基于matlab的偽隨機(jī)序列生成及相關(guān)函數(shù)仿真實(shí)驗(yàn)

1、武夷學(xué)院實(shí)驗(yàn)報(bào)告課程名稱：_擴(kuò)頻通信技術(shù)及應(yīng)用_ 項(xiàng)目名稱：基于matlab的偽隨機(jī)序列生成及相關(guān)函數(shù)仿真實(shí)驗(yàn)姓名：翁開傳_專業(yè)：_通信工程_ 班級(jí)：_2_學(xué)號(hào)：_40_同組成員_無_一、 實(shí)驗(yàn)預(yù)習(xí)部分 注：1、實(shí)驗(yàn)預(yù)習(xí)部分包括實(shí)驗(yàn)環(huán)境準(zhǔn)備和實(shí)驗(yàn)所需知識(shí)點(diǎn)準(zhǔn)備。2、若是單人單組實(shí)驗(yàn)，同組成員填無。：1. 實(shí)驗(yàn)環(huán)境準(zhǔn)備實(shí)驗(yàn)室的計(jì)算機(jī)和matlab軟件和書本上的程序二、 實(shí)驗(yàn)過程記錄 注：實(shí)驗(yàn)過程記錄要包含實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹?shí)驗(yàn)原理、實(shí)驗(yàn)步驟，頁碼不夠可自行添加。：1. 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?) 了解偽隨機(jī)序列的相關(guān)知識(shí)。2) 了解m序列的相關(guān)知識(shí)，了解其相關(guān)特性。3) 熟悉MATLAB仿真的應(yīng)用。4) 掌握偽隨機(jī)碼

2、的原理、軟件產(chǎn)生，仿真分析其相關(guān)特性。2. 實(shí)驗(yàn)步驟1) 函數(shù)ms_generator（registers，connections）是m序列的生成函數(shù)，其中參數(shù)registers給出了移位寄存器的初始狀態(tài)，connections給出了m序列的發(fā)生器。function seq=ms_generator(registers,connections)registers=0 0 0 0 1;connections=1 0 0 1 0 1;n=length(connections);L=2(n-1)-1;seq(1)=registers(n-1);for i=2:L sum=0; for m=1:(n-

3、1) sum=mod(sum+registers(m)*connections(m+1),2); end for k=(n-1):-1:2 registers(k)=registers(k-1); end registers(1)=sum; seq(i)=registers(n-1);end運(yùn)行輸出的結(jié)果如下2) 函數(shù)auto_corr（）計(jì)算二進(jìn)制序列seq的自相關(guān)函數(shù)，并畫出函數(shù)曲線。在函數(shù)內(nèi)調(diào)用了生成m序列的函數(shù)ms_generator（*）生成的m序列seq，然后在計(jì)算。function seq=ms_generator(registers,connections)registers=

4、0 0 0 0 1;connections=1 0 0 1 0 1;n=length(connections);L=2(n-1)-1;seq(1)=registers(n-1);for i=2:L sum=0; for m=1:(n-1) sum=mod(sum+registers(m)*connections(m+1),2); end for k=(n-1):-1:2 registers(k)=registers(k-1); end registers(1)=sum; seq(i)=registers(n-1);endfunction auto_correlation=auto_corr(s

5、eq)registers=1 0 0 0 0 ;%設(shè)置初始狀態(tài)connections=1 0 1 0 0 1;%設(shè)置反饋邏輯seq=ms_generator(registers,connections);seq=-1*(seq*2-1);%負(fù)邏輯映射len=length(seq);temp=seq seq;for i=0:len-1 auto_correlation(i+1)=seq*(temp(i+1: i+len)'endauto_correlationplot(0:len-1,auto_correlation);運(yùn)行的結(jié)果如下3) 函數(shù)cross_corr（）計(jì)算二進(jìn)制序列seq

6、1和seq2的互相關(guān)函數(shù)并畫出曲線。在函數(shù)內(nèi)調(diào)用ms_generator（*）函數(shù)分別生成等長的M序列seq1和seq2后在計(jì)算。程序也畫出了自相關(guān)函數(shù)。 function seq=ms_generator(registers,connections)%registers=0 0 0 0 1;%connections=1 0 0 1 0 1;n=length(connections);L=2(n-1)-1;seq(1)=registers(n-1);for i=2:L sum=0; for m=1:(n-1) sum=mod(sum+registers(m)*connections(m+1),

7、2); end for k=(n-1):-1:2 registers(k)=registers(k-1); end registers(1)=sum; seq(i)=registers(n-1);endfunction auto_correlation=auto_corr(seq)registers=1 0 0 0 0 ;%設(shè)置初始狀態(tài)connections=1 0 1 0 0 1;%設(shè)置反饋邏輯seq=ms_generator(registers,connections);seq=-1*(seq*2-1);%負(fù)邏輯映射len=length(seq);temp=seq seq;for i=0:

8、len-1 auto_correlation(i+1)=seq*(temp(i+1: i+len)'endauto_correlationplot(0:len-1,auto_correlation);function cross_correlation=cross_corr(seq1,seq2)registers1=0 0 0 0 1;%設(shè)置初始狀態(tài)connections1=1 0 0 1 0 1;%設(shè)置反饋邏輯seq1=ms_generator(registers1,connections1);seq1=-1*(seq1*2-1);%負(fù)邏輯映射registers2=1 1 1 1 1

9、;%設(shè)置初始狀態(tài)connections2=1 1 1 1 0 1;%設(shè)置反饋邏輯seq2=ms_generator(registers2,connections2);seq2=-1*(seq2*2-1);%負(fù)邏輯映射temp=seq2 seq2;len=length(seq2);for i=0:len-1 cross_correlation(i+1)=seq1*(temp(i+1:i+len)'endauto_correlation=auto_corr(seq1);plot(0:len-1,auto_correlation,'-',0:len-1,cross_corre

10、lation);legend('自相關(guān)函數(shù)','互相關(guān)函數(shù)');xlabel('j');ylabel('相關(guān)函數(shù)');運(yùn)行的結(jié)果如下4) 函數(shù)gold（）生成一族gold序列。程序中首先生成一對(duì)m序列優(yōu)先對(duì)seq1和seq2，然后按照并結(jié)構(gòu)生成了一族gold序列，最后畫出一個(gè)gold序列的自相關(guān)函數(shù)以及族內(nèi)一對(duì)gold序列的互相關(guān)函數(shù)function seq=ms_generator(registers,connections)%registers=0 0 0 0 1;%connections=1 0 0 1 0 1;n=leng

11、th(connections);L=2(n-1)-1;seq(1)=registers(n-1);for i=2:L sum=0; for m=1:(n-1) sum=mod(sum+registers(m)*connections(m+1),2); end for k=(n-1):-1:2 registers(k)=registers(k-1); end registers(1)=sum; seq(i)=registers(n-1);endfunction auto_correlation=auto_corr(seq)registers=1 0 0 0 0 ;%設(shè)置初始狀態(tài)connectio

12、ns=1 0 1 0 0 1;%設(shè)置反饋邏輯seq=ms_generator(registers,connections);seq=-1*(seq*2-1);%負(fù)邏輯映射len=length(seq);temp=seq seq;for i=0:len-1 auto_correlation(i+1)=seq*(temp(i+1: i+len)'endauto_correlationplot(0:len-1,auto_correlation);function cross_correlation=cross_corr(seq1,seq2)registers1=0 0 0 0 1;%設(shè)置初始

13、狀態(tài)connections1=1 0 0 1 0 1;%設(shè)置反饋邏輯seq1=ms_generator(registers1,connections1);seq1=-1*(seq1*2-1);%負(fù)邏輯映射registers2=1 1 1 1 1;%設(shè)置初始狀態(tài)connections2=1 1 1 1 0 1;%設(shè)置反饋邏輯seq2=ms_generator(registers2,connections2);seq2=-1*(seq2*2-1);%負(fù)邏輯映射temp=seq2 seq2;len=length(seq2);for i=0:len-1 cross_correlation(i+1)=s

14、eq1*(temp(i+1:i+len)'endauto_correlation=auto_corr(seq1);plot(0:len-1,auto_correlation,'-',0:len-1,cross_correlation);legend('自相關(guān)函數(shù)','互相關(guān)函數(shù)');xlabel('j');ylabel('相關(guān)函數(shù)');function gold=gold()registers1=1 0 0 0 0 0;connections1=1 1 0 0 0 0 1;seq1=ms_generator

15、(registers1,connections1);registers2=1 0 0 0 0 0;connections2=1 1 1 0 0 1 1;seq2=ms_generator(registers2,connections2);temp=seq2 seq2;len=length(seq2);for i=1:len gold(i, : )=mod(seq1+temp(i:i+len-1),2);endgold(len+1, : )=seq1;gold(len+2, : )=seq2;plot(0:len-1,auto_corr(gold(1, : ),'-',0:len-1,cross_corr(gold(1, : ),gold(2, : ),'-.');legend('自相關(guān)函數(shù)','互相關(guān)函數(shù)');xlabel('j');