QAM 调制**（16-QAM、64-QAM、256-QAM）的“比特→复符号”映射表（Gray 码顺序，平均功率归一化为 1）。 **写法与 QPSK 表完全一致**

下面给出常见 QAM 调制（16-QAM、64-QAM、256-QAM）的“比特→复符号”映射表（Gray 码顺序，平均功率归一化为 1）。
写法与 QPSK 表完全一致，只是比特长度和星座点更多。
把下面的字典直接替换 self.mapping_table 即可；解调表 demapping_table 只要把键值对反过来即可。

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1️⃣ 16-QAM（4 bit / 符号）

# 归一化因子：1/√10
nf16 = np.sqrt(10)
mapping_16qam = {
    (0,0,0,0): (-3+3j)/nf16,
    (0,0,0,1): (-3+1j)/nf16,
    (0,0,1,1): (-3-1j)/nf16,
    (0,0,1,0): (-3-3j)/nf16,
    (0,1,0,0): (-1+3j)/nf16,
    (0,1,0,1): (-1+1j)/nf16,
    (0,1,1,1): (-1-1j)/nf16,
    (0,1,1,0): (-1-3j)/nf16,
    (1,1,0,0): ( 1+3j)/nf16,
    (1,1,0,1): ( 1+1j)/nf16,
    (1,1,1,1): ( 1-1j)/nf16,
    (1,1,1,0): ( 1-3j)/nf16,
    (1,0,0,0): ( 3+3j)/nf16,
    (1,0,0,1): ( 3+1j)/nf16,
    (1,0,1,1): ( 3-1j)/nf16,
    (1,0,1,0): ( 3-3j)/nf16
}

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2️⃣ 64-QAM（6 bit / 符号）

# 归一化因子：1/√42
nf64 = np.sqrt(42)
# 生成 Gray 码 64-QAM 表最简单的方法：
iq = np.array([-7,-5,-3,-1,1,3,5,7])
sym64 = [(b3,b2,b1, b5,b4,b0)   # Gray 码比特顺序
         for b0 in range(2) for b1 in range(2) for b2 in range(2)
         for b3 in range(2) for b4 in range(2) for b5 in range(2)]
mapping_64qam = {
    tuple(bits): (iq[idx_i] + 1j*iq[idx_q]) / nf64
    for bits in sym64
    for idx_i, idx_q in [(int(''.join(map(str,bits[:3])),2),
                         int(''.join(map(str,bits[3:])),2))]
}

（嫌手打麻烦可直接用 qammod 生成：
mapping = qammod(np.arange(64), 64, 'gray', 'UnitAveragePower', True)）

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3️⃣ 256-QAM（8 bit / 符号）

# 归一化因子：1/√170
nf256 = np.sqrt(170)
iq = np.array([-15,-13,-11,-9,-7,-5,-3,-1,1,3,5,7,9,11,13,15])
sym256 = [(b7,b6,b5,b4, b3,b2,b1,b0) for ...]  # 同上思路
mapping_256qam = {
    tuple(bits): (iq[idx_i] + 1j*iq[idx_q]) / nf256
    ...
}

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4️⃣ 通用“一键生成”模板（推荐）

from commpy.modulation import QAMModem  # 需要 pip install scikit-commpy
modem = QAMModem(M)          # M = 4,16,64,256...
mapping_table = {
    tuple(np.binary_repr(k, int(np.log2(M)))): modem.mapping[k]
    for k in range(M)
}

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✅ 解调表（反查）

demapping_table = {v: list(k) for k, v in mapping_table.items()}

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一句话：
只要改 M、归一化因子和比特长度，其余逻辑与 QPSK 完全一致。