文件名称：costas_loop代码
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文件格式：TXT
更新时间：2015-10-29 08:27:13
科斯塔斯环
clear all; close all; clc; % 最近同步技术里面有很多关于costas环的帖子,很多集中讨论环路滤波的，也有自己做了程序发出来。但都没有一个完整的结论和系统的有方向性的讨论点.最近做了一个simulink仿真.个人认为现有的所谓经典方法很难被别人掌握.因此，从锁相环的原理出发,结合现成的经典方法,做了这个仿真.说明一下: % 一个是高载频,一个是低载频的。低载频的我用的FIR代替的积分清零器,大家可以换成积分清零器件.阶数应该几阶就可以了。 % % 1:如果是没有进行成形滤波的数据，那么信息数据率不要太高，以防止在锁定 时间内发生极性翻转,这样就锁不住了。(说简单点就是信息数据对载波的调制作用引起的载波相位的突变.) % % 2.积分清零的目的是滤除倍频信号,在系统采样率(系统时钟)相对中频信号频率只是几倍关系时,积分清零阶数可以很低,几阶.原理在于数字频率对模拟频率的 归一化. % % 3.鉴相方式非常关键.将鉴频差和相差结合起来,是一个新的发现.这样可以很好的锁定.通过调整对应的两个控制增益,便可独立的控制相位和频率的锁定速度.相差(信号点所在的位置的相位)和频差(相位点旋转的方向和快慢)可以很直观的在星座图上看出来. % % 4.环路滤波器的输出进行积分操作,能够很好的把反馈送入NCO. % % 5.环路滤波器参数设置没什么新意思.阻尼0.707.噪声带宽25 % % 欢迎大家下回去琢磨，然后讨论!论坛空间也有限,想好了再把你的问题说出来,谢谢! % 阅过之后,更敢无新意,我的看法如下: % 1,costas loop在不同的应用场合(诸如,符号速率,动态应力,多谱勒,信道环境等等),其环路设计就会有非常大的差异. % 比如,在某些情况下,环路滤波的前或后,可能要进行环滤更新操作.以匹配NCO的需要.但通常的科环并不需要这样的设计等等. % 2,变型的科环很多,难以统一一种模式. % 3,经典的科环理论很重要,很多变型都是根据不同的应用进行改进的. % 切忌:想以一种仿真结论来定论所有形式的科环设计. % 同意楼上的。掌握一个跟踪环路的本质是重要的，光Costas环就有好多种，关键看你要应用在什么场合，实现复杂度有什么要求。 % 如果楼主想对costas环有点更深入的认识，建议考虑一下低SNR环境下或者高动态环境的载波跟踪这种例子可能会更有些帮助。这种情况下每一个环节的设计考虑就都不像你所说的那样简单了。至少不会有“环路滤波器参数设置没什么新意思.阻尼0.707.噪声带宽25”。 % 楼上两位说得很有道理，确实,针对不同的应用场合，环路的参数设置,滤波器的设计,鉴相方式，都会有所变化. % 我发这篇帖的目的,就是希望大家可以从costas环原理的角度,通过仿真,掌握各种参数,各个关键部分,对环的影响,从而真正掌握锁相环的设计方法.而不是每遇到新问题就失去了主动权,找不到北. % % 还希望大家够针对具体的锁相环的问题,各抒己见.不泛泛而谈,深入下去,发扬我们大家的研学精神! % gardner定时同步算法是一种适合高速信号的 % 反馈式算法，它只需要每符号两个采样点，且载波 % 相位误差不影响算法的定时性能，鉴于以上优点， % 该算法适合多种应用场合。 % % 它是从平方律定时推导出的，依靠检测码元转换处的 % 过零点来定时，因此数字基带信号的归零特性很大程度 % 上影响算法的性能，一般升余弦滤波器成型的数字波形 % 在码元转换点是不归零的，使码元转换点归零，一般使用 % 模拟系统中针对平方律定时的预滤波方法，理论和实践证明 % 这种方法是有效的，几乎可以消除定时抖动。 % % 这里分享我找到的有关gardner算法的一些文章，基本涵盖了 % 各个放面的内容，包括算法原文，算法性能分析，算法的应用 % 和改进方面的文章 % 锁相环有几个体现捕捉性能的参数: % 对于无源滤波二阶环路 % 捕捉带＝4*sqrt(K*阻尼因子*环路自然角频率) % 快捕带＝ 4*阻尼因子*环路自然角频率 %% % 对于二阶环 % 根据带宽与阻尼系数的关系 % 一般取阻尼系数为0.707 % 剩下的就是确定环路带宽了 % 当然要确定最终的k1k2，鉴相或者鉴频增益也是很重要的 % GPS的跟踪,一般采用数字锁相环的结构. 环路等效噪声带宽的设计数字环路的一个重要参数, %该参数影响着环路的收敛速度,跟踪精度,以及环路可收敛的输入频差范围等, 反过来带宽的设计也由这些因素决定. % % 5楼给的数值应该分别是载波锁相环环路噪声带宽, 锁频环的噪声带宽以及码环的噪声带宽. %通过噪声带宽可以求出环路滤波器的参数,(通常限定在3阶环路以下), 具体方法可以参考书籍: % GPS原理及应用 第一, 二版, 还有一本是fundamentals of global positonging system receiver % 这两本书比较适合初学者. % 经常有师弟师妹问我怎样学习LDPC码，现在我将个人学习LDPC码的心得写在下面，以供参考。 % 1. 了解LDPC码的基本概念（主要是校验矩阵与Tanner图的关系）之后，学习LDPC码的和积译码算法。这里建议首先用概率测度推出无环图下，变量节点和校验节点消息的更新公式，透彻理解“消息”、“更新”和“传递”的含义。 % 2. 看LDPC码和积译码算法的程序。要点在双循环链表、两个消息更新的计算步骤（检验节点和变量节点运算，也叫水平步骤和垂直步骤）。（c 程序可以在网上Mackey的网站下，我这也有）。 % 3. 对LDPC码的和积译码算法充分理解之后，可以看密度进化理论及其高斯逼近算法，推倒文章中的公式是很有助于理解和积译码算法的。 % 4.经过步骤3，我们应该对什么样的LDPC码性能会好有一个初步的理解，这样我们可以试着设计 LDPC码。（高斯逼近和密度进化程序我这也有） % 5.理解信道编码定理和Turbo原理，“码长”“随机”“迭代译码“”对于一个实用好码很重要。 % 另外，在这之前最好弄清楚信噪比，编码速率，BER和FER的含义。 %% gardner 位同步测试程序 %% M.Moeneclaey提出的数控方法 %% m(k+1)-m(k)=int[Ti/Ts+uk]; %% u(k+1)=[uk+Ti/Ts]mod1 clc;clear;format long; fb=2e+6; %% 符号速率 fs=56e+6; %% 采样速率 ps=0; %%%%%%%%%平方根滤波器%%%%%%%%%因为是采样率是28倍符号速率，所以采用了500阶的滤波器系数，保证通带和阻带的特性 load FIR2M; Num=FIR2M; i=0;q=0; %%%%%%%%建立数据缓存区间%%%%%%%%%%%%% dataI=zeros(1,501); dataQ=zeros(1,501); bufferI=zeros(1,501); bufferQ=zeros(1,501); bitsyninI=zeros(1,4); %% 插值滤波器的输入，每次插值需要连续四个数据 bitsyninQ=zeros(1,4); GarI=zeros(1,3); GarQ=zeros(1,3); %%========环路滤波器=============== K0=fb*0.05; %% 环路的NCO增益 C2=2; Alpha=0.5; Kd=2*C2/((1-Alpha^2/4))*sin(pi*Alpha/2); %% 鉴相增益 K=K0*Kd; %% 环路增益 wn=0.03*fb; %% 环路滤波器的自然频率 Kesai=1/sqrt(2); %% 环路滤波器的衰减因子 %%============ 环路滤波器系数设计=========== g1=2*wn*Kesai/K; g2=wn^2/fb/K; g=[-g1;g1+g2]; cnt=0; %% 控制数据输出 LPF=0; %% 环路滤波输出 pre_TED=0; %% 前一鉴相值 TED=0; %% 当前鉴相值 %% NCO控制参数 deltamk=1; deltamkcnt=0; V=fs/fb/2; uk=0; t=0.014; %% 仿真时间 TimeLen=fix(t*fs); %%-------建立存储文件------------------------------------- if (exist('data1.txt')>0) delete data1.txt; end fid1=fopen('data1.txt','a+'); if (exist('data2.txt')>0) delete data2.txt; end fid2=fopen('data2.txt','a+'); if (exist('data3.txt')>0) delete data3.txt; end fid3=fopen('data3.txt','a+'); disp('QPSK---------BitSync') for k=1:TimeLen ProcessShow(k,TimeLen,25); %%过程显示 ps=ps+fb; %% if(ps>=fs) ps=ps-fs; i=randint*2-1; %% 输入随机数据 输出转化为双极性 q=randint*2-1; end dataI=[dataI(2:end),i]; %% 没有采用常规的插0方法，而是采用采样保持的方式 dataQ=[dataQ(2:end),q]; di=dataI*Num'; %% 成型滤波，Num为501位平方根升余弦滤波器 dq=dataQ*Num'; T_sign=(di+1j*dq); %% 发送信号 %%%%%%滑动窗存储接收信号，并完成卷积运算%%%%%%%%%%%%% bufferI=[bufferI(2:end),real(T_sign)]; %滑动窗存储接收信号 bufferQ=[bufferQ(2:end),imag(T_sign)]; ri=bufferI*Num'; %% 匹配滤波 rq=bufferQ*Num'; fprintf(fid1,'%f,%f\n',ri,rq); %%存储匹配滤波后的波形 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% deltamkcnt=deltamkcnt+1; bitsyninI=[bitsyninI(2:4),ri]; %%存储插值滤波前的连续4点 bitsyninQ=[bitsyninQ(2:4),rq]; if (flag) flag=0; C_4 = 0.5 * uk^2 - 0.5 * uk; % c_4=c(-2);其中内插系数为BS_Alpha=0.5 C_3 = -0.5 * uk^2 + ( 0.5 + 1 ) * uk; % c_3=c(-1) C_2 = -0.5 * uk^2 + ( 0.5 - 1 ) * uk + 1; % c_2=c(0) C_1 = 0.5 * uk^2 - 0.5 * uk; % c_1=c(1) C=[C_1,C_2,C_3,C_4]; Inter_I=bitsyninI*C'; %插值输出 Inter_Q=bitsyninQ*C'; GarI=[GarI(2:3),Inter_I]; %用数组存放，表示I(k-2),I(k-1),I(k) GarQ=[GarQ(2:3),Inter_Q]; cnt=mod(cnt+1,2); if (cnt==1) %% 以数据速率完成环路滤波 I=Inter_I; %% 同步数据输出 Q=Inter_Q; fprintf(fid2,'%f,%f\n',I,Q); %% 存储同步后的I,Q路数据 TED=GarI(2)*(GarI(3)-GarI(1))+GarQ(2)*(GarQ(3)-GarQ(1)); %Error=I(k-1)*[I(k)-I(k-2)]+Q(k-1)*[Q(k)-Q(k-2)]; LPF=[pre_TED,TED]*g+LPF; %环路滤波 pre_TED=TED; end end V=V-LPF/256; %V近似等于Ti/Ts; if (deltamkcnt==deltamk) flag=1; %%产生插值脉冲 deltamkcnt=0; %%计数器， deltamk=fix(uk+V); %%计算下一脉冲时刻 uk=mod(uk+V,1); V=fs/fb/2; %%保证V是一个近似等于Ti/Ts的值 end fprintf(fid3,'%f,%f,%f,%f\n',uk,deltamk,LPF,TED);%%%%%%%%%%%%%%%%存储观测参数 end disp('The End!'); load data3.txt; figure; plot(data3(:,1)) title('小数间隔索引uk'); figure; plot(data3(:,2)) title('整数间隔索引差M') load data2.txt figure;plot(data2(12000:end,1)+1j*data2(12000:end,2),'.') title('同步后的星座图')