正交幅度调制（QAM，Quadrature Amplitude Modulation）是一种广泛应用于现代通信系统中的数字调制技术。在QAM中，信息被编码为两个正交载波的幅度，这两个载波通常相差90度（即四分之一周期）。这种调制方式结合了幅度调制（AM）和相位调制（PM），从而能够在一个信号中同时传输多个比特，极大地提高了频谱效率。
QAM的工作原理是将数字信息（二进制序列）转换为幅度和相位的变化。每个QAM符号通常代表2的n次幂个可能的状态，其中n是调制阶数。例如，16-QAM有16种不同的符号状态，而256-QAM则有256种状态。每个状态对应一个特定的幅度和相位组合，因此在相同的带宽下，高阶QAM可以传输更多的数据。
在MATLAB中实现QAM通信系统的仿真，我们需要以下几个步骤：
1. **生成信息比特流**：我们创建一个随机的二进制信息流，这代表要发送的数据。
2. **编码与映射**：接下来，我们将信息比特进行编码（如错误纠正编码）并进行符号映射。映射过程是将每个比特组（根据QAM的阶数确定比特数量）转换为对应的幅度和相位坐标。
3. **调制**：通过乘以两个正交载波（通常是复数形式的正弦和余弦波）来实现调制。载波的频率和相位根据通信系统的具体规格设定。
4. **信道模型**：模拟实际通信环境，可能包括衰落、噪声等影响，这可以通过添加高斯白噪声或使用其他信道模型来实现。
5. **解调**：在接收端，首先需要对信号进行滤波和放大，然后进行解调。解调通常采用匹配滤波器或最小均方误差（MMSE）解调器等方法。
6. **符号解映射与译码**：将接收到的符号转换回原始比特流，并进行错误检测和纠正（如果使用了编码）。
7. **性能评估**：计算误码率（BER）或误符号率（SER），以评估系统的性能。这通常涉及到比较发送前后的比特流或符号流。
在MATLAB中，`comm.QAMModulator`和`comm.QAMDemodulator`是用于实现QAM调制和解调的内置函数。通过它们，我们可以方便地构建QAM通信链路的仿真模型。此外，`awgn`函数可以用来模拟高斯白噪声信道，而`filter`函数可用于滤波操作。
通过调整QAM的阶数、信噪比（SNR）和其他系统参数，我们可以研究其在不同条件下的性能，这对于优化通信系统的容量和可靠性至关重要。在实际应用中，QAM常用于无线通信（如Wi-Fi、4G/5G网络）、有线电视以及卫星通信等领域。
