【误码率仿真】基于蒙特卡洛方法模拟16QAM误码率仿真Matlab代码

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

物理应用             机器学习

🔥 内容介绍​

在数字通信系统中，误码率（BER，Bit Error Rate）是一个重要的性能指标，它衡量了接收端数据中错误比特的比例。16QAM（16-Quadrature Amplitude Modulation）是一种常用的调制方式，其在高频谱效率方面具有优势，但同时对噪声和干扰也更加敏感。因此，对16QAM误码率进行仿真分析，可以更好地了解其在不同信噪比（SNR）下的性能表现，为系统设计提供参考。

本文将介绍如何利用蒙特卡洛方法对16QAM误码率进行仿真。

1. 16QAM调制原理

16QAM调制将每个符号映射到一个复数平面上的16个点，每个点对应一个4比特的符号。每个点在水平轴和垂直轴上都有4个不同的取值，从而实现了16个不同的符号映射。

2. 蒙特卡洛方法

蒙特卡洛方法是一种利用随机数进行数值计算的方法。在误码率仿真中，可以使用蒙特卡洛方法模拟信道噪声，并通过大量随机数据进行统计分析，得到误码率的估计值。

3. 误码率仿真步骤

以下步骤介绍如何使用蒙特卡洛方法进行16QAM误码率仿真：

(1) 生成随机数据

首先，生成一组随机的4比特符号，作为发送端的数据源。

(2) 16QAM调制

将生成的随机数据按照16QAM映射规则映射到复数平面上的16个点。

(3) 添加噪声

根据设定的信噪比（SNR）添加高斯噪声到调制后的信号。

(4) 16QAM解调

对接收到的信号进行16QAM解调，得到接收端的4比特符号。

(5) 误码率统计

比较发送端和接收端的符号，计算误码率。

(6) 重复步骤 (1) 到 (5)

重复上述步骤多次，每次生成不同的随机数据，并统计每次的误码率。

(7) 误码率曲线

最后，根据不同信噪比下得到的误码率数据，绘制误码率曲线。

4. 仿真结果

通过上述仿真代码，可以得到16QAM在不同信噪比下的误码率曲线。该曲线显示，随着信噪比的增加，误码率会下降。这表明，信噪比越高，通信系统的性能越好，误码率越低。

5. 结论

本文介绍了使用蒙特卡洛方法对16QAM误码率进行仿真分析的方法。通过仿真，可以得到16QAM在不同信噪比下的性能表现，为系统设计提供参考。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 蒙炜,韩艳艳.基于蒙特卡洛方法的非视距紫外光通信的误码率分析[C]//全国电波传播学术讨论会.中国电子学会, 2013.

[2] 耿贤辈.基于蒙特卡洛方法的WCDMA无线网络设计仿真研究[D].南京邮电大学[2024-06-11].DOI:CNKI:CDMD:2.1013.168352.

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

、MPPT优化

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9  雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化