信抗大作业.docx
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信抗大作业.docx
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信抗大作业
信息对抗大作业
班级:
题目7、使用Matlab仿真产生多音干扰、噪声调频、梳状谱干扰的通信干扰信号。
画出信号的时域、频域波形。
1多音干扰信
仿真程序:
仿真结果如下:
2噪声调频干扰信号
噪声调频干扰信号的时域表达式为:
其中,调制噪声
为零均值、广义平稳的随机过程,
为
均匀分布,且与
相互独立的随机变量,
为噪声调频信号的幅度,
为噪声调频信号的中心频率,
为调频斜率。
式中,
为调幅函数
的方差,其为
式中
为
的自相关函数,它可由调制噪声
的功率谱
变换求得。
设其具有带限均匀谱,如下式所示:
则
的功率谱
为
式中,
为调制噪声的谱宽,
为有效调频指数,其中
为有效调频带宽。
噪声调频信号功率谱的表达式为:
当
时,由噪声调频信号功率谱表达式可得:
当
时,由噪声调频信号功率谱表达式可得:
仿真程序:
%噪声调频干扰
functiony=noiseFM(uj,mf,wpp);
ifnargin==0
uj=1;mf=0.6;
wpp=6;
end
fj=35e6;fs=4*fj;Tr=520e-6;
bj=10e6;
t1=0:
1/fs:
3*Tr-1/fs;N=length(t1);
u=wgn(1,N,wpp);
df1=fs/N;n=0:
N/2;f=n*df1;
wp=10e6;
ws=13e6;
rp=1;rs=60;
[Nn,wn]=buttord(wp/(30e6/2),ws/(30e6/2),rp,rs);
[b,a]=butter(Nn,wn);
u1=filter(b,a,u);
figure
subplot(2,2,1),plot(t1,u1),title('调制噪声波形');axis([0,0.05e-4,-6,6])
subplot(2,2,2),j2=fft(u1);plot(f,10*log10(abs(j2(n+1)*2/N)))
title('调制噪声功率谱');
i=1:
N-1;ss=cumsum([0u1(i)])
ss=ss*Tr/N;
y=uj*cos(2*pi*fj*t1+2*pi*mf*bj*ss+100);
p=(1/N)*sum(y.^2)
subplot(2,2,3),plot(t1,y),title('噪声调频干扰时域波形')
axis([0,0.05e-4,-1.5,1.5])
subplot(2,2,4),J=fft(y);plot(f,(abs(J(n+1))))
title('噪声调频干扰已调波功率谱')
仿真结果如下:
3梳状干扰
如果在某个频带内有多个离散的窄带干扰,形成多个窄带谱峰,则它们被称为梳状谱干扰。
其信号表达式为
式中,Jn(t)为第n个窄带调幅干扰信号;An(t)为窄带干扰信号的包络,φn(t)为干扰信号的相位;ωn为干扰角频率。
仿真程序:
n=randn(1,10e3);
J=0;
fp=0.98*10e5;
fs=0.99*10e5;
Fs=3*10e5;
fj=100*10e5;
wp=2*pi*fp/Fs;
ws=2*pi*fs/Fs;
rs=40;
B=ws-wp;
beta=0.5842*(rs-21)^0.4+0.07886*(rs-21);
N=ceil((rs-8)/2.285/B);
wc=(wp+ws)/2/pi;
h=fir1(N,wc,kaiser(N+1,beta));
H=fft(h);
w=0:
2*pi/length(H):
2*pi-2*pi/length(H);
s=conv(n,h);
s=s/max(abs(s));
t=0:
1/(2*fj):
length(s)/(2*fj)-1/(2*fj);
A=1.3*zeros(1,length(s));
dealt=50*10e5;
fori=1:
4
S=(A+s).*cos(2*pi*fj*t);
fj=fj+dealt;
J=J+S;
end
f=[0:
length(J)-1]*2*fj/length(J);
figure
(1)
plot(t,J)
title('时域')
xlabel('t'),ylabel('J')
figure
(2)
plot(f,abs(fft(J)))
title('频域')
xlabel('f'),ylabel('H')
仿真结果如下:
题目6、使用Matlab进行两种不同数字调制信号特征值的计算比较。
1、2ASK信号仿真
对于二进制情况2ASK信号可表示为:
其中m(t)是单极性数字基带信号,取值为0和1,码元宽度为
,码元速率是
,
是载波频率。
m(t)是复包络瞬时幅度a(t)和瞬时相位φ(t)分别为:
2ASK信号瞬时参数仿真波形截图
此次仿真使用的信号参数为:
N=150;
fc=500;%载波频率
Fs=150;%采样频率
t=0:
1/fs:
(N-1)/fs;
fb=10;
n_dB=150;
在仿真过程中为了保证信号的真实性故添加了噪声信号。
仿真程序:
closeall;
clear;
echoon;
%---------------参数设置------------
N=150;
fc=500;%载波频率
fs=150;%采样频率
t=0:
1/fs:
(N-1)/fs;
fb=10;
n_dB=150;
echooff;
%Modulatedsignals.
n1=fs/fb;%Thenumberofsamplepersymbol
L=N/n1;%Thenumberofsymbols
PN=randsrc(1,L);
fork=0:
L-1
fori=1:
n1
a(n1*k+i)=PN(k+1);
end
end
forj=1:
N
ifa(j)==1
b(j)=1;
else
b(j)=0;
end
end
y=b.*cos(2*pi*fc*t);%signalof2ASK
askzerodb=y;
Y=fft(askzerodb);
pyy=Y.*conj(Y);
figure
(1)
subplot(211);plot(askzerodb);
subplot(212);plot(pyy);
[m,n]=size(askzerodb)
ask_nos_db=awgn(askzerodb,25);
sample_ask=reshape(ask_nos_db,n_dB,n/n_dB);
ask_noise=sample_ask;
%-----------------瞬时特征------------------
askdata=askzerodb;
data=(askdata);%第j行所有信号的希尔伯特变化
%求信号序列的希尔伯特变换
hask=hilbert(data);%求信号序列的希尔伯特变换
%求瞬时幅度
%a_amplitude=sqrtm(y*y.+hask*hask);
a_amplitude=abs(hask);%瞬时幅度
figure
(2)
plot(b);
title('瞬时幅度');
phi_phase=angle(hask);
%求相位修正值
c_k
(1)=0;%修正相位初始值
fori=2:
n
ifi+1>nbreak;end
ifphi_phase(i)-phi_phase(i-1)>pi
c_k(i)=c_k(i-1)-2*pi;
elseifphi_phase(i)-phi_phase(i+1)>pi
c_k(i)=c_k(i-1)+2*pi;
elsec_k(i)=c_k(i-1);
end
end
c_k(n)=phi_phase(n);
c_k;
%去卷叠相位
phi_uw_phase=phi_phase+c_k;%去卷叠相位
%去相位线性分量后真正的瞬时相位
phi_NL_phase=phi_uw_phase-2*pi*(1:
n)*fc/fs;%去相位线性分量后真正的瞬时相位
figure(3)
plot(phi_phase);
title('瞬时相位');
%求瞬时频率
f_frequency=1/(2*pi)*diff(phi_uw_phase);%瞬时频率
figure(4)
plot(f_frequency);
title('瞬时频率');
信号截图与各瞬时参量截图如下:
图1:
时域波形和频域波形
图2:
瞬时振幅波形
图3:
瞬时相位波形
图4:
瞬时相位波形
从上面四张图可以看出在添加了噪声后以标准的2ASK信号出现了干扰,振幅是时变函数,瞬时相位受噪声影响不再是常数0,并且瞬时频率也因噪声影响在0附近波动。
2、2PSK信号瞬时参数仿真
对于二进制情况2PSK信号表示为:
其中m(t)是双极性数字基带信号,其取值是-1和+1,码元宽度为Tb,码元速率是Rb=1/Tb,fc是载波频率,Dp频率调制因子。
其中瞬时幅度瞬时幅度a(t)和瞬时相位Φ(t)分别为:
此次仿真使用的信号参数为:
Fc=150;%载波频率
Fs=1200;%采样频率
为了达到真实仿真效果在仿真过程中添加了高斯白噪声。
仿真程序:
clc;clear;closeall;
Fc=150;%载波频率
%rb=12500;%码元速率
Fs=1200;%采样频率
K=1;%Thelegthofmessagesignal
std_value_db=(0:
2:
20);
std_value=10.^(-std_value_db/20);
%2PSK调制信号的产生
amp_2psk=ones(1,K*10);%产生信息信号
amp_2psk_mod=ones(1,32*length(amp_2psk));
pha_2psk_bias=randint(1,K*10);
pha_2psk_bias1_mod=zeros(1,32*length(pha_2psk_bias));
fori=1:
length(pha_2psk_bias)
pha_2psk_bias1_mod(:
((i*32)-31):
i*32)=pha_2psk_bias(i)*ones(1,32);
end
car_2psk_mod=zeros(1,length(pha_2psk_bias1_mod));
fori=1:
length(pha_2psk_bias1_mod)
car_2psk_mod(i)=cos((i-1)*2*pi*Fc/Fs-pi/2+pi*pha_2psk_bias1_mod(i));
end
signal_2psk=amp_2psk_mod.*car_2psk_mod;
std_value1=0.3162;%加性高斯白噪声的方差是0.1,S/N=10db
std_value2=1;%S/R=0db
signal_2psk_noise1=signal_2psk+randn(1,length(signal_2psk))*std_value1;%产生信噪比为10db的有噪信号
signal_2psk_noise2=signal_2psk+randn(1,length(signal_2psk))*std_value2;%产生信噪比为0db的有噪信号
figure(5);
subplot(2,2,1);
plot(signal_2psk);
title('无噪声信号');
axis([01000-1.51.5]);
subplot(2,2,2);
plot(signal_2psk_noise1);
title('有噪声信号');
axis([01000-1.51.5]);
subplot(2,2,3);
plot(signal_2psk_noise2);
title('有噪声信号');
axis([01000-1.51.5]);
signal_2psk_noise=zeros(length(std_value),length(signal_2psk));
fori=1:
length(std_value)
signal_2psk_noise(i,:
)=signal_2psk+randn(1,length(signal_2psk))*std_value(i);
end
%2PSK瞬时特征提取
signal=hilbert(signal_2psk_noise(5,:
));
Amplititude_2psk=abs(signal);%求瞬时幅度
Phase_2psk_un=angle(signal);
C
(1)=0;
fori=2:
length(Amplititude_2psk)
ifPhase_2psk_un(i)-Phase_2psk_un(i-1)>1*pi%%门限选取1.5*pi
C(i)=C(i-1)-2*pi;
elseifPhase_2psk_un(i-1)-Phase_2psk_un(i)>1*pi
C(i)=C(i-1)+2*pi;
elseC(i)=C(i-1);
end
end
fori=1:
length(Amplititude_2psk)
Phase_2psk(i)=Phase_2psk_un(i)+C(i);
end
fori=1:
length(Amplititude_2psk)
Phase_2psk2(i)=Phase_2psk(i)-2*pi*Fc*(i-1)/Fs;
end
fori=1:
length(Amplititude_2psk)-1
Frequency_2psk(i)=1/(2*pi)*(Phase_2psk2(i+1)-Phase_2psk2(i))*Fs;%差分法求瞬时频率
end
figure
(2);
plot(Amplititude_2psk);
title('瞬时幅度');
figure(3);
plot(Phase_2psk2);
title('瞬时相位');
figure(4);
plot(Frequency_2psk);
title('瞬时频率');
仿真波形截图如下:
图5:
添加噪声前后信号波形
图6:
信号瞬时幅度波形
图7:
信号瞬时相位波形
图8:
信号瞬时频率波形
从上面的仿真过程中可以看出添加了高斯白噪声的2PSK信号的波形与无噪声情况下明显不同。
比如振幅因为噪声的影响在0附近波动,而瞬时相位和瞬时频率也因噪声而波动。
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