QPSK,8PSK,16APSK星座图调制_apsk星座图资源-CSDN下载

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183 浏览量 2024-05-17 11:45:43 上传评论收藏 3KB ZIP 举报

在数字通信领域，星座图调制是一种常见的模拟信号与数字数据之间转换的技术。它通过将数字比特序列映射到特定的相位空间点，形成星座图，从而实现数据的传输。这里我们主要讨论QPSK（四相相移键控）、8PSK（八相相移键控）和16APSK（十六阶幅度相位键控）这三种调制方式，以及如何在MATLAB环境中进行仿真。 1. **QPSK调制**：QPSK是最基础的星座图调制形式之一，它可以同时传输两个比特的信息。在QPSK中，相位被划分为四个象限，每个象限代表一个二进制码元。通过改变载波的相位，可以在两个相互正交的载波上分别发送两个比特，从而达到每符号携带2比特信息的效果。MATLAB中，可以使用`qpsk`函数生成QPSK星座图。 2. **8PSK调制**：8PSK比QPSK有更高的数据传输率，因为它在星座图上有8个不同的相位位置，每符号可以传输3比特信息。相对于QPSK，8PSK增加了系统的复杂性，但同时也提高了频谱效率。在MATLAB中，可以使用`pskmod`函数，设置参数`M=8`来生成8PSK星座图。 3. **16APSK调制**：16APSK是更高级的调制技术，星座图包含16个相位点，每个点对应4比特的数据。16APSK在牺牲了系统稳定性和抗干扰能力的同时，大大提高了信道容量。MATLAB中，同样使用`pskmod`函数，将参数`M=16`来实现16APSK调制。在MATLAB中进行星座图调制仿真的步骤通常包括以下几步： 1. **数据生成**：首先创建一串随机二进制序列，作为待调制的数据。 2. **调制过程**：使用对应的调制函数（如`qpsk`、`pskmod`等）将二进制序列转换为复数载波信号。 3. **信道模型**：可以添加信道噪声或者衰落模型，模拟实际通信环境。 4. **解调**：使用相应的解调器（如硬判决或软判决）恢复原始数据。 5. **性能评估**：通过计算误码率（BER）或者其他的性能指标来评估调制解调系统的性能。在提供的压缩包文件中，`modulation_16APSK.m`、`modulation_all.m`、`modulation_8PSK.m`、`modulation_QPSK.m`这四个MATLAB脚本分别对应于16APSK、所有调制类型、8PSK和QPSK的仿真代码。通过运行这些脚本，你可以直观地观察到不同星座图调制方式在相同条件下的表现，并对比它们的优缺点。总结来说，QPSK、8PSK和16APSK是数字通信中常见的调制技术，它们在MATLAB环境下可以通过调用相应函数进行仿真，以便理解其工作原理，研究其性能，并进行系统设计。

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星座图调制.zip （4个子文件）

modulation_16APSK.m 2KB

modulation_all.m 1KB

modulation_8PSK.m 759B

modulation_QPSK.m 658B

function [mod_out] = modulation_16APSK(input,R1,R2,index) % frame_size = length(x); % clc % clear all % close all % index = 4; % input = randi([0 1], 1,320000*4); % src1 = [0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 1 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 0 1 1 1 1]; % src1 = [1 0 1 1]; u = 3.15; %2.85; %内外环半径比。需要与解调模块里内外环半径比的值保持一致 R1 = sqrt(16/(4+12*u^2)); R2 = R1*u; xx = reshape(input,index,[]).'; x = bi2de(xx(:,index:-1:1)); s_16apsk = [R2 * exp(j*pi*3/12); %% x=0000;0 %% 外环 R2 * exp(j*pi*21/12); %% x=0001;1 R2 * exp(j*pi*9/12); %% x=0010;2 R2 * exp(j*pi*15/12); %% x=0011;3 R2 * exp(j*pi*1/12); %% x=0100;4 R2 * exp(j*pi*23/12); %% x=0101;5 R2 * exp(j*pi*11/12); %% x=0110;6 R2 * exp(j*pi*13/12); %% x=0111;7 R2 * exp(j*pi*5/12); %% x=1000;8 R2 * exp(j*pi*19/12); %% x=1001;9 R2 * exp(j*pi*7/12); %% x=1010;10 R2 * exp(j*pi*17/12); %% x=1011;11 R1 * exp(j*pi*1/4); %% x=1100; 12 %% 内环 R1 * exp(j*pi*7/4); %% x=1101; 13 R1 * exp(j*pi*3/4); %% x=1110; 14 R1 * exp(j*pi*5/4)]; %% x=1111] 15 x_16apsk=s_16apsk(x+1); mod_out = x_16apsk; % figure(1); % plot(real(x_16apsk),imag(x_16apsk),'.');title('16apsk 星座点');grid; % EbN0 = 0:2:22; % snr = EbN0 + 10*log10(log2(16)); % for jj = 1:length(snr) % snr0 = snr(jj); % %% AWGN % data_awgn = awgn(x_16apsk,snr0,'measured'); % % %% %%%%%%%%%%demodule %%%%%%%%%% % A = R2*cos(5*pi/4); % B = R1*cos(pi/4); % C = max(A,B); % G1 = (R2*cos(pi/4) + C)/2; % H1 = (R2*cos(pi/4) + C)/2; % data_LLR_1 = -imag(data_awgn); % data_LLR_2 = -real(data_awgn); % data_LLR_3 = G1 - abs(imag(data_awgn)); % data_LLR_4 = H1 - abs(real(data_awgn)); % dataout = zeros(1,4*length(data_awgn)); % dataout(1:4:end) = data_LLR_1; % dataout(2:4:end) = data_LLR_2; % dataout(3:4:end) = data_LLR_3; % dataout(4:4:end) = data_LLR_4; % data_bit_out = zeros(1,length(dataout)); % index = find(dataout >0); % data_bit_out(index) = 1; % [num(jj) ber(jj)] = biterr(src1,data_bit_out); % end % q=1;

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