m序列实验报告
移动通信课程设计实验报告-利用matlab进行m序列直接扩频仿真
目录一、背景 (4)二、基本要求 (4)三、设计概述 (4)四、Matlab设计流程图 (5)五、Matlab程序及仿真结果图 (6)1、生成m序列及m序列性质 (6)2、生成50位随机待发送二进制比特序列，并进行扩频编码 (7)3、对扩频前后信号进行BPSK调制，观察其时域波形 (9)4、计算并观察扩频前后BPSK调制信号的频谱 (10)5、仿真经awgn信道传输后，扩频前后信号时域及频域的变化 (11)6、对比经信道前后两种信号的频谱变化 (12)7、接收机与本地恢复载波相乘，观察仿真时域波形 (14)8、与恢复载波相乘后，观察其频谱变化 (15)9、仿真观察信号经凯萨尔窗低通滤波后的频谱 (16)10、观察经过低通滤波器后无扩频与扩频系统的时域波形 (17)11、对扩频系统进行解扩，观察其时域频域 (18)12、比较扩频系统解扩前后信号带宽 (19)13、比较解扩前后信号功率谱密度 (20)14、对解扩信号进行采样、判决 (21)15、在信道中加入2040~2050Hz窄带强干扰并乘以恢复载波 (24)16、对加窄带干扰的信号进行低通滤波并解扩 (25)17、比较解扩后信号与窄带强干扰的功率谱 (27)六、误码率simulink仿真 (28)1、直接扩频系统信道模型 (28)2、加窄带干扰的直扩系统建模 (29)3、用示波器观察发送码字及解扩后码字 (30)4、直接扩频系统与无扩频系统的误码率比较 (31)5、不同扩频序列长度下的误码率比较 (32)6、扩频序列长度N=7时，不同强度窄带干扰下的误码率比较 (33)七、利用Walsh码实现码分多址技术 (34)1、产生改善的walsh码 (35)2、产生两路不同的信息序列 (36)3、用两个沃尔什码分别调制两路信号 (38)4、两路信号相加，并进行BPSK调制 (39)5、观察调制信号频谱，并经awgn信道加高斯白噪和窄带强干扰 (40)6、接收机信号乘以恢复载波，观察时域和频域 (42)7、信号经凯萨尔窗低通滤波器 (43)8、对滤波后信号分别用m1和m2进行解扩 (44)9、对两路信号分别采样，判决 (45)八、产生随机序列Gold码和正交Gold码 (47)1、产生Gold码并仿真其自相关函数 (48)2、产生正交Gold码并仿真其互相关函数 (50)九、实验心得体会 (51)直接序列扩频系统仿真一、背景直接序列扩频通信系统(DSSS)是目前应用最为广泛的系统。
M序列的产生和性能分析
M序列的产生和性能分析本页仅作为文档封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.MarchM序列的产生和性能分析摘要在扩频函数中，伪随机信号不但要求具有尖锐的互相关函数，互相关函数应接近于零，而且具有足够长的码周期，以确保抗侦破、抗干扰的要求；由足够多的独立地址数，以实现码分多址的要求。
M序列是伪随机序列的一种，可由m序列添加全0状态而得到。
m序列与M序列对比得出在同级移位寄存器下M序列的数量远远大于m序列数量，其可供选择序列数多，在作跳频和加密码具有极强的抗侦破能力。
本文在matlab中的Simulink下用移位寄存器建立了4级、5级、6级M序列的仿真模型，进行了仿真，画出其时域图、频谱图、互相关性图。
通过时域图和频域图可看出，经过扩频后的信号频带明显的被扩展；由M 序列互相关性图，得出M序列有较小的互相关性，较强的自相关性，但相关性略差于m序列。
最后，本文又将M序列应用于CDMA扩频通信仿真系统中，得到下列结论：当使用与扩频时相同的M序列做解扩操作与用其他序列做解扩的输出有巨大的差别。
使用相同的序列进行解扩时系统输出值很大，而使用其他序列解扩时输出值在零附近变化。
这就是扩频通信的基础。
关键词：伪随机编码, 扩频通信自相关函数，互相关函数M SEQUENCE GENERATION AND PERFORMANCE ANALYSISABSTRACTIn spread-spectrum communication, pseudo-random sequence must have high autocorrelation value, low cross correlation, long code period and lots of dependent address to satisfy code division mul tipleaccess(CDMA). M sequence is one kind of the pseudo-random sequences. It can be may obtained through adding entire 0 states to m sequence. The number of M sequence is greater than the m-sequence under the same level shift register. It may supply the more choice. The M-sequence is often applied to the frequency hopping and adds the password to have greatly strengthened anti- solves the ability.At first, M sequences which has n=4、5、7 levels of shift registers are produced under Simulink of Matlab. The t ime domain chart, the spectrograph, the mutual correlation chart are plotted. Through the time domain chart and the spectrograph, we could see how the bandwidth of the information signal is expanded. The pseudo-random symbol speed rate higher noise signal frequency spectrum is proliferated widely, the output power spectrum scope is lower. This can explain the spread-spectrum communication system principle from the frequency range. Through the M sequence’s auto correlation chart we can see that the auto correlation of M-sequence is quite good but is inferior to the m sequence. Finally, the M sequence is applied to the code division multiple access (CDMA) communication system. This is the spread-spectrum communication foundation.KEY WORDS：Pseudo-random code, auto-correlation, cross-correlation目录前言 ......................................................... 错误!未定义书签。
实验三 m序列的仿真验证
实验三 m 序列的仿真验证一、实验目的：利用matlab 验证m 序列的产生方法及其自相关特性。
二、实验要求：设m 序列的生成多项式为431)(x x x g ++=，求（1）m 序列的输出及其自相关序列；（2）设脉冲成形为P （t ）=s T t <<⎩⎨⎧010其他画出其m 序列信号的自相关函数；（3）设脉冲波形为升余弦成形（a=0），画出其m 序列信号的自相关函数。
三、实验原理：M 序列即为maximal length linear feedback shift register sequence 它具有类似与随机噪声的某些统计特性，有时可以重复产生的。
四、实验源码%m 序列发生器及其自相关 mseq.mclear all;close all;g=19;%G=10011;state=8;%state=1000L=1000;%m 序列产生N=15;mq=mgen(g,state,L);%m 序列自相关ms=conv(1-2*mq,1-2*mq(15:-1:1))/N;figure(1)subplot(222)stem(ms(15:end));axis([0 63 -0.3 1.2]);title('m 序列自相关序列')%m 序列构成的信号（矩形脉冲）N_sample=8;Tc=1;dt=Tc/N_sample;t=0:dt:Tc*L-dt;gt=ones(1,N_sample);mt=sigexpand(1-2*mq,N_sample);mt=conv(mt,gt);figure(1)subplot(221);plot(t,mt(1:length(t)));axis([0 63 -0.3 1.2]);title('m序列矩形成型信号')st=sigexpand(1-2*mq(1:15),N_sample);s=conv(st,gt);st=s(1:length(st));rt1=conv(mt,st(end:-1:1))/(N*N_sample);subplot(223)plot(t,rt1(length(st):length(st)+length(t)-1));axis([0 63 -0.3 1.2]);title('m序列矩形成型信号的自相关'); xlabel('t');Tc=1;dt = Tc/N_sample;t=-20:dt:20;gt=sinc(t/Tc);mt = sigexpand(1-2*mq, N_sample);mt = conv(mt,gt);st2=sigexpand(1-2*mq(1:15),N_sample);s2=conv(st2,gt);st2=s2;rt2=conv(mt,st2(end:-1:1))/(N*N_sample);subplot(224);t1=-55+dt:dt:Tc*L-dt;%plot(t,mt(1:length(t)));plot(t1,rt2(1:length(t1)));axis([0 63 -0.5 1.2]);title('m序列since成形信号的自相关'); xlabel('t');。
实验八M序列发生及眼图观测实验
实验八 M序列发生及眼图观测实验
四、实验原理
1、M序列
移位时 钟节拍
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
表1 m序列发生器状态转移流程图
第1级 a n1
0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 1
第2级
an2
0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0
二、实验预习要求
认真预习《通信原理》中关于M序列及 眼图有关章节的内容。
通信工程专业实验室
实验八 M序列发生及眼图观测实验
三、实验仪器仪表
1、70MHz双踪数字存储示波器一台 2、实验模块：
数字编码模块——M序列输出 数字时钟信号源模块 眼图观测及白噪声输出模块
通信工程专业实验室
实验八 M序列发生及眼图观测实验
通信工程专业实验室
实验八 M序列发生及眼图观测实验
四、实验原理
2、眼图
所谓“眼图”，就是由解调后经过低通 滤波器输出的基带信号，以码元定时作为同 步信号在示波器屏幕上显示的波形。干扰和 失真所产生的传输畸变，可以在眼图上清楚 地显示出来。因为对于二进制信号波形，它 很像一只人的眼睛。
眼图是指利用实验的方法估计和改善（通
实验八 M序列发生及眼图观测实验
实验八 M序列发生及 眼图观测实验
【实验性质】：验证性实验
通信工程专业实验室
实验八 M序列发生及眼图观测实验
一、实验目的
1、掌握M序列等伪随机码的发生原理。 2、了解伪随机码在通信电路中的作用。 3、掌握眼图的观测。
通信工程专业实验室
实验八 M序列发生及眼图观测实验
t
南昌大学M序列信号发生器实验报告
南昌大学信息工程学院M序列信号发生器课程设计班级：姓名：学号：基于MULTISIM的序列信号发生器实验目的实验要求实验元件实验原理MLTISIM知识简介MLTISIM中仿真仪器实验设计仿真分析仿真电路示波器显示输出波形实验结果实验结论实验感想一、实验目的：1、掌握M序列信号产生的基本方法2、利用MULTISIM产生M序列信号，设计电路做成M序列信号发生器3、掌握M序列 0 状态消除的基本手段二、实验要求：在MULTISIM中采用移存器自启动电路设计仿真M=31序列信号发生器电路，采用虚拟逻辑分析仪观察波形输出。
要求自制时钟脉冲信号，并能清楚地观察到M序列稳定的波形。
采用EDA进行图形仿真，硬件电路来实现。
三、实验元件函数发生器，双端输入示波器，74LS30，74LS164,74LS005V直流电源四、实验原理1、MULTISIM 软件的简介在众多的 EDA 设计和仿真软件中，MULTISIM 软件以其强大的仿真设计应用功能，在各高校电信类专业电子电路的仿真和设计中得到了较广泛的应用。
软件及其相关库包的应用对提高学生的仿真设计能力，MULTISIM更新设计理念有较大的好处。
MULTISIM（电子工作平台）软件，最突出的特点是用户界面好，各类器件和集成芯片丰富，尤其是其直观的虚拟仪表是 MULTISIM 软件的一大特色。
它采用直观的图形界面创建电路：在计算机屏幕上模仿真实实验室的工作台，绘制电路图需要的元器件、电路仿真需要的测试仪器均可直接从屏幕上选取。
MULTISIM 软件所包含的虚拟仪表有：示波器，万用表，函数发生器，波特图图示仪，失真度分析仪，频谱分析仪，逻辑分析仪，网络分析仪等。
这些仪器的使用使仿真分析的操作更符合平时实验的习惯。
电子设计自动化（EDA）技术，使得电子线路的设计人员能在计算机上完成电路的功能设计、逻辑设计、性能分析、时序测试直至印刷电路板的自动设计。
是在计算机辅助设计EDA（CAD）技术的基础上发展起来的计算机设计软件系统。
试验八：M序列产生及特性分析实验
试验八：m序列产生及特性分析实验一实验目的1．了解m序列的性质和特点；2．熟悉m序列的产生方法；3．了解m序列的DSP或CPLD实现方法。
二实验内容1．熟悉m序列的产生方法；2．测试m序列的波形；3*．用DSP或CPLD编程产生m序列。
三实验原理m序列是最长线性反馈移存器序列的简称,是伪随机序列的一种。
它是由带线性反馈的移存器产生的周期最长的一种序列。
m序列在一定的周期内具有自相关特性。
它的自相关特性和白噪声的自相关特性相似。
虽然它是预先可知的，但性质上和随机序列具有相同的性质。
比如：序列中“0”码与“1”码等抵及具有单峰自相关函数特性等。
1．m序列的产生m序列是由带线性反馈的移存器产生的。
结构如图：图1-1-1 反馈移位寄存器的结构其中an-i为移位寄存器中每位寄存器的状态，C i为第i位寄存器的反馈系数。
C i＝1表示有反馈，C i＝0表示无反馈。
我们先给出一个m序列的例子。
在图1-1-1中示出一个4级反馈移存器。
若其初始状态为（a3, a2, a1, a）=（1，0，0，0），则在移位一次时，由a3和a模2相加产生新的输入a4=1⊕0=1新的状态变为（a4, a3, a2, a1）=( 1, 1, 0, 0)这样移位15次后又回到初始状态（1，0，0，0），不难看出，若初始状态为全“0”，即“0，0，0，0”，则移位后得到的仍为全“0”状态。
这就意味着在这种反馈移存器中应避免出现全“0”状态。
不然移存器的状态将不会改变。
因为4级移存器共有24=16种可能的不同状态。
除全“0”状态外，只剩15种状态可用。
即由任何4级反馈移存器产生的序列的周期最长为15。
我们常常希望用尽可能小的级数产生尽可能长的序列。
由上例可见，一般说来，一个n 级反馈移存器可能产生的最长周期等于（2n –1）。
我们将这种最长的序列称为最长线性反馈1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 00 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 00 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 00 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1移存器序列，简称m 序列。
m序列产生及其特性实验
3G移动通信实验报告实验名称：扩频码仿真学生姓名：学生学号：学生班级:所学专业：实验日期:1.实验目的1.掌握m序列的特性、产生方法及应用。
2.. 掌握Gold序列的特性、产生方法及应用。
3. 掌握Gold序列与m序列的区别。
4. 掌握Walsh码的产生原理及特性。
5. 了解它们在3G系统中的应用。
2.实验内容找一个127长度的m序列，验证其特性自相关性之+互相关性质m+m=goldwalsh 128位长度求 2个互相关自相关m+walsh 互相关自相关3.实验代码clear all;A1=[0 0 0 0 0 1 1];A1=A1';D1=[0 0 0 0 0 0 1];Dm1=zeros(1,127);A2=[0 0 0 1 0 0 1];A2=A2';D2=[0 0 0 0 0 0 1];Dm2=zeros(1,127);for i=1:127;Dm1(1,i)=D1(1,7);Dm2(1,i)=D2(1,7);Dr1=mod(D1*A1,2);Dr2=mod(D2*A2,2);for n=7:-1:2D1(1,n)=D1(1,n-1);D2(1,n)=D2(1,n-1);endD1(1,1)=Dr1;D2(1,1)=Dr2;end%m序列自相关特性验证Dm11=zeros(1,127)Dm12=zeros(1,127)Dm1n=[Dm1,Dm1,Dm1];p1=zeros(1,253);Dm11=Dm1n(1,128:254);for i=-126:1:126n1=i+128;Dm12=Dm1n(1,n1:1:(n1+126));Dm1s=mod(Dm11+Dm12,2);sum0=0;sum1=0;for i1=1:127if Dm1s(1,i1)==0 sum0=sum0+1; else sum1=sum1+1;endendp1(1,i+127)=(sum0-sum1)/127;endsubplot(4,2,1);plot(-126:1:126,p1);title('m序列自相关特性');%m序列互相关特性验证Dm21=zeros(1,127)Dm22=zeros(1,127)Dm2n=[Dm2,Dm2,Dm2];p2=zeros(1,253);pmax=0;pmax_n1=0;pmin=0;pmin_n1=0;Dm21=Dm2n(1,128:254);for i=-126:1:126n1=i+128;Dm22=Dm1n(1,n1:1:(n1+126));Dm2s=mod(Dm21+Dm22,2);sum0=0;sum1=0;for i1=1:127if Dm2s(1,i1)==0 sum0=sum0+1; else sum1=sum1+1;endendp=(sum0-sum1)/127;if p>pmaxpmax=p;pmax_n1=n1;endif p>pminpmin=p;pmin_n1=n1;endp2(1,i+127)=p;endsubplot(4,2,2);plot(-126:1:126,p2);title('m序列互相关特性');%gold序列的自相关特性Dmg11=Dm21;Dmg12=Dm1n(1,pmax_n1:1:(pmax_n1+126)); Dmg1=mod(Dmg11+Dmg12,2);Dmg1n=[Dmg1,Dmg1,Dmg1];pg1=zeros(1,253);Dmg11=Dmg1n(1,128:254);for i=-126:1:126n1=i+128;Dmg12=Dmg1n(1,n1:1:(n1+126));Dmg1s=mod(Dmg11+Dmg12,2);sum0=0;sum1=0;for i1=1:127if Dmg1s(1,i1)==0 sum0=sum0+1; else sum1=sum1+1;endendpg1(1,i+127)=(sum0-sum1)/127;endsubplot(4,2,3);plot(-126:1:126,pg1);title('gold序列自相关特性');%gold序列的互相关特性Dmg21=Dm21;Dmg22=Dm1n(1,pmin_n1:1:(pmin_n1+126)); Dmg2=mod(Dmg21+Dmg22,2);Dmg2n=[Dmg2,Dmg2,Dmg2];pg2=zeros(1,253);for i=-126:1:126n1=i+128;Dmg22=Dmg2n(1,n1:1:(n1+126));Dmg2s=mod(Dmg1+Dmg22,2);sum0=0;sum1=0;for i1=1:127if Dmg2s(1,i1)==0 sum0=sum0+1; else sum1=sum1+1;endendpg2(1,i+127)=(sum0-sum1)/127;;endsubplot(4,2,4);plot(-126:1:126,pg2);title('gold序列自相关特性');%walsh序列产生H1=0;H2=[H1,H1;H1,H1*(-1)+1];H4=[H2,H2;H2,H2*(-1)+1];H8=[H4,H4;H4,H4*(-1)+1];H16=[H8,H8;H8,H8*(-1)+1];H32=[H16,H16;H16,H16*(-1)+1];H64=[H32,H32;H32,H32*(-1)+1];H128=[H64,H64;H64,H64*(-1)+1];%walsh序列的自相关特性W11=H128(2,1:128);W1n=[W11,W11,W11]pw1=zeros(1,253);for i=-126:1:126n1=i+128;W12=W1n(1,n1:1:(n1+127));W1s=mod(W11+W12,2);sum0=0;sum1=0;for i1=1:128if W1s(1,i1)==0 sum0=sum0+1; else sum1=sum1+1;endendpw1(1,i+127)=(sum0-sum1)/128;endsubplot(4,2,5);plot(-126:1:126,pw1);title('walsh序列自相关特性');%walsh序列的互相关特性W21=W11;W22=H128(8,1:128);W2n=[W22,W22,W22];pw2=zeros(1,253);for i=-126:1:126n1=i+128;W22=W1n(1,n1:1:(n1+127));W2s=mod(W21+W22,2);sum0=0;sum1=0;for i1=1:128if W2s(1,i1)==0 sum0=sum0+1; else sum1=sum1+1;endendpw2(1,i+127)=(sum0-sum1)/128;endsubplot(4,2,6);plot(-126:1:126,pw2);title('walsh序列互相关特性');%m+walsh序列产生mw1=mod([Dm1,0]+H128(2,1:128),2);mw2=mod([Dm2,0]+H128(8,1:128),2);%mw序列的自相关特性mwa1=mw1;mwan=[mwa1,mwa1,mwa1];pmwa=zeros(1,253);for i=-126:1:126n1=i+128;mwa2=mwan(1,n1:1:(n1+127));mwas=mod(mwa1+mwa2,2);sum0=0;sum1=0;for i1=1:128if mwas(1,i1)==0 sum0=sum0+1; else sum1=sum1+1;endendpmwa(1,i+127)=(sum0-sum1)/128; endsubplot(4,2,7);plot(-126:1:126,pmwa);title('m+walsh序列自相关特性');%mw序列的互相关特性mwb1=mw1;mwb2=mw2;mwbn=[mwb2,mwb2,mwb2];pmwb=zeros(1,253);for i=-126:1:126n1=i+128;mwb2=mwbn(1,n1:1:(n1+127));mwbs=mod(mwb1+mwb2,2);sum0=0;sum1=0;for i1=1:128if mwbs(1,i1)==0 sum0=sum0+1;else sum1=sum1+1;endendpmwb(1,i+127)=(sum0-sum1)/128;endsubplot(4,2,8);plot(-126:1:126,pmwb);title('m+walsh序列互相关特性'); 4.实验结果。
实验1---白噪声和M序列的产生
实验1 白噪声和M序列的产生实验报告1．实验题目：白噪声和M序列的产生．实验对象或参数、生成均匀分布随机序列1）利用混合同余法生成[0, 1]区间上符合均匀分布的随机序列，并计算该序列的均值和方差，与理论值进行对比分析。
要求序列长度为1200，推荐参数为a=655395．程序框图7．实验结果及分析1、生成均匀分布随机序列 （1）生成的0-1均布随机序列如下所示：200400600800100012000.10.20.30.40.50.60.70.80.91计算序列的均值和方差程序代码：mean_R = mean(R)var_R = var(R)均值和方差实际值：mean_R =0.4969var_R =0.0837随机变量X服从均匀分布U（a,b）,则均值为（a+b）/2,方差为（b-a)先平方再除以12。
[0,1]区间均值和方差理论值：mean_R =（0+1）/2=0.5；var_R =1/12 = 0.083333。
结论：容易看到，实际值与理论值较接近。
（2）该随机序列落在10个子区间的频率曲线图如下：结论：从结果图可以容易看到，该序列的均匀性较好。
2、生成高斯白噪声生成的白噪声如下图：-2.5-2-1.5-1-0.500.511.52生成的白噪声的频率统计图如下：0510152025结论：从结果图知，生成的白噪声基本服从N(0,1)分布。
3、生成M 序列生成的M 序列如下（n = 63）：010203040506070-1.5-1-0.50.511.5验证M 序列性质：均衡特性：m 序列每一周期中 1 的个数比 0 的个数多 1 个（-a 和a 的个数差1） 测试程序：number_a = sum(M_XuLie == a);number_a_c = sum(M_XuLie == -a);number_anumber_a_c 结果：number_a =31number_a_c =32结论：从测试结果看性质成立游程特性：m 序列的一个周期(p =2n -1)中，游程总数为2n -1。
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4.2 线性移位寄存器序列密码
1. 线性移位寄存器
举例：设g(x)=x4+x+1，g(x)为本原多项
式，以其为连接多项式的线性移位寄存 器的输出序列为100110101111000…， 周期为24-1=15的m序列。
0001 0010 0100 1001 0011 0110 1101 1010 0101 1011 0111 1111 1110 1100 4 1000
级线性移位寄存器的状态周期≤2n-1，其输出序列的 周期≤2n-1。
只要选择合适的连接多项式便可使线性移位寄存器
的输出序列周期达到最大值2n-1，并称此时的输出 序列为最大长度线性移位寄存器输出序列，简称为 m序列。
2
4.2 线性移位寄存器序列密码
1. 线性移位寄存器(Linear shift Register)
4.2 线性移位寄存器序列密码
1. 线性移位寄存器(Linear shift Register)
1
4.2 线性移位寄存器序列密码
1. 线性移位寄存器(Linear shift Register)
n级线性移位寄存器最多有2n个不同的状态。
若其初始状态为零，则其后续状态恒为零；若其初 始状态不为零，则其后续状态也不为零。因此，n
5ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
m <= m_data[0]; m_data[0] <= m_data[1]; m_data[1] <= m_data[2]; m_data[2] <= m_data[3]; m_data[3] <= m_data[3]^m_data[0];
6
仅当连接多项式g(x)为本原多项式时，其线性移位 寄存器的输出为m序列。
设f(x)为GF(2)上的多项式，使f(x)|xp-1的最小正整
数p称为f(x)的周期。如果f(x)的次数为n，且其周期 2n-1，则称f(x)为本原多项式。
可以证明：对于任意的 n 级线性移位寄存器，至少
存在一种连接方式使其输出序列为m序列。