MATLAB实现QPSK调制与解调代码示例

本代码演示了使用MATLAB实现QPSK调制与解调的基本步骤，包含随机数据生成、符号映射、加噪、解调和误码率计算等功能。

%% QPSK调制
M = 4; % 调制阶数
bits_per_symbol = log2(M); % 每个符号的比特数
num_symbols = 1000; % 要传输的符号数
data_bits = randi([0 1], num_symbols*bits_per_symbol, 1); % 随机生成传输数据比特
data_symbols = reshape(data_bits, bits_per_symbol, num_symbols).'; % 将比特分成符号

% 符号映射
qpsk_constellation = exp(1j*[-3*pi/4, -pi/4, pi/4, 3*pi/4]); % QPSK星座图
tx_symbols = qpsk_constellation(bi2de(data_symbols)+1); % 将二进制符号映射到星座图上

% 添加高斯噪声
EbNo_dB = 10; % 信噪比（以分贝为单位）
EbNo = 10^(EbNo_dB/10);
noise_power = 1/(2*EbNo); % 噪声功率
noise = sqrt(noise_power/2) * (randn(size(tx_symbols)) + 1j*randn(size(tx_symbols))); % 高斯噪声
rx_symbols = tx_symbols + noise; % 接收到的符号

%% QPSK解调
% 接收到的符号映射到最近的星座点
rx_data_symbols = zeros(size(rx_symbols));
for i = 1:num_symbols
    [~, idx] = min(abs(rx_symbols(i) - qpsk_constellation));
    rx_data_symbols(i) = idx - 1;
end

% 将解调的符号转换为比特
rx_data_bits = reshape(de2bi(rx_data_symbols, bits_per_symbol).', [], 1);

% 比特错误率计算
num_bit_errors = sum(data_bits ~= rx_data_bits);
bit_error_rate = num_bit_errors / length(data_bits);

disp(['误码率: ' num2str(bit_error_rate)]);

这段代码会生成一个随机的数据比特序列，并将其调制成QPSK信号。然后，它会添加高斯噪声，并将接收到的信号解调回数据比特序列。最后，代码会计算比特错误率并输出结果。

请注意，这只是一个基本的QPSK调制和解调的实现示例，你可以根据自己的需求进行修改和优化。

希望这能对你有所帮助！