实验报告（二）学生姓名：王超楠学号：2013020904011指导教师：廖红舒/张花国实验地点：科研二号楼B453 实验时间：周二晚一、实验室名称：信息对抗系统专业实验室二、实验项目名称：典型模拟通信信号调制识别三、实验学时：4学时实验原理：AM、FM等模拟通信信号具有不同的包络特征、瞬时相位特征，因此针对这些信号特征，可通过设置特征门限区分不同通信信号，达到信号调制识别目的。
因此可让学生通过实际上机Matlab编程实验，对上述通信信号的特征进行仿真验证，加深理解不同通信信号的调制识别方法。
五、实验目的：利用MATLAB软件编程提取通信信号的瞬时幅度、瞬时相位等特征，同时使用决策树的分类方法进行调制信号的识别。
让学生通过实际上机实验，加深理解不同通信信号的特点。
六、实验内容：(一)、特征(1) 瞬时幅度（包络）特征把上次实验产生的AM、DSB、USB、LSB、FM复信号（不含噪声）分别求取它们的瞬时幅度值（取abs），并利用直方图hist函数统计瞬时幅度的分布情况。
取N（N任意）点做统计，hist(q,N)，q=abs(y) (y为调制信号)。
比较这五种信号的瞬时幅度特征，并描述它们的差异。
(2) 瞬时相位特征把上次实验产生的AM、DSB、USB、LSB、FM复信号（不含噪声）分别求取它们的瞬时相位值（取angle，然后去缠绕unwrap），并利用hist函数统计瞬时相位的分布情况，取N（N任意）点做统计，比较这五种信号的瞬时相位特征，并描述它们的差异。
(二)、调制识别(1) 编写程序完成2种识别特征max ,P γ 的提取。
(2) 信噪比从0dB 变化到10dB （即0：2：10），分别画出AM 、FM 信号的max γ特征随每个信噪比的变化曲线，然后设定区分AM 和FM 信号的门限max ()th γ。
(3) 信噪比从0dB 变化到10dB （即0：2：10），分别画出LSB 、USB 信号的P 特征随每个信噪比的变化曲线，然后设定区分LSB 和USB 信号的门限()th P 。
(4) 编写程序完成AM 信号与FM 信号的自动识别。
画出AM 、FM 信号的正确识别率随信噪比（0：2：10）的变化曲线。
说明在多高信噪比下能保证这两种信号的正确识别率均在90%以上。
(5) 编写程序完成USB 信号与LSB 信号的自动识别。
画出USB 、LSB 信号的正确识别率随信噪比（0：2：10）的变化曲线。
说明在多高信噪比下能保证这两种信号的正确识别率均在90%以上。
七、实验器材（设备、元器件）：计算机、Matlab 计算机仿真软件八、实验步骤：1、学习MATLAB 软件的使用，并学习hist 、angle 、unwrap 等Matlab 软件函数的使用；2、在编写的信号源基础上，根据实验内容提取信号特征并进行调制识别。
（1）特征提取的源程序（2）识别源程序九、实验数据及结果分析根据上述实验程序得到的实验数据及结果如下：(一）特征（1）瞬时幅度特征AM：DSB:USB:LSB:FM:比较五幅图片可知，FM信号的瞬时幅度不变化，其他的信号幅度会发生变化，因此可以用来区分FM信号。
（2）瞬时相位特征AM:DSB:USB:LSB:FM:通过仿真图形比较可知，（二）调制识别（1）max ,P的提取%零中心归一化瞬时幅度谱密度最大值的提取程序function y=yMax(x)N=2000;y=0;ac=zeros(1,N);ma=sum(abs(x))/N;%求均值for i=1:Nac(i)=(abs(x(i))-ma)/ma;endAC=abs(fft(ac));AC=AC.^2;y=max(AC)/N;%谱对称特征P的提取function p=pp(x,fc,fs)% x接收到的信号% fc载波频率% fs采样频率X=fft(x);N=length(x);pl=0;pu=0;fcn=ceil(fc*N/fs-1);for i=1:fcnpl=pl+abs(X(i)).^2;endfor i=1:fcnpu=pu+abs(X(i+fcn+1)).^2;endp=(pl-pu)/(pl+pu);γ特征随每个信噪比的变化曲线（2）AM、FM信号的maxγ)=18由图像可以设定门限th(max(3)LSB、USB信号的P特征信噪比的变化曲线(4)AM信号、FM信号自动识别程序key=0.125;n=0;for kk=-2:2:10count=0;n=n+1;for m=1:100SNR=kk;%dBFs = 1000;Fc = 200;T_sp=1;t = [0:T_sp*Fs]'/Fs;Fm=50;x = sin(2*pi*Fm*t);x1 = cos(2*pi*Fm*t)/(2*pi*Fm);A0 = 1;Fkm = 20;Ini_phase=rand*2*pi;y = A0.*exp(j*2*pi*Fc*t+j*2*pi*Fkm*x1+j*Ini_phase); y_gui1=y./sqrt(var(y));noise=sqrt(1/10^(SNR/10)/2)*(randn(size(y))+j*randn(size(y))); y_noise=y_gui1+noise;tent=abs(y_noise);R=var(tent)/(mean(tent)^2);if(R<=key)count=count+1;endif(m==100)result(n)=count/100;endendendSNR=-2:2:10;figure;plot(SNR,result,'b');xlabel('SNR(dB)');由仿真可知，当信噪比大于6时识别率可以达到90%以上。
(5).USB信号自动识别率随信噪比变化曲线程序：clear all;fs=2000;fc=500;t=0:1/fs:1;mt=10*sin(2*pi*50*t+pi);yt=mt.*cos(2*pi*fc*t);f=-fs/2:1:fs/2;p=zeros(1,40);SNR=-20;j=1;while(SNR<20)m=0;for i=1:10%USB信号a=zeros(1,500);b=ones(1,500);Husbw=[a,b,0,b,a];yt=awgn(yt,SNR,'measured');Ytw=abs(fftshift(fft(yt).*Husbw));qt=ifft(Ytw);qt=awgn(qt,SNR,'measured');if(pp(qt,fc,fs)>0)m=m+1;endendp(j)=m/10;j=j+1;SNR=SNR+1;endplot([-20:19],p);axis([-20 19 0 1.5]);title('USB信号识别率随信噪比变化曲线'); xlabel('信噪比SNR');grid on;LSB信号自动识别率随信噪比变化曲线程序：clear all;fs=2000;fc=500;a=zeros(1,500);b=ones(1,500);t=0:1/fs:1;mt=10*sin(2*pi*50*t+pi);yt=mt.*cos(2*pi*fc*t);f=-fs/2:1:fs/2;p=zeros(1,40);SNR=-20;j=1;while(SNR<20)m=0;for i=1:10Hlsbw=[b,a,1,a,b];Yw=abs(fftshift(fft(yt).*Hlsbw));It=ifft(Yw);It=awgn(It,SNR,'measured');Ytw=abs(fftshift(fft(It).*Hlsbw));qt=ifft(Ytw);qt=awgn(qt,SNR,'measured');if(pp(qt,fc,fs)<0)m=m+1;endendp(j)=m/10;j=j+1;SNR=SNR+1;endplot([-20:19],p);axis([-20 19 0 1.5]);title('LSB信号识别率随信噪比变化曲线');xlabel('信噪比SNR');grid on；十、实验结论1.AM信号幅度变化，FM信号幅度不变化，可以根据这一特征区分两种信号。
2.AM 信号的普对称特征P=0，而DSB信号是P=0，LSB的普对称特征是P=+1，USB信号的P=-1,可以用来区分LSB、USB信号。
十一、总结及心得体会利用MATLAB软件编程提取通信信号的瞬时幅度、瞬时相位等特征，同时使用决策树的分类方法进行调制信号的识别，使我们通过实际上机实验，加深理解不同通信信号的特点，并通过程序仿真进行区分，不仅锻炼了动手编程能力，更加深了知识的理解。
十二、对本实验过程及方法、手段的改进建议：无报告评分：指导教师签字:。