【通信】基于AM和FM通信系统中的干扰分析与缓解附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在当今的通信世界中，AM（调幅）和 FM（调频）通信系统依然占据着重要的位置。AM 通信系统因其简单的调制和解调方式，在广播领域有着广泛应用，例如中波和短波广播。FM 通信系统则以其抗干扰能力强的特点，常用于高质量音频广播以及一些移动通信场景。然而，随着无线通信环境的日益复杂，各种干扰源不断涌现，严重影响了 AM 和 FM 通信系统的性能，导致通信质量下降，甚至通信中断。因此，深入分析 AM 和 FM 通信系统中的干扰，并寻求有效的缓解策略，对于保障通信的可靠性和稳定性具有至关重要的意义。

AM 和 FM 通信系统原理概述

2. AM 和 FM 通信系统中的干扰类型

3. 外部干扰

   1. 其他无线设备辐射：随着无线设备的广泛使用，不同无线系统之间的相互干扰日益严重。例如，附近的手机基站、Wi - Fi 设备等产生的辐射可能与 AM 或 FM 信号在相同或相近频段，从而对通信造成干扰。这种干扰可能表现为信号的重叠、混叠，导致 AM 信号解调错误或 FM 信号频率偏移。

   2. 电力线干扰：电力线在传输电能过程中会产生电磁辐射，尤其是在高压输电线路附近，这种干扰较为明显。电力线干扰的频率范围较宽，可能覆盖 AM 和 FM 通信系统的工作频段，对信号产生持续的干扰，影响通信质量。

   3. 大气噪声：主要由雷电等自然现象产生，在中波和短波频段影响较大。大气噪声具有突发性和随机性，其频谱较宽，会对 AM 和 FM 通信系统产生不同程度的干扰。对于 AM，大气噪声可能导致信号幅度的突然变化，造成解调后的音频出现噪声尖峰；对于 FM，虽然其抗干扰能力相对较强，但在强大气噪声环境下，也可能引起频率的微小波动，影响解调质量。

   4. 宇宙噪声：来源于宇宙中的天体辐射，在高频段较为明显。宇宙噪声的强度相对稳定，但会增加通信系统的背景噪声，降低信号的信噪比，从而影响 AM 和 FM 通信系统的性能。

   5. 自然干扰：

   6. 人为干扰：

4. 内部干扰

   1. 互调干扰：通信系统内的非线性器件（如放大器、混频器等）会产生互调产物。当多个不同频率的信号同时输入到非线性器件时，它们相互作用产生新的频率成分，如果这些新频率成分落在 AM 或 FM 通信系统的工作频段内，就会对正常信号产生干扰。例如，在一个包含多个无线信号的环境中，非线性器件可能将两个或多个信号混合，产生的互调产物干扰 AM 或 FM 信号的传输。

   2. 邻道干扰：相邻信道的信号可能会串扰到目标信道，这就是邻道干扰。在 AM 和 FM 通信系统中，如果信道间隔设置不合理或者滤波器性能不佳，邻道信号就可能泄漏到目标信道，导致信号失真。特别是在频率资源紧张的情况下，邻道干扰问题更加突出。

5. 干扰对 AM 和 FM 通信系统性能的影响

6. 信号失真对于 AM 通信系统，干扰容易导致信号幅度的异常波动。由于 AM 是通过幅度变化来携带信息，干扰引起的幅度失真会直接反映在解调后的信号中，使得解调后的音频或数据出现噪声、失真等问题。例如，大气噪声引起的幅度突变可能导致解调后的声音出现爆音。

7. 而对于 FM 通信系统，干扰主要影响载波的频率。虽然 FM 系统对幅度干扰有一定的抑制能力，但频率的微小变化可能导致解调后的信号失真。例如，强干扰引起的频率偏移可能使解调后的音频信号出现音调变化、声音模糊等现象。2. 误码率干扰会增加 AM 和 FM 通信系统的误码率。在 AM 系统中，干扰导致的幅度失真可能使解调后的信号无法准确恢复原始数据，从而增加误码率。在 FM 系统中，干扰引起的频率波动可能导致鉴频器输出的解调信号出现误差，进而增加误码率。通常情况下，FM 系统的误码率在相同干扰强度下相对 AM 系统较低，这得益于其较强的抗干扰能力，但在严重干扰环境下，误码率也会显著上升。3. 通信距离干扰会削弱信号的有效传输距离。干扰使得信号的信噪比降低，当信噪比低于一定阈值时，接收端无法正确解调信号，从而限制了通信距离。对于 AM 系统，由于其抗干扰能力较弱，干扰对通信距离的影响更为明显。例如，在存在强干扰的区域，AM 广播的接收范围会明显缩小；而 FM 系统虽然相对抗干扰能力强，但在极端干扰情况下，通信距离也会受到影响。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% Generate a carrier signal

fc = 10000; % Carrier frequency in Hz

carrier = cos(2*pi*fc*t);

% Record and load audio signal

% Use 'audiorecorder' function to record your voice or load a pre-recorded audio file

recObj = audiorecorder(fs, 16, 1);

disp('Start speaking.')

recordblocking(recObj, 5);

disp('End of Recording.');

modulating_signal = getaudiodata(recObj);

% Normalize the modulating signal

modulating_signal = modulating_signal / max(abs(modulating_signal));

% Task 2: AM Modulation

modulated_signal_am = (1 + modulating_signal') .* carrier;

% Task 3: FM Modulation

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

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2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

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2.14 PNN脉冲神经网络分类

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