4qam 仿真误码率和实际误码率 matlab 实现

4QAM是一种调制方式，可以将数字信号转换为模拟信号进行传输。在4QAM中，每个符号都由两个比特表示。因此，我们需要编写一个MATLAB程序来模拟4QAM的误码率。

以下是一个简单的MATLAB程序，用于模拟4QAM的误码率：

% 4QAM仿真误码率和实际误码率

% 设置参数
M = 4; % 调制阶数
k = log2(M); % 每个符号的比特数
EbNo = 0:12; % 信噪比范围（dB）
numSymPerFrame = 10000; % 每帧中的符号数

% 创建调制器和解调器
modulator = comm.RectangularQAMModulator('ModulationOrder', M, 'BitInput', true);
demodulator = comm.RectangularQAMDemodulator('ModulationOrder', M, 'BitOutput', true);

% 创建误码率计算器
errorRate = comm.ErrorRate;

% 计算仿真误码率和理论误码率
simulatedErrorRate = zeros(size(EbNo));
theoreticalErrorRate = zeros(size(EbNo));
for i = 1:length(EbNo)
    % 计算噪声功率
    snr = EbNo(i) + 10*log10(k) - 10*log10(2); % dB
    noiseVar = 10^(-snr/10);
    
    % 生成随机数据
    dataIn = randi([0 1], numSymPerFrame*k, 1);
    
    % 调制数据
    dataMod = modulator(dataIn);
    
    % 添加AWGN噪声
    dataModNoisy = dataMod + sqrt(noiseVar/2)*(randn(size(dataMod)) + 1i*randn(size(dataMod)));
    
    % 解调数据
    dataOut = demodulator(dataModNoisy);
    
    % 计算误码率
    errorStats = errorRate(dataIn, dataOut);
    simulatedErrorRate(i) = errorStats(1);
    
    % 计算理论误码率
    theoreticalErrorRate(i) = berawgn(EbNo(i), 'qam', M);
end

% 绘制误码率曲线
semilogy(EbNo, simulatedErrorRate, 'b-');
hold on;
semilogy(EbNo, theoreticalErrorRate, 'r-');
grid on;
legend('仿真误码率', '理论误码率');
xlabel('信噪比（dB）');
ylabel('误码率');
title('4QAM仿真误码率和实际误码率');

该程序首先设置4QAM的一些参数，例如调制阶数M、每个符号的比特数k和信噪比范围（dB）。然后，它创建一个调制器和解调器，并使用comm.ErrorRate函数创建一个误码率计算器。接下来，程序使用循环计算每个信噪比下的误码率。在每次循环中，程序生成随机数据，调制数据，添加AWGN噪声，解调数据并计算误码率。最后，程序绘制误码率曲线。

请注意，由于这是一个简单的示例程序，实际的4QAM系统可能需要更多的参数和处理步骤。