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pskdemod

M진 PSK 방식을 사용하여 복조

구문

z = pskdemod(y,M)

z = pskdemod(y,M,phaseoffset)

z = pskdemod(y,M,phaseoffset,symorder)

z = pskdemod(y,M,Name=Value)

설명

z = pskdemod(y,M)은 입력 M-PSK 신호 y를 복조합니다. M은 변조 차수를 지정합니다.

z = pskdemod(y,M,phaseoffset)은 M-PSK 성상도의 위상 오프셋을 지정합니다.

z = pskdemod(y,M,phaseoffset,symorder)는 M-PSK 성상도의 심볼 순서를 지정합니다.

z = pskdemod(y,M,Name=Value)는 이름-값 인수를 사용하여 옵션을 지정합니다.

예제

PSK 신호와 PAM 신호에서 위상 잡음의 영향 비교하기

PSK 변조 방식과 PAM 변조 방식을 비교하여 PSK가 위상 잡음에 더 민감하다는 것을 보여줍니다. PSK 성상도는 원형이고 PAM 성상도는 선형이기 때문에 PSK가 위상 잡음에 더 민감합니다.

심볼 개수 및 변조 차수 파라미터를 지정합니다. 랜덤 데이터 심볼을 생성합니다.

len = 10000;                
M = 16;                     
msg = randi([0 M-1],len,1);

위상 잡음 System object™를 만들고 구성된 설정을 표시합니다.

phasenoise = comm.PhaseNoise(Level=[-70 -80])

phasenoise = 
  comm.PhaseNoise with properties:

              Level: [-70 -80]
    FrequencyOffset: [2000 20000]
         SampleRate: 1000000
       RandomStream: 'Global stream'

두 방식을 비교하기 위해 PSK와 PAM을 모두 사용하여 msg를 변조합니다.

txpsk = pskmod(msg,M);
txpam = pammod(msg,M);

변조된 신호의 위상을 섭동합니다.

rxpsk = phasenoise(txpsk);
rxpam = phasenoise(txpam);

수신된 신호의 산점도 플롯을 만듭니다.

scatterplot(rxpsk);
title('Noisy PSK Scatter Plot')

scatterplot(rxpam);
title('Noisy PAM Scatter Plot')

수신된 신호를 복조합니다.

recovpsk = pskdemod(rxpsk,M);
recovpam = pamdemod(rxpam,M);

각 변조 방식에 대한 심볼 오류 개수를 계산합니다. PSK 신호에서 훨씬 더 많은 개수의 심볼 오류가 발생합니다.

numerrs_psk = symerr(msg,recovpsk);
numerrs_pam = symerr(msg,recovpam);
[numerrs_psk numerrs_pam]

ans = 1×2

   286     1

AWGN에서 QPSK 신호를 변조 및 복조하기

랜덤 심볼을 생성합니다.

dataIn = randi([0 3],1000,1);

데이터에 대해 QPSK 변조를 수행합니다.

txSig = pskmod(dataIn,4,pi/4);

신호를 AWGN 채널에 통과시킵니다.

rxSig = awgn(txSig,10);

수신된 신호를 복조하고 심볼 오류 수를 계산합니다.

dataOut = pskdemod(rxSig,4,pi/4);
numErrs = symerr(dataIn,dataOut)

numErrs = 3

PSK 심볼 매핑

변조 차수를 설정한 후 전체 성상도 점 세트를 포함하는 데이터 시퀀스를 생성합니다.

M = 8;
data = (0:M-1);
phaseoffset = 0;

그레이 코드와 이진 코드로 변조하고 복조한 데이터에 대해 8-PSK 심볼 매핑의 성상도 플롯을 시각화합니다.

symgray = pskmod(data,M,phaseoffset,'gray',PlotConstellation=true, ...
          InputType='integer');

mapgray = pskdemod(symgray,M,phaseoffset,'gray',OutputType='integer');
symbin = pskmod(data,M,phaseoffset,'bin');
mapbin = pskdemod(symbin,M,phaseoffset,'bin',PlotConstellation=true, ...
         OutputType='bit');

입력 인수

y — M-PSK 변조 입력 신호

스칼라 | 벡터 | 행렬

M-PSK 변조 입력 신호로, 스칼라, 벡터 또는 행렬로 지정됩니다. y가 행렬인 경우 함수는 열을 개별적으로 처리합니다.

데이터형: double | single
복소수 지원 여부: 예

M — 변조 차수

1보다 큰 정수 값

변조 차수로, 1보다 큰 정수 값으로 지정됩니다.

데이터형: double

phaseoffset — 위상 오프셋

0 (디폴트 값) | 스칼라

PSK 성상도의 위상 오프셋(단위: 라디안)으로, 스칼라로 지정됩니다.

데이터형: double

symorder — 심볼 순서

'gray' (디폴트 값) | 'bin' | 벡터

심볼 순서로, 'gray', 'bin' 또는 벡터로 지정됩니다. 이 인수는 함수가 이진 벡터를 대응하는 정수에 할당하는 방법을 지정합니다.

• 'gray' — 그레이 코드 순서를 사용합니다.

• 'bin' — 이진 코드 순서를 사용합니다.

• 벡터 –– 사용자 지정 심볼 순서를 사용합니다. 벡터는 [0, M– 1] 범위 내의 고유 값을 포함하고 길이가 M인 벡터입니다. 첫 번째 요소는 각도 phaseoffset에 상응하는 성상도 점을 의미하며, 그 다음 요소들은 반시계 방향으로 진행됩니다.

이름-값 인수

선택적 인수 쌍을 Name1=Value1,...,NameN=ValueN으로 지정합니다. 여기서 Name은 인수 이름이고 Value는 대응값입니다. 이름-값 인수는 다른 인수 뒤에 와야 하지만, 인수 쌍의 순서는 상관없습니다.

R2021a 이전 릴리스에서는 쉼표를 사용하여 각 이름과 값을 구분하고 Name을 따옴표로 묶으십시오.

예: y = pskdemod(x,M,phaseoffset,symorder,OutputType='bit')

OutputType — 출력값의 유형

'integer' (디폴트 값) | 'bit' | 'llr' | 'approxllr'

출력값의 유형으로, 'integer', 'bit', 'llr' 또는 'approxllr'로 지정됩니다.

OutputDataType — 출력값의 데이터형

'double' | 'single' | ...

출력값의 데이터형으로, 다음 중 하나로 지정됩니다.

OutputType 값	허용되는 OutputDataType 값
'integer'	'double', 'single', 'int8', 'int16', 'int32', 'uint8', 'uint16', 'uint32'
'bit'	'double', 'single', 'int8', 'int16', 'int32', 'uint8', 'uint16', 'uint32', 'logical'

디폴트 값은 입력 y의 데이터형입니다.

종속 관계

이 인수를 사용하려면 OutputType 인수를 'integer' 또는 'bit'로 설정하십시오. 그 외의 경우에는 출력 데이터형은 입력 데이터형 y와 같습니다.

NoiseVariance — 잡음 분산

1 (디폴트 값) | 양의 스칼라 | 양수 값으로 구성된 벡터

잡음 분산으로, 다음 옵션 중 하나로 지정됩니다.

• 양의 스칼라 — 모든 입력 요소에 동일한 잡음 분산 값을 사용합니다.

• 양수 값으로 구성된 벡터 — 대응하는 마지막 차원을 따라 입력값의 모든 요소에 대해 벡터의 각 요소로 지정된 잡음 분산을 사용합니다. 벡터 길이는 입력 신호의 마지막 차원에 있는 요소 개수와 같아야 합니다.

• 복조 함수에는 복소수 입력 신호가 필요합니다. BPSK의 경우 변조기는 허수부 값이 0인 복소 신호를 출력합니다. 복조기에 실수 신호를 입력하는 경우에는 분산 값을 실수 값 입력 신호 분산의 두 배로 설정해서 복소 신호의 잡음 파워를 실수 값 입력 신호로 표현해야 합니다.

팁

엄밀한 LLR 알고리즘은 유한 정밀도 연산방식을 사용하여 지수를 계산합니다. 크기가 매우 큰 양수나 음수가 포함된 계산일 경우 엄밀한 LLR 알고리즘은 다음과 같은 결과를 생성합니다.

• 잡음 분산이 매우 큰 값인 경우 Inf 또는 -Inf

• 잡음 분산과 신호 전력이 모두 매우 작은 값인 경우 NaN

근사 LLR 알고리즘은 지수를 계산하지 않습니다. 근사 LLR 알고리즘을 사용하면 Inf, -Inf, NaN 결과값이 생성되는 것을 피할 수 있습니다.

종속 관계

이 인수를 사용하려면 OutputType 인수를 'llr' 또는 'approxllr'로 설정하십시오.

데이터형: double

PlotConstellation — 성상도를 플로팅하는 옵션

false 또는 0 (디폴트 값) | true 또는 1

성상도를 플로팅하는 옵션으로, 논리값 0(false) 또는 1(true)로 지정됩니다. PSK 성상도를 플로팅하려면 'PlotConstellation'을 true로 설정하십시오.

출력 인수

z — M-PSK 복조 출력 신호

스칼라 | 벡터 | 행렬

M-PSK 복조 출력 신호로, 스칼라, 벡터 또는 입력 신호 y와 열 개수가 같은 행렬로 반환됩니다. 이 출력값의 값과 차원은 다음 표에 지정된 'OutputType' 값에 따라 다릅니다.

'OutputType'	pskdemod 출력값	출력값의 차원
'integer'	[0, M – 1] 범위의 복조된 정수 값	z는 입력 y와 동일한 차원을 갖습니다.
'bit'	복조된 비트	z의 행 개수는 y의 행 개수의 log2(M)배입니다. 함수는 각 복조 심볼을 log2(M)비트의 그룹에 매핑합니다. 여기서 첫 번째 비트는 최상위 비트(MSB)를 나타내고 마지막 비트는 최하위 비트(LSB)를 나타냅니다.
'llr'	정확한 로그 가능도 알고리즘을 사용하여 계산된, 각 비트의 로그 가능도비 값. 자세한 내용은 Exact LLR Algorithm 항목을 참조하십시오.
'approxllr'	각 비트의 근사 로그 가능도비 값. 값은 근사 로그 가능도 알고리즘을 사용하여 계산됩니다. 자세한 내용은 Approximate LLR Algorithm 항목을 참조하십시오.

참고 문헌

[1] Proakis, John G. Digital Communications. 4th ed. New York: McGraw Hill, 2001.

확장 기능

C/C++ 코드 생성
MATLAB® Coder™를 사용하여 C 코드나 C++ 코드를 생성할 수 있습니다.

버전 내역

R2006a 이전에 개발됨

R2022a: 함수에 대한 새로운 개선 사항

이제 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

• OutputType 인수를 사용하여 이진 출력을 지정할 수 있습니다.

• symorder 인수를 사용하여 사용자 지정 심볼 매핑을 지정할 수 있습니다. 이제 디폴트 값은 'gray' 심볼 매핑입니다.

• 비트별 로그 가능도 또는 근사 로그 가능도 알고리즘을 사용하여 연판정 복조를 수행할 수 있습니다.

• OutputDataType 인수를 사용하여 모든 내장 숫자 데이터형을 지정할 수 있습니다.

• PlotConstellation 인수를 사용하여 기준 성상도를 시각화할 수 있습니다.

참고 항목

pskmod | qamdemod | apskdemod | dvbsapskdemod | mil188qamdemod

도움말 항목

• Phase Modulation
• Hard- vs. Soft-Decision Demodulation