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  • QPSK误码率计算 matlab

    2021-04-06 21:30:16
    QPSK误码率随信噪比的变化波形 Matlab计算及其仿真程序源代码 QPSK误码率随信噪比的变化波形 Matlab计算及其仿真程序源代码
  • QPSK误码率分析

    2018-03-29 08:36:54
    此程序是用于QPSK误码率分析,在matlab中写入此程序,进而用matlab画出误码率的图形,然后可以分析其性能。
  • 数字通信基础实验二,利用MATLAB对QPSK误码率进行分析分析作图,详细注释!
  • QPSK误码率仿真

    2014-11-23 02:11:38
    利用matlab对QPSK误码率进行仿真
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  • bpsk和qpsk调制在误码率性能上的仿真对比,信号通过bpsk和qpsk调制后通过高斯信道,对其解调计算得误码率
  • qpsk误码率matlab代码正交频分复用 OFDM通信系统的快速MATLAB仿真。 该脚本是用MATLAB编写的,以方便它作为OFDM复习练习快速运行。 因此,我并没有采取任何特殊的措施来使代码保持平常的状态。 但是,如果您是在这里...
  • matlab仿真qpsk误码率

    2015-06-12 16:25:14
    仿真QPSK分别在高斯噪声和瑞利衰落下的误码率,产生图形
  • 本文件涉及采用蒙特卡洛的思想,既用增加迭代次数的方法来仿真带通QPSK误码率的大小,让其逐渐接近真实情况。
  • 8QAM与QPSK误码率计算,高斯信道,matlab程序可直接替换参数 1.A8QAM.m 2.demodu_8QAM_mat.m 3.QPSK
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  • 莱斯信道衰落下的QPSK误码率分析

    千次阅读 2019-03-26 23:49:22
    下面给出在莱斯信道衰落下的QPSK误码率分析代码。 clear all; close all; K_rice_dB=40; %莱斯分布的增益 K_rice=10^(K_rice_dB/10); M=4; %MPSK k=log2(M); %每符号的比特数 N_sym=10; %分块处理,每个块含有的...

    在无线信道中,莱斯分布是一种最常见的用于描述接收信号包络统计时变特性的分布类型。其中莱斯因子是反映信道质量的重要参数,在计算信道质量和链路预算、移动台移动速度以及测向性能分析等都发挥着重要的作用 [4] 。信号在传输过程中由于多径效应,接收信号是直射信号(主信号)和多径信号的叠加,此时接收信号的包络服从莱斯分布。事实上,在考虑多径效应的时候,原始信号与呈现瑞利分布的多径分量的和常常被描述为莱斯分布。
    其中,莱斯分布的概率密度函数为
    在这里插入图片描述
    下面给出在莱斯信道衰落下的QPSK误码率分析代码。

    clear all;
    close all;
    K_rice_dB=40;               %莱斯分布的增益
    K_rice=10^(K_rice_dB/10);
    M=4;                        %MPSK
    k=log2(M);                  %每符号的比特数
    N_sym=10;                   %分块处理,每个块含有的符号数
    N_bit=k*N_sym;              %总共要处理的符号数
    N_block=10000;              %块的数目
    Es=1;                       %将每个符号的能量归一化    
    Eb=Es/k;                    %计算每比特的能量   
    Eb_N0_dB=0:1:10;            %初始化信噪比
    Eb_N0=10.^(Eb_N0_dB/10);
    N0=Eb./Eb_N0;               %计算噪声功率谱密度
    len_EbN0=length(Eb_N0);
    
    EbN0_pointer=1;
    temp_EbN0_pointer=EbN0_pointer;
    errs=zeros(1,len_EbN0);     %错误码元数目初始化
    block_count=zeros(1,len_EbN0);
    while (EbN0_pointer <= len_EbN0) && (block_count(len_EbN0) < N_block)
        B=round(rand(1,N_bit)); %产生随机二进制序列
        Dm=reshape(B,k,N_sym);  %矩阵转置
        D = Dm(1,:)+1i*Dm(2,:); %产生两路独立的二进制信号.
        Tx_data = sqrt(Eb) * (2*D-(1+1i));                      %发射双极性不归零二进制信号
        Noise=sqrt(0.5)*(randn(1, N_sym)+1i*randn(1, N_sym));   %高斯噪声
        h_ray=sqrt(0.5)*(randn(1,1)+1i*randn(1,1));             %瑞利衰落分布信道
        h_rice=(sqrt(K_rice)+h_ray)/sqrt(1+K_rice);             %莱斯衰落分布信道,这里要做归一化
        for n = EbN0_pointer : len_EbN
            Rx_data = h_rice*Tx_data + sqrt(N0(n))*Noise;       %接收端信号
            y=Rx_data/h_rice;                                   %信道增益
            Recov_Tx_data= sqrt(Eb)*(sign(real(y))+1i*sign(imag(y)));
            Recov_D = 0.5*(1+1i+Recov_Tx_data/sqrt(Eb));
            errs(n)= errs(n)+sum(abs(Recov_D-D).^2);            %计算错误比特数
            if errs(n)>=800
                temp_EbN0_pointer = temp_EbN0_pointer+1;
            end;
            block_count(n)=block_count(n)+1;                    %进入下一块循环
        end;
        EbN0_pointer=temp_EbN0_pointer;
        block_count
    end; 
    Num_BER = errs./(N_bit*block_count);                        %数值模拟误码率
    Ana_BER=0.5*(1-sqrt(Eb_N0./(1+Eb_N0)));                     %理论误码率
    figure;                                                     %做出误码率曲线
    semilogy(Eb_N0_dB, Num_BER, '-s');
    hold on;
    semilogy(Eb_N0_dB, Ana_BER, 'r-*');
    grid on;
    Rician_legend=['Rician fading (K= ',num2str(K_rice_dB),' dB)'];
    legend(Rician_legend, 'Rayleigh fading');
    title('QPSK in Ricean Fading Channels');
    xlabel('Eb/N0 (dB)');
    ylabel('BER');
    
    展开全文
  • 利用matlab仿真QPSK的调制解调过程,并配有详细的解释说明,给出了高斯白噪声下的误码率
  • 瑞利信道中 QPSK 的 BER
  • %QPSK clc; clear all; close all; nsymbol = 50000%每种信噪比下符号数的发送符号数 data = randi([0,1],1,nsymbol*2; %产生1行nsymbol列均匀分布的随机数0,1 qpsk_mod1 = zeros(1,nsymbol; qpsk_mod2 = zeros(1,...

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qpsk误码率