5G QAM调制与解调 映射方式

5G中使用的QAM调制方式有16QAM、64QAM和256QAM。其中，16QAM是最常用的一种调制方式。在16QAM调制中，将4个比特位映射到一个16QAM符号上，每个符号代表16种可能的状态。具体来说，将4个比特位分为两组，每组2个比特位，分别代表实部和虚部。然后，将这两个比特位组合成一个复数，映射到16QAM星座图上。在解调时，将接收到的信号映射到16QAM星座图上，然后通过判决器将其转换为对应的比特位。在传输过程中，为了使所有映射有一样的平均功率，需要对映射进行归一化。映射后的复数值乘上一个归一化的量，即可得到输出数据。归一化因子的值根据不同的调制模式而不同，具体可以参考相应的标准和文献。

相关问题

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)

基于SYSTENVIEW的QAM调制与解调

SYSTENVIEW是一个性能分析工具，用于分析和调试嵌入式系统中的实时任务和中断。它并不直接涉及到QAM调制与解调，但可以用于分析和优化嵌入式系统中涉及到QAM调制与解调的任务的性能。

QAM调制是一种将数字信号调制成模拟信号的技术，它可以将数字信号转换为模拟信号，并在信号传输过程中保持信号的高质量。QAM解调则是将接收到的QAM信号恢复为原始数字信号的过程。在嵌入式系统中实现QAM调制与解调需要高效的算法和硬件支持，以确保系统的高性能和准确性。

使用SYSTENVIEW可以监测嵌入式系统中的任务和中断的性能，从而找到系统瓶颈和优化性能。对于涉及到QAM调制与解调的任务，可以通过分析任务的执行时间、CPU利用率、中断响应时间等指标来优化系统性能，提高QAM调制与解调的效率和准确性。