QAM調(diào)制解調(diào)MATLAB

1、題目：基于MATLAB的16QAM及32QAM系統(tǒng)的仿真原理：QAM是一種矢量調(diào)制，將輸入比特映射到一個復(fù)平面，形成復(fù)數(shù)調(diào)制信號，然后將I信號和Q信號（實部虛部）分量采用幅度調(diào)制，分別對應(yīng)調(diào)制在相互正交的兩個載波（，）上。下圖為MQAM的調(diào)制原理圖。MQAM的信號表達式：上述表達式可以看出，QAM為兩個正交載波振幅相位調(diào)制的結(jié)合。波形矢量可以表示為：MQAM信號最佳接收：實驗仿真條件：碼元數(shù)量設(shè)定為10000個，基帶信號頻率1HZ，抽樣頻率32HZ，載波頻率4HZ。實驗結(jié)果分析：對于QAM，可以看成是由兩個相互正交且獨立的多電平ASK信號疊加而成。因此，利用多電平誤碼率的分析方法，可得到M進制

2、QAM的誤碼率為： 式中，Eb為每碼元能量，n0為噪聲單邊功率譜密度。通過調(diào)整高斯白噪聲信道的信噪比SNR（Eb/No），可以得到如圖所示的誤碼率圖：可見16QAM和32QAM信號的誤碼率隨著信噪比的增大而逐漸減小，這與理論趨勢是一致的，但是存在偏差。總結(jié)：與16QAM比較，32QAM解調(diào)的誤碼率高，但數(shù)據(jù)速率高。16QAM一般工作在大信噪比環(huán)境下，誤碼率會很小，在同等噪聲條件下，16QAM的抗噪聲性能是相當(dāng)優(yōu)越的。附錄代碼：main_plot.mclear;clc;echo off;close all;N=10000; %設(shè)定碼元數(shù)量fb=1; %基帶信號頻率fs=32; %抽樣頻率fc=4

3、; %載波頻率,為便于觀察已調(diào)信號，我們把載波頻率設(shè)的較低Kbase=2; % Kbase=1,不經(jīng)基帶成形濾波，直接調(diào)制; % Kbase=2,基帶經(jīng)成形濾波器濾波后，再進行調(diào)制info=random_binary(N); %產(chǎn)生二進制信號序列y,I,Q=qam(info,Kbase,fs,fb,fc); %對基帶信號進行16QAM調(diào)制y1=y; y2=y; %備份信號，供后續(xù)仿真用T=length(info)/fb; m=fs/fb;nn=length(info);dt=1/fs; t=0:dt:T-dt; n=length(y); y=fft(y)/n; y=abs(y(1:fix(n/

4、2)*2;q=find(y1e-04);y(q)=1e-04; y=20*log10(y);f1=m/n; f=0:f1:(length(y)-1)*f1;%subplot(212);plot(f,y,b);grid on; title(已調(diào)信號頻譜); xlabel(f/fb); %畫出16QAM調(diào)制方式對應(yīng)的星座圖%constel(y1,fs,fb,fc); title(星座圖);SNR_in_dB=8:2:24; %AWGN信道信噪比for j=1:length(SNR_in_dB) y_add_noise=awgn(y2,SNR_in_dB(j); %加入不同強度的高斯白噪聲 y_ou

5、tput=qamdet(y_add_noise,fs,fb,fc); %對已調(diào)信號進行解調(diào) numoferr=0; for i=1:N if (y_output(i)=info(i), numoferr=numoferr+1; end; end; Pe(j)=numoferr/N; %統(tǒng)計誤碼率end;figure;semilogy(SNR_in_dB,Pe,blue*-); grid on;xlabel(SNR in dB); ylabel(Pe);title(16QAM調(diào)制誤碼率);bshape.m%基帶升余弦成形濾波器function y=bshape(x,fs,fb,N,alfa,de

6、lay);%設(shè)置默認(rèn)參數(shù)if nargin6; delay=8; end;if nargin5; alfa=0.5; end;if nargin4; N=16; end;b=firrcos(N,fb,2*alfa*fb,fs);y=filter(b,1,x);four2two.mfunction xn=four2two(yn);y=yn; ymin=min(y); ymax=max(y); ymax=max(ymax abs(ymin);ymin=-abs(ymax); yn=(y-ymin)*3/(ymax-ymin); %設(shè)置門限電平，判決I0=find(yn=0.5 & yn=1.5 &

7、 yn=2.5); yn(I3)=ones(size(I3)*3;%一位四進制碼元轉(zhuǎn)換為兩位二進制碼元T=0 0;0 1;1 1;1 0;n=length(yn); for i=1:n; xn(i,:)=T(yn(i)+1,:);end; xn=xn; xn=xn(:); xn=xn;two2four.m%二進制轉(zhuǎn)換成四進制function y,yn=two2four(x,m);T=0 1;3 2; n=length(x); ii=1;for i=1:2:n-1; xi=x(i:i+1)+1; yn(ii)=T(xi(1),xi(2); ii=ii+1;end;yn=yn-1.5; y=yn;

8、 for i=1:m-1; y=y;yn;end;y=y(:); %映射電平分別為-1.5；0.5；0.5；1.5random_binary.mfunction info=random_binary(N) if nargin = 0, %如果沒有輸入?yún)?shù)，則指定信息序列為10000個碼元 N=10000;end;for i=1:N, temp=rand; if (temp0.5), info(i)=0; % 1/2的概率輸出為0 else info(i)=1; % 1/2的概率輸出為1 endend;qamdet.m%QAM信號解調(diào)function xn,x=qamdet(y,fs,fb,fc

9、);dt=1/fs; t=0:dt:(length(y)-1)*dt;I=y.*cos(2*pi*fc*t); Q=-y.*sin(2*pi*fc*t);b,a=butter(2,2*fb/fs); %設(shè)計巴特沃斯濾波器I=filtfilt(b,a,I);Q=filtfilt(b,a,Q);m=4*fs/fb;N=length(y)/m; n=(.6:1:N)*m; n=fix(n);In=I(n); Qn=Q(n); xn=four2two(In Qn); %I分量Q分量并/串轉(zhuǎn)換，最終恢復(fù)成碼元序列xnnn=length(xn); xn=xn(1:nn/2);xn(nn/2+1:nn);

10、xn=xn(:); xn=xn;qam.mfunction y,I,Q=qam(x,Kbase,fs,fb,fc);%T=length(x)/fb; m=fs/fb;nn=length(x);dt=1/fs; t=0:dt:T-dt;%串/并變換分離出I分量、Q分量，然后再分別進行電平映射I=x(1:2:nn-1); I,In=two2four(I,4*m);Q=x(2:2:nn); Q,Qn=two2four(Q,4*m); if Kbase=2; %基帶成形濾波 I=bshape(I,fs,fb/4); Q=bshape(Q,fs,fb/4); end; y=I.*cos(2*pi*fc*

11、t)-Q.*sin(2*pi*fc*t); 32QAMM = 32; k = log2(M); x = randint(20000,1); y = modulate(modem.qammod(M,32,InputType,Bit),x); EbNo = -5:1:10; for n=1:length(EbNo) snr(n) = EbNo(n) + 10*log10(k); ynoisy = awgn(y,snr(n),measured); zms = demodulate(modem.qamdemod(M,32,OutputType,Bit),ynoisy); z = de2bi(zms,left-msb);nErrors(n), BITBER(n) = biterr(x,z); theo_err_prb(n)=(1/k)*3/2*erfc(sqrt(k*