您在第一张图中看到的失真是由相位噪声引起的；你离原点越远，星座在给定阶段的跨度就越大。

QAM 星座的形状不像第二张图，因为星座中的点并非都是等距的。当星座中的所有点的概率相同并且系统性能受到在星座周围均匀分布的噪声的限制时，使星座中的所有点彼此之间的距离相同是理想的。（当您考虑接收器中的信号超过其整个动态范围时，通常会出现这种情况）。让我解释...

您的第一张图是我通常看到的在接收器线性范围内的最强信号条件下正确接收的信号（载波和时间同步）（靠近发射器，但不会太接近而不会导致非线性饱和效应）。在这种情况下，我们看到的是来自发射器和接收器本地振荡器的组合相位噪声，但我们还没有明显看到所有其他噪声源（模拟和数字）的影响。本地振荡器将设计为具有足够的相位噪声，就像您在上图中显示的那样（相位噪声将被指定为超过符号错误率要求）。

低功率条件（远距离发射器）也是我们的符号错误率要求的一部分，其中顶部星座远优于低星座。这是因为在这种情况下，加性噪声会变成围绕星座中每个点的“圆形云”（它具有相同的 AM 和 PM 分量），而不是噪声主要是 PM 的顶部数字。相同级别的噪声在星座中的每个点周围将具有相同的 RMS 直径。因此，假设所有点的概率相同，我们最好的符号错误率可以通过让星座中的所有点等距来实现。

当然，在这种噪声水平固定的情况下，增加所有点之间的总距离（这意味着专门增加发射功率）会降低符号错误率，但无论如何，最好的策略是让点等间距当噪声水平均匀分布时。

值得注意的是，从实际角度来看，QAM 有两个显着优势：

1. 同相和正交分量是独立的 PAM 信号$\sqrt{M}$每个级别（其中$M=2^{2k}$是星座中的点数，$2k$是每个符号的（偶数）位数）。这使得编码器的设计非常简单。
2. 决策区域是沿实轴和虚轴的阈值。这使得接收器中的切片器非常简单。

Marcus Müller在此评论中也暗示了这些观点。这种简单性的代价是 QAM 的功率效率欠佳。QAM 星座的角点为给定的点之间的最小距离增加了必要的峰值和平均功率。

通过循环 QAM实现复杂性和功率效率之间的折衷，对于给定的符号之间的最小距离，它需要较小的平均功率。在（公认过时的）CCITT V.29 标准中使用了一个相关的想法：

在复杂性和平均功率之间实现折衷的另一种方法是交叉星座，其中标准矩形 QAM 星座的角符号被移除。通过这种方式，您可以获得每个符号的奇数位（例如，32-QAM 交叉或 128-QAM 交叉）：