qpsk 软解映射 matlab

QPSK是一种调制技术，全称为Quadrature Phase Shift Keying，中文名为四相移键控。QPSK在通信系统中应用广泛，常用于数字通信中的数据调制和解调。

软解映射指的是利用计算机软件实现QPSK调制与解调的过程。在Matlab中，我们可以使用相应的函数和工具箱来实现QPSK软解映射。

首先，我们需要获得待调制的原始数据。假设我们有一个长度为n的二进制数据序列。将二进制数据按照两个比特分组，每个比特组表示一个QPSK调制符号，因此共有n/2个QPSK符号。
接下来，我们将每个QPSK符号映射为幅度和相位不同的两个正交星座点，分别表示实部和虚部。QPSK调制可以通过使用各个星座点的I和Q分量来实现。
然后，我们可以将这些正交星座点与载波信号相乘得到发送信号。
接收端接收到的信号经过解调后，我们可以计算相应的I和Q分量，即实部和虚部。
最后，通过解调的I和Q分量，我们可以还原最初的二进制数据。

在Matlab中，可以使用信号处理工具箱中的相关函数来实现上述过程，例如通过qammod函数进行QPSK调制，通过qamdemod函数进行解调。此外，还可以使用scatterplot函数可视化星座图。

QPSK软解映射的过程可以通过编写一段简单的Matlab代码来完成，将上述过程逐步实现即可。

综上所述，通过Matlab实现QPSK软解映射需要依赖相关函数和工具箱，可以通过编写代码实现QPSK调制与解调的过程，并最终还原原始二进制数据。

相关问题

qpsk解映射LLRMATLAB 程序

QPSK（Quadrature Phase Shift Keying）解映射是指在数字通信中，将接收到的信号转换回原始的比特流的过程。QPSK是一种四相位调制方式，每个信号点携带两个比特的信息。解映射就是根据接收到的信号点的相位信息来确定这两个比特的值。

LLR（Log-Likelihood Ratio）是一种度量信号点可靠性的方式，它表示给定观察信号的情况下，一个比特为1或0的概率比的对数。在解码过程中，使用LLR可以提高判决的准确性。

在MATLAB中实现QPSK解映射LLR算法，通常需要以下步骤：
1. 接收信号：模拟或实际接收的QPSK调制信号。
2. 符号同步和采样：对信号进行同步和采样，确保正确提取出每个符号。
3. 解映射：根据QPSK的映射规则，将接收到的信号点转换为LLR值。
4. 软件解码：使用解映射得到的LLR值进行后端的解码过程，如维特比解码等。

一个简单的MATLAB示例代码段可能如下：

% 假设x是接收的QPSK信号复数数组
% r是信号的速率
% L是每个符号的比特数，对于QPSK是2
% SNR是信噪比

% 解映射到LLR
m = 2;
N = 2^m; % QPSK的信号点数
k = log2(N); % 每个符号携带的比特数
llr = zeros(k, length(x));
for i = 1:length(x)
    symbols = qammod(0:N-1, N, 'InputType', 'bit', 'UnitAveragePower', true);
    constellation = qamdemod(symbols, N, 'OutputType', 'bit', 'UnitAveragePower', true);
    distances = abs(x(i) - conj(symbols));
    minvals = min(distances, distances2);
    for j = 1:k
        llr(j, i) = log((sum(constellation(j, :))) / (N - sum(constellation(j, :))));
    end
end
llr = llr / (1/2 * SNR);

这段代码首先定义了一个QPSK的星座图，然后计算每个接收到的符号点与星座图中每个点的欧氏距离，并找到最小的距离对应的星座点，通过计算得到每个比特的LLR值。

qpsk调制解调原理matlab

QPSK调制解调原理：

QPSK（Quadrature Phase Shift Keying）调制是一种常用的数字调制方式，它将两个相邻的比特组成一组，每组比特分别映射到正交的两个载波上，实现数据的传输。QPSK调制可以理解为是BPSK调制与QAM调制的结合，它的调制方式如下图所示：


QPSK调制的基本原理就是将两个相邻的比特组合在一起，然后将它们分别映射到正交的I轴（In-phase）和Q轴（Quadrature）上形成一个复数，接着将这个复数乘以载波信号，最后将两个载波信号相加得到最终的调制信号。

QPSK解调的基本原理是将接收到的信号经过两个正交的本地载波信号混频后得到两路基带信号，再将这两路信号进行采样和判决解调得到原始比特流。

MATLAB实现：

QPSK调制：

clc;
clear;
close all;

%参数设置
fs = 1000000; %采样率
fc = 100000; %载波频率
N = 1000; %数据长度
M = 2; %调制阶数
fsymbol = 10000; %符号速率
Tsymbol = 1/fsymbol; %符号周期
Tsample = 1/fs; %采样周期
Am = sqrt(2)-1; %调制系数
m = randi([0 M-1], 1, N); %随机生成0~M-1的整数

%QPSK调制
for i=1:N
    if m(i) == 0
        m_i(i) = 1/Am;
        m_q(i) = 1/Am;
    elseif m(i) == 1
        m_i(i) = -1/Am;
        m_q(i) = 1/Am;
    elseif m(i) == 2
        m_i(i) = -1/Am;
        m_q(i) = -1/Am;
    elseif m(i) == 3
        m_i(i) = 1/Am;
        m_q(i) = -1/Am;
    end
end

t = Tsample:Tsample:N*Tsymbol; %时间序列
carrier_i = cos(2*pi*fc*t); %正交载波信号i
carrier_q = sin(2*pi*fc*t); %正交载波信号q

s_qpsk = m_i.*carrier_i + m_q.*carrier_q; %QPSK调制信号

figure;
subplot(2,1,1)
plot(t(1:100), m(1:100), '-o');
axis([0 0.02 -0.5 3.5]);
xlabel('Time(s)');
ylabel('Amplitude');
title('QPSK Modulation - Input Bit Sequence');

subplot(2,1,2)
plot(t(1:100), s_qpsk(1:100), '-');
xlabel('Time(s)');
ylabel('Amplitude');
title('QPSK Modulation - Output Waveform');

QPSK解调：

clc;
clear;
close all;

%参数设置
fs = 1000000; %采样率
fc = 100000; %载波频率
N = 1000; %数据长度
M = 2; %调制阶数
fsymbol = 10000; %符号速率
Tsymbol = 1/fsymbol; %符号周期
Tsample = 1/fs; %采样周期
Am = sqrt(2)-1; %调制系数
m = randi([0 M-1], 1, N); %随机生成0~M-1的整数

%QPSK调制
for i=1:N
    if m(i) == 0
        m_i(i) = 1/Am;
        m_q(i) = 1/Am;
    elseif m(i) == 1
        m_i(i) = -1/Am;
        m_q(i) = 1/Am;
    elseif m(i) == 2
        m_i(i) = -1/Am;
        m_q(i) = -1/Am;
    elseif m(i) == 3
        m_i(i) = 1/Am;
        m_q(i) = -1/Am;
    end
end

t = Tsample:Tsample:N*Tsymbol; %时间序列
carrier_i = cos(2*pi*fc*t); %正交载波信号i
carrier_q = sin(2*pi*fc*t); %正交载波信号q

s_qpsk = m_i.*carrier_i + m_q.*carrier_q; %QPSK调制信号

%QPSK解调
s_i = s_qpsk.*carrier_i; %与正交载波信号i相乘
s_q = s_qpsk.*carrier_q; %与正交载波信号q相乘
s_i_int = resample(s_i, fsymbol, fs); %抽取i分量
s_q_int = resample(s_q, fsymbol, fs); %抽取q分量
s_i_int = s_i_int(Tsymbol/Tsample:Tsymbol/Tsample:end); %抽取符号周期的采样点
s_q_int = s_q_int(Tsymbol/Tsample:Tsymbol/Tsample:end);
m_demod = zeros(1, N);
for i=1:N
    if s_i_int(i)>0 && s_q_int(i)>0
        m_demod(i) = 0;
    elseif s_i_int(i)<0 && s_q_int(i)>0
        m_demod(i) = 1;
    elseif s_i_int(i)<0 && s_q_int(i)<0
        m_demod(i) = 2;
    elseif s_i_int(i)>0 && s_q_int(i)<0
        m_demod(i) = 3;
    end
end

%误码率计算
BER = sum(m~=m_demod)/N; %误码率

figure;
subplot(2,1,1)
plot(t(1:100), s_qpsk(1:100), '-');
xlabel('Time(s)');
ylabel('Amplitude');
title('QPSK Demodulation - Input Waveform');

subplot(2,1,2)
plot(t(1:100), m_demod(1:100), '-o');
axis([0 0.02 -0.5 3.5]);
xlabel('Time(s)');
ylabel('Amplitude');
title(['QPSK Demodulation - Output Bit Sequence, BER = ', num2str(BER)]);