对比才用2psk调制的扩频前后误码率曲线图
时间: 2024-03-22 08:38:46 浏览: 58
2PSK调制是一种二进制调制方式,适用于数字通信系统中。同样,扩频技术也可以用于提高2PSK调制信号的抗干扰能力。
在Matlab中,你可以使用pskmod函数生成2PSK调制信号,并使用扩频技术对其进行处理,再加入噪声。最后比较扩频前后的误码率曲线即可。具体实现可以参考以下代码:
```matlab
% 生成2PSK调制信号
M = 2; % 调制阶数
data = randi([0 M-1], 1000, 1); % 随机生成1000个二进制调制符号
txSig = pskmod(data, M); % 2PSK调制
% 扩频处理
code = [1 0 1 1 0 1 0 0 1 1]; % 扩频码
spSig = repmat(code, 1, length(txSig)/length(code)) .* kron(txSig, ones(1, length(code))); % 扩频
% 加入高斯白噪声
SNR = 10; % 信噪比
rxSig = awgn(spSig, SNR, 'measured'); % 加噪声
% 解扩和解调
rxSig = rxSig(1:length(txSig)*length(code)); % 去掉多余部分
rxSig = reshape(rxSig, length(code), []); % 恢复矩阵形式
rxCode = sum(rxSig); % 解扩
rxData = pskdemod(rxCode, M); % 解调
% 计算误码率
err = sum(rxData ~= data); % 统计错误比特数
BER = err / length(data); % 计算误码率
% 绘制误码率曲线
SNR = -20:1:20; % 信噪比范围
BERs = zeros(size(SNR)); % 存储误码率
for i = 1:length(SNR)
rxSig = awgn(spSig, SNR(i), 'measured'); % 加噪声
rxSig = rxSig(1:length(txSig)*length(code)); % 去掉多余部分
rxSig = reshape(rxSig, length(code), []); % 恢复矩阵形式
rxCode = sum(rxSig); % 解扩
rxData = pskdemod(rxCode, M); % 解调
err = sum(rxData ~= data); % 统计错误比特数
BERs(i) = err / length(data); % 计算误码率
end
semilogy(SNR, BERs); % 绘制误码率曲线
xlabel('SNR(dB)'); ylabel('BER');
title('2PSK调制的扩频前后误码率曲线图');
legend('扩频前', '扩频后');
```
注意,上述代码仅供参考,具体实现可能需要根据实际情况进行调整。
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