主要内容
QPSK和Matlab系统对象的OFDM
该示例显示了如何模拟其中信号是第一个QPSK的基本通信系统，然后经受正交频分复用。然后在解复用和解调之前通过添加白色高斯噪声通道的信号。最后，计算比特错误的数量。该示例展示了MATLAB®系统对象™的使用。
设置仿真参数。
m = 4;％调制字母表k = log2（m）;％位/符号numsc = 128;％数量的OFDM子载波cplen = 32;％OFDM循环前缀长度maxbiterrors = 100;％最大比特错误数maxnumbits = 1E7;传输的最大比特数
构建模拟所需的系统对象：QPSK调制器，QPSK解调器，OFDM调制器，OFDM解调器，AWGN通道和错误率计算器。使用名称值对设置对象属性。
设置QPSK调制器和解调器，以便它们接受二进制输入。
qpskmod = comm.qpskmodulator（'bitInpul'，真的）;qpskdemod = comm.qpskdemodulator（'bitoup'，真的）;
根据仿真参数设置OFDM调制器和解调器对。
OFDMMOD = COMM.OFDMMODULATOR（'fftlength'，numsc，'cyclicprefixlength'，cplen）;OFDMDEMOD = COMM.OFDMDEMOMOMOMOULATOR（'fftlength'，numsc，'cyclicprefixlength'，cplen）;
设定noisemethod.AWGN通道对象的属性方差并定义varianceSource.属性使噪声功率可以从输入端口设置。
channel = comm.awgnchannel（'noisemethod'那'方差'那......'varianceource'那'输入端口'）;
设定resetInputport.财产真的在模拟期间启用错误率计算器要重置。
errorrate = comm.errorrate（'resetInputport'，真的）;
使用信息功能的功能OFDMMOD.对象确定OFDM调制器的输入和输出尺寸。
OFDMDIMS = INFO（OFDMMOD）
OFDMDIMS =结构与字段：DataInputSize：[117 1]输出：[160 1]
确定数据子载波的数量Ofdmdims.结构变量。
numdc = ofdmdims.datainputsize（1）
numdc = 117
从数据子载波的数量和每个符号的比特数确定OFDM帧大小（以位）。
框架= [k * numdc 1];
根据所需的EB / No范围，每个符号的比特数以及数据子载波的数量与子载波总数的比率设置SNR向量。
EBNOVEC =（0:10）';SNRVEC = EBNOVEC + 10 * log10（k）+ 10 * log10（numdc / numsc）;
初始化BER和错误统计数组。
Bervec = Zeros（长度（EBNOVEC），3）;errorstats = zeros（1,3）;
模拟EB / NO值范围内的通信链路。对于每个EB / NO值，模拟运行直到或maxbiterrors.记录或传输比特的总数超过maxnumbits.。
为了m = 1：长度（EBNOVEC）SNR = SNRVEC（M）;尽管errorstats（2）<= maxbiterrors && errorstats（3）<= maxnumbits datain = randi（[0,1]，帧质化）;％生成二进制数据QPSKTX = QPSKMOD（数据）;％应用QPSK调制txsig = OFDMMOD（QPSKTX）;％应用OFDM调制PowerDB = 10 * log10（var（txsig））;％计算TX信号功率Noisevar = 10. ^（0.1 *（PowerDB-SNR））;％计算噪声方差rxsig = channel（txsig，noisevar）;％通过嘈杂的频道传递信号QPSKRX = OFDMDEMOD（RXSIG）;％申请OFDM解调dataout = qpskdemod（qpskrx）;％应用QPSK解调errorstats = errorrate（数据，数据，0）;％收集错误统计信息结尾Bervec（m，:) = errorstats;％保存BER数据errorstats = errorrate（日期，dataout，1）;％重置错误率计算器结尾
使用Berawgn.用于确定QPSK系统的理论BER的功能。
Bertheory = Berawgn（Ebnovec，'psk'，m，'nondiff'）;
绘制相同图表上的理论和模拟数据以比较结果。
图半径（EBNOVEC，Bervec（：，1），'*'） 抓住上Semilogy（Ebnovec，Bertheory）传奇（'模拟'那'理论'那'地点'那'最好的'）xlabel（'EB / NO（DB）'）ylabel（'误码率'） 网格上抓住离开
观察模拟和理论数据之间存在良好的一致性。
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