SSB信号调制仿真.docx
《SSB信号调制仿真.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《SSB信号调制仿真.docx（24页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
SSB信号调制仿真
题目:
SSB信号的仿真分析
目录
摘要1
Abstract2
1SSB调制与解调原理3
1.1SSB调制原理3
1.2SSB解调原理与抗噪性能4
2SSB调制解调分析的MATLAB实现5
3SSB调制的实现6
3.1调制信号为正弦信号6
3.1.1调制信号幅度=0.8×载波幅度8
3.1.2调制信号幅度=载波幅度10
3.1.3调制信号幅度=1.5×载波幅度11
3.2调制信号为三角波信号13
3.2.1调制信号幅度=0.8×载波幅度15
3.2.2调制信号幅度=载波幅度17
3.2.3调制信号幅度=1.5×载波幅度19
4心得体会22
5参考文献23
摘要
MATLAB软件广泛用于数字信号分析，系统识别，时序分析与建模，神经网络、动态仿真等方面有着广泛的应用。
新版的MATLAB增强了图形处理功能，并在WINDOWS环境下运行。
现今，MATLAB的发展已大大超出了“矩阵实验室”的范围，它的配备了涉及到自动控制、信息处理、计算机仿真等种类繁多的工具箱（ToolBox），这些工具箱有数理统计、信号处理、系统辨识、最优化、稳健等等。
本次课程设计主要利用MATLAB集成环境下的M文件，编写程序来实现SSB解调，分别利用300HZ正弦波和矩形波，对30KHZ正弦波进行调制，观察调制信号、已调信号和解调信号的波形和频谱分布，并在解调时引入高斯白噪声，对解调前后信号进行信噪比的对比分析，估计SSB调制解调系统的性能。
Abstract
MATLABsoftwareiswidelyusedindigitalsignalanalysis,systemidentification,timeseriesanalysisandmodeling,neuralnetworks,dynamicsimulationhaveawiderangeofapplications.ThenewversionofMATLABenhancedgraphicsprocessingfunctions,andinWINDOWSenvironment.Today,MATLABdevelopmenthasgonefarbeyondthe"matrixlaboratory"thescope,itisequippedwitharelatedtoautomaticcontrol,informationprocessing,computersimulation,suchasawidevarietyoftoolbox（ToolBox）,afewofthesetoolboxofmathematicalstatistics,signalprocessing,systemidentification,optimization,soundandsoon.ThisdesignismainlyuseofMALABintegrationenvironmentofMfiles,writeprogramstoachieveSSBdemodulation,userespectively300HZsinewaveandrectangularwave,sinewavemodulationofthe30KHZobservedmodulatedsignalmodulatedsignalanddemodulatethesignalwaveformandspectrumdistribution,andinthesolutionwhiteGaussiannoiseintroducedwhenadjustedfordemodulatingthesignal-noiseratiobeforeandafterthecomparativeanalysis,itisestimatedSSBmodulationanddemodulationperformanceofthesystem.
1SSB调制与解调原理
1.1SSB调制原理
SSB调制属于幅度调制。
幅度调制是用调制信号去控制高频载波的振幅，使其按调制信号的规律而变化的过程。
与标准幅度调制相比，单边带调制（SSB）对于频谱和输出功率的利用率更高。
尽管很少用于数据传送，SSB仍广泛地用于HF和VHF低端的语音通讯。
双边带调制信号包含有两个完全相同的基带信号，即上、下边带。
由于两个边带含的信息相同，因而从信息传输角度考虑，传送一个边带同样可以达到信息传输的目的,本设计只考虑上边带信号。
单边带调制，就是通过某种办法，只传送一个边带的调制方法。
设调制信号为单频信号f（t）=Amcosωmt，载波为c（t）=cosωct，则调制后的双边带时域波形为：
SDSB（t）＝Amcosωmtcost＝[Amcos（ωc+ωm）t+Amcos（ωc-ωm）t]/2保留上边带，波形为：
SUSB（t）＝[Amcos（ωc+ωm）t]/2＝Am（cosωctcosωmt-sinωctsinωmt）/2保留下边带，波形为：
SLSB（t）＝[Amcos（ωc-ωm）t]/2＝Am（cosωctcosωmt+sinωctsinωmt）/2上两式中的第一项与调制信号和载波信号的乘积成正比，称为同相分量；而第二项的乘积则是调制信号与载波信号分别移相90°后相乘的结果，称为正交分量。
SSB调制框图如下:
图1SSB调制框图
1.2SSB解调原理与抗噪性能
解调是调制的逆过程，其作用是从接收的已调信号中恢复原基带信号（即调制信号）。
解调的方法可分为两类：
相干解调和非相干解调（包络检波）。
相干解调，也称同步检波，为了无失真地恢复原基带信号，接收端必须提供一个与接收的已调载波严格同步（同频同相）的本地载波（称为相干载波），它与接受的已调信号相乘后，经低通滤波器取出低频分量，即可得到原始的基带调制信号。
包络检波器就是直接从已调波的幅度中提取原调制信号，通常由半波或全波整流器和低通滤波器组成。
由于SSB信号是抑制载波的已调信号，它的包络不再与调制信号的变化规律一致，因而不能采用简单的包络检波来恢复调制信号。
SSB信号解调时需采用相干解调。
SSB相干解调性能分析模型如图3所示：
图2SSB相干解调
解调器的输入信噪比为：
解调器的输出信噪比为：
制度增益为：
这是因为在SSB系统中，信号和噪声有相同的表示形式，所以相干解调过程中，信号和噪声中的正交分量均被抑制掉，故信噪比没有改善。
2SSB调制解调分析的MATLAB实现
三角波函数sawtooth：
调用格式为x=sawtooth（t,width）.功能：
产生一个周期为2π、幅度在-1到+1之间的周期性三角波信号。
其中width表示最大幅度出现的位置：
即在一个周期内，信号从t=0到width×2π时函数值从-1到+1线性增加，而从width×2π到2π又是从+1到-1线性下降。
width取值在0~1之间。
若x=sawtooth（Ωt,width），则对应的周期为2π/Ω。
信号DSB调制采用MATLAB函数modulate实现，其函数格式为：
Y=MODULATE（X,Fc,Fs,METHOD,OPT）
X为基带调制信号，Fc为载波频率，Fs为抽样频率，METHOD为调制方式选择，SSB调制时为’am’，OPT在SSB调制时可不选，Fs需满足Fs>2*Fc+BW，BW为调制信号带宽。
SSB信号解调采用MATLAB函数demod实现，其函数使用格式为：
X=DEMOD（Y,Fc,Fs,METHOD,OPT）
Y为SSB已调信号，Fc为载波频率，Fs为抽样频率，METHOD为解调方式选择，SSB解调时为’am’，OPT在SSB调制时可不选。
观察信号频谱需对信号进行傅里叶变换，采用MATLAB函数fft实现，其函数常使用格式为：
Y=FFT（X,N），X为时域函数，N为傅里叶变换点数选择，一般取值。
频域变换后，对频域函数取模，格式：
Y1=ABS（Y），再进行频率转换，转换方法：
f=（0:
length（Y）-1）’*Fs/length（Y）
3SSB调制的实现
3.1调制信号为正弦信号
程序：
Fs=100000;%抽样频率fs=100000;
t=[0:
1/Fs:
0.01];
Fc=30000;%载波频率
a=0.8
m=a*cos（300*2*pi*t）;%调制信号
X=fft（m）;
X=abs（X（1:
length（X）/2+1））;%调制信号频谱
frqX=（0:
length（X）-1）*Fs/length（X）/2
S=modulate（m,Fc,Fs,'amssb'）;%对信号进行调制
Y=fft（S）;
Y=abs（Y（1:
length（Y）/2+1））;
frqY=（0:
length（Y）-1）*Fs/length（Y）/2;%已调信号频谱
set（gcf,'color','w'）
figure
（1）
subplot（221）%绘制曲线
plot（t,m）
xlabel（'调制信号波形'）
subplot（222）
plot（frqX,X）
axis（[030000max（X）]）
xlabel（'调制信号频谱'）
subplot（223）
plot（t,S）
xlabel（'已调信号波形'）
subplot（224）
plot（frqY,Y）
axis（[0600000max（Y）]）
xlabel（'已调信号频谱'）
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
sn=awgn（S,4）;%加入高斯白噪声
sn1=awgn（S,10）;
sn2=awgn（S,15）;
sn3=awgn（S,20）;
sn4=awgn（S,25）;
Y1=demod（S,Fc,Fs,'amssb'）;%无噪声已调信号解调
YYN=demod（sn,Fc,Fs,'amssb'）;%加噪声已调信号解调
YYN1=demod（sn1,Fc,Fs,'amssb'）;
YYN2=demod（sn2,Fc,Fs,'amssb'）;
YYN3=demod（sn3,Fc,Fs,'amssb'）;
YYN4=demod（sn4,Fc,Fs,'amssb'）;
J1=fft（sn）;
J1=abs（J1（1:
length（J1）/2+1））
frqJ1=（0:
length（J1）-1）*Fs/length（J1）/2;%加噪声后已调信号频谱
J2=fft（YYN）
J2=abs（J2（1:
length（J2）/2+1））
frqJ2=（0:
length（J2）-1）*Fs/length（J2）/2%加噪声后解调信号频谱
set（gcf,'color','w'）
figure
（2）
subplot（221）
plot（t,YYN）;
xlabel（'加噪声解调信号波形'）
subplot（222）
plot（frqJ2,J2）;
axis（[030000max（J2）]）
xlabel（'加噪声解调信号频谱'）
subplot（223）
plot（t,Y1）
xlabel（'无噪声解调信号波形'）
subplot（224）
plot（frqJ1,J1）
xlabel（'无噪声解调信号频谱'）
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
dyi=sn-S;%高斯白噪声
s_ni=var（S）/var（dyi）;%输入信噪比
dyo=YYN-Y1;%解调后噪声
s_no=var（Y1）/var（dyo）;%输出信噪比
dyi1=sn1-S;
s_ni1=var（S）/var（dyi1）;
dyo1=YYN1-Y1;
s_no1=var（Y1）/var（dyo1）;
dyi2=sn2-S;
s_ni2=var（S）/var（dyi2）;
dyo2=YYN2-Y1;
s_no2=var（Y1）/var（dyo2）;
dyi3=sn3-S;
s_ni3=var（S）/var（dyi3）;
dyo3=YYN3-Y1;
s_no3=var（Y1）/var（dyo3）;
dyi4=sn4-S;
s_ni4=var（S）/var（dyi4）;
dyo4=YYN4-Y1;
s_no4=var（Y1）/var（dyo4）;
in=[s_ni,s_ni1,s_ni2,s_ni3,s_ni4];
out=[s_no,s_no1,s_no2,s_no3,s_no4];
set（gcf,'color','w'）;
figure（3）;
plot（in,out,'*'）
holdon
plot（in,out）
xlabel（'输入信噪比'）
ylabel（'输出信噪比'）
3.1.1调制信号幅度=0.8×载波幅度
调用程序，程序中a=0.8。
调制信号、已调信号的波形、频谱如图3所示：
图3调制信号、已调信号的波形、频谱图
解调信号的波形、频谱如图4所示：
图4有噪声、无噪声的解调信号波形和频谱
输入输出信噪比关系曲线如图5所示：
图5输入输出信噪比关系曲线
3.1.2调制信号幅度=载波幅度
调用程序，程序中a=1。
调制信号、已调信号的波形、频谱如图6所示：
图6调制信号、已调信号的波形、频谱图
解调信号的波形、频谱如图7所示：
图7有噪声、无噪声的解调信号波形和频谱
输入输出信噪比关系曲线如图8所示：
图8输入输出信噪比关系曲线
3.1.3调制信号幅度=1.5×载波幅度
调用程序，程序中a=1.5。
调制信号、已调信号的波形、频谱如图9所示：
图9调制信号、已调信号的波形、频谱图
解调信号的波形、频谱如图10所示：
图10有噪声、无噪声的解调信号波形和频谱
输入输出信噪比关系曲线如图11所示：
图11输入输出信噪比关系曲线
3.2调制信号为三角波信号
程序：
Fs=100000;%抽样频率fs=100000;
t=[0:
1/Fs:
0.01];
Fc=30000;%载波频率
a=0.8
m=a*sawtooth（300*2*pi*t）;%调制信号
X=fft（m）;
X=abs（X（1:
length（X）/2+1））;%调制信号频谱
frqX=（0:
length（X）-1）*Fs/length（X）/2
S=modulate（m,Fc,Fs,'amssb'）;%对信号进行调制
Y=fft（S）;
Y=abs（Y（1:
length（Y）/2+1））;
frqY=（0:
length（Y）-1）*Fs/length（Y）/2;%已调信号频谱
set（gcf,'color','w'）
figure
（1）
subplot（221）%绘制曲线
plot（t,m）
xlabel（'调制信号波形'）
subplot（222）
plot（frqX,X）
axis（[030000max（X）]）
xlabel（'调制信号频谱'）
subplot（223）
plot（t,S）
xlabel（'已调信号波形'）
subplot（224）
plot（frqY,Y）
axis（[0600000max（Y）]）
xlabel（'已调信号频谱'）
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
sn=awgn（S,4）;%加入高斯白噪声
sn1=awgn（S,10）;
sn2=awgn（S,15）;
sn3=awgn（S,20）;
sn4=awgn（S,25）;
Y1=demod（S,Fc,Fs,'amssb'）;%无噪声已调信号解调
YYN=demod（sn,Fc,Fs,'amssb'）;%加噪声已调信号解调
YYN1=demod（sn1,Fc,Fs,'amssb'）;
YYN2=demod（sn2,Fc,Fs,'amssb'）;
YYN3=demod（sn3,Fc,Fs,'amssb'）;
YYN4=demod（sn4,Fc,Fs,'amssb'）;
J1=fft（sn）;
J1=abs（J1（1:
length（J1）/2+1））
frqJ1=（0:
length（J1）-1）*Fs/length（J1）/2;%加噪声后已调信号频谱
J2=fft（YYN）
J2=abs（J2（1:
length（J2）/2+1））
frqJ2=（0:
length（J2）-1）*Fs/length（J2）/2%加噪声后解调信号频谱
set（gcf,'color','w'）
figure
（2）
subplot（221）
plot（t,YYN）;
xlabel（'加噪声解调信号波形'）
subplot（222）
plot（frqJ2,J2）;
axis（[030000max（J2）]）
xlabel（'加噪声解调信号频谱'）
subplot（223）
plot（t,Y1）
xlabel（'无噪声解调信号波形'）
subplot（224）
plot（frqJ1,J1）
xlabel（'无噪声解调信号频谱'）
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
dyi=sn-S;%高斯白噪声
s_ni=var（S）/var（dyi）;%输入信噪比
dyo=YYN-Y1;%解调后噪声
s_no=var（Y1）/var（dyo）;%输出信噪比
dyi1=sn1-S;
s_ni1=var（S）/var（dyi1）;
dyo1=YYN1-Y1;
s_no1=var（Y1）/var（dyo1）;
dyi2=sn2-S;
s_ni2=var（S）/var（dyi2）;
dyo2=YYN2-Y1;
s_no2=var（Y1）/var（dyo2）;
dyi3=sn3-S;
s_ni3=var（S）/var（dyi3）;
dyo3=YYN3-Y1;
s_no3=var（Y1）/var（dyo3）;
dyi4=sn4-S;
s_ni4=var（S）/var（dyi4）;
dyo4=YYN4-Y1;
s_no4=var（Y1）/var（dyo4）;
in=[s_ni,s_ni1,s_ni2,s_ni3,s_ni4];
out=[s_no,s_no1,s_no2,s_no3,s_no4];
set（gcf,'color','w'）;
figure（3）;
plot（in,out,'*'）
holdon
plot（in,out）
xlabel（'输入信噪比'）
ylabel（'输出信噪比'）
3.2.1调制信号幅度=0.8×载波幅度
调用程序，程序中a=0.8。
调制信号、已调信号的波形、频谱如图12所示：
图12调制信号、已调信号的波形、频谱图
解调信号的波形、频谱如图13所示：
图13有噪声、无噪声的解调信号波形和频谱
输入输出信噪比关系曲线如图14所示：
图14输入输出信噪比关系曲线
3.2.2调制信号幅度=载波幅度
调用程序，程序中a=1。
调制信号、已调信号的波形、频谱如图15所示：
图15调制信号、已调信号的波形、频谱图
解调信号的波形、频谱如图16所示：
图16有噪声、无噪声的解调信号波形和频谱
输入输出信噪比关系曲线如图17所示：
图17输入输出信噪比关系曲线
3.2.3调制信号幅度=1.5×载波幅度
调用程序，程序中a=1.5。
调制信号、已调信号的波形、频谱如图18所示：
图18调制信号、已调信号的波形、频谱图
解调信号的波形、频谱如图19所示：
图19有噪声、无噪声的解调信号波形和频谱
输入输出信噪比关系曲线如图20所示：
图20输入输出信噪比关系曲线
4心得体会
在此次MATLAB应用课程设计中我感觉自己收获很大，无论是查阅资料的能力还是对MATLAB这个软件的掌握都是一个很大的进步。
通过对程序的设计，我进一步熟悉了MATLAB开发环境，对MATLAB的一些基本操作和应用有了更深入的了解。
如：
有要求的正弦信号的产生，基本图形的绘制和各种的函数的使用等。
刚接到这个题目真的感到有点束手无策，因为以前只是单纯的从书本上学习数字信号处理、通信原理的知识，而这次却要用MATLAB这个不熟悉的软件实现通信原理中SSB信号的调制与解调。
但是，通过不断查阅相关资料，许多问题都迎刃而解了。
这次设计使我对数字信号处理和通信原理课本上学到的知识点有了更深入的理解和掌握。
比如对信号的调制和解调过程有了更深层次的理解，学会了如何使用MATLAB对信号进行SSB调制和解调，了解了低通滤波器的MATLAB设计方法。
还有很重要的一点是，我学会了如何安排设计所需的时间及合理利用网络资
源等普遍实用的学习方法，通过和和同学探讨，拓宽了我的眼界，学习了别人好的设计思路和设计方法等。
5参考文献
[1]刘敏魏玲编著.《MATLAB通信仿真与应用》.国防工业出版社.2007.12
[2]王立宁乐光新詹菲编著.《MATLAB与通信仿真》.人民邮电出版社.2000.01
[3]敬照明主编.《MATLAB教程与应用》.清华大学出版社。
2011.05
[4]樊昌信曹丽娜编著.《通信原理》.国防工业出版社.2007.08
[5]蒋珉编著.《MATLAB程序设计及应用》.北京邮电大学出版社.2010.03
升级会员 