MATLAB实现加性高斯白噪声下的数字调制识别

"该资源是关于使用MATLAB进行加性高斯白噪声信道下数字调制格式识别分类的实现。通过模拟不同信噪比条件，对PSK、QPSK、8QAM、16QAM、32QAM和64QAM等调制方式进行分类，并评估分类准确性。" 在无线通信中，数字调制是将信息编码为不同信号模式的过程，常见的调制格式包括相移键控(PSK)、正交相移键控(QPSK)以及各种幅度相位调制如8QAM、16QAM、32QAM和64QAM等。这些调制方式具有不同的带宽效率和抗干扰能力，因此在不同的应用场景中有不同的选择。 MATLAB作为一个强大的数值计算和仿真平台，被广泛用于通信系统的建模和分析。在这个实现中，首先通过`clearall`和`clc`清除工作空间和命令窗口的内容，然后设置关键参数，如信噪比范围(`snr_mini`和`snr_max`)、码元速率(`TxSampleRate`)、数据点数量(`DataSymbolNumber`)以及分类的次数(`ClassifySetNumber`)。 代码使用一个for循环遍历不同的调制类型，`BitPerSymbol`变量代表每个符号携带的信息比特数，从而确定调制格式。接着，设置一系列信噪比(`snr`)，并使用内部嵌套循环来多次仿真和评估分类性能。 在信号生成部分，使用`randi`函数生成随机数据符号，然后通过`modem.qammod`调用MATLAB的调制函数，对数据进行调制。这里的`SymbolOrder`设置为'Gray'，意味着采用格雷码映射，以减少误码率。对于非8QAM的情况，直接调用QAM调制器；对于8QAM，代码特别处理以创建最优的星座图布局。 接下来，模拟加性高斯白噪声信道，这通常通过在调制后的信号上添加来自正态分布的随机噪声来实现。然后，接收端进行解调和分类，这部分在给出的代码片段中未展示，但通常会包括均衡、判决和性能评估步骤。 分类正确率(`classify_correct_ratio`)是通过比较发送和接收符号来计算的，它反映了在特定信噪比下的系统性能。如果`printJ`设置为非零值，代码将在控制台上打印特定调制方式在不同信噪比下的性能，同时，如果`printXingZuo`为1，则会绘制星座图，帮助可视化信号在噪声环境中的表现。 总结起来，这个MATLAB实现涵盖了数字调制识别的关键步骤，包括参数配置、信号生成、加性高斯白噪声信道模拟和性能评估，对于理解和研究通信系统中的调制分类问题非常有价值。