16QAM调制解调(MATLAB).doc

16QAM调制解调(MATLAB)16QAM调制解调(MATLAB)16QAM调制解调(MATLAB)题目：基于MATLAB的16QAM及32QAM系统的仿真原理:QAM是一种矢量调制,将输入比特映射到一个复平面，形成复数调制信号，然后将I信号和Q信号（实部虚部)分量采用幅度调制，分别对应调制在相互正交的两个载波（，）上。下图为MQAM的调制原理图.MQAM的信号表达式：上述表达式可以看出,QAM为两个正交载波振幅相位调制的结合。波形矢量可以表示为:MQAM信号最佳接收：实验仿真条件:码元数量设定为10000个，基带信号频率1HZ，抽样频率32HZ，载波频率4HZ.实验结果分析：对于QAM,可以看成是由两个相互正交且独立的多电平ASK信号叠加而成。因此,利用多电平误码率的分析方法，可得到M进制QAM的误码率为：式中，，Eb为每码元能量，n0为噪声单边功率谱密度.通过调整高斯白噪声信道的信噪比SNR（Eb/No),可以得到如图所示的误码率图：可见16QAM和32QAM信号的误码率随着信噪比的增大而逐渐减小，这与理论趋势是一致的，但是存在偏差.总结：与16QAM比较，32QAM解调的误码率高,但数据速率高。16QAM一般工作在大信噪比环境下，误码率会很小，在同等噪声条件下,16QAM的抗噪声性能是相当优越的。附录代码：main_plot。mclear；clc;echooff;closeall;N=10000；％设定码元数量fb=1;%基带信号频率fs=32;%抽样频率fc=4;％载波频率,为便于观察已调信号，我们把载波频率设的较低Kbase=2；％Kbase=1，不经基带成形滤波，直接调制;％Kbase=2,基带经成形滤波器滤波后，再进行调制info=random_binary(N);％产生二进制信号序列［y，I,Q]=qam（info,Kbase，fs，fb，fc);%对基带信号进行16QAM调制y1=y;y2=y;％备份信号，供后续仿真用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/2)))*2；q=find（y<1e-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’)；gridon；title（'已调信号频谱'）；xlabel（’f/fb’);%画出16QAM调制方式对应的星座图％％constel(y1,fs，fb,fc)；title(’星座图’);SNR_in_dB=8：2：24；%AWGN信道信噪比forj=1:length（SNR_in_dB)y_add_noise=awgn（y2，SNR_in_dB(j））；％加入不同强度的高斯白噪声y_output=qamdet(y_add_noise,fs，fb，fc);％对已调信号进行解调numoferr=0；fori=1:Nif（y_output（i)～=info（i)),numoferr=numoferr+1；end；end；Pe(j）=numoferr/N；％统计误码率end;figure;semilogy（SNR_in_dB,Pe，’blue*—'）；gridon；xlabel（'SNRindB')；ylabel（'Pe’)；title（’16QAM调制误码率');bshape。m%基带升余弦成形滤波器functiony=bshape(x，fs，fb,N,alfa，delay）;％设置默认参数ifnargin<6;delay=8;end;ifnargin〈5；alfa=0.5;end；ifnargin〈4;N=16；end;b=firrcos(N，fb，2*alfa＊fb，fs);y=filter(b,1,x);four2two。mfunctionxn=four2two(yn)；y=yn；ymin=min（y);ymax=max(y);ymax=max(［ymaxabs(ymin）]）;ymin=—abs（ymax);yn=（y—ymin)＊3/(ymax-ymin）;%设置门限电平，判决I0=find（yn〈0.5)；yn(I0)=zeros（size(I0));I1=find（yn>=0.5&yn<1.5）；yn(I1）=ones（size（I1））；I2=find（yn>=1。5&yn<2。5）；yn(I2）=ones(size(I2)）＊2;I3=find（yn>=2。5）；yn（I3)=ones（size（I3))＊3;％一位四进制码元转换为两位二进制码元T=[00;01；11；10］