8QAM调制解调及误码率计算
数字电视QAM调制器关键参数测量的深入探讨
图 ２ ６４ＱＡＭ 星座图
图３ 星座门限判决示意图
广播与电视技术 ８７
万方数据
有线电视测量
传输覆盖网络
与传统的模拟电视调制的测量有所不同 这主要是由 Ｑ Ａ Ｍ 调制的方式决定的 由于 Ｑ Ａ Ｍ 调制是一种对载波信号 进行抑制的调制方式 其调制信号的能量是均匀分布在整个 调制带宽上 所以在数字调制中引入了每比特能量 Ｅｂ 的 概念 其调制信号的总能量是所有调制带宽内的数据流所占 能量的总和 而模拟电视调制是基带信号直接调制载波信号 上 其整个通带能量主要是集中在载波信号上 因此在实际 的信号能量的测量上和传统的模拟电视调制相比由很大的区 别 这就意味着在工程测量中 ＱＡＭ 调制信号幅度的测量和 模拟电视调制的信号幅度测量上是完全不同的
ＱＡＭ 调制器作为数字电视前端的主要调制设备 ＭＥＲ
输出信号电平幅度是衡量调制器的主要技术参数 采用正确
的测量设置和测量方法 对整个数字电视系统的维护和运行
具有非常大的帮助
（收稿日期 ２００４－０９－０７）
书讯
ＧＹ／Ｔ １９４－２００３ 有线电视系统光工作站技术要求和测量方法 本标准规定了有线电视系统光工作站的
５ 在测量 Ｑ Ａ Ｍ 调制器的某些参数时 关闭均衡的考虑
为了防止传输符号间的相互串扰 数字系统中大都采用 升余弦滚降信号波形 升余弦滚降信号具有良好的传输特 性 但实际的传输信道不可能是完全理想无失真的 因而经 过传输后这种波形常常会遭到破坏 其后果就会引起符号间 的串扰 由于符号间串扰与噪声干扰不同 它来自传输信号 本身 某个采样点处的符号间串扰来自于相邻信号采样点 符号间串扰难以用增大信号功率的方式减小其影响 因为增 大信号功率会将符号间串扰同时增大 符号间串扰是一种乘 性干扰 符号间串扰严重时会使整个系统无法工作 为了补 偿信道的线性失真 必须对其进行校正 这个校正的过程称 为均衡
第20讲 频带传输：MPSK接收、QAM、MFSK
假设输入为“0110”四位二进 制码元，调制后的输出波形为
1 cos c t 3 sin c t
MFSK
相对于MASK、MPSK信号，MFSK信号是采用载波的频率携带 基带信号，每一位M进制的符号用一种频率的波形表示 如下表载波频率与M进制符号的对应关系
M进制 符号 0 1
载波频率
M
进制的MASK信号之和，每个支
以16进制为例，16QAM信号的调制过程，则同相正交支路分别进 行四进制的MASK调制 四进制的MASK调制过程： 令：g T (t ) 系数：i s
Eg Ts
基函数： 1 (t )
2 Eg
g T (t ) cos c t ,
2 (t )
其中
2(i 1) aic cos M
2(i 1) ais sin M
MPSK信号的载波相位： ais si 2 arctan arctan 因此，接收信号r(t)的载波相位：
r r1 , r2
aic
si 1
r arctan
i arctan
ais aic
则MQAM信号的一般数学表示为：
sQAM (t ) aic g T (t ) cos( c t ) ais g T (t ) sin(c t )
i 1 i 1 M M
MQAM信号可看成是两路正交的MASK信号，因此MQAM信号的矢量表示由两 个归一化的基函数进行表示，即MQAM信号的矢量是二维，其形式为：
sQAM (t ) ai g T (t ) cos( c t i )
i 1 M M
ai g T (t ) cos( i ) cos( c t ) sin( i ) sin( c t )
M—QAM通信系统及matlab的仿真
五.M-QAM在有线电视网的应用
■ 目前应用的比较广泛的是基于有线电视网络的 Cable Modem系统，其基本架构如图所示。有线 电视网络通过Cable Modem终端系统（CMTS）与 互联网络连接。
■ 对应于各种可能的符号数M，有两种不同的 QAM星座图，当每个符号对应于偶数个比特 时，星座图是正方形的；当每个符号对应于 奇数个比特时，星座图是十字行的。
1.QAM正方形星座图
当每个符号对应于偶数个比特时，有 其中，L为正整数。对于具有正方形星座图QAM， 有序坐标对通常构成一个正方形的矩阵
在实际中，常用的一种QAM信号空间如图， 方形QAM，4QAM,16QAM,64QAM
■ 在接收端，输入信号与本地恢复的两个正 交载波信号相乘以后，经过低通滤波器、多 电平判决、L电平到2电平变换，再经过并/串 变换就得到输出数据。
三.QAM的星座图
■ 对于QAM调制而言，如何设计QAM信号的结 构不仅影响到已调信号的功率谱特性，而且 影响已调信号的解调及其性能。因而研究 QAM的星座图来设计信号的结构显得十分重 要。
QAM中的振幅Am和Bm，可以表示成： Am=dmA，Bm=emA
式中，A是固定的振幅，（dm，em）决定已 调QAM信号在信号空间中的坐标点
二.QAM的调制和相干解调
■ QAM的调制和相干解调如图一。在调制端， 输入数据经过串/并变换后分为两路，分别经 过2电平到L电平的变换，形成Am和Bm，之后 Am和Bm经过调制低通滤波器，与相互正交的各 路载波相乘。最后将两个信号相加就可以得 到已调输出信号y(t).
基于systemview的MSK和QAM的调制与解调
基于systemview的MSK和QAM的调制与解调⽬录绪论 0第⼀章、Systemview软件简介 (2)1.1 System view软件简介 (2)1.2 System view软件的特点 (2)1.3 System View的图标库 (3)1.4 System View的系统设计窗⼝ (3)第⼆章最⼩频移键控（MSK）系统的设计 (5)2.1 MSK的基本原理 (5)2.2 MSK的调制原理 (6)2.3 MSK的解调原理 (9)第三章正交振幅（QAM）系统的设计 (12)3.1 MSK的基本原理 (12)3.2 QAM的调制解调原理 (14)3.3 16QAM解调模块的模型建⽴与仿真 (16)3.3.1 相⼲解调 (16)3.3.2 锁相环解调 (16)⼩结 (21)参考⽂献 (22)致谢 (23)华东交通⼤学课程设计绪论数字通信系统,按调制⽅式可以分为基带传输和带通传输。
所谓调制，是⽤基带信号对载波波形的某参量进⾏控制，使该参量随基带信号的规律变化从⽽携带消息。
对数字信号进⾏调制可以便于信号的传输；实现信道复⽤；改变信号占据的带宽；改善系统的性能。
随着数字通信的迅速发展，各种数字调制⽅式也在不断地改进和发展，现代通信系统中出现了很多性能良好的数字调制技术。
⽬前实际通信系统中常使⽤的⼏种现代数字调制技术⾸先有⼏种恒包络调制，主要包括偏移四相相移键控（OQPSK）、π/4四相相移键控（π/4 -QPSK）、最⼩频移键控（MSK）和⾼斯型最⼩频移键控（GMSK）；然后是正交幅度调制（QAM），它是⼀种不恒定包络调制。
最后是多载波调制，其中最重要的是正交频分复⽤（OFDM）。
本⽂主要介绍MSK和QAM的原理，System View的使⽤⽅法，以及通过System View仿真软件对QAM、MSK数字调制及解调电路各功能模块的⼯作原理进⾏分析，提出QAM、MSK数字调制及解调电路的设计⽅案，选⽤合适的模块对所设计系统进⾏仿真并对仿真结果进⾏分析。
移动通信仿真实验-MATLAB仿真
2012级移动通信仿真实验——1234567 通信S班一、实验目的：（1）通过利用matlab语言编程学会解决移动通信中基本理论知识的实验分析和验证方法；（2）巩固和加深对移动通信基本理论知识的理解，增强分析问题、查阅资料、创新等各方面能力。
二、实验要求：（1）熟练掌握本实验涉及到的相关知识和相关概念，做到原理清晰，明了；（2）仿真程序设计合理、能够正确运行；（3）按照要求撰写实验报告（基本原理、仿真设计、仿真代码（m文件）、仿真图形、结果分析和实验心得）三、实验内容：1、分集技术在Rayleigh衰落信道下的误码率分析内容要求：1）给出不同调制方式（BPSK/MPSK/QPSK/MQAM任选3种，M=4/8/16）在AWGN和Rayleigh衰落环境下的误码率性能比较，分析这些调制方式的优缺点；2）给出Rayleigh衰落信道下BPSK在不同合并方式（MRC/SC/EGC）和不同路径（1/2/3）时的性能比较，分析合并方式的优缺点；3）给出BPSK在AWGN和Rayleigh衰落信道下1条径和2条径MRC合并时理论值和蒙特卡洛仿真的比较。
3、直接扩频技术在Rayleigh衰落信道下的误码率分析内容要求：1）m-序列、Gold序列和正交Gold序列在AWGN信道下的QPSK误码率分析；2）m-序列、Gold序列和正交Gold序列在Rayleigh信道下的QPSK误码率分析；3）m-序列在AWGN和Rayleigh信道下的QPSK误码率分析；4）m-序列Rayleigh信道下不同调制方式MQAM（M=4/8/16）时的误码率分析。
四、实验数据1、基于MATLAB中的BPSK误码性能研究BPSK（Binary Phase Shift Keying ）即双相频移键控，是把模拟信号转换成数据值的转换方式之一。
利用偏离相位的复数波浪组合来表现信息键控移相方式的一种。
本实验将简要介绍BPSK调制方式的特点，调制解调方法，以及在Matlab中在AWGN信道中的误码性能。
BPSK调制解调及误码率的计算
BPSK调制解调及误码率的计算BPSK (Binary Phase Shift Keying) 是一种基本的数字调制技术，常用于数字通信系统中。
它通过将数字信号映射为相位上的两个值来进行调制，并使用相干解调器进行解调。
本文将介绍BPSK调制解调的原理以及如何计算误码率。
1.BPSK调制原理：在BPSK调制中，每个二进制位（0或1）被映射为两个可能的相位值：0对应于0度相位，1对应于180度相位。
这种相位差可以通过正弦和余弦函数来实现。
-二进制信息序列被输入到调制器中。
-调制器将二进制位转换为相位值，0对应于0度相位，1对应于180度相位。
-经过调制的信号通过信道传输。
2.BPSK解调原理：BPSK解调器的任务是将传输信号恢复为原始的二进制序列。
当信号通过信道传输后，可能会受到噪声和其他干扰的影响，从而导致误码的产生。
BPSK解调的过程如下：-接收到的信号经过信道传输后，会受到噪声和其他干扰的影响，使信号的相位发生随机的偏移。
-解调器使用相干解调的方法测量接收信号的相位。
-根据测量到的相位值，解调器将信号恢复为原始的二进制序列。
3.误码率的计算方法：误码率是衡量通信系统性能的重要指标，它表示在传输过程中发生误码的概率。
对于BPSK调制，误码率的计算可以通过理论分析或仿真实验进行。
理论分析方法：在BPSK调制中，误码率的理论计算可以使用误码率表达式得到。
对于理想的信道，没有噪声和干扰，误码率的表达式为：P_e = Q(sqrt(2*Eb/N0))其中，Eb/N0表示信噪比，Q(x)为高斯函数。
对于有噪声和干扰的实际信道，可以根据信号接收的信噪比进行实际误码率的计算。
仿真实验方法：使用计算机仿真软件，可以模拟BPSK调制解调系统，并通过对大量的二进制序列进行模拟传输和解调，统计接收到的误码数量来计算误码率。
误码率的计算通过测量接收信号中发生错误的比特数与总传输的比特数之比得到。
它通常以对数的形式表示，即以dB为单位。
CDIO课程实验报告
河南师范大学
CDIO课程项目设计报告
项目名称采用8QAM调制和hamming码技术
专业通信工程
班级
指导教师
设计时间2013.03-2013.06
通信工程CDIO项目任务书
通信系统仿真
一、题目：数字通信系统仿真—采用8QAM调制和hamming码技术
二、班级、学号、姓名：通信工程一班：1008224011 李莉萍；1008224012 雷明琦；
1008224014 魏涯峰；1008224015 常欣欣；1008224018 李萍
三、项目起止时间：2013.03-2013.06
四、技术要求及原始数据：
1. 对数字通信系统主要原理和技术进行研究，包括8进制正交调幅（8QAM）及解调技术、高斯噪声信道原理、以及信道编码中hamming码的基本原理等。
2. 建立完整的基于8QAM和hamming码的数字通信系统仿真模型，包括8QAM 调制解调及hamming码的编译码；
3. 在信道中加入高斯噪声，观察系统的纠检错能力，统计误码率，并进行分析。
五、主要任务：
1、建立数字通信系统数学模型；
2、利用Matlab建立数字通信系统的仿真模型；
3、对通信系统进行时间流上的仿真，得到仿真结果；
4、将仿真结果与理论结果进行比较、分析。
学生（签字）：指导教师（签字）：
系主任（签字）：院长（签字）：
图2-3 QAM的解调框图
）还可以简记为所以有
其中Q为P的转置，即
图2-4编译前后的信号图2-5 hamming编码
图2-7误码个数及误码率。
fm调制误码率
fm调制误码率全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：FM调制误码率是衡量调频调制系统性能的重要指标之一。
在无线通信领域中，FM调制误码率的大小直接影响到系统的通信质量和稳定性，因此研究和改善FM调制误码率是提高无线通信系统性能的关键之一。
一、FM调制误码率的定义FM调制误码率是指在FM调制过程中信号中出现了误码的比率，通常用一个百分比来表示。
误码率越低，代表系统的稳定性和抗干扰能力越强，通信质量越高。
1. 噪声：噪声是影响FM调制误码率的主要因素之一。
在无线通信中，环境噪声、电路噪声等都会对信号进行干扰，导致误码率的增加。
2. 衰减：信号在传输过程中会受到衰减的影响，如果衰减严重，信号就会变得不清晰，导致误码率的增加。
3. 多路径效应：在复杂的无线通信环境中，信号会经过多条不同路径到达接收端，造成多路径效应，导致误码率的增加。
4. 功率控制不准确：如果发射端的功率控制不准确，信号功率就会过大或过小，导致接收端信号解调困难，从而增加误码率。
5. 多径干扰：多径干扰是指信号在传输过程中遇到的频率或相位变化较大，造成信号重叠，导致误解调和误码率的增加。
1. 优化调制方案：选择合适的调制方式、调制频率和调制参数，可以有效减小误码率。
2. 增加冗余码：通过增加冗余码，可以提高误码率的检测和纠正能力，从而降低误码率。
3. 改善信道质量：通过优化信道质量、增加信号功率等方式，可以降低信号在传输过程中的衰减和干扰，减小误码率。
4. 减小系统噪声：采用降噪技术、提高系统灵敏度等方式，可以有效减小系统噪声对误码率的影响。
5. 提升天线性能：选择合适的天线、调整天线方向、提高天线增益等措施，可以改善信号接收质量，减小误码率。
第二篇示例：FM调制误码率是衡量数字通信系统性能的重要指标之一。
在数字通信中，信号经过调制编码后传输至接收端，其中调制方式会直接影响到信号传输质量，FM调制是一种常用的调制方式之一。
正是由于其较高的抗干扰能力和传输稳定性，FM调制在广播、通信等领域得到了广泛应用。
基于深度学习的OFDM-IM信号检测方法
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３－３１０６．２０２３．０７．０１０引用格式：张志晨，王昱凯，王荣，等．基于深度学习的ＯＦＤＭ ＩＭ信号检测方法［Ｊ］．无线电工程，２０２３，５３（７）：１５７２－１５７７．［ＺＨＡＮＧＺｈｉｃｈｅｎ，ＷＡＮＧＹｕｋａｉ，ＷＡＮＧＲｏｎｇ，ｅｔａｌ．ＯＦＤＭ ＩＭＳｉｇｎａｌＤｅｔｅｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ［Ｊ］．ＲａｄｉｏＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０２３，５３（７）：１５７２－１５７７．］基于深度学习的ＯＦＤＭ ＩＭ信号检测方法张志晨，王昱凯，王 荣，李 军，郑文静（齐鲁工业大学（山东省科学院）信息与自动化学院，山东济南２５０３５３）摘 要：正交频分复用（ＯｒｔｈｏｇｏｎａｌＦｒｅｑｕｅｎｃｙＤｉｖｉｓｉｏｎＭｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ，ＯＦＤＭ）技术在无线通信领域中拥有着重要地位，但ＯＦＤＭ系统中存在子载波间干扰和较高的峰均比的缺点，使得ＯＦＤＭ系统在信号检测方面的表现不太理想。
针对ＯＦＤＭ系统中信号检测性能较差的问题，提出一种基于自归一化网络的索引调制（ＩｎｄｅｘＭｏｄｕｌａｔｉｏｎｆｏｒＳｅｌｆＮｏｒｍａｌｉｚｉｎｇＮｅｔｗｏｒｋ，ＩＭ ＳＮＮ）算法，并采用４ＱＡＭ、８ＱＡＭ、１６ＱＡＭ的调制方式验证系统的信号检测性能。
结果表明，所提出的算法提高了接收端解调信号的性能，有效增强了信号检测的能力，并表现出优于传统技术中最大似然检测（ＭａｘｉｍｕｍＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄＤｅｔｅｃｔｉｏｎ，ＭＬＤ）算法及现有技术中基于深度神经网络的索引调制（ＩｎｄｅｘＭｏｄｕｌａｔｉｏｎｉｎＤｅｅｐＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＩＭ ＤＮＮ）算法的系统误码率及网络损失。
在３种调制方式下，性能改善０．６～８ｄＢ。
关键词：正交频分复用；索引调制；信号检测；自归一化网络；深度学习中图分类号：ＴＮ９２文献标志码：Ａ开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：文章编号：１００３－３１０６（２０２３）０７－１５７２－０６ＯＦＤＭ ＩＭＳｉｇｎａｌＤｅｔｅｃｔｉｏｎＭｅｔｈｏｄＢａｓｅｄｏｎＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇＺＨＡＮＧＺｈｉｃｈｅｎ，ＷＡＮＧＹｕｋａｉ，ＷＡＮＧＲｏｎｇ，ＬＩＪｕｎ，ＺＨＥＮＧＷｅｎｊｉｎｇ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＱｉｌｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＳｈａｎｄｏｎｇＡｃａｄｅｍｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅ），Ｊｉｎａｎ２５０３５３，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＯｒｔｈｏｇｏｎａｌＦｒｅｑｕｅｎｃｙＤｉｖｉｓｉｏｎＭｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ（ＯＦＤＭ）ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｐｌａｙｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｔｈｅｆｉｅｌｄｏｆｗｉｒｅｌｅｓｓｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｔｈｅＯＦＤＭｓｙｓｔｅｍｈａｓｔｈｅｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｉｎｔｅｒ ｃａｒｒｉｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅａｎｄｈｉｇｈｐｅａｋ ｔｏ ａｖｅｒａｇｅｒａｔｉｏ．ＴｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆＯＦＤＭｓｙｓｔｅｍｉｎｓｉｇｎａｌｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓｎｏｔｉｄｅａｌ．ＴｏｄｅａｌｗｉｔｈｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｐｏｏｒｓｉｇｎａｌｄｅｔｅｃｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｎＯＦＤＭｓｙｓｔｅｍ，ａｎＩｎｄｅｘＭｏｄｕｌａｔｉｏｎｆｏｒＳｅｌｆＮｏｒｍａｌｉｚｉｎｇＮｅｔｗｏｒｋ（ＩＭ ＳＮＮ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｅｓｉｇｎａｌｄｅｔｅｃｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｉｓｖｅｒｉｆｉｅｄｂｙ４ＱＡＭ，８ＱＡＭａｎｄ１６ＱＡＭｍｏｄｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｓ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｒｅｃｅｉｖｅｒｄｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌ，ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｅｎｈａｎｃｅｓｔｈｅｃａｐａｂｉｌｉｔｙｏｆｓｉｇｎａｌｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ａｎｄｐｅｒｆｏｒｍｓｂｅｔｔｅｒｉｎｔｅｒｍｓｏｆｂｉｔｅｒｒｏｒｒａｔｅａｎｄｎｅｔｗｏｒｋｌｏｓｓｔｈａｎｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｔｅｃｈｎｉｑｕｅｏｆＭａｘｉｍｕｍＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄＤｅｔｅｃｔｉｏｎ（ＭＬＤ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｔｅｃｈｎｉｑｕｅｏｆＩｎｄｅｘＭｏｄｕｌａｔｉｏｎｉｎＤｅｅｐＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ（ＩＭ ＤＮＮ）ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｉｓ０．６～８ｄＢｉｎｔｈｅｔｈｒｅｅｍｏｄｕｌａｔｉｏｎｍｏｄｅｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＯＦＤＭ；ｉｎｄｅｘｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ；ｓｉｇｎａｌｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｓｅｌｆｎｏｒｍａｌｉｚｉｎｇｎｅｔｗｏｒｋ；ｄｅｅｐｌｅａｒｎｉｎｇ收稿日期：２０２３－０１－１６基金项目：国家自然科学基金（１２００５１０８）；山东省自然科学基金（ＺＲ２０２０ＱＦ０１６）ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＩｔｅｍ：ＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（１２００５１０８）；ＳｈａｎｄｏｎｇＰｒｏｖｉｎｃｉａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（ＺＲ２０２０ＱＦ０１６）０ 引言正交频分复用（ＯｒｔｈｏｇｏｎａｌＦｒｅｑｕｅｎｃｙＤｉｖｉｓｉｏｎＭｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ，ＯＦＤＭ）［１］技术已广泛应用于无线通信领域，其衍生技术也正在发展。
第三章 调制技术(2)QAM及OFDM
1
信号间的正交性
若两个周期为T 的模拟信号s1(t) 和 s2(t) 互相正交，则有:
T
0 s1 (t)s2 (t)dt 0
若M个周期为T 的模拟信号s1(t)，s2(t)，…，sM(t)构成一个 正交信号集合，则有:
T
0si (t)s j (t)dt 0
距离等于
d1
AM
8
0.393AM
而16QAM信号的相邻点欧氏距离等于
d2
2 AM 3
0.471 AM
d2和d1的比值就
AM
d1 AM
代表这两种体制
的噪声容限之比。
d2
(a) 16QAM
10
(b) 16PSK
第3章 新型数字带通调制技术
按上两式计算，d2超过d1约1.57 dB。但是，这时是在最大 功率（振幅）相等的条件下比较的，没有考虑这两种体制 的平均功率差别。16PSK信号的平均功率（振幅）就等于 其最大功率（振幅）。而16QAM信号，在等概率出现条件 下，可以计算出其最大功率和平均功率之比等于1.8倍，即 2.55 dB。因此，在平均功率相等条件下，16QAM比16PSK 信号的噪声容限大4.12 dB。
b1 p1＝p2 , b2 q2 , q3 b3 p3 p4 , b4 q4 q5 ,
20
第3章 新型数字带通调制技术
3.2.4 MSK信号的功率谱
MSK信号的归一化（平均功率＝1 W时）单边功率谱
密度Ps(f)的计算结果如下
2
Ps (
f
)
32Ts
2
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%1. 产生10000长度的8QAM信号，论证系统在SNR=1,3, 5,7,9,11dB的
误码率。
%（推荐Matlab语言）
M = 8;%进行8qam调制；
k = log2(M);%每个码元的bit数；
n = 9999;%因为是8QAM调制，所以不能使用10000，因为10000不能被3
整除，在航类转换时会出错
%nsamp = 1;%重复取样速率
x = randint(n,1);%产生一个n列1行的取值为0或1的随机数组
subplot(1,2,1);%在一个1行两列的图形窗口中的第一幅图内画随机数组
的前40个数值
plot(x(1:40),'o');%以空心圆点画出前40个x的取值
%stem(x(1:40),'filled');
title('Random Bits');%标题为随机比特流
xlabel('Bit Index'); ylabel('Binary Value');%x坐标为比特序列，y轴为每比
特的电平值
xsym = bi2de(reshape(x,k,length(x)/k).','left-msb');
%在这里left-msb的意思是二进制数据中，以左边第一位为最高位来将2
进制数翻译成10进制数
%例如：1101用left-msb的标志转换成10进制数就是8+4+1=13；
%但是：1101用right-msb的标志转换成10进制数就是1+2+8=11；
%将2进制的9999行1列的比特流数组按先后顺序转换为
%每行有3个比特，3333行的数组，再对每行进行2进制到10进制的转
换，
%x代表要转换的数组，k为转换后数组的每行的比特数，length（x）/k
为转换后数组的行数，
y = modulate(modem.qammod(M),xsym);%对转换后的信号进行8QAM的
调制，
%xsym这个参数代表预调信号，y代表已调信号
ytx = y;%演示传输过程，其实可以省略只是为了个更好的展现整个调制
传输解调的过程
%ytx代表传输信号
SNR_in_dB = 1:2:11;%定义信噪比的数值
for n=1:length(SNR_in_dB)%对每个要求的信噪比进行一次误比特率的统
计所以对信噪比进行一个for循环
snr(n) = SNR_in_dB(n);%确定信噪比的数组
ynoisy = awgn(ytx,snr(n),'measured');%将传输信号通过嘉兴高斯白噪声的
信道传输得到传输后信号ynoisy
yrx = ynoisy;%解调端接收到的信号为yrx
zsym = demodulate(modem.qamdemod(M),yrx);%解调接收到的yrx信号
z = de2bi(zsym,'left-msb');%将解调出来的信号进行10进制到2进制的转换
z = reshape(z.',prod(size(z)),1);%再将得到的3列乘以3333行的数组转换成
1列9999行的数组，
%方便后面的差错检测函数进行一一对比检测
[number_of_errors(n),bit_error_rate(n)] = biterr(x,z);
%误比特数和误比特率检测函数x代表原始信号，z为调制传输解调之后
的信号
end;%for循环结束
disp(number_of_errors);%在matlab的command windows窗口显示误比特数
disp(bit_error_rate);%在matlab的command windows窗口显示误比特率
subplot(1,2,2);%在1行2列的图形窗口的地2副图显示无毕业率与SNR的关
系
plot(SNR_in_dB,bit_error_rate,'O');%横坐标为SNR，纵坐标为误比特率
%stem(SNR_in_dB,bit_error_rate,':');
%本程序复制到Matlab中可以直接运行得到结果.