基于Simulink对调制-解调系统的仿真（BASK+BFSK+BPSK）

太过爱你忘了你带给我的痛 2024-03-26 16:01 13阅读 0赞

目录  
项 目四阶段一报告 1  
一 、调制-解调系统的基本原理 1  
1.1 BASK 1  
1.1.1 调制原理 1  
1.1.2 解调原理 1  
1.2 BFSK 2  
1.2.1 调制原理 2  
1.2.2 解调原理 2  
1.3 BPSK 3  
1.3.1 调制原理 3  
1.3.2 解调原理 3  
二 、基于Simulink对调制-解调系统的仿真 3  
2.1 BASK 3  
2.2 BFSK 5  
2.3 BPSK 6  
三 、信道环境对信号的影响 8  
四 、附录 8  
4.1 SNR-BER绘图源码 9  
上图为BASK仿真系统的结构，可分为调制、信道、解调、输出、检测五大模块。  
调制  
【伯努利二进制数生成器】1秒设10k个采样点，即基带信号频率为10kHz。  
【正弦波】根据采样定理，采样点不能少于20k个；由于是模拟仿真，我们直接设100k个采样 点。又因载波频率应远大于基带信号频率，所以我们取正弦波频率为100kHz。  
信道  
【加性高斯白噪声】模拟真实信道的噪声，这里设SNR=2。  
解调

【带通滤波器】下通带截止频率为90kHz（载波频率-信号频率），上通带截止频率为110kHz  
（载波频率+信号频率）。  
【正弦波】由BASK原理可知，参数与调制载波严格一致。  
【低通滤波器】截止频率为10kHz（信号频率），因为要把200kHz左右的成分滤掉。  
【滞回比较器】阈值需要根据示波器输出进行调试，最终确定在0.25。  
输出  
【示波器】各端口代表意义见实验结果分析。  
检测  
【延时模块】接收端信号相比起发送端有一定延迟，所以要将原始信号延时一定时间再进行对 比。  
【误码率计算器&显示器】显示总传输码元数、误码码元数、误码率。  
其余参数均为软件默认值。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np
    
    plt.style.use(['ggplot', 'fast'])
    
    
    EbNo = np.arange(1, 15.5, 0.5) BER = np.array([
    1.064e-1,	#	1.0
    9.929e-2,	#	1.5
    9.329e-2,	#	2.0
    8.939e-2,	#	2.5
    8.139e-2,	#	3.0
    7.579e-2,	#	3.5
    6.279e-2,	#	4.0
    6.019e-2,	#	4.5
    5.399e-2,	#	5.0
    4.790e-2,	#	5.5
    4.210e-2,	#	6.0
    3.560e-2,	#	6.5
    3.140e-2,	#	7.0
    2.510e-2,	#	7.5
    1.970e-2,	#	8.0
    1.780e-2,	#	8.5
    1.460e-2,	#	9.0
    1.160e-2,	#	9.5
    9.099e-3,	#	10.0
    7.399e-3,	#	10.5
    5.399e-3,	#	11.0
    4.100e-3,	#	11.5
    3.300e-3,	#	12.0
    1.800e-3,	#	12.5
    9.999e-4,	#	13.0
    6.999e-4,	#	13.5
    4.000e-4,	#	14.0
    2.000e-4,	#	14.5
    1.000e-4,	#	15.0
    ])
    BERlg = np.log10(BER)
    
    
    plt.title("AWGN's impact on BER") plt.xlabel('SNR(dB)') plt.ylabel('$\lgBER$') plt.yticks(np.arange(-4, 0, 0.5))
    
    plt.plot(EbNo, BERlg) plt.show()

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