16QAM调制解调MATLAB)
题目基于MATLAB的，)上。下图为MQAM的调制原理图。
MQAM的信号表达式：
上述表达式可以看出
MQAM信号最佳接收：
实验仿真条件码元数量设定为
对于QAM，可以看成是由两个相互正交且独立的多电平ASK信号叠加而成。因此，利用多电平误码率的分析方法，可得到M进制QAM的误码率为：
式中，，Eb为每码元能量，n为噪声单边功率谱密度。高斯白噪声信道的信噪比(Eb/N)，可以得到如图所示的误码率图：
可见16QAM和32QAM信号的误码率随着信噪比的增大而逐渐减小，这与理论趋势是一致的，但是存在偏差。
总结：
与16QAM比较，32QAM解调的误码率高，但数据速率高。16QAM一般工作在大信噪比环境下，误码率会很小，在同等噪声条件下，16QAM的抗噪声性能是相当优越的
附录代码：
main_plot.m
clear;clc;echo off;close all;
N=10000; %设定码元数量
fb=1; %基带信号频率
fs=32; %抽样频率
fc=4; %载波频率,为便于观察已调信号，我们把载波频率设的较低
Kbase=2; % Kbase=1,不经基带成形滤波，直接调制;
% Kbase=2,基带经成形滤波器滤波后，再进行调制
info=random_binary(N); %产生二进制信号序列
[y,I,Q]=qam(info,Kbase,fs,fb,fc); %对基带信号进行16QAM调制
y1=y; y2=y; %备份信号，供后续仿真用
T=length(info)/fb;
m=fs/fb;
nn=length(info);
dt=1/fs;
t=0:dt:T-dt;
n=length(y);
y=fft(y)/n;
y=abs(y(1:fix(n/2)))*2;
q=find(y<1e-04);
y(q)=1e-04;
y=20*log10(y);
f1=m/n;
f=0:f1:(length(y)-1)*f1;
%subplot(212);
plot(f,y,'b');
grid on;
title('已调信号频谱'); xlabel('f/fb');
%画出16QAM调制方式对应的星座图
%%constel(y1,fs,fb,fc); title('星座图');
SNR_in_dB=8:2:24; %AWGN信道信噪比
for j=1:length(SNR_in_dB)
y_add_noise=awgn(y2,SNR_in_dB(j)); %加入不同强度的高斯白噪声
y_output=qamdet(y_add_noise,fs,fb,fc); %对已调信号进行解调
numoferr=0;
for i=1:N
if (y_output(i)~=info(i)),
numoferr=numoferr+1;
end;
end;
Pe(j)=numoferr/N; %统计误码率
end;
figure;
semilogy(SNR_in_dB,Pe,'blue*-');
grid on;
xlabel('SNR in dB');
ylabel('Pe');
title('16QAM调制误码率');
bshape.m
%基带升余弦成形滤波器
function y=bshape(x,fs,fb,N,alfa,delay);
%设置默认参数
if nargin<6; delay=8; end;
if nargin<5; alfa=0.5; end;
if nargin<4; N=16; end;
b=firrcos(N,fb,2*alfa*fb,fs);
y=filter(b,1,x);
four2two.m
function xn=four2two(yn);
y=yn; ymin=min(y); ymax=max(y); ymax=max([ymax abs(ymin)]);
ymin=-abs(ym