班级：x’x

姓名：x’x

学号：x’x

日期：x’x实验十六 CDMA通信系统综合仿真

一、实验目的

1. 了解多址技术，扩频技术及CDMA相关通信原理知识。

2. 理解和掌握CDMA通信系统工作理论。

3. 完成CDMA通信系统的设计，并利用Matlab开展仿真分析。

4. 熟悉Matlab及simulink的使用。

2、实验内容

1. 根据CDMA通信系统工作的原理（即扩频通信原理）如下图1，理解和掌握CDMA通信系统整个通信过程。

2. 根据CDMA通信系统工作的原理编写matlab程序，并简要讲述程序流程，用图片记录（显示）整个通信过程。

3. 根据CDMA通信系统工作的原理及程序流程用simulink进行仿真，记录仿真结果。

图1 扩频通信的工作原理

三、实验结果

1. 程序流程

2. 仿真过程记录

图2 初始用户传递信息

图3 用户信息扩频后

图4 基带信号

图5 解扩后信号

误码率：由于在设计中只考虑到加性高斯信道所带来的干扰，最终三个信息的

误码率几乎均为0，这里不再作展示。

3. Simulink仿真过程记录。

图 6 simulink仿真图

图7 初始信号1和初始信号2

图8 扩频后的信号1和信号2

图9 基带信号

图10 解扩后的信号1和信号2

四、实验结论

对于本次实验以及仿真而言，基本完成了实验目的和内容的要求，通过用MATLAB对DS-CDMA系统的仿真调试、结果分析，让我熟悉了DS-CDMA的工作原理，加深了对扩频通信的认识。通过仿真结果中波形的直观方式，让我更清晰的认识到CDMA通信系统的工作方式。但是在设计中只考虑到加性高斯白噪声所带来的干扰，所以误码率计算的结果为0然而在实际通信信道及干扰是复杂多变的，存在着各种各样的情况，仿真实验中最后的信号是在很简单的干扰下（基本没有干扰）得出。要想应用于实际中，必须加入各种噪声来考虑，以实现真实系统的设计。即使如此，在本次设计的整个过程中，以上的结果已经令我受益匪浅。通信系统的性能分析和仿真，随着通信技术、信息技术和计算机技术的发展以及网络系统的大量应用，显得越来越重要。

五、程序

%主程序

clear all;

format long;

N = 8; %设置沃尔什-哈达玛序列阶数，可供2^n个用户使用。x_num = 50; %设置传输信息长度

UserCode = hadamard(N); %生成沃尔什-哈达玛序列

x1 = bingen(x_num); %随机生成用户1要发送的信号（子函数见下面）

c1 = UserCode(4,:); %取出哈达玛矩阵第4行作为用户1的识别码

y1 = ds_mod(c1(:),x1); %对用户1的信号进行ds扩频

x2 = bingen(x_num); %随机生成用户2要发送的信号

c2 = UserCode(2,:); %取出哈达玛矩阵第2行作为用户2的识别码

y2 = ds_mod(c2(:),x2); %对用户2的信号进行ds扩频

x3 = bingen(x_num); %随机生成用户3要发送的信号

c3 = UserCode(3,:); %取出哈达玛矩阵第3行作为用户3的识别码

y3 = ds_mod(c3(:),x3); %对用户3的信号进行ds扩频

x4 = bingen(x_num); %随机生成用户4要发送的信号

c4 = UserCode(6,:); %取出哈达玛矩阵第4行作为用户4的识别码

y4 = ds_mod(c4(:),x4); %对用户4的信号进行ds扩频

y = y1+y2+y3+y4; %把四路信号加在一起形成基带信号

figure(1),

subplot(4,1,1);plot(x1);title('信号1');

subplot(4,1,2);plot(x2);title('信号2');

subplot(4,1,3);plot(x3);title('信号3');

subplot(4,1,4);plot(x4);title('信号4');

figure(2),

subplot(4,1,1);plot(y1);title('信号1扩频后');

subplot(4,1,2);plot(y2);title('信号2扩频后');

subplot(4,1,3);plot(y3);title('信号3扩频后');

subplot(4,1,4);plot(y4);title('信号4扩频后');

z = awgn(y,1); %加入高斯白噪声

figure(3),

subplot(2,1,1);plot(y);title('混合后的基带信号');

subplot(2,1,2);plot(z);title('加入高斯白噪声后的基带信号');

x1_de = ds_demod(c1(:),z); %使用用户1的识别码对加入噪声的基带信号进行解扩x1_de(find(x1_de < 0)) = -1; %(解扩子函数见下面)

x1_de(find(x1_de >=0)) = 1; %对解扩后的信号进行判决，从而恢复出用户1的信号x2_de = ds_demod(c2(:),z); %以下同上

x2_de(find(x2_de < 0)) = -1;

x2_de(find(x2_de >=0)) = 1;

x3_de = ds_demod(c3(:),z);

x3_de(find(x3_de < 0)) = -1;

x3_de(find(x3_de >=0)) = 1;

x4_de = ds_demod(c4(:),z);x4_de(find(x4_de < 0)) = -1;

x4_de(find(x4_de >=0)) = 1;

figure(4),

subplot(4,1,1);plot(x1_de);title('解扩后信号1');

subplot(4,1,2);plot(x2_de);title('解扩后信号2');

subplot(4,1,3);plot(x3_de);title('解扩后信号3');

subplot(4,1,4);plot(x4_de);title('解扩后信号4')

[number1,ratio1] = symerr(x1,x1_de);

[number2,ratio2] = symerr(x2,x2_de);

[number3,ratio3] = symerr(x3,x3_de);

[number4,ratio4] = symerr(x4,x4_de);

scatterplot(ratio1);title('误码率');

scatterplot(ratio2);title('误码率');

scatterplot(ratio3);title('误码率');

scatterplot(ratio4);title('误码率');

子函数：

%生成沃尔什-哈达玛序列

function H = hadamard(n,classname)

if nargin < 2

classname = 'double';

end

if isstring(classname) && isscalar(classname)

classname = char(classname);

end

[f,e] = log2([n n/12 n/20]);

k = find(f==1/2 & e>0);

if min(size(n)) > 1 || isempty(k)

error(message('MATLAB:hadamard:InvalidInput'));

end

e = e(k)-1;

if k == 1 % N = 1 * 2^e;

H = ones(classname);

elseif k == 2 % N = 12 * 2^e;

H = [ones(1,12,classname); ones(11,1,classname) ...

toeplitz([-1 -1 1 -1 -1 -1 1 1 1 -1 1],[-1 1 -1 1 1 1 -1 -1 -1 1 -1])]; elseif k == 3 % N = 20 * 2^e;

H = [ones(1,20,classname); ones(19,1,classname) ...

hankel([-1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 1 1 1 -1 -1 1], ...

[1 -1 -1 1 1 -1 -1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 1 1 1 -1 -1])];

end

% Kronecker product construction.

for i = 1:e

H = [H H H -H]; %#ok

end%随机生成信号子函数

function x = bingen(L)

x = rand(1,L);

x(find(x<0.5)) = -1;

x(find(x >=0.5)) = 1;

%扩频子函数

function y = ds_mod(c,x)

tmp = c*x;

y = tmp(:);

%解扩子函数

function x = ds_demod(c,y)

tmp = reshape(y, length(c), length(y)/length(c)); tmp = tmp';

x = tmp * c;

x = x';下载本文