4-PSK、16-PSK仿真，并与8-PSK比较代码

好的，以下是一个简单的Matlab代码，用于模拟4-PSK、8-PSK和16-PSK，并比较它们的误码率性能：

clear all;
close all;

N = 10^6; % 符号数
M = [4 8 16]; % PSK调制阶数
SNRdB = 0:2:16; % 信噪比范围
k = log2(M); % 每个符号的比特数

for m = 1:length(M)
    for n = 1:length(SNRdB)
        % 产生随机数据并进行调制
        data = randi([0 M(m)-1], N, 1);
        modSignal = pskmod(data, M(m), pi/M(m));
        
        % 添加高斯白噪声
        SNR = 10^(SNRdB(n)/10);
        noiseVar = 1/(2*SNR*k);
        noise = sqrt(noiseVar)*(randn(N, 1) + 1i*randn(N, 1));
        receivedSignal = modSignal + noise;
        
        % 解调并计算误码率
        demodSignal = pskdemod(receivedSignal, M(m), pi/M(m));
        numErrs = sum(data ~= demodSignal);
        BER(m,n) = numErrs/N;
    end
end

% 绘制误码率曲线
figure;
semilogy(SNRdB, BER(1,:), 'b-o', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 8);
hold on;
semilogy(SNRdB, BER(2,:), 'r-*', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 8);
semilogy(SNRdB, BER(3,:), 'k-s', 'LineWidth', 2, 'MarkerSize', 8);
grid on;
xlabel('SNR (dB)');
ylabel('BER');
title('PSK误码率性能比较');
legend('4-PSK', '8-PSK', '16-PSK');

您可以使用此代码进行仿真比较，并根据需要进行调整和优化。希望这能对您有所帮助！