【信号调制】基于matlab的ASK调制解调

 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🌿 往期回顾可以关注主页,点击搜索

🔥 内容介绍

振幅键控 (Amplitude Shift Keying, ASK) 调制解调技术作为一种经典的数字调制方式,在无线通信领域扮演着重要的角色。它通过改变载波信号的振幅来表示不同的数字信息,因其简单易实现而被广泛应用于早期的无线通信系统和一些特定应用场景。本文将深入探讨ASK调制解调的原理、不同实现方式、应用领域以及面临的挑战,并对其未来发展趋势进行展望。

一、ASK调制原理:以振幅变化传递信息

ASK 调制的核心思想在于利用载波信号的振幅变化来代表二进制数据。最简单的ASK形式是开关键控(On-Off Keying, OOK),它只使用两种振幅值:一个代表数字“1”,通常是载波信号本身;另一个代表数字“0”,通常是载波信号的关闭状态。更复杂的ASK调制方案则可以使用多个振幅级别来表示更多的比特信息,例如四进制振幅键控(4-ASK)可以使用四个不同的振幅值来表示两位二进制数据。

ASK调制的数学表达式可以概括如下:

s(t) = A<sub>i</sub> * cos(2πf<sub>c</sub>t)

其中,s(t)代表调制后的信号,A<sub>i</sub>代表第i个振幅级别,f<sub>c</sub>代表载波频率,t代表时间。不同的A<sub>i</sub>值对应于不同的二进制数据。

ASK的调制过程实际上是一个乘法过程,即将数字信号与载波信号相乘。数字信号在此处扮演的是开关的角色,控制载波信号的振幅。例如,在OOK中,数字信号为1时,载波信号通过;数字信号为0时,载波信号被切断。

二、ASK解调技术:从振幅变化中提取信息

ASK的解调过程,即从接收到的ASK信号中提取出原始的数字信息,主要有两种方法:包络检波和相干解调。

  • 包络检波 (Envelope Detection): 包络检波是一种非相干解调方法,其原理是检测接收信号的包络,并将包络的形状与预定义的阈值进行比较。当包络超过阈值时,判决为数字“1”;当包络低于阈值时,判决为数字“0”。包络检波器的实现相对简单,通常由二极管、电容和电阻组成。这种方法适用于信噪比相对较高的环境,因为它对噪声和干扰比较敏感。

  • 相干解调 (Coherent Detection): 相干解调是一种同步解调方法,需要在接收端产生与发送端载波信号同频同相的本地载波。将接收到的ASK信号与本地载波信号相乘,然后通过低通滤波器滤除高频分量,得到原始的数字信号。相干解调的性能优于包络检波,因为它能够有效抑制噪声和干扰,但实现复杂度也更高,需要精确的载波同步。

选择哪种解调方法取决于具体的应用场景和对性能的要求。在资源受限的系统中,包络检波由于其简单性可能更受青睐;而在需要更高可靠性的通信系统中,相干解调则是更优的选择。

三、ASK的应用领域:简单而实用的解决方案

尽管ASK调制解调技术相对简单,但它在一些特定领域仍然具有重要的应用价值。

  • 光纤通信: ASK(通常以OOK的形式)被广泛应用于光纤通信系统中。光纤通信通过调制光的强度来传输信息,而OOK调制简单有效,易于实现高速传输。

  • 红外遥控: 红外遥控器通常使用ASK调制来发送控制信号。红外光的开和关代表不同的二进制数据,实现遥控功能。

  • RFID (Radio Frequency Identification): 某些RFID系统使用ASK调制来实现标签和读写器之间的通信。ASK调制的低功耗特性使其非常适合电池供电的RFID标签。

  • 早期无线通信系统: 在早期的无线通信系统中,ASK调制由于其实现简单而被广泛使用。例如,早期的无线电报和无线电广播都采用了ASK或类似的调制技术。

四、ASK面临的挑战:抗干扰能力不足

尽管ASK调制解调技术具有实现简单的优点,但也存在一些固有的缺点,限制了其在现代无线通信系统中的应用。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 袁杰,赵知劲,张福洪.基于FPGA的RFID调制解调器设计[J].电子器件, 2008, 31(5):4.DOI:10.3969/j.issn.1005-9490.2008.05.058.

[2] 张宇伟,王耀明.基于Matlab的调制解调系统仿真设计[J].上海电机学院学报, 2005(05):14-17.DOI:10.3969/j.issn.2095-0020.2005.05.004.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除

👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:

🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

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
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值