matlab编写2psk、qpsk、8psk调制解调以及蒙特 卡罗仿真

以下是Matlab编写2PSK、QPSK、8PSK调制解调以及蒙特卡罗仿真的步骤：

1. 生成随机信息位序列

使用randi函数生成随机的信息位序列，例如：

M = 2; % 2PSK
N = 1000; % 1000个符号
data = randi([0 M-1],N,1);

2. 将信息位序列进行调制

对于2PSK，调制方式为正弦余弦调制（或称为二进制相移键控），使用cos函数即可实现。例如：

modulated = cos(2*pi*data/M);

对于QPSK，调制方式为正交振幅调制（或称为四进制相移键控），需要将信息序列进行分组，每个组内的两个信息位对应一个符号，再进行调制。例如：

M = 4; % QPSK
N = 1000; % 1000个符号
data = randi([0 M-1],N/2,2); % 每个组内有两个信息位
symbols = exp(1j*2*pi*data/M); % 计算每个符号的相位
modulated = reshape(symbols,[],1); % 将符号序列展开成一维向量

对于8PSK，调制方式为八进制相移键控，同样需要将信息序列进行分组，每个组内的三个信息位对应一个符号，再进行调制。例如：

M = 8; % 8PSK
N = 1000; % 1000个符号
data = randi([0 M-1],N/3,3); % 每个组内有三个信息位
symbols = exp(1j*2*pi*data/M); % 计算每个符号的相位
modulated = reshape(symbols,[],1); % 将符号序列展开成一维向量

3. 添加高斯白噪声

使用awgn函数添加高斯白噪声。例如：

SNR = 10; % 信噪比为10dB
noisy = awgn(modulated,SNR,'measured');

4. 将信号进行解调

对于2PSK，解调方式为匹配滤波，使用cos函数即可实现。例如：

demodulated = noisy.*cos(2*pi*data/M);

对于QPSK，解调方式为软判决解调，使用real和imag函数分别得到实部和虚部，再根据实部和虚部的正负号得到每个符号的信息位。例如：

demodulated = noisy.*exp(-1j*pi/4); % 乘以载波的共轭即可得到软判决输出
real_part = real(demodulated);
imag_part = imag(demodulated);
data_hat = [real_part>0 imag_part>0]; % 根据实部和虚部的正负号得到信息位

对于8PSK，解调方式同样为软判决解调，根据每个符号的相位角度对应不同的信息位。例如：

demodulated = noisy.*exp(-1j*pi/8); % 乘以载波的共轭即可得到软判决输出
angles = angle(demodulated); % 计算每个符号的相位角度
data_hat = zeros(N/3,3); % 预先分配空间
data_hat(angles<pi/8,:) = [0 0 0];
data_hat(angles>=pi/8 & angles<3*pi/8,:) = [0 0 1];
data_hat(angles>=3*pi/8 & angles<5*pi/8,:) = [0 1 1];
data_hat(angles>=5*pi/8 & angles<7*pi/8,:) = [0 1 0];
data_hat(angles>=7*pi/8 & angles<9*pi/8,:) = [1 1 0];
data_hat(angles>=9*pi/8 & angles<11*pi/8,:) = [1 1 1];
data_hat(angles>=11*pi/8 & angles<13*pi/8,:) = [1 0 1];
data_hat(angles>=13*pi/8,:) = [1 0 0];
data_hat = reshape(data_hat,[],1); % 将信息位序列展开成一维向量

5. 计算误码率

通过比较原始信息位序列和解调后的信息位序列，计算误码率。例如：

error_rate = sum(data~=data_hat)/N;

6. 进行蒙特卡罗仿真

重复上述步骤多次，统计每次仿真的误码率，得到误码率的平均值和标准差。例如：

num_simulations = 100; % 重复100次仿真
error_rates = zeros(num_simulations,1);
for i = 1:num_simulations
    % 生成随机信息位序列
    data = randi([0 M-1],N,1);
    % 将信息位序列进行调制
    % ...
    % 添加高斯白噪声
    % ...
    % 将信号进行解调
    % ...
    % 计算误码率
    error_rates(i) = sum(data~=data_hat)/N;
end
mean_error_rate = mean(error_rates);
std_error_rate = std(error_rates);

通过以上步骤，可以编写出Matlab程序，实现2PSK、QPSK、8PSK调制解调以及蒙特卡罗仿真。