数字通信原理 第五章仿真作业.docx

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数字通信原理第五章仿真作业

通信原理大作业

（一）

——第五章实验Matlab仿真报告

学院电子工程学院

班级卓越001012班

学号00101201

姓名冉艳伟

实验一双极性矩形随机信号的归一化功率谱密度

1.1功率谱密度简介

平稳过程的任何一个非零样本函数的持续时间为无限长，显然都不满足绝对可积和总能量有限的条件。

因此，它的傅里叶变换不存在即没有频谱函数。

所以我们用功率谱密度来表述其频谱特性。

随机过程的任一实现是一个确定的功率型信号。

而对于任意的确定功率信号f（t），它的功率谱密度为：

式中，是f（t）的截短函数对应的频谱函数。

f（t）是平稳随机过程的一个实现。

而随机过程某一个实现的功率谱密度不能作为过程的功率谱密度。

过程的功率谱密度应该看作是任一实现的功率谱密度的统计平均，即

虽然该式给出了平稳随机过程的功率谱密度，但我们通常都不利用这个式子来计算功率谱。

我们知道，确知的非周期功率信号的自相关函数与功率谱密度是一对傅里叶变换。

对于平稳随机过程，也有类似的关系，即

和

对于平稳随机过程我们通常先求出其自相关函数再利用上式求出其功率谱密度。

1.2实验要求

Ø1.了解平稳随机信号功率谱的概念及计算方法

Ø2.仿真不同占空比，等概、非等概双极性矩形随机信号的归一化功率谱密度

Ø3.分析不同信号所包含的频谱分量，有无直流分量和定时分量信息

1.3实验内容

（1）等概率双极性归零信号（占空比为50%）

其归一化功率谱密度如下:

（2）等概率双极性归零信号（占空比位30%）

其归一化功率谱密度如下:

（3）等概率双极性归零信号（占空比为75%）

其归一化功率谱密度如下:

（4）不等概率双极性归零信号[占空比位50%，P

（1）=0.25]

其归一化功率谱密度如下:

（5）不等概率双极性归零信号[占空比位30%，P

（1）=0.25]

其归一化功率谱密度如下:

（6）不等概率双极性归零信号[占空比位75%，P

（1）=0.25]

其归一化功率谱密度如下:

（7）不等概率双极性归零信号[占空比位50%，P

（1）=0.7]

其归一化功率谱密度如下:

（8）不等概率双极性归零信号[占空比位30%，P

（1）=0.7]

其归一化功率谱密度如下:

（9）不等概率双极性归零信号[占空比位75%，P

（1）=0.7]

其归一化功率谱密度如下:

1.4实验结果分析

根据不同信号的功率谱图像可知：

◎占空比为30%、50%、75%码元等概率时信号不存在直流分量，并且不存在定时分量。

（码元频率f=1Hz）并且等概时不存在离散谱，只存在连续谱。

◎占空比30%、50%和75%,码元1概率为0.7和0.25时的信号存在直流分量，但不存在定时分量，存在离散谱。

可知，当码元等概时,等概双极性信号不存在直流分量也不存在定时分量，只存在连续谱。

实验结果恰恰吻合这一点。

同样，码元不等概其结果是存在直流分量，但不存在定时分量，存在离散谱。

结论：

码元等概时信号不存在直流分量，故信号抗干扰能力强。

实验二HDB3码的编译码（要求给出眼图）

2.1HDB3编译码简介

　　在实际的传输系统中，并不是所有的代码电气波形都可以信道中传输。

含有直流分量和较丰富的单极性基带波形就不适宜在低频传输特性差的信道中传输，因为它有可能造成信号的严重的畸变。

　　传输码（或称线路码）的结构将取决于实际信道特性和系统的工作条件。

通常，传输码的结构应具有以下的特性：

（1）相应的基带信号无直流分量，且低频分量少:

（2）便于从信号中提取定时信息：

　　（3）信号中高频分应尽量少以节省传输频带并减少码间串扰。

　　（4）不受信号源统计特性影响，即能适应于信息源变化：

　　（5）具有内在的检错能力，传输的码型应具有一定的规律性，以便利用这一规律性进行宏观监测：

　　（6）编译码设备要尽可能简单，等等。

　　满足以上特性的传输码型种类繁多，这里使用HDB3。

　　HDB3码是AMI码的一种改进型，其目的是为保持AMI码的优点而克服其缺点，使连“0”个数不超过3个。

其编码规则如下：

（1）当信码的连“0”个数不超过3时，仍按AMI码的规则编，即传号极性交替;

（2）当连“0”个数超过3个时，则将第的4个“0”改为非“0”脉冲，记为+V或—V称之为破坏脉冲。

相邻V码的极性必须交替出现，以确保编好的码中无直流;

　　（3）为了便于识别，V码的极性应与前一非“0”码的极性相同，否则，将四连“0”的第一个“0”更改为与该破坏脉冲相同极性的脉冲，并记为“+B”或“-B”;

　　破坏脉冲码之后的传号极性码也要交替。

　　虽然HDB3编码规则比较复杂，但译码却比较简单。

从上述原理看出，每一个破坏符号V总是与前一个非“0”符号同样的极性（包括B在内）。

　　这也就是说，从收到的符号序列中可以容易地找到破坏点V，于是也断定V符号及其前面的3个符号必是连“0”的符号，从而恢复4个连“0”码，再将所有-1变成+1后便等到原信息代码。

HDB3码保持了AMI码的优点外还将连“0”码限制在3个以内，故有利于定时信号的提取

2.2实验要求

Ø1.了解HDB3码的编译码原理

Ø2.通过仿真验证HDB3码的原理

Ø3.分析HDB3码的优缺点

2.3实验内容

2.4实验结果分析

HD3码缺点：

其编码规则比较复杂

优点：

译码比较简单，有利于定时信号的提取，是应用最广泛的码型。

实验三码间串扰

3.1码间串扰简介

传输数字信号，会引起相邻数字信号波形之间在时间上的相互重叠，即所谓的码间串扰，由于码间串扰的存在，在接收端译码判决时就会可能引起错误。

另外课本中给出了无码间串扰的条件，即奈奎斯特第一准则，通过本实验加深对码间串扰和奈奎斯特第一准则的理解。

3.2眼图简介

为了衡量基带传输系统性能的优劣，通常用示波器观察接收信号波形的方法，来分析码间串扰和噪声的影响，这就是眼图分析法，如下图所示。

信号失真较小时：

眼图为大眼睛，单眼皮；

信号失真较大时：

眼图为小眼睛，多眼皮。

3.3实验要求

Ø１.理解无码间串扰的条件；

Ø２.利用matlab仿真，验证无码间串扰的条件，画出相关波形及眼图，并画出有噪声时的误码率特性曲线；

Ø3.对仿真结果进行性能分析。

3.4实验内容

（1）有码间干扰的的基带传输系统

其眼图如下：

（2）无码间干扰的的基带传输系统

3.5实验结果分析

当传输速率小于奈奎斯特速率时没有码间串扰，当传输速率大于奈奎斯特速率时有码间串扰。

通过仿真验证了，信号的输入速率必须小于奈奎斯特速率，否则通过信道传输将会有码间串扰，眼图显示出在抽样时刻其他码的干扰比较严重。

实验四迫零均衡

4.1均衡技术简介

由于实际的限带信道的传递函数往往是非理想的，且经常是时变的、未知的，因而系统特性不符合奈奎斯特准则，导致在接受端抽样时刻存在码间干扰，使得系统误码性能下降。

为此，要考虑在信道传递函数是非理想情况，且信号在信道传输中受到加性白高斯噪声干扰条件下的接收机的设计问题。

在限带数字通信系统中所采取的技术之一是在收端抽样、判决之前加一均衡器，此均衡器是用来补偿信道特性的不完善，从而减小在收端抽样时刻的码间干扰。

具有均衡器的数字基带传输系统如下：

信道均衡技术大致分为两大类：

线性均衡和非线性均衡。

在信道频率响应特性比较平坦、所引起的码间干扰不太严重的情况下，可采用线性均衡。

线性均衡器可用横向滤波器实现，图示如下：

要实现信道的均衡，关键是要计算出横向滤波器的抽头系数，我们常用两种方法来得到横向滤波器的抽头系数：

一是以最小峰值畸变为准则的迫零均衡算法；另一种是以最小均方误差为准则的均方误差均衡算法。

本实验只要求理解迫零均衡的原理，仿真验证迫零均衡的性能。

4.2迫零均衡算法

迫零算法是由Lucky于1965年提出的，他在分析中略去了信道的加性噪声，所以在实际存在噪声的情况下由该算法得到的解不一定是最佳的，但它易于实现。

因此，在信道的频率响应特性比较平坦，所引起的码间干扰不太严重的情况下，由该算法可达到信道均衡的效果。

具体实现如下：

在横向滤波器的延迟单元N为无穷多个的理想线性均衡条件下：

为消除接收端抽样时刻的码间干扰，希望：

在实际应用中，常用的是截短的横向滤波器，因而不可能完全消除接收端抽样时刻的码间干扰，只能适当的调整各抽头系数，尽量减小码间干扰。

此时，可使：

在ｋ为其它值时，可能是非零值，构成均衡器输出端的残留码间干扰。

4.3实验要求

Ø１.理解迫零均衡的基本原理；

Ø２.利用matlab软件编程实现，对存在ISI的信号进行迫零均衡；

Ø３．要求给出均衡前后的眼图和误码率；

Ø４.对仿真结果进行性能分析。

4.4实验内容

4.1.1均衡前的眼图

以最小峰值畸变为准则的迫零均衡算法：

以最小均方误差为准则的均方误差均衡算法：

4.1.2均衡后的眼图

以最小峰值畸变为准则的迫零均衡算法：

以最小均方误差为准则的均方误差均衡算法：

4.1.3实际误码率与理想误码率

4.5实验结果分析

均衡后的信号眼图“眼睛”完全张开，波形重合较好；迫零均衡器的抽头数越多，叠加高斯噪声后实测误码率与理想误码率曲线越相符，均衡性能越理想，这是因为多径信道径数较少，七阶抽头的均衡器足以基本消除所有抽样点的码间串扰。

而在实际系统中，远离零点的抽样点上仍会有码间串扰，但适当增加抽头数可以将码间串扰减小到相当小的程度。