BOC调制信号matlab性能仿真分析,对比功率谱,自相关性以及抗干扰性

简介: 本内容介绍了一种基于BOC(Binary Offset Carrier)调制的算法,使用Matlab2022a实现。完整程序运行效果无水印,核心代码配有详细中文注释及操作步骤视频。理论部分阐述了BOC调制在卫星导航中的应用优势:相比BPSK调制,BOC信号功率谱主瓣更窄、自相关函数主峰更尖锐,可优化旁瓣特性以减少干扰,提高频谱利用率和同步精度,适合复杂信道环境下的信号接收与处理。

1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)

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

2.算法运行软件版本
matlab2022a

3.部分核心程序
(完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频)

```CAIndex = floor(fsamp/fc);
%BOC
[signal_BOC,sc] = source_BOC(SNR,point,fword_code,fword_sub_carrier,fword_carrier);
KK = 1000;
n = length(signal_BOC);
Nn = n;
signal_BOC = [signal_BOC(n-KK:n),signal_BOC(1:n-KK-1)];

%仿真数据长度
in_signal = signal_BOC;
%加高斯白噪声
in_signal = awgn(in_signal,SNR,'measured');

DXOR1 = xcorr(in_signal,in_signal);
DXOR1 = DXOR1/max(DXOR1);
Len1 = length(DXOR1);
Fx1 = [-50:50]/Rb;

%单独的BPSK相关性
%仿真数据长度
signal_BPSK = sc;
in_signal = signal_BPSK;
%加高斯白噪声
in_signal = awgn(in_signal,SNR,'measured');
DXOR2 = xcorr(in_signal,in_signal);
DXOR2 = DXOR2/max(DXOR2);
Len2 = length(DXOR2);
Fx2 = [-50:50]/Rb;

figure,
plot(20Fx1,DXOR1(Len1/2-50:Len1/2+50),'r-o');
hold on
plot(20
Fx2,DXOR2(Len2/2-50:Len2/2+50),'b-s');
hold on

legend('BOC','BPSK');

xlabel('Code delay (chips)');
ylabel('Correlation function');
grid on
xlim([-4,4]);

```

4.算法理论概述
BOC(Binary Offset Carrier)调制是一种用于卫星导航等通信系统中的调制方式。它是一种二进制偏移载波调制,通过将二进制数据符号(通常是扩频码)调制到一个偏移的载波上实现。相比 BPSK 调制信号,BOC 调制信号的功率谱主瓣更窄。

image.png

  这是因为 BOC 调制通过偏移载波的方式,使得信号能量更加集中在特定的频率范围内。例如,BPSK 调制信号的功率谱主瓣宽度相对较宽,而 BOC (1,1) 信号的双主峰结构使得其主瓣宽度在频率轴上更窄,有利于提高频谱利用率。

   BOC 调制信号自相关函数的主峰尖锐程度与扩频码的自相关特性以及载波频率偏移有关。尖锐的主峰有利于信号的同步和码元的准确检测。例如,在卫星导航系统的接收机中,通过检测 BOC 调制信号自相关函数的主峰位置来实现信号的同步,从而准确地获取导航信息。

   自相关函数的旁瓣特性也很重要。较低的旁瓣可以减少多径干扰等因素对信号检测的影响。与传统调制方式相比,BOC 调制信号的自相关函数旁瓣可以通过合理设计扩频码和载波偏移等参数来进行优化,使得在复杂的信道环境下能够更准确地接收信号。

   与 BPSK 调制信号相比,BOC 调制信号的自相关函数具有不同的形状。BPSK 调制信号的自相关函数主峰相对较宽,而 BOC 调制信号由于其特殊的载波偏移和扩频码调制方式,自相关函数主峰更尖锐。例如,在相同的扩频码长度和码片速率情况下,BOC (1,1) 调制信号的自相关函数主峰宽度比 BPSK 调制信号的主峰宽度窄。这使得 BOC 调制信号在信号检测和同步方面具有一定的优势。
相关文章
|
3天前
|
传感器 算法 数据挖掘
基于协方差交叉(CI)的多传感器融合算法matlab仿真,对比单传感器和SCC融合
基于协方差交叉(CI)的多传感器融合算法,通过MATLAB仿真对比单传感器、SCC与CI融合在位置/速度估计误差(RMSE)及等概率椭圆上的性能。采用MATLAB2022A实现,结果表明CI融合在未知相关性下仍具鲁棒性,有效降低估计误差。
|
4天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于WOA鲸鱼优化的XGBoost序列预测算法matlab仿真
基于WOA优化XGBoost的序列预测算法,利用鲸鱼优化算法自动寻优超参数,提升预测精度。结合MATLAB实现,适用于金融、气象等领域,具有较强非线性拟合能力,实验结果表明该方法显著优于传统模型。(238字)
|
8天前
|
机器学习/深度学习 算法 语音技术
【语音分离】通过分析信号的FFT,根据音频使用合适的滤波器进行语音信号分离(Matlab代码实现)
【语音分离】通过分析信号的FFT,根据音频使用合适的滤波器进行语音信号分离(Matlab代码实现)
|
6天前
|
人工智能 供应链 新能源
电动汽车参与运行备用的能力评估及其仿真分析(Matlab代码实现)
电动汽车参与运行备用的能力评估及其仿真分析(Matlab代码实现)
|
8天前
|
数据格式
表面肌电信号(sEMG)完整处理流程 MATLAB
表面肌电信号(sEMG)完整处理流程 MATLAB
|
3天前
|
传感器 算法 安全
基于分布式模型预测控制DMPC的单向拓扑结构下异构车辆车队研究(Matlab代码实现)
基于分布式模型预测控制DMPC的单向拓扑结构下异构车辆车队研究(Matlab代码实现)
|
5天前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
基于全局路径的无人地面车辆的横向避让路径规划研究[蚂蚁算法求解](Matlab代码实现)
基于全局路径的无人地面车辆的横向避让路径规划研究[蚂蚁算法求解](Matlab代码实现)
|
5天前
|
算法 安全 BI
基于粒子群算法的多码头连续泊位分配优化研究(Matlab代码实现)
基于粒子群算法的多码头连续泊位分配优化研究(Matlab代码实现)
|
2天前
|
机器学习/深度学习 并行计算 算法
基于二进制粒子群优化(BPSO)最佳PMU位置(OPP)配置研究(Matlab代码实现)
基于二进制粒子群优化(BPSO)最佳PMU位置(OPP)配置研究(Matlab代码实现)
|
3天前
|
机器学习/深度学习 运维 算法
【储能选址定容】基于多目标粒子群算法的配电网储能选址定容(Matlab代码实现)
【储能选址定容】基于多目标粒子群算法的配电网储能选址定容(Matlab代码实现)

热门文章

最新文章