通信原理课程设计报告基于MATLABSimulink的数字电话通信系统分析与仿真Word文件下载.docx
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实现数字通信，首先必须使发送端发出的模拟信号变为数字信号，这个过程称为“模数转换”。
模拟信号数字化最基本的方法有三个过程，第一步是“抽样”，就是对连续的模拟信号进行离散化处理，可以以相等的时间间隔来抽取模拟信号的样值，也可以不等间隔抽取。
第二步是“量化”，将模拟信号样值变换到最接近的数字值。
因抽样后的样值在时间上虽是离散的，但在幅度上仍是连续的，量化过程就是把幅度上连续的抽样也变为离散的。
第三步是“编码”，就是把量化后的样值信号用一组二进制数字代码来表示，最终完成模拟信号的数字化。
数字信号送入数字网进行传输。
接收端则是一个还原过程，把收到的数字信号变为模拟信号，即“数模转换”，从而再现原始信号。
数字通信系统模型如图2-1所示。
图2-1数字信号系统模型
2.2数字通信系统模型构建图
虽然语音信号的频率通常在300~3400Hz之间，不过为了仿真和分析方便，在此选用频率为1Hz的正弦波替代作为信源，这样并不影响仿真和分析结果。
●PCM通信系统构建
量化后的信号，已经是取值离散的数字信号。
传输是要对数字信号编码，最常用的编码是用二进制的符号，例如“0”和“1”，表示此离散数值。
通常把从模拟信号抽样，量化，直到变换成为二进制符号的基本过程，称为脉冲编码调制（PCM），有时也将其称为“模拟/数字（A/D）变换”。
其原理方框图如图2-2所示，在simulink工具箱中抽样量化编码器则实现了这一功能，为了使编码后的信号可以在带通信道中传输，必须用数字基带信号控制载波，进行数字调制，因此采用了M-FSK对其进行了调制，在接收端用相反的方式进行了解调及解码，得到恢复信号。
PCM仿真模型结构如图2-3所示。
图2-2PCM原理图
图2-3PCM仿真模型结构
●DPCM通信系统构建
为了降低数字电话信号的比特率，改进办法之一是采用预测编码方法，差分脉冲编码调制（DPCM）是广泛应用的基本的预测方法。
在预测编码中，每个抽样值不是独立的编码，而是先根据前几个抽样值计算出一个预测值，再取当前抽样值和预测值之差，将此差值编码并传输。
话音信号等连续变化的信号，其相邻抽样值之间有一定的相关性，这个相关性是信号中含有冗余信息。
由于抽样值及其预测值之间有较强的相关性，即抽样值和其预测值非常接近，使此预测误差的可能取值范围，比抽样值的变化范围小。
所以可以少用几位编码比特来对预测误差编码，从而降低其比特率。
在DPCM中，只将前一个抽样值当做预测值，再取当前抽样值和预测值之差进行编码并传输。
DPCM系统原理方框图如图2-4所示。
为了进一步降低量化误差，在量化时采用非均匀量化编码，A律压缩与μ律压缩。
采用A律压缩的DPCM仿真模型结构如图2-5所示。
图2-4DPCM系统原理方框图
图2-5DPCM仿真模型结构
三、方案论证
3.1PCM通信系统分析
在现代通信系统中以PCM为代表的编码调制技术被广泛应用于模拟信号的数字传输。
PCM的主要优点是：
抗干扰能力强；
失真小；
传输特性稳定，尤其是远距离信号再生中继时噪声不累积，而且可以采用压缩编码、纠错编码和保密编码等来提高系统的有效性、可靠性和保密性。
另外，PCM还可以在一个信道上将多路信号进行时分复用传输。
PCM通信系统模型构建如图2-3所示，输入模拟信号通过PCM抽样量化编码器后转换成数字信号，数字基带信号经过M-FSK调制后经过信道传输，接收端滤波后再经过相反的过程进行解调。
PCM编码通过抽样、量化、编码三个步骤将连续变化的模拟信号转换为数字编码。
为便于用数字电路实现，其量化电平数一般为2的整数次幂，有利于采用二进制编码表示。
在图2-3中，信道采用了加性高斯白噪声产生器，它的参数设置情况图表3-1所示。
表3-1加性高斯白噪声产生器的参数设置
参数名称
参数值
模块类型
AWGNChannel
InitialSeed
67
Mode
Signaltonoiseratio（SNR）
SNR（dB）
1000
Inputsignalpower（watts）
1
其中的主要参数是信道的信噪比，如果信道的信噪比过小，那么接收端接收的效果会很差，例如把信噪比设置为1dB，得到如图3-1所示信号，增加信噪比到10dB得到如图3-2所示信号。
其中红线为原始信号，黄线为接收端信号。
图3-1信噪比为1dB
图3-2信噪比为10dB
数字基带信号经过（M-FSK）调制，产生基带调制信号。
其参数设置如表3-2所示。
表3-2M相基带频移键控调制器的参数设置
DPCMEncoder
M-arynumber
256
Inputtype
Integer
Frequencyseparation（Hz）
6
Phasecontinuity
Continuous
Samplepresymbol
17
3.2DPCM通信系统分析
DPCM通信系统模型构建如图2-5所示，输入模拟信号先通过抽样量化编码器，然后进行A律压缩，再将压缩后的信号通过DPCM编码器转换成最终的数字基带信号，数字基带信号经过M-FSK调制后经过信道传输，接收端滤波后再经过相反的过程进行解调。
DPCM比PCM的应用范围更广。
在量化时，若采用均匀量化，其抗噪声性能与量化级数有关，每增加一位编码，其信噪比增加约6dB，但实现的电路复杂程度也随之增加，占用带宽也越宽。
因此实际采用的量化方式多为非均匀量化，通常使用信号压缩与扩张技术来实现非均匀量化。
在保持信号固有的动态范围前提下，在量化前将小信号进行放大而对大信号进行压缩。
通常的压缩方法有13折线A律和μ律两种标准，国际通信中多采用A律。
采用信号压缩后，用8位编码实际可以表示均匀量化11位编码时才能表示的动态范围，能有效提高小信号时的信噪比。
在系统构建时，与PCM系统不同的是，DPCM系统经过了压缩并进行了DPCM的编码，关于压缩将在模块分析中进行重点分析，DPCM编码器的参数设置如表3-3所示。
表3-3DPCMEncoder的参数设置
Predictornumerator
[01]
Predictordenominator
Quantizationpartition
partition
Quantizationcodebook
codebook
Sampletime
sample
经A律压缩后波形如图3-3所示。
图3-3A律压缩后波形
经过DPCM编码器后的波形如图3-4所示。
图3-4DPCM编码器后的波形
在DPCM中，DPCM解码后需要增加了一个常数，这是由于M-FSK调制的影响，会使解码后出现负值，所以需要增加这个模块，如图3-4所示。
图3-4增加常数模块
图3-5发送端与接收端的比较
分析信道对信号的影响，如图3-6所示，在本系统框图中，忽略了调制与解调对系统性能的影响，设置信道的信噪比，相比PCM系统而言，DPCM系统信道对其影响则更为明显，但设置信噪比较小时，接收信号会有比较明显的误差，信噪比增加后，误差会减小。
如图3-7和图3-8所示。
图3-6信道对DPCM的影响分析框图
图3-7信噪比较小时波形比较
图3-8信噪比较大时波形比较
四、仿真调试及模块的性能分析
4.1A律与μ律量化误差分析
A律压缩与μ律压缩都可以避免带来一定的量化误差。
同时，由于A律压缩与μ律压缩的计算公式比较复杂，难以在电路中实现，因此在实际应用中往往多采用近似于A律压缩函数与μ律压缩函数的曲线，由于这两种曲线分别由13折合15折，因此被分别称为A律十三折线和μ律十五折线。
设量化编码器的输入信号为x,量化后的输出信号为y,且x和y都是归一化信号，取值范围为[-1,1]。
输入信号x大于0时A律十三折线和μ律十五折线中输入信号与输出信号之间的对应关系如表4-1所示。
A律压缩与μ律压缩量化误差分析的模块图如图4-1所示。
表4-1A律十三折线和μ律十五折线中输入信号与输出信号之间的对应关系
输出信号y
A律输入信号x
μ律输入信号
1/8
1/128
1/255
2/8
1/64
3/255
3/8
1/32
7/255
4/8
1/16
15/255
5/8
31/255
6/8
1/4
63/255
7/8
1/2
127/255
图4-1A律压缩与μ律压缩量化误差分析的模块图
采用一个正弦信号发生器产生一个正弦信号，这个信号分别通过两个SampledQuantizerEncode和SampledQuantizerEncode1（抽样量化编码器），按照A律十三折线和μ律十五折线产生量化输出信号，然后把这两个量化器计算得到的量化误差的均方值通过一个Mux（复用器）输入到示波器，这时候就可以从示波器上观察到这两种量化编码器产生的量化误差。
为了比较量化之前和量化之后的正弦信号，正弦信号产生器和两个抽样量化编码器第二个输出端口的输出信号通过另外一个复用器连接到示波器。
正弦信号发生器用来产生一个幅度为1，频率为1赫兹的连续时间正弦信号，它的参数设置如表4-2所示。
表4-2正弦信号发生器的参数设置
Sinewave
Sinetype
Timebased
Amplitude
Bias
Frequency（rad/sec）
2*pi
Phase（rad）
Interpretvectorparametersas1-D
checked
抽样量化编码器sampledquantizerencode和sampledquantizerencode1分别用于产生A律十三折线和μ律十五折线，它们把正弦信号产生器产生的正弦信号转换成量化信号，并且计算这个过程中产生的量化噪声，这两种量化编码器的参数设置分别如表4-3和表4-4所示。
表4-3sampledquantizerencode的参数设置
sampledquantizerencode
[-1/2-1/4-1/8-1/16-1/32-1/64-1/12801/1281/641/321/161/81/41/21]
[-1-7/8-6/8-5/8-4/8-3/8-2/8-1/801/82/83/84/85/86/87/81]
Inputsignalvector
0.001
表4-4sampledquantizerencode1的参数设置
sampledquantizerencode1
[-127/255-63/255-31/255-15/255-7/255-3/255-1/25501/2553/2557/25515/25531/25563/255127/2551]
Inputsignalvectorlength
图4-2所示是scope1（示波器）的运行结果，其中黄线表示sampledquantizerencode（第一个抽样量化编码器）的量化误差的均方值，红线则表示sampledquantizerencode1（第二个抽样量化编码器）的量化误差。
图4-2示波器scope1的运行结果
从图中可以看到，当高斯噪声产生器的方差等于0.01时，按照A律十三折线进行量化编码产生的量化误差（图中黄线）要比采用μ律十五折线时产生的量化误差小，但理论上，μ律十五折线在处理小信号的过程中能够得到更大的量化信噪比，而在处理大信号的过程中则性能要比A律十三折线差。
因此在本系统的设计中，采用了A律十三折线对信号进行了压缩。
图4-3所示是Scope（示波器）的运行结果。
图中的黄颜色线条表示抽样之前的正弦信号，青颜色的线条表示通过sampledquantizerencode（第一个抽样量化编码器）之后的信号，红颜色线条则表示通过sampledquantizerencode1（第二个抽样量化编码器）之后的信号，可以看到，抽样量化之后的信号与原来的连续信号之间存在着一定的量化误差，同时A律十三折线和μ律十五折线对大信号的处理方式相似，两者的差别在于对小信号的量化编码方式上，图4-4也说明了这一点。
图4-3示波器Scope的波形
图4-4示波器Scope放大后的波形
4.2PCM与DPCM系统误差分析和比较
在此主要比较PCM与DPCM系统的量化噪声，为了形象说明为此特别构建了误差分析模型如图4-5所示。
该误差分析模型使用抽样量化编码器和DPCM编码器分别对同一个正弦信号进行量化和编码。
同样使用与编码器相匹配的解码器对量化信号实施解码，然后统计解码信号与原始信号之间的均方差，由此可以得到PCM和DPCM两种通信制式下的量化误差。
分别采用抽样量化编码器和DPCM编码器的量化码本及其量化间隔，下面的程序段由于产生A律十三折线PCM编码的量化间隔partition和量化码本codebook,它们分别具有256和257个元素。
其参数设置如下。
使用量化编码器和DPCM编码器分别对同一个正弦信号进行量化和编码,产生八位的脉冲编码信号。
与编码器对应的解码器对量化信号实施解码,然后统计解码信号与原始的正弦信号之间的均方差，由此得到PCM和DPCM两种方式下的量化误差，整个模块结构图如图4-5所示。
本系统的信号源是一个正弦信号发生器，它用来产生一个幅度为1，频率为1赫兹的连续时间正弦信号，它的参数设置如表4-2所示。
图4-5误差分析模型
和sampledquantizerencode（PCM编码器）分别用于产生符合A律十三折线的DPCM信号和PCM信号，它们把正弦产生器产生的信号转换成量化信号，并且把两种量化信号输入到示波器中，把示波器的参数Numberofaxes设置为2，它的两个输入端口分别接收DPCM信号和PCM信号。
DPCMEncoder和sampledquantizerencode（PCM编码器）的参数设置分别如表4-5和表4-6所示，与这两种编码器相对应的解码器的参数设置如表4-7和表4-8所示。
表4-5DPCMEncoder的参数设置
表4-6sampledquantizerencode的参数设置
sample
表4-7DPCMdecoder的参数设置
DPCMDecoder
表4-6quantizerdecode的参数设置
sampledquantizerdecode
在图4-5所示的模块图中，使用了一个子系统Performance,专门用于观察运行结果.它从正弦信号产生器和两个量化解码器得到输入信号,对这些信号作相应的变换之后在示波器上显示出来,该子模块如图4-6所示。
图4-6Performance子系统的模块结构框图
在Performance子系统中，DPCM解码器和抽样量化编码器输出的解码信号分别在示波器DPCMScope和示波器PCMScope上显示出来。
作为一个对比，这两个示波器同时显示了正弦信号产生器输出的正弦信号，如图4-7所示。
图4-7PCM信号与DPCM信号解码后的波形与原信号波形的比较
从图4-7所示中可以看到，解码之后的信号与原来的正弦信号是相当接近的，而且PCM和DPCM这两种调制方式都能够很好的恢复出原始信号。
还分别计算PCM和DPCM两种调制方式产生的量化误差。
Performance子系统比较原始的正弦信号以及解码之后的信号之间的误差，并且计算这种误差的均方值。
均方值的计算是通过两个RMS模块实现的，这两个RMS模块的参数设置相同，如表4-8所示。
表4-8RMS模块的参数设置
RMS
RunningRMS
Checked
Resetport
None
由于正弦信号产生器输出的正弦信号是一个连续时间信号，因此在执行减法运算之前必须把它转换成抽样信号。
图4-6所示的ZeroOrderHold模块就是为此目的而设置的，在这个模块中，它的抽样时间Sampletime设置为sample、10.通过DPCMRMS模块和PCMRMS模块计算得到的量化误差输出到示波器RMSScope中，用来比较两种编码调制方式的性能。
图4-8所示是对PCM和DPCM量化误差的比较。
图4-8PCM与DPCM量化误差的比较
在图4-8中，黄颜色绘制的线条表示的是DPCM信号的量化误差，红颜色线条则表示PCM信号的量化误差。
图中可以清楚地看到，DPCM信号的量化误差低于PCM信号的量化误差，这从一个侧面说明了DPCM编码调制方式的优势。
最后，我们再来看一看通过DPCM编码器以及抽样量化编码器之后产生的PCM信号和DPCM信号，如图4-9所示，其中第一个图表示DPCM编码信号，第二个图表示PCM编码信号。
图4-9PCM信号与DPCM信号的波形
从图中可以看出，DPCM编码信号的也是一个正弦信号，但是幅度值只有大约0.058。
与此形成鲜明对比的是，PCM信号的幅度值是1。
造成这种现象的原因在于，DPC
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