基于matlab的QPSK+WFRFT相干解调仿真
  sighgy4X1iDp 2023年11月02日 45 0


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🔥 内容介绍

在数字通信领域中,相干解调是一种重要的技术,用于从接收信号中恢复出原始的调制信号。在本篇博客文章中,我们将探讨一种特殊的相干解调技术,即QPSK+WFRFT相干解调,并通过仿真来验证其性能。

QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)是一种常用的调制方式,它将两个正交的载波进行相位调制,每个符号携带两个比特信息。相比于其他调制方式,QPSK具有较高的频谱效率和抗噪声性能。

WFRFT(Wavelet Fractional Fourier Transform)是一种基于小波变换和分数阶傅里叶变换的信号处理技术。WFRFT能够将信号在时频域上进行联合分析,具有较好的时频局部化特性,适用于非平稳信号的处理。

QPSK+WFRFT相干解调是将QPSK调制信号经过WFRFT变换后进行解调的一种方法。首先,接收到的QPSK信号经过小波变换得到时频域上的表示。然后,利用分数阶傅里叶变换将信号在时频域上进行进一步分析。最后,通过对分析结果进行解调,恢复出原始的调制信号。

为了验证QPSK+WFRFT相干解调的性能,我们进行了仿真实验。首先,我们生成了一组QPSK调制信号,并添加了高斯白噪声。然后,我们对信号进行WFRFT变换,并通过分数阶傅里叶变换得到时频域上的表示。接下来,我们使用相干解调算法对信号进行解调,并计算误码率。

通过对仿真结果的分析,我们可以得出以下结论:QPSK+WFRFT相干解调能够有效地恢复出原始的调制信号,并且具有较低的误码率。相比于传统的相干解调方法,QPSK+WFRFT相干解调能够更好地适应非平稳信道环境,并提供更好的性能。

总结起来,QPSK+WFRFT相干解调是一种利用小波变换和分数阶傅里叶变换的相干解调技术。通过仿真实验,我们验证了该方法的性能优势。在实际应用中,QPSK+WFRFT相干解调可以应用于无线通信、雷达信号处理等领域,为非平稳信号的解调提供了一种新的思路。

希望本篇博客文章能够对读者对QPSK+WFRFT相干解调有所启发,并为相关领域的研究提供一些参考。感谢您的阅读!

📣 部分代码

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');

%%  划分训练集和测试集
temp = randperm(357);

P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';
T_train = res(temp(1: 240), 13)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';
T_test = res(temp(241: end), 13)';
N = size(P_test, 2);

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
t_train = ind2vec(T_train);
t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

基于matlab的QPSK+WFRFT相干解调仿真_路径规划

基于matlab的QPSK+WFRFT相干解调仿真_路径规划_02编辑

基于matlab的QPSK+WFRFT相干解调仿真_信号处理_03

基于matlab的QPSK+WFRFT相干解调仿真_路径规划_04编辑

🔗 参考文献

[1] 国一兵,潘彩平,叶文慧.一种基于MATLAB的2FSK相干解调仿真方法[J].科技资讯, 2018, 16(3):2.DOI:CNKI:SUN:ZXLJ.0.2018-03-057.

[2] 李强强.基于MATLAB的QPSK的调制与解调的仿真[J].数字化用户, 2013, 000(036):3-3.DOI:10.3969/j.issn.1009-0843.2013.36.003.

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7 电力系统方面

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9 雷达方面

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最后一次编辑于 2023年11月08日 0

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