还是自己去做一遍,这样对你只有好处,我的实验只供参考!成败在于自己!
可以看到两路信号相乘之后的数据为一个正弦波
每一个周期对应两个码元宽度，然后用这样的得到的正弦波与数据波相乘就可以得到恢复后的加了一个零的的数据，如下图所示
接下来要做的事就是去掉每帧数据中间的零，这可以用一个row slect选择去掉第16行即可。此时输出的数据为
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该去零中使用的行选择器的参数设置如下所示
这样就去掉了第16行就可以很好的恢复出经过QPSK映射后的数据，接下来要做的事将映射后的数据还原。
QPSK解调：
Qpsk解调是将复数映射到实数域里面，1+j映射为11将 1- j映射为10；-1+j映射为01；-1-j映射为00；的映射原则
将数据映射回去，这样就将原来30x1的数据变味了60x1的数据。将带宽变味了原来的两倍。
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映射前的星座图如下所示
其仍然用-1-j表示00 -1+j表示01 1+j表示11 1-j表示10
映射后的数据图如下所示
并将该路数据与原来进行QPSK调制之前的数据进行比较 如下所示
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两路数据除了延迟以外数据的内容是一模一样的。可以说OFDM调制解调恢复出来的数据误码率很低。
RS卷积译码：
将从DQPSK接收到的信号进行卷记译码可以得到译码后的信号。 译码原则如下所示
维特比译码
维特比译码过程
维特比译码是根据接收序列在码的格图上找出一条与接收序列距离（或其他量度）为最小的一种算法。它和运筹学中求最短路径的算法相类似。若接收序列为R=(10100101100111)，译码器从某个状态,例如从状态ɑ出发,每次向右延伸一个分支（对于l＜L,从每个节点出发都有2=2种可能的延伸,其中L是信息序列段数,对l≥L，只有一种可能）,并与接收数字相应分支进行比较,计算它们之间的距离，然后将计算所得距离加到被延伸路径的累积距离值中。对到达每个状态的各条路径（有2=2条）的距离累积值进行比较，保留距离值最小的一条
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路径，称为幸存路径（当有两条以上取最小值时，可任取其中之一）,译码过程如图。图中标出到达各级节点的幸存路径的距离累积值。对给定R的估值序列为=(10111)。这种算法所保留的路径与接收序列之间的似然概率为最大，所以又称为最大似然译码。这种译码的译码约束长度常为编码约束长度的数倍，因而可以纠正不多于(df/2)个错误。
维特比译码器的复杂性随m呈指数增大。实用中m不大于10。它在卫星和深空通信中有广泛的应用。在解决码间串扰和数据压缩中也可应用。
本设计中直接使用simulink自带的译码模块，但其设计思路是基于维特比译码设计的，所以在上面写出了维特比译码原理。 译码器设计参数如下所示
经译码后输出的数据与原始数据进行比较 如下所示
除了延迟波形保持完全一致，在通过误码率（信噪比为10db）计算可以看出这样的误码率为0