编码的误码率对比（2）不同信道编码对系统性能的影响：

a）系统配置：

表3.3：信道编码系统配置

b）仿真框图：

图3.4差分编码+Hamming+MFSK+瑞利衰落+AWGN

图3.4差分编码+卷积码+MFSK+瑞利衰落+AWGN

c)仿真结果：

图3.5 BCH 和Hamming 编码的误码率对比

采用(15,11)

汉明码编码的编码符号错误率为：2sc P Q =，其误码率由下式求得：

111[(1)(1)]2(1)d n i n i

i n i b sc sc sc sc i t i d n n q d P P P P P i i q q n n --=+=+????≈?-+- ? ?-????

∑∑ （3-1）

采用卷积码的误码率为：542

0.5144x b x x

=-+，(0.5r

x e -=)其中，r 表示信噪比

0/b E N ，Q 函数的表达式为：()0.5Q x erfc =，其中erfc(x)为互补误差函数表达式为：2

()x

x

erfc x e dx ∞

-=

?。 由上图可知，相同的情况下，BCH 信道编码在误码率方面的性能明显优于汉明码。

（3）不同调制方式对系统性能的影响： a ）系统配置：

表3.4：不同调制方式的系统配置

b ）仿真框图：

图3.6 差分编码+Hamming+MFSK+瑞利衰落+AWGN

图3.7 差分编码+Hamming+DBPSK+瑞利衰落+AWGN

c)仿真结果：

图3.8MFSK和DBPSK误码率对比

根据图3.8可知，SNR在0~9dB间时MFSK的误码率要高于DBPSK，并且随着SNR 的不断增大误码率差距越来越明显，即MFSK的性能要好于DBPSK。

（4）不同信道对系统性能的影响：

a）系统配置：

表3.5：不同信道的系统配置

b）仿真框图：

图3.9 差分编码+Hamming+MFSK+瑞利衰落+AWGN

图3.10 差分编码+Hamming+MFSK+莱斯衰落+AWGN c）仿真结果：

图3.11 多径莱斯信道和多径瑞利信道的误码率对比

莱斯信道和瑞利信道的主要区别在于：瑞利信道只含有非视距成分NLOS，而莱斯信道不仅包含NLOS还包含少量视距成分LOS。因此在SNR较小时，两类信道的误码率基本相同；当SNR增大时，莱斯信道LOS成分的优势就显现出来，因而误码率性能更好。

四、总结

通过以上的分析，可见不同的编码方式、调制方式和噪声特性对系统性能都有着一定的影响，但是，它们分别对系统的性能并不是完全绝对的，需要综合考虑整个系统所使用的结构。

附录1 仿真参数设置

1、Random Integer Generator的设置，下图为使用BCH编解码时的设置，当采用的是Hamming编解码时，只要将Samples per frame设为4。

2、信源编码和信道编码的设置可以采取默认的设置。

3、MFSK调制参数的设置如下，SamplesPerSymbol变量在脚本文件中进行了定义。相应的解调模型的参数类似。

4、DBPSK调制参数的设置如下，相应的解调也类似。

5、AWGN信道的参数设置如下

6、莱斯衰落信道的参数设置如下

7、瑞利衰落信道的参数设置如下

8、误码率计算模块的设置

附录2 相关代码文件

附录3 误码率曲线代码

以MFSK和DBPSK的误码率对比为例，其余情况只需把sim（）中的文件名替换掉即可：

%绘制误码率曲线

x=0:9;

y=x;

BitRate=10000;

SimulationTime=10;

SamplesPerSymbol=10;

for i=1:length(x)

SNR=x(i);

sim('MFSK'); %%%%%可用附录2中的其它文件名代替

y(i)=mean(BitErrorRate);

end

semilogy(x,y,'b');

hold on;

for i=1:length(x)

SNR=x(i);

sim('DBPSK'); %%%%%可用附录2中的其它文件名代替 y(i)=mean(BitErrorRate);

end

semilogy(x,y,'--k');

grid;

xlabel('SNR');

ylabel('Bit Error Rate');