基于BP神经网络的QPSK解调算法matlab性能仿真

简介: 该文介绍了使用MATLAB2022a实现的QPSK信号BP神经网络解调算法。QPSK调制信号在复杂信道环境下受到干扰,BP网络能适应性地补偿失真,降低误码率。核心程序涉及数据分割、网络训练及性能评估,最终通过星座图和误码率曲线展示结果。

1.算法运行效果图预览

1.jpeg
2.jpeg
3.jpeg

2.算法运行软件版本
matlab2022a

3.算法理论概述
QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)是一种常见的数字调制方式,通过载波的四种相位状态来传输两比特信息。在接收端,准确解调出原始数据成为关键任务。传统的方法如相干解调虽有效但对同步要求较高,而基于BP(Back Propagation)神经网络的解调算法提供了一种自适应、非线性处理手段,尤其适用于复杂信道条件下的解调。

   QPSK信号在经过信道传输后,会受到噪声干扰、多径效应等影响,导致星座点偏移或失真,增加了传统解调方法的误码率。BP神经网络以其强大的非线性拟合能力和自适应学习能力,能够学习并补偿这些失真,从而实现更稳健的解调。

   假设接收到的QPSK信号为s(t),经过匹配滤波器后得到基带信号r(t),通过采样得到离散信号{r[n]},作为BP神经网络的输入。网络的输出层设计为四个神经元,分别对应QPSK的四种相位状态,输出概率最大的神经元所对应的相位即为解调结果。

   设输入层节点数为NI,隐藏层节点数为NH,输出层节点数为NO=4(对应QPSK的四个相位)。网络权重矩阵分别为W(1)(输入到隐藏层)和W(2)(隐藏层到输出层),偏置向量为b(1)和b(2)。

   对于输入向量x,第j个隐藏层神经元的激活值aj(1)计算如下:

image.png

   利用已知的QPSK信号样本集对网络进行训练,不断迭代上述过程直至收敛。训练完成后,使用测试集验证网络性能,通过比较解调出的比特序列与原序列的差异来评估误码率(BER)。

4.部分核心程序

```for ij = 1:length(SNR)
ij
for j = 1:20
% 数据划分比例
divT = 0.05; % 训练数据占全部数据的20%
divV = 0.2; % 验证数据占全部数据的10%
% 分割训练集和验证集
SrxT = Srx(1,1:floor(divTlength(Srx)));% 训练集信号
StxT = Stx(1,1:floor(divT
length(Stx)));% 训练集期望结果
SrxV = Srx(1 ,floor(divTlength(Srx))+1:floor((divT+divV)length(Srx)));% 验证集信号
StxV = Stx(1 ,floor(divTlength(Stx))+1:floor((divT+divV)length(Stx)));% 验证集期望结果

    %为每个神经网络寻找最佳超参数组合
    [accuracy,yfit] = func_ANN_qpsk(Si, Sh, Nlabel, lambda, IQmap, SrxT, StxT, SrxV, StxV);
    err(ij,j)=1-accuracy/100;
end

end

% 调用函数绘制星座图,展示数据的10%
func_constellation(Srx,Stx,0.5)

figure;
semilogy(SNR,mean(err,2),'b-o');
grid on
xlabel('SNR');
ylabel('误码率');
legend('QPSK误码率');

figure
plot(yfit,'-r>',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.9,0.0]);
xlabel('训练迭代次数');
ylabel('神经网络训练曲线');

```

相关文章
|
3天前
|
算法 JavaScript 决策智能
基于禁忌搜索算法的TSP路径规划matlab仿真
**摘要:** 使用禁忌搜索算法解决旅行商问题(TSP),在MATLAB2022a中实现路径规划,显示优化曲线与路线图。TSP寻找最短城市访问路径,算法通过避免局部最优,利用禁忌列表不断调整顺序。关键步骤包括初始路径选择、邻域搜索、解评估、选择及禁忌列表更新。过程示意图展示搜索效果。
|
3天前
|
存储 编解码
数字频率合成器dds的量化性能分析matlab仿真
### 课题概述 分析DDS(数字频率合成器)量化性能的MATLAB仿真,研究累加器、截位和DAC位宽对频谱的影响。 ### 核心程序 在MATLAB 2022a中,使用相位映射、量化码本和频偏分析函数,比较了10bit DAC位宽截取、无截取以及相位位宽截取的频谱特性。 ### 系统原理 DDS利用相位累加器、波形查找表、DAC和LPF生成精确频率信号。相位累加器的位数决定频率分辨率和杂散性能,量化和非线性影响信号质量。 ### 分析重点 频率分辨率与相位累加器位数相关,杂散和噪声性能受相位截断、幅度量化及DAC非线性影响。提高这些参数能提升DDS输出质量。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于BP神经网络和小波变换特征提取的烟草香型分类算法matlab仿真,分为浓香型,清香型和中间香型
```markdown 探索烟草香型分类:使用Matlab2022a中的BP神经网络结合小波变换。小波分析揭示香气成分的局部特征,降低维度,PCA等用于特征选择。BP网络随后处理这些特征,以区分浓香、清香和中间香型。 ```
|
1月前
|
数据安全/隐私保护
地震波功率谱密度函数、功率谱密度曲线,反应谱转功率谱,matlab代码
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
|
1月前
|
数据安全/隐私保护
耐震时程曲线,matlab代码,自定义反应谱与地震波,优化源代码,地震波耐震时程曲线
地震波格式转换、时程转换、峰值调整、规范反应谱、计算反应谱、计算持时、生成人工波、时频域转换、数据滤波、基线校正、Arias截波、傅里叶变换、耐震时程曲线、脉冲波合成与提取、三联反应谱、地震动参数、延性反应谱、地震波缩尺、功率谱密度
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
基于混合整数规划的微网储能电池容量规划(matlab代码)
|
1月前
|
算法 调度
面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略(matlab代码)
面向配电网韧性提升的移动储能预布局与动态调度策略(matlab代码)
|
1月前
|
算法 调度
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)
含多微网租赁共享储能的配电网博弈优化调度(含matlab代码)
|
1月前
|
运维 算法
基于改进遗传算法的配电网故障定位(matlab代码)
基于改进遗传算法的配电网故障定位(matlab代码)
|
1月前
|
Serverless
基于Logistic函数的负荷需求响应(matlab代码)
基于Logistic函数的负荷需求响应(matlab代码)

热门文章

最新文章