武汉理工大学移动通信实验报告

③

确定

Eb

④

计算

N

0

⑤

计算噪声的方差

< br>σ

n

⑥

产生噪声：因为噪声具有零均值， 所以其功率和方差相等。我们产生一个和信

号长度相同的噪声向量，且该向量方差为

σ

n

。

⑦

加上噪声，运行接收器

⑧

确定时间延迟

⑨

产生误差向量

⑩

统计错误比特：

< br>误差向量

“

err

”

最 后计算误比特率

BER

：每运行一次误比特率仿真，就需要传输 和接收固定数量

的比特，然后确定接收到的比特中有多少错误的。使用

< br>MATLAB

计算

BER:

b er=te/length(tx)

。

四．实验内容

1.

实

验程序

a

% Simulation of BPSK AWGN

Max_SNR=10;

N_trials=1000;

N=200;

Eb=1;

ber_m=0;

for trial=1:1:N_trials;

trial

msg=round(rand(1,N)); % 1,0

sequence

s=1-msg.*2;

%0-->1,1-->1

n=randn(1,N)+j.*randn(1,N);

%generate guass white noise

ber_v=[];

for snr_dB=1:2:Max_SNR

snr=10.^(snr_dB./10);

%snr(db)-->snr(decimal)

N0=Eb./snr;

sgma=sqrt(N0./2);

y=sqrt(Eb).*s+sgma.*n;

y1=sign(real(y));

y2=(1-y1)./2;

%1, 0 sequence

error=sum(abs(msg-y2)); %error bits

ber_snr=error./N;

%ber

ber_v=[ber_v,ber_snr];

end %for snr

ber_m=ber_m+ber_v;

end

ber=ber_m./N_trials;

ber_theory=[];

for snr_db=1:2:Max_SNR

snr=10.^(snr_db./10);

snr_1=qfunc(sqrt(2*snr));

ber_theory=[ber_theory,snr_1];

end

i=1:2:Max_SNR;

semilogy(i,ber,'-r',i,ber_theory,'*b');

xlabel('E_b/N_0(dB)')

ylabel('BER')

legend('Monte Carlo','Theoretic')

2.

实验程序

b

%Simulation of QPSK AWGN

N_trials=1000;

N_number=100;

N_snr=10;

Es=1;

BER_m=0;

SER_m=0;

for

trials=1:N_trials;

trials

s10=round(rand(1,N_number));

S=(s10*2-1)./sqrt(2);

S1=S(1:2:N_number);

S2=S(2:2:N_number);

Sc=S1+j.*S2;

%generate qpsk signal

noise=randn(1,N_number/2)+j.*randn(1,N_nu mber/2);

SER_v=[]; %Symbol error rate

BER_v=[]; %Bit error rate

for

snr_db=0:1:N_snr;

sgma=(1/2)*sqrt(10.^(-snr_db./10));

Y=Sc+sgma.*noise;

Y_r=sign(real(Y))./sqrt(2);

Y_i=sign(imag(Y))./sqrt(2);

Y_bit=[];

for k=1:length(Y_r);

Y_bit=[Y_bit,[Y_r(k),Y_i(k)]];

end;

Y_symbol=Y_r+j*Y_i;

X_b=S-Y_bit;

X_s=Sc-Y_symbol;

ber_snr=0;

for k=1:N_number

if X_b(k)~=0;

ber_snr=ber_snr+1;

end;

end;

ser_snr=0;

for k=1:N_number/2;

if X_s(k)~=0;

ser_snr=ser_snr+1;

end;

end;

BER_v=[BER_v,ber_snr./N_number];

SER_v=[SER_v,ser_snr./(N_number./2)];

end; %for SNR

BER_m=BER_m+BER_v;

SER_m=SER_m+SER_v;

end%

for trials

BER=BER_m./N_trials;

SER=SER_m./N_trials;

BER_T=[];

SER_T=[];

for snr_db=0:1:N_snr;

snr=10.^(snr_db./10);

BER_THEORY=qfunc(sqrt(2.*snr));

SER _THEORY=1-(1-(1/2).*erfc(sqrt(snr))).^2;

BER_T=[BER_T,BER_THEORY];

SER_T=[SER_T,SER_THEORY];

end;

figure

i=0:1:N_snr;

semilogy(i,BER,'-r',i,BER_T,'*b');

legend('BER-simulation','BER-theory');

xlabel('Eb/NO(db)');

ylabel('BER');

figure

i=0:1:N_snr;

semilogy(i,SER,'-r',i,SER_T,'*b');

legend('SER-simulation','SER-theory');

xlabel('Eb/NO(db)');

ylabel('SER');

五．仿真结果

1.

实验程序

a

图

a

3.

实

验程序

b

图

b1

图

b2

五

．

实验小结

通过本次实验，掌握了二相

BPSK

调 制的工作原理及利用

MATLAB

进行误比特

< br>率测试

BER

的方法，学会了

A WGN

信道中

BPSK

调制系统的

BER

仿真计算方法。在

实验过程中我通过 不断的调试与学习，对本次实验的内容有了整体的把握，对

MATLAB

的使用也更加熟练，达到了预期的效果，收获很大。

实验课程名称：

移动通信系统实验

< /p>

实

验

项

目

名称

实

验

者

同

组

者

专业班级

/

组

别

实验日期

移动信道建模的仿真分析

实验成绩

一、

实验目的

1

．

无线通 信信道的建模与仿真是实现移动通信系统仿真与分析的基础，

宽带无线

< br>通与移动通信信道属频率选择性瑞利衰落信道模型。

2

．

通过信道设计实验

①

掌握频率选择性信道模型的仿真建模方法

②

掌握模型中瑞利衰落系数的设计方法

③

掌握多径数目、功率和时延参数的设计

④

学会采用

MATLAB

语言对上述参数进行仿真。

二、实验仪器

1.

计算器及操作系统

软件

三、实验方案和技术路线

1

．选择路径数

2

．按均匀分布产生各条路径的延迟

3

．按功率时延谱确定对应的各径的功率

4

．按

Jake

< br>模型产生各径的瑞利衰落系数

5

．对瑞利衰落系数进行统计分析并与理论值相比较

说明：

1

．

路径数 目

2-4

自己确定，或采用某个国际标准

2

．

每 条路径时间延迟满足（

0

，

Tmax< /p>

）范围内均匀分布，

Tmax

为自己选择 的最大

采样步长数

200-600

间比 较合适，或采用国际标准

3

．

功率可 以按时延迟谱求得，也可用国际标准测量值。功率延迟谱：①若采用

等功率分配产生功率 ：

P

i

=P

t

/M

；②采用指数分布的功率延迟谱产生功率：

P=1/6*exp(-t/6)

四、实验内容

实验程序如下：

% Simulation of Jakes Model

clear all;

f_max=30;

M=8;

N=4*M+2;

Ts=1.024e-04;

sq=2/sqrt(N);

sigma=1/sqrt(2);

theta=0;

count=0;

t0=0.001;

for t=0:Ts:0.5

count=count+1;

g(count)=0;

for n=1:M+1,

if

n<=M

c_q(count,n)=2*sigma*sin(pi*n/M);

%Gain associated with quadrature component

c_i(count,n)=2*sigma*cos(pi*n/M);

%Gain associated with inphase component

f_i(count,n)=f_max*cos(2*pi*n/N);

%Discrete doppler frequencies of inphase component

f_q(count,n)=f_max*cos(2*pi*n/N);

%Discrete

doppler

frequencies

of

quadrature

component

else

c_i(count,n)=sqrt(2)*cos(pi/4);

c_q(count,n)=sqrt(2)*sin(pi/4);

f_i(count,n)=f_max;

f_q(count,n)=f_max;

end;

% end if

g_i(count,n)= c_i(count,n)*cos(2*pi*f_i(count,n)*(t-t0)+theta);

%Inphase component for one oscillator

g_q(count,n)= c_q(count,n)*cos(2*pi*f_q(count,n)*(t-t0)+theta);

%Quadrature componentforoneoscillator

end;

%end n

tp(count)= sq*sum(g_i(count,1:M+1));

% Total Inphase component

tp1(count)= sq*sum(g_q(count,1:M+1)); % Total quadrature component

end;

% end count no nagain

envelope=sqrt(tp.^2+tp1.^2);

rmsenv=sqrt(sum(envelope.^2)/count);

[auto_i,lag_i]=xcorr(tp,'coeff');

%Auto- correlation associated with inphase component

[auto_q,lag_q]=xcorr(tp,'coeff');

%Auto- correlation associated with quadrature component

len=length(lag_i);

[corrx2,lag2]=xcorr(tp,tp1,'coeff');

aa=-(len-1)/2:1:(len-1)/2;

%total duration for lag

bb=(len-2001)./2;

%mid...points for drawing figures

cc=bb+1:1:bb+2001;

%for getting the mid-values

dd=-1000:1:1000;

%-----------

tdd=dd*Ts;

z=2.*pi.*f_max*tdd;

sigma0=1;

T_bessel=sigma0.^2.*besselj(0,z);

figure;

plot(tdd,auto_i(cc), '-',tdd,T_bessel,'*');

%in- phase

xlabel('t(Second)');

ylabel('Auto-correlation');

legend('In-component');

figure;

plot(tdd,auto_q(cc), '-',tdd,T_bessel,'*');

%quadrature

xlabel('t(Second)');

ylabel('Auto-correlation');

legend('Q-component');

figure;

co1=1:1000;

semilogy(co1*Ts,envelope(1:1000));

xlabel('t(Second)');

ylabel('Rayleigh Coef.');

%%------------

length_r=length(envelope);

pdf_env=zeros(1,501);

count=0;

temp=round(100.*envelope);

for k=1:length_r

if temp(k)<=500

count=count+1;

pdf_env(1,tem p(k)+1)=pdf_env(1,temp(k)+1)+1;

end

end

count

pdf_env=pdf_env./count./0.01;

sgma2=0.5;

x=[0:0.01:5];

pdf_theory=(x. /sgma2).*exp(-1.*x.^2./(2.*sgma2));

figure;

plot(x,pdf_env,'-',x,pdf_theory,'*');

legend('Simulated','Theoretic');

xlabel('r');

ylabel('PDF of r');

五．仿真结果

图

1

图

2

图

3

图

4

六

.

实验小结

通过本次实验，我进行了无线通信信道的建模与仿真，认识到它是实现移动通信系统仿< /p>

真与分析的基础，宽带无线通信与移动通信信道属频率选择性瑞利衰落信道模型。通过信道

设计实验，基本掌握了频率选择性信道模型的仿真建模方法以及模型中瑞利衰落系数的设 计

方法，学会了多径数目、

功率和时延参数的设计和采用

MATLAB

语言对上述参数进行仿真。

实< /p>

验过程中，

我通过不断调试与修改，

终于 成功完成了任务，

加深对

MATLAB

的应用的同时掌

握了相关的知识。