第一次记录QPSK，BSPK，MPSK，QAM—MATLAB实现

最近有偶然的机会学习了一次QPSK防止以后忘记又得找资料，这里就详细的记录一下

        基于 QPSK 的通信系统如图 1 所示，QPSK 调制是目前最常用的一种卫星数字和数 字集群信号调制方式，它具有较高的频谱利用率、较强的抗干扰性、在电路上实现也较为简单，在后文仅仅使用MATLAB进行模拟。

图 1 基于QOSK调制的通信系统模型

        其相位图如图 2 所示，二进制数 0 和 1 分别表示两个相位，为了提高传输速率，通 常可以采用多项调制的方法，即将待发的数字信号按两比特一组的方式组合，两位二进 制数的组合方式又四种—(00，01，10，11)。每个组合是一个双比特码，通常可以用四 个不同的相位值表示这四组双比特码。在传输过程中，相位改变一次，传输两个二进制 数。这种调相方法成为四项调相或四项调制，广泛广泛应用 于卫星链路、数字集群等 通信业务。

图2相位图

如图 3 所示，QPSK 信号可以采用正交调制器来实现 

图3 QPSK信号生成原理图

 根据图1和图3的原理图，就可以开始着手写MATLAB代码了。 我将其分为以下几个方面

  1. 模拟源信号
  2. 源信号->双极性信号
  3. 双极性信号转为QPSK信号
  4. QPSK信号经过模拟信道传输，引起失真。
  5. 采用相干解调法分离QPSK信号。
  6. 低通滤波过滤噪音
  7. 抽样判决获得信号
  8. 最后将信号极性反转获得源信号

QPSK详细代码如下，在代码中已经做好注释了。

%% 采用代码实现的4PSK通信系统仿真
% 假设在T=1,加入高斯噪声
clc;
clear all;
close all;
%% 发端
% 1.调制,生成二进制信号
bit_in = randi([0 1],1000,1); 
% 2.变为双极性码
data = -2*bit_in+1;        
% 3.串并转换模块：奇数位为I，偶数为为Q
data_I  = data(1:2:1000);   % 间断获取 I
data_Q  = data(2:2:1000);   % 间断获取 Q
data_I1=repmat(data_I',20,1);
data_Q1=repmat(data_Q',20,1);% 按列优先将data_I1中的数据存入data_I2
for i=1:1e4data_I2(i)=data_I1(i);data_Q2(i)=data_Q1(i);
end% 4.产生升余弦的基带信号
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;figure
subplot(2,2,1)
stem(bit_in(1:20),'black','LineWidth',2);
axis([0,20,0,1]);
title("发送的消息序列");
subplot(2,2,2)
plot(f,xrc,'black','LineWidth',2);
title("升余弦信号");
subplot(2,2,3)
plot(data_I2_rc(1:20),'black','LineWidth',2);
title("升余弦I信号");
subplot(2,2,4)
plot(data_Q2_rc(1:20),'black','LineWidth',2);
title("升余弦Q信号");% 5. 正交调制（调相法：将基带数字信号（双极性）与载波信号直接相乘的方法）
f1=1;                        % 载波频率
t1=0:0.1:1e3+0.9;I_rc=data_I2_rc.*cos(2*pi*f1*t1);
Q_rc=data_Q2_rc.*sin(2*pi*f1*t1);
x=(sqrt(1/2).*I_rc+sqrt(1/2).*Q_rc);figure(1)
subplot(2,1,1);
plot(t1,x,'black','LineWidth',2); xlabel('t'); ylabel('幅度'); 
grid on; 
axis([0 1/f1*10 -1.2 1.2]);  % 输出2个周期的信号
title('QPSK信号'); %% 6.仿真信道噪声
n0=rand(size(t1))/2;
y=x+n0;subplot(2,1,2);
plot(t1,y,'black','LineWidth',2); xlabel('t'); ylabel('幅度'); 
grid on; 
axis([0 1/f1*10 -2 2]);  % 输出2个周期的信号
title('带噪声的QPSK信号'); %% 仿真接收端
% 7.正交解调：只能采用相干解调
I_demo=y.*cos(2*pi*f1*t1);
Q_demo=y.*sin(2*pi*f1*t1);
% 8.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);% 9.抽样判决
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];end
end% 10.变为单极性码
bit_recovered=(1-bit_recover)/2; 
figure(2)
subplot(2,1,1)
stem(bit_in(1:20),'black','LineWidth',2);
axis([0,20,0,1]);
title("发送的消息序列");subplot(2,1,2)
stem(bit_recovered(1:20),'black','LineWidth',2);
axis([0,20,0,1]);
title("接收的消息序列");figure(3)
subplot(2,1,1)
stem(bit_in(1:20),'black','LineWidth',2);
axis([0,20,0,1]);
title("发送的消息序列");subplot(2,1,2)
stem(data(1:20),'black','LineWidth',2);
axis([0,20,-1,1]);
title("双极性码");
set(gcf,'color','w')

BSPK的代码也贴在这里

clc
clear
close all;%%初始化参数设置
data_len = 100000;                       % 原始数据长度
SNR_dB = 0:10;                           % 信噪比 dB形式
SNR = 10.^(SNR_dB/10);                   % Eb/N0
Eb = 1; % 每比特能量
N0 = Eb./SNR ; %噪声功率
error2 = zeros(1,length(SNR_dB));          % 码元错误个数
simu_ber_BPSK = zeros(1,length(SNR_dB));         % 仿真误误码率
theory_ber_BPSK = zeros(1,length(SNR_dB));   % BPSK理论误码率
demod2_signal= zeros(1,data_len);         % 解调信号%%基带信号产生
data_source = round(rand(1,data_len));  % 二进制随机序列%%BPSK基带调制   
send_signal2 = (data_source - 1/2)*2; % 双极性不归零序列 %%高斯信道无编码
for z = 1:length(SNR_dB)noise2 = sqrt(N0(z)/2) * randn(1,data_len); %高斯白噪声receive_signal2 = send_signal2 + noise2;demod_signal2 = zeros(1,data_len);for w = 1:data_lenif (receive_signal2(w) > 0)demod_signal2(w) = 1;              % 接收信号大于0  则判1elsedemod_signal2(w) = 0;              % 接收信号小于0  则判0endend%统计错误码元个数for w = 1:data_lenif(demod_signal2(w) ~=data_source(w) )error2(z) = error2(z) + 1;    % 错误比特个数endend%计算误码率simu_ber_BPSK(z) = error2(z) / data_len;         % 仿真误比特率theory_ber_BPSK(z) = qfunc(sqrt(2*SNR(z)));   % 理论误比特率
end%%二进制序列、基带信号图像
figure(1);
stem(data_source);
title("二进制随机序列");
axis([0,50,0,1]);
figure(2);
stem(send_signal2);
title("BPSK基带调制--发送信号");
axis([0,50,-1.5,1.5]);figure(4);
stem(noise2);
title("高斯白噪声");
axis([0,50,-0.5,0.5]);figure(5)
stem(receive_signal2);
title("接收信号");
axis([0,50,-1.5,1.5]);figure(7)
stem(demod_signal2);
title("解调信号");
axis([0,50,0,1]);figure(8);semilogy(SNR_dB,simu_ber_BPSK,'M-X',SNR_dB,theory_ber_BPSK,'k-s');     grid on;                                      
axis([0 10 10^-5 10^-1])                      
xlabel('Eb/N0 (dB)');                     
ylabel('BER');                                  legend('BPSK仿真误码率','BPSK理论误码率');  %%画星座图
scatterplot(send_signal2);
title('发送信号星座图');
scatterplot(receive_signal2);
title('接收信号星座图');
scatterplot(demod_signal2);
title('解码信号星座图');

MPSK代码

clc;
clear all;
close all;
%% 调用库函数实现MPSK的通信系统仿真M=4;
cycl=80;       % 运行次数
SNR=0:1:30;    % 信噪比
s=randi([0 M-1],1,1000);  % 输入信息一行1000列;BER1=zeros(cycl,length(SNR));for  n=1:cyclfor k=1:length(SNR)x=pskmod(s,M,pi/4);               % M进制PSKy=awgn(x,SNR(k),'measured');      % 在传输序列中加入噪声r=pskdemod(y,M,pi/4);             % 解调r1=reshape(r',1,[]);[num,rat]=biterr(r1,s,log2(M));           % 误码率计算BER1(n,k)=rat;end
endfigure(1)
subplot(2,1,1)
stem(s(1:20),'black','LineWidth',2);
axis([0,20,0,M]);
title("发送的消息序列");subplot(2,1,2)
stem(r1(1:20),'black','LineWidth',2);
axis([0,20,0,M]);
title("接收的消息序列");%% 8PSK
M=8;
cycl=80;       % 运行次数
SNR=0:1:30;    % 信噪比
s=randi([0 M-1],1,1000);  % 输入信息一行1000列;BER2=zeros(cycl,length(SNR));for  n=1:cyclfor k=1:length(SNR)x=pskmod(s,M,pi/4);               % M进制PSKy=awgn(x,SNR(k),'measured');      % 在传输序列中加入噪声r=pskdemod(y,M,pi/4);             % 解调r1=reshape(r',1,[]);[num,rat]=biterr(r1,s,log2(M));           % 误码率计算BER2(n,k)=rat;end
endfigure(2)
subplot(2,1,1)
stem(s(1:20),'black','LineWidth',2);
axis([0,20,0,M]);
title("原始消息序列");subplot(2,1,2)
stem(r1(1:20),'black','LineWidth',2);
axis([0,20,0,M]);
title("传递消息序列");% 统计平均误码率
figure(3)BER1=mean(BER1);
subplot(2,1,1)
semilogy(SNR,BER1,'k-o','LineWidth',2);
xlabel('SNR/dB'); ylabel('BER');
title("4PSK");
grid onBER2=mean(BER2);
subplot(2,1,2)
semilogy(SNR,BER2,'k-o','LineWidth',2);
xlabel('SNR/dB'); ylabel('BER');
title("8PSK");
grid on

QAM代码也在这里

clc;
clear all;
close all;
%% 基于16QAM的通信系统仿真
% 发端
nbit=10000; 
M=16;                                              % M表示QAM调制的阶数
k=log2(M);
graycode=[0 1 3 2 4 5 7 6 12 13 15 14 8 9 11 10];  % 格雷映射编码规则
EsN0=5:20;                         % 信噪比范围
snr=10.^(EsN0/10);                 % 将db转换为线性值
% 产生16进制的消息符号
s=randi([0,1],1,nbit);         
s_reshape=reshape(s,k,nbit/k)';    % 对数据流进行分组，对于16QAM，则每4位一组
msg=bi2de(s_reshape,'left-msb');   % 转化成10进制，作为qammod的输入
% 进行格雷映射
msg1=graycode(msg+1);        
% 调制
r=qammod(msg1,M);         % 调用matlab中的qammod函数，16QAM调制方式的调用(输入0到15的数，M表示QAM调制的阶数)得到调制后符号
spow1=norm(r).^2/nbit;    % 取a+bj的模.^2得到功率除整个符号得到每个符号的平均功率
for i=1:length(EsN0)% 信道sigma=sqrt(spow1/(2*snr(i)));                          % 16QAM根据符号功率求出噪声的功率x=r+sigma*(randn(1,length(r))+1i*randn(1,length(r)));  % 16QAM混入高斯加性白噪声% 16QAM的解调y1=qamdemod(x,M);             % 格雷逆映射y2=graycode(y1+1);        % 返回译码出来的信息，十进制test=de2bi(y2,k,'left-msb');y3=reshape(test',1,nbit);[err1,ber1(i)]=biterr(s,y3); 
end
%% 绘图
figure(1)
subplot(2,1,1)
stem(s(1:20),'black','LineWidth',2);
axis([0,20,0,1.2]);
title("发送的消息序列");subplot(2,1,2)
stem(y3(1:20),'black','LineWidth',2);
axis([0,20,0,1.2]);
title("接收的消息序列");scatterplot(r);           % 调用matlab中的scatterplot函数,画星座点图
scatterplot(x);           % 调用matlab中的scatterplot函数,画rx星座点图% 16QAM调制信号在AWGN信道的性能
figure( )
semilogy(EsN0,ber1,'black','LineWidth',2);                            % ber ser比特仿真值 ser1理论误码率 ber1理论误比特率
title('16QAM调制信号在AWGN信道的性能分析');grid;
xlabel('Es/N0(dB)');                      
ylabel('误比特率');

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.rhkb.cn/news/223043.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

使用阿里云性能测试工具 JMeter 场景压测 RocketMQ 最佳实践

使用阿里云性能测试工具 JMeter 场景压测 RocketMQ 最佳实践

作者：森元 需求背景 新业务上线前，我们通常需要对系统的不同中间件进行压测，找到当前配置下中间件承受流量的上限，从而确定上游链路的限流规则，保护系统不因突发流量而崩溃。阿里云 PTS 的 JMeter 压测可以支持用户上…
阅读更多...
用户管理第2节课-idea 2023.2 后端一删除表,从零开始---【本人】

用户管理第2节课-idea 2023.2 后端一删除表,从零开始---【本人】

一、清空model文件夹下，所有文件 1.1.1效果如下： 1.1代码内容 package com.daisy.usercenter.model;import lombok.Data;Data public class User {private Long id;private String name;private Integer age;private String email; }二、清空mapper文件…
阅读更多...
单调栈分类、封装和总结

单调栈分类、封装和总结

作者推荐 map|动态规划|单调栈|LeetCode975:奇偶跳 通过枚举最小（最大）值不重复、不遗漏枚举所有子数组 C算法：美丽塔O(n)解法单调栈左右寻找第一个小于maxHeight[i]的left,right，[left,right]直接的高度都是maxHeight[i] 可以…
阅读更多...
[kubernetes]控制平面ETCD

[kubernetes]控制平面ETCD

什么是ETCD CoreOS基于Raft开发的分布式key-value存储，可用于服务发现、共享配置以及一致性保障（如数据库选主、分布式锁等）etcd像是专门为集群环境的服务发现和注册而设计，它提供了数据TTL失效、数据改变监视、多值、目录监听、…
阅读更多...
docker安装ES:7.8和Kibana:7.8

docker安装ES:7.8和Kibana:7.8

本文适用于centos7,快速入手练习es语法 前置：安装docker教程docker、docker-component安装-CSDN博客 1.安装es 9200为启动端口，9300为集群端口 docker pull elasticsearch:7.8.0mkdir -p /mydata/elasticsearch/pluginsmkdir -p /mydata/elasticsear…
阅读更多...
debian10安装配置vim+gtags

debian10安装配置vim+gtags

sudo apt install global gtags --version gtags //生成gtag gtags-cscope //查看gtags gtags与leaderf配合使用 参考: 【VIM】【LeaderF】【Gtags】打造全定制化的IDE开发环境！ - 知乎
阅读更多...
Vue CLI 设置 publicPath：打包后的应用可部署在任意路径

Vue CLI 设置 publicPath：打包后的应用可部署在任意路径

前言 领导要重新部署多个应用环境，且不受路径层级影响。 于是找到了 Vue CLI 配置 publicpath 配置说明 下图所示： / ：默认值，应用部署在根路径上；./：注意前面加了一个点，应用可部署在任意路…
阅读更多...
【Earth Engine】协同Sentinel-1/2使用随机森林回归实现高分辨率相对财富（贫困）制图

【Earth Engine】协同Sentinel-1/2使用随机森林回归实现高分辨率相对财富（贫困）制图

目录 1 简介与摘要2 思路3 效果预览4 代码思路5 完整代码6 后记 1 简介与摘要 最近在做一些课题，需要使用Sentinel-1/2进行机器学习制图。 然后想着总结一下相关数据和方法，就花半小时写了个代码。 然后再花半小时写下这篇博客记录一下。 因为基于多次拍…
阅读更多...
【Python小游戏】某程序员自制《苹果大赛》，赶紧来抢~“免费的平安夜苹果，你说是不是最甜的鸭？”（附源码）

【Python小游戏】某程序员自制《苹果大赛》，赶紧来抢~“免费的平安夜苹果，你说是不是最甜的鸭？”（附源码）

导语 很久不见，我是木木子鸭~2023发生了太多事情啦，我将重新启航，开启新的一页。 希望不管是文章还是各种小程序都能够帮到大家，大家也要继续支持我哦~我将继续努力更新！ ——祝你祝我 在这个冬天—— 爱与好运同在 …
阅读更多...
车云TCP链路偶现链接失联问题排查

车云TCP链路偶现链接失联问题排查

一、问题分析 1.1 车云tcp长连接分析排查 在15:37:32.039上线， 在 16:07:26.527下线，车云长连接通道稳定，且该期间心跳数据正常。 1.2 云向驾仓推送数据分析 在15:37:42 进行车辆接管后，该车辆下线，且无法在上线&am…
阅读更多...
AtomHub 开源容器镜像中心开放公测，国内服务稳定下载

AtomHub 开源容器镜像中心开放公测，国内服务稳定下载

由开放原子开源基金会主导，华为、浪潮、DaoCloud、谐云、青云、飓风引擎以及 OpenSDV 开源联盟、openEuler 社区、OpenCloudOS 社区等成员单位共同发起建设的 AtomHub 可信镜像中心正式开放公测。AtomHub 秉承共建、共治、共享的理念，旨在为开源组织和开…
阅读更多...
Java中使用JTS实现WKB数据写入、转换字符串、读取

Java中使用JTS实现WKB数据写入、转换字符串、读取

场景 Java中使用JTS实现WKT字符串读取转换线、查找LineString的list中距离最近的线、LineString做缓冲区扩展并计算点在缓冲区内的方位角： Java中使用JTS实现WKT字符串读取转换线、查找LineString的list中距离最近的线、LineString做缓冲区扩展并计算点在缓冲区内…
阅读更多...
户用光伏设计有哪些特点？

户用光伏设计有哪些特点？

随着科技的发展和人们对可再生能源的追求，户用光伏设计已经逐渐成为一种新型的能源解决方案。它不仅有助于降低能源成本，而且对环境保护有着积极的影响。那么，户用光伏设计究竟有哪些特点呢？ 首先，户用光伏设计的核心在…
阅读更多...
c++动态内存与智能指针

c++动态内存与智能指针

前言 静态内存：用于保存局部静态变量、类内的静态数据成员以及全局变量栈：用于保存函数内部的非static变量堆：存储动态分配的对象（程序运行时分配的对象） 静态内存和栈内存的对象由编译器自动创建和销毁 而堆区的动态…
阅读更多...
分布式搜索elasticsearch概念

分布式搜索elasticsearch概念

什么是elasticsearch？ elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容 目录 elasticsearch的场景 elasticsearch的发展 Lucene篇 Elasticsearch篇 elasticsearch的安装 elasticsearch的场景 elasticsear…
阅读更多...
显示器屏幕oled的性能、使用场景、维护

显示器屏幕oled的性能、使用场景、维护

OLED显示器屏幕具有许多独特的性能和使用场景，以下是关于OLED显示器屏幕的性能、使用场景和维护的详细介绍： 一、性能 色彩鲜艳：OLED显示器屏幕能够呈现出更加鲜艳的色彩，色彩饱和度高，色彩还原性好，可以给…
阅读更多...
lv12 根文件系统12

lv12 根文件系统12

目录 1 根文件系统 2 BusyBox 3 实验九 3.1 在 busybox 官网下载 busybox 源码（这里我们下载 busybox-1.22.1.tar.bz2） 3.2 拷贝 busybox 源码包到 ubuntu 的家目录下，解压并进入其顶层目录 3.3 进入 busybox 配置界面（…
阅读更多...
【Midjourney】Midjourney根据prompt提示词生成黑白色图片

【Midjourney】Midjourney根据prompt提示词生成黑白色图片

目录 🍇🍇Midjourney是什么？ 🍉🍉Midjourney怎么用？ 🔔🔔提示词格式 🍋🍋应用示例——“秘密花园”式涂色书配图生成 🍌🍌例子1…
阅读更多...
SpringMVC系列之技术点定向爆破二

SpringMVC系列之技术点定向爆破二

SpringMVC的运行流程 客户端发送请求 tomcat接收对应的请求 SpringMVC的核心调度器DispatcherServlet接收到所有请求 请求地址与RequestMapping注解进行匹配，定位到具体的类和具体的处理方法（封装在Handler中） 核心调度器找到Handler后交…
阅读更多...
【Java 基础】33 JDBC

【Java 基础】33 JDBC

文章目录 1. 数据库连接1）加载驱动2）建立连接 2. 常见操作1）创建表2）插入数据3）查询数据4）使用 PreparedStatement5）事务管理 3. 注意事项总结 Java Database Connectivity（JDBC&…
阅读更多...
最新文章
推荐文章

Copyright @ 2022~2023