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matlab qpsk调制 函数,MATLAB_QPSK调制与解调

發布時間:2023/12/10 循环神经网络 39 豆豆
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1、實驗名稱:QPSK仿真系統一、 實驗目的:1、學會QPSK調制與解調系統的構成2、學會QPSK調制與解調系統的各模塊的構建3、學會誤碼率與誤符號率的統計方法以及Matlab算法二、實驗原理:1、QPSK:四進制絕對相移鍵控,也稱為多進制數字相位調制,利用載波的四種不同相位狀態來表征數字信息的調制方式。2、QPSK的調制方法有正交調制方式(雙路二相調制合成法或直接調相法)、相位選擇法、插入脈沖法。調制與解調系統的構成:0,1序列產生器QPSK映射AWGN產生器AWGN產生器QPSK反映射比較器誤比特統計誤符號統計判決器IsQscnsnIrQrbb3、各模塊的實現方法:(1)、信源的產生:使用ra。

2、ndint(m,n,2) 函數產生一個m行n列的隨機二進制數列(2)、QPSK符號映射 :將產生的0,1比特流按照QPSK調制方式進行映射,本實驗采用/4 QPSK的調制方式,圖為:(3)、AWGN信號產生:AWGN產生器就是產生滿足均值為0,方差為1的高斯白噪聲。實驗中使用randn(m,n)函數產生一個m行n列的高斯噪聲序列。(4)、信號幅度控制:根據AWGN信道模型,接收信號可以分別表示為 就是當噪聲功率歸一化為1(0均值,方差為1)時,根據信噪比關系而計算出來的信號平均幅度 (5)、QPSK反映射及判決 :對接收到的信號在4種可能的四種信號向量(1,0), (0,1), (-1,0),。

3、 (0,-1)上投影(即進行點積)。投影最大的值所對應的信號向量就是所發送信號的符號值,然后恢復出比特流 (6)、誤碼率及誤符號率統計:誤碼率:將檢測出來的比特流和發送的原始比特流進行比較,統計出出現錯誤的比特數誤符號率:將檢測出來的比特流變成兩組,構成符號,和發送端符號映射后的符號流進行比較,只要符號中任錯一bit,就算該符號出錯。統計出現錯誤的符號數三、 實驗內容:1、 調制與解調clear allclose all% 調制bit_in = randint(1e3, 1, 0 1);bit_I = bit_in(1:2:1e3);bit_Q = bit_in(2:2:1e3);data_I。

4、 = -2*bit_I+1;data_Q = -2*bit_Q+1;data_I1=repmat(data_I,20,1);data_Q1=repmat(data_Q,20,1);for i=1:1e4data_I2(i)=data_I1(i);data_Q2(i)=data_Q1(i);end;f=0:0.1:1;xrc=0.5+0.5*cos(pi*f);data_I2_rc=conv(data_I2,xrc)/5.5;data_Q2_rc=conv(data_Q2,xrc)/5.5;f1=1;t1=0:0.1:1e3+0.9;n0=rand(size(t1);I_rc=data_I2_r。

5、c.*cos(2*pi*f1*t1);Q_rc=data_Q2_rc.*sin(2*pi*f1*t1);QPSK_rc=(sqrt(1/2).*I_rc+sqrt(1/2).*Q_rc);QPSK_rc_n0=QPSK_rc+n0;% 解調I_demo=QPSK_rc_n0.*cos(2*pi*f1*t1);Q_demo=QPSK_rc_n0.*sin(2*pi*f1*t1);% 低通濾波I_recover=conv(I_demo,xrc); Q_recover=conv(Q_demo,xrc);I=I_recover(11:10010);Q=Q_recover(11:10010);t2=0:。

6、0.05:1e3-0.05;t3=0:0.1:1e3-0.1;% 抽樣判決data_recover=;for i=1:20:10000data_recover=data_recover I(i:1:i+19) Q(i:1:i+19);end;bit_recover=;for i=1:20:20000if sum(data_recover(i:i+19)0data_recover_a(i:i+19)=1;bit_recover=bit_recover 1;elsedata_recover_a(i:i+19)=-1;bit_recover=bit_recover -1;endenderror=0;。

7、dd = -2*bit_in+1;ddd=dd;ddd1=repmat(ddd,20,1);for i=1:2e4ddd2(i)=ddd1(i);endfor i=1:1e3if bit_recover(i)=ddd(i)error=error+1;endendp=error/1000;figure(1)subplot(2,1,1);plot(t2,ddd2);axis(0 100 -2 2);title(原序列);subplot(2,1,2);plot(t2,data_recover_a);axis(0 100 -2 2);title(解調后序列);2、 誤碼率仿真% QPSK誤碼率分析SN。

8、RindB1=0:2:10;SNRindB2=0:0.1:10;for i=1:length(SNRindB1)pb,ps=cm_sm32(SNRindB1(i);smld_bit_err_prb(i)=pb;smld_symbol_err_prb(i)=ps;end;for i=1:length(SNRindB2)SNR=exp(SNRindB2(i)*log(10)/10);theo_err_prb(i)=Qfunct(sqrt(2*SNR);end;title(QPSK誤碼率分析);semilogy(SNRindB1,smld_bit_err_prb,*);axis(0 10 10e-8。

9、 1);hold on;% semilogy(SNRindB1,smld_symbol_err_prb,o);semilogy(SNRindB2,theo_err_prb);legend(仿真比特誤碼率,理論比特誤碼率);hold off;functiony=Qfunct(x)y=(1/2)*erfc(x/sqrt(2);functionpb,ps=cm_sm32(SNRindB)N=10000;E=1;SNR=10(SNRindB/10);sgma=sqrt(E/SNR)/2;s00=1 0;s01=0 1;s11=-1 0;s10=0 -1;for i=1:Ntemp=rand;if (t。

10、emp0);remessage(1,m1)=1+j;redata(m1,1)=1;redata(m1,2)=1;m2= find( angle(receive)pi/2&angle(receive)-pi&angle(receive)-pi/2&angle(receive)0.5)-1) + 1i*(2*(rand(1,N)0.5)-1); s = (1/sqrt(2)*p; %歸一化n = 10(-Eb_N0(j)/40)*1/sqrt(2)*(randn(1,N) + 1i*randn(1,N); %加性高斯白噪聲r = s + n; %解調r_re = real(r); %實部r_im 。

11、= imag(r); %虛部s_data(r_re = 0 & r_im 0) = 1 + 1*1i;s_data(r_re = 0) = -1 + 1*1i;s_data(r_re = 0 & r_im 0) = 1 - 1*1i;ErrorCount(j) = size(find(p- s_data),2); %錯誤的碼元數endsim_QPSK = ErrorCount/N; theory_QPSK = erfc(sqrt(0.5*(10.(Eb_N0/20) - (1/4)*(erfc(sqrt(0.5*(10.(Eb_N0/20).2; close allfiguresemilogy(Eb_N0,theory_QPSK,b.-);hold onsemilogy(Eb_N0,sim_QPSK,mx-);axis(-4 20 10-3 1)grid on。

總結

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