QAM调制解调的仿真实现报告Word下载.docx
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QAM调制说明:
MQAM可以用正交调制的方法产生,本仿真中分别取M=16和4。
M=16时,
进行的是幅度和相位相结合的16个信号点的调制。
M=4时,进行的是幅度和相
位相结合的4个信号点的调制。
为了观察信道噪声对该调制方式的影响,我们
在已调信号中又加入了不同强度的高斯白噪声,并统计其译码误码率。
为了简
化程序和得到可靠的误码率,我们在解调时并未从已调信号中恢复载波,而是
直接产生与调制时一模一样的载波来进行信号解调。
四、实验步骤:
(1)我们整个代码编写为MQAM格式,在刚开始时,会询问选择4QAM还16QAM,然后开始运行。
(2)首先生成一个随机且长度为n*k的二进制比特流。
(3)在MATLAB中16QAM调制器要求输入的信号为0~M-1这1M个值,所以需要
用函数reshape和bi2de将二进制的比特流转换为对应的十进制这M个值。
(4)利用MATLAB中的qammod函数生成MQAM调制器,对信号进行调制并用
scatterplot函数画出信号的星座图。
(5)通过awgn信道在MQAM信号中加入信噪比为13dB的高斯白噪声,用
scatterplot函数画出MQAM的接收信号星座图。
(6)利用MATLAB中的eyediagram函数生成经过MQAM调制的眼图。
(7)利用MATLAB中的qamdemod函数生成解调器对MQAM信号的解调,用stem函数画出基带二进制随机序列和解调后的二进制随机序列。
(8)将得到比特流信息和原始发送的比特流信息进行比较来计算误码率。
五、实验结果及分析
(1)4QAM和16QAM调制星座图:
图14QAM调制的星座图
图1是信号经过4QAM调制后的星座图,图中有4个星座点。
分别为00、10、
01、11。
图216QAM调制的星座图
图2是信号经过16QAM调制后的星座图,图中有16个星座点。
分别为0000、
0100、1000、1100、0001、0101、1001、1101、0010、0110、1010、1110、0011、
0111、1011、1111。
(2)采用高斯信道传输信号,信噪比为13dB时,4QAM和16QAM的接收信号星座图如图:
图34QAM调制通过信道后的星座图
图3是4QAM调制通过信道后的星座图,经过信噪比为13dB的加性高斯白噪声信
道后,加入了13dB噪声后,落点围绕理想值成云状分布。
图416QAM调制通过信道后的星座图
图4是16QAM调制通过信道后的星座图,经过信噪比为13dB的加性高斯白噪声信道后,加入了随机噪声后,落点围绕理想值成云状分布。
(3)4QAM与16QAM调制方式下的眼图
图54QAM星座图
图5是信号经过4QAM调制后的同相部分和正交部分的眼图。
“眼睛”张
开的大小反映着码间串扰的强弱,图中“眼睛”张的较大,且眼图越端正,表
示码间串扰较小。
由于存在噪声,噪声将叠加在信号上,观察到的眼图的线迹
会变得模糊。
图616QAM星座图
图6是信号经过16QAM调制后的同相部分和正交部分的眼图。
“眼睛”张开
的大小反映着码间串扰的强弱,图中“眼睛”张的较大,但比4QAM的小,表示码
间串扰比4QAM调制更严重。
因为存在噪声,噪声将叠加在信号上,观察到的
眼图的线迹会变得模糊。
0了。
实际误码率曲线只有比理论误码率少一截的原因是,求出的实际误码率不如
(4)解调接收信号,4QAM和16QAM的误码率曲线如图:
图74QAM的误码率曲线图
图816QAM的误码率曲线图
图7显示4QAM实际误码率曲线与理论误码率曲线几乎完美吻合,图8显示
16QAM实际误码率曲线与理论误码率曲线基本一致。
总体来说,实际误码率曲线能
与理论误码率曲线较好地吻合。
六、实验总结
通过本次QAM仿真实验,进一步了解了QAM调制与解调原理,熟悉了用matlab仿真,成功观测了在无噪和有噪情况下分别经过4QAM和16QAM调制下的星座图、眼图和误码率曲线,完成了试验任务。
此外,我们认识到QAM一种将2ASK和2PSK汇合到一个信道的方法,它以其灵活的配置和优越的性能指标,广泛的应用于数字有线电视传输领域和数字MMDS系统。
clear;
clc;
closeall;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%星座图&
眼图%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
M=input('
几点QAM?
请输入数字'
);
%如M=4、M=16
k=log2(M);
%bitsPerSym=log2(M);
n=10000;
%一个倍数
x=randi([01],n*k,1);
%生成随机二进制比特流,序列长度为k倍数
x4=reshape(x,k,length(x)/k);
xsym=bi2de(x4'
'
left-msb'
%将矩阵转化为相应的二进制数M进制数
y=qammod(x,M,'
bin'
InputType'
bit'
%QAM调制
yn=awgn(y,13);
scatterplot(y);
%画出16QAM信号的星座图
text(real(y)+0.1,imag(y),dec2bin(xsym));
%在横real(y)+1,纵imag(y)坐标处按列标注M进制xsym转二进制
的数
axis([-55-55]);
holdon
h=scatterplot(yn,1,0,'
b.'
%经过信道后接收到的含白噪声的信号星座图
holdon;
scatterplot(y,1,0,'
r*'
h);
%加入不含白噪声的信号星座图
title('
接收信号星座图'
legend('
含噪声接收信号'
不含噪声信号'
eyediagram(yn,2);
%眼图
yd=qamdemod(y,M,'
OutputType'
%QAM解调
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%基带信号和解调信号%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
figure
subplot(2,1,1);
stem(x(1:
50),'
filled'
%画出相应的二进制比特流信号前五十位
基带二进制随机序列'
xlabel('
比特序列'
ylabel('
信号幅度'
subplot(2,1,2);
stem(yd(1:
50));
%画出相应的M进制信号序列
解调后的二进制序列'
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%实际与理论误码率计算%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
SNR_in_dB=0:
1:
24;
%AWGN信道信噪比;
forj=1:
length(SNR_in_dB)
numoferr=0;
y_add_noise=awgn(y,SNR_in_dB(j));
%加入不同强度的高斯白噪声;
y_output=qamdemod(y_add_noise,M,'
%对己调信号进行解调
fori=1:
length(x)
if(y_output(i)~=x(i))
numoferr=numoferr+1;
end
Pe(j)=numoferr/length(x);
%t通过错误码元数与总码元数之比求误码率,不同j是不同信噪比下的误码
率
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%理论误差值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
SNR_in_dB1=0:
berQ=berawgn(SNR_in_dB1,'
qam'
M);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%合并画误码率曲线图%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
figure();
semilogy(SNR_in_dB,Pe,'
red*-'
semilogy(SNR_in_dB1,berQ);
误码率比较'
实际误码率'
理论误码率'
gridon;
xlim([015]);
SNR/dB'
Pe1'
disp(Pe);
disp(berQ);
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