数字通信系统matlab仿真
(完整word版)基于matlab的数字通信系统

目录第一章绪论 (3)1.1什么是数字通信系统? (3)1.2数字通信系统的基本组成 (3)1.3 数字通信系统的特点 (4)第二章MATLAB软件 (6)2.1 MATLAB软件介绍 (6)2.2 MATLAB软件的应用 (6)第三章2ASK仿真设计和运行结果 (8)3.1 2ASK调制和解调原理 (8)3.2主要程序的介绍 (9)3.2.1基带信号的产生 (9)3.2.2 载波的产生 (9)3.2.3 噪声的产生 (10)3.2.4 2ASK的调制 (10)3.2.5 2ASK的解调 (10)3.2.6 判决输出 (11)3.3仿真结果 (11)第四章2FSK仿真设计和运行结果 (12)4.1 2FSK调制和解调原理 (12)4.2主要程序的介绍 (13)4.2.1基带信号和的产生 (13)4.2.2两种不同频率载波的产生 (14)4.2.3 2FSK调制 (14)4.2.4 2FSK解调 (15)4.2.5判决输出 (15)4.3 仿真结果 (16)第五章2PSK仿真设计和运行结果 (17)5.1 2PSK的调制和解调原理 (17)5.2主要程序的介绍 (18)5.2.1基带信号的产生 (18)5.2.2双极型码的产生 (18)5.2.3载波信号的产生 (18)5.2.4 2PSK调制 (19)5.2.5 2PSK的解调 (19)5.2.6判决输出 (19)5.3 仿真结果 (20)第六章2DPSK的仿真设计和运行结果 (21)6.1 2DPSK的调制与解调原理 (21)6.2主要程序的介绍 (22)6.2.1基带信号(绝对码)的产生 (22)6.2.2相对码及其反码的产生 (23)6.2.3载波信号的产生 (23)6.2.4 2DPSK调制 (24)6.2.5 2DPSK解调 (24)6.2.6判决输出 (25)6.2.7码反变换 (25)6.3 仿真结果 (25)第七章GUI界面仿真设计及结果 (27)7.1 GUI界面设计 (27)7.2 仿真结果 (27)第八章总结和体会 (30)第一章绪论1.1什么是数字通信系统?数字通信系统是利用数字信号传输信息的系统,是构成现代通信网的基础。
基于MATLAB的MIMO-OFDM通信系统的仿真

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。
通信原理基于matlab的计算机仿真

通信原理基于matlab的计算机仿真通信原理基于matlab的计算机仿真已经成为通信领域中一项重要的研究工具。
此类仿真软件通过模拟现实情形,能够极大地加快通信设备的开发进程,并且可以帮助工程师进行实验,发现并解决通讯中可能存在的问题。
同时,matlab的通信仿真功能也成为了相关教材和教学实验的首选,许多大学,尤其是通信工程专业的学生要通过matlab的仿真来更好地理解通信原理和通信设备的工作原理。
由于matlab的专业性,无论是对于传输介质的模型计算,还是信号的传输过程的计算仿真,都非常适合。
通信原理的matlab仿真可以有效地帮助工程师分析各种信号,包括模拟信号、数字信号及混合信号。
这种仿真可用于计算机网络、通信系统设计以及无线通信和移动通信等领域。
在matlab中,通信原理的仿真重点是信号的传输与接收。
目前,通信设备主要采用数字信号的传输方式,而matlab中也能够实现该方式的仿真。
通过模拟数字信号的传输过程,可以帮助工程师分析此类信号在不同媒介下的传输效果。
所以,在进行数字信号的仿真时,matlab会考虑到以下几个因素:1.噪声在数字通信中,噪声是一个常见的问题。
因此,在matlab 的仿真中也要考虑到噪声的影响因素。
matlab能够对噪声进行建模,模拟各种环境下的噪声对数字信号的影响程度。
2.数据传输速率数据传输速率也会影响数字信号的仿真结果。
matlab可以模拟数字信号传输的速率以及不同速率下的传输效果。
3.差错率差错率也是数字信号传输中的一个显著因素,matlab在通信原理仿真中也会进行模拟。
除数字信号外,模拟信号的仿真也是通信原理仿真领域的一项重要工作。
在matlab的仿真中,通常对模拟信号的传输和接收会更加复杂。
通信原理的matlab仿真的一个重要应用就是误码率和比特误差率测试。
误码率和比特误差率都是评估数字信号传输质量的指标。
通信系统的设计旨在在受到最小干扰时保持误差率的最小化。
基于matlab的simulink的cdma系统多用户仿真要点

基于 Matlab 的 Simulink 的 CDMA 系统多用户仿真要点简介CDMA(Code Division Multiple Access)是一种数字无线通信技术,其中多个用户在同一频带上传输数据,每个用户使用唯一的编码序列来区分其他用户的信息。
在CDMA系统中,使用扩频技术将数据编码成宽带信号,然后使用独立的编码序列将它们混合在一起,并在接收端进行解码以恢复原始数据,因此CDMA技术可以提供更高的信道容量。
通过使用基于 Matlab 的 Simulink,可以方便地进行CDMA系统的仿真,并对多个用户进行仿真,以评估系统性能。
要点1. CDMA系统的建模在CDMA系统的仿真过程中,需要首先建立系统模型。
我们可以使用 Simulink 中的 Signal Processing Blockset 来实现CDMA系统模型的建模。
Signal Processing Blockset 中包含了各种信号处理模块,包括滤波器、混合器和解扰器等等,这些模块可以用来构建CDMA系统的传输通道。
2. 多用户仿真在CDMA系统中,多个用户可以同时传输数据,因此我们需要对多个用户进行仿真,并分别评估其性能。
为了实现这个目标,我们可以使用 Signal Processing Blockset 中的 Multiport Switch 模块,将多个用户的数据流合并成一个流,然后通过解码器对其进行解码。
在这个过程中,我们可以使用不同的编码序列对每个用户进行编码,以确保数据的安全性。
3. 性能评估在CDMA系统中,我们可以通过 BER(Bit Error Rate)来评估系统的性能。
在仿真过程中,我们可以通过向系统中注入固定数量的错误比特,并计算接收端出现错误的比特数量来计算BER。
通过多次仿真,可以评估不同编码序列、码元速率、信噪比等因素对系统性能的影响。
在本篇文档中,我们介绍了基于 Matlab 的 Simulink 的 CDMA 系统多用户仿真的要点。
毕业设计(论文)基于matlab的数字基带通信系统仿真

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。
Matlab在数字通信系统仿真中的应用

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胡 培 勤
( 山 市 高级 技 工 学 校 , 东 佛 山 5 8 0 ) 佛 广 2 0 0
频 带调 制 信号 ; ( ) 性 高 斯 白噪 声 信 道 ( 3加 AWGN C a n 1 。 位 于 B ok / o hn e) lc s C mmu i t n 1c s c a n 1 nc i s Bo k / h n e/ ao AWG h n e , 用是 在输 入 信号 中加 入高斯 白噪声 ; N C a n l作 () 波 器 (cp ) 4示 S o e 。接 四个 入 口, 别 是 信 源 端 、 制 后 、 信 道 加 噪 后 和 解 调 后 的 信 号 。把 分 调 经 Nu e f x s 置 为 4 可 以 同时 看到 并 比较各 信号 。 mb ro e 设 a ,
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qpsk、bpsk蒙特卡洛仿真matlab代码

qpsk、bpsk的蒙特卡洛仿真是一种用于测试和验证通信系统性能的重要工具。
通过模拟大量的随机输入数据,并对系统进行多次仿真运算,可以对系统的性能进行全面评估,包括误码率、信噪比要求等。
在matlab中,我们可以通过编写相应的仿真代码来实现qpsk、bpsk 的蒙特卡洛仿真。
下面将分别介绍qpsk和bpsk的蒙特卡洛仿真matlab代码。
一、qpsk的蒙特卡洛仿真matlab代码1. 生成随机的qpsk调制信号我们需要生成一组随机的qpsk调制信号,可以使用randi函数生成随机整数序列,然后将其映射到qpsk符号点上。
2. 添加高斯白噪声在信号传输过程中,会受到各种干扰,其中最主要的干扰之一就是高斯白噪声。
我们可以使用randn函数生成高斯白噪声序列,然后与调制信号相加,模拟信号在传输过程中受到的噪声干扰。
3. 解调和判决接收端需要进行解调和判决操作,将接收到的信号重新映射到qpsk符号点上,并判断接收到的符号与发送的符号是否一致,从而判断是否发生误码。
4. 统计误码率通过多次仿真运算,记录错误判决的次数,从而可以计算出系统的误码率。
二、bpsk的蒙特卡洛仿真matlab代码1. 生成随机的bpsk调制信号与qpsk相似,我们需要先生成一组随机的bpsk调制信号,然后模拟信号传输过程中的噪声干扰。
2. 添加高斯白噪声同样使用randn函数生成高斯白噪声序列,与bpsk调制信号相加。
3. 解调和判决接收端对接收到的信号进行解调和判决,判断接收到的符号是否与发送的符号一致。
4. 统计误码率通过多次仿真运算,记录错误判决的次数,计算系统的误码率。
需要注意的是,在编写matlab代码时,要考虑到信号的长度、仿真次数、信噪比的范围等参数的选择,以及仿真结果的统计分析和可视化呈现。
qpsk、bpsk的蒙特卡洛仿真matlab代码可以通过以上步骤实现。
通过对系统性能进行全面评估,可以帮助工程师优化通信系统设计,提高系统的可靠性和稳定性。
数字通信系统matlab仿真

课程设计报告题目:基于MATLAB的通信系统仿真———信道编码对通信系统性能的影响专业:通信工程姓名:XXX学号:0730xxxx基于MATLAB 的通信系统仿真———信道编码对通信系统性能的影响 摘要:简述信道编码理论,详细说明分组码的编译原理、实现方法及检错纠错能力,用MATLAB 仿真有无信道编码条件下对通信系统性能的影响及信道编码在不同信道下对通信系统性能的影响,如AWGN 信道和深衰落信道。
关键词:信道编码、分组码、MATLAB 仿真、性能一、引言提高信息传输的有效性和可靠性始终是通信技术所追求的目标,而信道编码能够显著的提升信息传输的可靠性。
1948年,信息论的奠基人C.E.Shannon 在他的开创性论文“通信的数学理论”中,提出了著名的有噪信道编码定理.他指出:对任何信道,只要信息传输速率R 不大于信道容量C, 就一定存在这样的编码方法:在采用最大似然译码时,其误码率可以任意小.该定理在理论上给出了对给定信道通过编码所能达到的编码增益的上限,并指出了为达到理论极限应采用的译码方法.在信道编码定理中,香农提出了实现最佳编码的三个基本条件 :(1 )采用随机编译码方式 ; (2 )编码长度L→∞ , 即分组的码组长度无限 ; (3)译码采用最佳的最大似然译码算法。
【1】二、信道编码理论1、信道编码的目的在数字通信系统中由于信道内存在加性噪声及信道传输特性不理想等容易造成码间串扰同时多用户干扰、多径传播和功率限制等也导致错误译码。
为了确保系统的误比特率指标通常采用信道编码。
信道编码是为了保证信息传输的可靠性、提高传输质量而设计的一种编码。
它是在信息码中增加一定数量的多余码元,使码字具有一定的抗干扰能力。
2、信道编码的实质信道编码的实质就是在信息码中增加一定数量的多余码元(称为监督码元),使它们满足一定的约束关系,这样由信息码元和监督码元共同组成一个由信道传输的码字。
举例而言,欲传输k 位信息,经过编码得到长为n(n>k)的码字,则增加了 n - k = r 位多余码元,我们定义 R = k / n 为编码效率。
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课程设计报告题目:基于MATLAB的通信系统仿真———信道编码对通信系统性能的影响专业:通信工程姓名:XXX学号:0730xxxx基于MATLAB 的通信系统仿真———信道编码对通信系统性能的影响 摘要:简述信道编码理论,详细说明分组码的编译原理、实现方法及检错纠错能力,用MATLAB 仿真有无信道编码条件下对通信系统性能的影响及信道编码在不同信道下对通信系统性能的影响,如AWGN 信道和深衰落信道。
关键词:信道编码、分组码、MATLAB 仿真、性能一、引言提高信息传输的有效性和可靠性始终是通信技术所追求的目标,而信道编码能够显著的提升信息传输的可靠性。
1948年,信息论的奠基人C.E.Shannon 在他的开创性论文“通信的数学理论”中,提出了著名的有噪信道编码定理.他指出:对任何信道,只要信息传输速率R 不大于信道容量C, 就一定存在这样的编码方法:在采用最大似然译码时,其误码率可以任意小.该定理在理论上给出了对给定信道通过编码所能达到的编码增益的上限,并指出了为达到理论极限应采用的译码方法.在信道编码定理中,香农提出了实现最佳编码的三个基本条件 :(1 )采用随机编译码方式 ; (2 )编码长度L→∞ , 即分组的码组长度无限 ; (3)译码采用最佳的最大似然译码算法。
【1】二、信道编码理论1、信道编码的目的在数字通信系统中由于信道内存在加性噪声及信道传输特性不理想等容易造成码间串扰同时多用户干扰、多径传播和功率限制等也导致错误译码。
为了确保系统的误比特率指标通常采用信道编码。
信道编码是为了保证信息传输的可靠性、提高传输质量而设计的一种编码。
它是在信息码中增加一定数量的多余码元,使码字具有一定的抗干扰能力。
2、信道编码的实质信道编码的实质就是在信息码中增加一定数量的多余码元(称为监督码元),使它们满足一定的约束关系,这样由信息码元和监督码元共同组成一个由信道传输的码字。
举例而言,欲传输k 位信息,经过编码得到长为n(n>k)的码字,则增加了 n - k = r 位多余码元,我们定义 R = k / n 为编码效率。
【2】3、 信道编码公式令信息速率为f b ,经过编码以后的速率为f t ,定义:R =f b /f t 为编码率。
则对于任何一个信道,总存在一个截止速率R 0,只要R <R 0,总可以达到:BER <C R 2-nR0,其中C R 为某个常数,n 为编码的约束长度。
对于等概二进码、AWGN 信道,有:)1(log 100/20N E R b e R -+-=121ln 1)1(000-=-R b R N E三、线性分组码的编译码原理1、 线性分组码的基本概念一个[n ,k ]线性分组码, 是把信息划成k 个码元为一段(称为信息组), 通过编码器变成长为n 个 码元的一组, 作为[n , k ]线性分组码的一个码字。
若每位码元的取值有q 种(q 为素数幂), 则共有q k 个码字。
n 长的数组共有q n 组, 在二进制情况下, 有2n 个数组。
显然, q n 个n 维数组(n 重)组成一个GF(q )上的n 维线性空间。
如果q k (或2k )个码字集合构成了一个k 维线性子空间, 则称它是一个[n ,k ]线性分组码。
即将k 维k 重信息空间的元素线性映射到n 维n 重矢量空间(接收矢量/收码) 的k 维n 重子空间(码空间)。
如下图为[7,3]码2、生成矩阵和校验矩阵生成矩阵:[]⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡==0110001101001011001001111000 Q G k IG 称为生成矩阵,因为可以用它产生整个码组A ,即有[][]G 34560123456a a a a a a a a a a a A ==生成矩阵的性质:具有[I k Q ]形式的生成矩阵称为典型生成矩阵。
由典型生成矩阵得出的码组A 中,信息位的位置不变,监督位附加于其后。
这种形式的码组称为系统码。
矩阵G 的各行也必须是线性无关的。
如果已有k 个线性无关的码组,则可以将其用来作为生成矩阵G ,并由它生成其余码组。
【3】监督矩阵:[]r PI H =⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=001101101011011001110监督矩阵可用来校验和纠错。
四、MATLAB仿真源程序及说明采用模块化编程,力求把每个功能独立成各个模块,让程序更清晰。
首先介绍各个子程序及其实现的基本功能。
运行环境为Matlab7.0版本通信过程的每个模块写成子程序函数:Channelcoding 为信道编码函数Channeldecoding 为信道解码纠错子函数Interwaving 为交积子函数Deinterwaving 为解交积子函数addfade为向信道加入衰落参数的子函数awgn 为库函数,向信源加高斯白噪声pskmod 为库函数,用于信号调制,输出为复数pskdemod 为库函数,用于信号解调脚本文件:file1:信道编码对通信系统性能的影响,有无信道编码的影响file2:在周期性深衰落的信道条件下,交织对通信系统性能的影响file3:在交织条件下,不同时长的周期性深衰落对系统性能影响的比较信道编码子程序:%信道编码子函数,sym为编码码流,G为生成矩阵,k为编码方式的长度,如(7,4)码的4 function bitcoded=channelcoding(sym,G,k)A=vec2mat(sym,k);U=A*G;U=mod(U,2);bitcoded=reshape(U',1,[]);信道解码子程序:function bitdecoded=channeldecoding(recode,Etab,Smatrix,H,n,k)% 前向纠错函数,实现纠错功能% bidecoded为纠错后返回的比特流% recode为输入的比特流% E为错误图样表,S为对应的伴随式表% H为监督矩阵,n,k为码的类型,如(7,4)码,n=7,k=4row=length(recode)/n; %行数E=zeros(row,n); %错误图样RM=zeros(row,n); %纠错之后的矩阵R=vec2mat(recode,n);S=R*H'; %伴随矩阵S=mod(S,2);for i=1:rowfor j=1:2^(n-k) %查表纠错if(S(i,:)==Smatrix(j,:))E(i,:)=Etab(j,:);RM(i,:)=R(i,:)+E(i,:);RM(i,:)=mod(RM(i,:),2);break;endendendbitdecoded=reshape(RM',1,[]); %转化为比特流交织子程序:function retbit=interweaving(bitstream,row,col)%功能:实现对输入比特的交积% retbit为交积后返回的比特流向量% bitstream 为需要交积的比特流向量% row 和 col为交积器的行和列,% 通过改变col就可以改变交积深度retbit=zeros(1,length(bitstream));bitarr=vec2mat(bitstream,row);bitarr=bitarr';for i=1:length(bitstream)/(row*col)temp=bitarr(:,((i-1)*col+1):i*col);retbit(1,((i-1)*(row*col)+1):(i*(row*col)))=reshape(temp',1,[]); end解交织子程序:function retbits=deinterweaving(bitstream,row,col)%功能:实现对输入比特的解交积%rebits为解交积后返回的比特流% bitstream输入的比特流%row 和 col为交积器的行和列,通过改变col就可以改变交积器的长度 retbits=zeros(1,length(bitstream));bitarr=vec2mat(bitstream,col);for i=1:length(bitstream)/(row*col)temp=bitarr((i-1)*row+1:i*row,:);retbits(1,(i-1)*row*col+1:i*row*col)=reshape(temp,1,[]); end信道衰落子程序:function code=addfade(modcode,Tf,isperiod,isfade)%功能:向传输序列modcode叠加衰落性信道的衰落参数k(t)%code为加入衰减参数之后返回的序列。
% modcode为调制之后的序列% Tf 为衰落时间,以ms为单位,小于10ms,% Tf=1,表示衰落1ms% isperiod 周期衰落和一次性衰落的标志,% isperiod=1表示周期性衰落,0表示一次性衰落% isfade表示是否存在衰落,1存在,0不存在衰落直接返回modcodeif(isfade==1)if(isperiod==1) %周期性衰落for k=1:length(modcode)/(100*Tf)a=(k-1)*100*Tf+31;b=(k-1)*100*Tf+30+10*Tf;modcode(1,a:b)=0.1*modcode(1,a:b);endelse %一次衰落a=31;b=30+10*Tf;modcode(1,a:b)=0.1*modcode(1,a:b);endcode=modcode;elsecode=modcode;end1、 file1:信道编码对通信系统性能的影响,有无信道编码的影响执行时间:Elapsed time is 355.023518 seconds.ticclc%功能:有无信道编码性能比较M=2; %进制b=log2(M) ; %每符号比特数n=128*10000 ; %符号数G=[1 1 1 1 0 0 0;1 0 1 0 1 0 0;0 1 1 0 0 1 0;1 1 0 0 0 0 1] ; %生成矩阵H=[1 0 0 1 1 0 1;0 1 0 1 0 1 1;0 0 1 1 1 1 0] ; %监督矩阵Etab= [0 0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0 1; %错误图样0 0 0 0 0 1 0;0 0 0 0 1 0 0;0 0 0 1 0 0 0;0 0 1 0 0 0 0;0 1 0 0 0 0 0;1 0 0 0 0 0 0];Smatrix=Etab*H'; %对应的伴随式sym=randint(n,1,M);sym=de2bi(sym,'left-msb'); %模拟信源编码bitcoded=channelcoding(sym,G,4); %信道编码,(7,4)码modbit=pskmod(bitcoded,M);%在传输序列modbit加入AWGN噪声snr=0:0.2:15; %噪声为0到15dL=length(snr)ser=zeros(1,L);ser2=zeros(1,L);for k=1:Ly=awgn(modbit,10*log10(b)+snr(k),'measured');zsym=pskdemod(y,M); %复数解调zbit=de2bi(zsym,'left-msb');recode=reshape(zbit',1,[]);Rstream=recode;err=(Rstream~=bitcoded);errnum=sum(err);ser(k)=log10(errnum/length(bitcoded));%纠错bitdecoded=channeldecoding(Rstream,Etab,Smatrix,H,7,4);err=(bitdecoded~=bitcoded);errbits=sum(err);ser2(k)=log10(errbits/(length(bitcoded)));endplot(snr,ser,'b-*')hold onplot(snr,ser2,'r-o')grid onlegend('没有信道编码','信道编码');xlabel('Eb/No(dB)');ylabel('SER');title('2PSK有无信道编码性能比较');toc %Elapsed time is 278.288819 seconds.程序运行时间结论:由上图在较高信噪比的时候编码增益很明显大大提高了误码性能,但是在低信噪被的时候编码增益较小甚至可能是负值,则是因为编码后信息比特能量扩散到多个编码比特上,每个编码比特能量有所降低,如果信噪比低的话,编码冗余带来的性能增益可能弥补不了编码比特的能量的降低,因此信道中信噪比的波动会显著降低编码性能2、 file2:在周期性深衰落的信道条件下,交织对通信系统性能的影响ticclc%功能:有无信道编码性能比较M=2; %进制b=log2(M) ; %每符号比特数n=128*10000 ; %符号数interrow=8;intercol=10;%交积矩阵的行和列G=[1 1 1 1 0 0 0;1 0 1 0 1 0 0;0 1 1 0 0 1 0;1 1 0 0 0 0 1] ; %生成矩阵H=[1 0 0 1 1 0 1;0 1 0 1 0 1 1;0 0 1 1 1 1 0] ; %监督矩阵Etab= [0 0 0 0 0 0 0;0 0 0 0 0 0 1; %错误图样0 0 0 0 0 1 0;0 0 0 0 1 0 0;0 0 0 1 0 0 0;0 0 1 0 0 0 0;0 1 0 0 0 0 0;1 0 0 0 0 0 0];Smatrix=Etab*H'; %对应的伴随式sym=randint(n,1,M);sym=de2bi(sym,'left-msb'); %模拟信源编码bitcoded=channelcoding(sym,G,4); %信道编码,(7,4)码interv=interweaving(bitcoded,interrow,intercol); %交积向量modbit=pskmod(bitcoded,M);modbit2=pskmod(interv,M);%向传输序列modcode叠加衰落性信道的衰落参数k(t)modbitfade=addfade(modbit,1,1,1);modbitfade2=addfade(modbit2,1,1,1);%1ms周期性衰落modbitfade3=addfade(modbit2,2,1,1);%衰落时长2ms%在传输序列modbit加入AWGN噪声snr=0:0.2:25; %噪声为0到25dL=length(snr)ser=zeros(1,L);ser2=zeros(1,L);for k=1:Ly=awgn(modbitfade,10*log10(b)+snr(k),'measured');y2=awgn(modbitfade2,10*log10(b)+snr(k),'measured');y3=awgn(modbitfade3,10*log10(b)+snr(k),'measured');zsym=pskdemod(y,M); %复数解调zsym2=pskdemod(y2,M);zsym3=pskdemod(y3,M);zbit=de2bi(zsym,'left-msb');zbit2=de2bi(zsym2,'left-msb');zbit3=de2bi(zsym3,'left-msb');recode=reshape(zbit',1,[]);recode2=reshape(zbit2',1,[]);recode3=reshape(zbit3',1,[]);deinterv=deinterweaving(recode2,interrow,intercol);%解交积向量deinterv3=deinterweaving(recode3,interrow,intercol);Rstream=recode;Rstream2=deinterv;Rstream3=deinterv3;%纠错bitdecoded=channeldecoding(Rstream,Etab,Smatrix,H,7,4);bitdecoded2=channeldecoding(Rstream2,Etab,Smatrix,H,7,4);bitdecoded3=channeldecoding(Rstream3,Etab,Smatrix,H,7,4);err=(bitdecoded~=bitcoded);errbits=sum(err);ser(k)=log10(errbits/(length(bitcoded)));err2=(bitdecoded2~=bitcoded);errbits2=sum(err2);ser2(k)=log10(errbits2/(length(bitcoded)));err3=(bitdecoded3~=bitcoded);errbits3=sum(err3);ser3(k)=log10(errbits3/(length(bitcoded)));endplot(snr,ser,'b-*')hold onplot(snr,ser2,'r-o')hold onplot(snr,ser3,'k-+')grid onlegend('有信道编码没有交织1ms衰落','有信道编码有交织1ms衰落','有信道编码有交织2ms衰落');xlabel('Eb/No(dB)');ylabel('SER');title('2PSK衰落信道有无交织性能比较');toc %Elapsed time is 1504.524053 seconds.%该程序运行时间结论:衰落信道使系统的误码性能大大的降低,尤其是时延扩展远大于码元宽度的衰落,如瑞利衰落信道,此时信道属于慢深衰落,容易使得传输的信息出现连续的错误,当出现的错误大于信道编码的纠错能力时,就无法产生编码增益,甚至可能是性能恶化。