【循环自相关和循环谱系列4】实信号、复信号模型下的QPSK信号循环谱推导

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分类专栏： 调制解调算法基础 文章标签： 循环谱 谱相关 成型滤波 QPSK 谱分析
于 2020-10-15 10:36:22 首次发布
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本文详细介绍了QPSK信号在实信号和复信号模型下的谱相关密度函数，包括主峰个数和切面特征。在实信号模型中，QPSK信号有两个主峰，而在复信号模型中只有一个。通过分析不同切面，可以估计符号速率和载波频率。

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复信号模型下的QPSK信号循环谱推导与Matlab实现
TechO_O的博客
08-07 732
综上，本文通过对复信号模型下的QPSK信号循环谱进行推导，并给出了相应的Matlab实现代码。循环谱是分析数字通信系统中调制信号的一种重要方法，它能够提供信号在频率和时间上的信息。在复信号模型下，我们将推导QPSK（Quadrature Phase Shift Keying）信号的循环谱，并使用Matlab进行实现。QPSK调制是一种基于相位变换的数字调制技术，它将两个独立的比特流映射到正交的I、Q两路信号上。其中，I(t)和Q(t)分别表示I路和Q路上的基带信号，f_c为载频率。
【循环自相关和循环谱系列1】理论公式推导
业精于勤，荒于嬉
10-14 7450
1 引言 R^xα(f)≡0\hat R_x^\alpha (f) \equiv 0R^xα​(f)≡0，对∀α≠0,R^x(τ)≠0\forall \alpha \ne 0,{\hat R_x}(\tau ) \ne 0∀α​=0,R^x​(τ)​=0，则x(t)x(t)x(t)为纯平稳信号。 R^xα(f)≠0\hat R_x^\alpha (f) \ne 0R^xα​(f)​=0，当α=mT0\alpha = \frac{m}{{{T_0}}}α=T0​m​，则x(t)x(t)x(t)具备纯
雷达中实信号与复信号
最新发布
m0_37751247的博客
06-01 1938
雷达中实信号与复信号
【循环自相关和循环谱系列5】实信号、复信号模型下的QPSK信号循环谱MATLAB仿真结果及代码
业精于勤，荒于嬉
10-16 3719
说明：接上一节循环自相关函数和谱相关密度（四）——实信号、复信号模型下的QPSK信号循环谱推导 8.4 仿真结果 8.4.1 实QPSK信号 符号速率RB = 40，采样率Fs = 960，载波频率fc = 300，符号数N = 1000，矩形成形，二倍载波频率为符号速率的整数倍。 符号速率RB = 60，采样率Fs = 960，载波频率fc = 400，符号数N = 1000，矩形成形，二倍载波频率不为符号速率的整数倍。 符号速率RB = 60，采样率Fs = 960，载波频率fc = 300，符号
复数域下的QPSK信号循环谱MATLAB仿真结果及代码
uote_e的博客
07-16 658
而循环谱则是对信号频谱在连续时间的变化进行分析的一种方法，可以用来识别信号的调制方式和传播路径等信息。本文将介绍如何使用MATLAB对复数域下的QPSK信号进行循环谱仿真，并给出相应的源代码。本文介绍了如何使用MATLAB对复数域下的QPSK信号进行循环谱仿真，并给出了相应的源代码。通过仿真可以观察信号在不同频率和时延下的循环谱分布情况，进而分析信号的调制方式和传播路径等信息。其中，Re代表取实部操作，E为信号能量，T为比特持续时间，fc为载波频率，θ(n)为第n个比特对应的相位。二、QPSK信号模型。
QPSKcyclic.rar_三维 搜索_三维谱_循环谱 qpsk_循环谱QPSK_循环谱检测
07-14
很好的QPSK循环谱检测程序，能出结果，且避免了三维搜索，很强大
【循环自相关和循环谱系列2】实信号、复信号模型下的BPSK信号循环谱推导
业精于勤，荒于嬉
10-14 6530
7 BPSK信号谱相关密度函数 7.1 实信号模型 BPSK实信号表达式可以写为 r(t)=y(t)+n(t)r(t) = y(t) + n(t)r(t)=y(t)+n(t) =s(t)p(t)+n(t)= s(t)p(t) + n(t)=s(t)p(t)+n(t) =∑n=−∞∞a(nT)q(t−nT−t0)cos⁡(2πf0t+θ) + n(t)= \sum\limits_{n = - \infty }^\infty {a(nT)q(t - nT - {t_0})} \cos (
【循环自相关和循环谱系列3】实信号、复信号模型下的BPSK信号循环谱MATLAB仿真结果及代码
业精于勤，荒于嬉
10-14 4764
1 引言 R^xα(f)≡0\hat R_x^\alpha (f) \equiv 0R^xα​(f)≡0，对∀α≠0,R^x(τ)≠0\forall \alpha \ne 0,{\hat R_x}(\tau ) \ne 0∀α​=0,R^x​(τ)​=0，则x(t)x(t)x(t)为纯平稳信号。 R^xα(f)≠0\hat R_x^\alpha (f) \ne 0R^xα​(f)​=0，当α=mT0\alpha = \frac{m}{{{T_0}}}α=T0​m​，则x(t)x(t)x(t)具备纯
复信号模型下的QPSK信号循环谱推导及Matlab实现
持续更新
09-13 565
QPSK是一种常用的数字调制方式，它将每个符号映射到两个正交的载波波形上。QPSK信号的调制方式可以用复平面上的相位表示，其中四个相位点分别为0°、90°、180°和270°，对应二进制数据00、01、10和11。其中，Re{}表示取实部，Eb为每个符号的能量，Ts为每个符号的持续时间，f为载波频率，t为时间，phi(t)为相位偏移。QPSK信号的频谱主要集中在f附近。
QPSK信号生成代码
06-03
给出了QPSK信号的生成代码，分为同相和正交信号两类
MATLAB 循环谱
01-04
循环谱是信号处理应用领域的一个重要方面，但因双频面上的循环谱估计计算压力巨大，限制了循环谱在实际中的应用。本文介绍了两种循环谱估计的高效数字实现算法，并对MPSK信号采用这两种算法进行了循环谱估计，给出了两种算法的比较，最后给出了DSPs实现的结果。
循环谱matlab代码
04-20
基于matlab实现的循环谱估计算法，可以对具有循环平稳特点的信号进行参数估计-Matlab-based spectral estimation algorithm to achieve the cycle, you can have the characteristics of the signal cyclostationary parameter estimation
QPSK调制解调原理，有原理框图及步骤接收，非常详细
02-20
QPSK调制解调原理，有原理框图及步骤接收，非常详细。QPSK是数字调制方式的一种，非常常见，有需要的朋友可以下载看看！
循环谱密度函数MATLAB程序
04-23
直接法求解循环谱密度，画出3D图，并与参考文献中的代码进行比较。
循环功率谱 Matlab Simulink仿真程序
07-22
循环功率谱 Matlab Simulink程序，主要展示了BPSK/QPSK/OFDM的循环功率谱曲线
【定时同步系列4】QPSK调制+OM定时(FFT实现及频域补偿)+信号分段处理+误码率曲线之MATLAB仿真(复信号模型)
业精于勤，荒于嬉
09-09 2041
关注公号【逆向通信猿】阅读更多内容！！！ 算法回顾 关于O&M算法的原理、公式推导与详解，请参考博客： 【定时同步系列1】定时同步之MARTIN OERDER算法原理与公式推导 关于OM算法的实现，前面几篇博客 【定时同步系列2】16QAM调制+OM定时+信号分段处理+误码率曲线之MATLAB仿真(复信号模型) 【定时同步系列3】8PSK调制+OM定时+信号分段处理+误码率曲线之MATLAB仿真(实信号模型) 的实现思路是： 通过时域积分（求和）计算时延，然后获取最佳采样时刻，得到最佳采样点。
从频域计算信号循环谱
linmh0130的博客
11-03 8821
循环谱的计算最大的特点就是复杂，在知网上，嵌入式系统上的快速循环谱计算的文章也非常多。不过在理论分析阶段，只要能加快仿真计算就够了。 标准的直接从时域信号计算循环自相关的公式为： Rxα(τ)=lim⁡Δt→∞2Δt∫−Δt/2Δt/2x(t+τ/2)x∗(t−τ/2)e−j2παtdt R_{x}^{\alpha}(\tau)=\lim_{\Delta{t}\rightarrow\infty}\frac{2}{\Delta{t}} \int_{-\Delta{t}/2}^{\Delta{t}/2}x(t+
第十二周-总结符号速率估计的主要方法以及循环谱估计参数的方法
QWER306306的博客
12-03 4056
主要工作 1.进行PSK的仿真和QAM的仿真。 2. 了解符号速率的估计方式。基于循环谱估计、基于小波变换、基于瞬时幅度。 3. 着重了解了基于循环谱的符号速率估计。 目录主要工作一、PSK/DPSK二、QAM三、符号速率估计1.瞬时频率法2.循环谱法四、学习计划参考文献 一、PSK/DPSK 链接 二、QAM 链接 三、符号速率估计 1.瞬时频率法 下面给出了符号速率估计几种算法的优缺点。其中前两种方法上周已有了解，这周用瞬时频率法仿真了一下，但也出现一些问题。 下面是两种方法的具体过程，留在仿真完P
循环相关函数 matlab,OFDM循环自相关函数
weixin_39557813的博客
03-17 1423
%OFDM.M%用于OFDM基本原理的仿真，可以产生QPSK星座图，接受星座图%数据调制采用QPSKclear,clc;%1.参数设置SNR=10;%信噪比取值，单位：dBfl=128;%设置FFT长度Ns=6; %一个帧中的OFDM信号的个数para=128; %设置并行子载波个数sr=250000;%设置符号速率br=sr*2; %设置每个子载波的比特率gl=32;...
循环自相关 OFDM
02-22
### OFDM 中循环自相关的原理 在正交频分复用 (OFDM) 技术中，循环自相关函数用于分析信号特性并提取有用参数。该技术能够有效处理多径效应带来的干扰问题，并提供了一种评估信道特性的手段。 对于 OFDM 信号而言，其时间序列具有周期性结构特征，在特定条件下表现出明显的峰值位置对应于符号周期 T_symb 及子载波间隔 Δf 的关系[^2]。这种周期性使得通过计算循环自相关函数可以获得有关 OFDM 符号长度的信息，进而推导出其他重要参数如子载波间距和保护间隔大小。 具体来说，当两个不同时间段内的样本之间存在相位差时，则表明这两个时刻并非来自同一 OFDM 符号；而如果它们属于同一个符号内部的不同采样点，则两者间应保持恒定的相位差异。因此，通过对多个延迟版本的数据执行互相关操作，可以在输出端观察到显著高于背景噪声水平的相关峰，从而识别出有效的数据部分及其边界所在的位置。 ### 计算方法与 MATLAB 实现 为了实现这一过程，通常采用如下步骤： 1. 构建 Rayleigh 多普勒衰落模型 chan = rayleighchan(ts, fd, tau, pdb)，其中 ts 表示采样时间间隔，fd 是最大多普勒频率，tau 定义了各路径相对于直达波的时间偏移量组成的向量，pdb 则表示相应路径功率分布情况下的增益因子数组[^3]； 2. 使用 `awgn` 函数给传输后的基带信号加入高斯白噪声以模拟实际通信环境中的随机扰动因素； 3. 应用快速傅里叶变换（FFT）将接收到的含噪 OFDM 波形转换至频域空间以便后续处理； 4. 执行循环自相关运算 cacf = xcorr(rx_signal,'unbiased') 来获取所需统计量； 5. 对所得结果进行解析，定位主要相关尖峰所处位置，据此估算目标物理层属性值。 下面给出一段简单的 MATLAB 代码片段展示如何完成上述流程的一部分: ```matlab % 参数设定 Nfft = 64; % FFT 长度 cpLen = Nfft/4; % CP 长度 numSymbs = 100; % 发送符号数量 Tsymb = 1e-6; % 符号持续时间为微秒级单位 fs = Nfft/Tsymb; % 采样率等于子载波总数除以单个符号占用时间 t = linspace(0,Tsymb*(numSymbs+1), fs * Tsymb *(numSymbs+1))'; % 时间轴构建 % 创建瑞利衰落信道对象实例化 chan = comm.RayleighChannel('SampleRate', fs,... 'PathDelays',[0 1.8*1e-6],... 'AveragePathGains',[0 -3]); % 初始化发送信号矩阵 tx_signal = randn(Nfft,numSymbs)+1i*randn(Nfft,numSymbs); % 添加CP形成完整的OFDM帧格式 for i=1:numSymbs cp = tx_signal(mod(-cpLen:Nfft-1,Nfft)+1,i); ofdm_frame(:,i)=[cp.' ; tx_signal(:,i).']; end rx_signal = complex(zeros(size(ofdm_frame))); for k=1:size(ofdm_frame,2) rx_signal(:,k)=ofdm_frame(:,k).*exp(1j*pi/Nfft*(-Nfft/2:(Nfft/2-1)).').'; end % 经过信道传播加上AWGN噪音 rx_signal = awgn(chan(filter(@(x)x,rx_signal)), SNR ,'measured'); % 进行循环自相关计算 cacf=xcorr(squeeze(mean(abs(ifft(rx_signal,[],1)),2)),'unbiased'); figure; plot(cacf); title('Cyclic Autocorrelation Function'); xlabel('Lag Index'); ylabel('|CACF|') ``` 此段程序首先设置了必要的系统配置项，接着创建了一个包含两路散射成分在内的瑞利平坦衰减通道模型，并在此基础上生成了一系列伪随机 QPSK 调制过的 OFDM 基带脉冲串列作为测试源。之后按照标准协议添加了循环前缀(CP)，再经由指定好的无线媒介传递后混入适量热噪声污染最终得到接收端观测到的实际电平波动形态。最后一步则是调用了内置工具箱里的交叉协方差估计器来近似求得待测变量间的二阶矩关联程度指标——即所谓的“循环自相关”。
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