QPSK.zip_QPSK 误码率_qpsk matlab

function [numoferr]=qbpskberr(A,fc,d,snr,N_sample,N,Ts,df) % 求误码率 % -------------------系统仿真参数------------------------------ %clc;clear all;close all;A=1;fc=1;snr=10;N_sample=100;N=10;Ts=1;df=0.01; % A： 载波振幅 fc： 载波频率（Hz） % snr： 信噪比dB N_sample： 每个码元的的采样点数 % N： 二进制码元数 Ts： 码元宽度 % df: 频率分辨率 % -------------------输出(返回)参数---------------------------- % numoferr： 误码率 % panjue： 恢复的二进制代码1用1表示，0用-1表示 % desingal： 恢复的数字基带信号 % t： 时域采样时序 %----------------------生成调制信号 B=1/Ts; % 传码率 f_start=fc-B; % BPF的下截至频率 f_cutoff=fc+B; % BPF的上截至频率 fs=fc*N_sample; % 系统采样频率 ts=Ts/fs; % 系统采样间隔 t=0:ts:N/2*Ts-ts; % 时间轴 Lt=length(t); % 时间序列长度 a=0; % 产生二进制信源 %d=round(rand(1,N)); %输入二进制代码 for i=1:N/2 d1(i)=d(i*2-1); d2(i)=d(i*2); end %串并转化 p0=zeros(1,N_sample); p1=ones(1,N_sample); PN=[]; PN1=[]; PN2=[]; for i=1:N if d(i)==1; PN=[PN p1]; else PN=[PN p0]; end end % t1=0:ts/20:N/2*Ts-ts/20; for i=1:N/2 if d1(i)==1 PN1=[PN1 p1]; else PN1=[PN1 p0]; end if d2(i)==1 PN2=[PN2 p1]; else PN2=[PN2 p0]; end end d_sjx1=2*PN1-1; % 单/双后的NRZ(不归零)信号 d_sjx2=2*PN2-1; %figure(1); %subplot(2,2,1); %plot(t,d_sjx1); %axis([-0.1 5.3 -1.5 1.5]); %ylabel('NRZ1'); %subplot(2,2,2); %plot(t,d_sjx2); %axis([-0.1 5.3 -1.5 1.5]); %ylabel('NRZ2'); %----------------对数字基带信号进行4PSK调制----------------- ht1=A*sin(2*pi*fc*t); % 载波 ht2=A*cos(2*pi*fc*t); %subplot(2,2,3); %plot(t,ht1); %axis([-0.1 5.3 -1.5 1.5]); %ylabel('载波1'); %subplot(2,2,4); %plot(t,ht2); %axis([-0.1 5.3 -1.5 1.5]); %ylabel('载波2'); s_4psk=d_sjx1(1:Lt).*ht1+d_sjx2(1:Lt).*ht2; % 生成4PSK信号 %figure(2); %subplot(2,2,1); %plot(t,s_4psk); %axis([-0.1 5.3 -1.5 1.5]); %ylabel('s_4psk'); %----------------生成高斯白噪声噪声------------------------- snr_lin=10^(snr/10); % 换算成倍数 signal_power=dot(s_4psk(1:Lt),s_4psk(1:Lt))/Lt; % 求出信号平均功率 noise_power=(signal_power*fc*N_sample)/(snr_lin*2*(f_cutoff-f_start)); %求出噪声方差 noise_std=sqrt(noise_power); % 求出噪声均方差 noise=noise_std.*randn(1,Lt); % 以噪声方均根作为幅度产生高斯白噪声 %subplot(2,2,2); %plot(t,noise); %axis([-0.1 5.3 -3.0 3.0]); %ylabel('noise'); %---------------将已调信号送入信道------------------------- r=s_4psk(1:Lt)+noise(1:Lt); % 叠加了噪声的已调信号 %subplot(2,2,3); %plot(t,r); %axis([-0.1 5.3 -5.0 5.0]); %ylabel('已调信号'); [rf,r,df1,f]=T2F(r,ts,df,fs); % 接收信号的频谱 %subplot(2,2,4); %plot(rf); %axis([-10.1 10.3 -10.0 10.0]); %ylabel('频谱序列'); %---------------在接收端先通过带通滤波器------------------- [H,f]=bp_f(length(rf),f_start,f_cutoff,df1,fs,1); % 带通滤波器的频谱 DEM = H.*rf; % 带通滤波器输出信号的频谱 %figure(3); %subplot(2,2,1); %plot(DEM); %axis([-10.1 10.3 -10.0 10.0]); %ylabel('输出信号频谱序列'); [dem]=F2T(DEM,fs); % 滤波器的输出信号波形 %subplot(2,2,2) %plot(dem); %axis([-0.5 1024.5 -3.0 3.0]); %ylabel('滤波器输出信号'); %---------------和本地载波相乘，进行相干解调--------------- der1=dem(1:Lt).*ht1; % 混频 der2=dem(1:Lt).*ht2; % 混频 %subplot(2,2,3); %plot(der1); %axis([-0.5 500.5 -3.0 3.0]); %ylabel('解调输出信号1'); %subplot(2,2,4); %plot(der2); %axis([-0.5 500.5 -3.0 3.0]); %ylabel('解调输出信号2'); [derf1,der1,df1,f]=T2F(der1,ts,df,fs); % 求混频后信号的功率谱 [derf2,der2,df2,f]=T2F(der2,ts,df,fs); %figure(4); %subplot(2,2,1); %plot(derf1); %axis([-10.5 10.5 -10.0 10.0]); %ylabel('混频后信号1的功率谱'); %subplot(2,2,2); %plot(derf2); %axis([-10.5 10.5 -10.0 10.0]); %ylabel('混频后信号2的功率谱'); %---------------再经过低通滤波器--------------------------- [LPF,f]=lp_f(length(derf1),B/2,df1,fs,1); % 产生LPF的传递函数 DM1 = LPF.*derf1; % 信号过理想低通滤波器输出的频谱 DM2 = LPF.*derf2; % 信号过理想低通滤波器输出的频谱 [dm1]=F2T(DM1,fs); % 理想低通滤波器的输出时域信号 [dm2]=F2T(DM2,fs); % 理想低通滤波器的输出时域信号 %subplot(2,2,3); %plot(dm1); %axis([-0.5 500.5 -1.3 1.3]); %ylabel('过低通后的信号1'); %subplot(2,2,4); %plot(dm2); %axis([-0.5 500.5 -1.3 1.3]); %ylabel('过低通后的信号2'); r_PN=[]; %---------------最后对LPF输出信号抽样判决------------------ panjue=zeros(1,N); % 建立存储判决值的矩阵 % 抽样判决，规则：大于0判1，小于0判-1 for i=1:N/2 n_t1=fc*N_sample*(i-1)+1; n_t2=fc*N_sample*i; n_t=fc*N_sample*(i-1)+fc*N_sample/2; if (dm1(n_t))>=0; % 抽样判决时刻 panjue(2*i-1)=1; % 大于等于0判1 r_PN=[r_PN p1]; else panjue(2*i-1)=-1; % 小于0判-1 r_PN=[r_PN p0]; end if (dm2(n_t))>=0; % 抽样判决时刻 panjue(2*i)=1; % 大于等于0判1 r_PN=[r_PN p1]; else panjue(2*i)=-1; % 小于0判-1 r_PN=[r_PN p0]; end end figure(5); subplot(2,1,1); plot(r_PN); axis([0 1000 -1.1 1.1]); ylabel('判决结果'); subplot(2,1,2); plot(PN); axis([0 1000 -1.1 1.1]); ylabel('原始信号'); %----------------统计误码数------------------------------- % plot(t,dm1(1:Lt),t,dm2(1:Lt),'.',t1,PN,t1,r_PN); %numoferr=(sum(abs(panjue-d))/2)/N; for i=1:N/2 if(panjue(2*i-1)==d1(i)&&panjue(2*i)==d2(i)) a=a+1; end end numoferr=(N/2-a)/(N/2);