前向纠错码和卷积码都用于纠错，在 AWGN 环境中表现更好，如该程序所示

随机生成的信息使用 16 QAM 进行调制并通过瑞利衰落信道并添加 AWGN。PSAM（导频符号辅助调制）即在传输之前周期性地将导频符号插入到信息符号序列中以估计信道系数。首先在接收器导频符号是分开的，导频上的信道系数是通过将接收到的导频符号幅度除以实际的导频符号幅度来计算的。使用这些值，中间的信道值通过使用不同的插值技术（FFT、样条三次、三次、线性）进行插值。为每种插值技术生成 vs SNR 曲线，并得出结论，样条三次插值技术是更有效的一种。

由 PN 序列随机码扩展的数据脉冲通过 AWGN 信道和接收器解扩展此扩展信号，然后找到原始信息位 消息框显示传输错误数此代码为单用户编写，但您可以使用嵌套循环使用多用户环境。 如果使用此代码，多用户环境随机代码应相互正交。

Matlab/Octave 脚本执行以下操作： (a) 随机二进制序列的生成(b) 根据格雷映射为每个 16-QAM 星座符号分配 4 位组(c) 添加高斯白噪声(d) 16-QAM 符号的解调和(e) 每十进制去映射到格雷转换(f) 计算误码数(g) 以 1dB 的步长为 Eb/No 的每个值运行此程序。 关于 16QAM 理论误码率的讨论，请参考帖子http://www.dsplog.com/2008/06/05/16qam-bit-error-gray-mapping/

使用 AWGN 信道的不同 M-ary QAM 的 BER 比较。

可以直接运行，matlab程序展示OFDM从发送端到接收端的流程，仿真了AWGN信道下，采用BPSK，QPSK，16QAM调制,ML检测时的误符率。

高斯白噪声matlab代码LDPC码 在加性高斯白噪声（AWGN）通道上模拟常规（3,6）LDPC码的误码率性能。 上面附有一个MATLAB，用于解码通过加性白高斯信道传输的常规LDPC码。 使用和积算法（SPA）进行解码。 整个代码分为几个小块（函数），其中名为“代码”的调用函数作为基线。 该过程所需的奇偶校验矩阵以表的形式给出，该表已存储在excel工作表中，并在调用过程中由调用函数进行调用。 代码的结果是在端到端的错误概率与接收的信噪比之间绘制的图形形式。

生成描述精确理论（原始）误码率与 Eb/N0 和 Es/N0 的 MatLab 代码表达式，用于使用格雷编码 2^2n-QAM 调制在具有相干检测接收器的 AWGN 信道上传输对称二进制信号. 用： === 准确BER(n) ExactBER(n, '详细信息') n = 1：QPSK n = 2：QAM16 n = 3：QAM64 n = 4：QAM256 n = 5：QAM1024 n = 6：QAM4096 n = 7：QAM16384 n = 8：QAM65536 等等。 例子： ======== >> ExactBER(2) QAM16 的理论 AWGN 原始 BER： EsN0 = 4 * EbN0 F = sqrt(EsN0/10) BER = (3/8) * erfc(F) + (1/4) * erfc(3*F) - (1/8) * erfc(5*F)

考虑以下渠道模型， Y = sqrt(snr)X + N, 其中 X 是（离散）通道输入，例如 E[X^2]<1，N 是具有密度函数 N(0,1) 的噪声，snr 是信噪比（线性标度）。 该函数使用信道输入的给定概率密度函数计算与一维或二维中的任何星座相关联的容量。 它能够评估任何可能的输入分布的容量，尤其是具有统一输入的经典调制方案（QAM、PSK 等）。 我依赖于 quad2d 函数，但也可以使用 Monte Carlo 方法来评估出现在互信息计算中的积分。

在 AWGN 信道中使用 PSK 调制进行 LDPC 编码大多数函数都内置在 comm 中的 matlab 函数中。 工具箱。 这些也可以在代码中轻松配置以满足您的要求。 在给定的代码中，设置 SNR、codeRate、调制阶数 (psk) 和要模拟的帧数。 请随时与我联系，让我知道您的意见。