基于MATLAB的ASK调制解调实验

基于MATLAB的ASK调制解调实验1.实验目的(1)熟悉MATLAB中M文件的使用方法，并在掌握ASK调制解调原理的基础上，编写出ASK调制解调程序。(2)绘制出ASK信号解调前后在时域和频域中的波形，并观察解调前后频谱有何变化以加深对ASK信号解调原理的理解。(3)对信号叠加噪声，并进行解调，绘制出解调前后信号的时频波形，改变噪声功率进行解调，分析噪声对信号传输造成的影响。2.实验原理（1）ASK调制原理ASK指的是振幅键控方式。这种调制方式是根据信号的不同，调节正弦波的幅度。幅度键控可以通过乘法器和开关电路来实现。载波在数字信号1或0的控制下通或断，在信号为1的状态载波接通，此时传输信道上有载波出现；在信号为0的状态下，载波被关断，此时传输信道上无载波传送。那么在接收端我们就可以根据载波的有无还原出数字信号的1和0。对于二进制幅度键控信号的频带宽度为二进制基带信号宽度的两倍。幅移键控法(ASK)的载波幅度是随着调制信号而变化的，其最简单的形式是，载波在二进制调制信号控制下通断，此时又可称作开关键控法(OOK)。二进制幅度键控记作2ASK。2ASK是利用代表数字信息“0”或“1”的基带矩形脉冲去键控一个连续的载波，使载波时断时续地输出。有载波输出时表示发送“1”，无载波输出时表示发送“0”。2ASK信号可表示为twtsteccos)()(0式中，cw为载波角频率，s(t)为单极性NRZ矩形脉冲序列)()(bnnnTtgats其中，g(t)是持续时间bT、高度为1的矩形脉冲，常称为门函数；na为二进制数字PPan101，出现概率为，出现概率为2ASK/OOK信号的产生方法通常有两种：模拟调制（相乘器法）和键控法。本模拟幅度调制的方法用乘法器实现。相应的调制如图5-1和图5-2：图5-1模拟相乘法图5-2键控/开关法（2）ASK解调原理2ASK/OOK信号有两种基本的解调方法：非相干解调（包络检波法）和相干解调（同步检测法）。本课程设计要求的是相干解调，如图5-3：图5-3相干解调3.实验内容(1)产生数字基带信号并绘制时域谱和频域谱；(2)设置载波频率并绘制其时域谱和频域谱；(3)对信号进行数字调制并绘制时域谱和频域谱；(4)对已调信号进行解调并绘制时域谱和频域谱；(5)对已调信号加入高斯小噪声并绘制时域谱和频域谱；(6)对加小噪声信号进行解调并绘制时域谱和频域谱；(7)对已调信号加入高斯大噪声并绘制时域谱和频域谱；(8)对加大噪声信号进行解调并绘制时域谱和频域谱；(9)比较当信噪比不同时，误码率大小。乘法器)(2teASK)(tstccos带通滤波器相乘器低通滤波器抽样判决器tccos定时脉冲输出)(2teASK4.实验程序（1）%产生二进制随机序列x=ceil(rand(1,100000)-0.5)%产生二进制随机序列并取大于x的最小整数figure(1)%窗口1，包含时域谱和频域谱subplot(2,1,1)%分块图函数subplot，图形窗口分成2块子窗口的第1个图像stairs(x);%第2个图像xlabel('时间t');%x轴标注ylabel('序列值');%y轴标注title('二进制随机序列');%添加图像标题axis([121-12])%控制坐标轴的范围gridon%图像中添加栅格%对随机序列进行频谱分析FFT1=fft(x,128);%对随机序列进行傅里叶变换FFT1=abs(FFT1);%对傅里叶变换取绝对值figure(1)subplot(2,1,2)%第2个图像plot(FFT1);xlabel('频率f');ylabel('幅度FFT1');title('随机序列频谱');axis([0128050])gridon（2）%载波信号t=1/360:1/360:20;%载波时间范围Fc=36;%载波频率carry=cos(2*pi*Fc*t);%正弦载波信号figure(2)%窗口2，包含时域谱和频域谱subplot(2,1,1)plot(carry);xlabel('时间t');ylabel('幅度carry');title('载波信号');axis([1600-22])gridon%对载波信号进行频谱分析FFT2=fft(carry,256);%对载波信号进行傅里叶变换FFT2=abs(FFT2);%对傅里叶变换取绝对值figure(2)subplot(2,1,2)plot(FFT2);xlabel('频率f');ylabel('幅度FFT2');title('载波信号频谱');axis([02560100])gridon（3）%ASK的调制Fd=12;%Fd为码速率，Fs为采样频率Fs=360;y=dmod(x,Fc,Fd,Fs,'ask',2);%调用数字带通调制函数dmod进行2ASK调制fori=1:20ifx(i)==0yy(30*(i-1)+1:30*i)=0;elseyy(30*(i-1)+1:30*i)=y(30*(i-1)+1:30*i);endend%对20个随机码元进行判别，若码元为0则该码元周期内调制信号为零figure(3)subplot(2,1,1)plot(yy);xlabel('时间t');ylabel('幅度y');title('已调信号');axis([1600-22])gridon%对已调信号进行频谱分析FFT3=fft(y,256);%对已调信号进行傅里叶变换FFT3=abs(FFT3);%对傅里叶变换取绝对值figure(3)subplot(2,1,2)plot(FFT3);xlabel('频率f');ylabel('幅度FFT3');title('已调信号频谱');axis([0256050])gridon（4）%ASK的解调z=ddemod(y,Fc,Fd,Fs,'ask',2);%调用数字带通调制函数dmod进行2ASK解调figure(4)%对傅里叶变换取绝对值subplot(2,1,1)stairs(z);xlabel('时间t');ylabel('幅度z');title('解调信号');axis([121-12])gridon%对解调信号进行频谱分析FFT4=fft(z,64);%对解调信号进行傅里叶变换FFT4=abs(FFT4);%对傅里叶变换取绝对值figure(4)subplot(2,1,2)plot(FFT4);xlabel('频率f');ylabel('幅度FFT4');title('解调信号频谱');axis([064050])gridon（5）%加入高斯小噪声,SNR为6Ynt1=awgn(y,6);%加入高斯小噪声，信噪比为6figure(5)subplot(2,1,1)plot(Ynt1);xlabel('时间t');ylabel('幅度Ynt1');title('加小噪声信号');axis([1600-22])gridon%对加小噪声信号进行频谱分析FFT5=fft(Ynt1,256);%对加入小噪声的调制信号进行傅里叶变换FFT5=abs(FFT5);%对傅里叶变换取绝对值figure(5)subplot(2,1,2)plot(FFT5);xlabel('频率f');ylabel('幅度FFT5');title('加小噪声信号频谱')axis([0256050])gridon（6）%ASK加小噪声信号的解调及误码率z1=ddemod(Ynt1,Fc,Fd,Fs,'ask',2);%调用数字带通调制函数dmod对加小噪声信号进行解调[br,Pe1]=symerr(x,z1)%对解调后加小噪声信号误码分析，br为符号误差数，Pe1为符号误差率figure(6)subplot(2,1,1)stairs(z1);xlabel('时间t');ylabel('幅度z1');title('加小噪声解调信号');axis([121-12])gridon%对加小噪声解调信号进行频谱分析FFT6=fft(z1,64);%对加入小噪声的解调信号进行傅里叶变换FFT6=abs(FFT6);%对傅里叶变换取绝对值figure(6)subplot(2,1,2)plot(FFT6);xlabel('频率f');ylabel('幅度FFT6');title('加小噪声解调信号频谱');axis([064050])gridon（7）%加入高斯大噪声,SNR为-2Ynt2=awgn(y,3);%加入高斯大噪声，信噪比为-2figure(7)subplot(2,1,1)plot(Ynt2);xlabel('时间t');ylabel('幅度Ynt2');title('加大噪声信号');axis([1600-22])gridon%对加大噪声信号进行频谱分析FFT7=fft(Ynt2,256);%对加入大噪声的调制信号进行傅里叶变换FFT7=abs(FFT7);%对傅里叶变换取绝对值figure(7)subplot(2,1,2)plot(FFT7);xlabel('频率f');ylabel('幅度FFT5');title('加大噪声信号频谱')axis([0256050])gridon（8）%ASK加大噪声信号的解调及误码率z2=ddemod(Ynt2,Fc,Fd,Fs,'ask',2);%调用数字带通调制函数dmod对加大噪声信号进行解调[br,Pe2]=symerr(x,z2)%对解调后加大噪声信号误码分析，br为符号误差数，Pe1为符号误差率figure(8)subplot(2,1,1)stairs(z2);xlabel('时间t');ylabel('幅度z2');title('加大噪声解调信号');axis([121-12])gridon%对加大噪声解调信号进行频谱分析FFT8=fft(z2,64);%对加入大噪声的解调信号进行傅里叶变换FFT8=abs(FFT8);%对傅里叶变换取绝对值figure(8)subplot(2,1,2)plot(FFT8);xlabel('频率f');ylabel('幅度FFT6');title('加大噪声解调信号频谱');axis([064050])gridon（9）%误码分析SNR=-10:10fori=1:length(SNR);Ynt3=awgn(y,SNR(i));%加入高斯小噪声，信噪比从-10dB到10dBZ=ddemod(Ynt3,Fc,Fd,Fs,'ask',2);%调用数字带通解调函数ddemod对加噪声信号进行解调[br,Pe(i)]=symerr(x,Z);%对解调后加大噪声信号误码分析，br为符号误差数，Pe(i)为符号误差率endfigure(9)semilogy(SNR,Pe);%调用semilogy函数绘制信噪比与误码率的关系曲线xlabel('信噪比SNR(r/dB)');ylabel('误码率Pe');title('信噪比与误码率的关系');axis([-101001])gridon5.实验结果（因每个人产生的二进制随机序列不同，致使后面所有的图形都会有所差异，所以一定要自己运行程序，或以组为单位运行）（1）二进制基带信号时域谱和频域谱（2）载波信号时域谱和频域谱（1）已调信号时域谱和频域谱（2）解调信号解调时域谱和频域谱（3）叠加小噪声调制信号时域谱和频域谱（6）叠加大噪声调制信号时域谱和频域谱（7）叠加小噪声解调信号时域谱和频域谱（8）叠加大噪声解调信号时域谱和频域谱（9）信噪比与误码率的关系6.实验小结