DQPSk.rar_BERDQPSK_DQPSK_dpsk_dpskmatlab_matlabdqpsk

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188 浏览量 2022-09-24 01:30:34 上传评论收藏 824B RAR 举报

在通信系统中，差分相移键控（Differential Quadrature Phase Shift Keying，简称DQPSK）是一种常用于数字调制的技术。本压缩包文件"**DQPSk.rar**"提供了一个关于DQPSK在MATLAB环境下的实现，其中包含了计算和绘制误码率（Bit Error Rate, BER）的方法。以下是对这个MATLAB程序的详细解释和相关知识点的阐述。 **DQPSK**是一种基于相位变化的调制方式，它通过改变连续两个符号之间的相位差来传输信息。与传统的QPSK相比，DQPSK不需要绝对相位参考，因此对信道中的相位噪声和漂移具有一定的鲁棒性，更适合于无线通信环境。在MATLAB中实现DQPSK调制，通常包括以下步骤： 1. **数据生成**：创建随机二进制序列，代表要传输的信息比特。 2. **调制**：将二进制序列转换为DQPSK符号，根据预先设定的相位差规则（如+90°、-90°、+180°和0°）。 3. **加性高斯白噪声（AWGN）通道模拟**：模拟实际通信信道中的噪声影响，通过在调制信号上添加符合高斯分布的随机噪声。 4. **解调**：在接收端，使用同步的DQPSK解调器恢复信息比特。解调通常基于相位比较原理，例如，通过对相邻符号的相位差进行比较来确定接收到的比特。 5. **误码率计算**：比较发送比特和解调后得到的比特，统计错误比特的数量，并除以总比特数以得到误码率。 6. **绘图**：利用MATLAB的图形功能，绘制误码率曲线，通常是在SNR（信噪比）对误码率的坐标系上，展示系统的性能。压缩包中的"DQPSk.txt"文件可能是程序的说明文档或代码的一部分，可能包含了关于如何运行MATLAB脚本、如何设置参数以及如何解读结果的说明。在MATLAB中，实现这些步骤可能涉及到`randi`函数生成随机比特流，`modulate`和`demodulate`函数进行调制和解调操作，`awgn`函数添加噪声，以及`biterr`函数计算误码率。绘制误码率曲线可能用到`semilogy`或`plot`函数，配合`grid on`和`xlabel`、`ylabel`等命令来美化图表。这个MATLAB程序提供了学习和理解DQPSK调制技术及其在AWGN信道中性能的一个实践平台。通过运行和分析这个程序，读者可以深入理解DQPSK的工作原理，同时掌握如何在实际环境中评估其性能。

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DQPSk调制过程解调过程系统误码率 matlab程序代码: N_Trials=1000; N_number=100; N_snr=10; Q=16; BER_MATRIX=[]; SER_MATRIX=[]; for trials=1:N_Trials trials noise=randn(1,N_number/2)+j.*randn(1,N_number/2); s10=round(rand(1,N_number)); s=(s10*2-1)/sqrt(2); sreal=s(1:2:N_number); simage=s(2:2:N_number); sc=sreal+j.*simage; sgma=1; Error_ber=[]; Error_ser=[]; for snr_db=0:1:N_snr snr=10.^(snr_db./10); N0=2*sgma.^2; Eb=snr*N0; Es=2*Eb; yy=sqrt(Es).*sc+noise; y_real=sign(real(yy))./sqrt(2); y_image=sign(imag(yy))./sqrt(2); d_bit=[]; for k=1:length(y_real) d_bit=[d_bit,[y_real(k),y_image(k)]]; end d_symbol=y_real+j.*y_image; dif_bit=s-d_bit; dif_symbol=sc-d_symbol; ber_snr=0; for k=1:N_number if dif_bit(k)~=0 ber_snr=ber_snr+1; end end Error_ber=[Error_ber,ber_snr]; ser_snr=0; for k=1:N_number/2 if dif_symbol(k)~=0 ser_snr=ser_snr+1; end end Error_ser=[Error_ser,ser_snr]; %s_e=sign(y_real); %s_e10=(s_e+1)./2; %Error_snr=sum(abs(s10-s_e10)); %Error_v=[Error_v,Error_snr]; end BER_MATRIX=[BER_MATRIX;Error_ber] ; SER_MATRIX=[SER_MATRIX;Error_ser]; end BER_sum=mean(BER_MATRIX); BER=BER_sum./N_number; SER_sum=mean(SER_MATRIX); SER=SER_sum./(N_number./2); BER_T=[]; SER_T=[]; for snr_db=0:1:N_snr snr=10.^(snr_db./10); BER_THEROY=Qfunct(sqrt(2.*snr)); SER_THEROY=1-(1-0.5.*erfc(sqrt(snr))).^2; BER_T=[BER_T,BER_THEROY]; SER_T=[SER_T,SER_THEROY]; end i=0:1:10; semilogy(i,BER,'-r',i,BER_T ,'*g',i,SER,'.c',i,SER_T,':k');