8qam、qpsk误码率计算matlab程序

8QAM（8相移振幅调制）和QPSK（四相位移键控调制）是数字通信中常用的调制方式，误码率计算可使用MATLAB编程。

首先，我们需要了解8QAM和QPSK的调制方式和基本原理。8QAM将数据位分为3位一组，每组表示一个符号点，共有8个符号点。QPSK将数据位分为2位一组，每组表示一个符号点，共有4个符号点。误码率是指接收到的符号与发送符号不一致的概率，可通过计算比特错误率（bit error rate, BER）来估计。

以下是一个简单的MATLAB程序，用于计算8QAM和QPSK的误码率：

% 8QAM误码率计算
M = 8;  % 符号点数量
EbNo = 0:1:10;  % 信噪比范围
SNR = EbNo + 10*log10(log2(M));  % 将比特信噪比转换成符号信噪比
ber = zeros(size(SNR));  % 初始化比特错误率向量

for i = 1:length(SNR)
    data = randi([0 M-1], 1, 100000);  % 生成随机数据
    modulatedData = qammod(data, M);  % 8QAM调制
    noise = sqrt(1./(2*10.^(SNR(i)/10))).*(randn(size(modulatedData))+1i.*randn(size(modulatedData)));  % 添加高斯白噪声
    receivedData = modulatedData + noise;  % 接收信号
    demodulatedData = qamdemod(receivedData, M);  % 8QAM解调
    ber(i) = sum(data ~= demodulatedData) / length(data);  % 计算比特错误率
end

% 绘制误码率曲线
semilogy(EbNo,ber)
grid on
xlabel('Eb/No (dB)')
ylabel('BER')
title('8QAM BER Performance')


% QPSK误码率计算
M = 4;  % 符号点数量
EbNo = 0:1:10;  % 信噪比范围
SNR = EbNo + 10*log10(log2(M));  % 将比特信噪比转换成符号信噪比
ber = zeros(size(SNR));  % 初始化比特错误率向量

for i = 1:length(SNR)
    data = randi([0 M-1], 1, 100000);  % 生成随机数据
    modulatedData = pskmod(data, M);  % QPSK调制
    noise = sqrt(1./(2*10.^(SNR(i)/10))).*(randn(size(modulatedData))+1i.*randn(size(modulatedData)));  % 添加高斯白噪声
    receivedData = modulatedData + noise;  % 接收信号
    demodulatedData = pskdemod(receivedData, M);  % QPSK解调
    ber(i) = sum(data ~= demodulatedData) / length(data);  % 计算比特错误率
end

% 绘制误码率曲线
semilogy(EbNo,ber)
grid on
xlabel('Eb/No (dB)')
ylabel('BER')
title('QPSK BER Performance')

上述代码首先设定了符号点数量和信噪比范围，然后通过生成随机数据、调制、添加高斯白噪声、解调和计算比特错误率来计算误码率。最后，使用`semilogy`函数绘制误码率曲线，并加上网格和标签。

以上就是用MATLAB编程计算8QAM和QPSK误码率的简单示例。请根据实际情况进行调整和优化。