▲基于MSK调制解调+LDPC编译码通信链路matlab误码率仿真

fpga和matlab

于 2025-03-27 02:46:31 发布

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分类专栏： FPGA/MATLAB精品资源专栏文章标签： matlab MSK 调制解调 LDPC编译码通信链路

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在数字通信领域，调制解调技术是实现高效可靠数据传输的关键。最小移频键控（Minimum Shift Keying，MSK）作为一种特殊的连续相位频移键控（CPFSK）调制方式，具有信号包络恒定、相位连续、带宽利用率较高以及功率谱特性好等优点，被广泛应用于移动通信、卫星通信等对信号质量和带宽资源有严格要求的场景。了解 MSK 调制解调通信链路的原理和特性，对于优化通信系统性能、提升数据传输质量具有重要意义。该链路结构如下图所示：

1.MSK调制原理

MSK是一种二进制频移键控（2FSK）的特殊形式，其调制指数为 0.5。在MSK调制中，载波的频率根据输入的二进制数字信号在两个频率之间切换，且信号的相位在码元转换时刻保持连续。这使得MSK信号具有良好的频谱特性，在有限带宽内能够更有效地传输数据。

2. MSK解调原理

相干解调原理

低通滤波后，去除高频分量，得到基带信号。根据基带信号的极性可以判决出发送的二进制数字信号。

非相干解调原理

非相干解调不需要精确的载波同步，适用于一些难以实现精确载波同步的场景。常见的非相干解调方法有鉴频法和差分检测法。鉴频法是通过检测信号的频率变化来恢复数字信号；差分检测法则是利用相邻码元之间的相位差进行解调。

3.LDPC编译码

LDPC码作为一种前向纠错码，具有卓越的性能，其纠错能力能够接近香农极限。这意味着在理论上，LDPC码能够在极低的信噪比条件下实现可靠的数据传输，大大提高了通信系统的效率和可靠性。在深空通信中，由于信号传输距离极远，信号强度会随着距离的增加而急剧衰减，导致信噪比极低。LDPC码的应用能够在这种恶劣的信道条件下，有效地纠正传输过程中产生的错误，确保数据的准确传输。

LDPC码的校验矩阵具有稀疏性，这是其区别于其他编码的重要特性之一。稀疏校验矩阵意味着矩阵中大部分元素为零，只有少数元素为非零值。这种稀疏性使得 LDPC 码在编码和解码过程中具有较低的复杂度，因为在矩阵运算中，与零元素的运算可以省略，从而减少了计算量和存储需求。与一些传统的编码方式相比，如卷积码，其校验矩阵相对密集，在处理长码长时，计算复杂度会显著增加，而LDPC码的稀疏校验矩阵则能够有效地避免这一问题，使得在处理长码长数据时仍能保持较低的计算复杂度。

完整链路流程为：

1.信息比特 u → LDPC编码 → 码字c

2.BPSK调制 → 信道传输 → 接收信号y

3.LDPC译码 → u^

在发送端，原始信息比特先经过LDPC编码，增加冗余信息以提高纠错能力；然后进行MSK调，将数字信号转换为适合信道传输的模拟信号；经过信道传输后，在接收端先进行MSK解调，得到解调后的信号；再进行LDPC译码，恢复出原始信息比特。

4.MATLAB程序

60.。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
%计算相位
phase    = zeros(1,Num*Nsamp);
phase(1) = Dsamp(1) * pi/2/Nsamp;
for i = 2:Num*Nsamp
    phase(i) = phase(i-1) + Dsamp(i-1) * pi/2/Nsamp;
end
Imsk2= interp(cos(phase),MB); 
Qmsk2= interp(sin(phase),MB); 



% 调制
CARRIERI=[];
Imsk=[];
CARRIERQ=[];
Qmsk=[];
for i=1:length(phase)
    tmps1 = Imsk2(MB*(i-1)+1:MB*i);
    tmps2 = Qmsk2(MB*(i-1)+1:MB*i);
    Imsk=[Imsk,tmps1.*sa1];
    Qmsk=[Qmsk,tmps2.*sa2];
    CARRIERI=[CARRIERI,sa1];
    CARRIERQ=[CARRIERQ,sa2];
end
%相加
Ymsk = Imsk+Qmsk;


figure;
plot(phase);


figure;
subplot(421);plot(Imsk2);title('Imsk');xlim([0,1e5]);
subplot(423);plot(CARRIERI);title('cos');xlim([0,1e5]);
subplot(425);plot(Imsk);title('Imsk * cos');xlim([0,1e5]);


 
subplot(422);plot(Qmsk2);title('Qmsk');xlim([0,1e5]);
subplot(424);plot(CARRIERQ);title('sin');xlim([0,1e5]);
subplot(426);plot(Qmsk);title('Qmsk * sin');xlim([0,1e5]);


subplot(4,2,[7,8]);
plot(Ymsk);title('MSK');xlim([0,1e5]);



%%
Ydemod1  = Imsk.*CARRIERI;
Ydemod2  = Qmsk.*CARRIERQ;

w        = hamming(127);
yfilter1 = filter(w,1,Ydemod1);
yfilter2 = filter(w,1,Ydemod2);


%抽取 
for i=1:length(phase) 
    yfilter1c(i)=yfilter1(MB*(i-1)+1); 
    yfilter2c(i)=yfilter2(MB*(i-1)+1); 
end 
%差分解调 


% demod_data = yfilter1-yfilter2;
figure % 创建图形窗口
subplot(211)
stairs(data); title('原数据'); 
xlim([0,50]);
subplot(212)
stairs(y); title('MSK解调输出数据'); 
xlim([0,50]);


figure % 创建图形窗口
subplot(321) % 创建3行1列的子图，并定位到第一个
plot(Ydemod1,'b','linewidth',1) % 绘制ASK调制信号
title('MSK I解调'); % 设置标题
grid on % 打开网格
xlim([0,1e5]);
subplot(322) % 创建3行1列的子图，并定位到第一个
plot(Ydemod2,'b','linewidth',1) % 绘制ASK调制信号
title('MSK Q解调'); % 设置标题
grid on % 打开网格
xlim([0,1e5]);

subplot(323) % 创建3行1列的子图，并定位到第一个
plot(yfilter1,'b','linewidth',1) % 绘制ASK调制信号
title('滤波I'); % 设置标题
grid on % 打开网格
xlim([0,1e5]);
subplot(324) % 创建3行1列的子图，并定位到第一个
plot(yfilter2,'b','linewidth',1) % 绘制ASK调制信号
title('滤波Q'); % 设置标题
grid on % 打开网格
xlim([0,1e5]);

 
subplot(3,2,[5,6]) % 定位到第二个子图
stairs(y,'b','linewidth',1) % 绘制载波信号
title('输出'); % 设置标题
grid on % 打开网格
xlim([0,50]);

5.仿真结果

通过上述Matlab仿真，得到不同信噪比下的误码率曲线。从曲线可以看出，随着信噪比的增加，误码率逐渐降低。在低信噪比时，误码率下降较为明显，这是因为噪声对信号的干扰较大，软解调能够利用更多的信号信息来对抗噪声，从而有效降低误码率。当信噪比达到一定值后，误码率下降趋势逐渐变缓，此时系统性能主要受到其他因素的限制，如信道衰落、码间干扰等。