移动通信课程设计实验报告-利用matlab进行m序列直接扩频仿真(4)

10、观察经过低通滤波器后无扩频与扩频系统的时域波形

figure(10) subplot(2,1,1)

yrebl=real(ifft(bs.*yreb,400000)); %对无扩频系统频谱做ifft变换 tm=(1:N)/N*4; plot(tm,yrebl); xlabel('t');

title('扩频前经过凯萨尔窗函数滤波后时域波形'); subplot(2,1,2)

yrel=real(ifft(bs.*yre,400000)); %对扩频系统频谱做ifft变换 plot(tm,yrel); xlabel('t');

title('扩频后经过凯萨尔窗函数滤波后时域波形');

如图，经过低通滤波器后，高频分量基本消失，剩下的信号已经能够进行采样判决，时域波形与原信息基本吻合。

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11、对扩频系统进行解扩，观察其时域频域

figure(11) subplot(2,1,1)

jj=rectpulse(M,1000); %扩频信号乘以解扩序列 yrej=jj.*yrel(1:350000); plot(ts(1:350000),yrej); xlabel('t');

axis([0,4,-0.5,0.5]);

title('解扩后信号波形'); subplot(2,1,2) yj=fft(yrej,N); magj=abs(yj);

plot(freb,magj(1:N/2)*2/N); axis([0,500,0,0.2]);

title('解扩后信号频谱'); xlabel('Hz');

由于扩频信号与m序列具有良好的相关性，故乘以m序列以后，能基本还原出原信号波形。同时可以看出，频谱已经由扩展带宽再次缩短，还原出原信号频谱。

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12、比较扩频系统解扩前后信号带宽

figure(12)

title('解扩前后信号频偏对比'); subplot(2,1,1)

plot(freb,magrel(1:N/2)*2/N); axis([0,200,0,0.4]);

title('解扩前信号频偏'); subplot(2,1,2)

plot(freb,magj(1:N/2)*2/N); axis([0,200,0,0.4]);

title('解扩后信号频偏');

可以清楚看出，解扩前信号主瓣约为100Hz，解扩后恢复为100/7Hz，与发送信息吻合。

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13、比较解扩前后信号功率谱密度

figure(13) subplot(2,1,1) yjb=fft(yrel,N);

prelb=yjb.*conj(yjb)/N; plot(freb,prelb(1:N/2)*2/N); axis([0,200,0,0.01]);

title('解扩前信号功率谱');xlabel('Hz'); subplot(2,1,2) yj=fft(yrej,N);

prel=yj.*conj(yj)/N;

plot(freb,prel(1:N/2)*2/N); axis([0,200,0,0.01]);

title('解扩后信号功率谱'); xlabel('Hz');

如图，解扩后信号的频谱被压缩，功率幅度增加，符合理论分析结果。

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14、对解扩信号进行采样、判决

figure(14) subplot(2,1,1) for i=1:1:350

ij=i*1000-500; ss(i)=yrej(ij); end

stem(ss);

title('解扩信号采样'); subplot(2,1,2) for i=1:1:350 %判决信号算法 if ss(i)>0.2 ss(i)=1; elseif ss(i)<-0.2 ss(i)=-1; else ss(i)=0; end end

for i=1:1:50 ij=7*i-6; if ss(ij)==0

ss(ij)=ss(ij+4); end end

for i=1:1:348 if ss(i)==0

ss(i)=ss(i+2); end end

for i=1:1:50

S(i)=ss(i*7-3); if S(i)==0 S(i)=S(i)+1; end

S(i)=(1-S(i))/2; end stem(S);

title('判决后的最终信号');

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