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基于matlab平台 仿真出mpsk各个阶段的误码率曲线对比图,请给出完整的代码

为了在MATLAB平台上仿真并绘制MPSK(多相移键控)各个调制阶数(如BPSK, QPSK, 8PSK等)的误码率(BER, Bit Error Rate)曲线,我们可以编写一个脚本来生成加性高斯白噪声信道(AWGN channel)条件下的误码率性能曲线。以下是一个示例脚本,它包括了BPSK、QPSK和8PSK的误码率性能比较。 ```matlab % 定义参数 M_values = [2 4 8]; % M-PSK调制阶数 num_bits_per_symbol = log2(M_values); % 每个符号携带的比特数 EbNo_dB = -2:0.5:10; % Eb/N0范围 (dB) num_trials = 1e6; % 每个Eb/N0点进行的试验比特数 % 初始化误码率结果矩阵 BER = zeros(length(EbNo_dB), length(M_values)); % 开始仿真 for m_idx = 1:length(M_values) M = M_values(m_idx); for idx = 1:length(EbNo_dB) EbNo = 10^(EbNo_dB(idx)/10); % 将dB转换为线性单位 % 生成信息比特 bits = randi([0 1], num_trials * num_bits_per_symbol(m_idx), 1); % 映射到MPSK星座点 symbols = pskmod(bits, M); % 计算每个符号的能量 Es = sum(abs(symbols).^2) / length(symbols); % 添加AWGN noise_var = Es / (2 * num_bits_per_symbol(m_idx) * EbNo); noise = sqrt(noise_var) * (randn(size(symbols)) + 1i*randn(size(symbols))) / sqrt(2); received = symbols + noise; % 解调 detected_bits = pskdemod(received, M); % 计算误码率 BER(idx, m_idx) = biterr(bits, detected_bits); end end % 绘制BER曲线 figure; semilogy(EbNo_dB, BER, '-o'); legend('BPSK', 'QPSK', '8PSK'); xlabel('Eb/No (dB)'); ylabel('Bit Error Rate'); title('MPSK BER Performance in AWGN Channel'); grid on; ``` 说明: 1. M_values:定义了三种不同的MPSK调制方式。 2. EbNo_dB:定义了Eb/N0的范围,即信号能量与噪声功率密度比。 3. num_trials:每个Eb/N0值下模拟的总比特数。 4. pskmod 和 pskdemod:MATLAB中的函数用于调制和解调。 5. biterr:计算误码率。 这个脚本将生成一个图形,展示了不同MPSK调制方式在AWGN信道中的误码率性能。通过调整`M_values`可以添加或删除不同的MPSK类型。 [2024-09-06 01:01:59 | AI写代码神器 | 699点数解答]

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