直接序列擴頻通信系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)

直接序列擴頻通信系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)摘要：擴頻通信，即擴展頻譜通信(SpreadSpectrumCommunication)是數(shù)字通信中的一種，它與光纖通信、衛(wèi)星通信，一同被譽為進(jìn)入信息時代的三大高技術(shù)通信傳輸方式。具有大容量、抗干擾、低截獲功率等特點以及可實現(xiàn)碼分多址(CDMA)等優(yōu)點。采用擴頻通信可以在更惡劣的環(huán)境下正常工作，可以將信號隱蔽在噪聲中。在擴頻通信系統(tǒng)中，直接序列擴頻通信系統(tǒng)的應(yīng)用最為廣泛。Matlab具有其他仿真軟件（如Sysetemview和Maple等）所無可比擬的矩陣運算能力和系統(tǒng)仿真能力，Matlab的仿真工具包Simulink憑借其強大的數(shù)學(xué)功能，能實現(xiàn)精確的電路仿真。關(guān)鍵詞：直接序列擴頻通信系統(tǒng)、Matlab、誤碼率目錄TOC\o"1-3"\h\u24385第1章緒論 1154151.1背景 1321071.2選題的目的和意義 1225201.3本課程設(shè)計的主要內(nèi)容 114975第2章直接序列擴頻通信系統(tǒng) 257132.1直接序列擴頻通信的理論基礎(chǔ) 2109692.2直接序列系統(tǒng)組成 37870第3章擴頻系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) 4292553.1直接通信系統(tǒng)仿真 4243063.2直接擴頻Matlab仿真組成框圖 4174853.3BPSK調(diào)制 5119273.3m序列 629053.4擴頻系統(tǒng)的解擴 787403.5擴頻系統(tǒng)的解調(diào) 858223.6誤碼率 934443.7直接序列擴頻系統(tǒng)的實現(xiàn) 928019第4章心得和結(jié)論 1531744附錄 165100參考文獻(xiàn) 21第1章緒論1.1背景信息時代的到來，使我們對通信的依賴越來越大，由于信道的開放性，信息在傳播過程中會加進(jìn)各種各樣的干擾，使得無線通信面臨的干擾環(huán)境更為惡劣。自50年代中期美國軍方便開始研究，一直為軍事通信所獨占，廣泛應(yīng)用于軍事通信、電子對抗以及導(dǎo)航、測量等各個領(lǐng)域。直到80年代初才被應(yīng)用于民用通信領(lǐng)域。為了滿足日益增長的民用通信容量的需求和有效地利用頻譜資源，各國都紛紛提出在數(shù)字峰窩移動通信、衛(wèi)星移動通信和未來的個人通信中采用擴頻技術(shù)，擴頻技術(shù)于蜂窩電話、無繩電話、微波通信、無線數(shù)據(jù)通信、遙測、監(jiān)控、報警等系統(tǒng)中。隨著超大規(guī)模集成電路技術(shù)、微處理器技術(shù)的飛速發(fā)展，以及一些新型元器件的應(yīng)用，擴頻通信在技術(shù)上已邁上了一個新的臺階，不僅在軍事通信中占有重要地位，而且正迅速地滲透到了個人通信和計算機通信等民用領(lǐng)域，成為新世紀(jì)最有潛力的通信技術(shù)之一因此研究擴頻通信具有很深遠(yuǎn)的意義。1.2選題的目的和意義在惡劣的環(huán)境條件下保證通信有效地、準(zhǔn)確地、迅速地進(jìn)行，是當(dāng)今通信所面臨的一大課題。擴展頻譜通信是現(xiàn)代通信系統(tǒng)中的一種新興的通信方式，其較強的抗噪聲、抗干擾、抗多徑衰落、碼分多址、信號隱蔽性和保密性等方面具有較傳統(tǒng)無線通信方式無可比擬的優(yōu)勢，近十幾年來，隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展與日益普及，擴頻通信技術(shù)已在軍用和民用通信領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，并伴隨GPS衛(wèi)星定位、CDMA或3G手機等產(chǎn)品迅速進(jìn)入大眾生活。擴頻通信是將待傳送的信息數(shù)據(jù)被偽隨機編碼(擴頻序列：SpreadSequence)調(diào)制，實現(xiàn)頻譜擴展后再傳輸，接收端則采用相同的編碼進(jìn)行解調(diào)及相關(guān)處理，恢復(fù)原始信息數(shù)據(jù)。在擴展頻譜系統(tǒng)中，偽隨機序列起著很重要的作用。在直接擴頻系統(tǒng)中，用偽隨機序列將傳輸信息擴展，在接收時又用它將信號壓縮，并使干擾信號功率擴散，提高了系統(tǒng)的抗干擾能力，偽隨機序列性能的好壞直接關(guān)系到整個系統(tǒng)性能的好壞，是一個很重要的問題。本設(shè)計為掌握對直接序列擴頻系統(tǒng)的理解和掌握，通過Matlab/Simulink仿真平臺，運用所學(xué)的理論和方法建立了直接序列擴頻系統(tǒng)的matlab仿真模型，在信道中存在高斯白噪聲和干擾的情況下，對系統(tǒng)誤碼率性能進(jìn)行了仿真及分析。1.3本課程設(shè)計的主要內(nèi)容介紹了直接擴頻通信系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論，包括系統(tǒng)框圖、仿真模擬的一般方法。對直擴通信系統(tǒng)的主要環(huán)節(jié)，包括m序列、調(diào)制、解擴、解調(diào)、誤碼率等的描述。第2章直接序列擴頻通信系統(tǒng)2.1直接序列擴頻通信的理論基礎(chǔ)擴頻通信可簡單表述如下：擴頻通信技術(shù)是一種信息傳輸方式，其信號所占有的頻帶寬度遠(yuǎn)大于所傳信息必需的最小帶寬；頻帶的擴展是通過一個獨立的碼序列來完成，用編碼及調(diào)制的方法來實現(xiàn)的，與所傳信息數(shù)據(jù)無關(guān)；在接收端則用同樣的碼進(jìn)行相關(guān)同步接收、解擴及恢復(fù)所傳信息數(shù)據(jù)。擴頻通信是將待傳送的信息數(shù)據(jù)被偽隨機編碼(擴頻序列：SpreadSequence)調(diào)制，實現(xiàn)頻譜擴展后再傳輸;接收端則采用相同的編碼進(jìn)行解調(diào)及相關(guān)處理,恢復(fù)原始信息數(shù)據(jù)。擴頻通信的可行性是從香農(nóng)公式引申而來，其內(nèi)容如式(2-2.1)所示。(2-1.1)式中：C信道容量(用傳輸速率度量)W系統(tǒng)信道帶寬S信號功率N白噪聲功率令C是希望具有的信道容量，即要求的信息傳輸速率，對（2-1.1）進(jìn)行變換，得（2-1.2）對于干擾環(huán)境中的典型情況，當(dāng)<<1時，用冪級數(shù)展開式（2-1.1），并略去高次項得（2-1.3）或（2-1.4）由式（2-1.3）和式（2-1.4）可以看出，對于任意給定的噪聲與信號功率之比，只要增加用在信道中當(dāng)傳輸系統(tǒng)的信號與噪聲功率之比下降時，可以用增加系統(tǒng)傳輸帶寬的辦法來保持信道容量不變，而是系統(tǒng)無差錯傳輸信息的速率。這就是說對于任意給定的信息傳輸速率，當(dāng)信號與噪聲功率之比下降時，可以用增大系統(tǒng)傳輸帶寬的辦法來獲得較低的信息傳輸?shù)牟铄e率。擴頻通信就是通過增加帶寬來換取較低的信噪比，這就是擴頻通信的基本思想和理論依據(jù)。當(dāng)信噪比無法提高時，可以加大帶寬，達(dá)到提高信道容量的目的。擴頻是一種寬帶技術(shù)，由于擴頻占用更寬的頻帶，看起來是浪費有限的頻率資源，然而所占用的頻帶可以通過多用戶共享頻帶得到補償。擴頻通信的方式有很多種，例如直接序列擴頻、跳頻擴頻、跳時擴頻等。本文將對直接序列擴頻進(jìn)行詳細(xì)的分析和仿真。2.2直接序列系統(tǒng)組成直接序列調(diào)制擴展頻譜通信系統(tǒng)，簡稱直接序列系統(tǒng)或直擴系統(tǒng)，是用信息信號與高傳輸速率的偽噪聲（為隨機）碼的波形相乘后，去直接控制載波信號的某個參數(shù)，來擴展傳輸信號的帶寬的。用于頻譜擴展的偽隨機系列稱為擴頻碼序列。直接序列系統(tǒng)的簡化方框參見圖2-2。數(shù)據(jù)解調(diào)器中頻濾波器混頻器發(fā)射機調(diào)制器數(shù)據(jù)解調(diào)器中頻濾波器混頻器發(fā)射機調(diào)制器數(shù)據(jù) 時鐘源擴頻碼發(fā)生器時鐘源擴頻碼發(fā)生器調(diào)制器載波發(fā)生器擴頻碼發(fā)生器載波發(fā)生器擴頻碼發(fā)生器時鐘源本地本地振蕩器發(fā)射系統(tǒng)（b）接收系統(tǒng)圖2-2直接序列系統(tǒng)的簡化方框圖圖2-2直接序列系統(tǒng)的簡化方框圖在直接序列系統(tǒng)中，通常對載波進(jìn)行相移鍵控（PhaseShiftKeying,PSK）調(diào)制。由于PSK信號可以等效為抑制載波的雙邊帶調(diào)頻波，因此直接序列系統(tǒng)長采用平衡調(diào)制方式。抑制載波的平衡調(diào)制不僅節(jié)約了發(fā)射功率，提高了發(fā)射機的工作效率，而且也有利于提高擴頻信號抗截獲，抗偵破的能力。在發(fā)信機端，待傳輸?shù)臄?shù)據(jù)信號與偽隨機碼（擴頻碼）波形相乘，形成的復(fù)合碼對載波進(jìn)行調(diào)制，然后由天線發(fā)射出去。在收信端，要產(chǎn)生一個與發(fā)信機中的偽隨機碼同步的本地參考偽隨機碼（本地擴頻碼），對接收信號進(jìn)行相關(guān)處理，即對擴頻信號解擴。解擴后的信號送到解調(diào)器進(jìn)行信息信號的解調(diào)，恢復(fù)出傳送的信息。第3章擴頻系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)3.1直接通信系統(tǒng)仿真發(fā)端PN碼產(chǎn)生器發(fā)射機BOSK調(diào)制擴頻LDPC編碼信源直擴通信系統(tǒng)的仿真包括發(fā)送端、信道及接收端三大部分。圖3-1給出了直擴通信系統(tǒng)仿真的原理框圖。發(fā)端PN碼產(chǎn)生器發(fā)射機BOSK調(diào)制擴頻LDPC編碼信源無線信道（噪聲與干擾）無線信道（噪聲與干擾）失失鎖同步同步FFT頻域限波干擾抑制本地PN碼產(chǎn)生器解擴BPSK解調(diào)PN碼捕獲同F(xiàn)FT頻域限波干擾抑制本地PN碼產(chǎn)生器解擴BPSK解調(diào)PN碼捕獲PN碼跟蹤PN碼跟蹤信宿LDPC譯碼信宿LDPC譯碼圖3-1直擴通信系統(tǒng)原理框圖發(fā)送端首先對信源出來的原始數(shù)據(jù)信號依次進(jìn)行LDPC信道編碼、直序擴頻調(diào)制、BPSK調(diào)制，然后進(jìn)入信道，信號在信道中加入高斯白噪聲和窄寬單頻干擾。接收端收到信號后，首先將信號送入干擾抑制模塊，然后進(jìn)行同步（包括PN捕獲和PN碼跟蹤），在同步之后完成解擴，再僅解調(diào)得到基帶數(shù)據(jù)，最后通過LDPC譯碼，恢復(fù)出發(fā)送的原始信息序列。3.2直接擴頻Matlab仿真組成框圖直接序列擴頻的Matlab仿真組成框圖如圖3-2所示。圖3-2直接擴頻仿真組成框圖由圖3-2可以看出，在發(fā)送端，信碼為，其碼元寬度為，偽隨機碼為,其碼元寬度為，進(jìn)行模2運算后，得到，碼元寬度稱為擴頻出來增益，表示為式(3-2.1)。(3-2.1)由于有，所以信碼的頻譜被展寬了，信號在傳輸?shù)倪^程中經(jīng)過AWGN信道，被疊加了高斯白噪聲，同時還受到了干擾信號的影響，最終得到的信號包括“有用信號+高斯白噪聲+干擾”。接收端收到此信號后，經(jīng)過解擴電路，得，對進(jìn)行碼元判決，即可得到原始的輸入信號。3.3BPSK調(diào)制二位相移控件（BPSK）是擴頻系統(tǒng)中最為常用的一種調(diào)制方式。設(shè)擴頻碼為，載波頻率為，調(diào)相波可表示為（3-3.1）式中，是相位調(diào)制指數(shù)。若規(guī)定在擴頻碼序列中，當(dāng)時，；當(dāng)時，，這種調(diào)制稱為二相位相移鍵控。這種二位相移鍵控信號可表示為（3-3.2）在實際運用過程中，擴頻碼通常采用雙極性，即，因此BPSK信號可用下列平衡調(diào)制信號表示（3-3.3）平衡調(diào)制器有二級管平衡調(diào)制器和橋式平衡調(diào)制器等多種形式。當(dāng)，二極管、導(dǎo)通，輸入為，當(dāng)時。二極管、導(dǎo)通，輸出為。即有：，完成二相調(diào)制。若考慮信息碼為，則直擴系統(tǒng)的BPSK調(diào)制輸出為（3-3.4）式中，，。3.3m序列m序列是最長線性移位寄存器序列的簡稱。它是由多級移位寄存器或其他延遲元件通過線性反饋產(chǎn)生的最長的碼序列。由于m序列容易產(chǎn)生、規(guī)律性強、有許多優(yōu)良的性能，在擴頻通信中最早獲得廣泛的應(yīng)用。如圖3-3所示，m序列可由二進(jìn)制線性反饋移位寄存器產(chǎn)生。它主要由n個串聯(lián)的寄存器、移位脈沖產(chǎn)生器和模2加法器組成。圖中第i級移存器的狀態(tài)表示，或，i=整數(shù)。反饋線的連接狀態(tài)用表示，表示此線接通（參加反饋），表示此線斷開。由于反饋的存在，移存器的輸入端受控地輸入信號。不難看出，若初始狀態(tài)為全“0”,則移位后得到的仍為全“0”，因此應(yīng)避免出現(xiàn)全“0”狀態(tài)，又因為n級移存器共有種可能的不同狀態(tài)，除全“0”狀態(tài)外，剩下種狀態(tài)可用。每移位一次，就出現(xiàn)一種狀態(tài)，在移位若干次后，一定能重復(fù)出現(xiàn)前某一狀態(tài)，其后的過程便周而復(fù)始了。反饋線位置不同將出現(xiàn)不同周期的不同序列，我們希望找到線性反饋的位置，能使移存器產(chǎn)生的序列最長，即達(dá)到周期。按圖3-3中線路連接關(guān)系，可以寫為：（3-3.1）該式稱為遞推方程。模2加法器模2加法器圖3-3線性反饋移位寄存器上面曾經(jīng)指出，的取值決定了移位寄存器的反饋連接和序列的結(jié)構(gòu)?，F(xiàn)在將它用下列方程表示：（3-3.2）這一方程稱為特征多項式。式中僅指明其系數(shù)的值（1或0），x本身的取值并無實際意義，也不需要去計算x的值。例如，若特征方程為則它僅表示和的系數(shù),其余為零。經(jīng)嚴(yán)格證明：若反饋移位寄存器的特征多項式為本原多項式，則移位寄存器能產(chǎn)生m序列。只要找到本原多項式，就可構(gòu)成m系列發(fā)生器。3.4擴頻系統(tǒng)的解擴輸入相關(guān)解擴器的信號是接收到的信號，假設(shè)相移鍵控（BPSK）信號，這個信號在相關(guān)解擴器中與發(fā)射端擴頻碼完全相同的本地參考擴頻碼相乘，其效果與發(fā)射調(diào)頻互補，即每當(dāng)擴頻碼序列發(fā)生0→1或1→0躍變時，將輸入載波信號的相位取反。如果接收的擴頻碼與本地參考擴頻碼的結(jié)構(gòu)相同且在時間上（相位）已經(jīng)同步，那么每當(dāng)接收的擴頻碼與本地參考擴頻碼的結(jié)構(gòu)相同且在時間上（相位）已經(jīng)同步，那么每當(dāng)接收信號的載波由于擴頻碼的變化而有相移時，接收機中的本地參考擴頻碼就再把它相移一次，這樣兩個互補的相移結(jié)合，就相互抵消了擴展頻譜的調(diào)制，達(dá)到了對擴頻信號解擴的目的。被解擴后的信號仍然是一已調(diào)信號，是一頻帶很窄的被信息信號調(diào)制的帶通信號，中心頻率仍在處。該信號送入解調(diào)器進(jìn)行解調(diào)，即可恢復(fù)出傳輸?shù)男畔⑿盘枴Ｖ苯邮较嚓P(guān)解擴原理如圖3-4所示。--信息信號--信息信號--載波頻率--擴頻碼--本地參考擴頻碼圖3-4直接式相關(guān)解擴器直接式相關(guān)解擴器的優(yōu)點是結(jié)構(gòu)簡單，缺點是對于干擾信號有直通的現(xiàn)象。由圖3-4-1可以看到，相關(guān)解擴器輸入信號的中心頻率（載波頻率）是完全一樣的，即如果輸入相關(guān)解擴器的相移鍵控已調(diào)信號的載波頻率是，則恢復(fù)后（即解擴后）的載波頻率仍然是，那么一個在載波頻率附近的窄帶干擾信號（比有用信號強得多）就有可能繞過相關(guān)解擴器，如通過空間波耦合的形式，直接泄露出去。當(dāng)發(fā)生泄漏時，相關(guān)解擴器的抑制能力是很差的。干擾信號沒有參加相關(guān)運算就直接到達(dá)相關(guān)解擴器的輸出端，失去了在解擴過程中系統(tǒng)所能獲得的處理增益。由于這個原因，直接式相關(guān)解擴的抗干擾能力較低，它僅能用在一些對抗干擾能力要求不高的擴頻通信系統(tǒng)中。3.5擴頻系統(tǒng)的解調(diào)信號解調(diào)按圖10完成。接收信號首先乘以在接收機的PN碼序列發(fā)生器產(chǎn)生的波形，它是與接收信號中的PN碼同號的。這一運算稱為(頻譜)解擴，因為在接收端乘以的效果就是將在發(fā)送端的擴頻運算解開。據(jù)此有（3-5.1）上式中因有對全部，。所得信號占有帶寬為(近似)，它就是載有信息信號的帶寬。3.6誤碼率在數(shù)字通信中，誤碼率是一項主要的性能指標(biāo)。在實際測量數(shù)字通信系統(tǒng)的誤碼率時，一般測量結(jié)果與信源送出信號的統(tǒng)計特性有關(guān)。通常認(rèn)為二進(jìn)制信號中0和1是以等概率隨機出現(xiàn)的，所以測量誤碼率時最理想的信源應(yīng)是隨機信號發(fā)生器。擴頻序列通過終端機和信道后，輸出仍為擴頻序列。在接收端，本地產(chǎn)生一個同步的擴頻碼，與收碼序列逐位相乘再求規(guī)格化內(nèi)積，再與發(fā)送端信源碼進(jìn)行比較，一旦有錯，誤碼計數(shù)器加一。誤碼率的數(shù)學(xué)表達(dá)式如式(3-6.1)所示。(3-6.1)其中S是信碼個數(shù)，e是誤碼個數(shù)，E就是誤碼率。3.7直接序列擴頻系統(tǒng)的實現(xiàn)3.7.1信息碼生成模塊%隨機數(shù)據(jù)，長度為50Randm_Data=randsrc(1,Data_L,[01]);Randm_Data_L=Data_L*Mseq_L;figure;stairs(Randm_Data);ylim([-0.51.5]);title('隨機數(shù)據(jù)');圖3-7.1信息碼數(shù)據(jù)源生成代碼3.7.2偽隨機碼生成模塊%產(chǎn)生偽隨機信號M_Seq=idinput(Mseq_L,'prbs',[01],[01]);figure;stairs(M_Seq);ylim([-0.51.5]);xlim([0Mseq_L+10]);title('m序列');圖3-7.2m序列的產(chǎn)生代碼3.7.3擴頻調(diào)制模塊%擴頻Spread_Data=zeros(1,Data_L*Mseq_L);contain=ones(1,Mseq_L);fori=1:Data_Lcontain=ones(1,Mseq_L)*Randm_Data(i);Spread_Data(((i-1)*Mseq_L+1):i*Mseq_L)=xor(contain,M_Seq');endfigure;stairs(Spread_Data(1:50));ylim([-0.51.5]);title('擴頻數(shù)據(jù)')圖3-7.3擴頻數(shù)據(jù)3.7.4BPSK調(diào)制%調(diào)制Psk_Data=pskmod(Spread_Data,2);figure;plot((1:50),Psk_Data(1:50));ylim([-1.51.5]);title('經(jīng)BPSK調(diào)制后的數(shù)據(jù)');圖3-3.4調(diào)制后的數(shù)據(jù)3.7.5加噪聲%附加白噪聲Recv_Data_Nois=awgn(Psk_Data,-20,'measured','dB');figure;stairs(Recv_Data_Nois(1:50));title('附加白噪聲數(shù)據(jù)');圖3-3.5添加噪聲后的數(shù)據(jù)3.7.6解擴與解調(diào)%解調(diào)Recv_Data=pskdemod(Psk_Data,2);Recv_Data_L=length(Recv_Data);figure;stairs(Recv_Data(1:50));ylim([-0.51.5]);title('解調(diào)無噪聲數(shù)據(jù)');Recv_Data=[Recv_Datazeros(1,Mseq_L*4)];圖3-3.6解調(diào)后無噪聲的數(shù)據(jù)Recv_Data_Nois=pskdemod(Recv_Data_Nois,2);Recv_Data_Nois_L=length(Recv_Data_Nois);figure;stairs(Recv_Data_Nois(1:50));ylim([-0.51.5]);title('解調(diào)有噪聲數(shù)據(jù)');圖3-3.7解調(diào)后有噪聲的數(shù)據(jù)圖3-3.8解調(diào)后無噪聲數(shù)據(jù)能量圖3-3.9解調(diào)后有噪聲數(shù)據(jù)能量ifsum(xor(M_Seq',Recv_Data_Nois(m:m+Mseq_L-1)))>Mseq_L*UpDespread_Data_Nois(i)=1;elseDespread_Data_Nois(i)=0;end圖3-3.10解調(diào)后有噪聲數(shù)據(jù)能量圖3-3.11解調(diào)后有噪聲數(shù)據(jù)能量第4章心得和結(jié)論通過這次的直接序列擴頻系統(tǒng)的設(shè)計與仿真，我加深了對擴頻系統(tǒng)理論知識的理解，懂得了直接擴頻系統(tǒng)的原理所在以及了解擴頻碼的產(chǎn)生原理，擴頻技術(shù)應(yīng)用的兩個方面。初步了解和掌握現(xiàn)代移動通信系統(tǒng)的基本組成、基本原理、組網(wǎng)技術(shù)及典型通信系統(tǒng)的設(shè)計、調(diào)試，理解其工作原理。并且經(jīng)過分析，通過利用MATLAB的m文件的編程及仿真，掌握了一定的軟件仿真能力。在過程中也遇到了一些問題，無論是查找資料還是Matlab編寫，調(diào)試程序都通過努力得以解決，同時也發(fā)現(xiàn)了自己在學(xué)習(xí)中存在的很多問題，例如噪聲的形成之類的，還有就是對Matlab很使用的熟悉程度。軟件設(shè)計以及系統(tǒng)流程圖很重要?？驁D、編程、模塊一步一步的進(jìn)行，這樣可以排除很多錯誤?？赏ㄟ^以上分析實驗，利用MATLAB的m文件的編程及仿真，可以知道擴頻通信系統(tǒng)的過程和工作原理，以及它的主要特點，尤其是它在抑制干擾方面的有效性。因此，從編程和?？驁D實驗可知，分析擴頻和解擴，PSK調(diào)制和解調(diào)，在抑制噪聲方面的作用。通過仿真，說明擴頻信號在抑制干擾方面的有效性。利用仿真，說明信號傳輸過程中的誤碼率。直接序列擴頻通信系統(tǒng)具有很強的抗干擾性能，誤碼率低，因此其廣泛用于保密通信系統(tǒng)中。附錄clcclearallcloseallMseq_L=255;Data_L=50;%產(chǎn)生偽隨機信號M_Seq=idinput(Mseq_L,'prbs',[01],[01]);figure;stairs(M_Seq);ylim([-0.51.5]);xlim([0Mseq_L+10]);title('m序列');%隨機數(shù)據(jù)，長度為50Randm_Data=randsrc(1,Data_L,[01]);Randm_Data_L=Data_L*Mseq_L;figure;stairs(Randm_Data);ylim([-0.51.5]);title('隨機數(shù)據(jù)');%擴頻Spread_Data=zeros(1,Data_L*Mseq_L);contain=ones(1,Mseq_L);fori=1:Data_Lcontain=ones(1,Mseq_L)*Randm_Data(i);Spread_Data(((i-1)*Mseq_L+1):i*Mseq_L)=xor(contain,M_Seq');endfigure;stairs(Spread_Data(1:50));ylim([-0.51.5]);title('擴頻數(shù)據(jù)');%調(diào)制Psk_Data=pskmod(Spread_Data,2);figure;plot((1:50),Psk_Data(1:50));ylim([-1.51.5]);title('經(jīng)BPSK調(diào)制后的數(shù)據(jù)');%附加白噪聲Recv_Data_Nois=awgn(Psk_Data,-20,'measured','dB');figure;stairs(Recv_Data_Nois(1:50));title('附加白噪聲數(shù)據(jù)');%解調(diào)Recv_Data=pskdemod(Psk_Data,2);Recv_Data_L=length(Recv_Data);figure;stairs(Recv_Data(1:50));ylim([-0.51.5]);title('解調(diào)無噪聲數(shù)據(jù)');Recv_Data=[Recv_Datazeros(1,Mseq_L*4)];Recv_Data_Nois=pskdemod(Recv_Data_Nois,2);Recv_Data_Nois_L=length(Recv_Data_Nois);figure;stairs(Recv_Data_Nois(1:50));ylim([-0.51.5]);title('解調(diào)有噪聲數(shù)據(jù)');Recv_Data_Nois=[Recv_Data_Noiszeros(1,Mseq_L*4)];Despread_Data=zeros(1,Data_L);Despread_Data_Nois=zeros(1,Data_L);Up=0.527;Dn=0.485;VCodes=5;Power=zeros(1,Mseq_L*VCodes);fori=1:Mseq_L*VCodesPower(i)=sum(xor(M_Seq',Recv_Data(i:i+Mseq_L-1)))/Mseq_L;endfigure;plot(Power);title('無噪聲能量對比數(shù)據(jù)');Power_Nois=zeros(1,Mseq_L*VCodes);fori=1:Mseq_L*VCodesPower_Nois(i)=sum(xor(M_Seq',Recv_Data_Nois(i:i+Mseq_L-1)))/Mseq_L;endfigure;plot(Power_Nois);m=1;i=1;while(m<=(Recv_Data_L-Mseq_L+1))toVerf=Recv_Data(m:m+Mseq_L*VCodes-1);totalVCodes=0;yesVCodes=0;noVCodes=0;while(totalVCodes<VCodes)if(totalVCodes*Mseq_L+m>Recv_Data_L)break;endpower=sum(xor(M_Seq',toVerf((totalVCodes*Mseq_L+1):(totalVCodes+1)*Mseq_L)))/Mseq_L;if((power>=Up)||(power<=Dn))yesVCodes=yesVCodes+1;endtotalVCodes=totalVCodes+1;endif(yesVCodes<totalVCodes*0.7)m=m+1;continue;endifsum(xor(M_Seq',Recv_Data(m:m+Mseq_L-1)))>Mseq_L*UpDespread_Data(i)=1;elseDespread_Data(i)=0;endm=m+Mseq_L;i=i+1;endm=1;i=1;while(m<=(Recv_Data_Nois_L-Mseq_L+1))toVerf=Recv_Data_Nois(m:m+Mseq_L*VCodes-1);totalVCodes=0;yesVCodes=0;noVCod