我是靠谱客的博主 跳跃草丛,最近开发中收集的这篇文章主要介绍4PAM的误码率仿真,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

1.问题描述:


 4PAM的误码率仿真


2.部分程序:

%BER of 4PAM
clear all;clc;
Nb=10000; %the number of data bits
EbN0dB=1:30; %Eb/N0 in dB
EbN0 = 10.^(EbN0dB/10);
Nerr=zeros(1,length(EbN0)); % initialize Nerr vector
for k=1:length(EbN0)
    b=rand(1,Nb)>0.5; % 0 or 1 random data
    b2 = reshape(b,2,[])';
    for i = 1:length(b2)    
        x(1,i) = (2*b2(i,1) -1) * (2*(b2(i,2)==0)+1); %4PAM mapping
    end
    Eb=1; % bit energy
    N0=Eb/EbN0(k); % noise PSD (W/Hz)
    varn=N0/2; % noise variance
    noise=sqrt(varn)*randn(1,Nb/2); % AWGN ~ N(0,varn)
    r=x+noise; % received signal
    %4PAM demapping 
    for i = 1:length(r)
        d2(1,i) = r(1,i)>0;
        d2(2,i) = abs(r(1,i)) < 2;
    end
    d = reshape(d2,1,[]);

    Nerr(k)=sum(b~=d); % the number of error bits
end
ber=Nerr/Nb; % bit error rate by simulation
EbN0dB2=0:0.01:10;
EbN02=10.^(EbN0dB2/10);
ber2=Q(sqrt(2*EbN02)); % bit error rate by theory
figure;
semilogy(EbN0dB,ber,'s'); hold on;
semilogy(EbN0dB2,ber2);
xlabel('E_b/N_0'); ylabel('BER'); grid on;
legend('Simulation', 'Theory');


3.仿真结论:

D103

最后

以上就是跳跃草丛为你收集整理的4PAM的误码率仿真的全部内容,希望文章能够帮你解决4PAM的误码率仿真所遇到的程序开发问题。

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