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% ---> BER
end
figure; % 그래프 출력
semilogy(EbNo,BER_QAM_baseband,'b*-'); hold off
grid on
set(gca, 'ylim',([10e-6 1]), 'xlim',([0 15]) );
title('Bit Error Rate of QAM'); xlabel('Eb/No [dB]'); ylabel('BER'); 1. 이론
2. QAM 전송방식
3. 최종 결과 및 원리
4. 문제 해결 과정
5. Code
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에러확률을 BER 행렬에 대입
end
BER_Theo=qfunc(sqrt(2*10.^(SNR./10))); %이론적인 에러확률
semilogy(SNR,BER_Theo,SNR, BER,'*'); %동시에 log scale로 플랏
title('BER curves for BPSK system in AWGN channel');
legend('Theory','Simulation');
xlabel('Eb/N0');
ylabel('Bit error rate'); 1. 서론
2
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ber_QPSK,'mx-'); % ploting of simalated BER of QPSK
hold on
semilogy(Eb_N0_dB,ber_DQPSK,'ro-'); % ploting of simalated BER of pi/4-DQPSK
axis([0 15 10^-5.5 1])
grid on
legend('theory-QPSK', 'simulation-QPSK', 'simulation-pi/4-DQPSK');
xlabel('Eb/No, dB')
ylabel('Pb(e)')
title('Bit error probabilitie
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앞에서 수시로 채널을 체크하는 것이 필요하다. pilot을 이용한 시스템이나 dara rate을 손해 보면서 estimation을 위한 신호를 보내어 확인 하는 방법이 있다. 1.소개
2.채널측정
3.시스템디자인
4.시뮬레이션 및 결과분석
5.결론
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com = abs(data - y_com);
% data와 output이 같다면 0이, 다르다면 2의 값을 가질 것이다.
count = (com/2)*one;
% Error를 세기위한 식.
% Error시 com이 2이기 때문에 ÷2를 한 후 one을 곱하면, 각 행을 sum한 것과 같다.
% (8x10000) * (10000x1) = (8x1)
BER = count/10000;
% 10000bit
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+ noise_64;
B_Q = demod_QPSK(mod_Q);
B_16 = demod_16QAM(mod_16);
B_64 = demod_64QAM(mod_64);
BER_Q = sum(sign(abs(ones(length(EbNo_dB),1)*num-B_Q)),2)/Len;
BER_16 = sum(sign(abs(ones(length(EbNo_dB),1)*num-B_16)),2)/Len;
BER_64 = sum(sign(abs(ones(length(EbNo_dB),1)*num-B_64)),2)/Len;
< 비교 결과
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bit);% graycoding 이용했을때 수신신호와 송신신호비교(같으면0 다르면1)
error1=sum(sum(compare1))/2000000; %compare의 합(다른bit의개수)/보낸bits수
BER1(a)=error1; %SNR이 0~12일때 각각의 에러확률을 BER 행렬에 대입
compare2= xor(output2, bit2);% graycoding 이용하지않았
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BER may be affected by transmission channel noise, interference, distortion, bit synchronization problems, attenuation, wireless multipath fading, etc.
The BER may be improved by choosing a strong signal strength (unless this causes cross-talk and more bit errors), by choosing a slow and robust modu
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BER determined when ISI exists with equalizer
a = 0; % a = the number of error bits
for i=1:samp/4
if d(i)-y(i) == 0
a = a;
else
a = a + 1;
end
end
% BER determined when ISI exists without equalizer
% Signal decision
for i=1:samp/4
if x(i) > 0
x(i) = 1;
else x(i) = -1;
end
end
b = 0; % b = the
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Bit Error Rate in Gaussian Noise Channel
5) Improving the Detection by Averaging
3. Experimental Results
1) Impulse Signal
2) Square Pulse Shaping
3) Recovering Data by Sampling
4) Bit Error rate in a Gaussian noise channel
5) Improving the detection rate by sampling
4.
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