GMSK_gmsk_GMSK仿真_GMSK解调_GMSK调制解调__gmsk调制解调资源-CSDN下载

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5星 · 超过95%的资源 82 浏览量 2021-10-03 12:10:51 上传评论 13 收藏 1KB RAR 举报

GMSK，全称为Gaussian Minimum Shift Keying（高斯最小移频键控），是一种广泛应用于数字通信系统中的调制技术，特别是在无线通信和移动通信系统中，如GSM（Global System for Mobile Communications）标准就采用了GMSK调制方式。GMSK调制的特点在于它将数字信号转换为模拟信号时，频率的变化非常平滑，这有助于在有噪声的环境中保持良好的信号传输性能。在描述中提到的“仿真GMSK”是指通过计算机软件来模拟GMSK调制解调的过程，这通常涉及到数学建模、信号处理和编程技术。在实际工程应用中，这种仿真可以帮助我们理解和优化通信系统的性能，比如评估误码率、信噪比、带宽效率等关键指标。 "内含调制解调两部分"意味着这个仿真项目不仅包括了GMSK的调制过程，也就是将二进制数据转换为连续的射频信号，还包含了GMSK的解调过程，即接收端如何从带有噪声的射频信号中恢复出原始的二进制数据。调制是通过改变载波的相位或幅度来表示数字信息，而解调则是逆过程，通过对信号进行滤波、鉴频等操作来提取信息。在文件名“GMSK.m”中，“.m”通常代表MATLAB脚本文件。MATLAB是一种强大的数值计算和数据分析工具，常用于信号处理和通信系统的仿真。在这个脚本中，可能包含了定义GMSK调制和解调算法的函数，以及用于生成随机二进制数据、添加噪声、绘制结果的代码。MATLAB的优势在于其直观的语法和丰富的内置函数库，使得开发者可以快速实现复杂的数学模型。具体到GMSK的调制，其基本步骤包括：生成二进制数据序列；然后，这些数据经过预编码（如NRZ或Manchester编码）来确保信号的连续性；接着，使用高斯滤波器对编码后的信号进行低通滤波，以实现平滑的频率变化；通过频率偏移（移频）来根据0或1改变载波相位。解调部分则涉及信号的接收和处理。接收到的信号首先会通过一个匹配滤波器，该滤波器的特性与调制时的高斯滤波器相反，以最大化信号的信噪比。然后，通过鉴频器提取相位信息，再解码恢复出原始的二进制数据。在有噪声环境下，可能还需要错误检测和纠正机制，如CRC校验或前向纠错编码，来提高数据的可靠性。 GMSK调制解调的仿真是一项涉及数字通信理论、信号处理和编程实践的重要任务，通过MATLAB这样的工具，我们可以深入理解GMSK的工作原理，优化通信系统的性能，并为实际的硬件设计提供参考。

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%绘制调制波形00101010 clear all; clc Ts=1/16000; %基带信号周期为1/16000s,即为 16KHz Tb= 1/32000; %输入信号周期为Ts/2=1/32000s,即32KHz BbTb=0.5; %取BbTb为0.5 Bb=BbTb/Tb; %3dB带宽 Fc=32000; %载波频率为32KHz F_sample=64; %每载波采样64个点 B_num=8; %基带信号为8个码元 B_sample=F_sample*Fc*Tb; %每基带码元采样点数B_ sample =Tb/Dt Dt= 1/Fc/F_sample; %采样间隔 t=0:Dt:B_num*Tb-Dt; %仿真时间 T=Dt*length(t); %仿真时间值 Ak=[0 0 1 0 1 0 1 0]; %产生8个基带信号 Ak=2*Ak-1; gt=ones(1,B_sample); %每码元对应的载波信号 Akk=sigexpand(Ak,B_sample); %码元扩展 temp=conv(Akk,gt); %码元扩展 Akk=temp(1:length( Akk)); %码元扩展 tt=-2.5*Tb:Dt:2.5*Tb-Dt; gausst=erfc(2*pi*Bb*(tt-Tb/2)/sqrt(log(2))/sqrt(2))/2-erfc(2*pi*Bb*(tt+Tb/2)/sqrt(log(2))/sqrt(2))/2; J_g=zeros(1,length(gausst));%使J_g和Gausst长度相同 for i = 1:length(gausst) if i==1 J_g(i)=gausst(i)*Dt; else J_g(i)=J_g(i-1)+gausst(i)*Dt; end end J_g=J_g/2/Tb; %计算相位 Alpha=zeros(1,length(Akk)); k=1; L=0; for j= 1:B_sample J_Alpha=Ak(k+2)*J_g(j); Alpha((k-1)*B_sample+j)=pi*J_Alpha+L*pi/2; end k=2; L=0; for j=1:B_sample J_Alpha=Ak(k+2)*J_g(j)+Ak(k+1)*J_g(j+B_sample); Alpha((k-1)*B_sample+j)=pi*J_Alpha+L*pi/2; end k=3; L=0; for j=1:B_sample J_Alpha= Ak(k+2)*J_g(j)+Ak(k+1)*J_g(j+B_sample)+Ak(k)*J_g(j+2*B_sample); Alpha((k-1)*B_sample+j)=pi*J_Alpha+L*pi/2; end k=4; L=0; for j=1:B_sample J_Alpha=Ak(k+2)*J_g(j)+Ak(k+1)*J_g(j+B_sample)+Ak(k)*J_g(j+2*B_sample)+Ak(k-1)*J_g(j+3*B_sample); Alpha((k-1)*B_sample+j)=pi*J_Alpha+L*pi/2; end L=0; for k=5:B_num-2 if k==5 L=0; else L=L+Ak(k-3); end for j=1:B_sample J_Alpha=Ak(k+2)*J_g(j)+Ak(k+1)*J_g(j+B_sample)+Ak(k)*J_g(j+2*B_sample)+Ak(k-1)*J_g(j+3*B_sample)+Ak(k-2)*J_g(j+4*B_sample); Alpha((k-1)*B_sample+j)=pi*J_Alpha+ mod(L,4)*pi/2; end end k=B_num-1; L=L+Ak(k-3); for j= 1:B_sample J_Alpha=Ak(k+1)*J_g(j+B_sample)+Ak(k)*J_g(j+2*B_sample)+Ak(k-1)*J_g(j+3*B_sample)+Ak(k-2)*J_g(j+4*B_sample); Alpha((k-1)*B_sample+j)=pi*J_Alpha+mod(L,4)*pi/2; end k=B_num; L=L+Ak(k-3); for j=1:B_sample J_Alpha=Ak(k)*J_g(j+2*B_sample)+Ak(k-1)*J_g(j+3*B_sample)+Ak(k-2)*J_g(j+4*B_sample); Alpha((k-1)*B_sample+j)=pi*J_Alpha+ mod(L,4)*pi/2; end S_Gmsk=cos(2*pi*Fc*t+Alpha);subplot(311) plot(t/Tb,Akk); axis([0 8 -1.5 1.5]); title('基带波形'); subplot(3,1,2); plot(t/Tb,Alpha*2/pi); axis([0 8 min(Alpha*2/pi)-1 max(Alpha*2/pi)+1]); title('相位波形'); subplot(3,1,3); plot(t/Tb,S_Gmsk); axis([0 8 -1.5 1.5]); title('GMSK波形'); %解调 for n=1:512 if n<=B_sample Alphal(n)=0; else Alphal(n)= Alpha(n-B_sample); end end a=[0 1 1 1 1 1 1 1]; ak=sigexpand(a,B_sample); %码元扩展 temp=conv(ak,gt);%码元扩展 ak=temp(1:length(ak)); S_Gmsk1=cos(2*pi*Fc*(t-Tb)+Alphal+pi/2).*ak; %延迟lbt,移相pi/2 figure subplot(311) plot(t/Tb,S_Gmsk1); axis([0 8 -1.5 1.5]); title('延迟lbt,移相pi/2GMSK波形'); xt=S_Gmsk1.*S_Gmsk;x=0; subplot(3,1,2) plot(t/Tb,xt,t/Tb,x,'r'); axis([0 8 -1.5 1.5]); title('相乘后波形'); %低通滤波 Fs=10000; rp=3; rs=50; wp=2*pi*50; ws=2*pi*800; [n,wn]=buttord(wp,ws,rp,rs,'s'); [z,p,k]=buttap(n); [bp,ap]=zp2tf(z,p,k); [bs,as]=lp2lp(bp,ap,wn); [b,a]=bilinear(bs,as,Fs); y=filter(b,a,xt); subplot(3,1,3); plot(t/Tb,y,t/Tb,x,'r'); axis([0 8 -1.5 1.5]); title('经过低通滤波器后波形'); for i=1:8 if y(i*B_sample)>0 bt(i)=1; else bt(i)=0; end end bt=2*bt-1; btt=sigexpand(bt,B_sample); %码元扩展temp1=conv(tt,gt); %码元扩展 btt=temp(1:length(btt)); %码元扩展 figure subplot(3,1,1) plot(bt) title('抽样值'); axis([0 8 -1.5 1.5]); subplot(3,1,2) plot(t/Tb,Akk); axis([0 8 -1.5 1.5]); title('原基带波形'); subplot(3,1,3) plot(t/Tb,btt); axis([0 8 -1.5 1.5]); title('解调后波形');