qpsk.zip_QPSK_QPSKBER_QPSKber_qpskmatlab

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7 浏览量 2022-09-22 22:04:50 上传评论收藏 725B ZIP 举报

QPSK（Quadrature Phase Shift Keying，正交相移键控）是一种常见的数字调制技术，广泛应用于无线通信、卫星通信以及数字电视等领域。它通过改变载波的两个正交分量的相位来传输信息，每个符号可以携带2比特的信息。QPSK系统通常分为模拟QPSK和数字QPSK，其中数字QPSK是现代通信系统中常用的一种。在QPSK调制中，四个可能的相位状态分别代表00、01、10和11这四种二进制序列。这些相位状态均匀分布在360度的圆周上，每个状态相差90度，因此它们是正交的。这种正交性使得QPSK具有较高的频谱效率，同时在接收端可以通过两个正交分量的相位检测来恢复原始信息。 `qpsk.m` 文件很可能是一个MATLAB脚本，用于实现QPSK调制和解调的仿真。MATLAB是一种强大的数学计算环境，特别适合于信号处理和通信系统的建模。在该脚本中，可能包含了以下步骤： 1. **随机数据生成**：生成一组随机的二进制序列作为输入信息。 2. **映射**：将二进制序列映射到对应的QPSK符号，即选择相应的相位状态。 3. **调制**：对载波进行相位调制，产生QPSK信号。这通常涉及到复数运算，因为每个QPSK符号都是一个复数，实部和虚部对应两个正交的载波分量。 4. **加噪声**：为了模拟实际信道环境，通常会向QPSK信号中添加高斯白噪声。 5. **解调**：在接收端，通过对信号进行相关或匹配滤波，可以恢复出原始的相位信息。 6. **错误率计算**：比较解调后得到的二进制序列与原始发送序列，计算误码率（BER，Bit Error Rate），这是衡量通信系统性能的重要指标。在实际应用中，QPSK的误码率受到许多因素的影响，如信噪比（SNR，Signal-to-Noise Ratio）、多径衰落、频率偏移等。通常，提高SNR可以降低误码率，提高通信质量。`BER`（误码率）是评估通信系统性能的关键参数，通过仿真不同SNR条件下的误码率，可以优化系统设计，找到最佳工作点。在MATLAB中，`qpsk_ber` 可能是指一个函数或脚本，用于计算QPSK系统的误码率，而`qpsk_matlab` 可能是指一系列与QPSK相关的MATLAB代码集合，包含调制、解调和性能分析等功能。总结来说，这个压缩包提供的资源是一个关于QPSK调制与误码率分析的MATLAB实现，有助于理解和学习数字通信中的QPSK技术及其性能评估。通过运行`qpsk.m` 脚本，用户可以了解QPSK调制的原理，并进行误码率的仿真，从而深入理解通信系统的工作机制。

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qpsk.m 1KB

% symbol error rate for QPSK(4-QAM) modulation clear N = 1000; % number of symbols run=100; snr = -20:5:20; % multiple Eb/N0 values dataHat = zeros(1,N); for ii = 1:length(snr) for run=1:100 data = (2*(rand(1,N)>0.5)-1) + j*(2*(rand(1,N)>0.5)-1); % s = (1/sqrt(2))*data; % normalization of energy to 1 n = 1/sqrt(2)*[randn(1,N) + j*randn(1,N)]; % white guassian noise, 0dB variance y = s + 10^(-snr(ii)/20)*n; % additive white gaussian noise % demodulation y_re = real(y); % real y_im = imag(y); % imaginary dataHat(find(y_re < 0 & y_im < 0)) = -1 + -1*j; dataHat(find(y_re >= 0 & y_im > 0)) = 1 + 1*j; dataHat(find(y_re < 0 & y_im >= 0)) = -1 + 1*j; dataHat(find(y_re >= 0 & y_im < 0)) = 1 - 1*j; T_Error(ii) = size(find([data - dataHat]),2); % couting the number of errors end end simSer_QPSK = T_Error/N; theorySer_QPSK = erfc(sqrt(0.5*(10.^(snr/10)))) - (1/4)*(erfc(sqrt(0.5*(10.^(snr/10))))).^2; close all figure semilogy(snr,theorySer_QPSK,'b.-'); hold on semilogy(snr,simSer_QPSK,'mx-'); grid on legend('theory-QPSK', 'simulation-QPSK'); xlabel('Es/No, dB') ylabel('Symbol Error Rate') title('Symbol error probability curve for QPSK(4-QAM)')