QPSKmatlab仿真误比特率随SNR变化

QPSK是一种调制方式，可以在有限带宽内传输更多的数据。在MATLAB中，可以使用通信工具箱中的函数来模拟QPSK调制和解调过程，并计算误比特率随信噪比的变化。

以下是一个简单的MATLAB仿真代码，用于计算QPSK信号的误比特率随信噪比的变化：

clear all;
close all;

% 信号长度和比特率
numBits = 10000;
bitRate = 10e3;

% 生成随机比特序列
txBits = randi([0 1], numBits, 1);

% 将比特序列转化为QPSK符号
txSym = qammod(txBits, 4);

% 信道参数
EbNo = 0:2:16;
snr = EbNo + 10*log10(2);
noiseVar = 10.^(-snr/10);

% 初始化误比特率向量
BER = zeros(length(EbNo), 1);

% 循环计算误比特率
for i=1:length(EbNo)
    % 加入高斯白噪声
    rxSym = awgn(txSym, snr(i), 'measured');
    
    % 将接收符号解调为比特序列
    rxBits = qamdemod(rxSym, 4);
    
    % 计算误比特率
    BER(i) = sum(rxBits ~= txBits)/numBits;
end

% 绘制误比特率随信噪比的变化曲线
semilogy(EbNo, BER, 'bo-');
grid on;
xlabel('Eb/No (dB)');
ylabel('Bit Error Rate');
title('QPSK Bit Error Rate');

在上面的代码中，首先生成了一个随机比特序列，然后将其转化为QPSK符号。通过循环计算不同信噪比下的误比特率，并将结果绘制成曲线图。

可以看到，当信噪比较高时，误比特率很低，但随着信噪比的降低，误比特率也会增加。这是因为在低信噪比下，噪声对信号的影响更大，从而导致解调错误率增加。