掌握8QAM自适应调制MATLAB实现技巧

版权申诉
0 下载量 32 浏览量 更新于2024-11-03 收藏 10KB RAR 举报
资源摘要信息:"该资源为关于8QAM调制的MATLAB程序压缩包,包含了自适应QAM技术实现的必要代码段。8QAM(8-Quadrature Amplitude Modulation)是一种高阶调制技术,通过调整信号的幅度和相位以实现更高的数据传输速率。在数字通信领域,QAM调制广泛应用于无线通信、有线电视及数字视频广播等多种场合。 资源详细信息如下: 1. 标题解析: - "8QAM"指的是八进制正交幅度调制,这种调制方式在每个符号周期可以传输3个比特的数据,相对于传统的二进制调制技术,如BPSK和QPSK,8QAM能够提供更高的数据吞吐量。 - "matlab程序"指的是使用MATLAB语言编写的程序,MATLAB是一种广泛使用的数学计算和仿真软件,特别在工程和学术领域,其强大的数值计算能力和绘图功能使其成为开发和测试算法的理想工具。 - "自适应qam"表明该程序具有自适应调节QAM调制阶数的能力,根据信道条件或其他参数动态调整调制方案,以优化通信质量和数据传输效率。 2. 描述分析: - 描述中的“QAM编程 自适应QAM必须的程序段”暗示了程序中包含了实现自适应QAM调制的关键代码段。 - 笑话“相信我,没错的,哈哈哈哈哈哈”暗示了程序的有效性和可靠性,以及可能作者对此程序性能的信心。 3. 标签解读: - "8qam"指明了该资源关注的是8QAM调制技术。 - "8qam_fpga"表明该资源也可能包含FPGA(Field-Programmable Gate Array)的实现细节,FPGA是一种可通过编程进行配置的集成电路,常用于实现高速数字信号处理,例如QAM调制解调器。 - "qam_matlab"和"qam"表明资源与QAM调制以及MATLAB编程有关。 - "自适应_qam"强调了资源涉及自适应QAM调制的概念。 4. 文件内容: - 根据提供的文件名称"8QAM-matlab程序.docx",可以推断出该压缩包中包含了一个或多个Word文档,文档可能详细描述了8QAM调制的MATLAB程序设计思路、代码实现、仿真实验结果以及可能的自适应算法分析等。 5. 应用场景: - 在无线通信系统中,自适应QAM技术允许根据无线信道的实时状况,自动选择最适宜的调制阶数,从而在保证通信质量的同时最大化数据传输速率。 - 在数字广播系统中,通过使用自适应QAM,广播运营商能够根据用户的接收条件动态调整调制方案,优化广播质量和覆盖范围。 6. 技术要点: - 8QAM调制涉及将数据编码到信号的幅度和相位上,它比低阶QAM技术如4QAM(QPSK)能够实现更高的数据速率,但相对的,它的抗干扰能力更弱,对信噪比的要求更高。 - MATLAB在算法的仿真验证方面提供了强大的支持,可以方便地进行信号处理、系统设计和性能评估。 - 自适应QAM需要实现算法来监测信道条件,并基于这些条件动态调整调制参数,例如在信号质量好时使用高阶QAM调制以提高数据速率,在信号质量差时切换到低阶调制以保证通信的可靠性。 总结而言,该资源提供了有关8QAM调制技术以及自适应QAM实现的MATLAB程序,具有很高的实用价值,特别是在数字通信系统的开发和优化过程中。由于涉及到高级通信概念和技术实现,因此适合通信工程师、研究者以及对通信技术感兴趣的高级学生使用。"

clear all; close all; clc;ticits_option = 2;noise_option = 1;raw_bit_len = 2592-6;interleaving_num = 72;deinterleaving_num = 72;N_frame = 1e4;SNRdBs = [0:2:20];sq05 = sqrt(0.5);bits_options = [0, 1, 2]; % 三种bits-option情况obe_target = 500;BER_target = 1e-3;for i_bits = 1:length(bits_options) bits_option = bits_options(i_bits); BER = zeros(size(SNRdBs)); for i_SNR = 1:length(SNRdBs) sig_power = 1; SNRdB = SNRdBs(i_SNR); sigma2 = sig_power * 10^(-SNRdB/10); sigma = sqrt(sigma2/2); nobe = 0; for i_frame = 1:N_frame switch bits_option case 0 bits = zeros(1, raw_bit_len); case 1 bits = ones(1, raw_bit_len); case 2 bits = randi([0,1], 1, raw_bit_len); end encoding_bits = convolution_encoder(bits); interleaved = []; for i = 1:interleaving_num interleaved = [interleaved encoding_bits([i:interleaving_num:end])]; end temp_bit = []; for tx_time = 1:648 tx_bits = interleaved(1:8); interleaved(1:8) = []; QAM16_symbol = QAM16_mod(tx_bits, 2); x(1,1) = QAM16_symbol(1); x(2,1) = QAM16_symbol(2); if rem(tx_time - 1, 81) == 0 H = sq05 * (randn(2,2) + j * randn(2,2)); end y = H * x; if noise_option == 1 noise = sigma * (randn(2,1) + j * randn(2,1)); y = y + noise; end W = inv(H' * H + sigma2 * diag(ones(1,2))) * H'; K_tilde = W * y; x_hat = QAM16_slicer(K_tilde, 2); temp_bit = [temp_bit QAM16_demapper(x_hat, 2)]; end deinterleaved = []; for i = 1:deinterleaving_num deinterleaved = [deinterleaved temp_bit([i:deinterleaving_num:end])]; end received_bit = Viterbi_decode(deinterleaved); for EC_dummy = 1:1:raw_bit_len if nobe >= obe_target break; end if received_bit(EC_dummy) ~= bits(EC_dummy) nobe = nobe + 1; end end if nobe >= obe_target break; end end BER(i_SNR) = nobe / (i_frame * raw_bit_len); fprintf('bits-option: %d, SNR: %d dB, BER: %1.4f\n', bits_option, SNRdB, BER(i_SNR)); end figure; semilogy(SNRdBs, BER); xlabel('SNR (dB)'); ylabel('BER'); title(['Bits-Option: ', num2str(bits_option)]); grid on;end注释这段matlab代码

2023-06-07 上传