GMSK調制解調系統的matlab性能仿真,對比維特比解調,1bit差分解調,2bit差分解調

目錄

1.前言

2.算法運行效果圖預覽

3.算法運行軟件版本

4.部分核心程序

5.算法仿真參數

6.算法理論概述

7.參考文獻

8.算法完整程序工程


1.前言

? ? ? GMSK(Gaussian Minimum Shift Keying,高斯最小頻移鍵控)是一種連續相位調制技術,基于MSK調制改進而來,通過高斯濾波器對基帶信號預濾波,降低旁瓣功率,提高頻譜效率。在本課題中,我們將對比GMSK的維特比解調,1比特差分解調,2bit差分解調三種解調方法。

2.算法運行效果圖預覽

(完整程序運行后無水印)

3.算法運行軟件版本

Matlab2024b(推薦)或者matlab2022a

4.部分核心程序

(完整版代碼包含中文注釋和操作步驟視頻)

    %解調,去載波N   = 300;  % 濾波器的階數                                         F   = [0,fc-1000,fc+1000,Fs/2]*2/Fs;A   = [1,1,0,0];lpf = firls(N,F,A);I_dem = XNmod.*cos(2*pi*fc*t)*2;I_dem = conv(I_dem,lpf);I_dem = I_dem(N/2+1:N/2+length(I_temp));Q_dem = XNmod.*sin(2*pi*fc*t)*2;Q_dem = conv(Q_dem,lpf);Q_dem =-Q_dem(N/2+1:N/2+length(I_temp));%抽取I_dem_out = zeros(1,length(I_dem)/4);         Q_dem_out = zeros(1,length(Q_dem)/4);for i=1:length(I_dem_out)I_dem_out(i)=I_dem(4*(i-1)+1);Q_dem_out(i)=Q_dem(4*(i-1)+1);end%維特比算法decision = func_vitbi(I_dem_out,Q_dem_out,Lsymb,Nsamp,Nstate,state_all,State2,L,qt,9);%計算誤碼率[num,ber(SNR+1)] = symerr(dat1,decision);
01_0252m

5.算法仿真參數

L            = 3;                        %關聯長度
Nstate       = 2^L*4;                    %計算狀態數
Lsymb              = 30000;      %碼元個數
Nsamp              = 8;          %采樣個數
Rb                 = 24000;      %碼元速率
fc                 = 96000;      %載波頻率
alpha              = 0.25;       %BbTb值

6.算法理論概述

1.調制原理

2.維特比解調(Viterbi Demodulation)

? ? ? ?基于最大似然序列估計(MLSE),通過維特比算法搜索最優幸存路徑,匹配GMSK的相位連續性約束,適用于高斯信道下的高性能解調。

3. 1比特差分解調

? ? ? ?利用相鄰符號的相位差解調,忽略高斯濾波的長期記憶,僅通過1個符號間隔的相位變化估計當前符號,復雜度低但性能較差。

4.?2比特差分解調

考慮2個符號間隔的相位變化,部分補償高斯濾波的記憶效應,性能優于1比特差分,復雜度適中。

解調方式原理核心復雜度性能(BER)適用場景
維特比解調MLSE + 路徑搜索高(指數級于狀態數)最優高速、高可靠性通信(如 GSM)
1 比特差分單符號相位差判決較差低速率、低成本場景
2 比特差分雙符號相位差輔助判決中等平衡性能與復雜度的場景

? ? ? ?維特比解調通過精確匹配 GMSK 的相位連續性實現最優性能,但復雜度高;差分解調通過簡化相位差計算降低復雜度,適合資源受限場景,其中 2 比特差分性能更接近維特比解調。

7.參考文獻

[1]丁興文,朱智勇,李海濤.基于維特比算法的GMSK信號非相干解調技術研究[J].遙測遙控, 2011(1):4.DOI:CNKI:SUN:YCYK.0.2011-01-006.

[2]吳團鋒.基于2比特差分的GMSK信號解調算法[J].軍事通信技術, 2002, 23(1):6.DOI:CNKI:SUN:JSTY.0.2002-01-008.

8.算法完整程序工程

OOOOO

OOO

O

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/web/88700.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/web/88700.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/web/88700.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

SQL138 連續兩次作答試卷的最大時間窗

SQL138 連續兩次作答試卷的最大時間窗 問題分析 找出2021年至少有兩天作答的用戶計算每個用戶連續兩次作答的最大時間窗基于歷史數據預測在這個時間窗內平均會做多少套試卷 版本1 with-- 功能?:篩選2021年至少有兩天作答的用戶及其作答記錄-- 子查詢找出2021年…

TensorFlow2 study notes[2]

文章目錄tf.autodiff.ForwardAccumulatorreferencestf.autodiff.ForwardAccumulator the function can be used to achieve the Computation of Jacobian-vector products with forward-mode autodiff. primals is variables need to watch.tangents is direction vector. …

穩定幣將成為新時代的重要金融工具

在數字經濟加速滲透的今天,加密貨幣作為一種新型價值載體,正深刻改變著全球金融的運作邏輯。其中,穩定幣與非穩定幣構成了加密貨幣生態的兩大支柱,二者在設計邏輯、應用場景和市場表現上呈現出顯著差異。 穩定幣錨定法定貨幣 穩定幣是一類以法定貨幣、大宗商品或其他資產…

Constants

本節是《Solidity by Example》的中文翻譯與深入講解,專為零基礎或剛接觸區塊鏈開發的小白朋友打造。我們將通過“示例 解說 提示”的方式,帶你逐步理解每一段 Solidity 代碼的實際用途與背后的邏輯。 Solidity 是以太坊等智能合約平臺使用的主要編程語…

五鏡頭傾斜攝影相機的技術優勢與應用原理

傾斜攝影技術作為三維實景建模的核心手段,其硬件設計直接影響數據采集效率與模型質量。在眾多鏡頭配置方案中,五鏡頭結構(下視前、后、左、右四個傾斜視角)已成為行業主流選擇。這一設計并非偶然,而是基于嚴苛的技術需…

ThinkSound V2版 - 一鍵給無聲視頻配音,為AI視頻生成匹配音效 支持50系顯卡 一鍵整合包下載

ThinkSound 是阿里通義實驗室開源的首個音頻生成模型,它能夠讓AI像專業“音效師”一樣,根據視頻內容生成高度逼真、與視覺內容完美契合的音頻。 ThinkSound 可直接應用于影視后期制作,為AI生成的視頻自動匹配精準的環境噪音與爆炸聲效&#x…

如何從0開始構建自己的第一個AI應用?(Prompt工程、Agent自定義、Tuning)

一、前言 從0開始基于自定義Agent構建AI應用,涉及從創建智能Agent到使用、測試及優化提示詞等一系列步驟。前置:什么是LLM、Prompt、Mcp和Agent? 二、步驟一:規劃和設計AI應用 在創建AI應用之前,你需要明確應用的目標…

Java ThreadLocal詳解:從原理到實踐

Java ThreadLocal詳解:從原理到實踐(圖解極簡示例) 一、什么是ThreadLocal?——線程的"專屬儲物柜" ThreadLocal 是 Java 提供的線程本地存儲機制,通俗來說,它能為每個線程創建一個獨立的變量副本…

如何在 Visual Studio Code 中使用 Cursor AI

在當今快節奏的開發環境中,像 Cursor AI 這樣的 AI 工具正在徹底改變開發人員編寫和管理代碼的方式。Cursor AI 通過提供智能代碼建議、自然語言編輯和多文件項目更新功能,增強了“ Visual Studio Code (VS Code )”的功能,所有這些功能均由 …

阿里面試:服務與發現 ,該選擇 CP 還是 AP?為什么?

說在前面 最近有小伙伴拿到了一線互聯網企業如微博、阿里、汽車之家、極兔、有贊、希音、百度、網易、滴滴的面試資格,遇到一幾個很重要的面試題: 服務注冊發現,該選 AP 還是 CP? 為什么? 最近有小伙伴在面 阿里。 小伙…

模擬實現Vue2-Vue3響應式更新

Vue2作為 MVVM框架/* Vue2 通過 Object.defineProperty 監聽、挾持數據,實現響應式 并通過 Dep(依賴收集器) 和 Watcher 實現依賴收集,通知視圖更新 *//* 但是 Vue2用Object.defineProperty 無法監聽新增屬性、無法監聽數組索引變…

一文理解鋰電池充電、過放修復與電量測量:從原理到實戰

一、為什么要看這篇文章? 手機電量突然從20%跳到0%?電動車冬天續航腰斬?18650過放后還能救嗎? 本文用一張思維導圖一張表格一段口訣,一次性講透鋰電池的充電四階段、過放修復全方案、電量測量底層原理,并給…

【爬蟲】01 - 爬蟲原理及其入門

爬蟲01 - 爬蟲原理及其入門 文章目錄爬蟲01 - 爬蟲原理及其入門一:爬蟲原理1:爬蟲的優勢?2:爬蟲的核心庫3:經典舉例4:合規問題一:爬蟲原理 學習爬蟲之前前置知識需要了解這些: 我的HTTP介紹, 了…

React對于流式數據和非流式數據的處理和優化

React 在處理流式數據和非流式數據時,可以借助其組件模型、狀態管理以及 React 18 引入的并發特性來實現高效的數據處理與渲染優化。 文章目錄一、流式數據(Streaming Data)1. 定義2. 常見來源3. 處理方式使用 useState / useReducer 管理狀態…

3、Vue 中使用 Cesium 實現可拖拽點標記及坐標實時顯示功能

在 Cesium 地圖開發中,實現點標記的拖拽交互并實時顯示坐標信息是一個常見的需求。本文將詳細介紹如何在 Vue 框架中使用 Cesium 的 Primitive 方式創建點標記,并實現拖拽功能及坐標提示框跟隨效果。先看效果圖功能實現概述我們將實現的功能包括&#xf…

Anthropic:從OpenAI分支到AI領域的領軍者

自2021年由前OpenAI高管Dario和Daniela Amodei創立以來,Anthropic已迅速崛起為人工智能(AI)領域的重要力量。 公司專注于開發安全、可控且具備深度推理能力的AI系統,其Claude系列模型在生成式AI領域取得了顯著成就。 此外&#xf…

前端開發中的輸出問題

前端開發中的輸出問題:console.log輸出[object Object]在前端開發中,一個常見問題是使用console.log輸出對象時顯示為[object Object],而不是對象的詳細內容。這通常發生在開發者試圖直接打印對象時,瀏覽器默認只顯示對象的字符串…

DSSA(Domain-Specific Software Architecture)特定領域架構

DSSA(Domain-Specific Software Architecture) 定義:針對特定應用領域設計的可復用軟件架構,為領域內產品族提供統一基礎。 目標: ? 最大化復用(需求/設計/代碼)? 保證系統一致性? 降低開發成…

單調棧單調隊列【算法進階】

這周學完之后最大的收獲就是單調棧和單調隊列了!!!感覺好厲害能把時間復雜度瞬間壓縮為O(N),不行我必須再紀念一下這么美妙的算法!!! 單調棧問題: 如果題目要求一個元素左邊或右邊…

C++編程基礎

編程題一問題分析 題目要求使用 n 根小木棒,按照特定的方式排列,形成一個數字。具體規則如下: 每個數字由小木棒組成,例如: 1 需要 2 根小木棒。0 需要 6 根小木棒。其他數字(如 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9&am…