【超宽带仿真】基于PPM调制高斯白噪声信道超宽带信号仿真附Matlab代码
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内容介绍
调制高斯白噪声信道超宽带信号仿真
超宽带(Ultra-Wideband,UWB)技术是一种新型的无线通信技术,它具有宽带、低功耗、高精度定位等优点。在UWB通信系统中,信号在传输过程中会受到各种噪声的干扰,其中最常见的是高斯白噪声(Gaussian White Noise,GWN)。为了研究UWB通信系统在高斯白噪声信道中的性能,需要进行信号仿真。
本文将介绍如何使用MATLAB软件进行调制高斯白噪声信道超宽带信号仿真。
一、调制高斯白噪声信道模型
在UWB通信系统中,调制高斯白噪声信道是一种常见的信道模型。该信道模型可以用以下数学公式表示:
y(t) = x(t) * h(t) + n(t)
其中,y(t)为接收端接收到的信号,x(t)为发送端发送的信号,h(t)为信道冲激响应,n(t)为高斯白噪声。
在MATLAB中,可以使用“awgn”函数来模拟高斯白噪声信道。该函数的语法如下:
y = awgn(x, snr, ’measured’)
其中,x为输入信号,snr为信噪比,‘measured’表示使用默认的信噪比计算方法。
二、超宽带信号生成
在进行UWB信号仿真前,需要先生成超宽带信号。超宽带信号可以使用高斯脉冲生成。高斯脉冲的数学表达式如下:
g(t) = (1 / (sqrt(2 * pi) * sigma)) * exp(-t^2 / (2 * sigma^2))
其中,sigma为高斯脉冲的标准差。
在MATLAB中,可以使用“gauspuls”函数来生成高斯脉冲信号。该函数的语法如下:
y = gauspuls(t, fc, bw)
其中,t为时间向量,fc为中心频率,bw为带宽。
三、调制信号生成
在生成超宽带信号后,需要将其调制成需要的信号。在UWB通信系统中,常用的调制方式有脉冲幅度调制(Pulse Amplitude Modulation,PAM)、脉冲位置调制(Pulse Position Modulation,PPM)等。
在MATLAB中,可以使用“pammod”函数和“ppmmod”函数来实现PAM和PPM调制。这两个函数的语法如下:
y = pammod(x, M)
y = ppmmod(x, M, tb)
其中,x为输入信号,M为调制阶数,tb为脉冲宽度。
四、信号传输
在调制信号生成后,需要将其通过高斯白噪声信道进行传输。在MATLAB中,可以使用“awgn”函数来模拟高斯白噪声信道。该函数的语法如下:
y = awgn(x, snr, ’measured’)
其中,x为输入信号,snr为信噪比,‘measured’表示使用默认的信噪比计算方法。
五、信号解调
在信号传输后,需要将接收到的信号进行解调。在UWB通信系统中,常用的解调方式有脉冲幅度解调(Pulse Amplitude Demodulation,PAD)和脉冲位置解调(Pulse Position Demodulation,PPD)等。
在MATLAB中,可以使用“pamdemod”函数和“ppmdemod”函数来实现PAD和PPD解调。这两个函数的语法如下:
y = pamdemod(x, M)
y = ppmdemod(x, M, tb)
其中,x为输入信号,M为调制阶数,tb为脉冲宽度。
六、性能评估
在进行信号仿真后,需要对仿真结果进行性能评估。常用的性能评估指标有误码率(Bit Error Rate,BER)和符号误差率(Symbol Error Rate,SER)等。
在MATLAB中,可以使用“berawgn”函数和“serawgn”函数来计算BER和SER。这两个函数的语法如下:
ber = berawgn(EbNo, ’pam’, M)
ser = serawgn(EbNo, ’pam’, M)
其中,EbNo为信噪比,‘pam’表示使用PAM调制,M为调制阶数。
七、总结
本文介绍了如何使用MATLAB软件进行调制高斯白噪声信道超宽带信号仿真。通过本文的介绍,读者可以了解到UWB通信系统的信号仿真流程,并掌握MATLAB中常用的信号处理函数。在实际应用中,读者可以根据具体的需求进行修改和扩展,以满足不同的仿真需求。
部分代码
%传统的UWB系统使用一种被称为单周期monocycle脉形的脉冲
%==================================================
%
2
ND DERIVATIVE DOUBLET(PPM WITH
5
PULSES)
%==================================================
%modulated doublet
yp=
y
+ ...
A*(
1
-
4
*pi.*((t-
2.5
e-
9
-.
2
e-
9
)/pw).^
2
).*
exp
(-
2
*pi.*((t-
2.5
e-
9
-.
2
e-
9
)/pw).^
2
)+ ...
A*(
1
-
4
*pi.*((t-
5.0
e-
9
)/pw).^
2
).*
exp
(-
2
*pi.*((t-
5.0
e-
9
)/pw).^
2
)+ ...
A*(
1
-
4
*pi.*((t-
7.5
e-
9
-.
2
e-
9
)/pw).^
2
).*
exp
(-
2
*pi.*((t-
7.5
e-
9
-.
2
e-
9
)/pw).^
2
)+ ...
A*(
1
-
4
*pi.*((t-
10
e-
9
)/pw).^
2
).*
exp
(-
2
*pi.*((t-
10
e-
9
)/pw).^
2
);
%unmodulated doublet
B=
1
;%This shows how the anplitude matching of templet
and
modulated signal
%plays an important part. Would
require
AGC on first LNA to hold modulated
%sig constant within an expected multipath range.(B=.
4
to .
5
causes errors).
yum=B*
y
+ ...
B*(
1
-
4
*pi.*((t-
2.5
e-
9
)/pw).^
2
).*
exp
(-
2
*pi.*((t-
2.5
e-
9
)/pw).^
2
)+ ...
B*(
1
-
4
*pi.*((t-
5.0
e-
9
)/pw).^
2
).*
exp
(-
2
*pi.*((t-
5.0
e-
9
)/pw).^
2
)+ ...
B*(
1
-
4
*pi.*((t-
7.5
e-
9
)/pw).^
2
).*
exp
(-
2
*pi.*((t-
7.5
e-
9
)/pw).^
2
)+ ...
B*(
1
-
4
*pi.*((t-
10
e-
9
)/pw).^
2
).*
exp
(-
2
*pi.*((t-
10
e-
9
)/pw).^
2
);
yc=yp.*yum;%yc(correlated output)=yp(modulated)
times
yum(unmodulated) doublet.
%This is where the correlation occurs in the receiver
and
would be the
%first mixer in the receiver.
%==================================================
% FFT
%==================================================
%new FFT
for
modulated doublet
y
=yp;%y=modulated doublet
NFFY=
2
.^(ceil(
log
(
length
(
y
))/
log
(
2
)));
FFTY=fft(
y
,NFFY);%pad with zeros
NumUniquePts=ceil((NFFY+
1
)/
2
);
⛳️ 运行结果
参考文献
本 程序参考以下中文EI期刊,程 序注释清晰,干货满满 。
[1] 宋保军郑世杰刘强.超宽带TH-PPM-UWB信号及其功率谱的仿真模型研究[J].现代通信技术, 2012, 000(002):P.13-15.
[2] 裴佩.超宽带通信仿真平台研究与设计[D].江苏大学[2023-11-28].DOI:10.7666/d.y1454685.
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1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化
2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化
4 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化
5 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化
6 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化
7 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
8 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长
9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
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