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  • 跳頻通信系統(tǒng)的仿真研究

    時間:2024-07-05 10:30:42 通信工程畢業(yè)論文 我要投稿
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    跳頻通信系統(tǒng)的仿真研究

      摘要: 快跳頻通信是擴(kuò)頻通信的一種實現(xiàn)方式,在抗干擾和保密性方面,它是擴(kuò)頻通信中很好的通信方式。利用MATLAB實現(xiàn)快跳頻通信系統(tǒng)的仿真,并用于課堂教學(xué),取得較好的效果。

    跳頻通信系統(tǒng)的仿真研究

      關(guān)鍵詞: 跳頻通信系統(tǒng) 電子對抗 計算機(jī)仿真

      一、跳頻系統(tǒng)概述

      跳頻通信系統(tǒng)的收發(fā)雙方通過按照預(yù)定的頻率工作,瞬時工作在一個頻率上,長時間工作在一個寬的頻率上。經(jīng)過調(diào)制后的信息信號,載波的頻率實時變化,這個變化的規(guī)律是收發(fā)雙方事先約定好的。每發(fā)送一次信息或幾次信息,載波的頻率改變一次。當(dāng)接收端接收到信號后,由于其工作頻率與發(fā)射端相同,這時的接收機(jī)工作與普通接收機(jī)沒有區(qū)別。只是接收機(jī)要從發(fā)射的信息中提取出頻率跳變的信息,以便與發(fā)射機(jī)同步工作到相同的頻率上。這個過程稱為解跳,解跳后的工作方式與常規(guī)通信接收方式相同。

      二、跳頻信號的發(fā)送和接收

      (1)跳頻信號的發(fā)送

      跳頻通信系統(tǒng)與常規(guī)通信系統(tǒng)最大的不同是,常規(guī)通信系統(tǒng)的工作頻率是恒定的,而跳頻通信系統(tǒng)的工作頻率是隨時變化的。因此,跳頻通信系統(tǒng)的發(fā)射端在工作時,需要先將預(yù)先設(shè)定好的頻率跳變方式“告訴”接收方,使得接收方按照發(fā)射端的指令進(jìn)行頻率的改變。因此,只要將常規(guī)的通信系統(tǒng)加上一個跳頻器,就是一個跳頻通信系統(tǒng)。

      (2)跳頻信號的接收

      跳頻通信信號的接收要求與發(fā)射端工作在同一個頻率上。因此跳頻通信的接收端需要首先與發(fā)射端同步,按照相同的頻率進(jìn)行跳變,這個同步稱為跳頻圖案。一般而言,跳頻的圖案是需要更新的,以免被第三方長時間偵收后找到規(guī)律。因此,無論是發(fā)射還是接收,對跳頻通信系統(tǒng)而言,跳頻器都是最重要的。

      三、跳頻系統(tǒng)仿真程序及仿真結(jié)果

      (1)跳頻序列

      原則上,跳頻序列越隨機(jī)越好。常規(guī)的跳頻序列有m序列、Gold序列等。Gold碼是由兩個m序列進(jìn)行組合運(yùn)算得到,組合的目的使得隨機(jī)碼的長度變長。對于圖1的原理框,兩個m序列的向量分別為[0;1;0;0;1]和[1;1;0;1;1]。

      圖1 Gold碼的時域波形圖

      (2)快跳頻通信系統(tǒng)的仿真結(jié)果

      跳頻信號的輸出仿真圖,在快跳頻系統(tǒng)的設(shè)計中,要求在一個碼元內(nèi)實現(xiàn)載波頻率的兩次跳變,所以在設(shè)計中,取得擴(kuò)頻脈沖的頻率是信號信息頻率的兩倍,仿真的結(jié)果如圖2所示。

      圖2 跳頻信號的輸出波形圖

      (3)快跳頻系統(tǒng)的誤碼率仿真結(jié)果

      跳頻信號的輸出仿真圖,在快跳頻系統(tǒng)的設(shè)計中,要求在一個碼元內(nèi)實現(xiàn)載波頻率的兩次跳變,所以在設(shè)計中,取得擴(kuò)頻脈沖的頻率是信號信息頻率的兩倍,仿真的結(jié)果如圖3。

      門限值=2 門限值=5 門限值=6 門限值>7

      圖3 跳頻通信系統(tǒng)的誤碼率

      參考文獻(xiàn):

      [1]Zhang Z L,Yi Z.Extraction of a source signal whose kurtosis value lies in a specific range[J].Neurocomputing,2006,69(7-9):900-904.

      [2]A.K.Barros,A.Cichocki.Extraction of specific signals with temporal structure. Neural Comput,2001,13(9):1995-2003.

      [3]Zhang Z L,Yi Z.Robust extraction of specific signals with temporal structure [J].Neurocomputing,2006,69(7):888-893.

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      [5]Hyvarinen A,Karhunen J,Oja E.Independent Component analysis[M].New York:Wiley,2001:188-191.

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