移动通信中BPSK、QPSK、16QAM与OFDM的性能仿真分析

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资源摘要信息: "QPSK&OFDM.zip_16QAM OFDM-rayleigh_AWGN误码率16QAM_QPSK Rayleigh OFDM" 本次分析的资源文件聚焦于移动通信领域中的基带传输系统的仿真研究,其中特别关注了QPSK(Quadrature Phase Shift Keying,四相位移键控)和16QAM(16-QAM,16阶正交幅度调制)这两种数字调制技术,并且以OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,正交频分复用)作为载波调制方案。资源文件中涉及到的通信场景包括AWGN(Additive White Gaussian Noise,加性白高斯噪声)信道以及Rayleigh(瑞利)衰落信道,这两种信道模型在无线通信中分别代表了理想和非理想信道条件。通过对不同调制技术下OFDM系统的误码率(BER,Bit Error Rate)性能的分析,本资源旨在评估和比较QPSK与16QAM在具有多径衰落特性的Rayleigh信道中的传输性能,并提供了针对仿真模型的代码优化方案。 具体的知识点可以详细分为以下几个方面: 1. BPSK、QPSK、16QAM调制技术: - BPSK(Binary Phase Shift Keying,二进制相移键控)是一种简单的数字调制技术,利用两个相反的相位来表示数字信号的“0”和“1”。 - QPSK是BPSK的扩展,使用四相位来传输数据,每个相位携带两位二进制信息,因此它的数据传输速率是BPSK的两倍。 - 16QAM是一种更复杂的调制技术,使用16个不同的相位和幅度来表示数字信号,可以传输四比特的信息。 2. OFDM技术: - OFDM是现代通信系统广泛采用的一种多载波传输技术,它可以有效地解决频率选择性衰落问题,并且有利于利用频谱资源。 - OFDM通过将高速数据流分成若干个低速数据流,然后在多个并行的子载波上进行传输,每个子载波上应用正交的信号调制,从而提高了频谱效率。 3. AWGN信道和Rayleigh衰落信道: - AWGN信道是一个理论上的理想信道模型,用于模拟那些只有加性高斯白噪声影响的通信环境。 - Rayleigh衰落信道是一个非理想信道模型,广泛用于模拟无线电波传播中遇到的多径效应,特别是没有视距路径的移动通信环境。 4. 误码率(BER)性能分析: - 在移动通信系统中,误码率是一个衡量系统性能的关键指标,它代表在数据传输过程中发生错误的比特数与传输总比特数的比值。 5. 仿真和代码优化: - 利用MATLAB等仿真工具可以建立通信系统模型,并在不同的信道条件下测试系统性能。 - 代码优化是提高仿真效率和准确性的重要步骤,包括改进算法复杂度、减少计算量以及优化仿真代码结构等。 综上所述,文件“QPSK&OFDM.zip_16QAM OFDM-rayleigh_AWGN误码率16QAM_QPSK Rayleigh OFDM”对于理解和研究移动通信系统中不同调制技术的性能表现以及如何在仿真平台上进行性能测试和优化具有重要的指导意义。通过对比QPSK与16QAM在AWGN和Rayleigh信道下的传输表现,可以为实际无线通信系统的调制方案选择提供理论依据和实践指导。
2023-05-25 上传

详细解释以下Python代码:import numpy as np import adi import matplotlib.pyplot as plt sample_rate = 1e6 # Hz center_freq = 915e6 # Hz num_samps = 100000 # number of samples per call to rx() sdr = adi.Pluto("ip:192.168.2.1") sdr.sample_rate = int(sample_rate) # Config Tx sdr.tx_rf_bandwidth = int(sample_rate) # filter cutoff, just set it to the same as sample rate sdr.tx_lo = int(center_freq) sdr.tx_hardwaregain_chan0 = -50 # Increase to increase tx power, valid range is -90 to 0 dB # Config Rx sdr.rx_lo = int(center_freq) sdr.rx_rf_bandwidth = int(sample_rate) sdr.rx_buffer_size = num_samps sdr.gain_control_mode_chan0 = 'manual' sdr.rx_hardwaregain_chan0 = 0.0 # dB, increase to increase the receive gain, but be careful not to saturate the ADC # Create transmit waveform (QPSK, 16 samples per symbol) num_symbols = 1000 x_int = np.random.randint(0, 4, num_symbols) # 0 to 3 x_degrees = x_int*360/4.0 + 45 # 45, 135, 225, 315 degrees x_radians = x_degrees*np.pi/180.0 # sin() and cos() takes in radians x_symbols = np.cos(x_radians) + 1j*np.sin(x_radians) # this produces our QPSK complex symbols samples = np.repeat(x_symbols, 16) # 16 samples per symbol (rectangular pulses) samples *= 2**14 # The PlutoSDR expects samples to be between -2^14 and +2^14, not -1 and +1 like some SDRs # Start the transmitter sdr.tx_cyclic_buffer = True # Enable cyclic buffers sdr.tx(samples) # start transmitting # Clear buffer just to be safe for i in range (0, 10): raw_data = sdr.rx() # Receive samples rx_samples = sdr.rx() print(rx_samples) # Stop transmitting sdr.tx_destroy_buffer() # Calculate power spectral density (frequency domain version of signal) psd = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft(rx_samples)))**2 psd_dB = 10*np.log10(psd) f = np.linspace(sample_rate/-2, sample_rate/2, len(psd)) # Plot time domain plt.figure(0) plt.plot(np.real(rx_samples[::100])) plt.plot(np.imag(rx_samples[::100])) plt.xlabel("Time") # Plot freq domain plt.figure(1) plt.plot(f/1e6, psd_dB) plt.xlabel("Frequency [MHz]") plt.ylabel("PSD") plt.show(),并分析该代码中QPSK信号的功率谱密度图的特点

2023-06-06 上传
2023-05-25 上传