AWGN信道设计与仿真
通信原理课程设计信道为awgn
通信原理课程设计信道为awgn一、教学目标本节课的教学目标是让学生掌握通信原理课程中关于信道为AWGN的知识，主要包括以下三个方面：1.知识目标：使学生了解信道AWGN的基本概念、特性及其在通信系统中的应用；理解AWGN信道的概率分布、噪声功率和信道容量等关键参数。
2.技能目标：培养学生运用通信原理分析和解决实际问题的能力，能够运用AWGN信道的知识对通信系统进行性能评估。
3.情感态度价值观目标：激发学生对通信原理学科的兴趣，培养其严谨治学、勇于探索的科学精神。
二、教学内容本节课的教学内容主要包括以下几个部分：1.AWGN信道的定义、特性和数学模型；2.AWGN信道的概率分布函数及其性质；3.AWGN信道中的噪声功率和信道容量；4.AWGN信道在通信系统中的应用和性能分析。
三、教学方法为了实现本节课的教学目标，将采用以下几种教学方法：1.讲授法：通过讲解AWGN信道的相关概念、特性和应用，使学生掌握基本知识；2.案例分析法：分析实际通信系统中的AWGN信道问题，提高学生的应用能力；3.实验法：安排实验室实践环节，让学生亲自动手进行AWGN信道实验，加深对知识的理解。
四、教学资源为了保证本节课的教学质量，将准备以下教学资源：1.教材：《通信原理》；2.参考书：相关学术论文和书籍；3.多媒体资料：PPT课件、实验演示视频等；4.实验设备：计算机、通信实验装置等。
以上教学资源将有助于实现本节课的教学目标，提高学生的学习兴趣和主动性。
五、教学评估本节课的教学评估将采用多元化的评估方式，以全面、客观地评价学生的学习成果。
评估方式包括：1.平时表现：通过观察学生在课堂上的参与程度、提问回答等情况，评估其对知识的掌握程度；2.作业：布置相关练习题，评估学生对课堂所学知识的应用能力；3.考试：安排期末考试，全面测试学生对信道为AWGN章节的知识点和技能的掌握情况。
评估标准将根据教学目标和教材内容制定，确保评估结果的公正性和准确性。
AWGN信道中不同调制方式的仿真--课设报告
程设计报告姓名：xx _____________学号：_______班级：___________院系：信息与电气工程学院专业：___________ 、课程设计目的及内容1.1 、课程设计的目的通过本课程的学习我们不仅能加深理解和巩固理论课上所学的有关PCM编码和解码的基本概念、基本理论和基本方法，而且能锻炼我们分析问题和解决问题的能力；同时对我们进行良好的独立工作习惯和科学素质的培养，为今后参加科学工作打下良好的基础。
本课程设计主要研究AWGN言道中不同调制方式的仿真。
通过完成本课题的设计，拟达到以下目的：1．学习如何利用计算机仿真方法和技术对通信系统的理论知识进行验证，并学会搭建简单的系统模型；2．掌握MATLAB 的基础知识，熟悉MATLAB 进行通信系统仿真中各个常用模块的使用方法；3．通过系统仿真加深对通信课程理论知识的理解。
通过该课题的设计与仿真，可以提高学生综合应用所学基础知识的能力和计算机编程的能力，为今后的学习和工作积累经验1.2 课程设计的内容1：AWGN信道中不同调制方式的仿真1) 产生速率可调的数字基带数据，用其对可调的载波分别进行BPSK,QPSK,4QAM,16QAM调制，已调信号通过高斯白噪声通道，在接收端进行解调，恢复原始基带数据。
2) 画出上述过程中每一点的波形3) 画出不同调制方式下的信噪比，误码率曲线和星座图，并进行比较4) 将理论计算和仿真系统的结果进行对比5) 设计GUI界面展示本人工作6) 可参考但不允许抄袭网上的程序2:高斯白噪声信道CDMA性能仿真1 ：利用m 序列产生扩频码，对用户产生的速率可调数字基带数据进行扩频；、2:无需射频调制，仅需考虑基带BPSK调制；3:多个用户的扩频信号经AWGN信道到达接收端，实现用户数据相关检查；4：用户数，扩频增益可调；5：画出不同扩频增益、用户数情况下的信噪比、误码率曲线；二：BPSK仿真设计1：相移键控系统概述相移键控是目前扩频系统中大量使用的调制方式，也是和扩频技术结合最成熟的调制技术，原则上看是一种线性调制。
AWGN信道下线性分组码性能研究与仿真
北京邮电大学世纪学院毕业设计(论文)题目AWGN信道下线性分组码性能研究与仿真学号 xxx学生姓名 xxx专业名称通信工程所在系（院）通信与信息工程系指导教师2013年 5月 30日北京邮电大学世纪学院毕业设计（论文）任务书北京邮电大学世纪学院毕业设计（论文）诚信声明本人声明所呈交的毕业设计（论文），题目《AWGN信道下线性分组码性能研究与仿真》是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，毕业设计（论文）中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。
申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。
本人签名：日期：毕业设计（论文）使用权的说明本人完全了解北京邮电大学世纪学院有关保管、使用论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部门送交学位论文的原件与复印件；②学校可以采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存论文；③学校可允许论文被查阅或借阅；④学校可以学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学校可以公布学位论文的全部或部分内容。
本人签名：日期：指导教师签名：日期：题目 AWGN信道下线性分组码性能研究与仿真摘要差错控制编码技术是为提高数字通信系统的可靠性而建立的一门信息处理技术，自20世纪50年代诞生以来，已经经历了50余年的发展和演变。
而今，随着信息时代的到来，它也作为一项标准技术被广泛采用。
鉴于线性分组码在差错控制编码领域的基础性作用，本文以Hamming码、BCH码为例，着重研究了几种典型的线性分组码在加性高斯白噪声信道下的传输性能。
本文从理论出发，首先对差错控制编码的相关知识和目前广泛应用的几种线性分组码做了简单介绍，然后引入生成矩阵与校验矩阵以及生成多项式等概念，详细说明了其编译码原理。
仿真测试方面，运用“矩阵实验室”Matlab/Simulink编写代码绘制出已编码和未编码两种情况下，这类码字的信噪比与误比特率关系曲线。
AWGN仿真相关
AWGN 信道相关知识（matlab ）1、描述AWGN 信道的噪声功率大小的量有：（1） 信号功率与噪声功率之比：SNR（2） 比特能量与噪声功率谱密度之比：0/b E N（3） 符号能量与噪声功率谱密度之比：0/s E N2、0/s E N 与0/b E N 之间的关系0010/()/()10log ()s b E N dB E N dB k =+其中k 为一个符号所包含的信息比特的个数，它受编码速率以及调制阶数的影响，例如对于一个编码速率为2/3的8psk 调制系统，一个信道符号~~~3个码元比特~~~2个信息比特，所以k=2.3、0/s E N 与SNR 之间的关系010/()10log (/)()s sym samp E N dB T T SNR dB =+ 复信号010/()10log (/2)()s sym samp E N dB T T SNR dB =+ 实信号推导：对于复信号0N 表示其实部和虚部对应的噪声的单边功率谱密度，所以0N 也表示复噪声的双边功率谱密度。
010101010*/()10log ()10log ()10log ()()10log ()/s symsym sym s s n n n samp sampp T T T p E N dB SNR dB p B p T T ==+=+ s p ：表示信号的功率，n p 表示噪声功率，sym T 表示信号的码元宽度，samp T ：表示采样间隔 n B 表示噪声的带宽理想白噪声的带宽是无穷大的，在实际中经过低通滤波后带宽为滤波器的带宽，若直接对噪声采样则噪声的带宽由采样频率决定，噪声的带宽就等于采样频率。
所以1/n s samp B F T ==对于实信号0N 表示噪声的单边功率谱密度，其双边功率谱密度为0N /2。
010101010*0.5/()10log ()10log ()10log ()/0.50.5()10log ()s symsym s s n n n samp symsamp p T T p E N dB p B p T T SNR dB T ==+=+ s p ：表示信号的功率，n p 表示噪声功率，sym T 表示信号的码元宽度，samp T ：表示采样间隔n B 表示噪声的带宽。
AWGN信道中BPSK调制系统的BER仿真计算
AWGN信道中BPSK调制系统的BER仿真计算AWGN信道中的BPSK（Binary Phase Shift Keying）调制系统的BER （Bit Error Rate）是通过使用仿真计算来估计误码率的。
在这个系统中，0和1两种不同的数字比特被编码成不同的相位，然后通过AWGN信道传输。
在接收端，使用最大似然检测来解调接收到的信号，并将其解调成0或1首先，我们需要确定系统的各个参数。
这些参数包括：1.调制阶数：在BPSK系统中，调制阶数为2，即只有两种可能的相位。
2.信噪比（SNR）：SNR是信号功率和噪声功率之间的比值。
在AWGN信道中，SNR可以表示为信号功率与噪声功率之比。
信噪比通常以分贝（dB）表示。
3.误码率（BER）：BER是指接收到的比特与发送的比特之间不匹配的概率。
接下来，我们可以通过以下步骤进行BER仿真计算：1.生成随机比特序列：使用随机数生成器来生成0和1的比特序列。
比特序列的长度应与仿真中所希望获得的误码率有关。
2.比特到相位的转换：将生成的比特序列转换为相位序列。
在BPSK系统中，0表示一个相位（例如0度），1表示另一个相位（例如180度）。
3.信号的发送：将相位序列转换为正弦信号，并将其通过AWGN信道发送。
4.加入噪声：在接收端，我们需要给接收信号添加高斯白噪声。
噪声的功率由信噪比决定。
5.信号的接收：接收到的信号将通过最大似然检测进行解调。
解调后的结果将与发送的比特进行比较，并计算错误的个数。
6.误码率计算：通过比较接收到的比特和发送的比特，计算误码率。
将错误的比特数除以总的比特数，即可得到误码率。
在仿真过程中，我们可以通过改变SNR的值来观察BER的变化。
通常，随着SNR的增加，误码率会减小。
这是因为较高的信噪比意味着更强的信号和较少的噪声，从而更容易准确地检测到发送的比特。
最后，我们可以通过绘制BER曲线来直观地表示误码率与SNR之间的关系。
在绘制曲线时，通常使用对数坐标来显示SNR的范围。
AWGN信道下QPSK信号SNR似然估计方法分析与仿真
AWGN信道下QPSK信号SNR似然估计方法分析与仿真在AWGN（Additive White Gaussian Noise）信道下，QPSK （Quadrature Phase Shift Keying）是一种常用的调制方式。
在这种信道下，我们需要对接收到的信号进行优化估计，以提高系统的性能。
似然估计是一种常用的参数估计方法，可以通过最大似然准则来估计信道参数。
在QPSK信号的似然估计中，我们主要关注两个参数：信号的幅度和相位。
首先，我们对接收到的信号进行采样。
由于AWGN信道的特性，接收到的信号将受到一定的噪声影响。
在QPSK信号中，接收到的信号可以表示为：r(t) = A*cos(2*pi*f*t + phi) + n(t)其中r(t)是接收到的信号，A是信号的幅度，f是信号的频率，phi 是信号的初始相位，n(t)是噪声。
在AWGN信道下，噪声n(t)服从均值为0，方差为N0/2的高斯分布。
N0是噪声功率谱密度。
针对QPSK信号的似然估计，我们可以先固定信号的相位，估计信号的幅度。
然后，再估计信号的相位。
对于信号幅度的估计，我们可以通过最大似然准则来优化。
假设接收到的信号经过了M次采样，并且接收到的样本为r[i]，我们希望估计出信号的幅度A。
设r[i]为接收到的第i个样本，根据以上公式，r[i]可以表示为：r[i] = A*cos(2*pi*f*t[i] + phi) + n[i]其中t[i]表示第i个样本的采样时间，n[i]是第i个样本的噪声。
假设我们的待估计参数为A，而f和phi是已知的。
根据最大似然准则，我们希望选择一个值使得接收到的样本r[i]在给定f和phi的条件下最有可能出现。
因此，我们的目标是最大化接收到的样本的似然函数。
假设假设噪声满足高斯分布，则似然函数可以表示为：L(A，r[i]) = (1/sqrt(2*pi*N0))*exp(-(r[i]-A*cos(2*pi*f*t[i]+phi))^2/(2*N0))为了优化估计，我们可以对似然函数取对数，得到对数似然函数：ln(L(A，r[i])) = -0.5*ln(2*pi*N0) - (r[i]-A*cos(2*pi*f*t[i]+phi))^2/(2*N0)接下来，我们可以通过求导数的方法，找到对数似然函数的最大值点，从而估计出信号的幅度A。
AWGN 信道下QPSK 信号SNR 似然估计方法分析与仿真
噪声的条件， 系统成型滤波器和匹配滤波器均为 均方根升余弦（RRC）滤波器。考查估计点数为 N，信源序列 ak 为 QPSK 调制信号。 经采样后的信息序列为
SNR
A2 2
（ 7）
所以信噪比的估计问题就转化为如何估计出系 （ 1） 数 A 和 。
mn ak hn N
k
其 中 ， hk ， k {( K 1) / 2,..., 1, 0,1,...,
（6）
1 N (mik rik mqk rqk )]2 2N k1 N 1 1 N (rik2 rqk 2 ) [ (mikrik mqk rqk )]2 2N k1 2N k1 [
（10） 这是基于 DA 的 SNR 最大似然估计；对于 DD， 我们用硬判决，有
其中 E{.} 、 Var{.} 分别表示数学期望和方差。 当把 RRC 滤波器的系数的平方和归一化后， 可 使 SNR 独立于信道， 通过适当调整 A 和 来设 置 SNR。这样可以简化上式得到
仿真分析，仿真分析结果表明:在高信噪比时，5 种算法均有较好性能，而在低信噪比时有较大偏差。
Simulation and Analysis of SNR Maximum Likelihood Estimation for QPSK Modulation in an AWGN Channel
DENG Zhao HU Fei (No.30 Institute of CETC, Chengdu, China 610041)
Abstract The problem of SNR Maximum Likelihood (ML) estimation in AWGN channel was investigated in the paper. Several algorithms of non-data-aided (NDA) ML estimation were simulated and analyzed. The simulation shows that the five methods discussed in the paper all have high performance at high SNR level, while have some warp at low SNR level. Keywords SNR estimation; Maximum likelihood estimation; QPSK
《仿真awgn信道下的64qam传输系统论文》
在系统窗口的底端是状态栏，用于显示系统模拟的状态信息或元件参数。当鼠标置于某元件上时，该元件的参数便自动显示于状态栏中。也可用鼠标右键单击元件，会弹出一消息框显示该元件的参数信息。
2正交振幅调制
正交振幅调制（QAM,Quadrature Amplitude Modulation）是一种相位和振幅联合调制，所谓正交振幅调制是用两个独立的基带波形对两个相互正交的同频率载波进行抑制载波的双边带调制。在这种调制中，已调制载波的振幅和相位都随两个独立的基带信号变化。采用多进制正交振幅调制，可记得为MQAM(M>2)。增大M可提高频率利用率，也可提高传输有效性。
(1)第一行<菜单栏>
每一级菜单都包含下拉菜单,具体功能在状态栏中均有提示。
（2）第二行<工具栏>包括：
清屏
删除元件
删除连线
连接
复制元件
加注释
中止执行
运行
系统定时
分析窗口
开子系统
新建子系统
根轨迹
波特图
重画
图标反转
用工具条可对一组元件进行操作，其步骤如下：首先单击欲使用的工具条，再按住Ctrl键，用鼠标拖出包含一组元件的设计区，便可对一组元件进行块操作。
2.1 MQAM信号的星座图表示
这种信号的一个码元可以表示成
式中：k=整数； 和 分别可以取多个离散值。
将上式展开为
令
则变为
也号之和。
若 值仅可以取 ， ，则此QAM信号就成为QPSK信号。有代表性的QAM信号是16进制的，记为16QAM，类似的有64QAM和256QAM等QAM信号，它们总称MQAM调制，如图所示。
图2.3 64QAM解调原理框图
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天津理工大学
《扩频通信》实验报告
AWGN信道设计与仿真
姓名：***
学号： *********
一、实验目的
1、通过实验更加清楚的了解加性高斯白噪声信道（AWGN ）的产生与特性。
2、观察信号通过AWGN 信道后信号的变化。
二、 实验原理
高斯白噪声是一种随机过程而且服从高斯分布，因此可以利用MATLAB 中提供的函数randn 得到正态分布的随机数作为AWGN 信道产生的干扰。
AWGN 信道的“加性”特性因其满足可加性，所以可以直接用合成序列加上加高斯白噪声，这样就得到了有噪信号，这样的波形就相当于传输信号通过了AWGN 信道之后输出的波形。
三、 仿真结果
-1
012345678
I 路序列-1012345678
Q 路序列
图1 I 路和Q 路信号
-1
012345678
-1-0.5
00.5
1
合成序列-1012345678
-1-0.500.5
1加高斯噪声后的波形
图2 合成序列和加入高斯噪声之后的波形图
四、 源程序
clear all
close all
t=[-1:0.01:7-0.01];
tt=length(t);
x1=ones(1,800);
for i=1:tt
if (t(i)>=-1 & t(i)<=1) | (t(i)>=5& t(i)<=7);
x1(i)=1;
else x1(i)=-1;
end
end
t1=[0:0.01:8-0.01];
t2=0:0.01:7-0.01;
t3=-1:0.01:7.1-0.01;
t4=0:0.01:8.1-0.01;
tt1=length(t1);
x2=ones(1,800);
for i=1:tt1
if (t1(i)>=0 & t1(i)<=2) | (t1(i)>=4& t1(i)<=8);
x2(i)=1;
else x2(i)=-1;
end
end
f=0:0.1:1;
xrc=0.5+0.5*cos(pi*f);
y1=conv(x1,xrc)/5.5;
y2=conv(x2,xrc)/5.5;
n0=randn(size(t2));
f1=1;
i=x1.*cos(2*pi*f1*t);
q=x2.*sin(2*pi*f1*t1);
I=i(101:800);
Q=q(1:700);
QPSK=sqrt(1/2).*I+sqrt(1/2).*Q;
QPSK_n=(sqrt(1/2).*I+sqrt(1/2).*Q)+n0;
n1=randn(size(t2));
i_rc=y1.*cos(2*pi*f1*t3);
q_rc=y2.*sin(2*pi*f1*t4);
I_rc=i_rc(101:800);
Q_rc=q_rc(1:700);
QPSK_rc=(sqrt(1/2).*I_rc+sqrt(1/2).*Q_rc);
QPSK_rc_n1=QPSK_rc+n1;
figure(1)
subplot(4,1,1);plot(t3,i_rc);axis([-1 8 -1 1]);ylabel('I路序列');
subplot(4,1,2);plot(t4,q_rc);axis([-1 8 -1 1]);ylabel('Q路序列');
subplot(4,1,3);plot(t2,QPSK_rc);axis([-1 8 -1 1]);ylabel('合成序列');
subplot(4,1,4);plot(t2,QPSK_rc_n1);axis([-1 8 -1 1]);ylabel('加高斯噪声后的波形');。