CDMA系統(tǒng)仿真實驗

頁頁CDMA通信系統(tǒng)仿真設計1.設計思想為了研究直擴系統(tǒng)的抗干擾能力，實驗利用MATLAB提供的m語言編寫了m文件來建立高斯白噪聲信道的直擴系統(tǒng)仿真模型,詳細講述各模塊的設計及參數(shù)設置,并對仿真結果進行分析。結果表明,擴頻通信具有很好的抗干擾能力。實驗討論的直擴通信系統(tǒng)，采用升余弦波技術形成的BPSK基帶信號，高頻調(diào)制的發(fā)射信號，通過高斯白噪聲信道后的系統(tǒng)抗干擾分析。偽隨機碼采用的是m序列發(fā)生器產(chǎn)生的8位偽隨機碼，仿真框圖如圖1所示。圖1直擴原理框圖2.仿真環(huán)境本文討論的仿真是用MATLAB7.0模擬實現(xiàn)的，即數(shù)據(jù)流仿真模式，用MATLAB編程來實現(xiàn)對直接擴頻系統(tǒng)的模擬。仿真實驗中選擇了一組長度為255的PN碼序列作為擴頻序列，并假設在理想功率控制下，即接收到的所有用戶的信號能量相等。整個仿真系統(tǒng)實現(xiàn)過程如下：1）信源采用randsrc函數(shù)產(chǎn)生的+1、一1來代替實際的數(shù)字信號。實際的數(shù)字信號應該是模擬信號（如語音信號）經(jīng)量化和壓縮編碼得到的二進制信號,其特點是二值性和隨機性。擴頻與解擴利用偽隨機序列來達到擴頻效果。擴頻的運算是信息流與m序列相乘的過程。解擴的過程與擴頻過程完全相同,即將接收的信號用m序列進行第二次擴頻處理。要求使用的PN碼與發(fā)送端擴頻用m序列同步。否則會使有用信號自身相互抵消。解擴處理將信號壓縮到信號頻帶內(nèi),由寬帶信號恢復為窄帶信號。同時將干擾信號擴展,降低干擾信號的譜密度,使之進入到信息頻帶內(nèi)的功率下降,從而使系統(tǒng)獲得處理增益,提高系統(tǒng)的抗干擾能力。信道采用加性高斯白噪聲模塊,均值設置為0,方差設置為1。3.程序流程圖m序列流程圖圖2m序列產(chǎn)生流程圖3.2仿真設計總體框圖圖3CDMA仿真設計總體框圖4.實驗結果分析(1)m_sequence.m文件是產(chǎn)生8位m序列程序。(2)程序名為ebjuser.m文件實現(xiàn)的是：在信噪比一定時，隨著用戶數(shù)的增加系統(tǒng)的誤碼率的程序及其坐標圖。改程序運行結果為(用戶數(shù)從1?30人)圖4用戶數(shù)與誤碼率的關系(3)程序名為ebjsnr.m文件實現(xiàn)的是：當用戶數(shù)一定時，在不同的信噪比下系統(tǒng)誤碼率的程序及其坐標圖。該程序的運行結果為(信噪比從1?30dB)圖5信噪比與誤碼率的關系附件(程序源碼)：1.m_sequence.m%產(chǎn)生m序列initial=[11111111];feedbackline=[01111001];N=length(initial);L=2人N-1;data=zeros(1,L);registering=zeros(1,L);n=8;fori=1:ntaps=rem(initial*feedbackline',2);initial=[taps,initial(1:N-1)];%下一時刻的狀態(tài)registering=initial;k=0;ss=0;whiless==0k=k+1;data(1,k)=registering(1,1);taps=rem(registering*feedbackline',2);registering=[taps,registering(1:N-1)];ifregisterinitial==registeringss=1;endendspreadcode(i,:)=data;endspreadcode;%擴頻碼spreadcode為n*L的矩陣2.ebr_user.mclear;user=30;sum=0;forf=1:usercarry=100;forq=1:carryn=f;r=9;source=randsrc(n,r);%產(chǎn)生的信號源source為n*r的矩陣%產(chǎn)生m序列registerinitial=[11111111];feedbackline=[01111001];N=length(registerinitial);L=2人N-1;registerdata=zeros(1,L);registering=zeros(1,L);fori=1:ntaps=rem(registerinitial*feedbackline',2);registerinitial=[taps,registerinitial(1:N-1)];registering=registerinitial;k=0;ss=0;whiless==0k=k+1;registerdata(1,k)=registering(1,1);taps=rem(registering*feedbackline',2);registering=[taps,registering(1:N-1)];:N-1)];e(k5,:)*e(:,k5));ifregisterinitial==registeringss=1;endendspreadcode(i,:)=registerdata;endspreadcode;%擴頻碼spreadcode為n*L的矩陣(n<L)每一行為一個m序列%擴頻spreadspectrum=zeros(n,L,r);fork1=1:rfork2=1:nspreadspectrum(k2,:,k1)=source(k2,k1)*spreadcode(k2,:);endendspreadspectrum;%對信號源進行擴頻n*L*r每一個n*L維數(shù)組為n個用戶各一個碼元擴頻%信道中加噪聲snr=0.1;noise_power=10*log10(L)-snr;noise=wgn(n,L,noise_power);source_noise=zeros(n,L,r);fork3=1:rsource_noise(:,:,k3)=spreadspectrum(:,:,k3)+noise;endsource_noise;%力口噪聲后的信號n*L*r%解擴despreading=zeros(n,r);e=spreadcode';%已為1*門的矩陣fork4=1:rfork5=1:ndespreading(k5,k4)=source_noise(k5,:,k4)*e(:,k5)*inv(spreadcodendenddespreading;%判決fori=1:nforj=1:rifdespreading(i,j)>0despreading(i,j)=1;elsedespreading(i,j)=-1;endendenddespreading;%計算誤符號率[number,ratio]=symerr(source,despreading);sum=sum+ratio;endsum;average_ratio=sum/carry;semilogy(n,average_ratio,'*');ylabel('誤碼率');xlabel('用戶數(shù)');holdon;gridon;end3.ebr_snr.mclear%產(chǎn)生n個用戶的數(shù)據(jù)forsnr=1:30sum=0;p=100;forq=1:pn=30;r=9;source=randsrc(n,r);%產(chǎn)生的信號源source為n*r的矩陣%產(chǎn)生m序列registerinitial=[11111111];feedbackline=[01111001];N=length(registerinitial);L=2人N-1;registerdata=zeros(1,L);registering=zeros(1,L);fori=1:ntaps=rem(registerinitial*feedbackline',2);registerinitial=[taps,registerinitial(1:N-1)];registering=registerinitial;k=0;ss=0;whiless==0k=k+1;registerdata(1,k)=registering(1,1);taps=rem(registering*feedbackline',2);registering=[taps,registering(1:N-1)];ifregisterinitial==registeringss=1;endendspreadcode(i,:)=registerdata;endspreadcode;%擴頻碼spreadcode為n*L的矩陣%擴頻spreadspectrum=zeros(n,L,r);fork1=1:rfork2=1:nspreadspectrum(k2,:,k1)=source(k2,k1)*spreadcode(k2,:);endendspreadspectrum;%對信號源進行擴頻n*L*r每一個n*L維數(shù)組為n個用戶各一個碼元擴頻%信道中加噪聲noise_power=10*log10(L)-snr;noise=wgn(n,L,noise_power);source_noise=zeros(n,L,r);fork3=1:rsource_noise(:,:,k3)=spreadspectrum(:,:,k3)+noise;endsource_noise;%力口噪聲后的信號source_noise為n*L*r的矩陣%解擴despreading=zeros(n,r);e=spreadcode';fork4=1:rfork5=1:ndespreading(k5,k4)=source_noise(k5,:,k4)*e(:,k5)*inv(spreadcode(k5,:)*e(:,k5));endenddespreading;%despreading為n*r的矩陣%判決fori=1:nforj=1:rifdespreading(i,j)>0despreading(i,j)=1;e