目录TOC\o"1-5"\h\z引言2一、相关知识介绍2(1)QAM调制解调原理3(2)QAM的解调和判决4HYPERLINK\l"bookmark10"\o"CurrentDocument"二、设计内容及要求5⑴设计内容5⑵技术要求5⑶设计步骤及要求..….5三、程序流程图及设计
方案
气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载
.…..….5⑴程序流程图….….5⑵设计方案5HYPERLINK\l"bookmark12"\o"CurrentDocument"四、仿真结果及分析…….7⑴信号接收图….….8⑵误码率曲线图..8HYPERLINK\l"bookmark14"\o"CurrentDocument"五、课程设计
总结
初级经济法重点总结下载党员个人总结TXt高中句型全总结.doc高中句型全总结.doc理论力学知识点总结pdf
.8HYPERLINK\l"bookmark16"\o"CurrentDocument"六、参考文献.9附录10引言本次课程设的代码编写和仿真均基于Matlab仿真软件.Matlab是矩阵实验室〔MatrixLaboratory〕的简称,可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创立用户界面、连接其他编程语言的程序等.介绍了高斯信道下的16QAMI码率分析的设计方案,并着重介绍了各局部的设计思路及仿真.整个设计配以误码率和信噪比的性能曲线图和信号接受图加以辅助说明.设计共有三大组成局部：一是代码的编写及设计思路,本局部详细讲解了本次设计的理论实现,是关键局部；二是仿真结果及分析,这局部是为了分析设计是否合理,便于理；最后是对本次课程设计的总结.一、相关知识介绍QAM是一种矢量调制,将输入比特先映射〔一般采用格雷码〕到一个复平面〔星座〕上,形成复数调制符号,然后将符号的I、Q分量〔对应复平面的实部和虚部,也就是水平和垂直方向〕采用幅度调制,分别对应调制在相互正交〔时域正交〕的两个载波〔coswt和sinwt〕上.这样与幅度调制〔AM相比,其频谱利用率将提升1倍.QAMI幅度、相位联合调制的技术,它同时利用了载波的幅度和相位来传递信息比特,因此在最小距离相同的条件下可实现更高的频带利用率,目前QAMR高已到达1024-QAM〔1024个样点〕.样点数目越多,其传输效率越高,例如具有16个样点的16-QAMW号,每个样点表示一种矢量状态,16-QAM有16态,每4位二进制数规定了16态中的一态,16-QAM中规定了16种载波和相位的组合,16-QAM勺每个符号和周期传送4比特.QAM调制器的原理是发送数据在比特/符号编码器〔也就是用-并转换器〕内被分成两路,各为原来两路信号的1/2,然后分别与一对正交调制分量相乘,求和后输出.接收端完成相反过程,正交解调出两个相反码流,均衡器补偿由信道引起的失真,判决器识别复数信号并映射回原来的二进制信号.如图4-2所示的是16-QAM的调制原理图.作为调制信号的输入二进制数据流经过用-并变换后变成四路并行数据流.这四路数据两两结合,分别进入两个电平转换器,转换成两路4电平数据.例如,00转换成-3,01转换成-1,10转换成1,11转换成3.这两路4电平数据g1〔t〕和g2〔t〕分别对载波cos2ttfct和sin2冗fct进行调制,然后相加,即可得到16-QAM信号.IIThaC7
假设图中所示的时钟与接收信号同步,以使相关器的输出在适当的时刻及时被抽样.在这些条件下两个相关器的输出分别为riAmcnccosmccnssinAmcncsinnscos其中nc2.nc(t)gT(t)dtnss2Lons(t)g"t)dt噪声分量是均值为0,方差为N"2的互不相关的高斯随机变量三、(D程序流程图及设计方案程序流程图(2)设计方案IITh»U
报告
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.1、产生二进制随机数据源在MATLAB^表示信号的常规
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是向量或者矩阵.本例如中利用randint函数来产生一个表示二进制数据序列连续值的列向量.其中二进制数据序列的长度(即为列向量中的行数)设置为30,000%%定义参数M=16;k=log2(M);%%产生信源x=randint(30000,1);2、16QAMI制modem.qammod数实现M-QAM0制,本例如中M为16.由于该函数默认的输入是十进制数据,而产生的信源为二进制,故须修改默认函数参数为输入数据类型是二进制.%%调制,设置输入为二进制数据y=modulate(modem.qammod('M',16,'InputType','Bit'),x);3、信道加高斯白噪声对已调制信号可采用awgn函数添加加性高斯白噪声.其中比特能量与噪声功率谱密度的比值,Eb/N0,设置为-5--10dB.将上述Eb/N0fi转换为相应的信噪比(SNR,需要考虑每一符号包含的比特数k(16-QAMfr为4)以及过采样率因子nsamp(本本次设计中为1).其中因子k是用来将Eb/N0转换为等价的Es/N0(符号能量与噪声功率谱密度的比值)<%%设置Eb/N0为-5--10dB.EbNo=-5:1:10;%%for循环计算snr值和误码率(见5、误码率计算)forn=1:length(EbNo)%%EbN植转换为相应的snr(信噪比)snr(n)=EbNo(n)+10*log10(k);%%加高斯白噪声ynoisy=awgn(y,snr(n),'measured');4、16QAMR调modem.qamdemo函数实现M-QAM单调.由于该函数默认的输出也是十进制数据,而之后要计算误码率时要求是二进制,故须修改默认函数参数为输出数据类型是二进制.IITh»CAriKagaofEnfomiHhiHil—MC4rlMur*m4MWverMr%%单调,设置输出二进制数据z=demodulate(modem.qamdemod('M',16,'OutputType','Bit'),ynoisy);5、计算误码率对原始二进制向量和上述步骤解调得到二进制向量利用biterr函数即可得到误比特数和误码率.%%计算仿真误码率[nErrors(n),BITBER(n)]=biterr(x,z);%%计算理论误码率theo_err_prb(n)=(1/k)*3/2*erfc(sqrt(k*O1*(1OA(EbNo(n)/10))));%%吉束for循环End6、绘制误码率曲线图和信号接收图对误码率与输入Eb/N0的关系可以利用semilogy绘制一条曲线图.对发射和接U^信号利用scatterplot函数可显示信号星座图的样子及噪声对信号造成的失真程度.在该图中,横轴代表了信号的同相分量而纵轴代表了正交分量.下面的代码还利用了MATLAB^的title、legend以及axis函数来绘制特定的图像.%%画仿真和理论误码率与Eb/N0的关系曲线图semilogy(EbNo,BITBER,'r*',EbNo,theo_err_prb,'b-');title('误比特率性能’);xlabel('Eb/N0(dB)');ylabel('误比特率');legend('仿真比特误码率','理论比特误码率');%%画出加噪后信号接收图h=scatterplot(ynoisy(1:1*5e3),1,0,'g.');holdon;%%等刚调制后星座点和加噪后接收信号画在一个图表上scatterplot(y(1:1*5e3),1,0,'r*',h);title('ReceivedSignal');legend('ReceivedSignal','SignalConstellation');axis([-55-55]);holdoff;四、仿真结果及分析(1)信号接收图巴易5当D红色*为调制后标准的星座点,绿色散点为加噪后信号点.(2)误码率曲线图红色*为仿真的误码率,蓝色线条表示理论误码率.注意图示横坐标为Eb/N0,不是snr(信噪比).本曲线图较为接近地反映了误码率与EbN0勺关系,故本设计方案合理.五、课程设计总结IITh»CAriKagaofEnfomiHhiHil—MC4rlMur*m4MWverMr课程设计是培养学生综合运用所学知识发现、提出、分析和解决实际问题,锻炼实践水平的重要环节,是对我们的实际工作水平的具体练习和考察过程,本次课程设计从开始到验收检查花费了大概一周时间,查阅了很多相关资料和书籍,结合课本知识,在老师的指导下,获得圆满成功.回忆起此次课程设计,我感慨颇多,从拿到题目到完成设计,学到了很多很多的东西,不仅可以稳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过的知识.在设计的过程中遇到不少问题,同时在设计的过程中发现了自己的缺乏之处,对一些前面学过的知识理解得不够深刻,掌握得不够牢固,通过这次课程设计之后,我把前面所学过的知识又重新温故了一遍,而且理解更加深刻.我做的是高斯信道下的16QAMK码率分析,虽然原理很简单,由于对Matlab的生疏,起步较难.第一天拿到题目后,我熟悉了一下Matlab软件的操作,发现很生疏,于是用了一个晚上的时间来提升操作水平,经过不懈努力,终于正式开始进行设计.接下来我根据老师提供的资料以及我所找的相关资料开始将分局部地设计,这就需要在Matlab软件上查找相应函数,然而并不是找到就几个函数那么简单,这要求把英文的函数进行理解,花了很久的时间,比方在查找16QAM调制函数时,我在help里面查找moder®到16QAM勺调至和解调函数,利用翻译把函数阅读一遍,发现modem.qammodmodem.qamdemod两个函数默认的输入和输出都是十进制,而信源和最终计算误码率都用的是二进制,如果不能理解和加以更改默认参数的话必将导致仿真失败,这个过程让我明白：细节决定成败！在整个仿真设计过程中还遇到过其他问题,但同时我总结出,只要能认真阅函数定义和参数设置就能用正确的函数进行设计.在此次课程设计过程中,我收获知识,提升水平的同时,也学到了很多人生的哲理,懂得怎么样去制定方案,怎么样去实现这个方案,并掌握了在执行过程中怎么样去克服心理上的不良情绪.因此在以后的生活和学习的过程中,我一定会把课程设计的精神带到生活中,不畏艰难,勇往直前！六、参考文献1、«MATLA防真技术与应用?张葛祥李娜主编2、«MATLAB!信仿真及应用实例详解?邓华主编3、«MATLA程序设计与实例应用?张铮主编附录代码：M=16;k=log2(M);x=randint(30000,1);y=modulate(modem.qammod('M',16,'InputType','Bit'),x);EbNo=-5:1:10;forn=1:length(EbNo)snr(n)=EbNo(n)+10*log10(k);ynoisy=awgn(y,snr(n),'measured');z=demodulate(modem.qamdemod('M',16,'OutputType','Bit'),ynoisy);[nErrors(n),BITBER(n)]=biterr(x,z);theo_err_prb(n)=(1/k)*3/2*erfc(sqrt(k*0.1*(10.A(EbNo(n)/10))));enddisp(nErrors);disp(BITBER);semilogy(EbNo,BITBER,'r*',EbNo,theo_err_prb,'b-');TOC\o"1-5"\h\ztitle('误比特率性能');xlabel('Eb/N0(dB)');ylabel('误比特率');legend('仿真比特误码率','理论比特误码率');h=scatterplot(ynoisy(1:1*5e3),1,0,'g.');holdon;scatterplot(y(1:1*5e3),1,0,'r*',h);title('ReceivedSignal');legend('接收信号','星座点');axis([-55-55]);holdoff;
浙公网安备 33021202002483