CN102324988B - 一种基于星座图的信号质量评估方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于星座图的信号质量评估方法及系统，克服现有技术中存在的耗时较大和精度不高的问题。所述方法包括：接收数字信号，得到该数字信号的信号星座图；将信号星座图中的实部数据和虚部数据进行分区；计算实部数据和虚部数据在每个分区的平均值和标准差；根据实部数据在每个分区的平均值和标准差，计算实部数据的Q参数，根据虚部数据在每个分区的平均值和标准差，计算虚部数据的Q参数；根据实部数据的Q参数和虚部数据的Q参数计算误码率。所述系统包括接收装置、分区装置、统计量计算装置、Q参数计算装置以及误码率计算装置。采用本发明实施例所述方法及系统，减小了样本数量，节省了计算时间，提高了计算精度。

Description

一种基于星座图的信号质量评估方法及系统

技术领域

本发明涉及数字信号传输领域，尤其涉及一种基于星座图的信号质量评估方法及系统。

背景技术

基于数字信号处理技术的相干检测是长距离光传输技术的重要解决方案。如何快速准确地评价数字信号系统的性能是需要解决的重要课题。在数值仿真中，为了对数字信号系统的误码率(BER)进行估计，可以采用蒙特卡罗仿真方法，而在实验中采用误码统计方法。两者都需要大量的统计样本而耗时较多。由星座图计算得到的误差矢量幅度(EVM)包含信号中的幅度及相位误差信息，成为一种常用的数字系统性能指标。下面分别对通过误码统计方法计算BER和通过EVM计算BER的方法进行介绍：

(a)误码统计方法计算BER

如果记录下了足够多的符号，我们可以由误码统计方法直接测量出BER的大小。误码统计方法需要大量接收信号数据去累计错误比特。当累计错误比特数目达到100个左右时，通常认为误码率测量比较准确。例如估计10^-3的误码率，需要记录10⁵个比特。但是这种基于累计错误比特的误码率测量方法不够直观，而且在较低误码率时非常耗时。例如估计10^-6误码率，需要记录10⁸个比特，难以实现对系统性能的实时快速评估。

(b)通过EVM计算BER

在评价数字信号质量时，EVM是一种常用的性能指标。它被定义为测量星座图与理想符号之间差值(根据星座图里每个符号的平均功率进行归一化)的均方根。

$\mathrm{EVM}=\sqrt{\frac{\frac{1}{N}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{|r_k-r_{k,\mathrm{ideal}}|}^2}{\frac{1}{N}\underset{k=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|r_{k,\mathrm{ideal}}\right|}^2}}$

其中，r_k表示第k个接收到的符号，而r_k，ideal是该符号相应的理想星座点。

BER可由EVM计算得到： $\mathrm{BER}=\frac{1}{2}\mathrm{erfc}({\mathrm{EVM}}^{-1}/\sqrt{2}),$ 其中erfc表示互补误差函数。

EVM由星座图统计特性得到，方法简单直观，但此方法估计出的数字信号系统误码率精确度不高，与实际测量值存在较大差距。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于星座图的信号质量评估方法及系统，克服现有技术中存在的耗时较大和精度不高的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于星座图的信号质量评估方法，包括：

接收数字信号，得到该数字信号的信号星座图，信号星座图包括信号的实部数据和虚部数据；

将信号星座图中的实部数据和虚部数据进行分区；

计算实部数据在每个分区的平均值和标准差，以及虚部数据在每个分区的平均值和标准差；

根据实部数据在每个分区的平均值和标准差，计算实部数据的质量(Q)参数，根据虚部数据在每个分区的平均值和标准差，计算虚部数据的Q参数；

根据实部数据的Q参数和虚部数据的Q参数计算误码率。

进一步地，所述将信号星座图中的实部数据和虚部数据进行分区，包括：将信号星座图中的实部数据以零为界进行分区；将信号星座图中的虚部数据以零为界进行分区。

进一步地，所述计算实部数据在每个分区的平均值和标准差，以及虚部数据在每个分区的平均值和标准差，包括：

计算实部数据在大于零的分区的平均值μ_Re(r_Re＞0)和标准差σ_Re(r_Re＞0)，以及在小于零的分区的平均值μ_Re(r_Re＜0)和标准差σ_Re(r_Re＜0)；以及

计算虚部数据在大于零的分区的平均值μ_Im(r_Im＞0)和标准差σ_Im(r_Im＞0)，以及在小于零的分区的平均值μ_Im(r_Im＜0)和标准差σ_Im(r_Im＜0)。

进一步地，所述根据实部数据在每个分区的平均值和标准差，计算实部数据的Q参数，包括：采用以下公式计算实部数据的Q参数Q_Re：

$Q_{\mathrm{Re}}=\frac{|{\mathrm{\&mu;}}_{\mathrm{Re}}(r_{\mathrm{Re}}>0)-{\mathrm{\&mu;}}_{\mathrm{Re}}(r_{\mathrm{Re}}<0)|}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{Re}}(r_{\mathrm{Re}}>0)+{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{Re}}(r_{\mathrm{Re}}<0)};$

所述根据虚部数据在每个分区的平均值和标准差，计算虚部数据的Q参数，包括：采用以下公式计算虚部数据的Q参数Q_Im：

$Q_{\mathrm{Im}}=\frac{|{\mathrm{\&mu;}}_{\mathrm{Im}}(r_{\mathrm{Im}}>0)-{\mathrm{\&mu;}}_{\mathrm{Im}}(r_{\mathrm{Im}}<0)|}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{Im}}(r_{\mathrm{Im}}>0)+{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{Im}}(r_{\mathrm{Im}}<0)}.$

进一步地，所述根据实部数据的Q参数和虚部数据的Q参数计算误码率，包括：采用以下公式计算误码率BER：

$\mathrm{BER}=\mathrm{avg}[\frac{1}{2}\mathrm{erfc}(Q_{\mathrm{Re}}/\sqrt{2}),\frac{1}{2}\mathrm{erfc}(Q_{\mathrm{Im}}/\sqrt{2})],$ 其中，erfc表示互补误差函数，avg表示求平均函数。

为解决上述技术问题，本发明还提供了一种基于星座图的信号质量评估系统，包括接收装置、分区装置、统计量计算装置、质量(Q)参数计算装置以及误码率计算装置，其中：

所述接收装置，用于接收数字信号，得到该数字信号的信号星座图，信号星座图包括信号的实部数据和虚部数据；

所述分区装置，用于将信号星座图中的实部数据和虚部数据进行分区；

所述统计量计算装置，用于计算实部数据在每个分区的平均值和标准差，以及虚部数据在每个分区的平均值和标准差；

所述Q参数计算装置，用于根据实部数据在每个分区的平均值和标准差，计算实部数据的Q参数，根据虚部数据在每个分区的平均值和标准差，计算虚部数据的Q参数；

所述误码率计算装置，用于根据实部数据的Q参数和虚部数据的Q参数计算误码率。

采用本发明实施例所述方法及系统，与现有误码统计方法相比，减小了样本数量，节省了计算时间；与EVM方法相比，提高了计算精度。

附图说明

图1为本发明实施例通过Q参数评估BER的流程图；

图2为不同BER估计方法的结果随传输距离变化的示意图；

图3为不同BER估计方法的结果随入纤功率变化的示意图；

图4为本发明实施例的系统示意图。

具体实施方式

在幅度调制系统中广泛应用质量(Quality，简称Q)参数作为BER性能指标。对开关键控(OOK)信号来说，Q参数被定义为“1”和“0”符号的均值之差与“1”和“0”符号的标准差之和的比值。针对可能采用其他调制格式的数字信号系统，需要一个耗时少、精度高的Q参数估计系统性能的方法。

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。

本实施例提供的数字信号系统性能评价方法如图1所示，包括以下步骤：

步骤1，接收数字信号，得到该数字信号的信号星座图，信号星座图包括信号的实部数据和虚部数据；

以光QPSK(四相相移键控)信号为例，采用相干接收机接收光QPSK信号，对采样信号进行数字信号处理，得到QPSK信号星座图，其中包含每个采样信号的实部数据和虚部数据。

步骤2，将信号星座图中的实部数据和虚部数据进行分区；

在本实施例中按照实部数据和虚部数据在信号星座图中的分布，以零为界进行分区，在其他实施例中也可以按照其他方法进行分区，例如按象限分。

以光QPSK信号为例，基于QPSK信号星座图，得到每个采样信号的实部r_Re和虚部r_Im，将r_Re按照r_Re＞0、r_Re＜0分区；将r_Im按照r_Im＞0、r_Im＜0分区。

步骤3，计算实部数据在每个分区的平均值和标准差，以及虚部数据在每个分区的平均值和标准差；

以光QPSK信号为例，分别计算r_Re和r_Im在各个分区的平均值和标准差：

平均值包括：μ_Re(r_Re＞0)和μ_Re(r_Re＜0)，以及μ_Im(r_Im＞0)和μ_Im(r_Im＜0)，

标准差包括：σ_Re(r_Re＞0)和σ_Re(r_Re＜0)，以及σ_Im(r_Im＞0)和σ_Im(r_Im＜0)；

其中，μ()表示均值，σ()表示标准差，括号中的内容表示计算该均值或标准差时的条件，例如μ_Re(r_Re＞0)表示实部数据在大于零的分区的平均值等等。以上举例仅为一种直观的表达方式，在其他实施例中，可以采用其他表达式来区分不同条件下的均值和标准差。

计算平均值和标准差的方法可采用现有技术实现，本文不再赘述。

步骤4，根据实部数据在每个分区的平均值和标准差，计算实部数据的Q参数，根据虚部数据在每个分区的平均值和标准差，计算虚部数据的Q参数；

以光QPSK信号为例，根据各分区的统计量(包括平均值和标准差)计算实部(Re)和虚部(Im)的Q参数：

$Q_{\mathrm{Re}}=\frac{|{\mathrm{\&mu;}}_{\mathrm{Re}}(r_{\mathrm{Re}}>0)-{\mathrm{\&mu;}}_{\mathrm{Re}}(r_{\mathrm{Re}}<0)|}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{Re}}(r_{\mathrm{Re}}>0)+{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{Re}}(r_{\mathrm{Re}}<0)},$

$Q_{\mathrm{Im}}=\frac{|{\mathrm{\&mu;}}_{\mathrm{Im}}(r_{\mathrm{Im}}>0)-{\mathrm{\&mu;}}_{\mathrm{Im}}(r_{\mathrm{Im}}<0)|}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{Im}}(r_{\mathrm{Im}}>0)+{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{Im}}(r_{\mathrm{Im}}<0)}$

其中，Q_Re为实部数据的Q参数，即实部数据各分区均值之差与各分区标准差之和的比值，Q_Im为虚部数据的Q参数，即虚部数据各分区均值之差与各分区标准差之和的比值。

步骤5，根据实部数据的Q参数和虚部数据的Q参数计算误码率。

以光QPSK信号为例进行BER估计，将由Q_Re和Q_Im得到的估计结果进行平均，再计算出BER：

$\mathrm{BER}=\mathrm{avg}[\frac{1}{2}\mathrm{erfc}(Q_{\mathrm{Re}}/\sqrt{2}),\frac{1}{2}\mathrm{erfc}(Q_{\mathrm{Im}}/\sqrt{2})].$

下面以QPSK调制格式作为实验验证的实例。由于数字存储示波器所能记录的数据是有限的，因此在实验中将BER控制在10^-5到10^-2。为了进行误码统计，每次记录了400000个符号。对于上述实施例通过Q参数计算BER的方法和通过EVM计算BER的方法，使用400000个符号中的10000个进行BER估计，一共40组。

由以下关系式可以将估计出的BER转化为Q参数(Q_-BER，单位为dB)：

其中erfc^-1是余误差函数的逆函数。

对比通过Q参数计算BER的方法和通过EVM计算BER的方法估计出的Q_-BER，与误码统计测量得到的Q_-BER随传输距离的变化如图2(光功率0dBm，每图320km)所示，随光功率的变化如图3(传输距离320km×3)所示，其中线(1)为通过误码统计方法计算BER的测量结果，线(2)为通过Q参数计算BER的测量结果，线(3)为通过EVM计算BER的测量结果。不同估计方法的均值和方差都与差错统计方法进行比较。要达到较为精确且稳定的BER估计效果，通过Q参数计算BER的方法仅需要10000个符号。由于样本量的减小，这种方法能大量节省计算时间，这点在估计更低误码率时会更加具有优势。可以看到本实施例提供的通过Q参数计算BER的方法比通用的通过EVM计算BER的方法更精确，更接近误码率测量结果。

实现上述方法的信号质量评估系统如图4所示，包括接收装置、分区装置、统计量计算装置、Q参数计算装置以及误码率计算装置，其中：

所述接收装置，用于接收数字信号，得到该数字信号的信号星座图，信号星座图包括信号的实部数据和虚部数据；

所述分区装置，用于将信号星座图中的实部数据和虚部数据进行分区；

所述统计量计算装置，用于计算实部数据在每个分区的平均值和标准差，以及虚部数据在每个分区的平均值和标准差；

所述Q参数计算装置，用于根据实部数据在每个分区的平均值和标准差，计算实部数据的Q参数，根据虚部数据在每个分区的平均值和标准差，计算虚部数据的Q参数；

所述误码率计算装置，用于根据实部数据的Q参数和虚部数据的Q参数计算误码率。

优选地，所述分区装置是用于采用以下方式将信号星座图中的实部数据和虚部数据进行分区：所述分区装置将信号星座图中的实部数据以零为界进行分区，将信号星座图中的虚部数据以零为界进行分区。

具体地，所述统计量计算装置计算实部数据在大于零的分区的平均值μ_Re(r_Re＞0)和标准差σ_Re(r_Re＞0)，以及在小于零的分区的平均值μ_Re(r_Re＜0)和标准差σ_Re(r_Re＜0)；以及计算虚部数据在大于零的分区的平均值μ_Im(r_Im＞0)和标准差σ_Im(r_Im＞0)，以及在小于零的分区的平均值μ_Im(r_Im＜0)和标准差σ_Im(r_Im＜0)。

优选地，所述Q参数计算装置是用于采用以下方式根据实部数据在每个分区的平均值和标准差，计算实部数据的Q参数：

所述Q参数计算装置采用以下公式计算实部数据的Q参数Q_Re：

$Q_{\mathrm{Re}}=\frac{|{\mathrm{\&mu;}}_{\mathrm{Re}}(r_{\mathrm{Re}}>0)-{\mathrm{\&mu;}}_{\mathrm{Re}}(r_{\mathrm{Re}}<0)|}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{Re}}(r_{\mathrm{Re}}>0)+{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{Re}}(r_{\mathrm{Re}}<0)};$

所述Q参数计算装置是用于采用以下方式根据虚部数据在每个分区的平均值和标准差，计算虚部数据的Q参数：

所述Q参数计算装置采用以下公式计算虚部数据的Q参数Q_Im：

$Q_{\mathrm{Im}}=\frac{|{\mathrm{\&mu;}}_{\mathrm{Im}}(r_{\mathrm{Im}}>0)-{\mathrm{\&mu;}}_{\mathrm{Im}}(r_{\mathrm{Im}}<0)|}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{Im}}(r_{\mathrm{Im}}>0)+{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{Im}}(r_{\mathrm{Im}}<0)}.$

优选地，所述误码率计算装置是用于采用以下方式根据实部数据的Q参数和虚部数据的Q参数计算误码率：所述误码率计算装置采用以下公式计算误码率BER：

$\mathrm{BER}=\mathrm{avg}[\frac{1}{2}\mathrm{erfc}(Q_{\mathrm{Re}}/\sqrt{2}),\frac{1}{2}\mathrm{erfc}(Q_{\mathrm{Im}}/\sqrt{2})]$

其中，erfc表示互补误差函数，avg表示求平均函数。

本领域普通技术人员可以理解上述方法中的全部或部分步骤可通过程序来指令相关硬件完成，所述程序可以存储于计算机可读存储介质中，如只读存储器、磁盘或光盘等。可选地，上述实施例的全部或部分步骤也可以使用一个或多个集成电路来实现。相应地，上述实施例中的各模块/单元可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。本发明不限制于任何特定形式的硬件和软件的结合。

当然，本发明还可有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于星座图的信号质量评估方法，包括：

接收数字信号，得到该数字信号的信号星座图，信号星座图包括信号的实部数据和虚部数据；

将信号星座图中的实部数据和虚部数据进行分区；

计算实部数据在每个分区的平均值和标准差，以及虚部数据在每个分区的平均值和标准差；

根据实部数据在每个分区的平均值和标准差，计算实部数据的质量Q参数，根据虚部数据在每个分区的平均值和标准差，计算虚部数据的Q参数；

根据实部数据的Q参数和虚部数据的Q参数计算误码率。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述将信号星座图中的实部数据和虚部数据进行分区，包括：

将信号星座图中的实部数据以零为界进行分区；将信号星座图中的虚部数据以零为界进行分区。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：

所述计算实部数据在每个分区的平均值和标准差，以及虚部数据在每个分区的平均值和标准差，包括：

计算实部数据在r_Re>0的分区的平均值μ_Re和标准差σ_Re，以及在r_Re<0的分区的平均值μ_Re和标准差σ_Re；以及

计算虚部数据在r_Im>0的分区的平均值μ_Im和标准差σ_Im，以及在r_Im<0的分区的平均值μ_Im和标准差σ_Im；

其中，r_Re和r_Im分别为每个采样信号的实部和虚部。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：

所述根据实部数据在每个分区的平均值和标准差，计算实部数据的Q参数，包括：采用以下公式计算实部数据的Q参数Q_Re：

$Q_{\mathrm{Re}}=\frac{|{\mathrm{\&mu;}}_{\mathrm{Re}}(r_{\mathrm{Re}}>0)-{\mathrm{\&mu;}}_{\mathrm{Re}}(r_{\mathrm{Re}}<0)|}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{Re}}(r_{\mathrm{Re}}>0)+{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{Re}}(r_{\mathrm{Re}}<0)};$

其中，μ_Re(r_Re>0)和σ_Re(r_Re>0)分别为r_Re>0的分区的平均值μ_Re和标准差σ_Re，μ_Re(r_Re<0)和σ_Re(r_Re<0)分别为r_Re<0的分区的平均值μ_Re和标准差σ_Re；

所述根据虚部数据在每个分区的平均值和标准差，计算虚部数据的Q参数，包括：采用以下公式计算虚部数据的Q参数Q_Im：

$Q_{\mathrm{Im}}=\frac{|{\mathrm{\&mu;}}_{\mathrm{Im}}(r_{\mathrm{Im}}>0)-{\mathrm{\&mu;}}_{\mathrm{Im}}(r_{\mathrm{Im}}<0)|}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{Im}}(r_{Im}>0)+{\mathrm{\&sigma;}}_{Im}(r_{Im}<0)};$

其中，μ_Im(r_Im>0)和σ_Im(r_Im>0)分别为r_Im>0的分区的平均值μ_Im和标准差σ_Im，μ_Im(r_Im<0)和σ_Im(r_Im<0)分别为r_Re<0的分区的平均值μ_Im和标准差σ_Im。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于：

所述根据实部数据的Q参数和虚部数据的Q参数计算误码率，包括：

采用以下公式计算误码率BER：

$BER=avg\&lsqb;\frac{1}{2}erfc\left(Q_{\mathrm{Re}}/\sqrt{2}\right),\frac{1}{2}erfc\left(Q_{\mathrm{Im}}/\sqrt{2}\right)\&rsqb;$

其中，erfc表示互补误差函数，avg表示求平均函数。

6.一种基于星座图的信号质量评估系统，包括接收装置、分区装置、统计量计算装置、质量Q参数计算装置以及误码率计算装置，其中：

所述接收装置，用于接收数字信号，得到该数字信号的信号星座图，信号星座图包括信号的实部数据和虚部数据；

所述分区装置，用于将信号星座图中的实部数据和虚部数据进行分区；

所述统计量计算装置，用于计算实部数据在每个分区的平均值和标准差，以及虚部数据在每个分区的平均值和标准差；

所述Q参数计算装置，用于根据实部数据在每个分区的平均值和标准差，计算实部数据的Q参数，根据虚部数据在每个分区的平均值和标准差，计算虚部数据的Q参数；

所述误码率计算装置，用于根据实部数据的Q参数和虚部数据的Q参数计算误码率。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于：

所述分区装置是用于采用以下方式将信号星座图中的实部数据和虚部数据进行分区：

所述分区装置将信号星座图中的实部数据以零为界进行分区，将信号星座图中的虚部数据以零为界进行分区。

8.如权利要求7所述的系统，其特征在于：

所述统计量计算装置是用于采用以下方式计算实部数据在每个分区的平均值和标准差，以及虚部数据在每个分区的平均值和标准差：

计算实部数据在r_Re>0的分区的平均值μ_Re和标准差σ_Re，以及在r_Re<0的分区的平均值μ_Re和标准差σ_Re；以及

计算虚部数据在r_Im>0的分区的平均值μ_Im和标准差σ_Im，以及在r_Im<0的分区的平均值μ_Im和标准差σ_Im；

其中，r_Re和r_Im分别为每个采样信号的实部和虚部。

9.如权利要求8所述的系统，其特征在于：

所述Q参数计算装置是用于采用以下方式根据实部数据在每个分区的平均值和标准差，计算实部数据的Q参数：

所述Q参数计算装置采用以下公式计算实部数据的Q参数Q_Re：

$Q_{\mathrm{Re}}=\frac{|{\mathrm{\&mu;}}_{\mathrm{Re}}(r_{\mathrm{Re}}>0)-{\mathrm{\&mu;}}_{\mathrm{Re}}(r_{\mathrm{Re}}<0)|}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{Re}}(r_{\mathrm{Re}}>0)+{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{Re}}(r_{\mathrm{Re}}<0)};$

其中，μ_Re(r_Re>0)和σ_Re(r_Re>0)分别为r_Re>0的分区的平均值μ_Re和标准差σ_Re，μ_Re(r_Re<0)和σ_Re(r_Re<0)分别为r_Re<0的分区的平均值μ_Re和标准差σ_Re；

所述Q参数计算装置是用于采用以下方式根据虚部数据在每个分区的平均值和标准差，计算虚部数据的Q参数：

所述Q参数计算装置采用以下公式计算虚部数据的Q参数Q_Im：

$Q_{\mathrm{Im}}=\frac{|{\mathrm{\&mu;}}_{\mathrm{Im}}(r_{\mathrm{Im}}>0)-{\mathrm{\&mu;}}_{\mathrm{Im}}(r_{\mathrm{Im}}<0)|}{{\mathrm{\&sigma;}}_{\mathrm{Im}}(r_{Im}>0)+{\mathrm{\&sigma;}}_{Im}(r_{Im}<0)};$

其中，μ_Im(r_Im>0)和σ_Im(r_Im>0)分别为r_Im>0的分区的平均值μ_Im和标准差σ_Im，μ_Im(r_Im<0)和σ_Im(r_Im<0)分别为r_Re<0的分区的平均值μ_Im和标准差σ_Im。

10.如权利要求9所述的系统，其特征在于：

所述误码率计算装置采用以下公式根据实部数据的Q参数和虚部数据的Q参数计算误码率BER：

$BER=avg\&lsqb;\frac{1}{2}erfc\left(Q_{\mathrm{Re}}/\sqrt{2}\right),\frac{1}{2}erfc\left(Q_{\mathrm{Im}}/\sqrt{2}\right)\&rsqb;$

其中，erfc表示互补误差函数，avg表示求平均函数。