发布时间 : 星期日 文章基于MATLAB的OQPSK调制解调实现课程设计更新完毕开始阅读5b63759464ce0508763231126edb6f1aff00716c
出信号，否则系统就会报错。在没有加噪声之前，仅依靠简单的oqpskdemod(y)函数就可以将调制后的信号解调出来。
k=oqpskdemod(y); %解调信号 解调信号如下（图 3-8）所示：
图3-8解调信号 解调信号的频谱图如下（图3-9）所示： jtpp=fft(k,1024); %解调信号的傅里叶变换
fj=(0:length(jtpp)-1)*fs/length(jtpp)-fs/2; %横坐标为频域 plot(fj,abs(jtpp)) %解调信号的频谱图
图3-9解调信号的频谱图
与上一小节（3.1）中的调制信号进行对比，可以看出时域已经由不规则正弦信号还原成数字信号；且调制信号的频域变化非常快，两个最高峰都超过了50，这样有利于信号在信道中进行传输，而解调信号的频域变化比较缓慢，最高峰也都低于15，已经恢复到基带信号的频域特征了。与上一小节中的基带信号进行对比，可以看出，解调后信号的值和频谱图与原基带信号完全一致，即OQPSK信号经调制后再解调，前后没有发生任何变化，实现了调制与解调的功能。把调制信号当做在信道中传输的信号，此时的信道可以看成绝对理想信道，即信号在信道中的传输过程中没有受到任何干扰。然而实际通
信信道中，噪声是不可避免的一个影响信道性能的重要因素，在下一小节中将讨论加入噪声后的解调情况。
3.3叠加噪声的OQPSK解调
噪声在通信系统中是一个不可忽视的元素，即使没有传输信号，通信系统中也有噪声，噪声永远存在于通信系统中，因此叠加了噪声的模拟OQPSK调制与解调结果会更加具有真实性、更有实用意义。依然在前面的基础上进行下面的步骤，将没加噪声的解调结果和加入信噪比为0.01的噪声后的解调结果作一个对比。 加入噪声后的解调信号如下（图3-10）所示： xx=awgn(y,snr); %对调制信号加入噪声
jjt=oqpskdemod(xx);%对加入噪声的调制信号进行解调
图3-10加入噪声后的解调信号 加人噪声后的解调频谱图如下（图3-11）所示：
图3-11加人噪声后的解调频谱图
此处使用了函数[num,ratio]=symerr(x,jjt)来计算错码数和误码率，其中num为错码个数，ratio为误码率，x为原基带信号，jjt为加了噪声后的解调信号。
程序运行后得到num=2，ratio=0.25。因为基带信号的码元个数在开始设定为8个（a=8），而错码为2个，2/8=0.25，即为误码率的计算。
对比上面3.2节中的解调信号，也可以很明显地看出，加入噪声后，解调结果中刚好有2个码元不同（由上一小节中没加噪声的解调结果已经知道，一般情况下，可以认为没加噪声时的解调信号和基带信号是完全一样的，所以在这里，加了噪声后的解调结果与没加噪声时的解调结果的不同之处即可认为是错码处）。对比3.2节中的解调信号频谱图 ，可见加了噪声之后解调频谱图的峰值个数都变少了两个，所以噪声对OQPSK的解调在时域和频域都有一定的影响。此时加入的噪声信噪比非常小，只有0.01，系统的误码率较高，不能解调出正确的原始信号。
由于误码率是一个统计量，同时希望能比较清晰地看出加噪声前后解调信号的不同之处，所以下面将数字基带信号的码元个数设为100，信噪比设定为0.01，对比加噪声前后的解调信号图，运行结果如下：
没加噪声解调信号如下（图3-12）所示：
图3-12没加噪声解调信号 加了噪声的解调信号（图16）所示：
图3-13加了噪声的解调信号
此时得num=14，ratio=0.14,即错码数为14，误码率为0.14，而对比上面两幅图也可以看出明显的不同。
现在保持其他量不变，将信噪比设定为1，对比加噪声前后的解调信号图，运行结果如下：
没加噪声解调信号如下（图3-14）所示：
图3-14没加噪声解调信号 加了噪声的解调信号（图3-15）所示：
图3-15加了噪声的解调信号
此时得num=8，ratio=0.08,即错码数为8，误码率为0.08，可以看出，此时比信噪比为0.01时的误码率要小。现在在上面的基础上将信噪比改为5，对比加噪声前后的解调信号图，运行结果如下：
没加噪声解调信号如下（图3-16）所示：