模擬角度調(diào)制系統(tǒng)仿真

附件1：課程設(shè)計報告書格式理學(xué)院通信原理課程設(shè)計報告設(shè)計題目模擬角度調(diào)制系統(tǒng)仿真學(xué)生專業(yè)班級通信09級學(xué)生姓名〔學(xué)號〕指導(dǎo)教師完成時間2012-11-5實習(xí)〔設(shè)計〕地點理信學(xué)院機房2012年11月一、設(shè)計目的和任務(wù)分析1、設(shè)計目的〔1〕、掌握模擬系統(tǒng)FM、PM調(diào)制與解調(diào)的原理。〔2〕、掌握模擬角度調(diào)制系統(tǒng)仿真，實現(xiàn)FM與PM調(diào)制與解調(diào)的設(shè)計方法，并要求信道為AWGN信道，畫出調(diào)制信號、已調(diào)信號的波形圖與頻譜圖，并比擬兩種調(diào)制的帶寬、信噪比參數(shù)；〔3〕、掌握matlab分析系統(tǒng)時域、頻域特性的方法，進一步鍛煉應(yīng)用matlab進行編程仿真的能力?！?〕、調(diào)制與解調(diào)模擬系統(tǒng)，仿真實現(xiàn)相關(guān)功能。實現(xiàn)相關(guān)功能設(shè)計fm、pm調(diào)制與解調(diào)模擬系統(tǒng)，仿真實現(xiàn)相關(guān)功能。2、任務(wù)分析〔1〕、確定仿真算法〔2〕、建立仿真模型〔3〕、設(shè)計仿真程序，fm、pm調(diào)制與解調(diào)，先初始化，添加高斯白噪聲制出調(diào)制和已調(diào)信號，運行仿真程序〔4〕、輸出仿真結(jié)果并進行分析二、設(shè)計過程1、模擬通信系統(tǒng)簡介通信系統(tǒng)是為了有效可靠的傳輸信息，信息由信源發(fā)出，以語言、圖像、數(shù)據(jù)為媒體,通過電(光)信號將信息傳輸，由信宿接收。通信系統(tǒng)又可分為數(shù)字通信與模擬通信?；谡n程設(shè)計的要求，下面簡要介紹模擬通信系統(tǒng)。信源是模擬信號，信道中傳輸?shù)囊彩悄M信號的系統(tǒng)為模擬通信。模擬通信系統(tǒng)的模型如圖1所示。圖1模擬通信系統(tǒng)模型調(diào)制器:使信號與信道相匹配,便于頻分復(fù)用等。發(fā)濾波器:濾除調(diào)制器輸出的無用信號。收濾波器:濾除信號頻帶以外的噪聲，一般設(shè)N(t)為高斯白噪聲,那么Ni(t)為窄帶白噪聲。FM波的幅度恒定不變，這使得它對非線性器件不甚敏感，給FM帶來了抗快衰落能力。利用自動增益控制和帶通限幅還可以消除快衰落造成的幅度變化效應(yīng)。這些特點使得NBFM對微波中繼系統(tǒng)頗具吸引力。WBFM的抗干擾能力強，可以實現(xiàn)帶寬與信噪比的互換，因而WBFM廣泛應(yīng)用于長距離高質(zhì)量的通信系統(tǒng)中，如空間和衛(wèi)星通信、調(diào)頻立體聲播送、短波電臺等。WBFM的缺點是頻帶利用率低，存在門限效應(yīng)，因此在接收信號弱、干擾大的情況下宜采用NBFM，這就是小型通信機常采用NBFM的原因。2、FM調(diào)制原理頻率調(diào)制的一般表達式為：〔2-1〕FM和PM非常相似，如果預(yù)先不知道調(diào)制信號的具體形式，那么無法判斷已調(diào)信號是調(diào)頻信號還是調(diào)相信號。圖2圖3圖〔2〕所示的產(chǎn)生調(diào)頻信號的方法稱為直接調(diào)頻法，圖〔3〕所示的產(chǎn)生調(diào)頻信號的方法稱為間接調(diào)頻法[4]。由于實際相位調(diào)制器的調(diào)節(jié)范圍不可能超出，因而間接調(diào)頻的方法僅適用于相位偏移和頻率偏移不大的窄帶調(diào)制情形，而直接調(diào)頻那么適用于寬帶調(diào)制情形。根據(jù)調(diào)制后載波瞬時相位偏移的大小，可將頻率調(diào)制分為寬帶調(diào)頻〔WBFM〕與窄帶調(diào)頻〔NBFM〕。寬帶與窄帶調(diào)制的區(qū)分并無嚴格的界限，但通常認為由調(diào)頻所引起的最大瞬時相位偏移遠小于30°時，〔2-2〕稱為窄帶調(diào)頻。否那么，稱為寬帶調(diào)頻。

為方便起見，無妨假設(shè)正弦載波的振幅A＝1，那么由式〔2-1〕調(diào)頻信號的一般表達式，得=〔2-3〕通過化解，利用傅立葉變化公式可得NBFM信號的頻域表達式：〔2-4〕在NBFM中，由于下邊頻為負，因而合成矢量不與載波同相，而是存在相位偏移，當(dāng)最大相位偏移滿足式〔2-2〕時，合成矢量的幅度根本不變，這樣就形成了FM信號。圖4NBFM信號頻譜3、PM調(diào)制原理在模擬調(diào)制中，一個連續(xù)波有三個參數(shù)可以用來攜帶信息而構(gòu)成已調(diào)信號。當(dāng)幅度和頻率保持不變時，改變載波的相位使之隨未調(diào)信號的大小而改變，這就是調(diào)相的概念。角度調(diào)制信號的一般表示形式為：S(t)=Acos[ωt+φ(t)]式中，A是載波的恒定振幅；[ωt+φ(t)]是信號的瞬時相位，而φ(t)稱為瞬時相位偏移；d[ωt+φ(t)]/dt為信號的瞬時頻率，而dφ(t)/dt稱為瞬時頻率偏移，即相對于ω的瞬時頻率偏移。設(shè)高頻載波為u=Ucosωt，調(diào)制信號為UΩ(t)，那么調(diào)相信號的瞬時相位φ(t)=ω+KUΩ(t)瞬時角頻率ω(t)==ω+K調(diào)相信號u=Ucos［ωt+KuΩ(t)］將信號的信息加在載波的相位上那么形成調(diào)相信號，調(diào)相的表達式為：S(t)=Acos[ωt+Kf(t)+φ]這里K稱為相移指數(shù)，這種調(diào)制方式，載波的幅度和角頻率不變，而瞬時相位偏移是調(diào)制信號f(t)的線性函數(shù)，稱為相位調(diào)制。調(diào)相與調(diào)頻有著相當(dāng)密切的關(guān)系，我們知道相位與頻率有如下關(guān)系式：ω==ω+Kf(t)φ(t)=ωt+K所以在調(diào)相時可以先將調(diào)制信號進行微分后在進行頻率調(diào)制，這樣等效于調(diào)相，此方法稱為間接調(diào)相，與此相對應(yīng)，上述方法稱為直接調(diào)相。調(diào)相信號的產(chǎn)生如圖5所示：圖5PM調(diào)相信號的產(chǎn)生實現(xiàn)相位調(diào)制的根本原理是使角頻率為ω的高頻載波u(t)通過一個可控相移網(wǎng)絡(luò),此網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的相移Δφ受調(diào)制電壓uΩ(t)控制,滿足Δφ=KuΩ(t)的關(guān)系,所以網(wǎng)絡(luò)輸出就是調(diào)相信號，可控相移網(wǎng)絡(luò)調(diào)相原理圖如圖6所示：圖6可控相移網(wǎng)絡(luò)調(diào)相原理圖三、源程序代碼fm：dt=0.001;%設(shè)定時間步長t=0:dt:1.5; %產(chǎn)生時間向量am=5;%設(shè)定調(diào)制信號幅度fm=5;%設(shè)定調(diào)制信號頻率mt=am*cos(2*pi*fm*t);%生成調(diào)制信號fc=50;%設(shè)定載波頻率ct=cos(2*pi*fc*t);%生成載波kf=10;%設(shè)定調(diào)頻指數(shù)int_mt(1)=0;fori=1:length(t)-1int_mt(i+1)=int_mt(i)+mt(i)*dt;%求信號m(t)的積分end%調(diào)制，產(chǎn)生已調(diào)信號sfm=am*cos(2*pi*fc*t+2*pi*kf*int_mt);%調(diào)制信號%*****************************************%*************添加高斯白噪聲**************sn1=10;%設(shè)定信躁比(小信噪比)sn2=30;%設(shè)定信躁比(大信噪比)sn=0;%設(shè)定信躁比(無信噪比)db=am^2/(2*(10^(sn/10)));%計算對應(yīng)的高斯白躁聲的方差n=sqrt(db)*randn(size(t));%生成高斯白躁聲nsfm=n+sfm;%生成含高斯白躁聲的已調(diào)信號〔信號通%過信道傳輸〕%*****************************************%****************FM解調(diào)*******************fori=1:length(t)-1%接受信號通過微分器處理diff_nsfm(i)=(nsfm(i+1)-nsfm(i))./dt;enddiff_nsfmn=abs(hilbert(diff_nsfm));%hilbert變換，求絕對值得到瞬時幅度〔包絡(luò)檢波〕zero=(max(diff_nsfmn)-min(diff_nsfmn))/2;diff_nsfmn1=diff_nsfmn-zero;%*****************************************%**************時域到頻域轉(zhuǎn)換**************ts=0.001;%抽樣間隔fs=1/ts;%抽樣頻率df=0.25;%所需的頻率分辨率，用在求傅里葉變換%時，它表示FFT的最小頻率間隔%*****對調(diào)制信號m(t)求傅里葉變換*****m=am*cos(2*pi*fm*t);%原調(diào)信號fs=1/ts;ifnargin==2n1=0;elsen1=fs/df;endn2=length(m);n=2^(max(nextpow2(n1),nextpow2(n2)));M=fft(m,n);m=[m,zeros(1,n-n2)];df1=fs/n;%以上程序是對調(diào)制后的信號u求傅里變換M=M/fs;%縮放，便于在頻鋪圖上整體觀察f=[0:df1:df1*(length(m)-1)]-fs/2;%時間向量對應(yīng)的頻率向量%************對已調(diào)信號u求傅里變換**********fs=1/ts;nargin=6；ifnargin==2n1=0;elsen1=fs/df;endn2=length(sfm);n=2^(max(nextpow2(n1),nextpow2(n2)));U=fft(sfm,n);u=[sfm,zeros(1,n-n2)];df1=fs/n;%以上是對已調(diào)信號u求傅里變換U=U/fs;%縮放%******************************************%***************顯示程序******************disp('按任意鍵可以看到原調(diào)制信號、載波信號和已調(diào)信號的曲線')pause%**************figure(1)******************figure(1)subplot(3,1,1);plot(t,mt); %繪制調(diào)制信號的時域圖xlabel('時間t');title('調(diào)制信號的時域圖');subplot(3,1,2);plot(t,ct); %繪制載波的時域圖xlabel('時間t');title('載波的時域圖');subplot(3,1,3);plot(t,sfm); %繪制已調(diào)信號的時域圖xlabel('時間t');title('已調(diào)信號的時域圖');%******************************************disp('按任意鍵可以看到原調(diào)制信號和已調(diào)信號在頻域內(nèi)的圖形')pause%************figure(2)*********************figure(2)subplot(2,1,1)plot(f,abs(fftshift(M)))%fftshift:將FFT中的DC分量移到頻譜中心xlabel('頻率f')title('原調(diào)制信號的頻譜圖')subplot(2,1,2)plot(f,abs(fftshift(U)))xlabel('頻率f')title('已調(diào)信號的頻譜圖')%******************************************disp('按任意鍵可以看到原調(diào)制信號、無噪聲條件下已調(diào)信號和解調(diào)信號的曲線')pause%**************figure(3)******************figure(3)subplot(3,1,1);plot(t,mt); %繪制調(diào)制信號的時域圖xlabel('時間t');title('調(diào)制信號的時域圖');subplot(3,1,2);plot(t,sfm); %繪制已調(diào)信號的時域圖xlabel('時間t');title('無噪聲條件下已調(diào)信號的時域圖');nsfm=sfm;fori=1:length(t)-1%接受信號通過微分器處理diff_nsfm(i)=(nsfm(i+1)-nsfm(i))./dt;enddiff_nsfmn=abs(hilbert(diff_nsfm));%hilbert變換，求絕對值得到瞬時幅度〔包絡(luò)檢波〕zero=(max(diff_nsfmn)-min(diff_nsfmn))/2;diff_nsfmn1=diff_nsfmn-zero;subplot(3,1,3);%繪制無噪聲條件下解調(diào)信號的時域圖plot((1:length(diff_nsfmn1))./1000,diff_nsfmn1./400,'r');xlabel('時間t');title('無噪聲條件下解調(diào)信號的時域圖');%*****************************************disp('按任意鍵可以看到原調(diào)制信號、小信噪比高斯白噪聲條件下已調(diào)信號和解調(diào)信號已調(diào)信號的曲線')pause%**************figure(4)******************figure(4)subplot(3,1,1);plot(t,mt); %繪制調(diào)制信號的時域圖xlabel('時間t');title('調(diào)制信號的時域圖');db1=am^2/(2*(10^(sn1/10)));%計算對應(yīng)的小信噪比高斯白躁聲的方差n1=sqrt(db1)*randn(size(t));%生成高斯白躁聲nsfm1=n1+sfm;%生成含高斯白躁聲的已調(diào)信號〔信號通%過信道傳輸〕fori=1:length(t)-1%接受信號通過微分器處理diff_nsfm1(i)=(nsfm1(i+1)-nsfm1(i))./dt;enddiff_nsfmn1=abs(hilbert(diff_nsfm1));%hilbert變換，求絕對值得到瞬時幅度〔包絡(luò)檢波〕zero=(max(diff_nsfmn)-min(diff_nsfmn))/2;diff_nsfmn1=diff_nsfmn1-zero;subplot(3,1,2);plot(1:length(diff_nsfm),diff_nsfm);%繪制含小信噪比高斯白噪聲已調(diào)信號的時域圖xlabel('時間t');title('含小信噪比高斯白噪聲已調(diào)信號的時域圖');subplot(3,1,3);%繪制含小信噪比高斯白噪聲解調(diào)信號的時域圖plot((1:length(diff_nsfmn1))./1000,diff_nsfmn1./400,'r');xlabel('時間t');title('含小信噪比高斯白噪聲解調(diào)信號的時域圖');%*****************************************disp('按任意鍵可以看到原調(diào)制信號、大信噪比高斯白噪聲條件下已調(diào)信號和解調(diào)信號已調(diào)信號的曲線')pause%**************figure(5)******************figure(5)subplot(3,1,1);plot(t,mt); %繪制調(diào)制信號的時域圖xlabel('時間t');title('調(diào)制信號的時域圖');db1=am^2/(2*(10^(sn2/10)));%計算對應(yīng)的大信噪比高斯白躁聲的方差n1=sqrt(db1)*randn(size(t));%生成高斯白躁聲nsfm1=n1+sfm;%生成含高斯白躁聲的已調(diào)信號〔信號通過信道傳輸〕fori=1:length(t)-1%接受信號通過微分器處理diff_nsfm1(i)=(nsfm1(i+1)-nsfm1(i))./dt;enddiff_nsfmn1=abs(hilbert(diff_nsfm1));%hilbert變換，求絕對值得到瞬時幅度〔包%絡(luò)檢波〕zero=(max(diff_nsfmn)-min(diff_nsfmn))/2;diff_nsfmn1=diff_nsfmn1-zero;subplot(3,1,2);plot(1:length(diff_nsfm1),diff_nsfm1);%繪制含大信噪比高斯白噪聲已調(diào)信號%的時域圖xlabel('時間t');title('含大信噪比高斯白噪聲已調(diào)信號的時域圖');subplot(3,1,3);%繪制含大信噪比高斯白噪聲解調(diào)信號%的時域圖plot((1:length(diff_nsfmn1))./1000,diff_nsfmn1./400,'r');xlabel('時間t');title('含大信噪比高斯白噪聲解調(diào)信號的時域圖');%*****************************************%******************結(jié)束*******************pm：function[v,phi]=env_phas(x,ts,f0)ifnargout==2%nargout為輸出變數(shù)的個數(shù)z=loweq(x,ts,f0);%產(chǎn)生調(diào)制信號的正交分量phi=angle(z);%angle是對一個復(fù)數(shù)求相角的函數(shù)endv=abs(hilbert(x));%abs用來求復(fù)數(shù)hilbert(x)的模function[M,m,df]=fftseq(m,ts,df)fs=1/ts;ifnargin==2n1=0;%nargin為輸入?yún)⒘康膫€數(shù)elsen1=fs/df;endn2=length(m);n=2^(max(nextpow2(n1),nextpow2(n2)));%nextpow2(n)取n最接近的較大2次冪M=fft(m,n);%M為信號m的傅里葉變換，n為快速傅里葉變換的點數(shù)，及基n-FFT變換m=[m,zeros(1,n-n2)];%構(gòu)建新的m信號df=fs/n;%重新定義頻率分辨率functionx1=loweq(x,ts,f0)t=[0:ts:ts*(length(x)-1)];z=hilbert(x);%希爾伯特變換對的利用---通過實部來求虛部x1=z.*exp(-j*2*pi*f0*t);%產(chǎn)生信號z的正交分量，t0=0.2;%信號的持續(xù)時間,用來定義時間向量ts=0.001;%抽樣間隔fs=1/ts;%抽樣頻率fc=300;%載波頻率,fc可以任意改變t=[-t0/2:ts:t0/2];%時間向量kf=100;%偏差常數(shù)df=0.25;%所需的頻率分辨率，用在求傅里葉變換時，它表示FFT的最小頻率間隔m=sin(100*t);%調(diào)制信號，m(t)可以任意更改int_m(1)=0;%求信號m(t)的積分fori=1:length(t)-1int_m(i+1)=int_m(i)+m(i)*ts;end[M,m,df1]=fftseq(m,ts,df);%對調(diào)制信號m(t)求傅里葉變換M=M/fs;%縮放，便于在頻譜圖上整體觀察f=[0:df1:df1*(length(m)-1)]-fs/2;%時間向量對應(yīng)的頻率向量u=cos(2*pi*fc*t+2*pi*kf*int_m);%調(diào)制后的信號[U,u,df1]=fftseq(u,ts,df);%對調(diào)制后的信號u求傅里葉變換U=U/fs;%縮放%通過調(diào)用子程序env_phas和loweq來實現(xiàn)解調(diào)功能[v,phase]=env_phas(u,ts,fc);%解調(diào)，求出u的相位phi=unwrap(phase);%校正相位角，使相位在整體上連續(xù)，便于后面對該相位角求導(dǎo)dem=(1/(2*pi*kf))*(diff(phi)*fs);%對校正后的相位求導(dǎo)%再經(jīng)一些線性變換來恢復(fù)原調(diào)制信號