16QAM信号在AWGN信道下分析Matlab实验要求
时间: 2023-12-03 08:43:59 浏览: 46
实验要求:
1. 生成16QAM调制信号,设定调制符号数为256,并对其进行归一化处理。
2. 在AWGN信道下模拟信号传输,添加高斯噪声,噪声功率为0.1。
3. 接收端接收信号并进行16QAM解调,得到解调信号。
4. 计算信噪比(SNR)与误比特率(BER)之间的关系曲线。
5. 绘制16QAM星座图和解调后的星座图进行比较。
Matlab代码实现:
step 1:
生成16QAM调制信号,设定调制符号数为256,并对其进行归一化处理。
```matlab
M = 16; % 调制符号数
k = log2(M); % 每个符号的比特数
n = 10000; % 生成n个符号
data = randi([0 1], n*k, 1); % 生成随机比特流
data_reshape = reshape(data, k, n).'; % 将比特流重塑为n个k比特的符号
sym_idx = bi2de(data_reshape, 'left-msb') + 1; % 将二进制转化为十进制索引
mod_signal = qammod(sym_idx, M, 'gray'); % 16QAM调制
mod_signal = mod_signal./sqrt(mean(abs(mod_signal).^2)); % 归一化
```
step 2:
在AWGN信道下模拟信号传输,添加高斯噪声,噪声功率为0.1。
```matlab
SNR_dB = 0:2:20; % 信噪比范围
BER = zeros(size(SNR_dB)); % 初始化误比特率
for i = 1:length(SNR_dB)
SNR = 10^(SNR_dB(i)/10); % 将信噪比转化为线性
noise_power = 1/SNR; % 计算噪声功率
noise = sqrt(noise_power/2)*(randn(size(mod_signal)) + 1j*randn(size(mod_signal))); % 生成高斯噪声
rx_signal = mod_signal + noise; % 在AWGN信道下模拟信号传输
```
step 3:
接收端接收信号并进行16QAM解调,得到解调信号。
```matlab
demod_signal = qamdemod(rx_signal, M, 'gray'); % 解调
demod_signal = demod_signal - 1; % 将索引转化为二进制
demod_data = de2bi(demod_signal, k, 'left-msb'); % 将解调后的符号转化为比特流
demod_data = demod_data(:); % 展平
```
step 4:
计算信噪比(SNR)与误比特率(BER)之间的关系曲线。
```matlab
BER(i) = sum(data ~= demod_data)/length(data); % 计算误比特率
end
figure;
semilogy(SNR_dB, BER, 'o-');
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('BER');
title('SNR与BER之间的关系曲线');
```
step 5:
绘制16QAM星座图和解调后的星座图进行比较。
```matlab
figure;
scatterplot(mod_signal);
title('16QAM星座图');
figure;
scatterplot(rx_signal);
title('解调后的星座图');
```