直接序列扩频（DSSS）通信系统MATLAB仿真指南

直接序列扩频（Direct Sequence Spread Spectrum, DSSS）是一种抗干扰能力强、保密性高的无线通信技术，广泛应用于CDMA、GPS等领域。其核心原理是将原始窄带信号与高速伪随机码（PN码）相乘，扩展频谱（扩频），接收端用相同PN码解扩，恢复原信号。

一、DSSS系统基本原理

DSSS系统的关键步骤包括：数据生成→扩频→调制→信道传输→解扩→解调→判决。

• 扩频：原始比特（符号）与PN码（码片）逐位相乘，频谱被扩展至PN码带宽（扩频因子 \(SF=N\)，\(N\)为\(PN\)码长度）。
• 解扩：接收信号与相同PN码相乘，频谱被压缩回原始带宽（处理增益 \(G_p=10log_{10}SFdB\)）。

二、MATLAB仿真实现步骤

以下以BPSK调制+AWGN信道为例，演示DSSS系统的完整仿真流程（含频谱分析、误码率测试）。

1. 参数设置

定义系统关键参数（可根据需求调整）：

% 基本参数
fs = 1e6;          % 采样频率 (Hz)
Ts = 1/fs;         % 采样周期 (s)
data_rate = 1e3;   % 数据速率 (bit/s)，即每1ms传1比特
sf = 8;            % 扩频因子（PN码长度，SF=8表示1比特扩为8码片）
SNR_dB = 10;       % 信噪比 (dB)
num_bits = 1000;   % 仿真比特数
fc = 100e3;        % 载波频率 (Hz)

2. 生成原始数据

生成随机二进制比特流（0/1），转换为±1的BPSK符号（便于调制）：

% 生成随机比特（0/1）
data_bits = randi([0, 1], 1, num_bits);  
% BPSK调制：0→-1，1→+1
data_symbols = 2*data_bits - 1;  % 映射为±1

3. 生成PN码（伪随机序列）

使用m序列（最长线性反馈移位寄存器序列）作为PN码，长度为 sf（扩频因子）：

% 生成m序列（简化版，实际可用comm.PNSequence对象）
pn_code = randi([0, 1], 1, sf);  % 随机二进制PN码（0/1）
pn_symbols = 2*pn_code - 1;      % 转换为±1（与数据符号同维度）

4. 扩频过程

将每个数据符号与PN码逐位相乘（重复PN码以匹配数据长度）：

% 扩频：每个数据符号扩展为sf个码片
spread_signal = kron(data_symbols, pn_symbols);  % 克罗内克积（扩展）
% 注意：若数据符号长度为num_bits，扩频后长度为num_bits*sf

5. BPSK调制（载波调制）

将扩频后的基带信号调制到载波 fc：

t = 0:Ts:(length(spread_signal)-1)*Ts;  % 时间向量
modulated_signal = spread_signal .* cos(2*pi*fc*t);  % BPSK调制（余弦载波）

6. 信道传输（加AWGN噪声）

添加高斯白噪声（AWGN），模拟信道干扰：

% 计算信号功率
P_signal = mean(modulated_signal.^2);  
% 根据SNR计算噪声功率（SNR = 10log10(P_signal/P_noise)）
SNR_linear = 10^(SNR_dB/10);  
P_noise = P_signal / SNR_linear;  
noise = sqrt(P_noise) * randn(size(modulated_signal));  % AWGN噪声
received_signal = modulated_signal + noise;  % 接收信号

7. 解扩过程

接收端用相同PN码解扩（与发送端PN码同步）：

% 生成本地PN码（与发送端相同）
local_pn = repmat(pn_symbols, 1, num_bits);  % 重复PN码以匹配接收信号长度
% 解扩：接收信号与本地PN码相乘（积分清除）
despread_signal = received_signal .* local_pn .* cos(2*pi*fc*t);  % 解调+解扩
% 低通滤波（或积分）提取基带信号
% 简化：直接对解扩后的信号取平均（积分）
integral_signal = zeros(1, num_bits);
for i = 1:num_bits
    segment = despread_signal((i-1)*sf+1 : i*sf);  % 取第i个符号的sf个码片
    integral_signal(i) = sum(segment);  % 积分（求和）
end

8. 解调与判决

对积分后的信号进行硬判决（阈值0）：

demod_bits = integral_signal > 0;  % 大于0判为1，否则0
data_bits_rec = demod_bits;        % 恢复的二进制比特

9. 性能评估（误码率BER）

计算误码率（BER）：

ber = sum(data_bits ~= data_bits_rec) / num_bits;
disp(['误码率BER = ', num2str(ber)]);

10. 频谱分析（扩频前后对比）

绘制扩频前（原始数据）和扩频后（调制前）的频谱，验证扩频效果：

% 原始数据频谱（BPSK调制前）
N = length(data_symbols);
f = (-fs/2 : fs/N : fs/2 - fs/N);  % 频率轴
X_data = fftshift(fft(data_symbols, N));
figure; plot(f, abs(X_data)/max(abs(X_data))); title('原始数据频谱'); xlabel('频率(Hz)');

% 扩频后频谱（调制前）
N_spread = length(spread_signal);
X_spread = fftshift(fft(spread_signal, N_spread));
figure; plot(f, abs(X_spread)/max(abs(X_spread))); title('扩频后频谱'); xlabel('频率(Hz)');

三、仿真结果示例

1. 频谱对比：扩频前频谱集中在低频（带宽约 2×数据速率），扩频后频谱展宽至PN码带宽（约 2×码片速率，码片速率 =SF×数据速率）。
2. 误码率曲线：在不同SNR下仿真BER，绘制BER vs SNR曲线（DSSS的抗干扰能力可通过处理增益 \(G_p=10log_{10}SFdB\)体现，例如SF=8时，处理增益约9dB）。

四、扩展功能（可选）

1. 多径衰落信道：使用rayleighchan或ricianchan模拟多径衰落。
2. 干扰添加：加入窄带干扰（NBI）或宽带干扰，验证DSSS的抗干扰能力。
3. 同步设计：添加PN码捕获与跟踪模块（如滑动相关器）。

五、完整代码示例

% 直接序列扩频（DSSS）通信系统MATLAB仿真
clear; clc;

%% 参数设置
fs = 1e6;          % 采样频率 (Hz)
Ts = 1/fs;         % 采样周期 (s)
data_rate = 1e3;   % 数据速率 (bit/s)
sf = 8;            % 扩频因子（PN码长度）
SNR_dB = 10;       % 信噪比 (dB)
num_bits = 1000;   % 仿真比特数
fc = 100e3;        % 载波频率 (Hz)

%% 生成原始数据
data_bits = randi([0, 1], 1, num_bits);  
data_symbols = 2*data_bits - 1;  % BPSK映射（±1）

%% 生成PN码（m序列简化版）
pn_code = randi([0, 1], 1, sf);  
pn_symbols = 2*pn_code - 1;       % 转换为±1

%% 扩频
spread_signal = kron(data_symbols, pn_symbols);  % 克罗内克积扩展

%% BPSK调制
t = 0:Ts:(length(spread_signal)-1)*Ts;  % 时间向量
modulated_signal = spread_signal .* cos(2*pi*fc*t);

%% 加AWGN噪声
P_signal = mean(modulated_signal.^2);  
SNR_linear = 10^(SNR_dB/10);  
P_noise = P_signal / SNR_linear;  
noise = sqrt(P_noise) * randn(size(modulated_signal));  
received_signal = modulated_signal + noise;

%% 解扩
local_pn = repmat(pn_symbols, 1, num_bits);  % 本地PN码
despread_signal = received_signal .* local_pn .* cos(2*pi*fc*t);  % 解调+解扩

% 积分提取基带信号
integral_signal = zeros(1, num_bits);
for i = 1:num_bits
    segment = despread_signal((i-1)*sf+1 : i*sf);  
    integral_signal(i) = sum(segment);  % 积分（求和）
end

%% 解调与判决
demod_bits = integral_signal > 0;  
data_bits_rec = demod_bits;  

%% 误码率计算
ber = sum(data_bits ~= data_bits_rec) / num_bits;
disp(['误码率BER = ', num2str(ber)]);

%% 频谱分析
% 原始数据频谱
N_data = length(data_symbols);
f_data = (-fs/2 : fs/N_data : fs/2 - fs/N_data);
X_data = fftshift(fft(data_symbols, N_data));

% 扩频后频谱
N_spread = length(spread_signal);
f_spread = (-fs/2 : fs/N_spread : fs/2 - fs/N_spread);
X_spread = fftshift(fft(spread_signal, N_spread));

% 绘图
figure;
subplot(2,1,1); plot(f_data, abs(X_data)/max(abs(X_data)));
title('原始数据频谱'); xlabel('频率(Hz)'); ylabel('归一化幅度');
subplot(2,1,2); plot(f_spread, abs(X_spread)/max(abs(X_spread)));
title('扩频后频谱'); xlabel('频率(Hz)'); ylabel('归一化幅度');

参考代码 直接序列扩频通信系统的matlab仿真 www.youwenfan.com/contentcnm/83228.html

六、总结

通过MATLAB仿真，可直观理解DSSS系统的扩频/解扩过程、频谱扩展特性及抗噪声性能。关键结论：

• 扩频因子 SF越大，频谱越宽，处理增益越高（Gp=10log10SFdB），抗干扰能力越强。
• DSSS通过“频谱扩展-压缩”机制，在接收端抑制噪声和干扰，适用于高可靠性通信场景（如军事、卫星通信）。