基于BP神经网络的64QAM解调算法matlab性能仿真

1.算法运行效果图预览

2.算法运行软件版本

MATLAB2022A

3.部分核心程序

% 第一部分：加载并可视化数据
% load data.mat
real1 = [-7 -7 -7 -7 -7 -7 -7 -7 -5 -5 -5 -5 -5 -5 -5 -5 ...
         -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -1 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 -3 ...
         +7 +7 +7 +7 +7 +7 +7 +7 +5 +5 +5 +5 +5 +5 +5 +5 ...
         +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +1 +3 +3 +3 +3 +3 +3 +3 +3 ]./sqrt(42);
     
imag1 = [-7 -5 -1 -3 +7 +5 +1 +3 -7 -5 -1 -3 +7 +5 +1 +3 ...
         -7 -5 -1 -3 +7 +5 +1 +3 -7 -5 -1 -3 +7 +5 +1 +3 ...
         -7 -5 -1 -3 +7 +5 +1 +3 -7 -5 -1 -3 +7 +5 +1 +3 ...
         -7 -5 -1 -3 +7 +5 +1 +3 -7 -5 -1 -3 +7 +5 +1 +3 ]./sqrt(42);
  
IQmap = real1'+sqrt(-1)*imag1';
  
for ij = 1:length(SNR)
    ij
    for j = 1:20
.......................................................
        % 数据划分比例
        divT = 0.05; % 训练数据占全部数据的20%
        divV = 0.2; % 验证数据占全部数据的10%
        % 分割训练集和验证集
        SrxT = Srx(1,1:floor(divT*length(Srx)));% 训练集信号
        StxT = Stx(1,1:floor(divT*length(Stx)));% 训练集期望结果
        SrxV = Srx(1  ,floor(divT*length(Srx))+1:floor((divT+divV)*length(Srx)));% 验证集信号
        StxV = Stx(1  ,floor(divT*length(Stx))+1:floor((divT+divV)*length(Stx)));% 验证集期望结果
         
        [accuracy,yfit] = func_ANN_QAM(Si, Sh, Nlabel, lambda, IQmap, SrxT, StxT, SrxV, StxV);
        err(ij,j)=1-accuracy/100;
    end
end
  
func_constellation(Srx,Stx,0.5)  
  
figure;
semilogy(SNR,mean(err,2),'b-o');
grid on
xlabel('SNR');
ylabel('误码率');
legend('64QAM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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4.算法理论概述

64QAM是一种高效的数字调制技术，它通过将6个比特映射到64个不同的复数符号上，以实现高数据传输速率。然而，在通信中，由于信道噪声和多径效应，需要解调器恢复原始的比特序列。基于BP（Backpropagation）神经网络的64QAM解调算法，是一种利用神经网络的非线性映射和学习能力，从失真的接收信号中得到原始信号的技术。