qpsk调制解调matlab仿真程序详解

2017-05-05 15:10分类：电子技术阅读：

qpsk调制解调matlab仿真程序详解

留神B方法的4PSK用的比照多。I 路信号是用余弦载波，由2进制数据流的奇数序列构成；Q路信号用正弦载波，由2进制数据流的偶数序列构成。下面的a是Idata，b即是Qdata，它们散布与各自的载波相乘别离输出 I 路信号和 Q 路信号。I 路信号加上Q路信号即是QPSK输出信号。当 I 路载波信号是0相位时为1，是180°相位时为0；当Q路载波信号是0相位时为1，是180°相位时为0。比方下图的‘11’数据cos(theta) + sin(theta) = sqrt(2)*sin(theta + 45°)是相位超前sin(theta) 45°

QPSK即四进制移向键控（Quaternary Phase Shift Keying），它运用载波的四种纷歧样相位来标明数字信息，因为每一种载波相位代表两个比特信息，因而每个四进制码元能够用两个二进制码元的组合来标明。两个二进制码元中的前一个码元用a标明，后一个码元用b标明。

% QPSK调相法根柢原了阐明
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% x1是类似[1 1 -1 -1 -1 -1 1 1]的散布,效果是操控相位的180°回转。
%因为仿真中载波的频率是f=1Hz，所以1s的间隔内有一个无缺周期的正弦波
t=[-1:0.01:7-0.01]; % t共800个数据，-1~7s
t1 = [0:0.01:8-0.01]; %t1也是800个数据点，0 ~8s
tt=length(t); % tt=800
x1=ones(1,800);
for i=1:tt
if (t(i)>=-1 & t(i)=5& t(i)
x1(i)=1;
else x1(i)=-1;
end
end
t2 = 0:0.01:7-0.01; %t2是700个数据点，是QPSK_rc绘图的下标
t3 = -1:0.01:7.1-0.01; %t3有810个数据点，是i_rc的时刻变量
t4 = 0:0.01:8.1-0.01; %t4有810个数据点，是q_rc的时刻变量
%x2是类似于[1 1 -1 -1 1 1 1 1]的散布,效果是操控相位的180°回转
tt1=length(t1);
x2=ones(1,800);
for i=1:tt1
if (t1(i)>=0 & t1(i)=4& t1(i)
x2(i)=1;
else x2(i)=-1;
end
end
f=0:0.1:1;
xrc=0.5+0.5*cos(pi*f); %xrc是一个低通特性的传输函数
y1=conv(x1,xrc)/5.5; %y1和x1 实习上没啥差异，仅仅是上升沿、下降沿有点过渡带
y2=conv(x2,xrc)/5.5; % y2和x2 实习上没啥差异，仅仅是上升沿、下降沿有点过渡带
n0=randn(size(t2));
f1=1;
i=x1.*cos(2*pi*f1*t); % x1即是I data
q=x2.*sin(2*pi*f1*t1); %x2即是Q data
I=i(101:800);
Q=q(1:700);
QPSK=sqrt(1/2).*I+sqrt(1/2).*Q;
QPSK_n=(sqrt(1/2).*I+sqrt(1/2).*Q)+n0;
n1=randn(size(t2));
i_rc=y1.*cos(2*pi*f1*t3); % y1即是I data，i_rc或许是挨近实习的波形,i则是志趣波形
q_rc=y2.*sin(2*pi*f1*t4); %y2即是Q data，q_rc或许是挨近实习的波形,q则是志趣波形
I_rc=i_rc(101:800);
Q_rc=q_rc(1:700);
QPSK_rc=(sqrt(1/2).*I_rc+sqrt(1/2).*Q_rc);
QPSK_rc_n1=QPSK_rc+n1;
figure(1)
subplot(4,1,1);plot(t3,i_rc);axis([-1 8 -1 1]);ylabel('a序列');
subplot(4,1,2);plot(t4,q_rc);axis([-1 8 -1 1]);ylabel('b序列');
subplot(4,1,3);plot(t2,QPSK_rc);axis([-1 8 -1 1]);ylabel('构成序列');
subplot(4,1,4);plot(t2,QPSK_rc_n1);axis([-1 8 -1 1]);ylabel('参加噪声');

上图阐明：构成序列标明的数据：11 01 00 00 01 11 11
有关于sin(theta)构成序列相位: Pi/4, 3/4Pi[即sin(theta-45)=sin(theta-45+180)],
-3/4Pi[即-sin(theta+45)], -3/4Pi[即-sin(theta+45)] , 3/4Pi, Pi/4, Pi/4。
例1
% 设定 T=1,参加均匀散布噪声
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% 调制
bit_in = randint(1e3, 1, [0 1]);
bit_I = bit_in(1:2:1e3); %bit_I为”奇数序列”，奇数序列是同相重量，以cos为载波
bit_Q = bit_in(2:2:1e3); %bit_Q是bit_in的悉数偶数下标构成的”偶数序列”，以sin为载波
data_I = -2*bit_I+1; % 将bit_I中的1变成-1，0变成1; 留神data_I是500点
data_Q = -2*bit_Q+1; %将bit_Q中的1变成-1，0变成1
data_I1=repmat(data_I',20,1); %将500行的列向量data_I的共轭转置data_I’仿制为20*500的矩阵，20行数据是相同的。
data_Q1=repmat(data_Q',20,1);
for i=1:1e4 %data_I2是将data_I1这个20*500的矩阵拉长为1*10000的行向量
data_I2(i)=data_I1(i); %留神索引方法是按列计数20个数刚好是同一个数，这是后边20个数加起来断定的依据
data_Q2(i)=data_Q1(i);
end;
f=0:0.1:1;
xrc=0.5+0.5*cos(pi*f); %xrc是一个长度为11的低通特性传输函数,L=11
data_I2_rc=conv(data_I2,xrc)/5.5; % data_I2_rc即是Idata
data_Q2_rc=conv(data_Q2,xrc)/5.5; % data_Q2_rc即是Qdata
f1=1;
t1=0:0.1:1e3+0.9; % 10010个数据，长度和data_I2_rc以及data_Q2_rc相同
n0=rand(size(t1)); %n0是1*10010的均匀散布的噪声
I_rc=data_I2_rc.*cos(2*pi*f1*t1);
Q_rc=data_Q2_rc.*sin(2*pi*f1*t1);
QPSK_rc=(sqrt(1/2).*I_rc+sqrt(1/2).*Q_rc);
QPSK_rc_n0=QPSK_rc+n0;
% 解调(相干解调，与载波相乘)
I_demo=QPSK_rc_n0.*cos(2*pi*f1*t1); % I_demo和QPSK_rc_n0长度持均匀为10010
Q_demo=QPSK_rc_n0.*sin(2*pi*f1*t1);
% 低通滤波
I_recover=conv(I_demo,xrc);
Q_recover=conv(Q_demo,xrc);
I=I_recover(11:10010); %去掉两端10个数据，因为单次FIR群延时构成的(L-1)/2=5，两次滤波刚好是10个点。
Q=Q_recover(11:10010);
t2=0:0.05:1e3-0.05; %t2有20000个点
t3=0:0.1:1e3-0.1; %t3有10000个点
% 抽样断定
data_recover=[];
for i=1:20:10000 %data_recover是待断定的20000点
data_recover=[data_recover I(i:1:i+19) Q(i:1:i+19)];
end;
bit_recover=[];
for i=1:20:20000
if sum(data_recover(i:i+19))>0 %20点为同一个值，20点数据叠加后与阈值0比照
data_recover_a(i:i+19)=1; %data_recover_a是并/串改换后的20000点
bit_recover=[bit_recover 1]; %bit_recover是1000点数据
else
data_recover_a(i:i+19)=-1;
bit_recover=[bit_recover -1];
end
end
error=0;
dd = -2*bit_in+1; % 将bit_in中的1变成-1，0变成1
ddd=[dd']; %ddd是1标明0，-1标明1的初始序列，1000个点
ddd1=repmat(ddd,20,1); %ddd1是20*1000的矩阵
for i=1:2e4
ddd2(i)=ddd1(i); %将ddd1拉直为1*20000的行向量ddd2
end
for i=1:1e3
if bit_recover(i)~=ddd(i)
error=error+1;
end
end
p=error/1000;
figure(1)
subplot(2,1,1);plot(t2,ddd2);axis([0 100 -2 2]);title('原序列');
subplot(2,1,2);plot(t2,data_recover_a);axis([0 100 -2 2]);title('解调后序列');

例2
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% 调制
bit_in = randint(1e3, 1, [0 1]);
bit_I = bit_in(1:2:1e3);
bit_Q = bit_in(2:2:1e3);
data_I = -2*bit_I+1;
data_Q = -2*bit_Q+1;
data_I1=repmat(data_I',20,1);
data_Q1=repmat(data_Q',20,1);
for i=1:1e4
data_I2(i)=data_I1(i);
data_Q2(i)=data_Q1(i);
end;
t=0:0.1:1e3-0.1;
f=0:0.1:1;
xrc=0.5+0.5*cos(pi*f);
data_I2_rc=conv(data_I2,xrc)/5.5;
data_Q2_rc=conv(data_Q2,xrc)/5.5;
f1=1;
t1=0:0.1:1e3+0.9;
I_rc=data_I2_rc.*cos(2*pi*f1*t1);
Q_rc=data_Q2_rc.*sin(2*pi*f1*t1);
QPSK_rc=(sqrt(1/2).*I_rc+sqrt(1/2).*Q_rc);
% 解调
I_demo=QPSK_rc.*cos(2*pi*f1*t1);
Q_demo=QPSK_rc.*sin(2*pi*f1*t1);
I_recover=conv(I_demo,xrc);
Q_recover=conv(Q_demo,xrc);
I=I_recover(11:10010);
Q=Q_recover(11:10010);
t2=0:0.05:1e3-0.05;
t3=0:0.1:1e3-0.1;
data_recover=[];
for i=1:20:10000
data_recover=[data_recover I(i:1:i+19) Q(i:1:i+19)];
end;
ddd = -2*bit_in+1;
ddd1=repmat(ddd',10,1);
for i=1:1e4
ddd2(i)=ddd1(i);
end
figure(1)
subplot(4,1,1);plot(t3,I);axis([0 20 -6 6]);
subplot(4,1,2);plot(t3,Q);axis([0 20 -6 6]);
subplot(4,1,3);plot(t2,data_recover);axis([0 20 -6 6]);
subplot(4,1,4);plot(t,ddd2);axis([0 20 -6 6]);