1、Matlab環(huán)境下16-QAM仿真1.原理框圖均勻隨機(jī)數(shù)M=2n 的QAM信號(hào)映射器+=+高斯隨機(jī)數(shù)高斯隨機(jī)數(shù)檢測(cè)器比較差錯(cuò)計(jì)數(shù)器2.matlab程序：clear all;nsymbol=;%每種信噪比下的發(fā)送符號(hào)數(shù)M=16;%16-QAMgraycode=0 1 3 2 4 5 7 6 12 13 15 14 8 9 11 10;%格雷碼編碼規(guī)則EsN0=5:20;%信噪比的范圍snr1=10.(EsN0/10);%將dB值轉(zhuǎn)化成線性值msg=randint(1,nsymbol,M);%由0-15的整數(shù)值組成的均勻隨機(jī)數(shù)msg1=graycode(msg+1);%將隨機(jī)數(shù)映射成格雷碼msgm

2、od=qammod(msg1,M);%16-QAM調(diào)制spow=norm(msgmod).2/nsymbol;%求出每個(gè)符號(hào)的平均功率for indx=1:length(EsN0) sigma=sqrt(spow/(2*snr1(indx) ;%根據(jù)符號(hào)功率求出噪聲功率 rx=msgmod+sigma*(randn(1,length(msgmod)+j*randn(1,length(msgmod); %混入高斯加性白噪聲 y=qamdemod(rx,M);%16-QAM的解調(diào) decmsg=graycode(y+1);%格雷碼的逆映射 err,ber(indx)=biterr(msg,decm

3、sg,log2(M);%求誤比特率 err,ser(indx)=symerr(msg,decmsg);%求誤符號(hào)率Endp4=2*(1-1/sqrt(M)*qfunc(sqrt(3*snr1/(M-1);ser1=1-(1-p4).2;%理論誤符號(hào)率ber1=1/log2(M)*ser1;%理論誤比特率semilogy(EsN0,ber,o,EsN0,ser,*,EsN0,ser1,EsN0,ber1,-k.);title(16-QAM載波調(diào)制信號(hào)在AWGN信道下的性能);xlabel(Es/N0);ylabel(誤比特率和誤符號(hào)率);legend(誤比特率,誤符號(hào)率,理論誤符號(hào)率,理論誤比特

4、率);scatterplot(msgmod);%畫(huà)出調(diào)制之后的星座圖title(16-QAM調(diào)制之后的星座圖);xlabel(同相分量);ylabel(正交分量);scatterplot(rx);%畫(huà)出混入高斯加性白噪聲后的星座圖title(16-QAM信號(hào)經(jīng)過(guò)AWGN信道之后的星座圖);xlabel(同相分量);ylabel(正交分量);程序說(shuō)明： 先將均勻隨機(jī)數(shù)映射成格雷碼，再用qammod函數(shù)實(shí)現(xiàn)16-QAM調(diào)制，已調(diào)信號(hào)由分別表示幅度和相位的兩部分?jǐn)?shù)據(jù)構(gòu)成。計(jì)算出每個(gè)符號(hào)的平均功率之后，再根據(jù)信噪比算出噪聲的平均功率。將噪聲疊加到已調(diào)信號(hào)上，對(duì)幅度和相位兩部分都疊加上噪聲。其后通過(guò)qamdemod函數(shù)解調(diào)，得到由格雷碼表示的數(shù)據(jù)，再通過(guò)格雷碼的逆映射還原出0-15組成的