AWGN 信道中BPSK 調(diào)制系統(tǒng)的BER仿真計(jì)算

1、 序號(hào)（學(xué)號(hào)）：學(xué)生實(shí)驗(yàn)報(bào)告書 2014年4月27日實(shí)驗(yàn)一：AWGN 信道中BPSK 調(diào)制系統(tǒng)的 BER 仿真計(jì)算一、 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?1 掌握二相BPSK 調(diào)制的工作原理 2 掌握利用MATLAB 進(jìn)行誤比特率測(cè)試BER 的方法 3 掌握AWGN信道中BPSK調(diào)制系統(tǒng)的BER仿真計(jì)算方法 二實(shí)驗(yàn)內(nèi)容利用仿真程序在MATLAB 環(huán)境下完成AWGN信道中BPSK調(diào)制系統(tǒng)的BER仿真計(jì)算，得到仿真結(jié)果，寫出實(shí)驗(yàn)小結(jié)，完成實(shí)驗(yàn)報(bào)告。三實(shí)驗(yàn)儀器： 計(jì)算機(jī) matlab軟件四、 實(shí)驗(yàn)原理 在數(shù)字領(lǐng)域進(jìn)行的最多的仿真任務(wù)是進(jìn)行調(diào)制解調(diào)器的誤比特 率測(cè)試，在相同的條件下 進(jìn)行比較的話，接收器的誤比特率性能是一個(gè)十

2、分重要的指標(biāo)。誤比特率的測(cè)試需要一個(gè)發(fā)送器、一個(gè)接收器和一條信道。首先需要產(chǎn)生一個(gè)長(zhǎng)的隨機(jī)比特序列作為發(fā)送器的輸入，發(fā)送器將這些比特調(diào)制成某種形式的信號(hào)以便傳送到仿真信道，我們?cè)趥鬏斝诺郎霞由弦欢ǖ目烧{(diào)制噪聲，這些噪聲信號(hào)會(huì)變成接收器的輸入，接收器解調(diào)信號(hào)然后恢復(fù)比特序列，最后比較接收到的比特和傳送的比特并計(jì)算錯(cuò)誤。誤比特率性能常能描述成二維圖像。縱坐標(biāo)是歸一化的信噪比，即每個(gè)比特的能量除以噪聲的單邊功率譜密度，單位為分貝。橫坐標(biāo) 為誤比特率，沒有量綱。五實(shí)驗(yàn)步驟 運(yùn)行發(fā)生器：通過發(fā)送器將偽隨機(jī)序列變成數(shù)字化的調(diào)制信號(hào)。 設(shè)定信噪比：假定 SNR 為 m dB,則 Eb/N0=10,用 MAT

3、LAB 假設(shè) SNR 單位為分貝。 確定Eb 計(jì)算N0 計(jì)算噪聲的方差 n 產(chǎn)生噪聲：因?yàn)樵肼暰哂辛憔?，所以其功率和方差相等。我們產(chǎn) 生一個(gè)和信號(hào)長(zhǎng)度相同的噪聲向量，且該向量方差為 n 。 加上噪聲，運(yùn)行接收器 確定時(shí)間延遲 產(chǎn)生誤差向量 統(tǒng)計(jì)錯(cuò)誤比特：誤差向量“err”中的每一個(gè)非零元素對(duì)應(yīng)著一個(gè) 錯(cuò)誤的比特。 最后計(jì)算誤比特率 BER：每運(yùn)行一次誤比特率仿真，就需要傳輸和 接收固定數(shù)量的比特，然后確定接收到的比特中有多少錯(cuò)誤的。使用 MATLAB 計(jì)算BER: ber=te/length(tx)。 6 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析MATLAB程序：%Simulation of bpskAWGNMax_

4、SNR=10;N_trials=1000;N=200;Eb=1;ber_m=0; for trial=1:1:N_trials trial msg=round(rand(1,N); % 1, 0 sequence s=1-msg.*2; %0->1, 1->1 n=randn(1,N)+j.*randn(1,N);%generate guass white noise ber_v=; for snr_dB=1:2:Max_SNR snr=10.(snr_dB./10);%snr(db)->snr(decimal) N0=Eb./snr; sgma=sqrt(N0./2); y

5、=sqrt(Eb).*s+sgma.*n; y1=sign(real(y); y2=(1-y1)./2; % 1, 0 sequence error=sum(abs( msg- y2);%error bits ber_snr=error./N;%ber ber_v=ber_v,ber_snr; end %for snrber_m=ber_m+ber_v;endber=ber_m./N_trials; ber_theory=;for snr_db=1:2:Max_SNR snr=10.(snr_db./10); snr_1=Qfunct(sqrt(2*snr); ber_theory=ber_t

6、heory,snr_1;end i=1:2:Max_SNR;semilogy(i,ber,'-r',i,ber_theory,'*b');xlabel('E_b/N_0 (dB)')ylabel('BER')legend('Monte Carlo', 'Theoretic')程序分析：做1000次試驗(yàn)，每次試驗(yàn)取200個(gè)抽樣點(diǎn)，求出每次試驗(yàn)的誤比特率，然后對(duì)1000次試驗(yàn)的誤比特率取平均值，即得仿真誤比特率ber，然后將此誤比特率與理論值ber_theory進(jìn)行比較。程序運(yùn)行結(jié)果如圖3所示。圖1 b

7、pskAWGN誤比特率仿真結(jié)果與理論值比較結(jié)果分析：由圖3可知，仿真結(jié)果與理論值基本相符，只是在信噪比較大時(shí)，仿真誤碼率與理論值存在誤差，這是因?yàn)樵诟咝旁氡惹闆r下，誤比特率會(huì)呈下降趨勢(shì)，若要仿真實(shí)際的誤比特率，就需要進(jìn)行更多次試驗(yàn)，而且每次試驗(yàn)取的抽樣點(diǎn)數(shù)也應(yīng)該增加。%Simulation of qpskAWGNN_trials=1000;N_number=100;N_snr=10;Es=1;BER_m=0;SER_m=0; for trials=1:N_trials; trials s10=round(rand(1,N_number); S=(s10*2-1)./sqrt(2); S1=S(

8、1:2:N_number); S2=S(2:2:N_number); Sc=S1+j.*S2;%generate qpsk signal niose=randn(1,N_number/2)+j.*randn(1,N_number/2);%generate noise SER_v=;%Symbol error rate BER_v=;%Bit error rate for snr_db=0:1:N_snr; sgma=(1/2)*sqrt(10.(-snr_db./10); Y=Sc+sgma.*niose; Y_r=sign(real(Y)./sqrt(2); Y_i=sign(imag(Y)

9、./sqrt(2); Y_bit=; for k=1:length(Y_r); Y_bit=Y_bit,Y_r(k),Y_i(k); end; Y_symbol=Y_r+j*Y_i; X_b=S-Y_bit; X_s=Sc-Y_symbol; ber_snr=0; for k=1:N_number if X_b(k)=0; ber_snr=ber_snr+1; end; end; ser_snr=0; for k=1:N_number/2; if X_s(k)=0; ser_snr=ser_snr+1; end; end; BER_v=BER_v,ber_snr./N_number; SER_

10、v=SER_v,ser_snr./(N_number./2); end;%for SNRBER_m=BER_m+BER_v;SER_m=SER_m+SER_v; end % for trials BER=BER_m./N_trials;SER=SER_m./N_trials; BER_T=;SER_T=; for snr_db=0:1:N_snr; snr=10.(snr_db./10); BER_THEORY=Qfunct(sqrt(2.*snr); SER_THEORY=1-(1-(1/2).*erfc(sqrt(snr).2; BER_T=BER_T,BER_THEORY; SER_T=

11、SER_T,SER_THEORY;end; figurei=0:1:N_snr;semilogy(i,BER,'-r',i,BER_T,'*b');legend('BER-simulation','BER-theory');xlabel('Eb/N0(db)');ylabel('BER'); figurei=0:1:N_snr;semilogy(i,SER,'-g',i,SER_T,'*y');legend('SER-simulation','

12、SER-theory');xlabel('E_b/N_0(db)');ylabel('SER');程序分析：與bpskAWGN類似，做1000次試驗(yàn)，每次試驗(yàn)取100個(gè)點(diǎn)，然后每?jī)蓚€(gè)點(diǎn)形成一個(gè)qpsk符號(hào)，首先計(jì)算仿真誤比特率和誤碼率，然后與理論值進(jìn)行比較。程序運(yùn)行結(jié)果如圖4和圖5所示，其中圖4是ber圖，圖5是ser圖。圖2 BER仿真結(jié)果與理論值結(jié)果分析：由圖4和圖5可知，在低信噪比的情況下，BER和SER的仿真結(jié)果與理論值完全相符，在高信噪比情況下，兩者存在差異，這是因?yàn)殡S著信噪比的增加，誤比特率和誤碼率也會(huì)增加，這就需要更多的試驗(yàn)次數(shù)和更多的抽樣

13、點(diǎn)數(shù)。將BER和SER仿真結(jié)果進(jìn)行比較可知，在相同信噪比的情況下，BER比SER小，這是因?yàn)橹灰粋€(gè)比特錯(cuò)，相應(yīng)的qpsk符號(hào)就會(huì)出錯(cuò)，而一個(gè)qpsk要正確接收，就必須保證它的兩個(gè)比特全部正確接收。圖3 SER仿真結(jié)果與理論值實(shí)驗(yàn)二： 無線通信信道建模 一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康?.掌握無線移動(dòng)通信信道的特點(diǎn)，根據(jù)相關(guān)模型進(jìn)行仿真。2.掌握MATLAB 語言對(duì)上述參數(shù)進(jìn)行仿真。二實(shí)驗(yàn)內(nèi)容 利用仿真程序在MATLAB 環(huán)境下完成移動(dòng)信道建模的仿真分析，得到仿真結(jié)果，寫出實(shí)驗(yàn)小結(jié)，完成實(shí)驗(yàn)報(bào)告。三實(shí)驗(yàn)儀器 計(jì)算機(jī) matlab軟件四、 實(shí)驗(yàn)原理 當(dāng)移動(dòng)臺(tái)在一個(gè)較小的范圍（小于20個(gè)工作波長(zhǎng)）運(yùn)動(dòng)時(shí)，引起接收信號(hào)

14、的幅度、相位和到達(dá)角等的快速變化，這種變化稱為小尺度衰落。典型的小尺度衰落有Rayleigh、Rician衰落，因?yàn)楫?dāng)信號(hào)在傳播過程中經(jīng)過許多反射路徑后，接收到的信號(hào)幅度可以用Rayleigh或Rician概率密度函數(shù)來描述。在接受信號(hào)有直達(dá)信號(hào)LOS的情況下，幅度的衰落呈現(xiàn)Rician分布，而當(dāng)在接收端沒有直達(dá)信號(hào)的情況下，幅度的衰落呈現(xiàn)Rayleigh分布。采用小尺度衰落模型的信道，衰落幅度是服從Rician或Rayleigh分布的隨機(jī)變量，這些變量將會(huì)影響到接收信號(hào)的幅度和功率。五實(shí)驗(yàn)步驟1 選擇路徑數(shù) 2 按均勻分布產(chǎn)生各條路徑的延遲 3 按功率時(shí)延譜確定對(duì)應(yīng)的各徑的功率 4 按Jak

15、e 模型產(chǎn)生各徑的瑞利衰落系數(shù) 5 對(duì)瑞利衰落系數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析并與理論值相比較 說明： 1 路徑數(shù)目2-4 自己確定，或采用某個(gè)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn) 2 每條路徑時(shí)間延遲滿足（0，Tmax）范圍內(nèi)均勻分布，Tmax 為自 己選擇的最大采樣步長(zhǎng)數(shù)200-600 間比較合適，或采用國(guó)際標(biāo)準(zhǔn) 3 功率可以按時(shí)延遲譜求得，也可用國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)測(cè)量值。功率延遲譜： 若采用等功率分配產(chǎn)生功率：P i =P t /M；采用指數(shù)分布的功率 延遲譜產(chǎn)生功率：P=1/6*exp(-t/6) 六實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析MATLAB程序：% Simulation Of Jakes Modelclear all;f_max = 30;M = 8;

16、 % # of low frequency oscillators - 1N = 4*M+2;Ts=1.024e-04;sq = 2/sqrt(N);sigma = 1/sqrt(2);theta = 0; % Fixed Phasecount = 0;t0=0.001; for t = 0:Ts:0.5 % Varying time count = count + 1 g(count) = 0; for n = 1 : M+1, if n <= M c_q(count,n) = 2*sigma*sin(pi*n/M); % Gain associated with quadrature

17、 component c_i(count,n) = 2*sigma*cos(pi*n/M); % Gain associated with inphase component f_i(count,n) = f_max*cos(2*pi*n/N); % Discrete doppler frequencies of inphase component f_q(count,n) = f_max*cos(2*pi*n/N); % Discrete doppler frequencies of quadrature component else c_i(count,n) = sqrt(2)*cos(p

18、i/4); c_q(count,n) = sqrt(2)*sin(pi/4); f_i(count,n) = f_max; f_q(count,n) = f_max; end; % end if g_i(count,n) = c_i(count,n)*cos(2*pi*f_i(count,n)*(t-t0) + theta); % Inphase component for one oscillator g_q(count,n) = c_q(count,n)*cos(2*pi*f_q(count,n)*(t-t0) + theta); % Quadrature component for on

19、e oscillator end; %end n tp(count) = sq*sum(g_i(count,1:M+1);% Total Inphase component tp1(count) = sq*sum(g_q(count,1:M+1);% Total quadrature component end; % end count no n again envelope=sqrt(tp.2+tp1.2);%rayleigh envelope rmsenv=sqrt(sum(envelope.2)/count);%root mean square envelpe auto_i,lag_i

20、= xcorr(tp,'coeff') ; % Auto-correlation associated with inphase component auto_q,lag_q = xcorr(tp1,'coeff'); % Auto-correlation associated with quadrature component len=length(lag_i); corrx2,lag2 = xcorr(tp,tp1,'coeff');% Cross Correlation between inphase and quadrature comp

21、onents aa=-(len-1)/2:1:(len-1)/2;%total duration for lag bb=(len-2001)./2;%mid . points for drawing figures cc=bb+1:1:bb+2001;%for getting the mid-values dd=-1000:1:1000; %_ tdd=dd*Ts; z=2.*pi.*f_max*tdd; sigma0=1; T_bessel=sigma0.2.*besselj(0,z); % figure; plot(tdd,auto_i(cc),'-',tdd,T_bess

22、el,'*');%in-phase xlabel('t(Second)'); ylabel('Auto-correlation'); legend('In-component') figure; plot(tdd,auto_q(cc),'-',tdd,T_bessel,'*');%quadrature xlabel('t(Second)'); ylabel('Auto-correlation'); legend('Q-component') figur

23、eco1=1:1000; semilogy(co1*Ts,envelope(1:1000);xlabel('t(Second)');ylabel('Rayleigh Coef.');%_length_r=length(envelope); %_pdf_env=zeros(1,501); count=0;temp=round(100.*envelope);for k=1:length_r if temp(k)<=500 count=count+1; pdf_env(1,temp(k)+1)=pdf_env(1,temp(k)+1)+1; endend cou

24、ntpdf_env=pdf_env./count./0.01;%simulation rayleigh pdf sgma2=0.5;x=0:0.01:5;pdf_theory=(x./sgma2).*exp(-1.*x.2./(2.*sgma2);%theory rayleigh pdf figureplot(x,pdf_env,'-',x,pdf_theory,'*');legend('Simulated','Theoretic');xlabel('r');ylabel('PDF of r');程

25、序分析：首先選定jake模型得到參數(shù)M=8、N=4*M+2，然后計(jì)算各路的同相與正交分量的增益和多普勒頻率，以及它們的表達(dá)式，該程序假設(shè)各路的延時(shí)相等，均為t0=0.001，各路相位均為0。然后分別求同相分量和正交分量的自相關(guān)和互相關(guān)，分別作圖，并分別與理論值相比較。接著作出瑞利衰落系數(shù)圖形，最后作出仿真的和理論的瑞利分布的概率密度函數(shù)，并進(jìn)行比較。程序運(yùn)行結(jié)果如圖6-圖9所示。圖4. 同相分量的自相關(guān)仿真圖形和理論圖形圖5. 正交分量的自相關(guān)仿真圖形和理論圖形 圖6. 瑞利衰落系數(shù)圖形圖7. 瑞利分布概率密度函數(shù)仿真圖形和理論圖形結(jié)果分析：圖4和圖5的自相關(guān)和互相關(guān)函數(shù)圖形仿真結(jié)果與理論結(jié)果

26、大致相同，說明jake模型很好地分離出了接收信號(hào)同相分量和正交分量，圖6是瑞利衰落系數(shù)的時(shí)域圖形，圖7中瑞利分布概率密度函數(shù)的仿真結(jié)果的大致變化趨勢(shì)與理論值相同，只不過在概率密度較大的區(qū)域兩者有較大差異，這是因?yàn)槌闃狱c(diǎn)數(shù)太少，無法滿足理論計(jì)算的要求，而且jake模型的M、N取值也會(huì)影響概率密度函數(shù)圖形的仿真結(jié)果。 實(shí)驗(yàn)三： CDMA通信仿真1、 實(shí)驗(yàn)?zāi)康?. CDMA通信具有很多通信特點(diǎn)，不僅被IS-95移動(dòng)通信系統(tǒng)使用，目前已成為3G的主要技術(shù)。2. 通過實(shí)驗(yàn)：掌握直接序列擴(kuò)頻發(fā)射機(jī)與接收機(jī)的組成與仿真；仿真驗(yàn)證AWGN信道下單用戶直接序列擴(kuò)頻系統(tǒng)的BER性能；仿真驗(yàn)證平坦瑞利信道下單用戶直

27、接序列擴(kuò)頻系統(tǒng)的BER性能；觀察存在干擾用戶時(shí)的系統(tǒng)性能變化。2 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容設(shè)計(jì)一個(gè)CDMA系統(tǒng)，用MATLAB進(jìn)行仿真，統(tǒng)計(jì)BER或SER隨信噪比的關(guān)系，繪出曲線。對(duì)統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)的結(jié)果與單用戶的理論值進(jìn)行比較，對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行分析。三實(shí)驗(yàn)儀器 計(jì)算機(jī) matlab軟件四實(shí)驗(yàn)原理仿真基帶直接序列擴(kuò)頻系統(tǒng)：1. 采用BPSK或QPSK映射。2. 擴(kuò)頻序列可以是隨機(jī)產(chǎn)生，可以是m序列，也可以是Gold碼，長(zhǎng)度自選。3. 最后對(duì)BER或SER隨信噪比變化畫圖與理論單用戶的結(jié)果比較，并對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行分析。五實(shí)驗(yàn)步驟1. 確定用戶數(shù)目、信道特征以及調(diào)制方式。2. 確定基帶擴(kuò)頻仿真系統(tǒng)的原理結(jié)構(gòu)圖，按照框圖設(shè)計(jì)一

28、個(gè)CDMA系統(tǒng)，并進(jìn)行仿真。信源卷積編碼交織編碼加擾碼擴(kuò)頻調(diào)制AWGN信道調(diào)制解擴(kuò)信宿解卷積解交織去擾碼3. 用MATLAB進(jìn)行仿真，統(tǒng)計(jì)BER或SER隨信噪比的關(guān)系，繪出曲線。4. 對(duì)統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)的結(jié)果與單用戶的理論值進(jìn)行比較。5. 對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行分析。六實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析MATLAB程序：%main_IS95_forward.m %此函數(shù)用于IS-95前向鏈路系統(tǒng)的仿真，包括擴(kuò)%頻調(diào)制，匹配濾波，RAKE接收等相關(guān)通信模塊。 %仿真環(huán)境: 加性高斯白噪聲信道. %數(shù)據(jù)速率 = 9600 KBps % clear allclose allclcdisp('-start-'); glo

29、bal Zi Zq Zs show R Gi Gq clear j; show = 0; %控制程序運(yùn)行中的顯示SD = 0; % 選擇軟/硬判決接收 %-主要的仿真參數(shù)設(shè)置-BitRate = 9600; %比特率ChipRate = 1228800; %碼片速率N = 184; %源數(shù)據(jù)數(shù)MFType = 1; % 匹配濾波器類型-升余弦R = 5; %+Viterbi生成多項(xiàng)式+G_Vit = 1 1 1 1 0 1 0 1 1; 1 0 1 1 1 0 0 0 1;%Viterbi生成多項(xiàng)式矩陣K = size(G_Vit, 2); %列數(shù) L = size(G_Vit, 1); %行

30、數(shù) %+ %+Walsh矩陣+WLen = 64; %walsh碼的長(zhǎng)度Walsh = reshape(1;0*ones(1, WLen/2), WLen , 1); %32個(gè)1 0行%Walsh = zeros(WLen ,1); %+ %+擴(kuò)頻調(diào)制PN碼的生成多項(xiàng)式+%Gi = 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1' %Gq = 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 1 0 0 1' Gi_ind = 15, 13, 9, 8, 7, 5, 0' %i路PN碼生成多項(xiàng)式參數(shù)Gq_ind = 15, 12, 11, 10, 6, 5

31、, 4, 3, 0' %q路PN碼生成多項(xiàng)式參數(shù)Gi = zeros(16, 1); %16×1的0矩陣Gi(16-Gi_ind) = ones(size(Gi_ind);%根據(jù)Gi_ind配置i路PN碼生成多項(xiàng)式Zi = zeros(length(Gi)-1, 1); 1; % I路信道PN碼生成器的初始狀態(tài)Gq = zeros(16, 1); %16×1的0矩陣Gq(16-Gq_ind) = ones(size(Gq_ind); %根據(jù)Gq_ind配置q路PN碼生成多項(xiàng)式Zq = zeros(length(Gq)-1, 1); 1; % Q路信道PN碼生成器的初

32、始狀態(tài)%+ %+擾碼生成多項(xiàng)式+Gs_ind = 42, 35, 33, 31, 27, 26, 25, 22, 21, 19, 18, 17, 16, 10, 7, 6, 5, 3, 2, 1, 0' Gs = zeros(43, 1); %43×1的0矩陣Gs(43-Gs_ind) = ones(size(Gs_ind); %根據(jù)Gs_ind配置擾碼生成多項(xiàng)式Zs = zeros(length(Gs)-1, 1); 1; % 長(zhǎng)序列生成器的初始狀態(tài)%+%+AWGN信道+ EbEc = 10*log10(ChipRate/BitRate);%處理增益 EbEcVit = 1

33、0*log10(L); EbNo = -1: 0.5 : 1; %仿真信噪比范圍(dB) %EbNo = -2 : 0.5 : -1.5; %+%-%-主程序-ErrorsB = ; ErrorsC = ; NN = ; if (SD = 1) % 判斷軟/硬判決接收 fprintf('n SOFT Decision Viterbi Decodernn'); else fprintf('n HARD Decision Viterbi Decodernn'); end for i=1:length(EbNo) %根據(jù)EbNo多次運(yùn)行 fprintf('nP

34、rocessing %1.1f (dB)', EbNo(i);%輸出當(dāng)前EbNo值 iter = 0; ErrB = 0; ErrC = 0; while (ErrB <300) & (iter <150) drawnow; %+發(fā)射機(jī)+ TxData = (randn(N, 1)>0);%生成源數(shù)據(jù) % 速率為19.2Kcps TxChips, Scrambler = PacketBuilder(TxData, G_Vit, Gs); %產(chǎn)生IS-95前向鏈路系統(tǒng)的發(fā)送數(shù)據(jù)包 % 速率為1.2288Mcps x PN MF = Modulator(TxChi

35、ps, MFType, Walsh);%實(shí)現(xiàn)IS-95前向鏈路系統(tǒng)的數(shù)據(jù)調(diào)制 %+ %+信道+ noise = 1/sqrt(2)*sqrt(R/2)*( randn(size(x) + j*randn(size(x)*10(-(EbNo(i) - EbEc)/20);%生成噪聲序列 r = x+noise;%加入噪聲 %+ %+接收機(jī)+ RxSD = Demodulator(r, PN, MF, Walsh); %軟判決，速率為19.2 Kcps RxHD = (RxSD>0); % 定義接收碼片的硬判決 if (SD) RxData Metric= ReceiverSD(RxSD,

36、G_Vit, Scrambler); %軟判決 else RxData Metric= ReceiverHD(RxHD, G_Vit, Scrambler); %硬判決 end %+ if(show) subplot(311); plot(RxSD, '-o'); title('Soft Decisions'); %軟判決結(jié)果圖 subplot(312); plot(xor(TxChips, RxHD), '-o'); title('Chip Errors');%RAKE接收機(jī)輸入符號(hào)與發(fā)送碼相比出錯(cuò)的碼 subplot(313)

37、; plot(xor(TxData, RxData), '-o'); %硬判決接收機(jī)與發(fā)送數(shù)據(jù)相比的出錯(cuò)碼 title('Data Bit Errors. Metric = ', num2str(Metric); pause; end if(mod(iter, 50)=0) %每50次保存一次 fprintf('.'); save TempResults ErrB ErrC N iter %保存結(jié)果 end ErrB = ErrB + sum(xor(RxData, TxData);%求出錯(cuò)比特?cái)?shù) ErrC = ErrC + sum(xor(RxHD, TxChips); %求出錯(cuò)碼數(shù) iter = iter+ 1;%迭代次數(shù) end ErrorsB = ErrorsB; ErrB; %存儲(chǔ)各EbNo值