biterr
计算误码数和误码率 (BER)
语法
说明
示例
创建两个二值矩阵。
x = [0 0; 0 0; 0 0; 0 0]
x = 4×2
0 0
0 0
0 0
0 0
y = [0 0; 0 0; 0 0; 1 1]
y = 4×2
0 0
0 0
0 0
1 1
确定误码数。
numerrs = biterr(x,y)
numerrs = 2
计算按列统计的误码数。
numerrs = biterr(x,y,[],'column-wise')numerrs = 1×2
1 1
计算按行统计的误码数。
numerrs = biterr(x,y,[],'row-wise')numerrs = 4×1
0
0
0
2
计算总体误码数。行为与默认行为相同。
numerrs = biterr(x,y,[],'overall')numerrs = 2
解调含噪 64-QAM 信号，并估计一定范围内 Eb/No 值的误码率 (BER)。将 BER 估计值与理论值进行比较。
设置仿真参数。
M = 64; % Modulation order k = log2(M); % Bits per symbol EbNoVec = (5:15); % Eb/No values (dB) numSymPerFrame = 100; % Number of QAM symbols per frame
将 EbN0 值转换为 SNR。
snrdB =convertSNR(EbNoVec,"ebno","snr",BitsPerSymbol=k);
初始化结果向量。
berEst = zeros(size(EbNoVec));
主处理循环执行以下步骤。
生成二进制数据并转换为 64 进制符号。
对数据符号进行 QAM 调制。
使调制信号通过 AWGN 信道。
解调接收到的信号。
将解调后的符号转换为二进制数据。
计算误码数。
while 循环继续处理数据，直到遇到 200 个误码或传输 1e7 个比特。
for n = 1:length(snrdB) % Reset the error and bit counters numErrs = 0; numBits = 0; while numErrs < 200 && numBits < 1e7 % Generate binary data and convert to symbols dataIn = randi([0 1],numSymPerFrame*k,1); dataSym = bit2int(dataIn,k); % QAM modulate using 'Gray' symbol mapping txSig = qammod(dataSym,M); % Pass through AWGN channel rxSig = awgn(txSig,snrdB(n),'measured'); % Demodulate the noisy signal rxSym = qamdemod(rxSig,M); % Convert received symbols to bits dataOut = int2bit(rxSym,k); % Calculate the number of bit errors nErrors = biterr(dataIn,dataOut); % Increment the error and bit counters numErrs = numErrs + nErrors; numBits = numBits + numSymPerFrame*k; end % Estimate the BER berEst(n) = numErrs/numBits; end
使用 berawgn 函数确定理论 BER 曲线。
berTheory = berawgn(EbNoVec,'qam',M);绘制估计 BER 数据和理论 BER 数据。估计 BER 数据点与理论曲线良好吻合。
semilogy(EbNoVec,berEst,'*') hold on semilogy(EbNoVec,berTheory) grid legend('Estimated BER','Theoretical BER') xlabel('Eb/No (dB)') ylabel('Bit Error Rate')
输入参数
输出参量
算法
函数使用 x 和 y 的大小来确定比较其元素的顺序。
如果输入是相同维度的矩阵，则函数按元素比较输入。在这种情况下，
number是非负整数。有关示例，请参阅图中的情形 (a)。如果一个输入是矩阵，另一个输入是列向量，则函数对矩阵的每列与列向量进行按元素比较。矩阵的行数必须等于列向量的长度。换句话说，如果矩阵的维度为 m×n，则列向量的维度必须为 m×1。有关示例，请参阅图中的情形 (b)。
如果一个输入是矩阵，另一个输入是行向量，则函数对矩阵的每行与行向量进行按元素比较。矩阵的列数必须等于行向量的长度。换句话说，如果矩阵的维度为 m×n，则行向量的维度必须为 1×n。有关示例，请参阅图中的情形 (c)。
