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（72）采用格雷（Gray）编码的8-PSK调制解调通信系统的MATLAB仿真

article 2024/11/26 18:09:54

文章目录

前言
一、格雷码
二、仿真说明
三、MATLAB仿真
- 1. 仿真代码
- 2. 代码说明
- 3. 仿真结果
总结

前言

本文给出一个使用通信系统对象的具有Gray编码的8进制相移键控（8-PSK）调制通信系统的MATLAB仿真。最后给出了仿真结果。

一、格雷码

Gray编码是一种多级调制方案经常使用的技术，用于最小化比特错误率。
它包括对调制符号进行排序，使得相邻符号的二进制表示仅相差一个比特。

二、仿真说明

本示例使用8-PSK方法对数据进行调制。数据通过一个加性高斯白噪声（AWGN）通道，并使用8-PSK解调器进行解调。仿真测量了不同Eb/No下的符号和比特错误率。

三、MATLAB仿真

1. 仿真代码

%% 初始化 
M = 8;                    % 调制阶数
SamplesPerFrame = 10000;  % 为流处理循环的每次迭代处理的调制符号数

% 仿真停止条件
maxNumErrs=100;           % 最大比特错误数
maxNumBits=1e8;           % 最大比特数

% 由于AWGN通道以及RANDI函数使用默认的随机数流，执行以下命令以确保结果可重复，即每次运行示例都会获得相同的结果。
s = RandStream.create('mt19937ar', 'seed',529558);
prevStream = RandStream.setGlobalStream(s);
%% 创建一个整数到比特转换器（hInt2Bit）和一个比特到整数转换器（hBit2Int）系统对象。
hInt2Bit = comm.IntegerToBit('BitsPerInteger',log2(M), ...
                             'OutputDataType','uint8');
hBit2Int = comm.BitToInteger('BitsPerInteger',log2(M), ...
                             'OutputDataType','uint8');
%% 创建并配置8PSK调制器和解调器系统对象
% 创建并配置一个PSK调制器（hMod）系统对象，以将二进制输入数据映射到8-PSK gray编码星座。
hMod = comm.PSKModulator('ModulationOrder',M, ...
                         'SymbolMapping','gray', ...
                         'PhaseOffset',0, ...
                         'BitInput',true);
                     
% 创建并配置一个相匹配的PSK解调器（hDemod）系统对象。
hDemod = comm.PSKDemodulator('ModulationOrder',M, ...
                         'SymbolMapping','gray', ...
                         'PhaseOffset',0, ...
                         'BitOutput',true, ...
                         'OutputDataType','uint8', ...
                         'DecisionMethod','Hard decision');
%% 创建AWGN信道系统对象
hChan = comm.AWGNChannel('NoiseMethod','Signal to noise ratio (Eb/No)', ...
                         'BitsPerSymbol',log2(M), ...
                         'SignalPower',1);

%% 创建一个符号错误率计算器（hSymError）和一个比特错误率计算器（hBitError）系统对象
hSymError = comm.ErrorRate;    % 符号错误率计算器系统对象
hBitError = comm.ErrorRate;    % 比特错误率计算器系统对象
% 错误率计算器系统对象的输出是一个包含三个元素的向量，其中包含计算出的错误率、观察到的错误数量以及处理的数据量。

%% 处理循环 
EbNoVec = 0:2:12;                             % 仿真所用Eb/No值
SERVec = zeros(size(EbNoVec));                % 初始化SER
BERVec = zeros(size(EbNoVec));                % 初始化BER
for p = 1:length(EbNoVec)
  % 复位系统对象
  reset(hSymError);
  reset(hBitError);
  hChan.EbNo = EbNoVec(p);
  % 在当前Eb/No条件下，重置SER和BER
  SER = zeros(3,1);
  BER = zeros(3,1);
  while (BER(2)<maxNumErrs) && (BER(3)<maxNumBits)
    % 生成随机符号
    txSym = randi([0 M-1], SamplesPerFrame, 1, 'uint8');  
    txBits = step(hInt2Bit, txSym);           % 符号转比特
    tx = step(hMod, txBits);                  % 调制
    rx = step(hChan, tx);                     % 叠加高斯白噪声
    rxBits = step(hDemod, rx);                % 解调
    rxSym = step(hBit2Int, rxBits);           % 比特转符号

    % 统计错误率
    SER = step(hSymError, txSym, rxSym);      % 误符号率
    BER = step(hBitError, txBits, rxBits);    % 误比特率
  end
  % 存储SER和BER
  SERVec(p) = SER(1);
  BERVec(p) = BER(1);
end

%% 恢复默认数据流
RandStream.setGlobalStream(prevStream);

%% 绘制仿真的符号错误率和比特错误率，以及理论的误符号率和误比特率性能曲线
% 计算理论错误率
[theorBER, theorSER] = berawgn(EbNoVec, 'psk', M, 'nondiff');

% 画图
figure();
semilogy(EbNoVec,SERVec,'o', ...
         EbNoVec,BERVec,'*', ...
         EbNoVec,theorSER,'-', ...
         EbNoVec,theorBER,'-', ...
         'LineWidth',1);
legend('Symbol error rate', ...
       'Bit error rate', ...
       'Theoretical Symbol error rate', ...
       'Theoretical Bit error rate', ...
       'Location','SouthWest');
xlabel('Eb/No (dB)'); ylabel('Error Probability');
title('Symbol and Bit Error Probability');
grid on;