QPSK调制误码率计算

⽂章⽬录

误码率概念

传输信息的有效性和可靠性是通信系统最重要的质量指标，对于数字通信系统，有效性⽤信息的传输速率来衡量，可靠性⽤错误率（误⽐特率和误码率）来衡量。

公式：误码率=错误码元数/传输的总码元数

将发送端的码元序列和接收端码元序列进⾏⽐较，得到错误码元数，具体过程是按位异或发送端的码元序列和接收端码元序列，使不同位表达为1，相同位表达为0，并计算异或后的和，即得到错误码元数，按上⾯的公式计算出误码率。

绘制误码率曲线

信号的传送过程中，由于噪声的⼲扰，可能出现解码错误，对于QPSK通信系统，在信号进⾏调制后，在信道中对信号采⽤加性⾼斯⽩噪声进⾏⼲扰，所以在这⼀过程中在调制信号中加⼊⾼斯⽩噪声，然后对这个调制信号进⾏解调，将原始信号与解调信号进⾏⽐较，计算出误码率。

代码实现

其中调制解调信号的产⽣在前⾯的博客中已经介绍过了，不在赘述。

陕西理工大学魏乐1、⾸先⾃定义异或函数，⽤于后⾯计算误码率：

def bitxor(lst1, lst2):

塞莱斯蒂娜>沙芦草

"""两个⼆进制列表的逐位异或"""

if len(lst1)!=len(lst2):

print('两个列表长度不⼀致！')

return[]

else:迈好构建新发展格局第一步

return[lst1[x]^lst2[x]for x in range(len(lst1))]

2、误码率计算

error1 = bitxor(data, demodata)

error11 = np.sum(error1)

Awgn_num_BER = error11/nb

3、绘制误码率曲线

#误码率曲线

SNRindB1 = np.arange(0,7,1)

SNRindB2 = np.arange(0,7,0.1)

#⾼斯信道

smld_bit_awgn_err_prb =[]

for i in range(len(SNRindB1)):

水葫芦之灾pb1 = cm_sm33(SNRindB1[i])

smld_bit_awgn_err_prb.append(pb1)

#理论曲线

theo_err_awgn_prb =[]

for i in range(len(SNRindB2)):

SNR = np.exp(SNRindB2[i]*np.log(10)/10)#信噪⽐

theo_err_awgn_prb.append(0.fc(np.math.sqrt(SNR)))#⾼斯噪声理论误码率

plt.figure(figsize=(12,8))

plt.semilogy(SNRindB2, theo_err_awgn_prb,'b')

plt.semilogy(SNRindB1, smld_bit_awgn_err_prb,'r*')

plt.title('误码率曲线', fontproperties=font,fontsize=20)

plt.axis([0,6,1.0e-3,1e-1])

plt.ylabel('BER',fontproperties=font, fontsize=20)苦恼人的笑

plt.legend(['理论AWGN','仿真AWGN',], fontsize=14)

plt.show()

运⾏结果：

本文发布于:2024-09-23 08:25:52，感谢您对本站的认可！

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