移动通信实验报告11790

v1.0 可编辑可修改 100信号在平坦瑞丽信道下的误码率 QPSK瑞丽信道误码率16QAM瑞丽信道下误码率误比特率BER10-110 0-2123456信噪比SNR78910

观察图可知信噪比越大，QAM/QPSK调制方式下在瑞丽信道模型下的误比特率越小，在相同的信噪比下， QPSK比16QAM调制方式下的误比特率更小，所以在瑞丽信道中，QPSK调制方式的性能比16QAM更好。

3. QAM/GMSK（QPSK）调制方式下在多径衰落信道模型下的误码率

QAM_16_pb_3way(i)=QAM_16_3way(SNRindB(i)); %计算瑞丽多径信道误码率

QPSK_pb_3way(i)=QPSK3way(SNRindB(i)); %QPSK在瑞丽多径信道误码率

chan=ricianchan(1/fs,fd,k,tau,pdb,*fd); %生成Rayleigh衰落多径信道

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v1.0 可编辑可修改 100信号在莱斯信道下的误码率 QPSK莱斯信道误码率16QAM莱斯信道下误码率误比特率BER10-110 0-2123456信噪比SNR78910

观察图可知信噪比越大，QPSK调制方式下在多径衰落信道模型下的误比特率在

附近波动，而QAM调制方式下的误比特率减小，在相同的信噪比下，

16QAM比QPSK调制方式下的误比特率更小，所以在多径衰落信道中，16QAM调制方式的性能比QPSK更好。

GMSK（QPSK）调制方式下在莱斯信道模型下的误码率

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v1.0 可编辑可修改 信号在多径瑞丽信道下的误码率 10-0.316QAM多径信道下误码率QPSK多径信道误码率10-0.31误比特率BER10-0.3210-0.3310-0.3410-0.35 02468信噪比SNR101214

五、实验总结

本次实验的重点是基于MATLAB的QAM/QPSK调制在高斯信道、Rayleigh信道，Recian信道及多径衰落信道中的平均误码率性能的设计和仿真。并对以上信道进行了简介与分析，最后根据QAM/QPSK在以上信道下的误码率性能编写了程序并通过仿真得到了误码率曲线。通过本次实验，我更详细地了解高斯信道、Rayleigh信道，Recian信道及多径衰落信道模型的工作原理。实验发现信号在以上几种信道中，误码率随着信噪比的增大而下降，信号在不同的调制方式下误码率也不一样。

附录：源程序代码（重要部分）

SNRindB=0:1:10; %信噪比

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v1.0 可编辑可修改 for i=1:length(SNRindB),

[QPSK_bit_err_prb(i)]=QPSK(SNRindB(i)); % QPSK 误码率 [QAM_err_prb(i)]=QAM_16(SNRindB(i)); % 16QAM 误码率

for i=1:length(SNRindB),

QAM_16_pb_3way(i)=QAM_16_3way(SNRindB(i)); %计算瑞丽多径信道误码率 QPSK_pb_3way(i)=QPSK3way(SNRindB(i)); %QPSK在瑞丽多径信道误码率

for i=1:length(SNRindB),

QPSK_pb_rayleigh(i)=QPSKrayleigh(SNRindB(i)); %QPSK在瑞丽平坦信道误码率 %QAM_16_pb_rayleigh(i)=QAM_16_rayleigh(SNRindB(i)); %计算瑞丽平坦信道误码率

for i=1:N,

qam_sig(i,:)=mapping(dsource(i),:); end;

% received signal for i=1:N,

[n(1) n(2)]=gngauss(sgma); r(i,:)=qam_sig(i,:)+n;

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v1.0 可编辑可修改 end;

% detection and error probability calculation numoferr=0; for i=1:N,

% Metric computation follows. for j=1:M,

metrics(j)=(r(i,1)-mapping(j,1))^2+(r(i,2)-mapping(j,2))^2; end;

[min_metric decis] = min(metrics); if (decis~=dsource(i)), numoferr=numoferr+1; end; end;

p=numoferr/(N);

for indx=1:length(snr_in_dB)

sigma=sqrt(spow/(2*snr(indx)));%根据符号功率求噪声功率 fadesig=filter(chan,x); QAM通过瑞丽信道

rx=fadesig+sigma*(randn(1,length(x))+j*randn(1,length(x)));%加入高斯白噪声 y=intdump(rx,nsamp); %相关

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