QAM

QAM是正交幅度调制

随着现代通信技术的发展，特别是移动通信技术高速发展，新的需求层出不穷，促使新的业务不断产生，因而导致频率资源越来越紧张。在有限的带宽里要传输大量的多媒体数据，频谱利用率成为当前至关重要的课题，由于具有高频谱利用率、高功率谱密度等优势，16QAM技术被广泛应用于高速数据传输系统.在很多宽带应用领域，比如数字电视广播，Internet宽带接入，QAM系统都得到了广泛的应用。QAM也可用于数字调制。数字QAM有4QAM、8QAM、16QAM、32QAM等调制方式。其中，16QAM和32QAM广泛用于数字有线电视系统。当今国际市场上出现了采用16QAM调制技术的卫通调制解调器，如美国COMTECH EF DATA公司新推出的CDM-600。该卫通调制解调器支持速率高达20Mbps[1]。

无线通信技术的迅猛发展对数据传输速率、传输效率和频带利用率提出了更高的要求。选择高效可行调制解调手段，对提高信号的有效性和可靠性起着至关重要的作用。由于QAM已经成为宽带无线接入和无线视频通信的重要技术方案。关于调制解调技术的仿真研究对于QAM理论研究和相关产品开发具有重要意义。

它是把2ASK和2PSK两种调制结合起来的调制技术，使得带宽得到双倍扩展。QAM调制技术用两路独立的基带信号对频率相同、相位正交的两个载波进行抑制载波双边带调幅，并将已调信号加在一起进行传输。nQAM代表n个状态的正交调幅，一般有二进制（4QAM）、四进制（16QAM）、八进制（64QAM）。

我们需要得到多进制的QAM信号，需将二进制信号转换为m电平的多进制信号，然后进行正交调制，最后相加输出。

                                                   QAM信号产生的框图

QAM信号用正交相干解调方法进行解调，通过解调器将QAM信号进行正交相干解调后，用低通滤波器LPF滤除乘法器产生的高频分量，输出抽样判决后可恢复出的两路独立电平信号，最后将多电平码元与二进制码元间的关系进行转换，将电平信号转换为二进制信号，经并/串变换后恢复出原二进制基带信号。

                                  （2）16QAM

16QAM产生的原理图

 

 实验步骤：

（1）首先生成一个随机且长度为10000的二进制比特流，并画出了前50个比特的信号图（如图17所示）。

（2）在MATLAB中16QAM调制器要求输入的信号为0-15这16个值，所以需要用函数reshape和bi2de将二进制的比特流转换为对应的十六进制信号。

（3）利用MATLAB中的modem.qammod函数生成16QAM调制器，再通过其对信号进行调制并画出信号的星座图。

（4）通过awgn 信道在16QAM信号中加入高斯白噪声（假设Eb/No=15db）。

（5）利用MATLAB中的scatterplot函数画出通过信道后接受到的信号的星座图。

（6）利用MATLAB中的eyediagram函数生成经过信道后的眼图。

（7）利用MATLAB中的demodulate和modem.qamdemod函数生成解调器对16QAM信号的解调，并将十六进制信号转化成二进制比特流信息。

（8）用得到比特流信息除以原始发送的比特流信息来计算误码率。

M=16;

k=log2(M);

n=100000;                          %比特序列长度

samp=1;                            %过采样率

x=randint(n,1);                    %生成随机二进制比特流

stem(x(1:50),'filled');            %画出相应的二进制比特流信号

title('二进制随机比特流');

xlabel('比特序列');ylabel('信号幅度');

x4=reshape(x,k,length(x)/k);       %将原始的二进制比特序列每四个一组分组，并排列成k行length(x)/k列的矩阵

xsym=bi2de(x4.','left-msb');       %将矩阵转化为相应的16进制信号序列

figure;

stem(xsym(1:50));                  %画出相应的16进制信号序列

title('16进制随机信号');

xlabel('信号序列');ylabel('信号幅度');

y=modulate(modem.qammod(M),xsym);  %用16QAM调制器对信号进行调制

scatterplot(y);                    %画出16QAM信号的星座图

text(real(y)+0.1,imag(y),dec2bin(xsym));

axis([-5 5 -5 5]);

EbNo=15;

snr=EbNo+10*log10(k)-10*log10(samp); %信噪比

yn=awgn(y,snr,'measured');         %加入高斯白噪声

h=scatterplot(yn,samp,0,'b.');     %经过信道后接收到的含白噪声的信号星座图

hold on;

scatterplot(y,1,0,'k+',h);         %加入不含白噪声的信号星座图

title('接收信号星座图');

legend('含噪声接收信号','不含噪声信号');

axis([-5 5 -5 5]);

hold on;

eyediagram(yn,2);                  %眼图

yd=demodulate(modem.qamdemod(M),yn); %此时解调出来的是16进制信号

z=de2bi(yd,'left-msb');            %转化为对应的二进制比特流

z=reshape(z.',numel(z),1');

[number_of_errors,bit_error_rate]=biterr(x,z)

运行结果：

number_of_errors =0

bit_error_rate =0

实验图：

1.

 

  2.

 3

 4

 对程序进行的分析：

                                                                                             （2）调制

所谓的不管是QAM调制，还是QPSK调制的本质就是就是将位元（bit）转化成对应的信号（symbol），对于16QAM调制，一个QAM信号就需要4个bit，一个QPSk信号调制需要2个bit的二进制。

>> M=16

M =

    16

>> k=log2(M)

k =

     4

>> n=20

n =

    20

>> x=randint(20,1)

x =

     0

     0

     1

     1

     1

     1

     1

     1

     1

     0

     0

     1

     0

     1

     1

     0

     1

     1

     0

     1

%%%reshape就是串并变化

>> x4=reshape(x,k,length(x)/k)

x4 =

     0     1     1     0     1

     0     1     0     1     1

     1     1     0     1     0

     1     1     1     0     1

进行16QAM调制 ，就是将4个二进制变成对应的QAM信号。

>> xsym=bi2de(x4.','left-msb')

xsym =

     3

    15

     9

     6

    13

3就是对应第一列0011转化成十进制的数值，15对应的是第二列1111的值

>> y=modulate(modem.qammod(M),xsym)

%%%

y =

 -3.000000000000000 - 3.000000000000000i

  3.000000000000000 - 3.000000000000000i

  1.000000000000000 + 1.000000000000000i

 -1.000000000000000 - 1.000000000000000i

  3.000000000000000 + 1.000000000000000i

进行map映射，依据上图3，可以看出3映射对应的点就是 -3.000000000000000 - 3.000000000000000i，15对应的就是  3.000000000000000 - 3.000000000000000i，不同的函数具有不同的映射方式，这里qammod是matlab对应的函数，它对应的映射表就是上图3

这里的y就是将二进制符号经过QAM调制后对应的QAM的信号。

                                  （3）QAM解调的部分

>> yd=demodulate(modem.qamdemod(M),y)

yd =

     3

    15

     9

     6

    13

>> z=de2bi(yd,'left-msb')

z =

     0     0     1     1

     1     1     1     1

     1     0     0     1

     0     1     1     0

     1     1     0     1

>> z=reshape(z.',numel(z),1')

z =

     0

     0

     1

     1

     1

     1

     1

     1

     1

     0

     0

     1

     0

     1

     1

     0

     1

     1

     0

     1

2 rand randn randint的区别

matlab中rand函数是产生0到1的随机分布
matlab中randn函数是产生标准正态分布，就是均值为0，方差为1的正态分布
randint是产生整数随机数，默认为0和1

3 16QAM的调制

这里调制直接是调用matlab库文件里面的 modem.qammod对象实现M-QAM调制器，对信号进行调制，本示例中M为16。其输入参数是从0到15的整数而不是4bits二进制数据。因此，在利用此对象的modulate方法之前需要对二进制数据序列x进行预处理。特别地, 先采用MATLAB中的reshape函数将x沿着矩阵的行方向重新整理成每行4bit数据，然后应用bi2de函数将4bit数据转换成相应的整数。

这里y=modulate(modem.qammod(M),xsym);  %用16QAM调制器对信号进行调制 ,这句话也可以写成qammod(xsym,16)效果是一样的
如果进行8QAM调制，就直接写成qammod(xsym,8)

如果进行16psk调制，就直接调用库函数pskmod(16,xsym)就可以了。

上面程序函数的使用

函数或方法

产生随机二进制数据序列

randint

16QAM调制

modem.qammod 对象中的modulate方法

AWGN信道

awgn

绘制散点图

scatterplot

16QAM解调

modem.qamdemod 对象中的demodulate方法(原文档有误)

计算系统误码率

biterr计算误比特数和误比特律

matlab通信工具箱

信号源	randerr	产生随机无码图样
	randint	产生均匀分布的随机整数
	randsrc	用预定义的字母表产生随机矩阵
	wgn	产生高斯噪声
信号分析函数	biterr	计算误比特数和误比特率
	eyediagram	产生眼图
	scatterplot	产生散列图
	symerr	计算误码数和误码率
信源编码	arithdeco	算术解码码
	arithenco	对一符号序列进行算术编码
	compand	μ律或A律压扩编码
	dpcmdeco	差分脉冲调制解码
	dpcmenco	差分脉冲调制编码
	dpcmopt	使用训练序列对差分脉冲调制参数进行优化
	lloyds	使用训练序列结合lloyd算法优化标量量化
	quantiz	产生量化序号和量化值
差错控制编码	bchpoly	产生BCH码的参数或生成多项式
	convenc	卷积编码
	cyclgen	产生循环码的生成矩阵和校验矩阵
	cyclpoly	产生循环码的生成多项式
	decode	纠错码解码
	encode	纠错码编码
	gen2pa	生成矩阵和校验矩阵的转换
	gfweight	计算线性分组码的最小距离
	hammgen	产生汉明码的生成矩阵和校验矩阵
	rsdec	RS解码器
	rsenc	RS编码器
	rsdecof	将RS编码的ASCII文件解码
	rsencof	对一个ASCII文件进行RS编码
	rsgenpoly	产生RS码的生成多项式
	syndtable	产生故障解码器
	vitdec	使用Viterbi算法卷积解码
差错控制编码 的低级函数	bchdeco	BCH解码器
	bchenco	BCH编码器
调制与解调	ademod	模拟带通信号解调
	ademodce	模拟基带信号解调
	amod	模拟带通信号调制
	amodce	模拟基带信号调制
	apkconst	绘制ASK-PSK信号星座图
	ddemod	数字带通信号解调
	ddemodce	数字基带信号解调
	demodmap	模拟信号→数字信号
	dmod	数字带通信号调制
	dmodce	数字基带信号调制
	modmap	数字信号→模拟信号
	qaskdeco	矩形QASK星座图中的信号→数字信号
	qaskenco	数字信号→矩形QASK星座图中的信号
特殊滤波器	hank2sys	将Hankel矩阵转换为线性系统模型
	hilbiir	IIR滤波器设计中的Hilbert变换
	rcosflt	使用升余弦滤波器对输入信号进行滤波
	rcosine	设计升余弦滤波器
特殊滤波器 的低级函数	rcosfir	设计升余弦FIR滤波器
	rcosiir	设计升余弦IIR滤波器
信道函数	awgn	将高斯噪声叠加到信号上
有限域计算	gf	生成一个有限域数组
	gfhelp	生成适于有限域数组的操作表
	convmtx	有限域向量的卷积矩阵
	cosets	有限域陪集计算
	dftmtx	有限域中的离散傅里叶变换矩阵
	gftable	创建一个文件以便加快有限域计算
	isprimitive	检测有限域中的本原多项式
	minpily	寻找有限域的最小多项式
	primpoly	找出有限域中的本原多项式
具有奇特性的 有限域计算	gfadd	有限域的多项式加法
	gfconv	有限域的多项式乘法
	gfcosets	有限域陪集计算
	gfdeconv	有限域的多项式除法
	gfdiv	有限域中除一个元素
	gffilter	有限域滤波计算
	gflineq	有限域中解方程ax=b
	gfminpol	寻找有限域的最小多项式
	gfmul	有限域乘法
	gfpretty	按传统方式显示多项式
	gfprimck	检测多项式在有限域中是否为本原多项式
	gfprimdf	产生有限域的本原多项式
	gfprimfd	找出有限域中的本原多项式
	gfrank	在有限域中计算一个矩阵的秩
	gfrepcov	改变有限域中多项式的表示方法
	gfroots	在有限域中计算多项式的根
	gfsub	有限域除法
	gftrunc	将多项式的表示方式化为最简
	gftuple	简化或转换有限域中的元素表示方法
实用工具	bi2de	二进制向量→十进制
	de2bi	十进制向量→二进制
	erf	误差函数
	erfc	余误差函数
	istrellis	检测输入是否为有效的格形结构
	marcump	产生Marcum Q函数
	mask2shift	将向量转换为移位寄存器形式
	oct2dec	八进制→十进制
	poly2trellis	多项式→格形表示
	shift2mask	移位寄存器→向量
	vec2mat	向量→矩阵

 

其他地方看自己编写的程序