QAM调制 Matlab仿真

clear; clc; echo off; close all; %========================================================================== % 参数设置 f=64e3; %调制后的信号符号率 fb=4*f; %基带信号比特率 fs=32*fb; %抽样频率.一个点由32个点表示 fc=4*fb; %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 N=10000; %设定码元数量 %========================================================================== %生成二进制信号序列，并作图 info=random_binary(N); %产生二进制信号序列 x=(1:N)/fb; stem(x,info); axis([0 100/fb 0 1.5]) %========================================================================== % 基带信号调制，并做出已调信号频谱和星座图 [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; %画出已调信号波形 figure(2); %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1/10 plot(t(1:1000),y(1:1000),t(1:1000),I(1:1000),t(1:1000),Q(1:1000),[0 1000*dt],[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 figure(3); 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; 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 figure(4); constel(y1,fs,fb,fc); title('星座图'); %========================================================================== %信道加入噪声，做出不同信噪比下的星座图 %解调已调信号，并统计不同信噪比下的误码率 figure(5); SNR_in_dB=8:2:22; %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 subplot(2,4,j); constel(y_add_noise,fs,fb,fc); hold on; 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(6); 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'); %========================================================================== % 对比基带信号和解调信号波形 figure(7); %基带序列波形 subplot(211); x=(1:N)/fb; stem(x,info); axis([0 100/fb 0 1.5]); %解调出序列波形 subplot(212); stem(x,y_output); axis([0 100/fb 0 1.5]);