MSK调制解调与频偏估计测试BER Matlab代码

由于MSK调制解调与频偏估计属于比较复杂的信号处理技术，需要较高的数学和编程能力，因此编写相应的Matlab代码需要一定的专业知识和经验。下面提供一份基本的MSK调制解调与频偏估计测试BER Matlab代码，仅供参考。

%% MSK调制解调与频偏估计测试BER Matlab代码
clc;
clear;
close all;

%% 参数设置
fs = 100; % 采样率
fc = 10; % 载波频率
Tb = 1; % 一个比特时间
fc1 = fc; % 0码的载波频率
fc2 = fc + 1/2/Tb; % 1码的载波频率
f_offset = 0.1; % 频偏
Eb = 1; % 比特能量
N = 1000; % 传输比特数
SNR = 10; % 信噪比

%% 生成调制信号
bits = randi([0,1],1,N); % 生成随机的0/1比特序列
t = 0:1/fs:(N*Tb-1/fs); % 时间序列
phi1 = 2*pi*fc1*t + pi/2; % 0码的相位
phi2 = 2*pi*fc2*t + pi/2; % 1码的相位
phase = cumsum(2*pi*(bits*2-1)/4); % 相位偏移
s = sqrt(2/Tb)*Eb*cos(phi1 + (phi2-phi1).*((phase+f_offset*Tb)/Tb)); % MSK调制信号

%% 模拟信道
n = randn(1,length(s)); % 高斯白噪声
r = s + n*(10^(-SNR/20)); % 加入高斯白噪声

%% MSK解调
r1 = r.*cos(phi1); % 与0码相乘
r2 = r.*cos(phi2); % 与1码相乘
f = (r2-r1)/(2*pi*Tb); % 频偏估计
f_hat = mean(f); % 平均估计频偏
bits_hat = r2 > r1; % 判决阈值为0
bits_hat = bits_hat(1:end-1); % 去掉最后一个比特

%% 计算误码率
error_bits = sum(bits ~= bits_hat); % 错误比特数
BER = error_bits/N; % 误码率

%% 显示结果
disp(['误码率：',num2str(BER)]);

figure(1);
subplot(211);
plot(t,s);
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅度');
title('MSK调制信号');

subplot(212);
plot(t,r);
xlabel('时间(s)');
ylabel('幅度');
title('经过信道后的信号');

figure(2);
plot(t(1:end-1),bits,'b',t(1:end-1),bits_hat,'r');
xlabel('时间(s)');
ylabel('比特');
title('比特序列');
legend('原始比特','解调后比特');

figure(3);
plot(t(1:end-1),f);
xlabel('时间(s)');
ylabel('频偏(Hz)');
title('频偏估计');