QPSK调制解调课设完整版.docx
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QPSK调制解调课设完整版
2012专业综合课程设计
————————————通信专业
姓名：
***
班级：
0902402
学号：
090240212
题目：
利用matlab设计并仿真数字通信系统
一、题目要求
利用matlab软件设计并仿真下面的无线通信系统
要求：
1、输入信号为比特流形式，比特速率通常为100kbps数量级。
2、载波频率自定。
通常为MHz数量级。
3、信道为多径信道（仿真中2径即可），信道中噪声为加性高斯白噪声。
4、信噪比自行设定。
5、画出图中各点波形。
6、画出系统误码率与接收端信噪比SNR的关系（蒙特卡洛仿真）。
7、在给定信噪比情况下，分析多径延时大小对系统性能有没有影响？
画出系统误码率与多径延时大小之间的关系。
2、设计过程
1）概念理解：
QPSK即四进制移向键控（QuaternaryPhaseShiftKeying），它利用载波的四种不同相位来表示数字信息，由于每一种载波相位代表两个比特信息，因此每个四进制码元可以用两个二进制码元的组合来表示。
两个二进制码元中的前一个码元用a表示，后一个码元用b表示。
2）调制：
QPSK信号可以看作两个载波正交2PSK信号的合成，下图表示QPSK正交调制器。
原理分析：
由randint函数产生一个1x20的二进制随机矩阵，作为基带信号data；然后转换成极性码（极性NRZ电平编码器）；然后按奇偶次序抽出随机数后组成1x10的矩阵（分离器）；将这两个矩阵中码元宽度增大为原来的2倍（采用增加点数）；如图在a路Idata与余弦载波相乘，b路同理；最后代数相加，此时便产生QPSK调制信号作为输出。
3）解调：
解调原理图如下所示。
1（t）同相信道门限＝0
2（t）正交信道门限＝0
原理分析：
同相支路和正交支路分别采用相干解调方式解调，得到
和
，经过低通滤波器（LPF）抽样判决和并/串交换器，将上下支路得到的并行数据恢复成串行数据demodata（1x20），此过程在复接器实现，此时便得到QPSK解调信号（应该和基带信号一样）。
4）高斯信道：
应题目要求，通过无线信道传输的调制信号会加入高斯噪声，使用awgn（si，SNR）函数来实现；实现多径信道，将延时后的信号s1加到未延时信号s0合并作为输出信号即可。
5）带通滤波器（BPF）：
使用butter（N,[wp1,wp2],‘’）和filter函数实现，其中的参数通过计算公式可知
Wp1=2*delta_t*（fc-f）;
Wp2=2*delta_t*（fc+f）;
三、仿真结果及分析
图一
随机产生一个1x20的二进制随机矩阵data,图中基带每个码元由抽样间隔delta_t间隔的离散点构成，总共2000个点（即每个码元由100个点构成），I/Q路信号的码元应该为原来的2倍，所以每个码元由200个点构成，这样长度才能和原序列等长。
实现的部分代码如下：
data=randint（1,nb）;
%调用一个随机函数（0or1），输出到一个1*100的矩阵
datanrz=data.*2-1;%变成极性码
data1=zeros（1,2000）;%创建一个1*nb/delta_T的零矩阵
%将基带信号变换成对应波形信号
data0=zeros（1,2000）;%创建一个1*nb/delta_T的零矩阵
forq=1:
nb
data0（（q-1）*100+1:
q*100）=data（q）;%将非极性码变成对应的波形信号
end
%串并转换，将奇偶位数据分开
idata=datanrz（1:
ml:
（nb-1））;%将奇偶位分开，因此间隔m1为2
idata0=zeros（1,2000）;%创建一个1*nb/delta_T的零矩阵
forq=1:
nb/2
idata0（2*（q-1）*100+1:
2*q*100）=idata（q）;%将其码元宽度扩展成为原来码元的2倍
end
qdata=datanrz（2:
ml:
nb）;
qdata0=zeros（1,2000）;
forq=1:
nb/2
qdata0（2*（q-1）*100+1:
2*q*100）=qdata（q）;
end
图二：
部分代码如下：
%%%%%%%%QPSK信号的调制%%%%%%%%%%%%
forii=1:
N
a（ii）=cos（2*pi*fc*t（ii））;
end
idata1=idata0.*a;%奇数位数据与余弦函数相乘，得到一路的调制信号
forjj=1:
N
b（jj）=-sin（2*pi*fc*t（jj））;
end
qdata1=qdata0.*b;%偶数位数据与余弦函数相乘，得到另一路的调制信号
s0=idata1+qdata1;%将奇偶位数据合并，s即为QPSK调制信号
%%%%%%%延迟信号%%%%%%%%
delay=0.0019;
forii0=1:
N
a_dl（ii0）=cos（2*pi*fc*t（ii0）+delay）;
end
idata1_dl=idata0.*a_dl;%奇数位数据与余弦函数相乘，得到一路的调制信号
forjj0=1:
N
b_dl（jj0）=-sin（2*pi*fc*t（jj0）+delay）;
end
qdata1_dl=qdata0.*b_dl;%偶数位数据与余弦函数相乘，得到另一路的调制信号
s1=idata1_dl+qdata1_dl;%将奇偶位数据合并，s即为QPSK调制信号
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%高斯信道
si=s0+s1;
图三：
通过带通滤波器（PLF）后，上下的毛刺（即高斯噪声）得到了很好的滤除，但是和图二中的调制信号相比，有点儿失真。
部分代码如下：
%高斯信道
si=s0+s1;
sk=awgn（si,SNR）;%通过高斯信道之后的信号
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%butter数字带通滤波器
[B,A]=butter（4,[0.08,0.12],'bandpass'）;
sr=filter（B,A,sk）;
图四：
在通过同相支路和正交支路分别采用相干解调方式解调后，得到
和
，其中包络为低频，在经过低通滤波器后（LPF）后，能很好的滤除高频部分（载波），得到低频部分，和图一的I/Q路信号对比，基本不失真；然后进行抽样判决和并/串交换器，将上下支路得到的并行数据恢复成串行数据demodata（1x20），此时便得到QPSK解调信号，基本保持不失真。
部分代码如下：
%%%%%%%%%%%解调部分
idata_lpf=sr.*a;%这里面其实隐藏了一个串并转换的过程
qdata_lpf=sr.*b;%对应的信号与正余弦信号相乘
%%%%%%低通滤波器%%%%%%%%%
[W,M]=butter（4,0.03365,'low'）;
idata2=filter（W,M,idata_lpf）;
qdata2=filter（W,M,qdata_lpf）;
idata3=zeros（1,nb/2）;%建立1*nb/2数组，以存放解调之后的信号
qdata3=zeros（1,nb/2）;
%抽样判决的过程，与0作比较，data>=0,则置1，否则置0
forn=1:
nb/2
ifsum（idata2（（n-1）*200+1:
n*200））>=0
idata3（n）=1;
elseidata3（n）=0;
end
ifsum（qdata2（（n-1）*200+1:
n*200））>=0
qdata3（n）=1;
elseqdata3（n）=0;
end
end
%将判决之后的数据存放进数组
demodata=zeros（1,nb）;%解调信号
demodata（1:
ml:
（nb-1））=idata3;%存放奇数位
demodata（2:
ml:
nb）=qdata3;%存放偶数位
%为了显示，将它变成波形信号（即传输一个1代表单位宽度的高电平）
demodata1=zeros（1,2000）;%创建一个1*nb/delta_T的零矩阵
forq=1:
nb
demodata1（（q-1）*100+1:
q*100）=demodata（q）;%将极性码变成对应的波形信号
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
图五：
系统误码率与接收端信噪比SNR的关系（蒙特卡洛仿真）。
本实验将SNR=0:
6设为大循环，里面包含一个for循环（10000次）；每当循环10000次，统计误码数p（h），计算出误码率perror；随着信噪比的增大，误码率呈现下降趋势，在SNR=5,6时，基本误码率为0。
部分代码如下：
forSNR=0:
6%信噪比
forf=1:
500
......
......
end
%误码率计算
forv=1:
length（data）;
ifdata（v）~=demodata（v）;
p（h）=p（h）+1;
end
end
end
perror（y）=p（h）/10000;
y=y+1;
h=h+1;
End
figure（8）
SNR=0:
6;
plot（SNR,perror）;title（'误码率和信噪比的关系'）;
axis（[0600.008]）;
图六：
误码率和延时的关系：
在一个周期内，可以看出0~0.2.......1.2~1.4之间呈现上升趋势，这是因为误码率随着延时在一定范围的增大而增大，而在整个0~2内，具有周期性变化，周期为1/fc。
部分代码如下：
clc;
y=1;
h=1;
dd=1;
SNR=3.6;%此处涉信噪比为3.6
MINtime=0;
MAXtime=50*1e-7;
delay_t=1e-7;
p=zeros（1,50）;
perror=zeros（1,50）;
fordelay=MINtime:
delay_t:
MAXtime-delay_t
for
........
..........
End%在SNR=3.6,每取定一个delay,就得出一个误码率
End
figure（9）
delay=MINtime:
delay_t:
MAXtime-delay_t;
stem（delay,perror）;title（'PERROR&&DELAY'）;
axis（[MINtimeMAXtime00.01]）;
四、实验小结
1）设计缺点：
用了for循环的方式一增加点数实现对I/Q路信号的码元宽度进行拓宽，可以参考ceil函数；低通滤波器的截止频率并没有设置为2*delta_t*f，因为这样误码率非常大，所以设置了一个比其稍大的参数；最后的误码率和延时的关系图由于取点（n=20）较少，所以并没有很好的反映出他们的关系。
2）设计优点：
程序进一步优化后，再取大量点时运行速度较为理想；误码率实现了10*（-4）级的理想化；判决时通过使用sum（..）
与0的比较来更为准确的做出判决，减小了误码率，若采用中点取点（如：
0~200，在100处来判决），这样偶然误差较大，从而译码器准度不高。
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