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?? test1.m

?? matlab kuopin 講的是如何產(chǎn)生DS擴(kuò)頻序列
?? M
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clear, clc, close all

% 0 產(chǎn)生擴(kuò)頻碼
I_Chip = kasami(1);
I_Chip = I_Chip(1,:);

Q_Chip = gold(1);
Q_Chip = Q_Chip(1,:);

SNR = -18;
NumBit = 10;
SynOffset = 0;
BER_Total = [];


for SNR = -15:-1:-20
    
for SimuTimes = 1:3
    
% 1 產(chǎn)生幀信息
    DataFrame = randn(2,500);
    DataFrame(DataFrame <= 0) = -1;
    DataFrame(DataFrame > 0) = 1;

% 2 擴(kuò)頻
    DSFrame = BD_DSSS(DataFrame, I_Chip, Q_Chip);
    DsStream = DSFrame(1,1:NumBit * 255);
    
% 3 信道干擾
    for n = 1:NumBit * 255  % 產(chǎn)生的隨機(jī)干擾不相關(guān)
        noise(1,n) = randn;
    end

    RecStream = DsStream + 10^(-1 * SNR / 20) * noise;
% 4 解擴(kuò)
    for i = 1:(NumBit - 1)
        tempRecFrame1 = RecStream(((i - 1) * 255 + 1 + SynOffset):i * 255 + SynOffset);
        RecBit(i) = sum(tempRecFrame1 * I_Chip');
    end 
% 5 單步相關(guān)
%    for i = 1:(NumBit - 2)*255
%        tempRecFrame2 = RecStream(i + SynOffset:i + 254 + SynOffset);
%        StepCorr(i) = sum(tempRecFrame2 * I_Chip');
%    end
    
% 7 誤碼率    
    RecBit(RecBit <= 0) = -1;
    RecBit(RecBit > 0) = 1;
    TxBit = DataFrame(1,1:NumBit - 1);
    BER(SimuTimes) = 0.5 * sum(abs(TxBit - RecBit))/NumBit
%    Offset(SynOffset + 1) = SynOffset
    
% 8 對特定 SynOffset 畫圖顯示結(jié)果
    if ((SynOffset == 0) && (SimuTimes == 1))
        subplot(2,2,1)
        plot(DsStream(1:1000))
        axis([1 1000 -50 50]);
   
        for i = 1:(NumBit - 2)*255
            tempRecFrame2 = RecStream(i + SynOffset:i + 254 + SynOffset);
            StepCorr(i) = sum(tempRecFrame2 * I_Chip');
        end
   
        subplot(2,2,2)
        plot(RecStream(1:1000))
        axis([1 1000 -50 50]);
        hold on
        plot(DsStream(1:1000),'r.')
    

        subplot(2,2,3)
        plot(StepCorr)
        axis([-100 NumBit* 256 -1000 1000]);

        hold on
        subplot(2,2,3)
        plot([(0:NumBit - 3)*255 + 1],StepCorr((0:NumBit - 3)*255 + 1), 'rd');

        pause(3)
    end


end

subplot(2,2,4)
plot(1:SimuTimes, BER,'r.')
hold on
pause(3)

SNR = SNR
BER_Total = [BER_Total mean(BER,2)]
end

SNR = -15:-1:-20

figure
plot(SNR, BER_Total,'r')

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