DSB调制解调系统设计与仿真

DSB调制解调系统设计与仿真姓名：学号：学院：信息工程学院专业：通信工程指导老师：目录 (2)绪论 (2)课程设计目的 (3)课程设计要求 (3)1. 建立DSB调制解调模型 (4)1.1 DSB信号的模型 (4)1.2 DSB信号调制过程分析 (5)1.3 高斯白噪声信道特性分析 (8)1.4 DSB解调过程分析 (11)1.5 DSB调制解调系统抗噪声性能分析 (14)2. 调制解调仿真过程 (16)3. 课程设计心得体会 (19)4. 参考文献 (20)本课程设计信号的接收端就是通过解调来还原已调制信号从而读取发送端发送的信息。

因此信号的解调对系统的传输有效性和传输可靠性有着很大的影响。

调制与解调方式往往决定了一个通信系统的性能。

双边带DSB信号的解调采用相干解调法，这种方式被广泛应用在载波通信和短波无线电话通信中。

课程设计目的《通信原理》是通信工程专业的一门极为重要的专业基础课，但内容抽象，基本概念较多，是一门难度较大的课程。

本课程设计是DSB调制解调系统的设计与仿真，用于实现DSB信号的调制解调过程，信号的调制与解调在通信系统中具有重要的作用，调制过程是一个频谱搬移的过程，它是将低频信号的频谱搬移到载频位置，解调是调制的逆过程，即是将已调制的信号还原成原始基带信号的过程。

在此次课程设计中，我需要通过多方搜集资料与分析，来理解并掌握DSB 调制解调的具体过程和它在MATLAB中的实现方法。

通过这个课程设计，我将更清晰地了解DSB的调制解调原理，同时加深对MATLAB这款《通信原理》辅助教学操作的熟练度。

课程设计要求1．掌握DSB信号的调制解调原理，以此为基础实现DSB信号的调制解调，所有的仿真用matlab或VC程序实现（如用Matlab则只能用代码的形式，不能用simulink实现）。

2．系统经过的信道都假设为高斯白噪声信道。

3．模拟调制要求用程序画出调制信号，载波，已调信号、解调信号的波形，数字调制要求画出误码率随信噪比的变化曲线，通过对分析结果来加强对DSB 信号调制解调原理的理解。

4．要求参数可调。

5．以上步骤要求在不同的信噪比（0：2：20db）下完成。

6．所有代码的后面加上中文注释。

7．在老师的指导下，独立完成课程设计的全部内容，并按要求编写课程设计论文，文中能正确阐述和分析设计和实验结果。

建立DSB调制解调模型1.1 DSB信号的模型在AM信号中，载波分量并不携带信息，信息完全由边带传送。

如果将载波抑制，只需在将直流0A去掉，即可输出抑制载波双边带信号，简称双边带信号（DSB）。

DSB调制器模型如图1-1所示。

图1—1 DSB调制器模型其中，设正弦载波为C（t）=Acos(ωc t+ψ0)式中，A为载波幅度；ωc为载波角频率；ψ0为初始相位（假定ψ0为0）。

调制过程是一个频谱搬移的过程，它是将低频信号的频谱搬移到载频位置。

而解调是将位于载频的信号频谱再搬回来，并且不失真地恢复出原始基带信号。

双边带解调通常采用相干解调的方式，它使用一个同步解调器，即由相乘器和低通滤波器组成。

在解调过程中，输入信号和噪声可以分别单独解调。

相干解调的原理框图如图1-2所示：图1-2 相干解调器的数学模型信号传输信道为高斯白噪声信道，其功率为δ2。

1.2 DSB信号调制过程分析DSB调制原理：在消息信号m(t)上不加上直流分量，则输出的已调信号就是无载波分量的双边带调制信号，或称抑制载波双边带（DSB-SC）调制信号，简称双边带（DSB）信号。

DSB调制器模型如图1-1，可见DSB信号实质上就是基带信号与载波直接相乘。

其时域与频域表示式分别如下：S DSB（t）=m(t) cosωc t (式2-1)S DSB（ω）=½[M(ω+ωc)+M(ω-ωc)] (式2-2)除不再含有载频分量离散谱外，DSB信号的频谱与AM信号的完全相同，仍由上下对称的两个边带组成。

故DSB信号是不带载波的双边带信号，它的带宽与AM信号相同，也为基带信号带宽的两倍，DSB信号的波形和频谱分别如图1-2：图1-3 DSB信号的波形与频谱调制过程是一个频谱搬移的过程，它是将低频信号的频谱搬移到载频位置。

DSB信号的包络不再与调制信号的变化规律一致，因而不能采用简单的包络检波来恢复调制信号，需采用相干解调(同步检波)。

另外，在调制信号m(t)的过零点处，高频载波相位有180°的突变。

除了不再含有载频分量离散谱外，DSB信号的频谱与AM信号的频谱完全相同，仍由上下对称的两个边带组成。

所以DSB信号的带宽与AM信号的带宽相同，也为基带信号带宽的两倍，即B DSB=B AM=2f H式中，f H为调制信号的最高频率。

调制信号产生的代码及波形为clf; %清除窗口中的图形ts=0.01; %定义变量区间步长t0=2; %定义变量区间终止值t=-t0+0.0001:ts:t0; %定义变量区间fc=10; %给出相干载波的频率A=1; %定义输入信号幅度fa=1; %定义调制信号频率mt=A*cos(2*pi*fa.*t); %输入调制信号表达式ct=cos(2*pi*fc.*t); %输入调制信号表达式psnt=mt.*cos(2*pi*fc.*t); %输出调制信号表达式subplot(3,1,1); %划分画图区间plot(t,mt,'g'); %画出输入信号波形title('输入信号波形');xlabel('Variable t');ylabel('Variable mt');subplot(3,1,2);plot(t,ct,'b'); %画出输入信号波形title('输入载波波形');xlabel('Variable t');ylabel('Variable ct');subplot(3,1,3);plot(1:length(psnt),psnt,'r'); %length用于长度匹配 title('已调信号波形'); %画出已调信号波形xlabel('Variable t');ylabel('Variable psnt');运行结果：图1-4 调制信号波形、已调信号波形、载波波形1.3 高斯白噪声信道特性分析加性高斯白噪声AWGN(Additive White Gaussian Noise) 是最基本的噪声与干扰模型。

加性噪声是叠加在信号上的一种噪声，通常记为n(t)，而且无论有无信号，噪声n(t)都是始终存在的。

因此通常称它为加性噪声或者加性干扰。

若噪声的功率谱密度在所有的频率上均为一常数，则称这样的噪声为白噪声。

如果白噪声取值的概率分布服从高斯分布，则称这样的噪声为高斯白噪声。

在通信系统中，经常碰到的噪声之一就是白噪声。

信道加性噪声主要取决于起伏噪声，而起伏噪声又可视为高斯白噪声，因此我在此环节将对双边带信号添加高斯白噪声来观察噪声对解调的影响情况。

在实际信号传输过程中，通信系统不可避免的会遇到噪声，例如自然界中的各种电磁波噪声和设备本身产生的热噪声、散粒噪声等，它们很难被预测。

而且大部分噪声为随机的高斯白噪声，所以在设计时引入噪声，才能够真正模拟实际中信号传输所遇到的问题，进而思考怎样才能在接受端更好地恢复基带信号。

为了具体而全面地了解噪声的影响问题，我将分别引入大噪声（信噪比为20dB）与小噪声（信噪比为2dB）作用于双边带信号，再分别对它们进行解调，观察解调后的信号受到了怎样的影响。

在此过程中，我用函数randn来添加噪声，此函数功能为向信号中添加噪声功率为其方差的高斯白噪声。

正弦波通过加性高斯白噪声信道后的信号为r(t)=A cos(ωC t+θ)+n(t)故其有用信号功率为S=A2/2噪声功率为N=δ2信噪比S/N满足公式B=101log 10(S/N)则可得到公式δ2=A2/2∙10(B/10)我们可以通过这个公式方便的设置高斯白噪声的方差。

为了便于比较，我显示了双边带信号加入两种噪声后的时频波形图。

实现代码和波形如图4clf; %清除窗口中的图形ts=0.01; %定义变量区间步长t0=2; %定义变量区间终止值t=-t0+0.0001:ts:t0; %定义变量区间fc=10; %给出相干载波的频率A=1; %定义输入信号幅度fa=1; %定义调制信号频率mt=A*cos(2*pi*fa.*t); %输入调制信号表达式xzb=2; %输入小信躁比(dB)snr=10.^(xzb/10);[h,l]=size(mt); %求调制信号的维数fangcha=A*A./(2*snr); %由信躁比求方差nit=sqrt(fangcha).*randn(h,l); %产生小信噪比高斯白躁声psmt=mt.*cos(2*pi*fc.*t); %输出调制信号表达式psnt=psmt+nit; %输出叠加小信噪比已调信号波形 xzb=20; %输入大信躁比(dB)snr1=10.^(xzb/10);[h,l]=size(mt); %求调制信号的维数fangcha1=A*A./(2*snr1); %由信躁比求方差nit1=sqrt(fangcha1).*randn(h,l); %产生大信噪比高斯白躁声psnt1=psmt+nit1; %输出已调信号波形subplot(2,2,1); %划分画图区间plot(t,nit,'g'); %画出输入信号波形title('小信噪比高斯白躁声');xlabel('Variable t');ylabel('Variable nit');subplot(2,2,2);plot(t,psnt,'b');title('叠加小信噪比已调信号波形');xlabel('Variable t');ylabel('Variable psnt');subplot(2,2,3);plot(t,nit1,'r'); %length用于长度匹配title('大信噪比高斯白躁声'); %画出输入信号与噪声叠加波形 xlabel('Variable t');ylabel('Variable nit');subplot(2,2,4);plot(t,psnt1,'k');title('叠加大信噪比已调信号波形'); %画出输出信号波形xlabel('Variable t');ylabel('Variable psmt');-2-1.5-1-0.500.511.52-2-1.5-1-0.500.511.52小信噪比高斯白躁声Variable tV a r i a b l e n it-2-1.5-1-0.500.51 1.52-3-2-10123叠加小信噪比已调信号波形Variable tV a r i a b l e p s nt-2-1.5-1-0.500.511.52-0.03-0.02-0.0100.010.020.03大信噪比高斯白躁声Variable tV a r i a b l e n it-2-1.5-1-0.500.51 1.52-1.5-1-0.500.511.5叠加大信噪比已调信号波形Variable tV a r i a b l e p s m t图4 不同信噪比的噪声及含噪声的已调波形可以清晰地看出，加大噪声后，解调信号的波形杂乱无章，起伏远大于加小噪声时的波形。