毕业设计扩频通信系统仿真

电气信息学院

毕 业 设 计 说 明 书

题 目： 扩频通信系统的仿真

专 业： 通 信 工 程 年 级： 通 信 10-1

学 生： 吕 盼 学 号： 312010080609110

指导教师： 李 斌 完成日期： 年 月 日

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扩频通信系统的仿真

摘 要：扩频通信系统是指待传输信息的频谱用伪随机序列扩展成为宽频带

信号送入信道，再经同步的伪随机序列进行解扩解调，从而获得传输信息的通信系统。MATLAB中的simulink组件带来了交互式的图形编辑器来组合和管理直观的模块图。在本次仿真设计中用simulink让设计更加方便的进行动态系统建模、仿真和分析。设计包括发射模块、扩频模块、BPSK调制模块、信道传输干扰模块、解扩模块、解调模块和误码统计模块，组成发射机和接收机,并通过仿真说明扩频通信系统具有强抗干扰性和在移动通信中的重要意义。

关键词：伪随机序列,宽频带,抗干扰性,Simulink,BPSK调制

Abstract:Direct sequence spread spectrum system is that the source code to be

transport firstly expanded to the wide band signal by the pseudo-random sequence and send into the information channels，secondly demodulated by the pseudo-random sequence that the same as the sender,so that we can get the original code.The Interactive graphic editor that Simulink brings provides visual combination and management module diagram.It is convenient to modeling, simulating and analysing the dynamic system.The sysdem contains the transmitting module, the DSSS module, modulation module, channel interference module, dispreading module, demodulation module and error statistics module,forming transmitters and receivers,and proving that it has he important significance of strong anti-jamming and in mobile communication spread spectrum communication system by the simulation results.

Keywords: Pseudo random sequence, Broadband, Anti-interference, Simulink, BPSK

modulation

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目 录

1绪论 ......................................................................................................................................... 1

1.1扩频通信的应用 .......................................................................................................... 1 1.2 直序扩频通信系统的优点 ......................................................................................... 1

1.2.1 抗干扰能力强 .................................................................................................. 1 1.2.2 抗多径干扰能力强 .......................................................................................... 1 1.2.3 抗截获能力强 .................................................................................................. 2 1.2.4 可同频工作 ...................................................................................................... 2 1.2.5 便于实现多址通信 .......................................................................................... 2 1.2.6 直扩通信速率高 .............................................................................................. 2 1.3 直扩通信系统的不足 ................................................................................................. 2 2 总体方案设计 ........................................................................................................................ 3

2.1 方案比较 ..................................................................................................................... 3

2.1.1 直接序列扩展频谱系统 .................................................................................. 3 2.1.2 跳频扩频系统（FH-SS） ............................................................................... 3 2.1.3 跳时系统（TH-SS） ....................................................................................... 4 2.2 方案论证与选择 ......................................................................................................... 5 3 直接序列扩频通信系统 ........................................................................................................ 6

3.1 直接序列扩频通信系统组成 ..................................................................................... 6 3.2 伪随机编码 ................................................................................................................. 8 3.3 m序列 .......................................................................................................................... 9 3.4 扩展频谱信号的解扩和解调 ................................................................................... 10 4各单元模块功能介绍 ........................................................................................................... 13

4.1 伯努力二进制发生器（Bernoulli Binary Generator） ........................................... 13 4.2 PN序列发生器（Pseudo-Noise Code） .................................................................. 14 4.3 速率转换器（rate transition） ................................................................................. 15

4.4 单极性-双极性转换器（Unipolar to Bipolar Converter）...................................... 15 4.5 乘法器（product） ................................................................................................... 16 4.6 双极性-单极性转换器（Bipolar to Unipolar Converter）...................................... 17 4.7 BPSK调制器(BPSK modulator baseband) ............................................................... 17 4.8 单位延迟模块（unit delay） ................................................................................... 18 4.9 示波器（scope） ...................................................................................................... 18 4.10 频谱示波器（spectrum scope） ............................................................................ 19 4.11 加成性高斯白噪声（AWGN） ............................................................................. 20

西华大学毕业设计说明书 5 仿真总体设计 ...................................................................................................................... 22

5.1 发射部分 ................................................................................................................... 22

5.1.1 发射部分系统结构 ........................................................................................ 22 5.1.2 发射部分仿真模型 ........................................................................................ 22 5.2 接收部分 ................................................................................................................... 23

5.2.1接收部分系统结构 ......................................................................................... 23 5.2.2 接收部分仿真模型 ........................................................................................ 24 5.3 仿真参数 ................................................................................................................... 25

5.3.1 发射部分 ........................................................................................................ 25 5.3.2 接收部分 ........................................................................................................ 26

6 仿真结果 .............................................................................................................................. 29

6.1 发射部分仿真 ........................................................................................................... 29

6.1.1 扩频前后频谱图 ............................................................................................ 29 6.1.2 扩频前后波形图 ............................................................................................ 30 6.2.1 信道干扰频谱图 ............................................................................................ 30 6.2.2 解扩后频谱图 ................................................................................................ 31 6.2.3 解调后的频谱和波形图 ................................................................................ 32

7 总结与体会 .......................................................................................................................... 34 8 谢辞 ...................................................................................................................................... 35 9 参考文献 .............................................................................................................................. 36 附录1：扩频通信系统仿simulink真图 .............................................................................. 37 附录2：外文资料翻译 ........................................................................................................... 39

译文： .............................................................................................................................. 39 原文： .............................................................................................................................. 42

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1绪论

1.1扩频通信的应用

现如今的通信技术已经发展的非常迅速，它包括了光纤通信、扩频通信和卫星通信。扩频通信技术是在20世纪50年代由两个美国和通信技术毫无关系的人提出的，他们一个是好莱坞女演员，一个是钢琴家。两人基于对鱼雷控制的安全无线通信的思路申请了美国专利#2.292.387[1]。然而该技术直到十九世纪八十年代才引起美方的关注与重视并将它用于敌对环境中的无线通信系统。

从1950年开始美方就开始对扩频技术进行研究，在当时无线电还不发达的时代扩频技术毫无疑问的以压倒性优势战胜了当时流行的各种模拟通信技术。他在军事上得到广泛运用，从军事通信到抗电子干扰，各种测量仪器的运用。过了30年后它才开始进入广大群众的视线，扩频技术开始迅速发展，搭载在各种通信设备上，如GSM通信和如今的3G、4G通信，毫无疑问都用了扩频通信技术，不管在抗干扰性和增加信道利用率上，都比传统通信方式占很大优势。

1.2 直序扩频通信系统的优点

1.2.1 抗干扰能力强

被扩频调制的宽频信号在接收端通过一个乘法器和很多锁相回路进行相关解扩，在这个过程中，夹杂着各种干扰的宽频信号被滤除掉，留下有用的窄带信号，各种噪声干扰犹豫和本地PN码没有相关性而在相关解扩中被消除。扩频增益是扩频通信系统中表示它特性的一个很重要的参数,学术上把它定义成扩频前和扩频后的信号带宽B1、B2之比：G=B2/B1。扩频通信的原理就是在发送端产生一个高频序列和信息源叠加在一起，产生一个带宽为B2的扩频信号，在接收端通过解扩解调去掉高频的干扰信号而留下被扩频后的信息源码，这就相当于把接收信噪比提高了G倍。我们可以在后面的仿真中能够更直观的观察到系统的抗干扰性能。 1.2.2 抗多径干扰能力强

无线电波波在传播的过程中，除了直接到达接收天线的直射信号外，同时存在着各种反射体，如大气对流层、建筑物、山林树木、水面、地面等引起的反射和折射信号被接收天线接收。直射信号比反射和折射信号的传播时间比短，因而直射信号对其产生了严重的干扰，学术上将直射信号产生的干扰称为多径干扰。多径干扰会对通信系统产生非常严重的干扰，严重时会让通信接受端口无法接收到正常的信号，但是扩频通信中用的是相关解调，他的自相关性决定了如果接受序列的接收时间比码元的宽度宽时，不会输出正常的码元，这时多径干扰就会被很大程度地滤除掉了。直序扩频技术中存在更为

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西华大学毕业设计说明书 先进的----RAKE接收技术，它把信道中的各种干扰信号和自身产生的多径干扰信号在接收端进行叠加，这样就把干扰转换成了有用的信号并且将其信号强度进行了增强，但是因为技术和资金的原因，这种技术暂时没有被广泛应用。 1.2.3 抗截获能力强

信号被检测出来的概率和信号的能量以及噪声功率和传输信息的带宽有关，科学家们经过理论分析和各种实际测试发现，它与前两者成正比关系，与后者成反比关系。所以当信号的能量和功率密度非常小，而信号带宽非常大时，要从信道中检测出有用信号是非常困难的，所以说扩频通信的抗截获能力非常强。简而言之，信息信号经过扩频调制后频谱被大大扩展，从而使信号的功率谱密度大大降低，并且在传输过程中他相当于一个低密度的噪声信号，在被信道中的高斯白噪声和其他噪声淹没之后，对其他的通信也不会造成干扰，其他接收器也无法检测出其中的有用信号，所以信号也就不容易被发现，想要确切的检测出信号源就更为困难，因此具有极高的隐蔽性，十分使用于保密通信。因为扩频通信的这个特点，军事上广泛应用扩频通信技术，提升通信的保密性，减小信号被敌人发现及破译的几率。 1.2.4 可同频工作

因为接收端采用同步PN序列解调的方法进行解扩，当PN序列和发送端不同步时，接收端无法正常接受并检测出可用信号，所以只有产生与发射端相同伪随机序列才能对有用信号进行解调，就算是信号都在同一频段上也是如此，所以就增大了频道的利用率，即使信号在同一个频率上工作也不会相互产生干扰。 1.2.5 便于实现多址通信

因为扩频码不一样时各扩频通信序列是基本不会产生什么影响的，所以在CDMA通信方式上可以把不同的扩频码作为发射的地址码，这样就让码分多址的通信方式找到了一个区分各个不同地址的方法。移动通信集团采用CDMA方式，理论上可以增大通信容量。

1.2.6 直扩通信速率高

直接序列扩频通信有很多种速率，在组建各种网络时由于他的信道频率影响小，所以不需要再申请特定的频率，节省了网络资源，并且性能非常稳定。

1.3 直扩通信系统的不足

虽然直接扩频通信系统节约了网络资源，通信可靠性得到了增强，但是它必须有一个同步的PN序列才能进行相干解扩解调，如果接收端的PN序列不同步或者当伪随机码的码字变长时，就需要更高精度的同步性能才能达到正常解扩的要求，并且伪随机序列越长，系统所需发生同步序列的时间也就越长。

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2 总体方案设计

2.1 方案比较

扩频通信作为当代通信中应用最广泛的一个通信方式，他的性能不断的得到提高，不管是从频带虑用率、抗干扰性还是抗截获能力。他的调制是通过一个与信源码毫不相关的高速伪随机序列，通过这个序列把信号频谱扩宽，在接收端产生一个和发射端同步的伪随机序列对信号进行解扩，最后解调出原信号。扩频通信分为4种类型，它包括直接序列扩展频谱系统（DS-SS）、跳频扩频系统（FH-SS）、跳时扩频系统（TH-SS）和混合模式4种类型。

2.1.1 直接序列扩展频谱系统

直接序列扩频（Direct Sequence Spread Spectrum）是通过一个高速的的伪随机扩频序列将待发射的信号频谱就行扩宽，在接收端产生一个同步高速伪随机序列对接收序列进行解扩，最后解调出原信号的过程。他的关键是产生一个伪随机噪声序列经过信道编码发送，原信号和伪随机信号在乘法器中被调制成宽频信号。

图2.1 直接序列扩展频谱系统原理框图

如图2.1所示，直接序列扩展频谱系统通过经编码后的2进制信息序列 ，用乘法器将伪随机序列与编码后的序列调制在一起，使得传输带宽扩展得更宽。而传输带宽通过编码信号进行控制。 2.1.2 跳频扩频系统（FH-SS）

跳频扩频（Frequency-hopping spread spectrum, FHSS）在扩频通信技术中也有很大的运用；他是一个伪随机序列控制调频器不断的在不同频率之间进行跳变，接收端也通过同步的伪随机序列进行不同频率的解扩过程。跳频所需要的总带宽比使用单一载频传输同样信息所需的带宽要大得多。但是，因为在给定得时间内，传输仅使用一小部分带

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西华大学毕业设计说明书 宽，所以实际有效占用的带宽是一样的。我们甚至可以构建一个拥有负信噪比(-dBs)的系统，在这个系统中，不管位于任何频率，期望信号的电平都低于噪声。

跳频系统所面临的挑战之一是发送方与接收方的同步。一个可行的方法是确保发送方要在固定的时间段内用到所有的信道，如此，接收方就可以随机地选择一个信道并从中读取有效信息。

图2.2 调频系统（FH-SS）原理框图

在伪噪声发生器里信源被调制，调制后的信息码序列在接收到不同的图案或指令后让频率合成器产生随即跳跃的信号。

跳频信号被接收端接受后同时进行解调。接收端的伪噪声发生器必须与发送端的伪噪声发生器相同，伪噪声信号控制频率发生器在接受到发送信号后产生与输出端相同的信号，这个信号和接受信号在混频器中差频出一个固定信号，且该信号在中频带通滤波器中被放大，最终送入解调器中解调出原始信息。 2.1.3 跳时系统（TH-SS）

时间跳变也是一种扩展频谱技术，跳时扩频通信系统（Time Hopping Spread Spectrum Communication Systems，TH-SS）是时间跳变扩展频谱通信系统的简称，主要用于时分多址(TDMA)通信中。与跳频系统相似，跳时是使发射信号在时间轴上离散地跳变。我们可以把跳时理解为：用一伪随机码序列进行选择的多时隙的时移键控。犹豫这个信号的发送时隙非常的短，所以信源码的频带也相应就被拓宽了。

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图2.3 跳时扩频系统原理框图

跳时系统通过码发生器产生的伪随机码序列来控制键控发射机，把一个持续时间的信源码分成很多个小时隙，码发生器产生的伪随机码来控制某个时隙发送一个信源码。即信源码以脉冲形式且用最高的峰值功率在极短的时间里发出。

2.2 方案论证与选择

扩频的概念很早就提出了，首先是军用领域；鉴于早期器件的问题，以数字电路为基础的直序扩频实现上有很大难度，例如高速扰码器；而对数字电路要求较低且实现更为简单的调频，在实行难度的相比之下首先得到了广泛的应用。

现在的民用以及军事领域中，因为数字电路研究和发展的迅速，扩频技术的日渐完善。直接序列扩频、跳频通信和时跳通信以及混合通信等通信技术先后提出和应用。直接序序列扩频技术的优点显而易见。首先它的抗干扰能力：众所周知信号在传输过程中会被信道中的各种有用或者无用的信号干扰，这种干扰有高斯白噪声，有各种电台通信、电话网通信甚至无线wifi通信的干扰，这些干扰层层叠加，就如同一碗清水倒入了一盆污水里面，信号源发送出去之后被这些干扰覆盖，最终导致接收端无法识别到信道中的有用信息，就像比喻的一样，想从污水里面再把清水给分出来几乎不可能。所以这里用到了扩频通信技术，它将信息码的频率扩宽到非常大，宽频信号在信道中也会受到上面所述的干扰，但是在接收端通过一个和发送端同步的伪随机信号信号的调制之后，干扰变成平滑的频谱，而有用的信号叠加在这上面则变成一个峰值功率很高的尖峰，并且存在于低频部分，再通过解调器滤除高频信号之后，有用信号就被还原出来。所以本次设计选择对直接序列扩频通信系统进行仿真。

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3 直接序列扩频通信系统

3.1 直接序列扩频通信系统组成

直接序列扩频通信系统就是通过直接序列调制把高速的伪噪声码序列与信息源码进行相乘之后产生的波形来对载波进行相位调制控制而产生的扩频信号。大部分直接序列扩频通信都是用的PSK调制。他的组成如图3.1所示。

图3.1 直接序列扩频通信框图

直接扩频通信系统组成原理如图上所示，在发端输入的信息先经信息调制成为数字信号，然后由扩频码发生器产生的扩频码序列调制数字信号以展宽信号的频谱。展宽后的信号再调制到射频发送出去。在接收端将收到的宽带射频信号，变频至中频，然后由本地产生的与发端相同的扩频码序列去相关解扩，再经信息解调、恢复成原始信息输出。

所有的扩展频谱通信系统都基于一个最基本的公式－香农公式：

S CWlo（ (3-1）g1）2N从式子中不难看出，当信道传输的信噪比S/N减小的时候，在一个传输系统中若要

保持信道容量C不变，那么扩大传输带宽是一种很好的解决办法，无论信号噪声功率比怎么变化，都能找到一个合适的信号带宽使得信号容量不发生改变，以减小信息差错率。扩展频谱通信利用这个原理，把信源码加上一个很高速率的扩频码，大幅度增加要发送信号的带宽。实际生活中扩展频谱通信的信号带宽比普通的信号带宽大3、4个数量级，如果通信系统的信噪比相同的话，扩频通信就大大减小了噪声整个通信传输系统的影响。

同时，香农又认为：在平均功率被的情况下，如果有高斯噪声的干扰，将传输

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西华大学毕业设计说明书 信号信号转换为具有高斯白噪声统计特性的信号是实现可靠和理想通信的最好的信号。这是因为高斯白噪声的自相关性非常理想，他的功率谱可以表示为

N S()0 ()

2 那么白噪声的自相关函数为

R()

(3-2)

1N0j S()ed() 22 (3-3)其中：2f，是时间延迟，

（t）当0时0 当0时

(3-4)

高斯白噪声的自相关函数具有的这种特点充分说明了他尖利的自相关性质。但是如

何产生如此一个有着自相关特性的的高斯白噪声，对加工和拷贝有着非常严格的要求，但是现今的技术无法满足这么高的要求，所以科学家们找到了一个统计特性和高斯白噪声非常相似的伪噪声序列，它便于生产又易于加工，已在现阶段被广泛应用。

我们可以利用他统计特性的模型来讨论其扩频的实质。

把一个伪随机序列的周期设为p，并且所有的码元都是｛1，-1｝上面的码元，那么在一个p周期上码元的伪随机二院序列X的归一化的自相关函数是：

1pxx1pi1iij Rx(j)p1xixij1ppi1

当j0时（模p） 当j0时（模p） (3-5)在式子中，j为小于p-1的自然数，如果伪随机码长p可以取得足够的长度或者p时，上式可以化简为

当j0时（模p）1 Rx(j)10

p当j0时（模p） (3-6)

不难看出式2-5和式2-6是两个比较接近的式子，如果p足够长，那两个式子将更加接近。所以伪噪声码和高斯白噪声码具有相互类似的统计特性，从另一个方面来说他就是高斯白噪声的一种理想情况，所以在扩频通信系统中我们采用伪随机码来扩宽等待传输基带信号频谱的扩频系统，他的性能已经超过普通的通信传输。

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西华大学毕业设计说明书 3.2 伪随机编码

从上一节的香农公式中我们已经知道，当信息速率Rb比信道容量C小的时候，就能找到并且总会找到一种编码的方法，如果码周期非常长，我们就能够几乎没有差错的从被高斯白噪声干扰的信号里找出原有的信息。

在码元都属于｛0，1｝的二元域时，把x,y设为码周期都相同且为p的两个序列码，他们的互相关函数定义为

1p Rxy(j)xiyi1 pi1 (3-7)如果Rx(j)0，x和y就会正交。

把码长为p的x码字的自相关函数Rx(j)定义为

1p Rx(j)xixi1 pi1 (3-8) 其

中：xpkxk。

对于在｛0，1｝中的二进制码，可以将j=0的互相关函数简化成

Rxy(j)ADAD ADp (3-9)其中：A为x,y码元相等的一个数目（码元同时为0或者同时为1），D是码元不相

等的数目，原因是总会有一个成立的条件让

PADP xyAD

iii1 (3-10)

同上所示，我们可以把Rx(j)表示为

Rx(j)ADAD ADp (3-11) 上面一节说过高斯白噪声属于一种随机过程，他有服从高斯分布的瞬时值，切在很

宽的频带内功率都是均匀的，具有类似函数的自相关函数形状。高斯白噪声具有性，他们各不互相产生干扰，互相关函数等于0。伪随机码就采用了高斯白噪声的这种特性，把+1和-1这两种电平以高斯噪声的特性发送出去，生成足够长的码长。它的分

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西华大学毕业设计说明书 布和高斯白噪声的统计特性类似，所以我们可以把它定义为：

凡是自相关函数具有

1pxx1pi1iij Rx(j)p1xixij1ppi1

凡是自相关函数具有

当j0时（模p） 当j0时（模p） (3-12)这种形式的码元，就把它叫做伪随机码，又称侠义伪随机码。

1pxx1pi1iijRx(j)p1xixija1pi1

当j0时（模p） 当j0时（模p） (3-13)这种形式的码元，就把它叫做广义的随机码。

3.3 m序列

二元m序列也是伪随机序列的一种，他的自相关函数更好，属于狭义伪噪声序列，并且易于复制和产生，所以在扩频通信技术领域应用广泛。在直接序列扩频通信中用于扩展基带信号，而在跳频通信中用于跳频频率合成器的控制，来组成各种随即跳跃的频谱图。

图3.2 n级线性反馈移位寄存器

如图3.2所示，可以用一个GF(2)上的N次多项式为连接的多项式来表示一个非退化的N级线性移位寄存器

f(x)c0c1xc2x2...cnxn

c0cn1

(3-14)

式3-14就是一个用多项式连接起来表示的n级线性移位寄存器的产生序列，他的

周期p2n1。如果一个n级线性移位寄存器产生的序列周期为p2n1，那么我们就把这个序列成为n级最大周期线性移位寄存器序列。这样就可以把m序列定义成：如果用GF（2）上的n次多项式（3-14）连成的多项式的n级线性移位寄存器它产生的非0

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西华大学毕业设计说明书 序列｛a｝的周期为2n1，我们就把｛a｝序列称为n级最大周期线性移位寄存器的序列，简称为m序列。

m序列具有以下3个性质：

在每一个周期为p2n1中，1比0多出现一次，即0出现的次数为2n-11，0出现的次数为2n-1。

每一个周期中的游程数目为2n-1，并且出现0的游程的数目和出现1的游程的数目占总数的一半。

｛ak｝｛ak-｝m序列和他的位移序列的模2和依然是m序列的另外一种位移序列

，即 ｛ak-'｝

或者

｛ak-｝ ｛ak｝+= ｛ak-'｝ (3-15)

AkAkAk'

(3-16)

3.4 扩展频谱信号的解扩和解调

用信号的相干性来检测被各种噪声覆盖的有用信号是扩频通信中最常用的方法，相干性就是指信号的时间坐标和他的标记有规定的特定时间关系，如果信号有这种特性我们就把这个信号成为相干信号。

相干信号不紧有各种随机参数，还有规定的特定时间关系，满足这两点的相干信号可以对原信号和噪声信号的混合信号进行一种时域的运算，并通过判决来计算运算结果，产生出原信号。互相关是一种典型的运算方法，把信号设为s(t)，设噪声为n(t)，他们的混合波形可以表示成

r(t)s(t)n(t)

(3-17)

s（t）就是输入的原信号的一种规定信号或者是被调制后的信息，互相干运算就是

把一个和原信号有个很大关系的信号sr(t)和r(t)的乘积进行积分，即

r(t)sr(t)dt

他的处理过程可以通过图3.3表示。

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(3-18)

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sr(t)sr(t)

图3.3 相干检测原理图

和信号源s(t)的频率一样，相位相干，用鉴相器实现乘法器，用低通滤波器来积分。 本地参考信号是由锁相环回路生成的。他把能产生一个一个和输入信号频率相同频率的振荡器的相位和输入信号的相位进行对比，获得误差信号（即误差电压），再把此误差信号进行滤波，待平滑后作用于振荡器来减小误差信号的差值，所以这个被输入信号不断进行调整的振荡器输出的相位不断靠近输入信号的相位，最后达到频率和相位都一致。用相位跟踪误差来表示他们之间的近似程度。锁相环路的工作原理如图3.4所示。

图3.4 相干参考信号的产生原理图

信号经过解扩去掉调制码之后，剩下的就是从被解扩的信号中找出发送出来的原信号。直序列扩频通信采用的解调器有很多种，常用的有锁相环调频反馈解调器和克斯塔斯环解调器等。直接序列扩频通信系统的解调过程是一个相干解调的过程。锁相环是减小相相位误差的一个理想器件。图3-5是一个被解扩后的中频PSK信号被锁相环解调器解调的原理图。

a点向锁相环解调器输入一个Acos[it(t)]信号，通过带通滤波器滤波之后输出一个ABcos(t)信号，被锁相环同步之后的信号经过压控振荡器VCO输出的信号

(t)=0Bcosit和输入信号在锁相环里相乘，不断进行相位调节。在BPSK调制信号里，时，符号检测器输出“1”码；当(t)=时，符号检测器输出“0”码，从而恢复出基

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西华大学毕业设计说明书 带数字信号。

图3.5 锁相环解调器原理图

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4各单元模块功能介绍

4.1 伯努力二进制发生器（Bernoulli Binary Generator）

把｛Ai｝（i

为自然数）设成一个序列的随机实验，Ai为i的样本空间，把Ak 设

为Ek 中的随机一种事件，并且Ak 属于Ek ，如果Ek的结果和Ak出现的概率相互不产生任何影响，就把｛Ai｝称谓是相互的随机实验序列，也就是的实验序列。如果在实验中每一组实验数据产生的概率和他不产生的概率之和为1，并且各个实验结果都相互的，那就把此次实验成为伯努力实验。

在simulink里伯努力二进制发生器就是发生随即机且相互的伯努力二进制序列，这个序列作为信息源为以后的扩频处理做准备。他的参数设置如图3.1所示。

Probability of a zero：产生0的概率，二进制码为1 0序列，配置时一般为0产生的

概率0.5，1产生的概率也为0.5。他的配置窗口如图4.1所示。

图4.1 伯努利二进制发生器配置界面

Initial seed：随机数的产生不是matlab现生成的，是原来就有一个长系列，只不过通过initial seed 指定了从这个序列的哪个位置开始取值。每次仿真，设置不同的initial seed，就可以避免每次仿真都是采用相同的仿真数据。seed可以设置成一个与时间有关

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西华大学毕业设计说明书 的数，每次重新仿真，种子可以自动变换，如seed=fix(cputime)。

Sample time：采样的时间间隔。

Output data type：输出的数据类型。有常用的int 、char、 long、double等数据类型。

4.2 PN序列发生器（Pseudo-Noise Code）

PN码（Pseudo-Noise Code），是相当于白噪声的由0和1所构成的随机互不影响序列，m-序列是运用最广的随机序列，PN码是最大长度位移暂存器序列，他是由一具线性回授的m级暂存器来产生具有长2的N次方-1个位元。PN码分为长码和短码，在现代通信中具

有不同的应用。他的配置窗口如下图4.2所示

图4.2 PN序列发生器配置界面

Generator polynomial：PN序列随机多项式的生成

Initial states：初始状态设置，可以设置PN序列产生的初始状态，令其一个初始值开始产生随机序列。

Shift（or mask）：位移设置。

Sample time：PN序列发生器的采样时间设置。

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西华大学毕业设计说明书 Output data type：输出的数据类型。有常用的int 、char、 long、double等数据类型。

4.3 速率转换器（rate transition）

速率转换器将前一级的信号进行速率变换送入下一级模块，simulink中如果前一级和后一级模块采样率不同会出现错误，所以通过该模块将低采样率的信号进行速率提高，才能正常连接两个模块。他的配置窗口如图4.3所示。

Initial conditions：初始条件。此参数只适用于慢到快的转换。它指定率过渡的初始输出在过渡开始的时候有没有从慢块连接到率过渡块的输入输出。

Output port sample time：选择慢到快，如果块连接的速度过渡块的输入操作在比块

连接速度较慢的速度过渡块。否则，选择快至慢。

图4.3 速率转换器配置界面

4.4 单极性-双极性转换器（Unipolar to Bipolar Converter）

单极双极转换器块映射的单极性输入信号为双极性输出信号。如果输入为0和1之间的整数，其中M是M进制数的参数，然后输出包括整数之间（m-1）和M-1。如果m是偶数，则输出是奇数，反之亦然。他的配置窗口如下图4.4所示。

M-ary number：进制数。设置输入信号为单极性或双极性的字符。

Polarity：极性。设置值为阳性（负）保持同向（反向）在字母符号的相对排序。

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图4.4 单极性-双极性转换器配置界面

4.5 乘法器（product）

该模块对其输入进行乘还是除取决于输入数Number of inputs参数的值，输出输入值的乘积或者商，如果该参数值是×和÷的组合，并且输入的个数与乘除符号个数相等，则模块的输出是所有标以“×”的输入的乘积，除以所有标有“÷”的输入所得到的结果。其配置窗口如4.5所示。

Number of inputs：输入数，输入的个数或乘除符合的个数，缺省值为2； Saturate on integer overflow：整数溢出饱和。

图4.5 乘法器配置界面

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西华大学毕业设计说明书 4.6 双极性-单极性转换器（Bipolar to Unipolar Converter）

双极单极性转换器块映射的双极性输入信号的单极输出信号。如果输入包括整数集{ m 1，m 3，m + 5，……，M-1 }，其中M是M进制数的参数，最后输出为0和1之间的整数。其配置窗口如4.6所示。

M-ary number：进制数。设置输入信号为单极性或双极性的字符。

Polarity：极性。设置值为阳性（负）保持同向（反向）在字母符号的相对排序。

图4.6 双极性-单极性转换器配置界面

4.7 BPSK调制器(BPSK modulator baseband)

图4.7 BPSK调制器配置界面

BPSK调制器基带块调制使用二进制相移键控法。表示输出的调制信号的基带。输

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西华大学毕业设计说明书 入必须是一个离散的二进制值的信号。如果输入的位分别是是0或1，然后调制符号口（J）或口（J）分别是相位偏移设置参数口，采样调制信号是一块可以输出采样版本的调制信号，每个符号的样本参数是决定采样的参数，它必须是一个正整数。其配置窗口如4.7所示。

Phase offset (rad)：相位偏移，输入信号的零点相位。

Samples per symbol：每个字符的采样速，每比特数据的采样输出的数量。

4.8 单位延迟模块（unit delay）

此模块功能为将信号延迟一个采样周期，Unit Delay模块将它的输入信号延迟并保持一个采样间隔，如果模块的输入是向量，向量中所有的元素的延迟时间都相同。该模块接受和输出双精度类型实数或复数值信号，包括用户自定义数据类型，对于用户自定义类型，初始条件必须为0。其参数配置窗口如图4.8所示。

initial condition：初始条件；第一个仿真周期的模块输出。缺省值为0。 Sample time：采样时间；采样时间间隔，缺省值为1。

图4.8 单位延迟模块配置界面

4.9 示波器（scope）

示波器显示其输入对仿真时间的图形。他可以有多个输入端口;所有轴与y轴有共同的时间范围。允许调整范围的时间显示和输入值的范围。你可以移动和调整窗口大小,可以修改在模拟的参数值范围。当开始仿真时,仿真软件打开窗口范围,显示其数据波形。如果你打开一个模拟范围后,可以显示范围的输入信号或信号。如果信号是连续的,会生成点对点连接图。如果信号是离散的,范围产生一个阶梯状的图形。示波器提供了工具栏按钮,能够放大显示数据,显示所有的数据输入范围,并将数据保存到工作区。工具栏按钮在显示了波形窗口后就会出现。其配置窗口如图4.9所示。

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西华大学毕业设计说明书 Limit rows to last：持续极限行，Scope依赖其数据历史记录来缩放或自动缩放。 Save data to workspace：保存数据至工作空间，勾选此项可在仿真结束时自动保存Scope采集的数据。

Variable name：变量名，必须是模型中使用的各种变量标识中唯一的。

Format：格式，数据可以保存的格式有三种：矩阵（Matrix）,结构（Structure）,具有时间的结构（Structure with time）。矩阵形式只用于具有一个坐标轴的Scope，对于多坐标轴，要使用结构形式。

图4.9 示波器配置界面

4.10 频谱示波器（spectrum scope）

频谱示波器用于光谱范围块计算并显示输入的周期图。输入可以是一个一维向量或任何帧状态的二维矩阵。

当块输入1-by-N sample-based向量或M-by-N sample-based矩阵,您必须选择缓冲输入复选框。每个N矢量元素(或M * N矩阵元素)被视为一个的通道,和块缓冲区中的数据并显示每个通道。可以输入或通过选择rebuffer数据缓冲区输入复选框指定新的缓冲区大小。在后一种情况下,可以指定一个可选的缓冲参数重叠。其配置窗口如图4.10所示。 Buffer size 缓存长度 Buffer overlap 缓存交叠

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西华大学毕业设计说明书 Specify FFT length FFT长度

Number of spectral averages 谱(计算)平均点数

buffer size 指的是你输入数据的长度，但是这个长度当和buffer配合使用时要注意，比如Spectrum Scope的buffer size 为2，buffer的大小为2048,那么你输入Spectrum Scope的数据长度就是2*2048，当然如果不和buffer/unbuffer配合使用，指定buffer size是多少就是多少。

图4.10 频谱示波器的配置界面

4.11 加成性高斯白噪声（AWGN）

图4.11 加成性高斯白噪声参数配置图

AWGN，加成性高斯白噪声，是指功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。加性

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西华大学毕业设计说明书 高斯白噪声AWGN(Additive White Gaussion Noise)是最基本的噪声与干扰模型。它的幅度分布服从高斯分布，而功率谱密度是均匀分布的，它意味着除了加性高斯白噪声外，r(t)与s(t)没有任何失真。即H(f)失真的。其配置窗口如图4.11所示。

Initial seed：高斯噪声发生器的种子

Mode：您指定的模式噪声方差:信号噪声比,信号噪声比,信号噪声比(信噪比),指定噪声方差某值必须为一正数或从输入端口来确定噪声方差。

Variance：噪声方差参数设置，仅在模式为指定噪声方差时有用。

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5 仿真总体设计

5.1 发射部分

5.1.1 发射部分系统结构

｛an｝ 直接序列扩频的发射机系统结构如图5.1所示。其中设数据序列对应的双极性

波形为a(t)，其电瓶取值为1，码元速率为Rabps，码元宽度为Ta1/Rc秒。扩频所使用的伪随机序列c(t)也是电瓶取值为1的双极性波形，伪随机序列的码元也成为码片（chip），码片速率设为Rcchip/s，对应的码片宽带就是Tc1/Rc秒。码片速率通常是数据速率整数倍，且Rc/Ra1。对于双极性波形而言，扩频过程等价于数据流a(t)与伪随机序列c(t)相乘的一个过程，扩频输出序列设定为的d(t)，取值也是为1的双极性波形，速率和码片速率相等。降经过扩频序列调之后得到的输出信号s（t），在BPSK调制里面有：

s(t)d(t)co2sfcta(t)c(t)co2sfct

(5-1)

因为PN码的速率比数据传输速率高很多，经过数字调制之后的s(t)的带宽也将远远

大于数据源的带宽。

图5.1 直接序列扩频的发射端系统结构

5.1.2 发射部分仿真模型

如图5.2、5.3所示，伯努力二进制发生器（Bernoulli binary generator）发出二进制数据流，将采样数据设置成0.01秒，即发出的码片速率为100bps。PN序列发生器（PN sequence generator）发出伪随机序列，发出的伪随机序列的速率比伯努力二进制发生器发出的数据源的速率大很多，为了让乘法器上的采样率相同，用速率调节器对数据源进

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西华大学毕业设计说明书 行采样率进行提高。乘法器输出扩频之后的波形，经过单极性转换，以BPSK的方式进行调制，模型中用的等效低通模型，调制输出的信号是负的信号。调之后的信号经过天线发射出去。因为调之后的信号速率不够进行频谱观察，所以经升速模块提高采样率，便于观察。最后把发射模块做成子系统准备为接收端调用。

图5.2 发射部分仿真模型

图5.3 发射部分子模型

5.2 接收部分

5.2.1接收部分系统结构

直接序列扩频通信系统的接收端如图5.4所示。信号在信道中受到各种各样的叠加和干扰，等效于其他通信用户的干扰以及各种电磁噪声干扰，干扰的噪声分为很多种，而理论上的噪声在分析和计算时一般用高斯噪声建模。接收机前端包括混频、高频放大、中频放大的部分，是为了将接收到的小信号进行放大之后用作频谱搬移等很多后期处理。把噪声设为n(t)，干扰设成J(t)，那么在接收机的前端电路里输出的信号r(t)可以认为是

r(t)=s(t)+n(t)+J(t)

(5-2)

s(t)是发射端发出的扩频信号。接收机中的同步模块负责对接收机的解调、解扩、

解码等部分提供所需要的各种同步和时钟信号，以保证后级处理中载波同步、数据帧同步和定时时钟同步等正常工作。他由各种锁相环和非线性网络组成。本地扩频序列在接

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西华大学毕业设计说明书 收机收到同步要求时，发射相同的扩频序列。解扩也是通过乘法器完成，所以解扩输出信号m(t)为：

m(t)r(t)c(t) (s(t)n(t)J(t))c(t)a(t)c2(t)co2sfctn(t)c(t)J(t)c(t)

(5-3)

因为扩频序列c(t)为1，所以c2(t)1，并且噪声干扰和扩频序列不相关，所以经

过解扩之后的信号分量中，窄带信号是所需信号，宽带部分是噪声和干扰。即

m(t)a(t)c2(t)cos2fctn(t)c(t)J(t)c(t)窄带分量宽带分量 (5-4)

如此，通过窄带滤波就能有效的滤除掉宽带噪声信号而留下窄带有用信号，解扩之

^后再通过PSK调制解调后，得到的输出信号是a(t)a(t)，有效恢复出发送数据的波形。

图5.4 接收端系统结构

5.2.2 接收部分仿真模型

如图5.5所示，扩频发射端的一个PN序列发生器产生与发射端同步的PN序列，另外一个产生理想高斯白噪声与扩频之后的信号进行叠加模拟信道噪声影响。信道模块由高斯白噪声模块[AWGN channel]、加法器模块和设置为采样率2000次/秒，频率为300GZ的离散正弦波模块组成。本地接收序列发射的同步PN序列经过单双极性转换之后与接收信号在乘法器中解扩，然后送入BPSK解调器解调。因为解扩之后的信号采样率为2000次/秒，但是BPSK的基带数据的信号速率是100bps，所以BPSK解调器的[sample per symbol]参数设置为20。BPSK的输出为2进制数据，所以要经过单双极性转换才能进行频谱观察。接收机解调出数据信号之后由于接受延迟，要将其延迟2个数据码元宽度来补偿接收延迟，然后和解调数据流进行对比，并显示出误码率。

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西华大学毕业设计说明书 图5.5 接收部分模型

5.3 仿真参数

5.3.1 发射部分

Bernoulli binary generator Probability of a zero Initial seed 0.5 PN sequence generator Generator polynomial Initial seed [1 0 0 0 0 1 1] Shirt（or mask） Sample time Out put type 1/2000 double 61 Sample time 1/100 Out put data type double [0 0 0 0 0 1] 0 Unipolar to bipolar converter1、Unipolar to bipolar converter1、bipolar to unipolar M-ary number 2 Polarity Positive Rate transition、Rate transition1、Rate transition2 Initial conditions Output port sample time 第 25 页

西华大学毕业设计说明书 0 Product Number of inputs 2 BPSK modulator baseband Phase offset 0 Unit delay Initial conditions 0 5.3.2 接收部分 PN sequence generator

Generator polynomial Initial states [1 0 0 0 0 1 1] [0 0 0 0 0 1] -1 Multiplication Element-wise Sample time -1 Sample time 1 Sample time 1/8000 Shift 0 Sample time 1/2000 Output data type Double Unipolar to bipolar converter1、Unipolar to bipolar converter2 M-ary number 2 AWGN channel Initial seed 67 Sum Icon shape List of signs Sample time Mode Variance from mask variance 10 Polarity Positive 第 26 页

西华大学毕业设计说明书 round Product1 Number of inputs 2 |++ -1 Multiplication Element-wise Sample time -1 Bernoulli binary generator Probability of a zero Initial seed Sample time Output data type 0.5 61 1/100 double Rate transition1、Rate transition2、Rate transition3 Initial conditions 0 Integer delay delay 3 Error rate calculation Receive delay 0 Sine wave Amplitude Bias 1 0 Frequency Phase 2*pi*300 0 Sample time 1/2000 Computation delay Output data 0 Entire frame Computation mode Port Initial conditions 0 Reset port none Output port sample time -1 BPSK demodulator baseband1 第 27 页

西华大学毕业设计说明书 Phase offset 0 Sample per symbol 20 注：以上没有涉及参数的模块均使用simulink的默认参数。

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6 仿真结果

6.1 发射部分仿真

6.1.1 扩频前后频谱图

图6.1 扩频前信号频谱图

如图6.1所示，信号在扩频前的频谱图是一个尖锐的图像，它的峰值功率已经快达到20DB，信号分布在一个小的带宽范围内，这个范围大概有100HZ，因为在伯努力二进制生成器中我们已经设定采样率为100HZ，波形符合参数设置。

图6.2 扩频后信号频谱图

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西华大学毕业设计说明书 波形在经过和PN序列进行扩频处理之后的图像如图6.2所示，从图种我们可以清楚地看出，扩频之后的信号带宽已经大大增加，大概已经到了2KHZ，但是峰值功率却降低到了7DB左右，说明我们的信号成功的进行了扩频处理，带宽已经扩宽了20倍。同时，信号的峰值功率大大降低，增加了系统的传输性能，也提高了频带的利用率，这样经过BPSK调制后的信号在信道传输时中已经拥有了优良的抗干扰能力。 6.1.2 扩频前后波形图

伯努力二进制发生器产生的是一个给定参数的序列，他发出的信息就是我们要进行传输的信号，经扩频后的信号频率会和原信号产生很大的变化，如图6.3所示。

图6.3 扩频前后和伪随机序列波形

从图种我们可以看出，当原信息序列持续半个周期时，PN序列和扩频后序列基本发射了10个完整周期的波形，并且在信息序列为1时，扩频后序列和伪随机序列波形一致，当信息序列为-1时，扩频后序列波形和伪随机序列波形反相。

6.2 接收部分仿真

6.2.1 信道干扰频谱图

扩频信号在调之后发送出去，在传输信道中扩频信号会被白高斯噪声和其他通信噪声影响而产生变化，如题6.4所示。

和扩频之后的信号进行对比，可以明显看出，在信道中被干扰之后的信号峰值功率已经达到了17DB左右，而扩频信号只有7DB，扩频信号完全被淹没在噪声信号中。在信道中我们还加入了单频正弦波的干扰，正弦信号的频率是200HZ，信道的采样率是2000HZ，由此可以计算出正弦信号出现干扰的频率为2000*N300HZ，在图种体现为比较尖锐的凸起，他的峰值功率非常高。

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图6.4 被噪声干扰的扩频信号

6.2.2 解扩后频谱图

如图6.5所示，在解扩过程中单频正弦干扰信号已经不复存在，取而代之的是一个突起的低频高功率信号。

图6.5 解扩之后的信号频谱图

在解扩的过程中，发射端加入的扩频码被移除，同样的正弦干扰信号也同时被被扩

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西华大学毕业设计说明书 展了，所以频谱图变得非常平滑，中间的突起部分就是经解扩码解扩之后的信息码信号，它存在于低频部分，和宽频的高斯白噪声一起准备进入下一步解调处理。 6.2.3 解调后的频谱和波形图

信号在发射端调制时用的BPSK调制方法，所以信号在解调时同样进行BPSK解调。解调过程相当于一个滤波过程，之前2KHZ的带宽在这里被滤除掉，剩下100HZ的信号，这个信号就是我们恢复出来的信号。虽然单频正弦信号也是100HZ，但是在解扩的过程中被扩频器进行了频谱扩展，成为高频信号一起被滤除掉了。被解调出来的信号峰值功率达到了20DB，带宽约为100HZ。从频谱图来看信号已经得到基本恢复。仿真结果如图6.6所示。

图6.6 解调之后的信号

接下来我们要对比输出波形是否和原信号一致，如图6.7所示。

从对比图中很明显看得出，解调后的序列和原信息序列波形保持一致，但是有一个周期两个波形却不相同，因为在高斯白噪声和加入的单频信号在信道中对扩频信号进行了干扰，在解扩解调过程中原信号没有被完整的恢复出来，产生了误码。所以经过解扩解调后的波形还要经过复杂的处理才能进行基本不失真的恢复出来。在仿真过程中我们通过误码率计算模块和显示器显示出了误码的数目和误码率，如图6-8。在接收到的9050个码片中错误码片有277个，误码率约为3%。

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图6.7 解调后序列与原信息序列对比

图6.8 误码显示

到此我们的仿真完整地实现了扩频通信的整个过程。

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7 总结与体会

几个月的毕业设计结束了，在这次的毕业设计中不仅检验了我所学习的知识，也培养了我如何去把握一件事情，如何去做一件事情，又如何完成一件事情。

毕业设计是我们大学四年所学知识的能力的体现，也是是我们迈向社会，从事职业工作前一个必不少的过程．”千里之行始于足下”，通过这次毕业设计设计，我深深体会到这句千古名言的真正含义．我今天认真的进行毕业设计，学会脚踏实地迈开这一步，就是为明天能稳健地在社会大潮中奔跑打下坚实的基础。

这次设计我用的是matlab中的simulink组件对扩频通信系统进行仿真，从模块了解到建模再到最后的参数配置以及输出，我一点一点了解了simulink对于友好的可视化图形建模是如何操作的。设计中我熟练的运用在移动通信、数字信号处理等课程中学到的知识，通过查阅资料、向老师同学寻求帮助等方法，慢慢地对自己所做的设计产生更深的了解。

设计中的发射部分通过伯努力二进制产生器发出一个二进制序列作为带传输的信源码，PN序列发生器产生出一个高速率的伪随机序列，这个伪随机序列是高斯白噪声的模型，虽然实际上不可能在实验中产生出宏观意义上的高斯白噪声，但是PN序列产生的伪随机序列的特性已经非常接近高斯白噪声。通过乘法器把高速率的伪随机序列和信源码相乘，扩宽基带传输的宽度，这就是扩频通信中的扩频，扩频之后的信息通过信道传送出去。

在接收端，最主要的是解扩和解调这两个部分。解扩是在接收端进行相干波的滤除，通过中频滤波器滤掉宽带干扰，留下有用的窄带信号，等待进行下一步处理。这是扩频通信的意义所在，宽频带的信号在信道中会遇到各种各样的干扰，在科技发达的如今人手一部手机加上各种无线网络的覆盖已经造成了很大的通信噪声，当信号在空中传输时很容易被这些噪声所埋没，但是噪声叠加在宽频带的信号上之后，通过解扩被滤除掉了，留下的窄带信号才是我们所需要的信号，这种方式优秀的解决了信道干扰的问题。滤除了宽频信号之后的窄带信号通过很多个锁相环和乘法器，窄带信号在这里和PN序列发生器发射的与发射端同步的伪随机码相乘，解调出我们所需要的信息。这样一个周期的扩频通信系统的工作流程就结束了。

在这次毕业设计中，我回顾了大一大二所学习的基本课程知识，也掌握了大三大四专业课程的知识运用。这次仿真设计，我通过本专业所学习的课程和理论并且结合实际操作应用成功的完成了仿真参数的配置和输出，并且提高了我工作的能力。我从最初查找资料到最后所有工作完成都靠自己的辛勤努力，俗话说一分耕耘一分收获，靠自己来向老师和同学自己四年来的成就让我感到无比骄傲。

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8 谢辞

在此感谢我们的李斌老师，老师严谨细致、一丝不苟的作风一直是我工作、学习中的榜样；老师循循善诱的教导和不拘一格的思路给予我无尽的启迪；这次设计设计的每个实验细节和每个数据，都离不开老师您的细心指导。而您开朗的个性和宽容的态度，帮助我能够很顺利的完成了这次毕业设计。

同时感谢对我帮助过的同学们，谢谢你们对我的帮助和支持，让我感受到同学的友谊。走的最快的总是时间，来不及感叹，大学生活已近尾声，四年多的努力与付出，随着本次论文的完成，将要划下完美的句号。

本论文设计在李斌老师的悉心指导和严格要求下业已完成，从课题选择到具体的写作过程，论文初稿与定稿无不凝聚着李恒太老师的心血和汗水，在我的毕业设计期间，李斌老师为我提供了种种专业知识上的指导和一些富于创造性的建议，一丝不苟的作风，严谨求实的态度使我深受感动，没有这样的帮助和关怀和熏陶，我不会这么顺利的完成毕业设计。在此向李斌老师表示深深的感谢和崇高的敬意！

在临近毕业之际，我还要借此机会向在这四年中给予我诸多教诲和帮助的各位老师表示由衷的谢意，感谢他们四年来的辛勤栽培。不积跬步何以至千里，各位任课老师认真负责，在他们的悉心帮助和支持下，我能够很好的掌握和运用专业知识，并在设计中得以体现，顺利完成毕业论文。同时，在论文写作过程中，我还参考了有关的书籍和论文，在这里一并向有关的作者表示谢意。

我还要感谢同组的各位同学以及我的各位室友，在毕业设计的这段时间里，你们给了我很多的启发，提出了很多宝贵的意见，对于你们帮助和支持，在此我表示深深地感谢！

由于本人的设计能力有限，在设计过程中难免出现错误，恳请老师们多多指教,我十分乐意接受你们的批评与指正，本人将万分感谢。

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9 参考文献

[1] 查光明：扩展频谱通信处理增益的分析，《成都电讯工程学院25周年校庆学术报告会论文集2》，1981，9

[2]钟义信：《伪噪声编码通信》（第一版），人民邮件出版社 [3]樊昌信：《通信原理》（第一版），国防工业出版社

[4]谭振辉：扩频通信的调频系统，1980年中国通信学会“扩频通信交流会”论文。 [5]万哲先：《代数与编码》（修订版），科学出版社，1980 [6]洪福明：《通讯系统》，成都电讯工程学院，1984

[7]但森：《相干通信技术》（第一版），国防工业出版社，1977 [8]查光明：《扩频通信》，西安电子科技大学出版社，1990

[9]中国电子集团公司30所：《通信技术》，通信技术杂志编辑部，2014年第03期 [10]丁奇 阳桢 ：《大话无线通信》， 人民邮电出版社 ，2011

[11]（美）穆尔 :《MATLAB实用教程》（第二版） ，电子工业出版社 ，2010

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附录1：扩频通信系统仿simulink真图

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附录2：外文资料翻译

译文：

浅谈扩频移动无线网络中的通信拥挤

扩频无线移动通信中存在着大量的疑惑问题特别是扩展容量谱的的问题。当你打电话的时候你的手机什么时候被允许连接入无线网络而又是什么时候电话因为通信阻塞而挂断呢？要解决这个问题我们还是要先从对容量区域的描述开始，我们要搞清楚什么时候才会有占线的信号发出。用户在使用终端接收器的时候，甚至接收器正在工作的时候，用一个比较有趣的立体图像来表示频谱显得极为重要。本文主要研究的是扩频无线通信系统中占线的原因，基于Hanly的研究。我们利用宏观的方法来研究比如一部手机如何通过网络控制它是否准许一个电话信号的进入的。这种方法反映了占线的实质，也就是一个通信设备将在所有的时间内随时等待网络信号的输入并且这个影响是相互的。我们研究像用户自身产生的干扰，频道有效性，信号产生的噪声，或者是通信的能量级。如果这些性能变化量非常的大，那一个移动设备从设定时间时间开始就开始发挥它的小价值了。可能由于扩频无线通信中每一个用户产生的信号在信道中都会互相干扰，所以使得分析有一定的难度，但是实际上如果在所有用户互相干扰的信号中取出一个拥堵的平均水平，那么我们分析起来就没有那么困难了。在窄带通信中，大部分的服务信息都会在同一个频段造成很大程度上的冲突 ，所以临近的用户会选择不同水平的服务信息来防止干扰。动态可再分配频段能减缓这种干扰的影响，但是如何提前告知频段是否可用在现在仍然是一个难题，不过随着科技的发展，这个问题迟早会得到解决。通过对广泛的扩频通信信息拥堵情况的调查，我们已经能简化的描述出电话如何进行接入许可的工作了。

我们假设用户是固定的，并且发送的是连续的信号，并且这些信号不是突然性发出的。这个假设是设立的一个比较理想化的模型，当信号移动缓慢的时候也同样适用。我们已经学习了网络中发生的瞬时堵塞情况，有一个隐藏的假设就是当你在一个连续的通信中堵塞发生的水平不会发生变化。大多数人研究认为大部分的网络堵塞会发生在一个大区域的高峰期，譬如交通堵塞或者哪里有板球比赛等等，这个理论给了研究者研究的积极性。用户在这些时间点大概不会产生大范围的移动或者这个热点的时间已经远远超过通话时间。

在研究之前我们首先要认识扩频网络通信的三个核心组成：（1） CDMA，（2）干扰消除，（3）CDMA的分支。最让人引起兴趣的调查结果就是所有的通信系统模型都被一个条件约束着：1。是 Perron-Frobenious函数规定的通信矩阵几何学中的一个

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西华大学毕业设计说明书 特征值。所以堵塞被一个特殊的特征根矩阵着。

发射机在移动用户整个使用过程中会发送很大能量的信号，因为他有具有固有的衰落特性，这使得分布函数带有一个密集的尾巴。随着堵塞量的增加，分布的平均性和可变性也会增加。通信许可就是通过这个分布函数来控制的，所以可能导致用户需要的最大发射功率达不到。所以通过测量堵塞信号，给予一个特征值可以增加用户的数目，但是它对网络中用户的位置也有要求。这是一个所有网络中的用户都试用的一个参数。虽然这只是一个宏观的特性，但是在任何用户或者在离散区间的子地址上都能被测出。本文重点是以下几点：基于CDMA的扩频通信方式，干扰消除和CDMA分支介绍。

假定比特率和服务需求量能被描述成一个干扰比例需求的载体（C/I）。所有其他用户的信号都被认为是噪声信号并且不考虑多径干扰，所有的用户发送速率和需求量都相同，所有的用户接收信号的能量级都看作是相同的，命其为Q。B为带宽，高斯白噪声为g，那C/I可以表示为

C/I=P/(M-1)P+2gB 带入干扰频谱密度比（CIDR）设为

CIDR=BP/(M-1)P+2gB 那么

=（M-1）a/B<1

从上面式子可以明显看出，当网络中的用户数增大时，通讯信号的功率将减小，也就是说通信用户数量和信号功率成反比，当用户数接近B/a+1时，信号功率已经小的无法被发现。忽视掉其他噪声，这么多用户产生了1Hz的CIDR。由于要减小噪声干扰以及其他干扰，实际测得的功率是增加了的。 同样我们可以计算出接收到的信号功率的增加情况：

d/dh P*(h) = I/(l-h)P*(h)

特征值可以假想为一个标准的通道，对堵塞的测量同时也就是对功率冲突的测量。 一个用户的信号功率可以简单的描述为干扰功率的一部分，对轻微保堵塞的测量结果显示实际通信网络中堵塞级别没那么高。现在这个特征值就是Ma/B的结果。对一个有着宽频带的信号来说它的影响就微不足道了。如果a是一个有范围的常量，并且W－>，他们的差值就变成1/B了。

为了概括这个结果，我们认为用户i的频率为ai，i=1，2，3。。。M。如果这里包含了不同类型的用户并且每个用户都有不同的服务请求，就不能满足所有的接收功率都是在同一个水平了。通常的，我们把pi设为用户i的传输功率，[i,R]为从用户i到子地址接收器R的通道增量。那么用户i的功率可以表示为pi[i，R]，对数正态分布的阴影影

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西华大学毕业设计说明书 响着通道增量的增加。

目前本文没有涉及到如何计算特征值，但是有一个非常重要的地方就是这个特征值在一个有用户的系统中是可以计算的，而且不需要进行复杂的矩阵计算，仅仅是通过一个简单的关联性的功率计算方法来算出。这种方法同样适用于基于相关功率转换的计算。

我们很明显的看得出 Perron-Frobenius 约束在功率控制系统中是非常常见的。在下面的文章中，我们将建立一个常用的功率控制模块，以及对自然的堵塞上升情况进行各种测量。但是，我们依然会发现 Perron-Frobenius 的特征值依然有意义，并且给他一个正确的物理解释，并且证明我们所有简历的模型的都有效的。同时我们会发现，Perron-Frobenius的特征值和功率冲突时的堵塞有着非常密切的关系，这个值能够局部性或者全局性的发生变化。这些模型将会有一个特殊的尖锐性的区别，这个区别是基于局部性和全局性产生的。这个堵塞从小单元到小区域再到整个通信网络，这三者之间的我们可以一一记录下来。

在本文中我们也没有讨论各种短时间的、折射、反射造成的多径干扰，在后面的处理多径干扰已经被消除掉了，并且记录了误码率和错误码片的数目。如果移动设备移动速度非常慢，通道增益也可能截获到多径干扰。但是这个通道增益是低对数正态、距离的表现，所以多径干扰的测量值肯定是很平均的。尽管这个信号变化的非常慢，它也符合微观多样性。

这次研究的主要结论是有限的干扰能量源能被表示成一个普遍的特征值的约束。这个特征值是影响通信信道堵塞的一个有效参数，在两个特殊的子地址中，传统的单元模块就是对单个的地址进行网络传输控制，抑制或者升高它的信号功率。同样的，在其他模块中也存在类似于这样的等价控制因素来决定系统的工作情况。具有微观多样性的移动电话单元，它对整个容量有一个线性的约束作用，这些约束作用是信道增益的结果，这个约束作用使得网络中的堵塞控制工作变得更加简显。

移动通信中的突发性传输干扰是一个比较难决解的问题。如果在传输系统中，各个单元移动的速度非常快，它在整个过程中不停的穿过各种通信电话之间的连接。从本质上来讲，本地产生的对网络堵塞的测量结果就变得毫无意义了，因为它的时间非常短暂，不可能在这个过程中和所测量的信号产生干扰。在这种情况下，用户信号在移动中不停的波动使得测量信号变弱，这时候就需要进行统计性信号补充。如果这个系统用户具有充足的移动性，这个用户的号码所占的那部分容量将被切断，这样在网络中信号就无法传送到这个号码所在的地址，尤其是在所有的用户都是同一种类型的情况下。要计算出这个容量，如果是有一个给定的信号丢失概率，我们就能估算出这些用户关于信号丢失概率的一个函数关系。由此我们就可以估计出所有违反上面所有约束的用户数比例了。

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西华大学毕业设计说明书 原文：

Congestion in Spread Spectrum Wireless Mobile Communication

Networks

There is much current interest in spread spectrum wireless mobile communications and in particular the issue of spread spectrum capacity. When can a call be admitted to a radio network and when should it be locked due to congestion? In order to answer such a question we first need to be able to characterize the capacity region of the network,and to know when the demand is approaching the capacity(congestion). This is a nontrivial problem with an interesting spatial aspect as users are distributed among the receivers, and may be in motion. his paper surveys some measures of congestion that pertain to spread spectrum networks largely bases on works of Hanly[6- 13]. We focus on macroscopic measures, which can then be used in network control to decide whether or not to admit a call. Such measures should reflect the congestion in the region of the network that the call will interact with during its lifetime. Measuring properties of the user itself such as local interference, channel availability, signal to noise, or transmit power level, at call set up time are of little value if these properties vary a great deal during the lifetime of the call. Spread spectrum networks appear to be difficult to analyze because each user affects all other users by creating interference for these users. However, this interaction, a form of averaging,means that congestion occurs at the network level and, in fact, makes it possible for users to measure the congestion in the network. In a narrowband system, grade of service is a function of widely varying interference conditions within a channel, and nearby users can experience quite different grades of service. Dynamic channel allocation and reallocation may mitigate this variability to some extent but it is still difficult to predict at channel allocation what the future will hold for the user. By developing network-wide measures of congestion for spread spectrum systems, the task of call admissions has been much simplified.

We shall assume that the users are immobile and that they send a continuous stream of information,i.e they are not bursty. This assumption is normally made only for mathematical tractability and is relaxed for slow moving.traffic. Since we are studying congestion in the network at an instant of time, an implicit assumption is that this level of congestion will not change much over the duration of a call. A strong motivation for studying

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西华大学毕业设计说明书 these approaches is the belief that the most congested areas of a network will be city areas at certain peak times, traffic jams and/or special events such as cricket matches. Users in such hotspots presumably will not have much mobility and such hotspots will exist on a longer time scale than that of a call.

We shall study three models of spread spectrum comprising of a network of cells employing: (i) CDMA, (ii) Interference cancellation and (iii) CDMA with macrodiversity. The most appealing and starting result in this area is that in all these models network feasibility is equivalent to a constraint of the form h < 1, where h is a Perron-Frobenious eigenvalue corresponding to a matrix defining network geometry. Thus, congestion is measured in terms of eigenvalues of some matrix.

Transmitter power requirements of a mobile user varies enormously during the life of a call, because of the inherent variability in the fading conditions. The distribution function of transmit power will .have a thick tail. As congestion increases, the mean and variance of the distribution will increase. Admission control is needed for this distribution function so that the. probability that a user requires more than its maximum transmitter power level is kept sufficiently low. The measure of congestion, as given by the eigenvalue h, increases as more users are added, but it also depends on the position of the user in the network. It is indeed a global parameter with every user in the system contributing to it. Though it is a macroscopic quantity, it is measurable by any user or cell site in a decentralized way. The paper is organized as follows. In the next three sections we discuss the three models of spread spectrum comprising of a network of cells employing CDMA, Interference cancellation and CDMA with macrodiversity before concluding the paper with final remarks.

It is assumed that bit rate and quality of service requirement can be expressed as a carrier to interference ratio requirement(C/l). All other user’s signals are considered noise andmultipaths are not considered. Suppose all users have the same bit rate and quality of service requirement. Then all users must be received at the same power level Q. If B is the bandwidth and density of Guassian external white noise density is given by g, then all users attain C/I given by C/I=P/(M-1)P+2gB

and Carrier to Interference spectral Density Ratio(C1DR) is given by CIDR=BP/(M-1)P+2gB. and hence for feasibility =（M-1）a/B<1

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西华大学毕业设计说明书 It can be readily seen that a power war is being fought as users are added to the system, and that as the limit of B/u+l users is approached, the required power goes to infinity as users fight to be heard. Without external noise, B/a+l users can achieve a common CIDR of a Hz. The observed power escalation arises in order to make the thermal noise less and less significant. We can also measure the rate of increase of the received power: d/dh P*(h) = I/(l-h)P*(h)

The eigenvalue h can be interpreted as the normalized traffic, a measure of congestion, and at the same time it is also a measure of power warfare.

It is a simplification to include a user’s own signal power as part of the interference power. This results in a measure of congestion that is slightly conservative in that it overestimates the level of congestion in the network. Thus h is taken to be Ma/B in the present case. .For a network with large B it has negligible effect. If a is bounded by a constant and W+m then the discrepancy is of the order of 1/B.

To generalize this result, let user i require ai Hz, i = 1, 2, ..., M. This allows different types of users, with different quality of service requirements. It no longer follows that all received power levels should be the same. More generally, let p, be the transmit power of user i, and T[i,R] be the “path gain” from user i to the cell site receiver R. Then the received power of user i is given byp, T[i,R]. The path gain arises as a result of distance and log-normal shadowing.

In this case, interference comes not only from same-cell users, lower in the ordering, but also from the other cells. Thus even user (k,l) experiences interference from other users. This means that the matrix A in the equations (I- A)p = b is primitive, and possesses a Perron-Frobenius eigenvalue, h. The system is now interference limited, and is only feasible provided h < 1.

It is clear that a Perron-Frobenius constraint is ubiquitous in power control systems. In the next section, we examine a model in which the power control equations are nonlinear and other measures of congestion arise naturally. However, we shall find that a Perron-Frobepius eigenvalue still has meaning, and we shall provide a physical interpretation, also valid in the above models; we shall see that the eigenavalue is related to congestion in the form of power warfare, that can arise locally or globally. The following models enable a particularly sharp distinction to be made between local and global constraints; we can write down constraints on the congestion in regions ranging from cells to groups of cells to the whole network. We shall see that the eigenvalue approaches 1 as any one of these constraints

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西华大学毕业设计说明书 is approached.

The main result studied in this paper is that the capacity region of interference limited radio networks can be expressed by a ubiquitous eigenvalue constraint. The eigenvalue is interpreted to be a measure of congestion relating to power warfare. The traditional cellular model, in the special case of two cells, is shown to have constraints on capacity corresponding to single cell constraints and a network constraint. More generally, there are determinant constraints equivalent to eigenvalue constraint. The microdiversity cellular model has linear constraints on capacity and these constraints are independent of the path gains in the network which makes the task of congestion control much simpler.

The present paper has not dealt with the issue of calculating the eigenvalue. However, a very important result is that the eigenvalue is directly computable by the user in the system, without the knowledge of the associated matrix, by simply observing the convergence rate of an associated power adaptation algorithm . This also is related to the approach of Bambos, Chen and Pottie in which call admission is based on measurements of an associated power adaptation.

We also did not have opportunity to discuss multipath which cause variability on very short time and space cycles, and perhaps it can be dealt with by microdiversity at the cell site receiver and/or error control coding. If the users mobility is very slow it is possible that the path gains can capture multipath. However, these path gains represent effect of slow log-normal shadowing, and distance, and on this time scale the multipath is averaged out. Even if it changes fairly slowly, it can be averaged out by microdiversity.

The problem with mobile and bursty traffic is a challenging one. If the traffic is highly mobile with users traversing many cells during the lifetimes of the calls, the local instantaneous measures of network congestion are essentially useless, being transient. In this case, statistical allowances are required for fluctuations in traffic densities. If the traffic is sufficiently mobile, it seems evident that call admission will have a cutoff capacity on the number of users that can be admitted into the network, assuming all users are of the same type. To calculate this capacity, for a given tolerable dropping probability, we need to be able to compute the dropping probability as a function of the number of users. We, therefore, need to be able to compute the proportion of users that cause violation of any of the above constraints.

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