matlab仿真 数字信号载波传输（下）
（内容源自详解MATLAB／SIMULINK 通信系统建模与仿真 刘学勇编著第七 章内容，有兴趣的读者请阅读原书）https://i-blog.csdnimg.cn/direct/29478e7671974b6e976a7f93fe784a5e.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/9ddd9afb96bf44a5808438584fcfddf2.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/2b9f1facf3d84cbe977473054942ff48.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/2bc8abc689bc43a6b9353198dfaa2c80.png
clear all
M=8;
msg=;
ts=0.01;
T=1;
%t=0:ts:T;
t=0:ts:T-ts;
%x=0:ts:length(msg);
x=0:ts:length(msg)-ts;
fc=1;
c=sqrt(2)*exp(j*2*pi*fc*t);
msg_qam=qammod(msg,M).';
tx_qam=real(msg_qam*c);
tx_qam=reshape(tx_qam.',1,length(msg)*length(t));
%plot(x,tx_qam(1:length(x)))
plot(x,tx_qam)
title('8QAM信号波形')
xlabel('时间t'),ylabel('载波振幅')
scatterplot(msg_qam)
title('8QAM信号星座图')
xlabel('同相分量'),ylabel('正交分量') https://i-blog.csdnimg.cn/direct/64d37e91592f4cddbfdcd62033852f98.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/a7fe7fb245014532923d750b9e01b220.png
clear all
nsymbol=100000;
M=16;
graycode=;
EsN0=5:20;
snr1=10.^(EsN0/10);
msg=randi(,1,nsymbol);
msg1=graycode(msg+1);
msgmod=qammod(msg1,M);
spow=norm(msgmod).^2/nsymbol;
for indx=1:length(EsN0)
sigma=sqrt(spow/(2*snr1(indx)));
rx=msgmod+sigma*(randn(1,length(msgmod))+j*randn(1,length(msgmod)));
y=qamdemod(rx,M);
decmsg=graycode(y+1);
=biterr(msg,decmsg,log2(M));
=symerr(msg,decmsg);
end
P4=2*(1-1/sqrt(M))*qfunc(sqrt(3*snr1/(M-1)));
ser1=1-(1-P4).^2;%理论误符号率
ber1=1/log2(M)*ser1;%理论误比特率(1)
semilogy(EsN0,ber,'-ko',EsN0,ser,'-k*',EsN0,ser1,EsN0,ber1,'-k.');
title('16QAM载波调制信号在AWGN信道下的影响')
xlabel('Es/N0');ylabel('误比特率和误符号率')
legend('误比特率','误符号率','理论误符号率','理论误比特率') (1)在盘算理论误比特率时接纳的是式7-37，7-38，在盘算理论误符号率时，因为这里是16qam，
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/46544a7491f7499a8e0ca28f56d3446c.png
换一种方式明白就是，符号中有四个比特，只要有一个比特错了整个符号都错了，所以误比特率一定是比误符号率小的。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/2260aefb72e2449992047d780e0428aa.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/3b2691cf3df149e0bf6631a29a0a2f33.png
clear all
M=4;
T=1;
deltaf=1/T; %FSK的频率间隔
fs=60;%采样频率
ts=1/fs;%采样时间间隔
t=0:ts:T;%一个符号周期的时间矢量
fc=4;%载波频率
msg=,1,10000-M)];%消息序列
msg_mod=fskmod(msg,M,deltaf,fs,fs);%4-fsk调制
t1=0:ts:length(msg)-ts;
y=real(msg_mod.*exp(j*2*pi*fc*t1));
subplot(2,1,1)
plot(t1(1:4*fs),y(1:4*fs))%（1）时域信号波形
axis()
title('4FSK调制的信号波形')
xlabel('时间');ylabel('振幅')
ly=length(y);
freq=[-fs/2:fs/ly:fs/2-fs/ly];
Syy=10*log10(fftshift(abs(fft(y)/fs)));%调制信号频谱
subplot(2,1,2)
plot(freq,Syy) （1）这里的图像只画出了前4个符号的图像，我们在设定msg信号的时候就已经确定了前4个符号为0 1 3 2，之后颠末fsk调制之后，每个符号采样了60个点，所以4个符号的总长度是240（FSK调制之后用60个点表现一个符号），在使用plot进行函数的绘制时，范围是从1->4*fs=240
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/7e77a305ad8e44df97e970b7c024d810.png
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/313913e4af1e421ba4a1fd9a916f609b.png
clear all
nsymbol=10000; %每种信噪比下的发送符号数
SymbolRate=1000;%符号速率
nsamp=50;%每个符号的取样点数
fs=nsamp*SymbolRate;%取样频率
fd=100;
%chan=rayleighchan(1/fs,fd);
chan=comm.RayleighChannel('SampleRate',fs,'MaximumDopplerShift',fd);%(1)
M=4;
graycode=;
EsN0=0:2:20;
snr1=10.^(EsN0/10);
msg=randi(,1,nsymbol);
msg1=graycode(msg+1);
x1=qammod(msg1,M);
x1=rectpulse(x1,nsamp);
x2=fskmod(msg1,M,SymbolRate,nsamp,fs);
spow1=norm(x1).^2/nsymbol;
spow2=norm(x2).^2/nsymbol;
for indx=1:length(EsN0)
sigma1=sqrt(spow1/(2*snr1(indx)));
sigma2=sqrt(spow2/(2*snr1(indx)));
fadeSig1=chan(x1');%(3)
%fadeSig1=filter(x1);%（2）
%fadeSig2=filter(x2);
fadeSig2=chan(x2');
rx1=fadeSig1'+sigma1*(randn(1,length(x1))+j*randn(1,length(x1)))%(4);
rx2=fadeSig2'+sigma2*(randn(1,length(x2))+j*randn(1,length(x2)));
y1=intdump(rx1,nsamp);
y1=qamdemod(y1,M);
decmsg1=graycode(y1+1);
=biterr(msg,decmsg1,log2(M));
=symerr(msg,decmsg1);
y2=fskdemod(rx2,M,SymbolRate,nsamp,fs);
decmsg2=graycode(y2+1);
=biterr(msg,decmsg2,log2(M));
=symerr(msg,decmsg2);
end
semilogy(EsN0,ser1,'-k*',EsN0,ber1,'-ko',EsN0,ser2,'-kv',EsN0,ber2,'-k.');
title('4QAM和4FSK调制信号在瑞利衰落信道下的性能')
xlabel('Es/N0');ylabel('误比特率和误符号率')
legend('4QAM误符号率','4QAM误比特率','4FSK误符号率','4FSK误比特率') FSK的调制方式与QAM相差不多，但是qam颠末qammod函数处置处罚之后还需要进行矩形脉冲成形r（rectpulse函数),，与此对应的还有脉冲成形的的逆过程（intdump函数），但是FSK调制不需要脉冲成形，可以在格雷映射完成之后直接调制.
此书中的瑞利信道的产生函数rayleighchan已经在新版本中无法使用了，所以接纳新的函数comm.RayleighChannel产生瑞利信号，这个函数的使用方法可以拜见
http://t.csdnimg.cn/wOHsA
使用方法简单来说可以是comm.RayleighChannel('属性1',属性1的值,'属性2',属性2的值......)。
但是这里如果直接接纳（1）处代码会报错，报错内容为
错误使用 doppler (第 47 行)
类 'comm.RayleighChannel' 中的属性 'DopplerSpectrum' 的默认值无效:
At least 5 parameters are required
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/e3a0c885ad9b43e4882ee1887ea57ab1.png
这里接纳了其它人的解决方案，详见
http://t.csdnimg.cn/CU3Z2
这里我将他的方案重述一遍
起首错误缘故起因是
comm中有2个 doppler，时频工具箱和matlab自带的一些设置冲突
所以我们需要将另一个我们需要的doppler也加入matlab的工作路径中，具体方式如下
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/73b5240d52ac4c13a6f622ced178b97c.png
在下令行中输入
which doppler 确认目前接纳的doppler的位置，
之后
将工具箱中的comm加入路径中
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/7faa9fc02adf466fa84eadb85e77d8f3.png
我这里的路径为E:\MATLABR2021a\toolbox\comm\comm
所以在下令行输入
addpath('E:\MATLABR2021a\toolbox\comm\comm'); https://i-blog.csdnimg.cn/direct/1463538212d44dc29905a99350218a10.png
报错标题解决
继续代码标题，书上的滤波过程接纳的函数是filter（2）,会报错
错误使用 filter
输入参数的数目不足。
这是因为接纳comm.RayleighChannel方法得到的信道有自己的使用方法，使用方法为（3）
注意，此处只能处置处罚列向量，所以需要行转置列，由于在（4）处我们又要使用滤波后的行向量效果，所以再次转置（列转行）
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/625937bd3ef247e7a7c181cd6a34052a.png
实验结论如下：
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/afd3987213c44de4be706fcc0a6bf1ed.png
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。
页:
[1]