用MATLAB写出瑞利衰落信道下的QPSK程序

好的，我可以为您提供一个简单的瑞利衰落信道下的QPSK MATLAB程序，代码如下：

clc;
clear all;
close all;

% 设置模拟参数
SNR_dB = 10; % 信噪比（dB）
numBits = 10^5; % 发送比特数
Ts = 1e-3; % 符号时间
fc = 2.4e9; % 载波频率
fd = 50; % 多普勒频移
v = 30; % 速度（米/秒）
L = 1; % 瑞利衰落的参数

% 产生随机比特序列
bits = randi([0 1],1,numBits);

% 将比特序列映射为QPSK符号
s = 1-2*bits(1:2:end) + 1i*(1-2*bits(2:2:end));

% 产生瑞利衰落信道
h = sqrt(1/2*L)*(randn(1,length(s)) + 1i*randn(1,length(s)));

% 产生加性高斯白噪声
SNR = 10^(SNR_dB/10);
N0 = 1/SNR;
n = sqrt(N0/2)*(randn(1,length(s)) + 1i*randn(1,length(s)));

% 接收信号
r = h.*s + n;

% 解调QPSK信号
bits_hat = zeros(1,numBits);
bits_hat(1:2:end) = real(r)<0;
bits_hat(2:2:end) = imag(r)<0;

% 计算误码率
numErrs = sum(bits ~= bits_hat);
BER = numErrs/numBits;

% 显示结果
disp(['误码率 = ',num2str(BER)]);

这段代码中，我们首先设置了一些模拟参数，包括信噪比、发送比特数、符号时间、载波频率、多普勒频移、速度和瑞利衰落的参数。然后，我们生成随机比特序列，并将其映射为QPSK符号。接下来，我们产生瑞利衰落信道和加性高斯白噪声，并将它们与发送信号相乘得到接收信号。最后，我们解调接收信号，并计算误码率。