怎么把差分改为非差分

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重新编写QPSK系统而不是差分QPSK系统的仿真程序,将这个差分改为非差分

  • 看下这篇博客,也许你就懂了,链接:【锁相环系列4】QPSK调制信号的载波同步环结构比较和判决反馈环的MATLAB仿真
  • 除此之外, 这篇博客: QPSK原理中的 关于QPSK的一些整理 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  • 以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:

    根据问题描述,需要将差分QPSK系统的仿真程序修改为非差分QPSK系统的仿真程序。首先,对于差分QPSK系统,我们需要了解其原理和实现方法。

    差分QPSK(DQPSK)是一种将QPSK调制与差分编码相结合的调制方式。其原理是通过相邻符号之间的相位差来表示信息,通过差分编码来实现相位差的变化。在接收端,通过检测相邻两个符号之间的相位差来解调数据。

    非差分QPSK系统与差分QPSK系统的主要区别在于调制和解调时不使用差分编码。因此,需要对差分QPSK系统的仿真程序进行相应的修改。

    以下是修改差分QPSK系统仿真程序为非差分QPSK系统仿真程序的一般步骤:

    1. 生成原始数据信号:根据系统所需的信号带宽和符号速率,生成一组随机的二进制数据。

    2. 映射为符号序列:将生成的二进制数据按照一定的规则映射为符号序列。对于非差分QPSK系统,通常使用符号映射表来实现映射,例如对应关系为00->-1-1,01->-11,10->11,11->11。

    3. 添加同步前缀(可选):根据系统要求,可以添加同步前缀用于检测和校正时钟偏差。

    4. 基带滤波:对映射后的符号序列进行基带滤波。根据系统的信号带宽和滚降系数选择适当的滤波器。

    5. 将符号序列调制为模拟信号:根据系统的调制方式(例如QPSK,8PSK等),将符号序列调制为模拟信号。

    6. 添加高斯噪声:为了模拟实际环境中的信道噪声,可以向模拟信号中添加高斯噪声。

    7. 接收端:根据调制方式进行解调和解符号操作,恢复原始数据。

    8. 性能评估:通过比较解调后的数据与原始数据,评估系统的性能指标,例如误码率(BER)等。

    根据以上步骤,可以参考以下伪代码实现非差分QPSK系统的仿真程序:

    import numpy as np
    
    # 生成原始数据信号
    data = np.random.randint(0, 2, size=(n,))
    print('原始数据:', data)
    
    # 将数据映射为符号序列
    symbol = np.zeros((n//2,))
    for i in range(0, n, 2):
        if data[i] == 0 and data[i+1] == 0:
            symbol[i//2] = -1 - 1j
        elif data[i] == 0 and data[i+1] == 1:
            symbol[i//2] = -1 + 1j
        elif data[i] == 1 and data[i+1] == 0:
            symbol[i//2] = 1 - 1j
        else:
            symbol[i//2] = 1 + 1j
    print('映射后的符号序列:', symbol)
    
    # 添加同步前缀(可选)
    
    # 基带滤波
    
    # 调制为模拟信号
    
    # 添加高斯噪声
    
    # 解调和解符号操作
    demodulation = np.zeros((n,))
    for i in range(n//2):
        if symbol[i] == -1 - 1j:
            demodulation[i*2] = 0
            demodulation[i*2+1] = 0
        elif symbol[i] == -1 + 1j:
            demodulation[i*2] = 0
            demodulation[i*2+1] = 1
        elif symbol[i] == 1 - 1j:
            demodulation[i*2] = 1
            demodulation[i*2+1] = 0
        else:
            demodulation[i*2] = 1
            demodulation[i*2+1] = 1
    print('解调和解符号后的数据:', demodulation)
    
    # 性能评估
    error = np.sum(np.abs(demodulation - data))
    BER = error / n
    print('误码率:', BER)
    

    以上是一种简单的实现方式,具体的实现方法可能会因系统需求和环境不同而有所变化。实际实现时,还需要考虑更多细节,例如滤波器的设计和参数选择、信号归一化等。

    如果由于你没有提供具体的参考代码和更多相关信息,以上代码只