最近在用Matlab实现之前学过的通信相关的内容，今天就从MPSK收发机开始吧。

基本原理：

MPSK（多相移键控）收发机的过程可以分为发送端和接收端两个部分。

发送端过程

1. 数据源 - 生成原始数据比特流。
2. 映射器（调制器） - 将数据比特转换成MPSK符号。例如，对于4-PSK（QPSK），每2个比特映射到一个星座点上。
3. 脉冲成形滤波器 - 对信号进行脉冲成形，减少带宽占用并降低ISI（符号间干扰）。
4. 上变频 - 将基带信号转换到载波频率。
5. 信道传输 - 经过信道传输，信号可能受到噪声和衰落的影响。

接收端过程

1. 下变频 - 将接收到的高频信号转换回基带信号。
2. 匹配滤波器 - 进行匹配滤波，以提高信噪比。
3. 采样与判决 - 在正确的时刻对信号进行采样，并根据星座图判断出最接近的符号。
4. 解调器（解映射器） - 将MPSK符号转换回比特流。
5. 误码率分析 - 比较发送的数据和接收到的数据，计算误码率（BER）。

Matlab代码

%%MPSK收发机

clc;

clear all;

close all;

%%基本参数设定

data_length=1e6;            %码长

Rs=1e3;                %码率

osr=10;                %过采样率

L=data_length*osr;           %过采样后长度

fs=Rs*osr;               %数字采样率

morder =4;               %数据调制阶数：2→BPSK 4→QPSK 8→8PSK

dt=1/fs;                %采样点间隔

alpha=0.4;               %滚降因子

span=8;                %滤波器跨度

sps=osr;                %每符号的样本数

hn=rcosdesign(alpha, span, osr,'sqrt');%根升余弦滤波器,用于成型滤波和匹配滤波

%%传输过程中的残余频偏和相偏

del_f=0;           %残余频偏为0

del_phi=(pi*rand-pi/2)/5;  %相偏为-pi/10到pi/10的随机数

for SNR=-5:1:10 %遍历所有误码率

%%基带调制

data_r = randi([0 morder-1],[1,data_length]); %信源

data = exp(1j*2*pi/morder*data_r);      %数据映射到星座图上

data_oversample=upsample(data,osr,0);     %上采样

data_baseband=conv(data_oversample,hn,'same');%成型滤波

%%带通调制

fc=4000;                %载波频率

N=length(data_baseband);        %总码元数

t=dt:dt:N*dt;            %第n个码元

carrier=exp(1j*2*pi*(fc+del_f)*t)*exp(1j*del_phi); %载波

data_modulated=data_baseband.*carrier; %上变频

%%信号传输过程

data_noise=awgn(data_modulated,SNR,'measured'); %添加高斯白噪声

%%信号接收与解调

d_carrier=exp(-1j*2*pi*fc*t);             %解调载波    

data_demodulated=data_noise.*d_carrier;        %信号解调

%%匹配滤波与下采样

data_received=conv(data_demodulated,hn,'same');    %匹配滤波

data_downsample=downsample(data_received,osr,0);   %下采样

%%抽样判决

phases=angle(data_downsample);          %星座图辐角

data_decision = round(phases / (2 * pi / morder));%判决

data_decision = mod(data_decision, morder);    %判决

%%误符号率判断

SER(SNR+6) = sum(abs(data_r-data_decision))/length(data_r);

end

%%绘制误码率曲线

switch morder

 case 2

   semilogy(-5:1:10,SER);

   hold on;

   xlim([-5,10]);

   xlabel('SNR');

   ylabel('误符号率');

 case 4

   semilogy(-5:1:10,SER );

   hold on;

   xlim([-5,10]);

   xlabel('SNR');

   ylabel('误符号率');  

 case 8

   semilogy(-5:1:10,SER);

   xlim([-5,10]);

   xlabel('SNR');

   ylabel('误符号率');

 otherwise

   semilogy(-5:1:10,SER);

   xlim([-5,10]);

   xlabel('SNR');

   ylabel('误符号率');

end  

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