通信原理实验QPSK通信系统的MonteCarlo仿真Word文件下载.docx
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}之一上去，并选取对应于最大投影的向量。
据此，得到相关准则为
m=[0,M-1]
检测器观察到接收信号向量
，并计算r在4种可能的信号向量
上的投影。
根据选取对应于最大投影的信号点作为判决，从而判决出信号。
同时，检测器的判决准则也可采用最小距离法，即利用星座图上符号间的距离进行判决，从而得到判决结果。
二．MonteCarlo仿真过程
仿真框图如图
（一）
图
（一）用于MonteCarlo仿真的4PSK系统的方框图
如图所示，利用一个随机数发生器，产生（0，1）范围内的随机数。
再将这个范围分成四个相等的区间（0，0.25），（0.25，0.5），（0.5，0.75），（0.75，1.0），这些子区间分别对应于00，01，11，10信息比特对，再用这些比特对来选择信号相位向量
。
加性噪声的同相分量和正交分量，在上面讨论过，即为零均值，方差为的统计独立的高斯随机变量。
在检测器观察到的接收信号向量，利用上面讨论的两种检测方法，得到判决结果，并与传输符号作比较，最后对符号差错和比特差错计数
三、实验内容及程序分析（以下程序皆以N=1000为例）
%映射比较子函数
%函数分为四步第一步产生随机序列，进行4PSK映射。
%第二步：
调用高斯高斯噪声子函数，产生正交两路高斯噪声，与输出符号序列相加
%第三步：
检测接受信号
%第四步：
计算误码率和误比特率
N=1000;
%符号长度
E=1;
%计算噪声方差
sgma=input（'
方差='
）;
sgma=sqrt（sgma）;
%4PSK比特映射
s00=[10];
s01=[01];
s11=[-10];
s10=[0-1];
%第一步产生随机序列，进行4PSK映射。
生成随机信源
fori=1:
N,%生成随机信源
temp=rand;
if（temp<
0.25）,%Withprobability1/4,sourceoutputis"
00."
dsource1（i）=0;
dsource2（i）=0;
elseif（temp<
0.5）,%Withprobability1/4,sourceoutputis"
01."
dsource2（i）=1;
0.75）,%Withprobability1/4,sourceoutputis"
10."
dsource1（i）=1;
else%Withprobability1/4,sourceoutputis"
11."
end;
end;
numofsymbolerror=0;
%检测错误并计算错误率
numofbiterror=0;
N,
[gsrv1,gsrv2]=gnguass（0,sgma）;
%调用高斯噪声子函数
n
（1）=gsrv1;
n
（2）=gsrv2;
if（（dsource1（i）==0）&
（dsource2（i）==0））,
r=s00+n;
elseif（（dsource1（i）==0）&
（dsource2（i）==1））,
r=s01+n;
elseif（（dsource1（i）==1）&
r=s10+n;
else
r=s11+n;
%第三步：
c00=sqrt（（r
（1）-s00
（1））^2+（r
（2）-s00
（2））^2）;
%最小距离判决
c01=sqrt（（r
（1）-s01
（1））^2+（r
（2）-s01
（2））^2）;
c10=sqrt（（r
（1）-s10
（1））^2+（r
（2）-s10
（2））^2）;
c11=sqrt（（r
（1）-s11
（1））^2+（r
（2）-s11
（2））^2）;
c_min=min（[c00c01c10c11]）;
if（c00==c_min）,
decis1=0;
decis2=0;
elseif（c01==c_min）,
decis2=1;
elseif（c10==c_min）,
decis1=1;
%第四步：
symbolerror=0;
%设置符号错误标志，以统计错误个数
if（decis1~=dsource1（i））,
numofbiterror=numofbiterror+1;
symbolerror=1;
if（decis2~=dsource2（i））,
if（symbolerror==1）,
numofsymbolerror=numofsymbolerror+1;
ps=numofsymbolerror/N;
%错误率计算
pb=numofbiterror/（2*N）;
pb
ps
结果统计如下：
sgma=0
最大投影准则:
pb=0.0ps=0.0
最小距离判决:
sgma=0.1
pb=5.0000e-004ps=1.0000e-003
pb=1.0000e-003ps=0.0020
sgma=0.5
pb=0.0690ps=0.1320
pb=0.0690ps=0.1360
sgma=1.0
pb=0.1345ps=0.2450
pb=0.1455ps=0.2680
>
%j化星座图函数
sgma=input（'
%输入方差
%求sgma
%输入数据点数
%单个符号能量
%4PSK映射规则%
%化星座图
%产生信源序列%
N,%auniformrandomvariablebetween0and1
%随机序列
if（temp<
0.25）,%Withprobability1/4,sourceoutputis"
0.5）,%Withprobability1/4,sourceoutputis"
0.75）,%Withprobability1/4,sourceoutputis"
else%Withprobability1/4,sourceoutputis"
%Thereceivedsignalatthedetector,fortheithsymbol,is:
r00=s00+n;
r01=s01+n;
r11=s10+n;
r10=s11+n;
holdon;
plot（r00
（1）,r00
（2）,'
*g'
r01
（1）,r01
（2）,'
*r'
r11
（1）,r11
（2）,'
*y'
r10
（1）,r10
（2）,'
*b'
title（'
sgma^2='
主函数
%对M=4的PSK通信系统进行蒙特卡罗仿真%
echoon
SNRindB1=0:
2:
10;
SNRindB2=0:
0.1:
length（SNRindB1）,%计算信噪比区间大小
[pb,ps]=cm_sm32（SNRindB1（i））;
%仿真比特和符号误码率
smld_bit_err_prb（i）=pb;
%将误比特率赋值
smld_symbol_err_prb（i）=ps;
%将误码率赋值
length（SNRindB2）,%计算信噪比区间大小
SNR=exp（SNRindB2（i）*log（10）/10）;
%信噪比
theo_err_prb（i）=erfc（sqrt（2*SNR））;
%理论比特误码率
%随后绘图曲线
semilogy（SNRindB1,smld_bit_err_prb,'
*'
hold
semilogy（SNRindB1,smld_symbol_err_prb,'
O'
semilogy（SNRindB2,theo_err_prb）;
grid
xlabel（'
Eb/NoindB'
）
ylabel（'
errorprobability'
title（'
4PSK通信系统的蒙特卡洛仿真'
gtext（'
（注：
“—”理论误码率；
“*”误比特率；
“o”误符号率）'
左:
最大投影点准则判决右:
最小距离判决
N=1000
N=5000
N=10000
%函数分为七步
%第一步：
产生随机序列
实现4码到7码的变换
进行4PSK映射。
%第五步：
7码到4码的解码
%第六步：
进行码元检测%
%第七步：
噪声方差='
%输入噪声方差
Eb=1;
%每比特能量
N=input（'
数据点数='
%第一步产生随机序列
N
if（temp>
0.5）
source（i）=1;
source（i）=0;
end
end
%（7,4）汉明编码
fork=1:
N/4
out（7*k-6）=source（4*k-3）;
out（7*k-5）=source（4*k-2）;
out（7*k-4）=source（4*k-1）;
out（7*k-3）=source（4*k）;
out（7*k-2）=xor（xor（out（7*k-6）,out（7*k-5））,out（7*k-4））;
out（7*k-1）=xor（xor（out（7*k-6）,out（7*k-5））,out（7*k-3））;
out（7*k）=xor（xor（out（7*k-6）,out（7*k-4））,out（7*k-3））;
%s00=[10]
%s01=[01]
%s11=[-10]
%s10=[0-1]
%进行4PSK映射%
N/2
if（source（2*i-1）==0&
&
source（2*i）==0）
s=s00;
elseif（source（2*i-1）==0&
source（2*i）==1）
s=s01;
elseif（source（2*i-1）==1&
s=s10;
s=s11;
调用高斯高斯噪声子函数，产生正交两路高斯噪声，与输出符号序列相加[n
（1）,n
（2）]=gnguass（0,sgma）;
%调用gnguass函数
r=s+n;
%（7,4）汉明解码%
N/4
jiema（4*k-3）=out（7*k-6）;
jiema（4*k-2）=out（7*k-5）;
jiema（4*k-1）=out（7*k-4）;
jiema（4*k）=out（7*k-3）;
%最大投影点准则%
c00=dot（r,s00）;
%取r在s00上的投影
c01=dot（r,s01）;
%取r在s01上的投影
c10=dot（r,s10）;
%取r在s10上的投影
c11=dot（r,s11）;
%取r在s11上的投影
c_max=max（[c00c01c10c11]）;
%取c00，c01，c10，c11中的最大值
if（c00==c_max）,
decis2=0;
elseif（c01==c_max）,
decis2=1;
elseif（c10==c_max）,
out（2*i-1）=decis1;
out（2*i）=decis2;
%计算符号差错概率%
symbolerror=0;
if（out（2*i-1）~=source（2*i-1）||out（2*i）~=source（2*i））
symbolerror=symbolerror+1;
ps=2*symbolerror/N;
%计算比特差错概率
biterror=0;
if（out（i）~=source（i））
biterror=biterror+1;
pb=biterror/N;
1、高斯白噪声子函数
function[gsrv1,gsrv2]=gnguass（m,sgma）
ifnargin==0
m=0;
sgma=1;
elseifnargin==1
sgma=m;
u=rand;
z=sgma*sqrt（2*log10（1/（1-u）））;
gsrv1=m+z*cos（2*pi*u）;
gsrv2=m+z*sin（2*pi*u）;
函数评注：
编程产生正交两路高斯白噪声
2、映射检测比较子函数
（1）、采用最大投影准则
function[pb,ps]=cm_sm32（snr_in_dB）
%[pb,ps]=cm_sm32（snr_in_dB）
%pb误符号率
%ps误比特率
%计算噪声方差
snr=10^（snr_in_dB/10）;
sgma=sqrt（E/snr/2）;
%比特映射
N,%生成随机信源
c00=dot（r,s00）;
%最大投影点准则，即向量点乘积
c01=dot（r,s01）;
c10=dot（r,s10）;
c11=dot（r,s11）;
c_max=max（[c00c01c10c11]）;
elseif（c01==c_max）,
elseif（c10==c_max）,
%错误率计算
（2）最小距离判别法（只需将上面红色部分改为下面程序即可）
c00=sqrt（（r
（1）-s00
（1））^2+（r
（2）-s00
（2））^2）;
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