AM及SSB调制与解调.doc-资料库

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通信原理课程设计一、引言 1.1 概述《通信原理》是通信工程专业的一门极为重要的专业基础课，但内容抽象，基本概念较多，是一门难度较大的课程，通过 MATLAB 仿真能让我们更清晰地理解它的原理，因此信号的调制与解调在通信系统中具有重要的作用。本课程设计是 AM 及 SSB 调制解调系统的设计与仿真，用于实现 AM 及 SSB 信号的调制解调过程，并显示仿真结果，根据仿真显示结果分析所设计的系统性能。在课程设计中，幅度调制是用调制信号去控制高频载波的振幅，使其按调制信号的规律变化，其他参数不变。同时也是使高频载波的振幅载有传输信息的调制方式。 1.2 课程设计的目的在此次课程设计中，我需要通过多方搜集资料与分析： (1) 掌握模拟系统 AM 和 SSB 调制与解调的原理； (2) 来理解并掌握 AM 和 SSB 调制解调的具体过程和它在 MATLAB 中的实现方法； (3) 掌握应用 MATLAB 分析系统时域、频域特性的方法，进一步锻炼应用 MATLAB 进行编程仿真的能力。通过这个课程设计，我将更清晰地了解 AM 和 SSB 的调制解调原理，同时加深对 MATLAB 这款《通信原理》辅助教学操作的熟练度。 1.3 课程设计的要求 (1) 熟悉 MATLAB 的使用方法，掌握 AM 信号的调制解调原理，以此为基础用 MATLAB 编程实现信号的调制解调； (2) 设计实现 AM 调制与解调的模拟系统，给出系统的原理框图，对系统的主要参数进行设计说明； (3) 采用 MATLAB 语言设计相关程序，实现系统的功能，要求采用一种方式进行仿真，即直接采用 MATLAB 语言编程的静态方式。要求采用两种以上调制信号源进行仿真，并记录各个输出点的波形和频谱图； (4) 对系统功能进行综合测试，整理数据，撰写课程设计论文。二、AM 调制与解调及抗噪声性能分析 2.1 AM调制与解调 2.1.1 AM调制与解调原理成绩： 1

幅度调制是由调制信号去控制高频载波的幅度，使正弦载波的幅度随着调制信号而改变的调制方案，属于线性调制。 AM信号的时域表示式：频谱：调制器模型如图所示： AM的时域波形和频谱如图所示：图1-1 调制器模型时域频域 AM信号的频谱由载频分量、上边带、下边带三部分组成。它的带宽是基带信号带宽的2倍。图1-2 调制时、频域波形在波形上，调幅信号的幅度随基带信号的规律而呈正比地变化，在频谱结构上，它的频谱完全是基带信号频谱在频域内的简单搬移。所谓相干解调是为了从接受的已调信号中，不失真地恢复原调制信号，要求本地载波和接收信成绩： 2

号的载波保证同频同相。相干载波的一般模型如下：将已调信号乘上一个与调制器同频同相的载波，得 S AM t)(  cosw t c    )]( [ tmA 0 1 [ 2 tmA 0  2 cos tw c 1 [ 2 )](  tmA 0  )]( cos 2 tw c 由上式可知，只要用一个低通滤波器，就可以将第1项与第2项分离，无失真的恢复出原始的调制信号 )( TM 0  1 2 [ ( TMA 0  )] 相干解调的关键是必须产生一个与调制器同频同相位的载波。如果同频同相位的条件得不到满足，则会破坏原始信号的恢复。 2.1.2 调试过程： t=-1:0.00001:1; %定义时长 A1=6; %调制信号振幅 A2=10; %外加直流分量 f=3000; %载波频率 w0=2*f*pi; %角频率 Uc=cos(w0*t); %载波信号 subplot(5,2,1); plot(t,Uc); %画载波信号 title('载波信号'); axis([0,0.01,-1,1]); %坐标区间 T1=fft(Uc); subplot(5,2,2); plot(abs(T1));%画出载波信号频谱 title('载波信号频谱'); axis([5800,6200,0,200000]); %坐标区间 mes=A1*cos(0.002*w0*t); %调制信号 subplot(5,2,3); %傅里叶变换成绩： 3

plot(t,mes);%画出调制信号 title('调制信号'); T2=fft(mes); %傅里叶变换 subplot(5,2,4); plot(abs(T2)); %画出调制信号频谱 title('调制信号频谱'); axis([198000,202000,0,1000000]); %坐标区间 Uam1=A2*(1+mes/A2).*cos((w0).*t); subplot(5,2,5); plot(t,Uam1);%画出已调信号 title('已调信号'); T3=fft(Uam1); %已调信号傅里叶变换 subplot(5,2,6); plot(abs(T3)); ;%画出已调信号频谱 title('已调信号频谱'); axis([5950,6050,0,900000]); %坐标区间 %AM 已调信号 sn1=20; %信噪比 db1=A1^2/(2*(10^(sn1/10))); %计算对应噪声方差 n1=sqrt(db1)*randn(size(t)); %生成高斯白噪声 Uam=n1+Uam1; %叠加噪声后的已调信号 Dam=Uam.*cos(w0*t); %对AM已调信号进行解调 subplot(5,2,7); plot(t,Dam);% 滤波前的AM解调信号 title('滤波前的AM解调信号波形'); T4=fft(Dam); %求AM信号的频谱 subplot(5,2,8); plot(abs(T4));% 滤波前的AM解调信号频谱 title('滤波前的AM解调信号频谱'); axis([187960,188040,0,600000]); Ft=2000; %采样频率 fpts=[100 120]; %通带边界频率fp=100Hz 阻带截止频率fs=120Hz mag=[1 0]; dev=[0.01 0.05]; %通带波动1%，阻带波动5% 成绩： 4

%由fir1设计滤波器 [n21,wn21,beta,ftype]=kaiserord(fpts,mag,dev,Ft); %kaiserord估计采用凯塞窗设计的FIR滤波器的参数 b21=fir1(n21,wn21,Kaiser(n21+1,beta)); z21=fftfilt(b21,Dam); %FIR低通滤波 subplot(5,2,9); plot(t,z21,'r');% 滤波后的AM解调信号 title('滤波后的AM解调信号波形'); axis([0,1,-1,10]); T5=fft(z21); %求AM信号的频谱 subplot(5,2,10); plot(abs(T5),'r');%画出滤波后的AM解调信号频谱 title('滤波后的AM解调信号频谱'); axis([198000,202000,0,500000]); 运行结果: 成绩： 5

成绩： 6

2.2 相干解调的抗噪声性能分析 2.2.1抗噪声性能分析原理 AM线性调制系统的相干解调模型如下图所示。 )(m tS 图中图3.5.1 线性调制系统的相干解调模型可以是AM调幅信号，带通滤波器的带宽等于已调信号带宽[10]。下面讨论AM调制系统的抗噪声性能[11]。 AM信号的时域表达式为  A 通过分析可得AM信号的平均功率为 S AM )t( [ 0  )]t(m cosw t c 又已知输入功率 N i n B 0 ( S AM i ) 2  A 0 2  )t(m 2 2 , 其中B表示已调信号的带宽。由此可得AM信号在解调器的输入信噪比为 ( NS i i ) AM  2 A  0 n2 0 2 )t(m B AM  AM信号经相干解调器的输出信号为因此解调后输出信号功率为 )t(m0  1 2 )t(m 2 )t(m 2 A  0 fn4 0 H ( S 0 ) AM )t(m 2 0  1 4 2 )t(m 在上图中输入噪声通过带通滤波器之后，变成窄带噪声 )t(n i ，经乘法器相乘后的输出噪声为 n (t) p   经LPF后， n (t)cosw t i c 1 1 2 2 n (t) c  因此解调器的输出噪声功率为  [n (t)cosw t-n (t)sinw t]cosw t c c c c s [n (t)cos2w t-n (t)sin2w t] c s c c )t(n 0  1 2 )t(n c N 0  2 )t(n 0  1 4 2 )t(n c  1 4 N i 可得AM信号经过解调器后的输出信噪比为成绩： 7

( NS 0 0 ) AM  2 )t(m n B 0  2 )t(m fn2 0 H 由上面分析的解调器的输入、输出信噪比可得AM信号的信噪比增益为 GAM  NS 0 NS i 0 i  2 )t(m2 2 2 A  0 )t(m %清除窗口中的图形 %定义变量区间 %给出相干载波的频率 %定义输入信号幅度 %定义调制信号频率 %输入调制信号表达式 %输入小信躁比(dB) %由信躁比求方差 %产生小信噪比高斯白躁声 %输出调制信号表达式 %输出叠加小信噪比已调信号波形 %输入大信躁比(dB) %由信躁比求方差 %产生大信噪比高斯白躁声 %输出已调信号波形 %划分画图区间 %画出输入信号波形 2.2.2 调试过程 clf; t=0:0.01:2; fc=50; A=10; fa=5; mt=A*cos(2*pi*fa.*t); xzb=5; snr=10.^(xzb/10); db=A^2./(2*snr); nit=sqrt(db).*randn(size(mt)); psmt=(A+mt).*cos(2*pi*fc.*t); psnt=psmt+nit; xzb1=30; snr1=10.^(xzb1/10); db1=A^2./(2*snr1); nit1=sqrt(db1).*randn(size(mt) ); psnt1=psmt+nit1; subplot(2,2,1); plot(t,nit,'g'); title('小信噪比高斯白躁声'); xlabel(' t'); ylabel(' nit'); subplot(2,2,2); plot(t,psnt,'b'); title('叠加小信噪比已调信号波形'); xlabel('时间'); 成绩： 8

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