通信原理、现代通信技术-QPSK仿真报告.docx
通信原理实验课程课程实验报告、实验要求QPSK调制仿真与分析使用matlab仿真实现QPSK相干调制与解调，要求：1）调制载波中心频率为5MHz,二进制数据比特率为2Mbps,基带信号波形采用滚降系数为0.4的平方根升余弦滤波器，画出4个载波周期I、Q调制分量的时域波形和对应的二进制码。2）画出基带|、Q信号和已调信号的频谱。3）通过AWGN信道，EbN0在。到20dB之间变化，画出误比特率曲线，并和理论误比特率进行对比；4）画出Eb/NO分别为5dB和IOdB时的星座图；二、实验环境软件:MATLABR2018a三、实验原理1、四进制相移键控（QPSK）的载波信号有四种可能的离散相位状态小，每个载波相位携带两个二进制码元。双bite码元与载波相位的常见对应关系有AB两种方式。双比特码元载波相位A方式B方式00-3114IO-2-H/4110兀/401234B方式的另一种表示:B方式的QPSK信号的正交调制原理如下图。公式有：S1(t)=Accos(2吐t+&)=/(t)cos(2以)-Q(t)sin(2"f)式中，同相分量"£)=°<1)859)"(。=4«)5(仇)2、误比特率与信噪比信噪比SNR=IOlg(PsZPn),其中Ps和Pn分别代表信号和噪声的有效功率EbZNO为比特信噪比。显然，信噪比越大，信号的误码率越小。3、星座图数字通信系统中，每个符号间隔输出一个符号，对应一个信号波形。M进制数字通信系统在发送端需要设计出M种不同的信号。如前所述，信号s;()可以通过矢量空间分析器得到矢量,这样M个能量信号波形就可映射为N维空间中的M个点。将所对应的N维空间中的M个点的集合称为M进制信号的星座图，或称为信号空间图，或称为信号矢量图。相对于前面介绍的一般信号波形，数字信号波形一般限定在一个符号间隔内，二进制数字信号限定在OWlT,多进制数字信号限定时间在OWlWT。四、实验设计与运行结果首先声明：因为题目要求的频率过高，电脑配置不足，每次调制用时过长，先将所有的数据等比例缩小，如调制载波中心频率5MHz-5Hz,二进制数据比特率2Mbpsf2bps。1、调制使用调相法产生B方式的QPSK信号。基带信号生成：随机数判决+比特率为节奏的for函数。穿并行转换与极性变换：条件判决即可。如：生成匕2向ifstt(2*n-1)=1stl(n)=l;elsestl(n)=-l;end运行结果如下图，WWTstt一与载波信号调制合成：使双极性码与相互正交的载波相乘，同相支路和正交之路分别完成2PSK,最后叠加,得到B方式的QPSK信号。实验即用代码复述上述过程，得到结果如下图：2、加噪声使用matlab函数awgn(x,SNR)。其意义为：在信号X中加入高斯白噪声。信噪比SNR以dB为单位。X的强度假定为OdBW。如果X是复数，就加入复噪声。结果在上一张图已经呈现，再次给出：3、求频谱Matlab中求函数频谱的过程是：对函数做傅里叶变换后，进行快速傅里叶变换计算。程序中使用的函数是：functionf,sf=T2F(t,st)得到如下的结果图：W1dr阴 lr<5、星座图SNR=5dB-1-0.500.51f1SNR=IOdBf1五、程序源代码i=10;%基带信号码元数*106j=5000;j1=2000;t=linspace(0,5J);%0-5之间产生5000个点行矢量，即将0,5分成5000份tl=linspace(0,2,jl)f=5;%载波频率MO15fm=i5;%基带信号频率，码元数是10*10、而时域长度是5,也就是一个单位2*106个码元a=round(rand(l,i);%产生随机序列%产生基带信号stt=t;forn=l:10ifa(n)<lform=ji*(n-l)+l:j/i*nstt(m)=0;endelseform=ji*(n-l)+l:j/i*nstt(m)=l;endendendfigure(l);subplot(311);plot(t,stt);title('基带信号stf);axis(0,5,-l,2);%并行信号stl=t;forn=kj2ifstt(2*n-1)=1stl(n)=l;elsestl(n)=-l;endendsubplot(312);si=st1(1:2000);plot(tl,sl);titlef基带信号码st);axis(0,2,-l,2);st2=t;forn=kj2ifstt(2*n)=lst2(n)=l;elsest2(n)=-l;endendsubplot(313);s2=st2(l:2000);plot(tl,s2);titleC基带信号码st2,);axis(0,2,-l,2);%载波信号sl=cos(2*pi*f*t);s2=-sin(2*pi*f*t);%调制FI=StL*sl;%加入载波1同相IF2=stl.*s2;%加入载波2正交Qfigure(2);subplot(411);plot(t,Fl);title(,LFl=sl*st);axis(0,2,-l,2);subplot(412);plot(t,F2);title('Q:F2=s2*st2');axis(0,2,-l,2);e_fsk=Fl+F2;subplot(413);plot(t,e_fsk);title('QPSK信号');axis(0,2,-l,2);%加噪£$1<二¥811仁_£61<,20)%在信号*中加入高斯白噪声。信噪比SNR以dB为单位。X的强度假定为OdB般如果X是复数，就加入复噪声。subplot(414);plot(t,fsk);title,加噪声后信号)axis(0,2,-l,2);f,sfl=T2F(t,stl);f,sf2=T2F(t,st2);f,sf3=T2F(t,fsk);%傅里叶变换figure(3);subplot(311);plot(t,sfl)；axis(2.3,2.7,-l,lO)jtitle(,s);subplot(312);plot(t,sf2);axis(2.3,2.7,-1,10)ititle(,s2,);subplot(313);Plot(LSf3);axis(2.3,2.7,-1,IODJitleC加噪后的信号');%误码率计算Eb= 1;for i=l:20for cnt=l:10SNR= 10 ( 0.1 *i);NO = Eb/SNR;Maxbit=1000;%信噪比从1到20dB%对于每个信噪比，进行10次实验，最后求平均%信噪比Sigma=sqrl(N02);b=rand(l,Maxbit);%随机数据b_bin=round(b);%01比特流b2=sign(b_bin-0.5);%调制后的-1和+1比特流Noise=Sigma*randn(1,Maxbit);%snt调制信号与噪声叠加后的信号fskl=fsk(l:1000);Snt=fskl+Noise;%解调过程，抽样判决，<0,判为T,>0,判为+1res(Snt<0)=-l;res(Snt>=0)=1;%Snt.*b2,解调正确，相乘结果为+1,若发生误码，结果为TSt=res.*fskl;%err为误码的个数err(cnt)=length(find(St<O);end%Pb计算信噪比为idB时的误比特率Pb(i)=(mean(err)Maxbit)*100;endfigure(4);subplot(211);Semilogy(Pb);XlabeIc信噪比(dB);ylabelC实际误码率Pe,)%同上计算理论Maxbit=1000;Eb=1;fori=l:15forcnt=lrlb=rand(l,Maxbit);b_bin=round(b);b2=sign(b_bin-0.5);SNR=10(0.1*i);NO=Eb/SNR;Sigma=sqrl(N02);Noise=Sigma*randn(1,Maxbit);Snt=b2÷Noise;res(Snt<0)=-1;res(Snt>=0)=1St=res.*b2;err(cnt)=length(find(St<O);endPb(i)=(mean(err)Maxbit)*100;endfigure(4);subplot(212);Semilogy(Pb);Xlabe1('信噪比(dB)');ylabel("理论误码率Pe,)axis(0,10,0.1,10);clearall;msg=randi(0,3,1,5000);%4进制，20个符号figure(l);stem(msg);msgl=pskmod(msg,4,pi4);%4psk调制初始相位为pi/4msg2=awgn(msgl,5)scatterplot(msg2);title(,SNR=5dB,)jaxis(-1.2,1.2,-1.2,1.2);%画星座图xlabel(,f)ylabel('f2,)holdon;rectangle(,Position,-l,-1,2,2,'Curvature,l,l);axisequal;%画圆clearall;msg=randi(0,3,1,5000);%4进制，20个符号figure(2);stem(msg);msgl=pskmod(msg,4,pi4);%4psk调制初始相位为pi/4msg2=awgn(msglJO)scatterplot(msg2);title(,SNR=10dB*);axis(-1.2,1.2,-1.2,1.2);%画星座图xlabel('f)ylabel(,f2,)holdon;rectangle(Tosition,-l,-1,2,2,Curvature,l,l);axisequal;%画圆%用于频谱的函数functionf,sf=T2F(t,st)%利用FFT计算信号的频谱并与信号的真实频谱的抽样比较。%脚本文件T2F.m定义了函数T2F,计算信号的傅立叶变换。%Inputisthetimeandthesignalvectors,thelengthoftimemustgreater%than2%0utputisthefrequencyandthesignalspectrumdt=K2)-t；T=t(end);df=1/T;N=length(st);f=-N/2*df:df:N/2*df-df;sf=fft(st);sf=TN*fftshift(sf);end六、总结对于这次仿真实践，我最大的感想就是“太难了！北之前我接触的matlab只是较为简
