目录

1.64QAM调制原理

2. 64QAM软解调原理

3.FFT频偏估计模块

4.VV（Viterbi-Viterbi）相位同步模块

5.MATLAB程序构架

6.仿真结果

7.完整程序下载

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       在现代数字通信系统中，高效的调制解调技术是实现可靠数据传输的关键。64QAM(64 Quadrature Amplitude Modulation，64进制正交幅度调制）作为一种常用的调制方式，能够在有限的带宽内实现较高的数据传输速率，广泛应用于各类通信场景，如无线局域网、数字视频广播等。而软解调技术相较于传统的硬解调，能够利用更多的接收信号信息，从而显著提高系统在噪声环境下的误码性能。

1.64QAM调制原理

       64QAM调制属于正交振幅调制（Quadrature Amplitude Modulation，QAM）的一种高阶形式。QAM技术的核心在于，它同时利用载波的幅度和相位这两个维度来携带信息，从而突破了传统的仅依赖幅度（如ASK，幅移键控）或仅依赖相位（如PSK，相移键控）调制的局限。

2. 64QAM软解调原理

       解调方式主要分为硬解调和软解调。硬解调是一种较为直接的方式，它基于简单的判决准则，将接收到的信号直接映射到最接近的星座点上，从而确定发送的符号。例如，在64QAM星座图中，当接收到一个信号点时，硬解调会直接判断该点最接近哪个星座点，然后将其判定为对应的符号，进而得到相应的二进制比特。这种方式虽然实现简单，计算复杂度低，就像简单的直线思维，直接而快速，但在复杂的信道环境下，其性能往往大打折扣。因为实际信道中存在各种噪声和干扰，这些干扰会使接收信号发生畸变，导致接收信号点可能偏离其原本对应的星座点，而硬解调简单的判决方式很容易将其误判为其他星座点，从而产生较高的误码率。     

       软解调则截然不同，它是一种更为智能和精细的解调方式。软解调充分考虑到信号在传输过程中的不确定性，不再局限于简单的硬判决。它通过对接收信号的幅度、相位以及噪声等多方面信息进行深入分析，利用复杂的算法，如最大后验概率（MAP）算法、软输出维特比算法（SOVA）等，计算出每个比特为 “0” 或 “1” 的概率，进而输出更为精确的软信息。这些软信息就像是给后续的纠错编码译码提供了更多的线索和依据，使得译码器能够更准确地判断原始的比特信息，从而有效降低误码率，提升通信系统的可靠性。就好比在寻找丢失物品时，硬解调只是简单地根据大致印象去猜测，而软解调则会全面收集各种相关信息，进行综合分析，从而更有可能找到正确的答案。在 64QAM通信系统中，软解调能够在噪声干扰较大的情况下，依然保持较好的性能，为高速、可靠的数据传输提供了有力保障。

为降低计算复杂度，采用Max-Log近似：

3.FFT频偏估计模块

频偏Δf会导致接收信号相位随时间线性变化：

这种相位旋转会导致解调时相位估计错误，增加误码率。

FFT频偏估计的核心思想是利用信号的周期性特性，通过频域分析找出频偏对应的峰值。

基本步骤：

1.对接收信号进行分段相关处理

2.对相关结果进行FFT变换

3.在FFT频谱中找到峰值，峰值位置对应频偏估计值

FFT频谱的峰值位置kₘₐₓ对应的频率为：

4.VV（Viterbi-Viterbi）相位同步模块

       VV算法通过计算不同假设相位下的对数似然函数，找到使对数似然函数最大的相位作为相位偏差的估计值。即：

      

       这个调整后的信号将作为下一个符号周期相位估计的输入，如此循环迭代，不断地跟踪和补偿相位偏差，使得接收信号的相位尽可能地与发送信号的相位同步。

       VV算法的性能主要体现在相位估计的准确性和收敛速度上。在AWGN信道下，随着符号序列长度的增加，相位估计的方差会减小，估计的准确性会提高。这是因为随着的增大，对数似然函数能够更好地反映真实的相位偏差。

5.MATLAB程序构架

整个程序，我们采用如下的流程图实现：

6.仿真结果

7.完整程序下载

完整可运行代码，博主已上传至CSDN，使用版本为matlab2022a/matlab2024b：

（本程序包含程序操作步骤视频）

https://download.csdn.net/download/ccsss22/92206054