1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
跳频是最常用的扩频方式之一，其工作原理是指收发双方传输信号的载波频率按照预定规律进行离散变化的通信方式，也就是说，通信中使用的载波频率受伪随机变化码的控制而随机跳变。从通信技术的实现方式来说，“跳频”是一种用码序列进行多频频移键控的通信方式，也是一种码控载频跳变的通信系统。采用跳频技术是为了确保通信的秘密性和抗干扰性。与定频通信相比，跳频通信比较隐蔽也难以被截获。只要对方不清楚载频跳变的规律，就很难截获我方的通信内容。同时，跳频通信也具有良好的抗干扰能力，即使有部分频点被干扰，仍能在其他未被干扰的频点上进行正常的通信。由于跳频通信系统是瞬时窄带系统，它易于与其他的窄带通信系统兼容，也就是说，跳频电台可以与常规的窄带电台互通，有利于设备的更新。
跳频通信是一种先进的无线通信技术，具有强大的抗干扰和保密性能，已经被广泛应用于军事、民用和商业等领域。本文将介绍跳频通信的原理、性能优势以及应用领域。
一、跳频通信的原理
跳频通信是一种频率分集技术，其原理是将数据信号按照一定的规律在不同的频率间跳跃传输，以达到抗干扰和保密的目的。跳频通信系统由跳频发射机、跳频接收机和跳频序列生成器组成。跳频发射机将数据信号按照跳频序列生成器生成的跳频序列进行频率调制，然后在不同的频率上进行传输。跳频序列生成器是跳频通信系统中的关键组成部分，它能够生成一段独特的跳频序列，并将其发送给跳频发射机和跳频接收机。跳频接收机在接收到跳频信号后，需要对信号进行解调和频率识别，然后将其还原成原始的数据信号。跳频接收机需要使用与跳频发射机相同的跳频序列生成器来生成相同的跳频序列，以便正确地解调和还原数据信号。
二、跳频通信的性能优势
跳频通信具有以下性能优势：
抗干扰能力强
跳频通信的频率跳跃特性使其具有强大的抗干扰能力。当信号受到干扰时，跳频信号会在不同的频率上跳跃，从而使干扰信号在单个频率上的影响被分散到多个频率上，降低了干扰的影响。
保密性能好
跳频通信采用加密跳频序列，可以防止非法监听和窃听。由于跳频序列是在传输前动态生成的，因此即使敌方获取了跳频序列，也无法解密跳频信号。
传输可靠性高
跳频通信采用频率分集技术，可以通过在不同的频率上传输数据信号来提高传输可靠性。当某个频率受到干扰时，跳频信号可以在其他频率上继续传输数据。
抗多径衰落能力强
跳频通信采用频率跳跃技术，可以使信号在不同的频率上传输，从而降低了多径衰落对信号的影响，提高了信号的抗干扰能力和传输可靠性。
适用范围广
跳频通信适用于各种不同的通信环境，包括有线和无线通信环境。它可以应用于军事、民用和商业等领域，如卫星通信、无线电通信、蓝牙通信等。
三、跳频通信的应用领域
跳频通信已经被广泛应用于以下领域：
军事通信
跳频通信是军事通信中最常用的一种技术。由于其抗干扰和保密性能好，可以在战场上进行安全、可靠的通信。跳频通信在军事领域中的应用包括语音通信、数据传输和远程控制等。
无线电通信
跳频通信在无线电通信中也有广泛的应用。它可以用于无线电广播、无线电电报、无线电导航、无线电测量和无线电遥控等方面。例如，蓝牙技术就是一种基于跳频通信的无线通信技术。
卫星通信
跳频通信在卫星通信中也有着重要的应用。卫星通信具有广域覆盖、全天候通信和高速传输等优势，而跳频通信可以提高卫星通信的抗干扰能力和传输可靠性。
移动通信
跳频通信也可以应用于移动通信领域，如GSM（全球系统移动通信）和CDMA（码分多址）等。跳频通信可以提高移动通信系统的抗干扰能力和传输可靠性，适应不同的通信环境和移动性要求。
其他领域
跳频通信还可以应用于汽车、航空、船舶、工业自动化等领域。例如，在汽车领域，跳频通信可以用于车辆之间的通信和车辆与道路基础设施的通信，以提高交通安全和效率。
四、跳频通信的发展趋势
随着无线通信技术的不断发展和应用需求的不断增加，跳频通信技术也在不断创新和发展。未来跳频通信技术的发展趋势包括以下几个方面：
高速率传输
跳频通信将继续在高速率传输方面进行创新和发展。例如，采用多载波跳频技术，可以实现更高速的数据传输。
多系统集成
跳频通信将与其他无线通信技术进行集成，以实现多系统之间的无缝连接。例如，在卫星通信中，跳频通信将与其他卫星通信技术进行集成，以实现更广泛的应用。
小型化和低功耗
随着智能化设备的不断普及，跳频通信将越来越需要小型化和低功
3.MATLAB核心程序
snr = 0:12;
Errbit = zeros(1 , length(snr));
for ii = 1 : length(snr)
sumErrBit = 0;
for jj = 1 : frameNum
[ii,jj]
%跳频
if Rjump==1
Jidx = 1;
if Jidx== 1
JF = carrierSeq(Jidx)+carrierSeq(1)*randn/8000;
JF0 = carrierSeq(Jidx);
else
JF = carrierSeq(Jidx);
JF0 = carrierSeq(Jidx);
end
else
Jidx = randi([1 , Pnum] , 1 , HOP_NUM);
if Jidx== 1
JF = carrierSeq(Jidx)+carrierSeq(1)*randn/8000;
JF0 = carrierSeq(Jidx);
else
JF = carrierSeq(Jidx);
JF0 = carrierSeq(Jidx);
end
end
FH_MSK = FHmod(samp , msg_mod , JF , fs);
%信道
FH_MSK_mat = reshape(FH_MSK' , 1 , numel(FH_MSK));
FH_MSK_n = awgn(FH_MSK_mat , snr(ii),'measured');
RFH_MSK_mat = reshape(FH_MSK_n , numel(FH_MSK) / HOP_NUM , HOP_NUM);
RFH_MSK_mat = RFH_MSK_mat';
%解跳
RFH_MSK = FHdemod(samp , RFH_MSK_mat , JF0 , fs);
% 差分解调
RFH_MSK_mat2 = reshape(RFH_MSK' , 1 , numel(RFH_MSK));
RFH_MSK_mat3 = reshape(RFH_MSK_mat2 , samp , numel(RFH_MSK_mat2)/samp);
%差分解调
dmdBit = imag(conj(RFH_MSK_mat3(samp,:)) .* RFH_MSK_mat3(1,:)) >0;
dmdBit = dmdBit(1:end-Tbit_other);
orignalBit = Tx_dat(1:end-Tbit_other);
errBitNum = sum(orignalBit~=dmdBit);
sumErrBit = sumErrBit + errBitNum;
end
% 计算误bit率
Errbit(ii) = sumErrBit / (frameNum*Tbit_total);
end
figure
semilogy(snr , Errbit,'-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
xlabel('SNR/dB') ;
ylabel('误码率');
grid on ;
if Rjump==1
save R0.mat snr Errbit
end
if Rjump==100
save R1.mat snr Errbit
end
