1、matlab 怎样生成高斯白噪声
可以使用AWGN和WGN产生高斯白噪声。WGN用于产生高斯白噪声,AWGN则用于在某一信号中加入高斯白噪声。
加性高斯白噪声 AWGN(Additive White Gaussian Noise) 是最基本的噪声与干扰模型。加性噪声:叠加在信号上的一种噪声,通常记为n(t),而且无论有无信号,噪声n(t)都是始终存在的。因此通常称它为加性噪声或者加性干扰。白噪声:噪声的功率谱密度在所有的频率上均为一常数,则称这样的噪声为白噪声。如果白噪声取值的概率分布服从高斯分布,则称这样的噪声为高斯白噪声。
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分。
所谓高斯白噪声(White Gaussian Noise)中的高斯是指概率分布是正态函数,而白噪声是指它的二阶矩不相关,一阶矩为常数,是指先后信号在时间上的相关性。这是考查一个信号的两个不同方面的问题。高斯白噪声:如果一个噪声,它的瞬时值服从高斯分布,而它的功率谱密度又是均匀分布的,则称它为高斯白噪声。
2、matlab仿真中,我使用randn(10001)来模仿生成一个白噪声,现要将它通过15-40Hz的滤波器,应当再要加上
哪些代码?
3、matlab中的wgn函数如何产生均值为0,方差为4的高斯白噪声?
产生的就是100个均值为0,方差为1的高斯白噪声,要产生方差为4的,可以直接令得到的噪声数据乘以2,方差就是4了。
4、matlab中有带宽加噪是什么意思
LTE中采用OFDM调制方法,其中的一个指标为30MHz的采样率,其中有效信息带宽为18MHz。下面从这个案例出发研究信噪比之间的关系。
首先,明确几个符号的意义 :
S:信号的平均功率 N: 噪声的平均功率
Eb: 每bit信号能量 N0:噪声的功率谱密度
Es:信号(符号)的能量 Rb:传信率(每秒传输的bit数)
W: 信号带宽 T: 符号周期
Ts: 采样点间隔 k: 每个符号包含的bit数
因此,有如下公式:
同时,这些公式说明了无论对于单载波或者是OFDM多载波调制,其结论和计算方法都是一样的。
2 DFT-S-OFDM波形的噪声
关于DFT-S-OFDM波形,与上面保持同样的结论。
这里主要讨论的是不同的用户需要的信噪比都是一样的吗?
3 加噪方式讨论
3.1 wgn函数与awgn函数两者的区别
首先得明确EsN0和EbN0的区别,两者转换如下:2
对应下面代码可以得知两者的关系。
在matlab函数中,对于加噪函数,awgn函数中加的是SNR值,在wgn函数中加的是EsN0。换句话说,awgn会计算信号的能量,wgn只是对于功率为1的信号对应信噪比的噪声进行直接叠加。
下面代码对比了两种加噪方式的区别,最终的SNR为4dB,EsNo为10dB。
X = sqrt(2)*sin(list); %产生正弦信号
% 计算信噪比(下采样前计算信噪比)
% 因为是在滤波成型之后才加噪所以评估这个合理
sigPower = sum(abs(txSig).^2)/length(txSig); %求出信号功率
noisePower=sum(abs(Y_temp-txSig).^2)/length(Y_temp-txSig); %求出噪声功率
SNR=10*log10(sigPower/noisePower) %由信噪比定义求出信噪比,单位为dB
% 隔取ins_value选取再计算信噪比也是一样的。
sigPower = sum(abs(txSig).^2)/length(txSig); %求出信号功率
noisePower=sum(abs(Y_temp-txSig).^2)/length(Y_temp-txSig); %求出噪声功率
或者有以下简短的代码:
X = sqrt(2)*sin(0:pi/1000000:6*pi); %产生正弦信号,功率为1
sigPower = sum(abs(X).^2)/length(X) ; %求出信号功率
noisePower = sum(abs(Y-X).^2)/length(Y-X); %求出噪声功率
SNR = 10*log10(sigPower/noisePower) %由信噪比定义求出信噪比,单位为db
由此可见,计算信噪比的方式为SNR=10*log10(sigPower/noisePower)
2)matlab的官方文档3
3.2 EbN0和SNR两者的关系
EsN0与SNR的关系如下
下面讨论仿真中的一些想法:
在实际的信号传输过程中,讨论的是信噪比SNR。如果不进行滤波成型,那么两者一致,但是在实际的通信系统中,考虑无ISI准则一级硬件实现的代价,往往发送端需要成型滤波,在接收端需要进行成型滤波最大化接受信号的信噪比,这就需要过采样。实际上这个过程增大了信号的EsN0,提升了性能。
比较容易理解的是,在相同的SNR之下,如果信号被过采样,则等效于EbN0更高,EsN0也更高。
同时需要注意在成型滤波时产生的能量损失,损失sqrt(insvalue)。(insvalue代表采样倍数)
3.3 成型滤波与匹配滤波器对噪声的影响
下面讨论仿真中的一些想法:
同样需要特别注意的是成型滤波和匹配滤波给信噪比带来的影响。上面说成型滤波和上采样提升了EsN0,最后SNR和EsN0呈现上述关系。但是匹配滤波之后同样会改变信噪比。
如果是使用滤波前后的信号计算信噪比,那么无疑是不对的,因为滤波会改变频谱自然会对信号产生影响,最终变成什么样也是不好预测的。
SNR是显性的,代表着真实的信道环境,而估计出来的EsN0是真实的每个符号所对应的信噪比。
4 EbNo与SNR之间的关系4
4.1 两个问题
Q1:为什么要将EbN0转换为SNR呢?
A1:因为在实际仿真中要给信号加上高斯白噪声,而高斯白噪声的参数是与SNR直接相关的,即根据SNR变量,可以直观的给信号加上高斯白噪声,所以要将EbN0转换为SNR。一般而言,模拟系统常采用SNRBER来衡量通信系统性能,而对于数字通信系统,常采用EbN0BER来衡量通信系统的性能。
Q2:为什么仿真要用EbN0,而不用SNR呢?
A2:因为用EbN0可以直观的看到系统性能,EbN0是一个归一化的参量,由于在系统传输中会采用不同的调制技术,这样这不同进制的调制技术下频谱效率会不同,一个由k个比特映射生成的调制符号所实现的频谱效率就为k bit/s/Hz,这种情况下,在计算比特误码率的时候考虑的是整体的性能,如果横向的比较系统的性能,就要将系统效率的作用排除,此时就可以从单个比特着手去比较,EbN0可以排除频谱效率引起的问题。
4.2 示例分析
假如用户的数据传送速率为1kb/s,信道编码采用编码速率为1/3的卷积编码,每秒在这些编码数据前添加200bit的训练序列,星座映射采用QPSK调制方式,基带脉冲成型采用因子为alpha等于0.25的升余弦函数,上采样倍数为10。
首先来看一下经过各模块后数据速率的变化,原始信息速率为1kb/s,1/3卷积编码后变为3kb/s,也就是每秒传送3000bit数据,添加200bit的训练序列后,变为每秒传3200bit,此时数据速率变为3.2kb/s,采用QPSK调制后,速率变为1.6k symbol/s。
应用上述EbN0与SNR的转换公式,我们可得:
用dB表示,就是:
以上的公式中,1/3是卷积码引入的,3000/3200是因为添加了训练序列这个额外的开销而引入的,2是QPSK引入的,1/10是基带成型滤波前上采样引入的,1/(1+0.25)是基带脉冲成型滤波的升余弦函数因子引入的。
一般很容易忘记考虑训练序列或者保护间隔,一般影响不大,本例中10·log(3000/3200)接近0,但其他各项影响都很大,如果仿真结果性能超好,应该看看是否忘记哪项了。如果系统还进行了扩频,比如添加训练序列后进行了16倍扩频,那么还要考虑扩频增益带来的影响,此时,在转化为SNR时,EbN0应该还要加上10·log(1/16)。
SNR、EbN0、EsN0的关系以及matlab仿真时添加AWGN噪声 ??
张少侃 EbN0与SNR转化新解 ??
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