matlab频带已调制信号与多径信道的系数卷积后，信号点数变大，怎么进行载波恢复

在进行频带已调制信号与多径信道的系数卷积后，信号点数的变化可能会导致载波频率偏移，因此需要进行载波恢复。载波恢复的方法可以采用 Costas 循环或者 PLL（Phase Locked Loop）方法。

Costas 循环是一种常用的载波恢复方法，其基本思想是通过比较器、低通滤波器、正交环路和相移器等模块实现。其具体步骤为：

1. 从接收到的信号中提取出载波频率；
2. 通过比较器将接收到的信号与本地参考信号相乘；
3. 将得到的乘积信号通过低通滤波器，得到滤波后的信号；
4. 将滤波后的信号分别通过正交环路的两个分支，得到正交分量；
5. 将正交分量通过相移器进行相位调整；
6. 将相位调整后的正交分量进行复合，得到恢复后的信号。

PLL 方法也是一种常用的载波恢复方法，其基本思想是通过一个反馈环路，不断调整本地参考信号的相位和频率，使其与接收到的信号同步。其具体步骤为：

1. 从接收到的信号中提取出载波频率；
2. 将接收到的信号与本地参考信号进行相乘，得到乘积信号；
3. 将乘积信号通过低通滤波器，得到滤波后的信号；
4. 将滤波后的信号作为反馈信号，通过反馈环路进行频率和相位的调整；
5. 将调整后的本地参考信号作为恢复后的信号输出。

以上两种方法都可以用来进行载波恢复，具体选择哪一种方法，需要根据具体的应用场景和实际情况来进行综合考虑。

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matlab信号与多径信道的系数卷积后，信号点数变大，怎么进行相干解调

在MATLAB中，可以使用以下步骤进行信号与多径信道的系数卷积和相干解调：

1. 首先，需要定义发送信号和多径信道的冲激响应。假设发送的是BPSK调制的信号，可以使用如下代码生成：

   M = 2; % 调制阶数
   N = 1000; % 发送信号长度
   x = randi([0 M-1], N, 1); % 生成随机的BPSK调制信号
   modSig = pskmod(x, M); % 进行BPSK调制

假设多径信道的冲激响应为$h=[0.9, 0.6, 0.3]$，可以使用如下代码生成：

   h = [0.9, 0.6, 0.3]; % 多径信道冲激响应

2. 将发送信号和多径信道的冲激响应进行卷积，得到接收信号。可以使用MATLAB的conv函数实现卷积，具体代码如下：

   y = conv(modSig, h); % 接收信号

此时，接收信号的点数会增加，其中包含多径效应引入的时移和衰落。

3. 进行相干解调，恢复原始信号。可以使用MATLAB的comm.RectangularQAMDemodulator对象实现相干解调，具体代码如下：

   qamDemod = comm.RectangularQAMDemodulator('ModulationOrder', M, 'BitOutput', true);
   qamDemod.PhaseOffset = 0; % 设置相位偏移量
   qamDemod.SymbolMapping = 'Binary'; % 设置映射方式
   rxData = qamDemod(y); % 解调后的数据

在进行相干解调时，需要设置解调器的调制阶数、相位偏移量和映射方式，以便正确恢复原始信号。解调器处理后，输出的rxData即为恢复后的原始信号。

需要注意的是，在实际应用中，可能需要进行信道估计和均衡等处理，以进一步提高接收信号的质量和可靠性。

信号与多径信道的系数卷积后，信号点数变大，怎么进行相干解调

在信号与多径信道的系数卷积后，信号点数变多，因此需要进行相干解调来恢复原始信号。相干解调是一种通过复数乘法实现的解调方法，可以将收到的复信号投影到特定的基向量上，从而消除多径效应。

具体来说，相干解调的步骤如下：

1. 将接收到的复信号进行采样，得到离散的信号序列。

2. 将采样后的信号进行滤波，消除噪声和干扰。

3. 将滤波后的信号与预先知道的信号进行复数乘法，得到投影到特定基向量上的信号。

4. 对投影后的信号进行采样，得到解调后的离散信号序列。

需要注意的是，相干解调需要知道信道的系数，因此需要在解调前进行信道估计。可以使用一些常见的信道估计算法，例如最小均方误差（MMSE）算法和基于导频符号的估计算法。此外，相干解调还需要知道发送信号的基向量，因此需要在发送端将信号进行调制，并将调制方式告知接收端。

通过相干解调，可以消除多径效应对信号的影响，从而恢复出原始信号。