移动通信系统课程设计报告
OFDM系统仿真
——
目录
移动通信系统课程设计报告 (1)
(一)题目要求： (2)
(二)相关原理： (2)
1)OFDM： (2)
2)QPSK调制： (3)
3)导频与均衡： (3)
4)循环前缀： (3)
5)分组交织： (4)
(三)基本思路： (4)
(四)结果： (10)
1)软解码与硬解码情况下不同信噪比的误码率： (10)
2)不同信噪比下译码相位图： (11)
(五)总结体会： (11)
(六)分工合作： (12)
(七)程序代码： (12)
(一)题目要求：
1)OFDM128路传输；
2)QPSK调制
3)AWGN信道
4)3径或4径瑞利衰落信道
(二)相关原理：
1)OFDM：
将信道分成若干正交子信道，将高速数据信号转换成并行的低速子数据流，调制到在每个子信道上进行传输。正交信号
可以通过在接收端采用相关技术来分开，这样可以减少子信道
之间的相互干扰(ISI) 。每个子信道上的信号带宽小于信道的相
关带宽，因此每个子信道上可以看成平坦性衰落，从而可以消
除码间串扰，而且由于每个子信道的带宽仅仅是原信道带宽的
一小部分，信道均衡变得相对容易。
2) QPSK 调制：
将每两个相连比特组在一起形成双比特码元，它的四种状态用4个不同的相位表示；
3) 导频与均衡：
在OFDM 信息序列中插入已知的导频序列()x n ，通过信道后将其提取得()y n ，做频域除法得传输函数[][]z =[]
Y z H X z ，再通过线性插值后得到每个信道频率响应，均衡滤波传输函数[]1E []
z H z =； 4) 循环前缀：
循环前缀(Cyclic Prefix, CP)是将OFDM 符号尾部的信号搬移到头部构成的。用来消去码间干扰，通常取长度g T τ≥（τ为信道冲激响应持续时间）
5) 分组交织：
为了解决成串的比特差错问题，采用了交织技术：把一条消息中的相继比特分散开的方法，即一条信息中的相继比特以非相继方式发送，这样即使在传输过程中发生了成串差错，恢复成一条相继比特串的消息时，差错也就变成单个（或者长度很短）的错误比特，这时再用信道纠正随机差错的编码技术（FEC ）消除随机差错。 纠错数max b D t =? (三) 基本思路：
说明： 1) 编码：使用216卷积码；
相关代码：
%卷积编码%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% ori_data_t_1=reshape(ori_data_t,num_inf,2*channell); %58*192 ori_data_t_2=zeros(num,2*channell); %128*192 信号产生卷积编码交织（32）QPSK 调制
（96路）插入导频信号（32路）
OFDM 调制
（IFFT ）插入循环前缀（1/4长度）并串转换AWGN 信道3径瑞利信道串并转换OFDM 解调
（FFT ）取导频信道估计与
均衡并串转换
QPSK 解调解交织卷积译码误码率统计
for i = 1:2*channell
seq = ori_data_t_1(:,i)';
seq_code = encode216(seq)';
ori_data_t_2(:,i) = seq_code;
end
ori_data=reshape(ori_data_t_2,1,2*num*channell); %1*24576 编码函数：
function code=encode216(m)%输入信息序列
%g1=[1,0,0,0,0,0];g2=[1,1,0,0,1,1];
trel=poly2trellis(6,[40 63]);%定义网格
m1=[m,0,0,0,0,0,0];
code=convenc(m1,trel);%卷积码编码
2)交织：交织深度为32；
相关代码：
%编码交织%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% ori_data1=reshape(ori_data,deep,(2*num*channell)/deep)'; %768*32
ori_data2=reshape(ori_data1,1,2*num*channell); %1*24576
3)QPSK调制：转换为96路相位信号（复数）；
代码：
%QPSK调制%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% ori_data_0=reshape(ori_data2,2,channell*num); %拆分成两行12288列
ori_data_1=bi2de(ori_data_0','left-msb')'; %QPSK的未调制数据12288列M=4的数据
de_OFDM_1=modem.pskmod(4); %生成调制器对象，设置qpsk调制QPSK_data=modulate(de_OFDM_1,ori_data_1); %1*12288复数形式%channel_data=reshape(QPSK_data,channell,num); %拆分成128行，每行10个复数128*10
channel_data=reshape(QPSK_data,num,channell); %拆分成128行，每行96个复数128*96
4)插入导频：32路已知序列；
代码：
%插入导频信号%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% pliot_1=2*rand(128,32);
pliot_2=2*rand(128,32); %插入的导频信号，实数
pliot=pliot_1+pliot_2*1i; %插入的导频信号，复数
channel_data_1=zeros(128,128);
for i = 0:31
channel_data_1(:,4*i+1)=pliot(:,i+1);
channel_data_1(:,4*i+2)=channel_data(:,3*i+1);
channel_data_1(:,4*i+3)=channel_data(:,3*i+2);
channel_data_1(:,4*i+4)=channel_data(:,3*i+3);
end
5)OFDM调制：使用IFFT；
相关代码：
%OFDM信号产生%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% IFFT_data=zeros(128,128);
for i = 1:128
IFFT_data(:,i)=ifft(channel_data_1(:,i),128); %128*128ifft数据end
r_ifft_data=real(IFFT_data); %实部128*128
i_ifft_data=imag(IFFT_data); %虚部128*128
6)插入循环前缀：这里选取长度为32；
相关代码：
%加入循环前缀%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% r_data=[r_ifft_data(num-num/4+1:num,:);r_ifft_data]; %保护间隔取传送数据的四分之一
i_data=[i_ifft_data(num-num/4+1:num,:);i_ifft_data]; %160*128
7)并串转换：转换成1路；
代码：
%并串转换%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% r_out=reshape(r_data,1,(num+num/4)*channel); %1*1600
i_out=reshape(i_data,1,(num+num/4)*channel); %1*1600
data=r_out+i_out.*1i;
8)AWGN：加入信噪比-10~20dB的噪声；
代码：
%AWGN信道%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
data_AWGN=awgn(data,SNR,'measured') ;%加入噪声
9)串并转换：转换成128路；
代码：
%串并转换%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% r_rcv_data1=reshape(r_rcv_data,num+num/4,channel);
i_rcv_data1=reshape(i_rcv_data,num+num/4,channel);
10) OFDM 解调：FFT 快速算法；
代码：
%OFDM 解
调
FFT%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
de_OFDM_data=zeros(128,128);
for i = 1:128
de_OFDM_data(:,i)=fft(rcv_data(:,i),128); %128*128矩阵
end 11) 去导频12) 信道估计列的X[]z ，得到信道[]z H 信息序列的[]i z H ；
13) 均衡：将每一路信号i []i X z []
i i H z 的信号频域Y []i z '，然后得到y '()n ；
代码：
%信道估计与均衡（新的）
depliot=zeros(128,32);
for i = 0:31
depliot(:,i+1)=de_OFDM_data(:,4*i+1);
end
depliot_1=zeros(128,32);
depliot_2=zeros(32,128);
de_OFDM_0=zeros(128,32);
for i = 1:32
depliot_1(:,i)=pliot(:,i)./depliot(:,i);
% depliot_2(i,:)=reshape(depliot_1(:,i),1,128);
% x=1:128;
% hx=1:128;
% de_OFDM_0(:,i)=interp1(x,depliot_2(i,:),hx,'pchip'); %线性插值
end
de_OFDM_1=zeros(128,128);
for i= 0:30
de_OFDM_1(:,4*i+1)=depliot_1(:,i+1);
de_OFDM_1(:,4*i+2)=depliot_1(:,i+1)+(depliot_1(:,i+2)-depliot_1(:,i+1))/4;
de_OFDM_1(:,4*i+3)=depliot_1(:,i+1)+(depliot_1(:,i+2)-depliot_1(:,i+1))/2;
de_OFDM_1(:,4*i+4)=depliot_1(:,i+1)+(depliot_1(:,i+2)-depliot_1(:,i+1))/4*3;
end
de_OFDM_1(:,125)=depliot_1(:,32);de_OFDM_1(:,126)=depliot_1(:,32);
de_OFDM_1(:,127)=depliot_1(:,32);de_OFDM_1(:,128)=depliot_1(:,32);
de_OFDM_2=de_OFDM_data.*de_OFDM_1; %还原数据
de_OFDM_3=[];
for i = 2:4:126
de_OFDM_3=[de_OFDM_3,de_OFDM_2(:,i:i+2)]; %提取出128*96数据部分
end
14)并串转换：变为96路信息序列；
代码：
%并串转换%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
de_OFDM_data3=reshape(de_OFDM_3,1,channell*num); %128*96
15)QPSK解调：还原调制前的数据；
代码：
%QPSK解调%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
de_OFDM_data3_real=real(de_OFDM_data3);
de_OFDM_data3_imag=imag(de_OFDM_data3);
de_OFDM_4=zeros(1,2*length(de_OFDM_data3_real));
%求方差%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
sigma=sum(abs(real(de_OFDM_data3)-real(QPSK_data))+abs(imag(de_OFDM_d ata3)-imag(QPSK_data)))/(2*length(de_OFDM_data3_real));for
i=1:length(de_OFDM_data3_real)
%求判决到各个位置的概率%%%%%%%%%%%%%%%%
re_f1=normpdf(de_OFDM_data3_real(i),-1,sigma);
re_0=normpdf(de_OFDM_data3_real(i),0,sigma);
re_1=normpdf(de_OFDM_data3_real(i),1,sigma);
im_f1=normpdf(de_OFDM_data3_imag(i),-1,sigma);
im_0=normpdf(de_OFDM_data3_imag(i),0,sigma);
im_1=normpdf(de_OFDM_data3_imag(i),1,sigma);
de_OFDM_4(2*i-1)=(re_f1+re_0*im_f1/(im_f1+im_1))/(re_f1+re_1+re_0);
de_OFDM_4(2*i)=(im_f1+im_1)/(im_f1+im_1+im_0);
end
data_last_0=de_OFDM_4; %1*24576
16)解交织；
代码：
%解交织%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
data_last_0_0=reshape(data_last_0,(2*num*channell)/deep,deep)';
data_last_0_1=reshape(data_last_0_0,1,2*num*channell);
17)卷积译码：分别使用维特比译码，软解码，硬解码方法，
得到译码结果；
代码：
%卷积码译码%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% data_last_1=reshape(data_last_0_1,num,channell*2); %128*256
data_last_2=zeros(num_inf,channell*2); %58*256
for k = 1:2*channell
seq0 = data_last_1(:,k)';
seq0=1-2.*seq0;
seq0_code = decode216(seq0,1)';
data_last_2(:,k) = seq0_code;
end
data_last = reshape(data_last_2,1,2*num_inf*channell); %1*14848
译码函数：
function decode=decode216(m,k)%m为码字序列，硬判决译码输入k为1，软判决译码输入k为0
trel=poly2trellis(6,[40 63]);%定义网格
tblen=35;%回朔长度，为约束长度的5倍
if(k==1)%硬判决译码
hcode=m<0;
decode1=vitdec(hcode,trel,tblen,'term','hard');
else%软判决量化译码(3比特量化）
[index,hcode]=quantiz(m,[-0.75,-0.5,-0.25,0,0.25,0.5,0.75],[7,6,5,4,3,2,1,0]);
decode1=vitdec(hcode,trel,tblen,'term','soft',3);
end
decode=decode1(1:length(decode1)-6);
18)误码率统计；
代码：
%误码率统计%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
error_num=sum(abs(data_last-ori_data_t));
bit_error_rate(1,((SNR-SNR_min)/2+1))= error_num/N; %误码率
snr(1,((SNR-SNR_min)/2+1))=SNR;
end
stem(snr,-10*log10(bit_error_rate),'-*','LineStyle','none');
xlabel('SNR');
ylabel('BER');
title('Performance of OFDM under the channel AWGN')
(
由上图可以看出，信号误码性能随着信噪比增加而增加，当信噪比达到10dB的时候误码率已经低于0.01，信噪比达
到16dB时误码率已经达到-5量级，再之后出现相关波动；
另外，由于此次用于测试的数据只有24576个，所以误码率更高的时候误码率已经变为0。
In-Phase Scatter plot
同时，在低信噪比时，软解码与硬解码性能差别不大；
在信噪比达到8dB 之后，软解码性能明显比硬解码好；
2) 不同信噪比下译码相位图：
由上图可以看出，在不同信噪比下，相位图译码结果不
一样；信噪比越大，相位译码越清晰；
(五) 总结体会：
1) 这次课设时间周期较长，一边学习一边编写，前后花了好
Q u a d r a t u r e Scatter plot
几周；最开始搭建基本框架比较顺利，通过对课程的理解，
成功地理清了思路；
2)编写导频和均衡部分时，由于书上讲得不是很透彻，网上
查阅资料也纷繁复杂，几乎陷入了瓶颈；后来慢慢摸索，
询问老师，小组讨论，同学交流；慢慢知道了自己的问题
所在，混淆了频域和时域；
3)小组讨论后将程序分工，成员各自负责不同部分，有问题
时一起交流讨论，这次团队协作非常愉快，并且高效；
4)从最开始做的无从下手到现在基本理解吃透，经历了一段
时间。中间也询问了很多人，查阅了许多资料；非常感谢
老师的指导，也希望李老师以后讲解可以再耐心一些；(六)分工合作：
我们小组成员有倪鸿志，王旭，周裔欢；这次我（倪鸿志）负责的是OFDM系统，信道的编写，王旭负责了编码译码部
分，周裔欢写了QPSK调制，剩下的均衡，导频，软译码是大
家一起商量完成的。
(七)程序代码：
1)主程序：
clc;
clear all;
%参数设置%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
p=0.5; % 设定p值
channel=128;num=128;channell=96;
deep=32;%交织深度
num_inf=num/2-6; %每一组信息位bit,注意复数包含两组,58
N=channell*2*num_inf;
SNR_max=20;
echo_num=8;
ts=1e-5;fd=0;tau=[ts 3*ts 8*ts];pdb=[0 -3 -8 ];%采样时间为1us，无多普勒频移
bit_error_rate=zeros(echo_num,(SNR_max-SNR_min)/2+1);
snr=zeros(1,(SNR_max-SNR_min)/2+1); %信噪比矩阵初始化
for SNR=SNR_min:2:SNR_max
for echo=1:echo_num;
%初始信号产生%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
ori_data=rand(1,N);
ori_data_t=ori_data %卷积编码%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% ori_data_t_1=reshape(ori_data_t,num_inf,2*channell); %58*192 ori_data_t_2=zeros(num,2*channell); %128*192 for i = 1:2*channell seq = ori_data_t_1(:,i)'; seq_code = encode216(seq)'; ori_data_t_2(:,i) = seq_code; end ori_data=reshape(ori_data_t_2,1,2*num*channell); %1*24576 %编码交织%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% ori_data1=reshape(ori_data,deep,(2*num*channell)/deep)'; %768*32 ori_data2=reshape(ori_data1,1,2*num*channell); %1*24576 %QPSK调制%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% ori_data_0=reshape(ori_data2,2,channell*num); %拆分成两行12288列 ori_data_1=bi2de(ori_data_0','left-msb')'; %QPSK的未调制数据12288列M=4的数据 de_OFDM_1=modem.pskmod(4); %生成调制器对象，设置qpsk调制 QPSK_data=modulate(de_OFDM_1,ori_data_1); %1*12288复数形式 %channel_data=reshape(QPSK_data,channell,num); %拆分成128行，每行10个复数128*10 channel_data=reshape(QPSK_data,num,channell); %拆分成128行，每行96个复数128*96 %插入导频信号%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% pliot_1=2*rand(128,32); pliot_2=2*rand(128,32); %插入的导频信号，实数 pliot=pliot_1+pliot_2*1i; %插入的导频信号，复数 channel_data_1=zeros(128,128); channel_data_1(:,4*i+1)=pliot(:,i+1); channel_data_1(:,4*i+2)=channel_data(:,3*i+1); channel_data_1(:,4*i+3)=channel_data(:,3*i+2); channel_data_1(:,4*i+4)=channel_data(:,3*i+3); end %OFDM信号产生%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %IFFT_data=ifft(channel_data); %128*10ifft数据 IFFT_data=zeros(128,128); for i = 1:128 IFFT_data(:,i)=ifft(channel_data_1(:,i),128); %128*128ifft数据end r_ifft_data=real(IFFT_data); %实部128*128 i_ifft_data=imag(IFFT_data); %虚部128*128 %加入循环前缀%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% r_data=[r_ifft_data(num-num/4+1:num,:);r_ifft_data]; %保护间隔取传送数据的四分之一 i_data=[i_ifft_data(num-num/4+1:num,:);i_ifft_data]; %160*128 %并串转换%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% r_out=reshape(r_data,1,(num+num/4)*channel); %1*1600 i_out=reshape(i_data,1,(num+num/4)*channel); %1*1600 data=r_out+i_out.*1i; %AWGN信道%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% data_AWGN=awgn(data,SNR,'measured') ;%加入噪声 %瑞利信道%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% chan = rayleighchan(ts,fd,tau,pdb); ru_data = filter(chan,data_AWGN); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %接收信号%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% r_rcv_data=real(ru_data); i_rcv_data=imag(ru_data); %串并转换%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% r_rcv_data1=reshape(r_rcv_data,num+num/4,channel); i_rcv_data1=reshape(i_rcv_data,num+num/4,channel); %去前缀%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% r_rcv_data2=r_rcv_data1(num/4+1:num+num/4,:); i_rcv_data2=i_rcv_data1(num/4+1:num+num/4,:); rcv_data=r_rcv_data2+i_rcv_data2*1i; %OFDM解调FFT%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% de_OFDM_data=zeros(128,128); for i = 1:128 de_OFDM_data(:,i)=fft(rcv_data(:,i),128); %128*128矩阵 end %信道估计与均衡（新的） depliot=zeros(128,32); for i = 0:31 depliot(:,i+1)=de_OFDM_data(:,4*i+1); end depliot_1=zeros(128,32); depliot_2=zeros(32,128); de_OFDM_0=zeros(128,32); for i = 1:32 depliot_1(:,i)=pliot(:,i)./depliot(:,i); end de_OFDM_1=zeros(128,128); for i= 0:30 de_OFDM_1(:,4*i+1)=depliot_1(:,i+1); de_OFDM_1(:,4*i+2)=depliot_1(:,i+1)+(depliot_1(:,i+2)-depliot_1(:,i+1))/4; de_OFDM_1(:,4*i+3)=depliot_1(:,i+1)+(depliot_1(:,i+2)-depliot_1(:,i+1))/2; de_OFDM_1(:,4*i+4)=depliot_1(:,i+1)+(depliot_1(:,i+2)-depliot_1(:,i+1))/4*3; end de_OFDM_1(:,125)=depliot_1(:,32);de_OFDM_1(:,126)=depliot_1(:,32);de_OFDM_1(:,1 27)=depliot_1(:,32);de_OFDM_1(:,128)=depliot_1(:,32); de_OFDM_2=de_OFDM_data.*de_OFDM_1; %还原数据 de_OFDM_3=[]; for i = 2:4:126 de_OFDM_3=[de_OFDM_3,de_OFDM_2(:,i:i+2)]; %提取出128*96的数据部分end %并串转换%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% de_OFDM_data3=reshape(de_OFDM_3,1,channell*num); %128*96 %QPSK解调%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %h1 = modem.pskdemod(4); %de_QPSK_data=demodulate(h1,de_OFDM_data3); %demodata=de2bi(de_QPSK_data,'left-msb')'; de_OFDM_data3_real=real(de_OFDM_data3); de_OFDM_data3_imag=imag(de_OFDM_data3); de_OFDM_4=zeros(1,2*length(de_OFDM_data3_real)); %求方差%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% sigma=(sum((de_OFDM_4-ori_data))/(2*length(de_OFDM_data3_real)))^2; for i=1:length(de_OFDM_data3_real) %求判决到各个位置的概率%%%%%%%%%%%%%%%% re_f1=normpdf(de_OFDM_data3_real(i),-1,sigma); re_0=normpdf(de_OFDM_data3_real(i),0,sigma); re_1=normpdf(de_OFDM_data3_real(i),1,sigma); im_f1=normpdf(de_OFDM_data3_imag(i),-1,sigma); im_0=normpdf(de_OFDM_data3_imag(i),0,sigma); im_1=normpdf(de_OFDM_data3_imag(i),1,sigma); de_OFDM_4(2*i-1)=(re_f1+re_0*im_f1/(im_f1+im_1))/(re_f1+re_1+re_0); de_OFDM_4(2*i)=(im_f1+im_1)/(im_f1+im_1+im_0); end data_last_0=de_OFDM_4; %1*24576 %解交织%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% data_last_0_0=reshape(data_last_0,(2*num*channell)/deep,deep)'; data_last_0_1=reshape(data_last_0_0,1,2*num*channell); %卷积码译码%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% data_last_1=reshape(data_last_0_1,num,channell*2); %128*256 data_last_2=zeros(num_inf,channell*2); %58*256 for k = 1:2*channell seq0 = data_last_1(:,k)'; seq0=1-2.*seq0; seq0_code = decode216(seq0,0)'; data_last_2(:,k) = seq0_code; end data_last = reshape(data_last_2,1,2*num_inf*channell); %1*14848 %误码率统计%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% error_num=sum(abs(data_last-ori_data_t)); bit_error_rate(echo,((SNR-SNR_min)/2+1))= error_num/N; %误码率 snr(1,((SNR-SNR_min)/2+1))=SNR; end end bit_sum=bit_error_rate(1,:); for i=2:echo_num; bit_sum=bit_sum+bit_error_rate(i,:); end bit_last=bit_sum./echo_num; stem(snr,-10*log10(bit_last),'-*','LineStyle','none'); xlabel('SNR(dB)'); ylabel('BER(dB)'); title('Performance of OFDM under the channel AWGN') 2)编码函数： function code=encode216(m)%输入信息序列 %g1=[1,0,0,0,0,0];g2=[1,1,0,0,1,1]; trel=poly2trellis(6,[40 63]);%定义网格 m1=[m,0,0,0,0,0,0]; code=convenc(m1,trel);%卷积码编码 3)译码函数： function decode=decode216(m,k)%m为码字序列，硬判决译码输入k为1，软判决译码输入k为0 trel=poly2trellis(6,[40 63]);%定义网格 tblen=35;%回朔长度，为约束长度的5倍 if(k==1)%硬判决译码 hcode=m<0; decode1=vitdec(hcode,trel,tblen,'term','hard'); else%软判决量化译码(3比特量化） [index,hcode]=quantiz(m,[-0.75,-0.5,-0.25,0,0.25,0.5,0.75],[7,6,5,4,3,2,1,0]); decode1=vitdec(hcode,trel,tblen,'term','soft',3); end decode=decode1(1:length(decode1)-6); 枯藤老树昏鸦，小桥流水人家，古道西风瘦马。夕阳西下，断肠人在天涯。 移动通信课程设计 电子技术课程设计 专业：______________________________________ 班级：______________________________________ 姓名：________________ 学号： _______________ 指导老师：___________________________________ 小组成员：___________________________________ 成绩：______________________________________ 目录 第一章仿真软件案例专题之农村篇 1、弓I言：............... 2、设计任务及要求： ..... 3、设计内容： ............ A.基站小区配置过程.... 1.增加基站 ........ 2.添加硬件单板 .... 3.单板上电加载 ... 4.网元布配规划 .... 5?网元布配 ....... 6?GPS设置....... 7.小区启动......... B.RNC侧管理小区...... 1.增加基站 ....... 2.设置基站信息........ 1 1 1 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4 5 5 5?设置基站小区邻区6 3.设置基站链路 .... 4?设置基站小区参数?? 6?载频设置 7?信道功率设置 C. 查看告警及业务验证 ............6 D. 验证 .. (7) 第二数据配置 1、 引言： .......................... 7 2、 设计任务及要求： ................ 7 3、设计内容： ...................... （一） ................. 数据规划 7 1、 ............. 硬件数据规划 8 2. 本局数据规划 ............ 9 （二） ................. 实验脚本 9 1?执行脱机操作 ............ 9 2?配置硬件数据 (9) 4?格式化转换数据并执行联机操 （三）实验操作 1、单板运行状态的检查 ......... 15 3?配置本局数据 10 隹 ........................ 10 10 4、实验测试 .. (15) 16 电子科技大学 通信抗干扰技术国家级重点实验室 实验报告 课程名称移动通信原理 实验内容无线信道特性分析； BPSK/QPSK通信链路搭建与误码性能分析； SIMO系统性能仿真分析 课程教师胡苏 成员姓名成员学号成员分工 独立完成必做题第二题，参与选做题SIMO仿 真中的最大比值合并模型设计 参与选做题SIMO仿真中的 等增益合并模型设计 独立完成必做题第一题 参与选做题SIMO仿真中的 选择合并模型设计 1，必做题目 1.1无线信道特性分析 1.1.1实验目的 1)了解无线信道各种衰落特性； 2)掌握各种描述无线信道特性参数的物理意义； 3)利用MATLAB中的仿真工具模拟无线信道的衰落特性。 1.1.2实验内容 1)基于simulink搭建一个QPSK发送链路，QPSK调制信号经过了瑞利衰 落信道，观察信号经过衰落前后的星座图，观察信道特性。仿真参数：信源比特速率为500kbps，多径相对时延为[0 4e-06 8e-06 1.2e-05]秒，相对平均功率为[0 -3 -6 -9]dB，最大多普勒频移为200Hz。例如信道设置如下图所示： 1.1.3实验仿真 (1)实验框图 （2）图表及说明 图一：Before Rayleigh Fading1 #上图为QPSK相位图，由图可以看出2比特码元有四种。 图二：After Rayleigh Fading #从上图可以看出，信号通过瑞利信道后，满足瑞利分布，相位和幅度发生随机变化，所以图三中的相位不是集中在四点，而是在四个点附近随机分布。 图三：Impulse Response #从冲激响应的图可以看出相位在时间上发生了偏移。 OFDM系统仿真与实现 1. OFDM的应用意义 在近几年以，无线通信技术正在以前所未有的速度向前发展。由于用户对各种实时多媒体业务需求的增加和互联网技术的迅猛发展，未来的无线通信及技术将会有更高的信息传输速率，为用户提供更大的便利，其网络结构也将发生根本的变化。随着人们对通信数据化、个人化和移动化的需求，OFDM技术在无线接入领域得到了广泛的应用。OFDM是一种特殊的多载波传输方案，它将数字调制、数字信号处理、多载波传输技术结合在一起，是目前已知的频谱利用率最高的一种通信系统，具有传输速率快、抗多径干扰能力强的优点。目前，OFDM技术在数字音频广播(DAB)、地面数字视频广播(DVB-T)、无线局域网等领域得到广泛应用。它将是4G移动通信的核心技术之一。 OFDM广泛用于各种数字传输和通信中，如移动无线FM信道，高比特率数字用户线系统(HDSL)，不对称数字用户线系统(ADSL)，甚高比特率数字用户线系统HDSL，数字音频广播(DAB)系统，数字视频广播(DVB)和HDTV地面传播系统。1999年，IEEE802.11a通过了一个SGHz的无线局域网标准，其中OFDM调制技术被采用为物理层标准，使得传输速率可以达54MbPs。这样，可提供25MbPs的无线ATM 接口和10MbPs的以太网无线帧结构接口，并支持语音、数据、图像业务。这样的速率完全能满足室、室外的各种应用场合。 OFDM由于技术的成熟性，被选用为下行标准很快就达成了共识。而在上行技术的选择上，由于OFDM的高峰均比(PAPR)使得一些设备商认为会增加终端的功放成本和功率消耗，限制终端的使用时间，一些则认为可以通过滤波，削峰等方法限制峰均比。不过，经过讨论后，最后上行还是采用了SC-FDMA方式。拥有我国自主知识产权的3G标准一一TD-SCDMA在LTE演进计划中也提出了TD-CDM-OFDM的方案B3G/4G是ITU提出的目标，并希望在2010年予以实现。B3G/4G的目标是在高速移动环境下支持高达100Mb/S的下行数据传输速率，在室和静止环境下支持高达IGb/S的下行数据传输速率。而OFDM技术也将扮演重要的角色。 2. OFDM的原理研究与分析 2.1OFDM的关键技术 (1) 时域和频域同步 OFDM系统对定时和频率偏移敏感，特别是实际应用中与FDMA、TDMA和CDMA 等多址方式结合使用时，时域和频率同步显得尤为重要。 卫星移动通信系统 设计方案 指导老师：刘祖军 小组成员： 01114016 屈晓芳 01114024 郝静 01114025 刘小彤 01114027 赵琨 01114040 李琦 一、卫星通信的起源和发展 1945年，英国科幻大师 Arthur. C. Clarke 在英国《无线电世界》杂志第10期上发表了一篇具有历史意义的无线通信科学设想论文，题为《地球外的中继》，这篇论文详细地论证了卫星通信的可行性。按照他的这一设想，研究人员开始利用人造地球卫星实现通信的探索。1957年，前苏联发射了一颗名为Sputnik Ⅰ的小型卫星，这标志着卫星通信的开始。 近几年来，卫星移动通信系统的研制和开发取得了很大的进展。美、加、日和欧洲国家都已或计划建立卫星移动通信系统。卫星移动通信系统可以构成陆、海、空的立体化移动通信网，沟通国际上乃至全球范围的世界漫游系统。卫星移动通信系统充分展现了卫星通信的优势和特点，它不仅可以向人口密集的城市和交通沿线，也能向人口稀少的地区提供移动通信服务，尤其是对正在运动中的汽车、火车、轮船、飞机、个人提供通信服务更具有特殊的意义。 二、卫星移动通信系统的组成 卫星移动通信以VSAT和地面蜂窝移动通信为基础，结合空间卫星多波束技术、星载处理技术、计算机和微电子技术的综合运用，是更高级的智能化新型通信网，能将通信终端延伸到世界的每个角落，实现世界漫游，从而使电信网发生质的变化。 按卫星运行轨道来分，卫星移动通信系统基本上可以分为同步轨 道（GEO）、中轨道（MEO）和低轨道（LEO）系统。GEO系统技术成熟，成本低。对于GEO轨道，利用三颗卫星可构成覆盖除地球南、北极区的卫星移动通信系统。 本文中所设计的卫星移动通信系统主要覆盖东南亚地区，地面终端为手持机，为GEO 同步轨道卫星，卫星天线有140个点波束，EIRP：73dBW，G/T：15.3dB/K，支持数据速率9.6kbps, 至少能提供10,000路双向信道，频段为L波段，上行1626－1660MHz，下行1525－1559MHz。 该系统设计思路为：用户终端→信息编码→调制器→上变频器→功率放大器→卫星接收、下变频→解调、路由→上变频、发射→接收机与解调器→用户终端。 图1.系统组成图 重庆交通大学信息科学与工程学院综合性设计性实验报告 专业：通信工程专业10级 学号： 姓名： 实验所属课程：移动通信原理与应用 实验室(中心)：软件与通信实验中心 指导教师：李益才 2013年3月 一、题目 扩频通信系统仿真实验 二、仿真要求（以下两种要求满足其中一种即可） 要求一：扩频通信系统的多用户数据传输 ①传输的数据随机产生，要求采用频带传输（DBPSK调制）； ②扩频码要求采用周期为63（或127）的m序列； ③仿真从基站发送数据到三个不同的用户，各不同用户分别进行数据接收； ④设计三种不同的功率延迟分布，从基站到达三个不同的用户分别经过多径衰落（路径数分别为2，3，4）； ⑤三个用户接收端分别解出各自的数据并与发送前的数据进行差错比较。 要求二：利用蒙特卡罗仿真方法对扩频增益进行性能仿真 设计仿真方案，得到在数据传输过程中进行扩频（扩频序列用m序列）和不进行扩频的BER性能结论，要求得到的BER曲线较为平滑，并说明这种结论与理论上的结论是否相符，为什么？ 三、仿真方案详细设计 扩频通信的信号带宽与信息带宽之比则高达100～1000，属于宽带通信。信号的频带宽度与其脉冲宽度近似成反比;如果很窄的脉冲序列被所传信息调制，则可产生很宽频带的信号，这种很窄的脉冲码序列(其码速率是很高的)可作为扩频码序列。在扩频通信中接收端用与发送端完全相同的扩频码序列与收到的扩 频信号进行相关解扩，恢复所传信息。 DSSS: 直扩系统的特点主要有以下几个方面： (1) 具有较强的抗干扰能力。扩频系统通过相关接收，将干扰功率扩展到很宽的频带上去，使进入信号频带内的干扰功率大大降低，提高了解调器输入端的信干比，从而提高了系统的抗干扰能力，这种能力的大小与处理增益成正比。 (2) 具有很强的隐蔽性和抗侦察、抗窃听、抗测向的能力。扩频信号的谱密度很低，可使信号淹没在噪声之中，不易被敌方截获、侦察、测向和窃听。直扩系统可在-15～-10dB乃至更低的信噪比条件下工作。 (3)具有选址能力，可实现码分多址。扩频系统本来就是一种码分多址通信系统。用不同的码可以组成不同的网，组网能力强，其频谱利用率并不因占用的频带扩展而降低。采用多址通信后，频带利用率反而比单频单波系统的频带利用率高。 (4) 抗衰落，特别是抗频率选择性能好。直扩信号的频谱很宽，一小部分衰落对整个信号的影响不大。 5.抗多径干扰。直扩系统有较强的抗多径干扰的能力，多径信号到达接收端，由于利用了伪随机码的相关特性，只要多径时延超过伪随机码的一个切普(chip)，则通过相关处理后，可消除这种多径干扰的影响，甚至可以利用这些多径干扰 移动通信仿真实验报告 一、实验目的 通过仿真，加深对移动通信中电波传播的路径损耗和阴影衰落的理解； 通过仿真，掌握蜂窝网中频率复用、同频干扰等基本概念，加深对载波干扰比的理解； 二、实验原理 1.无线信道的衰落 无线信道的衰落通常分为大尺度衰落和小尺度衰落。 大尺度衰落是由移动通信信道路径上的固定障碍物（建筑物、山丘、树林等）的阴影引起的，衰减特性一般服从d?n律，其中n称为路径损耗指数，平均信号衰落和关于平均衰落的变化具有对数正态分布的特征。大尺度衰落主要影响到无线区的覆盖区域。 小尺度衰落由移动台运动和地点的变化而产生，主要特征是多径。多径产生时间扩散，引起符号间码间干扰；运动产生多普勒频移，引起信号随机调频。多径衰落严重影响信号传输质量，并且不可避免，只能采用抗衰落技术减少其影响。 1)阴影衰落 在无线信道里，造成慢衰落的最主要原因是建筑物或其它物体对电波的遮挡。在测量过程中，不同位置遇到的建筑物遮挡情况不同，因此接收功率也不同，这样就会观察到衰落现象。由于这种原因造成的衰落也叫“阴影效应”或“阴影衰落”。在阴影衰落的情况下，移动台被建筑物所遮挡，它收到的信号是各种绕射，反射，散射波的合成。所以，在距基站距离相同的地方，由于阴影效应的不同，它们收到的信号功率有可能相差很大，理论和测试表明，阴影衰落一般表示为电波传播距离r的m次幂与表示阴影损耗的正态对数分量的乘积。移动用户和基站 间距离为r时，传播路径损耗和阴影衰落可以表示为 l r,ξ=r m×10ξ10 式中，ξ是由于阴影产生的对数损耗（单位为dB），ξ~N(0,σ)。当用dB表示时，上式变为 10lg l r,ξ=10m lg r+ξ 式中m称为路径损耗指数，实验数据表明m=4,σ=8 dB是合理的。 移动通信原理课程设计报告 一、题目描述 仿真一：M=1,选定BPSK调制，AWGN和瑞利信道下的误符号率性能曲线（横坐标为符号信噪比Es/N0），并与相应的理论曲线比较。 仿真二：对2发1收的STBC-MIMO系统（Alamouti空时码），分析2发射天线分别受到独立瑞利信道下的误码率性能曲线，并与相同条件下单天线曲线进行对比分析。 二、系统设置 三、仿真代码 3.1算法说明 1、信号产生：利用Matlab中的随机整数随机数产生函数randi. 2、调制方法的实现：不同的调制方式对应唯一的一个星座图；通过输入序列找出星座图上的对应位置，即可输出调制结果。 3、信道模拟实现方法：AWGN信道用MATLAB自带函数randn实现，对应平均噪声功率为零；瑞利信道用randn+j*randn，对应平均噪声功率为零。 4、误码率性能曲线：发射信号序列长度设定130比特，仿真4000次,使信噪比在[0,30]每隔2取值，求平均误比特率。 5、收发系统的实现方法：对于单发单收的模型，只需将发送信号加噪声信号即为接收信号；对于二发一收的模型，因为发射天线是相互独立的，所以每根发射天线的接收信号与单发单收模型的接收信号计算方法相同，最后采用最大比合并得到接收信号。 6、调制方式：BPSK 7、编码和译码方法：二发一收空时编码，最大似然译码。 8、误码率的计算：错误比特数/传输的总比特数。 3.2仿真代码 代码一：调制函数 function[mod_symbols,sym_table,M]=modulator(bitseq,b) N_bits=length(bitseq); if b==1 %BPSK调制 sym_table=exp(1i*[0,-pi]); sym_table=sym_table([1 0]+1); inp=bitseq; mod_symbols=sym_table(inp+1); M=2; elseif b==2 %QPSK调制 sym_table=exp(1i*pi/4*[-3 3 1 -1]); 目录 一、仿真技术 (3) 1.1什么叫仿真 (3) 1.2仿真的分类 (3) 1.3网络仿真 (4) 1.3.1网络仿真的产生背景： (5) 1.3.2网络仿真的意义： (5) 1.3.3四种网络设计方法的比较 (5) 1.4当前主要的仿真工具 (6) 二、OPNET简介 (6) 2.1opnet简介 (6) 2．1.2 OPNET历史和现状 (6) 2.1.2 OPNET 全线产品介绍(1) (7) 2.1.2 OPNET 全线产品介绍(2) (7) 2.2opnet modeler简介 (8) 2.2.1OPNET Modeler的主要特性 (10) 2.2.3 OPNET Modeler 进行仿真的流程 (12) 2.2.4OPNET Modeler 三层建模机制 (12) 三、无线网络 (13) 3.1无线网络概述 (13) 3.1.1无线网络的发展 (14) 3.1.2无线网络的逻辑结构 (14) 3.2无线网络的分类 (16) 3.3无线网络的设备 (17) 四、基于opnet创建一个移动无线网络 (18) 4.1概述 (18) 4.2开始建立 (18) 4.3创建天线模型 (18) 4.4创建指向处理器 (18) 4.5创建节点模型 (18) 4.6创建网络模型 (18) 4.7收集统计量并运行仿真 (18) 4.8查看并分析结果 (18) 五、参考文献 (18) 基于opnet移动无线网络的仿真 设计任务： 1.熟练操作和运用opnet软件 2.理解和掌握无线网络的工作原理 3.理解和掌握网络仿真的原理、步骤、内容和方法 4.运用opnet软件对无线网络进行仿真 要求： 1.熟练操作和运用opnet软件 2.查阅大量资料文献：明确网络仿真的原理、步骤、内容和方法 3.认真做好学习笔记，按时完成设计 通信系统仿真课程设计（2016） 湘潭大学姚志强 一、题目（起评分） 1、基带调制与信道编码仿真；（中） 设计软件：MATLAB M/Simulink 基本要求：搭建框中的系统，要求能完美恢复发送信号。 2、基带匹配滤波器的设计与分析（中） 基本内容：利用Matlab 的simulink产生随机数据，经过BPSK数字调制和升余弦滚降滤波器，送入高斯白噪声信道；在接收端经过匹配滤波器和BPSK数字解调，与信源数据进行误码率统计；分析滚降系数和误码率的关系。 基本要求：1）信源为二进制随机数据； 2）在高斯白噪声信道中设置信噪比（- 5～10dB）；； 3）滚降滤波器参数：过采样率＝8；滚降系数（0.2~0.7）；群延时＝4； 滤波器增益归一化； 4）得到滚降系数与误码率、信噪比的多组性能曲线； 3、高斯信道下卷积编码的误码率分析（良） 基本内容：利用Matlab 的simulink产生随机数据，经过卷积编码和16QAM数字调制，送入高斯白噪声信道；在接收端使用16QAM解调数据和卷积解码后，与信源数据进行误码率统计；分析误码率与信噪比的关系。 基本要求：1）信源为二进制随机数据； 2）在高斯白噪声信道中设置信噪比（- 5～10dB）；； 3）卷积码网格结构为：poly2trellis(7, [171 133])；解码采用维特比硬判决译码； 4）得到误码率和信噪比的性能曲线； 4. 无线传感网自由竞争MAC协议仿真（优） 基本内容：熟悉CSMA、ALOHA或者CSMA/CA协议，采用Matlab 或者C 语言编写程序，对其中一种自由竞争接入协议在随机布点、不同节点数、不同覆盖范围和不同退避机制等条件下进行网络性能分析。 基本要求：1）节点数为10-100个以10个递增数量； 2）网络面积为10*10（单位平方），覆盖范围从1-20递增； 1.画出网络容量与各参数的变化曲线来分析网络参数对性能的影 响； 、 、] 计要求：配置并生成一个小区的基站；或者设计一个移动通信系统业务量统计模型或者其他； 设计软件：深圳讯方的移动通信仿真软件； 要求 1、每人1题，独立完成，不同的高分，相同的低分； 2、操作分30%（包括修改程序），实验报告占30%，答辩40%（每人回答三 个原理问题）； 日程 第1天：布置题目开始设计，开始查阅文献； 第2天：确定题目，班长发邮件统计； 第3/4天：方案设计； 第5-8天：软硬件设计； 第9-10天：总结撰写报告和答辩验收； 全程要求在实验室完成设计（每日签到），结果检查和答辩验收只有2次机会，超过时间没有达到要求按不及格处理，下学年重修。 《移动通信技术》课程设计 设计题目：移动通信系统发展及其业务能力的探索班级: 姓名: 指导教师： 七、答辩记录: 答辩意见及答辩成绩 答辩小组教师（签字）： 目录 摘要.......................... 错误！未定义书签 ABSTRACT ............................. - 3 - 1GSM,CDMA,3G 手机........................... -3 - 1.1GSM手机........................... - 3 - 1.2CDMA手机.......................... - 4 - 1.2.1关于GSM和CDMA手机的辐射问题................ -5 - 1.2.2手机安全辐射标准与手机发射功率................. -6 - 1.33G 手机 ........................... - 6 - 1.4手机结构和原理......................... - 7 - 2移动通信技术演进......................... -8 - 2.1第二代移动通信技术....................... - 8 - 2.1.1概述.......................... -8 - 2.1.2第二代移动通信技术-GSM ............... - 9 - 2.1.3第二代移动通信技术-CDMA ............... - 9 - 2.22G向3G的过渡......................... - 10 - 2.2.1基于GSM的演进...................... -10 - 2.2.2基于CDMA勺演进.................... -10 - 2.3第三代移动通信系统(3G) ................... - 11 - 2.3.1概述.......................... -11 - 2.3.23G 主要技术标准...................... -11 - 2.4现有3G技术向LTE演进的路线.................... - 15 - 2.4.1概述.......................... -15 - 2.5 LTE- ADVANCED ............................ - 16 - 2.5.1概述.......................... -16 - 2.5.2LTE-Adva need 的演进目标................. -16 - 3移动通信增值业务......................... -17 - 3.1移动通信增值业务概述..................... - 17 - 3.1.1移动通信增值业务定义.................. -17 - 3.1.2移动通信增值业务的分类.................................. -17 - 3.2移动通信增值业务发展历程..................... - 19 - 3.2.1全球移动通信增值业务发展历程................. -19 - 3G移动通信实验 指导教师：章坚武 学生姓名：周云杰 学生学号： 12081437 实验日期： 2015/3、4 n B 实验一 话务量呼损率计算机仿真 【实验目的】 ? 加深话务量和呼损率概念的理解； ? 能够使用C 语言（或者Matlab ）计算话务量和呼损率之间的关系； 【实验内容】 ? 使用C 语言（或者Matlab ）仿真话务量、呼损率和信道数之间的数值关系； ? 分析话务量和呼损率之间的关系； 【实验设备】 ? 一台PC 机 【实验步骤】 1. 采用话务量、呼损率和信道数之间解析表达式计算出不同信道数和不同话务量条件下的呼损率，画出三维图。（可以使用Matlab 三维绘图语句Mesh ） 2. 分析话务量、呼损率和信道数之间的关系。 【实验结果】 clc; clear all; A=1:0.5:60; n=1:50; for i=1:length(A) for j=1:length(n) temp(i,j)=A(i)^n(j)/factorial(n(j)); sum(i,j)=1; for k=1:n(j) end end end B=temp./sum; mesh(n,A,B); xlabel('n'); ylabel('A'); zlabel('B'); 由图可得结论：当话务量不变，呼损率随着信道数增加而降低；当信道数不变时，呼损率随着话务量增加而增加。 实验二Okumura-Hata方法计算机仿真 一、实验目的 1、加深对奥村模型的理解； 2、能够使用C语言（或者Matlab）利用Okumura-Hata方法计算基本传输损耗； 二、实验内容 1、使用C语言（或者Matlab）利用Okumura-Hata方法计算基本传输损耗； 2、分析Okumura-Hata方法的误差； 三、实验步骤 1、采用Okumura-Hata方法分别计算大城市市区地区准平滑地形、郊区和开阔区，基站 天线高度是200米，手机天线高度是3米情况下，不同传播距离和不同载波频率条件下的传播损耗中值。画出相应的曲线。 2、将计算结果和通过奥村模型实测测得的结果进行比较，验证计算结果的正确性。 3、分析Okumura-Hata方法在何距离以及何频率范围内存在较大的误差。 四、实验结果 clear all; close all; clc; hb=200; hm=3; lb1=0; lb2=0; lb3=0; lb4=0; for d=[1 2 5 10 30 50 60 80 100] f1=100:0.1:300; f2=300:0.1:3000; lb11=69.55+26.16*log10(f1)-13.82*log10(hb)-(8.29*(log10(1.54*hm).^2)-1.1)+((44. 9-6.55*log10(hb))*log10(d)); lb12=69.55+26.16*log10(f2)-13.82*log10(hb)-(3.2*(log10(11.75*hm).^2)-4.97)+((44 .9-6.55*log10(hb))*log10(d)); lb21=lb11-2*(log10(f1/28)).^2-5.4; lb22=lb12-2*(log10(f2/28)).^2-5.4; lb31=lb11-4.78*(log10(f1)).^2+18.33*log(f1)-40.98; lb32=lb12-4.78*(log10(f2)).^2+18.33*log(f2)-40.98; f=[f1 f2]; lb1=[lb11 lb12]; 移动通信瑞利衰落信道建模及仿真 信息与通信工程学院 09211123班 09212609 蒋砺思 摘要：首先分析了移动信道的表述方法和衰落特性，针对瑞利衰落，给出了Clarke模型，并阐述了数学模型与物理模型之间的关系，详细分析了Jakes仿真方法，并用MATLAB进行了仿真，并在该信道上实现了OFDM仿真系统，仿真曲线表明结果正确，针对瑞利衰落的局限性，提出了采用Nakagami-m分布作为衰落信道物理模型，并给出了新颖的仿真方法。 关键词：信道模型；Rayleigh衰落；Clarke模型；Jakes仿真；Nakagami-m分布及仿真 一．引言 随着科学技术的不断进步和经济水平的逐渐提高，移动通信已成了我们日常生活中不可缺少的必备品。然而，移动通信中的通话常常受到各种干扰导致话音质量的不稳定。本文应用统计学及概率论相关知识对移动通信的信道进行建模仿真和详尽的分析。 先来谈谈移动通信的发展历史和发展趋势。所谓通信就是指信息的传输、发射和接收。人类通信史上革命性的变化是从电波作为信息载体（电信）开始的，近代电信的标志是电报的诞生。为了满足人们随时随地甚至移动中通信的需求，移动通信便应运而生。所谓移动通信是指通信的一方或双方处于移动中，其传播媒介是无线电波，现代移动通信以Maxwel1理论为基础，他奠定了电磁现象的基本规律；起源于Hertz的电磁辐射，他认识到电磁波和电磁能量是可以控制发射的，而Marconi无线电通信证实了电磁波携带信息的能力。第二次世界大战结束后，开始了建立公用移动通信系统阶段。这第一代移动通信系统最大缺点是采用模拟技术，频谱利用律低，容量小。90年代初，各国又相继推出了GSM等第二代数字移动通信系统，其最大缺点是频谱利用率和容量仍然很低，不能经济的提供高速数据和多媒体业务，不能有效地支持Internet业务。90年代中期以后，许多国家相继开始研究第三代移动通信系统，目前，我国及其他国家已开始了第四代移动通信的研究。相比之前的系统，3G或4G有以下一些特点：1.系统的国际通用性：全球覆盖和漫游。2.业务多样性，提供话音、数据和多媒体业务，支持高速移动。3.频谱效率高，容量大。4.提供可变速率业务，具有QoS保障。在3G或4G的发展中，一个核心问题就是系统的高速数据传输与信道衰落之间的矛盾。从后面的分析中，我们会看到多径衰落是影响移动通信质量的重要因素，而高速数据传输和移动终端高速移动会加剧多径衰落，因此，抗衰落是3G或4G的重要技术，对移动信道的研究是抗衰落的基础，建模及仿真是研究衰落信道的基本方法之一。 再来看看移动通信系统组成及移动信道特点。移动通信组成如图（1）所示，包括信源、信道、信宿，无线信道是移动通信系统的重要 西京学院毕业设计（论文）指导教师及学生选题汇总表 系别：工程技术系年级、专业：移动通信技术2008级填表时间： 指导教师 毕业设计（论文）题目所指导的学生 序号 姓名职称姓名学号 GSM无线接口的关键技术分析1 移动通信中的切换技术的分析研究及探讨2 移动通信无线定位技术研究3 移动通信基站的安全与防护方案设计4 移动通信系统的频率分配算法设计5 单片机串行通信的设计6 IS-95移动通信系统研究与反向传输电路的仿 真 7调幅通信系统数字仿真8 FSK通信系统设计9 移动通信的电波衰落与抗衰落技术分析10 通信软交换技术研究11 第三代移动通信系统中的软件无线电技术12 AM调制电路与解调电路的设计与模拟13 无线通信系统传输的模拟分析14 USB接口与RS232串口转换的设计15 软件无线电在TD-SCDMA中的应用16 基于单片机的电子时钟设计17 CDMA2000中的软切换技术18 智能天线在TD-SCDMA中的应用19 移动号码携带方案探讨20 TD-SCDMA无线网络规划方法研究21 无线电遥控发射机与接收机系统设计22 射频电子标签识别系统23 CDMA数字蜂窝移动通信系统的调制与解调24 WCDMA —空中接口技术的研究25 毕业设计（论文）题目序号姓名职称姓名学号 病房无线呼叫系统设计26 3G移动通信网IP技术——切换技术研究27 论述移动通信的应用及发展28 3G网络的业务提供方法及实现29 移动通信向信息经营方向发展的探讨30 智能小区网络通信系统技术31 GPS与GSM系统整合应用设计32 移动增值业务分析33 移动IPv6的安全性研究34 如何提高GSM网络的呼叫接通率35 软件无线电在移动通信中应用的研究36 基于GSM网络汽车防盗报警装置设计37 USB 接口芯片应用研究38 基于以太网的远程抄表系统设计39 数字温度计的设计与制作40 IPv4向IPv6过渡技术研究41 感应防盗报警系统设计42 DDS信号发生器的设计与研究43 蓝牙技术及其安全性研究44 多功能数字计数器的设计与实现45 移动通信中抗干扰问题的研究与分析46 数字电子时钟的设计与实现47 3G网络安全策略研究48 基于WinSock的网络通信软件的设计与实现49 基于MCS-51单片机温度控制系统的设计50 多用途定时器设计51 频率计的设计52 测量放大器的设计53 基于MCS-51单片机温度控制系统的设计54 数字电压表的设计55 音频功率放大器的设计56 数控直流稳压器的设计57 智能充电器的设计58 仓库温度检测及通风控制设计59 单片机与微机通信研究60 GPRS通信技术分析61 宽带直流放大器的设计62 交通灯智能控制系统63 信息与通信工程学院移动通信课程设计 班级： 姓名： 学号： 指导老师： 日期： 一、课程设计目的 1、熟悉信道传播模型的matlab 仿真分析。 2、了解大尺度衰落和信干比与移动台和基站距离的关系。 3、研究扇区化、用户、天线、切换等对路径损耗及载干比的影响。 4、分析多普勒频移对信号衰落的影响，并对沿该路径的多普勒频移进行仿真。 二、课程设计原理、建模设计思路及仿真结果分析 经过分析之后，认为a 、b 两点和5号1号2号在一条直线上，且小区簇中心与ab 连线中心重合。在此设计a 、b 之间距离为8km ，在不考虑站间距的影响是默认设计基站间距d 为2km ，进而可求得a 点到5号基站距离为2km ，b 点到2号基站距离为2km ，则小区半径为3/32km,大于1km ，因而选择传播模型为Okumura-Hata 模型，用来计算路径损耗；同时考虑阴影衰落，本实验仿真选择阴影衰落是服从0平均和标准偏差8dB 的对数正态分布。实验仿真环境选择matlab 环境。 关于路径损耗——Okumura-Hata 模型是根据测试数据统计分析得出的经验公式，应用频率在150MHz 到1 500MHz 之间，并可扩展3000MHz;适用于小区半径大于1km 的宏蜂窝系统，作用距离从1km 到20km 经扩展可至100km;基站有效天线高度在30m 到200m 之间，移动台有效天线高度在1m 到10m 之间。其中Okumura-Hata 模型路径损耗计算的经验公式为： terrain cell te te te c p C C d h h h f L ++-+--+=lg )lg 55.69.44()(lg 82.13lg 16.2655.69α 式中，f c （MHz ）为工作频率；h te （m ）为基站天线有效高度，定义为基站天线实际海拔高度与天线传播范围内的平均地面海拔高度之差；h re （m ）为终端有效天线高度，定义为终端天线高出地表的高度；d （km ）：基站天线和终端天线之间的水平距离；α(h re ) 为有效天线修正因子，是覆盖区大小的函数，其数字与所处的无线环境相关，参见以下公式： 22(1.1lg 0.7)(1.56lg 0.8)(), 8.29(lg1.54) 1.1(), 300MHz,3.2(lg1.75) 4.97(), 300MHz,m m m m f h f dB h h dB f h dB f α---??-≤??->?中、小城市（）=大城市大城市 C cell ：小区类型校正因子，即为： ￥ 课程设计报告? < 课程名称通信原理 设计题目 DSB与2ASK调制与解调 专业通信工程 班级 学号 姓名 完成日期 … 课程设计任务书 设计题目：DSB与2ASK调制与解调 设计内容与要求： 设计内容： 1.根据DSB的调制原理设计线路，进行仿真模拟调制DSB的调制和解调过程，并通过仿真软件观察信号以及的调制过程中信号波形和频谱的变化。 2. 根据ASK的调制原理设计线路，进行仿真模拟调制DSB的调制和解调过程，并通过仿真软件观察信号以及的调制过程中信号波形和频谱的变化。 3.在设计过程中分析信号变化的过程和思考仿真过程的设计原理。 ; 设计要求： 1.独立完成DSB与ASK的调制与解调； 2.运用仿真软件设计出DSB与ASK的调制线路 3.分析信号波形和频谱 指导教师：范文 2012年12月16日 课程设计评语 （ 成绩： 指导教师：_______________ 年月日 一．调制原理： 调制: 将各种数字基带信号转换成适于信道传输的数字调制信号(已调信号或频带信号)； 时域定义：调制就是用基带信号去控制载波信号的某个或几个参量的变化，将信息荷载在其上形成已调信号传输，而解调是调制的反过程，通过具体的方法从已调信号的参量变化中将恢复原始的基带信号。 频域定义：调制就是将基带信号的频谱搬移到信道通带中或者其中的某个频段上的过程，而解调是将信道中来的频带信号恢复为基带信号的反过程. 根据所控制的信号参量的不同，调制可分为： 调幅，使载波的幅度随着调制信号的大小变化而变化的调制方式。 调频，使载波的瞬时频率随着调制信号的大小而变，而幅度保持不变的调制方式。 调相，利用原始信号控制载波信号的相位。 调制的目的是把要传输的模拟信号或数字信号变换成适合信道传输的信号，这就意味着把基带信号（信源）转变为一个相对基带频率而言频率非常高的代通信号。该信号称为已调信号，而基带信号称为调制信号。调制可以通过使高频载波随信号幅度的变化而改变载波的幅度、相位或者频率来实现。调制过程用于通信系统的发端。在接收端需将已调信号还原成要传输的原始信号，也就是将基带信号从载波中提取出来以便预定的接受者（信宿）处理和理解的过程。该过程称为解调。 3 链路预算模型 概述 移动通信系统的性能主要受到无线信道特性的制约。发射机与接收机之间的传播路径一般分布有复杂的地形地物，而电磁波在无线信道中传播受到反射、绕射、散射、多经传播等多种因素的影响，其信道往往是非固定的和不可预见的。具有复杂时变的电波传播特性，因而造成了信道分析和传播预测的困难。影响无线信道最主要的因素就是信号衰减。 在无线通信系统中，电波传播经常在不规则地区。在估计预测路径损耗时，要考虑特定地区的地形地貌，同时还要考虑树木、建筑物和其他遮挡物等因素的影响。在无线通信系统工程设计中，常采用电波传播损耗模型来计算无线链路的传播损耗，这些模型的目标是为了预测特定点的或特定区域的信号场强。 常用的电波传播模型损耗分为宏蜂窝模型和室内模型两大类。其中宏蜂窝模型中使用最广泛的是Okumura 模型，还有建立在Okumura 模型基础上的其他模型，如Okumura-Hata 模型，COST-231-Hata 模型，COST-231 Wslfisch-Ikegami 模型等；室内模型有衰减因子模型，Motley 模型，对数距离路径损耗模型等。下面就着重来讨论这些模型并对部分模型进行仿真分析。 宏蜂窝模型 Okumura 模型 （1）概述 Okumura 模型为预测城区信号时使用最广泛的模型。应用频率在150MHz 到1920MHz 之间（可扩展到300MHz ），收发距离为1km 到100km ，天线高度在30m 到1000m 之间。 Okumura 模型开发了一套在准平滑城区，基站有效天线高度h_b 为200m ，移动台天线高度h_m 为3m 的空间中值损耗（A mu ）曲线。基站和移动台均使用自由垂直全方向天线，从测量结果得到这些曲线，并画成频率从100MHz 到1920MHz 的曲线和距离从1km 到100km 的曲线。使用Okumura 模型确定路径损耗，首先确定自由空间路径损耗，然后从曲线中读出A mu (f,d)值，并加入代表地物类型的修正因子。模型可表示为: AREA m b mu F G h G h G d f A L dB L ---+=)()(),()(50 （） Okumura 发现， 第一章移动通信实验系统简介 1、1简介 移动通信、光纤通信和卫星通信被称为是当今最为热门的三大通信技术，其中的移动通信技术是当前发展最快应用最广泛的通信领域。移动通信技术现在已经发展到以WCDMA、CDMA2000为代表的第三代技术成熟运用，第四代技术也正悄然来临的时代。天线系统，功率控制，高效调制，高效频谱利用，高性能纠错码技术等使得第三代、第四代移动通信技术的优越性能成为可能。移动通信的快速发展，使这门课程在通信、电子类的本专科专业的教学中，占有越来越重要的作用。同时，由于移动通信中的高速发展，许多新技术在移动通信中使用，使这门课程的教学也越来越困难。 为了更好的使通信、电子类的本专科专业的学生能更好的掌握这么课程的学习，因此，我们开发了这套系统用于辅助教学。本实验系统主要围绕现有移动通信的典型的信号处理过程，以及典型移动通信系统的使用和开发等专业技术来开设实验。希望通过本实验系统的使用，能使学生熟悉典型移动通信系统的信号处理、能分析典型移动通信处理技术的性能、熟悉移动通信系统的开发和应用技术。 本章将对典型移动通信系统的信号处理过程进行描述，并对本通信系统进行简单介绍。 1、2移动通信系统信号处理的过程 一、GSM系统的信号处理过程 如下图所示为GSM移动通信系统的框图，其他移动通信系统也由类似模块组成。 图1－1 GSM系统信号处理框图 模拟语音信号通过RPE-LTP编码后进行相应的编码、交织等信号处理后，经过GMSK调制后无线发 射。接收端通过解调制、解交织、解码后，通过RPE-LTP 解码后电声输出。 二、CDMA 系统的信号处理过程 由上图可以看出CDMA 的信号处理模块主要包含卷积编码器、码元重复单元、分组交织器、扰码、WALSH 码、QPSK 调制等组成。 三、移动通信系统的信号处理框图 由上述图可以看出：在移动通信系统中的基带信号均可以由下图表示，信号比特（语音、控制或数据）通过信道编码器、分组交织后、进行正交码分和PN 扩频后，再通过正交调制模块无线发送。只是在于不同的移动通信系统中采用的具体技术不同。 移动通信系统与其他通信系统的区别还在于其一由于移动通信信道的复杂性，它大量的采用了最新的现代通信技术的最新成果：如语音编码技术、扩频解扩技术、调制解调技术、码分多址技术、信道编解码技术、智能天线技术等；其二它有着与通信系统不同的组网及管理技术。因此要掌握移动通信技术，需要在通信原理的基础上，掌握这两类与其他通信技术不同的技术。为此我们的实验系统也是针对这两个方面开发了一系列相关实验；实验内容以移动通信设计的主要新技术为主，结构以上图结构为主，同时兼顾移动通信的组网技术。为增强学生对移动通信系统的掌握，整个实验系统分为验证和综合设计类实验。 1、3移动通信实验系统的介绍 一、实验箱的特点 1、 包含了大量现有移动通信系统和大多数无线通信系统中的使用的最新技术原理的相关实验。如在GSM 系统中的GMSK 调制解调技术、交织技术、线性分组码技术，及在第三代移动通信中的QPSK 4/ 调制解调技术、卷积码技术和其他无线通信系统中的技术如BCH 编解码技术、QAM 调制解调技术。包含DSP 、FPGA 等最新、最热门的通信系统的开发技术。 2、 射频部分包含了多种射频方案，如现有的CDMA 和GSM 两个频段，并且还包含了自组网的2.4G 频段， 可以实现与任意公众网的通信或者可以通过自组网实现任意两台实验箱的通信。射频部分提供二次开 图1-2 CDMA 系统信号处理框图移动通信课程设计
移动通信原理课程设计-实验报告-
移动通信系统OFDM系统仿真与实现(基于MATLAB)
卫星移动通信系统设计
《移动通信原理与应用》仿真实验报告格式 (2)
移动通信仿真实验
电子科大移动通信原理课程设计报告
基于opnet移动无线网络的仿真
通信系统课程设计题目
移动通信课程设计分析
3G移动通信实验前3
移动通信瑞利衰落信道建模及仿真
移动通信技术毕业设计题目汇总2010101
北邮移动通信课程设计综述
通信原理课程设计报告2
移动通信课程设计—链路预算模型含源程序
0移动通信系统简介
相关主题
文本预览