【干扰】基于BPSK系统性能转发式干扰影响Matlab实现
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。
🔥 内容介绍
一、背景
在现代通信系统中，二进制相移键控（BPSK）因其具有较高的频谱效率、良好的抗噪声性能等优点，被广泛应用于数字通信领域，如卫星通信、无线局域网等。然而，随着通信技术的发展，通信系统面临着日益严峻的干扰威胁。转发式干扰作为一种常见的干扰方式，对 BPSK 系统的性能有着显著影响。深入研究转发式干扰对 BPSK 系统性能的影响，对于提高通信系统的抗干扰能力、保障通信的可靠性具有重要意义。
二、原理
（一）BPSK 系统原理
- 干扰作用机制
：当干扰信号j(t)与原始通信信号s(t)同时进入接收端时，它们会相互叠加。在相干解调过程中，干扰信号会破坏原始信号与本地载波相乘后的信号特征。由于干扰信号的时延和幅度变化，使得低通滤波器输出的信号不再能够准确反映原始发送的二进制信息。例如，当干扰信号的时延和幅度适当时，可能导致判决电路对信号极性的误判，从而使接收端错误地恢复二进制数字信息，降低了通信系统的可靠性。
（三）转发式干扰对 BPSK 系统性能的影响
- 通信距离缩短
：BPSK 系统在设计时，通常根据一定的误码率要求来确定通信距离。当受到转发式干扰导致误码率升高后，为了维持可接受的误码率水平，通信系统可能需要降低数据传输速率或者增加发射功率。然而，增加发射功率是有限度的，当无法通过增加功率等方式有效降低误码率时，就只能缩短通信距离。因为随着通信距离的增加，信号在传输过程中的衰减会增大，加上干扰的影响，信噪比会进一步降低，误码率会急剧上升。所以，转发式干扰会使 BPSK 系统在满足一定误码率要求下的通信距离缩短，限制了通信系统的覆盖范围。
通过对基于 BPSK 系统性能的转发式干扰影响的背景和原理分析，可以清晰地认识到转发式干扰对 BPSK 系统的危害，为进一步研究抗干扰技术提供理论基础。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
function J = generate_FM_noise_interference(fc, deltaFn, f_de, fs, numSamples, Pj)
% 生成噪声调频干扰信号
% 输入:
% fc - 中心频率 (Hz)
% deltaFn - 基带噪声带宽 (Hz)
% f_de - 有效调频带宽 (Hz)
% fs - 采样频率 (Hz)
% numSamples - 采样点数
% Pj - 干扰功率 (W)
% 输出:
% J - 噪声调频干扰信号
% 时间向量
t = (0:numSamples-1)/fs;
% 生成高斯白噪声
noise_white = randn(1, numSamples);
% 设计低通滤波器（限制噪声带宽）
order = 6; % 滤波器阶数
[b, a] = butter(order, deltaFn/(fs/2), 'low');
% 滤波得到带宽受限的调制噪声
u = filter(b, a, noise_white);
u = u - mean(u); % 确保零均值
sigma_n = std(u); % 计算标准差
% 计算调频斜率
K_FM = f_de / sigma_n;
% 数值积分
integral_u = cumsum(u) * (1/fs); % ∫u(t')dt'
% 生成随机初始相位
phi0 = 2*pi*rand();
% 生成噪声调频信号
theta = 2*pi*fc*t + 2*pi*K_FM*integral_u + phi0;
J = cos(theta); % 幅度为1的干扰信号
% 调整干扰信号功率
current_power = mean(J.^2);
scaling_factor = sqrt(Pj / current_power);
J = scaling_factor * J;
end