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  • 数字通信仿真MATLAB,4PSK和QPSK调制及成型滤波器sinc
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    2ASK,2FSK,2PSK,2DPSK四个二进制的仿真结论如下所示:

     

     

    4ASK,4FSK,4PSK,4DPSK四个四进制的仿真结论如下所示:

    QPSK,4QAM,16QAM三个仿真结果如下所示:

    MSK,GMSK两个个仿真结果如下所示:

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  • AWGNRayleigh信道下QPSK的误码率分析

    万次阅读 多人点赞 2019-03-25 23:16:35
    QPSK是一种比较常用的调制的方式,属于4PSK,也是最简单的QAM调制(4QAM)。以下程序演示了如何分析QPSK的在不同信道下的误码率变化情况,其中的Rayleigh衰落信道也可以换成其他的衰落信道模型。 clc close all ...

    在通信系统中常常会遇到AWGN和Rayleigh信道下QPSK的误码率分析。QPSK是一种比较常用的调制的方式,属于4PSK,也是最简单的QAM调制(4QAM)。以下程序演示了如何分析QPSK的在不同信道下的误码率变化情况,其中的Rayleigh衰落信道也可以换成其他的衰落信道模型。

    clc
    close all
    clear all
    SNR=0:1:20;                 %信噪比变化范围
    SNR1=0.5*(10.^(SNR/10));    %将信噪比转化成直角坐标
    N=1000000;                  %仿真点数
    X=4;                        %进制数
    x=randi([0,1],1,N);         %产生随机信号
    R=raylrnd(0.5,1,N);         %产生瑞丽信号
    h=pskmod(x,X);              %调用matlab自带的psk调制函数
    hR=h.*R;
    for i=1:length(SNR);
        yAn=awgn(h,SNR(i),'measured'); 
        yA=pskdemod(yAn,X);     %QPSK属于4PSK
        [bit_A,l]=biterr(x,yA); 
        QPSK_s_AWGN(i)=bit_A/N;
        
        yRn=awgn(hR,SNR(i),'measured');
        yR=pskdemod(yRn,X);     %调用matlab自带的psk解调函数
        [bit_R,ll]=biterr(x,yR);
        QPSK_s_Ray(i)=bit_R/N; 
    end
    QPSK_t_AWGN=1/2*erfc(sqrt(10.^(SNR/10)/2));   %AWGN信道下QPSK理论误码率
    QPSK_t_Ray= -(1/4)*(1-sqrt(SNR1./(SNR1+1))).^2+(1-sqrt(SNR1./(SNR1+1)));
    %Rayleigh信道下QPSK理论误码率
    
    %绘制图形
    figure
    semilogy(SNR,QPSK_s_AWGN,'r*');hold on;
    semilogy(SNR,QPSK_t_AWGN,'yo');hold on;
    semilogy(SNR,QPSK_s_Ray,':b*');hold on
    semilogy(SNR,QPSK_t_Ray,':go'); grid on;
    axis([-1 20 10^-4 1]);
    legend('AWGN仿真','AWGN理论','瑞利仿真','瑞利理论');
    title('QPSK误码性能分析');
    xlabel('信噪比(dB)');ylabel('BER');
    
    
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  • qpsk在matlab上的仿真

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  • 其中, QPSK (即4PSK) 是MPSK (多进制相移键控) 中应用较广泛的一种调制方式。为此, 本文研究了基于DSP的BPSK以及DPSK的调制电路的实现方法, 并给出了DSP调制实验的结果。  1 BPSK信号的调制实现  二进制相移...
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    一、RML2016.10a数据集

    RML2016.10a生成代码

    要使用这段代码有点麻烦,除了需要下GNURadio,还需要下载一些包建立一些依赖(比如import gnuradio需要gr-mediatools)。

    数据集介绍

    11种调制方式:8种数字调制方式,3种模拟调制方式

    数字:

    BPSK、QPSK、8PSK、16QAM、64QAM、BFSK、CPFSK、PAM4

    模拟:

    WB-FM、AM-SSB、AM-DSB

    一共220000个调制信号,11种调制方式,每种调制方式有20000个调制信号。

    信噪比-20dB到18dB,间隔2dB,一共20种信噪比,即单种调制方式的的一种信噪比的调制信号1000个。

    每个调制信号的size是(2,128),2对应这IQ两路,128对应128个采样点。

    采样率:200kHz

    一半用来训练网络,一半用来测试。

    二、读取方式

    RML2016.10a_dict.pkl的编码是latin-1。(以此为例,其他的也可以类似,实在查不到,也可以一个个编码格式试出来)

    读取数据

    with open (r'**路径**', 'rb') as p_f:
    
    s = pickle.load(p_f,encoding="latin-1")

    打印数据

    根据自己要求读取(截取了部分图)。

    for i in s.keys():
    
    #     print(i,s[i])
    
    #     print(s[i])  # 输出字典数据
    
        print(i)   # 输出数据前类似于('QPSK', 2)的格式
    
        k=k+1
    
    print(k)

     

    三、原作者处理方式及代码

    找到了原文作者的处理方式,还处理好了,但仍有不足。

    ①对数据集的划分不严谨(分为训练集和测试集,理论上应该还有个验证集)

    ②单个类的划分的比例不对,会发现不同调制方式的数据量给他分的不一样了(比如一个调制方式随机分配后训练集上有1000,另一个就可能是987,虽然差距不大,忽略了也问题不大,但是这样的结果也不严谨)

    Xd = pickle.load(open("./database/RML2016.10a_dict.pkl", 'rb'), encoding='latin')
    
    snrs, mods = map(lambda j: sorted(list(set(map(lambda x: x[j], Xd.keys())))), [1, 0])
    
    X = []
    
    lbl = []
    
    for mod in mods:
    
        for snr in snrs:
    
            X.append(Xd[(mod, snr)])
    
            for i in range(Xd[(mod, snr)].shape[0]):  lbl.append((mod, snr))
    
               
    
    X = np.vstack(X)
    
    # %%
    
    np.random.seed(2016)  # 对预处理好的数据进行打包,制作成投入网络训练的格式,并进行one-hot编码
    
    n_examples = X.shape[0]
    
    n_train = n_examples * 0.3  # 训练集占比
    
    train_idx = np.random.choice(range(0, n_examples), size=int(n_train), replace=False)
    
    test_idx = list(set(range(0, n_examples)) - set(train_idx))  # label
    
    X_train = X[train_idx]
    
    X_test = X[test_idx]
    
    
    
    Def to_onehot (yy):
    
        yy1 = np.zeros([len(yy), max(yy) + 1])
    
        yy1[np.arange(len(yy)), yy] = 1
    
        return yy1
    
    
    
    
    
    trainy = list(map(lambda x: mods.index(lbl[x][0]), train_idx))
    
    Y_train = to_onehot(trainy)
    
    Y_test = to_onehot(list(map(lambda x: mods.index(lbl[x][0]), test_idx)))

    波形图为随机一段数据,测试能否正常读取。

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    Hi3136是一款同时支持DVB-S(ETS 300 421)、DVB-S2(ETS 302 307)和DirecTV(ITU-R BO.1294 System B)标准的卫星数字电视信道接收芯片。芯片完成卫星数字信号从基带采样到MPEG-TS流输出的全数字处理过程。在DVB-S2方面,芯片支持QPSK、8PSK、16APSK和32APSK模式,支持从1/4到9/10的所有码率,支持CCM,支持长帧和短帧,特别是支持了VCM和ACM功能,并且支持TS和通用流(GS)处理,是业内功能最齐全的产品,极大地扩展了产品的应用领域。

    Hi3136支持的符号率最低为1MSps,QPSK和8PSK支持的符号率最高为60MSps,16APSK支持的符号率最高为47MSps,32APSK支持的符号率最高为37.5MSps,支持从超低速到超高速的各种业务。

    Hi3136具有快速并且高可靠的盲扫功能,可以实现全频段的节目搜索,可以自动获得频率、符号率和码率等信息。提供优越的抗相位噪声、抗多径和抗干扰能力,载波频率捕获范围大,适应环境能力强。

    Hi3136采用I2C接口与CPU交互,可以实时监控信号强度、信号质量和误码率,方便用户调节天线搜星。Hi3136支持DiSEqC 2.X协议,并且支持FSK协议,方便与各种卫星设备连接。持串行和并行的TS码流输出接口,可灵活配置信号线顺序,方便PCB布线。Hi3136的外部电路简单,支持两层板布线,有效降低BOM成本。


    Hi3136特性
    更加快速且更加可靠的全频段盲扫功能,自动获得载波频率、符号率、码率等系统信息
    更加优越的抗相位噪声性能
    更加优越的抗多径性能,有效降低高建筑物反射以及阻抗不匹配的影响
    更加优异的抗干扰性能,对环境的适应能力更强
    更加快速的信道同步能力,缩短换频道的等待时间
    载波和符号率的捕获范围大,提高应用适应能力
    自适应频谱反转识别
    最高比特率范围达 187.5Mbps
    最低符号率到 1MSps;最高符号率支持:
    −QPSK和8PSK:最高60MSps 
    −16APSK:最高47MSps
    −32APSK:最高37.5MSps

    多标准解调
    支持 DVB-S2、DVB-S、DirecTV(ITU-R BO.1516 - System B)标准,并自动识别
    DVB-S2下支持QPSK、8PSK、16APSK、32APSK
    DVB-S2下支持所有11 种码率
    DVB-S2下支持短帧和长帧
    DVB-S2下支持CCM、VCM 和 ACM 模式
    DVB-S2下支持TS 流和GS 流,适应数据业务

    系统
    集成125MHz、10bit的双通道ADC,确保采样的高精度
    集成PLL,外部仅需无源晶振,频率10MHz~30MHz,典型 24MHz
    提供信号强度、信噪比和误码率的实时监测
    外部电路简单,支持两层板布线,BOM 成本更低

    接口
    支持I2C 总线协议,实现对芯片灵活控制
    支持对 Tuner 的 I2C 总线的中继
    支持DiSEqC v2.x 协议和 FSK 协议,方便对各种卫星设备的控制
    支持串行和并行TS流输出,并提供多种灵活选择,方便与解码芯片的配合
    TS流输出信号管脚号任意配置,PCB布板更方便

    工艺
    内核供电1.2V,IO 供电 3.3V。最大功耗 540 mW 
    封装MQFN48,尺寸6mm×6mm,RoHS

    Hi3136应用
    卫星调谐器
    卫星机顶盒和数字一体电视机
    卫星调制解调器和数字电视卡

    展开全文
  • 在MIMO-OFDM系统中提出了一种空时分组码的译码算法。...这里选取了发射天线分别为3和4时分别采用QPSK、8PSK和16-QAM调制方案时的复正交空时编码结构来讨论了这种译码算法。最后,通过Matlab仿真结果证
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    2019-09-26 20:48:30
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  • R8188ETV是一款高性能的无线模块,其极高的兼容性,能够快速、方便的与无线设备互相联通,支持新的64/128位WEP数据加密,支持WPA-PSK/WPA2-PSK,WPA/WPA2安全机制,无线传输速率高150M,是普通11B产品的10倍。...

空空如也

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qpsk和4psk