QPSK能量检测概率代码

以下是QPSK信号的能量检测概率代码:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 信噪比（SNR）
SNR = 10

# 信号参数
N = 1000
fc = 2*np.pi/N
phi = np.pi/4

# 生成QPSK信号
bits = np.random.randint(0, 2, N//2)
QPSK = np.zeros(N, dtype=complex)
for i in range(N//2):
    if bits[i] == 0:
        QPSK[2*i] = 1
    else:
        QPSK[2*i] = -1
    if bits[i] == 0:
        QPSK[2*i+1] = 1j
    else:
        QPSK[2*i+1] = -1j
QPSK = QPSK*np.exp(1j*(fc*np.arange(N)+phi))

# 信号加噪声
noise = np.random.randn(N) + 1j*np.random.randn(N)
signal = QPSK + 10**(-SNR/20)*noise

# 能量检测概率
tau = np.linspace(0, 2, 1000)
Pd = np.zeros(tau.shape)
Pfa = np.zeros(tau.shape)
for i in range(tau.shape[0]):
    Pd[i] = np.sum(np.abs(signal)**2 > tau[i]**2)/N
    Pfa[i] = np.sum(np.abs(noise)**2 > tau[i]**2)/N

# 绘图
plt.plot(Pfa, Pd, label='QPSK')
plt.xlabel('Pfa')
plt.ylabel('Pd')
plt.title('ROC curve')
plt.legend()
plt.show()

在上面的代码中，我们首先生成了一个QPSK信号，并将其加上了一定水平的高斯噪声。然后，我们计算了一系列不同的能量检测门限，并计算了相应的虚警概率和检测概率。最后，我们将这些概率值绘制成ROC曲线，以评估检测性能。