QAM调制下STBC空时编码误码率仿真系统

资 源 简 介

本系统是一个基于MATLAB环境开发的无线通信仿真平台，专门用于评估M-QAM调制与空时块编码（STBC）结合后的物理层传输性能。系统核心实现了经典的Alamouti方案，支持从2x1到2xN的多天线配置。

详 情 说 明

QAM调制下空时块编码(STBC)误码率仿真分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB环境开发的无线通信物理层仿真平台，旨在深入评估和分析多进制正交幅度调制（M-QAM）结合空时块编码（STBC）在瑞利衰落信道下的传输性能。系统核心采用了经典的Alamouti方案，通过模拟2x2（双发双收）多天线配置，展示了空间分集技术如何显著提升无线通信系统的可靠性并降低误码率（BER）。

功能特性

• 多阶调制支持：系统支持4-QAM（QPSK）与16-QAM两种调制模式的对比分析。
• STBC核心方案：完整实现了Alamouti空时编码算法，能够有效克服多径衰落。
• 信道建模：实现了准静态瑞利平坦衰落信道模型，假设信道矩阵在两个连续符号周期内保持不变。
• 性能基准对比：系统自动计算并绘制AWGN信道下的理论误码率曲线，作为性能提升参考依据。
• 多维结果可视化：提供接收端信号星座图观察功能（针对特定信噪比）以及SNR-BER关系曲线图。
• 高度可配置性：支持灵活调整信噪比范围、仿真符号数量及接收天线数量。

使用方法

1. 启动MATLAB软件。
2. 将仿真代码脚本妥善放置于MATLAB工作路径下。
3. 运行主仿真程序。
4. 程序将自动开始循环计算不同调制阶数与信噪比下的误码率。
5. 仿真完成后，系统会自动弹出包含四个子图的分析窗口，展示星座图分布和性能曲线。
6. 在命令行窗口（Command Window）查看各调制方式在特定信噪比下的具体误码率数值总结。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
• 必备工具箱：Communications Toolbox（用于执行QAM调制解调及误码率统计）。
• 硬件环境：具备基础运算能力的个人计算机。

实际实现逻辑说明

主程序逻辑严格遵循物理层通信流程，具体步骤如下：

1. 参数初始化：设置调制阶数 $M in {4, 16}$，信噪比 $E_b/N_0$ 范围为 0dB 至 20dB，并定义发射天线为2，接收天线为2。
2. 理论值预计算：基于 $Q$ 函数计算对应调制阶数在AWGN信道下的理论误码率基准。
3. 符号生成与调制：生成随机二进制比特流，利用单位平均功率归一化的 qammod 函数将比特映射为星座符号。
4. Alamouti 编码过程：

- 将符号流分为两组 $[s_1, s_2]$。 - 在第一个符号周期发送 $[s_1, s_2]^T$。 - 在第二个符号周期发送 $[-s_2^*, s_1^*]^T$。

1. 信道与噪声注入：

- 生成复高斯分布的瑞利信道矩阵 $H$。 - 根据信噪比计算噪声方差，并向接收信号添加加性高斯白噪声。

1. 空时解码与合并：

- 接收端利用已知的信道状态信息（CSI）对接收到的两个连续周期的向量 $y_1, y_2$ 进行线性合并。 - 计算能量归一化因子 $alpha = ||h_1||^2 + ||h_2||^2$。 - 还原出原始符号的估计值 $hat{s}_1, hat{s}_2$。

1. 解调与误差统计：使用 qamdemod 将符号还原为比特，并利用 biterr 函数统计误码总数及误码率。
2. 图形输出：

- 绘制 16dB 信噪比下接收信号的散点分布图，并叠加热点理想星座点以观察失真程度。 - 绘制不同调制模式下的 BER 曲线随 $E_b/N_0$ 增加的变化趋势。

关键算法与实现细节分析

• Alamouti 线性合并算法：这是系统的核心逻辑。解码器通过 $s_1 = sum (h_1^* y_1 + h_2 y_2^*)$ 和 $s_2 = sum (h_2^* y_1 - h_1 y_2^*)$ 的计算方式，在不需要增加发射功率的前提下获得了二阶发射分集增益。
• 信道一致性假设：在代码循环中，针对每一对符号块生成一个随机信道矩阵，模拟了无线环境中快速衰落但准静态的特性。
• 信噪比(SNR)转换逻辑：代码中严格区分了 $E_b/N_0$ 与实际符号噪声比之间的关系，通过 noise_var = 1 / (snr_ratio * k) 确保在不同调制阶数 $k$ 下噪声功率计算的准确性。
• 功率归一化：在调制和解调过程中均开启了 UnitAveragePower（单位平均功率）选项，这确保了在对比 4-QAM 和 16-QAM 时，系统是在相同的平均发射功率标准下进行的性能评估。
• 最大比例合并(MRC)的思想：在多接收天线配置下，解码过程实际上包含了对所有接收天线分量的加权合并，从而进一步利用了空间接收分集。