基于matlab高斯信道下的16qam誤碼率分析的設(shè)計(jì)通信系統(tǒng)課程設(shè)計(jì)報(bào)告-資料下載頁(yè)
2024-11-08 06:08本頁(yè)面
【導(dǎo)讀】本次課程設(shè)的代碼編寫(xiě)和仿真均基于Matlab仿真軟件。整個(gè)設(shè)計(jì)配以誤碼率和信噪比的性能曲線圖和信號(hào)接受圖加以。設(shè)計(jì)共有三大組成部分：一是代碼的編寫(xiě)及設(shè)計(jì)思路，本部分詳細(xì)講。析設(shè)計(jì)是否合理，便于理；最后是對(duì)本次課程設(shè)計(jì)的總結(jié)。頻譜利用率將提高1倍。QAM是幅度、相位聯(lián)合調(diào)制的技術(shù)，它同時(shí)利用了載波。利用率，目前QAM最高已達(dá)到1024-QAM。傳輸效率越高，例如具有16個(gè)樣點(diǎn)的16-QAM信號(hào)，每個(gè)樣點(diǎn)表示一種矢量狀態(tài)，種載波和相位的組合，16-QAM的每個(gè)符號(hào)和周期傳送4比特。內(nèi)被分成兩路，各為原來(lái)兩路信號(hào)的1/2，然后分別與一對(duì)正交調(diào)制分量相乘，接收端完成相反過(guò)程，正交解調(diào)出兩個(gè)相反碼流，均衡器補(bǔ)償由信。道引起的失真，判決器識(shí)別復(fù)數(shù)信號(hào)并映射回原來(lái)的二進(jìn)制信號(hào)。同、相位正交的兩個(gè)載波進(jìn)行調(diào)幅，然后將已調(diào)信號(hào)加在一起進(jìn)行傳輸或發(fā)射。其中，16QAM和32QAM廣泛用于數(shù)字有線電視系統(tǒng)。因此發(fā)送的QAM信號(hào)波形可
【正文】 難 。 第一天拿到題目后，我熟悉了一下 Matlab 軟件的操作，發(fā)現(xiàn)很生疏，于是用了一個(gè)晚上的時(shí)間來(lái)提高操作水平，經(jīng)過(guò)不懈努力，終于正式開(kāi)始進(jìn)行設(shè)計(jì)。接下來(lái)我根據(jù)老師提供的資料以及我所找的相關(guān)資料開(kāi)始將分部分地設(shè)計(jì)，這就需要在 Matlab 軟件上查找相應(yīng)函數(shù)，然而并不是找到就幾個(gè)函數(shù)那么簡(jiǎn)單，這要求把英文的函數(shù)進(jìn)行理解，花了很久的時(shí)間，比如在查找 16QAM調(diào)制函數(shù)時(shí)，我在 help 里面查找 modem 找到 16QAM 的調(diào)至和解調(diào)函數(shù)，利用翻譯把函數(shù)閱讀一遍，發(fā)現(xiàn) 和 這兩個(gè)函數(shù)默認(rèn)的輸入和輸出都是十進(jìn)制，而信源和最終計(jì)算誤碼率都用的是二進(jìn)制，如果不能理解和加以更改默認(rèn)參數(shù)的話必將導(dǎo)致仿真失敗，這個(gè)過(guò)程讓我明白：細(xì)節(jié)決定成敗！在整個(gè)仿真設(shè)計(jì)過(guò)程中還遇到過(guò)其他問(wèn)題，但同時(shí)我總 結(jié)出，只要能認(rèn)真閱函數(shù)定義和參數(shù)設(shè)置就能用正確的函數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)。 在 此次 課程設(shè)計(jì)過(guò)程中， 我 收獲知識(shí)，提高能力的同時(shí)，也學(xué)到了很多人生的哲理，懂得怎么樣去制定計(jì)劃，怎么樣去實(shí)現(xiàn)這個(gè)計(jì)劃，并掌握了在執(zhí)行過(guò)程中怎么樣去克服心理上的不良情緒。因此在以后的生活和學(xué)習(xí)的過(guò)程中，我一定會(huì)把課程設(shè)計(jì)的精神帶到生活中，不畏艱難，勇往直前！ 六、參考文獻(xiàn) 《 MATLAB 仿真技術(shù)與應(yīng)用》 張葛祥 李娜 主編 《 MATLAB 通信仿真及應(yīng)用實(shí)例詳解》 鄧華 主編 《 MATLAB 程序設(shè)計(jì) 與實(shí)例應(yīng)用》 張錚 主編 10 附錄 代碼： M = 16。 k = log2(M)。 x = randint(30000,1)。 y = modulate((39。M39。,16,39。InputType39。,39。Bit39。),x)。 EbNo = 5:1:10。 for n=1:length(EbNo) snr(n) = EbNo(n) + 10*log10(k)。 ynoisy = awgn(y,snr(n),39。measured39。)。 z = demodulate((39。M39。,16,39。OutputType39。,39。Bit39。),ynoisy)。 [nErrors(n), BITBER(n)] = biterr(x,z)。 theo_err_prb(n)=(1/k)*3/2*erfc(sqrt(k**(10.^(EbNo(n)/10))))。 end disp (nErrors)。 disp (BITBER)。 semilogy(EbNo,BITBER,39。r*39。,EbNo,theo_err_prb,39。b39。)。 title(39。誤比特率性能 39。)。 xlabel(39。Eb/N0(dB)39。)。 ylabel(39。誤比特率 39。)。 legend(39。仿真比特誤碼率 39。,39。理論比特誤碼率 39。)。 h = scatterplot(ynoisy(1:1*5e3),1,0,39。g.39。)。 hold on。 scatterplot(y(1:1*5e3),1,0,39。r*39。,h)。 title(39。Received Signal39。)。 legend(39。接收信號(hào) 39。,39。星座點(diǎn) 39。)。 axis([5 5 5 5])。 hold off。
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