matlab通信系统仿真
基于MATLAB的MIMO-OFDM通信系统的仿真
基于MATLAB的MIMO-OFDM通信系统的仿真0 引言5G技术的逐步普及，使得我们对海量数据的存储交换，以及数据传输速率、质量提出了更高的要求。
信号的准确传播显得越发重要，随之而来的是对信道模型稳定性、抗噪声性能以及低误码率的要求。
本次研究通过构建结合空间分集和空间复用技术的MIMO信道，引入OFDM 技术搭建MIMO-OFDM 系统，在添加保护间隔的基础上探究其在降低误码率以及稳定性等方面的优异性能。
1 概述正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技术通过将信道分成数个互相正交的子信道，再将高速传输的数据信号转换成并行的低速子数据流进行传输。
该技术充分利用信道的宽度从而大幅度提升频谱效率达到节省频谱资源的目的。
作为多载波调制技术之一的OFDM 技术目前已经在4G 中得到了广泛的应用，5G 技术作为新一代的无线通信技术，对其提出了更高的信道分布和抗干扰要求。
多输入多输出（Multi Input Multi Output,MIMO）技术通过在发射端口的发射机和接收端口的接收机处设计不同数量的天线在不增加频谱资源的基础上通过并行传输提升信道容量和传输空间。
常见的单天线发射和接收信号传输系统容量小、效率低且若出现任意码间干扰，整条链路都会被舍弃。
为了改善和提高系统性能，有学者提出了天线分集以及大规模集成天线的想法。
IEEE 806 16 系列是以MIMO-OFDM 为核心，其目前在欧洲的数字音频广播，北美洲的高速无线局域网系统等快速通信中得到了广泛应用。
多媒体和数据是现代通信的主要业务，所以快速化、智能化、准确化是市场向我们提出的高要求。
随着第五代移动通信5G 技术的快速发展，MIM-OFDM 技术已经开始得到更广泛的应用。
本次研究的MIMO-OFDM 系统模型是5G的关键技术，所以对其深入分析和学习，对于当下无线接入技术的发展有着重要的意义。
使用MATLAB进行通信系统设计和仿真
使用MATLAB进行通信系统设计和仿真引言：通信系统在现代社会中扮演着至关重要的角色，使人们能够传递信息和数据。
为了确保通信系统的可靠性和效率，使用计算工具进行系统设计和仿真是至关重要的。
在本篇文章中，我们将讨论使用MATLAB这一强大的工具来进行通信系统的设计和仿真。
一、通信系统的基本原理通信系统由多个组件组成，包括发射机、传输媒介和接收机。
发射机负责将输入信号转换为适合传输的信号，并将其发送到传输媒介上。
传输媒介将信号传输到接收机，接收机负责还原信号以供使用。
二、MATLAB在设计通信系统中的应用1. 信号生成与调制使用MATLAB，可以轻松生成各种信号，包括正弦波、方波、脉冲信号等。
此外，还可以进行调制，例如将低频信号调制到高频载波上，以实现更高的传输效率。
2. 信号传输与路径损耗建模MATLAB提供了各种工具和函数，可以模拟信号在传输媒介上的传播过程。
通过加入路径损耗模型和噪声模型，可以更准确地模拟实际通信环境中的传输过程。
这些模拟结果可以帮助我们评估和优化通信系统的性能。
3. 调制解调与信道编码MATLAB提供了用于调制解调和信道编码的函数和工具箱。
通过选择适当的调制方式和编码方案，可以提高信号传输的可靠性和容错能力。
通过使用MATLAB进行仿真，我们可以评估不同方案的性能，从而选择出最优的设计。
4. 多天线技术与信道建模多天线技术可显著提高通信系统的容量和性能。
MATLAB提供了用于多天线系统仿真的工具箱，其中包括多天线信道建模、空分复用和波束成形等功能。
这些工具可以帮助我们评估多天线系统在不同场景下的性能，并优化系统设计。
5. 频谱分析与功率谱密度估计频谱分析是评估通信系统性能的重要方法之一。
MATLAB提供了各种频谱分析函数和工具，可以对信号进行频谱分析，并计算功率谱密度估计。
这些结果可以帮助我们了解系统的频率分布特性，并进行性能优化。
6. 误码率分析与性能评估对于数字通信系统而言，误码率是一个重要的性能指标。
M—QAM通信系统及matlab的仿真
五.M-QAM在有线电视网的应用
■ 目前应用的比较广泛的是基于有线电视网络的 Cable Modem系统，其基本架构如图所示。有线 电视网络通过Cable Modem终端系统（CMTS）与 互联网络连接。
■ 对应于各种可能的符号数M，有两种不同的 QAM星座图，当每个符号对应于偶数个比特 时，星座图是正方形的；当每个符号对应于 奇数个比特时，星座图是十字行的。
1.QAM正方形星座图
当每个符号对应于偶数个比特时，有 其中，L为正整数。对于具有正方形星座图QAM， 有序坐标对通常构成一个正方形的矩阵
在实际中，常用的一种QAM信号空间如图， 方形QAM，4QAM,16QAM,64QAM
■ 在接收端，输入信号与本地恢复的两个正 交载波信号相乘以后，经过低通滤波器、多 电平判决、L电平到2电平变换，再经过并/串 变换就得到输出数据。
三.QAM的星座图
■ 对于QAM调制而言，如何设计QAM信号的结 构不仅影响到已调信号的功率谱特性，而且 影响已调信号的解调及其性能。因而研究 QAM的星座图来设计信号的结构显得十分重 要。
QAM中的振幅Am和Bm，可以表示成： Am=dmA，Bm=emA
式中，A是固定的振幅，（dm，em）决定已 调QAM信号在信号空间中的坐标点
二.QAM的调制和相干解调
■ QAM的调制和相干解调如图一。在调制端， 输入数据经过串/并变换后分为两路，分别经 过2电平到L电平的变换，形成Am和Bm，之后 Am和Bm经过调制低通滤波器，与相互正交的各 路载波相乘。最后将两个信号相加就可以得 到已调输出信号y(t).
matlab通信仿真实例
matlab通信仿真实例通信仿真在工程领域中具有广泛的应用，MATLAB作为一种强大的数学建模工具，能够帮助工程师进行通信系统的仿真设计和分析。
在本文中，我们将通过一个具体的MATLAB通信仿真实例来展示如何使用MATLAB进行通信系统的建模和仿真。
首先，我们需要定义一个简单的通信系统，假设我们要设计一个基于QPSK调制的数字通信系统。
我们可以按照以下步骤进行仿真实例的设计：1. 生成随机比特序列：首先我们需要生成一组随机的比特序列作为发送端的输入。
我们可以使用MATLAB的randi函数来生成随机的二进制比特序列。
2. QPSK调制：接下来，我们需要将生成的二进制比特序列进行QPSK调制，将比特序列映射到QPSK星座图上的相应点。
我们可以使用MATLAB的qammod 函数来进行QPSK调制。
3. 添加高斯噪声：在通信信道中，往往会存在各种噪声的干扰，为了模拟通信信道的实际情况，我们需要在信号上添加高斯噪声。
我们可以使用MATLAB的awgn函数来添加高斯噪声。
4. QPSK解调：接收端接收到信号后，需要进行QPSK解调，将接收到的信号映射回比特序列。
我们可以使用MATLAB的qamdemod函数来进行QPSK解调。
5. 比特误码率计算：最后，我们可以计算仿真的比特误码率（BER），用来评估通信系统的性能。
我们可以通过比较发送端和接收端的比特序列来计算比特误码率。
通过以上步骤，我们就可以完成一个基于QPSK调制的数字通信系统的MATLAB仿真实例。
在实际的通信系统设计中，我们可以根据具体的需求和系统参数进行更加复杂的仿真设计，例如考虑信道编码、信道估计等因素，以更加准确地评估通信系统的性能。
MATLAB的强大数学建模和仿真功能，为工程师提供了一个非常有用的工具，可以帮助他们设计和分析各种通信系统。
通过不断的实践和学习，工程师可以更加熟练地运用MATLAB进行通信系统的仿真设计，为通信系统的性能优化提供有力的支持。
MATLAB平台上的光纤通信系统性能仿真研究
MATLAB平台上的光纤通信系统性能仿真研究光纤通信是现代通信系统中非常重要的一部分，也是实现高速和远距离数据传输的关键技术之一。
光纤通信系统性能仿真研究对于设计和优化光纤通信系统具有重要意义。
MATLAB平台作为一个功能强大的科学与工程计算软件，被广泛应用于光纤通信系统性能仿真研究中。
本文将围绕MATLAB平台上的光纤通信系统性能仿真研究展开探讨。
首先，光纤通信系统的性能参数是衡量其性能好坏的重要指标。
光纤通信系统的性能参数包括比特误码率（BER）、信号失真、信道容量等。
在MATLAB平台上进行光纤通信系统性能仿真研究时，可以利用MATLAB提供的信号处理工具箱和通信工具箱来进行相关仿真实验。
通过设定合适的仿真参数和算法，可以准确地计算出光纤通信系统的性能参数，进而评估系统的性能。
其次，光纤通信系统中的关键技术是调制与解调技术。
调制与解调技术能够将电信号转换为光信号并进行传输，然后再将光信号转换为电信号进行解调。
而在MATLAB平台上进行光纤通信系统性能仿真研究时，可以利用MATLAB提供的调制与解调函数来实现相关仿真实验。
例如，可以利用MATLAB的ammod和amdemod函数来实现调幅和解调幅的仿真实验，通过计算得到的误码率和信号失真等性能参数来评估系统的性能。
此外，在光纤通信系统中，传输模式的选择对系统性能也有很大的影响。
传输模式包括单模光纤传输和多模光纤传输两种。
单模光纤传输具有带宽大、传输距离远的特点，多模光纤传输则具有带宽窄、传输距离短的特点。
在MATLAB平台上进行光纤通信系统性能仿真研究时，可以通过设定合适的仿真参数和算法来模拟不同的传输模式，并评估其对系统性能的影响。
此外，光纤通信系统中还存在着光纤衰减和色散等信号损失问题。
光纤衰减是指光信号在光纤中传输过程中逐渐减弱的现象，而色散是指不同频率的光信号在光纤中传输过程中到达终点的时间不同。
这些信号损失问题会影响光纤通信系统的传输质量和可靠性。
matlab通信仿真实例
matlab通信仿真实例在Matlab中进行通信系统的仿真，可以涉及到多种不同的通信技术和协议，包括调制解调、信道编码、多址接入等。
以下以OFDM系统为例，介绍Matlab 中通信仿真的实例。
OFDM（正交频分复用）是一种常用于现代通信系统中的技术，它将高速数据流分割成多个较低速的子流，并将每个子流分配到不同的子载波上。
优点是能够抵抗多径效应和频率选择性衰落，并提供高数据速率。
首先，我们需要创建一个包含OFDM系统参数的结构体。
例如：ofdmParam.M = 16; % 子载波数量ofdmParam.K = 4; % 用于混合多路复用的用户数量ofdmParam.N = ofdmParam.M * ofdmParam.K; % 总子载波数量ofdmParam.CP = 16; % 循环前缀长度接下来，我们可以生成用于OFDM仿真的数据流。
例如，我们可以使用随机整数生成器生成一系列整数，并将其转换为复数形式的调制符号：data = randi([0, ofdmParam.M-1], 1, ofdmParam.N);dataMod = qammod(data, ofdmParam.M);然后，我们可以创建一个包含OFDM信号的函数。
在OFDM系统中，生成的数据符号将分配到不同的子载波上，然后在时域中通过插入循环前缀进行叠加：function[ofdmSignal] = createOFDMSignal(dataMod, ofdmParam) ofdmSignal = [];for k = 0:ofdmParam.K-1% 提取相应的数据符号，并进行IFFTofdmData =ifft(dataMod(k*ofdmParam.M+1:(k+1)*ofdmParam.M));% 添加循环前缀ofdmDataWithCP = [ofdmData(end-ofdmParam.CP+1:end), ofdmData];% 将OFDM符号添加到OFDM信号中ofdmSignal = [ofdmSignal, ofdmDataWithCP];endend将OFDM信号传输到信道中，我们可以使用加性高斯白噪声（AWGN）信道模型来模拟实际通信环境：EbNo = 10; % 信噪比snr =10*log10(ofdmParam.N*ofdmParam.M/(ofdmParam.N*ofdmParam.M+1 )*(10^(EbNo/10)));ofdmSignalNoisy = awgn(ofdmSignal, snr, 'measured');最后，我们可以对接收到的OFDM信号进行解调和信号恢复。
MATLAB通信系统仿真实验报告
MATLAB通信系统仿真实验报告实验一、MATLAB的基本使用与数学运算目的：学习MATLAB的基本操作，实现简单的数学运算程序。
内容：1-1 要求在闭区间[0，2π]上产生具有10个等间距采样点的一维数组。
试用两种不同的指令实现。
运行代码：x=[0:2*pi/9:2*pi]运行结果：1-2 用M文件建立大矩阵xx=[ 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.91.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.92.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.93.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9]代码：x=[ 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.91.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.92.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.93.1 3.2 3.3 3.4 3.5 3.6 3.7 3.8 3.9]m_mat运行结果：1-3已知A=[5，6;7，8]，B=[9，10;11,12]，试用MATLAB分别计算A+B,A*B,A.*B,A^3，A.^3，A/B,A\B.代码：A=[5 6;7 8] B=[9 10;11 12] x1=A+B X2=A-B X3=A*B X4=A.*B X5=A^3 X6=A.^3 X7=A/B X8=A\B运行结果：1-4任意建立矩阵A，然后找出在[10,20]区间的元素位置。
程序代码及运行结果：代码：A=[12 52 22 14 17;11 10 24 03 0;55 23 15 86 5 ] c=A>=10&A<=20运行结果：1-5 总结：实验过程中，因为对软件太过生疏遇到了些许困难，不过最后通过查书与同学交流都解决了。
例如第二题中，将文件保存在了D盘，而导致频频出错，最后发现必须保存在MATLAB文件之下才可以。
基于MATLAB的模拟通信系统的仿真与实现
• 139•针对通信原理课程的教学特点和传统实验教学存在的问题，讨论了将Matlab软件引入到通信原理课程教学的必要性。
以模拟调制系统为例，利用Matlab的工具箱和Simulink界面对通信系统进行可视化教学，并给出了仿真结果。
实践证明，不仅在课堂教学中以更加直观的方式进行讲解，而且补充和完善传统实验的不足，提高学生学习积极性，教学效果得到较大提升。
随着5G通信的到来，通信技术在人们日常生活中是无处不在，现代通信技术取得了显著进展。
通信原理作为高校通信工程和电子信息等本科专业课程体系中重要的专业基础课，系统阐述了模拟和数字通信系统的基本概念、基本原理和基本分析方法，为学生学习后续课程储备专业素养（王海华，Matlab/Simulink仿真在“通信原理”教学中的应用研究：湖北理工学院学报，2015）。
然而这门课程理论内容丰富，系统模型抽象，数学公式多，推理过程繁琐，学生普遍感到枯燥难懂，抓不住重点，学习吃力，不能顺利学好本课程（基于Matlab_Simulink的通信原理虚拟仿真实验教学方法研究：现代电子技术，2015；邵玉斌，Matlab/Simulink通信系统建模与仿真实例分析：清华大学出版社，2008）。
为此，在教学过程中引入Matlab仿真技术，理论联系实践开展教学工作，通过simulink界面搭建系统模型，调整参数，观察通信系统性能，激发学生的学习积极性，提升教学质量，实现良好的教学模式。
1 Matlab软件介绍Matlab在工程数值运算和系统仿真方面具有强大的功能，主要包括数值分析、仿真建模、系统控制和优化等功能（牛磊，赵正平，郭博，Matlab仿真在通信原理教学中的应用：阜阳师范学院学报，2014）。
在Matlab的Communication Toolbox（通信工具箱）中提供了许多仿真函数和模块，用于对通信系统进行仿真和分析。
Simulink平台是Matlab中一种可视化仿真工具，提供了建立模型方框图的图形用户界面（GUI），可以将图形化的系统模块连接起来，从而建立直观、功能丰富的动态系统模型（黄琳，曹杉杉，熊旭辉.基于Matlab的通信原理实验课程设计：湖北师范大学学报，2017）。
MATLAB课件·第4章 通信系统的建模与仿真
B 这种典型的情况，带通采样定理所规定的采
样频率近似等于下界 2 B 。 对整个通信系统进行仿真开发时，选择对系统合适的采样频率是要做的一个基本决 定。除考虑上述信号带宽外，有许多因素影响所需的系统采样频率。具有反馈的系统、非 线性系统、多径信道等会导致更高的采样频率要求。对于无反馈的线性系统，必需的采样 频率可由可接受的混叠误差决定的，而这又有赖于发送滤波器成形脉冲的功率谱密度。成 形脉冲是假定时域有限的，因此不可能是带宽有限的，因而会产生在实际中不可能消除混 叠误差。为仿真选择合适的采样频率的一个策略就是在混叠误差和仿真时间之间达成一个 可以接受的折衷。目标是选择一个采样频率，使得混叠误差相对于仿真所考察的系统性能 的降低是可以忽略的。 有些要仿真的系统（如扩频通信系统）包含两个或多个不同信号带宽的子系统。扩频 通信系统同时包括窄带信号和宽带信号。如果使用单一的采样频率，那么这个采样频率必 须与宽带波形相适应，而用宽带信号所需的采样率对窄带信号进行采样，将导致仿真的时 间过大和效率降低。一般最有效的方法是对每个过程用它的奈奎斯特速率采样，对整个系 统而言采用多速率采样。系统中出现两个不同带宽时，可采用两个采样率：在窄带到宽带 的分界处提高采样频率（上采样），而在宽带到窄带的分界处降低采样频率（下采样）。 采样频率的提高是通过对在原始样点之间内插新的样点来完成；采样频率的降低是通过从 原样点每多个样点抽取一个来实现。 采样点的值在计算机中是用有限长的码字来量化，所以在仿真中都会出现量化误差。 计算机处理表示数字的方式可以分为定点和浮点两类。当用定点数表示时，字长每增加一 个比特，量化的信噪比增加 6dB 。在通用计算机上采用浮点数表示进行仿真操作时，由量 化导致的量化误差通常可以忽略不计。然而，这种噪声永远不会为零，在噪声累积的情况 过多时可能会严重地降低仿真结果的精度。 3. 信道编码器和译码器 信道编码器对数码流进行相应的处理，使系统具有一定的纠错能力和抗干扰能力。信 道编码的处理技术有差错控制码、交织编码器等。差错控制码有线性差错控制码（汉明 码、线性循环码等）、Reed-Solomon 码、卷积码、Turbo 码、LDPC 码等。信道译码器完 成信道编码的译码。交织编码技术可离散化并纠正信号衰落引起的突发性差错，改善信道
matlab与通信仿真实验报告
matlab与通信仿真实验报告《Matlab与通信仿真实验报告》摘要：本实验报告通过使用Matlab软件进行通信仿真实验，对通信系统的性能进行了评估和分析。
首先介绍了通信系统的基本原理和模型，然后利用Matlab软件搭建了通信系统的仿真模型，并进行了实验验证。
通过实验结果的分析，得出了通信系统的性能指标，为通信系统的设计和优化提供了重要参考。
一、引言通信系统是现代信息社会中不可或缺的基础设施，它承载着各种类型的信息传输和交换。
通信系统的性能直接影响着信息传输的质量和效率，因此对通信系统的性能评估和分析具有重要意义。
Matlab软件是一种功能强大的科学计算软件，它提供了丰富的工具和函数库，可以用于通信系统的建模、仿真和分析。
本实验报告将利用Matlab软件进行通信系统的仿真实验，对通信系统的性能进行评估和分析。
二、通信系统的基本原理和模型通信系统由发送端、信道和接收端组成，发送端将信息转换成电信号发送出去，经过信道传输后，接收端将电信号转换成信息。
通信系统的性能评估主要包括信号传输质量、误码率、信噪比等指标。
在本实验中，我们将以常见的调制解调技术为例，建立通信系统的仿真模型。
三、Matlab软件在通信系统仿真中的应用Matlab软件提供了丰富的工具和函数库，可以用于通信系统的建模、仿真和分析。
在本实验中，我们将利用Matlab软件搭建通信系统的仿真模型，包括信号调制、信道传输、信号解调等过程。
通过Matlab软件的仿真实验，我们可以得到通信系统的性能指标，如误码率、信噪比等。
四、实验结果分析通过Matlab软件进行通信系统的仿真实验，我们得到了一系列实验结果。
通过对实验结果的分析，我们可以评估通信系统的性能，比如误码率随信噪比的变化规律、不同调制方式的性能比较等。
这些实验结果对于通信系统的设计和优化具有重要的参考价值。
五、结论本实验报告利用Matlab软件进行通信系统的仿真实验，对通信系统的性能进行了评估和分析。
基于matlab ofdm通信系统仿真代码
基于matlab ofdm通信系统仿真代码
基于MATLAB OFDM通信系统仿真代码是一种应用在无线通信领域的高
效的通信技术。
OFDM（正交分频多载波）技术是一种高效的技术，它
能够在有限的信道容量内传输大量的数据，同时也能抵御多径衰减和
多路径效应。
此外，OFDM还可以抵抗非线性干扰和伪噪声，从而提高
系统的可靠性和稳定性。
MATLAB OFDM通信系统仿真代码可以帮助我们快速验证一个OFDM系统的性能，从而帮助我们更好地理解OFDM技术
背后的原理和技术。
MATLAB OFDM通信系统仿真代码由信道模拟、OFDM调制和解调制的子
模块组成，其中每个子模块都可以通过MATLAB编程实现。
首先，我们
需要定义一个简单的信道函数，以模拟实际信道的衰减和多路径效应，然后将信号传输给OFDM调制模块，它将信号转换成OFDM调制的多载
波信号。
接着，多载波信号被发射到信道中，经过信道后，经过OFDM
解调制模块处理，得到恢复后的信号，再经过信道衰减模拟得到最终
信号，完成仿真。
通过使用MATLAB OFDM通信系统仿真代码，我们可以更有效地对OFDM
技术进行仿真评估，同时也可以获得更为准确、直观的仿真结果。
此外，MATLAB OFDM通信系统仿真代码还可以帮助我们了解OFDM技术的
具体实施方法，为实际开发工作提供有效的技术支持。
用MatLab仿真通信原理系列实验
用MatLab仿真通信原理系列实验一、引言通信原理是现代通信领域的基础理论，通过对通信原理的研究和仿真实验可以更好地理解通信系统的工作原理和性能特点。
MatLab作为一种强大的数学计算软件，被广泛应用于通信原理的仿真实验中。
本文将以MatLab为工具，介绍通信原理系列实验的仿真步骤和结果。
二、实验一：调制与解调1. 实验目的通过MatLab仿真，了解调制与解调的基本原理，并观察不同调制方式下的信号特征。
2. 实验步骤（1）生成基带信号：使用MatLab生成一个基带信号，可以是正弦波、方波或任意复杂的波形。
（2）调制：选择一种调制方式，如调幅（AM）、调频（FM）或相移键控（PSK），将基带信号调制到载波上。
（3）观察调制后的信号：绘制调制后的信号波形和频谱图，观察信号的频谱特性。
（4）解调：对调制后的信号进行解调，还原出原始的基带信号。
（5）观察解调后的信号：绘制解调后的信号波形和频谱图，与原始基带信号进行对比。
3. 实验结果通过MatLab仿真，可以得到不同调制方式下的信号波形和频谱图，观察到调制后信号的频谱特性和解调后信号的还原效果。
可以进一步分析不同调制方式的优缺点，为通信系统设计提供参考。
三、实验二：信道编码与解码1. 实验目的通过MatLab仿真，了解信道编码和解码的基本原理，并观察不同编码方式下的误码率性能。
2. 实验步骤（1）选择一种信道编码方式，如卷积码、纠错码等。
（2）生成随机比特序列：使用MatLab生成一组随机的比特序列作为输入。
（3）编码：将输入比特序列进行编码，生成编码后的比特序列。
（4）引入信道：模拟信道传输过程，引入噪声和干扰。
（5）解码：对接收到的信号进行解码，还原出原始的比特序列。
（6）计算误码率：比较解码后的比特序列与原始比特序列的差异，计算误码率。
3. 实验结果通过MatLab仿真，可以得到不同编码方式下的误码率曲线，观察不同信道编码方式对信号传输性能的影响。
MATLAB Simulink系统仿真 课件第11章
（5）射频调制器和解调器 射频调制过程是将一个低通信号通过载波转化成带通信号，而解调过程是 将一个带通信号还原成一个低通信号的过程。带通信号在仿真时可以通过 其低通复包络来代替。首先介绍代替带通信号的低通复包络表示。 一般的带通信号，如在调制器的输出端所看到的，可表示如下：
搭建随机整数产生器模型，如图11-4所示。 “M-ary number”选项为8，“Initial seed”选项为37（系统默认），运行仿 真文件，输出图形如图11-5所示。
设定“M-ary number”选项为12， “Initial seed”选项为2，运行仿真 文件，输出图形如图11-6所示。
“Lambda”选项：泊松参数
，如果输入一个标量，那么输出矢量的每一个元素共享相同的泊松参数。
“Initial seed”选项：泊松分布整数产生器的随机种子。当使用相同的 随机种子时，随机整数产生器每次都会产生相同的二进制序列，不同的随 机数种子产生不同的序列。当随机数种子的维数大于1时，输出信号的维 数也大于1。 “Sample time”选项：输出序列的采用时间，一般采用系统默认设置。 “Frame-based outputs”选项：指定整数产生器以帧格式产生输出序列， 即决定了输出信号是基于帧还是基于采样。该选项只有当“Interpret vector parameters as 1-D”选项未被选中时才有效。 “Interpret vector parameters as 1-D”选项：选中该复选框，则以泊松 分布整数产生器输出一维序列，否则输出二维序列，本项只有当“Framebased outputs”选项未被选中时才有效。 “Out data type”选项：决定模块输出数据类型，默认为double双精度类 型，下拉菜单有single、int8、uint8、int16、uint16等类型，用户可以根 据自己需要进行设定输出数据类型。其 number”选项必须是2。 搭建泊松分布整数产生器模型，如图11-9所示。
matlab通信原理仿真教程
matlab通信原理仿真教程
Matlab通信原理仿真教程如下：
1. 导入Simulink和Communications Toolbox。
Simulink是MATLAB的一个扩展，用于建模、仿真和分析动态系统。
Communications Toolbox
是用于通信系统仿真的附加工具箱。
2. 创建通信系统模型。
在Simulink中，可以使用各种模块来创建通信系统
模型，例如信号源、调制器、解调器、信道和噪声源等。
3. 配置模块参数。
根据所需的通信系统参数，配置各个模块的参数。
例如，在调制器模块中，可以选择所需的调制类型（如QPSK、QAM等），并设
置相应的参数。
4. 运行仿真。
在Simulink中，可以使用“开始仿真”按钮来运行仿真。
Simulink将自动进行系统建模和仿真，并显示结果。
5. 分析仿真结果。
使用MATLAB中的各种工具和分析函数来处理仿真结果，例如频谱分析、误码率计算等。
以上是Matlab通信原理仿真教程的基本步骤，具体实现过程可能会因不同的通信系统和仿真需求而有所不同。
建议参考Matlab官方文档和相关教程进行学习。
基于MATLAB的MIMO通信系统仿真
其中卷积码的解码深度设为8
调制
在进行编写的进程中，最初没有想到挪用Matlab已经封装好了的QPSK的调制函数而是自己编写了一个函数，先进行了仿真。
先进行了符号映射。
加入噪声，因为输入的是复信息，因此加入的噪声为复噪声
以下图为QPSK系统调制图。
AWGN信道
加性高斯白噪声AWGN(Additive White Gaussian Noise)是最大体的噪声与干扰模型。
加性噪声：叠加在信号上的一种噪声，通常记为n(t)，而且不管有无信号，噪声n(t)都是始终存在的。因此通常称它为加性噪声或加性干扰。
白噪声：噪声的功率谱密度在所有的频率上均为一常数，那么称如此的噪声为白噪声。若是白噪声取值的概率散布服从高斯散布，那么称如此的噪声为高斯白噪声。
从上图能够看到，MIMO模型中有一个空时编码器，有多根天线，其系统模型和上述MIMO系统理论一致。发送天线的数量要大于接收天线，因为一样来讲，移动终端所支持的天线数量老是比基站端要少。
（3）分集与复用：
依照各根天线上发送信息的不同，MIMO能够分为发射分集技术和空间复用技术。
发射分集：在不同的天线上发射包括一样信息的信号(信号的具体形式不必然完全相同)，达到空间分集的成效，起到抗衰落的作用
图2 分层空时码的接收端系统模型
最后的系统结构图：
三、仿真设计
（1）流程图
（2）要紧模块
信源产生
要求：产生独立等概二进制信源
Matlab函数：randsrc()
信道编码
利用卷积码来进行信道编码
依照3GPP的规定，可选取如上所示的卷积码来进行信道编码。
详解matlab simulink 通信系统建模与仿真
详解matlab simulink 通信系统建模与仿真MATLAB Simulink是一款广泛应用于通信系统建模和仿真的工具。
它提供了一种直观的方式来设计和测试通信系统，使得工程师可以更快地开发出高质量的通信系统。
本文将详细介绍MATLAB Simulink在通信系统建模和仿真方面的应用。
一、MATLAB Simulink的基本概念MATLAB Simulink是一种基于图形化界面的建模和仿真工具。
它可以通过拖拽和连接不同的模块来构建一个完整的系统模型。
每个模块代表了系统中的一个组件，例如滤波器、调制器、解调器等。
用户可以通过设置每个模块的参数来调整系统的性能。
二、通信系统建模在MATLAB Simulink中建立通信系统模型的第一步是选择合适的模块。
通信系统通常包括以下几个部分：1.信源：产生数字信号，例如文本、音频或视频。
2.编码器：将数字信号转换为模拟信号，例如调制信号。
3.信道：模拟信号在信道中传输，可能会受到干扰和噪声的影响。
4.解码器：将接收到的模拟信号转换为数字信号。
5.接收器：接收数字信号并进行后续处理，例如解码、解调、解密等。
在MATLAB Simulink中，每个部分都可以用一个或多个模块来表示。
例如，信源可以使用“信号生成器”模块，编码器可以使用“调制器”模块，解码器可以使用“解调器”模块等。
三、通信系统仿真在建立通信系统模型后，可以使用MATLAB Simulink进行仿真。
仿真可以帮助工程师评估系统的性能，例如误码率、信噪比等。
仿真还可以帮助工程师优化系统的设计，例如调整滤波器的参数、改变编码器的类型等。
在MATLAB Simulink中，可以使用“仿真器”模块来进行仿真。
用户可以设置仿真的时间范围、仿真步长等参数。
仿真器会根据系统模型和参数进行仿真，并输出仿真结果。
用户可以使用MATLAB的绘图工具来可视化仿真结果，例如绘制误码率曲线、信号波形等。
四、MATLAB Simulink的优点MATLAB Simulink具有以下几个优点：1.直观易用：MATLAB Simulink提供了一个直观的图形化界面，使得工程师可以更快地建立和调整系统模型。
基于MATLAB的MIMO通信系统仿真
目录（一）基于MATLAB的MIMO通信系统仿真…………………………一、基本原理………………………………………………………二、仿真……………………………………………………………三、仿真结果………………………………………………………四、仿真结果分析…………………………………………………（二）自选习题部分…………………………………………………（三）总结与体会……………………………………………………（四）参考文献……………………………………………………实训报告（一）基于MATLAB的MIMO通信系统仿真一、基本原理二、仿真三、仿真结果四、仿真结果分析OFDM技术通过将频率选择性多径衰落信道在频域内转换为平坦信道，减小了多径衰落的影响。
OFDM技术如果要提高传输速率，则要增加带宽、发送功率、子载波数目，这对于频谱资源紧张的无线通信时不现实的。
MIMO能够在空间中产生独立并行信道同时传输多路数据流，即传输速率很高。
这些增加的信道容量可以用来提高信息传输速率，也可以通过增加信息冗余来提高通信系统的传输可靠性。
但是MIMO却不能够克服频率选择性深衰落。
所以OFDM和MIMO这一对互补的技术自然走到了一起，现在是3G，未来也是4G，以及新一代WLAN技术的核心。
总之，是核心物理层技术之一。
1、MIMO系统理论：核心思想：时间上空时信号处理同空间上分集结合。
时间上空时通过在发送端采用空时码实现： 空时分组、空时格码，分层空时码。
空间上分集通过增加空间上天线分布实现。
此举可以把原来对用户来说是有害的无线电波多径传播转变为对用户有利。
2、MIMO 系统模型：11h 12h 21h 22h rn h 1rnh 21R n h 2R n h 1n n R h 可以看到，MIMO 模型中有一个空时编码器，有多根天线，其系统模型和上述MIMO 系统理论一致。
为什么说nt>nr ，因为一般来说，移动终端所支持的天线数目总是比基站端要少。
基于matlab ofdm通信系统仿真代码
基于matlab ofdm通信系统仿真代码
OFDM通信系统仿真模拟是以正交频分复用技术(OFDM)作为主要的信号传输技术，在实现对无线信号的检测、编码、调制、叠加噤等功
能时可以通过Matlab等软件来进行模拟仿真。
仿真工作首先建立OFDM系统的信号模型，OFDM的原理是通过将
一个OFDM信号分成多个相互正交的子载波，并在每个子载波上实现移相、移幅调制，从而在信道上传输多路符号。
由于子载波之间相互正交，故可以实现多路数据同时传输，从而提高数据传输率和传输容量。
仿真建模过程中，首先根据要求确定可用的OFDM子载波数目以
及子载波的调制方式。
然后设定数据信道的配置，选择需要用到的信
道编码，这些元素将影响OFDM系统的信噪比和数据传输率。
最后定义
噪声接收，模拟噪声叠加，并实现对接收端信号的处理，存储等步骤。
通过上述步骤，系统建模工作就完成了。
之后可以使用Matlab
对模型进行仿真，看看OFDM系统表现如何。
仿真结果可以以图像的形
式显示出来，从而更好地理解传输的性能，从而有利于调整系统参数，提高系统的效率和可靠性。
基于matlab的通信系统仿真
创新实践报告报告题目：基于matlab的通信系统仿真学院名称: 信息工程学院姓名：班级学号：指导老师：二O一四年十月十五日一、引言现代社会发展要求通信系统功能越来越强,性能越来越高,构成越来越复杂；另一方面,要求通信系统技术研究和产品开发缩短周期，降低成本,提高水平。
这样尖锐对立的两个方面的要求,只有通过使用强大的计算机辅助分析设计技术和工具才能实现。
在这种迫切的需求之下，MATLAB应运而生。
它使得通信系统仿真的设计和分析过程变得相对直观和便捷，由此也使得通信系统仿真技术得到了更快的发展。
通信系统仿真贯穿着通信系统工程设计的全过程,对通信系统的发展起着举足轻重的作用。
通信系统仿真具有广泛的适应性和极好的灵活性，有助于我们更好地研究通信系统性能。
通信系统仿真的基本步骤如下图所示：二、仿真分析与测试（1）随机信号的生成利用Matlab中自带的函数randsrc来产生0、1等概分布的随机信号.源代码如下所示：global NN=300；global pp=0。
5；source=randsrc（1，N，[1，0；p，1—p］）；（2）信道编译码1、卷积码的原理卷积码（convolutional code)是由伊利亚斯(p。
Elias)发明的一种非分组码。
在前向纠错系统中,卷积码在实际应用中的性能优于分组码，并且运算较简单.卷积码在编码时将k比特的信息段编成n个比特的码组,监督码元不仅和当前的k比特信息段有关，而且还同前面m=（N—1)个信息段有关。
通常将N称为编码约束长度，将nN称为编码约束长度。
一般来说，卷积码中k和n的值是比较小的整数.将卷积码记作(n，k，N)。
卷积码的编码流程如下所示。
可以看出:输出的数据位V1，V2和寄存器D0,D1,D2，D3之间的关系。
根据模2加运算特点可以得知奇数个1模2运算后结果仍是1,偶数个1模2运算后结果是0。
2、译码原理卷积码译码方法主要有两类:代数译码和概率译码.代数译码主要根据码本身的代数特性进行译码，而信道的统计特性并没有考虑在内.目前，代数译码的主要代表是大数逻辑解码.该译码方法对于约束长度较短的卷积码有较好的效果，并且设备较简单。
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通信系统基于（15,11）汉明编码的matlab仿真
clear
m=4;
n=2^m-1;
k=11;
msg1=randint(1,6000*k,[0,1])%产生信息序列
code0=vec2mat(msg1,k);
code1=encode(msg1,n,k,'hamming/binary');%进行汉明纠错编码
code2=reshape(code1,90,1000)';
code3=zeros(1000,90);%设置零矩阵，以便储存交织后的序列
for i=1:1000
temp=code2(i,:);
temp1=reshape(temp,15,6);%按15*6交织
code3(i,:)=reshape(temp1',1,90);
end
[row,cloums]=size(code3);
code4=code3';
[row1,cloums1]=size(code4);
code5=reshape(code4,6,15000)'; %将交织后的序列转换为6行，15000列矩阵msg2=zeros(15000,6);
for j=2:6,
msg2(:,j)=xor(code5(:,j),code5(:,(j-1)));
end
msg2(:,1)=code5(:,1);%此时得到的msg2为gray映射后的信号序列
code8=msg2';%转置，便于比特符号转换
A=[32,16,8,4,2,1]; %为比特符合转换所设的序列
msg3=A*code8;%生成符号序列
msg4=qammod(msg3,64);%将符号序列进行64QAM调制
[row2,cloums2]=size(msg4);
dB=0:1:20;
for k=1:length(dB),
snr=10.^(dB(k)./10); %信噪比
sgma=sqrt(63./(6*snr));%标准差
b1=real(msg4)+sgma*randn(row2,cloums2);%分路叠加噪声
b2=imag(msg4)+sgma*randn(row2,cloums2);%分路叠加噪声
rx=complex(b1,b2);
%————————量化判决——————————%
for m=1:row2,
for n=1:cloums2,
if ((b1(m,n)<-6))
b11(m,n)=-7;
elseif ((b1(m,n)>=-6)&(b1(m,n)<-4))
b11(m,n)=-5;
elseif ((b1(m,n)>=-4)&(b1(m,n)<-2))
b11(m,n)=-3;
elseif ((b1(m,n)>=-2)&(b1(m,n)<0))
b11(m,n)=-1;
elseif ((b1(m,n)>=0)&(b1(m,n)<2))
b11(m,n)=1;
elseif ((b1(m,n)>=2)&(b1(m,n)<4))
b11(m,n)=3;
elseif ((b1(m,n)>=4)&(b1(m,n)<6))
b11(m,n)=5;
elseif ((b1(m,n)>=6))
b11(m,n)=7;
end
if ((b2(m,n)<-6))
b22(m,n)=-7;
elseif ((b2(m,n)>=-6)&(b2(m,n)<-4))
b22(m,n)=-5;
elseif ((b2(m,n)>=-4)&(b2(m,n)<-2))
b22(m,n)=-3;
elseif ((b2(m,n)>=-2)&(b2(m,n)<0))
b22(m,n)=-1;
elseif ((b2(m,n)>=0)&(b2(m,n)<2))
b22(m,n)=1;
elseif ((b2(m,n)>=2)&(b2(m,n)<4))
b22(m,n)=3;
elseif ((b2(m,n)>=4)&(b2(m,n)<6))
b22(m,n)=5;
elseif ((b2(m,n)>=6))
b22(m,n)=7;
end
end
end
%————————量化判决——————————% rx1=complex(b11,b22);
msg5=qamdemod(rx1,64);%qam解调
code8=msg5';
msg6=zeros(15000,6);
msg6=de2bi(code8,6,'left-msb');
[row8,cloums8]=size(msg6);
code9=zeros(15000,6);
code9(:,1)=msg6(:,1);
for j=2:6
code9(:,j)=xor(msg6(:,j),code9(:,(j-1)));%解格雷码
end
[row9,cloums9]=size(code9);
code10=reshape(code9',90,1000)';
code11=zeros(1000,90);
for i=1:1000
temp2=code10(i,:);
temp3=reshape(temp2,6,15);
code11(i,:)=reshape(temp3',1,90); %解交织
end
code12=reshape(code11',15,6000)';
[row12,cloums12]=size(code12);
code13=decode(code12,15,11,'hamming/fmt,prim_poly');%解汉明码[num,ratio]=biterr(code0,code13); %计算点的误差数量和误码率pe(k )=ratio
end
semilogy(dB,pe,'*');
xlabel('dB');
ylabel('biterror rate');
legend('仿真误码率/有信道编码');。