加性高斯白噪声信道的最佳接收机设计与仿真

通信系统设计(1)一.加性高斯白噪声信道1. AWGN原理2. awgn(x, snr)2. awgn(x, snr, sigpower)3. awgn(x, snr, 'measured')4. 课后作业1. clear;2. t =(0:0.1:10)'; %设置自变量3. x1 = sin(t); %正弦波4. x2 = sawtooth(t);%锯齿波5.6.7. % 加入加性高斯白噪声并画图8.9. subplot(2, 1, 1) %子画图110. y1= awgn(x1,10,'measured'); % 加入加性高斯白噪声AWGN11. plot(t, [x1 y1]) %画正弦波+AWGN图12. legend('原信号','加入AWGN后信号')13.14. subplot(2, 1, 2) %子画图215. y2= awgn(x2,10,'measured'); % 加入加性高斯白噪声AWGN16. plot(t, [x2 y2]) %画锯齿波+AWGN图17. legend('原信号','加入AWGN后信号')awgn_example.m 结果为：为信噪比，定义为：1. clear;2. t=(0:0.001:10)'; %注意t为(x1, x2,...xn)'的形式3. x=sin(2*pi*t);%x为原始正弦信号4. snr=20;%噪声信噪比为-20，但是设置参数时要设为205. y=awgn(x, $snr$);%y为加入AWGN的正弦信号，其中噪声信噪比为-20，设置为206.7. subplot(211);8. plot(t,x,'LineWidth',1);%'LineWidth'为设置线的粗细程度9. axis([010-22]);%axis([xmin xmax ymin ymax])设置当前坐标轴x轴和y轴的限制范围10. subplot(212);11. plot(t,[x, y]);12. axis([010-22]);13.14. z = y - x;15. var(z)%噪声功率，var为求方差16. var(y)%加入AWGN后的信号的方差，但不是其功率17. var(x)%原信号的方差，但不是其功率c4ex1.m 结果为：1. >> c4ex12.3. ans =4.5. 0.00996.7.8. ans =9.10. 0.509611.12.13. ans =14.15. 0.5000以上面的例题为例，若信号的功率为，即，且为，即1. clear;2. t=(0:0.001:10)'; %注意t为(x1, x2,...xn)'的形式3. x=sin(2*pi*t);%x为原始正弦信号4. $snr$=20;%噪声信噪比为-20，但是设置参数时要设为205. y=awgn(x, $snr$,10);%y为加入AWGN的正弦信号，其中噪声信噪比为-20，设置为20，且输入信号功率为10dBW=10W6.7. subplot(211);8. plot(t,x,'LineWidth',1);%'LineWidth'为设置线的粗细程度9. axis([010-22]);%axis([xmin xmax ymin ymax])设置当前坐标轴x轴和y轴的限制范围10. subplot(212);11. plot(t,[x, y]);12. axis([010-22]);13.14. z = y - x;15. var(z)%噪声功率，var为求方差16. var(y)%加入AWGN后的信号的方差，但不是其功率17. var(x)%原信号的方差，但不是其功率c4ex2.m 结果为：1. >> c4ex22.3. ans =4.5. 0.10056.7.8. ans =9.10. 0.612011.12.13. ans =14.15. 0.5000可以看出相对于c1ex1，本例子中噪声的方差(即功率)增加了一倍；为什么呢？因为虽然没有了变化，但是原始1. clear;2. t=(0:0.001:10)'; %注意t为(x1, x2,...xn)'的形式3. x=sin(2*pi*t);%x为原始正弦信号4. $snr$=20;%噪声信噪比为-20，但是设置参数时要设为205. y=awgn(x, $snr$,'measured');%注意'measured'意味着信号功率为实际信号功率，而不是最大信号功率6.7. subplot(211);8. plot(t,x,'LineWidth',1);%'LineWidth'为设置线的粗细程度9. axis([010-22]);%axis([xmin xmax ymin ymax])设置当前坐标轴x轴和y轴的限制范围10. subplot(212);11. plot(t,[x, y]);12. axis([010-22]);13.14. z = y - x;15. var(z)%噪声功率，var为求方差16. var(y)%加入AWGN后的信号的方差，但不是其功率17. var(x)%原信号的方差，但不是其功率c4ex3.m 结果为：1. >> c4ex32.3. ans =4.5. 0.00496.7.8. ans =9.10. 0.505411.12.13. ans =14.15. 0.5000注意实际的信号功率为最大功率的一半，即为；又因为，即实际信号功率为噪声功率的倍，。

加性高斯白噪声信道的最佳接收机设计与仿真摘要在数字通信系统中，在接收机端接收的信号往往受加性高斯白噪声信号的恶化，因此研究加性高斯白噪声信道的最佳接收机具有一定的实用性意义。

最佳接收机主要由信号解调器和检测器组成，信号解调器有相关解调器和匹配滤波器解调器两种实现方法，检测器主要由最大后验概率准则和最大似然准则两大准则。

本设计主要对4PSK调制方式的信号，利用MATLAB的m文件进行最佳接收机的设计与仿真。

对输入的叠加噪声的4PSK调制信号进行接收，利用相关解调器来实现信号解cos和调，及最大似然准则来实现检测器。

在相关解调器中，接收信号分别与基函数()tω()tωsin相乘再积分。

在检测器中，利用相位来判断输出，从而最终得到接收的数据。

采用随机二进制数通过4PSK调制后叠加高斯白噪声再对设计的接收机进行测试，从测试的结果可看出，在信噪比大于-8dB时，误码率为0，说明该接收机较好的实现了抗噪声性能。

关键词信号解调器；检测器；四进制相移键控；信噪比；误码率Design and Simulation Of Optimum Receiver in AdditiveGaussian White Noise ChannelABSRACTIn the digital communication system, the received signal is often deteriorated by additive Gaussian white noise signal at the receiver side. Therefore, researched Optimum Receiver in Additive Gaussian White Noise Channel has a certain practicality best significance. Optimum receiver contain signals demodulator and detector, However, the signal demodulation has two methods of the related demodulator and the match filter demodulator , the detector by the MAP and ML for two major principles composition.The design mainly design and simulation optimum receiver use of MATLAB m-files based on 4PSK signal modulation.Superposition of noise on the input signals received 4PSK modulation, use of relevant signal demodulation demodulator and ML principles detection to achieve. In the relevant demodulator, the received signal, respectively multiplying the base functions and then integration. The detector, the use of phase to determine the output, and ultimately obtain the receiving data. Adopted random binary pass through 4PSK modulate that Superposition of Gaussian white noise, then Tested the design of the receiver. the results can be seen from the test, the error rate is 0 when the signal to noise ratio is greater than -8dB, indicating that the receiver is more Achieve good noise performance.Key words: demodulator;detector;4PSK;signal-noise; error rate目录1绪论 (1)1.1课题背景及目的 (1)1.2国内外发展状况 (1)1.3论文构成及研究内容 (2)2 AGWN最佳接收机的原理 (3)2.1 受加性高斯白噪声恶化信号的最佳接收机 (3)2.2最佳解调器 (3)2.2.1相关解调器 (4)2.2.2匹配滤波器解调 (5)2.3最佳检测器 (7)3 4PSK最佳接收机的设计 (9)3.1 4PSK的最佳接收机工作原理 (9)3.2 4PSK的最佳接收机的功能 (10)3.3 4PSK的最佳接收机设计的流程图 (10)3.4 4PSK的最佳接收机的仿真 (12)4测试结果及性能分析 (14)4.1测试数据的生成 (14)4.2测试的结果及分析 (15)5总结 (21)参考文献 (22)致谢 (23)附录 (24)附件1开题报告 .........................................................................................错误!未定义书签。

最佳接收机（匹配滤波器）实验指导书最佳接收机（匹配滤波器）实验一、实验目的1、运用MATLAB软件工具，仿真随机数字信号在经过高斯白噪声污染后最佳的恢复的方法。

2、熟悉匹配滤波器的工作原理。

3、研究相关解调的原理与过程。

4、理解高斯白噪声对系统的影响。

5、了解如何衡量接收机的性能及匹配滤波器参数设置方法。

二、实验原理对于二进制数字信号，根据它们的时域表达式及波形可以直接得到相应的解调方法。

在加性白高斯噪声的干扰下，这些解调方法是否是最佳的，这是我们要讨论的问题。

数字传输系统的传输对象是二进制信息。

分析数字信号的接收过程可知，在接收端对波形的检测并不重要，重要的是在背景噪声下正确的判断所携带的信息是哪一种。

因此，最有利于作出正确判断的接收一定是最佳接收。

从最佳接收的意义上来说，一个数字通信系统的接收设备可以看作一个判决装置，该装置由一个线性滤波器和一个判决电路构成，如图1所示。

线性滤波器对接收信号进行相应的处理，输出某个物理量提供给判决电路，以便判决电路对接收信号中所包含的发送信息作出尽可能正确的判决，或者说作出错误尽可能小的判决。

图1 简化的接收设备假设有这样一种滤波器，当不为零的信号通过它时，滤波器的输出能在某瞬间形成信号的峰值，而同时噪声受到抑制，也就是能在某瞬间得到最大的峰值信号功率与平均噪声功率之比。

在相应的时刻去判决这种滤波器的输出，一定能得到最小的差错率。

匹配滤波器是一种在最大化信号的同时使噪声的影响最小的线性滤波器设计技术。

注意：该滤波器并不保持输入信号波形，其目的在于使输入信号波形失真并滤除噪声，使得在采样时刻0t 输出信号值相对于均方根（输出）噪声值达到最大。

1.一般情况下的匹配滤波器匹配滤波器的一般表示式如图2所示。

s(t)： 匹配滤波器输入信号； n(t)： 匹配滤波器输入噪声； s 0(t)：匹配滤波器输出信号； n 0(t)：匹配滤波器输出噪声；h(t)或H(f)：匹配滤波器。

3.4加性高斯白噪声信道的最佳接收机——课本第5章节学习要点●确知信号(5.1~5.3)●随相信号(5.4)内容：3.4.1受AWGN恶化信号的最佳接收机(5.1节学习要点)1. AWGN信道下最佳接收机2. 最佳接收准则与相关度量3.4.2无记忆调制的最佳接收机（5.2节学习要点）1. 二进制调制的错误概率(5.2.1)2. M元正交信号的错误概率(5.2.2)3. M元PAM的错误概率(5.2.6)4. M元PSK的错误概率(5.2.7)5. QAM错误概率(5.2.9)3.4.3 AWGN信道中随相信号的最佳接收机(5.4节学习要点)二进制随相信号的最佳解调(5.4.1)重复以前的内容,只不过在信号空间的角度来讲。

3.4.1受AWGN 恶化信号的最佳接收机 ——课本5.1节学习要点一、AWGN 信道下最佳接收机 1. 接收机的分析（1） 接收机的组成(实信号)M m T t t n t s t r m ,,2,1 ,0 ),()()( =≤≤+=(实信号)（2） 功能（从最佳接收原理－ML 准则分析）解调器 — 通过将)(t r 变换成N 维空间向量N T N R r r r ∈=],,,[21 r ，其中各个分量是)(t r 在N 维正交基N k k t f ,,2,1)}({ =上的投影分量，且相互统计独立。

从而将函数空间的处理，转化为N R 空间的处理。

从而将似然函数分解∏==Nk m k m s r p s p 1)()(r 。

其中，第k 个分量为 N k t f t r r k k ,,2,1 )),(),(( ==MFSK 信号：若以正交发送信号集（碰巧信号是正交的）1,2,...,{()}m m M s t =作为正交基N k k t f ,,2,1)}({ =，则N=M 。

即，似然函数()m p s r 分解成M 个相互独立的未知参数1,2,...,{}m m M s =的似然函数，再通过检测器比较它们的大小，即可得到最佳判决（最小P e ）。

天津理工大学《扩频通信》实验报告AWGN信道设计与仿真姓名：范菲菲学号：143127311一、实验目得1、通过实验更加清楚得了解加性高斯白噪声信道(AWGN得产生与特性。

2、观察信号通过AWG信道后信号得变化。

二、实验原理高斯白噪声就是一种随机过程而且服从高斯分布,因此可以利用MATLAB^提供得函数randn得到正态分布得随机数作为AWG信道产生得干扰。

AWG信道得“加性”特性因其满足可加性，所以可以直接用合成序列加上加高斯白噪声，这样就得到了有噪信号,这样得波形就相当于传输信号通过了AWGNB道之后输出得波形。

三、仿真结果图1 I 路与Q 路信号图2合成序列与加入高斯噪声之后得波形图列序路Q 列 序 -1 -1 1 0.5 0 -0.5 0 12 3 4 5 6 7 81 0.5 0 -0.5 0 12345678 列序成合 -1 -1 1 0.5 0 -0.5 0 1 2 3 4 5 6 7-1 -1 形波的后声噪斯高加 四、源程序clear allclose all t=[-1:0、01:7-0、01];tt=length(t);x1=ones(1,800);for i=1:ttif (t(i)>=-1 & t(i)<=1) | (t(i)>=5& t(i)<=7);x1(i)=1;else x1(i)=-1;endend t1=[0:0、01:8-0、01]; t2=0:0、01:7-0、01;t3=-1:0、01:7、1-0、01;t4=0:0、01:8、1-0、01;tt1=length(t1);x2=ones(1,800);for i=1:tt1if (t1(i)>=0 & t1(i)<=2) | (t1(i)>=4& t1(i)<=8);x2(i)=1;else x2(i)=-1;endendf=0:0、1:1;xrc=0、5+0、5*cos(pi*f);y1=conv(x1,xrc)/5、5;y2=conv(x2,xrc)/5、5;n0=randn(size(t2));f1=1;i=x1 、*cos(2*pi*f1*t);q=x2、*sin(2*pi*f1*t1);I=i(101:800);Q=q(1:700);QPSK=sqrt(1/2)、*I+sqrt(1/2) 、*Q;QPSK_n=(sqrt(1/2)、*I+sqrt(1/2) 、*Q)+n0; n1=randn(size(t2));i_rc=y1 、*cos(2*pi*f1*t3);q_rc=y2、*sin(2*pi*f1*t4);I_rc=i_rc(101:800);Q_rc=q_rc(1:700);QPSK_rc=(sqrt(1/2)、*I_rc+sqrt(1/2) 、*Q_rc); QPSK_rc_n1=QPSK_rc+n1; figure(1)subplot(4,1,1);plot(t3,i_rc);axis([-1 8 -1 1]);ylabel('I 路序列');：（.1^-8 k］）S!xe!（|/u_oj_>iSdO,20lO|d!（t7，L，t7）iO|dqns ：（.陋自里呂）1西别尺血k8 ,］）S!xO（aT>isd0力）10|d：（U「曲O|dqns 乂陋自刼0）1西别心“ k8 ,］）S!x3（aTb切）io|d：（乙lt7）io|dqns。

高斯白噪声信道模拟器的设计与实现摘要本文设计了一个信道模拟器，用来模拟高斯白噪声信道。

整个系统采用DSP（数字信号处理器）作为核心处理器，另外加上A/D、D/A完成信号采集及数字加噪，输入信号经A/D数字化后，在DSP内叠加噪声，然后叠加有噪声的数字信号经D/A输出模拟信号，完成加噪过程。

高斯白噪声随机数由软件在DSP内部产生。

输出信噪比可调，可以通过外接键盘进行设置。

通过测试，该信道模拟器能够实时模拟高斯白噪声信道，完成加噪。

关键词信道模拟器高斯白噪声 DSP1．引言在无线通信系统设计中，为了使系统满足性能要求，经常需要对无线传输设备的性能进行测试。

一种方法是在实际通信环境中进行现场测试，另一种方法是在实验室条件下利用信道模拟器进行性能测试。

信道模拟器可以通过改变信道参数模拟多种典型信道环境，便于控制。

这样就可以随时进行多次重复试验，进而了解一种通信设备或通信手段在不同信道条件下的性能或在同一信道条件下，比较不同通信设备或通信手段的优缺点，缩短开发周期，降低开发费用。

现有的信道模拟器一般都是基于各种信道仿真模型，如Jake模型、Rummler模型、Suzuki 模型等。

在硬件上，随着数字信号处理技术和大规模集成电路的发展，大多使用DSP或FPGA作为核心器件。

本文中使用DSP作为核心器件，对信道的加性高斯白噪声特性进行模拟。

2．总体设计与实现该信道模拟器主要由核心处理模块、ADC模块、DAC模块和人机接口模块组成。

核心处理模块包括DSP和存储器，ADC模块包括滤波器和ADC，DAC模块包括DAC和滤波器，人机接口模块包括键盘和显示器。

系统框图如下：图1 总体方框图输入的已调信号经ADC模块直接采样，转变为数字信号。

核心处理模块产生高斯随机数并将其加到输入的数字信号上，然后输出。

输出数字信号经DAC模块变为模拟信号并最终输出。

2.1 核心处理模块核心处理器使用TMS320VC5509A。

由于这一型号DSP内部主要是易失性存储器，所以需要外接非易失性存储器，用来存储程序。

南邮801通信原理基础知识99题及对应答案--平界南邮801通信原理基础知识99题1、数字通信系统的有效性主要性能指标是______或______；可靠性主要性能指标是______或______。

2、信源编码可提⾼通信系统的______；信道编码可提⾼通信系统的______。

3、⼀离散信源输出⼆进制符号，在______条件下，每个⼆进制符号携带的1⽐特信息量；在______条件下，每个⼆进制符号携带的信息量⼤于1⽐特。

4、消息所含的信息量与该信息的________有关，当错误概率任意⼩时，信道的_______称为信道容量。

5、⾹农公式标明______和______指标是⼀对⽭盾。

6、在t 秒内传输M 个N 进制的码元，其信息传输速率为______；码元传输速率为______。

7、某随机信号)(t m 的平均功率为0P ，则信号)(2t m A 的平均功率 ______。

8、使⽤⾹农公式时，要求信号的概率分布为______，信道噪声为______。

9、窄带平稳⾼斯随机过程的同相分量与正交分量统计特性______，且都属于______信号，它的同相分量和正交分量的分布是_______，均值为______，包络⼀维分布服从______分布，相位服从______分布，如果再加上正弦波后包络⼀维分布服从______莱斯分布______。

10、设某随机信号的⾃相关函数为)( R ，______为平均功率，______为直流功率，______为交流功率。

11、某信道带宽为3kHz ，输出信噪⽐为63，则相互独⽴且等概率的⼗六进制数据⽆误码传输的最⾼传码率为______。

12、随参信道的三个特点是：______、______和______。

13、由电缆、光纤、卫星中继等传输煤质构成的信道是______信道，由电离层反射、对流层散射等传输煤质构成的信道是______信道。

14、经过随参信道传输，单频正弦信号波形幅度发⽣______变化，单频正弦信号频谱发⽣______变化。

电子科技大学通信学院《最佳接收机实验报告书》最佳接收机实验班级电工五班学生孙鹏学号2902105001教师饶力最佳接收机（匹配滤波器）实验指导书最佳接收机（匹配滤波器）实验一、实验目的1、运用MATLAB软件工具，仿真随机数字信号在经过高斯白噪声污染后最佳的恢复的方法。

2、熟悉匹配滤波器的工作原理。

3、研究相关解调的原理与过程。

4、理解高斯白噪声对系统的影响。

5、了解如何衡量接收机的性能及匹配滤波器参数设置方法。

二、实验原理对于二进制数字信号，根据它们的时域表达式及波形可以直接得到相应的解调方法。

在加性白高斯噪声的干扰下，这些解调方法是否是最佳的，这是我们要讨论的问题。

数字传输系统的传输对象是二进制信息。

分析数字信号的接收过程可知，在接收端对波形的检测并不重要，重要的是在背景噪声下正确的判断所携带的信息是哪一种。

因此，最有利于作出正确判断的接收一定是最佳接收。

从最佳接收的意义上来说，一个数字通信系统的接收设备可以看作一个判决装置，该装置由一个线性滤波器和一个判决电路构成，如图1所示。

线性滤波器对接收信号进行相应的处理，输出某个物理量提供给判决电路，以便判决电路对接收信号中所包含的发送信息作出尽可能正确的判决，或者说作出错误尽可能小的判决。

图1 简化的接收设备假设有这样一种滤波器，当不为零的信号通过它时，滤波器的输出能在某瞬间形成信号的峰值，而同时噪声受到抑制，也就是能在某瞬间得到最大的峰值信号功率与平均噪声功率之比。

在相应的时刻去判决这种滤波器的输出，一定能得到最小的差错率。

匹配滤波器是一种在最大化信号的同时使噪声的影响最小的线性滤波器设计技术。

注意：该滤波器并不保持输入信号波形，其目的在于使输入信号波形失真并滤除噪声，使得在采样时刻0t 输出信号值相对于均方根（输出）噪声值达到最大。

1.一般情况下的匹配滤波器匹配滤波器的一般表示式如图2所示。

s(t)： 匹配滤波器输入信号； n(t)： 匹配滤波器输入噪声； s 0(t)：匹配滤波器输出信号； n 0(t)：匹配滤波器输出噪声；h(t)或H(f)：匹配滤波器。

白噪声信道模拟实验报告一、实验目的本实验旨在通过模拟白噪声信道，研究其在无线通信系统中的性能影响。

通过对比分析白噪声信道与理想信道下的通信性能，进一步理解白噪声信道对通信系统性能的影响，为实际无线通信系统的设计和优化提供理论依据。

二、实验原理白噪声是一种具有特定统计特性的随机信号，其功率谱密度在整个频率范围内均匀分布。

在无线通信系统中，白噪声信道是常见的信道模型之一，它描述了信号在传输过程中受到的加性噪声。

白噪声信道模型有助于研究无线通信系统的性能极限和优化方法。

三、实验步骤1. 搭建实验平台：搭建一个包含发射机、接收机、白噪声信道和测量设备的实验平台。

2. 初始化参数：设置发射机参数，如调制方式、码率等；设置接收机参数，如解调方式、滤波器等；设置白噪声信道参数，如信噪比（SNR）等。

3. 发送数据：通过发射机发送数据信号，经过白噪声信道传输，被接收机接收。

4. 测量性能：通过测量设备对接收到的信号进行测量，记录误码率（BER）、频谱效率（SE）等性能指标。

5. 改变参数：改变白噪声信道的SNR，重复步骤3和4，记录不同SNR下的性能指标。

6. 数据分析：对实验数据进行处理和分析，绘制性能曲线，分析白噪声信道对通信系统性能的影响。

四、实验结果通过实验，我们获得了不同SNR下白噪声信道的性能指标。

在误码率（BER）方面，随着SNR的增加，误码率逐渐降低；在频谱效率（SE）方面，随着SNR的增加，频谱效率逐渐提高。

这些结果与理论分析一致，表明白噪声信道对通信系统性能存在一定的影响。

五、实验结论通过本次实验，我们验证了白噪声信道对通信系统性能的影响。

在无线通信系统中，白噪声信道是一种常见的信道模型，它描述了信号在传输过程中受到的加性噪声。

在设计和优化无线通信系统时，需要考虑白噪声信道的影响，以提高系统的性能和可靠性。

同时，本次实验也为后续研究提供了理论依据和实验基础。

加性高斯白噪声信道的最佳接收机设计与仿真加性高斯白噪声信道是一种常用的信道模型，用于描述无线通信中的噪声干扰。

在设计和仿真加性高斯白噪声信道的最佳接收机时，需要考虑信噪比、误码率和接收性能等因素。

本文将介绍加性高斯白噪声信道最佳接收机的设计原理和仿真过程。

加性高斯白噪声信道模型假设接收机受到了信号传输过程中的高斯白噪声的干扰。

在设计最佳接收机时，首先需要选择合适的调制方式。

常见的调制方式有ASK、PSK和QAM等。

在选择调制方式时，需要考虑到信号传输的可靠性和带宽利用效率。

接下来，需要根据信噪比的大小来设计判决门限。

判决门限决定了接收机对于接收到的信号进行判决的标准。

对于不同的调制方式，判决门限的设计也会有所差异。

在进行仿真时，可以使用MATLAB等数学建模软件进行编程实现。

首先，需要生成发送信号，这可以通过随机生成数字信号进行模拟。

然后，通过加性高斯白噪声信道对发送信号进行干扰模拟。

最后，在接收端使用相应的接收机算法对接收到的信号进行解调和译码，得到最终的接收结果。

在进行仿真时，可以通过改变信道的信噪比、调制方式和判决门限等参数来观察接收性能的变化。

可以通过比较误码率、误比特率和比特错误率等指标来评估接收性能的优劣。

在进行加性高斯白噪声信道最佳接收机的设计和仿真时，还可以考虑使用其他技术来提高接收性能。

例如，可以采用信道编码和纠错码来增强信号的可靠性；还可以采用自适应调制和调制扩展等技术来适应不同信道条件下的传输需求。

总结起来，加性高斯白噪声信道的最佳接收机设计与仿真是一个复杂的过程，需要考虑多个因素并进行综合分析。

在设计和仿真过程中，需要选择合适的调制方式、设计判决门限以及进行信噪比等参数的调整。

通过实际的仿真实验，可以评估接收性能，并进一步优化设计。