角度调制通信系统的设计与仿真通信原理课程设计.docx

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角度调制通信系统的设计与仿真通信原理课程设计

课程设计报告

课程名称通信原理课程设计

系别：

XXXXXXXXXX

专业班级：

XXXXXXXXXXXXXXX

学号：

09XXXXXXX5

姓名：

XXXX

课程题目：

XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

完成日期：

2012/6/22

指导老师：

XXXXX

2012年6月22日

课程设计目的

《通信原理课程设计》的目的是使学生融会贯通《通信原理》课程所学的专业基础理论知识，完成一个较为完整的设计、仿真、分析及计算过程，以加深对所学理论的理解与应用。

培养学生综合运用已学的基础理论知识和专业知识来解决基本工程设计问题的初步技能，全面提高学生的动手能力以及实际工程能力。

课程设计要求

（1）每人选择1个题目，阐述所选系统的设计思路与设计步骤，并采用Matlab仿真平台验证你的设计，观点正确、论据充分，字数要求3000～5000字；

（2）每人的文档应反映各自的观点，不准抄袭，若发现有两人或两人以上的雷同卷，一律退回，成绩记0分；

（3）不能直接从网上或其他资料下载；

（4）按时提交。

课程设计注意事项

（1）态度应端正，思想上应重视，并且遵守学校的一切教学规定；

（2）独立完成设计与仿真，杜绝抄袭与COPY；

（3）课程设计的附件部分应按照模板要求撰写。

课程设计内容

设计调频通信系统，包括发送端和接收端，可实现点对点通信，并基于Matlab7.0软件仿真平台进行验证。

课程设计简要操作步骤

（1）选题：

从8个设计项目中选择1个题目；

（2）复习：

系统复习通信原理的相关内容；

（3）资料检索：

根据所选题目收集资料，并且消化资料；

（4）系统设计

（5）仿真模型的建立

（6）仿真结果与分析

（7）撰写课程设计论文

课程设计心得体会

通过这次课程设计使我受益匪浅，在设计与实验的过程中验证了大信噪比时宽带系统的调频系统的信噪比增益是很高的，在理论上，它与调频指数的立方成正比，在设计过程中，当加大调频指数时mf时，可使调频系统的抗噪声性能迅速改善。

这使我懂得了理论与实际相结合是很重要的，只有理论知识是远远不够的，只有把所学的理论知识与实践相结合起来，从理论中得出结论，才能真正为社会服务，从而提高自己的实际动手能力和独立思考的能力。

课程设计评语及成绩

评语

成绩

指导教师

（签名）

年月日

角度调制通信系统的设计与仿真

摘要

本设计主要是利用MATLAB集成环境下的M文件，编写程序来实现FM调制与解调过程，并分别绘制出基带信号，载波信号，已调信号的时域波形；再进一步分别绘制出对已调信号叠加噪声后信号，相干解调后信号和解调基带信号的时域波形；最后绘出FM基带信号通过上述信道和调制和解调系统后的误码率与信噪比的关系，并通过与理论结果波形对比来分析该仿真调制与解调系统的正确性及噪声对信号解调的影响。

在课程设计中，系统开发平台为WindowsVista，使用工具软件为MATLAB7.0。

在该平台运行程序完成了对FM调制和解调以及对叠加噪声后解调结果的观察。

通过该课程设计，达到了实现FM信号通过噪声信道，调制和解调系统的仿真目的。

关键字：

角度调制，通信原理，matlab

一、绪论1

1.、设计目的1

2.、设计要求1

二、设计方案及过程论述1

1.FM调制模型的建立2

2.调制过程分析2

3.FM解调模型的建立3

4.解调过程分析3

5.高斯白噪声信道特性4

三、仿真结果及分析5

四、结论6

致谢8

参考文献9

附录10

一、绪论

本设计主要是利用MATLAB集成环境下的M文件，编写程序来实现FM调制与解调过程，并分别绘制出基带信号，载波信号，已调信号的时域波形；再进一步分别绘制出对已调信号叠加噪声后信号，相干解调后信号和解调基带信号的时域波形；最后绘出FM基带信号通过上述信道和调制和解调系统后的误码率与信噪比的关系，并通过与理论结果波形对比来分析该仿真调制与解调系统的正确性及噪声对信号解调的影响。

在课程设计中，系统开发平台为WindowsVista，使用工具软件为MATLAB7.0。

在该平台运行程序完成了对FM调制和解调以及对叠加噪声后解调结果的观察。

通过该课程设计，达到了实现FM信号通过噪声信道，调制和解调系统的仿真目的。

1.、设计目的

掌握FM信号调制和解调基本原理。

通过ｍａｔｌａｂ仿真，加深对AM系统的理解；锻炼运用所学知识，独立分析问题、解决问题的综合能力。

2.、设计要求

运用通信原理的基本理论和专业知识，对FM系统进行设计、仿真（仿真用程序实现），要求用程序画出调频信号波形，调频信号振幅谱，解调信号。

如：

设输入信号为m（t）=cos2*pi*t,载波中心频率fc=10Hz,调频器的压控震荡系数为5H／V，载波平均功率为1W，画出该调频信号的波形，调频信号的振幅谱，用鉴频器解调该调频信号，并与输入信号比较。

二、设计方案及过程论述

通信的目的是传输信息。

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。

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（如图1所示）。

图1通信系统一般模型

1.FM调制模型的建立

图2FM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解调模型的建立

调制信号的解调分为相干解调和非相干解调两种。

相干解调仅仅适用于窄带调频信号，且需同步信号，故应用范围受限；而非相干解调不需同步信号，且对于NBFM信号和WBFM信号均适用，因此是FM系统的主要解调方式。

在本仿真的过程中我们选择用非相干解调方法进行解调。

非相干解调器由限幅器、鉴频器和低通滤波器等组成，其方框图如图5所示。

限幅器输入为已调频信号和噪声，限幅器是为了消除接收信号在幅度上可能出现的畸变；带通滤波器的作用是用来限制带外噪声，使调频信号顺利通过。

鉴频器中的微分器把调频信号变成调幅调频波，然后由包络检波器检出包络，最后通过低通滤波器取出调制信号。

4.解调过程分析

设输入调频信号为

微分器的作用是把调频信号变成调幅调频波。

微分器输出为

包络检波的作用是从输出信号的幅度变化中检出调制信号。

包络检波器输出为

称为鉴频灵敏度（

），是已调信号单位频偏对应的调制信号的幅度，经低通滤波器后加隔直流电容，隔除无用的直流，得

5.高斯白噪声信道特性

设正弦波通过加性高斯白噪声信道后的信号为

其中，白噪声

的取值的概率分布服从高斯分布。

MATLAB本身自带了标准高斯分布的内部函数

。

函数产生的随机序列服从均值为

，方差

的高斯分布。

正弦波通过加性高斯白噪声信道后的信号为

故其有用信号功率为

噪声功率为

信噪比

满足公式

则可得到公式

我们可以通过这个公式方便的设置高斯白噪声的方差。

三、仿真结果及分析

分析：

调频（FM）指的是使载波的瞬时频率随着调制信号的大小而变，而幅度保持不变的调制方式。

由Figure1图可以得出当调制信号变小时载波的瞬时频率减小，从而得到的调频信号的频率变小，周期变大。

由Figure2图可以得出调频信号的频谱是对调制信号进行的频谱搬移将频谱搬移到所需较高频带fc上，从而满足信号的传输需要。

由Figure3图可以得出解调即调制的逆过程，从已调信号中不失真地恢复出原始基带信号，信号在信道中传输时会有噪声影响，在解调含有大信噪比高斯白噪声的已调信号比含有小信噪比高斯白噪声号的已调信号时的抗噪声性能比较好，恢复出的信号失真较小。

四、结论

通过这次课程设计使我受益匪浅，在设计与实验的过程中验证了大信噪比时宽带系统的调频系统的信噪比增益是很高的，在理论上，它与调频指数的立方成正比，在设计过程中，当加大调频指数时mf时，可使调频系统的抗噪声性能迅速改善。

这使我懂得了理论与实际相结合是很重要的，只有理论知识是远远不够的，只有把所学的理论知识与实践相结合起来，从理论中得出结论，才能真正为社会服务，从而提高自己的实际动手能力和独立思考的能力。

致谢

本论文是在我的指导老师黄文准博士老师的亲切关怀和悉心指导下完成的。

感谢黄老师对本论文从选题、构思、资料收集到最后定稿的各个环节给予细心的指引和教导，使我对于通信原理的角度调制通信系统的设计与仿真有较好的认识，并最终得以完成毕业论文。

对此我表示衷心的感谢。

黄老师严谨的治学态度、渊博的知识、敏锐的学术思维、精益求精的工作态度、积极进取的科研精神以及诲人不倦的师者风范是我学习的楷模，此外还得到其他众多老师的关心支持和帮助，在此，谨向老师们致以衷心的感谢和崇高的敬意!

在大学四年生活中，得到各位老师、同学的关心与帮助，特别要感谢我的好友和同学对我的帮助。

我在学习和生活中不断得到友谊的温暖与关怀，最重要的是一种精神上的激励，让我非常感动。

最后，我要向在百忙之中抽时间对本文进行审阅、评议的各位老师表示衷心的感谢！

参考文献

[1]高峰.单片微型计算机原理与接口技术.科学出版社，2007

[2]樊昌信.通信原理（第六版）.北京：

国防工业出版社，2006

[3]罗军辉.MATLAB7.0在数字信号处理中的应用.北京：

机械工业出版社，2005

[4]刘卫国.MATLAB程序设计教程.北京：

中国水利水电出版社，2010

附录

程序清单：

clear

clc

p=1;%载波平均功率为1W,调频信号的平均功率等于未调载波的功率

A=sqrt（2*p）;%载波振幅

fc=10;%载波频率

wc=2*pi*fc;%载波角频率

Kf=20;%调频指数

wm=2*pi;%调制信号的角频率

Am=1;%调制信号的幅度

t0=2;

t=（-t0/2）:

0.01:

（t0/2）;

dt=0.01;

mt=Am*cos（wm*t）;%调制信号表达式

figure

（1）

subplot（3,1,1）;

plot（t,mt）;%绘制调制信号的时域图

Xlabel（'时间t'）;title（'调制信号时域图'）;

ct=A*cos（wc*t）;%载波表达式

subplot（3,1,2）;

plot（t,ct）;%%绘制载波信号的时域图

xlabel（'时间t'）;title（'载波的时域图'）

int_mt

（1）=0%FM调制

fori=1:

length（t）-1

int_mt（i+1）=int_mt（i）+mt（i）*dt;

end

sfm=A*cos（wc*t+Kf*Am*int_mt）;%FM信号表达式

subplot（3,1,3）;

plot（t,sfm）;%%绘制调频信号的时域图

Xlabel（'时间t'）;title（'调频信号时域图'）;

%%%%%***********已调信号的频谱****************

figure

（2）

mt1=fftshift（fft（mt））;%fftshift:

将FFT中的DC分量移到频谱中心

mt2=abs（mt1）;

Mt=mt2.^2;

df=1/2;

L=length（mt1）;

f=-L/2*df:

df:

L/2*df-df;

subplot（2,1,1）

plot（f,Mt）;

xlabel（'频率f'）;

title（'原调制信号的频谱图'）;

sfm1=fftshift（fft（sfm））;%fftshift:

将FFT中的DC分量移到频谱中心

sfm2=abs（sfm1）;

Smf=sfm2.^2;

df=1/2;

L=length（sfm1）;

f=-L/2*df:

df:

L/2*df-df;

subplot（2,1,2）

plot（f,Smf）;

xlabel（'频率f'）;

title（'已调信号的频谱图'）;

%%%%%******************FM非线性解调***********************

figure（3）

%%%%%**********无噪声条件下解调过程**************

nsfm=sfm;%无噪声输入解调时

subplot（3,2,1）;

plot（sfm）;%%绘制调频信号的时域图

Xlabel（'时间t'）;title（'调频信号时域图'）;

fori=1:

length（t）-1%接受信号通过微分器处理

diff_nsfm（i）=（nsfm（i+1）-nsfm（i））./dt;

end

diff_nsfmn=abs（hilbert（diff_nsfm））;%hilbert变换，求绝对值得到瞬时幅度（包络检波）

zero=（max（diff_nsfmn）-min（diff_nsfmn））/2;

diff_nsfmn1=diff_nsfmn-zero;

subplot（3,2,2）;%绘制无噪声条件下解调信号的时域图

plot（diff_nsfmn1）;

xlabel（'时间t'）;

title（'无噪声条件下解调信号的时域图'）;

%%%%%*********含小信噪比高斯白噪声解调过程**********

sn1=10;%输入小信噪比（dB）

snr=10^（sn1/10）;

fangcha=（A^2）/（2*snr）;%由信躁比求方差

ni=sqrt（fangcha）.*randn（size（t））;%产生输入高斯白噪声

nsfm1=ni+sfm;%解调时输入信号

subplot（3,2,3）;

plot（nsfm1）;

Xlabel（'时间t'）;title（'含小信噪比高斯白噪声已调信号的时域图'）;

%%FM非线性解调

nsfm1=ni+sfm;%生成含高斯白躁声的已调信号（信号通过信道传输）

fori=1:

length（nsfm1）-1

diff_nsmf（i）=（nsfm1（i+1）-nsfm1（i））./dt;

end

diff_nsmfn=abs（hilbert（diff_nsmf））;%hilbert变换，求绝对值得到瞬时幅度（包络检波）

zero=（max（diff_nsmfn）-min（diff_nsmfn））/2;

diff_nsmfn1=diff_nsmfn-zero;

subplot（3,2,4）;

plot（diff_nsmfn1）;%绘制解调后信号输出幅度谱

Xlabel（'时间t'）;title（'含小信噪比高斯白噪声解调信号的时域图'）;

%%%%**********含大信噪比高斯白噪声解调过程*************

sn2=30;%输入大信噪比（dB）

snr=10^（sn2/10）;

fangcha=（A^2）/（2*snr）;%由信躁比求方差

ni=sqrt（fangcha）.*randn（size（t））;%产生输入高斯白噪声

nsfm2=ni+sfm;%解调时输入信号

subplot（3,2,5）;

plot（nsfm2）;

Xlabel（'时间t'）;title（'含大信噪比高斯白噪声已调信号的时域图'）;

%%FM非线性解调

nsfm2=ni+sfm;%生成含高斯白躁声的已调信号（信号通过信道传输）

fori=1:

length（nsfm2）-1

diff_nsmf（i）=（nsfm2（i+1）-nsfm2（i））./dt;

end

diff_nsmfn=abs（hilbert（diff_nsmf））;%hilbert变换，求绝对值得到瞬时幅度（包络检波）

zero=（max（diff_nsmfn）-min（diff_nsmfn））/2;

diff_nsmfn2=diff_nsmfn-zero;

subplot（3,2,6）;

plot（diff_nsmfn2）;%绘制含大信噪比高斯白噪声解调信号的时域图

Xlabel（'时间t'）;title（'含大信噪比高斯白噪声解调信号的时域图'）;