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QPSK 16QAM 64QAM matlab仿真

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西安邮电学院 通信与信息工程学院 科研训练报告 专业班级： 通工1113班 学生姓名： 杨佳磊 学号(班内序号): 03111050（06号） 2014 年 4 月 10 日——————————————————————————装订线————————————————————————————————报告份数： 实验总成绩：LTE系统中调制技术研究摘要本文主要做了LTE中调制与解调技术的相关仿真，其中包括QPSK、16QAM、64QAM调制与解调制的matlab实现，其中包含了一些老前辈的经验以及在这基础之上我的一些相关创新，希望通过本次研究能够加深对LTE相关技术的深一步的了解，当然其中也有很多问题需要自己去解决，比如星座图的分析、比特数据的映射问题、解调制等等，这些问题及解决办法在文档中都会有所体现。

一、引言为了更好的进行大学实习教育的体制改革，更好的迎合当代企业对于毕业生的要求，实现大学与企业的更好的衔接。

让学生了解LTE当代的发展前景以及其中的一些关键技术，更好的让学生将所学知识应用到实际工作当中去，利用仿真工具对所遇到的问题进行深一步的研究并能够发现问题，自主的解决一些问题，因此进行这种开放性的实习是必要的。

特别是在这个信息膨胀的时代里，学会利用一些检索工具最快的发现与找到所需资料也显得尤为重要。

二、原理内容及研究现状在LTE中，调制和解调的方式包括QPSK、16QAM、64QAM，具体使用哪种调制方式，要看UE的能力和信道状况（UE即用户设备），一般来说根据具体的物理信道，在3GPP36.211，36.212标准中，PDCCH的调试方式是bpsk，qpsk，PDSCH是qpsk，16QAM，64QAM，剩下的广播信道等的调试方式为低阶的。

现阶段上述三种技术都已经很成熟，在这里我只做相关知识原理的一些阐述。

1.QPSK1)QPSK调制QPSK的产生方法有两种：第一种是用相乘电路，如下图1-1所示，图中输入信号A（t）是二进制双极性不归零码元，它被“串/并变换”电路变成两路码元a和b。

变成并行码元a和b后，其每个码元a和b。

变成并行码元a和b后，其每个码元的持续时间是输入码元的2倍。

这两路并行码元序列分别用以和两路正交载波相乘。

之后这两路信号在经过相加电路相加之后得到输出矢量s（t）。

这里主要进行的是单极性码元变换成双极性码元。

QPSK信号的解调原理框图如图所示，第一种，正交振幅法：用两路独立的正交的4ASK信号叠加，就可形成，因4ASK有四个振幅值和相位值，两路相乘即可得到所要的16QAM信号。

复合相移法图 1-5第二种，复合相移法，用两路独立的QPSK信号叠加，形成16QAM信号，其形成过程可用下图1-5说明2)QAM解调QAM的解调框图：中大量的采用这种调制方式不仅提高了频谱利用率而且能够更加高效快速的传递信息。

三、仿真及分析1.QPSK仿真与分析QPSK通过改变已调信号的相位信息进行对数字信号的调制。

设置不同的初相位来区别不同的数字码符，而其解调过程需要通过相位信息进行。

首先产生一系列随机的01码序列，之后每两个码字分为一组进行判别、映射画出星座图，使序列通过高斯噪声在进行解调制，画出星座图，从中观察信噪比对于码元传输的影响。

以下是QPSK的仿真和主要程序段（见附录）。

映射之后的星座图过噪声之后的星座图误码率和误比特率曲线图在途中可以看出来信噪比对于误码率的影响，信噪比越高误码率越低，因此在噪声很大的信道中适当的提高信噪比可以有效的提高通信的质量。

另外从QPSK的星座图可以看出其噪声容限值也很大，因此在解调制过程中其信息的错误率也会很低，但是其频谱的利用率却相对不高。

所以现阶段普遍偏好与QAM调制，更好的利用频谱资源，提高频谱利用率，下面开始对QAM调制进行简要的分析与仿真。

2.QAM仿真与分析一个正交幅度调制的信号采用两个正交载波，每一个载波被一个独立的信息比特序列所调制。

而其幅度可以看作是一系列电平集合，这些电平通过将比特序列映射为信号振幅获得，而我所做的仿真中采用了3个电平，并且映射的时候没有采用函数库里自带的modulate和demodulate函数进行调制与解调。

首先将产生的一系列01比特流进行进制的划分，其划分根据log2M其中M是调制的数，如16、64、128等等。

这里再将分好组的比特数据进行坐标映射，画出星座图。

在解调的过程中采用区域判别的方法，首先进行判决门限的划定，之后进行比较画出星座图。

这种方法只做了16QAM，64QAM与此相同就不做陈述，对64QAM采用内部函数的调用方式。

下面对16和64QAM的调制与解调和信噪比对误码率的影响进行分析。

16QAM星座图 16QAM加噪后的星座图16QAM误码率曲线图64QAM映射星座图 64QAM加噪后的星座图64QAM误码率曲线图图上可以看出来，64QAM调制出来的星座点更多因此其信息的容量更多，在带宽资源一样的情况之下其容纳的信息量将会更多，其传输的信息比特速率会更高，但是其代价是可以容易看到的，其解调的错误率会更高而且设备的复杂度也会相应的更加的高。

因此16和64QAM还有QPSK在实际的应用中需要根据具体的情况而定，根据我个人的理解，我们传输中当只有语音业务的时候我们可以采用最传统的调制与解调就可以满足，但是现今社会数据量的迅速膨胀，人们对多媒体以及数据业务的需求很高，因此采用更高的QAM调制技术是必要的，而且随着用户的数量日益增加，对于频谱资源极其有限的今天，跟好的利用频谱，提高频谱利用率是所用的商家都在考虑的一个难题，因此在LTE中广泛的应用QAM调制就是这个原因。

四、结论通过本次的科研训练，我更加熟练的能够操作matlab，并且通过两个星期来对于LTE中调制与解调的研究中发现了QPSK、QAM调制的优点，并且通过仿真的观察更加直观的理解书本上的一些相关知识。

在这两个星期中首先是加深了对一些知识的了解，并且学会如何去搜索资源，利用网络以及书籍来学到相关知识。

当然在与同学的讨论中也发现了自己的许多不足之处。

希望在今后的学习工作中能够虚心学习，踏实创新。

五、致谢在这里还要感谢姜静、畅智贤两位老师这两周来的悉心指导还有院里领导给我们提供这个环境和这个机会，还要感谢许多书籍的作者，给我很多启迪与鼓舞。

六、参考文献1 MA TLAB通信仿真与应用刘敏魏玲国防工业出版社2樊昌信，曹丽娜．通信原理．第六版[M]．北京：国防工业出版社，2008．4-5．3 (美)S. Lin and D. J. Costello 著. 晏坚，何元智，潘亚汉等译. 差错控制编码.4 张忠培，史治平，王传丹编著. 现代编码理论与应用. 北京：人民邮电出版社.20075 蔡涛等译．无线通信原理与应用[M]．北京：电子工业出版社，1999：174-179．6 仇佩亮．《信息论与编码》高等教育出版社.7 徐文燕．通信原理[M].北京：北京邮电学院出版社，20088 王新梅，肖国镇．纠错码原理与方法[M]．西安：西安电子科技大学出版社，2001．9 Matlab通信仿真及应用实例详解邓华人民邮电出版社10 Bertsekas D,Gallager R.Data Network.Prentice Hall,NJ,USA,199211 Kleinrock L. Quenuing System Theory. Chichester: John Wiley & Sons,197512 Kleinrock munication Nets: Stochastic Message Flow and Delay.Dover,A.196413 Garey M R ,Johnson D S Witesnhausen H S. the Complexity of the Generalized Lloyd-Max problemS14 J un Tan. Gordon L. Stüber. New SISO decoding algo2 rithms[J ] . IEEE Trans. Commun , 2003 , 51 (6) : 845～84815 孟夏, 申敏, 王飞.TD-SCDMA中(2,1,9)卷积编码及其VITERBI译码算法的S IMULINK S-FUNCTION实现[J].通信技术,2008,41(8):26-30.16 Viterbi A J.Error bounds for convolutional codes and an asymptotically optimum decoding algorithm[J].IEEE rm Theory,1967,IT-IS(2):260-26917 王新梅，肖国镇．纠错码一原理与方法．西安，西安电子科技大学出版社，2001, 4．18 邓华．Matlab通信仿真及应用[M]．北京：人民邮电出版社，200019H Jin, A Khandekar, R McEliece. “Irregular repeat-accumulate codes”. Proc. 2ndInt. Symp. Turbo Codes and Related Topics, 2000 - .20 S. Benedetto, D. Divsalar, G. Montorsi, and F. Pollara. “A Soft-Input Soft-Output APP Module for Iterative Decoding of Concat enated Codes”. IEEE附录:主要程序代码1.QPSK星座图映射程序段：sum=1000000;data= randsrc(sum,2,[0 1]); %generate a 1000000*2 random matrix, using [0 1][a1,b1]=find(data(:,1)==0&data(:,2)==0); %returns the row and column indices of the evaluated expression which are TRUE.message(a1)=-1-j; % map [ 1 1] to 225¡ã[a2,b2]=find(data(:,1)==0&data(:,2)==1);message(a2)=-1+j; % map [ 0 1] to 135¡ã[a3,b3]=find(data(:,1)==1&data(:,2)==0);message(a3)=1-j; % map [ 1 0] to 275¡ã[a4,b4]=find(data(:,1)==1&data(:,2)==1);message(a4)=1+j;% map [ 0 0] to 45¡ãscatterplot(message)title('映射后的信号的星座图')解调制后过噪声后的星座图：for Eb_NO_id=1:length(sigma)noise1=sigma(Eb_NO_id)*randn(1,sum);noise2=sigma(Eb_NO_id)*randn(1,sum);receive=message+noise1+noise2*j; %previously unconsidered: how to add gaussian noise to the original signal%receive=message;resum=0;total=0;m1=find(angle(receive)<=pi/2&angle(receive)>0); %demodulate the [ 1 1] patternremessage(1,m1)=1+j;redata(m1,1)=1;redata(m1,2)=1;m2= find( angle(receive)>pi/2&angle(receive)<=pi); %demodulate the [ 0 1] patternremessage(1,m2)=-1+j;redata(m2,1)=0;redata(m2,2)=1;m3=find( angle(receive)>-pi&angle(receive)<=-pi/2); %demodulate the [ 0 0] patternremessage(1,m3)=-1-j;redata(m3,1)=0;redata(m3,2)=0;m4=find( angle(receive)>-pi/2&angle(receive)<=0); %demodulate the [ 1 0] patternremessage(1,m4)=1-j;redata(m4,1)=1;redata(m4,2)=0;[resum,ratio1]=symerr(data,redata); % 'symerr' Compute number of symbol errors and symbol error rate pbit(Eb_NO_id)=resum/(sum*2); %1000000 symbols -->2000000 bits QPSK: 2bits per symbol [total,ratio2]=symerr(message,remessage); %Compute number of symbol errors and symbol error rate pe(Eb_NO_id)=total/sum; % Calculated according to the definitionendscatterplot(receive)title('¹加噪声的星座图')2.16QAM和64QAMM=16或者64;k=log2(M);n=120000; %比特序列长度samp=1; %过采样率x=randint(n,1); %生成随机二进制比特流stem(x(1:50),'filled'); %画出相应的二进制比特流信号title('二进制随机比特流');xlabel('比特序列');ylabel('信号幅度');x4=reshape(x,k,length(x)/k); %将原始的二进制比特序列每四个一组分组，并排列成k行length(x)/k 列的矩阵xsym=bi2de(x4.','left-msb'); %将矩阵转化为相应的16进制信号序列figure;stem(xsym(1:50)); %画出相应的16进制信号序列title('64进制随机信号');xlabel('信号序列');ylabel('信号幅度');y=modulate(modem.qammod(M),xsym); %用16QAM调制器对信号进行scatterplot(y); %画出16QAM信号的星座图text(real(y),imag(y),dec2bin(xsym));axis([-5 5 -5 5]);EbNo=-5:1:20;for n=1:length(EbNo);snr(n)=EbNo(n)+10*log10(k)-10*log10(samp); %信噪比yn=awgn(y,snr(n),'measured'); %加入高斯白噪声yd=demodulate(modem.qamdemod(M),yn); %此时解调出来的是16进制信号z=de2bi(yd,'left-msb'); %转化为对应的二进制比特流z=reshape(z.',numel(z),1');[number_of_errors(n),bit_error_rate(n)]=biterr(x,z)theoryPe(n)=(1/k)*3/2*erfc(sqrt(k*0.1*(10.^(EbNo(n)/10))));endsemilogy(EbNo,bit_error_rate,'b-',EbNo,theoryPe,'r*');legend('64QAM实际误码率','64QAM理论误码率');xlabel('EbNo/dB');ylabel('误比特率');h=scatterplot(yn(1:1*5e3),samp,0,'g.'); %经过信道后接收到的含白噪声的信号星座图hold on;scatterplot(y(1:1*5e3),1,0,'k+',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');axis([-8 8 -8 8]);hold off指导教师评语：实 验 成 绩:指导(辅导)教师 :—————————————————————————装订 线————————————————————————————————。

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QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统Matlab仿真实现

QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统Matlab仿真实现

QPSK和16QAM调制下MIMO-OFDM系统Matlab仿真实现一、引言MIMO-OFDM系统是一种融合了多输入多输出（MIMO）和正交频分复用（OFDM）技术的无线通信系统，能够显著提高数据传输速率和系统可靠性。

在MIMO-OFDM系统中，调制方式的选择对系统性能具有重要的影响。

QPSK和16QAM是两种常用的调制方式，它们在MIMO-OFDM系统中的应用对系统的性能和效率有着明显的影响。

本文将针对QPSK和16QAM调制下的MIMO-OFDM系统进行Matlab仿真实现，以研究两种调制方式对系统性能的影响。

二、MIMO-OFDM系统基本原理MIMO-OFDM系统由MIMO技术和OFDM技术组成。

MIMO技术利用多个天线发射和接收信号，通过空间分集和空间复用的方式提高系统的性能和可靠性。

而OFDM技术将带宽分成多个子载波，并采用正交调制方式传输数据，能够有效克服多径干扰和频率选择性衰落，提高系统的抗干扰能力和频谱利用率。

MIMO-OFDM系统将MIMO技术和OFDM技术结合，充分发挥两者的优势，实现了高速率和高可靠性的无线通信。

1. Matlab仿真环境搭建需要在Matlab环境中搭建MIMO-OFDM系统的仿真环境。

在Matlab中，可以使用Communications Toolbox和Wireless Communications Toolbox工具箱来搭建MIMO-OFDM系统的仿真环境。

通过这些工具箱，可以方便地构建MIMO通道模型、OFDM调制器和解调器等系统组件，并进行参数设置和仿真运行。

2. QPSK调制方式在QPSK调制方式下，将复数信号映射到星座图上，每个符号点代表两个比特。

QPSK调制方式可以实现较高的传输速率和频谱利用率，适用于高速率和大容量的无线通信场景。

在MIMO-OFDM系统中，QPSK调制方式通常用于传输速率要求较高的场景，例如视频传输和高速数据传输等。

2. MIMO-OFDM系统仿真实现与QPSK调制方式类似，利用Matlab中的Wireless Communications Toolbox，可以进行16QAM调制下MIMO-OFDM系统的仿真实现。

Matlab环境中16-QAM的性能仿真

Matlab环境中16-QAM的性能仿真

Matlab环境下16-QAM仿真1.原理框图2.matlab程序：clear all;nsymbol=100000;%每种信噪比下的发送符号数M=16;%16-QAMgraycode=[0 1 3 2 4 5 7 6 12 13 15 14 8 9 11 10];%格雷码编码规则EsN0=5:20;%信噪比的范围snr1=10.^(EsN0/10);%将dB值转化成线性值msg=randint(1,nsymbol,M);%由0-15的整数值组成的均匀随机数msg1=graycode(msg+1);%将随机数映射成格雷码msgmod=qammod(msg1,M);%16-QAM调制spow=norm(msgmod).^2/nsymbol;%求出每个符号的平均功率for indx=1:length(EsN0)sigma=sqrt(spow/(2*snr1(indx))) ;%根据符号功率求出噪声功率rx=msgmod+sigma*(randn(1,length(msgmod))+j*randn(1,length(msgmod)));%混入高斯加性白噪声y=qamdemod(rx,M);%16-QAM的解调decmsg=graycode(y+1);%格雷码的逆映射[err,ber(indx)]=biterr(msg,decmsg,log2(M));%求误比特率[err,ser(indx)]=symerr(msg,decmsg);%求误符号率Endp4=2*(1-1/sqrt(M)*qfunc(sqrt(3*snr1/(M-1))));ser1=1-(1-p4).^2;%理论误符号率ber1=1/log2(M)*ser1;%理论误比特率semilogy(EsN0,ber,'o',EsN0,ser,'*',EsN0,ser1,EsN0,ber1,'-k.');title('16-QAM载波调制信号在AWGN信道下的性能');xlabel('Es/N0');ylabel('误比特率和误符号率');legend('误比特率','误符号率','理论误符号率','理论误比特率');scatterplot(msgmod);%画出调制之后的星座图title('16-QAM调制之后的星座图');xlabel('同相分量');ylabel('正交分量');scatterplot(rx);%画出混入高斯加性白噪声后的星座图title('16-QAM信号经过AWGN信道之后的星座图');xlabel('同相分量');ylabel('正交分量');程序说明：先将均匀随机数映射成格雷码，再用qammod函数实现16-QAM调制，已调信号由分别表示幅度和相位的两部分数据构成。

MATLAB环境下16QAM调制及解调仿真程序说明

MATLAB环境下16QAM调制及解调仿真程序说明

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*。

qpsk 信号 matlab仿真代码

qpsk 信号 matlab仿真代码

1. 介绍QPSK信号QPSK (Quadrature Phase Shift Keying) 是一种数字调制技术，常用于无线通信和数字通信系统中。

它是通过改变相位来传输数字信息的一种调制方式，相较于单相位调制方式，QPSK可以提高信号传输效率和频谱利用率。

2. QPSK信号的生成原理QPSK信号的产生可以通过正交调制的方式完成，即将数据流分为两个独立的流并分别与正弦和余弦信号相乘，经过合并后即可生成QPSK信号。

具体过程如下：(1) 将二进制数据流分为实部和虚部，分别代表I信号和Q信号；(2) 分别对I信号和Q信号进行调制，得到两路调制信号；(3) 将两路调制信号通过信号合并器得到QPSK信号。

3. QPSK信号的Matlab仿真代码在Matlab中，可以通过编程实现QPSK信号的生成和仿真。

以下是一个简单的QPSK信号Matlab仿真代码示例：```Matlab设置QPSK调制参数M = 4; 调制阶数msg = randi([0 M-1],10000,1); 随机生成10000个0到M-1的整数，模拟二进制信息流txSig = qammod(msg,M); QAM调制绘制星座图scatterplot(txSig) 绘制QPSK星座图添加高斯噪声rxSig = awgn(txSig, 10); 添加信道噪声，信噪比为10dB解调rxMsg = qamdemod(rxSig,M); QPSK解调[numErrors,ber] = biterr(msg,rxMsg); 计算比特错误率disp(['比特错误率为：',num2str(ber)])```4. QPSK信号仿真结果分析通过上述Matlab代码，我们可以得到QPSK信号的仿真结果。

通过绘制星座图可以直观地观察到QPSK信号在复平面上的分布情况。

随后，我们可以添加高斯噪声，模拟信道中的干扰，然后进行解调并计算比特错误率。

5. 结论通过以上QPSK信号的Matlab仿真代码，我们可以成功生成和仿真QPSK信号，并得到比特错误率等性能指标。