MATLAB实现QPSK信号与白噪声混合的教程

该MATLAB代码片段详细地展示了如何生成QPSK（四相移键控）信号并添加加性高斯白噪声（AWGN）。以下是对程序各部分的详细解释： 1. **初始化变量和常数**: - `a` 和 `b` 分别定义为QPSK信号的两个相位分量，取值为正负1/sqrt(2)，分别代表I（In-phase）和Q（Quadrature）轴上的值。 2. **创建序列**: - `ser` 是存储误码率（BER）的数组，`error` 计算错误次数。 - `for` 循环通过改变信号的信噪比（SNR），从0到10 dB步进，模拟不同的通信环境。 3. **生成QPSK信号**: - 使用伪随机序列（`rand`）生成噪声部分 `u` 和 `n`，其中 `n` 按照对数尺度衰减来表示SNR变化。 - 通过 `z` 计算噪声的幅度，然后利用 `cos` 和 `sin` 函数生成I和Q分量，即 `gsrv1` 和 `gsrv2`。 - 依据随机数 `s` 的二进制值（0或1），将I和Q分量与相应的相位值 `a` 或 `b` 结合，形成QPSK信号 `y(1)` 和 `y(2)`。 4. **计算误码率**: - 验证接收到的信号 `y` 是否与发送的原始信号 `s` 符合QPSK规则（即同相或反相），若不符合，则增加误码计数器 `error`。 5. **统计结果**: - 在循环结束后，计算并记录误码率 `simu`，并将其转换为以dB为单位的BER。 - 画出SER（Symbol Error Rate）与SNR的关系图。 6. **添加AWGN**: 实际上，代码中的噪声生成部分（`z` 的计算）已经包含了AWGN（Additive White Gaussian Noise）的过程。`n` 的值决定了噪声的强度，它随SNR的变化而变化。噪声是通过`sqrt(n/2)` 来放大标准正态分布的随机变量 `u`，然后与信号合成。 因此，这段代码已经包含了QPSK信号的生成和AWGN噪声的引入，无需额外调用 `awgn` 函数。在 `n` 的计算过程中，`10^(log10(0.5)-(i/10))` 表示SNR逐渐降低，噪声强度相应增强。如果你想要改变噪声模型或更精细地控制噪声特性，可以考虑调整噪声生成部分的相关参数。如果你需要的是更为复杂的AWGN模型，如不同功率谱密度（PSD）的噪声，可能需要使用 `awgn` 函数，并传入适当的参数。