QPSK调制解调课设完整版Word下载.docx
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7、在给定信噪比情况下,分析多径延时大小对系统性能有没有影响?
画出系统误码率与多径延时大小之间的关系。
2、设计过程
1)概念理解:
QPSK即四进制移向键控(QuaternaryPhaseShiftKeying),它利用载波的四种不同相位来表示数字信息,由于每一种载波相位代表两个比特信息,因此每个四进制码元可以用两个二进制码元的组合来表示。
两个二进制码元中的前一个码元用a表示,后一个码元用b表示。
2)调制:
QPSK信号可以看作两个载波正交2PSK信号的合成,下图表示QPSK正交调制器。
原理分析:
由randint函数产生一个1x20的二进制随机矩阵,作为基带信号data;
然后转换成极性码(极性NRZ电平编码器);
然后按奇偶次序抽出随机数后组成1x10的矩阵(分离器);
将这两个矩阵中码元宽度增大为原来的2倍(采用增加点数);
如图在a路Idata与余弦载波相乘,b路同理;
最后代数相加,此时便产生QPSK调制信号作为输出。
3)解调:
解调原理图如下所示。
1(t)同相信道门限=0
2(t)正交信道门限=0
同相支路和正交支路分别采用相干解调方式解调,得到
和
,经过低通滤波器(LPF)抽样判决和并/串交换器,将上下支路得到的并行数据恢复成串行数据demodata(1x20),此过程在复接器实现,此时便得到QPSK解调信号(应该和基带信号一样)。
4)高斯信道:
应题目要求,通过无线信道传输的调制信号会加入高斯噪声,使用awgn(si,SNR)函数来实现;
实现多径信道,将延时后的信号s1加到未延时信号s0合并作为输出信号即可。
5)带通滤波器(BPF):
使用butter(N,[wp1,wp2],‘’)和filter函数实现,其中的参数通过计算公式可知
Wp1=2*delta_t*(fc-f);
Wp2=2*delta_t*(fc+f);
三、仿真结果及分析
图一
随机产生一个1x20的二进制随机矩阵data,图中基带每个码元由抽样间隔delta_t间隔的离散点构成,总共2000个点(即每个码元由100个点构成),I/Q路信号的码元应该为原来的2倍,所以每个码元由200个点构成,这样长度才能和原序列等长。
实现的部分代码如下:
data=randint(1,nb);
%调用一个随机函数(0or1),输出到一个1*100的矩阵
datanrz=data.*2-1;
%变成极性码
data1=zeros(1,2000);
%创建一个1*nb/delta_T的零矩阵
%将基带信号变换成对应波形信号
data0=zeros(1,2000);
forq=1:
nb
data0((q-1)*100+1:
q*100)=data(q);
%将非极性码变成对应的波形信号
end
%串并转换,将奇偶位数据分开
idata=datanrz(1:
ml:
(nb-1));
%将奇偶位分开,因此间隔m1为2
idata0=zeros(1,2000);
nb/2
idata0(2*(q-1)*100+1:
2*q*100)=idata(q);
%将其码元宽度扩展成为原来码元的2倍
qdata=datanrz(2:
nb);
qdata0=zeros(1,2000);
qdata0(2*(q-1)*100+1:
2*q*100)=qdata(q);
图二:
部分代码如下:
%%%%%%%%QPSK信号的调制%%%%%%%%%%%%
forii=1:
N
a(ii)=cos(2*pi*fc*t(ii));
end
idata1=idata0.*a;
%奇数位数据与余弦函数相乘,得到一路的调制信号
forjj=1:
b(jj)=-sin(2*pi*fc*t(jj));
qdata1=qdata0.*b;
%偶数位数据与余弦函数相乘,得到另一路的调制信号
s0=idata1+qdata1;
%将奇偶位数据合并,s即为QPSK调制信号
%%%%%%%延迟信号%%%%%%%%
delay=0.0019;
forii0=1:
a_dl(ii0)=cos(2*pi*fc*t(ii0)+delay);
idata1_dl=idata0.*a_dl;
forjj0=1:
b_dl(jj0)=-sin(2*pi*fc*t(jj0)+delay);
qdata1_dl=qdata0.*b_dl;
s1=idata1_dl+qdata1_dl;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%高斯信道
si=s0+s1;
图三:
通过带通滤波器(PLF)后,上下的毛刺(即高斯噪声)得到了很好的滤除,但是和图二中的调制信号相比,有点儿失真。
sk=awgn(si,SNR);
%通过高斯信道之后的信号
%butter数字带通滤波器
[B,A]=butter(4,[0.08,0.12],'
bandpass'
);
sr=filter(B,A,sk);
图四:
在通过同相支路和正交支路分别采用相干解调方式解调后,得到
,其中包络为低频,在经过低通滤波器后(LPF)后,能很好的滤除高频部分(载波),得到低频部分,和图一的I/Q路信号对比,基本不失真;
然后进行抽样判决和并/串交换器,将上下支路得到的并行数据恢复成串行数据demodata(1x20),此时便得到QPSK解调信号,基本保持不失真。
%%%%%%%%%%%解调部分
idata_lpf=sr.*a;
%这里面其实隐藏了一个串并转换的过程
qdata_lpf=sr.*b;
%对应的信号与正余弦信号相乘
%%%%%%低通滤波器%%%%%%%%%
[W,M]=butter(4,0.03365,'
low'
idata2=filter(W,M,idata_lpf);
qdata2=filter(W,M,qdata_lpf);
idata3=zeros(1,nb/2);
%建立1*nb/2数组,以存放解调之后的信号
qdata3=zeros(1,nb/2);
%抽样判决的过程,与0作比较,data>
=0,则置1,否则置0
forn=1:
ifsum(idata2((n-1)*200+1:
n*200))>
=0
idata3(n)=1;
elseidata3(n)=0;
end
ifsum(qdata2((n-1)*200+1:
qdata3(n)=1;
elseqdata3(n)=0;
end
%将判决之后的数据存放进数组
demodata=zeros(1,nb);
%解调信号
demodata(1:
(nb-1))=idata3;
%存放奇数位
demodata(2:
nb)=qdata3;
%存放偶数位
%为了显示,将它变成波形信号(即传输一个1代表单位宽度的高电平)
demodata1=zeros(1,2000);
demodata1((q-1)*100+1:
q*100)=demodata(q);
%将极性码变成对应的波形信号
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
图五:
系统误码率与接收端信噪比SNR的关系(蒙特卡洛仿真)。
本实验将SNR=0:
6设为大循环,里面包含一个for循环(10000次);
每当循环10000次,统计误码数p(h),计算出误码率perror;
随着信噪比的增大,误码率呈现下降趋势,在SNR=5,6时,基本误码率为0。
forSNR=0:
6%信噪比
forf=1:
500
......
......
%误码率计算
forv=1:
length(data);
ifdata(v)~=demodata(v);
p(h)=p(h)+1;
perror(y)=p(h)/10000;
y=y+1;
h=h+1;
End
figure(8)
SNR=0:
6;
plot(SNR,perror);
title('
误码率和信噪比的关系'
axis([0600.008]);
图六:
误码率和延时的关系:
在一个周期内,可以看出0~0.2.......1.2~1.4之间呈现上升趋势,这是因为误码率随着延时在一定范围的增大而增大,而在整个0~2内,具有周期性变化,周期为1/fc。
clc;
y=1;
h=1;
dd=1;
SNR=3.6;
%此处涉信噪比为3.6
MINtime=0;
MAXtime=50*1e-7;
delay_t=1e-7;
p=zeros(1,50);
perror=zeros(1,50);
fordelay=MINtime:
delay_t:
MAXtime-delay_t
for
........
..........
End%在SNR=3.6,每取定一个delay,就得出一个误码率
figure(9)
delay=MINtime:
MAXtime-delay_t;
stem(delay,perror);
PERROR&
&
DELAY'
axis([MINtimeMAXtime00.01]);
四、实验小结
1)设计缺点:
用了for循环的方式一增加点数实现对I/Q路信号的码元宽度进行拓宽,可以参考ceil函数;
低通滤波器的截止频率并没有设置为2*delta_t*f,因为这样误码率非常大,所以设置了一个比其稍大的参数;
最后的误码率和延时的关系图由于取点(n=20)较少,所以并没有很好的反映出他们的关系。
2)设计优点:
程序进一步优化后,再取大量点时运行速度较为理想;
误码率实现了10*(-4)级的理想化;
判决时通过使用sum(..)
与0的比较来更为准确的做出判决,减小了误码率,若采用中点取点(如:
0~200,在100处来判决),这样偶然误差较大,从而译码器准度不高。
3)学到
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