QAM调制解调的仿真实现报告-.docx
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一、设计任务
任务：
使用MATLAB软件，实现对QAM系统调制与解调过程的仿真，并分析系统的可靠性。
二、实验内容
（1）对原始信号分别进行4QAM和16QAM调制，画出星座图；
（2）采用高斯信道传输信号，画出信噪比为13dB时，4QAM和16QAM的接收信
号星座图；
（3）画出两种调制方式的眼图；
（4）解调接收信号，分别绘制4QAM和16QAM的误码率曲线图，并与理论值进
行对比；
（5）提交详细的设计报告和实验报告。
三、设计原理
QAM调制原理：
QAM调制是把2ASK和2PSK两种调制技术结合起来的一种调制技术，使得带宽得到双倍扩展。
QAM调制技术用两路独立的基带信号对频率相同、相位正交的两个载波进行抑制载波双边带调幅，并将已调信号加在一起进行传输。
nQAM代表n个状态的正交调幅，一般有二进制（4QAM）、四进制（16QAM）、八进制（64QAM）。
我们要得到多进制的QAM信号，需将二进制信号转换为m电平的多进制信号，然后进行正交调制，最后相加输出。
正交调制及相干解调原理框图如下：
QAM调制说明：
MQAM可以用正交调制的方法产生，本仿真中分别取M=16和4。
M=16时，
进行的是幅度和相位相结合的16个信号点的调制。
M=4时，进行的是幅度和相
位相结合的4个信号点的调制。
为了观察信道噪声对该调制方式的影响，我们
在已调信号中又加入了不同强度的高斯白噪声，并统计其译码误码率。
为了简
化程序和得到可靠的误码率，我们在解调时并未从已调信号中恢复载波，而是
直接产生与调制时一模一样的载波来进行信号解调。
四、实验步骤：
（1）我们整个代码编写为MQAM格式，在刚开始时，会询问选择4QAM还16QAM，然后开始运行。
（2）首先生成一个随机且长度为n*k的二进制比特流。
（3）在MATLAB中16QAM调制器要求输入的信号为0~M-1这1M个值，所以需要
用函数reshape和bi2de将二进制的比特流转换为对应的十进制这M个值。
（4）利用MATLAB中的qammod函数生成MQAM调制器，对信号进行调制并用
scatterplot函数画出信号的星座图。
（5）通过awgn信道在MQAM信号中加入信噪比为13dB的高斯白噪声，用
scatterplot函数画出MQAM的接收信号星座图。
（6）利用MATLAB中的eyediagram函数生成经过MQAM调制的眼图。
（7）利用MATLAB中的qamdemod函数生成解调器对MQAM信号的解调，用stem函数画出基带二进制随机序列和解调后的二进制随机序列。
（8）将得到比特流信息和原始发送的比特流信息进行比较来计算误码率。
五、实验结果及分析
（1）4QAM和16QAM调制星座图：
图14QAM调制的星座图
图1是信号经过4QAM调制后的星座图，图中有4个星座点。
分别为00、10、
01、11。
图216QAM调制的星座图
图2是信号经过16QAM调制后的星座图，图中有16个星座点。
分别为0000、
0100、1000、1100、0001、0101、1001、1101、0010、0110、1010、1110、0011、
0111、1011、1111。
（2）采用高斯信道传输信号，信噪比为13dB时，4QAM和16QAM的接收信号星座图如图：
图34QAM调制通过信道后的星座图
图3是4QAM调制通过信道后的星座图，经过信噪比为13dB的加性高斯白噪声信
道后，加入了13dB噪声后，落点围绕理想值成云状分布。
图416QAM调制通过信道后的星座图
图4是16QAM调制通过信道后的星座图，经过信噪比为13dB的加性高斯白噪声信道后，加入了随机噪声后，落点围绕理想值成云状分布。
（3）4QAM与16QAM调制方式下的眼图
图54QAM星座图
图5是信号经过4QAM调制后的同相部分和正交部分的眼图。
“眼睛”张
开的大小反映着码间串扰的强弱，图中“眼睛”张的较大，且眼图越端正，表
示码间串扰较小。
由于存在噪声，噪声将叠加在信号上，观察到的眼图的线迹
会变得模糊。
图616QAM星座图
图6是信号经过16QAM调制后的同相部分和正交部分的眼图。
“眼睛”张开
的大小反映着码间串扰的强弱，图中“眼睛”张的较大，但比4QAM的小，表示码
间串扰比4QAM调制更严重。
因为存在噪声，噪声将叠加在信号上，观察到的
眼图的线迹会变得模糊。
0了。
实际误码率曲线只有比理论误码率少一截的原因是，求出的实际误码率不如
（4）解调接收信号，4QAM和16QAM的误码率曲线如图：
图74QAM的误码率曲线图
图816QAM的误码率曲线图
图7显示4QAM实际误码率曲线与理论误码率曲线几乎完美吻合，图8显示
16QAM实际误码率曲线与理论误码率曲线基本一致。
总体来说，实际误码率曲线能
与理论误码率曲线较好地吻合。
六、实验总结
通过本次QAM仿真实验，进一步了解了QAM调制与解调原理，熟悉了用matlab仿真，成功观测了在无噪和有噪情况下分别经过4QAM和16QAM调制下的星座图、眼图和误码率曲线，完成了试验任务。
此外，我们认识到QAM一种将2ASK和2PSK汇合到一个信道的方法，它以其灵活的配置和优越的性能指标，广泛的应用于数字有线电视传输领域和数字MMDS系统。
clear;
clc;
closeall;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%星座图&眼图%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
M=input（'几点QAM?
请输入数字'）; %如M=4、M=16
k=log2（M）; %bitsPerSym=log2（M）;
n=10000; %一个倍数
x=randi（[01],n*k,1）; %生成随机二进制比特流,序列长度为k倍数
x4=reshape（x,k,length（x）/k）;
xsym=bi2de（x4','left-msb'）; %将矩阵转化为相应的二进制数M进制数
y=qammod（x,M,'bin','InputType','bit'）;%QAM调制
yn=awgn（y,13）;
scatterplot（y）; %画出16QAM信号的星座图
text（real（y）+0.1,imag（y）,dec2bin（xsym））;%在横real（y）+1,纵imag（y）坐标处按列标注M进制xsym转二进制
的数
axis（[-55-55]）;
holdon
h=scatterplot（yn,1,0,'b.'）;
%经过信道后接收到的含白噪声的信号星座图
holdon;
scatterplot（y,1,0,'r*',h）;
%加入不含白噪声的信号星座图
title（'接收信号星座图'）;
legend（'含噪声接收信号','不含噪声信号'）;
axis（[-55-55]）;
holdon;
eyediagram（yn,2）;
%眼图
yd=qamdemod（y,M,'bin','OutputType','bit'）;%QAM解调
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%基带信号和解调信号%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
figure
subplot（2,1,1）;
stem（x（1:
50）,'filled'）;
%画出相应的二进制比特流信号前五十位
title（'基带二进制随机序列'）;
xlabel（'比特序列'）;ylabel（'信号幅度'）;
subplot（2,1,2）;
stem（yd（1:
50））;
%画出相应的M进制信号序列
title（'解调后的二进制序列'）;
xlabel（'比特序列'）;ylabel（'信号幅度'）;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%实际与理论误码率计算%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
SNR_in_dB=0:
1:
24;%AWGN信道信噪比;
forj=1:
length（SNR_in_dB）
numoferr=0;
y_add_noise=awgn（y,SNR_in_dB（j））;%加入不同强度的高斯白噪声;
y_output=qamdemod（y_add_noise,M,'bin','OutputType','bit'）;%对己调信号进行解调
fori=1:
length（x）
if（y_output（i）~=x（i））
numoferr=numoferr+1;
end
end
Pe（j）=numoferr/length（x）;%t通过错误码元数与总码元数之比求误码率，不同j是不同信噪比下的误码
率
end
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%理论误差值%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
SNR_in_dB1=0:
1:
24;
berQ=berawgn（SNR_in_dB1,'qam',M）;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%合并画误码率曲线图%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
figure（）;
semilogy（SNR_in_dB,Pe,'red*-'）;
holdon;
semilogy（SNR_in_dB1,berQ）;
title（'误码率比较'）;
legend（'实际误码率','理论误码率'）;
holdon;
gridon;
xlim（[015]）;
xlabel（'SNR/dB'）;
ylabel（'Pe1'）;
disp（Pe）;
disp（berQ）;
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