通信原理实验QPSK通信系统MonteCarlo仿真.docx
《通信原理实验QPSK通信系统MonteCarlo仿真.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《通信原理实验QPSK通信系统MonteCarlo仿真.docx（24页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
通信原理实验QPSK通信系统MonteCarlo仿真
QPSK通信系统的MonteCarlo仿真
一、实验目的
1、提高独立学习的能力；
2、培养发现问题、解决问题和分析问题的能力；
3、学习Matlab的使用；
4、掌握4PSK通信系统的MonteCarlo仿真方法；
5、掌握4PSK通信系统的的组成原理；
6、比较编码信号和为编码信号在随机信道中的传输，加深对纠错编码的理解；
二、系统框图及编程原理
实验原理
PSK是利用载波的不同相位表示相应的数字信息。
对于二进制相位调制来说，两个载波相位是0和π。
对于M相相位调制来说M=2k，这里k是每个传输符号的信息比特数。
4PSK是M=4的载波相位调制。
这里，将理论差错概率与仿真的差错概率比较，进一步观察仿真与理论值之间的差别。
同时，用不同的判决准则对接受信号进行判决。
并比较两种判别方法的差别。
一．QPSK调制原理
1．信号能量分析
一组M载波相位调制信号波形的一般表示式为
m=[0，M-1]
式中
是发送滤波器的脉冲形状，它决定了传输信号的频谱特性，A是信号的幅度。
注意到，PSK信号对所有m都具有相等的能量，即
代表每个传输符号的能量。
2．噪声分析
传输信号的信道假设被加性噪声n（t>所污损，这样信号在接收端将产生误码。
因为n（t>是功率谱为
的白高斯过程的一个样本函数，所以噪声分量
就是零均值高斯型的，即
3．信号判决分析
最佳检测器将接收信号向量r投射到M个可能的传输信号向量{
}之一上去，并选取对应于最大投影的向量。
据此，得到相关准则为
m=[0,M-1]
检测器观察到接收信号向量
，并计算r在4种可能的信号向量
上的投影。
根据选取对应于最大投影的信号点作为判决，从而判决出信号。
同时，检测器的判决准则也可采用最小距离法，即利用星座图上符号间的距离进行判决，从而得到判决结果。
二．MonteCarlo仿真过程
仿真框图如图<一）
图<一）用于MonteCarlo仿真的4PSK系统的方框图
如图所示，利用一个随机数发生器，产生<0，1）范围内的随机数。
再将这个范围分成四个相等的区间<0，0.25），<0.25，0.5），<0.5，0.75），<0.75，1.0），这些子区间分别对应于00，01，11，10信息比特对，再用这些比特对来选择信号相位向量
。
加性噪声的同相分量和正交分量，在上面讨论过，即为零均值，方差为的统计独立的高斯随机变量。
在检测器观察到的接收信号向量，利用上面讨论的两种检测方法，得到判决结果，并与传输符号作比较，最后对符号差错和比特差错计数
三、实验内容及程序分析<以下程序皆以N=1000为例）
%映射比较子函数
%函数分为四步第一步产生随机序列，进行4PSK映射。
%第二步：
调用高斯高斯噪声子函数，产生正交两路高斯噪声，与输出符号序列相加
%第三步：
检测接受信号
%第四步：
计算误码率和误比特率
N=1000。
%符号长度
E=1。
%计算噪声方差
sgma=input（'方差='>。
sgma=sqrt（sgma>。
%4PSK比特映射
s00=[10]。
s01=[01]。
s11=[-10]。
s10=[0-1]。
%第一步产生随机序列，进行4PSK映射。
生成随机信源
fori=1:
N,%生成随机信源
temp=rand。
if（temp<0.25>,%Withprobability1/4,sourceoutputis"00."
dsource1（i>=0。
dsource2（i>=0。
elseif（temp<0.5>,%Withprobability1/4,sourceoutputis"01."
dsource1（i>=0。
dsource2（i>=1。
elseif（temp<0.75>,%Withprobability1/4,sourceoutputis"10."
dsource1（i>=1。
dsource2（i>=0。
else%Withprobability1/4,sourceoutputis"11."
dsource1（i>=1。
dsource2（i>=1。
end。
end。
numofsymbolerror=0。
%检测错误并计算错误率
numofbiterror=0。
%第二步：
调用高斯高斯噪声子函数，产生正交两路高斯噪声，与输出符号序列相加
fori=1:
N,
[gsrv1,gsrv2]=gnguass（0,sgma>。
%调用高斯噪声子函数
n（1>=gsrv1。
n（2>=gsrv2。
if（（dsource1（i>==0>&（dsource2（i>==0>>,
r=s00+n。
elseif（（dsource1（i>==0>&（dsource2（i>==1>>,
r=s01+n。
elseif（（dsource1（i>==1>&（dsource2（i>==0>>,
r=s10+n。
else
r=s11+n。
end。
%第三步：
检测接受信号
c00=sqrt（（r（1>-s00（1>>^2+（r（2>-s00（2>>^2>。
%最小距离判决
c01=sqrt（（r（1>-s01（1>>^2+（r（2>-s01（2>>^2>。
c10=sqrt（（r（1>-s10（1>>^2+（r（2>-s10（2>>^2>。
c11=sqrt（（r（1>-s11（1>>^2+（r（2>-s11（2>>^2>。
c_min=min（[c00c01c10c11]>。
if（c00==c_min>,
decis1=0。
decis2=0。
elseif（c01==c_min>,
decis1=0。
decis2=1。
elseif（c10==c_min>,
decis1=1。
decis2=0。
else
decis1=1。
decis2=1。
end。
%第四步：
计算误码率和误比特率
symbolerror=0。
%设置符号错误标志，以统计错误个数
if（decis1~=dsource1（i>>,
numofbiterror=numofbiterror+1。
symbolerror=1。
end。
if（decis2~=dsource2（i>>,
numofbiterror=numofbiterror+1。
symbolerror=1。
end。
if（symbolerror==1>,
numofsymbolerror=numofsymbolerror+1。
end。
end。
ps=numofsymbolerror/N。
%错误率计算
pb=numofbiterror/（2*N>。
pb
ps
结果统计如下：
sgma=0
最大投影准则:
pb=0.0ps=0.0
最小距离判决:
pb=0.0ps=0.0
sgma=0.1
最大投影准则:
pb=5.0000e-004ps=1.0000e-003
最小距离判决:
pb=1.0000e-003ps=0.0020
sgma=0.5
最大投影准则:
pb=0.0690ps=0.1320
最小距离判决:
pb=0.0690ps=0.1360
sgma=1.0
最大投影准则:
pb=0.1345ps=0.2450
最小距离判决:
pb=0.1455ps=0.2680
>>%j化星座图函数
sgma=input（'方差='>。
%输入方差
sgma=sqrt（sgma>。
%求sgma
N=1000。
%输入数据点数
E=1。
%单个符号能量
%4PSK映射规则%
s00=[10]。
s01=[01]。
s11=[-10]。
s10=[0-1]。
%化星座图
%产生信源序列%
fori=1:
N,%auniformrandomvariablebetween0and1
temp=rand。
%随机序列
if（temp<0.25>,%Withprobability1/4,sourceoutputis"00."
dsource1（i>=0。
dsource2（i>=0。
elseif（temp<0.5>,%Withprobability1/4,sourceoutputis"01."
dsource1（i>=0。
dsource2（i>=1。
elseif（temp<0.75>,%Withprobability1/4,sourceoutputis"10."
dsource1（i>=1。
dsource2（i>=0。
else%Withprobability1/4,sourceoutputis"11."
dsource1（i>=1。
dsource2（i>=1。
end。
end。
fori=1:
N,
%Thereceivedsignalatthedetector,fortheithsymbol,is:
[gsrv1,gsrv2]=gnguass（0,sgma>。
n（1>=gsrv1。
n（2>=gsrv2。
if（（dsource1（i>==0>&（dsource2（i>==0>>,
r00=s00+n。
elseif（（dsource1（i>==0>&（dsource2（i>==1>>,
r01=s01+n。
elseif（（dsource1（i>==1>&（dsource2（i>==0>>,
r11=s10+n。
else
r10=s11+n。
end。
holdon。
plot（r00（1>,r00（2>,'*g',r01（1>,r01（2>,'*r',r11（1>,r11（2>,'*y',r10（1>,r10（2>,'*b'>。
title（'sgma^2='>。
end。
主函数
%对M=4的PSK通信系统进行蒙特卡罗仿真%
echoon
SNRindB1=0:
2:
10。
SNRindB2=0:
0.1:
10。
fori=1:
length（SNRindB1>,%计算信噪比区间大小
[pb,ps]=cm_sm32（SNRindB1（i>>。
%仿真比特和符号误码率
smld_bit_err_prb（i>=pb。
%将误比特率赋值
smld_symbol_err_prb（i>=ps。
%将误码率赋值
end。
fori=1:
length（SNRindB2>,%计算信噪比区间大小
SNR=exp（SNRindB2（i>*log（10>/10>。
%信噪比
theo_err_prb（i>=erfc（sqrt（2*SNR>>。
%理论比特误码率
end。
%随后绘图曲线
semilogy（SNRindB1,smld_bit_err_prb,'*'>。
hold
semilogy（SNRindB1,smld_symbol_err_prb,'O'>。
semilogy（SNRindB2,theo_err_prb>。
grid
xlabel（'Eb/NoindB'>
ylabel（'errorprobability'>
title（'4PSK通信系统的蒙特卡洛仿真'>
gtext（'<注：
“—”理论误码率；“*”误比特率；“o”误符号率）'>
左:
最大投影点准则判决右:
最小距离判决
N=1000
N=5000
N=10000
%函数分为七步
%第一步：
产生随机序列
%第二步：
实现4码到7码的变换
%第三步：
进行4PSK映射。
%第四步：
调用高斯高斯噪声子函数，产生正交两路高斯噪声，与输出符号序列相加
%第五步：
7码到4码的解码
%第六步：
进行码元检测%
%第七步：
计算误码率和误比特率
sgma=input（'噪声方差='>。
%输入噪声方差
sgma=sqrt（sgma>。
%求sgma
Eb=1。
%每比特能量
N=input（'数据点数='>。
%输入数据点数
%第一步产生随机序列
fori=1:
N
temp=rand。
%随机序列
if（temp>0.5>
source（i>=1。
else
source（i>=0。
end
end
%（7,4>汉明编码
%第二步：
实现4码到7码的变换
fork=1:
N/4
out（7*k-6>=source（4*k-3>。
out（7*k-5>=source（4*k-2>。
out（7*k-4>=source（4*k-1>。
out（7*k-3>=source（4*k>。
out（7*k-2>=xor（xor（out（7*k-6>,out（7*k-5>>,out（7*k-4>>。
out（7*k-1>=xor（xor（out（7*k-6>,out（7*k-5>>,out（7*k-3>>。
out（7*k>=xor（xor（out（7*k-6>,out（7*k-4>>,out（7*k-3>>。
end
%第三步：
进行4PSK映射。
s00=[10]。
%s00=[10]
s01=[01]。
%s01=[01]
s11=[-10]。
%s11=[-10]
s10=[0-1]。
%s10=[0-1]
%进行4PSK映射%
fori=1:
N/2
if（source（2*i-1>==0&&source（2*i>==0>
s=s00。
elseif（source（2*i-1>==0&&source（2*i>==1>
s=s01。
elseif（source（2*i-1>==1&&source（2*i>==0>
s=s10。
elseif（source（2*i-1>==1&&source（2*i>==1>
s=s11。
end
%第四步：
调用高斯高斯噪声子函数，产生正交两路高斯噪声，与输出符号序列相加[n（1>,n（2>]=gnguass（0,sgma>。
%调用gnguass函数
r=s+n。
%（7,4>汉明解码%
%第五步：
7码到4码的解码
fork=1:
N/4
jiema（4*k-3>=out（7*k-6>。
jiema（4*k-2>=out（7*k-5>。
jiema（4*k-1>=out（7*k-4>。
jiema（4*k>=out（7*k-3>。
end
%第六步：
进行码元检测%
%最大投影点准则%
c00=dot（r,s00>。
%取r在s00上的投影
c01=dot（r,s01>。
%取r在s01上的投影
c10=dot（r,s10>。
%取r在s10上的投影
c11=dot（r,s11>。
%取r在s11上的投影
c_max=max（[c00c01c10c11]>。
%取c00，c01，c10，c11中的最大值
if（c00==c_max>,
decis1=0。
decis2=0。
elseif（c01==c_max>,
decis1=0。
decis2=1。
elseif（c10==c_max>,
decis1=1。
decis2=0。
else
decis1=1。
decis2=1。
end
out（2*i-1>=decis1。
out（2*i>=decis2。
end
%第七步：
计算误码率和误比特率
%计算符号差错概率%
symbolerror=0。
fori=1:
N/2
if（out（2*i-1>~=source（2*i-1>||out（2*i>~=source（2*i>>
symbolerror=symbolerror+1。
end
end
ps=2*symbolerror/N。
%计算比特差错概率
biterror=0。
fori=1:
N
if（out（i>~=source（i>>
biterror=biterror+1。
end
end
pb=biterror/N。
1、高斯白噪声子函数
function[gsrv1,gsrv2]=gnguass（m,sgma>
ifnargin==0
m=0。
sgma=1。
elseifnargin==1
sgma=m。
m=0。
end
u=rand。
z=sgma*sqrt（2*log10（1/（1-u>>>。
u=rand。
gsrv1=m+z*cos（2*pi*u>。
gsrv2=m+z*sin（2*pi*u>。
函数评注：
编程产生正交两路高斯白噪声
2、映射检测比较子函数
<1）、采用最大投影准则
function[pb,ps]=cm_sm32（snr_in_dB>
%[pb,ps]=cm_sm32（snr_in_dB>
%pb误符号率
%ps误比特率
N=1000。
%符号长度
E=1。
%计算噪声方差
snr=10^（snr_in_dB/10>。
sgma=sqrt（E/snr/2>。
s00=[10]。
%比特映射
s01=[01]。
s11=[-10]。
s10=[0-1]。
fori=1:
N,%生成随机信源
temp=rand。
if（temp<0.25>,%Withprobability1/4,sourceoutputis"00."
dsource1（i>=0。
dsource2（i>=0。
elseif（temp<0.5>,%Withprobability1/4,sourceoutputis"01."
dsource1（i>=0。
dsource2（i>=1。
elseif（temp<0.75>,%Withprobability1/4,sourceoutputis"10."
dsource1（i>=1。
dsource2（i>=0。
else%Withprobability1/4,sourceoutputis"11."
dsource1（i>=1。
dsource2（i>=1。
end。
end。
numofsymbolerror=0。
%检测错误并计算错误率
numofbiterror=0。
fori=1:
N,
[gsrv1,gsrv2]=gnguass（0,sgma>。
%调用高斯噪声子函数
n（1>=gsrv1。
n（2>=gsrv2。
if（（dsource1（i>==0>&（dsource2（i>==0>>,
r=s00+n。
elseif（（dsource1（i>==0>&（dsource2（i>==1>>,
r=s01+n。
elseif（（dsource1（i>==1>&（dsource2（i>==0>>,
r=s10+n。
else
r=s11+n。
end。
c00=dot（r,s00>。
%最大投影点准则，即向量点乘积
c01=dot（r,s01>。
c10=dot（r,s10>。
c11=dot（r,s11>。
c_max=max（[c00c01c10c11]>。
if（c00==c_max>,
decis1=0。
decis2=0。
elseif（c01==c_max>,
decis1=0。
decis2=1。
elseif（c10==c_max>,
decis1=1。
decis2=0。
else
decis1=1。
decis2=1。
end。
symbolerror=0。
%设置符号错误标志，以统计错误个数
if（decis1~=dsource1（i>>,
numofbiterror=numofbiterror+1。
symbolerror=1。
end。
if（decis2~=dsource2（i>>,
numofbiterror=numofbiterror+1。
symbolerror=1。
end。
if（symbolerror==1>,
numofsymbolerror=numofsymbolerror+1。
end。
end。
ps=numofsymbolerror/N。
%错误率计算
pb=numofbiterror/（2*N>。
<2）最小距离判别法<只需将上面红色部分改为下面程序即可）
c00=sqrt（（r（1>-s00（1>>^2+（r（2>-s00（2>>^2>。
%最小距离判决
c01=sqrt（（r（1>-s01（1>>^2+（r（2>-s01（2>>^2>。
c10=sqrt（（r（1>-s10（1>>^2+（r（2>-s10（2>>^2>。
c11=sqrt（（r（1>-s11（1>>^2+（r（2>-s11（2>>^2>。
c_min=min（[c00c01c10c11]>。
if（c00==c_min>,
decis1=0。
decis2=0。
elseif（c01==c_min>,
decis1=0。
decis2=1。
elseif（c10==c_min>,
decis1=1。
decis2=0。
else
decis1=1。
decis2=1。
end。
升级会员 