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(cost,
sint)上。下图为MQAM的调制原理图。
MQAM的信号表达式:
sitaiCgTtcosCtaiSgTtsinCti1,2,...,M,0tTS
aiC与aiS是具有M种不同幅度的加权值
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:
sitsi1f1tsi2f2ti1,2,...,M,0tTS
f1tf2tTS2gTtcosCt,Eg2gTtsinCt,Eg0tTS0tTSsi1sitf1tdti1,2,...,M0si2sitf2tdti1,2,...,M0TS
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:
Pe(13log2LEb1)erfc[()]2LL1n0
式中,LM,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:
100QAM信号误码率分析10-1误码率10-210-3-1-0.500.51信噪比1.522.5
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.m
clear;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;
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');
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
%%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:N
if (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*-');
grid on;
xlabel('SNR in dB');
ylabel('Pe');
title('16QAM调制误码率');
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);
four2two.m
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); 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=[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';
two2four.m
%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;1.5
random_binary.m
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0
else
info(i)=1; % 1/2的概率输出为1
end
end;
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xn
nn=length(xn); xn=[xn(1:nn/2);xn(nn/2+1:nn)];
xn=xn(:); xn=xn';
qam.m
function [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);
32QAM
M = 32;
k = log2(M);
x = randint(20000,1);
y = modulate(modem.qammod('M',32,'InputType','Bit'),x);
EbNo = -5:1:10;
for n=1:length(EbNo)
snr(n) = EbNo(n) + 10*log10(k);
ynoisy = awgn(y,snr(n),'measured');
zms = demodulate(modem.qamdemod('M',32,'OutputType','Bit'),ynoisy);
z = de2bi(zms,'left-msb');
[nErrors(n), BITBER(n)] = biterr(x,z);
theo_err_prb(n)=(1/k)*3/2*erfc(sqrt(k*0.1*(10.^(EbNo(n)/10))));
end
disp (nErrors);
disp (BITBER);
semilogy(EbNo,BITBER,'b*-',EbNo,theo_err_prb,'k*-');
title('32QAM误比特率性能');
xlabel('Eb/N0(dB)');
ylabel('误比特率');
legend('仿真误码率','理论误码率');
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