实验--最佳接收机(匹配滤波器)实验
匹配滤波器的实验
2010 年秋季学期研究生课程考核（阅读报告、研究报告）考核科目:科学技术哲学学生所在院（系）:电气工程及自动化学院学生所在学科:仪器科学与技术学生姓名:李海洋学号:10S001049学生类别:工学硕士考核结果阅卷人匹配滤波器的设计与验证实验报告实验目的：1、了解匹配滤波器的基本原理；2、掌握如何设计一个传输系统的匹配滤波器；3、深刻认识匹配滤波器的一些实际应用；实验原理：设线性滤波器输入端输入的信号与噪声的混合波形为并假定噪声为白噪声，其功率谱密度，而信号的频谱函数为，即。
我们要求线性滤波器在某时刻上有最大的信号瞬时功率与噪声平均功率的比值。
现在就来确定在上述最大输出信噪比准则下的最佳线性滤波器的传输特性。
这就是最佳线性滤波器的传输特性。
式中，即为的复共轭。
在白噪声干扰的背景下，按式(8.7-3)设计的线性滤波器，将能在给定时刻上获得最大的输出信噪比。
这种滤波器就是最大信噪比意义下的最佳线性滤波器。
由于它的传输特性与信号频谱的复共轭相一致(除相乘因子外)，故又称其为匹配滤波器。
匹配滤波器的传输特性,当然还可用它的冲激响应来表示，这时有：由此可见，匹配滤波器的冲激响应便是信号的镜像信号在时间上再平移。
为了获得物理可实现的匹配滤波器，要求当时有。
为了满足这个条件，就要满足：这个条件表明，物理可实现的匹配滤波器，其输入端的信号必须在它输出最大信噪比的时刻之前消失（等于零）。
这就是说，若输入信号在瞬间消失，则只有当时滤波器才是物理可实现的。
一般总是希望尽量小些，故通常选择。
顺便指出，当我们专门关心匹配滤波器的输出信号波形时，它可表示为由此可见，匹配滤波器的输出信号波形式输入信号的自相关函数的K倍。
至于常数，实际上它是可以任意选取的，因为与无关。
因此，在分析问题时，可令。
实验过程1.产生1000点的白噪声nt，所用命令nt=randn(1,1000)(如图一)2.产生1000点的有用信号st，st的角频率是8000pi，相位是时间的函数0.5*k*t.*t，幅度是1的余弦函数。
最佳接收机(匹配滤波器)实验报告
实验报告实验项目名称：最佳接收机（匹配滤波器）实验一、实验目的1、运用MATLAB 软件工具，仿真随机数字信号在经过高斯白噪声污染后最佳的恢复的方法。
2、熟悉匹配滤波器的工作原理。
3、研究相关解调的原理与过程。
4、理解高斯白噪声对系统的影响。
5、了解如何衡量接收机的性能及匹配滤波器参数设置方法。
二、实验原理对于二进制数字信号，根据它们的时域表达式及波形可以直接得到相应的解调方法。
在加性白高斯噪声的干扰下，这些解调方法是否是最佳的，这是我们要讨论的问题。
数字传输系统的传输对象是二进制信息。
分析数字信号的接收过程可知，在接收端对波形的检测并不重要，重要的是在背景噪声下正确的判断所携带的信息是哪一种。
因此，最有利于作出正确判断的接收一定是最佳接收。
从最佳接收的意义上来说，一个数字通信系统的接收设备可以看作一个判决装置，该装置由一个线性滤波器和一个判决电路构成，如图1所示。
线性滤波器对接收信号进行相应的处理，输出某个物理量提供给判决电路，以便判决电路对接收信号中所包含的发送信息作出尽可能正确的判决，或者说作出错误尽可能小的判决。
图1 简化的接收设备假设有这样一种滤波器，当不为零的信号通过它时，滤波器的输出能在某瞬间形成信号的峰值，而同时噪声受到抑制，也就是能在某瞬间得到最大的峰值信号功率与平均噪声功率之比。
在相应的时刻去判决这种滤波器的输出，一定能得到最小的差错率。
匹配滤波器是一种在最大化信号的同时使噪声的影响最小的线性滤波器设计技术。
注意：该滤波器并不保持输入信号波形，其目的在于使输入信号波形失真并滤除噪声，使得在采样时刻0t 输出信号值相对于均方根（输出）噪声值达到最大。
1.一般情况下的匹配滤波器匹配滤波器的一般表示式如图2所示。
匹配滤波器）（或f t h H )()()()(t n t s t r +=)()()(000t n t s t r +=图2 匹配滤器s(t)： 匹配滤波器输入信号； n(t)： 匹配滤波器输入噪声； s 0(t)：匹配滤波器输出信号； n 0(t)：匹配滤波器输出噪声；h(t)或H(f)：匹配滤波器。
(精品)概率实验四--匹配滤波器
《概率论与随机信号分析》实验报告一、实验目的与任务1. 了解匹配滤波器的原理；2. 实现LFM 信号的相关接收。
二、实验原理1．匹配滤波器匹配滤波器是一种用于检测噪声中某个确定信号是否存在的最佳滤波方法。
()()()X t s t N t =+()()*()()*()()*()Y t X t h t s t h t N t h t ==+使Y(t 0)中的信号与噪声比最大化，这样在Y(t 0)大于某个合适的门限时，就有把握地认为Y(t)中包含有s(t)。
2020()()s out s y t S N E Y t ⎛⎫= ⎪⎡⎤⎝⎭⎣⎦02201()()()2j t s y t S j H j e d ωωωωπ+∞-∞⎡⎤=⎢⎥⎣⎦⎰ 00**()()()j t j t H j c S j e cS j eωωωωω-⎡⎤==⎣⎦令： 2222001()()2()42out sS j d H j d S N N H j d E N ωωωωπωωπ+∞+∞-∞-∞+∞-∞⎛⎫ ⎪⎛⎫⎝⎭=⎪⎛⎫⎝⎭ ⎪⎝⎭=⎰⎰⎰ 从时域来说，匹配滤波器的冲击响应为：0()()h t cs t t =-2．线性调频信号是大时宽带宽积信号，常用在雷达和通信信号中来提高系统的抗干扰能力，采用匹配滤波器，可以在强噪声背景环境中发现信号。
20001()sin(2),222T T s t A f t ut t π⎡⎤=+∈-⎢⎥⎣⎦其中：02B u T π=为调频斜率 其时宽带宽积为BT 0>>1当信号淹没在强噪声背景里时，可以通关相关接收，即匹配滤波的方法检测信号，而降低噪声的影响。
三、实验内容与结果%信号和噪声经过匹配滤波器close allclear allf01=30e+6; %中心频率b1=8e+6; %信号带宽t0=10e-6; %信号时宽fs=150e+6; %采样频率%系统带宽和中心频率b2=8e+6;f02=30e+6;c2=30;subplot(2,1,1)[bl al]=butter(4,b2/2/(fs/2));%滤波器归一化带宽1对应于fs/2[hfl f2]=freqz(bl,al,100,fs);plot(f2,abs(hfl));title('系统低通频率响应');grid onsubplot(2,1,2);[bb ab]=butter(4,[(f02-b2/2)/(fs/2) (f02+b2/2)/(fs/2)]);[hf f2]=freqz(bb,ab,100,fs);plot(f2,abs(hf));title('系统带通频率响应');grid onfigure;t=0:1/fs:t0;u=pi*b1/t0;subplot(2,2,1);s=sin(2*pi*(f01-b1/2)*t+u.*t.*t);plot(t,s);title('LFM 信号');grid onsubplot(2,2,3);n=length(s);n1=n/2;f1=(0:n1-1)/n*fs;。
电子信息工程综合实验_匹配滤波器
实验二匹配滤波器一、 实验目的1、了解匹配滤波器的工作原理。
2、掌握二相编码脉压信号的压缩比、主旁瓣比、码元宽度的测量方法。
3、加深和巩固课堂所学有关距离分辨力、横向滤波器和匹配滤波方面的知识。
二、 实验仪器示波器、直流稳压电源、万用表三、 实验原理二相编码信号的匹配滤波器为：12()()()H f f f μμ=⋅式中，1()f μ为子脉冲匹配滤波器，为横向滤波器（即抽头加权延时线求和网络）。
二相编码信号的匹配滤波器结构如图一所示。
图一 二相编码信号的匹配滤波器结构子脉冲匹配滤波器频率特性为：1()()j fTf c fT e πμ=为横向滤波器频率特性为：12()(1)2()P j f kT P k k f c eπμ----==∑式中，P 为码长，T 为码元宽度，k c 为二相编码信号。
在此，采用数字信号处理省略了子脉冲匹配滤波器，所以脉压输出不再是三角波而是方波。
横向滤波器（即抽头加权延时线求和网络）在此采用超大规模集成电路完成。
四、 实验电路该实验箱能够产生矩形脉冲、m 序列、PN 截断码、巴克码、互补码等多种信号以及其对应的匹配滤波输出。
通过按键的选择，可以观察各种信号形式以及对应的匹配滤波输出结果，测量各种信号的脉压参数。
试验箱OUT1端口为原始波形信号输出，OUT2端口为信号匹配滤波输出。
数码管用以显示当前信号波形以及频率指示，K1~K8用来选择波形以及当前信号频率。
其含义如下：1、按键K1：数码管显示P。
单脉冲。
周期1ms；脉冲宽度30us。
2、按键K2：数码管显示SP。
脉冲串。
周期1ms；脉冲宽度10us。
一个周期有7个单脉冲。
3、按键K3：数码管显示31。
31位m序列。
无限长；码元宽度1us。
4、按键K4：数码管显示P31。
31位PN截断码。
周期1ms；码元宽度1us。
5、按键K5：数码管显示b13。
13位巴克码。
周期1ms；脉冲宽度30us。
6、按键K6：数码管显示cb47。
基于simulink先验等概的2ASK最佳接收机的研究与仿真
基于simulink先验等概的2ASK最佳接收机的研究与仿真摘要：一个通信系统的优劣很大程度上取决于接收系统的性能，这是因为影响信息可靠传输的不利因素将直接作用到接收端，对信号接收产生影响。
在数字通信系统中，最直观和最合理的准则是“最小差错概率”，即在实际存在噪声和畸变的情况下，期望错误接收的概率越小越好。
最佳接收机就是在最佳接收准则的条件下构造出来的，它在噪声干扰下以最小的错误概率检测信号。
关键词：2ASK信号；MATLAB；simulink仿真平台；最佳接收一、最佳接收机实验原理1.1最佳接收概念通信系统中信道特性不理想及信道噪声的存在，直接影响接收系统的性能，而一个通信系统的质量优劣在很大程度上取决于接收系统的性能。
因此，把接收问题作为研究对象，研究从噪声中如何最好的提取有用信号，且在某个准则下构成最佳接收机，使接收性能达到最佳，这就是最佳接收理论。
带噪声的数字信号的接收，实质上是一个统计接收问题，也可以说数字信号接收过程是一个统计判决过程。
数字信号可以用一个统计模型来表述：图中，消息空间、信号空间、噪声空间、观察空间和判决空间分别代表消息、信号、噪声、接收波形及判决的所有可能状态的集合。
设发送消息为x，有m种可能的状态，对应发送信号s也有m种取值，信道噪声n为零均值高斯白噪声，则观察空间状态y为y=s+n也服从高斯分布，当出现信号i s时，y的概率密度函数为f si (y)=()k n πσ21exp []⎭⎬⎫⎩⎨⎧--⎰T i dt t s t y n 020)()(1 (i=1,2,…,m) )(y f si 称为似然函数。
1.2二进制确知信号最佳接收机的设计设到达接收机输入端的两个确知信号)(1t s 、)(2t s ，它的持续时间为（0，T ），且有相等的能量，噪声n(t)是高斯白噪声，均值为零，且单边功率谱密度为0n 。
现设计一个能在噪声干扰下以最小的错误概率检测信号接收机。
通信原理报告 数字基带信号利用匹配滤波器的最佳接收模型设计
通信原理课程设计报告题目：数字基带信号利用匹配滤波器的最佳接收模型设计专业班级：姓名：学号：指导教师：摘要 (1)关键词 (1)课程设计要求 (1)正文 (2)1.概述 (2)2.1设计原理 (2)2.2.1硬件框图 (4)2.2.2Simulink平台模块 (5)2.3.1设计过程 (5)2.3.2高斯白噪声发生器 (5)2.3.3积分器 (6)2.3.4抽样判决器 (7)3.1数据 (7)3.2结果分析 (9)4.结论 (10)【摘要】匹配滤波器能将调制过的信号还原成原来的样子，而最佳接收机则是指在输入信号存在白噪声的情况下，将信号还原的同时还能优化处理成最准确的信号的接收系统。
通常在判别一个系统的优劣时，误码率是个好判断标准。
本次课程设计也将误码率作为一个重要的分析系统优劣的标准，设计一个误码率最小的接收系统。
【关键词】MATLAB simulink仿真平台匹配滤波器最佳接收机【课程设计要求】仿真实现数字基带信号利用匹配滤波器的最佳接收机模型。
接收信号为高斯白噪声的二进制数字序列x（t），其码型为双极性不归零码，利用匹配滤波器的最佳接收过程的时域图及频谱图，以及对所设计的系统性能进行分析。
实现该最佳接收模型和非最佳接收机模型的区别和性能比较。
1.概述首先从匹配滤波器的定义：输出信噪比Ps/Pn最大的线性滤波器称为匹配滤波器来看。
它的优秀性能使它成为一种非常重要的滤波器，广泛应用与通信、雷达相关的系统中。
从相频特性上看，匹配滤波器的输入信号与相频特性是刚好完全相反的。
这种情况下，信号通过匹配滤波器后，其相位为0，恰好能使信号时域出现相干叠加的结果。
反观噪声的相位是随机的，所以噪声只会出现非相干叠加的结果。
也就是说时域上的信噪比最大的问题解决了。
从幅频特性来看，输入信号与匹配滤波器的幅频需要一致。
也就是说，只要在信号频率越强的点，滤波器的放大倍数也会变得越大；在信号频率越弱的点，滤波器的放大倍数也相应的变得越小。
匹配滤波器数字信号的最佳接收.ppt
fs1( y)
1 exp ( 2 n)k
1 n0
T
[ y(t)
0
a1]2 dt
同理，出现s2(t)信号时y(t)的概率密度函数fs2(y)为
1
fs2 ( y)
(2
exp n )k
1 n0
T
[ y(t)
0
a2 ]2 dt
fs1(y)和fs2(y)的曲线如图 8 - 5 所示。
若在观察时刻得到的观察值为yi，可依概率将yi判为r1或 r2。在yi附近取一小区间Δa，yi在区间Δa内属于r1的概率为
1
j Tw
(e 2
jw
匹配滤波器的单位冲激响应为
h(t) s(t0 t)
取t0=T，则有 h(t) s(T t)
H (w)
1
(e
j Tw 2
1)e jwT
jw
1)e jwt0
(2) 由式(8.1 - 21)可得匹配滤波器的输出为
s0 (t) R(t t0 )
s(x)s(x t t0 )dx
T t, 2 = 3T t, 2
s( )Ks( t0 t)d
上式表明， 匹配滤波器的输出波形是输入信号s(t)的自相关函
数的K倍。因此， 匹配滤波器可以看成是一个计算输入信号
自相关函数的相关器，其在t0时刻得到最大输出信噪比
romax=
2E 。 由于输出信噪比与常数K无关，所以通常取K=1。
n0
例[ 8 - 1］设输入信号如下，试求该信号的匹配滤波器传
在数字通信中，匹配滤波器具有更广泛的应用。
解调器中抽样判决以前各部分电路可以用一个线性滤波器来 等效.
由数字信号的判决原理我们知道，抽样判决器输出数据 正确与否，与滤波器输出信号波形和发送信号波形之间的相 似程度无关，也即与滤波器输出信号波形的失真程度无关， 而只取决于抽样时刻信号的瞬时功率与噪声平均功率之比， 即信噪比。信噪比越大，错误判决的概率就越小；反之，信 噪比越小，错误判决概率就越大。
匹配滤波接收机
匹配滤波接收机摘要: 在加性高斯白噪声（AWGN）信道中，可以使用匹配滤波器实现数字信号的最佳接收。
匹配滤波器是一种最佳线性滤波器，它是在输出信噪比最大准则下设计的一个线性滤波器，准确地说，匹配滤波器使其输出信噪比在某一特...在加性高斯白噪声（AWGN）信道中，可以使用匹配滤波器实现数字信号的最佳接收。
匹配滤波器是一种最佳线性滤波器，它是在输出信噪比最大准则下设计的一个线性滤波器，准确地说，匹配滤波器使其输出信噪比在某一特定时刻上达到最大值。
匹配滤波器具有特别重要的意义。
例如在二进制数字传输中，我们关心的是能够从噪声中正确地判断两种可能信号中出现哪一种，判断时刻的信噪比愈高，愈有益于作出正确的判决。
一、匹配滤波器原理设匹配滤波器的传输函数为，冲激响应为，并将匹配滤波器输入输出分别记为和，如图1 所示。
图中匹配滤波器输入为式中，为匹配滤波器的输入信号，噪声是零均值高斯白噪声，其双边功率谱密度为。
图1 匹配滤波器原理框图根据线性系统的叠加原理，匹配滤波器的输出为其中，输出信号的表达式为式中，是输入信号的频谱函数。
输出噪声的平均功率为则匹配滤波器在时刻的输出信号瞬时功率与噪声平均功率之比为为了寻找一个以使最大，可将许瓦兹不等式用于上式的分子，有显见，当为不等式（6）为等式，此时有最大可能输出信噪比为式中，是信号的能量。
由此我们得出结论：在白噪声干扰的背景下，按设计的线性滤波器，将能在给定时刻上获得最大的输出信噪比。
由于该线性滤波器的传输特性与输入信号频谱的复共轭相一致，故称其为匹配滤波器。
求式的傅里叶反变换，得匹配滤波器的单位冲激响应为可见，匹配滤波器的冲激响应便是信号的镜像信号在时间上平移。
作为数字信号的接收滤波器，匹配滤波器应该是物理可实现的。
对于线性系统，物理可实现的条件是：当时，有。
为了满足物理可实现条件要求：即上式表明，物理可实现的匹配滤波器，其输入信号必须在它输出最大信噪比的出现时刻之前消失（等于零）。
匹配滤波器分析实例
信号的频谱： Si ( ) si ( t )e j t dt
A
Phase spectrum of chirp signal 20 0 -20 -40 -60 -80 -100 -120 -140 -160 -180 -200 -20 -10 0 10 20 Frequency in MHz 30 40
匹配滤波器分析实例
背景介绍 线性调频信号的匹配滤波
1. 背景介绍 现代最佳接收机一般都应用了匹配滤波理论 现代雷达接收机 数字通信接收机 数字卫星电视接收机
气象预报、地震预报等接收机 • • •
s(t) n(t) r(t) y(t) t=t0 S/N
+
H()Leabharlann 判决输出1. 背景介绍
j ( 0 t Kt 2 /2)
信号的频谱： Si ( ) si ( t )e j t dt
A
Magnitude spectrum of chirp signal 250
/2
/ 2
e
j [( 0 ) t Kt 2 / 2]
dt
信号的时宽： 信号的带宽：
• 匹配滤波输出为Sinc型 输出结果:
幅度变化
脉宽变化 副瓣的问题
2. 线性调频信号 3）线性调频信号通过匹配滤波器的输出波形
旁瓣抑制：时域加窗、频域加窗
不 加 窗 输 出 （ dB） 0 -10 -20 -30 -40 -50 9.5 10 t(s) 10.5 x 10
-5
海 明 窗 输 出 （ dB） 0 -10 -20 -30 -40 -50 9.5 10 t(s) 10.5 x 10
( f f 0 ) t ( f ) t0 B
实验六 最佳接收机
最佳接收机（匹配滤波器）实验指导书最佳接收机（匹配滤波器）实验一、实验目的1、运用MATLAB软件工具，仿真随机数字信号在经过高斯白噪声污染后最佳的恢复的方法。
2、熟悉匹配滤波器的工作原理。
3、研究相关解调的原理与过程。
4、理解高斯白噪声对系统的影响。
5、了解如何衡量接收机的性能及匹配滤波器参数设置方法。
二、实验原理对于二进制数字信号，根据它们的时域表达式及波形可以直接得到相应的解调方法。
在加性白高斯噪声的干扰下，这些解调方法是否是最佳的，这是我们要讨论的问题。
数字传输系统的传输对象是二进制信息。
分析数字信号的接收过程可知，在接收端对波形的检测并不重要，重要的是在背景噪声下正确的判断所携带的信息是哪一种。
因此，最有利于作出正确判断的接收一定是最佳接收。
从最佳接收的意义上来说，一个数字通信系统的接收设备可以看作一个判决装置，该装置由一个线性滤波器和一个判决电路构成，如图1所示。
线性滤波器对接收信号进行相应的处理，输出某个物理量提供给判决电路，以便判决电路对接收信号中所包含的发送信息作出尽可能正确的判决，或者说作出错误尽可能小的判决。
图1 简化的接收设备假设有这样一种滤波器，当不为零的信号通过它时，滤波器的输出能在某瞬间形成信号的峰值，而同时噪声受到抑制，也就是能在某瞬间得到最大的峰值信号功率与平均噪声功率之比。
在相应的时刻去判决这种滤波器的输出，一定能得到最小的差错率。
匹配滤波器是一种在最大化信号的同时使噪声的影响最小的线性滤波器设计技术。
注意：该滤波器并不保持输入信号波形，其目的在于使输入信号波形失真并滤除噪声，使得在采样时刻0t 输出信号值相对于均方根（输出）噪声值达到最大。
1.一般情况下的匹配滤波器匹配滤波器的一般表示式如图2所示。
s(t)： 匹配滤波器输入信号； n(t)： 匹配滤波器输入噪声； s 0(t)：匹配滤波器输出信号； n 0(t)：匹配滤波器输出噪声；h(t)或H(f)：匹配滤波器。
(整理)电子科大通信原理实验三最佳接收机
电子科技大学通信学院最佳接收机（匹配滤波器）实验报告班级学生学号教师最佳接收机（匹配滤波器）实验一、实验目的1、运用MATLAB软件工具，仿真随机数字信号在经过高斯白噪声污染后最佳的恢复的方法。
2、熟悉匹配滤波器的工作原理。
3、研究相关解调的原理与过程。
4、理解高斯白噪声对系统的影响。
5、了解如何衡量接收机的性能及匹配滤波器参数设置方法。
二、实验原理对于二进制数字信号，根据它们的时域表达式及波形可以直接得到相应的解调方法。
在加性白高斯噪声的干扰下，这些解调方法是否是最佳的，这是我们要讨论的问题。
从最佳接收的意义上来说，一个数字通信系统的接收设备可以看作一个判决装置，该装置由一个线性滤波器和一个判决电路构成，如图1所示。
线性滤波器对接收信号进行相应的处理，输出某个物理量提供给判决电路，以便判决电路对接收信号中所包含的发送信息作出尽可能正确的判决，或者说作出错误尽可能小的判决。
图1 简化的接收设备匹配滤波器是一种在最大化信号的同时使噪声的影响最小的线性滤波器设计技术。
注意：该滤波器并不保持输入信号波形，其目的在于使输入信号波形失t输出信号值相对于均方根（输出）噪声值达到真并滤除噪声，使得在采样时刻最大。
1.一般情况下的匹配滤波器匹配滤波器的一般表示式如图2所示。
)(ts(t)： 匹配滤波器输入信号； n(t)： 匹配滤波器输入噪声； s 0(t)：匹配滤波器输出信号； n 0(t)：匹配滤波器输出噪声；h(t)或H(f)：匹配滤波器。
匹配滤波器的目的就是使下式取最大值：)()()(2020t n t s N S out = （1） 使上式取最大值的转移函数为：0)()()(t j n e f f S K f H ωϕ-*= （2）式中[])()(t s F f S =是已知的时宽为T 秒的输入信号)(t s 的傅立叶变换，)(f n ϕ是输入噪声的功率谱密度PSD 。
K 是一个任意非0实常数。
0t 是计算out N S)(时的采样时间。
匹配滤波器形式的最佳接收机输出信噪比最大时刻为
匹配滤波器形式的最佳接收机输出信噪比最大时刻为在通信系统中，接收机是至关重要的设备，其性能直接影响到整个系统的通信质量。
匹配滤波器形式的最佳接收机输出信噪比最大时刻是指接收机在接收到信号后，通过一定的处理使得信号与噪声之间的比例达到最优，从而保证信息传输的可靠性和稳定性。
本文将从匹配滤波器形式的最佳接收机输出信噪比最大时刻的原理、设计过程以及应用进行探讨。
首先，我们要了解匹配滤波器的基本原理。
匹配滤波器是一种特殊的滤波器，其特点是能够最大化信号与接收机输出之间的相关性，从而有效地提高信噪比。
匹配滤波器的设计需要考虑到接收到的信号特性以及噪声的统计特性，通过合适的权重系数对信号进行加权处理，从而实现信号增强和噪声抑制的效果。
设计匹配滤波器形式的最佳接收机的过程涉及到信号特性的分析和滤波器参数的计算。
首先，需要获取信号的基本参数，如信号的频率、振幅、相位等信息，同时还要了解噪声的功率谱密度以及信号与噪声之间的相关性。
在得到这些基本参数之后，可以通过最大化接收机输出信噪比的数学模型来计算出最佳的滤波器参数，使得在接收机输出信号的同时噪声被最大程度地抑制。
在实际应用中，匹配滤波器形式的最佳接收机广泛应用于雷达、通信系统等领域。
在雷达系统中，匹配滤波器能够有效地增强雷达返回信号的强度，并减小由于噪声引起的干扰，从而提高目标检测和跟踪的准确性。
在通信系统中，匹配滤波器形式的最佳接收机可以有效地提高数据传输的可靠性和稳定性，保证信息传输的完整性和准确性。
总的来说，匹配滤波器形式的最佳接收机输出信噪比最大时刻是接收机设计中至关重要的一环，通过合理设计滤波器参数和最大化信噪比的优化，可以有效提高接收机的性能和系统的整体通信质量。
在未来的通信领域中，匹配滤波器形式的最佳接收机将继续发挥着重要的作用，推动通信技术的不断发展与创新。
1。
匹配滤波器形式的最佳接收机结构
匹配滤波器形式的最佳接收机结构在通信系统中，接收机是一个至关重要的组件，其性能直接影响到通信系统的可靠性和效率。
匹配滤波器形式的最佳接收机结构是一种优化的接收机设计，能够有效地提高信号的接收质量和系统的整体性能。
在传统的通信系统中，接收机主要由信号解调器和解调滤波器组成。
然而，随着通信技术的不断发展和进步，匹配滤波器形式的最佳接收机结构逐渐成为一种更为高效的设计方案。
这种接收机结构能够更好地适应不同信道条件下的信号接收需求，从而提高了通信系统的灵活性和性能表现。
匹配滤波器形式的最佳接收机结构的核心思想是在接收端引入匹配滤波器，通过与信道特性相匹配的滤波器对接收到的信号进行处理和优化。
匹配滤波器能够有效地抑制噪声和干扰，提高信号与噪声的信噪比，从而提升系统的接收性能。
此外，匹配滤波器还可以对信号进行时域和频域上的优化，使得接收机能够更好地还原发送端传输的信息信号。
另外，匹配滤波器形式的最佳接收机结构还具有良好的抗多径衰落和抗干扰能力。
在实际通信系统中，信号往往会经历多条路径到达接收端，导致信号的多径传播效应。
匹配滤波器能够根据信道特性自适应地对信号进行处理，有效地抑制多径干扰，提高接收信号的质量和准确性。
同时，匹配滤波器还可以通过滤波器设计的优化，降低系统受到的外部干扰，提高系统的稳定性和可靠性。
总的来说，匹配滤波器形式的最佳接收机结构是一种在通信系统设计中具有重要意义的创新方案。
它能够有效地提高系统的接收性能，增强系统对信号的捕获和处理能力，进而优化通信系统的整体性能表现。
未来随着通信技术的不断发展和更新，匹配滤波器形式的接收机结构将会继续发挥着重要的作用，推动通信系统向着更加高效、可靠和智能的方向发展。
1。
实验一 匹配滤波器的仿真验证
实验一 匹配滤波器的仿真验证一、实验目的：利用matlab 验证匹配滤波器的特性二、实验要求：设二进制数字基带信号s （t ）=∑a n a g （t-s nT ），加性高斯白噪声的功率谱密度为0.其中n a ∈{+1，-1}，g （t ）={10sT t <<0其他（1）若接收滤波器的冲击响应函数h （t ）=g （t ），画出经过滤波器后的输出波形图：（2）若H （f ）={10)2/(5||s T f <其他画出经过滤波器后的输出波形图。
三、实验原理： 匹配滤波器原理：匹配滤波器是一种以输出信噪比为最佳判决准则的线性滤波器。
它的冲击响应h （t ）=S （t0-t ）；y0（t ）=h （t ）*s （t ）；在最佳判决时刻t0时输出信噪比r 最大。
四、实验源码clear all;close all;N =100;N_sample=8;Ts=1;dt =Ts/N_sample;t=0:dt:(N*N_sample-1)*dt;gt =ones(1,N_sample);d = sign(randn(1,N));a = sigexpand(d,N_sample);st = conv(a,gt);ht1 =gt;rt1 =conv(st,ht1);ht2 =5*sinc(5*(t-5)/Ts);rt2 =conv(st,ht2);figure(1)subplot(321)plot(t,st(1:length(t)));axis([0 20 -1.5 1.5]);ylabel('输入双极性NRZ 数字基带波形');subplot(322)stem(t,a);axis([0 20 -1.5 1.5]);ylabel('输入数字序列');subplot(323)plot(t,[0 rt1(1:length(t)-1)]/8);axis([0 20 -1.5 1.5]);ylabel('方波滤波后输出'); subplot(324)dd =rt1(N_sample:N_sample:end);ddd =sigexpand(dd,N_sample);stem(t,ddd(1:length(t))/8);axis([0 20 -1.5 1.5]);ylabel('方波滤波后抽样输出');subplot(325)plot(t-5,[0 rt2(1:length(t)-1)]/8);axis([0 20 -1.5 1.5]);xlabel('t/Ts');ylabel('理想低通滤波器');subplot(326)dd =rt2(N_sample-1:N_sample:end);ddd =sigexpand(dd,N_sample);stem(t-5,ddd(1:length(t))/8);axis([0 20 -1.5 1.5]);xlabel('t/Ts');ylabel('理想低通滤波后抽样输出');。
实验五匹配滤波器1
正弦波的匹配虑波器P288(采用匹配滤波器可以使判别器获得最大输入信噪比，从而使误比特率最小）clearTb=1;A=1;fc=4;%输入信号参数:码元长度Tb;正弦信号幅度A;频率fc;dt=0.001;t=0:dt:Tb;s=A*sin(2*pi*fc*t);%匹配滤波器输入正弦信号;h=sin(2*pi*fc*(Tb-t));% 匹配滤波器冲激响应h（t）=s(Tb-t);y=conv(s,h)*dt; %计算卷积积分，匹配滤波器输出ty=[1:1:length(y)]*dt;subplot(3,1,1);plot(t,s,'g');subplot(3,1,2);plot(t,h,'g');subplot(3,1,3);plot(ty,0*ty,'g',ty,y,'g');hold onaxis([0,2,-0.5,0.5]);xlabel('正弦信号的匹配虑波器输出')clearTb=1;A=1;fc=4;%输入信号参数:码元长度Tb;正弦信号幅度A;频率fc; dt=0.001;t=0:dt:Tb;s=A*cos(2*pi*fc*t);%匹配滤波器输入正弦信号;h=cos(2*pi*fc*(Tb-t));% 匹配滤波器冲激响应h（t）=s(Tb-t);y=conv(s,h)*dt; %计算卷积积分，匹配滤波器输出ty=[1:1:length(y)]*dt;plot(ty,0*ty,'g',ty,y,'g');hold onaxis([0,2,-0.5,0.5]);xlabel('余弦信号的匹配虑波器输出')。
匹配滤波器最佳接收机GUI设计仿真
• 81•通信技术是现代信息战的关键组成，在数字通信系统中，接收信号的质量受系统传输特性和信道中存在的噪声的影响，这两个主要因素决定着接收性能，因此寻找一种最佳接收方法来有效地检测信号，达到最好的传输性能是非常必要的。
本文主要从提高接收机性能的角度，介绍了基于输出信噪比最大准则的匹配滤波器最佳接收机结构，并对其进行仿真，用MATLAB中的GUI进行可视化编程来呈现接收机的波形，对通信技术的理论研究和实际应用都具有重要意义。
1 最佳接收理论在数字通信中，系统传输特性和传输过程中存在的噪声，都会影响接收系统的通信性能。
最佳信号接收理论，研究在噪声干扰中如何最好的检测出有用信号，一般采用概率论与数理统计相结合的方法，将接收问题视为研究对象，研究信号的提取问题。
研究信号统计检测问题的种类根据特性的不同包括以下三类：（1）信号假设检验问题；（2）参数估值问题；（3）信号滤波。
本文研究的内容属于第一类和第三类。
衡量信号质量的标准或准则有多种不同，最佳是在某一种标准或准则下达到接收性能最佳。
最佳接收只是一个相对的概念，在某个标准或准则下的最佳接收系统，对另外一种标准或准则来说不一定是最佳的。
在给定的某些前提条件下，有可能几种准则都是最佳的，也就说是等价的。
本文将详细讨论基于输出信噪比最大准则下的最佳接收机结构。
2 匹配滤波器2.1 匹配滤波器设计准则滤波器作为数字通信系统的重要部件，其特性的选择影响信号的输出。
匹配滤波器设计准则：在某一特定时刻，输出有用信号强，噪声小，即滤波器的输出信噪比最大。
由通信系统的数字信号解调过程可知，匹配滤波器解调器中抽样判决之前各部分电路可以等效成线性滤波器，其接收系统原理图如图1所示。
图1中，s(t)为输入数字信号，n(t)为加性高斯白噪声，r(t)为加噪信号，H(ω)为传输函数，此信道特性为加性高斯白噪声信道。
根据数字通信信号的判决理论，抽样判决器最终输出的数据是否正确，只是由判决时刻的信噪比决定，即信号瞬时功率和噪声平均功率的比值。
电子科技大学通信原理实验实验报告
电子科技大学通信学院最佳接收机（匹配滤波器）实验报告班级学生学号教师任通菊最佳接收机（匹配滤波器）实验一、实验目的1、运用MATLAB软件工具，仿真随机数字信号在经过高斯白噪声污染后最佳的恢复的方法。
2、熟悉匹配滤波器的工作原理。
3、研究相关解调的原理与过程。
4、理解高斯白噪声对系统的影响。
5、了解如何衡量接收机的性能及匹配滤波器参数设置方法。
二、实验原理对于二进制数字信号，根据它们的时域表达式及波形可以直接得到相应的解调方法。
在加性白高斯噪声的干扰下，这些解调方法是否是最佳的，这是我们要讨论的问题。
数字传输系统的传输对象是二进制信息。
分析数字信号的接收过程可知，在接收端对波形的检测并不重要，重要的是在背景噪声下正确的判断所携带的信息是哪一种。
因此，最有利于作出正确判断的接收一定是最佳接收。
从最佳接收的意义上来说，一个数字通信系统的接收设备可以看作一个判决装置，该装置由一个线性滤波器和一个判决电路构成，如图1所示。
线性滤波器对接收信号进行相应的处理，输出某个物理量提供给判决电路，以便判决电路对接收信号中所包含的发送信息作出尽可能正确的判决，或者说作出错误尽可能小的判决。
图1 简化的接收设备假设有这样一种滤波器，当不为零的信号通过它时，滤波器的输出能在某瞬间形成信号的峰值，而同时噪声受到抑制，也就是能在某瞬间得到最大的峰值信号功率与平均噪声功率之比。
在相应的时刻去判决这种滤波器的输出，一定能得到最小的差错率。
匹配滤波器是一种在最大化信号的同时使噪声的影响最小的线性滤波器设计技术。
注意：该滤波器并不保持输入信号波形，其目的在于使输入信号波形失真并滤除噪声，使得在采样时刻0t 输出信号值相对于均方根（输出）噪声值达到最大。
1.一般情况下的匹配滤波器匹配滤波器的一般表示式如图2所示。
s 0(t)：匹配滤波器输出信号；n 0(t)：匹配滤波器输出噪声；h(t)或H(f)：匹配滤波器。
匹配滤波器的目的就是使下式取最大值：)()()(2020t n t s N S out = （1） 使上式取最大值的转移函数为：0)()()(t j n e f f S K f H ωϕ-*= （2）式中[])()(t s F f S =是已知的时宽为T 秒的输入信号)(t s 的傅立叶变换，)(f n ϕ是输入噪声的功率谱密度PSD 。
实验最佳接收机匹配滤波器实验
实验--最佳接收机(匹配滤波器)实验电子科技大学通信学院《最佳接收机实验指导书》最佳接收机（匹配滤波器）实验班级学生学号教师最佳接收机（匹配滤波器）实验指导书最佳接收机（匹配滤波器）实验一、实验目的1、运用MATLAB软件工具，仿真随机数字信号在经过高斯白噪声污染后最佳的恢复的方法。
2、研究相关解调的原理与过程。
理解匹配滤波器的工作原理。
3、了解高斯白噪声对系统的影响。
4、了解如何衡量接收机的性能，即瀑布图。
二、实验原理通信系统的质量优劣主要取决于接收机的性能。
这是因为，影响信息可靠传输的不利因素直接作用在接收端。
通信理论中一个重要的问题：最佳接收或信号接收最佳化。
最佳接收理论研究从噪声中如何最好地提取有用信号。
“最好”或“最佳”的概念是在某个准则意义下说的一个相对概念。
这就是说，在某个准则下是最佳的接收机，在另一准则下就并非一定是最佳的。
数字通信系统中，接收机观察到接收波形后，要无误地断定某一信号的到来是困难的。
原因是：1、哪一个信号被发送，对受信者来说是不确定的；2、信号在传输过程中可能发生各种畸变。
因此可以说，带噪声的数字信号的接收过程是一个统计判决的过程。
可以给出数字通信系统的统计模型为：观察空间y: y(t)=s(t)+n(t)。
当发出信号为si(t)时，接收信号y(t)为随机过程，其均值为si(t)， 其概率密度函数为：fsi(y)称为似然函数，它是信号统计检测的依据。
按照某种准则，即可对y(t)作出判决，使判决空间中可能出现的状态r1, r2, …, rm 与信号空间中的各状态s1, s2, …, sm 相对应。
在二进制数字通信系统中，只发送两种信号s1和s2,先验概率分别为P(s1)和P(s2)，错误概率为：Pe ＝P(s1)P(r2/s1)＋P(s2)P(r1/s2)P(r2/s1)＝P(r1/s2)为错误转移概率。
以使Pe 最小为目标，导出最佳接收的准则。
把观察空间的取值域y 划分成A1域和A2域，一旦接收机被构成后,则这个划分就被规定。
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实验--最佳接收机(匹配滤波器)实验
电子科技大学通信学院
《最佳接收机实验指导书》
最佳接收机（匹配滤波器）实验
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最佳接收机（匹配滤波器）实验指导书
最佳接收机（匹配滤波器）实验
一、实验目的
1、运用MATLAB软件工具，仿真随机数字信号在经过高斯白噪声污染后最佳的恢复的方法。
2、研究相关解调的原理与过程。
理解匹配滤波器的工作原理。
3、了解高斯白噪声对系统的影响。
4、了解如何衡量接收机的性能，即瀑布图。
二、实验原理
通信系统的质量优劣主要取决于接收机的性能。
这是因为，影响信息可靠传输的不利因素直接作用在接收端。
通信理论中一个重要的问题：最佳接收或信号接收最佳化。
最佳接收理论研究从噪声中如何最好地提取有用信号。
“最好”或“最佳”的概念是在某个准则意义下说的一个相对概念。
这就是说，在某个准则下是最佳的接收机，在另一准则下就并非一定是最佳的。
数字通信系统中，接收机观察到接收波形后，要无误地断定某一信号的到来是困难的。
原因是：
1、哪一个信号被发送，对受信者来说是不确定的；
2、信号在传输过程中可能发生各种畸变。
因此可以说，带噪声的数字信号的接收过程是一个统计判决的过程。
可以给出数字通信系统的统计模型为：
观察空间y: y(t)=s(t)+n(t)。
当发出信号为si(t)时，接收信号y(t)为随机过程，其均值为si(t)， 其概率密度函数为：
fsi(y)称为似然函数，它是信号统计检测的依据。
按照某种准则，即可对y(t)作出判决，使判决空间中可能出现的状态r1, r2, …, rm 与信号空间中的各状态s1, s2, …, sm 相对应。
在二进制数字通信系统中，只发送两种信号s1和s2,先验概率分别为P(s1)和P(s2)，错误概率为：
Pe ＝P(s1)P(r2/s1)＋P(s2)P(r1/s2)
P(r2/s1)＝P(r1/s2)为错误转移概率。
以使Pe 最小为目标，导出最佳
接收的准则。
把观察空间的取值域y 划分成A1域和A2域，一旦接收机被构成后,
则这个划分就被规定。
该域的几何表示如图1所示。
Y 中的每个点代表着y(t)的一个实现。
落在A1域的实现判为r1;A2域中的实现判为r2。
因此Pe 可写成：
Pe ＝P(s1)P(A2/s1)＋P(s2)P(A1/s2)
x r
y
s
n
判决 规
+
消息空间
信号空间
噪声空间
观察空间
判决空间
正确判决的概率为
Pc＝1-Pe=P(s1)P(A1/s1)＋P(s2)P(A2/s2)
这里
改写为：
为使Pc最大，应该使,在积分域A2内，
同理，在积分域A1内，应该是
即得，若
，则判为r1。
若，则判为r2。
上式称为似然比准则。
若P(s1)=P(s2)，则似然比准则简化为：
若，则判为r1；
若，则判为r2。
设到达接收机的两个可能信号为s1(t)和s2(t),它们的持续时间为(0，T)。
且有相等的能量。
n(t)是高斯白噪声，其均值为零、单边功率谱密度为n0。
观察到的波形y(t)可表示为：y(t)={s1(t) 或s2(t) } + n(t)。
若，则判决收到s1(t),于是判决收到s1(t)的条件成为：
不等式两边取对数，简化为：
其中：
当P(s1)=P(s2) 时，条件成为：
对应的接收机结构称为“相关接收机”。
简化后的相关接收机：
三、实验系统组成
本实验是运用MATLAB软件的集成开发工具SIMULIK来实现数字信号在经过高斯白噪声污染后最佳的恢复。
实验者可以在系统上进行不同参数的设置或更改，了解高斯白噪声对接收机的影响，了解最佳接收的过程。
实验系统组成：
Random Binary And Clock Generator：随机二进制信号和时钟发生器
AWGN channel：加性高斯白噪声信道
Integrator (reset) ：积分清零模块
Sampling and Executing Subsyste m: 取样判决模块
Error Calculator（1/2）：误码率计算模块
四、实验内容及步骤
1、开机进入Windows桌面。
2、双击Match_filter.mdl文件，进入仿真实验界面。
3、双击AWGN channel 模块，在Es/No栏中填入1。
4、单击Start Simulation 按钮，开始仿真。
5、仿真进行一段时间后（最好等发送1000个比特），单击暂停按钮。
分别
记录Error rate 模块和Error rate1模块中的数字。
6、双击Scope模块，观察对比各路信号的波形。
7、返回步骤3，在Es/No栏中填入的数字加1，依次进行。
直到Es/No为20为止。
记录好12组数据及波形。
表1 匹配滤波器2与直接采样判决器误码性能测试
输入SNR Es/N0（dB）
匹配滤波器直接采样判决器
传输比特数错误比特数误码率传输比特数错误比特数误码率
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
20
五、实验及报告要求
1、熟悉了解实验系统的各模块组成框图及功能。
2、了解各个子系统的基本参数设置。
3、整理记录实验所要求记录的实验数据和波形。
4、根据记录的数据，画一个描述接受机性能的瀑布图，横坐标轴为Es/No，纵坐标轴为实验所记录的误码率（两组）。
画两条曲线。
5、回答思考题。
六、思考题
1、对于匹配滤波器，“匹配“两字的涵义是什么？
2、瀑布图的曲线说明什么？
3、最佳线性滤波器的设计有两种准则：
（1）使输出的信号波形与发送信号波形的均方误差最小。
（2）使输出信噪比在某一特定时刻达到最大。
本实验中的匹配滤波器所用的是那一种准则？为什么？
七、参考文献
1、《数字通信原理》徐台松、李在铭编，电子工业出版社，1991年8月。
2、《现代通信原理》曹志刚、钱亚生编，清华大学出版社，1992年8月。
3、《MATLAB语言精要及动态仿真工具SIMULINK》施阳等编，工业
大学出版社，1999年4月。