BÀI tập lớn mô PHỎNG hệ THỐNG TRUYỀN THÔNG

MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TRUYỀN DẪN TÍN HIỆU TƯƠNG TỰ .... MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TRUYỀN DẪN SỐ ..... MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TRUYỀN DẪN TÍN HIỆU TƯƠNG TỰ I.1.. Kết quả mô phỏng và nhận xét đánh giá a,

MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TRUYỀN THÔNG

BÀI TẬP LỚN

Giảng viên : Ngô Thị Thu Trang

Sinh viên : Dương Văn Hải Lớp : D14CQVT3

Mã SV : B14DCVT077

November 2017

I MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TRUYỀN DẪN TÍN HIỆU TƯƠNG TỰ 1

I.1 Mô tả hệ thống mô phỏng và các tham số được sử dụng trong mô phỏng 1

I.2 Kết quả mô phỏng và nhận xét đánh giá 1

I.3 Mã chương trình 6

II MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TRUYỀN DẪN SỐ 9

II.1 Mô tả hệ thống mô phỏng và các tham số được sử dụng trong mô phỏng 9

II.2 Kết quả mô phỏng và nhận xét đánh giá 9

II.3 Mã chương trình 14

I MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TRUYỀN DẪN TÍN HIỆU TƯƠNG TỰ

I.1 Mô tả hệ thống mô phỏng và các tham số được sử dụng trong

mô phỏng

a, Sơ đồ hệ thống

b, Các tham số mô phỏng

 Tín hiệu tương tự:  



1

k

 Mã SV B14DCVT077, vậy theo đề bài có f1 0 Hz f , 2  7 Hz f , 3  7 Hz

 Đề bài cho: A lần lượt là [1, 2, 1] i

 Điều biến mã xung PCM:

 Sử dụng kỹ thuật nén – dãn theo luật  = 255

 Tần số lấy mẫu fs  4* fkmax= 4*7 =28 Hz

I.2 Kết quả mô phỏng và nhận xét đánh giá

a, Kết quả mô phỏng

Bộ nén biê độ

Bộ lượng tử hóa đều Bộ mã hóa Tín hiệu

 Tín hiệu gốc:

 Tín hiệu lượng tử hóa:

-2

-1

0

1

2

3

4

Bieu dien tin hieu goc

time (s)

-2

-1

0

1

2

3

4

Bieu dien tin hieu goc va tin hieu luong tu hoa

time (s)

Tin hieu goc Tin hieu luong tu hoa

 Tín hiệu sau khôi phục

-2

-1

0

1

2

3

4

Bieu dien tin sau khoi phuc

time (s)

 Tín hiệu trước và sau khôi phục

 Phổ tín hiệu

-2

-1

0

1

2

3

4

Bieu dien tin hieu goc va sau khoi phuc

time (s)

Tin hieu sau khoi phuc Tin hieu goc

10-5

100

Pho tin hieu goc

10-10

10-5

100

Pho tin hieu luong tu hoa

10-10

10-5

100

Pho tin hieu khoi phuc

 Sai số

b, Nhận xét đánh giá

 Thực hiện mô phỏng ta thấy mã hóa PCM có tổn thất

 Sai số lớn khi biên độ tín hiệu thay đổi lớn, sai số nhỏ khi biên độ tín hiệu ít

có sự thay đổi

 Tín hiệu khôi phục có dạng tương tự tín hiệu gốc

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12

0.14

Sai so

time (s)

I.3 Mã chương trình

Assgnmt1.m

%=========================================================================%

% Sinh vien: Duong Van Hai, Lop D14VT3 %

% Ma sv: B14DCVT077, f1=0, f2=7, f3=7 %

% Tan so lay mau Fs= 28 Hz

%=========================================================================%

close all; clear; clc;

f = [0 7 7] % Tan so cua cac thanh phan

% Thuc hien lay mau trong 3 giay (3 chu ki tin hieu); toc do 28 mau/s

Fs = 28; % Tan so lay mau

t = 0:1/Fs:(3*Fs+1)/Fs; % Vecto thoi gian

% Tao tin hieu tuong tu theo de bai

s = cos(2*pi*f(1)*(t+ ((-1).^2)*t.^2)) + 2*cos(2*pi*f(2)*(t+((-1).^3)*t.^2))+ cos(2*pi*f(3)*(t+ ((-1).^4)*t.^2));

%=============================== Cau b ====================================%

mu = 255; % He so nen

M = 32; % so muc luong tu

[y,amax] = mulaw(s,mu); % nen bien do

[code,yq,sqnr] = uniform_pcm(y,M); % luong tu hoa PCM

xq = invmulaw(yq,mu); % giai nen tin hieu

xq = xq*amax; % giai nen bien do

%=============================== Cau c ====================================%

figure(1)

plot(t,s,'r ','linewidth',2); % Tin hieu goc

title ('Bieu dien tin hieu goc','fontsize',15);

xlabel('time (s)'); ylabel('Amplitude');

figure(2)

hold on

plot(t,s,'r ','linewidth',2); % tin hieu goc

stairs(t,yq); % tin hieu luong tu hoa

title ('Bieu dien tin hieu goc va tin hieu luong tu hoa','fontsize',15);

xlabel('time (s)'); ylabel('Amplitude');

legend('Tin hieu goc','Tin hieu luong tu hoa');

figure(3)

plot(t,xq,'g'); % Tin sau khoi phuc

title ('Bieu dien tin sau khoi phuc','fontsize',15);

xlabel('time (s)'); ylabel('Amplitude');

figure(4)

plot(t,xq,'g'); hold on; % Tin hieu sau khoi phuc

plot(t,s,'r ','linewidth',2); % Tin hieu goc

title ('Bieu dien tin hieu goc va sau khoi phuc','fontsize',15);

xlabel('time (s)'); ylabel('Amplitude');

legend('Tin hieu sau khoi phuc','Tin hieu goc');

% Bieu dien pho tin hieu

figure(5)

subplot(3,1,1);

[f,Xf] = spectrocal(t,s); semilogy(f,Xf);grid; % Pho tin hieu goc

title('Pho tin hieu goc');

subplot(3,1,2);

[f,Yf] = spectrocal(t,yq); semilogy(f,Yf);grid; % Pho tin hieu luong tu hoa

title('Pho tin hieu luong tu hoa');

subplot(3,1,3);

[f,Zf] = spectrocal(t,xq); semilogy(f,Zf);grid; % Pho tin hieu khoi phuc

title('Pho tin hieu khoi phuc');

%=============================== Cau d ===================================%

% Xac dinh va bieu dien sai so tai SNR tuong ung

error = (s-xq).^2; % Xac dinh sai so

figure(6)

plot(t,error); % Bieu dien sai so

title('Sai so','fontsize',13);

xlabel('time (s)'); ylabel('error');

mulaw.m

% Mu-law nonlinearity for nonuniform PCM

% x - input sequence

% mu - mu constant

% y - compressed output

% a - maximum amplitute

% Written by Nguyen Duc Nhan - 2012

a = max(abs(x)); % tinh bien do max

y = sign(x).*log(1+mu*abs(x/a))/log(1+mu); % tin hieu sau nen bien do

uniform_pcm.m

% Uniform PCM encoding of a sequence

% x = input sequence

% M = number of quantization levels

% code = the encoded output

% xq = quantized sequence before encoding

% sqnr = signal to quantization noise ratio in dB

% Written by Nguyen Duc Nhan - 2012

Nb = log2(M);

Amax = max(abs(x));

delta = 2*Amax/(M-1);

Mq = -Amax:delta:Amax;

Ml = 0:M-1;

xq = zeros(size(x));

xcode = xq;

for k = 1:M

ind = find(x > Mq(k)-delta/2 & x <= Mq(k)+delta/2);

xq(ind) = Mq(k);

xcode(ind) = Ml(k);

end

sqnr = 20*log10(.mnorm(x)/norm(x-xq));

code = de2bi(xcode,Nb,'left-msb');

invmulaw.m

% The inverse of mu-law nonlinearity

% mu - mu constant

% y - compressed input

% x - expanded output

% Written by Nguyen Duc Nhan - 2012

x = sign(y).*((1+mu).^abs(y)-1)/mu;

II MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TRUYỀN DẪN SỐ

II.1 Mô tả hệ thống mô phỏng và các tham số được sử dụng trong

mô phỏng

a, Sơ đồ hệ thống

b, Các tham số mô phỏng

 Tín hiệu số:

 Thu được từ nhiệm vụ 1 sau bộ mã hóa PCM

 Mã đường:

 Mã sinh viên B14DCVT077, số cuối cùng là số lẻ nên sử dụng mã đường CMI

 Bộ lọc phát

 Có đáp ứng |𝐻(𝑤)|2 = 1

1+ (𝑊𝑐𝑊)4

 Thực hiện phương pháp Monte-Carlo để đánh giá hiệu năng với các tham số:

 Độ tin cậy mong muốn pc = 95% (zc = 1,96)

 Khoảng tin cậy sc = 10-6

 Tốc độ lỗi Pe = 10-5

.(1 ).( / ) 40.10 symbols

Hay thực hiện Monte-Carlo với số lỗi tối thiểu 400 lỗi, số kí hiệu tối đa 4.107

symbol

 Công thức tính xác suất lỗi lí thuyết: _ 4

0

theory PSK

E

N



II.2 Kết quả mô phỏng và nhận xét đánh giá

a, Kết quả mô phỏng

 Câu b và d:

Màn hình MATLAB:

Sinh vien Le Cong Duc – 1021010259 – BTL MPHTTT – Bai 2

Nhap 2 cho y b va d; 3 cho y c: 2

Mã đường CMI Bộ lọc phát

Kênh AWGN

Tín hiệu

mã hóa

PCM

Tín hiệu sau giải mã

(Theo cac tham so: Pe = 10^(-5), Sc = 10^(-6), Pc = 95%

==> N = 40*10^6, minerr = 400)

ser =

Columns 1 through 7

0.2917000 0.2472000 0.1968000 0.1551000 0.1124000 0.0765000 0.0448000

Columns 8 through 14

0.0239500 0.0119500 0.0051111 0.0015074 0.0004060 0.0000681 0.0000082

So sánh kết quả mô phỏng đường cong xác suất lỗi với kết quả lý thuyết đối với kiểu

điều chế mà hệ thống sử dụng:

 Câu c:

Tín hiệu sau điều chế và qua kênh AWGN:

Tín hiệu ban đầu và tín hiệu khôi phục:

Biểu đồ chòm sao:

Mẫu mắt tín hiệu:

Phổ tín hiệu:

b, Nhận xét đánh giá

 Thực hiện điều chế 4-PSK tín hiệu số với kết quả cho thấy tín hiệu bị ảnh

hưởng khá ít bởi nhiễu AWGN khi so với tín hiệu tương tự Qua đó thấy được

một ưu điểm của truyền dẫn số bới truyền dẫn tương tự là hạn chế lỗi

 Sai số kí hiệu nhỏ, tại SNR = 13 dB thì SER < 10-5

 Xác suất lỗi ước tính thu được rất gần với giá trị lí thuyết

II.3 Mã chương trình

Assgnmt2.m

%=========================================================================%

% Le Cong Duc, D10VT6, Ma sv: 1021010259 %

%=========================================================================%

close all;clear;clc;

N = 9; M = 4; R = N*10^6; % Tham so ban dau

Nsym = 40; % So ki hieu mo phong

Es = 2*10^-6; phi = pi/4; % Nang luong ki hieu va goc quay pha

disp('Sinh vien Le Cong Duc – 1021010259 – BTL MPHTTT – Bai 2 ');

bt=input('Nhap 2 cho y b va d; 3 cho y c: ');

%============================= Cau b va d ===============================%

case 2

Ns_sym = 1; snrmax = 13; fltsw = 0; Nsym = 10^4;

minerr = 400; maxsym=4*10^7; err=zeros(1,snrmax+1); nsym=err;

snr=0:snrmax; snr_lin = 10.^(snr/10); ser = zeros(1,snrmax);

for k = 1:snrmax+1

Done = false;

%=======Vong lap trong=============================%

while ( ~Done )

[t, d, dr, s, s_flt,s_noisy] = Assgnmt2_run(R,M,Nsym,

Ns_sym,snr(1,k),fltsw,Es,phi); % Thuc hien mo phong

ind = d ~= dr; err(1,k) = err(1,k)+ sum(ind);

nsym(1,k)=nsym(1,k)+ Nsym;

Done = err(1,k)>minerr || nsym(1,k)>maxsym; % Dieu kien dung

end

ser(1,k) = err(1,k)/nsym(1,k); % Tinh ti le loi ki hieu

end

disp('Vector loi ki hieu mo phong ung voi snr tu 0 toi 13dB la')

disp('(Theo cac tham so: Pe = 10^(-5), Sc = 10^(-6), Pc = 95%');

disp('==> N = 40*10^6, minerr = 400)');

format long; ser = single(ser)

ser_theory = 2*qfunc(sqrt(snr_lin)); % SER li thuyet

semilogy(snr,ser,'ro-.','linewidth',2),hold on;

semilogy(snr,ser_theory,'b','linewidth',2);

grid on; legend('SER mo phong','SER ly thuyet');

title('Bieu dien xac suat loi ki hieu mo phong va ly thuyet');

xlabel('snr (dB)'); ylabel('Ps');

%================================ Cau c ================================%

case 3

snr = 8; Tsym = 1/R; fltsw = 0; Ns_sym = 100; Ns=Ns_sym*Nsym;

[t, d, d_demod, s, s_flt,s_noisy] = Assgnmt2_run(R,M,Nsym,

Ns_sym,snr,fltsw,Es,phi);

[t1, d_demod1, dr1, s1, s_flt1,s_noisy1] = Assgnmt2_run(R,M,

Nsym,Ns_sym,snr,1,Es,phi); % fltsw = 1

dr = d_demod(fix(Ns_sym/2):Ns_sym:end);

k = scatterplot(s_noisy,1,0,'bx'); hold on;

scatterplot(s,1,0,'ro',k); legend('Tin hieu thu','Tin hieu phat');

eyediagram(s,Ns_sym,Ns,Ns_sym/2); % Tin hieu phat khong loc

eyediagram(s_flt1,Ns_sym); % Tin hieu phat co loc

eyediagram(s_noisy,Ns_sym,Ns,Ns_sym/2);%Tin hieu thu khong loc

eyediagram(s_noisy1,Ns_sym); % Tin hieu thu co loc

figure;subplot(2,1,1); plot(t,real(s_noisy),'color','b'); grid on;

hold on; plot(t,real(s),'r','linewidth',3);

subplot(2,1,2); plot(t,imag(s_noisy),'color','c');

hold on; plot(t,imag(s),'g','linewidth',3); grid on;figure;

stem(d,'-.','MarkerFaceColor','b'); %Tin hieu ban dau

hold on; stem(dr,'r-.'); grid on; %Tin hieu khoi phuc

[f,Sf] = spectrocal(t,s); [fn,Snf] = spectrocal(t,s_noisy);

figure; subplot(2,1,1);semilogy(f,Sf,'r');

title('Pho tin hieu sau dieu che');xlabel('Hz');

subplot(2,1,2);semilogy(fn,Snf,'g');

title('Pho tin hieu qua kenh AWGN');xlabel('Hz');

end

Assgnmt2_run.m

Ns_sym,SNR,fltsw,Es,phi)

% R: toc do ki hieu, M: kich thuoc tap ki hieu

% Nsym: so ki hieu, Ns_sym: so mau tren moi ki hieu

% SNR: SNR chua tin hieu thu (Es/No), fltsw: chon thuc hien loc hay khong

Tsym= 1/R; % Chu ki ki hieu

d = randint(1,Nsym,M); % Tao tin hieu ngau nhien

h = modem.pskmod('M', M, 'SymbolOrder', 'Gray');

dk = modulate(h,d); % Dieu che 4-PSK (chuyen sang mien phuc)

Tw = Nsym*Tsym; % Cua so mien tin hieu

Ts = Tsym/Ns_sym; % Chu ki lay mau

t = 0:Ts:Tw-Ts; % Vector thoi gian

Ns = Tw/Ts; % Tong so mau

%====== Tao tin hieu phat s theo cong thuc de bai cho ============%

for k = 1:Ns

i = fix(t(k)/Tsym+1);

s(1,k) = (sqrt(2*Es/Tsym)*exp(1i*phi))*dk(i);

end;

else

s = dk*(sqrt(2*Es/Tsym)*exp(1i*phi));

end;

s_flt=0;

%====== Thuc hien loc neu fltsw = 1 va truyen qua kenh AWGN =======%

if fltsw == 1

[BTx,ATx] = butter(5,2/Ns_sym); % Tao tham so bo loc tin hieu phat

[s_flt] = filter(BTx,ATx,s);

s_noisy = awgn(s_flt,SNR,'measured');

else

s_noisy = awgn(s,SNR,'measured');

end

%====== Giai dieu che tin hieu thu duoc ===========================%

h1 = modem.pskdemod('M', M, 'SymbolOrder', 'Gray','phaseoffset',pi/4);

dr = demodulate(h1,s_noisy);

spectrocal.m: Như bài 1