实验四、不同信道及噪声特性对通信性能的影响分析及验证实验目的： 熟悉Matlab编程环境、编程流程以及基本Matlab函数的编写与调用；掌握瑞利、莱斯信道模型的Matlab实现；掌握莱斯信道的相位补偿。 预备知识： 1．Matlab编程基础； 2．数字基带通信系统的基础知识； 3．衰落信道的基础知识。 4．信道相位补偿； 实验环境： 1．实验人数 50 人，每 2 人一组，每组两台电脑 % 2．电脑 50 台 实验内容： 1．用Matlab生成长度为200的随机二进制数序列并采用格雷码对其进行编码；2．搭建数字基带通信系统； 3．生成瑞利信道、莱斯信道以及高斯白噪声信道； 4．对接收信号进行相位补偿； 5．画出瑞利信道、莱斯信道的相位补偿曲线并与信道相位比较并分析其结果。6．画出莱斯信道的信噪比与误比特率曲线，并与理论曲线比较，分析其结果。 实验原理： 1．衰落信道 在无线通信领域，衰落是指由于信道的变化导致接收信号的幅度发生随机变化的现象，即信号衰落。导致信号衰落的信道被称作衰落信道。 （ 衰落可按时间、空间、频率三个角度来分类。
（1）在时间上，分为慢衰落和快衰落。慢衰落描述的是信号幅度的长期变化，是传播环境在较长时间、较大范围内发生变化的结果，因此又被称为长期衰落、大尺度衰落。快衰落则描述了信号幅度的瞬时变化，与多径传播有关，又被称为短期衰落、小尺度衰落。慢衰落是快衰落的中值。 （2）在频率上，分为平坦性衰落和选择性衰落。 多径衰落可分为平坦衰落和频率选择性衰落。如果无线传播信道的频带比传送信号还宽，则接收到的信号会受到平坦衰落。当传送信号的带宽大于信道的同调带宽时，接收信号的增益和相位将会随着信号频谱的改变而变化，因而在接收端产生了信号失真，这就是选择性衰落。 （3）在空间上，分为瑞利衰落和莱斯衰落。瑞利衰落适用于从发射机到接收机不存在直射信号的情况；相反，莱斯衰落适用于发射机到接收机存在直射路径的情况。 在无线通信信道环境中，电磁波经过反射折射散射等多条路径传播到达接收机后，总信号的强度服从瑞利分布。 同时由于接收机的移动及其他原因，信号强度和相位等特性又在起伏变化， 故称为瑞利衰落。在无线通信信道中，由于信号进行多径传播达到接收点处的场强来自不同传播的路径，各条路径延时时间是不同的，而各个方向分量波的叠加，又产生了驻波场强，从而形成信号快衰落称为瑞利衰落。瑞利衰落属于小尺度的衰落效应，它总是叠加于如阴影、衰减等大尺度衰落效应上。 如果收到的信号中除了经反射折射散射等来的信号外，还有从发射机直接到达接收机（如从卫星直接到达地面接收机）的信号，那么总信号的强度服从莱斯分布， 故称为莱斯衰落。 2．瑞利衰落与莱斯衰落 瑞利分布是一个均值为0，方差为2σ的平稳窄带高斯过程，其包络的一维分布是瑞利分布。 2 22()exp() 02z z f z z σσ=-≥ (4-1) 瑞利分布是最常见的用于描述平坦衰落信道接收包络或独立多径分量接受包络 统计时变特性的一种分布类型。两个正交高斯噪声信号之和的包络服从瑞利分布。 " 莱斯分布的概率密度函数称为莱斯密度函数： 220222()exp()()2R R A RA p R I σσσ +=- (4-2)
基于matlab高斯白噪声信道分析系统的设计 ×× （陕西理工学院物理与电信工程学院通信工程专业1202班，陕西汉中 723003） 指导教师：吴燕 [摘要] MATLAB 是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。本文在matlab的环境下构建了BFSK在高斯白噪声信道中传输的系统模型，通过simulink程序仿真，研究系统的误码率与信道质量的关系，找到在高斯白噪声信道上传输的最大信噪比及所需发射功率和调制频率，从而得出该系统在高斯白噪声信道中的最佳传输性能。 [关键词] MATLAB；高斯白噪声；信道分析；simulink仿真
Design and production of the Gauss white noise channel analysis system based on MATLAB ×× (Grade 2012,Class 2,Major of Communication Engineering,School of Physics and Telecommunication Engineering of Shaanxi University of Technology,Hanzhong 723003,Shaanxi) Tutor: Wu Yan Abstract: MATLAB is a high-level technical computing language and interactive environment for the development of algorithms, data visualization, data analysis and numerical calculation. This article in the matlab environment build BFSK in AWGN channel model simulation,by running simulation the program on the system of quality of error rate and channel relationships,found in AWGN channel transport of maximum signal-to-noise ratio and the desired transmitter power. Key words:MA TLAB; Gauss white noise; channel analysis; Simulink simulation
高斯噪声是一种随机噪声，在任选瞬时中任取n个，其值按n个变数的高斯概率定律分布。注： 1,高斯噪声完全由其时变平均值和两瞬时的协方差函数来确定，若噪声为平稳的，则平均值与时间无关，而协方差函数则变成仅和所考虑的两瞬时之差有关的相关函数，它在意义上等效于功率谱密度。 2,高斯噪声可以是大量独立的脉冲所产生的，从而在任何有限时间间隔内，这些脉冲中的每一个脉冲值与所有脉冲值的总和相比都可忽略不计。 3,实际上热噪声、散弹噪声及量子噪声都是高斯噪声。 白噪声是一种功率频谱密度为常数的随机信号或随机过程。换句话说，此信号在各个频段上的功率是一样的，由于白光是由各种频率（颜色）的单色光混合而成，因而此信号的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“白色的”，此信号也因此被称作白噪声。相对的，其他不具有这一性质的噪声信号被称为有色噪声（功率谱密度随频率变化）。 理想的白噪声具有无限带宽，因而其能量是无限大，这在现实世界是不可能存在的。实际上，我们常常将有限带宽的平整讯号视为白噪音，因为这让我们在数学分析上更加方便。然而，白噪声在数学处理上比较方便，因此它是系统分析的有力工具。一般，只要一个噪声过程所具有的频谱宽度远远大于它所作用系统的带宽，并且在该带宽中其频谱密度基本上可以作为常数来考虑，就可以把它作为白噪声来处理。例如，热噪声和散弹噪声在很宽的频率范围内具有均匀的功率谱密度，通常可以认为它们是白噪声。 白噪声的功率谱密度是一个常数。这是因为：白噪声的时域信号中任意两个不同时刻是不相关的，因此，白噪声的自相关函数为冲击函数，因此，白噪声的功率谱密度为常数。（自相关函数和功率谱密度是傅立叶变换对）。 当随机的从高斯分布中获取采样值时，采样点所组成的随机过程就是“高斯白噪声”；同理，当随机的从均匀分布中获取采样值时，采样点所组成的随机过程就是“均匀白噪声”。 “非白的高斯”噪声——高斯色噪声。这种噪声其分布是高斯的，但是它的频谱不是一个常数，或者说，对高斯信号采样的时候不是随机采样的，而是按照某种规律来采样的。 仿真时经常采用高斯白噪声是因为实际系统（包括雷达和通信系统等大多数电子系统）中的主要噪声来源是热噪声，而热噪声是典型的高斯白噪声，高斯噪声下的理想系统都是线性系统。 高斯白噪声：如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。 热噪声和散粒噪声是高斯白噪声。 所谓高斯白噪声中的高斯是指概率分布是正态函数，而白噪声是指它的二阶矩不相关，一阶矩为常数，是指先后信号在时间上的相关性。这是考查一个信号的两个不同方面的问题。
实验三、白噪声信道模拟实验 一、实验目的 1、了解白噪声产生原因。 2、了解多径干扰对信号的影响。 二、实验内容 观察白噪声对信号的干扰。 三、基本原理 在移动通信中，严重影响移动通信性能的主要噪声与干扰大致可分为3类：加性正态白噪声、多径干扰和多址干扰。b5E2RGbCAP 这里加性是指噪声与信号之间的关系服从叠加原理的线性关系，正态则是指噪声分布遵从正态<高斯）分布，而白则是指频谱是平坦的，仅含有这类噪声的信道一般文献上称为AWGN信道。这类噪声是最基本的噪声，非移动信道所特有，一般简称这类噪声为白噪声。这类噪声以热噪声、散弹噪声及宇宙噪声为代表，其特点是，无论在时域内还是在频域内它们总是普遍存在和不可避免的。p1EanqFDPw 热噪声是在电阻一类导体中，自由电子的布朗运动引起的噪声。导体中的每一个自由电子由于其热能而运动。电子运动的途径，由于和其他粒子碰撞，是随机的和曲折的，即呈现布朗运动。所有电子运动的总结果形成通过导体的电流。电流的方向是随机的，因而其平均值为零。然而，电子的这种随机运动还会产生一个交流电流成分。这个交流成分称为热噪声。DXDiTa9E3d
散弹噪声是由真空电子管和半导体器件中电子发射的不均匀性引起的。散弹噪声的物理性质可由平行板二极管的热阴极电子发射来说明。在给定的温度下，二极管热阴极每秒发射的电子平均数目是常数，不过电子发射的实际数目随时间是变化的和不能预测的。这就是说，如果我们将时间轴分为许多等间隔的小区间，则每一小区间内电子发射数目不是常量而是随机变量。因此，发射电子所形成的电流并不是固定不变的，而是在一个平均值上起伏变化。总电流实际上是许多单个电子单独作用的总结果。由于从阴极发射的每一个电子可认为是独立出现的，且观察表明，每1安培多平均电流相当于在1秒钟内通过约6×1018个电子，所以总电流便是相当多的独立小电流之和。于是，根据中心极限定理可知，总电流是一个高斯随机过程。也就是说散弹噪声是一个高斯随机过程。RTCrpUDGiT 宇宙噪声是指天体辐射波对接收机形成的噪声。它在整个空间的分布是不均匀的，最强的来自银河系的中部，其强度与季节、频率等因素有关。实测表明，在20～300MHz的频率范围内，它的强度与频率的三次方成反比。因而，当工作频率低于300MHz时就要考虑到它的影响。实践证明宇宙噪声也是服从高斯分布律的，在一般的工作频率范围内，它也具有平坦的功率谱密度。5PCzVD7HxA 从通信系统来看，白噪声是最基本的噪声来源。但是从调制信道的角度来看，到达或集中于解调器输入端的噪声并不是上述白噪声本身，而却是它的某种变换方式——通常是一种带通型噪声。这是因为，在到达解调器之前，起伏噪声通常要经过接收转换器，而
QPSK调制与解调在MATLAB平台上的实现QPSK即四进制移向键控（Quaternary Phase Shift Keying），它利用载波的四种不同相位来表示数字信息，由于每一种载波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个码元用a表示，后一个码元用b表示。 QPSK信号可以看作两个载波正交2PSK信号的合成，下图表示QPSK正交调制器。 由QPSK信号的调制可知，对它的解调可以采用与2PSK信号类似的解调方法进行解调。解调原理图如下所示，同相支路和正交支路分别采用相干解调方式 解调，得到() I t和() Q t，经过抽样判决和并/串交换器，将上下支路得到的并行数据恢复成串行数据。 % 调相法 clear all
close all t=[-1:0.01:7-0.01]; tt=length(t); x1=ones(1,800); for i=1:tt if (t(i)>=-1 & t(i)<=1) | (t(i)>=5& t(i)<=7); x1(i)=1; else x1(i)=-1; end end t1=[0:0.01:8-0.01]; t2=0:0.01:7-0.01; t3=-1:0.01:7.1-0.01; t4=0:0.01:8.1-0.01; tt1=length(t1); x2=ones(1,800); for i=1:tt1 if (t1(i)>=0 & t1(i)<=2) | (t1(i)>=4& t1(i)<=8); x2(i)=1; else x2(i)=-1; end end f=0:0.1:1; xrc=0.5+0.5*cos(pi*f); y1=conv(x1,xrc)/5.5; y2=conv(x2,xrc)/5.5; n0=randn(size(t2)); f1=1; i=x1.*cos(2*pi*f1*t); q=x2.*sin(2*pi*f1*t1); I=i(101:800); Q=q(1:700); QPSK=sqrt(1/2).*I+sqrt(1/2).*Q; QPSK_n=(sqrt(1/2).*I+sqrt(1/2).*Q)+n0;
QPSK调制与解调在MATLAB平台上的实现 QPSK即四进制移向键控（Quaternary Phase Shift Keying），它利用载波的四种不同相位来表示数字信息，由于每一种载波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个码元用a表示，后一个码元用b表示。 QPSK信号可以看作两个载波正交2PSK信号的合成，下图表示QPSK正交调制器。 由QPSK信号的调制可知，对它的解调可以采用与2PSK信号类似的解调方法进行解调。解调原理图如下所示，同相支路和正交支路分别采用相干解调方式解调，得到() I t和() Q t，经过抽样判决和并/串交换器，将上下支路得到的并行数据恢复成串行数据。 % 调相法 clear all close all t=[-1:0.01:7-0.01]; tt=length(t); x1=ones(1,800); for i=1:tt if (t(i)>=-1 & t(i)<=1) | (t(i)>=5& t(i)<=7); x1(i)=1; else x1(i)=-1; end end t1=[0:0.01:8-0.01]; t2=0:0.01:7-0.01; t3=-1:0.01:7.1-0.01; t4=0:0.01:8.1-0.01; tt1=length(t1); x2=ones(1,800); for i=1:tt1
if (t1(i)>=0 & t1(i)<=2) | (t1(i)>=4& t1(i)<=8); x2(i)=1; else x2(i)=-1; end end f=0:0.1:1; xrc=0.5+0.5*cos(pi*f); y1=conv(x1,xrc)/5.5; y2=conv(x2,xrc)/5.5; n0=randn(size(t2)); f1=1; i=x1.*cos(2*pi*f1*t); q=x2.*sin(2*pi*f1*t1); I=i(101:800); Q=q(1:700); QPSK=sqrt(1/2).*I+sqrt(1/2).*Q; QPSK_n=(sqrt(1/2).*I+sqrt(1/2).*Q)+n0; n1=randn(size(t2)); i_rc=y1.*cos(2*pi*f1*t3); q_rc=y2.*sin(2*pi*f1*t4); I_rc=i_rc(101:800); Q_rc=q_rc(1:700); QPSK_rc=(sqrt(1/2).*I_rc+sqrt(1/2).*Q_rc); QPSK_rc_n1=QPSK_rc+n1;
加性高斯白噪声信道的最佳接收机设计与仿真 摘要 在数字通信系统中，在接收机端接收的信号往往受加性高斯白噪声信号的恶化，因此研究加性高斯白噪声信道的最佳接收机具有一定的实用性意义。最佳接收机主要由信号解调器和检测器组成，信号解调器有相关解调器和匹配滤波器解调器两种实现方法，检测器主要由最大后验概率准则和最大似然准则两大准则。 本设计主要对4PSK调制方式的信号，利用MATLAB的m文件进行最佳接收机的设计与仿真。对输入的叠加噪声的4PSK调制信号进行接收，利用相关解调器来实现信号解调，及最大似然准则来实现检测器。在相关解调器中，接收信号分别与基函数()tω cos和()tω sin相乘再积分。在检测器中，利用相位来判断输出，从而最终得到接收的数据。采用随机二进制数通过4PSK调制后叠加高斯白噪声再对设计的接收机进行测试，从测试的结果可看出，在信噪比大于-8dB时，误码率为0，说明该接收机较好的实现了抗噪声性能。 关键词信号解调器；检测器；四进制相移键控；信噪比；误码率
Design and Simulation Of Optimum Receiver in Additive Gaussian White Noise Channel ABSRACT In the digital communication system, the received signal is often deteriorated by additive Gaussian white noise signal at the receiver side. Therefore, researched Optimum Receiver in Additive Gaussian White Noise Channel has a certain practicality best significance. Optimum receiver contain signals demodulator and detector, However, the signal demodulation has two methods of the related demodulator and the match filter demodulator , the detector by the MAP and ML for two major principles composition. The design mainly design and simulation optimum receiver use of MATLAB m-files based on 4PSK signal modulation.Superposition of noise on the input signals received 4PSK modulation, use of relevant signal demodulation demodulator and ML principles detection to achieve. In the relevant demodulator, the received signal, respectively multiplying the base functions and then integration. The detector, the use of phase to determine the output, and ultimately obtain the receiving data. Adopted random binary pass through 4PSK modulate that Superposition of Gaussian white noise, then Tested the design of the receiver. the results can be seen from the test, the error rate is 0 when the signal to noise ratio is greater than -8dB, indicating that the receiver is more Achieve good noise performance. Key words: demodulator;detector;4PSK;signal-noise; error rate
通信原理课程设计 1.设计内容概述 1.1 设计目的 本次课程设计主要运用MATLAB软件，在Simulink平台下建立仿真模型，实现模拟基带信号经过2FSK调制与非相干解调的传输过程。通过分析比较调制解调的输出波形，理解2FSK调制原理。 1.2设计题目： 搭建高斯白噪声信道下的二进制频移键控(FSK)模型 a)按照《通信原理》中的调制解调原理来搭建模型
b) 直接调用FSK 调制解调模块来搭建模型，并比较有、无信道编码（汉明 码）时的误码率。 1.3 2FSK 数字系统的调制解调原理 2FSK 调制就是使用两个不同的频率的载波信号来传输一个二进制信息序列。可以用二进制“1”来对应于载频f1，而“0”用来对应于另一相载频w2的已调波形，而这个可以用受矩形脉冲序列控制的开关电路对两个不同的独立的频率源w1、f2进行选择通。原理图如图1-1。 载波 f1 载波 f2 二进制数据 2FS K 输出信 号 2FS K 的调制原理图 图1-1 2FSK 的解调方式有两种:相干解调方式和非相干解调方式。我所用的为相干解调。根据已调信号由两个载波f1、f2调制而成，则先用两个分别对f1、f2带通的滤波器对已调信号进行滤波，然后再分别将滤波后的信号与相应的载波f1、f2相乘进行相干解调，再分别低通滤波、用抽样信号进行抽样判决器即可。原理图如图1-2。 图1-2
2.Simulink建模及仿真 2.1所用仿真工具简要介绍 Matlab simulink 2.2仿真模型 a 按照《通信原理》中的调制解调原理来搭建模型 图2-1 下面一一介绍其他各主要模块的参数设定 1.伯努利二进制基带信号： 图2-2
高斯白噪声信道模拟器的设计与实现 摘要本文设计了一个信道模拟器，用来模拟高斯白噪声信道。整个系统采用DSP（数字信号处理器）作为核心处理器，另外加上A/D、D/A完成信号采集及数字加噪，输入信号经A/D数字化后，在DSP内叠加噪声，然后叠加有噪声的数字信号经D/A输出模拟信号，完成加噪过程。高斯白噪声随机数由软件在DSP内部产生。输出信噪比可调，可以通过外接键盘进行设置。通过测试，该信道模拟器能够实时模拟高斯白噪声信道，完成加噪。 关键词信道模拟器高斯白噪声 DSP 1．引言 在无线通信系统设计中，为了使系统满足性能要求，经常需要对无线传输设备的性能进行测试。一种方法是在实际通信环境中进行现场测试，另一种方法是在实验室条件下利用信道模拟器进行性能测试。信道模拟器可以通过改变信道参数模拟多种典型信道环境，便于控制。这样就可以随时进行多次重复试验，进而了解一种通信设备或通信手段在不同信道条件下的性能或在同一信道条件下，比较不同通信设备或通信手段的优缺点，缩短开发周期，降低开发费用。现有的信道模拟器一般都是基于各种信道仿真模型，如Jake模型、Rummler模型、Suzuki 模型等。在硬件上，随着数字信号处理技术和大规模集成电路的发展，大多使用DSP或FPGA作为核心器件。本文中使用DSP作为核心器件，对信道的加性高斯白噪声特性进行模拟。 2．总体设计与实现 该信道模拟器主要由核心处理模块、ADC模块、DAC模块和人机接口模块组成。核心处理模块包括DSP和存储器，ADC模块包括滤波器和ADC，DAC模块包括DAC和滤波器，人机接口模块包括键盘和显示器。系统框图如下： 图1 总体方框图 输入的已调信号经ADC模块直接采样，转变为数字信号。核心处理模块产生高斯随机数并将其加到输入的数字信号上，然后输出。输出数字信号经DAC模块变为模拟信号并最终输出。 2.1 核心处理模块 核心处理器使用TMS320VC5509A。由于这一型号DSP内部主要是易失性存储器，所以需要外接非易失性存储器，用来存储程序。上电时DSP会自举加载外部存储器中的程序。外部存储器使用一个512K×16bit的Flash。DSP与Flash的接口使用EMIF（External Memory Interface）无缝接口，便于访问外部存储器。外接存储器电路图如下： 图2 外接Flash电路图 2.2 ADC模块 ADC模块要对输入信号进行滤波，并完成数字化过程。输出的数字信号传输给DSP。A/D转换器使用单端输入模式，内部参考电压。A/D的时钟由DSP的定时器输出引脚提供，便于调节时钟频率，即A/D的采样频率。A/D与DSP的接口也使用EMIF接口。但是A/D输出是5V逻辑电平，需要进行电平转换，转换为3.3V逻辑电平。ADC模块部分电路图如下：
模块4 信道的加性噪声（ZY3200102004） 【模块描述】本模块介绍了信道的加性噪声的基本概念，包含加性噪声的来源、几种类型的随机噪声和起伏噪声。通过概念介绍、分类讲解，熟悉加性噪声的来源以及几种随机噪声和起伏噪声的产生机理及其对信号传输的影响。 【正文】 信道的加性噪声独立于有用信号，它始终干扰着有用信号，因此不可避免地对信道造成危害。 一、加性噪声的来源 信道中的加性噪声的来源有三个方面：人为噪声、自然噪声和内部噪声。人为噪声是指由于人类活动造成的其他信号源带来的干扰。如：外台信号、开关接触噪声等。自然噪声是指由于自然界存在的各种电磁波源带来的干扰。如：闪电等各种宇宙噪声。内部噪声是指由于系统设备本身产生的各种噪声。如电阻内自由电子的热运动（称为热噪声）、真空管中电子的起伏发射和半导体中载流子的起伏变化（称为散弹噪声）、电源噪声等。 二、加性噪声的分类 某些类型的噪声是确知的，如自激振荡、电源哼声等，从原理上讲是可以消除或基本消除这类噪声的。另一类噪声则不能准确预测它的波形，称为随机噪声。常见的随机噪声分为单频噪声、脉冲噪声和起伏噪声三类。 1.单频噪声 单频噪声是一种连续波的干扰（如外台信号），它通常是一个已调正弦波，但其幅度、频率、相位往往是事先无法预知的。这种噪声占有极窄的频带，它不是在所有通信系统中都存在，而且也比较容易防止。 2.脉冲噪声 脉冲噪声是在时间上无规则地突发的短促噪声。如工业上点火辐射、闪电等。这种噪声突发的脉冲幅度大，但其持续时间短，相邻突发脉冲之间往往有较长的时间间隔。从频谱上看，脉冲噪声通常有较宽的频谱，但频率越高，其频谱强度就越小。它对模拟话音信号的影响不大，但在数字通信系统中，一旦出现突发脉冲，将会导致一连串的误码，危害很大。在数字通信中通常采用纠错编码技术来减轻这种危害。 3.起伏噪声 起伏噪声包括热噪声、散弹噪声及宇宙噪声。这些噪声总是普遍存在，并且是不可避免的，因此它是影响通信质量的主要因素之一。 (1)热噪声 热噪声是在电阻类导体中由于自由电子的布朗运动引起的噪声。电子的这种随机运动会产生一个交流电流成分。这个交流成分称为热噪声。热噪声服从高斯分布，且具有均匀的功率谱密度。 (2)散弹噪声 散弹噪声是由于真空电子管和半导体器件中电子发射的不均匀性引起的。在给定的温度下，每秒发射的电子平均数目是常数，但实际数目随时间是变化的和不可预测的，因此发射电子所形成的电流并不是固定的，而是在一个平均值上下起伏变化的。散弹噪声也服从高斯分布。 (3)宇宙噪声 宇宙噪声是指天体辐射波对接收机形成的噪声。实测表明，在20～300MHz的频率范围内，它的强度与频率的三次方成反比。宇宙噪声服从高斯分布；具有平坦的功率谱密度。 起伏噪声是通信系统中最基本的噪声来源。到达解调器输入端的噪声并不是起伏噪声的本身，而是它的某种变换形式—带通型噪声。因为起伏噪声到达解调器之前需经过接收转换器，而
毕业论文 基于matlab高斯白噪声信道分析系统的设计
[摘要] MATLAB 是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。本文在matlab的环境下构建了BFSK在高斯白噪声信道中传输的系统模型，通过simulink程序仿真，研究系统的误码率与信道质量的关系，找到在高斯白噪声信道上传输的最大信噪比及所需发射功率和调制频率，从而得出该系统在高斯白噪声信道中的最佳传输性能。 [关键词] MATLAB；高斯白噪声；信道分析；simulink仿真
Design and production of the Gauss white noise channel analysis system based on MATLAB ×× (Grade 2012,Class 2,Major of Communication Engineering,School of Physics and Telecommunication Engineering of Shaanxi University of Technology,Hanzhong 723003,Shaanxi) Tutor: Wu Yan Abstract: MATLAB is a high-level technical computing language and interactive environment for the development of algorithms, data visualization, data analysis and numerical calculation. This article in the matlab environment build BFSK in AWGN channel model simulation,by running simulation the program on the system of quality of error rate and channel relationships,found in AWGN channel transport of maximum signal-to-noise ratio and the desired transmitter power. Key words:MATLAB; Gauss white noise; channel analysis; Simulink simulation
通信原理电子教案 第3章信道与噪声 学习目标： 信道的数学描述方法； 恒参信道/随参信道及其传输特性； 加性高斯白噪声； 信道容量的概念。 重点难点：调制信道模型；编码信道模型；恒参信道对信号传输的影响；加性高斯白噪声；Shannon信道容量公式。随参信道对信号传输的影响；起伏噪声；噪声等效带宽；连续信道的信道容量“三要素”。随参信道特性的改善。 课外作业： 3-5，3-11，3-16，3-19，3-20 本章共分4讲 《通信原理》第九讲 知识要点：信道等义、广义信道、狭义信道，调制信道和编码信道。 §3.1 信道定义与数学模型 1、信道定义 信道是指以传输媒质为基础的信号通道。信道即允许信号通过，又使信号受到限制和损害。 研究信道的目的：建立传播预测模型；为实现信道仿真器提供基础。 狭义信道仅指信号的传输媒质，这种信道称为狭义信道；广义信道不仅是传输媒质，而且包括通信系统中的一些转换装置，这种信道称为广义信道。狭义信道按照传输媒质的特性可分为有线信道和无
线信道两类。有线信道包括明线、对称电缆、同轴电缆及光纤等。 广义信道按照它包括的功能，可以分为调制信道、编码信道等。 图3-1 调制信道和编码信道 2、信道的数学模型 信道的数学模型用来表征实际物理信道的特性，它对通信系统的分析和设计是十分方便的。下面我们简要描述调制信道和编码信道这两种广义信道的数学模型。 1. 调制信道模型 图3-2 调制信道模型 二端口的调制信道模型其输出与输入的关系有 一般情况下，可表示为信道单位冲击响应与输入信号的卷积，即 或 其中，依赖于信道特性。对于信号来说，可看成是乘性干扰，而为加性干扰。 在实际使用的物理信道中，根据信道传输函数的时变特性的不同可以分为两大类： 一类是基本不随时间变化，即信道对信号的影响是固定的或变化极为缓慢的，这类信道称为恒定参量信道，简称恒参信道； 另一类信道是传输函数随时间随机快变化，这类信道称为随机参量信道，简称随参信道。 在常用物理信道中，的特性有三种典型形式。 是常数，或在信号频带范围之内是常数，即 在信号频带范围之内不是常数，但不随时间变化，即 。 在信号频带范围之内不是常数，且随时间变化，即 ， 2. 编码信道模型
一、高斯白噪声生成原理 高斯白噪声通常定义为一个均值为零，功率谱密度为非零常数的平稳随机过程，且其噪声取值的概率分布服从高斯分布。产生高斯噪声的过程可分为生成均匀分布随机信号和对均匀分布随机信号高斯化，如图1所示 图1.1 高斯白噪声生成算法原理图 图1.1中可见，高斯白噪声生成的第一步为均匀噪声生成部分。采用m 序列随机产生算法，生成均匀分布伪随机序列。第二部对均匀分布的信号进行高斯化，采用查找表的方法，应用第一步的输出值生成映射表地址，将查表后得到的结果输出，最后得到的就为高斯白噪声序列。 二、均匀随机分布序列的产生 在计算机上产生具有良好独立同分布性能的U（0,1）随机序列已有较长研究历史，主要有4种方法：线性同余法、m序列产生法、logist方程法、进位加方法。由于采用均匀分布的随机序列进行高斯化处理，所以均匀随机分布序列的性能直接影响到输出高斯噪声的性能。 三、高斯白噪声的产生 3.1均匀分布随机序列高斯化算法 将均匀分布的随机序列转换为高斯分布的随机序列的方法主要有：函数变换法、中心极限法、查表法3种。函数变换法和中心极限法都需要硬件的实时计算，FFT运算等，占用大量的硬件资源，影响宽带短波信道模拟器的其他部分的实现。选择查表法对均匀分布随机序列进行高斯化，可以大大减少计算量，提高噪声生成的实时性。 通过均匀分布于高斯分布的关系进行映射，映射关系可以以函数y=f（x）表示，其中x服从[1,232-1]均匀分布，而y服从均值为0，方差为1的高斯分布。考虑到高斯分布的实际情况，y仅在[-4,4]之间取值就可以了。f函数曲线如图3.1所示。 对y对应的高斯分布值进行量化处理，将自变量y在[-4,4]上分成均匀分布的M=2000个的小区间，从而计算出对应的数值，分配2000个物理空间，简历对应x值的y的映射表。在查找时，产生在[1,232-1]区间均匀分布的随机变量，将随机变量也对应到2000个小区间中，计算随机变量的值在映射表中的偏移地址，该地址单元的对应值就是对应的高斯分布随机变量，据此生成高斯白噪声。
这几个概念的区别和联系：（转自：研学论坛） 白噪声，就是说功率谱为一常数；也就是说，其协方差函数在delay=0时不为0，在delay不等于0时值为零；换句话说，样本点互不相关。（条件： 零均值。） 所以，“白”与“不白”是和分布没有关系的。 当随机的从高斯分布中获取采样值时，采样点所组成的随机过程就是“高斯白噪声”； 同理，当随机的从均匀分布中获取采样值时，采样点所组成的随机过程就是“均匀白噪声”。 那么，是否有“非白的高斯”噪声呢？答案是肯定的，这就是”高斯色噪声“。这 种噪声其分布是高斯的，但是它的频谱不是一个常数，或者说，对高斯信号采样的时候不是随机采样的，而是按照某种规律来采样的。 仿真时经常采用高斯白噪声是因为实际系统（包括雷达和通信系统等大多数电子系统）中的主要噪声来源是热噪声，而热噪声是典型的高斯白噪声，高斯噪声下的理想系统都是线性系统。 相关讨论：
1、白噪声是指功率谱在整个频域内为常数的噪声，其付氏反变换是单位冲击函数的n倍（n取决于功率谱的大小），说明噪声自相关函数在t=0时不为零，其他时刻都为0，自相关性最强。高斯噪声是一种随机噪声，其幅度的统计规律服从高斯分布。高斯白噪声是幅度统计规律服从高斯分布而功率谱为常数的噪声如果在系统通带内功率谱为常数，成为带限白噪声“高斯”与“白”没有直接关系，有时人们还会提出高斯型噪声，这指的是噪声功率谱呈高斯分布函数的形状而已。 2、有一个问题我想提出来： 连续白噪声和离散白噪声序列的关系是什么？它们之间不应该是简单的采样 关系。因为连续白噪声的功率谱在整个频率轴上为常数，按照随机信号采样定理，对这样的信号采样，采样后的序列的功率谱必然发生混叠，而且混叠过后的功率谱是什么？应该是在整个频率轴上都为无穷大。这显然不满足离散白噪声序列的定义。 那离散白噪声序列跟连续白噪声有何关系？我觉得是对带限的连续白噪声进行采样后得到的，这个带限的连续白噪声信号的带宽刚好满足Nyquist抽样定理。这样采样过后的信号的功率谱就能满足定义了。 答：连续白噪声是离散白噪声在采样间隔趋近于零的极限。对带限的连续白噪声按照Nyquist采样定理进行采样就得到信息不损失的白噪声序列，当连续 白噪声的带宽趋近于无穷大时，采样率也趋近于无穷大（采样间隔趋近于零），此时不会发生频谱混叠。用极限的概念理解二者的关系就很清楚了。需要说明的是，任何实际系统都是工作于一定频带范围内的，带宽为无穷大的信号仅仅存 在于理论分析中，在实际系统中找不到。 3、对随机信号而言也有采样定理，这个采样定理是针对功率谱而言的。具 体的证明可以参看陆大金老师的随机过程教材。（清华的博士入学考试指定的参考教材） 4、对于不限带的白噪声，已经分析的比较清楚了。 而对于限带白噪声，我认为既然考虑采样定理，那么连续的限带白噪声可以 利用采样函数作为正交基的系数来表示，这些系数就是对应的噪声采样值，这个过程就是连续噪声的离散化过程，以上分析也是分析连续信道容量使用的方法。
这几个概念地区别和联系：（转自：研学论坛） 白噪声，就是说功率谱为一常数；也就是说，其协方差函数在时不为，在不等于时值为零；换句话说，样本点互不相关.（条件：零均值.） 所以，“白”与“不白”是和分布没有关系地. 当随机地从高斯分布中获取采样值时，采样点所组成地随机过程就是“高斯白噪声”； 同理，当随机地从均匀分布中获取采样值时，采样点所组成地随机过程就是“均匀白噪声”.那么，是否有“非白地高斯”噪声呢？答案是肯定地，这就是”高斯色噪声“.这种噪声其分布是高斯地，但是它地频谱不是一个常数，或者说，对高斯信号采样地时候不是随机采样地，而是按照某种规律来采样地. 仿真时经常采用高斯白噪声是因为实际系统（包括雷达和通信系统等大多数电子系统）中地主要噪声来源是热噪声，而热噪声是典型地高斯白噪声，高斯噪声下地理想系统都是线性系统. 相关讨论： 、白噪声是指功率谱在整个频域内为常数地噪声，其付氏反变换是单位冲击函数地倍（取决于功率谱地大小），说明噪声自相关函数在时不为零，其他时刻都为，自相关性最强.高斯噪声是一种随机噪声，其幅度地统计规律服从高斯分布.高斯白噪声是幅度统计规律服从高斯分布而功率谱为常数地噪声如果在系统通带内功率谱为常数，成为带限白噪声“高斯”与“白”没有直接关系，有时人们还会提出高斯型噪声，这指地是噪声功率谱呈高斯分布函数地形状而已. 、有一个问题我想提出来： 连续白噪声和离散白噪声序列地关系是什么？它们之间不应该是简单地采样关系.因为连续白噪声地功率谱在整个频率轴上为常数，按照随机信号采样定理，对这样地信号采样，采样后地序列地功率谱必然发生混叠，而且混叠过后地功率谱是什么？应该是在整个频率轴