数字调制系统的研究及MATLAB的仿真.docx
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数字调制系统的研究及MATLAB的仿真
第一章概述
1.1数字调制的意义
数字调制是指用数字基带信号对载波的某些参量进行控制,使载波的这些参量随基带信号的变化而变化。
根据控制的载波参量的不同,数字调制有调幅、调相和调频三种基本形式,并可以派生出多种其他形式。
由于传输失真、传输损耗以及保证带内特性的原因,基带信号不适合在各种信道上进行长距离传输。
为了进行长途传输,必须对数字信号进行载波调制,将信号频谱搬移到高频处才能在信道中传输。
因此,大部分现代通信系统都使用数字调制技术。
另外,由于数字通信具有建网灵活,容易采用数字差错控制技术和数字加密,便于集成化,并能够进入综合业务数字网(ISDN网),所以通信系统都有由模拟方式向数字方式过渡的趋势。
因此,对数字通信系统的分析与研究越来越重要,数字调制作为数字通信系统的重要部分之一,对它的研究也是有必要的。
通过对调制系统的仿真,我们可以更加直观的了解数字调制系统的性能及影响性能的因素,从而便于改进系统,获得更佳的传输性能[2]。
1.2Matlab在通信系统仿真中的应用
随着通信系统复杂性的增加,传统的手工分析与电路板试验等分析设计方法已经不能适应发展的需要,通信系统计算机模拟仿真技术日益显示出其巨大的优越性.。
计算机仿真是根据被研究的真实系统的模型,利用计算机进行实验研究的一种方法.它具有利用模型进行仿真的一系列优点,如费用低,易于进行真实系统难于实现的各种试验,以及易于实现完全相同条件下的重复试验等。
Matlab仿真软件就是分析通信系统常用的工具之一。
Matlab是一种交互式的、以矩阵为基础的软件开发环境,它用于科学和工程的计算与可视化[5]。
Matlab的编程功能简单,并且很容易扩展和创造新的命令与函数。
应用Matlab可方便地解决复杂数值计算问题。
Matlab具有强大的Simulink动态仿真环境,可以实现可视化建模和多工作环境间文件互用和数据交换。
支持连续、离散及两者混合的线性和非线性系统,也支持多种采样速率的多速率系统;Simulink为用户提供了用方框图进行建模的图形接口,它与传统的仿真软件包用差分方程和微分方程建模相比,更直观、方便和灵活。
用户可以在Matlab和Simulink两种环境下对自己的模型进行仿真、分析和修改。
用于实现通信仿真的通信工具包(Communicationtoolbox,也叫Commlib,通信工具箱)是Matlab语言中的一个科学性工具包,提供通信领域中计算、研究模拟发展、系统设计和分析的功能,可以在Matlab环境下独立使用,也可以配合Simulink使用。
另外,Matlab的图形界面功能GUI(GraphicalUserInterface)能为仿真系统生成一个人机交互界面,便于仿真系统的操作。
因此,Matlab在通信系统仿真中得到了广泛应用,本文也选用该工具对数字调制系统进行仿真[4]。
第二章系统基本构成
2.1研究背景
调制方式识别是介于能量检测和信号完全解调之间的过程。
对于能量检测只要知道接收信号粗略的中心频率和带宽。
而信号解调不仅需要知道精确的中心频率和带宽,还必须知道该信号采用的调制方式以及对应的调制参数。
而调制方式识别的成功率则依赖于待识别调制方式集合的情况,以及各种先验信息。
当集合中待识别的调制方式较多,尤其包含复杂调制方式时,就要求几乎精确的中心频率和带宽,对于相对简单的识别集合,则可以适当放宽上述条件。
调制方式识别系统一般包括三个部分,即接收机前端、调制识别器和输出部分。
接收机前端完成信号检测和频率变换。
调制识别器识别信号的调制方式,并提取调制参数。
输出部分实现信号解调的信息处理。
调制方式识别是基于软件无线电的通信系统或者通信对抗应用的
重要环节。
首先,只有正确地估计信号调制方式和参数,才能正确地解调。
其次,了解调制方式和参数有助于信号证实和确定合适的干扰波形。
2..2发展概况
1969年4月,C.S.Waver等四名作者在斯坦福大学技术报告上发表了第一篇研究自动调制识别的论文《采用模式识别技术实现调制类型的自动分类》。
此后,不断研究调制识别技术的论文出现在各类技术刊物上。
1984年,Liedtke提出了一种数字调制识别方法,这种方法采用信号幅度直方图、频率直方图、差分相位直方图,以及幅度方差和频率方差等特征参数,采用模式识别的分类方法,通过提取的特征参数与理想样本的特征参数相比较,按最近原则进行信号自动分类。
这种方法能够在SNR>18dB的条件下,有效识别CW、2ASK、2FSK、2PSK、4PSK和8PSK信号。
1986年,Fabrizi等提出一种模拟调制识别方法,该方法基于瞬时幅度和瞬时频率方面的信息,采用信号包络峰值与均值之比R,以及采用瞬时频率绝对值的均值作为特征参数。
该方法能够在SNR>35dB的条件下,有效识别CW、FM和DSB等信号。
1989年Chan和Gadbois也提出了一种类似Fabrizi的方法,该方法根据信号包络特点,采用信号包络方差与信号均值平方之比R作为判决准则。
该参数在SNR>13.5dB的条件下,有效区分幅度调制信号和非幅度调制信号的正确率不低于89%。
1990年,A.Ploydoros和K.Kim等提出了准优化的对数似然比识别方法,其思想是采用高斯白噪声干扰下的数字调相信号的近似似然比函数,通过优化得到LR判决准则,从而区分MPSK信号。
该方法在信噪比大于零时,有较好的识别效果。
1992年,S.S.Soliman和S.Hsue,提出一种数字相位统计相关变量识别方法,利用PSK信号相位的n阶统计均值随M单调递增的特性,对各种MPSK信号进行识别。
这以后H.Leib和S.Pasupathy等人也对高斯白噪声干扰的信号相位的概率分布进行了研究,为调相信号的识别提供了理论根据,他们识别目标主要是MPSK信号或CW、MPSK、MFSK等信号。
1995年,基于HarryUib等对高斯噪声干扰信号的相位概率密度的分析,Y.Yang和S.S.Soliman等提出一种针对MPSK之类信号的识别方法。
该方法利用Tikhonov函数逼近信号的相位概率密度,然后推导出假设检验的统计检测量,可以识别低信噪比条件下的数字调相等信号。
在1995年到1998年的三年间,A.K.Nandi和E.E.Azzouz发表了多篇文章,利用他们提出的九个关键特征,分别采用决策理论、神经网络和神经网络级联的方法对模拟和数字信号进行分类识别,在信噪比大于10dB时,具有良好的识别效果。
2001年,M.L.D.Wong和A.K.Nandi提出了利用MLP(Multi-layerperceptron)进行数字调制识别的方法,该方法在SNR>0dB时,识别正确率大于97.9%。
2003年,他们又提出将神经网络与遗传算法相结合的方法,该方法在SNR>0dB时,识别正确率大于99%。
其它主要的识别方法还有S,Hsue的过零点识别方法,A.W.Gardner的周期谱识别方法等等,在此就不一一列举。
近几年来,人们又将神经网络技术、小波变换技术、高阶谱分析技术与调制识别技术相结合,提出了很多新型的调制识别方法。
2.3一般调制样式识别过程的框架结构
通信信号调制样式识别方法虽然多种多样,但调制识别问题实际上是一种典型的模式识别问题,其一般过程如图2.1所示。
图2.1一般调制样式识别过程的结构框图
调制识别过程的基本框架包括三部分:
信号预处理部分、特征提取部分和分类识别部分。
信号预处理部分的主要功能是为后续处理提供合适的数据;特征提取部分是从输入的信号序列中提取对调制识别有用的信息;分类识别部分的主要功能是判断信号调制类型的从属关系。
此类方法在识别系统的构建过程中需要一定数量的各类调制信号样本,其性能评价一般采用各种信噪比条件下的正确识别率。
信号预处理任务一般包括:
频率下变频、同相和正交分量分解、载频估计和载频分量的消除等。
在多信道多发射源的环境中,信号预处理部分要能有效地隔离各个信号,保证一次只有一个信号进入后续的调制识别环节。
特征提取部分是从数据中提取信号的时域特征或变换域特征。
时域特征包括信号的瞬时幅度、瞬时相位或瞬时频率的直方图或其它统计参数。
变换域特征包括功率谱、谱相关函数、时频分布及其它统计参数。
对于变换域特征,采用FFT方法就能很好的获取,而幅度、相位和频率等时域特征主要由Hilbert变换法,同相正交(I-Q)分量法和过零检测法等获得。
在分类识别部分,即选择和确定合适的判决规则和分类器结构,主要采用决策树结构的分类器和神经网络结构的分类器。
决策树分类器采用多级分类结构,每级结构根据一个或多个特征参数,分辨出某类调制类型,再下一级结构又根据一个或多个特征数,再分辨出某类调制类型,最终能对多种类型进行识别。
这种分类器结构相对简单,实时性好,但需要事先确定判决门限,自适应性差,适合分类特征参数区分很好的信号识别。
神经网络分类器具有强大的模式识别能力,能够自动适应环境变化,能较好处理复杂的非线性问题,而且具有较好的稳健性和潜在的容错性,可获得较高的识别率,但识别前对神经网络的训练需要一定的时间,其计算量大、实时性差。
为了有效地实现分类识别,必须对原始的输入数据进行变换,得到最能反映分类差别的特征。
这些特征的提取和选择是非常重要的,它直接影响分类器的设计和性能。
理想情况下,经过提取和选择的特征矢量应对不同的调制类型具有明显的差别,然而在实际中却不容易找到那些具有良好分辨率的特征,或受条件限制不能对它们进行测量,从而使特征提取和选择的任务复杂化,因而特征提取和选择是信号调制识别系统中首要和基本的问题。
分类识别是依据信号特征的观测值将其分到不同类别中去,选择和确定合适的判决规则和分类器结构,也是信号调制识别系统中的重要内容[3]。
第三章数字通信系统及调制解调
3.1数字通信系统
最简单的数字通信系统模型由信源、信道和信宿三个基本部分组成。
实际的数字通信系统模型要比简单的数字通信系统模型复杂得多。
一般的数字通信系统模型如图3-1所示。
图3-1数字通信系统模型
3.2信道编码
3.2.1信道编码的基本思想和基本方式
信道编码的基本思想是:
在发端被传输的信息序列上附加一些多余的检验码元,这些监督码元与信息码元间以某种特定的规则相互关联。
接收端按照既定的规则检验信息码元与监督码元间的关系,一但传输出错,则两者间的关系将会受到破坏,从而可以发现错误,乃至纠正错误。
信道编码的基本方式是:
前向纠错(FEC)、检错重传(ARQ)、混合差错控制(HEC)和信息反馈(IRQ)。
3.2.2常用的信道编码[10]
(1)线性分组码
在分组码中,编码后的码元序列每n位为一组,其中k是信息码元,r(r=n-k)个是附加的监督码元。
如果信息元与监督码元之间呈线性关系,则为线性分组码。
奇偶校验码和汉明码是典型的线性分组码。
循环码是线性分组码,既可纠错又可检错。
特点是任一码组的每一次循环移位得到的是码中的另一码组。
BCH码是一类纠正多个随机错误的循环码。
(2)卷积码
卷积码是另一类信道编码,它也是把k位信息编成n(n大于等于k)位,但k和n都很小,适于串行传输。
特点是编码后的n个码元不仅与当前段的k位信息有关,而且与前N-1段的信息有关,编码过程中相互关联的码元有Nn个。
纠错能力随N的增加而增加,而差错率随N的增加而指数下降。
编码过程可以看成是输入信息序列与由移位寄存器和模2加连接所决定的的另一序列的卷积,因此称为卷积没码。
N称为约束长度,m=N-1称为编码存储[8]。
3.3调制解调技术
调制解调是数字通信系统的重要组成部分。
调制解调的目的是使已调信号具有高的频谱利用率和的抗干扰和抗衰落的能力。
下面就对数字调制解调技术进行介绍。
3.3.1调制解调的概念
所谓调制,就是用调制信号(基带)去控制或改变载波的一个或几个参数,使调制后的信号(已调信号)含有原来调制信号的全部信息,但载波的某些参数按调制信号的规律变化。
调制的目的是使传输的信号与信道相匹配,从而有效传输信号。
解调是调制的逆过程,它是从已调信号中恢复出原来调制信号的过程。
从广义上讲,调制与解调属于信道编/译码范畴,但调制与解调的目的是实现载波传输,而信道编/译码的主要目的是实现差错控制。
3.3.2数字调制的基本类型
数字信号调制的基本类型分振幅键控(ASK)、频移键控(FSK)和相移键控(PSK)。
此外,还有许多由基本调制类型改进或综合而获得的新型调制技术。
表3-1给出调制方式以及主要用途。
表3-1调制方式及用途
调制方式
主要用途
振幅键控ASK
数据传输
频率键控FSK
数据传输
相位键控PSK、DPSK、QPSK等
数据传输、数字微波、空间通信
高效数字调制QAM、MSK等
(提高频带利用率)数字微波、空间通信
3.3.3在实际应用中,有两类用得最多的数字调制方式
(1)线性调制技术
这里包括PSK、QPSK、DQPSK、OK-QPSK和多电平的PSK等。
所谓的“线性”,是指这类调制技术要求设备从频率变换到放大和发射的过程中保持充分的线性。
这种要求在制造移动设备中增加了难度和成本,但这种方式可获得较高的频谱利用率。
(2)恒定包络调制技术
主要包括MSK、GMSK和TFM等。
这类调制技术的优点是已调信号具有相对窄的功率谱和对放大设备没有线性要求,不足之处是其频谱利用率通常低于线性调制技术。
另一种获得迅速发展的数字调制技术是振幅和相位联合调制(QAM)。
3.3.4几种常见的数字调制方式
(1)二进制频移键控(2FSK)
调制原理:
在二进制移频键控中,调制信号1或0,分别对应载波的两个频率f1或f2。
因此,其调制实现方法就是用输入的二进制信号去控制两个独立的载波发生器,如图3-2所示。
图3-22FSK调制
解调也有相干和非相干两种。
更简单的方法是过零检测器法:
根据移频键控的过零率的大小来检测已调信号的频率变化,其组成及各点波形如图3-3所示。
图3-32FSK信号过零检测法解调波形示意图
其中a是已调信号,b是限幅后已调信号,c是经过微分的信号,d是整流后的已调信号,e是经过宽脉冲发生后的已调信号,f是经过低通的输出信号。
(2)最小移频键控(MSK)
调制原理:
MSK是FSK的一种特殊情况,其特殊之处在于MSK在相邻符号交界处相位保持连续,是一种连续相位FSK。
若FSK看作非正交2FSK,则MSK调制方法如图3-4。
图3-4MSK非正交调制式
解调原理:
MSK可用2FSK方法进行相干解调,并每隔Tb时刻作出判决;也可用鉴频器的方法进行非相干解调。
(3)二进制移相键控(BPSK)
调制原理:
载波的相位(通常为00或1800)随调制信号“1”或“0”而改变,这种调制称为二进制移频键控。
BPSK信号是双极性非归零码的双边带调制。
BPSK调制有直接相乘方法和相位选择法两种,见图3-5。
图3-5BPSK调制方法
解调原理:
对于BPSK信号的解调必须采用相干解调的方法。
由于BPSK解调器中的本地载波的相位有00、1800的模糊,通常采用在调制输入的数字基带信号中进行差分编码的方法来解决。
这种方法称为二进制差分移相键控(2DPSK)。
解调时利用延迟电路将其前一码元延迟一个码元时间Ts作为参考相位,并与后一码元相乘,再进行低通滤波,最后经取样判决后恢复出原二进制码。
差分相干解调法见图3-6。
图3-6BPSK差分相干解调法
3.4程序仿真中相关MATLAB库函数(M函数)的介绍[6]
*randint
功能:
归一化分布随机整数、矩阵产生器。
说明:
out=randint(N,M)中N代表矩阵的行数,M代表矩阵的列数。
此命令可以产生一个N*M均匀分布的二进制矩阵。
*encode
功能:
差错控制编码(信道编码)
说明:
code=encode(msg,N,K,method,opt)中msg是信息,N是码字长度,K是信息位长度,method注明编码方式,opt是有些编码方式需要的参数。
此命令可以完成汉明码、线性分组码、cyclic码、BCH码、R-S码、卷积码六种主要的差错控制编码。
*decode
功能:
差错控制译码(信道译码)
说明:
msg=decode(code,N,K,method)中code是指接收到的码字,N是码字长度,K是信息位长度,method注明译码的方式。
此命令可以对接收到的码长为N,信息位为K的码字进行译码,恢复出原始的信息,译码方式必须和编码时采用的严格相同。
同样具有六种主要的差错控制译码。
*dmod
功能:
数字调制(通带信号)
说明:
modu=dmod(x,Fc,Fd,Fs,method,M)中x是输入信号,Fc是输入信号x的载波频率,Fd是输入信号x的抽样频率,Fs是仿真是的抽样频率,method注明了调制方式,M是进制数,此命令可以对数字信号x进行调制。
method对应的调制方法有ask,fsk,msk,psk,qask。
注意Fs/Fc>=2,Fs/Fd必须是整数。
*ddemod
功能:
数字解调(通带信号)
说明:
x=dmod(y,Fc,Fd,Fs,method,M)中y是经过dmod调制的信号,Fc是输入信号x的载波频率,Fd是输入信号x的抽样频率,Fs是仿真是的抽样频率,method注明了解调方式,M是进制数,此命令可以把用dmod调制的信号y解调出。
method也有五种调制方法。
*biterr
功能:
计算误比特数、误比特
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