▲64QAM调制软解调+扩频解扩+VV相位同步系统matlab误码率仿真

目录

1.本系统整体构架

2.各个模块基本原理

2.1 64QAM调制原理

2.2 64QAM软解调原理

2.3 扩频技术原理

2.4 VV(Viterbi-Viterbi)相位同步模块

3.仿真结果

4.完整程序下载


1.本系统整体构架

整个程序,我们采用如下的流程图实现:

2.各个模块基本原理

2.1 64QAM调制原理

64QAM调制属于正交振幅调制(Quadrature Amplitude Modulation,QAM)的一种高阶形式。QAM技术的核心在于,它同时利用载波的幅度和相位这两个维度来携带信息,从而突破了传统的仅依赖幅度(如ASK,幅移键控)或仅依赖相位(如PSK,相移键控)调制的局限。

2.2 64QAM软解调原理

解调方式主要分为硬解调和软解调。硬解调是一种较为直接的方式,它基于简单的判决准则,将接收到的信号直接映射到最接近的星座点上,从而确定发送的符号。例如,在64QAM星座图中,当接收到一个信号点时,硬解调会直接判断该点最接近哪个星座点,然后将其判定为对应的符号,进而得到相应的二进制比特。这种方式虽然实现简单,计算复杂度低,就像简单的直线思维,直接而快速,但在复杂的信道环境下,其性能往往大打折扣。因为实际信道中存在各种噪声和干扰,这些干扰会使接收信号发生畸变,导致接收信号点可能偏离其原本对应的星座点,而硬解调简单的判决方式很容易将其误判为其他星座点,从而产生较高的误码率。

软解调则截然不同,它是一种更为智能和精细的解调方式。软解调充分考虑到信号在传输过程中的不确定性,不再局限于简单的硬判决。它通过对接收信号的幅度、相位以及噪声等多方面信息进行深入分析,利用复杂的算法,如最大后验概率(MAP)算法、软输出维特比算法(SOVA)等,计算出每个比特为 “0” 或 “1” 的概率,进而输出更为精确的软信息。这些软信息就像是给后续的纠错编码译码提供了更多的线索和依据,使得译码器能够更准确地判断原始的比特信息,从而有效降低误码率,提升通信系统的可靠性。就好比在寻找丢失物品时,硬解调只是简单地根据大致印象去猜测,而软解调则会全面收集各种相关信息,进行综合分析,从而更有可能找到正确的答案。在 64QAM通信系统中,软解调能够在噪声干扰较大的情况下,依然保持较好的性能,为高速、可靠的数据传输提供了有力保障。

为降低计算复杂度,采用Max-Log近似:

2.3 扩频技术原理

将基带信号的能量分散到更宽的频带中,使得信号的功率谱密度降低(低于噪声和干扰的功率谱密度),接收端通过与发射端同步的扩频码进行相关解扩,将信号能量集中回原始窄带,而干扰和噪声的能量仍分散在宽带中,从而实现抗干扰。扩频技术的关键参数:

2.4 VV(Viterbi-Viterbi)相位同步模块

VV算法通过计算不同假设相位下的对数似然函数,找到使对数似然函数最大的相位作为相位偏差的估计值。对接收符号的高次幂(16QAM取4次幂)做平均,得到相位估计值ϕ^。

VV算法的性能主要体现在相位估计的准确性和收敛速度上。在AWGN信道下,随着符号序列长度的增加,相位估计的方差会减小,估计的准确性会提高。这是因为随着的增大,对数似然函数能够更好地反映真实的相位偏差。

3.仿真结果

4.完整程序下载

完整可运行代码,博主已上传至CSDN,使用版本为matlab2022a/matlab2024b:

(本程序包含程序操作步骤视频)

https://download.csdn.net/download/ccsss22/92554138

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