【限免】16PAM、16PSK、16QAM、16CQAM星座图及误码率【附MATLAB代码】
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主要内容
MATLAB代码
% Parameters
M = 16;
N = 4; % Number of circles for CQAM
SNR_dB = 0:2:25; % Extended SNR range to reach higher values
num_symbols = 1e5; % Total number of symbols for simulation
% Define the constellation points for 16-PAM, 16-PSK, and 16-QAM
constellation_pam = pammod(0:(M-1), M, 0, 'gray'); % 16-PAM
constellation_psk = pskmod(0:(M-1), M, 0, 'gray'); % 16-PSK
constellation_qam = qammod(0:(M-1), M, 'gray'); % 16-QAM
constellation_cqam = generate_16CQAM(M, N);
% Calculate SEP vs SNR for each modulation scheme
SEP_vs_SNR = zeros(length(SNR_dB), 4);
for i = 1:length(SNR_dB)SNR_linear = 10^(SNR_dB(i)/10);SEP_vs_SNR(i, 1) = sep_pam(SNR_linear);SEP_vs_SNR(i, 2) = sep_psk(SNR_linear);SEP_vs_SNR(i, 3) = sep_qam(SNR_linear);SEP_vs_SNR(i, 4) = sep_cqam(SNR_linear);
end
% Plot SEP vs SNR
figure;
semilogy(SNR_dB, SEP_vs_SNR(:, 1), 'r-', 'LineWidth', 2);
hold on;
semilogy(SNR_dB, SEP_vs_SNR(:, 2), 'g--', 'LineWidth', 2);
semilogy(SNR_dB, SEP_vs_SNR(:, 3), 'b-.', 'LineWidth', 2);
semilogy(SNR_dB, SEP_vs_SNR(:, 4), 'm:', 'LineWidth', 2);
xlabel('E_b/N_0 (dB)');
ylabel('SEP');
legend('16-PAM', '16-PSK', '16-QAM', '16-CQAM');
title('SEP vs SNR for 16-PAM, 16-PSK, 16-QAM, and 16-CQAM');
grid on;
% Function to generate 16-CQAM constellation
function constellation = generate_16CQAM(M, N)n = M / N;R1 = 1; % Smallest radiusconstellation = [];for i = 1:NRi = R1 * i; % Increasing radius for each circlebase_angle = pi/4 * (i-1); % Rotate each circle by 45 degrees more than the previous oneangles = (0:n-1) * (2 * pi / n) + base_angle;constellation = [constellation, Ri * exp(1i * angles)]; % Append pointsend
end
% Function to calculate theoretical SEP for 16-PAM
function sep = sep_pam(SNR)M = 16;sep = 2 * (M - 1) / M * qfunc(sqrt(6 * SNR / (M^2 - 1)));
end
% Function to calculate theoretical SEP for 16-PSK
function sep = sep_psk(SNR)M = 16;sep = 2 * qfunc(sqrt(2 * SNR) * sin(pi / M));
end
% Function to calculate theoretical SEP for 16-QAM
function sep = sep_qam(SNR)M = 16;Ps_M = 2 * (1 - 1/sqrt(M)) * qfunc(sqrt(3 / (M - 1) * SNR));sep = 1 - (1 - Ps_M)^2;
end
% Function to calculate theoretical SEP for 16-CQAM
function sep = sep_cqam(SNR)M = 16;R = 1; % Smallest radiusN = 4;sum_sq = sum((1:N).^2);Es_avg = (4 / M) * R^2 * sum_sq;SNR_eff = SNR * Es_avg;sep = 2 * (M - 1) / M * qfunc(sqrt(6 * SNR_eff / (M^2 - 1)));
end
% Define the constellation points for 16-PAM, 16-PSK, and 16-QAM
M = 16;
constellation_pam = pammod(0:(M-1), M, 0, 'gray'); % 16-PAM
constellation_psk = pskmod(0:(M-1), M, 0, 'gray'); % 16-PSK
constellation_qam = qammod(0:(M-1), M, 'gray'); % 16-QAM
% Normalize constellations so that average symbol energy Es = 1
constellation_pam = normalize_energy(constellation_pam);
constellation_psk = normalize_energy(constellation_psk);
constellation_qam = normalize_energy(constellation_qam);
% Generate 16-CQAM constellation
N = 4; % Change N to other values as needed
constellation_cqam = generate_16CQAM(M, N);
constellation_cqam = normalize_energy(constellation_cqam);
% Calculate Euclidean distances for each modulation
dmin_pam = calculate_dmin(constellation_pam);
dmin_psk = calculate_dmin(constellation_psk); % Calculate dmin for 16-PSK
dmin_qam = calculate_dmin(constellation_qam);
dmin_cqam = calculate_dmin(constellation_cqam);
% Calculate PAPR for each modulation
calculatePAPR = @(signal) max(abs(signal).^2) / mean(abs(signal).^2);
papr_pam = calculatePAPR(constellation_pam);
papr_psk = calculatePAPR(constellation_psk);
papr_qam = calculatePAPR(constellation_qam);
papr_cqam = calculatePAPR(constellation_cqam);
% Plot PAPR vs dmin
figure;
hold on;
scatter(dmin_pam, papr_pam, 'filled', 'DisplayName', '16-PAM');
scatter(dmin_psk, papr_psk, 'filled', 'DisplayName', '16-PSK');
scatter(dmin_qam, papr_qam, 'filled', 'DisplayName', '16-QAM');
scatter(dmin_cqam, papr_cqam, 'filled', 'DisplayName', '16-CQAM');
xlabel('d_{min}');
ylabel('PAPR');
title('Comparison of PAPR and Euclidean Distance / d_{min} in 16-PAM, 16-PSK, 16-QAM, and 16-CQAM');
legend('Location', 'best');
grid on;
hold off;
% Plot constellations
figure;
scatter(real(constellation_pam), imag(constellation_pam), 'filled', 'o');
title('16-PAM Constellation');
grid on;
axis equal;
for i = 1:length(constellation_pam)text(real(constellation_pam(i)), imag(constellation_pam(i)), ['s', num2str(i)], 'VerticalAlignment','bottom', 'HorizontalAlignment','right')
end
figure;
scatter(real(constellation_psk), imag(constellation_psk), 'filled', 'o');
title('16-PSK Constellation');
grid on;
axis equal;
for i = 1:length(constellation_psk)text(real(constellation_psk(i)), imag(constellation_psk(i)), ['s', num2str(i)], 'VerticalAlignment','bottom', 'HorizontalAlignment','right')
end
figure;
scatter(real(constellation_qam), imag(constellation_qam), 'filled', 'o');
title('16-QAM Constellation');
grid on;
axis equal;
for i = 1:length(constellation_qam)text(real(constellation_qam(i)), imag(constellation_qam(i)), ['s', num2str(i)], 'VerticalAlignment','bottom', 'HorizontalAlignment','right')
end
figure;
scatter(real(constellation_cqam), imag(constellation_cqam), 'filled', 'o');
title('16-CQAM Constellation');
grid on;
axis equal;
for i = 1:length(constellation_cqam)text(real(constellation_cqam(i)), imag(constellation_cqam(i)), ['s', num2str(i)], 'VerticalAlignment','bottom', 'HorizontalAlignment','right')
end
% Function to generate 16-CQAM constellation
function constellation = generate_16CQAM(M, N)n = M / N;R1 = 1; % Smallest radiusconstellation = [];for i = 1:NRi = R1 * i; % Increasing radius for each circlebase_angle = pi/4 * (i-1); % Rotate each circle by 45 degrees more than the previous oneangles = (0:n-1) * (2 * pi / n) + base_angle;constellation = [constellation, Ri * exp(1i * angles)]; % Append pointsend
end
% Function to calculate the minimum distance (dmin) in a constellation
function dmin = calculate_dmin(constellation)num_points = length(constellation);distances = inf(num_points*(num_points-1)/2, 1);k = 1;for i = 1:num_pointsfor j = i+1:num_pointsdistances(k) = abs(constellation(i) - constellation(j));k = k + 1;endenddmin = min(distances);
end
% Function to normalize the average symbol energy to 1
function normalized_constellation = normalize_energy(constellation)avg_energy = mean(abs(constellation).^2);normalized_constellation = constellation / sqrt(avg_energy);
end
MATLAB仿真结果
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题目: 题解: func findDuplicate(nums []int) int {slow, fast : 0, 0for slow, fast nums[slow], nums[nums[fast]]; slow ! fast; slow, fast nums[slow], nums[nums[fast]] { }slow 0for slow ! fast {slow nums[slow]fast nums[fast]}return s…...
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【音视频SDL2入门】创建第一个窗口
文章目录 前言创建窗口的流程需要使用的函数1. 初始化 SDL 库2. 创建 SDL 窗口3. 获取与窗口关联的表面SDL_FillRect 函数介绍4. 更新窗口表面5. 延迟一定时间6. 销毁窗口并退出 SDL 库示例代码总结 前言 SDL2(Simple DirectMedia Layer)是一个跨平台的…...
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《置身事内:中国政府与经济发展》生活过得好一点,比大多数宏伟更宏伟
《置身事内:中国政府与经济发展》生活过得好一点,比大多数宏伟更宏伟 兰小欢,复旦大学中国社会主义市场经济研究中心、经济学院副教授,上海国际金融与经济研究院研究员。美国弗吉尼亚大学经济学博士。 上海人民出版社 文章目录 《…...
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MongoDB教程(十八):MongoDB MapReduce
💝💝💝首先,欢迎各位来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里不仅可以有所收获,同时也能感受到一份轻松欢乐的氛围,祝你生活愉快! 文章目录 引言一、MapRed…...
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HTML前端面试题之<iframe>标签
面试题:iframe 标签的作用是什么?有哪些优缺点 ? 讲真,刷这道面试题之前我根本没有接触过iframe,网课没讲过,项目实战没用过,但却在面试题里出现了!好吧,我只能说:前端路漫漫&…...
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Docker-Compose实现MySQL之主从复制
1. 主服务器(IP:192.168.186.77) 1.1 docker-compose.yml services:mysql-master:image: mysql:latest # 使用最新版本的 MySQL 镜像container_name: mysql-master # 容器的名称environment:MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123456 # MySQL root 用户的密码MYSQL_DATABASE: masterd…...
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jetson显卡没有加速,而是在用cpu推理?
jetson的库,特别是使用显卡的库,大多需要单独安装 大概率是重装了pytorch,可以使用jetson官网的pytorch! 下面是官网的链接 PyTorch for Jetson - Announcements - NVIDIA Developer Forums 安装完成之后先使用命令查看是否安…...
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Linux下如何安装配置Fail2ban防护工具
Fail2ban是一款在Linux服务器上用于保护系统免受恶意攻击的防护工具。它通过监视系统日志,检测到多次失败的登录尝试或其他恶意行为后,会自动将攻击源的IP地址加入防火墙的黑名单,从而阻止攻击者进一步访问服务器。本文将介绍如何在Linux系统…...
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js的深浅拷贝
深浅拷贝是编程中对数据复制的两种不同方式,它们在处理对象和数组等复合数据结构时尤为重要。下面将详细解释这两种拷贝方式。 浅拷贝(Shallow Copy) 浅拷贝创建了原始对象的一个新实例,但这个新实例的属性只是原始对象属性的引…...
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实验八: 彩色图像处理
目录 一、实验目的 二、实验原理 1. 常见彩色图像格式 2. 伪彩色图像 3. 彩色图像滤波 三、实验内容 四、源程序和结果 (1) 主程序(matlab (2) 函数FalseRgbTransf (3) 函数hsi2rgb (4) 函数rgb2hsi (5) 函数GrayscaleFilter (6) 函数RgbFilter 五、结果分析 1. …...