MATLAB_QPSK调制与解调.doc

实验名称：QPSK仿真系统一、 实验目的：1、学会QPSK调制与解调系统的构成2、学会QPSK调制与解调系统的各模块的构建3、学会误码率与误符号率的统计方法以及Matlab算法二、实验原理：1、QPSK：四进制绝对相移键控，也称为多进制数字相位调制，利用载波的四种不同相位状态来表征数字信息的调制方式。2、QPSK的调制方法有正交调制方式（双路二相调制合成法或直接调相法）、相位选择法、插入脉冲法。 调制与解调系统的构成：0,1序列产生器QPSK映射AWGN产生器AWGN产生器QPSK反映射比较器误比特统计误符号统计判决器IsQscnsnIrQrbb3、各模块的实现方法：（1）、信源的产生：使用randint(m,n,2) 函数产生一个m行n列的随机二进制数列（2）、QPSK符号映射 ：将产生的0，1比特流按照QPSK调制方式进行映射，本实验采用/4 QPSK的调制方式，图为：（3）、AWGN信号产生：AWGN产生器就是产生满足均值为0，方差为1的高斯白噪声。实验中使用randn(m,n)函数产生一个m行n列的高斯噪声序列。（4）、信号幅度控制：根据AWGN信道模型，接收信号可以分别表示为 就是当噪声功率归一化为1（0均值，方差为1）时，根据信噪比关系而计算出来的信号平均幅度 （5）、QPSK反映射及判决 ：对接收到的信号在4种可能的四种信号向量(1,0), (0,1), (-1,0), (0,-1)上投影(即进行点积)。投影最大的值所对应的信号向量就是所发送信号的符号值，然后恢复出比特流 （6）、误码率及误符号率统计：误码率：将检测出来的比特流和发送的原始比特流进行比较，统计出出现错误的比特数误符号率：将检测出来的比特流变成两组，构成符号，和发送端符号映射后的符号流进行比较，只要符号中任错一bit，就算该符号出错。统计出现错误的符号数三、 实验内容：1、 调制与解调clear allclose all% 调制bit_in = randint(1e3, 1, 0 1);bit_I = bit_in(1:2:1e3);bit_Q = bit_in(2:2:1e3);data_I = -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=1:1e4 data_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_rc.*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;% 解调I_demo=QPSK_rc_n0.*cos(2*pi*f1*t1);Q_demo=QPSK_rc_n0.*sin(2*pi*f1*t1);% 低通滤波I_recover=conv(I_demo,xrc); Q_recover=conv(Q_demo,xrc);I=I_recover(11:10010);Q=Q_recover(11:10010);t2=0:0.05:1e3-0.05;t3=0:0.1:1e3-0.1;% 抽样判决data_recover=;for i=1:20:10000 data_recover=data_recover I(i:1:i+19) Q(i:1:i+19);end;bit_recover=;for i=1:20:20000 if sum(data_recover(i:i+19)0 data_recover_a(i:i+19)=1; bit_recover=bit_recover 1; else data_recover_a(i:i+19)=-1; bit_recover=bit_recover -1; endenderror=0;dd = -2*bit_in+1;ddd=dd;ddd1=repmat(ddd,20,1);for i=1:2e4 ddd2(i)=ddd1(i);endfor i=1:1e3 if 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(解调后序列);2、 误码率仿真% QPSK误码率分析SNRindB1=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误码率分析);semilogy(SNRindB1,smld_bit_err_prb,*);axis(0 10 10e-8 1);hold on;% semilogy(SNRindB1,smld_symbol_err_prb,o);semilogy(SNRindB2,theo_err_prb);legend(仿真比特误码率,理论比特误码率);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:N temp=rand; if (temp0.25) dsource1(i)=0; dsource2(i)=0; elseif (temp0.5) dsource1(i)=0; dsource2(i)=1; elseif (temp0.75) dsource1(i)=1; dsource2(i)=0; else dsource1(i)=1; dsource2(i)=1; end;end;numofsymbolerror=0;numofbiterror=0;for i=1:N n=sgma*randn(size(s00); if(dsource1(i)=0)&(dsource2(i)=0) r=s00+n; elseif(dsource1(i)=0)&(dsource2(i)=1) r=s01+n; elseif(dsource1(i)=1)&(dsource2(i)=0) r=s10+n; else r=s11+n; end; c00=dot(r,s00); c01=dot(r,s01); c10=dot(r,s10); c11=dot(r,s11); c_max=max(c00 c01 c10 c11); if (c00=c_max) decis1=0;decis2=0; elseif(c01=c_max) decis1=0;decis2=1; elseif(c10=c_max) decis1=1;decis2=0; else decis1=1;decis2=1; end; symbolerror=0; if(decis1=dsource1(i) numofbiterror=numofbiterror+1; symbolerror=1; end; if(decis2=dsource2(i) numofbiterror=numofbiterror+1; symbolerror=1; end; if(symbolerror=1) numofsymbolerror=numofsymbolerror+1; end;end;ps=numofsymbolerror/N;pb=numofbiterror/(2*N);3、 QPSK在AWGN信道下的仿真close allclcclear allSNR_DB=0:1:12;sum=1000000;data= randsrc(sum,2,0 1);a1,b1=find(data(:,1)=0&data(:,2)=0);message(a1)=-1-j;a2,b2=find(data(:,1)=0&data(:,2)=1);message(a2)=-1+j;a3,b3=find(data(:,1)=1&data(:,2)=0);message(a3)=1-j;a4,b4=find(data(:,1)=1&data(:,2)=1);message(a4)=1+j;scatterplot(message)title(B点信号的星座图)A=1;Tb=1;Eb=A*A*Tb;P_signal=Eb/Tb;NO=Eb./(10.(SNR_DB/10);P_noise=P_signal*NO;sigma=sqrt(P_noise);for Eb_NO_id=1:length(sigma) noise1=sigma(Eb_NO_id)*randn(1,sum); noise2=sigma(Eb_NO_id)*randn(1,sum); receive=message+noise1+noise2*j; resum=0; total=0; m1=find(angle(receive)0); 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; %归一化n = 10(-Eb_N0(j)/40)*1/sqrt(2)*(randn(1,N) + 1i*randn(1,N); %加性高斯白噪声r = s + n; %解调r_re = real(r); %实部r_im = imag(r); %虚部s_data(r_re 0 & r_im = 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(fi