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1、DSP实习报告DSP技术及应用课程设计选题名称: 数字调制的DSP实现 系（院）: 计算机工程学院 专 业: 通信工程 班 级: 姓 名: 学 号: 指导教师: 学年学期: 2010 2011 学年 第 2 学期 2011 年 7 月 1 日摘要在数字信号的调制方式中QPSK是目前最常用的一种数字信号调制方式,它具有较高的频谱利用率、较强的抗干扰性、在电路上实现也较为简单。调制技术是通信领域里非常重要的环节，一种好的调制技术不仅可以节约频谱资源而且可以提供良好的通信性能。QPSK调制是一种具有较高频带利用率和良好的抗噪声性能的调制方式，在数字移动通信中已经得到了广泛的应用。本次设计在理解QPS

2、K调制解调原理的基础上应用MATLAB语言来完成仿真，仿真出了QPSK的调制以及解调的仿真图，包括已调信号的波形，解调后的信号波形,利用simulink仿真BPSK，QPSK,16PSK不同信噪比下误码性能的比较。在仿真的基础上分析比较了各种调制方法的性能，并通过比较仿真模型与理论计算的性能，证明了仿真模型的可行性。同时加入了对比实验，比较高斯噪声下和瑞丽衰落下信号的误码情况。关键字：QPSK 调制解调 MATLAB 分析与仿真目 录1 绪论 11.1通信技术的历史和发展 11.2数字调制的发展现状和趋势 22 QPSK调制解调的基本原理设计 32.1 BPSK数字调制原理 32.2 QPSK

3、的调制和解调 33 QPSK调制解调系统仿真 63.1 simulink仿真 63.2理想信道和加入噪声信道的比较 83.3原始数据滤形图、脉冲成形后波形图、调制后时域、频域响应图仿真 10总 结 12致 谢 13参 考 文 献 14附录 151 绪论1.1通信技术的历史和发展1.1.1通信的概念通信就是克服距离上的障碍，从一地向另一地传递和交换消息。消息是信息源所产生的，是信息的物理表现，例如，语音、文字、数据、图形和图像等都是消息（Message）。消息由模拟消息（如语音、图像等）以及数字消息（如数据、文字等）之分。所有消息必须在转换成电信号（通常简称为信号）后才能在通信系统中传输。所以，

4、信号（Signal）是传输消息的手段，信号是消息的物资载体。相应的信号可以分为模拟信号和数字信号，模拟信号的自变量可以是连续的或离散的，但幅度是连续的，如电话机、电视摄像机输出的信号就是模拟信号。数字信号的自变量可以是连续的或离散的，但幅度是离散的，如计算机等各种数字终端设备输出的信号就是数字信号。数字通信系统较模拟通信系统而言，具有抗干扰能力强、便于加密、易于实现集成化、便于与计算机连接等优点。因而，数字通信更能适应对通信技术的高要求。1.1.2通信的发展史简介远古时代，远距离的传递消息是以书信的形式来完成的，这种通信方式明显具有传递时间长的缺点。为了在尽量短的时间内传递尽量多的消息，人们不

5、断地尝试所能找到的各种最新技术手段。1837年发明的莫尔斯电磁式电报标志着电通信的开始。之后，利用电进行通信的研究取得了长足的进步。1866年利用海底电缆实现了跨大西洋的越洋电报通信。1876年贝耳发明了电话，利用电信号实现了语音信号的有线传递，使信息的传递变得既迅速又准确，这标志着模拟通信的开始，由于它比电报更便于交流使用，所以直到20世纪前半叶这种采用模拟技术的电话通信技术比电报得到了更为迅速和广泛的发展。1937年瑞威斯发明的脉冲编码调制标志数字通信的开始。20世纪60年代以后集成电路、电子计算机的出现，使得数字通信迅速发展。在70年代末在全球发展起来的模拟移动电话在90年代中期被数字移

6、动电话所代替，现有的模拟电视也正在被数字电视所代替。1.2数字调制的发展现状和趋势进入20世纪以来，随着晶体管、集成电路的出现与普及、无线通信迅速发展。特别是在20世纪后半叶，随着人造地球卫星的发射，大规模集成电路、电子计算机和光导纤维等现代技术成果的问世，通信技术在以下几个不同方向都取得了巨大的成功。（1） 微波中继通信使长距离、大容量的通信成为了现实。（2） 移动通信和卫星通信的出现，使人们随时随地可通信的愿望可以实现。（3） 光导纤维的出现更是将通信容量提高到了以前无法想象的地步。（4） 电子计算机的出现将通信技术推上了更高的层次，借助现代电信网和计算机的融合，人们将世界变成了地球村。（

7、5） 微电子技术的发展，使通信终端的体积越来越小，成本越来越低，范围越来越广。例如2003年我国的移动电话用户首次超过了固定电话用户。根据国家信息产业部的统计数据，到2005年底移动电话用户近4亿。随着现代电子技术的发展，通信技术正向着数字化、网络化、智能化和宽带化的方向发展。随着科学技术的进步，人们对通信的要求越来越高，各种技术会不断地应用于通信领域，各种新的通信业务将不断地被开发出来。到那时人们的生活将越来越离不开通信。本文中提到的调制方式大都是可以实用的，已经采用多年，并且至今仍然被采用着。但是，这些调制方法还不是很完善，有许多值得改进之处。因此，在这些基本的数字调制方法基础上，多年来不

8、断研究出新的或改进的调制方法。实际上，在基本的和先进的调制方法之间并没有明确的界限。这些方法都是不间断地发展出来的，后来者自然比原有者更先进。此外，随着技术的进步，特别是超大规模集成电路和数字信号处理技术的发展，使得复杂的电路设计得以用少量的几块即成电路模块实现，有些硬件电路的功能还可以用软件代替实现。因此使得一些较复杂的调制技术能够容易地实现并投入使用。这方面的条件使得新的更复杂的调制体制迅速地不断涌现。 目前，改进的数字调制方式主要有偏置正交相移键控，pi/4正交差分相移键控，最小频移键控，高斯最小频移键控，正交频分复用，网格编码调制等，这里对最小频移键控作一介绍。2 QPSK调制解调的基

9、本原理设计2.1 BPSK数字调制原理BPSK信号用载波相位的变化来表征被传输信息的状态，通常规定0相位载波和相位载波分别表示传“1”和传“0”。BPSK码元序列的波形与载频和码元持续时间之间的关系有关。当一个码元中包含有整数个载波周期时，在相邻码元的边界处波形是不连续的，或者说相位是不连续的。当一个码元中包含的载波周期数比整数个周期多半个周期时，则相位连续。当载波的初始相位差90度时，即余弦波改为正弦波时，结果类似。以上说明，相邻码元的相位是否连续与相邻码元的初始相位是否相同不可混为一谈。只有当一个码元中包含有整数个载波周期时，相邻码元边界处的相位跳变才是由调制引起的相位变化。BPSK信号的

10、产生方法主要有两种。第一种叫相乘法，是用二进制基带不归零矩形脉冲信号与载波相乘，得到相位反相的两种码元。第二种方法叫选择法，是用此基带信号控制一个开关电路，以选择输入信号，开关电路的输入信号是相位相差的同频载波。这两种方法的复杂程度差不多，并且都可以用数字信号处理器实现。2.2 QPSK的调制和解调四进制绝对相移键控(QPSK)直接利用载波的四种不同相位来表示数字信息。如下图2-2 QPSK信号相位n矢量图由于每一种相位代表两个比特信息，因此每个四进制码元可以用两个二进制码元的组合来表示。两个二进制码元中的前一比特用a来表示，后一比特用b表示，则双比特ab与载波相位的关系入下图：双比特码元 载

11、波相位（n） a b A方式 B方式0110 0 0 1 1 0o 90o 180o 270o 225o 315 o 45 o 135 o表1双比特ab与载波相位的关系四进制信号可等效为两个正交载波进行双边带调制所得信号之和。这样，就把数字调相和线性调制联系起来，为四相波形的产生提供依据。QPSK信号调制和解调（1）QPSK调制原理： QPSK的调制方法有正交调制方式（双路二相调制合成法或直接调相法）、相位选择法、插入脉冲法等。这里我们采用正交调制方式。QPSK的正交调制原理如图：它可以看成是由两个载波正交的BPSK调制器构成的。图中串/并变换器将输入的二进制序列分为速度减半的两个并行双极性序

12、列a和b（a,b码元在事件上是对齐的），再分别进行极性变换，把极性码变为双极性码（0-1，1+1）然后分别调制到cosct和sinct两个载波上，两路相乘器输出的信号是相互正交的抑制载波的双边带调制（DSB）信号，其相位与各路码元的极性有关，分别由a和b码元决定。经相加电路后输出两路的合成波形，即是QPSK信号。图中两个乘法器，其中一个用于产生0与180两种相位状态，另一个用于产生90o与270两种相位状态，相加后就可以得到45，135，225，和315四种相位（2）QPSK解调原理QPSK信号是两个载波正交的BPSK信号的合成。所以，可以仿照BPSK相干检测法，用两个正交的相干载波分别检测两

13、个分量 a和b，然后还原成二进制双比特串行数字信号。此法称作极性比较法（相干解调加码反变换器方式或相干正交解调发）在不考虑噪声及传输畸变时，接收机输入的QPSK信号码元可表示为 yi(t)=A cos(ct+n)输入相位ncosn的极性sinn的极性判决器输出ab45o135 o225 o315 o+-+-10011100表2 抽样判决器的判决准则判决器是按极性来判决的。即正抽样值判为1，负抽样值判为0。两路抽样判决器输出a、b，经并/串变换器就可将并行数据恢复成串行数据。3 QPSK调制解调系统仿真我所做的部分是通过仿真来生成CCS软件所要调用的升余弦滤波器的系数以及DAT数据，这样通过在C

14、CS中调用该文件，可以实现QPSK的调制的仿真。为了体现QPSK的优越性，我还加入了对比实验，主要是BPSK以及16PSK，仿真在不同信噪比下误码率的变化趋势。3.1 simulink仿真图3-1 Bpsk仿真框图图3-2 Qpsk仿真框图图3-3 加入汉明纠错以及display的仿真模型分析：仿真的时候用的是高斯的噪声，分析不同信噪比的情况下，BPSK，QPSK，16PSK的误码性能。其中控件的属性需要设置，不然会出错。仿真的运行结果：图3-4 BPSK QPSK 16PSK误码性能比较实验分析：从图中，我们可以直观的看到QPSK在不同信噪比下误码性能的优越性，QPSK的误码性能曲线随着信噪

15、比变大略有下降，下降的速度不是很快，这也是为什么在现代的移动通信系统中采用的调制方式为QPSK。3.2理想信道和加入噪声信道的比较3.2.1理想信道下的仿真实验结果如图3-5所示图3-5 理想信道下的仿真实验结果分析： 如图上结果显示，完成了QPSK信号在理想信道上的调制，传输，解调的过程，由于调制过程中加进了载波，因此调制信号的功率谱密度会发生变化。并且可以看出调制解调的结果没有误码。3.2.2高斯信道下的仿真结果如图3-6所示： 图3-6 加入高斯噪声实验结果分析： 由图3-6可以得到高斯信道下的调制信号，高斯噪声，调制输出功率谱密度曲线和QPSK信号的星座图。 在高斯噪声的影响下，调制信

16、号的波形发生了明显的变化，其功率谱密度函数相对于图3-5中的调制信号的功率谱密度只发生了微小的变化，原因在于高斯噪声是一个均值为0的白噪声，在各个频率上其功率是均匀的，因此此结果是真确的。星座图反映可接收信号早高斯噪声的影响下发生了误码，但是大部分还是保持了原来的特性。3.2.3先通过瑞利衰落信道再通过高斯信道的仿真实验结果如图3-7所示：图3-7 加入瑞利衰落实验结果分析： 由图3-7可以得到瑞利衰落信道前后的星座图，调制信号的曲线图及其功率谱密度。最后显示的是高斯信道和瑞利衰落信道的误码率对比。由图可知瑞利衰落信道下的误码率比高斯信道下的误码率高。3.3原始数据滤形图、脉冲成形后波形图、调

17、制后时域、频域响应图仿真平方根升余弦滚降，滚降系数为0.35运行程序后仿真结果如图 3-8 所示：图3-8 （a）原始数据图（b）经过成形滤波后数据图（c）平方根升余弦滤波器响应图图3-9 平方根升余弦频率响应图图3-9 （a）经过成形滤波未加噪声QPSK 时域波形图（b）经过成形滤波加噪声QPSK 时域波形图（c）未经过成形滤波与未加噪声QPSK 时域波形图图3-10（a）经过成形滤波未加噪声QPSK 频域波形图（b）经过成形滤波加噪声QPSK 频域波形图（c）未经过成形滤波与未加噪声QPSK 频域波形图总 结在通信和信息传输系统、工业自动化或电子工程技术中，调制和解调应用最为广泛。本设计研

18、究了BPSK和QPSK的调制和解调原理，以及利用MATLAB对其调制和解调进行了编程和编译仿真，得到的结论和理论上是一致的。简单而且快捷。同时利用MATLAB中的SIMULINK对BPSK和QPSK的通信系统进行了仿真研究了其传输的特性，及传输中噪声对系统的影响。而调制和解调的基本原理是利用信号与系统的频域分析和傅里叶变换的基本性质，将信号的频谱进行搬移，使之满足一定需要，从而完成信号的传输或处理。调制与解调又分模拟和数字两种，在现代通信中，调制器的载波信号几乎都是正弦信号，数字基带信号通过调制器改变正弦载波信号的幅度、频率或相位，产生幅度键控（ASK）、相位键控（PSK）、频率键控（FSK）

19、信号，或同时改变正弦载波信号的几个参数，产生复合调制信号。本课程设计主要介绍基于Matlab对BPSK 和4PSK进制的调制仿真实现.本研究具有可对比性，对比BPSK和QPSK的通信原理和星座图可发现其中的不同点，但是频谱图近似相同。通信中信道的信噪比设置越大信噪传输越理想，与理论上是相符合的。BPSK和QPSK的传输系统也具有对比性，本研究在文中列出了仿真过程中每个元件的仿真参数的设置。比较其中不同点我们发现其中参数基本相似。也说明了他们的传输原理基本相同，都利用了相位的不同表示了不同的码元传输。致 谢本书课程设计，首先要感谢淮阴工学院给我们提供了这么好的机会，让我们能够有条件将课本上学到的

20、知识应用到实践，同时我还要感谢计算机工程学院的领导和老师，感谢他们精心为我们挑选的课题，不论从难度还是内容上都很适合我们。通过本次DSP设计，让我在除了课本的知识之外的知识有了更好的理解，对QPSK调制解调的工作原理有了更好的理解，在设计之前，收集了很多的材料，但当真正深入设计时，却也遇到了诸多的问题，让我体会到了设计的要求在于系统性，可行性，准确性，诸多问题的出现给我们的设计带来了难度，也同时是更大的一次挑战，最终，在老师以及同学的帮助下，克服了种种困难，顺利的完成了本次DSP设计。设计过程中查阅了大量的有关QPSK调制解调设计的书籍，巩固了以前所学过的知识，而且学到了很多在书本上所没有学到

21、过的知识。通过这次课程设计使我懂得了理论与实际相结合的必要性，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。这次课程设计，增加了我和同学之间的友情，加强了团队意识，大家集思广益，共同来解决课题的技术难关。通过实习，让我们有了更深的了解，这将是我们最宝贵的一笔财富。再次感谢学校，感谢马老师，感谢同组同学。参 考 文 献1 MATLAB 宝典 陈杰等编著 电子工业出版社2 MATLAB信号处理 刘波，文忠，曾涯.编著 北京电子工业出版社3 数字信号处理的MATLAB实现 万永革编著 北京科学出版社4

22、 Simulink通信仿真开发手册孙屹，吴磊.国防工业出版社 20045 MATLAB仿真技术与应用教程 钟麟，王峰.国防工业出版社 2003附录程序1：Simulink仿真程序clear; %清除内存变量N2=15;for j=1:N2SNR=j;M=2;sim(C:UsersAdministratorDesktop1081302207李栋实习psk.mdl); ber_2psk(j)=BERpsk(1);M=4;sim(C:UsersAdministratorDesktop1081302207李栋实习psk.mdl); ber_qpsk(j)=BERpsk(1);M=16;sim(C:Us

23、ersAdministratorDesktop1081302207李栋实习psk.mdl); ber_16psk(j)=BERpsk(1);endsemilogy(1:N2,ber_2psk,-b);hold on;semilogy(1:N2,ber_qpsk,d-g);hold on;semilogy(1:N2,ber_16psk,+-y);hold on;title(不同调制方式的误码性能仿真);legend(FSK,PSK,QPSK,16PSK,16QAM);xlabel(SNR dB);ylabel(BER);hold off程序2：原始数据滤形图、脉冲成形后波形图、调制后时域、频域响

24、应图% 程序名：qpsk_dsp.m% fsample 采样速率% fsymbol 符号速率% Data_I 是初始数据%fsample=9000;fsymbol=1500;sf=fsample/fsymbol;Number=20;walsh0=(1:sf)*0+1;Data_I=sign(randn(Number,1);Data_I1=kron(Data_I,walsh0);Data_I2=reshape(Data_I1,1);rcoscoeff=rcosine(fsymbol,fsample,sqrt,0.35,5);Data_I3=conv(rcoscoeff,Data_I2);Data

25、_I3=Data_I3(31:end-30);fsin=sin(2*pi*(1:Number*sf)*1800/9000);fqpsk=Data_I3.*fsin;noise=randn(length(fqpsk),1);fqpsknoise=fqpsk+noise;fqpsknorcos=Data_I2.*fsin;figure(1)subplot(3,1,1);plot(Data_I2)axis(0 Number*sf 1.1*min(Data_I2) 1.1*max(Data_I2);ylabel(amplitude);xlabel(a) point);subplot(3,1,2);pl

26、ot(Data_I3)ylabel(amplitude);xlabel(b) point);subplot(3,1,3);plot(rcoscoeff);ylabel(amplitude);xlabel(c) point);figure(2)freqz(rcoscoeff);figure(3)subplot(3,1,1);plot(fqpsk);ylabel(amplitude);xlabel(a) point);subplot(3,1,2);plot(fqpsknoise);ylabel(amplitude);xlabel(b) point);subplot(3,1,3);plot(fqps

27、knorcos);ylabel(amplitude);xlabel(c) point);figure(4)n=(1:Number*sf)/(Number*sf)*2;subplot(3,1,1);plot(n,20*log(abs(fft(fqpsk)ylabel(magnitude(dB);xlabel(a) Normalized Frequency (timespi rad/sample);subplot(3,1,2);plot(n,20*log(abs(fft(fqpsknoise)ylabel(magnitude(dB);xlabel(b) Normalized Frequency (timespi rad/sample);subplot(3,1,3);plot(n,20*log(abs(fft(fqpsknorcos)ylabel(magnitude(dB);xlabel(c) Normalized Frequency (timespi rad/sample);