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移动通信实验报告
序号（学号） 1 ：实验报告书实验类别 学 专 班 姓 院 业 级 名移动通信系统实验 信息工程学院 通信工程 通信 1002 班 钟国浩 赵宁指导教师2013 年 4 月17 日实验课程名称：移动通信系统实验实验项目名称AWGN 信道中 BPSK 调制系统的 BER 仿真计算实验成绩 组 别 33 2013 年 4 月 14 日实 验 者 同 组 者钟国浩专业班级通信 1002 班/实验日期一．实验目的1．掌握二相 BPSK 调制的工作原理 2．掌握利用 MATLAB 进行误比特率测试 BER 的方法 3．掌握 AWGN 信道中 BPSK 调制系统的 BER 仿真计算方法二．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 σ n 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 σ n。 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 a% Simulation of BPSK AWGN Max_SNR=10; N_trials=1000; N=200; Eb=1; ber_m=0; for trial=1:1:N_ trial msg=round(rand(1,N)); % 1,0 sequence s=1-msg.*2; %0--&1,1--&1 n=randn(1,N)+j.*randn(1,N); %generate guass white noise ber_v=[];for snr_dB=1:2:Max_SNR snr=10.^(snr_dB./10); %snr(db)--&snr(decimal) N0=Eb./ sgma=sqrt(N0./2); y=sqrt(Eb).*s+sgma.*n; y1=sign(real(y)); y2=(1-y1)./2; %1, 0 sequence error=sum(abs(msg-y2)); %error bits ber_snr=error./N; %ber ber_v=[ber_v,ber_snr]; end %for snr ber_m=ber_m+ber_v; end ber=ber_m./N_ ber_theory=[]; for snr_db=1:2:Max_SNR snr=10.^(snr_db./10); snr_1=qfunc(sqrt(2*snr)); ber_theory=[ber_theory,snr_1]; end i=1:2:Max_SNR; semilogy(i,ber,'-r',i,ber_theory,'*b'); xlabel('E_b/N_0(dB)') ylabel('BER') legend('Monte Carlo','Theoretic')2. 实验程序 b%Simulation of QPSK AWGN N_trials=1000; N_number=100; N_snr=10; Es=1; BER_m=0; SER_m=0; for trials=1:N_ trials s10=round(rand(1,N_number)); S=(s10*2-1)./sqrt(2); S1=S(1:2:N_number); S2=S(2:2:N_number); Sc=S1+j.*S2; %generate qpsk signal noise=randn(1,N_number/2)+j.*randn(1,N_number/2); SER_v=[]; %Symbol error rate BER_v=[]; %Bit error rate for snr_db=0:1:N_sgma=(1/2)*sqrt(10.^(-snr_db./10)); Y=Sc+sgma.* Y_r=sign(real(Y))./sqrt(2); Y_i=sign(imag(Y))./sqrt(2); Y_bit=[]; for k=1:length(Y_r); Y_bit=[Y_bit,[Y_r(k),Y_i(k)]]; Y_symbol=Y_r+j*Y_i; X_b=S-Y_ X_s=Sc-Y_ ber_snr=0; for k=1:N_number if X_b(k)~=0; ber_snr=ber_snr+1; ser_snr=0; for k=1:N_number/2; if X_s(k)~=0; ser_snr=ser_snr+1; BER_v=[BER_v,ber_snr./N_number]; SER_v=[SER_v,ser_snr./(N_number./2)]; %for SNR BER_m=BER_m+BER_v; SER_m=SER_m+SER_v; end% for trials BER=BER_m./N_ SER=SER_m./N_ BER_T=[]; SER_T=[]; for snr_db=0:1:N_ snr=10.^(snr_db./10); BER_THEORY=qfunc(sqrt(2.*snr)); SER_THEORY=1-(1-(1/2).*erfc(sqrt(snr))).^2; BER_T=[BER_T,BER_THEORY]; SER_T=[SER_T,SER_THEORY]; figure i=0:1:N_ semilogy(i,BER,'-r',i,BER_T,'*b'); legend('BER-simulation','BER-theory');xlabel('Eb/NO(db)'); ylabel('BER'); figure i=0:1:N_ semilogy(i,SER,'-r',i,SER_T,'*b'); legend('SER-simulation','SER-theory'); xlabel('Eb/NO(db)'); ylabel('SER');五．仿真结果1.实验程序 a图a 2.实验程序 b图 b1图 b2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。在实验 过程中我通过不断的调试与学习，对本次实验的内容有了整体的把握，对 MATLAB 的使用也更加熟练，达到了预期的效果，收获很大。实验课程名称：移动通信系统实验实验项目 名称 实 验 者 同 组 者移动信道建模的仿真分析实验成绩钟国浩专业班级 /通信 1002 班组别33 2013 年 4 月 14 日实验日期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、实验内容实验程序如下：% Simulation of Jakes M f_max=30; M=8; N=4*M+2; Ts=1.024e-04; sq=2/sqrt(N); sigma=1/sqrt(2); theta=0; count=0; t0=0.001; for t=0:Ts:0.5 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);%Gain associated with quadrature component %Gain associated with inphase component %Discrete doppler frequencies of inphase component %Discrete doppler frequencies of quadrature componentelse c_i(count,n)=sqrt(2)*cos(pi/4); c_q(count,n)=sqrt(2)*sin(pi/4); f_i(count,n)=f_ f_q(count,n)=f_ % end if g_i(count,n)= c_i(count,n)*cos(2*pi*f_i(count,n)*(t-t0)+theta); %Inphase component for one oscillator g_q(count,n)= c_q(count,n)*cos(2*pi*f_q(count,n)*(t-t0)+theta); %Quadrature component %end n tp(count)= sq*sum(g_i(count,1:M+1)); % Total Inphase component tp1(count)= sq*sum(g_q(count,1:M+1)); % Total quad % end count no nagain envelope=sqrt(tp.^2+tp1.^2); rmsenv=sqrt(sum(envelope.^2)/count); [auto_i,lag_i]=xcorr(tp,'coeff'); %Auto-correlation associated with inphase component [auto_q,lag_q]=xcorr(tp,'coeff'); %Auto-correlation associated with quadrature component len=length(lag_i); [corrx2,lag2]=xcorr(tp,tp1,'coeff'); aa=-(len-1)/2:1:(len-1)/2; %total duration for lag bb=(len-2001)./2; %mid...points for drawing figures cc=bb+1:1:bb+2001; %for getting the mid-values dd=-0; %----------tdd=dd*Ts; z=2.*pi.*f_max* sigma0=1; T_bessel=sigma0.^2.*besselj(0,z); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
plot(tdd,auto_i(cc),'-',tdd,T_bessel,'*'); %in-phase xlabel('t(Second)'); ylabel('Auto-correlation'); legend('In-component'); plot(tdd,auto_q(cc),'-',tdd,T_bessel,'*'); %quadrature xlabel('t(Second)'); ylabel('Auto-correlation'); legend('Q-component'); 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)); plot(x,pdf_env,'-',x,pdf_theory,'*'); legend('Simulated','Theoretic'); xlabel('r'); ylabel('PDF of r');五．仿真结果图1图2图3图4六.实验小结通过本次实验，我进行了无线通信信道的建模与仿真，认识到它是实现移动通信 系统仿真与分析的基础，宽带无线通信与移动通信信道属频率选择性瑞利衰落信道模 型。通过信道设计实验，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。实验过程中，我通过不断调试与修改，终于成功完成了任务， 加深对 MATLAB 的应用的同时掌握了相关的知识。实验课程名称：移动通信系统实验实验项目名称 实 验 者 同 组 者 CDMA 通信系统仿真 实验成绩 组 别 33 2013 年 4 月 15 日钟国浩专业班级通信 1002 班/实验日期一、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）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。信源 卷积编码 交织编码 加扰码调制扩频AWGN 信道调制解扩信宿解卷积解交织去扰码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、仿真结果1.仿真主程序%main_IS95_forward.m %此函数用于 IS-95 前向链路系统的仿真，包括扩 %频调制，匹配滤波，RAKE 接收等相关通信模块。 %仿真环境: 加性高斯白噪声信道. %数据速率 = 9600 KBps % clear all close all clc disp('--------------start-------------------'); global ZiZqZs show R GiG show = 0; %控制程序运行中的显示 SD = 0; % 选择软/硬判决接收 %-------------------主要的仿真参数设置-----------------BitRate = 9600; %比特率 ChipRate = 1228800; %码片速率 N = 184; %源数据数 MFType = 1; % 匹配滤波器类型--升余弦 R = 5; %+++++++++++++++++++Viterbi 生成多项式++++++++++++++++++ G_Vit = [1 1 1 1 0 1 0 1 1; 1 0 1 1 1 0 0 0 1];%Viterbi 生成多项式矩阵 K = size(G_Vit, 2); %列数 L = size(G_Vit, 1); %行数 %++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ %++++++++++++++++++++++Walsh 矩阵++++++++++++++++++++++++ WLen = 64; %walsh 码的长度 Walsh = reshape([1;0]*ones(1, WLen/2), WLen , 1); %32 个 1 0 行 %Walsh = zeros(WLen ,1); %++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ %++++++++++++++++++扩频调制 PN 码的生成多项式++++++++++++++ %Gi = [ 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1]'; %Gq = [ 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1]'; Gi_ind = [15, 13, 9, 8, 7, 5, 0]'; %i 路 PN 码生成多项式参数 Gq_ind = [15, 12, 11, 10, 6, 5, 4, 3, 0]'; %q 路 PN 码生成多项式参数 Gi = zeros(16, 1); %16× 的 0 矩阵 1 Gi(16-Gi_ind) = ones(size(Gi_ind));%根据 Gi_ind 配置 i 路 PN 码生成多项式 Zi = [zeros(length(Gi)-1, 1); 1]; % I 路信道 PN 码生成器的初始状态Gq = zeros(16, 1); %16× 的 0 矩阵 1 Gq(16-Gq_ind) = ones(size(Gq_ind)); %根据 Gq_ind 配置 q 路 PN 码生成多项式 Zq = [zeros(length(Gq)-1, 1); 1]; % Q 路信道 PN 码生成器的初始状态 %++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ %+++++++++++++++++++扰码生成多项式++++++++++++++++++++++ Gs_ind = [42, 35, 33, 31, 27, 26, 25, 22, 21, 19, 18, 17, 16, 10, 7, 6, 5, 3, 2, 1, 0]'; Gs = zeros(43, 1); %43× 的 0 矩阵 1 Gs(43-Gs_ind) = ones(size(Gs_ind)); %根据 Gs_ind 配置扰码生成多项式 Zs = [zeros(length(Gs)-1, 1); 1]; % 长序列生成器的初始状态 %++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ %++++++++++++++++++++++AWGN 信道++++++++++++++++++++++++ EbEc = 10*log10(ChipRate/BitRate);%处理增益 EbEcVit = 10*log10(L); EbNo = [-1: 0.5 : 1]; %仿真信噪比范围(dB) %EbNo = [-2 : 0.5 : -1.5]; %++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ %-----------------------------------------------------%-------------------------主程序------------------------ErrorsB = []; ErrorsC = []; NN = []; if (SD == 1) % 判断软/硬判决接收 fprintf('\n SOFT Decision Viterbi Decoder\n\n'); else fprintf('\n HARD Decision Viterbi Decoder\n\n'); end for i=1:length(EbNo) %根据 EbNo 多次运行 fprintf('\nProcessing %1.1f (dB)', EbNo(i));%输出当前 EbNo 值 iter = 0; ErrB = 0; ErrC = 0; while (ErrB&300) & (iter&150) %++++++++++++++++++++++发射机+++++++++++++++++++++++ TxData = (randn(N, 1)&0);%生成源数据 % 速率为 19.2Kcps [TxChips, Scrambler] = PacketBuilder(TxData, G_Vit, Gs); %产生 IS-95 前向链路系 统的发送数据包 % 速率为 1.2288Mcps [x PN MF] = Modulator(TxChips, MFType, Walsh);%实现 IS-95 前向链路系统的数据 调制 %++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ %++++++++++++++++++++++++信道+++++++++++++++++++++++++++ noise = 1/sqrt(2)*sqrt(R/2)*( randn(size(x)) + j*randn(size(x)))*10^(-(EbNo(i) EbEc)/20);%生成噪声序列 r = x+%加入噪声%++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ %+++++++++++++++++++++++++接收机++++++++++++++++++++++++ RxSD = Demodulator(r, PN, MF, Walsh); %软判决，速率为 19.2 Kcps RxHD = (RxSD&0); % 定义接收码片的硬判决 if (SD) [RxData Metric]= ReceiverSD(RxSD, G_Vit, Scrambler); %软判决 else [RxData Metric]= ReceiverHD(RxHD, G_Vit, Scrambler); %硬判决 end %++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ if(show) subplot(311); plot(RxSD, '-o'); title('Soft Decisions'); %软判决结果图 subplot(312); plot(xor(TxChips, RxHD), '-o'); title('Chip Errors');%RAKE 接收机输 入符号与发送码相比出错的码 subplot(313); plot(xor(TxData, RxData), '-o'); %硬判决接收机与发送数据相比的 出错码 title(['Data Bit Errors. Metric = ', num2str(Metric)]); end if(mod(iter, 50)==0) %每 50 次保存一次 fprintf('.'); save TempResultsErrBErrC N iter %保存结果 end ErrB = ErrB + sum(xor(RxData, TxData));%求出错比特数 ErrC = ErrC + sum(xor(RxHD, TxChips)); %求出错码数 iter = iter+ 1;%迭代次数 end ErrorsB = [ErrorsB; ErrB]; %存储各 EbNo 值下的出错比特数 ErrorsC = [ErrorsC; ErrC]; %存储各 EbNo 值下的出错码数 NN = [NN; N*iter]; %存储各 EbNo 值下的总数据码数目 save SimData * %保存当前迭代的数据 end %+++++++++++++++++++++++++误码率计算++++++++++++++++++++++++ PerrB = ErrorsB./NN; %出错比特比例 %PerrB1 = ErrorsB1./NN1; PerrC = ErrorsC./NN; %出错码比例 Pbpsk= 1/2*erfc(sqrt(10.^(EbNo/10))); %EbNo 的余误差 PcVit= 1/2*erfc(sqrt(10.^((EbNo-EbEcVit)/10)));%EbNo-EbEcVit 的余误差 Pc = 1/2*erfc(sqrt(10.^((EbNo-EbEc)/10)));%EbNo-EbEc 的余误差 %+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ %%+++++++++++++++++++++++++性能仿真显示++++++++++++++++++++++ semilogy(EbNo(1:length(PerrB)), PerrB, 'b-*');%信噪比误码率图 % %semilogy(EbNo(1:length(PerrB1)), PerrB1, 'k-o');% semilogy(EbNo(1:length(PerrC)), PerrC, 'b-o'); % semilogy(EbNo, Pbpsk, 'b-.^'); % %semilogy(EbNo, PcVit, 'k-.x'); ylabel('BER'); % semilogy(EbNo, Pc, 'b-.x'); xlabel('信噪比/dB'); ylabel('误码率'); % legend('Pb of System (HD)', 'Pb of System (SD)', 'Pc before Viterbi of System', % ... 'Pb of BPSK with no Viterbi (theory)', 'Pc on Receiver (theory)'); % % legend('Pb of System', 'Pc before Viterbi of System', ... %'Pb of BPSK with no Viterbi (theory)', %'Pc before Viterbi (theory)', 'Pc on Receiver (theory)'); %+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ disp('--------------end-------------------');调用程序：%VitEnc.m function y = VitEnc(G, x); % 此函数根据生成多项式进行 Viterbi 编码 %+++++++++++++++++++++++variables++++++++++++++++++++++++++++ % G 生成多项式的矩阵 % x 输入数据（二进制形式） % y Viterbi 编码输出序列 %++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ K = size(G, 1); %每个数据比特的码片数 L = length(x); %输入数据的长度 yy = conv2(G, x'); %二维卷积 yy = yy(:, 1:L); %根据 L 重新设定 yy 长度 y = reshape(yy,K*L, 1);%矩阵变形 y = mod(y, 2); %模二运算 %SoftVitDec.m function [xx, BestMetric] = SoftVitDec(G, y, ZeroTail); % % 此函数是实现软判决输入的 Viterbi 译码 %+++++++++++++++++++++++variables++++++++++++++++++++++++++++ % G 生成多项式的矩阵 % y 输入的待译码序列 % ZeroTail 判断是否包含‘0’尾 % xx Viterbi 译码输出序列 % BestMetric 最后的最佳度量 %++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++L = size(G, 1); % 输出码片数 K= size(G, 2); % 生成多项式的长度 N = 2^(K-1); % 状态数 T = length(y)/L; % 最大栅格深度 OutMtrx = zeros(N, 2*L); %输出矩阵的定义 for s = 1:N in0 = ones(L, 1)*[0, (dec2bin((s-1), (K-1))-'0')]; in1 = ones(L, 1)*[1, (dec2bin((s-1), (K-1))-'0')]; out0 = mod(sum((G.*in0)'), 2); out1 = mod(sum((G.*in1)'), 2); OutMtrx(s, :) = [out0, out1]; %生成输出矩阵 end OutMtrx = sign(OutMtrx-1/2); PathMet = [100; zeros((N-1), 1)]; % 初始状态 = 100 PathMetTemp = PathMet(:,1); %副本 Trellis = zeros(N, T); %栅格的矩阵 Trellis(:,1) = [0 : (N-1)]';%给第一列赋值 y = reshape(y, L, length(y)/L);%矩阵按输出码片数变形 for t = 1:T %主栅格计算循环 yy = y(:, t); %取出 y 的第 t 列 for s = 0:N/2-1 [B0 ind0] = max( PathMet(1+[2*s, 2*s+1]) + [OutMtrx(1+2*s, 0+[1:L]) * OutMtrx(1+(2*s+1), 0+[1:L])*yy] ); [B1 ind1] = max( PathMet(1+[2*s, 2*s+1]) + [OutMtrx(1+2*s, L+[1:L]) * OutMtrx(1+(2*s+1), L+[1:L]) * yy] ); PathMetTemp(1+[s, s+N/2]) = [B0; B1]; %改变状态 Trellis(1+[s, s+N/2], t+1) = [2*s+(ind0-1); 2*s + (ind1-1)];% 生成栅格矩阵 end PathMet = PathMetT%赋状态值 end xx = zeros(T, 1);%生成单列 0 矩阵,输出变量 if (ZeroTail) %确定最佳度量 BestInd = 1; else [Mycop, BestInd] = max(PathMet); %非‘0’尾，取最大值所在位置 end BestMetric = PathMet(BestInd); %得到最后的最佳度量 xx(T) = floor((BestInd-1)/(N/2)); %赋值 xx 最后一个数 NextState = Trellis(BestInd, (T+1)); %从栅格矩阵获得初态 for t=T:-1:2 xx(t-1) = floor(NextState/(N/2));%倒序生成 xx NextState = Trellis( (NextState+1), t); %从栅格矩阵获得次态end if (ZeroTail) xx = xx(1:end-K+1);%限定译码输出序列长度 end %ReceiverSD.m function [DataOut, Metric] = ReceiverSD(SDchips, G, Scrambler); % 此函数用于实现基于 Viterbi 译码的发送数据的恢复 %+++++++++++++++++++++++variables++++++++++++++++++++++++++++ % SDchips 软判决 RAKE 接收机输入符号 % G Viterbi 编码生成多项式矩阵 % Scrambler 扰码序列 % DataOut 接收数据（二进制形式） % Metric Viterbi 译码最佳度量 %++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ if (nargin == 1)%判断只有 SDchips 传入时在此生成 Viterbi 编码生成多项 式矩阵 G = [1 1 1 1 0 1 0 1 1; 1 0 1 1 1 0 0 0 1]; end % 速率=19.2 KBps SDchips = SDchips.*sign(1/2-Scrambler);%解扰 INTERL = reshape(SDchips, 16, 24);%解交织 SDchips = reshape(INTERL', length(SDchips), 1); % 速率=19.2 KBps [DataOut Metric] = SoftVitDec(G, SDchips, 1);%实现软判决输入的 Viterbi 译码 %ReceiverHD.m function [DataOut, Metric] = ReceiverHD(HDchips, G, Scrambler); % 此函数用于实现基于 Viterbi 译码的硬判决接收机 %+++++++++++++++++++++++variables++++++++++++++++++++++++++++ %HDchips 硬判决 RAKE 接收机输入符号 % G Viterbi 编码生成多项式矩阵 % Scrambler 扰码序列 % DataOut 接收数据（二进制形式） % Metric Viterbi 译码最佳度量 %++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ if (nargin == 1) %判断只有 HDchips 传入时在此生成 Viterbi 编码生成多项 式矩阵 G = [1 1 1 1 0 1 0 1 1; 1 0 1 1 1 0 0 0 1]; end % 速率=19.2 KBps HDchips = xor(HDchips, Scrambler);%解扰 INTERL = reshape(HDchips, 16, 24);%解交织 HDchips = reshape(INTERL', length(HDchips), 1);%速率=19.2 KBps[DataOut Metric] = VitDec(G, HDchips, 1);%维特比解码 %************************end of file*********************************** % ************************beginning of file***************************** %VitDec.m function [xx, BestMetric] = VitDec(G, y, ZeroTail); % % 此函数是实现硬判决输入的 Viterbi 译码 %+++++++++++++++++++++++variables++++++++++++++++++++++++++++ % G 生成多项式的矩阵 % y 输入的待译码序列 % ZeroTail 判断是否包含‘0’尾 % xx Viterbi 译码输出序列 % BestMetric 最后的最佳度量 %++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ L = size(G, 1); % 输出码片数 K= size(G, 2); % 生成多项式长度 N = 2^(K-1); % 状态数 T = length(y)/L; % 最大栅格深度 OutMtrx = zeros(N, 2*L);%输出矩阵的定义 for s = 1:N in0 = ones(L, 1)*[0, (dec2bin((s-1), (K-1))-'0')]; in1 = ones(L, 1)*[1, (dec2bin((s-1), (K-1))-'0')]; out0 = mod(sum((G.*in0)'), 2); out1 = mod(sum((G.*in1)'), 2); OutMtrx(s, :) = [out0, out1];%生成输出矩阵 end PathMet = [0; 100*ones((N-1), 1)];%初始状态为 0 PathMetTemp = PathMet(:,1);%副本 Trellis = zeros(N, T);%栅格的矩阵 Trellis(:,1) = [0 : (N-1)]';%给第一列赋值 y = reshape(y, L, length(y)/L);%矩阵按输出码片数变形 for t = 1:T %主栅格计算循环 yy = y(:, t)';%取出 y 的第 t 列 for s = 0:N/2-1 [B0 ind0] = min( PathMet(1+[2*s, 2*s+1]) + [sum(abs(OutMtrx(1+2*s, 0+[1:L]) - yy).^2); sum(abs(OutMtrx(1+(2*s+1), 0+[1:L]) - yy).^2)] ); [B1 ind1] = min( PathMet(1+[2*s, 2*s+1]) + [sum(abs(OutMtrx(1+2*s, L+[1:L]) - yy).^2); sum(abs(OutMtrx(1+(2*s+1), L+[1:L]) - yy).^2)] ); PathMetTemp(1+[s, s+N/2]) = [B0; B1];%改变状态 Trellis(1+[s, s+N/2], t+1) = [2*s+(ind0-1); 2*s + (ind1-1)];%生成栅格矩阵 end PathMet = PathMetT%赋状态值 end xx = zeros(T, 1);%生成单列 0 矩阵,输出变量 if (ZeroTail) %确定最佳度量 BestInd = 1; else [Mycop, BestInd] = min(PathMet);%非‘0’尾，取最小值所在位置 end BestMetric = PathMet(BestInd);%得到最后的最佳度量 xx(T) = floor((BestInd-1)/(N/2));%赋值 xx 最后一个数 NextState = Trellis(BestInd, (T+1));%从栅格矩阵获得初态 for t=T:-1:2 xx(t-1) = floor(NextState/(N/2)); %倒序生成 xx NextState = Trellis( (NextState+1), t);%从栅格矩阵获得次态 end if (ZeroTail) xx = xx(1:end-K+1); %限定译码输出序列长度 end %PNGen.m function [y, Z] = PNGen(G, Zin, N); % % 此函数是根据生成多项式和输入状态产生长度为 N 的伪随机序列 %+++++++++++++++++++++++variables++++++++++++++++++++++++++++ % G 生成多项式 % Zin 移位寄存器初始化 % N PN 序列长度 % y 生成的 PN 码序列 % Z 移位寄存器的输出状态 %++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ L = length(G);%扰码生成多项式长度 Z = Z % 移位寄存器的初始化 y = zeros(N, 1);%N*1 的 0 矩阵 for i=1:N y(i) = Z(L); %获取当前状态输出值（移位寄存器的最后一位输出） Z = xor(G*Z(L), Z); %生成移位寄存器次态 Z = [Z(L); Z(1:L-1)]; %移位寄存器后移 1 位 end %yy = filter(1, flipud(G), [1; zeros(N-1, 1)]); %yy = mod(yy, 2); %PacketBuilder.mfunction [ChipsOut, Scrambler] = PacketBuilder(DataBits, G, Gs); %此函数用于产生 IS-95 前向链路系统的发送数据包 %+++++++++++++++++++++++variables++++++++++++++++++++++++++++ % DataBits 发送数据（二进制形式） % G Viterbi 编码生成多项式 % Gs 长序列生成多项式（扰码生成多项式） % ChipsOut 输入到调制器的码序列（二进制形式） % Scrambler 扰码 %++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ global Zs %扰码状态 K = size(G, 2); %维特比多项式的长度 L = size(G, 1); %每个数据比特的码片数 N = 64*L*(length(DataBits)+K-1);% 码片数 (9.6 Kbps -& 1.288 Mbps) chips = VitEnc(G, [DataB zeros(K-1,1)]); % Viterbi 编码 % 交织编码 INTERL = reshape(chips, 24, 16); % IN：列, OUT：行 chips = reshape(INTERL', length(chips), 1); %速率=19.2 KBps % 产生扰码 [LongSeq Zs] = PNGen(Gs, Zs, N);%根据生成多项式和输入状态产生长度为 N 的 PN 序列 Scrambler = LongSeq(1:64:end);%扰码 ChipsOut = xor(chips, Scrambler); %加扰 %************************end of file*********************************** %Modulator.m function [TxOut, PN, MF] = Modulator(chips, MFType, Walsh); %此函数用于实现 IS-95 前向链路系统的数据调制 %+++++++++++++++++++++++variables++++++++++++++++++++++++++++ % chips 发送的初始数据 % MFType 成型滤波器的类型选择 % Walsh walsh 码 % TxOut 调制输出信号序列 % PN 用于扩频调制的 PN 码序列 % MF 匹配滤波器参数 %++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ global Zi Zq show R Gi Gq N = length(chips)*length(Walsh); %输出数据的数目 % 输入速率 = 19.2 KBps, 输出速率= 1.2288 Mcps tmp = sign(Walsh-1/2)*sign(chips'-1/2); %求扩频调制码数目的中间变量 chips = reshape(tmp, prod(size(tmp)), 1);%矩阵变形 [PNi Zi] = PNGen(Gi, Zi, N);%i 路 PN 序列生成 [PNq Zq] = PNGen(Gq, Zq, N);%q 路 PN 序列生成 PN = sign(PNi-1/2) + j*sign(PNq-1/2); %i、q 路以复数形式合并chips_out = chips.*PN;%得到复数形式的码序列 chips = [chips_out, zeros(N, R-1)];%码序列 0 插值 chips = reshape(chips.' , N*R, 1);%矩阵变形 %成型滤波器 switch (MFType) %根据 MFType 选择滤波器类型 case 1 %升余弦滤波器 L = 25; L_2 = floor(L/2); n = [-L_2:L_2]; %升余弦滤波器点数 B = 0.7; %B 越大拖尾越小 MF = sinc(n/R).*(cos(pi*B*n/R)./(1-(2*B*n/R).^2)); %升余弦滤波器 形状 MF = MF/sqrt(sum(MF.^2)); %升余弦滤波器特性曲线 case 2 %矩形滤波器 L = R; L_2 = floor(L/2); MF = ones(L, 1); %1-&0,锐截止 MF = MF/sqrt(sum(MF.^2)); %矩形滤波器特性曲线 case 3 %汉明滤波器 L = R; L_2 = floor(L/2); MF = hamming(L);%生成汉明滤波器 MF = MF/sqrt(sum(MF.^2));%汉明滤波器特性曲线 end MF = MF(:); %转置 TxOut = sqrt(R)*conv(MF, chips)/sqrt(2);%通过成型滤波器 TxOut = TxOut(L_2+1: end - L_2); %限定序列区间 if (show) subplot(211); plot(MF, '-o'); title('Matched Filter');% 成型滤波器特性曲线图 subplot(212); psd(TxOut, , 113); title('Spectrum'); %功 率谱密度估计 end%Demodulator.m function [SD] = Demodulator(RxIn, PN, MF, Walsh); % 此函数是实现基于 RAKE 接收机的 IS-95 前向信链路系统的数据包的解调 %+++++++++++++++++++++++variables++++++++++++++++++++++++++++ % RxIn 输入信号% PN PN 码序列（用于解扩） % MF 匹配滤波器参数 % Walsh 用于解调的 walsh 码 % SD RAKE 接收机的软判决输出 %+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ % DEMODULATOR This function performs demodulation of the forward % Channel packet, based on RAKE Receiver % Block Diagram % Input Signal -& [Matched Filter] -& [Sampler] -& [RAKE Receiver] -& [Walsh] -& [DeSpreading] % Inputs: RxIn - input signal (I/Q) analoge % PN - PN sequence (used for De-spreading) % MF - matched filter taps % Walsh - Used row of Walsh matrix for recovering % % Outputs: SD - Soft Decisions of RAKE receiver %++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ global R N = length(RxIn)/R; %有用码的个数 L = length(MF); L_2 = floor(L/2); rr = conv(flipud(conj(MF)), RxIn); %通过匹配接收滤波器 rr = rr(L_2+1: end - L_2); %限定接收符号序列长度 Rx = sign(real(rr(1:R:end))) + j*sign(imag(rr(1:R:end)));%接收符号采 样 Rx = reshape(Rx, 64, N/64); %列导向 Walsh = ones(N/64, 1)*sign(Walsh'-1/2);%行导向 walsh 码 PN = reshape(PN, 64, N/64)';%矩阵变形 PN = PN.*W%walsh 正交 % 输入速率 = 1.2288 Mpbs, 输出速率 = 19.2 KBps SD= PN*Rx;%解扩 SD= real(diag(SD));%确定软判决输出 2.仿真结果图1图2六、实验小结在本次实验中，我掌握了直接序列扩频发射机与接收机的组成与仿真， 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。我还通 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。通过本次实验，我加深了对 CDMA 通信系 统的认识，对其自身所具有的良好性能有了一定的掌握，通过实验提升了自 己的综合技能，受益颇多。
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