电力系统通信课程设计报告scut.docx
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电力系统通信课程设计报告scut
电力系统通信技术
课程设计报告
作者姓名
xxx
指导教师
xx
学科专业
xxxx
班级学号
xx
所在学院
xxxx
论文提交日期
2014-1
报告成绩
任务书
一.设计题目
扩频通信系统的仿真与分析
二.设计的主要内容
扩频通信技术以其抗干扰、隐蔽、保密和多址等优越性已广泛应用于电力通信、导航、测距、定位等领域。
本设计通MATLAB仿真软件,针对直接扩频系统,建立仿真模型,熟悉该系统的基本原理,进行特性分析,进一步了解扩频通信在CDMA通信系统中的应用。
1、DS直接序列扩频通信系统的仿真分析,在理论上阐述扩频通信的基本原理和理论基础,说明扩频通信的优点,以及相关概念的综述,并对抗多径干扰做了详细的分析;
2、扩频通信的关键技术-----扩频编码的概念、分类、相关性的意义及各种码型的特性一一加以介绍和分析;
3、设计一个扩频通信系统,利用MATLAB中SIMULINK仿真工具进行建模和分析,重点对PN码,m序列进行验证分析,加深对扩频通信技术的理解。
三.目的
1)掌握MATLAB的程序设计方法;
2)学会利用SIMULINK仿真工具进行建模和分析,能熟练使用MATLAB的通信工具箱;
3)熟悉扩频通信技术的基本原理和特性分析;
4)理解扩频通信在CDMA通信系统的应用。
四、具体要求
必做内容:
(小组七)设计m序列发生器,码序列为N=
位m=8单用户,信道信噪比SNR=4dB,4.5dB,5dB,5.5dB,多路径传输中设计两路径。
对所设计码型的自相关和互相关特性,不同情况下的通信性能指标(如信噪比等)分析。
选做内容:
1在各自基础上,设计不同的Gold序列发生器,Walsh序列发生器,并与原m序列发生器进行比较。
2扩频通信在IS-95CDMA通信中的应用分析和仿真验证。
如前向通道和反向通道中,地址码的选用分析,性能分析。
摘要近年来,扩频通信技术被广泛应用于移动通信、导航、卫星通信、电力通信等诸多领域,因其自身所具有的抗干扰能力强、隐蔽性好、可实现码分多址等特点,未来应用前景将更加广阔。
本文通过对扩频通信基本原理的阐述及对M序列、Gold序列及Walsh序列的分析,利用Matlab软件Simulink实现对M序列发生器、M序列通信系统、Gold序列发生器、Walsh序列发生器的仿真,并进行m序列自相关及互相关特性的分析以及不同信噪比下通信系统传输特性比较。
关键词扩频通信m序列Gold序列Walsh序列Matlab/Simulink仿真
第一章绪论
1.1课程设计目的和意义
课程设计的目的:
通过实际地完成给定任务全面地熟悉电力系统通信的基本内容,并对Matlab软件及Simulink仿真环境有了更加系统化的认识,从而锻炼每一位同学的Matlab编程及操作能力,使之更能适应本专业未来的发展要求。
课程设计的意义:
对电力系统通信的概念有了更加深刻的体会,同时也加强了对工具软件的操作能力,无论是即将参加工作的同学或是继续深造的同学都有十分重大的提升价值。
1.2设计主要内容
设计工作主要分为四大部分:
(1)要设计m序列发生器,码序列为N=
位m=8单用户,信道信噪比SNR=4dB,4.5dB,5dB,5.5dB,多路径传输中设计两路径,以及对所设计码型的自相关和互相关特性,不同情况下的通信性能指标(如信噪比等)的分析;
(2)在原有m序列基础上,设计不同的Gold序列发生器,Walsh序列发生器,并与原m序列发生器进行比较;
(3)完成扩频通信在IS-95CDMA通信中的应用分析和仿真验证。
如前向通道和反向通道中,地址码的选用分析,性能分析;
(4)对上述设计进行归纳总结,并写出自己的心得体会
第二章扩频通信技术
2.1扩频通信基本概念
扩展频谱(SS:
SpreadSpectrum)通信简称扩频通信,是指通过调制、扩频使得已调信号带宽远大于调制信号带宽并在接收端通过解频、解调的方式来将接收信号恢复到原信息带宽的一种系统。
采用扩频信号进行通信的优越性在于用扩展频谱的方法可以换取信噪比上的优势,接收机输出的信噪比相对于输入端的信噪比有了很大的改善,从而提高了系统的抗干扰能力、抗多径传输效应的能力并使同一频带上多用户同时使用成为可能。
扩频通信的基本理论是根据信息论中的香农(Shannon)公式,即
式中:
C为系统的信道容量(bit/s);B为系统信道带宽(Hz);S为信号的平均功率;N为噪声功率。
香农公式表明了一个系统信道无误差地传输信息的能力与存在于信道中的信噪比(S/N)及用于传输信息的系统信道带宽(B)之间的关系。
为了提高信息的传输速率C,可以从两种途径实现,即加大带宽W或提高信噪比S/N。
当信号的传输速率C一定时,信号带宽B和信噪比S/N是可以互换的,即增加信号带宽可以降低对信噪比的要求,当带宽增加到一定程度,允许信噪比进一步降低,甚至可以达到有用信号功率接近噪声功率甚至淹没在噪声之下。
扩频通信系统就是利用宽带传输技术来换取信噪比上的优势,这为扩频通信提高基础。
2.2扩频通信的主要参数分析
(1)扩频增益是扩频通信的一个重要参数,反映了系统抗干扰能力的强弱,是对信噪比改善程度的度量,定义为接收机相关器输出信噪比和输入信噪比之比,即
其中:
Rs为扩频码的传输速率,Rd为信息数据的传输速率,Bs为扩频码的带宽,Bd为信息数据的带宽。
(2)干扰容限:
为了描述扩频系统在干扰环境下的工作性能,引入干扰容限的概念,干扰容限的定义为
Mj=G-[Ls+(So/No)]
式中,So/No为输出信噪比;Ls为系统损耗;G为扩频增益。
干扰容限可以解释为当干扰功率超过信号功率Mj(dB)时,系统就不能正常工作。
2.3扩频通信主要特点
扩频通信之所以得到重视和发展,并成为近代通信主要研究和发展的方向,是因为它具有其它通信系统不能与之相比的独特性能。
1)抗同频干扰性能好。
接收机采用相关运算只接收PN码相同的扩频信号,对所有载波频率相同的信号或干扰具有很强的抑制能力。
2)良好的抗衰落性能。
一般信道中的衰落是有频率选择性的,不会对宽频带的扩频信号接收产生太大的影响。
3)抗多径干扰能力强。
由于扩频系统中采用的PN码具有很好的自相关性,互相关性很弱,不同的路径传输来的信号能容易地被分离开,并在时间和相位上重新对齐,形成几路信号功率的叠加,从而改善了接收系统的性能,增加了系统的可靠性。
2.4扩频技术及扩频码
扩频通信系统中扩频可以看作是两个调制过程,第一步,使用传统的调制方式调制有效信号;第二步,使用扩频编码调制载波,使其扩展到一个非常大的带宽内,实现频谱展宽。
而扩频技术主要可分为直接序列扩频技术、跳频扩频技术、跳时扩频技术、线性调频以及混合调频扩频技术。
其中,码分多址主要利用直接序列扩频技术,即直扩技术。
它的原理是使用快速变化的二进制比特流调制射频载波信号,这种二进制比特流看上去是随机的,实际上是按照特定的算法由数字电路产生的,称为伪随机码。
在伪随机码的调制下,载波的相位在0度~180度之间跳跃变化,被调制后的载波与有效信息进行混合,通过发射机发射。
相应的接收机内能够产生相同的伪随机码,按照发射的逆过程解调,从而解析出有效信号。
直接序列扩频调制的基本原理图如下图所示。
在一般情况下调制方式可以是调幅、调频、调相和其它任何形式的振幅或角度调制。
但最常使用的是差分相移键控(DPSK)方式。
图2.1:
扩频通信原理
在发射机端,要传送的信息先转换成二进制数据或符号,与伪随机码(PN码)进行模2和运算后形成复合码,再用该复合码直接调制载波。
在接收机端,用与发射机端完全同步的PN码对接收信号进行解扩后经解调器还原输出原始数据信息。
在扩频系统中,信号频谱的扩展是通过扩频码实现的,对扩频码通常有以下要求:
(1)易于产生;
(2)具有随机性;(3)扩频码应具有尽可能长的周期,使干扰者难以通过扩频码的一小段去重建整个码序列;(4)扩频码应具有双值自相关函数和良好的互相关特性,以有利于接收时的截获和跟踪及多用户应用。
理论上说,用纯随机序列去扩展信号频谱是最理想的。
但在接收机中为了解扩应当有一个同发送端扩谱码同步的副本。
因此,实际工程中,我们只能用伪随机或伪噪声(PN)序列作为扩频码。
在直扩系统中,扩频码中应用最广的是m序列,又称最大长度序列,另外还有Gold序列以及Walsh序列等。
2.5CDMA扩频通信系统
CDMA通信系统是最具代表性的扩频通信技术应用,它的基本工作方式有直接序列扩频(DirectSequenceSpreadSpectrum,简称DS)方式、跳变频率(FrequencyHopping,简称FH)方式以及跳变时间(TimeHopping,简称TH)方式三种。
其中,直扩(DS)方式同另外两种方式比较,实现频谱扩展方便,无论对通信、测距应用还是其它应用都很合适,因此是最典型的一种扩频通信方式。
CDMA扩频通信系统包含两个基本技术:
一个是码分技术,其基础是扩频技术;另一个是多址技术。
目前的CDMA系统就是采用m序列及由其产生的其它PN序列作为地址码,利用它们的不同相位来区分不同用户。
在第三代移动通信系统中分别采用了m序列、Gold序列及M序列作为地址编码,用Walsh序列作为信道编码。
因而,PN码的选择直接影响到CDMA系统的容量、抗干扰能力、接入和切换速度等性能。
CDMA信道的区分也是靠PN序列来进行的,PN序列较好的相关特性(自相关特性尖锐;互相关特性较弱),加上实现和编码方案简单等特点,使其在未来的移动通信系统中处于至关重要的位置。
第三章M序列发生器及通信系统设计
3.1m序列简介
m序列是最长线性移位寄存器的简称。
所谓线性反馈移位寄存器,就是指反馈逻辑线路只由模2和构成,由n级串联的移位寄存器和反馈逻辑线路组成的动态移位寄存器。
多级移位寄存器中,若N为移位寄存器的级数,n级移位寄存器共有
个状态,除去全0状态外还剩下不
种状态,因此它能产生的最大长度的码序列为
位。
产生m序列的线性反馈移位寄存器称作最长线性移位寄存器。
产生m序列的移位寄存器的电路结构,其反馈线连接不是随意的,m序列的周期P也不能取任意值,而必须满足
,式中,n是移位寄存器的级数。
图3.1:
线性反馈移位寄存器
3.2m序列的产生
图3.2:
n级线性移位寄存器
图中Ci表示反馈线的两种可能连接方式,Ci=1表示连线接通,第n-i级输出加入反馈中;Ci=0表示连线断开,第n-i级输出未参加反馈。
一般形式的线性反馈逻辑表达式为
将等式左边的an移至右边,并将an=C0an(C0=1)带入上式,则上式可以写成
定义一个与上式相对应的多项式
其中x的幂次表示元素的相应位置。
该式为线性反馈移位寄存器的特征多项式,特征多项式与输出序列的周期有密切关系。
当F(x)满足下列三个条件时,就一定能产生m序列:
(1)F(x)是不可约的,即不能再分解多项式;
(2)F(x)可整除xn+1,这里p=2n+1;
(3)F(x)不能整除xn+1,这里q 满足上述条件的多项式称为本原多项式,这样产生m序列的充要条件就变成了如何寻找本原多项式。 3.3m序列性质 (1)均衡性。 在m序列一个周期中‘1’的个数比‘0’要多1位,这表明序列平均值很小。 (2)m序列与其移位后的序列模2相加,所得的序列还是m序列,只是相位不同而已。 例如: 1110100与向又移3位的序列1001110相对应模二相加后的序列为0111010,相当于原序列向右移一位后的序列,仍为m序列。 (3)m序列发生器中移位寄存器的各种状态,除全0状态外,其他状态只在m序列中出现一次。 (4)m序列发生器中,并不是任何抽头组合都能产生m序列。 理论分析指出,产生的m序列数由下式决定: 其中φ(X)为欧拉数。 例如5级移位寄存器产生31位m序列只有6个。 (5)m序列具有良好的自相关性,其自相关系数: 从m序列的自相关系数可以看出m序列是一个狭义伪随机码。 3.4m序列发生器的设计 在m序列生成器中,只有当生成多项式是本原多项式,即生成多项式不可约时,才能够生成一个长度最大的m序列。 调用Matlab软件的primpoly函数可得到当n=8时的本原多项式。 >>x=primpoly(8,'all'); D^8+D^4+D^3+D^2+1 D^8+D^5+D^3+D^1+1 D^8+D^5+D^3+D^2+1 D^8+D^6+D^3+D^2+1 D^8+D^6+D^4+D^3+D^2+D^1+1 D^8+D^6+D^5+D^1+1 D^8+D^6+D^5+D^2+1 D^8+D^6+D^5+D^3+1 D^8+D^6+D^5+D^4+1 D^8+D^7+D^2+D^1+1 D^8+D^7+D^3+D^2+1 D^8+D^7+D^5+D^3+1 D^8+D^7+D^6+D^1+1 D^8+D^7+D^6+D^3+D^2+D^1+1 D^8+D^7+D^6+D^5+D^2+D^1+1 D^8+D^7+D^6+D^5+D^4+D^2+1 从中选择D^8+D^6+D^3+D^2+1利用线性反馈移位寄存器组成m序列生成器,并通过matlab软件及simulink进行仿真。 采用如下图所示两种实现方法: 图3.3: PN(m)序列仿真接线图1 图3.4: PN(m)序列仿真接线图2 分别使用Memory和UnitDelay两种实现方式,SampleTime均取1。 反馈接线方式为(1,0,1,1,0,0,1,0,1) 初始状态值为(0,0,0,0,0,0,0,1) 图3.5: PN序列生成对比接线图 图3.6: PN序列生成器(PNSequenceGenerator)参数设置 接线图如上图所示,将上述两种实现方式与Simulink自带的PN序列生成器(PNSequenceGenerator)所产生的图像进行比较得到scope的图像(TimeRange=100Yaxis=+-2)如下图: 图3.7: PN序列生成器(PNSequenceGenerator)参数设置 经检验采用Memory和UnitDelay两种实现方式与Simulink自带的PN序列生成器结果并无出入。 以下是采用Matlab编程实现PN(m)序列图像生成函数代码: function[pn]=Final_PNgenerator_wuqike(n,k) fori=1: n-1 a(i)=0; end a=[a,1]; pn=[a(n)]; fori=1: (2.^n)-1 m=[a(n)]; forj=2: n if(k(j)==1)m=xor(m,a(j-1));end end a=[a(n),a(1: n-1)]; a (1)=m; pn=[pn,a(n)]; end pn1=[]; forr=1: 2^n-1 forv=1: 10 pn1=[pn1,pn(r)]; end end plot(pn1); axis([0,10*(2^n-1),-1.2,1.2]); grid; end 在MatlabCommandWindow中键入 >>Final_PNgenerator_wuqike(8,[101100101]) 得到PN序列图像及数据序列(略) 图3.8: Matlab编程实现PN(M)序列图像(N=8,[101100101]) 3.5m序列自相关性分析 周期为p的m序列的自相关函数为: 其中: A-该序列与其j次移位序列一个周期中对应元素相同数目 D-该序列与其j次移位序列一个周期中对应元素不同数目 P-序列周期 上式可改写为: 由移位相加特性和均衡特性,可知m序列的自相关函数为: 对于一个周期为 的m序列 ( 取值1或0),当 时,m序列的自相关函数 出现峰值1;当 偏离0时,相关函数曲线很快下降;当 ,相关函数值为 ;当 时,又出现峰值;如此周而复始。 当周期P很大时,m序列的自相关函数与白噪声类似。 这一特性很重要,相关检测就是利用这一特性,在‘有’或‘无’信号相关函数值的基础上识别信号,检测自相关函数值为1的码序列。 假设码序列周期为P,码元宽度为 ,那么自相关系数是以 为周期的函数。 图中横坐标以 表示 图3.9: m序列的自相关函数 在 的范围内,自相关系数为 以下是采用Matlab编程实现m序列自相关系数图像代码: function[Rcor]=Final_PNselfcor_wuqike(n,k) fori=1: n-1 a(i)=0; end a=[a,1]; pn=[a(n)]; fori=1: (2^n)-1 m=[a(n)]; forj=2: n if(k(j)==1)m=xor(m,a(j-1));end end a=[a(n),a(1: n-1)]; a (1)=m; pn=[pn,a(n)]; end pn1=pn; Rcor=[]; fort=0: 3*(2^n-1) s=0; fori=1: 2^n-1 if(pn(i)==pn1(i))s=s+1;end end con=(s-(2^n-1-s))/(2^n-1); Rcor=[Rcor,con]; pn1=[pn1(2^n-1),pn1(1: 2^n-2)]; end t=[0: 3*(2^n-1)]; plot(t,Rcor); axis([0,3*(2^n-1),-0.1,1.2]); grid; end 在MatlabCommandWindow中键入 >>Final_PNselfcor_wuqike(8,[101100101]) 得到m序列自相关系数图像及数据序列(略) 图3.10: Matlab编程实现m序列自相关系数图像(N=8,[101100101]) 由此可见Matlab编程实现的m序列自相关系数峰值明显,与预期结果一致,编程无误。 3.6m序列互相关性分析 两个码序列的互相关函数是两个不同码序列一致程度(相似性)的度量,它也是位移量的函数。 当使用码序列作为区分地址时,则必须选择码序列互相关函数值很小的码,以避免用户之间互相干扰。 因此必须讨论互相关的问题。 研究表明,两个长度周期相同,由不同反馈系数产生的两个m序列,其互相关函数与自相关函数相比,没有尖锐的二值特性,是多值的。 作为地址码而言,希望选择互相关函数越小越好,这样便于区分不同用户,或者说,抗干扰能力强。 两个码序列之间的互相关函数为 在二进制情况下,假设码序列周期为P的两个m序列,其互相关函数为 式中,A为两序列对应位相同的个数,即两序列模2加后“0”的个数;D为两序列对应位不同的个数,即两序列模2加后“1”的个数。 以下是采用Matlab编程实现m序列互相关函数图像代码: function[Rcor]=Final_PNcrosscor_wuqike(n,k1,k2) fori=1: n-1 a(i)=0; end a=[a,1]; pn1=[a(n)]; fori=1: (2^n)-1 m=[a(n)]; forj=2: n if(k1(j)==1)m=xor(m,a(j-1));end end a=[a(n),a(1: n-1)]; a (1)=m; pn1=[pn1,a(n)]; end fori=1: n-1 a(i)=0; end a=[a,1]; pn2=[a(n)]; fori=1: (2^n)-1 m=[a(n)]; forj=2: n if(k2(j)==1)m=xor(m,a(j-1));end end a=[a(n),a(1: n-1)]; a (1)=m; pn2=[pn2,a(n)]; end Rcor=[]; fort=0: 3*(2^n-1) s=0; fori=1: 2^n-1 if(pn1(i)==pn2(i))s=s+1;end end con=(s-(2^n-1-s)); Rcor=[Rcor,con]; pn2=[pn2(2^n-1),pn2(1: 2^n-2)]; end t=[0: 8: 8*3*(2^n-1)]; plot(t,Rcor); axis([0,8*3*(2^n-1),-50,50]); grid; end 在MatlabCommandWindow中键入 >>Final_PNcrosscor_wuqike(8,[101100101],[111100111]) 得到m序列互相关函数图像及数据序列(略) 图3.11: Matlab编程实现m序列互相关函数图像 (N=8,[101100101],[111100111]) 第四章m序列通信系统设计 4.1m序列扩频通信系统基本要求 m序列发生器,码序列为N= 位m=8单用户,信道信噪比SNR=4dB,4.5dB,5dB,5.5dB,多路径传输中设计两路径。 4.2m序列扩频通信系统组成 图4.1: 采用Matlab/Simulink仿真得到的扩频通信系统 以下为各个模块说明及参数设置: (1)信源: RandomInteger 说明: 用于产生随机信号,作为整个系统的信号来源,即信源,设置的信源为二进制(0和1)信号。 参数: M-arynumber 2 Initialnumber 23 Sampletime 1/19200 (2)伪随机序列发生器: PNSequeceGenerator 说明: PN伪随机序列发生器能根据设定的线性移位寄存器接线的相关系数和给定的寄存器初始值,产生m序列数据。 参数: Generatorpolynomial [101100101] Initialstates [00000001] 即采用n=8、反馈参数为[101100101]的m序列 (3)数字信号调制/解调器(M-PSKModulatorBaseband/M-PSKDemodulatorBaseband) [16-PSK]: 说明: 16进制移相键控,其载波的相位有16种,主要完成对信号的调制和解调。 参数: M-arynumber 16 Phaseoffset(rad) Pi/16 (4)传输路径数: MultiplePaths 说明: 每个用户的信号经过不同的传输路径,每条路径之间会有一定的延时。 参数: Numberofpaths: 2 Pathdelays: [03] Input
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