基于matlab的通信系统设计及仿真

news2024/9/20 16:35:52

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前言
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设计介绍
功能介绍
设计程序
具体实现截图
参考文献
设计获取

前言

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设计介绍

在常用的通讯系统中，调制解调器被广泛地用于电视讯号的传送，卫星及电话等。调制解调系统设计的重点，是要对模拟通信系统的主要原理和技术展开深入的研究，从而对调制原理和通信系统调制解调的基本流程有所了解，从而构建出调制模型。同时，还可以使用集成环境下的 M文件，对通信系统调制解调展开设计和仿真，并分别绘制出基带信号，载波信号，已调信号的时域波形。基于此算法，采用噪声叠加的方式对现有的调制信号进行了解调，得到了现有的基带信号的时域波形；在此基础上，利用所建立的模拟调制解调系统，对所建立的模拟调制解调系统进行实验验证，并将实验数据与实验数据进行比较，验证所建立的模拟调制解调系统的正确性，以及噪声对信号解调的影响。
本课题以Windows 10为开发平台，以MATLAB7.0为主要工具软件。在此平台上运行程序，实现了对信号的调制、解调，并观测了信号叠加后的解调效果。经过设计，可使通讯讯号穿越有噪通道，并能模拟调制及解调系统。

功能介绍

在理解通信系统理论的基础上,利用MATLAB强大的仿真功能,设计具体的通信系统模型,并在设计过程中,对设计的目的,具体的结构组成,仿真流程以及仿真结果都给出具体详细的说明,对通信中的主要环节进行陈述,包括通信系统信道,模拟信号和数字信号的数字传输系统,信道编码以及信号调制的原理,方法和过程等[10]。

设计程序

代码如下所示：
random_binary.m 
%产生二进制信源随机序列
function [info]=random_binary(N) 
if nargin == 0,                                       %如果没有输
入参数，则指定信息序列为10000个码元
      N=10000; 
end; 
for i=1:N, 
      temp=rand;              
      if (temp<0.5), 
      info(i)=0;                                      % 1/2的概率
输出为0 
      else 
      info(i)=1;                                      % 1/2的概率
输出为1 
      end 
end;
（2）sinc函数的生成
%sinc函数定义为：sinc(t)=sin(t)/t
clear all
t=(1:12)&apos;;
x=randn(size(t));
ts=linspace(-5,15,600)&apos;;
y=sinc(ts(:,ones(size(t)))-t(:,ones(size(ts)))&apos;)*x;
plot(t,x,&apos;o&apos;,ts,y);
ylabel(&apos;x(n)&apos;)
xlabel(&apos;n&apos;)
grid on
（3）方波信号的生成
%rectpuls函数
%功能：产生非周期方波信号
%y=rectpuls(t),默认方波的宽度为1
%y=rectpuls(t,w),产生指定宽度为w的非周期方波
clear all
t=-2:0.001:2;
y=rectpuls(t);
subplot(121)
plot(t,y);
axis([-2 2 -1 2])
grid on
xlabel(&apos;t&apos;)
ylabel(&apos;h(t)&apos;)
y=2*rectpuls(t,2);
subplot(122)
plot(t,y);
grid on
axis([-2 2 -1 3])
grid on

具体实现截图

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参考文献

[1] 冯亚琴.多模态特征融合的情感识别研究[D].南京师范大学,2019:17.
[2] F. Karim, S. Majumdar, H. Darabi and S. Chen, LSTM Fully Convolutional Networks for Time Series Classification, IEEE Access, 2018, 6(1):1662-1669.
[3] 张锁兴. 盐城市大市区“十三五”信息基础设施空间布局规划的研究[D].南京邮电大学,2018(02):66.
[4] W. Kong, Z. Y. Dong, Y. Jia, D. J. Hill, Y. Xu and Y. Zhang, Short-Term Residential Load Forecasting Based on LSTM Recurrent Neural Network, IEEE Transactions on Smart Grid, 2019, 10(1):841-851.
[5] 王晨曦.面向石化企业的工艺技术管理系统的设计与实现[D].哈尔滨工业大学,2019:6.
[6] 孙俊华.关于县级国土空间总体规划中支撑体系规划的思考——以朔州市平鲁区国土空间总体规划为例[J].华北自然资源,2022(02):154-156.
[7] 王可.解释性数据分析及其在犯罪模式挖掘与事件预测中的应用 [D].国防科技大学,2018: 17.
[8] 黄铭，鲁倩南，杨晶晶，等.一种基于边缘计算的智能无线电监管架构[[J].中国无线电2018(12): 53-54.
[9] 杨大荣.调频广播监测与区域定位系统设计及实施[D].云南大学,2019.
[10] Baruffa G, Femminella M, Pergolesi M, et al. A big data architecture for spectrum monitoring in cognitive radio applications[J]. Annals of Telecommunications, 2018, 73(7-8): 451-461.
[11] 景宇.基于大数据分析的农化产品物流网点规划[D].南京邮电大学,2019: 39-40.
[12] M. Huang, D.R. Yang, D. Zhu, M.X. Yang, and J.J. Yang. FM Broadcast Monitoring Using Artificial Intelligence [J] . Radio Science. 2020, 55(4): 1261-1267.
[13] Ding G, Jiao Y, Wang J, et al. Spectrum inference in cognitive radio networks: Algorithms and applications[J]. IEEE Communications Surveys&Tutorials, 2018, 20(I): 150-182.