目录
1.发送模块设计
2.接收模块的设计
3.仿真测试
4.基于matlab的误码率仿真
信道化接收机建模是指在通信系统中，对接收机的行为和性能进行数学建模和分析，以便更好地理解和优化通信系统的性能。在数字通信系统中，信道化接收机的建模涉及到对信道、噪声、解调、译码等过程进行建模和分析，以预测系统的误码率、传输速率等性能指标。
下面是信道化接收机建模的一般步骤和要点：
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信道模型： 首先，需要建立信道模型，即描述信号在传输过程中如何受到信道影响的数学模型。常见的信道模型包括添加高斯噪声的AWGN（Additive White Gaussian Noise）信道模型、Rayleigh信道模型、Rician信道模型等。
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解调和译码： 根据通信系统的调制方式和编码方案，建立解调和译码的数学模型。对于数字调制，解调过程涉及信号的解调器设计，而对于编码，需要建立译码算法的模型，如硬判决（Hard Decision）或软判决（Soft Decision）。
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噪声建模： 对于AWGN信道，噪声通常被建模为零均值、高斯分布的随机变量。建立噪声模型是计算误码率等性能指标的关键步骤之一。
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误码率分析： 利用信道模型、解调和译码模型以及噪声模型，进行误码率分析。这可以通过理论分析、仿真或数值计算来实现。误码率分析可以预测在不同信噪比（SNR）下系统的性能。
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系统性能评估： 基于建立的模型和误码率分析，可以评估系统的性能，包括误码率、吞吐量、传输速率等指标。这有助于确定系统参数、调制方案和编码方案。
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优化和设计： 基于建模和性能分析的结果，可以进行系统优化和设计。例如，在提高性能的前提下，可以选择合适的调制方式、编码方案、译码算法等。
信道化接收机建模是通信系统设计和性能评估的重要步骤之一。它可以帮助工程师更好地理解系统行为、预测性能，并为优化通信系统提供指导。
1.发送模块设计
16QAM的基本结构，首先我来设计QAM发送段的SIMULINK仿真模块。
基本工作流程为：将信号通过两路升余弦滤波器，得到滤波以后的信号，滤波器的作用就是为了防止码间干扰。然后将滤波以后的信号和SIN,COS相乘得到调制信号，将调制 下面一一介绍每个模块的具体参数设置以及各个部分信号的波形图。
第一部分信号是产生一组随机的数字，作为信源，第二个模块将信号转变为QAM的调制方式的信号。他们的具体参数如下所示：
图2 随机信号的产生设置模块
图3 QAM模块的参数设置
通过以上设置我们完成了QAM的信源发送部分了，通过SIMULINK仿真，我们可以看到16QAM发送信号的星座图，这里改变符号频率变法为，我们增加符号的采样频率来进行扩频，对于图4-4模块，设置Samples per symbol设置为10，100，200则完成了符号的频率扩展了。对于扩频的方法，我们还可以采用PN SequenceGenerator模块用来产生的扩频因子。
通过升余弦滤波器后，信号的边缘可以变的比较平滑，通过生余弦滤波器后，可以防止码间干扰。使信号的正确率提高。他的具体参数设置如下：
然后信号就是和SIN,COS相乘，SIN,COS的模块比较简单，这里就不做讨论了，通过以上的模块，我们基本了解了信号发送端的基本设计过程。
2.接收模块的设计
基本结构，来设计接收端的SIMULINK仿真模块。
接收端的工作原理如下，当接收到的信号通过接收端，首先和SIN,COS向乘做解调，然后将解调后的信号通过升余弦滤波器后得到两路解调信号，最后得到解调数据。
SIN,COS的模块设计，这里就不做介绍了，升余弦滤波器的设计和发送段的波形是相同的。
3.仿真测试
各个模块的波形分析
信号发送的波形
通过滤波以后的波形
载波信号
调制以后的信号
混频以后的信号
添加白噪声以后的信号
解调以后的信号
通过滤波器以后的信号文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-763605.html
4.基于matlab的误码率仿真
function [p]=qammoto(snr_in_dB)
N=1000;
d=1;
Eav=10*d^2;
snr=10^(snr_in_dB/10);
sgma=sqrt(Eav/(8*snr)); % 16QAM调制的噪声的方差
M=16;
for i=1:N
temp=rand;
dsource(i)=1+floor(M*temp);
end
mapping=[ -3*d 3*d; -d 3*d; d 3*d; 3*d 3*d;
-3*d d; -d d; d d; 3*d d;
-3*d -d; -d -d; d -d; 3*d -d;
-3*d -3*d; -d -3*d; d -3*d; 3*d -3*d];
for i=1:N,
qam_sig(i,:)=mapping(dsource(i),:);
end;
for i=1:N,
n=gngauss(sgma);
r(i,:)=qam_sig(i,:)+n;
end;
numoferr=0;
for i=1:N,
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);
A01-10
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-763605.html
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