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 基于QPSK软解调和LDPC信道编译码的通信链路包括以下主要步骤：
2.1 数据源编码 在数据源编码阶段，输入的二进制数据会被编码为纠错码，以提高数据传输的可靠性。常用的纠错码包括卷积码、LDPC码等。本文将采用LDPC码作为纠错码。
2.2 调制 在调制阶段，编码后的数据将被调制为模拟信号，以便于在传输媒介中传输。常用的调制方式包括PSK、QAM、FSK等。本文将采用QPSK调制方式。
2.3 信道传输 在信道传输阶段，调制后的信号将被传输到接收端。在传输过程中，信号会受到噪声、多径衰落等影响，从而导致信号失真。因此，需要在接收端进行信号处理，以恢复原始信号。本文将采用软解调方式。
2.4 解调 在解调阶段，接收端将对接收到的信号进行解调，以恢复原始信号。常用的解调方式包括硬解调和软解调。本文将采用软解调方式。
2.5 解码 在解码阶段，接收端将对解调后的信号进行解码，以恢复原始数据。解码过程中，需要采用与编码阶段相同的纠错码。本文将采用LDPC码作为纠错码。
3.MATLAB核心程序
for ij = 1:length(SNRs)
errs = 0;
sigma = sqrt(1./(2*10^(SNRs(ij)/10)*R));
for frame = 1:N_Frame
if mod(frame,100)==1
[ij,frame]
end
%产生信号
Tdats0 = randi([0,1],1,N_bits);
Tdats = mod(Tdats0*G,2);
%调制
Tmods = modulates(Tdats,K);
%经过信道
Rmods = awgn(Tmods,SNRs(ij),'measured');
%解调
Rdats = soft_demodulates(Rmods,K);
Rbits = zeros(size(Rdats));
idx = find(Rdats>=0);
Rbits(idx) = 1;
z_hat = func_Dec(2*Rbits-1,sigma,H,max_iter);
x_hat = round(z_hat(size(G,2)+1-size(G,1):size(G,2)));
Err1 = sum(Tdats0~=x_hat');
errs = errs + Err1;
end
ber(ij) = errs/(N_bits*N_Frame);
end
figure;
semilogy(SNRs, ber ,'b-o')
grid on;
xlabel('SNR(dB)');
ylabel('BER');
if max_iter==1
save R21.mat SNRs ber
end
if max_iter==5
save R22.mat SNRs ber
end
if max_iter==10
save R23.mat SNRs ber
end
if max_iter==20
save R24.mat SNRs ber
end
