Добавьте белый Гауссов шум к входному сигналу
comm.AWGNChannel добавляет белый Гауссов шум к входному сигналу.
Когда применимо, если входы к объекту имеют переменное количество каналов, свойства EbNo, EsNo, SNR, BitsPerSymbol, SignalPower, SamplesPerSymbol и Variance должны быть скалярами.
Чтобы добавить белый Гауссов шум к входному сигналу:
Создайте comm.AWGNChannel Объекту и установите его свойства.
Вызывайте объект с аргументами, как будто это функция.
Дополнительные сведения о работе системных объектов см. в разделе «Что такое системные объекты?».
awgnchan = comm.AWGNChannelawgnchan. Затем этот объект добавляет белый Гауссов шум к действительному или комплексному входному сигналу.
awgnchan = comm.AWGNChannel(Name,Value)awgnchan, с заданным свойством Name установить на заданную Value. Можно задать дополнительные аргументы пары "имя-значение" в любом порядке как (Name1, Value1..., NameN, ValueN).
outsignal = awgnchan(insignal,var)'Variance' и VarianceSource к 'Input port'.
Для примера:
awgnchan = comm.AWGNChannel('NoiseMethod','Variance', ...
'VarianceSource','Input port');
var = 12;
...
outsignal = awgnchan(insignal,var);Чтобы использовать функцию объекта, задайте системный объект в качестве первого входного параметра. Например, чтобы освободить системные ресурсы системного объекта с именем obj, используйте следующий синтаксис:
release(obj)
Создайте объект системы канала AWGN с настройкой по умолчанию. Передайте данные сигнала через этот канал.
Создайте объект канала AWGN и данные о сигнале.
awgnchan = comm.AWGNChannel; insignal = randi([0 1],100,1);
Передайте входной сигнал через канал.
outsignal = awgnchan(insignal);
Модулируйте сигнал 8-PSK, добавьте белый Гауссов шум и постройте график сигнала, чтобы визуализировать эффекты шума.
Создайте систему модулятора M-PSK object™. Порядок модуляции по умолчанию для объекта равен 8.
pskModulator = comm.PSKModulator;
Модулируйте сигнал.
modData = pskModulator(randi([0 7],2000,1));
Добавьте белый Гауссов шум к модулированному сигналу путем передачи сигнала через аддитивный канал белого Гауссова шума (AWGN).
channel = comm.AWGNChannel('EbNo',20,'BitsPerSymbol',3);
Передайте сигнал через канал AWGN.
channelOutput = channel(modData);
Постройте графики бесшумных и зашумленных данных с помощью графиков поля точек, чтобы визуализировать эффекты шума.
scatterplot(modData)
scatterplot(channelOutput)
Измените EbNo свойство до 10 дБ для увеличения шума.
channel.EbNo = 10;
Передайте модулированные данные через канал AWGN.
channelOutput = channel(modData);
Постройте график выхода канала. Можно увидеть эффекты повышенного шума.
scatterplot(channelOutput)
Передайте одноканальный и многоканальный сигнал через object™ системы канала AWGN.
Создайте системный объект канала AWGN с отношением Eb/No, установленным для одноканального входа. В этом случае EbNo свойство является скаляром.
channel = comm.AWGNChannel('EbNo',15);Сгенерируйте случайные данные и примените QPSK модуляцию.
data = randi([0 3],1000,1); modData = pskmod(data,4,pi/4);
Передайте модулированные данные через канал AWGN.
rxSig = channel(modData);
Постройте шумное созвездие.
scatterplot(rxSig)
Сгенерируйте двухканальные входные данные и примените QPSK модуляцию.
data = randi([0 3],2000,2); modData = pskmod(data,4,pi/4);
Передайте модулированные данные через канал AWGN.
rxSig = channel(modData);
Постройте график шумных созвездий. Каждый канал представлен как один столбец в rxSig. Графики почти идентичны, потому что одно и то же значение Eb/No применяется к обоим каналам.
scatterplot(rxSig(:,1))
title('First Channel')
scatterplot(rxSig(:,2))
title('Second Channel')
Измените объект канала AWGN, чтобы применить другое значение Eb/No к каждому каналу. Чтобы применить другие значения, установите EbNo свойство вектору 1 на 2. При изменении размерности EbNo свойство, вы должны освободить объект канала AWGN.
release(channel) channel.EbNo = [10 20];
Передайте данные через канал AWGN.
rxSig = channel(modData);
Постройте график шумных созвездий. Первый канал имеет значительно больше шума из-за его нижнего значения Eb/No.
scatterplot(rxSig(:,1))
title('First Channel')
scatterplot(rxSig(:,2))
title('Second Channel')
Применить вход отклонения шума в виде скаляра или вектора-строки с длиной, равной количеству каналов входного сигнала тока.
Создайте систему каналов AWGN object™ с NoiseMethod значение свойства установлено на 'Variance' и VarianceSource значение свойства установлено на 'Input port'.
channel = comm.AWGNChannel('NoiseMethod','Variance', ... 'VarianceSource','Input port');
Сгенерируйте случайные данные для двух каналов и примените 16-QAM модуляцию.
data = randi([0 15],10000,2); txSig = qammod(data,16);
Передайте модулированные данные через канал AWGN. Объект канала AWGN обрабатывает данные из двух каналов. Отклонение входа является вектором 1 на 2.
rxSig = channel(txSig,[0.01 0.1]);
Постройте график созвездий для двух каналов. Второй сигнал является более шумным, потому что его отклонение в десять раз больше.
scatterplot(rxSig(:,1))
scatterplot(rxSig(:,2))
Повторите процесс, где вход отклонения шума является скаляром. К обоим каналам применяется одинаковое отклонение. Диаграммы созвездия почти идентичны.
rxSig = channel(txSig,0.2); scatterplot(rxSig(:,1))
scatterplot(rxSig(:,2))
Задайте seed, чтобы получить те же выходы при использовании случайного потока, в котором вы задаете seed.
Создайте системный object™ канала AWGN. Установите NoiseMethod свойство к 'Variance', а RandomStream свойство к 'mt19937ar with seed', и Seed свойство к 99.
channel = comm.AWGNChannel( ... 'NoiseMethod','Variance', ... 'RandomStream','mt19937ar with seed', ... 'Seed',99);
Передайте данные через канал AWGN.
y1 = channel(zeros(8,1));
Пропустите другой вектор всех нулей через канал.
y2 = channel(zeros(8,1));
Поскольку seed изменяется между вызовами функции, выход отличается.
isequal(y1,y2)
ans = logical
0
Сброс объекта канала AWGN путем вызова reset функция. Поток случайных данных сбрасывается на начальное начальное число 99.
reset(channel);
Передайте вектор всех нулей через канал AWGN.
y3 = channel(zeros(8,1));
Подтвердите, что эти два сигнала идентичны.
isequal(y1,y3)
ans = logical
1
[1] Proakis, John G. Digital Communications. 4th Ed. McGraw-Hill, 2001.