信道均衡技术的MATLAB仿真开题报告

基于MATLAB的OFDM通信系统模型仿真(开题报告)

研究动态：上个世纪70年代，韦斯坦（Weistein）和艾伯特（Ebert）等人应用离散傅里叶变换（DFT）和快速傅里叶方法（FFT）研制了一个完整的多载波传输系统，叫做正交频分复用（OFDM）系统。OFDM是正交频分复用的英文缩写。正交频分复用是一种特殊的多载波传输方案。OFDM应用离散傅里叶变换（DFT）和其逆变换（IDFT）方法解决了产生多个互相正交的子载波和从子载波中恢复原信号的问题。这就解决了多载波传输系统发送和传送的难题。应用快速傅里叶变换更使多载波传输系统的复杂度大大降低。从此OFDM技术开始走向实用。但是应用OFDM系统仍然需要大量繁杂的数字信号处理过程，而当时还缺乏数字处理功能强大的元器件，因此OFDM技术迟迟没有得到迅速发展。近些年来，集成数字电路和数字信号处理器件的迅猛发展，以及对无线通信高速率要求的日趋迫切，OFDM技术再次受到了重视。
设计方案：整个系统的流程为:产生二进制数据→经过RS编码→QPSK调制→OFDM系统基带信号调制并加入循环前缀→插入保护间隔→并/串变换→多径瑞利衰落信道→高斯信道→串/并变换→删除保护间隔→OFDM系统基带信号解调并删除循环前缀→进行信道估计→进行信道补偿→进行0删除→QPSK解调→RS译码→进行误码率计算.
主要参考资料：
[1]胡汉才单片机原理及接口技术[M ]北京:清华大学出版社 ,1996
[2]Takeshita O Y, Fossorier M P C, Costello D J Jr. A new techniquefor computing the weight spectrum of turbo codes[J]. IEEETrans . Commun , 2000,41(5):251-253.
论文(设计)开题报告书
题目＿基于MATLAB的OFDM＿＿＿

基于matlab的ofdm通信系统设计与仿真开题报告

基于matlab的ofdm通信系统设计与仿真开题报告一、选题背景随着通信技术的不断发展，OFDM技术成为了通信系统中广泛应用的一种调制技术。

OFDM技术相对于传统的调频调幅技术具有许多优势，例如对多径衰落的敏感性更低、扩频抗干扰性能更好等等。

因此，在实际应用场景中，OFDM技术得到了越来越广泛的应用。

因此，基于matlab的OFDM通信系统设计与仿真的研究也变得越来越受到人们的关注。

二、研究内容本文拟研究基于matlab的OFDM通信系统设计与仿真技术，研究内容包括以下几个方面：1. OFDM基础本文将首先介绍OFDM技术的基础知识，例如OFDM信号的生成、调制与解调原理等等。

同时，还会介绍OFDM技术的优缺点、应用领域等相关内容，以便更好地理解OFDM 技术在通信系统中的应用。

2. OFDM通信系统设计在了解了OFDM技术的基础知识之后，本文将研究如何基于matlab实现OFDM通信系统的设计。

具体而言，将会介绍OFDM通信系统中不同模块的实现，例如QPSK调制器、加扰器、插零器、IFFT模块、CP插入模块等等。

3. OFDM通信系统仿真通过matlab的仿真工具，可以对OFDM通信系统进行全面的仿真，并得到各种参数的数据。

本文将详细介绍如何进行OFDM通信系统的仿真设计，以及如何评估OFDM通信系统的性能。

三、研究意义随着通信技术的不断发展，OFDM技术正在逐渐成为通信系统中的主流技术之一。

因此，基于matlab的OFDM通信系统设计与仿真技术的研究对于通信系统的研发和应用具有十分重要的意义。

通过本文的研究，可以更好地了解OFDM技术的应用原理、技术优势和性能表现，同时也可以更加深入地理解无线通信系统这一领域。

四、研究方法与流程本文的研究方法主要包括文献调研、matlab仿真、性能评估等方面。

具体研究流程如下：1. 文献调研：在开始研究之前，需要进行大量的文献调研，了解OFDM技术的基础知识、历史发展、应用场景等等。

基于Matlab的OFDM系统仿真开题报告

开题报告
一、选题的背景及意义
随着通信技术的不断成熟和发展，现代通信传输方式有很多种，但根据基本通信信道可以分为有线和无线。有线信道信号受外界干扰小，但须铺设传输线路，网络建立麻烦；而无线信道恰恰克服了这个缺点，但由于地面情况复杂，信道条件恶劣，对传输信号会造成很大的干扰。而网络的迅速增长使人们对无线通信提出了更高的要求。所以必须采用更先进的技术，克服在无线信道下的多径衰落，降低噪声和多径干扰以及有效利用频率资源。在这样的时代发展趋势下，OFDM调制技术作为新一代无线通信技术呼之欲出。
2005 年 12 月，3GPP 经过激烈的讨论和艰苦的融合，选定了 LTE 的基本传输技术，即下行 OFDM，上行 SC(单载波关 FDMA。OFDM 由于技术的成熟性，被选用为下行标准很快就达成了共识。而上行技术的选择上，由于 OFDM 的高峰均比(PAPR)使得一些设备商认为会增加终端的功放成本和功率消耗，限制终端的使用时间，一些则认为可以通过滤波，削峰等方法限制峰均比。不过，经过讨论后，最后上行还是采用了 SC 一 FDMA 方式。
OFDM是一种高效并行多载波传输技术，将所传送的高速串行数据分解并调制到多个并行的正交子信道中，从而使每个子信道的码元宽度大于信道时延扩展，再通过加入循环扩展，保证系统不受多径干扰引起的码间干扰（ISI）的影响,可以有效对抗多径传播。OFDM技术由于采用 DFT实现多载波调制，同时LSI的发展解决了IFFT/FFT的实现问题以及其他关键技术的突破，OFDM 开始向诸多领域的实际应用转化，成为一种很有发展前途的调制技术。
2001 年，IEEE802.16 通过了无线城域网标准，该标准根据使用频段的不同，具体可分为视距和非视距两种。其中，使用 2-11GHz 许可和免许可频段，由于在该频段波长较长，适合非视距传播，此时系统会存在较强的多径效应，而在免许可频段还存在干扰问题，所以系统采用了抵抗多径效应、频率选择性衰落或窄带干扰上有明显优势的 OFDM 调制，多址方式为 OFDMA。

MATLAB环境下ISI信道仿真及自适应均衡器设计程序说明书

MATLAB 环境下ISI 信道仿真及自适应均衡器设计程序说明一、系统模型二、ISI 信道仿真及LSM 算法自适应均衡器原理1、发送端和接收端滤波器的级联和在采样瞬间时的信道可用等效的离散时间FIR 信道滤波器来表示，Xn={0.05 -0.063 0.088 -0.126 -0.25 0.9047 0.25 0 0.126 0.038 0.088}，n={-5,-4,…,5}。

2、基于MSE 准则的均衡器抽头系数的自适应算法为：^^1k k k k c c e y +=+∆其中^k c 代表抽头系数向量的估值，∆为迭代过程中的步长参数，k e 为误差信号，k y 代表在瞬时k 包含均衡器中2k+1接收信号值的行向量。

误差信号k e 表示为：k k k e a z =-；k z 为均衡器输出，k a 为已知信号序列。

最初用一已知伪随机序列{k a }在信道上将这个自适应均衡器进行训练。

在解调器端，均衡器用这个已知序列去调整它的系数，一旦初始调节完成，自适应均衡器就从一个训练模式切换到直接判决模式，这时：^k k k e a z =-，式中^k a 是检测器的输出。

为了确保收敛和在慢变化信道中好的跟踪能力，选择步长参数的一种经验公式是15(21)R k P ∆=+ 式中R P 代表接收到的信号加噪声的功率，它可以从接收信号中估计出。

三、仿真结果图四、结论分析从结果图中我们可以看出，在信噪比逐渐增大的过程中，未经均衡器均衡的差错率没有明显改善，可知系统中始终存在码间干扰造成的误码；经均衡器均衡后的差错率则有明显改善。

但我们同时也可以看到在信噪比较低情况下，均衡器均衡之后的误码率并没有明显改善，甚至没有未均衡的差错率低，这主要是因为噪声为随机信号，功率大时对源信号影响较大，而且均衡器不易跟踪；当我们把均衡器的步长调低后，跟踪能力增强，差错率降低。

附源程序代码：main_plot.mclear;clc;echo off;close all;N=10000; %指定信号序列长度info=random_binary(N); %产生二进制信号序列SNR_in_dB=8:1:18; %AWGN信道信噪比for j=1:length(SNR_in_dB)[y,len]=channel(info,SNR_in_dB(j)); %通过既有码间干扰又有白噪声信道numoferr=0; %初始误码统计数for i=len+1:N+len, %从第len个码元开始为真实信号码元if (y(i)<0), %判决译码elsedecis=1;end;if (decis~=info(i-5)), %判断是否误码，统计误码码元个数numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; % 未经均衡器均衡，得到的误码率end;semilogy(SNR_in_dB,Pe,'red*-'); %未经均衡器，误码率结果图hold on;delta_1=0.11; %指定自适应均衡器的步长delta_2=0.09; %指定自适应均衡器的步长for j=1:length(SNR_in_dB)y=channel(info,SNR_in_dB(j)); %通过信道z=lms_equalizer(y,info,delta_1); %通过自适应均衡器，并设置步长为0.11 numoferr=0;for i=1:N,if (z(i)<0),decis=-1;elsedecis=1;end;if (decis~=info(i)),numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; % 经自适应均衡器均衡后，得到的误码率end;semilogy(SNR_in_dB,Pe,'blacko-'); %自适应均衡器均衡之后，误码率结果图hold on;for j=1:length(SNR_in_dB)y=channel(info,SNR_in_dB(j)); %通过信道z=lms_equalizer(y,info,delta_2); %通过自适应均衡器，并设置步长为0.09 numoferr=0;for i=1:N,if (z(i)<0),decis=-1;elsedecis=1;end;numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; % 经自适应均衡器均衡后，得到的误码率end;semilogy(SNR_in_dB,Pe,'blue.-'); %自适应均衡器均衡之后，误码率结果图hold on;xlabel('SNR in dB');ylabel('Pe');title('ISI信道自适应均衡系统仿真');legend('未经均衡器均衡','经自适应均衡器均衡，步长detla=0.11',...'经自适应均衡器均衡，步长detla=0.09');random_binary.m%产生二进制信源随机序列function [info]=random_binary(N)if nargin == 0, %如果没有输入参数，则指定信息序列为10000个码元N=10000;end;for i=1:N,temp=rand;if (temp<0.5),info(i)=-1; % 1/2的概率输出为-1elseinfo(i)=1; % 1/2的概率输出为1endend;channel.m%模拟既有码间干扰又有高斯白噪声的信道function [y,len]=channel(x,snr_in_dB)SNR=exp(snr_in_dB*log(10)/10); %信噪比真值转换sigma=1/sqrt(2*SNR); %高斯白噪声的标准差%指定信道的ISI参数，可以看出此信道质量还是比较差的actual_isi=[0.05 -0.063 0.088 -0.126 -0.25 0.9047 0.25 0 0.126 0.038 0.088];len_actual_isi=(length(actual_isi)-1)/2;len=len_actual_isi;y=conv(actual_isi,x); %信号通过信道，相当于信号序列与信道模型序列作卷积%需要指出，此时码元序列长度变为N+len-1，译码时我们从第len个码元开始到N+len个结束for i=1:2:size(y,2),[noise(i) noise(i+1)]=gngauss(sigma); %产生噪声end;y=y+noise; %叠加噪声gngauss.m%产生高斯白噪声function [gsrv1,gsrv2]=gngauss(m,sgma)if nargin == 0, %如果没有输入实参，则均方为0，标准差为1m=0; sgma=1;elseif nargin == 1, %如果输入实参为1个参数，则标准差为输入实参，均值为0 sgma=m; m=0;end;u=rand;z=sgma*(sqrt(2*log(1/(1-u))));u=rand;gsrv1=m+z*cos(2*pi*u);gsrv2=m+z*sin(2*pi*u);lms_equalizer.m%LSM算法自适应滤波器实现function [z]=lms_equalizer(y,info,delta)estimated_c=[0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0]; %初始抽头系数K=5;for k=1:size(y,2)-2*K,y_k=y(k:k+2*K); %获取码元，一次11个z_k=estimated_c*y_k'; %各抽头系数与码元相乘后求和e_k=info(k)-z_k; %误差估计estimated_c=estimated_c+delta*e_k*y_k; %计算校正抽头系数z(k)=z_k; %均衡后输出的码元序列end;。

matlab均衡仿真报告胡梦春11211132

均衡matlab实验仿真报告学院：电子信息工程学院班级：通信1106班姓名：胡梦春学号：11211132指导教师：杨维老师日27月年时间：20145均衡MATLAB仿真报告要求：现给出迫零均衡（ZF）、最小均方误差均衡中的最小均方算法（LMS）的matlab程序，理解各程序，完成以下习题。

将程序运行结果及各题目的解答写入word中：用matlab分别运行“main_zf.m”和“main_lms.m”（a）在程序中标注“注释”处加上注释（英文或中文）。

①main_zf.mM=1500; %码元数目P=0.5; %1码概率data=2*round(rand(1,M)+P-0.5)-1;%产生一列01 码h=[0.02 0.05 0.1 -0.2 1 -0.2 0.1 0.06 0.01];%注释：归一化的多径信道系数hr=conv(data,h);%迫零均衡N=5;C=force_zero(h,N); %获得均衡器系数Cdataout=conv(r,C); %注释:将经过多径信道传输的信号通过均衡器figure(1)subplot(2,2,1)plot([1:length(data)],data,'.')title('发送信号序列')subplot(2,2,2)plot([1:length(r)],r,'.')title('多径信号序列')subplot(2,2,3)plot([1:length(dataout)],dataout,'.')title('均衡后的信号序列')figure(2)eyediagram(r,2);title('迫零均衡前的眼图');figure(3)eyediagram(dataout,2);title('迫零均衡后的眼图'); %注释：画迫零均衡后的眼图%用不同阶数的迫零均衡器均衡后的误码率，并与理想误码率曲线比较。

MATLAB环境下ISI信道仿真及自适应均衡器设计程序说明书

MATLAB 环境下ISI 信道仿真及自适应均衡器设计程序说明一、系统模型二、ISI 信道仿真及LSM 算法自适应均衡器原理1、发送端和接收端滤波器的级联和在采样瞬间时的信道可用等效的离散时间FIR 信道滤波器来表示，Xn={0.05 -0.063 0.088 -0.126 -0.25 0.9047 0.25 0 0.126 0.038 0.088}，n={-5,-4,…,5}。

2、基于MSE 准则的均衡器抽头系数的自适应算法为：^^1k k k k c c e y +=+∆其中^k c 代表抽头系数向量的估值，∆为迭代过程中的步长参数，k e 为误差信号，k y 代表在瞬时k 包含均衡器中2k+1接收信号值的行向量。

误差信号k e 表示为：k k k e a z =-；k z 为均衡器输出，k a 为已知信号序列。

最初用一已知伪随机序列{k a }在信道上将这个自适应均衡器进行训练。

在解调器端，均衡器用这个已知序列去调整它的系数，一旦初始调节完成，自适应均衡器就从一个训练模式切换到直接判决模式，这时：^k k k e a z =-，式中^k a 是检测器的输出。

为了确保收敛和在慢变化信道中好的跟踪能力，选择步长参数的一种经验公式是15(21)R k P ∆=+ 式中R P 代表接收到的信号加噪声的功率，它可以从接收信号中估计出。

三、仿真结果图四、结论分析从结果图中我们可以看出，在信噪比逐渐增大的过程中，未经均衡器均衡的差错率没有明显改善，可知系统中始终存在码间干扰造成的误码；经均衡器均衡后的差错率则有明显改善。

但我们同时也可以看到在信噪比较低情况下，均衡器均衡之后的误码率并没有明显改善，甚至没有未均衡的差错率低，这主要是因为噪声为随机信号，功率大时对源信号影响较大，而且均衡器不易跟踪；当我们把均衡器的步长调低后，跟踪能力增强，差错率降低。

附源程序代码：main_plot.mclear;clc;echo off;close all;N=10000; %指定信号序列长度info=random_binary(N); %产生二进制信号序列SNR_in_dB=8:1:18; %AWGN信道信噪比for j=1:length(SNR_in_dB)[y,len]=channel(info,SNR_in_dB(j)); %通过既有码间干扰又有白噪声信道numoferr=0; %初始误码统计数for i=len+1:N+len, %从第len个码元开始为真实信号码元if (y(i)<0), %判决译码elsedecis=1;end;if (decis~=info(i-5)), %判断是否误码，统计误码码元个数numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; % 未经均衡器均衡，得到的误码率end;semilogy(SNR_in_dB,Pe,'red*-'); %未经均衡器，误码率结果图hold on;delta_1=0.11; %指定自适应均衡器的步长delta_2=0.09; %指定自适应均衡器的步长for j=1:length(SNR_in_dB)y=channel(info,SNR_in_dB(j)); %通过信道z=lms_equalizer(y,info,delta_1); %通过自适应均衡器，并设置步长为0.11 numoferr=0;for i=1:N,if (z(i)<0),decis=-1;elsedecis=1;end;if (decis~=info(i)),numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; % 经自适应均衡器均衡后，得到的误码率end;semilogy(SNR_in_dB,Pe,'blacko-'); %自适应均衡器均衡之后，误码率结果图hold on;for j=1:length(SNR_in_dB)y=channel(info,SNR_in_dB(j)); %通过信道z=lms_equalizer(y,info,delta_2); %通过自适应均衡器，并设置步长为0.09 numoferr=0;for i=1:N,if (z(i)<0),decis=-1;elsedecis=1;end;numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; % 经自适应均衡器均衡后，得到的误码率end;semilogy(SNR_in_dB,Pe,'blue.-'); %自适应均衡器均衡之后，误码率结果图hold on;xlabel('SNR in dB');ylabel('Pe');title('ISI信道自适应均衡系统仿真');legend('未经均衡器均衡','经自适应均衡器均衡，步长detla=0.11',...'经自适应均衡器均衡，步长detla=0.09');random_binary.m%产生二进制信源随机序列function [info]=random_binary(N)if nargin == 0, %如果没有输入参数，则指定信息序列为10000个码元N=10000;end;for i=1:N,temp=rand;if (temp<0.5),info(i)=-1; % 1/2的概率输出为-1elseinfo(i)=1; % 1/2的概率输出为1endend;channel.m%模拟既有码间干扰又有高斯白噪声的信道function [y,len]=channel(x,snr_in_dB)SNR=exp(snr_in_dB*log(10)/10); %信噪比真值转换sigma=1/sqrt(2*SNR); %高斯白噪声的标准差%指定信道的ISI参数，可以看出此信道质量还是比较差的actual_isi=[0.05 -0.063 0.088 -0.126 -0.25 0.9047 0.25 0 0.126 0.038 0.088];len_actual_isi=(length(actual_isi)-1)/2;len=len_actual_isi;y=conv(actual_isi,x); %信号通过信道，相当于信号序列与信道模型序列作卷积%需要指出，此时码元序列长度变为N+len-1，译码时我们从第len个码元开始到N+len个结束for i=1:2:size(y,2),[noise(i) noise(i+1)]=gngauss(sigma); %产生噪声end;y=y+noise; %叠加噪声gngauss.m%产生高斯白噪声function [gsrv1,gsrv2]=gngauss(m,sgma)if nargin == 0, %如果没有输入实参，则均方为0，标准差为1m=0; sgma=1;elseif nargin == 1, %如果输入实参为1个参数，则标准差为输入实参，均值为0 sgma=m; m=0;end;u=rand;z=sgma*(sqrt(2*log(1/(1-u))));u=rand;gsrv1=m+z*cos(2*pi*u);gsrv2=m+z*sin(2*pi*u);lms_equalizer.m%LSM算法自适应滤波器实现function [z]=lms_equalizer(y,info,delta)estimated_c=[0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0]; %初始抽头系数K=5;for k=1:size(y,2)-2*K,y_k=y(k:k+2*K); %获取码元，一次11个z_k=estimated_c*y_k'; %各抽头系数与码元相乘后求和e_k=info(k)-z_k; %误差估计estimated_c=estimated_c+delta*e_k*y_k; %计算校正抽头系数z(k)=z_k; %均衡后输出的码元序列end;。

LMMSE算法信道均衡MATLAB仿真

一．信道均衡的概念实际的基带传输系统不可能完全满足无码间串扰传输条件，因而码间串扰是不可避免的。

当串扰严重时，必须对系统的传输函数进行校正，使其达到或接近无码间串扰要求的特性。

理论和实践表明，在基带系统中插入一种可调滤波器就可以补偿整个系统的幅频，和相频特性从而减小码间串扰的影响这个对系统校正的过程称为均衡，实现均衡的滤波器称为均衡器。

均衡分为频域均衡和时域均衡。

频域均衡是从频率响应考虑，使包括均衡器在内的整个系统的总传输函数满足无失真传输条件。

而时域均衡，则是直接从时间响应考虑，使包括均衡器在内的整个系统的冲激响应满足无码间串扰条件。

频域均衡在信道特性不变，且传输低速率数据时是适用的，而时域均衡可以根据信道特性的变化进行调整，能够有效地减小码间串扰，故在高速数据传输中得以广泛应用。

时域均衡的实现方法有多种，但从实现的原理上看，大致可分为预置式自动均衡和自适应式自动均衡。

预置式均衡是在实际传数之前先传输预先规定的测试脉冲（如重复频率很低的周期性的单脉冲波形），然后按“迫零调整原理”自动或手动调整抽头增益；自适应式均衡是在传数过程中连续测出距最佳调整值的误差电压，并据此电压去调整各抽头增益。

一般地，自适应均衡不仅可以使调整精度提高，而且当信道特性随时间变化时又能有一定的自适应性，因此很受重视。

这种均衡器过去实现起来比较复杂，但随着大规模、超大规模集成电路和微处理机的应用，其发展十分迅速。

二．信道均衡的应用1.考虑如图所示的基带等效数据传输系统，发送信号k x 经过ISI 失真信道传输，叠加高斯加性噪声。

图1基带等效数据传输模型设发送信号采用QPSK调制，即(1)/k x j =±±ISI 信道的冲击响应以向量的形式表示为h 2211[,,,]T L L L h h h --+=⋅⋅⋅。

典型的ISI 信道响应向量有三种：h [0.04,0.05,0.07,0.21,0.5,0.72,0.36,0,0.21,0.03,0.07]T A =--- h [0.407,0.815,0.407]T B =h [0.227,0.46,0.6888,0.46,0.227]T C =k ω为实部与虚部独立的复高斯白噪声，其均值为零，方差为2ωσ。

MATLAB环境下ISI信道仿真及自适应均衡器设计程序说明

MATLAB 环境下ISI 信道仿真及自适应均衡器设计程序说明一、系统模型二、ISI 信道仿真及LSM 算法自适应均衡器原理1、发送端和接收端滤波器的级联和在采样瞬间时的信道可用等效的离散时间FIR 信道滤波器来表示，Xn={0.05 -0.063 0.088 -0.126 -0.25 0.9047 0.25 0 0.126 0.038 0.088}，n={-5,-4,…,5}。

2、基于MSE （均方准则）的均衡器抽头系数的自适应算法为：^^1k k k k c c e y +=+∆其中^k c 代表抽头系数向量的估值，∆为迭代过程中的步长参数，k e 为误差信号，k y 代表在瞬时k 包含均衡器中2k+1接收信号值的行向量。

误差信号k e 表示为：k k k e a z =-；k z 为均衡器输出，k a 为已知信号序列。

最初用一已知伪随机序列{k a }在信道上将这个自适应均衡器进行训练。

在解调器端，均衡器用这个已知序列去调整它的系数，一旦初始调节完成，自适应均衡器就从一个训练模式切换到直接判决模式，这时：^k k k e a z =-，式中^k a 是检测器的输出。

为了确保收敛和在慢变化信道中好的跟踪能力，选择步长参数的一种经验公式是15(21)R k P ∆=+ 式中R P 代表接收到的信号加噪声的功率，它可以从接收信号中估计出。

三、仿真结果图四、结论分析从结果图中我们可以看出，在信噪比逐渐增大的过程中，未经均衡器均衡的差错率没有明显改善，可知系统中始终存在码间干扰造成的误码；经均衡器均衡后的差错率则有明显改善。

但我们同时也可以看到在信噪比较低情况下，均衡器均衡之后的误码率并没有明显改善，甚至没有未均衡的差错率低，这主要是因为噪声为随机信号，功率大时对源信号影响较大，而且均衡器不易跟踪；当我们把均衡器的步长调低后，跟踪能力增强，差错率降低。

附源程序代码：main_plot.mclear;clc;echo off;close all;N=10000; %指定信号序列长度info=random_binary(N); %产生二进制信号序列SNR_ in _dB=8:1:18; %AWGN信道信噪比for j=1:length(SNR _in_ dB)[y, len ]=channel(info, SNR _in _dB(j)); %通过既有码间干扰又有白噪声信道numoferr=0; %初始误码统计数for i=len+1:N+len, %从第len个码元开始为真实信元if (y(i)<0), %判决译码decis=-1;elsedecis=1;end;if (decis~=info(i-5)), %判断是否误码，统计误码码元个数numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; % 未经均衡器均衡，得到的误码率end;semilogy(SNR_in_dB,Pe,'red*-'); %未经均衡器，误码率结果图hold on;delta_1=0.11; %指定自适应均衡器的步长delta_2=0.09; %指定自适应均衡器的步长for j=1:length(SNR_in_dB)y=channel(info,SNR_in_dB(j)); %通过信道z=lms_equalizer(y,info,delta_1); %通过自适应均衡器，并设置步长为0.11 numoferr=0;for i=1:N,if (z(i)<0),decis=-1;elsedecis=1;end;if (decis~=info(i)),numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; % 经自适应均衡器均衡后，得到的误码率end;semilogy(SNR _in _ dB, Pe ,'blacko-'); %自适应均衡器均衡之后，误码率结果图 hold on;for j=1:length(SNR_in_dB)y=channel(info,SNR_in_dB(j)); %通过信道z=lms_equalizer(y,info,delta_2); %通过自适应均衡器，并设置步长为0.09 numoferr=0;for i=1:N,if (z(i)<0),decis=-1;elsedecis=1;end;if (decis~=info(i)),numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; % 经自适应均衡器均衡后，得到的误码率end;semilogy(SNR_in_dB,Pe,'blue.-'); %自适应均衡器均衡之后，误码率结果图hold on;xlabel('SNR in dB');ylabel('Pe');title('ISI信道自适应均衡系统仿真');legend('未经均衡器均衡','经自适应均衡器均衡，步长detla=0.11',...'经自适应均衡器均衡，步长detla=0.09');random_binary.m%产生二进制信源随机序列function [info]=random_binary(N)if nargin == 0, %如果没有输入参数，则指定信息序列为10000个码元N=10000;end;for i=1:N,temp=rand;if (temp<0.5),info(i)=-1; % 1/2的概率输出为-1elseinfo(i)=1; % 1/2的概率输出为1endend;channel.m%模拟既有码间干扰又有高斯白噪声的信道function [y,len]=channel(x,snr_in_dB)SNR=exp(snr_in_dB*log(10)/10); %信噪比真值转换sigma=1/sqrt(2*SNR); %高斯白噪声的标准差%指定信道的ISI参数，可以看出此信道质量还是比较差的actual_isi=[0.05 -0.063 0.088 -0.126 -0.25 0.9047 0.25 0 0.126 0.038 0.088];len_ actual _isi=(length(actual_isi)-1)/2;len=len_actual_isi;y=conv(actual_isi,x); %信号通过信道，相当于信号序列与信道模型序列作卷积%需要指出，此时码元序列长度变为N+len-1，译码时我们从第len个码元开始到N+len个结束for i=1:2:size(y,2),[noise(i) noise(i+1)]=gngauss(sigma); %产生噪声end;y=y+noise; %叠加噪声gngauss . m%产生高斯白噪声function [gsrv1,gsrv2]=gngauss(m,sgma)if nargin == 0, %如果没有输入实参，则均方为0，标准差为1m=0; sgma=1;elseif nargin == 1, %如果输入实参为1个参数，则标准差为输入实参，均值为0 sgma=m; m=0;end;u=rand;z=sgma*(sqrt(2*log(1/(1-u))));u=rand;gsrv1=m+z*cos(2*pi*u);gsrv2=m+z*sin(2*pi*u);lm _equalizer .m%LSM算法自适应滤波器实现function [z]=lms_equalizer(y,info,delta)estimated_c=[0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0]; %初始抽头系数K=5;for k=1:size(y,2)-2*K,y_k=y(k:k+2*K); %获取码元，一次11个z_k=estimated_c*y_k'; %各抽头系数与码元相乘后求和e_k=info(k)-z_k; %误差估计estimated_c=estimated_c+delta*e_k*y_k; %计算校正抽头系数z(k)=z_k; %均衡后输出的码元序列end;。

LMMSE算法信道均衡MATLAB仿真

题目一 LMMSE 估计在信道均衡中的应用1.问题背景考虑如图所示的基带等效数据传输系统，发送信号k x 经过ISI 失真信道传输，叠加高斯加性噪声。

图1基带等效数据传输模型设发送信号采用QPSK调制，即(1)/k x j =±±ISI 信道的冲击响应以向量的形式表示为h 2211[,,,]T L L L h h h --+=⋅⋅⋅。

典型的ISI 信道响应向量有三种：h [0.04,0.05,0.07,0.21,0.5,0.72,0.36,0,0.21,0.03,0.07]T A =--- h [0.407,0.815,0.407]T B =h [0.227,0.46,0.6888,0.46,0.227]T C =k ω为实部与虚部独立的复高斯白噪声，其均值为零，方差为2ωσ。

2.实验任务设信道响应已知。

采用线性模型下的线性MMSE 估计方法，根据观测信号y k 估计发送信号x k 。

3.实验原理MMSE 准则下设计出的估计器通常非常复杂，不便于实现。

为便于实现，可要求满足线性关系，线性模型下的LMMSE 估计如下：若x 与θ可用线性模型来描述：=⋅+x H θV其中V 是零均值、协方差矩阵为CV 的噪声矢量，且V 与θ不相关。

则有()()E E =⋅x H θ及T xx =+θθV C HC H C ，T x =θθθC C H于是θ的LMMSE 估计为1ˆ{}()[()]T T E E -=++-θθθθV θθC H HC H C x H θ具体推导过程不做赘述。

4.实验方案（1）实验平台MATLAB 2010a（2）产生原始信号根据发送信号采用QPSK调制，调制后信号序列(1)k x j =±±部分别作为独立的两个随机序列再加和产生原始发送信号。

数据长度任定。

%1. 产生原始信号 len=1000;xR=randint(1, len);xI=randint(1, len);for i=1:len;if xR(i)==0;xR(i)=-1;endif xI(i)==0;xI(i)=-1;endend % 用循环可能效率低，数据量大时要用矩阵运算xk_source=(xR+1j*xI)/sqrt(2);并绘出星座图。

Matlab通信系统仿真实验报告

Matlab通信原理仿真学号：*******姓名：圣斌实验一 Matlab 基本语法与信号系统分析一、实验目的：1、掌握MATLAB 的基本绘图方法；2、实现绘制复指数信号的时域波形。

二、实验设备与软件环境：1、实验设备：计算机2、软件环境：MATLAB R2009a三、实验内容：1、MATLAB 为用户提供了结果可视化功能，只要在命令行窗口输入相应的命令，结果就会用图形直接表示出来。

MATLAB 程序如下：x = -pi:0.1:pi; y1 = sin(x); y2 = cos(x); %准备绘图数据 figure(1); %打开图形窗口subplot(2,1,1); %确定第一幅图绘图窗口 plot(x,y1); %以x ，y1绘图title('plot(x,y1)'); %为第一幅图取名为’plot(x,y1)’ grid on; %为第一幅图绘制网格线 subplot(2,1,2) %确定第二幅图绘图窗口 plot(x,y2); %以x ，y2绘图xlabel('time'),ylabel('y')%第二幅图横坐标为’time ’,纵坐标为’y ’运行结果如下图：-1-0.500.51plot(x,y1)-1-0.500.51timey2、上例中的图形使用的是默认的颜色和线型，MATLAB中提供了多种颜色和线型，并且可以绘制出脉冲图、误差条形图等多种形式图：MATLAB程序如下：x=-pi:.1:pi;y1=sin (x);y2=cos (x);figure (1);%subplot (2,1,1);plot (x,y1);title ('plot (x,y1)');grid on%subplot (2,1,2);plot (x,y2);xlabel ('time');ylabel ('y')subplot(1,2,1),stem(x,y1,'r') %绘制红色的脉冲图subplot(1,2,2),stem(x,y1,'g') %绘制绿色的误差条形图运行结果如下图：3、一个复指数信号可以分解为实部和虚部两部分。

MATLAB环境下ISI信道仿真及自适应均衡器设计程序说明书

MATLAB 环境下ISI 信道仿真及自适应均衡器设计程序说明一、系统模型二、ISI 信道仿真及LSM 算法自适应均衡器原理1、发送端和接收端滤波器的级联和在采样瞬间时的信道可用等效的离散时间FIR 信道滤波器来表示，Xn={0.05 -0.063 0.088 -0.126 -0.25 0.9047 0.25 0 0.126 0.038 0.088}，n={-5,-4,…,5}。

2、基于MSE 准则的均衡器抽头系数的自适应算法为：^^1k k k k c c e y +=+∆其中^k c 代表抽头系数向量的估值，∆为迭代过程中的步长参数，k e 为误差信号，k y 代表在瞬时k 包含均衡器中2k+1接收信号值的行向量。

误差信号k e 表示为：k k k e a z =-；k z 为均衡器输出，k a 为已知信号序列。

最初用一已知伪随机序列{k a }在信道上将这个自适应均衡器进行训练。

在解调器端，均衡器用这个已知序列去调整它的系数，一旦初始调节完成，自适应均衡器就从一个训练模式切换到直接判决模式，这时：^k k k e a z =-，式中^k a 是检测器的输出。

为了确保收敛和在慢变化信道中好的跟踪能力，选择步长参数的一种经验公式是15(21)Rk P ∆=+ 式中R P 代表接收到的信号加噪声的功率，它可以从接收信号中估计出。

三、仿真结果图四、结论分析从结果图中我们可以看出，在信噪比逐渐增大的过程中，未经均衡器均衡的差错率没有明显改善，可知系统中始终存在码间干扰造成的误码；经均衡器均衡后的差错率则有明显改善。

但我们同时也可以看到在信噪比较低情况下，均衡器均衡之后的误码率并没有明显改善，甚至没有未均衡的差错率低，这主要是因为噪声为随机信号，功率大时对源信号影响较大，而且均衡器不易跟踪；当我们把均衡器的步长调低后，跟踪能力增强，差错率降低。

附源程序代码：main_plot.mclear;clc;echo off;close all;N=10000; %指定信号序列长度info=random_binary(N); %产生二进制信号序列SNR_in_dB=8:1:18; %AWGN信道信噪比for j=1:length(SNR_in_dB)[y,len]=channel(info,SNR_in_dB(j)); %通过既有码间干扰又有白噪声信道numoferr=0; %初始误码统计数for i=len+1:N+len, %从第len个码元开始为真实信号码元if (y(i)<0), %判决译码decis=-1;elsedecis=1;end;if (decis~=info(i-5)), %判断是否误码，统计误码码元个数numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; % 未经均衡器均衡，得到的误码率end;semilogy(SNR_in_dB,Pe,'red*-'); %未经均衡器，误码率结果图hold on;delta_1=0.11; %指定自适应均衡器的步长delta_2=0.09; %指定自适应均衡器的步长for j=1:length(SNR_in_dB)y=channel(info,SNR_in_dB(j)); %通过信道z=lms_equalizer(y,info,delta_1); %通过自适应均衡器，并设置步长为0.11 numoferr=0;for i=1:N,if (z(i)<0),decis=-1;elsedecis=1;end;if (decis~=info(i)),numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; % 经自适应均衡器均衡后，得到的误码率end;semilogy(SNR_in_dB,Pe,'blacko-'); %自适应均衡器均衡之后，误码率结果图hold on;for j=1:length(SNR_in_dB)y=channel(info,SNR_in_dB(j)); %通过信道z=lms_equalizer(y,info,delta_2); %通过自适应均衡器，并设置步长为0.09 numoferr=0;for i=1:N,if (z(i)<0),decis=-1;elsedecis=1;end;if (decis~=info(i)),numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; % 经自适应均衡器均衡后，得到的误码率end;semilogy(SNR_in_dB,Pe,'blue.-'); %自适应均衡器均衡之后，误码率结果图hold on;xlabel('SNR in dB');ylabel('Pe');title('ISI信道自适应均衡系统仿真');legend('未经均衡器均衡','经自适应均衡器均衡，步长detla=0.11',...'经自适应均衡器均衡，步长detla=0.09');random_binary.m%产生二进制信源随机序列function [info]=random_binary(N)if nargin == 0, %如果没有输入参数，则指定信息序列为10000个码元N=10000;end;for i=1:N,temp=rand;if (temp<0.5),info(i)=-1; % 1/2的概率输出为-1elseinfo(i)=1; % 1/2的概率输出为1endend;channel.m%模拟既有码间干扰又有高斯白噪声的信道function [y,len]=channel(x,snr_in_dB)SNR=exp(snr_in_dB*log(10)/10); %信噪比真值转换sigma=1/sqrt(2*SNR); %高斯白噪声的标准差%指定信道的ISI参数，可以看出此信道质量还是比较差的actual_isi=[0.05 -0.063 0.088 -0.126 -0.25 0.9047 0.25 0 0.126 0.038 0.088];len_actual_isi=(length(actual_isi)-1)/2;len=len_actual_isi;y=conv(actual_isi,x); %信号通过信道，相当于信号序列与信道模型序列作卷积%需要指出，此时码元序列长度变为N+len-1，译码时我们从第len个码元开始到N+len个结束for i=1:2:size(y,2),[noise(i) noise(i+1)]=gngauss(sigma); %产生噪声end;y=y+noise; %叠加噪声gngauss.m%产生高斯白噪声function [gsrv1,gsrv2]=gngauss(m,sgma)if nargin == 0, %如果没有输入实参，则均方为0，标准差为1m=0; sgma=1;elseif nargin == 1, %如果输入实参为1个参数，则标准差为输入实参，均值为0 sgma=m; m=0;end;u=rand;z=sgma*(sqrt(2*log(1/(1-u))));u=rand;gsrv1=m+z*cos(2*pi*u);gsrv2=m+z*sin(2*pi*u);lms_equalizer.m%LSM算法自适应滤波器实现function [z]=lms_equalizer(y,info,delta)estimated_c=[0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0]; %初始抽头系数K=5;for k=1:size(y,2)-2*K,y_k=y(k:k+2*K); %获取码元，一次11个z_k=estimated_c*y_k'; %各抽头系数与码元相乘后求和e_k=info(k)-z_k; %误差估计estimated_c=estimated_c+delta*e_k*y_k; %计算校正抽头系数z(k)=z_k; %均衡后输出的码元序列end;。

matlab 仿真实验报告

matlab 仿真实验报告Matlab 仿真实验报告引言：在科学研究和工程应用中，仿真实验是一种非常重要的手段。

通过在计算机上建立数学模型和进行仿真实验，我们可以更好地理解和预测现实世界中的各种现象和问题。

Matlab作为一种强大的科学计算软件，被广泛应用于各个领域的仿真实验中。

本文将介绍我进行的一次基于Matlab的仿真实验，并对实验结果进行分析和讨论。

实验背景：在电子通信领域中，信号的传输和接收是一个重要的研究方向。

而在进行信号传输时，会受到各种信道的影响，如噪声、衰落等。

为了更好地理解信道的特性和优化信号传输方案，我进行了一次关于信道传输的仿真实验。

实验目的：本次实验的目的是通过Matlab仿真，研究不同信道条件下信号传输的性能，并对比分析不同传输方案的优劣。

实验步骤：1. 信道建模：首先，我需要建立信道的数学模型。

根据实际情况，我选择了常见的高斯信道模型作为仿真对象。

通过Matlab提供的函数，我可以很方便地生成高斯噪声，并将其加入到信号中。

2. 信号传输方案设计：接下来，我需要设计不同的信号传输方案。

在实验中，我选择了两种常见的调制方式：频移键控（FSK）和相移键控（PSK）。

通过调整不同的调制参数，我可以模拟不同的传输效果。

3. 信号传输仿真：在信道模型和传输方案设计完成后，我开始进行信号传输的仿真实验。

通过Matlab提供的信号处理函数，我可以很方便地生成调制后的信号，并将其传输到信道中。

4. 信号接收和解调：在信号传输完成后，我需要进行信号接收和解调。

通过Matlab提供的信号处理函数，我可以很方便地对接收到的信号进行解调，并还原出原始的信息信号。

5. 仿真结果分析：最后，我对仿真结果进行分析和讨论。

通过对比不同信道条件下的传输性能，我可以评估不同传输方案的优劣，并得出一些有价值的结论。

实验结果与讨论：通过对不同信道条件下的信号传输仿真实验，我得到了一些有价值的结果。

首先，我观察到在高斯噪声较大的信道条件下，PSK调制比FSK调制具有更好的抗干扰性能。

开题报告基于matlab的OFDM系统仿真

毕业设计(论文开题报告毕业设计论文)开题报告论文
题目：系统仿真题目：基于 Matlab 的 OFDM 系统仿真
院（系）电子信息工程学院专班姓学导业级名号师
2012 年 2 月 26 日
1.
毕业设计（论文）综述（题目背景、研究意义及国内外相关研究情况） 1.1 题目背景 OFDM 是一种特殊的多载波频分复用(FDM)技术。在传统的多载波频分复用
2.
本课题研究的主要内容和拟采用的研究方案、研究方法或措施 2.1 OFDM 的基本原理发送端把被传输的数字信号转换成子载波幅度和相位的映射，并将进行快
速傅利叶反变换（IFFT）或者离散傅里叶反变换（IDFT） IFFT 的计算效率比 IDFT （高）将数据的数据的频谱表达式变到时域上。如图 1-1 所示，上半部分是发送的链路的框图，下半部分是接受的链路的框图。分配到传输速率相对较 OFDM 的原理主要是把高速的数据流通过串并变换，低的若干个子信道中进行传输。由于每个子信道中的符号周期会相对增加，因此可以减轻由无线信道的多径时延扩展所产生的时间弥散性对系统造成的影响。并且还可以在 OFDM 符号之间插入保护间隔，令保护间隔大于无线信道的最大时延扩展，这样就可以最大限度地消除由于多径而带来的符号间干扰(ISI)。而且，一般都采用循环前缀作为保护间隔，从而可以避免由多径带来的子载波间干扰 ((ICI) 。
参考文献 [1]王文博，郑侃. 宽带无线通信 OFDM 技术，北京：人民邮电出版社，2003 [2]Juha Heiskala,John Terry.OFDM 无线局域网，北京：电子工业出版社，2003 [3] R van Nee. OFDM WirelessMultimedia Communications.Rrasad R. Artech House, 1998. [4] Erich Cosby. Orthogonal Frequency Division Multip lexing(OFDM) Tutorial and Analysis[M ]. Northern Virginia Center,2001. [5]佟学俭，罗涛.OFDM 移动通信技术原理及应用.北京：人民邮电出版社，2003 [6] Mingqi Li ,Qicong Peng, Yubai Li. Performance Evaluation of MC - DS - CDMA Systems in Multipath Fading Channels. IEEE , 2002 [7]罗建军，杨琦.精讲多练 MATLAB.陕西：西安交通大学出版社,2009 [8] 尹泽明，等. 精通 MATLAB6. 北京：清华大学出版社，2002. [9] 蔡涛，等译. 无线通信原理与应用. 电子工业出版社,1999. [10] 王玲，逯贵祯，肖怀宝.基于 Matlab 的 OFDM 仿真实现及性能分析. 北京：中国传媒大学信息工程学院,100024 [11] 马一森，李智，赵建华，徐炜，张东.OFDM 通信系统的分析及其 Simulink 仿真研究. 成都：四川大学电子信息学院 610065 [12] 刘吉超，王静，杜力坤 · 苏来曼， LIU Jichao ， WANG Jing ， Dulikun·SULAIMAN. 通信中的交织编码及其 MATLAB 仿真. 新疆师范大学学报（自然科学版）. 2010，29(3):1～3 [13] 俞兴明.OFDM 系统的抗多径性能的仿真研究. 苏州：苏州职业大学电子信息工程系 2007 (3):1～2 [14]樊昌信，曹丽娜.通信原理（第 6 版）.北京：国防工业出版社 2008.6 [15]张学智.数字信号处理.北京：兵器工业出版社，2006

信道均衡技术实验报告

信道均衡技术实验报告一、实验目的本次实验旨在使学生了解并掌握信道均衡技术的原理和应用，通过实践操作加深对无线通信系统中信道均衡重要性的认识。

通过实验，学生将学会如何使用均衡器对信号进行处理，以减少信道引起的干扰，提高通信质量。

二、实验原理信道均衡是无线通信系统中的关键技术之一，主要用于解决多径传播和信号失真问题。

在多径环境中，信号在传播过程中会经历不同的路径和延迟，导致接收端信号出现时延扩展现象。

信道均衡器通过估计信道的脉冲响应，并在接收端对信号进行相应的调整，以减少或消除多径效应带来的影响。

三、实验设备与软件1. 计算机一台，安装有MATLAB软件。

2. 通信系统仿真软件，用于模拟信道和信号处理过程。

3. 信号发生器，用于生成实验所需的信号。

四、实验步骤1. 利用MATLAB软件生成一个已知的信号序列。

2. 使用通信系统仿真软件模拟一个具有多径效应的信道。

3. 将生成的信号通过模拟信道，观察信号失真情况。

4. 设计并实现一个信道均衡器，对失真的信号进行处理。

5. 比较均衡前后的信号，评估均衡器的性能。

五、实验结果与分析实验中，我们首先生成了一个简单的二进制信号序列，并将其通过一个具有多径效应的信道。

在没有进行信道均衡的情况下，接收到的信号出现了明显的时延和幅度失真。

通过设计一个基于最小均方误差（LMS）算法的均衡器，我们对失真的信号进行了处理。

实验结果显示，经过信道均衡后，信号的时延和幅度失真得到了有效补偿，信号质量得到了显著提高。

六、结论信道均衡技术在无线通信系统中扮演着至关重要的角色。

通过本次实验，我们验证了信道均衡器能够有效地减少信道引起的干扰，提高信号的传输质量。

实验结果表明，均衡器的设计对于信号恢复至关重要，合理的均衡器参数选择可以显著提升通信系统的性能。

七、实验心得通过本次实验，我对信道均衡技术有了更深入的理解。

实验过程中，我学会了如何使用MATLAB进行信号处理和仿真，同时也认识到了信道均衡在实际通信系统中的应用价值。

matlab仿真开题报告

matlab仿真开题报告Matlab仿真开题报告一、引言Matlab是一种功能强大的数学软件，广泛应用于科学研究、工程设计和数据分析等领域。

本文旨在探讨如何利用Matlab进行仿真研究，并介绍我个人的开题报告。

二、研究背景近年来，随着科技的不断发展，仿真技术在各个领域得到了广泛的应用。

仿真研究可以帮助我们更好地理解和预测实际系统的行为，从而为工程设计和决策提供有力的支持。

在这个背景下，我选择了利用Matlab进行仿真研究。

三、研究目标本次研究的目标是通过Matlab仿真，研究某一特定系统的性能和行为。

具体而言，我将探讨如何利用Matlab模拟一个电力系统，并分析其稳定性和可靠性。

通过这个研究，我希望能够深入了解电力系统的运行机理，并为实际系统的设计和运维提供一定的指导。

四、研究方法在进行仿真研究之前，我将首先对电力系统进行建模。

通过收集相关的数据和参数，我将利用Matlab编写代码，构建一个包含发电机、输电线路和负载等元素的电力系统模型。

然后，我将对该模型进行仿真运行，并记录系统在不同负载和故障条件下的响应。

五、研究内容本次研究的主要内容包括以下几个方面：1. 电力系统建模：根据电力系统的实际情况和参数，我将对其进行建模。

这将涉及到发电机的特性、输电线路的电阻和电抗等信息的获取和处理。

2. 系统稳定性分析：通过对电力系统进行仿真运行，我将分析系统在不同负载条件下的稳定性。

具体而言，我将关注系统的频率和电压是否保持在合理的范围内。

3. 系统可靠性评估：在仿真过程中，我还将考虑系统的可靠性。

通过引入故障和负荷变化等情况，我将评估系统在不同条件下的可靠性指标，如可用性和平均故障间隔时间等。

4. 结果分析和讨论：最后，我将对仿真结果进行分析和讨论。

通过比较不同情况下的仿真结果，我将得出一些结论，并提出一些建议，以改进电力系统的性能和可靠性。

六、研究意义本次研究的意义主要体现在以下几个方面：1. 理论意义：通过对电力系统的仿真研究，可以帮助我们更好地理解系统的运行机理和特性。

MATLAB环境下ISI信道仿真及自适应均衡器设计程序说明

MATLAB环境下ISI信道仿真及自适应均衡器设计程序说明MATLAB是一种广泛用于科学计算和工程领域的高级编程语言和环境。

在MATLAB环境下，可以进行ISI（Inter-Symbol Interference）信道仿真及自适应均衡器设计。

ISI是指传输过程中，当前符号对后续符号产生的干扰，会导致接收端的误码率增加。

自适应均衡器旨在消除ISI，提高信号的传输质量。

下面是一个示例程序，用于说明在MATLAB环境下进行ISI信道仿真及自适应均衡器设计的步骤和方法：1.生成发送信号：首先，定义发送信号的长度和发送符号序列。

可以使用随机数生成器或自定义发送符号序列。

例如，可以使用randi函数生成一个长度为N的随机二进制序列。

2.传输信号：将发送信号通过ISI信道传输。

可以使用MATLAB中的conv函数来模拟信号通过ISI信道，conv函数将发送信号与信道冲激响应进行卷积操作。

信道冲激响应可以根据具体的信道特性进行定义，例如，可以使用瑞利衰落信道或AWGN（Additive White Gaussian Noise）信道。

3.加入噪声：在传输信号的基础上添加噪声。

可以使用MATLAB中的awgn函数来添加高斯白噪声。

awgn函数通过指定信号的信噪比（SNR）来控制噪声的强度。

4.接收信号：接收被噪声污染的信号。

可以使用MATLAB中的corr函数来计算接收信号与发送信号之间的相关性，以便后续均衡器设计。

5.自适应均衡器设计：使用自适应均衡器算法来消除ISI。

在MATLAB环境中，有多种自适应均衡器算法可供选择，包括LMS（Least Mean Squares）、NLMS （Normalized Least Mean Squares）、RLS（Recursive Least Squares）等算法。

6.误码率评估：使用误码率作为性能指标来评估均衡器的性能。

可以通过比较接收信号与发送信号之间的误差来计算误码率。

基于matlab的通信系统仿真开题分析报告

基于matlab的通信系统仿真开题报告————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：苏州市职业大学毕业设计开题报告学院（部）专业班级姓名学号题目基于matlab的通信系统仿真一、选题的目的和意义：Matlab是集数值计算、图形绘制、图像处理系统仿真等强大功能于一体的科学计算语言。

将MATLAB图形绘制和系统仿真等功能应用与通信原理教学中，同时MATLAB可以仿真许多通信系统，通过改变某些参数来观察通信系统的性能，可以加深对知识的理解，从而获得比较的好学习效果。

Matlab在通信信系统中的仿真包括1、对信号的调制与解调和误码率的分析以及硬件实验与理论仿真实验的比较。

2、分析数字基带通信系统的性能等。

将MATLAB运动到通信原理学习中，可以深入浅出的对信号的调制和解调和误码率的分析以及分析数字基带通信系统的性能，实现了通信与MATLAB验证同步进行，从而我们也更好地掌握了matlab在通信中的应用。

二、MATLAB及通信的发展现状和发展趋势：MATLAB是美国Math Works公司出品的商业数学软件，用于算术开发，数据可视化，数据分析以及数字计算的高级技术计算语言与交互式环境，主要包括MATLAB与simulink两大部分，其中matlab的基本数据单位是矩阵，它的指令表达式与数学，工程中用的形式十分相似，用来解算问题要比C，FORTRAN等语言完成相同的事情要简练的多。

近几年来，随着计算机，网络技术，信号处理，通信技术，自动控制技术的不断发展，系统仿真技术的的力度也在不断加大，发展速度不断加快，随之应用领域也在不断扩大，Matlab以其强大的科学计算，可视化功能，简单易用，开放式可扩展环境，多达30种面向不同领域的工具箱支持，使得它在很多领域中成为计算机辅助设计，分析，算法研究和应用开发的基本工具和开发平台。

基于Matlab平台的OFDM系统仿真分析的开题报告

基于Matlab平台的OFDM系统仿真分析的开题报告一、选题背景OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）是近年来广泛应用的一种调制技术，其使用频谱效率高、抗多路径衰落、抗干扰能力强等优点，被广泛应用于各种通信系统中。

针对OFDM调制技术在无线通信中的应用和性能评估，需要进行系统仿真分析。

二、研究内容本次论文的研究内容包括：1. Matlab平台下OFDM系统的建模和仿真，包括基带处理、载波调制、FFT等过程；2. 分析OFDM系统在不同信道下的性能表现，如在高斯噪声信道、多径衰落信道等情况下的误码率；3. 研究OFDM系统的调制解调技术，包括采用不同的调制方式，如QPSK、16QAM、64QAM等；4. 研究OFDM系统的同步技术，包括频率同步、时间同步等；5. 研究OFDM系统的信道均衡技术。

三、研究方法本论文采用Matlab平台进行OFDM系统的建模与仿真，并基于仿真结果进行性能分析。

具体方法包括：1. 将OFDM调制技术进行数学建模；2. 在Matlab中编写程序实现OFDM调制与解调、均衡、同步等过程；3. 进行OFDM系统仿真，并记录仿真结果，如误码率等性能参数；4. 对仿真结果进行分析与总结，验证OFDM系统在不同场景下的性能表现；5. 进一步研究OFDM系统中关键技术的性能特点和参数调整方法等。

四、进度计划1. 第一周：确定选题，完成文献调研和分析；2. 第二周：在Matlab平台建立OFDM系统建模，并编写相关代码；3. 第三周：对OFDM系统进行基础仿真，记录并分析性能结果；4. 第四周：加入多路径衰落信道因素，进行OFDM性能分析；5. 第五周：研究OFDM调制解调技术，分别采用QPSK、16QAM、64QAM调制方式，分析性能表现；6. 第六周：研究OFDM系统同步技术，包括频率同步、时间同步等；7. 第七周：研究OFDM系统的信道均衡技术；8. 第八周：进行总结和撰写论文。

信道均衡技术的MATLAB仿真开题报告.doc

Benveniste,A在《BlindEqualizers,Communications》中表示，半盲均衡算法也引起了人们的极大研究兴趣。半盲均衡就是同时利用盲方法所用的信息和来自已知符号的信息来完成信道均衡的方法。典型的无线通信系统中一般都会发送一些已知信号用作信道估计和同步的训练数据，或作为分隔突发数据的保护间隔，为了不显著降低系统的性能，嵌入的数据都不是太长。现在出现的典型的盲均衡算法如下:基于Bussagang技术的盲均衡算法、基于高阶统计量的盲均衡算法、基于二阶矩的盲均衡算法等。盲均衡的优点是可以降低发送训练序列所增加的额外开销，适用于不可能发送训练序列的情况;而其缺点是需要较多的观测数据，收敛速度较慢。
[13]Godard,D,Self-Recovering Equalization and Carrier Trackingin Two-Dimensional Data
CommunicatioSystems,Communications[J],IEEETransactionson[legacy,pre-1988],vol.28,no.11,pp.1867-682,1975．
[5]吴伟陵.牛凯.移动通信原理[M].北京：电子工业出版社，2005.
[6]何振亚.自适应信号处理[M].北京：科学出版社，2002.
[7]沈福民.自适应信号处理[M].西安：西安电子科技大学出版社，2001.
[8]陈怀琛.MATLAB及其在理工课程中的应用指南[M].西安：西安电子科技大学出版社，2004.
CommunicatioSystems》中表示，最常用于均衡的线性滤波器是一个横向滤波器，称为线性均衡。有两种常用的方法确定均衡器的抽头系数:迫零(ZF)准则和最小均方误差(MMSE)准则。研究表明，线性均衡器对于像固定电话这样的信道来说性能良好，因此这种算法被广泛应用到各种码间干扰不是很严重的场合。然而随着移动通信技术的发展，这种均衡算法的弱点逐渐暴露出来。因此人们把研究的重点放在了实现简单、性能较好的非线性均衡器上。

光纤通信系统中的信道均衡技术研究的开题报告

光纤通信系统中的信道均衡技术研究的开题报告一、选题背景与意义随着信息技术的快速发展，光纤通信系统成为了现代通信领域中的重要组成部分。

光纤通信系统具有高传输速度、大容量、低噪声等优点，因而在视频传输、互联网等领域得到了广泛的应用。

然而，由于传输信道的复杂性、信号噪声等因素的影响，光纤通信系统的稳定性和可靠性较低，容易导致信号失真、误码率升高等问题。

针对这些问题，信道均衡技术成为了提高光纤通信系统性能的有效手段。

在信道均衡技术中，主要包括预处理、自适应均衡、前向误差校正等技术，这些技术可有效消除信道衰减以提高信号传输的可靠性，减少合成像、增加信噪比等效果，从而提高整个系统的性能。

因此，针对光纤通信系统中的信道均衡技术进行研究的意义具有重要的现实意义和理论意义，是当前信息技术领域中的热门研究方向之一。

二、研究内容和目标本文将以光纤通信系统中的信道均衡技术为研究对象，主要研究以下内容：1、光纤通信系统的信道特性分析。

对光纤通信系统的物理特性进行分析，了解信道衰减、时延扩展等对信号传输性能的影响。

2、信道均衡算法研究。

探究预处理、自适应均衡、前向误差校正等信道均衡算法的理论基础，以及其在光纤通信系统中的适用性和实现方法。

3、信道均衡技术在光纤通信系统中的应用。

通过实验数据的分析，研究信道均衡技术在光纤通信系统中的具体应用方法和效果，以及其对整个系统性能的影响。

本文旨在探究光纤通信系统信道均衡技术的实现原理和适用性，从而提高整个系统的可靠性和稳定性。

实现以下目标：1. 通过对光纤传播的了解，对信道特性进行分析，认识光纤通信系统中的信道衰减、时延扩展等因素对信号传输性能的影响。

2．研究预处理、自适应均衡、前向误差校正等信道均衡算法，掌握其基本实现原理和具体应用方法。

3．设计实验方案，通过实验数据的分析，理解信道均衡技术在光纤通信系统中的应用效果，进一步探究其在整个系统中的作用和重要性。

三、研究方法和步骤1、建立模型：建立光纤通信系统信道传输模型，了解信道传输的物理特性。

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