64qam在单径信道和多径信道下的误码率曲代码。

64QAM是一种调制方式，它在单径信道和多径信道下的误码率曲线会有所不同。

在单径信道下，由于信号只需经过一条路径传输，64QAM的误码率曲线相对较低。因为信号只需面对少量的传输障碍和干扰，所以信号传输的稳定性比较高，误码率相对较低。

而在多径信道下，信号会经历多条路径进行传输，这就导致了信号在传输过程中会受到多条路径不同传输时间和相位造成的干扰，从而提高了误码率。在多径信道下，64QAM的误码率曲线会相对较高，而且随着传输距离的增加，误码率会进一步上升。

总的来说，64QAM在单径信道下的误码率相对较低，在多径信道下的误码率相对较高。因此在实际应用中，需要根据具体的传输环境来选择合适的调制方式以及相应的误码率补偿技术，以确保信号传输的稳定性和可靠性。

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绘制不同信噪比下，16QAM和64QAM在单径信道和多径信道下的误码率曲线

以下是绘制不同信噪比下，16QAM和64QAM在单径信道和多径信道下的误码率曲线的MATLAB代码：

% 设置参数
M = [16, 64]; % 调制阶数
SNRdB = 0:40; % 信噪比范围
SNR = 10.^(SNRdB./10); % 将信噪比转换为线性值
h = 0.3 + 0.4i; % 单径信道
chan = rayleighchan(1/1000, 30, [0 10 20], [0 -3 -5]); % 多径信道

% 计算误码率
for ii = 1:length(M)
    ber_s(ii,:) = berawgn(SNR,'qam',M(ii),'nondiff'); % 单径信道
    ber_m(ii,:) = berawgn(SNR,'qam',M(ii),'nondiff',chan); % 多径信道
end

% 绘制误码率曲线
figure;
semilogy(SNRdB, ber_s(1,:), 'r-o', 'LineWidth', 1.5, 'MarkerSize', 8);
hold on;
semilogy(SNRdB, ber_s(2,:), 'b-d', 'LineWidth', 1.5, 'MarkerSize', 8);
semilogy(SNRdB, ber_m(1,:), 'm-s', 'LineWidth', 1.5, 'MarkerSize', 8);
semilogy(SNRdB, ber_m(2,:), 'k-v', 'LineWidth', 1.5, 'MarkerSize', 8);
grid on;
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('BER');
legend('16QAM (Single)','64QAM (Single)','16QAM (Multipath)','64QAM (Multipath)');

其中，`M`表示调制阶数，`SNRdB`表示信噪比的范围，`SNR`表示将信噪比转换为线性值后的结果，`h`表示单径信道的信道系数，`chan`表示多径信道的信道模型。`berawgn`函数用于计算误码率，`semilogy`函数用于绘制误码率曲线。在绘制误码率曲线时，使用不同的线型和颜色区分不同的调制方式和信道类型。

QAM调制在nakagami信道下误码率和吞吐量仿真matlab代码

以下是一个简单的QAM调制在Nakagami信道下误码率和吞吐量的MATLAB仿真代码：

clear all;
close all;
clc;

M = 16; % QAM调制阶数
k = log2(M); % 每个符号的比特数

Eb_No_dB = 0:2:12; % 信噪比范围
Eb_No = 10.^(Eb_No_dB/10); % 将信噪比转换为线性尺度

m = 1; % Nakagami-m 分布的形状参数

for i = 1:length(Eb_No)
    
    % 计算每个符号的能量
    Es = (M-1)/3;
    Eb = Es/k;
    s = sqrt(Es);
    
    % 生成随机比特流
    nBits = 1e5; % 比特流长度
    bits = randi([0 1],1,nBits);
    
    % 将比特流分组成符号
    nSymbols = nBits/k;
    idx = 1:k:nBits;
    symbols = zeros(1,nSymbols);
    for j = 1:nSymbols
        symbolBits = bits(idx(j):idx(j)+k-1);
        symbols(j) = bi2de(symbolBits,'left-msb');
    end
    
    % QAM调制
    modulated = qammod(symbols,M,'gray');
    
    % 计算噪声方差
    N0 = Eb/Eb_No(i);
    sigma = sqrt(N0/2);
    
    % 生成Nakagami信道系数
    h = sqrt(gamrnd(m,1/m,1,nSymbols));
    
    % 添加噪声和信道衰落
    received = h.*modulated + sigma*(randn(1,nSymbols)+1i*randn(1,nSymbols));
    
    % 解调并计算误码率
    demodulated = qamdemod(received./h,M,'gray');
    errors = sum(demodulated ~= symbols);
    ber(i) = errors/nBits;
    
    % 计算吞吐量
    throughput(i) = (nSymbols-errors)/nSymbols;
    
end

% 绘制误码率和吞吐量曲线
figure;
semilogy(Eb_No_dB,ber,'-o');
xlabel('Eb/No (dB)');
ylabel('BER');
title('QAM in Nakagami-m Channel');

figure;
plot(Eb_No_dB,throughput,'-o');
xlabel('Eb/No (dB)');
ylabel('Throughput');
title('QAM in Nakagami-m Channel');

该代码将QAM调制器用于生成符号序列，然后将每个符号乘以随机Nakagami-m信道系数，并加入高斯噪声。接收到的信号被解调，并与原始符号进行比较，以计算误码率。此外，代码还计算吞吐量，即成功传输的符号数与总符号数之比。最后，误码率和吞吐量结果被绘制成曲线。

请注意，该代码中的Nakagami-m信道系数是随机生成的。如果需要更准确的仿真结果，可以使用实际信道测量数据来替代随机生成的信道系数。此外，该代码只考虑了单天线发送和接收情况。如果需要考虑多天线情况，请参考MIMO信道仿真的相关MATLAB代码。