MATLAB仿真报告Word文件下载.docx
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%设置每个循环中的符号数
snr_in_dB=[0:
15];
ber=zeros（1,length（snr_in_dB））;
forsnr_num=1:
length（snr_in_dB）
SNR=exp（snr_in_dB（snr_num）*log（10）/10）;
nloop=100;
%循环次数
noe=0;
%错误数
nod=0;
%传输的数量
foriii=1:
nloop
data1=rand（1,nd）>
0.5;
data2=2.*data1-1;
%以下为衰减量的计算
%在瑞利信道下
code_rate=1;
E=1;
sigma=E/sqrt（2*SNR*code_rate）;
n=[randn（1,nd）+j*randn（1,nd）];
h1=1/sqrt
（2）*[randn（1,nd）+j*randn（1,nd）];
%瑞利信道
data41=data2.*h1+sigma.*n;
h11=conj（h1）;
%计算信道质量指数的复共轭
data411=data41.*h11;
%计算组合后的价值
%*****************************************
h2=1/sqrt
（2）*[randn（1,nd）+j*randn（1,nd）];
data42=data2.*h2+sigma.*n;
h22=conj（h2）;
data422=data42.*h22;
data4=data411+data422;
%在两个不相关的信道下的信号进行组合
%BPSK解调
demodata1=data4>
0;
%误码率
noe2=sum（abs（data1-demodata1））;
nod2=length（data1）;
noe=noe+noe2;
nod=nod+nod2;
end
%输出结果
ber（snr_num）=noe/nod
end;
%结尾
figure;
semilogy（snr_in_dB,ber,'
O-'
）;
holdon
semilogy（snr_in_dB,0.5*erfc（sqrt（2*10.^（snr_in_dB/10））/sqrt
（2））,'
+-'
semilogy（snr_in_dB,0.5.*（1-sqrt（（10.^（snr_in_dB/10））./（10.^（snr_in_dB/10）+1）））,'
-'
ylabel（'
BER'
xlabel（'
E_b/N_0[dB]'
legend（'
simulationBPSKMRCL=2'
'
theorygngaussBPSK'
theoryreyleigh'
）;
BPSKEGC.m注释
%设置循环次数
%错误数量
%传输数量
%衰减量的计算
%瑞利信道下
h11=conj（h1）./abs（h1）;
%取信道质量指数的单位向量
%计算组合后在信道1下的价值
%瑞利信道
h22=conj（h2）./abs（h2）;
%BPSK解调
%误码率计算
%结果输出
ber1（snr_num）=noe/nod
semilogy（snr_in_dB,ber1,'
simulationBPSKEGCL=2'
BPSKSEL.m注释
snr_in_dB=0:
15;
fork=1:
k
N=10000;
E=1;
SNR=10^（snr_in_dB（k）/10）;
sigma=E/sqrt（2*SNR）;
fori=1:
N
a=rand;
if（a<
0.5）
data（i）=-1;
else
data（i）=1;
numofber=0;
totolnumber=0;
whilenumofber<
1
totolnumber=totolnumber+1;
H1=1/sqrt
（2）*[rand+j*rand];
%第一个瑞利信道
H2=1/sqrt
（2）*[rand+j*rand];
%第二个瑞利信道
H=[H1;
H2];
y1=H
（1）*data（i）+sigma*（rand+j*rand）;
%在第一个信道下计算数据
y2=H
（2）*data（i）+sigma*（rand+j*rand）;
%在第二个信道下计算数据
y=[abs（y1）,abs（y2）];
s=max（y）;
%选择其中最大的数据
if（s==abs（y2））
s=y2/H2;
else
s=y1/H1;
end
data2=sign（real（s））;
if（data2~=data（i））
numofber=numofber+1;
%计算误比特率
p（k）=numofber/（N*totolnumber）;
%计算误码率
semilogy（snr_in_dB,p,'
simulationBPSKSELL=2'
（b）观察信噪比变化10dB，误比特率变化多少？
MRC误比特率变化：
0.0588-0.0017=0.0571
EGC误比特率变化：
0.0650-0.0018=0.0632
SEL误比特率变化：
0.1733-0.0030=0.1703
（c）程序中给出的是2分集，将其换为3分集，观察信噪比变化10dB，误比特率变化多少？
MRC误比特率变化：
0.0248-0.0001=0.0247
EGC误比特率变化：
0.0330-0.0002=0.0328
SEl误比特率变化：
0.1780-0.0003=0.1777
（d）将最大比合并和等增益合并及选择式合并的误比特率曲线，画在一张图上，比较这三种合并方法的优劣。
由图可得，MRC方法所得到的误码率是最小的，性能也最稳定；
EGC方法在误码率和稳定性方面次之；
SEL方法在同一SNR下得到的误码率最高，而且稳定性很差，有时候能够得到比MRC、EGC更低的误码率，有时候就不行，增大SNR只能使BER总体趋向下降，不保证增大SNR就能直接降低BER。
二、调制解调仿真
现给出bpsk、qpsk及“书上习题”的调制解调程序，理解各程序，完成以下习题。
1.用matlab运行书上习题中的“bpskqpsk125.m”
（a）说明bpsk、qpsk解调判决方法
答：
由该m文件可得，其中的判决设置为：
BPSK：
ifa（zeromean）noisesampleislargerthansqrt（Eb）awrongdecsionismade.
如果一个噪声的样值比平均比特能量大的话，那么就会产生错误的判决。
QPSK：
iftheconstellationpointangleiswithinpi/4ang-pi/4acorerectdecisionismade.
如果星座点上的角偏差在pi/4和-pi/4之间的话，判决就正确了。
（b）误比特率为1e-2、1e-3及1e-4时的Eb/N0分别是多少？
运行该程序，可以得出如下的图像：
当误
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