Đang tải... (xem toàn văn)
Bài giảng Mô phỏng hệ thống truyền thông: Chương 4 Mô phỏng tín hiệu và quá trình thu phát, cung cấp cho người học những kiến thức như: Biến ngẫu nhiên và tạo ra biến ngẫu nhiên; Mô phỏng nguồn tín hiệu; Mã hóa; Điều chế và giải điều chế; Quá trình lọc. Mời các bạn cùng tham khảo!
MƠ PHỎNG TÍN HIỆU VÀ Q TRÌNH THU PHÁT TỔNG QUAN • Biến ngẫu nhiên tạo biến ngẫu nhiên • Mơ nguồn tín hiệu • Mã hóa • Điều chế giải điều chế • Quá trình lọc BIẾN NGẪU NHIÊN VÀ TẠO RA BIẾN NGẪU NHIÊN • Biến ngẫu nhiên • Kỳ vọng • Phương sai • Hiệp phương sai • Bất đẳng thức Markov • Bất đẳng thức Chebyshev • Định luật số lớn • Định luật giới hạn trung tâm • Biến ngẫu nhiên rời rạc • Biến ngẫu nhiên liên tục Biến ngẫu nhiên • Tạo số giả ngẫu nhiên • Số giả ngẫu nhiên chuỗi số sinh cách xác định có đặc tính phân bố khoảng • Giải thuật để tạo số giả ngẫu nhiên giải thuật đệ quy với trị bắt đầu x1 (cịn gọi seed) Giá trị xn tính theo giải thuật sau: xn = axn −1 mod ulo m với a m số nguyên dương cho trước n Biến ngẫu nhiên • Tạo số giả ngẫu nhiên • Ví dụ 4.1: Tạo N biến phân bố theo giải thuật so sánh kết đạt với hàm rand() Matlab Biến ngẫu nhiên • Giải: Lưu ý giải thuật tạo biến ngẫu nhiên giải thuật đệ quy nên áp dụng giải thuật cho tất phần tử vector đồng thời Biến ngẫu nhiên • Giải: Kết mô Biểu đồ tần suất Biến ngẫu nhiên • Tạo số giả ngẫu nhiên • Ví dụ 4.2: Biến ngẫu nhiên • Giải: • Khi • Khi = 3.14, chuỗi giá trị nhận cho lần chạy ln là: , chuỗi nhận là: Biến ngẫu nhiên • Tạo số ngẫu nhiên rời rạc với hàm xác suất khối cho trước • Để tạo số ngẫu nhiên rời rạc có phương pháp: • Phương pháp biến đổi ngược (Inverse transform method) • Phương pháp chấp nhận – loại trừ (Acceptance – Rejection technique) • Phương pháp tổng hợp (Composition approach) Điều chế số • Ví dụ 4.61: Hãy thực mơ điều chế MPSK với M cho trước so sánh kết mô với kết lý thuyết từ hàm berawgn() Vẽ đồ thị tỷ lệ lỗi bit kết mô lý thuyết đồ thị so sánh Điều chế số • Giải: *Một số lưu ý: • Hàm beragwn() cung cấp tỷ lệ lỗi bit lý thuyết điều chế MPSK với mã hóa Gray Do đó, để kết mơ trùng khớp với kết lý thuyết, phải sử dụng điều chế giải điều chế có mã hóa Gray, cụ thể pskmod(m,M,0,'gray') pskdemod(Rx/sqrt(Ps),M,0,'gray’) • Khi M > 2, giả sử công suất nhiễu cơng suất phát theo symbol log2(M)*SNR(idx) với M mức điều chế SNR(idx) tỷ lệ tín hiệu nhiễu điểm mơ thứ idx • Khi nhiễu trắng bao gồm phần thực phần ảo, biên độ phần thực phần ảo nhiễu cần nhân với hệ số • Chúng ta sử dụng hàm bitterr() để tính số lượng bit lỗi chuỗi liệu nhận có giá trị từ đến M-1 • Số lượng bit truyền nhận log2(M)*N(idx) với N số lượng bit truyền điểm mơ idx Điều chế số • Giải: Chương trình matlab: Điều chế số • Giải: Kết mô phỏng: Tỷ lệ lỗi bit lý thuyết mô cho điều chế 8-PSK kênh truyền nhiễu trắng Điều chế số • Ví dụ 4.62: Hãy mơ điều chế giải điều chế MPAM kênh truyền nhiễu trắng hai trường hợp có chuẩn hóa khơng có chuẩn hóa tín hiệu trước phát lên kênh truyền Điều chế số • Giải: Chúng ta dùng hàm điều chế qammod() hàm giải điều chế qamdemod() Để tính tốn hệ số chuẩn hóa, dùng hàm modnorm() Chương trình matlab: Điều chế số • Giải: • Nhận xét: • Cơng suất trung bình tín hiệu khơng có chuẩn hóa cơng suất 5.32 có chuẩn hóa • Khi khơng có chuẩn hóa cơng suất, giải điều chế sai kênh truyền nhiễu Điều chế số • Ví dụ 4.63: Vẽ biểu đồ chòm điều chế 16-QAM máy thu kênh truyền nhiễu trắng với tỷ lệ tín hiệu nhiễu 20 dB hai trường hợp: a Khơng có chuẩn hóa cơng suất b Có chuẩn hóa cơng suất Điều chế số • Giải: Sử dụng tham số “UnitAveragePower” hàm qammod() để thực chức chuẩn hóa cơng suất Chế độ mặc định hàm qammod() khơng chuẩn hóa cơng suất Để vẽ biểu đồ chòm sao, dùng hàm scatterplot() Chương trình matlab: Điều chế số • Giải: Kết mơ phỏng: Biểu đồ chịm 16-QAM khơng chuẩn hóa cơng suất Biểu đồ chịm 16-QAM chuẩn hóa cơng suất Q TRÌNH LỌC • Matlab cung cấp hàm filter() để thực việc lọc tín hiệu số • Cú pháp: y = filter(b,a,x) y = filter(b,a,x,zi) y = filter(b,a,x,zi,dim) [y,zf] = filter( _) với x tín hiệu cần lọc, b a hệ số mẫu tử hàm truyền; zi điều kiện bắt đầu cho giá trị trễ lọc dim số chiều QUÁ TRÌNH LỌC • Ví dụ 4.63: Tạo tín hiệu sin hai chu kỳ có biên độ 1, cộng vào tín hiệu nhiễu trắng có biên độ 25% biên độ tín hiệu Cho tín hiệu qua lọc trung bình động có kích thước cửa sổ 10 Vẽ tín hiệu trước sau cộng nhiễu lọc Q TRÌNH LỌC • Giải: Kích thước cửa sổ lọc 10 Chương trình Matlab sau Q TRÌNH LỌC • Giải: Kết mơ phỏng: Tín hiệu trước sau lọc nhiễu lọc trung bình động HẾT CHƯƠNG ... (Inverse transform method) • Ví dụ 4. 3: Tạo biến ngẫu nhiên rời rạc X nhận giá trị 1, 2, có xác suất phân bố tương ứng sau: Hình 4. 2: Hàm mật độ phân bố xác suất Ví dụ 4. 3 Biến ngẫu nhiên • Giải:... • Ví dụ 4. 9: Viết chương trình Matlab kiểm chứng cơng thức: Var ( aX + b ) = a Var ( X ) Phương sai • Giải: Để kiểm chứng, tính giá trị vế trái vế phải, sau so sánh với Nhận xét: Kết mô trả vế... vế trái 0.335 Phương sai • Ví dụ 4. 10: Cho X biến ngẫu nhiên nhận hai giá trị -1 với xác suất tương ứng 1/2 1/2 a Tính kỳ vọng phương sai X theo lý thuyết b Mô ước lượng kỳ vọng phương sai X