在AWGN中生成16-QAM链路的误码率性能的理论估计。

bertool

使用自定义MATLAB函数模拟误码率。默认情况下，应用程序使用viterbisim.m模拟

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中给出的模拟函数模板中添加代码模拟函数模板要在中运行的主题蒙特卡罗选项卡的误码率分析．

%设置初始参数。siglen = 1000;%每次试验中的位数M=2；% DBPSK是二进制文件信噪比= EbNo;%由于二进制调制%创建一个错误率计算器系统对象进行比较%解码符号为原始传输符号。errorCalc = comm.ErrorRate;

味精=兰迪([0,m - 1], siglen, 1);%生成消息序列txsig=dpskmod（msg，M）；%调节hChan。SignalPower =...%计算并分配信号功率（txsig'*txsig）/长度（txsig）；rxsig=awgn（txsig，snr，“测量”);%添加噪声decodmsg = dpskdemod (rxsig, M);%解调berVec=errorCalc（msg，decodmsg）；%计算误码率totErr = totErr + berVec(2);numBits = numBits + berVec(3);

作用[ber，numBits]=bertool_simfcn（EbNo，maxnumerirs，maxNumBits，varargin）％参见BERTOOL和VITERBISIM。版权所有2020 The MathWorks, Inc.初始化与退出条件相关的变量。totErr=0；%观察到的错误数numBits = 0;%处理的位数%——设置模拟参数。---%——在这里插入代码。%设置初始参数。siglen = 1000;%每次试验中的位数M=2；% DBPSK是二进制文件。信噪比= EbNo;%由于二进制调制%创建一个错误率计算器系统对象进行比较%解码符号为原始传输符号。errorCalc = comm.ErrorRate;%模拟错误数量，直到超过maxNumErrs%或处理的位数超过maxNumBits。虽然((totErr < maxNumErrs) && (numBits < maxNumBits)))%检查用户是否点击了BERTool的Stop按钮。如果isBERToolSimulationStopped(变长度输入宗量{}):打破结束%---继续模拟。%——更新totErr和numBits。%——在这里插入代码。味精=兰迪([0,m - 1], siglen, 1);%生成消息序列txsig=dpskmod（msg，M）；%调节hChan。SignalPower =...%计算并分配信号功率（txsig'*txsig）/长度（txsig）；rxsig=awgn（txsig，snr，“测量”);%添加噪声decodmsg = dpskdemod (rxsig, M);%解调berVec=errorCalc（msg，decodmsg）；%计算误码率totErr = totErr + berVec(2);numBits = numBits + berVec(3);结束%循环结束%计算误码率。数量= totErr / numBits;

使用误码率分析将BER计算为的函数的应用程序 ${\mathit{E}}_{\mathrm{b}}/{\mathit{N}}_0$．该应用程序通过MATLAB®函数和Simulink®模型的蒙特卡罗仿真或选定类型的通信系统的理论闭形式表达式来分析性能。金宝app的代码mpsksim.m函数提供了一个M-PSK模拟，您可以从蒙特卡罗标签的应用程序。

打开误码率分析从“应用程序”选项卡或通过运行bertool函数在MATLAB®命令窗口。

上蒙特卡罗选项卡,设置 ${\mathit{E}}_{\mathbf{b}}/{\mathit{N}}_0$范围参数到1:1:5和函数名参数到mpsksim．

打开mpsksim功能:编辑、设置M = 2，并保存更改后的文件。

运行mpsksim.m通过单击配置的功能跑上蒙特卡罗标签在应用程序中。

之后，应用程序模拟的集合 ${\mathit{E}}_{\mathrm{b}}/{\mathit{N}}_0$点，通过选择更新BER数据集结果的名称模拟0在数量数据集字段和键入M = 2重命名结果集。在误码率数字上的图例更新标签为M = 2．

更新的值米在mpsksim函数，重复此过程米＝4，8和16．例如，这些数字误码率分析应用程序和误码率图窗口显示结果的变化米价值观

使用Simu金宝applink仿真模型在蒙特卡罗选项卡的误码率分析将Simulink仿真结果与理论误码率结果进行比较。金宝app

doc_bpsk

EbNo=0；最大数值=100；maxNumBits=1e8；