基于Matlab的QPSK调制与解调系统仿真
通信原理的MATLAB实验 QPSK的调制解调报告
通信原理实验项目名称：QPSK的调制解调一、实验任务任意输入长度为64比特的二进制信息，采用QPSK系统传输。
码元速率为1Bps，载波频率为10Hz，采样频率为40 Hz，利用Matlab画出：（1）调制后的信号波形；（2）经信道传输后的信号波形（假设加性高斯白噪声，其功率为信号功率1/10）；（3）（3）任意解调方法解调后的信号波形。
二、流程图三、完整程序Fd=1; %码元速率Fc=10; %载波频率Fs=40; %采样频率N=Fs/Fd;df=10;x=[ 1 1 0 1 1 0];%任意输入64比特的二进制信息M=2; %进制数SNRpBit=10;%加性高斯白噪声，其功率为信号功率的1/10，即信噪比为10 SNR=SNRpBit/log2(M); %转换为码元速率seed=[12345 54321];numPlot=length(x);figure(1)%画出输入二进制序列subplot(211);stem([0:numPlot-1],x(1:numPlot),'bx');title('输入波形’)%调制y=dmod(x,Fc,Fd,Fs,'fsk',M,df);numModPlot=numPlot*Fs;t=[0:numModPlot-1]./Fs;subplot(212);%画出调制后的信号plot(t,y(1:length(t)),'b-');axis([min(t) max(t) -1.5 1.5]);title('调制后的信号')%在已调信号中加入高斯白噪声randn('state',seed(2));y=awgn(y,SNR-10*log10(0.5)-10*log10(N),'measured',[],'dB');%相干解调figure(2)subplot(211);plot(t,y(1:length(t)),'b-');%画出经过信道的实际信号axis([min(t) max(t) -1.5 1.5]);title('加入高斯白噪声后的已调信号')%带输出波形的相干M元频移键控解调subplot(212);stem([0:numPlot-1],x(1:numPlot),'bx');hold on;stem([0:numPlot-1],z1(1:numPlot),'ro');hold off;axis([0 numPlot -0.5 1.5]);title('相干解调后的信号')四、波形。
基于 MATLAB 的QPSK系统仿真设计与实现
通信系统仿真设计实训报告1.课题名称：基于MATLAB 的QPSK系统仿真设计与实现学生学号：学生：所在班级：任课教师：2016年10月25日目录1.1QPSK系统的应用背景简介 (3)1.2 QPSK实验仿真的意义 (3)1.3 实验平台和实验容 (3)1.3.1实验平台 (3)1.3.2实验容 (3)二、系统实现框图和分析 (4)2.1、QPSK调制部分， (4)2.2、QPSK解调部分 (5)三、实验结果及分析 (6)3.1、理想信道下的仿真 (6)3.2、高斯信道下的仿真 (7)3.3、先通过瑞利衰落信道再通过高斯信道的仿真 (8)总结： (10)参考文献： (11)附录 (12)1.1QPSK系统的应用背景简介QPSK是英文Quadrature Phase Shift Keying的缩略语简称，意为正交相移键控，是一种数字调制方式。
在19世纪80年代初期,人们选用恒定包络数字调制。
这类数字调制技术的优点是已调信号具有相对窄的功率谱和对放大设备没有线性要求,不足之处是其频谱利用率低于线性调制技术。
19世纪80年代中期以后,四相绝对移相键控(QPSK)技术以其抗干扰性能强、误码性能好、频谱利用率高等优点,广泛应用于数字微波通信系统、数字卫星通信系统、宽带接入、移动通信及有线电视系统之中。
1.2 QPSK实验仿真的意义通过完成设计容，复习QPSK调制解调的基本原理，同时也要复习通信系统的主要组成部分，了解调制解调方式中最基础的方法。
了解QPSK的实现方法及数学原理。
并对“通信”这个概念有个整体的理解，学习数字调制中误码率测试的标准及计算方法。
同时还要复习随机信号中时域用自相关函数，频域用功率谱密度来描述平稳随机过程的特性等基础知识，来理解高斯信道中噪声的表示方法，以便在编程中使用。
理解QPSK调制解调的基本原理，并使用MATLAB编程实现QPSK信号在高斯信道和瑞利衰落信道下传输，以及该方式的误码率测试。
MATLAB_QPSK调制与解调-(4820)
实验名称： QPSK仿真系统一、实验目的：1、学会 QPSK 调制与解调系统的构成2、学会 QPSK 调制与解调系统的各模块的构建3、学会误码率与误符号率的统计方法以及Matlab 算法二、实验原理：1、QPSK：四进制绝对相移键控，也称为多进制数字相位调制，利用载波的四种不同相位状态来表征数字信息的调制方式。
2、QPSK 的调制方法有正交调制方式（双路二相调制合成法或直接调相法）、相位选择法、插入脉冲法。
调制与解调系统的构成：AWGN产生器ncs rI Ib?b0,1序列QPSKr QPSKs判决器产生器映射Q反映射QnsAWGN产生器比较器误比特统计误符号统计3、各模块的实现方法：（1）、信源的产生：使用randint(m,n,2)函数产生一个 m 行 n 列的随机二进制数列（2）、QPSK 符号映射：将产生的 0， 1 比特流按照 QPSK 调制方式进行映射，本实验采用π/4 QPSK 的调制方式，图为：10000111（3）、AWGN 信号产生： AWGN 产生器就是产生满足均值为 0，方差为 1 的高斯白噪声。
实验中使用 randn(m,n)函数产生一个 m 行 n 列的高斯噪声序列。
（4）、信号幅度控制：根据 AWGN 信道模型，接收信号可以分别表示为r Q s Q n Qα 就是当噪声功率归一化为r I s I n I1（0均值，方差为 1）时，根据信噪比关系而计算出来的信号平均幅度SNR 10log v s2vs2SNR v2sqrt v n10 ^10 nv s（ 5）、QPSK 反映射及判决：对接收到的信号在 4 种可能的四种信号向量 [(1,0), (0,1), (-1,0), (0,-1)] 上投影 (即进行点积 )。
投影最大的值所对应的信号向量就是所发送信号的符号值，然后恢复出比特流（6）、误码率及误符号率统计：误码率：将检测出来的比特流和发送的原始比特流进行比较，统计出出现错误的比特数误符号率：将检测出来的比特流变成两组，构成符号，和发送端符号映射后的符号流进行比较，只要符号中任错一 bit，就算该符号出错。
基于Matlab的QPSK调制解调仿真设计与研究设计说明书
理工大学计算机与通信工程学院通信工程专业设计说明书基于Matlab/Simulink的QPSK调制解调仿真设计与研究目录摘要 (2)第一章前言 (2)1.1 专业设计任务及要求 (2)1.2 Matlab简介 (2)1.3 Matlab下的simulink简介 (3)1.4 通信系统模型 (3)第二章 QPSK调制 (4)2.1 QPSK介绍 (4)2.2 QPSK调制原理 (4)2.2.1 相乘法 (4)2.2.2 选择法 (5)2.3 QPSK调制原理框图 (6)2.4 QPSK调制方式的Matlab仿真 (6)2.5 QPSK调制方式Matlab-simulink仿真 (7)2.5.1 simulink调制建模 (7)2.5.2 simulink调制仿真结果 (8)第三章 QPSK解调 (13)3.1QPSK解调原理 (13)3.2 QPSK解调原理框图 (13)3.3QPSK解调方式Matlab仿真 (13)3.4QPSK解调方式的Matlab-simulink仿真 (14)3.4.1 QPSK解调建模 (14)3.4.2 传输信道 (16)3.4.3 仿真结果 (16)3.5 仿真结果分析 (18)第四章 QPSK通信系统性能分析 (19)第五章结论 (19)参考文献 (20)附录 (20)摘要正交相移键控（QPSK），是一种数字调制方式。
QPSK技术具有抗干扰能力好、误码率低、频谱利用效率高等一系列优点。
论文主要介绍了正交相移键控(QPSK)的概况，以及正交相移键控QPSK的调制解调概念和原理，利用Matlab中M文件和Simulink模块对QPSK的调制解调系统进行了仿真，对QPSK在高斯白噪声信道中的性能进行了，分析了解Simulink中涉及到QPSK的各种模块的功能。
【关键词】Matlab QPSK Simulnk 仿真第一章前言1.1 专业设计任务及要求1了解并掌握QPSK调制与解调的基本原理；2在通信原理课程的基础上设计与分析简单的通信系统；3学会利用MATLAB7.0编写程序进行仿真，根据实验结果能分析所设计系统的性能。
QPSK通信系统性能分析与MATLAB仿真
QPSK通信系统性能分析与MATLAB仿真QPSK是一种常见的调制方式，广泛应用于数字通信系统中。
在QPSK通信系统中，传输的数据被分为两个相互正交的子载波进行调制，每个子载波可以携带2位二进制数据。
本文将对QPSK通信系统的性能进行分析，并使用MATLAB进行仿真。
首先，我们需要了解QPSK调制的基本原理。
在QPSK中，发送端的数据被分为两个二进制数据流，分别称为I路和Q路。
通过调制器对I路和Q路进行调制生成正交的载波信号，然后进行并行传输。
接收端接收到信号后，通过对两路信号进行解调，并将解调后的数据进行重新组合，得到原始数据。
为了分析QPSK通信系统的性能，我们需要考虑到噪声的影响。
在传输过程中，信号会受到各种噪声的干扰，如加性高斯白噪声。
这些噪声会使得接收信号误码率增加。
我们可以使用误码率（Bit Error Rate）来评估系统的性能，误码率是指发送的比特和接收到的比特不一致的比率。
为了进行性能分析，我们可以进行理论分析和仿真两个步骤。
在理论分析中，我们可以通过理论计算得到系统的误码率曲线。
而在仿真过程中，我们可以通过编写一段MATLAB代码来模拟整个通信系统，然后进行模拟传输并统计误码率。
在仿真过程中，我们首先需要生成发送端的数据流。
这可以通过随机生成0和1的序列来实现。
然后，我们将数据流分为I路和Q路，并对每一路进行调制生成载波信号。
接下来，我们引入噪声，在信号上添加高斯白噪声。
然后，我们将接收到的信号进行解调，并将解调后的数据重新组合。
最后，我们统计误码率和信噪比（Signal-to-Noise Ratio）之间的关系，并绘制性能曲线。
通过MATLAB进行仿真，我们可以调整信噪比，并观察误码率的变化。
通过仿真实验，我们可以得到系统在不同信噪比下的性能表现。
通过比较理论结果和仿真结果，我们可以验证我们的分析是否准确。
总结起来，QPSK通信系统的性能分析是一个重要的研究课题。
通过理论分析和MATLAB仿真，我们可以得到系统在不同信噪比下的性能表现，并且验证我们的分析是否准确。
QPSK调制与解调在MATLAB平台上的实现(word文档良心出品)
QPSK调制与解调在MATLAB平台上的实现QPSK即四进制移向键控（Quaternary Phase Shift Keying），它利用载波的四种不同相位来表示数字信息，由于每一种载波相位代表两个比特信息，因此每个四进制码元可以用两个二进制码元的组合来表示。
两个二进制码元中的前一个码元用a表示，后一个码元用b表示。
QPSK信号可以看作两个载波正交2PSK信号的合成，下图表示QPSK正交调制器。
由QPSK信号的调制可知，对它的解调可以采用与2PSK信号类似的解调方法进行解调。
解调原理图如下所示，同相支路和正交支路分别采用相干解调方式解调，得到()Q t，经过抽样判决和并/串交换器，将上下支路得到的并行I t和()数据恢复成串行数据。
% 调相法clear allclose allt=[-1:0.01:7-0.01];tt=length(t);x1=ones(1,800);for i=1:ttif (t(i)>=-1 & t(i)<=1) | (t(i)>=5& t(i)<=7);x1(i)=1;else x1(i)=-1;endendt1=[0:0.01:8-0.01];t2=0:0.01:7-0.01;t3=-1:0.01:7.1-0.01;t4=0:0.01:8.1-0.01;tt1=length(t1);x2=ones(1,800);for i=1:tt1if (t1(i)>=0 & t1(i)<=2) | (t1(i)>=4& t1(i)<=8);x2(i)=1;else x2(i)=-1;endendf=0:0.1:1;xrc=0.5+0.5*cos(pi*f);y1=conv(x1,xrc)/5.5;y2=conv(x2,xrc)/5.5;n0=randn(size(t2));f1=1;i=x1.*cos(2*pi*f1*t);q=x2.*sin(2*pi*f1*t1);I=i(101:800);Q=q(1:700);QPSK=sqrt(1/2).*I+sqrt(1/2).*Q;QPSK_n=(sqrt(1/2).*I+sqrt(1/2).*Q)+n0;n1=randn(size(t2));i_rc=y1.*cos(2*pi*f1*t3);q_rc=y2.*sin(2*pi*f1*t4);I_rc=i_rc(101:800);Q_rc=q_rc(1:700);QPSK_rc=(sqrt(1/2).*I_rc+sqrt(1/2).*Q_rc);QPSK_rc_n1=QPSK_rc+n1;figure(1)subplot(4,1,1);plot(t3,i_rc);axis([-1 8 -1 1]);ylabel('a序列');subplot(4,1,2);plot(t4,q_rc);axis([-1 8 -1 1]);ylabel('b序列');subplot(4,1,3);plot(t2,QPSK_rc);axis([-1 8 -1 1]);ylabel('合成序列'); subplot(4,1,4);plot(t2,QPSK_rc_n1);axis([-1 8 -1 1]);ylabel('加入噪声');效果图：% 设定T=1,加入高斯噪声clear allclose all% 调制bit_in = randint(1e3, 1, [0 1]);bit_I = bit_in(1:2:1e3);bit_Q = bit_in(2:2:1e3);data_I = -2*bit_I+1;data_Q = -2*bit_Q+1;data_I1=repmat(data_I',20,1);data_Q1=repmat(data_Q',20,1);for i=1:1e4data_I2(i)=data_I1(i);data_Q2(i)=data_Q1(i);end;f=0:0.1:1;xrc=0.5+0.5*cos(pi*f);data_I2_rc=conv(data_I2,xrc)/5.5;data_Q2_rc=conv(data_Q2,xrc)/5.5;f1=1;t1=0:0.1:1e3+0.9;n0=rand(size(t1));I_rc=data_I2_rc.*cos(2*pi*f1*t1);Q_rc=data_Q2_rc.*sin(2*pi*f1*t1); QPSK_rc=(sqrt(1/2).*I_rc+sqrt(1/2).*Q_rc); QPSK_rc_n0=QPSK_rc+n0;% 解调I_demo=QPSK_rc_n0.*cos(2*pi*f1*t1);Q_demo=QPSK_rc_n0.*sin(2*pi*f1*t1);% 低通滤波I_recover=conv(I_demo,xrc);Q_recover=conv(Q_demo,xrc);I=I_recover(11:10010);Q=Q_recover(11:10010);t2=0:0.05:1e3-0.05;t3=0:0.1:1e3-0.1;% 抽样判决data_recover=[];for i=1:20:10000data_recover=[data_recover I(i:1:i+19) Q(i:1:i+19)];end;bit_recover=[];for i=1:20:20000if sum(data_recover(i:i+19))>0data_recover_a(i:i+19)=1;bit_recover=[bit_recover 1];elsedata_recover_a(i:i+19)=-1;bit_recover=[bit_recover -1];endenderror=0;dd = -2*bit_in+1;ddd=[dd'];ddd1=repmat(ddd,20,1);for i=1:2e4ddd2(i)=ddd1(i);endfor i=1:1e3if bit_recover(i)~=ddd(i)error=error+1;endendp=error/1000;figure(1)subplot(2,1,1);plot(t2,ddd2);axis([0 100 -2 2]);title('原序列');subplot(2,1,2);plot(t2,data_recover_a);axis([0 100 -2 2]);title('解调后序列'); 效果图：% 设定T=1, 不加噪声clear allclose all% 调制bit_in = randint(1e3, 1, [0 1]);bit_I = bit_in(1:2:1e3);bit_Q = bit_in(2:2:1e3);data_I = -2*bit_I+1;data_Q = -2*bit_Q+1;data_I1=repmat(data_I',20,1);data_Q1=repmat(data_Q',20,1);for i=1:1e4data_I2(i)=data_I1(i);data_Q2(i)=data_Q1(i);end;t=0:0.1:1e3-0.1;f=0:0.1:1;xrc=0.5+0.5*cos(pi*f);data_I2_rc=conv(data_I2,xrc)/5.5;data_Q2_rc=conv(data_Q2,xrc)/5.5;f1=1;t1=0:0.1:1e3+0.9;I_rc=data_I2_rc.*cos(2*pi*f1*t1);Q_rc=data_Q2_rc.*sin(2*pi*f1*t1); QPSK_rc=(sqrt(1/2).*I_rc+sqrt(1/2).*Q_rc);% 解调I_demo=QPSK_rc.*cos(2*pi*f1*t1);Q_demo=QPSK_rc.*sin(2*pi*f1*t1);I_recover=conv(I_demo,xrc);Q_recover=conv(Q_demo,xrc);I=I_recover(11:10010);Q=Q_recover(11:10010);t2=0:0.05:1e3-0.05;t3=0:0.1:1e3-0.1;data_recover=[];for i=1:20:10000data_recover=[data_recover I(i:1:i+19) Q(i:1:i+19)]; end;ddd = -2*bit_in+1;ddd1=repmat(ddd',10,1);for i=1:1e4ddd2(i)=ddd1(i);endfigure(1)subplot(4,1,1);plot(t3,I);axis([0 20 -6 6]);subplot(4,1,2);plot(t3,Q);axis([0 20 -6 6]);subplot(4,1,3);plot(t2,data_recover);axis([0 20 -6 6]); subplot(4,1,4);plot(t,ddd2);axis([0 20 -6 6]);效果图：% QPSK误码率分析SNRindB1=0:2:10;SNRindB2=0:0.1:10;for i=1:length(SNRindB1)[pb,ps]=cm_sm32(SNRindB1(i));smld_bit_err_prb(i)=pb;smld_symbol_err_prb(i)=ps;end;for i=1:length(SNRindB2)SNR=exp(SNRindB2(i)*log(10)/10);theo_err_prb(i)=Qfunct(sqrt(2*SNR)); end;title('QPSK误码率分析');semilogy(SNRindB1,smld_bit_err_prb,'*');axis([0 10 10e-8 1]);hold on;% semilogy(SNRindB1,smld_symbol_err_prb,'o'); semilogy(SNRindB2,theo_err_prb);legend('仿真比特误码率','理论比特误码率'); hold off;function[y]=Qfunct(x)y=(1/2)*erfc(x/sqrt(2));function[pb,ps]=cm_sm32(SNRindB)N=10000;E=1;SNR=10^(SNRindB/10);sgma=sqrt(E/SNR)/2;s00=[1 0];s01=[0 1];s11=[-1 0];s10=[0 -1];for i=1:Ntemp=rand;if (temp<0.25)dsource1(i)=0;dsource2(i)=0;elseif (temp<0.5)dsource1(i)=0;dsource2(i)=1;elseif (temp<0.75)dsource1(i)=1;dsource2(i)=0;elsedsource1(i)=1;dsource2(i)=1;end;end;numofsymbolerror=0;numofbiterror=0;for i=1:Nn=sgma*randn(size(s00));if((dsource1(i)==0)&(dsource2(i)==0))r=s00+n;elseif((dsource1(i)==0)&(dsource2(i)==1)) r=s01+n;elseif((dsource1(i)==1)&(dsource2(i)==0)) r=s10+n;elser=s11+n;end;c00=dot(r,s00);c01=dot(r,s01);c10=dot(r,s10);c11=dot(r,s11);c_max=max([c00 c01 c10 c11]);if (c00==c_max)decis1=0;decis2=0;elseif(c01==c_max)decis1=0;decis2=1;elseif(c10==c_max)decis1=1;decis2=0;elsedecis1=1;decis2=1;end;symbolerror=0;if(decis1~=dsource1(i))numofbiterror=numofbiterror+1;symbolerror=1;end;if(decis2~=dsource2(i))numofbiterror=numofbiterror+1;symbolerror=1;end;if(symbolerror==1)numofsymbolerror=numofsymbolerror+1;end;end;ps=numofsymbolerror/N;pb=numofbiterror/(2*N);效果图：11。
MATLAB_QPSK调制与解调
实验名称：QPSK仿真系统一、实验目的：1、学会QPSK调制与解调系统的构成2、学会QPSK调制与解调系统的各模块的构建3、学会误码率与误符号率的统计方法以及Matlab算法二、实验原理：1、QPSK：四进制绝对相移键控，也称为多进制数字相位调制，利用载波的四种不同相位状态来表征数字信息的调制方式。
2、QPSK的调制方法有正交调制方式（双路二相调制合成法或直接调相法）、相位选择法、插入脉冲法。
调制与解调系统的构成：3、各模块的实现方法：（1）、信源的产生：使用randint(m,n,2)函数产生一个m行n列的随机二进制数列（2）、QPSK符号映射：将产生的0，1比特流按照QPSK调制方式进行映射，本实验采用π/4 QPSK的调制方式，图为：（3）、AWGN 信号产生：AWGN 产生器就是产生满足均值为0，方差为1的高斯白噪声。
实验中使用randn(m,n)函数产生一个m 行n 列的高斯噪声序列。
（4）、信号幅度控制：根据AWGN 信道模型，接收信号可以分别表示为α就是当噪声功率归一化为1（0均值，方差为1）时，根据信噪比关系而计算出来的信号平均幅度（5）、QPSK 反映射及判决 ：对接收到的信号在4种可能的四种信号向量[(1,0), (0,1), (-1,0), (0,-1)]上投影(即进行点积)。
投影最大的值所对应的信号向量就是所发送信号的符号值，然后恢复出比特流（6）、误码率及误符号率统计：误码率：将检测出来的比特流和发送的原始比特流进行比较，统计出出现错误的比特数误符号率：将检测出来的比特流变成两组，构成符号，和发送端符号映射后的符号流进行比较，只要符号中任错一bit ，就算该符号出错。
统计出现错误的符号数 三、 实验内容：1、调制与解调I I Ir s n α=+Q Q Qr s n α=+22210log 10^10s s n n v SNR SNR v sqrt v v ⎛⎫⎛⎫⎛⎫=⇒=* ⎪ ⎪ ⎪⎝⎭⎝⎭⎝⎭s v α=clear allclose all% 调制bit_in = randint(1e3, 1, [0 1]);bit_I = bit_in(1:2:1e3);bit_Q = bit_in(2:2:1e3);data_I = -2*bit_I+1;data_Q = -2*bit_Q+1;data_I1=repmat(data_I',20,1);data_Q1=repmat(data_Q',20,1);for i=1:1e4data_I2(i)=data_I1(i);data_Q2(i)=data_Q1(i);end;f=0:0.1:1;xrc=0.5+0.5*cos(pi*f);data_I2_rc=conv(data_I2,xrc)/5.5;data_Q2_rc=conv(data_Q2,xrc)/5.5;f1=1;t1=0:0.1:1e3+0.9;n0=rand(size(t1));I_rc=data_I2_rc.*cos(2*pi*f1*t1);Q_rc=data_Q2_rc.*sin(2*pi*f1*t1); QPSK_rc=(sqrt(1/2).*I_rc+sqrt(1/2).*Q_rc); QPSK_rc_n0=QPSK_rc+n0;% 解调I_demo=QPSK_rc_n0.*cos(2*pi*f1*t1);Q_demo=QPSK_rc_n0.*sin(2*pi*f1*t1);% 低通滤波I_recover=conv(I_demo,xrc);Q_recover=conv(Q_demo,xrc);I=I_recover(11:10010);Q=Q_recover(11:10010);t2=0:0.05:1e3-0.05;t3=0:0.1:1e3-0.1;% 抽样判决data_recover=[];for i=1:20:10000data_recover=[data_recover I(i:1:i+19) Q(i:1:i+19)];end;bit_recover=[];for i=1:20:20000if sum(data_recover(i:i+19))>0data_recover_a(i:i+19)=1;bit_recover=[bit_recover 1];elsedata_recover_a(i:i+19)=-1;bit_recover=[bit_recover -1];endenderror=0;dd = -2*bit_in+1;ddd=[dd'];ddd1=repmat(ddd,20,1);for i=1:2e4ddd2(i)=ddd1(i);endfor i=1:1e3if bit_recover(i)~=ddd(i)error=error+1;endendp=error/1000;figure(1)subplot(2,1,1);plot(t2,ddd2);axis([0 100 -2 2]);title('原序列');subplot(2,1,2);plot(t2,data_recover_a);axis([0 100 -2 2]);title('解调后序列');2、误码率仿真% QPSK误码率分析SNRindB1=0:2:10;SNRindB2=0:0.1:10;for i=1:length(SNRindB1)[pb,ps]=cm_sm32(SNRindB1(i));smld_bit_err_prb(i)=pb;smld_symbol_err_prb(i)=ps;end;for i=1:length(SNRindB2)SNR=exp(SNRindB2(i)*log(10)/10);theo_err_prb(i)=Qfunct(sqrt(2*SNR)); end;title('QPSK误码率分析');semilogy(SNRindB1,smld_bit_err_prb,'*');axis([0 10 10e-8 1]);hold on;% semilogy(SNRindB1,smld_symbol_err_prb,'o'); semilogy(SNRindB2,theo_err_prb);legend('仿真比特误码率','理论比特误码率'); hold off;function[y]=Qfunct(x)y=(1/2)*erfc(x/sqrt(2));function[pb,ps]=cm_sm32(SNRindB)N=10000;E=1;SNR=10^(SNRindB/10);sgma=sqrt(E/SNR)/2;s00=[1 0];s01=[0 1];s11=[-1 0];s10=[0 -1];for i=1:Ntemp=rand;if (temp<0.25)dsource1(i)=0;dsource2(i)=0;elseif (temp<0.5)dsource1(i)=0;dsource2(i)=1;elseif (temp<0.75)dsource1(i)=1;dsource2(i)=0;elsedsource1(i)=1;dsource2(i)=1;end;end;numofsymbolerror=0;numofbiterror=0;for i=1:Nn=sgma*randn(size(s00));if((dsource1(i)==0)&(dsource2(i)==0))r=s00+n;elseif((dsource1(i)==0)&(dsource2(i)==1)) r=s01+n;elseif((dsource1(i)==1)&(dsource2(i)==0)) r=s10+n;elser=s11+n;end;c00=dot(r,s00);c01=dot(r,s01);c10=dot(r,s10);c11=dot(r,s11);c_max=max([c00 c01 c10 c11]);if (c00==c_max)decis1=0;decis2=0;elseif(c01==c_max)decis1=0;decis2=1;elseif(c10==c_max)decis1=1;decis2=0;elsedecis1=1;decis2=1;end;symbolerror=0;if(decis1~=dsource1(i))numofbiterror=numofbiterror+1;symbolerror=1;end;if(decis2~=dsource2(i))numofbiterror=numofbiterror+1;symbolerror=1;end;if(symbolerror==1)numofsymbolerror=numofsymbolerror+1;end;end;ps=numofsymbolerror/N;pb=numofbiterror/(2*N);3、QPSK在AWGN信道下的仿真close allclcclear allSNR_DB=[0:1:12];sum=1000000;data= randsrc(sum,2,[0 1]);[a1,b1]=find(data(:,1)==0&data(:,2)==0);message(a1)=-1-j;[a2,b2]=find(data(:,1)==0&data(:,2)==1);message(a2)=-1+j;[a3,b3]=find(data(:,1)==1&data(:,2)==0);message(a3)=1-j;[a4,b4]=find(data(:,1)==1&data(:,2)==1);message(a4)=1+j;scatterplot(message)title('B点信号的星座图')A=1;Tb=1;Eb=A*A*Tb;P_signal=Eb/Tb;NO=Eb./(10.^(SNR_DB/10));P_noise=P_signal*NO;sigma=sqrt(P_noise);for Eb_NO_id=1:length(sigma)noise1=sigma(Eb_NO_id)*randn(1,sum);noise2=sigma(Eb_NO_id)*randn(1,sum);receive=message+noise1+noise2*j;resum=0;total=0;m1=find(angle(receive)<=pi/2&angle(receive)>0);remessage(1,m1)=1+j;redata(m1,1)=1;redata(m1,2)=1;m2= find( angle(receive)>pi/2&angle(receive)<=pi);remessage(1,m2)=-1+j;redata(m2,1)=0;redata(m2,2)=1;m3=find( angle(receive)>-pi&angle(receive)<=-pi/2);remessage(1,m3)=-1-j;redata(m3,1)=0;redata(m3,2)=0;m4=find( angle(receive)>-pi/2&angle(receive)<=0);remessage(1,m4)=1-j;redata(m4,1)=1;redata(m4,2)=0;[resum,ratio1]=symerr(data,redata);pbit(Eb_NO_id)=resum/(sum*2);[total,ratio2]=symerr(message,remessage);pe(Eb_NO_id)=total/sum;endscatterplot(receive)title('C点信号的星座图')Pe=1-(1-1/2*erfc(sqrt(10.^(SNR_DB/10)/2))).^2;Pbit=1/2*erfc(sqrt(10.^(SNR_DB/10)/2));figure(3)semilogy(SNR_DB,pe,':s',SNR_DB,Pe,'-*',SNR_DB,pbit,'-o',SNR_DB,Pbit,':+')legend('QPSK仿真误码率','QPSK理论误码率','QPSK仿真误比特率','QPSK理论误比特率',1) xlabel('信噪比/dB')ylabel('概率P')gird on结果：4、QPSK在AWGN信道下的性能检测clear all;%对随机序列产生的方法初始化s = RandStream('mt19937ar','Seed', 5489);RandStream.setDefaultStream(s);s = RandStream('mcg16807', 'Seed',0);RandStream.setDefaultStream(s);N = 10^5; %码元数Eb_N0 = -4:20; %Eb/N0比特信噪比s_data = zeros(1,N);ErrorCount=zeros(1,length(Eb_N0)); %预先分配内存，用于记录错误的码元数for j = 1:length(Eb_N0)p = (2*(rand(1,N)>0.5)-1) + 1i*(2*(rand(1,N)>0.5)-1);s = (1/sqrt(2))*p; %归一化n = 10^(-Eb_N0(j)/40)*1/sqrt(2)*(randn(1,N) + 1i*randn(1,N)); %加性高斯白噪声r = s + n;%解调r_re = real(r); %实部r_im = imag(r); %虚部s_data(r_re < 0 & r_im < 0) = -1 + -1*1i;s_data(r_re >= 0 & r_im > 0) = 1 + 1*1i;s_data(r_re < 0 & r_im >= 0) = -1 + 1*1i;s_data(r_re >= 0 & r_im < 0) = 1 - 1*1i;ErrorCount(j) = size(find(p- s_data),2); %错误的码元数endsim_QPSK = ErrorCount/N;theory_QPSK = erfc(sqrt(0.5*(10.^(Eb_N0/20)))) -(1/4)*(erfc(sqrt(0.5*(10.^(Eb_N0/20))))).^2;close allfiguresemilogy(Eb_N0,theory_QPSK,'b.-');hold onsemilogy(Eb_N0,sim_QPSK,'mx-');axis([-4 20 10^-3 1])grid on。
在matlab上的的QPSK调制与解调仿真
QPSK的调制与解调电路的MATLAB实现摘要本课程设计主要讨论了QPSK的调制解调原理，分析了它们的调制解调实现过程的程序设计。
在课程设计中，系统开发平台为Windows 2000，程序运行平台为MATLAB集成环境下的Simulink仿真平台。
用Simulink构建QPSK调制与解调电路仿真模型，得到调制、解调信号，绘制调制前后频谱图，分析QPSK在各种噪声信道中的性能。
程序运行初步实现了QPSK的调制解调，其所得结果基本与理论结果一致。
关键词Simulink；调制解调；QPSK；目录1.前言 (1)1.1QPSK系统的应用背景简介 (1)1.2 QPSK实验仿真的意义 (1)1.3 实验平台和实验内容 (2)1.3.1实验平台 (2)1.3.2实验内容 (2)2系统实现框图和分析 (3)2.1、QPSK调制部分 (3)2.2、QPSK解调部分 (4)3实验结果及分析 (6)3.1、理想信道下的仿真 (6)3.2、高斯信道下的仿真 (7)3.3、先通过瑞利衰落信道再通过高斯信道的仿真 (8)4致谢 (9)参考文献 (10)附录 (11)1.前言1.1QPSK系统的应用背景简介QPSK是英文Quadrature Phase Shift Keying的缩略语简称，意为正交相移键控，是一种数字调制方式。
在19世纪80年代初期,人们选用恒定包络数字调制。
这类数字调制技术的优点是已调信号具有相对窄的功率谱和对放大设备没有线性要求,不足之处是其频谱利用率低于线性调制技术。
19世纪80年代中期以后,四相绝对移相键控(QPSK)技术以其抗干扰性能强、误码性能好、频谱利用率高等优点,广泛应用于数字微波通信系统、数字卫星通信系统、宽带接入、移动通信及有线电视系统之中。
1.2 QPSK实验仿真的意义通过完成设计内容，复习QPSK调制解调的基本原理，同时也要复习通信系统的主要组成部分，了解调制解调方式中最基础的方法。
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设计结果及分析
图7 加性高斯白噪声的功率谱密度
设计结果及分析
图8 接收端最终解调后的二进制序列
总结
在现代通信中，提高频谱利用率一直是人们 关注的焦点之一。近年来，随着通信业务需求的 增长，寻找频谱利用率高的数字调制方式已成为 数字通信系统设计，研究的主要目标之一。利用 Matlab仿真通信系统，具有广泛的适应性和极高 的灵活性。在硬件实验中改变系统参数也许意味 着重做硬件，而在软件中只需对特定参数进行相 应设置嗍，节省了时间和费用。实践证明Matlab 可以进行多进制数字通信系统的有效仿真，在理 论教学和实验教学中具有良好的应用价值。
QPSK信号空间特性见下表，其中采用格雷 码进行编码
相干QPSK系统的信号空间图
QPSK的调制电路
QPSK的解调电路
相乘
coswt S(t)
低通 载波提 取
抽判
Π/2
-sinwt
定时 提取
A(t)
并串
相乘
低通
抽判
详细设计步骤
1、根据QPSK的调制及解调原理及原理框图，MATLAB程序来 仿真这个系统应遵循以下几个步骤： ◆调制部分：（1）串/并变换 （2）极性转换 （3）电平产生 （4）两分路分别与载波相乘 （5）合并两路信号 ◆信道部分：加入高斯白噪声 ◆解调部分： （1）接收到的信号分别乘以正弦信号及余弦信号 （2）两路信号分别进行抽样判决 （3）并/串变换 2、用MATLAB程序来实现QPSK调制与解调系统仿真。
设计结果及分析
图1 产生的随机二进制序列
设计结果及分析
图2 奇数位的二进制序列及调制后的波形
设计结果及分析
图3 偶数位的二进制序列及调制后的波形
设计结果及分析
图4 QPSK调制图
设计结果及分析
图5 加性高斯白噪声的时域波形及频谱
设计结果及分析
图6 接收端信号的时域图及正余弦两路 信号的波形
基于Matlab的QPSK调制与解调 系统仿真
QPSK调制与解调系ห้องสมุดไป่ตู้仿真
本文主要包括以下四部分： ★ 多进制调制的简介 ★ QPSK的原理
★ 详细设计步骤
★ 设计结果及分析
多进制调制
◆带通二进制键控系统中，每个码元只能传输1b
信息，其频带利用率不高。为了提高频带利用 率，最有效的办法是使一个码元传输多个比特 的信息。这就是多进制键控体制。 ◆多进制数字调制是利用多进制数字基带信号去 调制载波的振幅，频率或相位。因此，相应地 有多进制数字振幅调制（MASK)，多进制数字频 率调制（MFSK)以及多进制数字相位调制（MPSK) 等。因此，多进制调制方式获得了广泛的应用， 成为提高通信效率的主要手段。
QPSK的原理
◆QPSK（4PSK，正交相移键控）又叫四相绝对
相移调制，是最常用的MPSK，分为/2 系统 和/4 系统两种。它是利用信号的四种不同 相位来表征数字信息。由于每一种码元含有 两个比特信息，故每个四进制码元又被称为 双比特码元。 ◆载波相位取/4 、3/4、5/4、7/4