1、I直接序列扩频通信系统的设计与实现摘要：扩频通信，即扩展频谱通信(Spread Spectrum Communication)是数字通信中的一种，它与光纤通信、卫星通信，一同被誉为进入信息时代的三大高技术通信传输方式。具有大容量、抗干扰、低截获功率等特点以及可实现码分多址(CDMA)等优点。采用扩频通信可以在更恶劣的环境下正常工作，可以将信号隐蔽在噪声中。在扩频通信系统中，直接序列扩频通信系统的应用最为广泛。Matlab具有其他仿真软件（如Sysetemview和Maple等）所无可比拟的矩阵运算能力和系统仿真能力，Matlab的仿真工具包Simulink凭借其强大的数学功能，能实现精确的电路
2、仿真。关键词：直接序列扩频通信系统、Matlab、误码率II目录第 1 章 绪论 .11.1 背景 11.2 选题的目的和意义 11.3 本课程设计的主要内容 1第 2 章 直接序列扩频通信系统 .22.1 直接序列扩频通信的理论基础 22.2 直接序列系统组成 3第 3 章 扩频系统的设计与实现 .43.1 直接通信系统仿真 4III3.2 直接扩频 Matlab 仿真组成框图 .43.3 BPSK 调制 .53.3 m 序列 63.4 扩频系统的解扩 73.5 扩频系统的解调 83.6 误码率 93.7 直接序列扩频系统的实现 9第 4 章 心得和结论 15附录 .16参考文献 .21IV
3、成都学院 (成都大学）课程设计报告1第 1章 绪论1.1背景信息时代的到来，使我们对通信的依赖越来越大，由于信道的开放性，信息在传播过程中会加进各种各样的干扰，使得无线通信面临的干扰环境更为恶劣。自 50 年代中期美国军方便开始研究，一直为军事通信所独占，广泛应用于军事通信、电子对抗以及导航、测量等各个领域。直到 80 年代初才被应用于民用通信领域。为了满足日益增长的民用通信容量的需求和有效地利用频谱资源，各国都纷纷提出在数字峰窝移动通信、卫星移动通信和未来的个人通信中采用扩频技术，扩频技术于蜂窝电话、无绳电话、微波通信、无线数据通信、遥测、监控、报警等系统中。随着超大规模集成电路技术、微处理
4、器技术的飞速发展，以及一些新型元器件的应用，扩频通信在技术上已迈上了一个新的台阶，不仅在军事通信中占有重要地位，而且正迅速地渗透到了个人通信和计算机通信等民用领域，成为新世纪最有潜力的通信技术之一因此研究扩频通信具有很深远的意义。1.2选题的目的和意义在恶劣的环境条件下保证通信有效地、准确地、迅速地进行，是当今通信所面临的一大课题。扩展频谱通信是现代通信系统中的一种新兴的通信方式，其较强的抗噪声、抗干扰、抗多径衰落、码分多址、信号隐蔽性和保密性等方面具有较传统无线通信方式无可比拟的优势，近十几年来，随着信息技术的迅猛发展与日益普及，扩频通信技术已在军用和民用通信领域得到广泛应用，并伴随 GPS
5、 卫星定位、CDMA 或 3G 手机等产品迅速进入大众生活。扩频通信是将待传送的信息数据被伪随机编码(扩频序列：Spread Sequence)调制，实现频谱扩展后再传输，接收端则采用相同的编码进行解调及相关处理，恢复原始信息数据。在扩展频谱系统中，伪随机序列起着很重要的作用。在直接扩频系统中，用伪随机序列将传输信息扩展，在接收时又用它将信号压缩，并使干扰信号功率扩散，提高了系统的抗干扰能力，伪随机序列性能的好坏直接关系到整个系统性能的好坏，是一个很重要的问题。成都学院 (成都大学）课程设计报告2本设计为掌握对直接序列扩频系统的理解和掌握，通过 Matlab/Simulink 仿真平台，运用所
6、学的理论和方法建立了直接序列扩频系统的 matlab 仿真模型，在信道中存在高斯白噪声和干扰的情况下，对系统误码率性能进行了仿真及分析。1.3 本课程设计的主要内容（1）介绍了直接扩频通信系统的基础理论，包括系统框图、仿真模拟的一般方法。（2）对直扩通信系统的主要环节，包括 m 序列、调制、解扩、解调、误码率等的描述。第 2章 直接序列扩频通信系统2.1 直接序列扩频通信的理论基础扩频通信可简单表述如下：扩频通信技术是一种信息传输方式，其信号所占有的频带宽度远大于所传信息必需的最小带宽；频带的扩展是通过一个独立的码序列来完成，用编码及调制的方法来实现的，与所传信息数据无关；在接收端则用同样的码
7、进行相关同步接收、解扩及恢复所传信息数据。扩频通信是将待传送的信息数据被伪随机编码(扩频序列：Spread Sequence)调制，实现频谱扩展后再传输;接收端则采用相同的编码进行解调及相关处理,恢复原始信息数据。扩频通信的可行性是从香农公式引申而来，其内容如式(2-2.1)所示。(2-1.1)NSWC1log2式中：C - 信道容量(用传输速率度量 ) W - 系统信道带宽S - 信号功率 N - 白噪声功率成都学院 (成都大学）课程设计报告3令 C 是希望具有的信道容量，即要求的信息传输速率，对（2-1.1）进行变换，得（2-）NSBC1ln(4.1.2）对于干扰环境中的典型情况，当 Ms
8、eq_L*UpDespread_Data_Nois(i) = 1;elseDespread_Data_Nois(i) = 0;end图 3-3.10 解调后有噪声数据能量成都学院 (成都大学）课程设计报告19图 3-3.11 解调后有噪声数据能量第 4章 心得和结论通过这次的直接序列扩频系统的设计与仿真，我加深了对扩频系统理论知识的理解，懂得了直接扩频系统的原理所在以及了解扩频码的产生原理，扩频技术应用的两个方面。初步了解和掌握现代移动通信系统的基本组成、基本原理、组网技术及典型通信系统的设计、调试，理解其工作原理。并且经过分析，通过利用 MATLAB 的 m 文件的编程及仿真，掌握了一定的软
9、件仿真能力。在过程中也遇到了一些问题，无论是查找资料还是 Matlab 编写，调试程序都通过努力得以解决，同时也发现了自己在学习中存在的很多问题，例如噪声的形成之类的，还有就是对 Matlab 很使用的熟悉程度。软件设计以及系统流程图很重要。框图、编程、模块一步一步的进行，这样可以排除很多错误。可通过以上分析实验，利用MATLAB 的 m 文件的编程及仿真，可以知道扩频通信系统的过程和工作原理，以及它的主要特点，尤其是它在抑制干扰方面的有效性。因此，从编程和模框图实验可知，分析扩频和成都学院 (成都大学）课程设计报告20解扩，PSK 调制和解调，在抑制噪声方面的作用。通过仿真，说明扩频信号在抑
10、制干扰方面的有效性。利用仿真，说明信号传输过程中的误码率。直接序列扩频通信系统具有很强的抗干扰性能，误码率低，因此其广泛用于保密通信系统中。附录clcclear all成都学院 (成都大学）课程设计报告21close allMseq_L = 255; Data_L = 50; %产生伪随机信号M_Seq = idinput(Mseq_L, prbs, 0 1, 0 1);figure;stairs(M_Seq);ylim(-0.5 1.5);xlim(0 Mseq_L+10);title(m 序列 );% 随机数据，长度为 50Randm_Data = randsrc(1, Data_L, 0
11、 1);Randm_Data_L = Data_L * Mseq_L;figure;stairs(Randm_Data);ylim(-0.5 1.5);title(随机数据);% 扩频Spread_Data = zeros(1, Data_L*Mseq_L);contain = ones(1, Mseq_L);成都学院 (成都大学）课程设计报告22for i = 1:Data_Lcontain = ones(1, Mseq_L)*Randm_Data(i);Spread_Data(i-1)*Mseq_L+1):i*Mseq_L) = xor(contain, M_Seq);endfigure;
12、stairs(Spread_Data(1:50);ylim(-0.5 1.5);title(扩频数据);%调制Psk_Data = pskmod(Spread_Data, 2);figure;plot(1:50), Psk_Data(1:50);ylim(-1.5 1.5);title(经 BPSK 调制后的数据 );% 附加白噪声Recv_Data_Nois = awgn(Psk_Data, -20, measured, dB); figure;stairs(Recv_Data_Nois(1:50);title(附加白噪声数据);%解调Recv_Data = pskdemod(Psk_Dat
13、a, 2);成都学院 (成都大学）课程设计报告23Recv_Data_L = length(Recv_Data);figure;stairs(Recv_Data(1:50);ylim(-0.5 1.5);title(解调无噪声数据);Recv_Data = Recv_Data zeros(1, Mseq_L*4);Recv_Data_Nois = pskdemod(Recv_Data_Nois, 2);Recv_Data_Nois_L = length(Recv_Data_Nois);figure;stairs(Recv_Data_Nois(1:50);ylim(-0.5 1.5);title
14、(解调有噪声数据);Recv_Data_Nois = Recv_Data_Nois zeros(1, Mseq_L*4);Despread_Data = zeros(1, Data_L);Despread_Data_Nois = zeros(1, Data_L);Up = 0.527;Dn = 0.485;VCodes = 5;成都学院 (成都大学）课程设计报告24Power = zeros(1, Mseq_L*VCodes);for i=1:Mseq_L*VCodesPower(i) = sum(xor(M_Seq, Recv_Data(i:i+Mseq_L-1)/Mseq_L; endfi
15、gure;plot(Power);title(无噪声能量对比数据 );Power_Nois = zeros(1, Mseq_L*VCodes);for i=1:Mseq_L*VCodesPower_Nois(i) = sum(xor(M_Seq, Recv_Data_Nois(i:i+Mseq_L-1)/Mseq_L; endfigure;plot(Power_Nois);m = 1;i = 1;while(m Recv_Data_L) break;endpower = sum(xor(M_Seq, toVerf(totalVCodes*Mseq_L+1):(totalVCodes+1)*Ms
16、eq_L)/Mseq_L; if(power = Up) | (power Mseq_L*UpDespread_Data(i) = 1;elseDespread_Data(i) = 0;endm = m + Mseq_L;成都学院 (成都大学）课程设计报告26i = i + 1;endm = 1;i = 1;while(m Recv_Data_Nois_L) break;endpower = sum(xor(M_Seq, toVerf(totalVCodes*Mseq_L+1):(totalVCodes+1)*Mseq_L)/Mseq_L; if(power = Up) | (power = Dn)yesVCodes = yesVCodes + 1;endtotalVCodes = totalVCodes + 1;endif(yesVCodes totalVCodes*0.7)m = m+1;
