基于MATLAB的QAM调制解调技术分析

通信原理课程设计报告书课题名称 16QAM 调制与解调 的MATLAB 实现及调制性能分析姓 名学 号 学 院 通信与电子工程学院专 业 通信工程 指导教师李梦醒2012年 01 月 01日※※※※※※※※※ ※※ ※※ ※※2009级通信工程专业通信原理课程设计16QAM调制与解调的MATLAB实现及调制性能分析1 设计目的（1）掌握16QAM调制与解调的原理。

（2）掌握星座图的原理并能熟悉星座图的应用。

（3）熟悉并掌握MATLAB的使用方法。

（4）通过对16QAM调制性能的分析了解16QAM调制相对于其它调制方式的优缺点。

2 设计原理正交振幅调制（Quadrature Amplitude Modulation,QAM）是一种振幅和相位联合键控。

虽然MPSK和MDPSK等相移键控的带宽和功率方面都具有优势，即带宽占用小和比特噪声比要求低。

但是由图1可见，在MPSK体制中，随着8/ 5π8/3π8/π8/7π8/9π8/11π8/13π8/15π图 1 8PSK 信号相位M 的增大，相邻相位的距离逐渐减小，使噪声容限随之减小，误码率难于保证。

为了改善在M 大时的噪声容限，发展出了QAM 体制。

在QAM 体制中，信号的振幅和相位作为两个独立的参量同时受到调制。

这种信号的一个码元可以表示为0()cos() (1)k k k s t A t kT t k T ωθ=+<≤+ （2—1）式中：k=整数；k A 和k θ分别可以取多个离散值。

式（2—1）可以展开为00()cos cos sin sin k k k k k s t A t A t θωθω=- （2—2）令 X k = A k cos k ， Y k = -A k sink则式（2—1）变为00()cos sin k k k s t X t Y t ωω=+ （2—3）k X 和k Y 也是可以取多个离散的变量。

从式（2—3）看出，()k s t 可以看作是两个正交的振幅键控信号之和。

基于MA TLAB的QAM调制解调技术分析基于MATLAB的QAM调制解调技术分析【摘要】当今频谱资源很大一部分已经被利用，随着用户数量的不断增加，对业务需求量不断地提高，在所剩无几的频谱资源如何才能够承载用户的需求，QAM 凭借着自身高频谱利用率，低误码率，抗干扰性极强等优势已经被国际上众多移动专家所关注与研究。

本次毕业设计所研究的课题是基于MATLAB的QAM的调制与解调技术分析，着重研究与分析QAM调制与解调过程中所涉及的各个模块，其中发射端包括二进制信号输入模块，电平转换模块，串并转换模块，信号调制模块，信号解调模块，每个模块都是通过MATLAB建立子函数来实现来模拟实现，其中加进了星座图，眼图，频谱图，误码率曲线图来对比分析不同调制进制的QAM调制系统性能，同时在这个基础上给系统加上高斯白噪声，对加噪后[1]。

系统进行如上的相同的分析【关键词】：QAM，MATLAB，调制与解调，星座图，眼图，误码率基于MA TLAB的QAM调制解调技术分析QAM Modulation and Demodulation Analysis Base onMATLAB【Abstract 】Today, a large part of the spectrum resources has already been used, as thenumber of users and the demand for business constantly increasing, QAM relying on its highspectrum utilization ratio and low error rate, strong anti-interference advantages catch numerousmobile experts concern and do research on it. The graduation design research topic is QAMmodulation and demodulation technology base on MATLAB, this paper studies and analysis ofQAM modulation and demodulation process involved each module, including the binarytransmitting terminal input module, level conversion module, string and conversion module,signal modulation module, signal demodulation module, every module is established throughMATLAB to realize, this process included a constellation diagram, eye diagram, the frequencyspectrum graph, bit error rate curve to analysis different level modulation system of QAMperformance, at the same time, add gaussian white noise on the previous signal , and do the sameanalysis like preceding [1].【keywords】QAM,MATLAB,modulation and demodulation, constellation diagram, bit errorrate基于MA TLAB的QAM调制解调技术分析【目录】第一章：绪论11 1.1QAM背景、研究目的及意义2 的最新研究状况 1.2 QAM3 1.3本文研究的内容及结构4 第二章：MATLAB的简介4 的简述和基本功能 2.1MATLAB 4 2.2MATLAB应用平台结构4 2.3MATLAB的优势5 2.4MATLAB 的应用领域6 第三章：正交振幅系统6 3.1调制与解调6 3.1.1调制简介3.1.2解调简介 67 3.1.3数字通信系统构成及各模块的说明8 3.2QAM系统的简介8 3.2.1QAM调制和星座图简介10 3.2.2串/ 并简介10 3.2.3形成载波11 3.2.4 QAM调制信号的形成11 正交调幅的解调和判决3.2.512 的优缺点3.3QAM13 的主要应用领域 3.4QAM14 的误码率性能分析 3.5QAM15 3.6QAM 眼图17 仿真16QAM第四章：1716QAMMATLAB4.1 基于的仿真174.1.1信号源17 电平转换4.1.219调制4.1.3QAM基于MA TLAB的QAM调制解调技术分析4.1.4 16QAM星座图1921 4.1.5 16QAM频谱22 加入高斯白噪声系统仿真 4.2对16QAM22 4.2.116QAM系统加入高斯白噪声后的星座图23 在不同信道噪声强度下的误码率 4.2.216QAM24 4.2.316QAM在高斯信道中的性能25 基于MATLAB的的仿真MQAM4.325 信号源4.3.126 电平转换 4.3.226 4.3.3MQAM星座图27 4.3.4 MQAM在高斯信道中的性能28 4.3.5不同进制调制的眼图对比30 MQAM的性能对比 4.4 16QAM与31 总结与展望32 致谢33参考文献34附录基于MA TLAB的QAM调制解调技术分析第一章：绪论1.1QAM（背景、研究目的及意义）Quadrature Amplitude Modulation随着频带资源的日益减少，加上用户数量不断增加对业务需求量不断提高，在剩余的频带中，如何充分利用频带，成为迫在眉睫的话题。

基于MATLAB下的QAM仿真————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：1.课程设计目的随着现代通信技术的发展，特别是移动通信技术高速发展，频带利用率问题越来越被人们关注。

在频谱资源非常有限的今天，传统通信系统的容量已经不能满足当前用户的要求。

正交幅度调制QAM(Quadrature Amplitude Modulation)以其高频谱利用率、高功率谱密度等优势，成为宽带无线接入和无线视频通信的重要技术方案。

首先介绍了QAM调制解调原理，提出了一种基于MATLAB的16QAM系统调制解调方案，包括串并转换，2-4电平转换，抽样判决，4-2电平转换和并串转换子系统的设计，对16QAM的星座图和调制解调进行了仿真，并对系统性能进行了分析，进而证明16QAM调制技术的优越性。

2.课程设计要求（1）设计一个16QAM调制与解调系统。

（2）设计程序时必须使得程序尽可能的简单。

（3）利用MATLAB进行程序编写并对系统进行仿真分析。

3.相关知识随着现代通信技术的发展，特别是移动通信技术高速发展，新的需求层出不穷，促使新的业务不断产生，因而导致频率资源越来越紧张。

在有限的带宽里要传输大量的多媒体数据，频谱利用率成为当前至关重要的课题，由于具有高频谱利用率、高功率谱密度等优势，16QAM技术被广泛应用于高速数据传输系统.在很多宽带应用领域，比如数字电视广播，Internet宽带接入，QAM系统都得到了广泛的应用。

QAM也可用于数字调制。

数字QAM有4QAM、8QAM、16QAM、32QAM 等调制方式。

其中，16QAM和32QAM广泛用于数字有线电视系统。

当今国际市场上出现了采用16QAM调制技术的卫通调制解调器，如美国COMTECH EF DATA公司新推出的CDM-600。

该卫通调制解调器支持速率高达20Mbps[1]。

qam调制及误码率matlab标题：QAM调制及误码率Matlab仿真分析摘要：本文旨在介绍正交振幅调制（QAM）的原理和应用领域，并通过Matlab 仿真分析来讨论QAM调制中的误码率。

文章将从QAM调制的基本原理和定义开始，深入探讨其调制方式、调制索引、信道传输、解调算法等关键概念。

接下来，将通过Matlab进行QAM信号的生成和传输效果的仿真模拟，并采用误码率作为性能评估指标，分析调制索引对误码率的影响。

最后，结合仿真结果，我们将对QAM调制技术的应用场景和未来发展进行展望。

关键词：QAM调制；误码率；Matlab仿真；性能评估一、引言正交振幅调制（QAM）是一种常见的调制技术，广泛应用于数字通信、无线传输等领域。

QAM调制既融合了调幅和相位调制的特点，也具备较高的频谱效率和抗噪声能力。

误码率是评估数字通信系统性能的关键指标，通过对QAM调制的误码率进行分析，可以直观地评估系统的可靠性和性能。

二、QAM调制的基本原理和定义1. QAM调制基本原理：QAM调制是将两种不同调制方式（调幅、相位调制）的单一载波合并在一起进行传输的技术。

通过同时调整振幅和相位的方式，在复平面上进行星座点位置映射，实现多位元符号的传输。

2. 正交振幅调制：QAM调制是一种正交振幅调制，它利用正交的基带信号进行调制。

正交性保证了信号之间的相互独立，从而降低了符号间互相干扰的可能性。

三、QAM调制方式和调制索引1. 方式：(1) 4QAM：通过4个正交星座点进行调制，每个星座点代表两个比特传输。

(2) 16QAM：通过16个正交星座点进行调制，每个星座点代表4个比特传输。

(3) 64QAM：通过64个正交星座点进行调制，每个星座点代表6个比特传输。

...2. 调制索引：调制索引是指在特定条件下，每个星座点所对应的载波相对振幅的大小，它决定了星座点的分布密度和调制方式的性能特性。

四、QAM信号的传输过程和解调算法1. 信道传输：QAM信号的传输过程中，会受到各种噪声干扰和衰减等影响，因此信道传输过程需要保证较低的误码率，提高传输的可靠性。

创作编号：BG7531400019813488897SX创作者：别如克*姓名：NikeyMATLAB环境下16QAM调制及解调仿真程序说明一、正交调制及相干解调原理框图正交调制原理框图相干解调原理框图二、MQAM调制介绍及本仿真程序的几点说明MQAM可以用正交调制的方法产生，本仿真中取M=16，即幅度和相位相结合的16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。

三、仿真结果图附源程序代码：main_plot.mclear;clc;echo off;close all;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;subplot(211);%便于观察，这里显示的已调信号及其频谱均为无噪声干扰的理想情况%由于测试信号码元数量为10000个，在这里我们只显示其总数的1/10plot(t(1:1000),y(1:1000),t(1:1000),I(1:1000),t(1:1000),Q(1:1000),[0 35],[0 0],'b:');title('已调信号(In:red,Qn:green)');%傅里叶变换，求出已调信号的频谱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(223);plot(f,y,'r');grid on;title('已调信号频谱'); xlabel('f/fb');%画出16QAM调制方式对应的星座图subplot(224);constel(y1,fs,fb,fc); title('星座图');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;for i=1:Nif (y_output(i)~=info(i)),创作编号：BG7531400019813488897SX创作者：别如克*numoferr=numoferr+1;end;end;Pe(j)=numoferr/N; %统计误码率end;figure;semilogy(SNR_in_dB,Pe,'red*-');grid on;xlabel('SNR in dB');ylabel('Pe');title('16QAM调制在不同信道噪声强度下的误码率');random_binary.m%产生二进制信源随机序列function [info]=random_binary(N)if nargin == 0, %如果没有输入参数，则指定信息序列为10000个码元N=10000;end;for i=1:N,temp=rand;if (temp<0.5),info(i)=0; % 1/2的概率输出为0elseinfo(i)=1; % 1/2的概率输出为1endend;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/并变换分离出I分量、Q分量，然后再分别进行电平映射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; %基带成形滤波I=bshape(I,fs,fb/4); Q=bshape(Q,fs,fb/4);end;y=I.*cos(2*pi*fc*t)-Q.*sin(2*pi*fc*t); %调制qamdet.m%QAM信号解调function [xn,x]=qamdet(y,fs,fb,fc);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); %设计巴特沃斯滤波器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/串转换，最终恢复成码元序列xnnn=length(xn); xn=[xn(1:nn/2);xn(nn/2+1:nn)];xn=xn(:); xn=xn';bshape.m%基带升余弦成形滤波器function y=bshape(x,fs,fb,N,alfa,delay);%设置默认参数if nargin<6; delay=8; end;if nargin<5; alfa=0.5; end;if nargin<4; N=16; end;b=firrcos(N,fb,2*alfa*fb,fs);y=filter(b,1,x);two2four.m创作编号：BG7531400019813488897SX创作者：别如克*%二进制转换成四进制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;for i=1:m-1;y=[y;yn];end;y=y(:)'; %映射电平分别为-1.5；0.5；0.5；1.5four2two.m%四进制转换成二进制function 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);%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); y n(I1)=ones(size(I1));I2=find(yn>=1.5 & yn<2.5); y n(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=[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';constel.m%画出星座图function c=constel(x,fs,fb,fc);N=length(x); m=2*fs/fb; n=fs/fc;i1=m-n; i=1; ph0=(i1-1)*2*pi/n;while i <= N/m;xi=x(i1:i1+n-1);y=2*fft(xi)/n; c(i)=y(2);i=i+1; i1=i1+m;end;%如果无输出，则作图if nargout<1;cmax=max(abs(c));ph=(0:5:360)*pi/180;plot(1.414*cos(ph),1.414*sin(ph),'c');hold on;for i=1:length(c);ph=ph0-angle(c(i));a=abs(c(i))/cmax*1.414;plot(a*cos(ph),a*sin(ph),'r*');end;plot([-1.5 1.5],[0 0],'k:',[0 0],[-1.5 1.5],'k:');hold off; axis equal; axis([-1.5 1.5 -1.5 1.5]);end;创作编号：BG7531400019813488897SX创作者：别如克*。

一、设计任务任务：使用 MATLAB 软件，实现对 QAM 系统调制与解调过程的仿真，并分析系统的可靠性。

二、实验内容（1）对原始信号分别进行 4QAM 和 16QAM 调制，画出星座图；（2）采用高斯信道传输信号，画出信噪比为 13dB 时，4QAM 和 16QAM 的接收信号星座图；（3）画出两种调制方式的眼图；（4）解调接收信号，分别绘制 4QAM 和 16QAM 的误码率曲线图，并与理论值进行对比；（5）提交详细的设计报告和实验报告。

三、设计原理QAM 调制原理：QAM 调制是把 2ASK 和 2PSK 两种调制技术结合起来的一种调制技术，使得带宽得到双倍扩展。

QAM 调制技术用两路独立的基带信号对频率相同、相位正交的两个载波进行抑制载波双边带调幅，并将已调信号加在一起进行传输。

nQAM 代表 n 个状态的正交调幅，一般有二进制（4QAM）、四进制（16QAM）、八进制（64QAM）。

我们要得到多进制的 QAM 信号，需将二进制信号转换为 m 电平的多进制信号，然后进行正交调制，最后相加输出。

正交调制及相干解调原理框图如下：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。

正交幅度调制(QAM)及解调Matlab仿真实验目的：1.掌握QAM及解调原理与特性；2.了解星座图的原理及用途。

实验内容：1.编写MATLAB程序仿真QAM及相干解调；2.观察I、Q两路基带信号的特征及与输入NRZ码上网关系；3.观察I、Q调制过程中信号的变化；4.观察星座图在不同噪声环境下的变化；5.分析仿真中观察的数据，撰写实验报告。

仿真代码：function project(N,p)%N为待仿真序列的长度%p为产生1的概率%======================%首先产生随机二进制序列N=input('输入二进制序列的长度：N=');p=input('输入产生1的概率：');source=randsrc(1,N,[1,0;p,1-p]);figure(1);stem(source);axis([1 N -1 2]);%对产生的二进制序列进行QAM调制[source1,source2]=Qam_modulation(source);%===============================%画出星座图figure(2);plot_astrology(source1,source2);%==============================%两路信号进行插值（8倍过采样）sig_insert1=insert_value(source1,8);sig_insert2=insert_value(source2,8);%================================%画出两路信号的波形图figure(3);plot_2way(sig_insert1,sig_insert2,length(sig_insert1),0.5);title('两路信号波形');%================================%通过低通滤波器[sig_rcos1,sig_rcos2]=rise_cos(sig_insert1,sig_insert2,0.25,2);%================================%画出两路信号信号波形图figure(4);plot_2way(sig_rcos2,sig_rcos2,length(sig_rcos1)/4,0.5);title('通过低通滤波器后两路信号波形图')hold onstem_2way(sig_insert1,sig_insert2,3,0.25,2,length(sig_rcos1)/4); %================================%将基带信号调制到高频上[t,sig_modulate]=modulate_to_high(sig_rcos1,sig_rcos2,0.25,2.5); figure(5);plot(t(1:500),sig_modulate(1:500));title('载波调制信号图');%================================%将滤波后的信号加入高斯噪声snr=10;[x1,x2]=generate_noise(sig_rcos1,sig_rcos2,snr);sig_noise1=x1';sig_noise2=x2';figure(6);plot_2way(sig_noise1,sig_noise2,length(sig_noise1)/4,0.5);title('加入高斯白噪声后的两路信号波形');%================================%经过匹配滤波器[sig_match1,sig_match2]=rise_cos(sig_noise1,sig_noise2,0.25,2); figure(7);plot_2way(sig_match1,sig_match2,length(sig_match1)/4,0.5); title('经过匹配滤波器后');%================================%采样[x1,x2]=pick_sig(sig_match1,sig_match2,8);sig_pick1=x1;sig_pick2=x2;%画出星座图figure(8)plot_astrology(sig_pick1,sig_pick2);%================================%解调signal=demodulate_sig(sig_pick1,sig_pick2);r=signal;%画出解调后的信号figure(9);stem(r);axis([1 N -1 2]);demodulate_sigfunction y=demodulate_sig(x1,x2)%解调xx1(find(x1>=2))=3;xx1(find((x1<2)&(x1>=0)))=1;xx1(find((x1>=-2)&(x1<0)))=-1;xx1(find(x1<-2))=-3;xx2(find(x2>=2))=3;xx2(find((x2<2)&(x2>=0)))=1;xx2(find((x2>=-2)&(x2<0)))=-1;xx2(find(x2<-2))=-3;temp1=zeros(1,length(xx1)*2);temp1(find(xx1==-1)*2)=1;temp1(find(xx1==1)*2-1)=1;temp1(find(xx1==1)*2)=1;temp1(find(xx1==3)*2-1)=1;temp2=zeros(1,length(xx2)*2);temp2(find(xx2==-1)*2)=1;temp2(find(xx2==1)*2-1)=1;temp2(find(xx2==1)*2)=1;temp2(find(xx2==3)*2-1)=1;n=length(temp1);for i=1:2:2*n-1y(i)=temp1((i+1)/2);y(i+1)=temp2((i+1)/2);endgenerate_noisefunction [y1,y2]=generate_noise(x1,x2,snr)snr1=snr+10*log10(4);ss=var(x1+i*x2,1);y=awgn([x1+j*x2],snr1+10*log10(ss/10),'measured'); y1=real(y);y2=imag(y);insert_valuefunction y=insert_value(x,ratio)%对两路信号进行插值y=zeros(1,ratio*length(x));a=1:ratio:length(y);y(a)=x;modulate_to_highfunction [t,y]=modulate_to_high(x1,x2,f,hf)yo1=zeros(1,length(x1)*hf/f*10);yo2=zeros(1,length(x1)*hf/f*10);n=1:length(yo1);yo1(n)=x1(floor((n-1)/(hf/f*10))+1);yo2(n)=x1(floor((n-1)/(hf/f*10))+1);t=(1:length(yo1))/hf*f/10;y=yo1.*cos(2*pi*hf*t)-yo2.*sin(2*pi*hf*t);pick_sigfunction [y1,y2]=pick_sig(x1,x2,ratio)%采样y1=x1(ratio*3*2+1:ratio:(length(x1)-ratio*3*2)); y2=x2(ratio*3*2+1:ratio:(length(x2)-ratio*3*2));plot_2wayfunction plot_2way(x1,x2,len,t)%绘制正交信号图subplot(2,1,2);plot((1:len)*t,x2(1:len));axis([0 len*t -4 4]);hold on;plot((1:len)*t,x2(1:len),'.','Color','red');hold off;xlabel('虚部信号');subplot(2,1,1);plot((1:len)*t,x1(1:len));axis([0 len*t -4 4]);hold onplot((1:len)*t,x1(1:len),'.','Color','red');xlabel('实部信号');hold offplot_astrologyfunction plot_astrology(a,b)%画出星座图subplot(1,1,1);plot(a,b,'+');axis([-5 5 -5 5]);line([-5,5],[0,0],'LineWidth',3,'Color','red'); line([0,0],[-5,5],'LineWidth',3,'Color','red'); title('QAM星座图');Qam_modulationfunction [yy1, yy2]=Qam_modulation(x) N=length(x);a=1:2:N;y1=x(a);y2=x(a+1);a=1:2:N/2;temp11=y1(a);temp12=y1(a+1);y11=temp11*2+temp12;temp21=y2(a);temp22=y2(a+1);y22=temp21*2+temp22;yy1(find(y11==0))=-3;yy1(find(y11==1))=-1;yy1(find(y11==3))=1;yy1(find(y11==2))=3;yy2(find(y22==0))=-3;yy2(find(y22==1))=-1;yy2(find(y22==3))=1;yy2(find(y22==2))=3;endrise_cosfunction [y1,y2]=rise_cos(x1,x2,fd,fs)%升余弦滤波[yf,tf]=rcosine(fd,fs,'fir/sqrt');[yo1,to1]=rcosflt(x1,fd,fs,'filter/Fs',yf); [yo2,to2]=rcosflt(x2,fd,fs,'filter/Fs',yf);y1=yo1;y2=yo2;stem_2wayfunction stem_2way(x1,x2,delay,fd,fs,len)subplot(2,1,1)hold onstem(((1:len)+fs/fd*3)/fs,x1(1:len));subplot(2,1,2)hold onstem(((1:len)+fs/fd*3)/fs,x2(1:len));实验结果：>> project输入二进制序列的长度：N=200输入产生1的概率：0.820406080100120140160180200-1-0.50.511.52-5-4-3-2-1012345-5-4-3-2-112345QAM 星座图020406080100120140160180200-4-224虚部信号020406080100120140160180200-4-224实部信号两路信号波形01020304050-4-224虚部信号01020304050-4-224实部信号通过低通滤波器后两路信号波形图00.51 1.52 2.53 3.54 4.55-0.01-0.008-0.006-0.004-0.0020.0020.0040.0060.0080.01载波调制信号图01020304050-4-224虚部信号01020304050-4-224实部信号加入高斯白噪声后的两路信号波形0102030405060-4-224虚部信号0102030405060-4-224实部信号经过匹配滤波器后-5-4-3-2-1012345-5-4-3-2-112345QAM 星座图20406080100120140160180200-1-0.50.511.52。

《通信技术综合实验》实验报告题目基于Matlab的QAM调制系统仿真系（院）计算机科学技术系专业通信工程班级学生姓名学号2011年 1月 11日基于Matlab的QAM调制系统仿真1.引言随着通信业迅速的发展，传统通信系统的容量已经越来越不能满足当前用户的要求，而可用频谱资源有限，业不能靠无限增加频道数目来解决系统容量问题。

另外，人们亦不能满足通信单一的语音服务，希望能利用移动电话进行图像等多媒体信息的通信。

但由于图像通信比电话需要更大的信道容量。

高效、可靠的数字传输系统对于数字图像通信系统的实现很重要，正交幅度调制QAM是数字通信中一种经常利用的数字调制技术，尤其是多进制QAM具有很高的频带利用率，在通信业务日益增多使得频带利用率成为主要矛盾的情况下，正交幅度调制方式是一种比较好的选择。

为了加深对QAM调制解调数字传输系统的理解，本实验对整个16－QAM基带传输系统的仿真，结构框图如图所示:2.仿真分析与设计（1）随机信号的生成利用Matlab中自带的函数randsrc来产生0、1等概分布的随机信号。

源代码如下所示：global NN=300;global pp=0.5;source=randsrc(1,N,[1,0;p,1-p]);（2）星座图映射将等概分布的0、1信号映射到16QAM星座图上。

每四个bit构成一个码子，具体实现的方法是，将输入的信号进行串并转换分成两路，分别叫做I路和Q路。

再把每一路的信号分别按照两位格雷码的规则进行映射，这样实际上最终得到了四位格雷码。

为了清楚说明，参看表1表1 两位格雷码的映射规律源代码如下所示：function [y1,y2]=Qam_modulation(x)%QAM_modulation%对产生的二进制序列进行QAM调制%=====首先进行串并转换，将原二进制序列转换成两路信号N=length(x);a=1:2:N;y1=x(a);y2=x(a+1);%=====分别对两路信号进行QPSK调制%======对两路信号分别进行2－4电平变换a=1:2:N/2;temp1=y1(a);temp2=y1(a+1);y11=temp1*2+temp2;temp1=y2(a);temp2=y2(a+1);y22=temp1*2+temp2;%=======对两路信号分别进行相位调制a=1:N/4;y1=(y11*2-1-4)*1.*cos(2*pi*a);y2=(y22*2-1-4)*1.*cos(2*pi*a);%========按照格雷码的规则进行映射y1(find(y11==0))=-3;y1(find(y11==1))=-1;y1(find(y11==3))=1;y1(find(y11==2))=3;y2(find(y22==0))=-3;y2(find(y22==1))=-1;y2(find(y22==3))=1;y2(find(y22==2))=3;（3）插值为了能够模拟高斯白噪声的宽频谱特性，以及为了能够显示波形生成器（平方根升余弦滤波器）的效果，所以在原始信号中间添加一些0点。

QAM实验
一、实验目的：
学会利用MATLAB两种仿真方法对QAM仿真。

通过实验提高学生实际动手能力和编程能力，为日后从事通信工作奠定良好的基础。

二、实验内容：
采用Simulink对QAM调制解调过程进行仿真。

三、QAM仿真模型
图1 Simulink仿真模型图
四、实验结果及分析：
（1）结果
图2 信噪比SNR=20的星座图
图3 信噪比SNR=20的误码率
图4 信噪比SNR=60的星座图
图5 信噪比SNR=60的信噪比
（2）分析
16QAM星座图映射的基本原理与QPSK是相同的，所不同的是每个星座图可以容纳16个比特的信号，它将输入序列每4个bit分为一个码元，前两个作为横坐标，后两个作为纵坐标，每个坐标两位，需转换成四个电平值（-3、-1、+1、+3）输出。

其流程图与QPSK类似，只是码元的位数不同。

整数发生器的作用产生16个整数，由图1 可以看出，有3个幅度、12个相位。

为降低误码率应多设点数。

当信噪比设为20，传输码元数为3000时，如图3错误码元数为1个。

信噪比超过45之后，基本无误码。

《通信技术综合实验》实验报告题目基于Matlab的QAM调制系统仿真系（院）计算机科学技术系专业通信工程班级学生学号2011年 1月 11日基于Matlab的QAM调制系统仿真1.引言随着通信业迅速的发展，传统通信系统的容量已经越来越不能满足当前用户的要求，而可用频谱资源有限，业不能靠无限增加频道数目来解决系统容量问题。

另外，人们亦不能满足通信单一的语音服务，希望能利用移动进行图像等多媒体信息的通信。

但由于图像通信比需要更大的信道容量。

高效、可靠的数字传输系统对于数字图像通信系统的实现很重要，正交幅度调制QAM是数字通信中一种经常利用的数字调制技术，尤其是多进制QAM具有很高的频带利用率，在通信业务日益增多使得频带利用率成为主要矛盾的情况下，正交幅度调制方式是一种比较好的选择。

为了加深对QAM调制解调数字传输系统的理解，本实验对整个16－QAM基带传输系统的仿真，结构框图如图所示:2.仿真分析与设计（1）随机信号的生成利用Matlab中自带的函数randsrc来产生0、1等概分布的随机信号。

源代码如下所示：global NN=300;global pp=0.5;source=randsrc(1,N,[1,0;p,1-p]);（2）星座图映射将等概分布的0、1信号映射到16QAM星座图上。

每四个bit构成一个码子，具体实现的方法是，将输入的信号进行串并转换分成两路，分别叫做I路和Q路。

再把每一路的信号分别按照两位格雷码的规则进行映射，这样实际上最终得到了四位格雷码。

为了清楚说明，参看表1表1 两位格雷码的映射规律源代码如下所示：function [y1,y2]=Qam_modulation(x)%QAM_modulation%对产生的二进制序列进行QAM调制%=====首先进行串并转换，将原二进制序列转换成两路信号N=length(x);a=1:2:N;y1=x(a);y2=x(a+1);%=====分别对两路信号进行QPSK调制%======对两路信号分别进行2－4电平变换a=1:2:N/2;temp1=y1(a);temp2=y1(a+1);y11=temp1*2+temp2;temp1=y2(a);temp2=y2(a+1);y22=temp1*2+temp2;%=======对两路信号分别进行相位调制a=1:N/4;y1=(y11*2-1-4)*1.*cos(2*pi*a);y2=(y22*2-1-4)*1.*cos(2*pi*a);%========按照格雷码的规则进行映射y1(find(y11==0))=-3;y1(find(y11==1))=-1;y1(find(y11==3))=1;y1(find(y11==2))=3;y2(find(y22==0))=-3;y2(find(y22==1))=-1;y2(find(y22==3))=1;y2(find(y22==2))=3;（3）插值为了能够模拟高斯白噪声的宽频谱特性，以及为了能够显示波形生成器（平方根升余弦滤波器）的效果，所以在原始信号中间添加一些0点。