基于BP神经网络的16QAM解调算法matlab性能仿真

简介: 这是一个关于使用MATLAB2022a实现的16QAM解调算法的摘要。该算法基于BP神经网络,利用其非线性映射和学习能力从复数信号中估计16QAM符号,具有良好的抗噪性能。算法包括训练和测试两个阶段,通过反向传播调整网络参数以减小输出误差。核心程序涉及数据加载、可视化以及神经网络训练,评估指标为误码率(BER)和符号错误率(SER)。代码中还包含了星座图的绘制和训练曲线的展示。

1.算法运行效果图预览

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2.算法运行软件版本
MATLAB2022a

3.算法理论概述
16QAM(Quadrature Amplitude Modulation,正交幅度调制)是一种高效的数字调制技术,能够在相同的带宽内传输比传统调制方式更多的信息。解调是通信系统中从接收到的信号中恢复原始信息的关键步骤。基于BP(Back Propagation,反向传播)神经网络的16QAM解调算法,是利用人工神经网络强大的非线性映射和学习能力,直接从接收到的复数信号中估计出发送的16QAM符号,具有良好的抗噪性能和灵活性。

  BP神经网络是一种多层前馈网络,它包括输入层、隐藏层和输出层。在解调16QAM信号的应用中,输入层接收接收到的复数信号样本,输出层则输出对应的最可能的16QAM符号估计。训练过程中,通过调整网络权重和偏置,使得网络输出尽可能接近实际的符号标签,以此达到解调的目的。

image.png

  训练阶段:利用大量已知的16QAM符号及其对应的接收信号样本,通过反向传播算法不断调整网络参数,直至网络输出误差收敛到一个可接受的范围。

  测试阶段:在训练完成后,将未参与训练的测试集信号输入网络,评估网络的解调性能,包括误码率(BER)、符号错误率(SER)等指标。

4.部分核心程序

```% 第一部分:加载并可视化数据

real1 = [-3 -3 -3 -3 -1 -1 -1 -1 +3 +3 +3 +3 +1 +1 +1 +1]./sqrt(10);
imag1 = [-3 -1 +3 +1 -3 -1 +3 +1 -3 -1 +3 +1 -3 -1 +3 +1]./sqrt(10);

IQmap = real1'+sqrt(-1)*imag1';

for ij = 1:length(SNR)
ij
for j = 1:20
signal= round(rand(1,60000));
Stx = Modulator(signal,K);
Srx = awgn(Stx,SNR(ij),'measured');
..................................................................

    %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('16QAM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');

```

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