MATLAB仿真報告

無線通信 （MATLAB課后作業(yè)仿真） 姓 名： 學(xué) 院： 學(xué) 號： 班 級： 指導(dǎo)教師： 一、分集仿真 現(xiàn)給出最大比合并（MRC）、等增益合并（EGC）和選擇性合并的分集合并程序，理解各程序，完成以下習(xí)題。將程序運行結(jié)果及各題目的解答寫入word中： 1. 用matlab分別運行“BPSKMRC.m”、“BPSKEGC.m”以及“BPSKSEL.m” （a）在程序中標注“注釋”處加上注釋（英文或中文） BPSKMRC.m注釋 nd = 10000; %設(shè)置每個循環(huán)中的符號數(shù) snr_in_dB=[0:15] ; ber=zeros(1,length(snr_in_dB)); for snr_num=1:length(snr_in_dB) SNR=exp(snr_in_dB(snr_num)*log(10)/10); nloop=100; % 循環(huán)次數(shù) noe = 0; % 錯誤數(shù) nod = 0; % 傳輸?shù)臄?shù)量 for iii=1:nloop data1=rand(1,nd)>0.5; data2=2.*data1-1; %以下為衰減量的計算 %在瑞利信道下 code_rate=1; E=1; sigma=E/sqrt(2*SNR*code_rate); n =[randn(1,nd) + j*randn(1,nd)]; h1 =1/sqrt(2)*[randn(1,nd) + j*randn(1,nd)]; % 瑞利信道 data41=data2.*h1+sigma.*n; h11=conj(h1); %計算信道質(zhì)量指數(shù)的復(fù)共軛 data411 = data41.*h11; %計算組合后的價值 %***************************************** n =[randn(1,nd) + j*randn(1,nd)]; h2 =1/sqrt(2)*[randn(1,nd) + j*randn(1,nd)]; % 瑞利信道 data42=data2.*h2+sigma.*n; h22=conj(h2); data422 =data42.*h22; %***************************************** data4=data411+data422;%在兩個不相關(guān)的信道下的信號進行組合 % BPSK 解調(diào) demodata1=data4 > 0; %誤碼率 noe2=sum(abs(data1-demodata1)); nod2=length(data1); noe=noe+noe2; nod=nod+nod2; end %輸出結(jié)果 ber(snr_num) = noe/nod end; %結(jié)尾 figure; semilogy(snr_in_dB,ber,O-); hold on semilogy(snr_in_dB,0.5*erfc(sqrt(2*10.^(snr_in_dB/10))/sqrt(2)),+-); hold on semilogy(snr_in_dB,0.5.*(1-sqrt((10.^(snr_in_dB/10))./(10.^(snr_in_dB/10)+1))),-); ylabel(BER); xlabel(E_b/N_0 [dB]); legend(simulation BPSK MRC L=2,theory gngauss BPSK,theory reyleigh ); BPSKEGC.m注釋 nd = 10000; %設(shè)置每個循環(huán)中的符號數(shù) snr_in_dB=[0:15] ; ber=zeros(1,length(snr_in_dB)); for snr_num=1:length(snr_in_dB) SNR=exp(snr_in_dB(snr_num)*log(10)/10); nloop=100; % 設(shè)置循環(huán)次數(shù) noe = 0; % 錯誤數(shù)量 nod = 0; % 傳輸數(shù)量 for iii=1:nloop data1=rand(1,nd)>0.5; data2=2.*data1-1; %衰減量的計算 %瑞利信道下 code_rate=1; E=1; sigma=E/sqrt(2*SNR*code_rate); n =[randn(1,nd) + j*randn(1,nd)]; h1 =1/sqrt(2)*[randn(1,nd) + j*randn(1,nd)]; % 瑞利信道 data41=data2.*h1+sigma.*n; h11=conj(h1)./abs(h1); %取信道質(zhì)量指數(shù)的單位向量 data411 = data41.*h11; %計算組合后在信道1下的價值 %***************************************** n =[randn(1,nd) + j*randn(1,nd)]; h2 =1/sqrt(2)*[randn(1,nd) + j*randn(1,nd)]; %瑞利信道 data42=data2.*h2+sigma.*n; h22=conj(h2)./abs(h2); data422 =data42.*h22; %***************************************** data4=data411+data422; %BPSK 解調(diào) demodata1=data4 > 0; %誤碼率計算 noe2=sum(abs(data1-demodata1)); nod2=length(data1); noe=noe+noe2; nod=nod+nod2; end %結(jié)果輸出 ber1(snr_num) = noe/nod end; %結(jié)尾 figure; semilogy(snr_in_dB,ber1,O-); hold on semilogy(snr_in_dB,0.5*erfc(sqrt(2*10.^(snr_in_dB/10))/sqrt(2)),+-); hold on semilogy(snr_in_dB,0.5.*(1-sqrt((10.^(snr_in_dB/10))./(10.^(snr_in_dB/10)+1))),-); ylabel(BER); xlabel(E_b/N_0 [dB]); legend(simulation BPSK EGC L=2,theory gngauss BPSK,theory reyleigh ); BPSKSEL.m注釋 snr_in_dB=0:15; for k=1:length(snr_in_dB) k N=10000; E=1; SNR=10^(snr_in_dB(k)/10); sigma=E/sqrt(2*SNR); for i=1:N a=rand; if(a<0.5) data(i)=-1; else data(i)=1; end end numofber=0; totolnumber=0; while numofber<1 totolnumber=totolnumber+1; for i=1:N H1 =1/sqrt(2)*[rand + j*rand]; %第一個瑞利信道 H2 =1/sqrt(2)*[rand + j*rand]; %第二個瑞利信道 H=[H1;H2]; y1=H(1)*data(i)+sigma*(rand + j*rand); %在第一個信道下計算數(shù)據(jù) y2=H(2)*data(i)+sigma*(rand + j*rand); %在第二個信道下計算數(shù)據(jù) y=[abs(y1),abs(y2)]; s=max(y); %選擇其中最大的數(shù)據(jù) if (s==abs(y2)) s=y2/H2; else s=y1/H1; end data2=sign(real(s)); if (data2~=data(i)) numofber=numofber+1; %計算誤比特率 end end end p(k)=numofber/(N*totolnumber); %計算誤碼率 end figure; semilogy(snr_in_dB,p,O-); hold on semilogy(snr_in_dB,0.5*erfc(sqrt(2*10.^(snr_in_dB/10))/sqrt(2)),+-); hold on semilogy(snr_in_dB,0.5.*(1-sqrt((10.^(snr_in_dB/10))./(10.^(snr_in_dB/10)+1))),-); ylabel(BER); xlabel(E_b/N_0 [dB]); legend(simulation BPSK SEL L=2,theory gngauss BPSK,theory reyleigh); （b）觀察信噪比變化10dB，誤比特率變化多少？ MRC誤比特率變化：0.0588-0.0017=0.0571 EGC誤比特率變化：0.0650-0.0018=0.0632 SEL 誤比特率變化：0.1733-0.0030=0.1703 （c）程序中給出的是2分集，將其換為3分集，觀察信噪比變化10dB，誤比特率變化多少？ MRC 誤比特率變化：0.0248-0.0001=0.0247 EGC 誤比特率變化：0.0330-0.0002=0.0328 SEl 誤比特率變化：0.1780-0.0003=0.1777 （d）將最大比合并和等增益合并及選擇式合并的誤比特率曲線，畫在一張圖上，比較這三種合并方法的優(yōu)劣。 由圖可得，MRC方法所得到的誤碼率是最小的，性能也最穩(wěn)定；EGC方法在誤碼率和穩(wěn)定性方面次之；SEL方法在同一SNR下得到的誤碼率最高，而且穩(wěn)定性很差，有時候能夠得到比MRC、EGC更低的誤碼率，有時候就不行，增大SNR只能使BER總體趨向下降，不保證增大SNR就能直接降低BER。 二、調(diào)制解調(diào)仿真 現(xiàn)給出bpsk、qpsk及“書上習(xí)題”的調(diào)制解調(diào)程序，理解各程序，完成以下習(xí)題。將程序運行結(jié)果及各題目的解答寫入word中： 1.用matlab運行書上習(xí)題中的“bpskqpsk125.m” （a）說明bpsk、qpsk解調(diào)判決方法 答：由該m文件可得，其中的判決設(shè)置為： BPSK：if a (zero mean)noise sample is larger than sqrt(Eb) a wrong decsion is made. 如果一個噪聲的樣值比平均比特能量大的話，那么就會產(chǎn)生錯誤的判決。 QPSK：if the constellation point angle is within pi/4 ang -pi/4 a corerect decision is made. 如果星座點上的角偏差在pi/4和-pi/4之間的話，判決就正確了。 （b）誤比特率為1e-2、1e-3及1e-4時的Eb/N0分別是多少？ 答：運行該程序，可以得出如下的圖像： 當誤比特率在1e-2時其Eb/N0=4.3dB 當誤比特率在1e-3時其Eb/N0=6.8dB 當誤比特率在1e-4時其Eb/N0=8.3dB （c）從物理意義上說明為什么bpsk、qpsk誤比特率曲線是重疊的 答：QPSK為四元相位調(diào)制，而BPSK為二元相位調(diào)制。因此，從判決的區(qū)域來看BPSK的誤碼率（誤符號率）是必然大于QPSK的。但是從另一個角度看，每一個QPSK的符號相當于是由兩個BPSK的符號組合而成（如11是由二進制的兩個1組成），最基本的比特的差錯性能都是一樣的，因此BPSK和QPSK的誤比特率是相同的。 （d）當samples減少為100000，10000，1000時觀察誤比特率曲線的變化，你得出什么結(jié)論。 答：當samples=100000,10000,1000時，圖像分別為： 此時誤差已經(jīng)非常明顯 2.用matlab運行“bpsk.m”、“qpsk.m” （a）在各程序中標注“注釋”處加上注釋（英文或中文） BPSK： data1=rand(1,nd)>0.5; %返回一組行向量 code_rate=1; E=1; sigma=E/sqrt(2*SNR*code_rate)%計；算編碼后高斯分布隨機變量標準差 for i=1:nd if (data1(i)==0), data4(i)=-E+Gngauss(sigma); %傳0碼時加入高斯分布白噪聲干擾 else data4(i)=E+Gngauss(sigma); %傳1碼時加入高斯分布白噪聲干擾 end; end; %BPSK 解調(diào) demodata1=data4 > 0; % data4中每個元素和0比較 %誤碼率 noe2=sum(abs(data1-demodata1)); %計算誤碼個數(shù) nod2=length(data1); %計算總碼數(shù) noe=noe+noe2; nod=nod+nod2; end ber(snr_num) = noe/nod %計算誤碼率 end; QPSK： ber=zeros(1,length(snr_in_dB)); for snr_num=1:length(snr_in_dB) SNR=exp(snr_in_dB(snr_num)*log(10)/10);%計算信噪比 nloop=100; % 設(shè)置循環(huán)次數(shù) noe = 0; % 錯誤數(shù)量 nod = 0; %傳輸數(shù)量 for iii=1:nloop data=rand(1,nd*ml)>0.5; %生成同相分量 data1=2*data-1 %此為正交分量 % QPSK 調(diào)制 [tout]=qpskmod(data1,1,nd,ml); code_rate=1; E=1/sqrt(2); sigma=E/sqrt(2*SNR*code_rate); %計算編碼后高斯分布隨機變量標準差 for i=1:nd, [gsrv1,gsrv2]=Gngauss(sigma); tout(i)=tout(i)+gsrv1+j*gsrv2; %sigma=E/sqrt(2*SNR*code_rate); %n = 1/sqrt(2)*[randn(1,nd) + j*randn(1,nd)]; %sigma.*n %注釋：另一種高斯白噪聲產(chǎn)生方法 end; %QPSK 解調(diào) [demodata]=qpskdemod(tout,1,nd,ml); demodata1=demodata > 0; %與原始碼元對比判決，得到正確的碼元數(shù) demodata=demodata1; %誤碼率 noe2=sum(abs(data-demodata)); %錯誤碼元數(shù) nod2=length(data1); %總碼元數(shù) noe=noe+noe2; nod=nod+nod2; end ber(snr_num) = noe/nod; %計算誤碼率 （b）說明加性高斯白噪聲的產(chǎn)生方法，請再給出一種加性高斯白噪聲的產(chǎn)生方法，并驗證其正確性。 原始方法為Gngauss.m if nargin == 0, m=0; sgma=1; elseif nargin == 1, sgma=m; m=0; end; u=rand; z=sgma*(sqrt(2*log(1/(1-u)))); u=rand; gsrv1=m+z*cos(2*pi*u); gsrv2=m+z*sin(2*pi*u); nargin為輸入變量的個數(shù)，如果nargin為零，即空號，產(chǎn)生均值為0，標準差為1的高斯分布系列。如果傳號，產(chǎn)生均值為0，方差為m的隨機序列。 另一種方法：y = awgn(m,n,p) 產(chǎn)生一個m行n列的高斯白噪聲的矩陣，p以dBW為單位指定輸出噪聲的強度。但與實際差距較大。 data2=2*data1-1; data4=awgn(data2,snr_in_dB(snr_num)) （c）參考“bpskqpsk125.m”的畫圖功能，給出Eb/N0---誤比特率曲線和高斯信道下的理論誤比特率曲線。 Bpsk時，在末尾加上如下程序段，得到圖樣： figure; semilogy(snr_in_dB,ber,O); hold on semilogy(snr_in_dB,0.5*erfc(sqrt(2*10.^(snr_in_dB/10))/sqrt(2)),+); ylabel(BER); xlabel(E_b/N_0 [dB]); legend(simulation BPSK,theory gngauss BPSK ); Qpsk時，在末尾加上如下程序段，得到圖樣： figure; semilogy(snr_in_dB,ber,O); hold on semilogy(snr_in_dB,0.5*erfc(sqrt(2*10.^(snr_in_dB/10))/sqrt(2)),+); ylabel(BER); xlabel(E_b/N_0 [dB]); legend(simulation QPSK,theory gngauss QPSK ); （d）觀察nd及nloop參數(shù)變化時，曲線的現(xiàn)象，并說明原因。 答：當參數(shù)nd、參數(shù)nloop足夠大時，Eb/N0---誤比特率曲線越平滑,可以從圖得到信噪比越大誤碼率越小的結(jié)論；當參數(shù)nd、參數(shù)nloop足夠小時，Eb/N0---誤比特率曲線越不平滑,不能從圖得到信噪比越大誤碼率越小的結(jié)論。 原因：參數(shù)nd的意義為Number of symbols that simulates in each loop，即每個循環(huán)運算中取的符號個數(shù)，而nloop的意義為Number of simulation loops，即循環(huán)次數(shù)。參數(shù)取得越大，當然仿真精確性越高，參數(shù)越低，仿真精確性就越低。（此處就不附圖樣了）（e）畫出不同信噪比條件下的的星座圖，解釋其對誤碼率的影響。 BPSK的不同性噪比條件下的星座圖如下： QPSK的不同性噪比條件下的星座圖如下： 結(jié)論：性噪比越大，落在判決范圍內(nèi)的的點越多，即誤碼率越低。 （f）通過程序畫出QPSK和BPSK的Eb/N0---誤比特率曲線，觀察曲線的現(xiàn)象，能得出什么結(jié)論。 答：由之前的結(jié)果可以看到，二者的誤比特率曲線是一致的。 3.若信源是你的學(xué)號，結(jié)合程序說明其在qpsk (調(diào)制mod)和（解調(diào)demod）子程序中的具體實現(xiàn)過程。 學(xué)號為11211041， 將其編碼：0001 0001 0010 0001 0001 0000 0100 0001 ，將其做正負電平值變換，之后編程： Qpsk調(diào)制: m2=ml./2; paradata2=paradata; count2=0; for jj=1:nd isi = zeros(para,1); isq = zeros(para,1); for ii = 1 : m2 isi = isi + 2.^( m2 - ii ) isq = isq + 2.^( m2 - ii ) ; end iout((1:para),jj)=isi/sqrt(2); qout((1:para),jj)=isq/sqrt(2); count2=count2+ml; end 用isi和isp這兩個集合存儲虛部和實部，每次取出兩個信號進行調(diào)制，得到編碼為11（1/sqrt(2), 1/sqrt(2)），10（1/sqrt(2), -1/sqrt(2)），01（-1/sqrt(2), 1/sqrt(2)），00（-1/sqrt(2), -1/sqrt(2)） 解調(diào) demodata=zeros(para,ml*nd); demodata((1:para),(1:ml:ml*nd-1))=idata((1:para),(1:nd)); demodata((1:para),(2:ml:ml*nd))=qdata((1:para),(1:nd)); 解調(diào)時將數(shù)據(jù)按先虛部后實部的順序存入demodata里面，在根據(jù)主程序的方法demodata1=demodata > 0，判斷0或是1 4.針對題目2中的BPSK、QPSK， (a)若信道使信號幅度呈瑞利衰落，畫出Eb/N0---誤比特率曲線和瑞利衰落下的理論誤比特率曲線 ，說明與題目2觀察結(jié)果的異同，并說明原因。 （a）bpsk： Qpsk： 結(jié)論：加性高斯噪聲的誤比特率比瑞利信道的誤比特率高，說明在瑞利信道對信號的影響大，我們可以通過提高信噪比來降低誤碼率。 (b)若信道使信號幅度呈萊斯衰落，更改K值的大小，畫出Eb/N0---誤比特率曲線、瑞利衰落下的理論誤比特率曲線和高斯信道下的理論誤比特率曲線，觀察曲線的現(xiàn)象，能得出什么結(jié)論。 Bpsk： Qpsk 從上述兩圖可以看出當信噪比較小時，萊斯信道衰落接近于瑞利信道 ，當信噪比逐漸增大時，萊斯信道越來越接近高斯信道。