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  • 低压电力线通信信道噪声特性的测试与分析,介绍电力线信道
  •  传统衰落特性测试方法采用外部衰落模拟器和噪声源,通过常规射频测试设备修改信号。这种设备显着增加了整个测试系统的成本,并且需要额外的软件控制并协调各个仪器。本文将介绍一种创新的全数字衰落模拟方法,这种...
  • 在任何实际移动通信网络中,基站与手机或其他用户设备(UE) 之间传输的信号,都会存在严重的信号质量下降问题。这是因为,信号传输有无数条路径... 传统衰落特性测试方法采用外部衰落模拟器和噪声源,通过常规射频测试
  • 传统衰落特性测试方法采用外部衰落模拟器和噪声源,通过常规射频测试设备修改信号。这种设备显著增加了整个测试系统的成本,并且需要额外的软件控制并协调各个仪器。本文将介绍一种创新的全数字衰落模拟方法,这种...
  •  传统衰落特性测试方法采用外部衰落模拟器和噪声源,通过常规射频测试设备修改信号。这种设备显着增加了整个测试系统的成本,并且需要额外的软件控制并协调各个仪器。本文将介绍一种创新的全数字衰落模拟方法,这种...
  • 针对信号搜索过程中存在的色噪声干扰及门限电平难设置的问题,通过全景频谱色噪声边缘提取及差值预处理,提出...实际测试表明,该方法能较好地抑制信号搜索谱中存在的信道噪声,提高信号搜索方法的适用性及搜索性能。
  • 相位噪声不好,不仅增加误码率、影响载频跟踪精度,还影响通信接收机信道内、外性能测量,相位噪声对邻近频道选择性有影响。如果要求接收机选择性越高,则相位噪声就必须更好,要求接收机灵敏度越高,相位噪声也必须...
  • 上一篇:基于Matlab-Simulink 的 2FSK 数字调制原理与仿真 上一篇:Simulink仿真系列-- 扩频通信-跳频扩频通信系统的原理和Simulink仿真 ... 电磁波信号在传输过程中,会受到各种干扰,这些干扰统称为噪声。根据信...

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    0.前言:

             电磁波信号在传输过程中,会受到各种干扰,这些干扰统称为噪声。根据信道中噪声的特点,信道可分为加性高斯白噪声信道(AWGN)多径瑞利退化信道多径莱斯退化信道

    (1)瑞利衰落分布:

              在移动无线信道中,瑞利分布是最常见的描述平坦衰落信号接收包络或独立多径分量接收包络统计时变特性的一种分布类型。两个正交高斯噪声信号之和的包络服从瑞利分布。

    (2)莱斯衰落分布:

             主要的信号到达时附有许多弱多径信号,从而形成莱斯分布。当主信号减弱时,混合信号近似于一个具有瑞利的噪声信号。因此,当主要分量减弱时,莱斯分布就变为瑞利分布。

    (3)Simulink关于高斯白噪声信道(AWGN)、多径瑞利退化信道、多径莱斯退化信道、MIMO信道等如下图所示。

     

    1. 加性高斯白噪声信道(AWGN)

         加性高斯白噪声是最简单的一种噪声,表现为信号围绕平均值的一种随机波动。它的均值为0,方差表现为噪声功率的大小。

    (1)Eb/No(dB): AWGN模块的信噪比,单位dB

    (2)Es/No(dB): AWGN模块的信噪比,单位dB

    (3)Input signal power:模块输入信号的平均功率,单位W

    (4)Symbol period(s): 模块每个输入符号的周期,单位s

    2.多径瑞利退化信道:

        瑞利退化是移动通信中一种重要的退化信道类型,很大程度影响移动通信的质量。

        在移动通信中,发射端和接收端都在不停的运动,这种相对运动会产生多普勒频移。多普勒频移与移动速度和方向有关。

        多径瑞利退化信道模块实现基带信号多径瑞利退化信道的仿真,对移动无线通信有重要意义。

    (1)Maximum Doppler shift(HZ): 模块的最大多普勒频移,单位Hz

    (2)Doppler spectrum type:多普勒频移类型

    (3)Discrete path Delay vector(s): 模块输入信号各路径的时延。

    (4)Average path gain Vector(dB): 模块输入信号各路径的增益。

     

    3. 多径莱斯退化信道

    主要的信号到达时附有许多弱多径信号,从而形成莱斯分布。当主信号减弱时,混合信号近似于一个具有瑞利的噪声信号。因此,当主要分量减弱时,莱斯分布就变为瑞利分布。

        多径莱斯退化信道模块的输入为标量或帧格式的复信号。

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  • 高斯加性噪声信道模型的matlab模拟

    热门讨论 2009-11-24 00:21:53
    高斯加性噪声信道模型的matlab模拟 可根据输入的信道参数 模拟信道特性 经过测试可用 欢迎下载
  • 瑞利信道,莱斯信道和高斯信道模型

    万次阅读 多人点赞 2014-08-19 09:14:41
    简单来说: 1. 没有直射路径信号到达接收端的,就是瑞利信道;主要用于描述多径信道和多普勒频移现象 ...3. 高斯信道(AWGN)主要是加性高斯白噪声,用于描述恒参信道,例如卫星通信,光纤信道,同轴电缆等等

    简单来说:

    1. 没有直射路径信号到达接收端的,就是瑞利信道;主要用于描述多径信道和多普勒频移现象

    2. 莱斯信道是当移动台与基站间存在直射波信号时,即有一条主路径,通过主路径传输过来被接收的信号为一个稳定幅度Ak和相位φk,其余多径传输过来的信号仍如“瑞利衰落概率模型”所述。

    3. 高斯信道(AWGN)主要是加性高斯白噪声,用于描述恒参信道,例如卫星通信,光纤信道,同轴电缆等等

     

     

    百度百科资料:

    在无线通信信道环境中,电磁波经过反射折射散射等多条路径传播到达接收机后,总信号的强度服从瑞利分布。同时由于接收机的移动及其他原因,信号强度和相位等特性又在起伏变化,故称为瑞利衰落。

      如果收到的信号中除了经反射折射散射等来的信号外,还有从发射机直接到达接收机(如从卫星直接到达地面接收机)的信号,那么总信号的强度服从分布莱斯,故称为莱斯衰落。

      一般来说,多路信号到达接收机的时间有先有后,即有相对时(间)延(迟)。如果这些相对时延远小于一个符号的时间,则可以认为多路信号几乎是同时到达接收机的。这种情况下多径不会造成符号间的干扰。这种衰落称为平坦衰落,因为这种信道的频率响应在所用的频段内是平坦的。

      相反地,如果多路信号的相对时延与一个符号的时间相比不可忽略,那么当多路信号迭加时,不同时间的符号就会重叠在一起,造成符号间的干扰。这种衰落称为频率选择性衰落,因为这种信道的频率响应在所用的频段内是不平坦的。

      至于快衰落和慢衰落,通常指的是信号相对于一个符号时间而言的变化的快慢。粗略地说,如果在一个符号的时间里,变化不大,则认为是慢衰落。反之, 如果在一个符号的时间里,有明显变化,则认为是快衰落。 理论上对何为快何为慢有严格的数学定义。

    matlab的rayleighchan函数 

     

     

    一个生成多径信道的函数,信道的每一径的衰落都独立的服从Rayleigh分布

     

    chan = rayleighchan(Ts,fd,tau,pdb)

     

    Ts:采样时间,如果考虑基带信号,这个和接收机要处理的数据速率是一样的,要考虑过采样的影响

     

    fd:就是Doppler频偏,以Hz为单位,与速率的换算关系为v×fc/c,fc是载频

     

    tau:输入的信道参数,一个向量,包含了各径的延时,以s为单位

     

    pdb:输入的信道参数,一个向量,包含了各径的功率(当然是均值啦,实际产生的能量都是以此为均值的随机量),以dB为单位

     

    三类不同层次的损耗:
    1、路径传播损耗  一般称为衰耗,指电波在空间传播所产生的损耗。它反映出传播在宏观大范围(千米量级)的空间距离上的接收信号电平平均值的变化趋势。路径损耗在有线通信中也存在。
    ,l5f:a.k.e8q.r
    2、慢衰落损耗   它主要是指电磁波在传播路径上受到建筑物等的阻挡产生的阴影效应而产生的损耗,它反映了在中等范围内(数百波长量级)的接收信号电平平均值起伏变的趋势。 这类损耗一般为无线传播所特有的。它服从对数正态分布,其变化率比传送信息率慢,故称为慢衰落。 bbs.itgoal.com,A+v5Q0[6b/x7a
    3、快衰落  它反映微观小范围(数十波长以下量级)接收电平平均值的起伏变化趋势。它一般服从瑞利、莱斯、纳卡伽米分布,其变化速率比慢衰落快,故称快衰落。仔细划分这一快衰落又可分为:空间选择性快衰落、频率选择性快衰落与时间选择性快衰落。矩阵通信技术论坛--3G论坛| NGN论坛 | IP论坛 |考试认证 | 通信论坛 | 通信技术论坛 |  通信人才 |/E'x.d5o/T8Q*q6Z
       空中选择性衰落,是指在不同的地点与空间位置衰落特性不一样。它是由于开放型的时变信道使天线的点波束产生了扩散而引起了空间选择性衰落。它通常由被称为平坦瑞利衰落。这里的平坦特性是指在时域、频域中不存在选择性衰落。最有效的克服手段是空间分集和其他空域处理方法。
      频率选择性衰落,是指在不同的频段上衰落特性不一样。它是信道在时域的时延扩散而引起了在频域的选择性衰落。最有效的克服方法有自适应均衡、OFDM及CDMA系统中的RAKE接收等。通信论坛,3G论坛,NGN论坛,求职,招聘,论文*d'e!Q6d1q8H!N
       时间选择性衰落  是指在不同的时间衰落特性不一样。由于用户的高移动在频域引起了多普勒频移,在相应的时域上其波形产生了时间选择性衰落。最有效的克服方法是采用信道交织编码技术。即将由于时间选择性衰落带来的大突发性差错信道改造成为近似性独立差错的AWGN信道。

    四种主要效应
       阴影效应:由大型建筑物和其它物体的阻挡,在电波传播的接收区域中产生传播半盲区。它类似于太阳光受阻挡后可产生的阴影,光波的波长较短,因此阴影可见,电磁波波长较长,阴影不可见,但是接收终端(如手机)与专用仪表可以测试出来。
      远近效应:由于接收用户的随机移动性,移动用户与基站之间的距离也是在随机变化,若各移动用户发射信号功率一样,那么到达基站时信号的强弱将不同,离基站近者信号强,离基站远者信号弱。通信系统中的非线性将进一步加重信号强弱的不平衡性,甚至出现了以强压弱的现象,并使弱者,即离基站较远的用户产生掉话(通信中断)现象,通常称这一现象为远近效应。
      多径效应:由于接收者所处地理环境的复杂性、使得接收到的信号不仅有直射波的主径信号,还有从不同建筑物反射过来以及绕射过来的多条不同路径信号。而且它们到达时的信号强度,到达时间以及到达时的载波相位都是不一样的。所接收到的信号是上述各路径信号的矢量和,也就是说各径之间可能产生自干扰,称这类自干扰为多径干扰或多径效应。这类多径干扰是非常复杂的,有时根本收不到主径直射波,收到的是一些连续反射波等等。
      多普勒效应:它是由于接收用户处于高速移动中比如车载通信时传播频率的扩散而引起的,其扩散程度与用户运动速度成正比。这一现象只产生在高速(≥70km/h)车载通信时,而对于通常慢速移动的步行和准静态的室内通信,则不予考虑。

    3类选择性的衰落都存在,根据其产生的条件大致分为以下三类:矩阵通信技术论坛--3G论坛| NGN论坛 | IP论坛 |考试认证 | 通信论坛 | 通信技术论坛 |  通信人才 |5~!s6t'L4g.e"|
       第一类多径干扰:是由于快速移动用户附近的物体的反射而形成的干扰信号,其特点是由于用户的快速移动因此在信号的频域上产生了多普勒(Doppler)频移扩散,而引起信号在时域上时间选择性衰落矩阵通信技术论坛--3G论坛| NGN论坛 | IP论坛 |考试认证 | 通信论坛 | 通信技术论坛 |  通信人才 |9l;{+_+H;L:w
       第二类多径干扰:用户信号由于远处的高大建筑物与山丘的反射而形成的干扰信号。其特点是传送的信号在空间与时间上产生了扩散。空域上波束角度的扩散将引起接收点信号产生空间选择性衰落,时域上的扩散将引起接收点信号产生频率选择性衰落。
       第三类多径干扰:它是由于接收信号受基站附近建筑物和其它物体的反射而引起的干扰。其特点是严重影响到达天线的信号入射角分布,从而引起信号在空间的选择性衰落。+

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  • 具备研发级参数调试能力的Vertex信道仿真器平台使用业界尖端技术,模拟和重现复杂无线信道的空间条件和噪声,全面满足各种高、低信道密度测试需求,并以支持5G等未来技术配置为己任。尽管Vertex信道仿真器身材不大,...

    通信技术正向5g迈进,一种全新的移动网络即将出现,它将连接新的行业,催生新的服务,并带来全新的用户体验,满足从现在到将来不断显著增长的连接需求。

    的确,当下及未来将是大连接时代。数据显示,到2020年联网终端数量将达到250亿~500亿部。业界普遍认为,未来的5g网络将会为“大连接时代”的计算、存储、网络资源以及连接提供一个一体化的分布式平台,提供更高的峰值速率、低至毫秒级的时延,以及更低的成本和更高的能效,对万物连接时代提供最有力的支撑。

    5g将大幅提升移动互联网用户业务体验,推动移动通信产业的重大飞跃,催生工业互联网、车联网等新业态。早在2009年,相关厂商就开始了5G的相关研究,并预言2020年用户可以享受到20Gbps的商用5G移动网络,而无论是欧盟还是日韩也都将2020锁定为5G元年,美国则更为超前。

    然而,这一切美好的设想都离不开对理想中5G情境的模拟测试,正所谓“兵马未动粮草先行”,以思博伦为代表的通信测试和网络保证解决方案提供商已经为5G测试做好了准备----Vertex信道仿真器。
    保驾5G关键技术

    今天的移动终端市场,竞争愈加激烈,采用的技术愈加复杂,如何保证最终用户的体验质量?随着CTIA去年实行的MIMO OTA强制测试计划,答案凸现,业界也认识到,OTA测试的重要性与日俱增,移动MIMO终端测试中对真实场景的仿真已必不可少。而在5G时代,随着大规模MIMO及新传输技术的采用,将带来更大的挑战。

    大规模MIMO是5G核心技术之一,可利用多天线多用户空分技术成倍提升频谱效率,帮助运营商最大限度利用已有资源。对下一代无线数据通讯网络,它将带来显著的进步,拥有在更高的数据速率下,以更高的可靠性容纳更多用户,同时消耗更低功耗的能力。

    “由于大规模MIMO使用了较多的天线单元,因而面临了一些现有网络未遇到过的系统挑战。”思博伦通信亚太区无线业务发展总监王兴扬在接受飞象网记者采访时认为。例如,当前基于LTE或LTE-A的数据网络所需的导频开销是与天线的数量成比例的,而大规模MIMO管理了大量时分复用的天线开销,在上下行之间具有信道互易性。信道互易性使得上行导频获取的通道状态信息可以在下行链路的预编码器中被使用。而多用户的不同位置对性能的影响、天线和基带的集成测试等也都是5G测试中绕不开的环节。

    如今,OTA测试是无线设备认证测试时的一个重要测试项目。5G时,MIMO技术将得到大量的采用,目的是提高数据应用时的网络性能。新的传输技术也带来了新的测试要求,MIMO OTA测试需要高信道密度来对应测量天线探头的数量。

    王兴扬告诉记者,思博伦Vertex信道模拟器正是为了实现对5G环境的真实模拟应用而生。以MIMO OTA测试为例,Vertex信道模拟器支持微波暗室(AC)和混响室(RC)两种测试方案,并可在最短时间内针对暗室形态切换工作状态。 对于微波暗室,Vertex信道仿真器单台仪表可支持16个双极化探头(共32个RF探头)和MIMO OTA载波聚合测试。对于混响室测试,单机最大可支持4载波聚合测试。

    作为思博伦信道仿真器产品线的最新产品,Vertex信道仿真器不仅继承了业界公认的领先技术积淀,还创新地采用了全模块化的射频前端和信号处理单元结构,实现了前所未见的可扩展性和灵活性,全面满足从SISO,2x2 MIMO的低信道密度测试需求,到MIMO 波束赋形,MIMO OTA,载波聚合,Massive MIMO和AAS等高信道密度测试需求,使研发人员能够在实验室中模拟真实世界的射频环境,在开发周期中尽早定位性能问题。

    小身材大智慧

    具备研发级参数调试能力的Vertex信道仿真器平台使用业界尖端技术,模拟和重现复杂无线信道的空间条件和噪声,全面满足各种高、低信道密度测试需求,并以支持5G等未来技术配置为己任。尽管Vertex信道仿真器身材不大,但并不妨碍它拥有超强的智慧。

    Vertex信道仿真系统在一个6U高度的机框内最高可支持36个RF端口和64个数字通路,为高信道密度测试应用提供最高效地硬件使用率。同样高度6U的机箱内,Vertex硬件部分最低可支持2个双向的RF通道,用于基础RF测试;最高则可支持32个单向射频通道,满足高信道密度测试需求如MIMO OTA等。

    Vertex独立的RF模块被优化为两类:单向和双向模块,适用于不同的应用和频段需求。这种模块化结构使Vertex信道仿真器可以灵活地用最少的硬件来支持不同的测试需求。RF模块可在现场更换,大大提高了升级和维护的效率。

    图形化用户界面使复杂的参数设定变得简单易用,Vertex信道仿真器使用拓扑连接库,使复杂的连接设置变为清晰的方式呈现在用户眼前。在调试过程中,如RF端口的实时功率信息等重要参数可以实时显示在界面上。

    虚拟路测(Virtual Drive testing)也是Vertex信道仿真器的关键测试应用。它可以在实验室内精确再现真实网络环境,最大可支持16个SISO小区或8个2x2 MIMO小区。结合VDT-CT虚拟路测转换工具软件,费力的现场路测变为简单可重复的实验室回放。VDT-CT软件支持多种路测log文件格式(QXDM,JDSU,Accuver,Transcom和Anite nemo等)转换为模拟路测文件。通过动态监测每个端口的功率电平,可以方便地调试功率电平等问题。

    Vertex信道仿真器内置丰富的标准信道模型库,并允许用户方便地创建,编辑和保存自定义信道模型,支持经典信道模型建模和几何信道模型建模。从信道仿真的角度来看,每个无线链路需要同时模拟不同的衰落特性,给每个RF天线端口带来大量信号处理压力。Vertex信道仿真器单机可支持8x8的独立信道模型,支持8个节点的Mesh网络仿真。

    思博伦Vertex信道仿真器可以为侧重MIMO波束赋形、载波聚合和MIMO OTA的用户迅速带来巨大的优势,而这些快速发展的技术也将实现更强大的服务覆盖能力和更出色的移动用户体验。在整个OTA测试领域,思博伦是业界公认的领导者,为A-GNSS何MIMO OTA测试解决方案提供全面的支持,并且与众多测试舱制造商和测试实验室建立了伙伴关系,思博伦为渐行渐近的5G时代做好了准备。
    本文转自d1net(转载)

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  • 模型 1:BPSK Tx-Rx 系统MATLAB 仿真模型如下: 从随机生成的位序列(给定长度)创建 BPSK 符号 +1 和 -1 添加白(高斯)噪声(对于信号电平和噪声之间的给定差异) 根据接收阈值检测接收信号绘制输入输出图形 ...
  • %题目:加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类 %实现思路:函数对信号添加了高斯白噪声,并进行带限处理,模拟信道的作用 %输入: %输出:不同调制格式下识别率关于SNR的函数 %%-------------------...
    %%--------------------------------------------------------------------------
    %题目:加性高斯白噪声信道(AWGN)下的digital调制格式识别分类
    %实现思路:函数对信号添加了高斯白噪声,并进行带限处理,模拟信道的作用
    %输入:
    %输出:不同调制格式下识别率关于SNR的函数
    %%--------------------------------------------------------------------------
    
    
    
    clear all;
    close all;
    clc;
    
    % signal generation;如果想要进行100组独立的测试,可以建立100次循环,产生100组独立的数据
    for j = 1:6  % bit per symbol: 1. PSK; 2. QPSK; 3.8QAM; 4. 16QAM; 5. 32QAM; 6.64QAM;
    System.BitPerSymbol = j;
    snr = -5:20;  %SNR信噪比的设置,单位dB
    correct_rate = zeros(length(snr), 1); %识别正确率
    for snrIndex= 1:length(snr)
        correct = 0;
    
        for i =1:100     %进行100组独立测试
            
            temp = randi([1 6], 1, 1);         %测试随机模式下的识别正确率,不测随机模式时请注释掉
            System.BitPerSymbol = temp(1,1);   %测试随机模式下的识别正确率,不测随机模式时请注释掉
            
            Tx.SampleRate = 32e9; %symbol Rate,信号的码元速率,可以自行定义
            Tx.Linewidth = 0;%发射信号的载波的线宽,一般与信号的相位噪声有关,大小可自行设置,这里暂时设置为0
            Tx.Carrier = 0;%发射信号的载波频率,可自行设置,这里暂设为0
            M = 2^System.BitPerSymbol;
            numberOfData = 10000;
            
            %测试不同数据点在随机模式下的识别正确率,不测时请注释掉
            
            if(j == 1)
                numberOfData = 10000;
            elseif(j == 2)
                numberOfData = 1000;
            elseif(j == 3)
                numberOfData = 100;
            end
            
            Tx.DataSymbol = randi([0 M-1],1,numberOfData);%每一次随机产生的数据量,这里暂时设为数据点个数为10000个
    
    %数据的不同调制方式产生:这里把2^3(8QAM)的形式单独拿出来设置,是为了实现最优的星型8QAM星座图
            if M ~= 8;
                h = modem.qammod('M', M, 'SymbolOrder', 'Gray');
                Tx.DataConstel = modulate(h,Tx.DataSymbol);
            else
                tmp = Tx.DataSymbol;
                tmp2  = zeros(1,length(Tx.DataSymbol));
                for kk = 1:length(Tx.DataSymbol)
    
                    switch tmp(kk)
                        case 0
                            tmp2(kk) = 1 + 1i;
                        case 1
                            tmp2(kk) = -1 + 1i;
                        case 2
                            tmp2(kk) = -1 - 1i;
                        case 3
                            tmp2(kk) = 1 - 1i;
                        case 4
                            tmp2(kk) = 1+sqrt(3);
                        case 5
                            tmp2(kk) = 0 + 1i .* (1+sqrt(3));
                        case 6
                            tmp2(kk) = 0 - 1i .* (1+sqrt(3));
                        case 7
                            tmp2(kk) = -1-sqrt(3);
                    end
                end
                Tx.DataConstel = tmp2;
                clear tmp tmp2;
            end
    
    
            Tx.Signal = Tx.DataConstel;
    
            %数据的载波加载,考虑到相位噪声等
            N = length(Tx.Signal);
            dt = 1/Tx.SampleRate;
            t = dt*(0:N-1);
            Phase1 = [0, cumsum(normrnd(0,sqrt(2*pi*Tx.Linewidth/(Tx.SampleRate)), 1, N-1))];
            carrier1 = exp(1i*(2*pi*t*Tx.Carrier + Phase1));
            Tx.Signal = Tx.Signal.*carrier1;
    
    
            Rx.Signal = awgn(Tx.Signal,snr(snrIndex),'measured');%数据在AWGN信道下的接收
    
            CMAOUT = Rx.Signal;
    
            %normalization接收信号功率归一化
            CMAOUT=CMAOUT/sqrt(mean(abs(CMAOUT).^2));
           
            s = Rx.Signal;
            signalPower = mean(abs(s).^2);
            noisePower = signalPower/(10^(snr(snrIndex)/10));
            C20 = mean(s.^2);
            C21 = mean(abs(s).^2);
            C21 = C21-noisePower;
            C40 = mean(s.^4)-3*C20^2;
            C41=mean((s.^3).*conj(s))-3*C20*C21;
            C42=mean(abs(s).^4)-abs(C20)^2-2*C21^2;
            C40_p=C40/C21^2;
            
            %根据C40_p的取值范围来判断哪种调制格式
            if(abs(C40_p) >= 1.5)
                number = 1;
            elseif(abs(C40_p) >= 0.9 && abs(C40_p) < 1.1)
                number = 2;
            elseif(abs(C40_p) >= 1.1 && abs(C40_p) < 1.3)
                number = 3;
            elseif(abs(C40_p) >= 0.65 && abs(C40_p) < 0.9)
                number = 4;
            elseif(abs(C40_p)<=0.4)
                number = 5;
            elseif(abs(C40_p) > 0.4 && abs(C40_p) < 0.65)
                number = 6;
            end
            if(number == System.BitPerSymbol)
                correct = correct + 1;
            end
        end
        correct_rate(snrIndex) = correct;
     end
    
    figure(j);
    if(j == 1)
        plot(snr, correct_rate, 'r.-');
    %测试不同数据点时随机模式下的识别正确率,不测时请注释掉
       hold on
    
    elseif(j == 2)
         plot(snr, correct_rate, 'gv-');
    elseif(j == 3)
         plot(snr, correct_rate, 'r*-');   
    elseif(j == 4)
         plot(snr, correct_rate, 'r.-');
    elseif(j == 5)
         plot(snr, correct_rate, 'gv-');
    elseif(j == 6)
         plot(snr, correct_rate, 'r*-');
         hold off
    end
     
    axis([-5 20 0 110]);
    xlabel('dB');
    ylabel('识别正确率');
    
    %测试不同数据点时随机模式下的识别正确率,不测时请注释掉
    legend('N=10000','N=1000','N=100');
    title('随机模式识别时不同数据点数量的识别正确率对比')
    
    
    if(j == 1)
        title('PSK识别正确率');
    elseif(j == 2)
        title('QPSK识别正确率');
    elseif(j == 3)
        title('8QAM识别正确率');
    elseif(j == 4)
        title('16QAM识别正确率');
    elseif(j == 5)
        title('32QAM识别正确率');
    elseif(j == 6)
        title('64QAM识别正确率');
    end
    
    
    
    %{
    plot(real(Rx.Signal),imag(Rx.Signal),'.');
    if(j == 1)
        title('PSK星座图');
    elseif(j == 2)
        title('QPSK星座图');
    elseif(j == 3)
        title('8QAM星座图');
    elseif(j == 4)
        title('16QAM星座图');
    elseif(j == 5)
        title('32QAM星座图');
    elseif(j == 6)
        title('64QAM星座图');
    end
    xlabel('实部');
    ylabel('虚部');
    %}
    
    
    title('随机模式识别时的识别正确率');%测试随机模式下的识别正确率,不测随机模式时请注释掉
    
    end
    
    
    
    
    
    
    
    

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空空如也

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信道噪声测试