题目基于MATLAB的，)上。下图为MQAM的调制原理图。

MQAM的信号表达式：

上述表达式可以看出

MQAM信号最佳接收：

实验仿真条件码元数量设定为

对于QAM，可以看成是由两个相互正交且独立的多电平ASK信号叠加而成。因此，利用多电平误码率的分析方法，可得到M进制QAM的误码率为：

式中，，Eb为每码元能量，n为噪声单边功率谱密度。高斯白噪声信道的信噪比(Eb/N)，可以得到如图所示的误码率图：

可见16QAM和32QAM信号的误码率随着信噪比的增大而逐渐减小，这与理论趋势是一致的，但是存在偏差。

总结：

与16QAM比较，32QAM解调的误码率高，但数据速率高。16QAM一般工作在大信噪比环境下，误码率会很小，在同等噪声条件下，16QAM的抗噪声性能是相当优越的

附录代码：

main_plot.m

clear;clc;echo off;close all;

N=10000; %设定码元数量

fb=1; %基带信号频率

fs=32; %抽样频率

fc=4; %载波频率,为便于观察已调信号，我们把载波频率设的较低

Kbase=2; % Kbase=1,不经基带成形滤波，直接调制;

% Kbase=2,基带经成形滤波器滤波后，再进行调制

info=random_binary(N); %产生二进制信号序列

[y,I,Q]=qam(info,Kbase,fs,fb,fc); %对基带信号进行16QAM调制

y1=y; y2=y; %备份信号，供后续仿真用

T=length(info)/fb;

m=fs/fb;

nn=length(info);

dt=1/fs;

t=0:dt:T-dt;

n=length(y);

y=fft(y)/n;

y=abs(y(1:fix(n/2)))*2;

q=find(y<1e-04);

y(q)=1e-04;

y=20*log10(y);

f1=m/n;

f=0:f1:(length(y)-1)*f1;

%subplot(212);

plot(f,y,'b');

grid on;

title('已调信号频谱'); xlabel('f/fb');

%画出16QAM调制方式对应的星座图

%%constel(y1,fs,fb,fc); title('星座图');

SNR_in_dB=8:2:24; %AWGN信道信噪比

for j=1:length(SNR_in_dB)

y_add_noise=awgn(y2,SNR_in_dB(j)); %加入不同强度的高斯白噪声

y_output=qamdet(y_add_noise,fs,fb,fc); %对已调信号进行解调

numoferr=0;

for i=1:N

if (y_output(i)~=info(i)),

numoferr=numoferr+1;

end;

end;

Pe(j)=numoferr/N; %统计误码率

end;

figure;

semilogy(SNR_in_dB,Pe,'blue*-');

grid on;

xlabel('SNR in dB');

ylabel('Pe');

title('16QAM调制误码率');

bshape.m

%基带升余弦成形滤波器

function y=bshape(x,fs,fb,N,alfa,delay);

%设置默认参数

if nargin<6; delay=8; end;

if nargin<5; alfa=0.5; end;

if nargin<4; N=16; end;

b=firrcos(N,fb,2*alfa*fb,fs);

y=filter(b,1,x);

four2two.m

function xn=four2two(yn);

y=yn; ymin=min(y); ymax=max(y); ymax=max([ymax abs(ymin)]);

ymin=-abs(ym