5G QAM调制与解调的映射方式有哪些

5G中QAM调制与解调的映射方式有以下几种：

1. 16QAM映射：将4个比特映射到16个不同的符号上，每个符号代表4个比特，可以传输4个比特的信息。16QAM调制的信号点分布在IQ平面上的16个位置，每个符号代表的比特数为4个，因此可以传输4个比特的信息。

2. 64QAM映射：将6个比特映射到64个不同的符号上，每个符号代表6个比特，可以传输6个比特的信息。64QAM调制的信号点分布在IQ平面上的64个位置，每个符号代表的比特数为6个，因此可以传输6个比特的信息。

3. 256QAM映射：将8个比特映射到256个不同的符号上，每个符号代表8个比特，可以传输8个比特的信息。256QAM调制的信号点分布在IQ平面上的256个位置，每个符号代表的比特数为8个，因此可以传输8个比特的信息。

4. 1024QAM映射：将10个比特映射到1024个不同的符号上，每个符号代表10个比特，可以传输10个比特的信息。1024QAM调制的信号点分布在IQ平面上的1024个位置，每个符号代表的比特数为10个，因此可以传输10个比特的信息。

# 以16QAM为例，展示映射方式
import numpy as np

# 映射表
mapping_table = {
    (0, 0): (-3, 3),
    (0, 1): (-1, 3),
    (0, 2): (1, 3),
    (0, 3): (3, 3),    (1, 0): (-3, 1),
    (1, 1): (-1, 1),
    (1, 2): (1, 1),
    (1, 3): (3, 1),
    (2, 0): (-3, -1),
    (2, 1): (-1, -1),
    (2, 2): (1, -1),
    (2, 3): (3, -1),
    (3, 0): (-3, -3),
    (3, 1): (-1, -3),
    (3, 2): (1, -3),
    (3, 3): (3, -3)
}

# 生成随机比特流
bits = np.random.randint(0, 2, size=100)

# 将比特流分组
groups = [bits[i:i+4] for i in range(0, len(bits), 4)]

# 映射
symbols = [mapping_table[tuple(group)] for group in groups]

print(symbols)