PAM、PSK、QAM数字调制解调系统误码性能仿真

数字通信系统传输误码性能仿真（一）

摘要：脉冲幅度调制（PAM）、频移键控（PSK）、正交振幅调制（QAM）等数字信号调制解调模式在经典和现代通信中得到广泛应用。不同调制方式在不同的条件下传输可靠性能不尽相同。Matlab/Simulink包含多种仿真模块库，可以对各种通信调制方式的调制解调进行仿真，并验证其传输可靠性能。

关键字：通信系统、仿真、PAM、PSK、QAM

Abstract: Digital signal江苏省丰县中学 modulation and demodulation modes such as pulse amplitude modulation (PAM), frequency shift keying (PSK), quadrature amplitude modulation (QAM)are widely used in classical样本容量 and modern communication. The transmission reliability of different modulation are different under different conditions. Matlab/Simulink contains a variety of library of simulation modules for various communications modem modulation to simulate and verify its transmission reliability.铌钽

Keywords: 新东泰娱乐广场communication systems, simulation, PAM,PSK,QAM

0 引言

系统仿真是进行协议标准制定、算法分析优化和产品总体设计的重要步骤，对验证算法和理论的设计性能、缩减设计开发时间、降低总体成本具有重要意义。传统的系统仿真方法主要使用基于C语言等计算机编程语言的方法，工作量大，效率低，仿真程序的可读性、可靠性、可移植性无法达到现代大中型系统的要求。MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境，具有数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等功能，可以极大减轻系统仿真的工作负担，提高效率。

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无线通信系统具有多种调制解调方式。不同调制解调系统在加性高斯噪声信道中传输的过程中可能遭到噪声的干扰，从而在接收端出现误码现象。借助Matlab/Simulink强大的计算和仿真能力，可以对各种不同调制解调系统进行仿真，分析其抗噪声性能，为新型通信系统的改进和设计提供参考，具有重要意义。

1 脉冲幅度调制PAM

PAM调制是以脉冲信号的幅度携带信息的一种调制方式，用基带信号m(t)去改变脉冲的幅度，使数字脉冲携带基带信号的信息。其传输误码主要来自信道中的干扰噪声使传输信号的幅度改变，使解调端判决器产生误判。

1.1 系统仿真框图：

M进制PAM调制解调系统框图如下图所示：

图1-1 M进制PAM调制解调系统仿真框图

M进制PAM调制系统星座图：

二进制PAM调制星座图

四进制PAM调制星座图

1.2 系统误码性能理论值计算

计算误码率理论值并绘制曲线程序如下：

% Analysis of the symbol error probability for M-PAM and

% M-PPM signals

% The function computes and plots the symbol error

% probability for M-PAM and M-PPM signals

% for M = {2, 4, 8} as a function of Eb/N0

% --------------------------

% Step Zero - Initialization

% --------------------------

Eb_N0 = logspace(0.5,2); % Range of Eb/N0: 5-20 dB

M = [2 4 8]; % Values of M

% -------------------------------------------------

% Step One - Evaluation of symbol error probability

% -------------------------------------------------

for i=1:3

M_PAM(i,:)=(1-1/M(i))*erfc(sqrt(Eb_N0 * 3 *log2(M(i))/(M(i)^2-1))); coredraw

M_PPM(i,:)= exp(-0.5 * log2(M(i))*(Eb_N0 -2*log(2)));

end

% ---------------------------

% Step Two - Graphical output

% ---------------------------

M_ary_BEP = [M_PAM' M_PPM']'; % Building a single matrix

% for all vectors

F=figure(1);

set(F,'Position',[100 190 650 450]);

set(gcf,'DefaultAxesColorOrder',[0 0 0],'DefaultAxesLineStyleOrder','-+|-o|-*|:s|:d|:^');

PT=semilogy(10*log10(Eb_N0),M_ary_BEP);

set(PT,'LineWidth',[2]);

hold on

L= legend('2-PAM','4-PAM','8-PAM','2-PPM','4-PPM','8-PPM');

set(L,'FontSize',12);

set(PT,'LineWidth',[2]);

X=xlabel('E_b/N_0');

set(X,'FontSize',14);

本文发布于:2024-09-22 08:19:27，感谢您对本站的认可！

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