bài thí nghiệm môn học thông tin vô tuyến et3180q

BÀI THÍ NGHIỆM THÔNG TIN VÔ TUYẾN... Đồ thị hàm mật độ xác suất PDF của ~g1t * Nhận xét:- PDF của ~g1t có giá trị xấp xỉ với giá trị PDF của phân phối chuẩn, đồ thị hàm mật độ xác suất

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

-BÀI THÍ NGHIỆM MÔN HỌC

THÔNG TIN VÔ TUYẾN (ET3180Q)

Họ và tên sinh viên : Trần Vũ Nhân

Nhóm thí nghiệm : 737488

Hà Nội, 2023

BÀI THÍ NGHIỆM THÔNG TIN VÔ TUYẾN

Mục đích:

 Làm quen với phần mềm mô phỏng Matlab.

 Thực hiện mô phỏng một số mô hình kênh vô tuyến.

 Thực hiện đươc các phép xử lý tín hiệu cơ bản trên các bo mạch khả trình DSP

 So sánh các kết quả mô phỏng được với lý thuyết

Yêu cầu:

 Sinh viên chuẩn bị kiến thức về sử dụng phần mềm mô phỏng Matlab.

 Các bài thí nghiệm được làm và lưu vào các file dạng M-File.

 Sinh viên phải chuẩn bị kiến thức về làm việc với các bo mạch DSP

Chú ý:

 Sinh viên đọc trước nội dung bài thí nghiệm, chuẩn bị trước phần lý thuyết trước buổi làm thí nghiệm.

 Sinh viên sau khi làm xong các bài thí nghiệm, làm báo cáo thí nghiệm theo phần hướng dẫn báo cáo thí nghiệm ở phần cuối tài liệu.

 Sinh viên nộp báo cáo thí nghiệm theo đúng lịch hẹn (nộp online sau mỗi buổi thí nghiệm và nộp bản cứng sau khi kết thúc đợt thí nghiệm).

 Bài thí nghiệm đạt khi sinh viên hoàn tất các bài thí nghiệm với kết quả mô phỏng chính xác, trả lời đầy đủ và chính xác các câu hỏi, đồng thời nộp báo cáo thí nghiệm đúng lịch hẹn.

NỘI DUNG CHÍNH

BÀI THÍ NGHIỆM THÔNG TIN VÔ TUYẾN _ NỘI DUNG CHÍNH _ BÀI SỐ 1: MÔ PHỎNG KÊNH FADING RAYLEIGH BÀI SỐ 2: MÔ PHỎNG HỆ THỐNG SỬ DỤNG ĐIỀU CHẾ QPSK QUA KÊNH RAYLEIGH _ BÀI SỐ 4: MÔ PHỎNG HỆ THỐNG OFDM TRUYỀN QUA KÊNH VÔ TUYẾN _

BÀI SỐ 1: MÔ PHỎNG KÊNH FADING RAYLEIGH

PHỤ LỤC BÀI 1 Bài 1.1:

f_m=91;

b=1;

N1=9;

N2=10;

for n=1:1:N1;

c1(n)=sqrt(2*b/N1);

f1(n)=f_m*sin(pi*(n-0.5)/(2*N1));

th1(n)=2*pi*n/(N1+1);

end

for n=1:1:N2

c2(n)=sqrt(2*b/N2);

f2(n)=fm*sin(pi*(n-0.5)/(2*N2));

th2(n)=2*pi*n/(N2+1);

end

save ex4p1_Res f1 f2 c1 c2 th1 th2

Bài 1.2:

function y=g(c,f,th,t)

y=zeros(size(t));

for n=1:length(f);

y=y+c(n)*cos(2*pi*f(n).*t+th(n));

Bài 1.3:

load exp41_Res f1 f2 c1 c2 th1 th2

f_s=270800;

T_sim=0.4;

t=0:1/f_s:T_sim;

g1=g(c1,f1,th1,t);

g2=g(c2,f2,th2,t);

g=g1+j*g2;

alpha=abs(g);

alpha_dB=20*log10(alpha);

plot(t,alpha_dB);

title(‘The channel amplitude in dB’);

xlabel(‘t’);

ylabel(‘\alpha(t)’);

legend(‘\alpha(t) in dB’,0);

Kết quả mô phỏng:

Bài 1.4:

load exp41_Res f1 f2 c1 c2 th1 th2

f_s=50000;

T_sim=20;

t=0:1/f_s:T_sim;

g1=g(c1,f1,th1,t);

g2=g(c2,f2,th2,t);

g=g1+j*g2;

alpha=abs(g);

g_mean=mean(g);

g1_mean=mean(g1);

g1_variance=var(g1);

alpha_mean=mean(alpha);

alpha_variance=var(alpha);

n=length(alpha);

x=0:0.1:3;

b=hist(alpha,x);

figure(1);

stem(x,b/n/(x(2)-x(1)));

hold on;

k=0;

ohm_p=2;

p_alpha=(2*x*(k+1)/ohm_p).*exp(-k-((k+1)*x.^2/ohm_p)).*besseli(0, (2*x.*sqrt(k*(k+1)/ohm_p)));

plot(x, p_alpha,'r');

title('The PDF of alpha(x)');

xlabel('x');

ylabel('P_{\alpha}(x)');

legend('p_{\alpha}(x)','Rayleigh distribution (Theory)');

hold off;

figure(2);

n1=length(g1);

x1=-4:0.1:4;

c=hist(g1, x1);

stem(x1, c/n1/(x1(2)-x1(1)));

hold on;

p=(1/sqrt(2*pi))*exp(-x1.^2/2);

plot(x1, p, 'r');

title('The PDF of g1 process');

xlabel('x');

ylabel('P_{g1}(x)');

legend('p_{g1}(x)', 'Gaussian distribution (Theory)');

hold off;

Kết quả mô phỏng:

Đồ thị hàm mật độ xác suất (PDF) của ~ α (t )

Đồ thị hàm mật độ xác suất (PDF) của ~ g1(t )

(*) Nhận xét:

- PDF của ~ g1(t ) có giá trị xấp xỉ với giá trị PDF của phân phối chuẩn, đồ thị hàm mật độ

xác suất (PDF) của ~ g1(t ) gần như trùng với đồ thị hàm mật độ xác suất (PDF) của phân

phối chuẩn.

- PDF của ~ α (t ) có giá trị xấp xỉ với giá trị PDF của phân bố Rayleigh, đồ thị hàm mật độ

xác suất (PDF) của ~ α (t ) gần như trùng với đồ thị hàm mật độ xác suất (PDF) của phân

phối Rayleigh.

BÀI SỐ 2: MÔ PHỎNG HỆ THỐNG SỬ DỤNG ĐIỀU CHẾ QPSK

QUA KÊNH RAYLEIGH PHỤ LỤC BÀI 2 Bài 2.1:

function chann_1=receiver(SNR_db,S_m,FS,x,S,g)

Es=var(S);

Eb=Es/2;

N_0=Eb/10^(SNR_db/10);

N0=sqrt(N_0/2)*(randn(size(FS))+j*randn(size(FS)));

NFS=(FS+N0)/g;

for i=1:length(FS)

d=abs(S_m-NFS(i));

md=min(d);

if md==d(1);

R(2*i-1)=0;

R(2*i)=0;

elseif md==d(2)

R(2*i-1)=0;

R(2*i)=1;

elseif md==d(3)

R(2*i-1)=1;

R(2*i)=1;

elseif md==d(4)

R(2*i-1)=1;

R(2*i)=0;

end

end

c=0;

for i=1:length(x);

if R(i)~=x(i);

end

end

chann_1=c;

end

S=1:20000;

x=1:40000;

f_m=91;

b=1/2;

N1=9;

N2=N1+1;

f1=f_m*sin(pi/2/N1*((1:N1)-1/2));

c1=sqrt(2*b/N1)*ones(size(f1));

th1=rand(size(f1))*2*pi;

f2=f_m*sin(pi/2/N2*((1:N2)-1/2));

c2=sqrt(2*b/N2)*ones(size(f2));

th2=rand(size(f2))*2*pi;

f_s=270800;

T_symb=1/f_s;

t=(0:length(S)-1)*T_symb;

function y1=g(c,f,th,t)

y=zeros(size(t));

for n=1:length(f)

y=y+c(n)*cos(2*pi*f(n).*t+th(n));

end

end

g1=g(c1,f1,th1,t);

g2=g(c2,f2,th2,t);

g=g1+j*g2;

FS=g.*S;

theta_m=[pi/4,3*pi/4,5*pi/4,7*pi/4];

S_m=exp(j*theta_m);

end

SNR_db=0:5:30;

for i=1:length(SNR_db);

c(i)=receiver(SNR_db(i),S_m,FS,x,S,g);

end

BEP=c/length(x);

semilogy(SNR_db,BEP,’. ‘)’;

title(‘The bit error probability of QPSK over a fading channel’); xlabel(‘SNR in dB’);

ylabel(‘P_b’);

Đồ thị tỷ lệ lỗi bit BER của hệ thống

Bài 2.2

b=1/2;

SNR_db=0:5:30;

Gamma_average=2*b*10.^(SNR_db/10);

p_b=(1-sqrt(Gamma_average./(1+ Gamma_average)))/2;

semilogy(SNR_db,p_b,’r ‘);

hold on;

semilogy(SNR_db,BEP,’bo’);

hold off;

title(‘BEP of slow flat Rayleigh fading channel’);

xlabel(‘\gamma_b’);

ylabel(‘P_b’);

legend(‘BEP of QPSK over a fading channel (Theory)’,’ (Simulation)’);

Kết quả mô phỏng:

BÀI SỐ 4: MÔ PHỎNG HỆ THỐNG OFDM TRUYỀN QUA

KÊNH VÔ TUYẾN PHỤ LỤC BÀI 4 Bài 4.1:

function [y] = OFDM_Modulator(data,NFFT,G)

chnr=length(data);

N=NFFT;

x=[data,zeros(1,NFFT-chnr)];

a=ifft(x);

y=[a(NFFT-G+1:NFFT),a];

end

function [y] = OFDM_Demodulator(data,chnr,NFFT,G)

x_remove_gaurd_interval=[data(G+1:NFFT+G)];

x=fft(x_remove_gaurd_interval);

y=x(1:chnr);

end

clear all;

NFFT=64;

G=9;

M_ary=16;

t_a=50*10^(-9);

channel_profile=[1.0000,0.8487,0.7663,0.7880,0.6658,0.5644,0.5174,0.0543,0.046

5];

rho=channel_profile;

h=sqrt(rho);

N_P=length(rho);

H=fft([h,zeros(1,NFFT-N_P)]);

NofOFDMSymbol=100;

length_data=(NofOFDMSymbol)*NFFT;

source_data=randit(sqrt(M_ary),length_data);

Data_Pattern=[];

for i=0:NofOFDMSymbol-1;

QAM_tem=[];

for n=1:NFFT;

QAM_tem=[QAM_tem,QAM_Symbol(i*NFFT+n)];

end;

Data_Pattern=[Data_Pattern;QAM_tem];

clear QAM_tem;

end;

ser=[];

snr_min=0;

snr_max=25;

step=1;

for snr=snr_min:step:snr_max;

snr=snr-10*log10((NFFT-G)/NFFT);

rs_frame=[];

for i=0:NofOFDMSymbol-1;

OFDM_signal_tem=OFDM_Modulator(Data_Pattern(i+1,:),NFFT,G); rs=conv(OFDM_signal_tem,h);

rs=awgn(rs,snr,'measured','dB');

rs_frame=[rs_frame;rs];

clear OFDM_signal_tem;

end;

Receiver_Data=[];

d=[];

data_symbol=[];

for i=1:NofOFDMSymbol;

if(N_P>G+1)&(i>1)

previous_symbol=rs_frame(i-1,:);

ISI_term=previuos_symbol(NFFT+2*G+1:NFFT+G+N_P-1);

rs_i=rs_frame(i,:)+ISI;

else

rs_i=rs_frame(i,:);

end;

Demodulated_signal_i=OFDM_Demodulator(rs_i,NFFT,NFFT,G); d=Demodulated_signal_i./H;

demodulated_symbol_i=ddemodce(d,1,1,'QAM',M_ary); data_symbol=[data_symbol,demodulated_symbol_i];

end;

data_symbol=data_symbol';

[number,ratio]=symerr(symbols,data_symbol);

ser=[ser,ratio];

end;

snr=snr_min:step:snr_max;

semilogy(snr,ser,'bo');

ylabel('SER');

xlabel('SNR in dB');

Kết quả mô phỏng:

Bài 4.2: