【图像传输】基于MPSK算法实现图像传输系统附Matlab代码

本文深入探讨了MATLAB在MPSK调制、信道模型和误码率计算等方面的应用,涉及4PSK技术、无线通信信道特性和通信系统性能评估。

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🔥 内容介绍

一、MPSK调制与解调

1.MPSK概念

MPSK:多进制数字相位调制(又称为多相制),是二进制数字相位调制(二相制)的推广。它是利用载波的多个不同相位状态来表示数字信息的一种调制方式。M进制数字相位调制有两种形式,一种是绝对相位调制(MPSK),另一种是相对相位调制(MDPSK),其中,四进制绝对移相键控(4PSK,又称QPSK),和四进制差分相位键控(4DPSK,又称QDPSK),使用最为广泛。

2.MPSK信号的产生

MPSK信号产生的方法主要有直接调相法以及相位选择法]两种。如图1所示为MPSK调制原理框图。

在M进制数字相位调制中,M=4即四进制绝对移相键控(4PSK)使用最多,下面就以4PSK为例来进行说明。

MPSK调制方法分为两种:1.相位选择法;2.直接调相法。

在一个码元持续的时间内,MPSK信号为载波四个相位中的某一个,因此,可以用相位选择法来制造出4PSK信号,它的原理如图2所示。在图中,4PSK信号所需的四种不同相位的载波由四相载波发生器产生,输入的二进制码元先经过串/并转换器,然后输出双比特码元]。逻辑选相电路根据输入不同的双比特码元,输出对应相位的载波。例如,在形成B方式的4PSK信号的情况下,双比特码元ab分别为11、01的时候,输出相位分别为为45°、135°的载波。如图2所示就是在B方式情况下产生4PSK信号的框图。如果换成是在A方式情况下产生4PSK信号,则只需要在B方式情况下产生4PSK信号的基础上,四相载波发生器输出的载波相位进行适当改变即可。

另外,4PSK信号也可以采用正交调制的方式来产生。形成B方式情况下产生4PSK信号的原理框图如图3(a)所示。这可以看做是由两个载波正交的2PSK调制器构成,分别得到图3(b)的虚线矢量图,然后经过加法器合成,得到图3(b)的实线矢量图,即在B方式情况下产生4PSK相位配置。若要在A方式情况下产生4PSK的波形,则只需要在B方式情况下产生4PSK信号的基础上,振荡载波相位进行适当调整即可。

由于4PSK(此时在MPSK中,M=4)信号可以看作是由两个2PSK信号合成,且这两个2PSK信号载波正交,因此,对4PSK信号的解调方法与2PSK信号非常相似,如图5所示是在B方式下的4PSK信号相干解调器的组成框图,图中两个相互正交的相干载波分别检测出两个分量a和b,然后,通过并/串转换器还原成二进制双比特串行数字信号,从而恢复成二进制信息。若是A方式情况下解调4PSK信号,只需在B方式情况的基础上适当改变相移网络。

二、信道

1.加性高斯白噪声信道

    从统计上来说是随机的无线噪声,它的特点是在很宽的频带范围内分布着它的通信信道上的信号。高斯白噪声的概念:“白”指的是噪声的功率谱恒定;高斯指幅度取各种不同值时的概率满足高斯函数。在通信领域里,加性高斯白噪声指一种噪声信号,它的各频谱分量服从均匀分布(即白噪声),且幅度服从高斯分布。因其可加性、幅度服从高斯分布且为白噪声的一种而得名。由于AWGN信号易于分析、近似,因此在信号处理领域,对信号处理系统(如滤波器、低噪音高频放大器、无线信号传输等)的噪声性能的简单分析(如:信噪比分析)中,一般可假设系统所产生的噪音或受到的噪音信号干扰在某频段或限制条件之下是高斯白噪声。

2.瑞利衰落信道

无线信号经过反射折射散射等多条路径传播到达接收机后, 总信号的强度服从瑞利分布。同时由于接收机的移动及其他原因, 信号强度和相位等特性又在起伏变化, 故称为瑞利衰落。

三、系统误比特率

误比特率是指在数字传输过程中,错误的比特数与传输的总比特数之比。

误码率是衡量数据在规定时间内数据传输精确性的指标。误码率是指错误接收的码元数在传输总码元数中所占的比例,即误码率=错误码元数/传输总码元数。如果有误码就有误码率。误码的产生是由于在信号传输中发生了衰变,衰变使信号的电压值发生了改变,导致信号在传输过程中造成了一定程度破坏,从而接收端接收时就会接收到错误的码元。在现实生活中交流电、噪音或闪电造成的脉冲、传输设备故障及其他因素都会造成误码。误码率是最常用的数据通信传输质量指标。它表示数字系统传输质量的实质是“在多少位数据中出现一位差错”。

在采用二进制编码的情况下,误比特率与误码率是相同的,因为误码率是指在传输过程中,发生误码的码元个数与传输的总码元数之比。而在二进制码的情况下,码元就是比特,因此误码率就是误比特率。

衡量一个数字通信系统性能的好坏的指标有很多,但是最为主要的是有效性和可靠性。通信系统的抗噪声性能是指系统克服加性噪声影响的能力。在数字通信系统中,信道噪声有可能使传输码元产生错误,错误程度通常用误码率来衡量。因此,与分析数字基带系统的抗噪声性能一样,分析数字调制系统的噪声性能,也就是求系统在信道噪声干扰下的总误码率。误码率是衡量一个数字通信系统性能的重要指标,例如,GSM系统的语音质量指标就是BER。

📣 部分代码

<span style="color:#333333"><span style="background-color:#fafafa"><code>%二进制信源生成</code><code>​</code><code><span style="color:#ca7d37">function</span>[a,b,c]=signalsource2(N)</code><code><span style="color:#ca7d37">source</span>=rand(1,N);%产生随机数</code><code>a=zeros(1,N);b=zeros(1,N);c=zeros(1,N);</code><code><span style="color:#ca7d37">for</span> i=1:N</code><code>    <span style="color:#ca7d37">if</span>(<span style="color:#ca7d37">source</span>(i)<0.125)%当随机数<0.25时,规定为00</code><code>      a(i)=0; b(i)=0;c(i)=0;</code><code>    elseif(<span style="color:#ca7d37">source</span>(i)<0.25)%当0.25<随机数<0.5时,规定为01 </code><code>        a(i)=0;b(i)=0;c(i)=1;</code><code>    end</code><code>end</code><code>end</code></span></span>

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 杨宇,贾永兴,荣传振,等.基于STM32F407的图像采集与传输系统的设计与实现[J].微型机与应用, 2015, 34(8):3.DOI:10.3969/j.issn.1674-7720.2015.08.009.

[2] 张杰.数字视频图像传输系统实现中几个问题的研究[D].南京理工大学,2003.

[3] 方亮.基于DSP的图像数据采集处理与传输系统的设计[D].湖南大学[2023-12-20].DOI:10.7666/d.y1723347.

[4] 周大伟,耿金玲,郑继明.一种基于人眼视觉特性的ROI渐进图像传输算法[J].计算机应用, 2007, 27(7):4.DOI:CNKI:SUN:JSJY.0.2007-07-030.

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8 元胞自动机方面
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9 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合

### MATLAB图像传输系统实现 #### 数字带通传输系统中的图像传输MATLAB中,可以通过构建数字带通传输系统来完成图像传输。该系统通常涉及调制解调过程以及信道模型的设计。例如,在参考文献中提到的一种方法是通过QPSK(正交相移键控)调制技术实现彩色图像的高效传输[^2]。 以下是基于QPSK调制图像传输系统的简化实现代码: ```matlab % QPSK Image Transmission System Example clc; clear; % Load an image (you can replace this with any RGB image) img = imread('peppers.png'); gray_img = rgb2gray(img); % Convert to grayscale for simplicity % Normalize the image data data = double(gray_img(:)) / 255; bits_per_pixel = 8; total_bits = length(data) * bits_per_pixel; % Generate binary sequence from normalized pixel values binary_data = reshape(dec2bin(floor(data * (2^bits_per_pixel - 1)), bits_per_pixel) - '0', [], 1); % Modulate using QPSK qpsk_modulated = pskmod(binary_data, 4, pi/4); % Add AWGN noise (simulating channel effects) snr_db = 20; % Signal-to-noise ratio in dB noisy_signal = awgn(qpsk_modulated, snr_db); % Demodulation at receiver side received_bits = pskdemod(noisy_signal, 4, pi/4); received_binary = received_bits(1:total_bits); % Reshape back into original dimensions and convert to image format recovered_image = uint8(bin2dec(reshape(received_binary, bits_per_pixel, [])') / (2^bits_per_pixel - 1) * 255); recovered_image = reshape(recovered_image, size(gray_img)); % Display results figure; subplot(1, 2, 1), imshow(gray_img), title('Original Grayscale Image'); subplot(1, 2, 2), imshow(recovered_image), title('Recovered Image after QPSK'); ``` 此代码展示了如何利用QPSK调制器将灰度图像转换为二进制序列并进行传输,随后再恢复原始图像[^2]。 --- #### MPSK算法下的误码率分析 为了进一步提升图像传输的质量,还可以引入MPSK(多相移键控)算法,并结合误码率计算功能评估性能。误码率作为衡量数据传输精度的重要指标之一,能够帮助优化整个系统设计[^3]。 下面是一个简单的MPSK仿真程序及其BER测量部分: ```matlab % MPSK Simulation with BER Analysis clear all; % Parameters setup order_of_msk = 8; % Order of PSK modulation (e.g., BPSK=2, QPSK=4...) num_symbols = 10000; % Number of symbols transmitted Es_N0_dB = [-6:2:10]; % Range of Es/N0 ratios in decibels ber_theory = zeros(length(Es_N0_dB), 1); ber_simulat = ber_theory; for n = 1:length(Es_N0_dB), EbNo = 10^(Es_N0_dB(n)/10); % Transmitter section txData = randi([0 order_of_msk-1], num_symbols, 1); modSignal = pskmod(txData, order_of_msk, pi/order_of_msk); % Channel addition including Gaussian Noise rxSig = awgn(modSignal, Es_N0_dB(n),'measured'); % Receiver processing rxSym = pskdemod(rxSig, order_of_msk, pi/order_of_msk); % Error counting between sent & received signals [~, ber_simulat(n)] = biterr(txData,rxSym); end semilogy(Es_N0_dB, ber_simulat,'-*'), grid on; xlabel('E_s/N_0 Ratio (dB)'), ylabel('Bit Error Rate'); title('BER Curve for M-ary PSK Modulation'); legend(['Order ', num2str(order_of_msk)]); ``` 这段脚本不仅实现了不同阶次的PSK调制,还绘制出了相应的理论与实际比特误差曲线图[^3]。 --- #### 总结说明 以上两部分内容分别介绍了基于QPSK和MPSK图像传输方案。前者侧重于具体应用实例展示,后者则更关注通信链路质量评价标准——误码率的研究价值所在。两者均提供了完整的MATLAB代码供学习者实践操作。
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