我们的目标是使用Matlab画出BER（Bit Error Rate）曲线，在这幅图中，纵坐标是以Eb/N0表示的信噪比（SNR），横坐标是BER。画出这样一条曲线，需要一系列的点，想得到每个点都需要在一个特定的SNR下进行一次仿真。下面给出在一个特定SNR，如10dB下的仿真步骤：

    设发送信号序列为x——(signal vector),发送比特序列为tx，接收比特序列为rx，fb为比特频率，fs为对发射信号的采样频率

1、SNR=10dB，定义 snrdb=10;

   把dB表示的信噪比还原成比例关系：ebn0=10^(snrdb/10);

2、求出比特能量： eb=sum(x.^2)/(length(x)*fb);

3、求出噪声单边功率谱密度：n0=eb/ebn0;

4、求出噪声的平均功率：  pn=n0*fs/2;

5、产生随机噪声：n=sqrt(pn)*randn(1,length(x));

6、将发射信号和噪声相加，得到接收机的输入信号：y=x+n;

******进行解调*******

7、由于发送/接收端的滤波，会引入延时，所以发送比特和接收比特之间会有一定的偏移。为了把发送比特和接收比特对比以得到BER，需要找出偏移量。可以使用部分互相关的方法找出偏移量off：

for lag=1:length(rx)-length(tx)-1

    cor(lag)=tx*rx(lag:length(tx)-1+lag)';

end;

off=find(cor==max(cor))-1;

8、算出该SNR下的BER：

发送比特和接收比特之间的差异：err=tx-rx(1+off:length(tx)+off);

错误比特的总数：te=sum(abs(err));

误比特率：ber=te/length(tx);

    算出一系列特定SNR下的BER后，就可以画出曲线了。假设SNR数据保存在向量xx中，对应的SNR结果保存在向量yy中，我们可以使用Matlab画出曲线：semilogy(xx,yy,'o');

    典型的BER曲线如图1所示：

http://s5/bmiddle/5d4cce1bh7e767cbb7fc4&690

参考：Bit-Error-Rate Simulation Using Matlab, James E. Gilley. 更多细节请看原文。