本项目通过MATLAB对QPSK（正交相移键控）通信系统进行调制与解调仿真，分析其在不同信噪比条件下的误码率性能。
在通信系统中，调制与解调是两个关键步骤，它们负责将信息信号转换成适合传输的电信号，并且能够从接收到的电信号还原出原始的信息。本段落详细介绍了使用MATLAB进行QPSK（Quadrature Phase Shift Keying，四相相移键控）调制和解调仿真的过程，这是一种在数字通信领域广泛应用的技术。
QPSK结合了幅度键控(ASK)与相位键控(PSK)，通过改变载波的幅度和相位来传输数据。四个不同的相位分别代表二进制序列00、01、10和11，每个符号可以携带2比特的信息。这种调制方式在效率及抗干扰能力上都有显著优势，在无线通信与卫星通信等领域中被广泛采用。
MATLAB是一款强大的科学计算工具，提供了丰富的功能用于构建和分析通信系统模型。使用MATLAB进行QPSK的仿真主要包括以下步骤：
1. **数据生成**：首先需要创建一个二进制的数据流，这可以通过随机数生成器来实现。例如，可以利用`randi([0 1], N, 1)`函数产生长度为N的二进制序列。
2. **QPSK调制**：此步骤将二进制数据转换成复数值符号。在MATLAB中，使用`pskmod`函数即可完成这一操作，并需要指定调制阶数（4代表QPSK）和相位偏移值（通常设为0）。
```matlab
modulated_symbols = pskmod(binary_data, 4, 0);
```
3. **加入噪声**：为了模拟实际环境的影响，我们会在调制后的信号中添加高斯白噪声。这可以通过`awgn`函数实现，并需要设定信噪比(SNR)。
```matlab
noisy_signal = awgn(modulated_symbols, snr, measured);
```
4. **QPSK解调**：该步骤旨在从受到噪音干扰的信号中恢复原始二进制数据序列。MATLAB中的`pskdemod`函数可用于此目的，并且同样需要指定调制阶数。
```matlab
demodulated_data = pskdemod(noisy_signal, 4, DecisionMethod, Hard, PhaseOffset, 0);
```
5. **错误检测**：通过对比解调后的数据和原始二进制序列，我们可以计算误码率(BER)，以此来评估系统性能。
```matlab
ber = sum(xor(binary_data, demodulated_data)) / length(binary_data);
```
6. **可视化**：为了更直观地理解整个过程，可以绘制星座图。调制后的符号在复数平面上形成一个特定的模式（即星座），解调后的位置应当尽可能接近原点。
```matlab
scatterplot(modulated_symbols);
scatterplot(demodulated_data);
```
通过仿真研究不同信噪比下的误码率，我们能够优化通信系统的性能，并且可以进一步探讨其他因素如滤波器或均衡器对系统的影响。
5星
