MPSK通信系统的Monte Carl仿真(matlab实现,附源码)
目录
- 实验目的
- 实验内容
- 实验原理
- 1.PSK原理
- 2.调制解调原理
- 3.Monte Carlo 仿真过程
- 实验内容
- (一)未加信道纠错编码的QPSK调制通信系统
- (二)未加信道纠错编码的8PSK调制通信系统
- 总结
- 1.问题
- 2.对于理论的理解
- 3.感悟
本文旨在记录自己的一次非常用心的课程作业,以及和大家分享研究成果,喜欢的别忘了点一个赞哦~~~
实验目的
- 提高独立学习的能力
- 培养发现问题,解决问题,分析问题的能力
- 学习 Matlab 的使用
- 掌握 MPSK 通信系统的 Monte Carlo 仿真方法
- 掌握 MPSK 通信系统的组成原理
实验内容
完成对 QPSK 通信系统的差错概率的 Monte Carlo 仿真
实验原理
1.PSK原理
PSK是利用载波的不同相位表示相应的数字信息。对于二进制相位调制(M=2)来说,两个载波相位是0和π。对于M相相位调制来说M=2k,这里k是每个传输符号的信息比特数。4PSK是M=4的载波相位调制。这里,将理论差错概率与仿真的差错概率比较,进一步观察仿真与理论值之间的差别。同时,用不同的判决准则对接受信号进行判决。并比较两种判别方法的差别。
2.调制解调原理
1.信号能量分析
一组M载波相位调制信号波形的一般表示式为
式中是发送滤波器的脉冲形状,它决定了传输信号的频谱特性,A是信号的幅度。注意到,PSK信号对所有m都具有相等的能量,即
2.噪声分析
传输信号的信道假设被加性噪声n(t)所污损,这样信号在接收端将产生误码。因为n(t)是功率谱为的白高斯过程的一个样本函数,所以噪声分量就是零均值高斯型的,即
3.信号判决分析
最佳检测器将接收信号向量r投射到M个可能的传输信号向量之一上去,并选取对应于最大投影的向量。据此,得到相关准则为
检测器观察到接收信号向量,并计算r在4种可能的信号向量上的投影。根据选取对应于最大投影的信号点作为判决,从而判决出信号。同时,检测器的判决准则也可采用最小距离法,即利用星座图上符号间的距离进行判决,从而得到判决结果。
3.Monte Carlo 仿真过程
仿真框图如图1
图1 用于 Monte Carlo仿真的4PSK系统的方框图
如图所示,利用一个随机数发生器,产生(0,1)范围内的随机数。再将这个范围分成四个相等的区间(0,0.25),(0.25,0.5),(0.5,0.75),(0.75,1.0),这些子区间分别对应于00,01,11,10信息比特对,再用这些比特对来选择信号相位向量。加性噪声的同相分量和正交分量 ,在上面讨论过,即为零均值,方差为 的统计独立的高斯随机变量。在检测器观察到的接收信号向量 ,利用上面讨论的两种检测方法,得到判决结果,并与传输符号作比较,最后对符号差错和比特差错计数。
实验内容
(一)未加信道纠错编码的QPSK调制通信系统
子函数编写
1.二进制信源生成
函数名:function[a,b]=signalsource(N)
思路:先使用rand函数生成N个0到1之间的随机数,再生成两个一行N列的零矩阵,然后根据所在不同范围将随机数赋值给两个矩阵,得到二维数组
程序如下:
source=rand(1,N);%产生随机数
a=zeros(1,N);b=zeros(1,N);
for i=1:N
if(source(i)<0.25)%当随机数<0.25时,规定为00a(i)=0; b(i)=0;
elseif(source(i)<0.5)%当0.25<随机数<0.5时,规定为01 a(i)=0;b(i)=1;elseif(source(i)<0.75)%当0.5<随机数<0.75时,规定为10a(i)=1;
b(i)=0;elsea(i)=1;%当0.75<随机数<1时,规定为11
b(i)=1;
end
end
2.二进制信源转化为一位四进制信号
函数名:function[m]=source2(a,b,N)
思路:建立一个长度为N的序列,N的长度应为原信号长度的1/2,根据二进制序列,通过格雷映射对应为四进制序列。
程序如下:
m=zeros(1,N);
for i=1:N
if((a(i)==0)&&(b(i)==1))%根据格雷码对照进行映射 m(i)=0;
elseif((a(i)==0)&&(b(i)==0)) m(i)=1;
elseif((a(i)==1)&&(b(i)==0))m(i)=2;
else m(i)=3;
end
end
3.四进制信号转换成4PSK两路正交信号
函数名:function[sm]=zhengjiaoyingshe(m,N)
思路:先生成一个二维数组,两行N列的零矩阵,从1到N循环,根据相位进行映射。当m=0时,sm=(1 0),当m=1时,sm=(0 1),当m=2时,sm=(-1 0),以此类推。
程序如下:
sm=zeros(2,N);
for i=1:Nif m(i)==0
sm(:,i)=[1;0];%当m=0时,sm=(1 0)。[1;0]中的;表示分为两行 elseif m(i)==1
sm(:,i)=[0;1];%当m=1时,sm=(0 1) elseif m(i)==2
sm(:,i)=[-1;0];%当m=2时,sm=(-1 0) elseif m(i)==3
sm(:,i)=[0;-1];%当m=3时,sm=(0 -1) end
end
end
4.生成两路正交噪声
函数名:function[n]=guass(N,sgma)
思路:先生成两个零矩阵,通过rand函数产生0到1之间的随机数,计算出两路正交噪声,逐个赋值得到噪声序列。
程序如下:
nc=zeros(1,N);
ns=zeros(1,N);
for i=1:Nu=rand;z=sgma*sqrt(2*log10(1/(1-u))); u=rand; gsrv1=z*cos(2*pi*u); gsrv2=z*sin(2*pi*u); nc(i)=gsrv1; ns(i)=gsrv2;
endn=zeros(2,N); %写成矩阵模式便于和之前求得的sm相加
n(1,:)=nc; %(1,:)表示第一行的元素
n(2,:)=ns; end
5.最大投影准则
函数名:function[c]=touyingzhunze(r,N)
思路:将信道输出的r和原信号s逐个作向量积,通过for循环逐个比较求出最大向量积。根据映射的逆过程进行判决,恢复原信号。
程序如下:
d=zeros(1,4);
c=zeros(1,N);
for i=1:N%
d(1)=1*r(1,i)+0*r(2,i);
d(2)=0*r(1,i)+1*r(2,i);
d(3)=(-1)*r(1,i)+0*r(2,i);
d(4)=0*r(1,i)+(-1)*r(2,i);
dm=d(1);
for k=2:4if dm<d(k) dm=d(k);
if dm==d(1);c(i)=0;
elseif dm==d(2);c(i)=1;elseif dm==d(3);c(i)=2;elseif dm==d(4);c(i)=3;
6.最小距离准则
函数名:function[c]=julizhunze(r,N)
思路:分别求r向量终点与(1 0)(0 1)(-1 0)(0 -1)距离。通过for循环逐个比较求出最小距离,再进行判决得到原信号。
程序如下:
d=zeros(1,4);
c=zeros(1,N);
for i=1:N%d(1)=(r(1,i)-1)^2+(r(2,i)-0)^2;
d(2)=(r(1,i)-0)^2+(r(2,i)-1)^2;
d(3)=(r(1,i)-(-1))^2+(r(2,i)-0)^2;
d(4)=(r(1,i)-0)^2+(r(2,i)-(-1))^2;
dm=d(1);
for k=2:4%求出最小距离if dm>d(k)dm=d(k);
if dm==d(1);c(i)=0;%判决
else if dm==d(2);c(i)=1;else if dm==d(3);c(i)=2;else if dm==d(4);c(i)=3;
7.重新建立源信号
函数名:function[y]=rebuild(c,N)
思路:先生成空序列,长度为2N。对四进制信号逐个判决,当c=0,y信号为[0 1];当c=1,y信号为[0 0];当c=2,y信号为[1 0];当c=3,y信号为[1 1]。
程序如下:
M=2*N;
y=zeros(1,M);%for i=1:Nif c(i)==0y(2*i-1)=0;y(2*i)=1; elseif c(i)==1y(2*i-1)=0;y(2*i)=0; elseif c(i)==2y(2*i-1)=1;y(2*i)=0; elseif c(i)==3y(2*i-1)=1;y(2*i)=1;
8.计算误比特率和误码率
函数名:function[ps,pb]=error1(y,a,b,N)
思路:统计错误比特个数和错误符号个数,初始化为0。得到的信号逐个原信号对比,如果两比特的信号中有一个比特错误则记为一个错误符号,每有一个错误比特则记为一个误比特。最后将错误比特数除以比特总数得到误比特率,将错误符号数除以符号总数得到误码率
程序如下:
numbit=0;numsymbol=0;
for i=1:N symbol=0;
if (y(2*i-1)~=a(i)) numbit=numbit+1; symbol=1;
if(y(2*i)~=b(i))numbit=numbit+1;symbol=1;
if(symbol==1) numsymbol=numsymbol+1;
ps=numsymbol/N; pb=numbit/(2*N);
9.误比特率曲线
函数名:function[pb]=pbquxian(N,a,b,sgma)
思路:先产生四进制信号,在进行正交分为两路,再产生噪声与其相加得到r,使用判决准则恢复原先信号,最后计算误比特率。
程序如下:
m=source2(a,b,N);
sm=zhengjiaoyingshe(m,N);
n=guass(N,sgma); r=sm+n;
c=touyingzhunze(r,N); %c=julizhunze(r,N);
y=rebuild(c,N); [ps,pb]=error1(y,a,b,N);
end
最大投影点判决
A画出噪声方差分别为0、0.1、0.5、1.0时,检测器输入端输入1000个接收到的信号加噪声的样本的星座图
程序如下:
N=input('N=');%输入信源长度
s=input('方差=');%输入噪声方差
sgma=sqrt(s);%计算标准差
[a,b]=signalsource(N);%信源信号
m=source2(a,b,N);%转换成四进制
sm=zhengjiaoyingshe(m,N);%将四进制信号映射成4PSK两路正交信号
n=guass(N,sgma);%产生噪声
r=sm+n;%加入噪声
c=touyingzhunze(r,N);%利用最小欧氏距离判决,%若用最小欧氏距离法则,则改为
%c=julizhunze(r,N);
y=rebuild(c,N);%还原信号
[ps,pb]=error1(y,a,b,N)
sprintf('符号差错概率:%2.2f%%',ps*100)
sprintf('比特差错概率:%2.2f%%',pb*100)
figure(1);
for i=1:N
if (c(i)==0)plot(r(1,i),r(2,i),'B*'); hold on; elseif (c(i)==1)plot(r(1,i),r(2,i),'R*'); hold on; elseif (c(i)==2)plot(r(1,i),r(2,i),'Y*'); hold on; elseif (c(i)==3) plot(r(1,i),r(2,i),'G*'); hold on;axis([-2 2 -2 2]);
line([2,-2],[0,0],'linewidth',2,'color','red')
line([0,0],[2,-2],'linewidth',2,'color','red')
title('星座图');
hold off
图2 QPSK最大投影判决流程图
表1 QPSK最大投影判决星座图
总结:随着噪声方差的增大,误码率和误比特率不断增加,所得信号的离散程度也增加,说明噪声对原信号的影响增加
B画出数据点为1000,10000,100000时的Monte Carlo仿真误比特率曲线和理论误比特率曲线,比较差别,分析数据点的数量对仿真结果的影响(横坐标是(snr=Eb/No,格雷映射)
N=input('N=');%输入信源长度
SNR2=0:0.5:10;%理论图的信噪比范围
Eb=1;
snr=zeros(1,21); %产生空序列用来定义仿真图的snr
sgma=zeros(1,21); %产生空序列用来定义仿真图的sgma
pb1=zeros(1,21); %产生空序列用来定义仿真图的未加汉明码的误码率
snr(1)=0;
for i=2:21 %求出每点的snrsnr(i)=snr(i-1)+0.5;
end
for i=1:21 %21个点循环21次,求不同i代表的信噪比对应的误码率 [a,b]=signalsource(N); %生成要发送序列 h=xulie(a,b,N); %生成一路序列 sgma(i)=sqrt((Eb/(10^(snr(i)/10)))/2); %由信噪比求噪声方差 pb1(i)=pbquxian(N,a,b,sgma(i)); %求未加汉明码误码率
end
figure(2);
semilogy(snr,pb1,'r'); %画出未加汉明码的仿真误比特率曲线 ,仿真为红色
hold on;
for i=1:length(SNR2),%计算信噪比区间大小EN=(10^(SNR2(i)/10));%即Eb/N0pe(i) =1/2*erfc(sqrt(EN)); %QPSK理论误比特率,蓝色为理论上的误比特率 %erfc是单调增函数,在通信原理中常用于计算误码率与信噪比的关系,信噪比越高,误码率越低。
end
semilogy (SNR2,pe);
grid
xlabel('信噪比SNR/dB')
ylabel('误比特率')
title('QPSK通信系统的蒙特卡洛仿真')
hold off;
图3 QPSK Monte Carlo误比特率曲线流程图
表2 QPSK Monte Carlo误比特率曲线
总结:随着数据点增加,仿真曲线和理论曲线越来越吻合。 随着信噪比增加,误比特率不断下降。
最小距离准则
图6 最小距离准则(左)和最大投影准则(右)的比较
区别:区别不大
(二)未加信道纠错编码的8PSK调制通信系统
检测器的判决准则选为最小距离法(星座图上符号间的距离),Gray格雷编码,比较数据点为100000时8PSK与QPSK的Monte Carlo仿真误比特率(或误符号率)曲线、理论误比特率(或误符号率)曲线,比较差别。
子程序编码(由于与前面相似,故不详细描述)
1.二进制信源生成
function[a,b,c]=signalsource2(N)
source=rand(1,N);%产生随机数
a=zeros(1,N);b=zeros(1,N);c=zeros(1,N);
for i=1:N
if(source(i)<0.125)%当随机数<0.25时,规定为00
a(i)=0; b(i)=0;c(i)=0;
elseif(source(i)<0.25)%当0.25<随机数<0.5时,规定为01
a(i)=0;b(i)=0;c(i)=1;
...
2. 合并为一维序列
function[h]=xulie(a,b,c,N)
h=zeros(1,3*N);
for i=1:Nh(3*i-2)=a(i); h(3*i-1)=b(i); h(3*i)=c(i);
3.误比特率曲线
function[pb]=pbquxian(N,a,b,c,sgma)
m=source22(a,b,c,N);
sm=yingshe(m,N);
n=guass(N,sgma);%产生两路正交高斯白噪声
r=sm+n;%将噪声与正交信号相加
d=julizhunze2(r,N);
y=rebuild(d,N);%重新还原信号
[ps,pb]=error1(y,a,b,c,N);
end
4.二进制信源转化为一位四进制信号
function[m]=source22(a,b,c,N) %将生成的原信号转换成四进制信号
m=zeros(1,N);%建立一个长度为N的序列,N的长度应为原信号长度的1/2
for i=1:N
if((a(i)==0)&&(b(i)==0)&&(c(i)==1))%根据格雷码对照进行映射 m(i)=0;
elseif((a(i)==0)&&(b(i)==0)&&(c(i)==1)) m(i)=1;
elseif((a(i)==0)&&(b(i)==1)&&(c(i)==1)) m(i)=2;
...
5.将四进制信号转换成4PSK两路正交信号
function[sm]=yingshe(m,N)%将四进制信号转换成4PSK两路正交信号
sm=zeros(2,N);%生成一个二维数组
for i=1:N%从1到N循环,根据相位进行映射if m(i)==0
sm(:,i)=[1;0];%当m=0时,sm=(1 0)elseif m(i)==1
...
6.产生两路正交噪声
function[n]=guass(N,sgma) %
nc=zeros(1,N);
ns=zeros(1,N);
for i=1:N u=rand; %产生随机数 z=sgma*sqrt(2*log10(1/(1-u))); u=rand; gsrv1=z*cos(2*pi*u); gsrv2=z*sin(2*pi*u); nc(i)=gsrv1; ns(i)=gsrv2;
end
n=zeros(2,N); %写成矩阵模式便于和之前求得的sm相加
n(1,:)=nc;
n(2,:)=ns;
end
7.最小距离准则
function[e]=julizhunze2(r,N)
d=zeros(1,8);
e=zeros(1,N);
for i=1:N%分别求r向量终点与(1 0)(0 1)(-1 0)(0 -1)距离
d(1)=(r(1,i)-1)^2+(r(2,i)-0)^2;
d(2)=(r(1,i)-sqrt(2)/2)^2+(r(2,i)-sqrt(2)/2)^2;
d(3)=(r(1,i)-0)^2+(r(2,i)-1)^2;
d(4)=(r(1,i)-(-sqrt(2)/2))^2+(r(2,i)-sqrt(2)/2)^2;
d(5)=(r(1,i)-(-1))^2+(r(2,i)-0)^2;
d(6)=(r(1,i)-(-sqrt(2)/2))^2+(r(2,i)-(-sqrt(2)/2))^2;
d(7)=(r(1,i)-0)^2+(r(2,i)-(-1))^2;
d(8)=(r(1,i)-sqrt(2)/2)^2+(r(2,i)-(-sqrt(2)/2))^2;
dm=d(1);
for k=2:8%求出最小距离if dm>d(k)dm=d(k);
if dm==d(1);e(i)=0;%判决
else if dm==d(2);e(i)=1; else if dm==d(3);e(i)=2; else if dm==d(4);e(i)=3; else if dm==d(5);e(i)=5;
else if dm==d(6);e(i)=6; else if dm==d(7);e(i)=7; else if dm==d(8);e(i)=8;
8.恢复原信号
function[y]=rebuild(d,N)%重新建立源信号
M=3*N;
y=zeros(1,M);%生成空序列,长度为3N
for i=1:Nif d(i)==0
y(3*i-2)=0;y(3*i-1)=0;y(3*i)=0;%当c=0,y信号为[0 0 0]elseif d(i)==1y(3*i-2)=0;
y(3*i-1)=0;y(3*i)=1;%当c=1,y信号为[0 0 1]elseif d(i)==2...
9.计算误比特率和误码率
function[ps,pb]=error1(y,a,b,c,N)
numbit=0;%统计错误比特个数,初始化为0
numsymbol=0;%统计错误符号个数,初始化为0
for i=1:N symbol=0;
if (y(3*i-2)~=a(i))%统计错误比特个数 numbit=numbit+1; symbol=1;
if(y(3*i-1)~=b(i)) numbit=numbit+1; symbol=1;
if(y(3*i)~=c(i)) numbit=numbit+1; symbol=1;
if(symbol==1)%统计错误符号个数 numsymbol=numsymbol+1;ps=numsymbol/N;%计算错误率pb=numbit/(3*N);
最小距离准则
N=input('N=');%输入信源长度
SNR2=0:0.5:10;%理论图的信噪比范围
Eb=1;
snr=zeros(1,21); %产生空序列用来定义仿真图的snr
sgma=zeros(1,21); %产生空序列用来定义仿真图的sgma
pb1=zeros(1,21); %产生空序列用来定义仿真图的未加汉明码的误码率
snr(1)=0;
for i=2:21 %求出每点的snr snr(i)=snr(i-1)+0.5;
end
for i=1:21 %21个点循环21次 [a,b,c]=signalsource2(N); %生成要发送序列 h=xulie(a,b,c,N); sgma(i)=sqrt((Eb/(10^(snr(i)/10)))/2); %由信噪比求噪声方差 pb1(i)=pbquxian(N,a,b,c,sgma(i)); %求未加汉明码误码率
end
figure(2);
semilogy(snr,pb1,'r'); %画出未加汉明码的仿真误比特率曲线
hold on;
for i=1:length(SNR2),%计算信噪比区间大小
N0=Eb/(10^(SNR2(i)/10));
pe(i)=2*qfunc(sqrt(2/N0)*sin(pi/8));
end
semilogy (SNR2,pe);
grid
xlabel('信噪比/dB')
ylabel('误比特率')
title('8PSK通信系统的蒙特卡洛仿真')
hold off;
图4 8PSK和QPSK的误符号率曲线
总结:二者在低SNR时区别不大,但是高SNR时,QPSK可以达到非常低的误码率,而8PSK则不行,所以在高SNR时QPSK优于8PSK。
总结
1.问题
1)刚开始进行高斯噪声输出时,使用的是第一种方法,但是仿真曲线和理论曲线差别很大,后来改为n=normrnd(0,sgma,[2,N]);后二者吻合。
图5 第一种方法结果(左)第一种方法结果(右)
2)求QPSK理论的误比特率曲线时,刚开始函数错误,后来在网上查阅得知使用erfc函数直接可以使用,改正为此。
3)进行最小距离判决的时候,输出仿真曲线误比特率一直在75%左右,后来检查代码才发现是最小距离判决的子函数中,在函数内部提前写了end语句,导致函数提前结束,造成较高误比特率。
2.对于理论的理解
格雷码是一种绝对编码方式,典型格雷码是一种具有反射特性和循环特性的单步自补码,它的循环、单步特性消除了随机取数时出现重大误差的可能,它的反射、自补特性使得求反非常方便。格雷码属于可靠性编码,是一种错误最小化的编码方式,因为,虽然自然二进制码可以直接由数/模转换器转换成模拟信号,但在某些情况,例如从十进制的3转换为4时二进制码的每一位都要变,能使数字电路产生很大的尖峰电流脉冲。而格雷码则没有这一缺点,它在相邻位间转换时,只有一位产生变化。它大大地减少了由一个状态到下一个状态时逻辑的混淆。由于这种编码相邻的两个码组之间只有一位不同,引起数字量发生变化时,格雷码仅改变一位,这样与其它编码同时改变两位或多位的情况相比更为可靠,即可减少出错的可能性。
格雷码是一个数列集合,相邻两数间只有一个位元改变,为无权数码,且格雷码的顺序不是唯一 的。
格雷码的构造方法为: 直接排列以二进制为0值的格雷码为第零项,第一项改变最右边的位元,第二项改变右起第一个为1的位元的左边位元,第三、四项方法同第一、二项,如此反覆,即可排列出n个位元的格雷码。
3.感悟
1、 这次实验工作量比较大,而且很多matlab函数不熟悉,经过各种查资料、请教同学,才最终完成。遇到的最大困难是编程有错误还老是查不出来,以后要多熟悉熟悉matlab函数,减少在编程上的困难。这次实验收获良多,学会了不少东西,相信下次实验会轻松不少。
2、这次实验开始总是仿真不到需要的图形,理论和仿真差距很大。后来通过交流,修改了程序,改变一些变量,才最终仿真出一些比较满意的结果。
3、最大的收获是一定要冷静,保持平常心,尤其是在调试程序时,要稳重,忌焦忌燥,否则会越来越麻烦。
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