沈阳理工大学通信系统课程设计报告
1.课程设计目的
（1）掌握抑制载波调幅信号(AM)的调制原理。 （2）学会Matlab仿真软件在通信中的应用。 （3）掌握AM系统在同步检波下的性能分析。 （4）根据实验中的波形，学会分析实验现象。
2.课程设计要求
（1）掌握课程设计的相关知识、概念清晰。
（2）利用Matlab软件进行AM仿真及程序设计，并对性能进行分析。
3.相关知识
3.1开发工具和编程语言
开发工具：
基于MATLAB通信工具箱的线性分组码汉明码的设计与仿真 编程语言：
MATLAB是一个交互式的系统，其基本数据元素是无须定义维数的数组。这让你能解决很多技术计算的问题，尤其是那些要用到矩阵和向量表达式的问题。而要花的时间则只是用一种标量非交互语言(例如C或Fortran)写一个程序的时间的一小部分。 .名称“MATLAB”代表matrix laboratory（矩阵实验室）。MATLAB最初是编写来提供给对由LINPACK和EINPACK工程开发的矩阵软件简易访问的。今天，MATLAB使用由LAPACK和ARPACK工程开发的软件，这些工程共同表现了矩阵计算的软件中的技术发展。
3.2AM调制原理
所谓调制，就是在传送信号的一方将所要传送的信号附加在高频振荡波上，
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再由信道传送出去。这里的高频振荡波就是携带信号的运载工具，也叫载波。振幅调制就是有调制信号去控制载波信号的振幅。
幅度调制(Amplit ude Modulation ,AM)简称调幅 ,是正弦型高频载波的幅度随调制信号幅度变化的一种调制方式 ,为全世界传统模拟中短波广播技术所采用。中短波广播 AM 信号主要靠地波和天波传播,这种传播路径属于典型的随参信道传播。随参信道对信号传输的影响是不确定的 ,故信号的影响比较严重。随参信道中包含着除媒质外的其他转换器(解调器) ,但从对信号传输的影响来看 ,传输媒质的影响较为主要,而转换器特性的影响较为次要。本文主要讨论不同情况下 AM 系统的抗噪声性能。鉴于 AM 信号的传输特性 ,在分析其抗噪声性能时 ,主要应考虑加性噪声对 AM 系统的影响。加性噪声独立于有用信号 ,但却始终干扰有用信号 ,它是一种随机噪声 ,相对于 AM 系统的高频载波而言 ,可以看作是窄带随机过程。加性噪声被认为只对信号的接收产生影响 ,故 AM 系统的抗噪声性能往往利用解调器的抗噪声能力来衡量,而抗噪声能力通常用信噪比和调制制度增益来度量。
4.课程设计分析
4.1 AM系统性能分析模型
图 1 给出了分析 AM 解调器性能的模型。
模型输入端的 AM 信号用 sAM ( t) 表示,信道用相加器表示,而加性噪声用 n( t) 表示,噪声在经过带通滤波器后变为带通型噪声 ni ( t) , 相对于 AM 信号的载波 ,它是一个窄带随机过程 ,可以表示成:ni ( t) = nc ( t) cos (ω c t) - ns( t) sin (ω c t) (1)式中: nc ( t) 和 ns ( t) 分别称为 ni ( t) 的同相分量和正分量。 由于 ni ( t) , nc ( t) 和 ns ( t) 均值都为零 ,方差和平均功率都相同 ,于是取统计平均有:
如果解调器输入的噪声 ni ( t) 具有带宽 B , 则可规 定输入的噪声平均功率为:
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式中: no 是一个实常数 ,单位为 W/ Hz ,表示噪声单边功率谱密度 ,它在通带 B 内是恒定的。根据图 1 ,解调后的有用信号为 mo ( t) ,输出噪声为no ( t) , 则解调器输出的信噪比为:
由求得的解调器输入及输出信噪比 ,可以对该解调器的抗噪声性能作出评估。为此 ,定义解调器的调制制度增益为输出信噪比与输入信噪比的比值 G:
G表示检波器能够得到的信噪比改善值,其值越大 ,表明解调器的抗噪声性能越好。
4.2 同步检波下的 AM系统性能
AM 信号可用同步检波(实际上是同步检测)和包络检波两种方法解调。因为不同的解调方将可能有不同的信噪比,所以分析 AM 系统的性能应根据不同的解调方法来进行。先分析同步检波下的 AM 系统性能。设 AM 信号:sAM ( t) = [ A + m( t) ]cos (ω c t) (6)式中: A 为载波的幅度; m( t) 是直流分量为零的调制信号,且 A ≥| m( t) | max。 输入噪声可用式(1)表示。则:解调器输入的信号功率为:
解调器输入的噪声功率为:
同步检波时的相干载波为cos (ω c t) ,则解调器的输出信号为:
式 中: A/ 2[ A + m( t) ]cos (2ω c t) , nc ( t) / 2cos (2ω c t) , ns ( t) / 2sin (2ω c t) 和直流分量 A/ 2 都被滤波器滤除[5 ]。 显然 ,解调器的输出信号功率为:
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解调器的输出噪声功率为:
所以 ,在采用同步检波法进行解调时,AM 信号的调制制度增益为:
可见 ,同步检波时的调制制度增益并不受噪声的影响。当用正弦型信号进行 100 %调制时有
, 代入式(11)可得: G = 2/ 3 这就是同步检波器能够得到的最大信噪比改善值。
5.仿真
程序：
clc; fm=100; fc=500; fs=5000; Am=1; A=2; N=512; K=N-1; n=0:N-1; t=(0:1/fs:K/fs); yt=Am*cos(2*pi*fm*t); figure(1) subplot(1,1,1),plot(t,yt),title(\'频率为3000的调制信号f1的时时域波\'); y0=A+yt ; y2=y0.*cos(2*pi*fc*n/fs);
y3=fft(y2,N);% fft 变换
q1=(0:N/2-1)*fs/N; mx1=abs(y3(1:N/2)); figure(2) subplot(2,1,1);
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plot(t,y2); title(\'已调信号的时时域波\'); subplot(2,1,2); plot(q1,mx1); title(\'f1已调信号的频谱\');
%绘图 yc=cos(2*pi*fc*t);
figure(3) subplot(2,1,1),plot(t,yc),title(\'载波fc时域波形\') N=512; n=0:N-1; yc1=Am*cos(2*pi*fc*n/fs); y3=fft(yc1,N); q=(0:N/2-1)*fs/N; mx=abs(y3(1:N/2));
figure(3) subplot(2,1,2),plot(q,mx),title(\'载波fc频谱\') y4=0.01*randn(1,length(t));%用RANDN产生高斯分布序列
w=y4.^2;
%噪声功率 figure(4) subplot(2,1,1); plot(t,y4); title(\'高斯白噪声时域波形\') y5=fft(y4,N); q2=(0:N/2-1)*fs/N; mx2=abs(y5(1:N/2)); subplot(2,1,2),plot(q2,mx2),title(\'高斯白噪声频域波形\') y6=y2+y4;
figure(5) subplot(2,1,1),plot(t,y6),title(\'叠加后的调制信号时域波形\') q3=q1; mx3=mx1+mx2; subplot(2,1,2),plot(q3,mx3),title(\'叠加后的调制信号频谱波形\') %调制 yv=y6.*yc; %乘以载波进行解调 Ws=yv.^2; p1=fc-fm; [k,Wn,beta,ftype]=kaiserord([p1 fc],[1 0],[0.05 0.01],fs); %Fir数字低通滤波
window=kaiser(k+1,beta); %使用kaiser窗函数
b=fir1(k,Wn,ftype,window,\'noscale\'); %使用标准频率响应的加窗设计函数 yt=filter(b,1,yv); ydb=yt.*2-2;
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figure(6) subplot(2,1,1),plot(t,ydb),title(\'经过低通已调信号的时域波形采样\') y9=fft(ydb,N); q=(0:N/2-1)*fs/N; mx=abs(y9(1:N/2)); subplot(2,1,2),plot(q,mx),title(\'经过低通已调信号频域波形\') %解调
ro=y9-yt;
W=(yt.^2).*(1/2);
R=W/w
r=W/ro
G=r/R 6.结果分析
程序运行的结果如图：
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。
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7.参考文献
[1] 飞思科技产品研发中心．神经网络理论与MATLAB7实现．电子工业出版社，2005.3 [2] 韩力群.人工神经网络理论、设计及应用:第二版.化学工业出版社，1990.1
[3] 闻新，周露，李翔，张宝伟.MATLAB神经网络仿真与应用.科学出版社，2003.7
[4 ] [美] Alan V Oppenheim.信号与系统[M] .2 版.西安:西安交通大学出版社 ,1998.[5 ] 刘长年 ,李明 ,职新卫.数字广播电视技术基础[M] .北京:中国广播电视出版社 ,2003.[6 ] 郑君里.信号与系统 [ M ] .2 版.北京: 高等教育出版社 ,2000.[7 ] 王春生.广播发送技术[ M ] .安徽:合肥工业大学出版社 ,2006.[8 ] 陈晓卫.全固态中波广播发射机使用与维护[M] .北京:中国广播电视出版社 ,2002.[9 ] 刘洪才.现代中短波广播发射机[M] .北京:中国广播电视出版社 ,2003.[10 ] 高福安.广播电视技术管理与教育[M] .北京:中国广播电视出版社 ,2003.
