设计一个采用2PSK调制的数字通信系统：产生二进制随机数据，并仿真其对应的2PSK调制波形，观察并分析其频谱。所产生的调制波形加入不同信噪比的白噪声，选取合适的接收方案，画出系统误码率曲线，并与理论误码率进行对比。 补充内容：在采用相干解调时，分析载波相位模糊（不一定是 ，也可能是 、 等）对2PSK误码率性能的影响；

首先，我们需要产生二进制随机数据。可以用随机数函数生成0和1的随机序列。

接着，我们需要对二进制随机数据进行2PSK调制。2PSK调制是将二进制信号映射到相位上，0对应0度相位，1对应180度相位。可以用如下代码实现：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 产生二进制随机数据
data = np.random.randint(0, 2, 1000)

# 2PSK调制
mod_data = np.zeros(len(data))
mod_data[data==0] = 1
mod_data[data==1] = -1

# 绘制调制波形
plt.plot(mod_data)
plt.show()

接下来，我们需要加入不同信噪比的白噪声，并选择合适的接收方案解调信号。假设我们使用相干解调，可以采用乘以本地载波的方式进行解调。具体实现如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 产生二进制随机数据
data = np.random.randint(0, 2, 1000)

# 2PSK调制
mod_data = np.zeros(len(data))
mod_data[data==0] = 1
mod_data[data==1] = -1

# 加入白噪声
snr = 10 # 信噪比为10dB
noise_power = 10**(-snr/10)
noise = np.sqrt(noise_power)*np.random.randn(len(mod_data))
rx_signal = mod_data + noise

# 解调信号
rx_data = np.zeros(len(rx_signal))
carrier = np.cos(np.pi/2*np.arange(len(rx_signal)))
for i in range(len(rx_signal)):
    rx_data[i] = np.sign(rx_signal[i]*carrier[i])

# 绘制误码率曲线
ber = []
for snr in range(0, 20):
    noise_power = 10**(-snr/10)
    noise = np.sqrt(noise_power)*np.random.randn(len(mod_data))
    rx_signal = mod_data + noise
    rx_data = np.zeros(len(rx_signal))
    carrier = np.cos(np.pi/2*np.arange(len(rx_signal)))
    for i in range(len(rx_signal)):
        rx_data[i] = np.sign(rx_signal[i]*carrier[i])
    ber.append(np.sum(rx_data!=data)/len(data))

plt.plot(range(0, 20), ber, label='Simulation')
plt.plot(range(0, 20), 0.5*np.exp(-np.arange(0, 20)/10), label='Theory')
plt.xlabel('SNR(dB)')
plt.ylabel('BER')
plt.legend()
plt.show()

最后，我们需要分析载波相位模糊对2PSK误码率性能的影响。在相干解调中，如果本地载波的相位与接收信号的相位不一致，会造成解调误差，从而增加误码率。可以通过引入相位误差的方式模拟载波相位模糊的影响，具体实现如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 产生二进制随机数据
data = np.random.randint(0, 2, 1000)

# 2PSK调制
mod_data = np.zeros(len(data))
mod_data[data==0] = 1
mod_data[data==1] = -1

# 加入白噪声
snr = 10 # 信噪比为10dB
noise_power = 10**(-snr/10)
noise = np.sqrt(noise_power)*np.random.randn(len(mod_data))
rx_signal = mod_data + noise

# 解调信号
rx_data = np.zeros(len(rx_signal))
phase_error = np.pi/6 # 相位误差为30度
carrier = np.cos(np.pi/2*np.arange(len(rx_signal))+phase_error)
for i in range(len(rx_signal)):
    rx_data[i] = np.sign(rx_signal[i]*carrier[i])

# 绘制误码率曲线
ber = []
for snr in range(0, 20):
    noise_power = 10**(-snr/10)
    noise = np.sqrt(noise_power)*np.random.randn(len(mod_data))
    rx_signal = mod_data + noise
    rx_data = np.zeros(len(rx_signal))
    phase_error = np.pi/6 # 相位误差为30度
    carrier = np.cos(np.pi/2*np.arange(len(rx_signal))+phase_error)
    for i in range(len(rx_signal)):
        rx_data[i] = np.sign(rx_signal[i]*carrier[i])
    ber.append(np.sum(rx_data!=data)/len(data))

plt.plot(range(0, 20), ber, label='Simulation')
plt.plot(range(0, 20), 0.5*np.exp(-np.arange(0, 20)/10), label='Theory')
plt.xlabel('SNR(dB)')
plt.ylabel('BER')
plt.legend()
plt.show()

通过以上代码，我们可以实现一个采用2PSK调制的数字通信系统，并探索载波相位模糊对误码率性能的影响。