伪随机序列
通信原理精品课-第七章m序列(伪随机序列)

04
m序列在扩频通信中的应用
扩频通信的基本原理和特点
扩频通信的基本原理
扩频通信是一种利用信息信号对一个很宽频带的载波进行调制,以扩展信号频谱 的技术。通过扩频,信号的频谱被扩展,从而提高了信号的抗干扰能力和隐蔽性 。
扩频通信的特点
扩频通信具有抗干扰能力强、抗多径干扰能力强、抗截获能力强、可实现码分多 址等优点。同时,扩频通信也存在一些缺点,如信号的隐蔽性和保密性可能受到 影响,信号的带宽较宽,对信道的要求较高。
在无线通信中,由于信号传播路径的不同,接收端可能接收到多个不同路径的信号,形成多径干 扰。
抗多径干扰
m序列具有良好的自相关和互相关特性,可以用于抗多径干扰。通过在发射端加入m序列,可以 在接收端利用相关器检测出原始信号,抑制多径干扰的影响。
扩频通信
m序列可以用于扩频通信中,将信息信号扩展到更宽的频带中,提高信号的抗干扰能力和隐蔽性 。
离散性
m序列是一种周期性信号,其 功率谱具有离散性,即只在某 些特定的频率分量上有能量分 布。
带宽有限
m序列的功率谱具有有限的带 宽,其带宽与序列的长度和多 项式的系数有关。
旁瓣抑制
m序列的功率谱具有较好的旁 瓣抑制特性,即除了主瓣外的 其他频率分量的能量较小。
m序列在多径干扰抑制中的应用
多径干扰
抗截获能力
m序列扩频通信系统具有较强 的抗截获能力。由于信号的频 谱被扩展,敌方难以检测和识 别信号,从而提高了通信的保 密性。
码分多址能力
m序列扩频通信系统具有较强 的码分多址能力。不同的用户 可以使用不同的扩频码进行通 信,从而实现多用户共享同一 通信信道。
05
m序列的未来发展与研究方向
m序列与其他通信技术的融合应用
通信课件正交编码与伪随机序列

|
| iNTc | Tc,i 0,1,2...
1/ N
Tc iNTc iNTc (N 1)Tc iNTc
1
0
NTc
1
N
m序列波形的功率谱密度
Gold码
n个寄存器的m序列数目有限,且互相关起 伏大
Gold码构造数量多且互相关特性好的码 Gold采用优选m序列,可以构造出2n+1
in 14 cities
U.S. PCS standard issued
First commercial CDMA system
in Hong Kong using QUALCOMM phones
Commercial systems in 100 U.S. cities Japan selects
CDMA
宽带干扰
这里宽带干扰来自系统其他用户、多径传 播等,它们的特点是干扰信号占用的频带 与扩频信号一样宽。
从理论上说,如果宽带干扰与接收信号是 不相关的,则解扩时由于采用相关接收机, 宽带干扰对接收信号的干扰为0。但是实际 系统中,由于种种原因,不可能实现各个 用户的完全正交。
抗多径干扰
对于普通的2PSK来说,信道中的多径传播 (从频域看就是频率选择性失真)会造成 码间干扰,解决这个问题的方法之一是使 用均衡,均衡一般比较复杂。如果我们采 用DSSS,则可以用比较简单的方法解决 此问题。
能重复产生(随机序列一般不可重复) 问题:如何产生伪随机序列
m序列发生器 Gold序列发生器 …
m序列发生器
m序列是最长线性反馈移位寄存器序列的 简称,它是由带线性反馈的移位寄存器产 生的周期最长的序列。
例:两个线性移位寄存器序列发生器如下
输出 图1A
伪随机序列

伪随机序列可由线性移位寄存器网络产生。
该网络由r级串联的双态器件,移位脉冲产生器和模2加法器组成,下面以4级移位寄存器为例,说明伪随机序列的产生。
规定移位寄存器的状态是各级从右至左的顺序排列而成的序列,这样的状态叫正状态或简称状态。
反之,称移位寄存器状态是各级从左至右的次序排列而成的序列叫反状态。
例如,初始状态是0001,那么an-4=0,an-3=0,an-2=0,an-1=1。
如果反馈逻辑为an= an-3⊕an-4,对于初始状态为0001,经过一个时钟节拍后,各级状态自左向右移到下一级,未级输出一位数,与此同时模2加法器输出值加到移位寄存器第一级,从而形成移位寄存器的新状态,下一个时钟节拍到来又继续上述过程。
未级输出序列就是伪随机序列。
其产生的伪随机序列为an=100110101111000100110101111000…,这是一个周期为15的周期序列。
改变反馈逻辑的位置及数量还可以得到更多不同的序列输出。
从上述例子可以得到下列结论:1、线性移位寄存器的输出序列是一个周期序列。
2、当初始状态是0状态时,线性移位寄存器的输出全0序列。
3、级数相同的线性移位寄存器的输出序列和反馈逻辑有关。
4、同一个线性移位寄存器的输出序列还和起始状态有关。
5、对于级数为r的线性移位寄存器,当周期p=2r-1时,改变移位寄存器初始状态只改变序列的初相。
这样的序列称为最大长度序列或m序列。
module M15Serial(input c_clk,input iN_rst,output o_ser);reg [3:0]flow = 4'b0001;assign o_ser = flow[0];always@(posedge c_clk or negedge iN_rst) beginif(~iN_rst)flow <= 4'b0001;elsebeginflow[3:1] <= flow[2:0];flow[0] <= flow[3] ^ flow[2];endendendmodule//output o_ser 是序列输出。
伪随机序列生成原理详解

随机序列是一种重要的数据分析和加密技术,它能够在很多领域发挥重要作用。
然而,在计算机科学中,由于计算机系统是以确定性方式工作的,因此无法真正地产生真正的随机序列。
相反,计算机系统能够生成的是伪随机序列。
本文将详细介绍伪随机序列生成的原理。
在计算机系统中,伪随机序列是通过伪随机数发生器(Pseudo Random Number Generator,简称PRNG)产生的。
PRNG是基于特定的确定性算法设计的,它以一个称为种子(seed)的起始值作为输入,然后通过一系列的数学运算生成伪随机数序列。
种子是PRNG生成随机数的起始点,同样的种子将会生成同样的伪随机数序列。
PRNG的设计基于一个重要的原则,即一个好的PRNG在产生伪随机数时应具有良好的统计特性。
简而言之,这意味着生成的伪随机数序列应该在统计上符合一些随机性质。
例如,均匀分布是一个重要的统计特性,即生成的伪随机数应该均匀地分布在一个给定范围内。
其他常用的统计特性包括独立性(每个生成的数与前面的数无关)和周期性(序列重复的间隔)等。
常见的PRNG算法包括线性同余发生器(Linear Congruential Generator,简称LCG)和梅森旋转算法(Mersenne Twister)等。
LCG是最早出现的PRNG算法之一,它通过以下公式来递归生成伪随机数:Xn+1 = (a*Xn + c) mod m其中,Xn表示当前的伪随机数,Xn+1表示下一个伪随机数,a、c和m是事先确定的常数。
LCG算法的特点是简单、高效,但由于其线性特性,容易产生周期较短的伪随机数序列。
梅森旋转算法则是一种更复杂的PRNG算法,它具有更长的周期和更好的随机性质。
梅森旋转算法的原理基于一个巨大的素数,在该算法中,一个大的状态空间被旋转和变换,从而生成伪随机数。
梅森旋转算法由于其良好的统计特性和随机性质,广泛应用于计算机图形学、模拟和密码学等领域。
尽管PRNG能够生成伪随机序列,但由于其基于确定性算法,因此不适用于要求真正随机性的应用,例如密码学中的密钥生成和加密等。
伪随机序列码的频谱

伪随机序列码的频谱是指该序列在频域上的分布情况。
伪随机序列码是一种特殊的序列,具有类似随机序列的性质,但实际上是通过某种算法生成的确定性序列。
在频域上,伪随机序列码的频谱通常表现为离散的频率分量。
这是因为伪随机序列码是通过周期性的位操作或数学运算生成的,其频谱会在一定的频率范围内出现离散的峰值。
具体来说,伪随机序列码的频谱通常具有以下特点:
1.平坦性:伪随机序列码的频谱在整个频率范围内通常是平坦的,即各个频率分量的幅度相对均匀分布。
2.峰值:伪随机序列码的频谱中会出现一些峰值,表示在某些频率上具有较高的幅度。
这些峰值通常是由于序列生成算法的周期性导致的。
3.带宽:伪随机序列码的频谱带宽通常较窄,即频率分量的集中程度较高。
这是因为伪随机序列码的周期性导致频谱在一定范围内集中分布。
需要注意的是,伪随机序列码的频谱特性可以根据具体的生成算法和序列长度而有所差异。
不同的伪随机序列生成算法可能会导致不同的频谱特性,而序列长度的不同也会影响频谱的分布情况。
伪随机序列码的频谱特性对于许多应用是重要的,例如通信系统中的扩频技术和密码学中的加密算法。
通过分析伪随机序列码的频谱特性,可以评估其在不同应用场景下的性能和可靠性。
伪随机序列的研究与仿真

伪随机序列的研究与仿真伪随机序列(pseudo-random sequence)是指通过算法生成的具有随机性质的序列,但实际上是以确定性的方式生成的序列。
伪随机序列被广泛应用于密码学、模拟仿真、通信系统等领域。
本文将研究伪随机序列的生成方法、性质分析和仿真实验。
首先,伪随机序列的生成方法有多种,常见的有线性反馈移位寄存器(LFSR)、梅森旋转算法等。
其中,LFSR是一种最常用的伪随机序列生成器。
它是由若干个触发器和异或门组成的移位寄存器,通过不断向寄存器输入新的比特,并根据寄存器中的比特进行异或运算,生成新的伪随机序列。
梅森旋转算法是一种基于迭代运算的随机数生成方法,通过矩阵运算和循环左移操作,不断更新种子值,生成伪随机序列。
其次,伪随机序列的性质分析是研究伪随机序列是否具有随机性质的重要方法。
在伪随机序列的性质分析中,常用的指标包括自相关函数、互相关函数和周期。
自相关函数可以用于判断伪随机序列是否具有统计无关性,互相关函数可以用于判断两个伪随机序列之间是否相关。
周期是指伪随机序列重复出现的最小周期,周期越长表示伪随机序列更随机。
最后,通过仿真实验可以验证伪随机序列的性质。
在仿真实验中,可以通过计算自相关函数、互相关函数和周期等指标来验证伪随机序列的性质。
此外,还可以通过模拟随机事件的发生概率来验证伪随机序列的随机性。
例如,在模拟掷硬币事件时,可以通过比较生成的伪随机序列中正面出现的次数和反面出现的次数来验证伪随机序列的随机性。
综上所述,伪随机序列的研究与仿真是一个复杂而有挑战性的任务。
通过研究伪随机序列的生成方法和性质分析,可以更好地理解伪随机序列的随机性质。
通过仿真实验,可以验证伪随机序列的性质,并为伪随机序列在密码学、通信系统等领域的应用提供依据。
第11章_伪随机序列及编码

{ak } a. 举例
+
c0 =1
an-1
an-2
an-3
an-4
输出 ak
假设初始状态为(an-4 an-3 an-2 an-1)= (1000),其反馈逻辑为:
an 1 an 3 an 4
通过穷举法,可找出所有可整除
x15 1 的多项式:
x15 1 x 4 x 1 x 4 x 3 1 x 4 x 3 x 2 x 1 x 2 x 1 x 1
通过穷举法,还可证明,在 n = 4 的多项式中:
x4 x 1 x 4 x3 1
第 11章 伪随机序列及编码
11.4.3 m序列产生器
下图给出了产生m序列的线性反馈移位寄存器的一般结构图:
1、起始状态为:
2、c0 cn 1
a0 a1 an 2 an 1
ci 1表示此线接通,参与反馈;
ci 0表示此线断开,不参与反馈;
+ + +
c0 =1 1 a n-1
其中:A 码组x与其移位码字间对应码元相同个数 D 码组x与其移位码字间对应码元不同个数 xi {0,1 }
第 11章 伪随机序列及编码 5.狭义伪随机码:若
x
x ( j)
2 i
/ p 1
j0
x x
i
i j
/ p=
xi xi j / p
则为狭义伪随机码
1 p
1 1
1 1 1 1
1 1
1 1
1 1
H 4 H8 H 4
1 1 1 1 1 1 1
数字通信原理与技术(第四版)第10章伪随机序列及应用

扩频技术
通过将信号扩展到更宽的频带,降 低信号的功率谱密度,从而减小信 号被截获或干扰的风险。
编码技术
采用差分编码、卷积编码等编码技 术,提高信号的纠错能力和抗干扰 能力。
保密性能优化
加密技术
利用伪随机序列对明文进行加密,使非法用户无 法获取通信内容,保证通信的安全性。
跳频技术
通过快速跳变频率,使得敌方难以跟踪和截获信 号,提高通信的保密性。
扩频通信
在扩频通信中,伪随机序列用于扩频和解扩频过程,实现 信号的频谱扩展和还原,从而提高信号的抗干扰能力和隐 蔽性。
02 伪随机序列的生成方法
线性反馈移位寄存器
线性反馈移位寄存器是一种常用的伪随机序列 生成器,其基本原理是利用线性反馈函数对寄 存器的状态进行运算,产生新的状态序列。
线性反馈移位寄存器有多种类型,如扭结型、 斐波那契型等,它们生成的伪随机序列具有不 同的特性和应用场景。
相关性
相关性定义
伪随机序列的相关性是指序列中不同位置的元素之间的相互关系。
自相关和互相关
自相关表示序列与其自身相关的情况,互相关表示两个不同序列 之间的相关情况。
相关函数
相关函数用于描述伪随机序列的相关性,其值越接近于0表示相 关性越弱,越接近于1表示相关性越强。
均匀分布性
均匀分布性定义
伪随机序列的每个元素出 现的机会应该是相等的, 即具有均匀分布性。
特性
伪随机序列具有良好的随机性、 周期性、可重复性和可预测性, 通常用于模拟噪声环境、加密通 信、扩频通信等领域。
伪随机序列的应用领域
模拟噪声环境
在无线通信、雷达和声呐等系统中,伪随机序列常被用作 噪声源,模拟自然界的噪声环境,以提高系统的抗干扰性 能。
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j+ p
其中ai+p=ai(以 p 为周期),以上两序列的对应项相乘然后相加,
a1 a j +1 + a2 a j + 2 + a3 a j +3 + a p a j + p = ∑ ai a j +i
i =1
p
来衡量一个m序列与它的j次移位序列之间的相关程度,并把 它叫做m序列(a1,a2,a3,…,ap)的自相关函数.记作
S C = B log 2 1 + N
这个公式表明,在保持信息传输速率不变的条件下,信噪比 和带宽之间具有互换关系.就是说,可以用扩展信号的频谱 作为代价, 换取用很低信噪比传送信号,同样可以得到很低 的差错率.
扩频系统有以下特点: (1) 具有选择地址能力; (2) 信号的功率谱密度很低, 有利于信号的隐蔽; (3) 有利于加密, 防止窃听; (4) 抗干扰性强; (5) 抗衰落能力强; (6) 可以进行高分辨率的测距. 扩频通信系统的工作方式有:直接序列扩频,跳变频率 扩频, 跳变时间扩频和混合式扩频.
j=整数
R(j) 1
-P
-3 -2 -1 0
1
2
3
P-1 P j
图 10-3 m序列的自相关函数
10.2.5 伪噪声特性 如果我们对一个正态分布白噪声取样, 若取样值为正, 记 为+1,取样值为负,记为-1,将每次取样所得极性排成序列, 可以写成 …+1,-1,+1,+1,+1,-1,-1,+1,-1,… 这是一个随机序列,它具有如下基本性质: (1) 序列中+1 和-1 出现的概率相等; (2) 序列中长度为 1 的游程约占 1/2, 长度为 2 的游程约占 1/4,长度为 3 的游程约占 1/8, … 一般地, 长度为k的游程约占 1/2k,而且+1, -1 游程的数目各占一半; (3) 由于白噪声的功率谱为常数,因此其自相关函数为一冲 击函数δ(τ).
第10章 伪随机序列
10.1 m序列的产生 序列的产生 10.2 m序列的性质 序列的性质 10.3 m序列的应用 序列的应用
10.1 m序列的产生 序列的产生
10.1.1 线性反馈移位寄存器
+ + +
c 0=1 1 a n-1
c1 2 a n-2
c2 n-1 a1
c n-1 n
c n=1
a0
输出 a k
R( j) =
∑aa
i =1 i
p
j+i
当采用二进制数字 0 和 1 代表码元的可能取值时
A D A D R ( j) = = A+ D p
R ( j) =
[ a i ⊕ a i + j = 0 ]的数目 [ a i ⊕ a i + j = 1的数目 ] p
由移位相加特性可知, a
式(10-7)分子就等于m序列中一个周期中 0 的数目与 1 的数目 之差. 另外由m序列的均衡性可知, 在一个周期中 0 比 1 的 个数少一个, 故得A-D=-1(j为非零整数时)或p(j为零时). 因此 得 1 R ( j) = 1 p
10.3 m序列的应用 序列的应用
10.3.1 扩展频谱通信
信码 调制 d(t) Acos ωct 载波 n(t) 噪声 × + × 带通 解调 d(t) 信码
扩频函数
解扩函数
图 10-4 扩展频谱通信系统
扩展频谱技术的理论基础是山农公式.对于加性白高斯噪 声的连续信道,其信道容量C与信道传输带宽B及信噪比S/N之 间的关系可以用下式表示
dk
× PNk
× cos ωct
延迟τk
图 10-7 码分多址扩频通信系统模型
10.3.3 通信加密
信源
X1
E + Y 发送 信道 接收
E + Y
X1
用户
m序列 产生器
m序列 产生器
图 10-8 利用m序列加密
1 原始信码 X1 1 m序列 Y 0 加密输出 E 1 解密输出 X1
0
1
1
0
1
0
0
10.2.2 游程特性 游程分布的随机性 游程特性(游程分布的随机性 游程分布的随机性)
我们把一个序列中取值(1 或 0)相同连在一起的元素合称 为一个游程.在一个游程中元素的个数称为游程长度.例如 图 10-2 中给出的m序列 {ak}= 0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 … 在其一个周期的 15 个元素中,共有 8 个游程, 其中长 度为 4 的游程一个, 即 1 1 1 1; 长度为 3 的游程 1 个, 即 0 0 0; 长度为 2 的游程2个, 即1 1 与 0 0; 长度为 1 的游程 4 个, 即 2 个 1 与 2 个 0.
0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 …
0 0 0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 …
图 10-2 m序列产生器
10.2 m 序列的性质
10.2.1 均衡特性 平衡性 均衡特性(平衡性 平衡性)
m序列每一周期中 1 的个数比 0 的个数多 1 个. 由于 p=2n-1 为奇数,因而在每一周期中 1 的个数为(p+1)/2=2n-1为 偶数,而0 的个数为(p-1)/2=2n-1-1 为奇数.上例中p=15, 1 的 个数为 8,0 的个数为 7.当p足够大时,在一个周期中 1 与 0 出现的次数基本相等.
10.2.4 自相关特性
m序列具有非常重要的自相关特性.在m序列中,常常用 +1代表 0,用-1代表 1. 此时定义:设长为 p的m序列, 记作
a1 , a 2 , a 3 , , a p ( p = 2 1)
n
经过j次移位后,m序列为 j m
a
利用所得的总和
j +1
,a
j+ 2
,a
j+3
, , a
若经k次移位,则第一级的输入为
n
∑ca
i =1 i
n
n i
al = ∑ ci al i
i =1
其中,l=n+k-1≥n, k=1,2,3,…
2. 线性反馈移位寄存器的特征多项式 线性反馈移位寄存器的特征多项式 用多项式f(x)来描述线性反馈移位寄存器的反馈连接状态:
n
f ( x ) = c 0 + c1 x + + c n x =
n
∑c x
i=0 i
i
若一个n次多项式f(x)满足下列条件 (1) f(x)为既约多项式(即不能分解因式的多项式); (2) f(x)可整除(xp+1), p=2n-1; (3) f(x)除不尽(xq+1), q<p. 则称f(x)为本原多项式.
10.1.2 m序列产生器 序列产生器
现以n=4为例来说明m序列产生器的构成.用 4 级线性反 馈移位寄存器产生的m序列,其周期为p=24-1=15,其特征多 项式f(x)是 4 次本原多项式,能整除(x15+1).先将(x15+1)分解 因式,使各因式为既约多项式,再寻找f(x).
i
⊕ ai + j 仍是m序列中的元素,
所以
j=0 j = ± 1, ± 2, , ± ( p 1)
m序列的自相关函数只有两种取值(1和-1/p).R(j)是一个周期函数,即
R ( j ) = R ( j + kp )
式中,k=1,2 j) = R ( j)
4. 混合式扩频方式 混合式扩频方式 在实际系统中,仅仅采用单一工作方式不能达到所希望 的性能时,往往采用两种或两种以上工作方式的混合式扩频. 如FH/DS, DS/TH, FH/TH等.
10.3.2 码分多址 码分多址(CDMA)通信 通信
d1
× PN1 …
× cos ωct
延迟τ1 ∑ …
n(t) + × cos ωct × PNi ∫ di
1
1
1
0
0
0
0
1
0
1
1
1
1
1
0
1
1
0
0
0
0
1
1
0
1
0
0
1
1
图 10-9 数字信号的加密与解密
10.3.4 误码率的测量
m序列 发生器
数传机 发送端
信道
数传机 接收端
+
误码 计数器
m序列 发生器
图 10-10 误码率测试
�
1. 直接序列扩频方式 直接序列扩频方式 图
频
VCO
VCO 接 a
序列
频
10 5 直 扩 系 统 方 框 图 和 扩 频 信 号 传 输 图
-
b
2. 跳变频率扩频方式
伪噪声 发生器 d(u,t) 信 源
1
频 率 合成器
2
混频器 4 频 率 合成器 3
中频带通 5 滤 波 器 到解调器
伪噪声 发生器
x15 + 1 = ( x + 1)( x + x + 1)( x + x + 1)
2 4
( x + x + 1)(( x + x + x + x + 1)
4 3 4 3 2
+
a3
1
a2
2
a1
3
a0
4
ak
1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 …
0 1 1 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 …