1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
基于扩频解扩和Turbo编译码的通信链路误码率仿真，并比较了不同调制方式下的性能。首先，我们详细讨论了实现步骤，包括扩频解扩、调制、编码和译码等。然后，给出了相关的数学公式，包括扩频解扩公式、调制过程中的调制映射公式和编码译码中的Turbo编码公式。最后，我们讨论了每个步骤的实现难点，并指出了可能的改进方向。
引言 在无线通信系统中，扩频解扩和Turbo编译码是常用的技术，用于提高系统的容错性和抗干扰性。本文旨在通过MATLAB仿真，评估基于扩频解扩和Turbo编译码的通信链路在不同调制方式下的性能差异。
实现步骤 2.1 扩频解扩 在扩频解扩过程中，发送端将原始数据序列通过扩频码进行扩频操作，接收端使用相同的扩频码进行解扩操作。具体实现步骤如下：
发送端： 假设原始数据序列为d[n]，扩频码为c[n]。则发送端输出的扩频信号为s[n] = d[n] * c[n]，其中 * 表示点乘操作。
接收端： 接收到的信号经过解扩后，得到解扩信号r[n] = s[n] * c[n]。
在调制过程中，将解扩后的信号转换为模拟信号以便传输。常用的调制方式有QPSK、16QAM和64QAM。
QPSK调制： QPSK调制将每两个比特映射到一个复平面上的相位点。假设接收到的解扩信号为r_I[n]和r_Q[n]，则QPSK调制后的信号为x[n] = r_I[n] + j*r_Q[n]，其中j为虚数单位。
16QAM调制： 16QAM调制将每四个比特映射到一个复平面上的相位点。假设接收到的解扩信号为r_I[n]和r_Q[n]，则16QAM调制后的信号为x[n] = r_I[n1] + j*r_Q[n1]，其中n1表示第一个比特对应的索引。
64QAM调制： 64QAM调制将每六个比特映射到一个复平面上的相位点。假设接收到的解扩信号为r_I[n]和r_Q[n]，则64QAM调制后的信号为x[n] = r_I[n2] + j*r_Q[n2]，其中n2表示第二个比特对应的索引。
Turbo编码是一种迭代编码和译码方法，可以提供接近信道容量的性能。
编码： Turbo编码将输入数据序列通过两个编码器进行编码。具体实现步骤如下：
假设输入数据序列为b[n]，第一个编码器输出c1[n]，第二个编码器输出c2[n]。
第一个编码器的输出c1[n]与第二个编码器的输入b[n]进行异或操作得到交织后的序列c2[n]。
最终编码输出为c[n] = [c1[n], c2[n]]。
译码： Turbo译码使用迭代的方式进行译码，交替进行信息传递和解码。具体实现步骤如下：
假设接收到的调制信号为y[n]。
使用软信息传递算法，通过更新和传递软信息进行迭代译码，直到达到最大迭代次数或满足停止准则。
最终译码输出为译码序列b_hat[n]。
数学公式 3.1 扩频解扩
发送端：s[n] = d[n] * c[n]
接收端：r[n] = s[n] * c[n]
调制
QPSK调制：x[n] = r_I[n] + j*r_Q[n]
16QAM调制：x[n] = r_I[n1] + j*r_Q[n1]
64QAM调制：x[n] = r_I[n2] + j*r_Q[n2]
Turbo编码
编码：c[n] = [c1[n], c2[n]]
译码：b_hat[n] = TurboDecoding(y[n])
实现难点和改进方向 4.1 实现难点
正确实现扩频解扩和调制过程，确保信号正确映射到相应的相位点。
实现Turbo编码器和译码器，并设计适当的迭代策略。
处理信道噪声和干扰，以及可能的误差传播问题。
基于扩频解扩和Turbo编译码的通信链路误码率仿真，并比较了不同调制方式下的性能。我们给出了实现步骤和相关的数学公式，并讨论了每个步骤的实现难点。通过MATLAB仿真，可以评估系统在不同调制方式下的性能表现，并提出可能的改进方向。这些结果对于无线通信系统的设计和优化具有重要的参考价值。
3.MATLAB核心程序
N = 512;%设置奇偶校验矩阵大小
M = 255;
%得到扩频倍数,设置1,4,8
fp = 8;
if fp==1
SNR = [-8:2:22];
TJL = 2*[6000,6000,5000,4000,4000,4000,4000,4000,4000,4000,4000,4000,4000,4000,3000,2500,2000,1800,1500,1000,1000,1000,500,500,400,400,300,300,200,200,100,100,100];
end
if fp==4
SNR = [-8:2:12];
TJL = 2*[4000,3000,2500,2000,1800,1500,1000,1000,1000,500,500,400,400,300,300,200,200,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100,100];
end
if fp==8
SNR = [-8:2:8];
TJL = 2*[3000,2500,2000,1800,1500,1000,1000,1000,500,500,400,400,300,300,200,200,100,100,100,100,100,100];
end
for i=1:length(SNR)
Bit_err(i) = 0;
Num_err = 0;
Numbers = 0; %误码率累加器
while Num_err <= TJL(2*i)
Num_err
fprintf('Eb/N0 = %f\n', SNR(i));
%产生需要发送的随机数
Trans_data = round(rand(1,N-M));
turbo_code = turbo_encode(Trans_data);
%DSSS
pseudoNumber = round(rand(1,fp)');
[dsss,converted,PN2] = func_dsss(turbo_code,pseudoNumber,fp);
Trans_BPSK = QAM64_modulation(dsss);
%通过高斯信道
Rec_BPSK = awgn(Trans_BPSK,SNR(i),'measured');
ReData = QAM64_demodulation(Rec_BPSK);
%DSSS
dsss2 = func_dsss2(ReData,pseudoNumber,fp);
%turbo译码
x_hat = round(turbo_decode(dsss2));
[nberr,rat]= biterr(x_hat,Trans_data);
Num_err = Num_err+nberr;
Numbers = Numbers+1;
end
Bit_err(i)=Num_err/(N*Numbers);
end