调幅通信系统数字仿真课程设计

一、基础什么是调幅？使载波振幅按照调制信号改变的调制方式叫调幅。经过调幅的电波叫调幅波。它保持着高频载波的频率特性，但包络线的形状则和信号波形相似。调幅波的振幅大小，由调制信号的强度决定。为什么要调制？信号调制可以将信号的频谱搬移到任意位置，从而有利于信号的传送，并且使频谱资源得到充分利用。⑴有效辐射；⑵频分复用。二、目的通过本次课程设计使学生深入理解和掌握调幅通信系统的各个关键环节，包括调制、解调、滤波、传输、噪声对通信质量的影响等。在数字信号处理实验课的基础上更加深入地掌握数字滤波器的设计原理及实现方法。使学生对系统各关键点的信号波形及频谱有深刻的认识。三、意义本次设计是对学生综合能力的检验，它涉及三门主干课程，包括《通信原理》、《数字信号处理》、《C/C++语言程序设计》。通过本次设计对学生的综合运用专业基础知识及软件设计能力也会有较大提高。四、设计内容本次设计的主要内容是用软件模拟调幅（AM）通信系统。原理如下所示：图例信源信号：信宿信号：信道信号：LPF信号输入BPFLPF信号输出cos(2πfct)白噪声作用？作用？作用？作用？作用？输入的信号可采用学号的后4位（例如3199）进行编码作为基带信号。基带信号经过低通滤波后再与载波相乘进行调制，经过调制后的信号送入信道传输，在传输过程中，有用信号会受到各种信道噪声影响，这里用高斯白噪声模拟信道噪声。在接收端先经过带通滤波器提取信号，再采用相干解调恢复基带信号，进而进行抽样判决，解调出传输的学号信息。五、系统各测试点信号输入信号低通滤波器低通滤波后的信号调制后的信号白噪声加入白噪声带通滤波器带通滤波后的信号相干解调低通滤波后的信号抽样判决后的信号六、设计要求及关键问题基带输入信号基带输入信号采用各位同学的学号的后四位，采用双极性码表示，例如：3199D=0011000110011001B-1-1+1+1-1-1-1+1+1-1-1+1+1-1-1+1共16个码元。基带码元宽度为1/200s。基带信号带宽为200Hz。理想冲击信号的带宽是无穷大。对于我们能够实现的脉冲信号，如下图所示：AtAΩ2πf4πf6πf8πf但是对于本设计中的数字信号来讲，想恢复出“-1”、“+1”信息只需判决其是否过零即可。因此正确判决并不需要全部信号精确重建，允许存在失真。这样我们可以舍掉部分谐波成分，也就是使用低通滤波器，降低信号的带宽，避免了采样的混叠失真（当信号最高频率超过折叠频率就会发生混叠），这样有利于传输，并且不影响重构数字信号。AtAΩ采样频率fs的确定visualC++进行设计MFC。Form。推荐C++Build的Form编程。如果fs=8000Hz，那么基带信号的数据点数为：16×8000÷200=640点，正好达到最大分辨率。一个载波周期8个点。如果fs=6400Hz，那么基带信号的数据点数为：512点，一个载波周期6.4个点。如果fs=4000Hz，那么基带信号的数据点数为：320点，一个载波周期4个点。滤波器设计要求采用线性相位FIR滤波器，可采用两种方法设计：频率采样法和窗函数法。⑴频率采样法已知频率响应求时域脉冲响应h(n)。低通和带通滤波器频率响应如下图所示：10020030000.51低通滤波器0.51f（Hz）f（Hz）1000110012001300带通滤波器频率采样法设计FIR滤波器示意图(N-1)/2(N-1)/2(N-1)/2线性相位条件低通FIR滤波器设计1210211,0,0,1,11,0,11121021cos1,0,0,1,11,0,1ggcgccNNjkjnkNNdgkNkggkggcgccdNoddHkHNkkkHkkkNkNkkkNNhnAkeeNnAAkkNNNevenHkHNkkkHkkkNkNkkkNNhn211121021cos2NkgggkNnAAAkkNNckNkgHcNk带通FIR滤波器设计122211211222111,,0,1,1,0,1,1,1,0,1121021cos1,,0,1,1,0,1,1,ggccgccccNkdggkggccgccccNoddHkHNkkkkHkkkNkkNkNNkkkNNnhnAAkkNNNevenHkHNkkkkHkkkNkkNkNNk2111,0,1121021cos2NkdgggkkkNNNnhnAAAkkNN1ckNkgH2ck1cNk2cNkN为奇数时：利用图形对应关系，求出Hg(k)，然后利用式⑴，求Hd(k)。21101nNNjkjkNdggnhnIDFTHkIDFTHkeHkeN⑵窗函数法①确定理想频率响应400Hz1010001400Hz1理想低通滤波器理想带通滤波器低通滤波器带通滤波器线性相位理想滤波器时域公式21212121,Lowpass:1sin,1,Highpass:1sin,,Bandpass:1sinsin,1,Bandstop:1sinsin,ccccccccccccnnnnnnnnnnnnnnnnnn②加窗汉宁窗与哈明窗函数100.51sin1,,220.51cos1220.50.251120.540.46cos10.54NcjjnddnHnNjNjHnRRRHmNjHmnNhnwnHehnennwnRnNWe22110.23jjjNNRRRWeWeWe载波产生卷积voidconvolution(floatx[M],floath[127],floaty[M]){intl;floatb1[1000];l=M+N;for(i=0;il;i++){b1[i]=0.0;for(j=0;jN;j++){if(((i-j)0)||((i-j)M))b1[i]=b1[i]+0;elseb1[i]+=h[j]*x[i-j];}}for(i=0;iM;i++)y[i]=b1[i+(N-1)/2];}噪声VisualC++版本voidNoise_Gen(double*noise,doubleinten,intn){inten=sqrt(inten*fs/2000)/8;for(inti=0;in;i++){noise[i]=0;for(intj=0;j12;j++){doubler=rand();doubleri=(2*r-32767)/32767;noise[i]+=ri;}noise[i]*=inten;}}C语言版本floatGenWhiteNoise(floata){floatb,q,randi=0.0;q=RAND_MAX;for(i=0;i12;i++)randi+=rand()/q;b=a*(randi-6);returnb;}DFT特点：速度慢但是灵活。voidDft(floatx[M],intN1,floaty[M]){floatar[M],ai[M];for(k=0;kN1;k++){ar[k]=0.0;ai[k]=0.0;for(n=0;nN1;n++){ar[k]=ar[k]+x[n]*cos(-2.0*PI*k*n/N1);ai[k]=ai[k]+x[n]*sin(-2.0*PI*k*n/N1);}y[k]=sqrt(pow(ar[k],2)+pow(ai[k],2));}}抽样判决均值抽取