【扩频通信】基于m序列、Gold序列和Kasami序列扩频通信附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、引言

扩频通信通过将信号频谱扩展到远大于信息带宽的范围，实现抗干扰、抗多径衰落和保密通信等优势。扩频码的性能直接决定了系统性能，其中m 序列（最长线性反馈移位寄存器序列）、Gold 序列和 Kasami 序列是三种典型的伪随机噪声（PN）序列，广泛应用于 CDMA、卫星通信等领域。本文将深入分析三种序列的特性、生成方法及其在扩频通信中的应用。

二、扩频通信基本原理

2.1 扩频通信模型

扩频通信系统主要由扩频调制、信道传输、解扩解调三部分组成：

1. 扩频调制

   ：用高速率的扩频码对信息数据进行调制，将窄带信号扩展为宽带信号；

2. 信道传输

   ：宽带信号在信道中传输，抵抗噪声和干扰；

3. 解扩解调

   ：利用与发送端同步的扩频码对接收信号解扩，恢复原始信息。

2.2 关键性能指标

• 自相关特性

  ：序列与自身延迟版本的相关性，理想自相关应具有尖锐的单峰（如 δ 函数）；

• 互相关特性

  ：不同序列之间的相关性，低互相关可减少多址干扰（MAI）；

• 码长与复杂度

  ：码长决定抗多径能力，复杂度影响硬件实现难度。

三、m 序列（最长线性反馈移位寄存器序列）

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

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2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

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2.16 时序、回归预测和分类

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