qpsk调制与解调.docx

1、qpsk调制与解调郑州轻工业学院课程设计任务书题目 利用MATLA实现QPSI调制及解调 专业、班级 学号 姓名 主要内容、基本要求、主要参考资料等：主要内容：已知数字信号1011000101101011码元速率为2400波特，载波频率为1200Hz,利用MATLAB画出QPSK调制波形，并画出调制信号经过高斯信道传输后解调波形及接收误码率，将其与理论值进行比较。基本要求：1、 通过本课程设计，巩固通信原理 QPSK调制的有关知识；2、 熟悉QPSK产生原理；3、 熟悉高斯信道的建模及 QPSK解调原理；4、 熟悉误码率的蒙特卡罗仿真；5、 学会用MATLAB来进行通信系统仿真。主要参考资料：

2、主要参考资料：1、 王秉钧等通信原理M.北京：清华大学出版社，2006.112、 陈怀琛.数字信号处理教程-MATLAB释义与实现M.北京：电子工业出 版社,2004.完 成 期 限： 201469 2014613指导教师签名： 课程负责人签名： 2014年6月5日1概述 11.1QPSK系统的应用背景简介 11.2QPSK实验仿真的意义 11.3实验平台和实验内容 错误!未定义书签。1.3.1实验平台 21.3.2实验内容 22.系统实现框图和分析 32.1QPSK调制部分 32.2QPSK解调部分 43.实验结果及分析 63.1理想信道下的仿真 63.2高斯信道下的仿真 73.3先通过瑞利

3、衰落信道再通过高斯信道的仿真 8参考文献 9附录 10基于MATLAB的QPSK仿真设计与实现1.概述1.1QPSI系统的应用背景简介QPSK是英文Quadrature Phase Shift Keying的缩略语简称，意为正交相移 键控，是一种数字调制方式。在 19世纪80年代初期，人们选用恒定包络数字调 制。这类数字调制技术的优点是已调信号具有相对窄的功率谱和对放大设备没有 线性要求,不足之处是其频谱利用率低于线性调制技术。 19世纪80年代中期以后,四相绝对移相键控（QPSK技术以其抗干扰性能强、误码性能好、频谱利用率 高等优点，广泛应用于数字微波通信系统、数字卫星通信系统、宽带接入、移

4、动 通信及有线电视系统之中。1.2QPSK实验仿真的意义通过完成设计内容，复习QPS调制解调的基本原理，同时也要复习通信系 统的主要组成部分，了解调制解调方式中最基础的方法。了解 QPS的实现方法及数学原理。并对“通信”这个概念有个整体的理解，学习数字调制中误码率 测试的标准及计算方法。同时还要复习随机信号中时域用自相关函数，频域用 功率谱密度来描述平稳随机过程的特性等基础知识，来理解高斯信道中噪声的 表示方法，以便在编程中使用。理解QPS调制解调的基本原理，并使用 MATLA编程实现QPS信号在高斯信 道和瑞利衰落信道下传输，以及该方式的误码率测试。复习 MATLA编程的基础知识和编程的常用

5、算法以及使用 MATLA仿真系统的注意事项，并锻炼自己的编 程能力，通过编程完成QPS调制解调系统的仿真，以及误码率测试，并得出响 应波形。在完成要求任务的条件下，尝试优化程序。通过本次实验，除了和队友培养了默契学到了知识之外，还可以将次实验 作为一种推广，让更多的学生来深入一层的了解 QPS以至其他调制方式的原理 和实现方法。可以方便学生进行测试和对比。足不出户便可以做实验。1.3实验平台和实验内容1.3.1实验平台本实验是基于Matlab的软件仿真，只需PC机上安装MATLAB 6.0或者以上版本 即可。（本实验附带基于 Matlab Simuli nk （模块化）仿真，如需使用必须安装s

6、imuli nk 模块）1.3.2实验内容1.构建一个理想信道基本 QPSI仿真系统,要求仿真结果有a.基带输入波形及其功率谱b.QPSK信号及其功率谱c.QPSK信号星座图2.构建一个在AWGN高斯白噪声）信道条件下的QPSI仿真系统，要求仿真结 果有a.QPSK信号及其功率谱b.QPSK信号星座图c.高斯白噪声信道条件下的误码性能以及高斯白噪声的理论曲线， 要求所有误码性能曲线在同一坐标比例下绘制3验可选做扩展内容要求：构建一个先经过Rayleigh （瑞利衰落信道），再通过AWGN高斯白噪声）信 道条件下的条件下的QPSI仿真系统，要求仿真结果有a.QPSK信号及其功率谱b.通过瑞利衰落

7、信道之前和之后的信号星座图，前后进行比较c.在瑞利衰落信道和在高斯白噪声条件下的误码性能曲线，并和二 .2.c中所要求的误码性能曲线在同一坐标比例下绘制2.系统实现框图和分析2.1 QPSK调制部分原理框图如图1所示二进制数据序列2（t）= 2t sin（2 何）图2-1 QPSK调制原理分析：基本原理及系统结构QPSK与二进制PSK-样，传输信号包含的信息都存在于相位中。的别的载波 相位取四个等间隔值之一，如 ji /4, 3畀/4,5 ji /4,和7畀/4。相应的，可将发射 信号定义为v 2 E /t cos2 ft （2 i 1） / 4 0 t 0,则判决同相信道地输出为符号1;如果

8、x10，则判决同相信道的输出为符号 0。类似地。如果正交通道也是如此判 决输出。最后同相信道和正交信道输出这两个二进制数据序列被复加器合并， 重新得到原始的二进制序列。在AWG信道中，判决结果具有最小的负号差错概率。3、实验结果及分析根据图2-1和图2-2的流程框图设计仿真程序，得出结果并且分析如下:3.1、理想信道下的仿真，实验结果如图 3所示O 60甚帝信号功率谱密空100图3-1理想信道下的仿真实验结果分析:如图上结果显示，完成了 QPSK信号在理想信道上的调制，传输，解调的过 程，由于调制过程中加进了载波，因此调制信号的功率谱密度会发生变化。 并且 可以看出调制解调的结果没有误码。3.

9、2、高斯信道下的仿真，结果如图 4所示:005I JjGPSK恬号星座图辰斯操岁曲裁5. ， n-it-T十理主愷址射端) *实尿接脱端、-1 n图3-2高斯信道下的仿真实验结果分析:由图3-2可以得到高斯信道下的调制信号，高斯噪声，调制输出功率谱密度 曲线和QPSK信号的星座图。在高斯噪声的影响下，调制信号的波形发生了明显的变化，其功率谱密度函数相对于图1中的调制信号的功率谱密度只发生了微小的变化， 原因在于高斯噪声是一个均值为0的白噪声，在各个频率上其功率是均匀的，因此此结果是真确的。星座图反映可接收信号早高斯噪声的影响下发生了误码， 但是大部分还是保持了原来的特性。3.3、先通过瑞利衰落

10、信道再通过高斯信道的仿真。实验结果如图5所示：0 10D 70G 300 4CI0 600匚T IL J 0 20 切 6D BD 100润制信号功率谱港度（R钟）QPSKf号星座图（期汁沖昕 r , , .图3-3先通过瑞利衰落信道再通过高斯信道的仿真 实验结果分析：由图3-3可以得到瑞利衰落信道前后的星座图，调制信号的曲线图及其功率谱密度。最后显示的是高斯信道和瑞利衰落信道的误码率对比。 由图可知瑞利衰落信道下的误码率比高斯信道下的误码率高。至此，仿真实验就全部完成。参考文献:1陈杰等.MATLAB宝典.电子工业出版社2刘波，文忠，曾涯编.MATLAB信号处理北京电子工业出版社3万永革数字

11、信号处理的 MATLAB实现北京科学出版社4网上资料附录MATLAB程序%调相法clear allclose allt=-1:0.01:7-0.01;tt=le ngth(t);x1=o nes(1,800);for i=1:ttif (t(i)=-1 & t(i)=5& t(i)=0 & t1(i)=4& t1(i)0data_recover_a(i:i+19)=1;bit_recover=bit_recover 1;elsedata_recover_a(i:i+19)=-1;bit_recover=bit_recover -1;endenderror=0;dd = -2*bit_i n+1

12、;ddd=dd;ddd仁 repmat(ddd,20,1);for i=1:2e4ddd2(i)=ddd1(i);endfor i=1:1e3if bit_recover(i)=ddd(i)error=error+1;endendp=error/1000;figure(1)subplot(2,1,1);plot(t2,ddd2);axis(0 100 -2 2);title( 原序列);解调后序列);subplot(2,1,2);plot(t2,data_recover_a);axis(0 100 -2 2);title(%设定T=1,不加噪声clear allclose all%调制bit_

13、in = randin t(1e3, 1, 0 1);bit_I = bit_i n(1:2:1e3);bit_Q = bit_i n(2:2:1e3);data_I = -2*bit_I+1;data_Q = -2*bit_Q+1;data_I1=repmat(data_I,20,1);data_Q 1= repmat(data_Q,20,1);for i=1:1e4data_I2(i)=data_I1(i);data_Q2(i)=data_Q1(i);en d;t=0:0.1:1e3-0.1;f=0:0.1:1;xrc=0.5+0.5*cos(pi*f);data2_rc=c on v(d

14、ata2,xrc)/5.5;data_Q2_rc=co nv(data_Q2,xrc)/5.5;f1=1;t1=0:0.1:1e3+0.9;I_rc=data_l2_rc.*cos(2*pi*f1*t1);Q_rc=data_Q2_rc.*si n(2*pi*f1*t1);QPSK_rc=(sqrt(1/2).*I_rc+sqrt(1/2).*Q_rc);%解调I_demo=QPSK_rc.*cos(2*pi*f1*t1);Q_demo=QPSK_rc.*si n(2*pi*f1*t1);I_recover=c on v(I_demo,xrc);Q_recover=c on v(Q_demo,

15、xrc);I=I_recover(11:10010);Q=Q_recover(11:10010);t2=0:0.05:1e3-0.05;t3=0:0.1:1e3-0.1;data_recover=;for i=1:20:10000data_recover=data_recover I(i:1:i+19) Q(i:1:i+19);en d;ddd = -2*bit_i n+1;ddd 1= repmat(ddd,10,1);for i=1:1e4ddd2(i)=ddd1(i);endfigure(1)subplot(4,1,1);plot(t3,l);axis(0 20 -6 6);subplo

16、t(4,1,2);plot(t3,Q);axis(0 20 -6 6);subplot(4,1,3);plot(t2,data_recover);axis(0 20 -6 6);subplot(4,1,4);plot(t,ddd2);axis(0 20 -6 6);% QPSK误码率分析SNRi ndB仁 0:2:10;SNRi ndB2=0:0.1:10;for i=1:le ngth(SNRi ndB1)pb,ps=cm_sm32(SNR in dB1(i); smld_bit_err_prb(i)=pb; smld_symbol_err_prb(i)=ps;en d;for i=1:le

17、 ngth(SNR in dB2)SNR=exp(SNRi ndB2(i)*log(10)/10); theo_err_prb(i)=Qfu nct(sqrt(2*SNR); en d;title(QPSK误码率分析);semilogy(SNRi ndB1,smld_bit_err_prb,*);axis(0 10 10e-8 1);hold on;% semilogy(SNRi ndB1,smld_symbol_err_prb,o); semilogy(SNR in dB2,theo_err_prb);legend(仿真比特误码率,理论比特误码率);hold off;fun ctio ny=

18、Qfu nct(x)y=(1/2)*erfc(x/sqrt(2);fun ctio n pb,ps=cm_sm32(SNRi ndB) N=10000;E=1;SNR=10A(SNRi ndB/10);sgma=sqrt(E/SNR)/2;s00=1 0;s0仁0 1;si 仁-1 0;s10=0 -1;for i=1:Ndsource1(i)=1 0 1 1 0 0 0 1 0 1 1 0 1 0 1 1;numo fsymbolerror=0;num ofbiterror=0;for i=1:Nn=sgma*ra ndn( size(sOO);if(dsource1(i)=0)&(dsou

19、rce2(i)=0)r=sOO+n;elseif(dsource1(i)=0)&(dsource2(i)=1)r=s01+ n;elseif(dsource1(i)=1)&(dsource2(i)=0)r=s10+n;elser=s11+ n;en d;cOO=dot(r,sOO);cO仁 dot(r,s01);c10=dot(r,s10);c11=dot(r,s11);c_max=max(cOO c01 c10 c11);if (c00=c_max)decis 1=0 ;decis2=0;elseif(c01=c_max)decis 1=0 ;decis2=1;elseif(c10=c_ma

20、x)decis 1= 1;decis2=0;elsedecis1=1;decis2=1;en d;symbolerror=0;if(decis1=dsource1(i)num ofbiterror= num ofbiterror+1;symbolerror=1;end;if(decis2=dsource2(i)num ofbiterror= num ofbiterror+1; symbolerror=1;en d;if(symbolerror=1)numo fsymbolerror =numo fsymbolerror+1;en d;en d;ps=numo fsymbolerror/N;pb=num ofbiterror/(2*N);