m考虑时偏影响的根升余弦滤波器matlab仿真

简介: MATLAB 2022a仿真实现了根升余弦滤波器(RRC)的效果,该滤波器常用于通信系统以消除码间干扰。RRC滤波器设计考虑了时偏影响,其脉冲响应由理想矩形脉冲卷积得到,滚降系数控制衰减速度。在有同步误差时,滤波器需保持良好ISI抑制能力。MATLAB代码展示了计算时偏量并应用RRC滤波于连续样本的过程,以降低误码率并优化系统性能。

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:

1.jpeg
2.jpeg
3.jpeg
4.jpeg

2.算法涉及理论知识概要
根升余弦滤波器(Root-Raised Cosine Filter, RRC Filter)是一种广泛应用在通信系统中的脉冲整形滤波器,特别是在数字调制传输系统中,用于消除码间干扰(Inter-Symbol Interference, ISI),确保符号边界清晰,实现最佳的频谱利用率和信道效率。考虑时偏影响的RRC滤波器设计意味着滤波器需具备一定的时域滚降特性,使得即使在接收端存在定时偏差的情况下,也能有效地减少ISI。
根升余弦滤波器的脉冲响应满足根升余弦滚降特性的函数形式,其脉冲响应h(t)可通过理想矩形脉冲经过卷积得到,其滚降系数α控制了脉冲边缘的衰减速度。对于每一个有效输入样本datain(j),其对应的RRC滤波输出可以通过以下形式表示:
f61613d51d3d0cc838ba1bd0c51cc260_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

   在实际通信系统中,由于同步误差的存在,接收到的信号可能发生时偏(Timing Offset, TO)。为了应对这种情况,RRC滤波器的设计需要考虑到在有限的时偏范围内仍能保持良好的ISI抑制能力。此时,滤波器的性能可以通过其脉冲响应的旁瓣衰减和主瓣宽度来衡量。考虑时偏影响的根升余弦滤波器在设计时需要兼顾符号间隔离度与频谱利用率,通过合理选择滚降系数α,确保在一定范围内的时偏条件下,系统的误码率仍然维持在较低水平。此外,在实际应用中,还经常结合均衡器和其他同步技术,共同对抗时偏带来的负面影响,提高通信系统的整体性能。

3.MATLAB核心程序
``` t = mod((i - 4) err Ts , Ts);% 计算当前时间偏移量t
% 计算并存储4个连续样本点的滤波结果
sample_data((i - 4)nsamp + 1) = datain(j) u_rcosine(t - 2 T,nsamp) + datain(j - 1) u_rcosine(t - T,nsamp) ...

                             + datain(j - 2) * u_rcosine(t,nsamp) + datain(j - 3) * u_rcosine(t + T,nsamp);
        t = t + Ts;
        sample_data((i - 4)*nsamp + 2) = datain(j) * u_rcosine(t - 2 * T,nsamp) + datain(j - 1) * u_rcosine(t - T,nsamp) ...
                             + datain(j - 2) * u_rcosine(t,nsamp) + datain(j - 3) * u_rcosine(t + T,nsamp);
        t = t + Ts;
        sample_data((i - 4)*nsamp + 3) = datain(j) * u_rcosine(t - 2 * T,nsamp) + datain(j - 1) * u_rcosine(t - T,nsamp) ...
                             + datain(j - 2) * u_rcosine(t,nsamp) + datain(j - 3) * u_rcosine(t + T,nsamp);
        t = t + Ts;
        sample_data((i - 4)*nsamp + 4) = datain(j) * u_rcosine(t - 2 * T,nsamp) + datain(j - 1) * u_rcosine(t - T,nsamp) ...
                             + datain(j - 2) * u_rcosine(t,nsamp) + datain(j - 3) * u_rcosine(t + T,nsamp);

```

相关文章
|
7天前
|
算法 安全 数据安全/隐私保护
基于game-based算法的动态频谱访问matlab仿真
本算法展示了在认知无线电网络中,通过游戏理论优化动态频谱访问,提高频谱利用率和物理层安全性。程序运行效果包括负载因子、传输功率、信噪比对用户效用和保密率的影响分析。软件版本:Matlab 2022a。完整代码包含详细中文注释和操作视频。
|
4天前
|
人工智能 算法 数据安全/隐私保护
基于遗传优化的SVD水印嵌入提取算法matlab仿真
该算法基于遗传优化的SVD水印嵌入与提取技术,通过遗传算法优化水印嵌入参数,提高水印的鲁棒性和隐蔽性。在MATLAB2022a环境下测试,展示了优化前后的性能对比及不同干扰下的水印提取效果。核心程序实现了SVD分解、遗传算法流程及其参数优化,有效提升了水印技术的应用价值。
|
7天前
|
机器学习/深度学习 算法 调度
基于ACO蚁群优化的VRPSD问题求解matlab仿真,输出规划路径结果和满载率
该程序基于ACO蚁群优化算法解决VRPSD问题,使用MATLAB2022a实现,输出优化收敛曲线及路径规划结果。ACO通过模拟蚂蚁寻找食物的行为,利用信息素和启发式信息指导搜索,有效求解带时间窗约束的车辆路径问题,最小化总行程成本。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于贝叶斯优化CNN-LSTM网络的数据分类识别算法matlab仿真
本项目展示了基于贝叶斯优化(BO)的CNN-LSTM网络在数据分类中的应用。通过MATLAB 2022a实现,优化前后效果对比明显。核心代码附带中文注释和操作视频,涵盖BO、CNN、LSTM理论,特别是BO优化CNN-LSTM网络的batchsize和学习率,显著提升模型性能。
|
6天前
|
算法 C++ Windows
基于离散差分法的复杂微分方程组求解matlab数值仿真
本程序基于离散差分法求解复杂微分方程组,将连续微分方程转化为差分方程,采用一阶显式时间格式和一阶偏心空间格式。在MATLAB2022a上测试通过,展示了运行结果。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
基于圆柱体镜子和光线跟踪实现镜反射观测全景观图的matlab模拟仿真
本程序基于圆柱体镜子和光线跟踪技术,实现镜反射观测全景观图。通过模拟光线在场景与圆柱镜面之间的交互,构建出360°全景视图。核心算法涉及几何光学、计算机图形学和数值计算,适用于MATLAB 2022a版本。
|
10天前
|
编解码 算法 数据安全/隐私保护
基于BP译码的LDPC误码率matlab仿真,分析码长,码率,信道对译码性能的影响,对比卷积码,turbo码以及BCH码
本程序系统基于BP译码的LDPC误码率MATLAB仿真,分析不同码长、码率、信道对译码性能的影响,并与卷积码、Turbo码及BCH编译码进行对比。升级版增加了更多码长、码率和信道的测试,展示了LDPC码的优越性能。LDPC码由Gallager在1963年提出,具有低复杂度、可并行译码等优点,近年来成为信道编码研究的热点。程序在MATLAB 2022a上运行,仿真结果无水印。
47 0
|
3月前
|
安全
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
本文介绍了2023年高教社杯数学建模竞赛D题的圈养湖羊空间利用率问题,包括问题分析、数学模型建立和MATLAB代码实现,旨在优化养殖场的生产计划和空间利用效率。
162 6
【2023高教社杯】D题 圈养湖羊的空间利用率 问题分析、数学模型及MATLAB代码
|
3月前
|
存储 算法 搜索推荐
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
本文提供了2022年华为杯数学建模竞赛B题的详细方案和MATLAB代码实现,包括方形件组批优化问题和排样优化问题,以及相关数学模型的建立和求解方法。
116 3
【2022年华为杯数学建模】B题 方形件组批优化问题 方案及MATLAB代码实现
|
3月前
|
数据采集 存储 移动开发
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码
本文介绍了2023年五一杯数学建模竞赛B题的解题方法,详细阐述了如何通过数学建模和MATLAB编程来分析快递需求、预测运输数量、优化运输成本,并估计固定和非固定需求,提供了完整的建模方案和代码实现。
84 0
【2023五一杯数学建模】 B题 快递需求分析问题 建模方案及MATLAB实现代码