MATLAB仿真QPSK调制与解调
2011-06-22 20:16:45| 分类：学习| 标签：qpsk matlab |字号大中小订阅
注意B方式的4PSK用的比较多。I 路信号是用余弦载波，由2进制数据流的奇数序列组成；Q路信号用正弦载波，由2进制数据流的偶数序列组成。下面的a是Idata，b就是Qdata，它们分布与各自的载波相乘分别输出I 路信号和Q 路信号。I 路信号加上Q路信号就是QPSK输出信号。当I 路载波信号是0相位时为1，是180°相位时为0；当Q路载波信号是0相位时为1，是180°相位时为0。比如下图的‘11’数据cos(theta) + sin(theta) =
sqrt(2)*sin(theta + 45°)是相位超前sin(theta) 45°
QPSK即四进制移向键控（Quaternary Phase Shift Keying），它利用载波的四种不同相位来表示数字信息，由于每一种载波相位代表两个比特信息，因此每个四进制码元可以用两个二进制码元的组合来表示。两个二进制码元中的前一个码元用a表示，后一个码元用b表示。
% QPSK调相法基本原理解释clear all
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% x1是类似[1 1 -1 -1 -1 -1 1 1]的分布,作用是控制相位的180°反转。
%由于仿真中载波的频率是f=1Hz，所以1s的间隔内有一个完整周期的正弦波t=[-1:0.01:7-0.01]; % t共800个数据，-1~7s
t1 = [0:0.01:8-0.01]; %t1也是800个数据点，0 ~8s
tt=length(t); % tt=800
x1=ones(1,800);
for i=1:tt
if (t(i)>=-1 & t(i)<=1) | (t(i)>=5& t(i)<=7);
x1(i)=1;
else x1(i)=-1;
end
end
t2 = 0:0.01:7-0.01; %t2是700个数据点，是QPSK_rc绘图的下标
t3 = -1:0.01:7.1-0.01; %t3有810个数据点，是i_rc的时间变量
t4 = 0:0.01:8.1-0.01; %t4有810个数据点，是q_rc的时间变量
%x2是类似于[1 1 -1 -1 1 1 1 1]的分布,作用是控制相位的180°反转
tt1=length(t1);
x2=ones(1,800);
for i=1:tt1
if (t1(i)>=0 & t1(i)<=2) | (t1(i)>=4& t1(i)<=8);
x2(i)=1;
else x2(i)=-1;
end
end
f=0:0.1:1;
xrc=0.5+0.5*cos(pi*f); %xrc是一个低通特性的传输函数
y1=conv(x1,xrc)/5.5; %y1和x1 实际上没什么区别，仅仅是上升沿、下降沿有点过渡带y2=conv(x2,xrc)/5.5; % y2和x2 实际上没什么区别，仅仅是上升沿、下降沿有点过渡带n0=randn(size(t2));
f1=1;
i=x1.*cos(2*pi*f1*t); % x1就是I data
q=x2.*sin(2*pi*f1*t1); %x2就是Q data
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); % y1就是I data，i_rc可能是贴近实际的波形,i则是理想波形q_rc=y2.*sin(2*pi*f1*t4); %y2就是Q data，q_rc可能是贴近实际的波形,q则是理想波形
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('a序列');
subplot(4,1,2);plot(t4,q_rc);axis([-1 8 -1 1]);ylabel('b序列');
subplot(4,1,3);plot(t2,QPSK_rc);axis([-1 8 -1 1]);ylabel('合成序列');
subplot(4,1,4);plot(t2,QPSK_rc_n1);axis([-1 8 -1 1]);ylabel('加入噪声');
上图解释：合成序列表示的数据：11 01 00 00 01 11 11
相对于sin(theta)合成序列相位: Pi/4, 3/4Pi[即sin(theta-45)=sin(theta-45+180)], -3/4Pi[即-sin(theta+45)], -3/4Pi[即-sin(theta+45)] , 3/4Pi, Pi/4, Pi/4。
例1
% 设定T=1,加入均匀分布噪声
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% 调制
bit_in = randint(1e3, 1, [0 1]);
bit_I = bit_in(1:2:1e3); %bit_I为”奇数序列”，奇数序列是同相分量，以cos为载波
bit_Q = bit_in(2:2:1e3); %bit_Q是bit_in的所有偶数下标组成的”偶数序列”，以sin为载波
data_I = -2*bit_I+1; % 将bit_I中的1变成-1，0变成1; 注意data_I是500点
data_Q = -2*bit_Q+1; %将bit_Q中的1变成-1，0变成1
data_I1=repmat(data_I',20,1); %将500行的列向量data_I的共轭转置data_I’复制为20*500的矩阵，20行数据是相同的。
data_Q1=repmat(data_Q',20,1);
for i=1:1e4 %data_I2是将data_I1这个20*500的矩阵拉长为1*10000的行向量
data_I2(i)=data_I1(i); %注意索引方式是按列计数20个数恰好是同一个数，这是后面20个数加起来判决的依据
data_Q2(i)=data_Q1(i);
end;
f=0:0.1:1;
xrc=0.5+0.5*cos(pi*f); %xrc是一个长度为11的低通特性传输函数,L=11
data_I2_rc=conv(data_I2,xrc)/5.5; % data_I2_rc就是Idata
