移动通信实验报告.docx
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移动通信实验报告
序号（学号）：
实验报告书
实验课程名称
移动通信系统实验
开课学院
信息工程学院
指导老师姓名
聂明新
学生姓名
学生专业班级
2014年4月20日
实验课程名称：
移动通信系统实验
实验项目名称
AWGN信道中BPSK调制系统的BER仿真计算
实验成绩
实验者
专业班级
组别
07
同组者
/
实验日期
2014年4月11日
一．实验目的
1．掌握二相BPSK调制的工作原理；
2．掌握利用MATLAB进行误比特率测试BER的方法；
3．掌握AWGN信道中BPSK调制系统的BER仿真计算方法。
二．实验仪器
1.计算器及操作系统
2.MATLAB软件
三．实验原理
1．仿真概述及原理
在数字领域进行的最多的仿真任务是进行调制解调器的误比特率测试，在相同的条件下
进行比较的话，接收器的误比特率性能是一个十分重要的指标。
误比特率的测试需要一个发送器、一个接收器和一条信道。
首先需要产生一个长的随机比特序列作为发送器的输入，发送器将这些比特调制成某种形式的信号以便传送到仿真信道，我们在传输信道上加上一定的可调制噪声，这些噪声信号会变成接收器的输入，接收器解调信号然后恢复比特序列，最后比较接收到的比特和传送的比特并计算错误。
误比特率性能常能描述成二维图像。
纵坐标是归一化的信噪比，即每个比特的能量除以噪声的单边功率谱密度，单位为分贝。
横坐标为误比特率，没有量纲。
2．仿真过程及计算
1运行发生器：
通过发送器将伪随机序列变成数字化的调制信号。
2设定信噪比：
假定SNR为mdB,则Eb/N0=10,用MATLAB假设SNR单位为分贝。
3确定Eb
4计算N0
5计算噪声的方差σn
6产生噪声：
因为噪声具有零均值，所以其功率和方差相等。
我们产生一个和信号长度相同的噪声向量，且该向量方差为σn。
7加上噪声，运行接收器
8确定时间延迟
9产生误差向量
10统计错误比特：
误差向量“err”中的每一个非零元素对应着一个错误的比特。
最后计算误比特率BER：
每运行一次误比特率仿真，就需要传输和接收固定数量的比特，然后确定接收到的比特中有多少错误的。
使用MATLAB计算BER:
ber=te/length（tx）。
四．实验内容
1.实验程序a
%SimulationofBPSKAWGN
Max_SNR=10;
N_trials=1000;
N=200;
Eb=1;
ber_m=0;
fortrial=1:
1:
N_trials;
trial
msg=round（rand（1,N））;%1,0sequence
s=1-msg.*2;%0-->1,1-->1
n=randn（1,N）+j.*randn（1,N）;%generateguasswhitenoise
ber_v=[];
forsnr_dB=1:
2:
Max_SNR
snr=10.^（snr_dB./10）;%snr（db）-->snr（decimal）
N0=Eb./snr;
sgma=sqrt（N0./2）;
y=sqrt（Eb）.*s+sgma.*n;
y1=sign（real（y））;
y2=（1-y1）./2;%1,0sequence
error=sum（abs（msg-y2））;%errorbits
ber_snr=error./N;%ber
ber_v=[ber_v,ber_snr];
end%forsnr
ber_m=ber_m+ber_v;
end
ber=ber_m./N_trials;
ber_theory=[];
forsnr_db=1:
2:
Max_SNR
snr=10.^（snr_db./10）;
snr_1=qfunc（sqrt（2*snr））;
ber_theory=[ber_theory,snr_1];
end
i=1:
2:
Max_SNR;
semilogy（i,ber,'-r',i,ber_theory,'*b'）;
xlabel（'E_b/N_0（dB）'）
ylabel（'BER'）
legend（'MonteCarlo','Theoretic'）
2.实验程序b
%SimulationofQPSKAWGN
N_trials=1000;
N_number=100;
N_snr=10;
Es=1;
BER_m=0;
SER_m=0;
fortrials=1:
N_trials;
trials
s10=round（rand（1,N_number））;
S=（s10*2-1）./sqrt
（2）;
S1=S（1:
2:
N_number）;
S2=S（2:
2:
N_number）;
Sc=S1+j.*S2;%generateqpsksignal
noise=randn（1,N_number/2）+j.*randn（1,N_number/2）;
SER_v=[];%Symbolerrorrate
BER_v=[];%Biterrorrate
forsnr_db=0:
1:
N_snr;
sgma=（1/2）*sqrt（10.^（-snr_db./10））;
Y=Sc+sgma.*noise;
Y_r=sign（real（Y））./sqrt
（2）;
Y_i=sign（imag（Y））./sqrt
（2）;
Y_bit=[];
fork=1:
length（Y_r）;
Y_bit=[Y_bit,[Y_r（k）,Y_i（k）]];
end;
Y_symbol=Y_r+j*Y_i;
X_b=S-Y_bit;
X_s=Sc-Y_symbol;
ber_snr=0;
fork=1:
N_number
ifX_b（k）~=0;
ber_snr=ber_snr+1;
end;
end;
ser_snr=0;
fork=1:
N_number/2;
ifX_s（k）~=0;
ser_snr=ser_snr+1;
end;
end;
BER_v=[BER_v,ber_snr./N_number];
SER_v=[SER_v,ser_snr./（N_number./2）];
end;%forSNR
BER_m=BER_m+BER_v;
SER_m=SER_m+SER_v;
end%fortrials
BER=BER_m./N_trials;
SER=SER_m./N_trials;
BER_T=[];
SER_T=[];
forsnr_db=0:
1:
N_snr;
snr=10.^（snr_db./10）;
BER_THEORY=qfunc（sqrt（2.*snr））;
SER_THEORY=1-（1-（1/2）.*erfc（sqrt（snr）））.^2;
BER_T=[BER_T,BER_THEORY];
SER_T=[SER_T,SER_THEORY];
end;
figure
i=0:
1:
N_snr;
semilogy（i,BER,'-r',i,BER_T,'*b'）;
legend（'BER-simulation','BER-theory'）;
xlabel（'Eb/NO（db）'）;
ylabel（'BER'）;
figure
i=0:
1:
N_snr;
semilogy（i,SER,'-r',i,SER_T,'*b'）;
legend（'SER-simulation','SER-theory'）;
xlabel（'Eb/NO（db）'）;
ylabel（'SER'）;
五．仿真结果
1.实验程序a
图a
2.实验程序b
图b1
图b2
五．实验小结
通过本次实验，掌握了二相BPSK调制的工作原理及利用MATLAB进行误比特率测试BER的方法，学会了AWGN信道中BPSK调制系统的BER仿真计算方法。
在实验过程中我通过不断的调试与学习，对本次实验的内容有了整体的把握，对MATLAB的使用也更加熟练，达到了预期的效果，收获很大。
实验课程名称：
移动通信系统实验
实验项目名称
移动信道建模的仿真分析
实验成绩
实验者
专业班级
组别
07
同组者
/
实验日期
2014年4月14日
一、实验目的
1．无线通信信道的建模与仿真是实现移动通信系统仿真与分析的基础，宽带无线通与移动通信信道属频率选择性瑞利衰落信道模型。
2．通过信道设计实验
1掌握频率选择性信道模型的仿真建模方法
2掌握模型中瑞利衰落系数的设计方法
3掌握多径数目、功率和时延参数的设计
4学会采用MATLAB语言对上述参数进行仿真。
二、实验仪器
1.计算器及操作系统
2.MATLAB软件
三、实验方案和技术路线
1．选择路径数
2．按均匀分布产生各条路径的延迟
3．按功率时延谱确定对应的各径的功率
4．按Jake模型产生各径的瑞利衰落系数
5．对瑞利衰落系数进行统计分析并与理论值相比较
说明：
1．路径数目2-4自己确定，或采用某个国际标准
2．每条路径时间延迟满足（0，Tmax）范围内均匀分布，Tmax为自己选择的最大采样步长数200-600间比较合适，或采用国际标准
3．功率可以按时延迟谱求得，也可用国际标准测量值。
功率延迟谱：
①若采用等功率分配产生功率：
Pi=Pt/M；②采用指数分布的功率延迟谱产生功率：
P=1/6*exp（-t/6）
四、实验内容
实验程序如下：
%SimulationofJakesModel
clearall;
f_max=30;
M=8;
N=4*M+2;
Ts=1.024e-04;
sq=2/sqrt（N）;
sigma=1/sqrt
（2）;
theta=0;
count=0;
t0=0.001;
fort=0:
Ts:
0.5
count=count+1;
g（count）=0;
forn=1:
M+1,
ifn<=M
c_q（count,n）=2*sigma*sin（pi*n/M）;%Gainassociatedwithquadraturecomponent
c_i（count,n）=2*sigma*cos（pi*n/M）;%Gainassociatedwithinphasecomponent
f_i（count,n）=f_max*cos（2*pi*n/N）;%Discretedopplerfrequenciesofinphasecomponent
f_q（count,n）=f_max*cos（2*pi*n/N）;%Discretedopplerfrequenciesofquadraturecomponent
else
c_i（count,n）=sqrt
（2）*cos（pi/4）;
c_q（count,n）=sqrt
（2）*sin（pi/4）;
f_i（count,n）=f_max;
f_q（count,n）=f_max;
end;%endif
g_i（count,n）=c_i（count,n）*cos（2*pi*f_i（count,n）*（t-t0）+theta）;
%Inphasecomponentforoneoscillator
g_q（count,n）=c_q（count,n）*cos（2*pi*f_q（count,n）*（t-t0）+theta）;
%Quadraturecomponentforoneoscillator
end;%endn
tp（count）=sq*sum（g_i（count,1:
M+1））;%TotalInphasecomponent
tp1（count）=sq*sum（g_q（count,1:
M+1））;%Totalquadraturecomponent
end;%endcountnonagain
envelope=sqrt（tp.^2+tp1.^2）;
rmsenv=sqrt（sum（envelope.^2）/count）;
[auto_i,lag_i]=xcorr（tp,'coeff'）;
%Auto-correlationassociatedwithinphasecomponent
[auto_q,lag_q]=xcorr（tp,'coeff'）;
%Auto-correlationassociatedwithquadraturecomponent
len=length（lag_i）;
[corrx2,lag2]=xcorr（tp,tp1,'coeff'）;
aa=-（len-1）/2:
1:
（len-1）/2;%totaldurationforlag
bb=（len-2001）./2;%mid...pointsfordrawingfigures
cc=bb+1:
1:
bb+2001;%forgettingthemid-values
dd=-1000:
1:
1000;
%-----------
tdd=dd*Ts;
z=2.*pi.*f_max*tdd;
sigma0=1;
T_bessel=sigma0.^2.*besselj（0,z）;
figure;
plot（tdd,auto_i（cc）,'-',tdd,T_bessel,'*'）;%in-phase
xlabel（'t（Second）'）;
ylabel（'Auto-correlation'）;
legend（'In-component'）;
figure;
plot（tdd,auto_q（cc）,'-',tdd,T_bessel,'*'）;%quadrature
xlabel（'t（Second）'）;
ylabel（'Auto-correlation'）;
legend（'Q-component'）;
figure;
co1=1:
1000;
semilogy（co1*Ts,envelope（1:
1000））;
xlabel（'t（Second）'）;
ylabel（'RayleighCoef.'）;
%%------------
length_r=length（envelope）;
pdf_env=zeros（1,501）;
count=0;
temp=round（100.*envelope）;
fork=1:
length_r
iftemp（k）<=500
count=count+1;
pdf_env（1,temp（k）+1）=pdf_env（1,temp（k）+1）+1;
end
end
count
pdf_env=pdf_env./count./0.01;
sgma2=0.5;
x=[0:
0.01:
5];
pdf_theory=（x./sgma2）.*exp（-1.*x.^2./（2.*sgma2））;
figure;
plot（x,pdf_env,'-',x,pdf_theory,'*'）;
legend（'Simulated','Theoretic'）;
xlabel（'r'）;
ylabel（'PDFofr'）;
五．仿真结果
图1
图2
图3
图4
六.实验小结
通过本次实验，我进行了无线通信信道的建模与仿真，认识到它是实现移动通信系统仿真与分析的基础，宽带无线通信与移动通信信道属频率选择性瑞利衰落信道模型。
通过信道设计实验，基本掌握了频率选择性信道模型的仿真建模方法以及模型中瑞利衰落系数的设计方法，学会了多径数目、功率和时延参数的设计和采用MATLAB语言对上述参数进行仿真。
实验过程中，我通过不断调试与修改，终于成功完成了任务，加深对MATLAB的应用的同时掌握了相关的知识。
实验课程名称：
移动通信系统实验
实验项目名称
CDMA通信系统仿真
实验成绩
实验者
专业班级
组别
07
同组者
/
实验日期
2014年4月17日
一、实验目的
1.CDMA通信具有很多通信特点，不仅被IS-95移动通信系统使用，目前已成为3G的主要技术。
2.通过实验：
（1）掌握直接序列扩频发射机与接收机的组成与仿真；
（2）仿真验证AWGN信道下单用户直接序列扩频系统的BER性能；
（3）仿真验证平坦瑞利信道下单用户直接序列扩频系统的BER性能；
（4）观察存在干扰用户时的系统性能变化。
二、实验仪器
1.计算器及操作系统
2.Matlab软件
三、实验原理
仿真基带直接序列扩频系统：
1.采用BPSK或QPSK映射
2.扩频序列可以是随机产生，可以是m序列，也可以是Gold码，长度自选
3.最后对BER或SER随信噪比变化画图与理论单用户的结果比较，并对仿真结果进行分析.
四、实验方案与技术路线
1.确定用户数目、信道特征以及调制方式
2.确定基带扩频仿真系统的原理结构图，按照框图设计一个CDMA系统，并进行仿真。
3.用MATLAB进行仿真，统计BER或SER随信噪比的关系，绘出曲线
4.对统计试验的结果与单用户的理论值进行比较
5.对仿真结果进行分析
五、仿真结果
1.仿真主程序
%main_IS95_forward.m
%此函数用于IS-95前向链路系统的仿真，包括扩
%频调制，匹配滤波，RAKE接收等相关通信模块。
%仿真环境:
加性高斯白噪声信道.
%数据速率=9600KBps
%
clearall
closeall
clc
disp（'--------------start-------------------'）;
globalZiZqZsshowRGiGq
clearj;
show=0;%控制程序运行中的显示
SD=0;%选择软/硬判决接收
%-------------------主要的仿真参数设置------------------
BitRate=9600;%比特率
ChipRate=1228800;%码片速率
N=184;%源数据数
MFType=1;%匹配滤波器类型--升余弦
R=5;
%+++++++++++++++++++Viterbi生成多项式++++++++++++++++++
G_Vit=[111101011;101110001];%Viterbi生成多项式矩阵
K=size（G_Vit,2）;%列数
L=size（G_Vit,1）;%行数
%++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
%++++++++++++++++++++++Walsh矩阵++++++++++++++++++++++++
WLen=64;%walsh码的长度
Walsh=reshape（[1;0]*ones（1,WLen/2）,WLen,1）;%32个10行
%Walsh=zeros（WLen,1）;
%++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
%++++++++++++++++++扩频调制PN码的生成多项式++++++++++++++
%Gi=[1010001110100001]';
%Gq=[1001110001111001]';
Gi_ind=[15,13,9,8,7,5,0]';%i路PN码生成多项式参数
Gq_ind=[15,12,11,10,6,5,4,3,0]';%q路PN码生成多项式参数
Gi=zeros（16,1）;%16×1的0矩阵
Gi（16-Gi_ind）=ones（size（Gi_ind））;%根据Gi_ind配置i路PN码生成多项式
Zi=[zeros（length（Gi）-1,1）;1];
%I路信道PN码生成器的初始状态
Gq=zeros（16,1）;%16×1的0矩阵
Gq（16-Gq_ind）=ones（size（Gq_ind））;%根据Gq_ind配置q路PN码生成多项式
Zq=[zeros（length（Gq）-1,1）;1];
%Q路信道PN码生成器的初始状态
%++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
%+++++++++++++++++++扰码生成多项式++++++++++++++++++++++
Gs_ind=[42,35,33,31,27,26,25,22,21,19,18,17,16,10,7,6,5,3,2,1,0]';
Gs=zeros（43,1）;%43×1的0矩阵
Gs（43-Gs_ind）=ones（size（Gs_ind））;%根据Gs_ind配置扰码生成多项式
Zs=[zeros（length（Gs）-1,1）;1];
%长序列生成器的初始状态
%++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
%++++++++++++++++++++++AWGN信道++++++++++++++++++++++++
EbEc=10*log10（ChipRate/BitRate）;%处理增益
EbEcVit=10*log10（L）;
EbNo=[-1:
0.5:
1];%仿真信噪比范围（dB）
%EbNo=[-2:
0.5:
-1.5];
%++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
%------------------------------------------------------
%-------------------------主程序-------------------------
ErrorsB=[];ErrorsC=[];NN=[];
if（SD==1）%判断软/硬判决接收
fprintf（'\nSOFTDecisionViterbiDecoder\n\n'）;
else
fprintf（'\nHARDDecisionViterbiDecoder\n\n'）;
end
fori=1:
length（EbNo）%根据EbNo多次运行
fprintf（'\nProcessing%1.1f（dB）',EbNo（i））;%输
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