调制的方式

调制的种类很多,分类方法也不一致。按调制信号的形式可分为模拟调制和数字调制。用 模拟信号 调制称为模拟调制;用数据或数字信号调制称为 数字调制 。按被调信号的种类可分为 脉冲 调制、正弦波调制和强度调制(如对非相干 光调制 )等。调制的载波分别是脉冲,正弦波和光波等。正弦波调制有幅度调制、频率调制和 相位调制 三种基本方式,后两者合称为 角度调制 。此外还有一些变异的调制,如单边带调幅、残留边带调幅等。脉冲调制也可以按类似的方法分类。此外还有复合调制和多重调制等。不同的调制方式有不同的特点和性能。

在通信中,我们常常采用的调制方式有以下几种:

  (一)模拟调制:用连续变化的信号去调制一个高频正弦波

  主要有:1.幅度调制(调幅AM,双边带调制DSBSC,单边带调幅SSBSC,残留边带调制VSB以及独立边带ISB);

  2.角度调制(调频FM,调相PM)两种。因为相位的变化率就是频率,所以调相波和调频波是密切相关的;

  (二)数字调制:用数字信号对正弦或余弦高频振荡进行调制

  主要有:1.振幅键控ASK

  2.频率键控FSK

  3.相位键控PSK

  (三)脉冲调制:用脉冲序列作为载波

  主要有:1.脉冲幅度调制(PAM:Pulse Amplitude Modulation);

  2.脉宽调制(PDM:Pulse Duration Modulation);

  3.脉位调制(PPM:Pulse Position Modulation);

  4.脉冲编码调制(PCM:Pulse Code Modulation) ;

  随着通信业务量的增加,频谱资源日趋紧张,为了提高系统的容量,信道间隔已由最初的100kHz减少到25kHz,并将进一步减少到12.5kHz,甚至更小,由于数字通信具有建网灵活,容易采用数字差错控制技术和数字加密,便于集成化,并能够进入ISDN网,所以通信系统都在由模拟制式向数字制式过渡。

  因此系统中必须采用数字调制技术,然而一般的数字调制技术,如ASK、PSK和FSK因传输效率低而无法满足移动通信的要求,为此,需要专门研究一些抗干扰性强、误码性能好、频谱利用率高的数字调制技术,尽可能地提高单位频谱内传输数据的比特率,以适用于移动通信窄带数据传输的要求。如

  最小频移键控(MSK-Minimum Shift Keying);

  高斯滤波最小频移键控(GMSK-Gaussian Filtered Minimum Shift Keying);

  四相相移键控(QPSK-Quadrature Reference Phase Shift Keying);

  交错正交四相相移键控(OQPSK-Offset Quadrature Reference Phase Shift Keying);

  四相相对相移键控(DQPSK-Differential Quadrature Reference Phase Shift Keying);

  π/4正交相移键控(π/4-DQPSK-Differential Quadrature Reference Phase Shift Keying);

  已在数字蜂房移动通信系统中得到广泛应用。

调制方式识别数字通信系统中至关重要,准确识别接收到的调制信号对实现有效通信意义重大,其原理、方法及应用如下: ### 原理 高阶累积量可作为调制方式识别的原理依据,它作为一种统计特征分析工具,能够捕捉到调制信号的周期性、非高斯性等特征,为调制信号的识别提供思路和方法[^1]。 ### 方法 不同调制识别方法能识别调制种类、适用的信道信噪比情况、实现复杂度以及所需的信号先验条件都存在差异。在信噪比为10dB的情况下,多数调制识别方法识别率都在90%以上,但由于各方面条件不同,难以做整体客观比较,例如LB方法等[^3]。 ### 应用 调制方式识别在通信系统中具有广泛应用。在实际系统中,准确识别调制方式后,才能根据调制方式、信道特性、硬件条件等综合选择解调方案,从模拟检波到数字正交解调等各类解调方法的运用都依赖于调制方式的准确识别,并且通过仿真和测试不断优化系统性能[^2]。 ### 代码示例 虽然没有直接关于调制方式识别的简单代码示例,但以下是一个简单的幅度调制(AM)信号生成示例: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义参数 fc = 100 # 载波频率 fm = 10 # 基带信号频率 Ac = 1 # 载波幅度 Am = 0.5 # 基带信号幅度 t = np.linspace(0, 1, 1000) # 时间向量 # 生成基带信号 m = Am * np.cos(2 * np.pi * fm * t) # 生成载波信号 c = Ac * np.cos(2 * np.pi * fc * t) # 生成AM信号 s_am = (1 + m) * c # 绘制信号 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.subplot(3, 1, 1) plt.plot(t, m) plt.title('Baseband Signal') plt.subplot(3, 1, 2) plt.plot(t, c) plt.title('Carrier Signal') plt.subplot(3, 1, 3) plt.plot(t, s_am) plt.title('AM Signal') plt.tight_layout() plt.show() ```
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