基于matlab的qpsk調(diào)制解調(diào)仿真設(shè)計(jì)與研究設(shè)計(jì)說(shuō)明書(shū)-資料下載頁(yè)
2025-08-17 15:22本頁(yè)面
【導(dǎo)讀】正交相移鍵控，是一種數(shù)字調(diào)制方式。QPSK技術(shù)具有抗干擾能力好、誤碼率低、頻譜利用效率高等一系列優(yōu)點(diǎn)。論文主要介紹了正交相移鍵控。道中的性能進(jìn)行了，分析了解Simulink中涉及到QPSK的各種模塊的功能。1了解并掌握QPSK調(diào)制與解調(diào)的基本原理；2在通信原理課程的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)與分析簡(jiǎn)單的通信系統(tǒng)；析設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
【正文】 i_rc 可能是貼近實(shí)際的波形 ,i則是理想波形 q_rc=y2.*sin(2*pi*f1*t4)。 %y2 就是 Q data， q_rc 可能是貼近實(shí)際的波形 ,q 則是理想波形 I_rc=i_rc(101:800)。 Q_rc=q_rc(1:700)。 QPSK_rc=(sqrt(1/2).*I_rc+sqrt(1/2).*Q_rc)。 QPSK_rc_n1=QPSK_rc+n1。 figure(1) subplot(3,1,1)。plot(t3,i_rc)。axis([1 8 1 1])。ylabel(39。a 序列 39。)。 subplot(3,1,2)。plot(t4,q_rc)。axis([1 8 1 1])。ylabel(39。b序列 39。)。 subplot(3,1,3)。plot(t2,QPSK_rc)。axis([1 8 1 1])。ylabel(39。合成序列 39。)。 （ 2） QPSK 解調(diào) M 文件程序 clear all close all bit_in = randint(1e3, 1, [0 1])。 bit_I = bit_in(1:2:1e3)。 %bit_I 為”奇數(shù)序列”，奇數(shù)序列是同相分量，以 cos 為載波 bit_Q = bit_in(2:2:1e3)。 %bit_Q 是 bit_in 的所有偶數(shù)下標(biāo)組成的”偶數(shù)序列” ，以 sin 為載波 data_I = 2*bit_I+1。 % 將 bit_I 中的 1 變成 1， 0 變成 1。 注意 data_I 是 500 點(diǎn) data_Q = 2*bit_Q+1。 %將 bit_Q 中的 1 變成 1， 0 變成 1 data_I1=repmat(data_I39。,20,1)。 %將 500 行的列向量 data_I 的共軛轉(zhuǎn)置 data_I’復(fù)制為 20*500的矩陣， 20 行數(shù)據(jù)是相同的。 data_Q1=repmat(data_Q39。,20,1)。 for i=1:1e4 %data_I2 是將 data_I1 這個(gè) 20*500 的矩陣?yán)L(zhǎng)為 1*10000 的行向量 data_I2(i)=data_I1(i)。 22 data_Q2(i)=data_Q1(i)。 end。 f=0::1。 xrc=+*cos(pi*f)。 data_I2_rc=conv(data_I2,xrc)/。 % data_I2_rc 就是 Idata data_Q2_rc=conv(data_Q2,xrc)/。 % data_Q2_rc 就是 Qdata f1=1。 t1=0::1e3+。 % 10010 個(gè)數(shù)據(jù)，長(zhǎng)度和 data_I2_rc 以及 data_Q2_rc 相同 n0=rand(size(t1))。 %n0 是 1*10010 的均勻分布的噪聲 I_rc=data_I2_rc.*cos(2*pi*f1*t1)。 Q_rc=data_Q2_rc.*sin(2*pi*f1*t1)。 QPSK_rc=(sqrt(1/2).*I_rc+sqrt(1/2).*Q_rc)。 QPSK_rc_n0=QPSK_rc+n0。 I_demo=QPSK_rc_n0.*cos(2*pi*f1*t1)。 % 解調(diào) (相干解調(diào)，與載波相乘 ) Q_demo=QPSK_rc_n0.*sin(2*pi*f1*t1)。 I_recover=conv(I_demo,xrc)。 % 低通濾波 Q_recover=conv(Q_demo,xrc)。 I=I_recover(11:10010)。 Q=Q_recover(11:10010)。 t2=0::。 %t2 有 20200 個(gè)點(diǎn) t3=0::。 %t3 有 10000 個(gè)點(diǎn) data_recover=[]。 % 抽樣判決 for i=1:20:10000 %data_recover 是待判決的 20200 點(diǎn) data_recover=[data_recover I(i:1:i+19) Q(i:1:i+19)]。 end。 bit_recover=[]。 for i=1:20:20200 if sum(data_recover(i:i+19))0 %20 點(diǎn)為同一個(gè)值， 20 點(diǎn)數(shù)據(jù)疊加后與閾值 0 比較 data_recover_a(i:i+19)=1。 %data_recover_a 是并 /串轉(zhuǎn)換后的 20200 點(diǎn) bit_recover=[bit_recover 1]。 %bit_recover 是 1000 點(diǎn)數(shù)據(jù) else data_recover_a(i:i+19)=1。 bit_recover=[bit_recover 1]。 end end error=0。 dd = 2*bit_in+1。 % 將 bit_in 中的 1 變成 1， 0 變成 1 ddd=[dd39。]。 %ddd 是 1 表示 0， 1 表示 1 的原始序列， 1000 個(gè)點(diǎn) ddd1=repmat(ddd,20,1)。 %ddd1 是 20*1000 的矩陣 for i=1:2e4 ddd2(i)=ddd1(i)。 %將 ddd1 拉直為 1*20200 的行向量 ddd2 end for i=1:1e3 if bit_recover(i)~=ddd(i) 23 error=error+1。 end end p=error/1000。 figure(1) subplot(4,1,1)。plot(t2,ddd2)。axis([0 100 2 2])。title(39。原序 列 39。)。 subplot(4,1,2)。plot(t1,I_demo)。axis([0 100 2 2])。title(39。I 支路解調(diào) 39。)。 subplot(4,1,3)。plot(t1,Q_demo)。axis([0 100 2 2])。title(39。Q 支路解調(diào) 39。)。 subplot(4,1,4)。plot(t2,data_recover_a)。axis([0 100 2 2])。title(39。解調(diào)后序列 39。)。
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