学号
实验课程名称 开课学院
移动通信实验 信息工程学院
指导老师姓名 学生姓名 学生专业班级
实验项目名称 AWGN信道中BPSK调制系统的BER 实验成绩 组 别 实验日期 2015年4月28日 仿真计算 实 验 者 同 组 者 专业班级 / 一．实验目的 1．掌握BPSK调制与解调的基本原理； 2．掌握在基带实现BPSK调制的和解调的实现方法 3．掌握理论上计算AWGN信道下BPSK调制的误码率计算公式 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m dB,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 N_Trials=2000; N_number=100; N_snr=10; Q=16; E_M=[ ]; for trials=1:N_Trials trials noise=randn(1,Q*N_number)+j.*randn(1,Q*N_number); s10=round(rand(1,N_number)); ss=s10*2-1; pn01=round(rand(1,Q)); pn=(pn01.*2-1)./sqrt(Q); s=kron(ss,pn); sgma=1; Error_v=[ ]; for snr_db=0:1:N_snr snr=10.^(snr_db./10); N0=2*sgma.^2; Eb=snr.*N0; yy=sqrt(Eb)*s+noise; Y_M=[ ]; for k=1:N_number ym=yy(1,(k-1)*Q+1:k*Q); Y_M=[Y_M;ym]; End ys=Y_M*pn.'; y=ys.'; y_real=real(y); s_e=sign(y_real); s_e10=(s_e+1)./2; Error_snr=sum(abs(s10-s_e10)); Error_v=[Error_v,Error_snr./N_number]; end E_M=[E_M;Error_v] ; End BER=mean(E_M); BER_T=[ ]; for snr_db=0:1:N_snr snr=10.^(snr_db./10); BER_THEROY=Qfunct(sqrt(2.*snr)); BER_T=[BER_T,BER_THEROY]; End i=0:1:N_snr; semilogy(i,BER,'-r',i,BER_T ,'*g'); xlabel('E_b/N_0(dB)') ylabel('BER') legend('Simulated', 'Theoretic'); 五．仿真结果 实验仿真结果 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。并且利用MATLAB的仿真实验，提高了自己的动手能力和解决实际问题的能力，同时加深了自己对理论知识的理解，有利于以后自己的学习。 实验项目名称 实 验 者 同 组 者 移动信道建模的仿真分析 实验成绩 专业班级 / 组 别 实验日期 2015年5月5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 1. 实验程序 clear all; f_max = 10; M = 9; N = 4*M+2; Ts=1e-03; sq = 2/sqrt(N); sigma = 1/sqrt(2); theta = 0; count = 0; t0=0.45; for t = 0:Ts:3 count = count + 1; g(count) = 0; for n = 1 : M+1, if n <= M c_q(count,n) = 2*sigma*sin(pi*n/M); c_i(count,n) = 2*sigma*cos(pi*n/M); f_i(count,n) = f_max*cos(2*pi*n/N); f_q(count,n) = f_max*cos(2*pi*n/N); 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; g_i(count,n) = c_i(count,n)*cos(2*pi*f_i(count,n)*(t-t0) + theta); g_q(count,n) = c_q(count,n)*cos(2*pi*f_q(count,n)*(t-t0) + theta); end; tp(count) = sq*sum(g_i(count,1:M+1)); tp1(count) = sq*sum(g_q(count,1:M+1)); end; envelope=sqrt(tp.^2+tp1.^2); rmsenv=sqrt(sum(envelope.^2)/count); [auto_i,lag_i] = xcorr(tp,'coeff') ; [auto_q,lag_q] = xcorr(tp1,'coeff'); len=length(lag_i) [corrx2,lag2] = xcorr(tp,tp1,'coeff'); aa=-(len-1)/2:1:(len-1)/2; bb=(len-2001)./2; cc=bb+1:1:bb+2001; 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,real(T_bessel),'*'); xlabel('t(Second)'); ylabel('Auto-correlation'); legend('I-Simulated','I-Theoretic'); figure; plot(tdd,auto_q(cc),'-',tdd,real(T_bessel),'*'); xlabel('t(Second)'); ylabel('Auto-correlation'); legend('Q-Simulated','Q-Theoretic'); figure co1=1:1000; semilogy(co1*Ts,envelope(1:1000)); xlabel('t(Second)'); ylabel('Rayleigh Coef.'); length_r=length(envelope); pdf_env=zeros(1,501); count=0; temp=round(100.*envelope); for k=1:length_r if temp(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('PDF of r'); 五．仿真结果 图一 图二 图三 图四 六.实验小结 在本次实验中，完成了无线通信信道的建模与仿真，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。加深了对MATLAB软件的熟练使用。明白了理论结合实际的重要性，对理论知识有了更深的理解。 实验项目名称 实 验 者 同 组 者 CDMA通信系统仿真 专业班级 / 实验成绩 组 别 实验日期 2015年5月5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。 基带调制映射 随机2进制数 BPSK或 QPSK PN序列 信道 符号或bit判决 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、仿真代码 1.仿真主程序 N_Trials=500; N_number=100; N_snr=10; N_users=2; Q=16; E_M=0; for trials=1:N_Trials trials noise=randn(N_users,Q*N_number)+j.*randn(N_users,Q*N_number); s10=round(rand(N_users,N_number)); ss=s10*2-1; pn01=round(rand(N_users,Q)); pn=(pn01.*2-1)./sqrt(Q); S_spread=[]; for user=1:N_users s=kron(ss(user,:),pn(user,:)); S_spread=[S_spread;s]; end fad_c=fading(8,0.005,N_number*Q, N_users); fad=fad_c.'; % only use the amplitude; %phase is not used, which is equivalent to have an ideal phase %compensation by using channel equalization S_spread_fad=[]; for user=1:N_users S_fading=S_spread(user,:).*fad(user,:); S_spread_fad=[S_spread_fad;S_fading]; end %S_spread is the signal matrix of size users x N_number sgma=1; Error_M=[ ]; for snr_db=0:1:N_snr snr=10.^(snr_db./10); %Evaluate the SNR from SNR in dB N0=2*sgma.^2; Eb=snr.*N0; yy=sqrt(Eb)*S_spread_fad+noise; %received spread signals in the baseband Error_v_user=[]; for user=1:N_users Y_M=[ ]; for k=1:N_number ym=yy(user,(k-1)*Q+1:k*Q); Y_M=[Y_M;ym]; end % Y_M is a matrix of size N_number x Q, each row correspinding to a % BPSK symbol ys=Y_M*pn(user,:).'; %despreading for a user y=ys.'; y_real=real(y); s_e=sign(y_real); s_e10=(s_e+1)./2; Error_snr=sum(abs(s10(user,:)-s_e10)); Error_v_user=[Error_v_user;Error_snr./N_number]; %A BER collumn vector for all the users and for each snr end %for user Error_M=[Error_M,Error_v_user]; %BER matrix for all users and for all the SNRs end % end for snr E_M=E_M+Error_M ; end % end for trials BER=E_M./N_Trials; BER_T=[ ]; for snr_db=0:1:N_snr snr=10.^(snr_db./10); temp=sqrt(snr./(1+snr)); BER_THEROY=(1-temp)/2; BER_T=[BER_T,BER_THEROY]; end i=0:1:N_snr; semilogy(i,BER(1,:),'-r',i,BER(2,:),'ob',i,BER_T ,'*g'); xlabel('E_b/N_0(dB)') ylabel('BER') legend('User1 by simulation','User2 by simulation', 'Theoretical'); 2仿真结果 六、实验小结 利用仿真验证了AWGN信道下单用户直接序列扩频系统的BER性能, 还通过仿真验证平坦瑞利信道下单用户直接序列扩频系统的BER性能并观察存在干扰用户时的系统性能变化。加深了我对CDMA系统的认识和理解，提高了自己的动手能力和分析问题的能力。
