m基于深度学习的64QAM调制解调系统相位检测和补偿算法matlab仿真
1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下：
2.算法涉及理论知识概要
随着通信技术的飞速发展，高阶调制格式如64QAM在高速数据传输中得到了广泛应用。然而，由于信道失真、噪声干扰等因素，接收端往往面临相位偏移和信号失真等问题。为了解决这些问题，基于深度学习的相位检测和补偿算法应运而生。
2.1 64QAM调制解调原理
64QAM是一种高阶调制方式，它将每6个比特映射为一个复数符号，该符号在复平面上具有64个可能的点。每个点的实部和虚部分别代表振幅的余弦和正弦分量。在接收端，解调器通过判断接收到的符号最接近哪个预定点来恢复原始比特。然而，由于信道干扰和相位失真，接收到的符号可能会偏离其预定位置，导致解调错误。
相位失真是指信号在传输过程中相位发生的变化。这种变化可能是由于信道特性、多径效应或收发器之间的频率偏移引起的。相位失真会导致接收到的符号在复平面上旋转一个未知角度，从而增加解调错误的概率。为了减轻相位失真的影响，需要对接收到的信号进行相位检测和补偿。
2.2 基于深度学习的相位检测和补偿算法
为了解决相位偏移问题，可以采用基于深度学习的相位检测和补偿算法。该算法通常包括两个主要步骤：相位检测和相位补偿。
相位检测的目标是从接收到的信号中估计出相位偏移量。传统的方法通常基于最大似然估计或最小均方误差准则进行设计，但在复杂信道条件下性能受限。而基于深度学习的方法则能够通过学习大量数据来自动提取特征并进行相位偏移量的估计。
具体来说，可以采用一个深度神经网络（DNN）来实现相位检测。该网络的输入是接收到的信号样本，输出是估计的相位偏移量。网络的结构可以根据具体任务进行设计，例如可以使用卷积神经网络（CNN）来提取信号的时域特征，或者使用循环神经网络（RNN）来处理序列数据。
在训练阶段，需要准备大量带有标签的训练数据。标签是真实的相位偏移量，可以通过仿真或实际测量得到。然后，使用反向传播算法等优化方法来训练网络参数，使得网络能够准确地从输入信号中估计出相位偏移量。
相位补偿的目标是根据估计出的相位偏移量对接收到的信号进行校正，以消除相位偏移的影响。传统的补偿方法通常是通过旋转接收到的信号来实现的。而在基于深度学习的算法中，可以将相位补偿过程集成到神经网络中。
在得到较为准确的相位估计后，利用该信息对原始接收到的信号进行相位补偿。假设经过深度学习网络得到的相位估计为:
具体来说，可以在神经网络的输出端添加一个旋转矩阵，该矩阵根据估计出的相位偏移量对接收到的信号进行旋转校正。这样，神经网络的输出就是经过相位补偿后的信号，可以直接用于后续的解调处理。
3.MATLAB核心程序
for i = 1:length(SNR)
i
for j = 1:10
[i,j]
%产生信号
signal = round(rand(1,LEN));
signal_modulated1 = Modulator(signal,K);
signal_receive1 = awgn(signal_modulated1,SNR(i),'measured');
signal_receive2 = signal_receive1*exp(sqrt(-1)*phase);
offset2 = func_phase_est_dnn(signal_receive2);%基于深度学习的相位估计
RR = signal_receive2*exp(-sqrt(-1)*mean2(offset2));
%加相位补偿
output = DeModulator(RR,K);
msgr = ones(size(output));
idx = find(output<=0);
msgr(idx) = 0;
len = length(find(signal==msgr));
errrate(i,j)= 1-len/length(signal);
%没有相位补偿
output2 = DeModulator(signal_receive2,K);
msgr2 = ones(size(output2));
idx2 = find(output2<=0);
msgr2(idx2) = 0;
len2 = length(find(signal==msgr2));
errrate2(i,j)= 1-len2/length(signal);
end
end
figure;
semilogy(SNR,mean(errrate2,2),'b-o');
hold on
semilogy(SNR,mean(errrate,2),'r-s');
grid on
xlabel('SNR');
ylabel('误码率');
legend('64QAM无相位补偿误码率','64QAM相位补偿误码率');
