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1、熟悉调制和解调的原理,调制的分类和解调的分类。

熟悉并掌握调频信号的产生与解调。

要求能够熟练应用MATLAB语言编写基本的通信系统的应用程序,进行模拟调制系统,数字基带信号的传输系统的建模、设计与仿真。

所有的仿真用MATLAB程序实现,系统经过的信道都假设为高斯白噪声信道。

模拟调制要求用程序画出调制信号,载波,已调信号、解调信号的波形,数字调制要求画出误码率随信噪比的变化曲线。

简述理论原理;

Matlab程序,要点旁注(可手写);

图示波形,说明合理性;

其他重要数据、尝试与思考说明,两人一组,两机器互连,解调

三、实验原理:

1、通信按照传统理解就是信息传输。

通信系统的作用就是将信息从信息源发送到一个或多个目的地,且信息是多种多样的。

通信系统对信号进行两种基本变换:

第一、要把发送的消息要变换成原始电信号。

第二、将原始电信号调制到频率较高的载频上,使其频带适合信道的输。

解调后的信号称为基带信号,已调信号也称为频带信号。

对于任何一个通信系统,均可视为由发送端、信道和接收端三大部分组成。

图1通信系统组成

信息源(简称信源)的作用是把各种信息转换成原始信号。

根据消息的种类不同信源分为模拟信源和数字信源。

发送设备的作用产生适合传输的信号,即使发送信号的特性和信道特性相匹配,具有抗噪声的能力,并且具有足够的功率满足原距离传输的需求。

信息源和发送设备统称为发送端。

发送端将信息直接转换得到的较低频率的原始电信号称为基带信号。

通常基带信号不宜直接在信道中传输。

因此,在通信系统的发送端需将基带信号的频谱搬移(调制)到适合信道传输的频率范围内进行传输。

这就是调制的过程。

信号通过信道传输后,具有将信号放大和反变换功能的接收端将已调制的信号搬移(解调)到原来的频率范围,这就是解调的过程。

信号在信道中传输的过程总会受到噪声的干扰,通信系统中没有传输信号时也有噪声,噪声永远存在于通信系统中。

由于这样的噪声是叠加在信号上的,所以有时将其称为加性噪声。

噪声对于信号的传输是有害的,它能使模拟信号失真。

在本仿真的过程中我们假设信道为高斯白噪声信道。

图2信号传输

调制在通信系统中具有十分重要的作用。

一方面,通过调制可以把基带信号的频谱搬移到所希望的位置上去,从而将调制信号转换成适合于信道传输或便于信道多路复用的已调信号。

另一方面,通过调制可以提高信号通过信道传输时的抗干扰能力,同时,它还和传输效率有关。

不同的调制方式产生的已调信号的带宽不同,因此调制影响传输带宽的利用率。

可见,调制方式往往决定一个通信系统的性能。

在本仿真的过程中我们选择用调频调制方法进行调制。

在本仿真的过程中我们选择用同步解调方法进行解调

2、调制过程

调制在通信系统中的作用至关重要。

所谓调制,就是把信号转换成适合在信道中传输的形式的一种过程。

广义的调制分为基带调制和带通调制。

在无线通信中和其他大多数场合下,调制一词均指载波调制。

载波调制,就是用调制信号去控制载波的参数过程,是载波的某一个或某几个参数按照调制信号的规律而变化。

调制信号是指来自信源的消息信号,这些信号可以是模拟的,也可以是数字的。

未受调制的周期性振荡信号称为载波,它可以是正弦波,也可以是非正弦波

为什么要进行载波调制呢?

基带信号对载波的调制是为了实现下列一个或多个目标:

第一,在无线传输中,信号是以电磁波的形式通过天线辐射到空间的。

为了获得较高的辐射效率,天线的尺寸必须与发射信号波长想比拟。

而基带信号包含的较低频率较长,致使天线过长而难以实现。

第二,把多个基带信号分别搬移到不同的载波处,以实现信道的多路复用,提高信道利用率。

第三,扩展信号带宽,提高系统抗干扰,抗衰落能力,还可实现传输带宽与信噪比之间的互换。

因此,调制对通信系统的有效性和可靠性有着很大的作用和影响。

采用什么样的调制方式将直接影响着通信系统的性能。

信息源和发送设备统称为发送端。

在通信系统的发送端将基带信号的频谱搬移(调制)到适合信道传输的频率范围内进行传输。

调频的方法主要由两种:

直接调频和间接调频,本设计使用直接调频。

调频就是用调制信号控制载波的频率变化,直接调频就是用调制信号直接去控制载波振荡器的频率,使其按调制信号的规律线性地变化。

这种方法的主要优点是在实现线性调频的要求下,可以获得较大的频偏;

主要缺点是频率稳定度不高。

3、解调过程

解调是调制的逆过程,其作用是从接收的已调信号中恢复原基带信号。

信号通过信道传输后,具有将信号放大和反变换功能的接收端将已调制的信号搬移(解调)到原来的频率范围。

调频信号的解调有相干解调和非相干解调两种。

相干解调也叫同步检波。

解调与调制的实质一样,军事频谱搬移。

调制是把基带信号的频谱搬到了载波位置,这一过程可以通过一个相乘器与载波相乘来实现。

解调则是调制的反过程,即把在载频位置的已调信号的频谱搬回到原始基带位置,因此同样可以用相乘器与载波相乘来实现。

相干解调仅适用于窄带调频信号,且需同步信号,故应用范围受限;

而非相干解调不需要同步信号,是FM系统的主要解调方式,本设计采用非相干解调。

4、噪声

我们将信道中存在的不需要的电信号统称为噪声。

通信系统中的噪声是叠加在信号上的,没有传输信号时通信系统中也有噪声,噪声永远存在于通信系统中。

噪声可以看成是信道中的一种干扰,也称为加性干扰,因为它是叠加在信号之上的。

噪声对于信号的传输是有害的,它能使模拟信号失真,是数字信号发生错码,并限制着信息的传输速率。

按照来源分类,噪声可以分为人为噪声和自然噪声两大类。

人为噪声是有人类的活动产生的,自然噪声是自然界中存在的各种电磁波辐射,此外还有一种很重要的自然噪声,即热噪声。

热噪声来自一切电子型元器件中电子的热运动。

由于在一般的通信系统的工作频率范围内热噪声的频谱是均匀分布的,好像白光的频谱在可见光的频谱范围内均匀分布那样,所以热噪声又常称为白噪声。

由于热噪声是由大量自由电子的运动产生的,其统计特性服从高斯分布,故常将热噪声称为高斯白噪声。

四、FM信号调制解调模型的建立与分析

1、FM调制模型

m(t)Sfm(t)

图3FM调制模型

其中,

为基带调制信号,设调制信号为

设正弦载波为

信号传输信道为高斯白噪声信道,其功率为

2、调制过程分析

在调制时,调制信号的频率去控制载波的频率的变化,载波的瞬时频偏随调制信号

成正比例变化,即

式中,

为调频灵敏度(

)。

这时相位偏移为

则可得到调频信号为

3、FM解调模型

在本仿真的过程中我们选择用非相干解调方法进行解调。

4.3.2解调过程分析

输入调频信号为

图6解调模型

设相干载波为

乘法器的作用是把调频信号变成有多种频率的波的混合,乘法器输出为

经低通滤波器后取出器低频分量为

在经过微分器,即得出解调出的基带信号:

相干解调可以恢复出原来的基带信号,而且要求本地载波与调制载波同步,否则会使解调信号失真。

1、调制程序:

%产生调制信号

functionmyfun()

dt=1/44100;

%采样间隔,即采样频率取为44100HZ

t=0:

dt:

1;

am=input('

模拟信号的幅度='

);

fm=input('

模拟信号的频率='

mt=am*cos(2*pi*fm*t);

%模拟信号生成

fc=input('

模拟信号的载波频率='

ct=cos(2*pi*fc*t);

%载波生成

subplot(1,2,1);

plot(t,mt);

%画图

xlabel('

t'

ylabel('

模拟信号m(t)'

Kfm=input('

频偏常数='

Sfm=am*cos(2*pi*fc*t+am*sin(2*pi*fm*t)*Kfm/fm);

%产生已调信号

subplot(1,2,2);

plot(0.01*t,Sfm);

调制信号Sfm(t)'

sound(Sfm,44100);

%通过身卡发送声音信号Smt

2、在没音频线传输时,模拟信道噪声程序(若用音频线传输则此步骤应略去):

SNR=30;

%模拟信道的信噪比(可根据设计的需要更改进行测试)

y1=awgn(Sfm,SNR);

%加入模拟信道的高斯白噪声

3、解调程序(先通过在工作窗口调用函数fdatool设计滤波器BPF和LPF):

%解调接收到的信号

y2=wavrecord(44101,44100);

%接收声音信号

Sfm=conv(y2,BPF);

%让收到的信号通过已经设计好的带通滤波器

fori=1:

length(t)-1

diff_Sfm(i)=(Sfm(i+1)-Sfm(i))./dt;

%让信号通过微分器

end

S=conv(Sfm,LPF);

%让收到的信号通过已经设计好的低通滤波器

S=abs(hilbert(S));

%用希尔伯特变换实现包络检波

plot(S);

解调后的信号S(t)'

结果:

图1:

带通滤波器的设计图

图2:

带通滤波器的时域图

图3:

低通滤波器的设计图

图4:

低通滤波器的时域图

图5:

模拟信号m(t)和已调信号Sfm(t)图:

图6:

模拟信号m(t)、理想情况下接收方的解调信号S1(t)和实际解调信号S2(t)

其中理想解调信号通过直接调用一下程序获得:

{

Functionmyfun()

S1=demod(y2,1700,44100,’fm’)

plot(S1);

解调后的信号S1(t)'

}

图形分析:

由于实验中不可避免的有干扰和噪声,而手动设计滤波器是,对截止频率可能会存在偏差(即使在计算后),难免会让解调后的波形和用matlab自带的解调函数demod解调出来的波形之间存在差异,也就是失真,但若在我们的允许范围内,还是可以接受的。

当然也可以不用解调函数,完全和计算的理论值比较。

但用demod函数较为方便。

分工:

实验前分析:

汪辉胥译涵

做实验:

写实验报告及体会:

实验心得体会

汪辉/胥译涵2011019100013/2011019100027

在做实验前,我们认真的问过老师,并很好的分析了实验的原理,制定了实验的执行步骤和详细的实验过程,在做好模型和查阅相关步骤的matlab程序实现之后,自我感觉良好。

但开始做实验的时候,出现了很多之前没有预计到的问题,使得刚开始始终停留在某一步骤,进展不是很大,在加上没有音频线,只用matlab的awgn(y,SNR)模拟传输始终和真实的音频线不一样,而且我们只考虑了理想信道下的FM调制解调过程,在无噪声的情况下,过程比较简单,当然在转化成MATLAB语言的时候,我们也遇到了很多小问题,特别是在做处理的时候X的点数和Y点的点数不同的时候画图会出问题,所以会有点数的转化问题。

还有就是在进行采样的时候,因为信号的频率是给定的,载波的信号也是给定的,所以就涉及到采样频率的问题。

刚开始的时候,我们在对已调信号取点的时候,忽略了这个问题,导致信号的失真。

当然,对于我们实验的最大的问题还是传输的问题,刚开始我们没有音频线,我们以为可以传输成功,至少会有采样点,但是没有,一方面,是我们的接收函数出现问题了,我们用错了函数(应该用wavrecord,我们用成了sound,可能是因为MATLAB型号的原因吧)。

另一方面,我们分析就是没有音频线,无线的环境太复杂,相比有线环境的噪声更大,所以我们不会成功接收到信号的。

后来在调整了函数和用上音频线后,我们接收到了带有噪声的信号。

听声音听起来是一样的,但是分析频谱来看,解调后的信号混有很多高频噪声,这是由于我们考虑的情况是理想的情况。

在整个过程中,声卡和音频线都会有噪声,当信号通过这个系统后,我们接收到的信号必然会失真。

而我们听到的声音差不多的情况来看,是因为信噪比比较大。

后来我们意识到当信号在两台PC上处理的时候,我们面临的必然不是理想情况,不同于以前的实验,我们应该考虑到所有的因素,所以我们在接收信号的时候加入了高通和低通滤波器,其中老师所说的fdatool对我们的帮助很大,开始不知道的时候查阅了很多关于数字滤波器的资料,但设计起来还有有些不方便,fdatool这个设计滤波器的函数有效的解决了完全人工设计的问题,但是还是会导致结果出现少许的失真,但还可以接受,这些部分把信号频率分量以外的噪声都过滤掉了,极大地减少了噪声对信号的干扰,最大程度的恢复了信号,比之前我们没有考虑噪声的时候的获得的解调信号更好,并且在和demod直接解调的情况下相对比,更能体现实验的可行性和正确性。

总而言之,对于这次实验来说,我们体会到了实际的信道有噪声的,所以我们构建模型的时候应该考虑周全,才会得到失真不严重的解调信号,才能完成信息的传输。

遗留问题:

1、这次的同步是靠我们人工完成的,在实际的通信系统中,同步的具体实现?

我们想到了可以用一种类似单片机设计中的定时器的器件,再加上合适的代码。

便可以实现同步问题。

或者直接用pc机自带的同步机制也可以实现。

2、噪声的问题

可以在实验中使用randn函数实现自己添加噪声或者直接使用awgn函数添加信道噪声,可以是实验更加丰满。

分工:

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