PN序列自相關特性分析

2021-09-02 02:16:17 字數 2116 閱讀 4474

pn序列就是偽隨機序列(pseudo—noise code),所謂的偽就是說這個序列隨機性很強,統計特性很好但並不是真正的隨機數,體現pn序列具有週期性。pn序列是由通過線性反饋移位暫存器實現的,移位暫存器的級數決定了其週期性的長短。

matlab **:

參考:

clear all; close all; clc;

sampletime=1/

8;sim(

'pn');

%呼叫了simulink生成的模組

len=

length

(pn13);n=

7;%週期n_sample=64;

gt=ones(1

,n_sample)

;%每個碼元對應的載波,即脈衝成型

pn1=pn13';

pntemp1=

sigexpand

(pn1,n_sample)

;pnx1=

conv

(pntemp1,gt)

;pn2=pn15';

pntemp2=

sigexpand

(pn2,n_sample)

;%碼元擴充套件

pnx2=

conv

(pntemp2,gt)

;%碼元成型

spn=

conv(1

-2*pn1,1-

2*pn1(n:-1

:1))

/n;%自相關函式

dpn=

conv(1

-2*pn1,1-

2*pn2(n:-1

:1))

/n;%互相關函式t=0

:1/n_sample:len-

1/n_sample;

figure(1

);subplot(4

,1,1

)plot

(t,pnx1(1

:length

(t)));

axis([

061-0.5

1.5]);

title

('pn13波形');

subplot(4

,1,2

);plot

(t,pnx2(1

:length

(t)));

axis([

061-0.5

1.5]);

title

('pn15波形');

subplot(4

,1,3

);stem(1

:61,spn(15

:75))

;axis([

061-1.5

1.5]);

title

('pn13自相關波形');

subplot(4

,1,4

);stem(1

:61,dpn(15

:75))

;axis([

061-1.5

1.5]);

title

('pn(n=3)互相關波形'

);

simulink的使用:

新建了乙個simulink檔案pn.mdl,從library browser新增pn序列發生器,示波器,以及匯出資料的toworkspace。連線完成下圖的連線。

關於pn序列發生器的配置:

有三個地方需要注意:

1序列的生成多項式

2暫存器的初始值(位數表示暫存器的個數,同時決定了週期長度,比如下面:週期=2^3-1=7)

3取樣時間間隔(體現在示波器中能看到的序列長度)

to workspace的配置:

設定的變數名可以直接在**中使用

輸出資料以二維陣列的形式輸出,也可以選其他格式

執行結果分析:

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