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信道建模与仿真

第七章标量信道建模及其仿真 (187)

7.1平坦衰落信道建模 (188)

7.1.1平坦衰落信道理论模型 (188)

7.1.1.1 Clarke信道模型 (188)

7.1.1.2 Suzuki 信道模型 (189)

7.1.2 多普勒功率谱 (191)

7.1.2.1 经典功率谱 (192)

7.1.2.2 高斯功率谱 (194)

7.1.2.3 平均多普勒频移和多普勒扩展 (195)

7.2平坦衰落信道仿真[13] (196)

7.2.1 正弦波叠加法 (197)

7.2.1.1 等距离法（MED）[8] (203)

7.2.1.2 等面积法（MEA）[8] (205)

7.2.1.3 Monte Carlo法（MCM）[8] (209)

7.2.1.4 最小均方误差法（MSEM）[8] (212)

7.2.1.5 精确多普勒扩展法（MEDS）[14] (214)

7.2.1.6 多普勒相位的计算方法 (217)

7.2.1.7 Jakes仿真器(JM)[1] (218)

7.2.1.8 仿真方法的性能分析 (233)

7.2.2 成形滤波器法 (236)

7.3频率选择性衰落信道建模[13] (238)

7.4频率选择性衰落信道仿真 (242)

参考文献 (244)

第七章标量信道建模及其仿真

前面的章节从总体上介绍了信道的基本知识和基本特性，包括大尺度传播、小尺度衰落等等。无疑，了解这些信道特性对我们要在频谱资源有限的信道上，尽可能高质量、大容量传输有用信息起着指导性的作用：讨论大尺度传播不仅对分析信道的可用性、选择载波频率以及切换有重要意义，而且对于移动无线网络的规划也很重要；而讨论小尺度衰落则对传输技术的选择和数字接收机的设计至关重要。因此，信道建模和仿真是研究移动无线通信各种技术和网络规划的基础和关键。建模的评估标准是在不同的环境下所建立的模型与真实无线信道的吻合程度；而仿真的评估标准则在于运算量的复杂度。因此，研究人员需要根据实际情况的不同来进行建模和仿真。下面的章节将重点讲述信道的建模和仿真，本章先介绍标量信道的建模和仿真。

在6.4节中已经介绍了小尺度衰落信道的分类：根据信道的频率选择性，可以把信道分为平坦衰落信道和频率选择性衰落信道；根据信道的空间选择性，可以把信道分为标量信道和矢量信道。因此，本章在介绍不考虑空间角度信息的标量信道建模和仿真时，将分别讨论平坦衰落信道和频率选择性衰落信道。事实上，平坦衰落信道只有一个可分辨径（包括了多个不可分辨径），而频率选择性衰落信道是由多个可分辨径组合而成（其中每一个可分辨径就是一个平坦衰落信道），这也就是说，频率选择性衰落信道的建模比平坦衰落信道的建模更复杂，它是由多个具有不同时延的平坦衰落信道组合而成。因此，平坦衰落信道建模是标量信道建模的基础，我们将在第七章的前半部分重点讲述；在此基础上，第七章的后半部分将介绍频率选择性衰落信道的建模和建模。

7.1 平坦衰落信道建模

本节将讲述平坦衰落信道建模的两个模型――Clarke 信道模型和Suzuki 信道模型，和与信道建模密切相关的多普勒功率谱。

7.1.1平坦衰落信道理论模型

以下介绍两种描述平坦衰落信道的模型：Clarke 信道模型和Suzuki 信道模型，其中前者用于描述小尺度衰落，后者综合考虑大尺度衰落和小尺度衰落。

7.1.1.1 Clarke 信道模型

Clarke [11] 提出了一种用于描述平坦小尺度衰落的统计模型，即瑞利衰落信道。其移动台接收信号场强的统计特性是基于散射的，这正好与市区环境中无直视通路的特点相吻合，因此广泛应用于市区环境的仿真中。

基站和移动台之间传播环境主要特征是多径传播，即并不仅仅来自一条直射路径，而更包括由于建筑物、树木及起伏的地形引起反射、散射及绕射后的信号，由于电波通过各个路径的距离不同，因而各路径来的反射波到达时间不同，相位也就不同。不同相位的多个信号在接收端迭加，有时同相迭加而加强，有时反相迭加而减弱。这样，接收信号的幅度将急剧变化，即产生了衰落。对于典型的市区环境(图6-2-7中的RX2)，具有以下特点：发射天线放置在建筑物顶端，在接收天线的远场区空间上只存在很少的可分离的远端散射体，且每个主反射体一般只有一个主要路径；在发送端和接收端的附近存在大量的散射体（称为本地散射体），由于它们产生的多径信号相对时延很小，所以可以认为任何平面波都没有附加时延，又由于不存在直射路径，只存在散射路径，使得到达波都经历了相似的衰落，具有几乎相等的幅度，只是具有不同的频移和入射角。

如图7-1-1，由于移动台的移动，使得每个到达波都经历了多普勒频移。假设发射天线是垂直极化的，入射到移动天线的电磁场由N 个平面波组成。对于第n 个以角度n α到达x 轴的入射波，多普勒频移为：

n n v

f αλ

cos =

(7-1-1)

其中的λ为入射波波长。

到达移动台的垂直极化平面波存在电场E 和磁场H 的场强分量分别为：

∑=+=N

n n c n z t f C E E 1

0)π2cos(θ

(7-1-2) ∑=+-

n n c n n x t f C E H 1

)π2cos(sin θαη

(7-1-3) ∑=+-

n n c n n y t f C E H 1

)π2cos(cos θαη

(7-1-4)

这里的0E 是本地平均E 场（假设为恒定值）的实数幅度，n C 表示不同电波幅度的实数随机变量，η是自由空间的固有阻抗)377(Ω，c f 是载波频率，第n 个到达分量的随机相位n θ为：

n n n t f ?θ+=π2

(7-1-5)

图6-2-3(b) 入射角到达平面示意图

图7-1-1 入射角到达平面示意图

对场强进行归一化后，即

∑==N

n n C 1

(7-1-6)

由于多普勒频移与载波相比很小，因而三种场分量可以用窄带随机过程表示。若N 足够大，三个分量

y x z H H E 、、可以近似为高斯随机变量。假设相位角在π)2,0[间隔有均匀的概率密度函数，则(7-1-2)式可以用同相分量和正交分量表示：

t t T t t T E c s c c z ωωsin )(cos )(-=

(7-1-7) 其中

∑=+=N

n n n n c t f C E t T 10)π2cos()(?

(7-1-8) ∑=+=N

n n n n s t f C E t T 1

0)π2sin()(?

(7-1-9)

根据中心极限定理，)()(t T t T s c 、都是高斯随机过程，且具有以下的统计特性：

0)]([)]([==t T E t T E s c

(7-1-10) 2

)]([)]([2

t T E t T E s c ==

(7-1-11) 0)]()([)(=+=ττt T t T E R s c T T c s

(7-1-12) 0)]()([)(=+=ττt T t T E R c s T T s s

(7-1-13) 即它们是互不相关的、均值为零、方差为1的高斯随机过程。它们的包络

)()()(2

2t u t T t T E s c z =+=

(7-1-14)

服从瑞利分布，

∞<≤=

-u u

u p u 0,e )(2

σσ

(7-1-15)

其中

2/20E =σ

(7-1-16)

7.1.1.2 Suzuki 信道模型

1 Suzuki 衰落分布[2]

用图7-1-2所示的统计模型来说明多径强度从局部特性到全局特性的转变。因为多次反射或折射而服从对数正态分布的主波，在移动终端所在地方因为当地物体的散射，而分裂成几条子径。每条子径假定有大概相等的幅度和随机均匀分布的相位。而且，它们到达移动终端时有大概相同的延时。这些成分的包络之和服从瑞利分布，而瑞利分布的参数σ服从对数正态分布，从而构成一个混合分布。

发射机

图7-1-2 城区无线多径信道示意图

在前面章节介绍了瑞利分布和对数正态分布的基础上，综合考虑了这两种衰落过程，形成Suzuki 衰落分布[2]，即其包络的概率分布满足

σσ

σμσσd e x

x p s s s x ?∞

---

(ln )

2(2

2π21e

)( (7-1-17)

式中σ是瑞利分布中各高斯分量的标准差；s μ和s σ分别为对数正态分布的均值和标准差。

可以看出，上式是将瑞利分布的标准差σ在服从对数正态分布的情况下进行了积分，实现了从局部特性到全局特性的转化。因此，Suzuki 分布的衰落模型是联合考虑了小尺度衰落和大尺度衰落的综合模型。

2 Suzuki 信道模型

前面介绍Clarke 模型仿真的仅是小尺度衰落的瑞利衰落信道，现在介绍的Suzuki 信道模型，是将小尺度衰落模型和大尺度传播模型结合起来的一个混合模型，即在瑞利信道的基础上，考虑了阴影效应。因此，用Suzuki 模型来仿真平坦衰落信道，意义更为重要。

考虑典型市区环境，即在移动台和基站之间没有视距存在，因此，接收信号是一系列来自各个方向的独立反射信号的叠加。接收信号的包络服从瑞利分布，相位服从π)2,0[区间的均匀分布。如果移动台运动较短的距离，可以假设瑞利过程的平均功率保持恒定；如果运动距离较长，由于阴影效应，使瑞利过程的功率有显著的变化，在这种情况下，Suzuki 分布相比瑞利分布较为准确。

Suzuki 过程[2])(t η可以表示为瑞利过程)(t ξ（小尺度衰落）与对数正态过程)(t ?（大尺度衰落）的乘积：(如图1-2-1所示)

()()()t t t ζξη?= (7-1-18)

(1) 瑞利过程)(t ξ

瑞利过程)(t ξ可以定义为窄带复高斯随机过程)(t μ的包络： ()()()t j t t 21μμμ+=

(7-1-19)

这里)(1t μ和)(2t μ是不相关的实正态随机过程，均值为0)}({==i i m t E μ，方差

20)}({μμσσμ==i t Var i ，2,1=i 。因此

()()()()t t t t 2

221μμμξ+==

(7-1-20) 是瑞利分布的随机过程。)(1t μ和)(2t μ要满足[1]中的经典功率谱分布函数

(7-1-21)

()()???????≥<-=max

max 2

max max 2 0 /1π0

f f f f f f f f S i i μμμσ 2,1=i

这里的m ax f ，为最大多普勒频移。

根据功率谱密度，可以得到其自相关函数为

())π2(max 02

0τστμμμf J r i i = (7-1-22)

(2) 对数正态过程()t ζ

对数正态过程()t ζ由均值为03=m ，方差12

3＝σ的实高斯随机过程)(3t μ生成，

()()t s m t 3e μζ+=

(7-1-23) 参数m 和s 的引入是为了分别将3m 和2

3σ转换成实际的均值和方差。实高斯随机过程)(3t μ与(7-1-19)式中定义的复高斯随机过程)(t μ不相关。通常假设)(3t μ的功率谱密度函数服从高斯分布，如下式所示：

()2

332e π21c

f c

f S σμμσ-=

(7-1-24)

式中的c σ与3dB 截止频率c f 的关系是，2ln 2c c f σ=。总的说来，3dB 截止频率c f 比最大多普勒频移

max f 小的多，可以表示为k f f c /max ＝，所以这里的k >>1。

参考文献[4]已经证明了，当参数k 大于10时，k 和功率谱密度函数)(3f S μ对Suzuki 信道模型的随机特性影响不明显。同样根据(7-1-24)式，我们可以得到高斯过程)(3t μ的自相关函数：

()()2

332t c e t r πσμμ-=

(7-1-25)

3 扩展Suzuki 信道模型

上一小节讨论的Suzuki 模型,假设接收的信号中只有散射分量，没有直射分量。当接收信号中存在直射分量时，()t ξ就不在服从瑞利分布，而是服从莱斯分布。需将式(7-1-20))改写为：

()()()()

()()[]()()[]

()()[]()()[]2

222112211t m t t m t t m t j t m t t m t t t +++=

+++=+==μμμμμμξρ

(7-1-26)

其中，()()()()

ρθρ+=+=t f j t jm t m t m π221e

代表信号中的直射分量（均值），ρρθρ,,f 分别是直射分量的幅

度，多普勒频率和相位。在上式中，当0=ρf 时，均值()ρ

θρj m t m e

==是常数，不随时间变化，这相当于移

动台运动的方向与直射信号传播的方向成直角。

在扩展Suzuki 模型中，散射信号分量也具有式(7-1-21)所示的功率谱，其相关函数如式(7-1-22)所示，只是在此基础上增加了一个直射分量而已，所以其相关的统计特性不再做具体讨论。

7.1.2 多普勒功率谱

第六章已经介绍了无线信道的衰落和多径现象，我们知道，由于接收机的运动和多普勒效应，使得接收机的到达波产生了多普勒频移。由于不同的入射角产生不同的多普勒频移，因此所有的散射（反射）分量的叠加就形成了连续的多普勒频谱，也就是我们常说的“多普勒功率谱”。根据散射（反射）环境的不同，接收端的多普勒功率谱也不尽相同。下面将介绍两种常见的多普勒功率谱――经典功率谱和高斯功率谱。

7.1.2.1 经典功率谱

假设有N 个入射波，它们在π)2,0[的入射功率是连续的，ααd p )(表示在入射角为αααd +~的入射能量，A 表示全向天线的平均接收功率，)(αG 表示α方向的天线增益。当∞→N 时，ααd p )(成为连续分布。则全部入射能量可以表示为

)()(αααd p AG P r

(7-1-27)

假设发送信号的载频为c f ，则多普勒频率为

c m c f f f v

f f +=+?=

=ααλ

αcos cos )(

(7-1-28)

m f 为最大多普勒频移，因为)(αf 为偶函数，所以)()(αα-=f f 。假设信道冲激响应为

()()()t f t t f t t c c π2sin π2cos 21μμμ+=，)(f S μμ表示接收信号的功率谱，则有

[]αααααμμd G p G p A df f S )()()()()(--+=

(7-1-29) 对(7-1-28)求导，可得

ααd f df m sin -=

(7-1-30) ??

??-=m c f f f 1-cos α (7-1-31)

由(7-1-31)式，可得

1sin ?

??--=m c f f f α (7-1-32)

将(7-1-32)和(7-1-30)代入(7-1-29)，可得出)(f S μμ

[]???

????>-<-???? ??----+=m

c m

c m c m f f f f f f f f f f G p G p A f S 01)()()()()(2ααααμμ

(7-1-33)

这表明功率谱以载波为中心，分布在 m c f f ±之间，每个到达波都根据到达方向的不同有不同的频率。

对于波长为4/λ的垂直极化天线，天线增益)(αG 在全方向上为常数，即2

02)(σα=G ，且入射能量在π

2~0均匀分布，即π

)(=αp ，则

1π)(?

??--=

m c m f f f f f S σμμ

m c f f f <-

(7-1-34)

()

/1π)(m m f f f f S i i -=

σμμ

m f f < (7-1-35)

对(7-1-35)作反傅立叶变换，因为)(f S i i μμ为偶函数，得

()

f f f f df

f S R m

i i i i f m m

f j ??-==∞

∞-0

20π2/1π2cos π2e )()(τσττμμμμ (7-1-36)

做代换x f f m cos =，代入上式，得

dx x f R m i i ?=

/π0

)cos π2(cos π

2)(τστμμ

(7-1-37)

因为

??==

π0

π20

cos 0)cos cos(π2

21)(βββπ

d x d e

x J jx (7-1-38)

所以

)π2()(02

0τστμμm f J R i i = (7-1-39) ττστμμc m f f J R π2cos )π2()(020=

(7-1-40)

图7-1-3示出了多普勒功率谱的曲线，从中我们可以看出，在最大多普勒频移方向（即0o和180o方向）

多普勒功率谱为无穷，但是由于α是连续分布的，所以取到某个具体的方向的概率为0。

可以看出，经典功率谱的推导必须满足以下三个假设：

1) 电磁波的传播发生在二维平面，接收机位于散射区域的中心； 2) 到达接收天线的来波入射角均匀分布在π)2,0[之间； 3) 接收天线是全向天线。

所以，必须满足以上三个假设的信道才符合经典功率谱。

(a) 经典功率谱i i μμ

(b) 相应的自相关函数μμi i

图7-1-3 经典功率谱及其相应的自相关函数)1,91(2

0==σHz f m

7.1.2.2 高斯功率谱

所谓高斯功率谱是指

()2

)(2ln 2

0π

2ln c

i i f f

e f f S -=

σμμ (7-1-41)

式中，c f 为3dB 截止频率。对(7-1-41)作反傅立叶变换，得

()2

)2ln /

(π2

0e τμμστc i i f r -= (7-1-42)

理论调查证明了航空信道的多普勒功率谱服从高斯分布，在许多情况下可以用(7-1-41)式来近似。对于带宽少于10KHz 的信号，航空信道属于非频率选择性信道。在参考文献[18]中已经指出：对于频率选择性信道，多普勒功率谱严重偏离经典功率谱，而高斯功率谱能够较好的吻合。高斯功率谱偏离了原来的频率，这是因为反射回波主要来自于某一特定的方向。

(a) 高斯功率谱i i μμ

(b) 相应的自相关函数)(τμμi i R

图7-1-4 高斯功率谱及其相应的自相关函数 )1,91,2ln (2

0===

σHz f f f m m c

7.1.2.3 平均多普勒频移和多普勒扩展

平均多普勒频移和多普勒扩展分别表示信号经过信道后经历的频率的均值和方差。它与电平交叉率（LCR ，

Level Crossing Rate ）、平均衰落时长（AFD ，Average Fading Duration ）、多普勒功率谱都有关，是描述信道时变特性的重要参数。

假设随机过程)(t i μ具有的多普功率谱密度为()f S i i μμ，平均多普勒频移()1i

i B μ

μ与多普勒扩展()2i

i B μμ是多普勒功率谱密度()f S i i μμ的两个参数，其中，平均多普勒频移定义为()f S i i μμ的一阶原点矩（均值），即：

()

()()()()

00π211i

i i i i i i i i

i r r

j df

f S df

f fS B μμμμμμμμμμ ?

==??∞

∞-∞

∞-

(7-1-43)

而多普勒扩展定义为()f S i i μμ的二阶中心矩的平方根（标准差），即：

()

()()()()()

()()

00)00(

2122

2i i i i i i i i i i i

i i i i

i r r r r df f S df f S B f B μμμμμμμμμμμμμμμμπ

-=?

∞

-∞

∞

- (7-1-44)

式中，()()τ

ττμμμμd r d r

i i i i = ，()()2

2τττμμμμd r d r i i i i =

。

因为对于复确定过程)()()(21t j t t μμμ+=，()f S 11μμ和()f S 22μμ相同且对称，则

()()

011==i

i B B μμμμ

(7-1-45) ()()0

22π2σβ

μμμμ==i

i B B

(7-1-46)

这里()020i i r μμσ=，()0i i r μμβ -=。

由上述定义可知，对经典功率谱和高斯功率谱而言，有：

(),01=i

i B μμ (7-1-47)

()???????=)( 2

ln 2)( 2max

2高斯经典c f f B i

i μμ (7-1-48)

可见，如果经典功率谱的最大多普勒频移和高斯功率谱的3dB 截止频率满足max 2ln f f c =时，经典功率

谱的多普勒扩展和高斯功率谱的多普勒扩展相同。

下面考虑多谱勒扩展()2i

i B μ

μ与()2~i

i B μμ的重要性。 Clarke 模型和Suzuki 模型的高阶统计特性，如电平通过率与平均衰落时长都与随机过程()t i μ的自相关函数()t r 11μμ在零点的二阶导数()0i i r μμ 有关。

实际信道中()0i i r μμ 可以表示为多谱勒扩展的平方，即

()()

()()()

??=-=-=-=-=)

(3 ,22))((2,1 220222222max 00高斯经典i B i B f r i i i i i i c μμμμμμμμππσπσπσ

(7-1-49)

仿真信道的情况，自相关函数()t r 11~

μμ在零点的二阶导数，即 ()()()

()(

)

???=-=-=)

(3 ,~2)(2,1 ,~~20~2

2220高斯经典i B i B r i i i i i i μμμμμμμπσπ (7-1-50)

其中，222021~~~μμμσσσ==，1~23=μσ。由上面两式可见，仿真过程的多谱勒扩展()2~i i B μμ与实际信道的多谱勒

扩展()2i

i B μ

μ越接近，则()0~i i r μμ 与()0i i r μμ 就越接近，仿真过程的高阶统计特性就与实际过程越相符。

7.2 平坦衰落信道仿真[13]

所有的信道模型的仿真都是基于多个不相关的有色高斯随机过程。对于瑞利和莱斯过程需要两个有色高斯随机过程，然而对于Suzuki 过程需要三个有色高斯随机过程。产生有色高斯噪声的方法有两类：第一类方法是正弦波叠加法（SOS ：Sum-Of-Sinusoid ）；第二类是成形滤波器法。

莱斯法[12] 是正弦波叠加法中的一种，其实现框图如图7-2-2所示，就是基于无穷个加权谐波的叠加，即

∑=∞→+=

i N n n i n i n i N i t f C t 1

,,,)π2cos()(lim θμ

(7-2-1)

式中

)(2,,n i i n i f S f C i i μμ?=

(7-2-2a)

i n i f n f ?=,

(7-2-2b)

相移n i ,θ是]π2,0[均匀分布的随机变量；当∞→i N 时，0→?i f ，这样就使频率成为连续分布的。我们知道，高斯随机过程可以完全由均值、自相关函数（或者功率谱密度）来描述，因此，成形滤波器法（图7-2-1）

与正弦波叠加法（图7-2-1）是等效的。这是因为式(7-2-1)表示了均值为0、且具有)(f S i i μμ功率谱密度的高斯随机变量。

8-3-2 正弦波叠加法实现有色高斯噪声

)π2cos(1,1,i i t f θ+

π2cos(2,2,i i t f θ+π2cos(,,∞∞+i i t f θ

)

图7-2-2正弦波叠加法实现有色高斯噪声

成形滤波器法如图7-2-1，在线性时不变滤波器

)(f H i 的输入端输入白高斯噪声，且)1,0(~)(N t v ，则输

出过程)(t i μ的功率谱密度满足2

)()(f H f S i i i =μμ。所以，为了产生特定的多普勒功率谱的随机过程，可以采用相应的成形滤波器。

)

1,0(~)(N t v 图8-3-1 成形滤波器法实现有色高斯随机过程

图7-2-1成形滤波器法实现有色高斯随机过程

同时，两种方法各有优缺点。第一类方法能够有效的减少运算量，因此得到广泛的应用，但是仿真的衰落信道的性能不理想。第二类方法所要求的成形滤波器的带宽相对于抽样率来说是非常窄的，所以复杂度较高；为了设计出这样一个窄带的数字滤波器而减小运算复杂度，通常采用的方法是首先设计一个低抽样率的数字滤波器，然后采用线形插值的方法将抽样率提高，此线形插值的过程同样具有很大的运算复杂度，但是这种方法能够较好的仿真出独立的衰落信道。以下两小节分别讲述这两种实现方法。

7.2.1 正弦波叠加法

基于前面介绍的莱斯模型，如果用有限个谐波来代替无限个谐波，则随机过程表示为：

∑=+=i

N n n i n i n i i t f C t 1

,,,)π2cos()(?θμ

(7-2-3)

式中，n i c ,和n i f ,分别用(7-2-2a)和(7-2-2b)表示，相移n i ,θ是)π2,0[均匀分布的随机变量（实现框图如图7-2-3所示），由于这里的n i ,θ是随机变量，所以此模型称为“随机型仿真模型”。可以看出，当∞→i N 时，)()(?t t i i μμ

→。

8-3-3 正弦波叠加法：随机仿真模型

)π2cos(1,1,i i t f θ+

π2cos(2,2,i i t f θ+π2cos(,,i N i N i t f θ+

图7-2-3正弦波叠加法：随机仿真模型

当n i ,θ从)π2,0[均匀分布的随机器取出之后，就不再代表一个随机变量了，而是随机变量的一个实现。因

此当n i ,θ代表随机变量的一个实现时，(7-2-3)变成

∑=+=i

N n n i n i n

i i

t f C

t 1

,,,)π2cos()(~θμ

(7-2-4)

因为这里的n i ,θ在整个仿真过程中是确定的，所以此模型成为“确定型仿真模型”（见图7-2-4）。注意到

当∞→i N 时，确定过程)(~t i μ是随机过程)(t i

μ的取样函数。所以，本节的目的就是介绍几种计算),,(,,,n

i n

i f C θ 的方法，使得确定过程)(~t i

的统计特性接近随机过程)(t i

μ的统计特性。 8-3-4

正弦波叠加法：确定型仿真模型)π2cos(1,1,i i t f θ+

π2cos(2,2,i i t f θ+π2cos(,,i N i N i t f θ+

图7-2-4正弦波叠加法：确定型仿真模型基于确定型实高斯随机过程，可以表示确定复高斯随机过程为

)(~)(~)(~2

1t j t t μμμ+= (7-2-5) 则确定的瑞利过程可以表示为 ()()()()t j t t t 21~~~~μμμζ+== (7-2-6) 确定的莱斯过程可以表示为 ()()()()t m t t t +==μμξρ~~~ (7-2-7)

其实现框图如图7-2-5表示。

)

π2cos(11,1,1N N f θ+)π2cos(1,11,1θ+f π2cos(2,12,1θ+f π2cos(1,21,2θ+f π2cos(2,22,2θ+f π2cos(2,2,2N N f θ+

图7-2-5莱斯过程的确定仿真模型

用于计算机仿真的离散仿真器只需要将t 用s kT t =代替即可，其中s T 为抽样间隔，k 为整数。在仿真建立的初始阶段，必须确定参数),,(,,,n i n i n i f C θ的值，且在整个仿真阶段保持不变。我们把n i n i f C ,,,和n i ,θ分别称为

确定过程的多普勒系数、离散多普勒频移、多普勒相移。下面讨论确定过程)(~t i

的基本特性和统计特性： 1 基本特性

(1) 时间均值

假设确定过程)(~t i

μ满足)2,1,,2,1(0,==≠i N n f i n i （下面的介绍可以看出，一般情况下此条件恒满

足），则从(7-2-4)式可以得到

0)(~

21lim ~==?-∞→T T

i T dt t T

m i

μμ

(7-2-8)

(2) 平均功率

从(7-2-4)式可以得到

∑?=-∞→=-=i i i N n n i T T

i T C dt m t T 12

,222]~)(~[21lim ~μμμσ (7-2-9) 很明显，平均功率2~i

μσ仅仅与多普勒系数n i C ,有关，而与离散多普勒频移n i f ,、多普勒相移n i ,θ无关。

(3) 自相关函数

从(7-2-4)式可以得到

)π2cos(2

)(~

)(~21

lim

)(~,1

,ττμμτμμn i N n n i T

i i T f C dt t t T

r i

i i ∑

?=-∞→=+=

(7-2-1

很明显，自相关函数)(~

τμμi i r 仅仅与多普勒系数n i C ,有和离散多普勒频移n i f ,有关，而与多普勒相移n i ,θ无关。且)0(~~2i

i i

r μμμσ=。

(4) 互相关函数

假设)(~1t μ和)(~2

t μ都是确定过程，则互相关函数为

0)(~)(~21

lim

)(~2

21=+=?-∞→T T

T dt t t T

r τμμτμμ ，m n f f ,2,1±≠

(7-2-11

)

对所有的21,,2,1,,,2,1N m N n ==都满足。所以只要离散多普勒频移m n f f ,2,1、满足m n f f ,2,1±≠，则这

两个确定过程)(~1

t μ

和)(~2

t μ不相关。但如果出现m

n f f ,2,1±=，则 )π2cos(2

)(~,2,1,11

,2,1,2,121m n n N

f f n m

n f C C r m

n θθττμμ±-=

∑

±==

(7-2-1

其中N 是1N 和2N 中最大值。这时互相关函数)(~

21τμμr 还与多普勒相移n i ,θ有关。

(5) 功率谱密度

用(7-2-10)式作反傅立叶变换，得

∑=++-=i

i i N n n i n i n i f f f f C f S 1

,,2

,)](δ)(δ[4)(~

μμ

(7-2-1

可以看出，)(~t i μ的功率谱密度是关于频率f 对称的，即)(~)(~f S f S i i i i -=μμμμ；且位于n i f f ,±=之间，并

用4/2

,n i C 进行加权。

(6) 互功率谱密度

假设)(~1t μ和)(~2

t μ都是确定过程，则根据式(7-2-11)和(7-2-12)作反傅立叶变换，得 0)(~21=f S μμ，m n f f ,2,1±≠

(7-2-14)

∑

±==-++-=N f f n n n m n m

n m n m n f f f f C C f S ,2,1,2,1,2,1211

)

(j ,1)(j ,1,2,1]e )(δe )(δ[4

)(~θθθθμμ

(7-2-15) 对所有的21,,2,1,,,2,1N m N n ==都满足，其中N 是1N 和2N 中最大值。同时互功率谱还满足)(~

)(~2112*f S f S μμμμ=。

(7) 平均多普勒频移

假设确定过程)(~t i μ

具有的多普功率谱密度为()f S i

i μμ~，平均多普勒频移()1~μμB 与多普勒扩展()

μμB 是多普勒

功率谱密度()f S i

i μμ~的两个参数，其中，平均多普勒频移定义为()f S i

i μμ~

的一阶原点矩（均值），即：

()()()()()

0~0~πj 21~

~1i

i i i i i i

i i

i r r df f S df f S f B μμμμμμμμμμ

?==??∞∞-∞∞

(7-2-16)

因为()()f S f S i

i i i -=μμμμ~

~，所以

()0~1=i

i B μμ (7-2-17) 对于复确定过程)(~)(~)(~2

1t j t t μμμ+=，如果实部和虚部互不相关，则 ()()

0~~11==i i B B μμμμ

(7-2-18)

(8) 多普勒扩展

而多普勒扩展定义为()f S i i μμ~

的二阶中心矩的平方根（方差），即：

()()()()()()()()()

0~0~)0~0~(π21~

~~2

2i i i i i i i i i

i i

i i i i

i r r r r df

f S df

f S

B f B μμμμμμμμμμμμμμμμ -=-=??∞

∞-∞

∞

(7-2-19)

所以

()

∑-==i

i i

i N n n

i n i i f c B 1

2,2,22~21

~π2~

~μμμμσσβ (7-2-20)

这里

()∑==-=i

i i N n n i n i i f c r 1

2,,2)(π20~~

μμβ

(7-2-21)

可见，如果20

2~σσμ=i ，ββ=i ~

，则确定过程)(~t i μ的多普勒扩展与理想随机过程)(t i μ的多普勒相同。

2 统计特性

(1) 幅度、相位概率密度函数

讨论一个确定过程)(~t i

μ的统计特性，是将时间t 看作是在时间间隔均匀分布的随机变量。考虑莱斯复随机变量

)(~)(~)(~2

1t j t t ρρρμμμ+= (7-2-22) 式中

)2,1()()(~)(~=+=i t m t t i

i i μμρ (7-2-23a) )

π2(j 21e

)()()(ρρθρ+=+=t f t jm t m t m (7-2-23b) 则

)(~)(~)(~)(2

1t j t t t ρρρμμμξ+== (7-2-24)

所以，幅度、相位概率密度函数[13]分别为

{}

}θ

θθπ

ξd dv v z g v c J

dv v z g v c J z z p N m m N n n 22220

1,20

111101,10),,()]π2([{),,()]π2([4)(~2

∏?

?∏∞=-∞

=?=

(7-2-25)

{}

}dz

dv v z g v c J

dv v z g v c J z p N m m N n n 22220

,20

1110

1,10),,()]π2([{),,()]π2([4)(~2

1θθθθ?

∏??∏∞

=∞∞=?=

(7-2-26)

这里

)]cos cos (π2cos[),,(111ρθρθθ-=z v v z g (7-2-27a) )]sin sin (π2cos[),,(222ρθρθθ-=z v v z g

(7-2-27b)

当∞→i N 时，幅度和相位完全服从莱斯分布的幅度分布(6-2-37)式和相位分布(6-2-38)式，这就说明“确

定型仿真模型”从概率密度函数的角度能够很好的吻合上“随机型仿真模型”。

下面将讨论“随机型仿真模型”产生信号的各态历经性，即从均值和自相关函数的角度，来比较两种模型的吻合程度。

(2) 各态历经性

1) 关于均值的各态历经性

对于随机过程)(?t i μ，如果)(~t i μ的时间平均收敛到)(?t i μ的统计平均)}(?{)(?1t E m i μτμ?

=，则称随机过程)(?t i μ

关于均值各态历经，即满足： ?-∞→==T

i T dt t T m m )(~21lim )(~)(?11μττμμ (7-2-28) 因为多普勒相移n i ,θ在)π2,0[均匀分布，所以左边的等式一定等于0；右边的等式在)2,1,,2,1(0,==≠i N n f i

n i 时也为0。（在下面介绍的容中，可以看到这个条件很容易满足）。因此

0)(~)(?1

1==ττμμm m (7-2-29)

即随机过程)(?t i μ

关于均值各态历经。

2) 关于自相关函数的各态历经性

对于随机过程)(?t i μ，如果)(~)(~τμμ+t t i

i 的时间平均，能够收敛到)(?t i μ的自相关函数)}(?)(?{:)(?11τμμτμμ+=t t E r

i i ，则称随机过程)(?t i μ关于自相关函数各态历经，即满足： ?-∞→+==T T

i i T dt t t T

r r )(~

)(~21

lim

:)(~)(?1111τμμττμμμμ

(7-2-3

当多普勒系数n i c ,和离散多普勒频移n i f ,为确定值，多普勒相移n i ,θ在)π2,0[均匀分布，则

)π2cos(2

)(?,1

,ττμμn i N n n i f C r

i i ∑==

(7-2-3

1) 根据(7-2-10)式，可以得出

)(~)(?1111ττμμμμr r =

(7-2-32)

所以随机过程)(?t i μ

关于自相关函数各态历经。综上，在多普勒系数和离散多普勒频移都是确定值的前提条件下，随机过程)(?t i μ关于均值、自相关函数各态历经，这就证明了用确定过程)(~t i

μ代替随机过程)(?t i μ的合理性，这样的简化有利于信道模型的仿真；同时对于信道建模的好坏，评估标准是确定过程)(~t i

的随机特性与理想随机过程)(t i

μ的随机特性之间的偏差,即是下面两个准则：

(3) 两个准则

1) 概率均方误差准则

)(t i μ是均值为零且正态分布的随机过程，即),0(~)(20σμN t i ，则概率)(~

x p i μ与)(x p i μ的均方误差为 dx x p x p E i i i

p 2))(~)((?-=∞

∞

-μμμ

(7-2-3

3) 这样能够评估确定型过程的概率分布函数与理想随机过程的概率分布函数的接近程度。

2) 自相关函数均方误差准则

众所周知，实高斯随机过程可以完全由其概率密度函数、自相关函数描述，因此另外一个准则就是评估确定型过程的自相关函数与理想随机过程的自相关函数的均方误差

τττττμμμμμμd r r E i i i i i

i r 20

max

))(~

)((1

max ?-=

(7-2-3

已经证明取max max 2/f N i =τ比较合适，特别对于经典功率谱。

计算确定过程(7-2-3)式中的参数),,(,,,n i n i n i f C θ的值，即多普勒系数、离散多普勒频移、多普勒相移，下面将介绍几种方法：等距离法（MED ）、等面积法（MEA ）、Monte Carlo 法、最小均方误差法（MSEM ）、精确多普勒扩展法（MEDS ）和Jakes 仿真法，它们都是采用正弦波叠加法来实现的，各有优缺点，其中应用最为广泛的是Jakes 仿真器。

7.2.1.1 等距离法（MED ）[8]

顾名思义，等距离法指的是相邻的离散多普勒频移之间的距离是相等的。具有相同距离的离散多普勒频移的值可以通过下式来得到：

()i i

n i N n n f f ,...,2,1,122

,=-?=

(7-2-35)

其中：

i n i n i n i N n f f f ,...,3,2,1,,,=-=?-

(7-2-36)

表示了第i 个随机过程()3,2,1,~=i t i

的相邻的离散多普勒频移之间的距离。对多普勒系数{}

n i c ,的计算则要考虑到在区间：

i i n i i n i n i N n f f f f I ,...,2,1,2,2,,,=???

??+?-=

(7-2-37)

要使理想的功率谱密度函数()f S i i μμ计算得到的功率与仿真得到的功率谱密度函数()f S i i μμ~

计算得到的

功率相等。即：

()()??∈∈=

i i i n

i i i I f I f df f S df f S ,,~

μμμμ

(7-2-38)

以下，我们分别考虑两种功率谱密度的情况：

1 经典功率谱

经典功率谱函数()f S i i μμ中的频率围限制在max f f <的围。这样，相邻的两个离散多普勒频移之间的距离i f ?可定义为：i i N f f /max =?，因此，各个离散多普勒频移的数值可根据下式来确定：

()122max

,-=

n N f f i

n i (7-2-39)

相应的多普勒系数，根据式(7-1-35)、(7-2-13)和 (7-2-39)，经过一定的推导，可得：

120

,1arcsin arcsin π

4??

??????

??????????? ??--???? ??=i i n i N n N n c σ (7-2-40) 从式(7-2-9)和(7-2-10)可以看出，()t i

μ~的均值为零，因此，方差为相关函数在零点的值，即： ()2012

0~~σσ

μμμμ===∑=i

i i i N n n i c r (7-2-41) 对于复确定过程()()()t j t t 21~~~μμμ+=，其方差为20

2222~~~21σσσσμμμ=+=。且为了保证()t 1~μ和()t 2~μ的不相关性，可以选择112+=N N ，这保证了对所有的1,,2,1N n =和2,,2,1N m =都满足m n f f ,2,1±≠。图7-2-6绘出了相应于等距离法生成的经典功率谱、自相关函数及其自相关函数的均方差。在图(b)中，绘出了理论自相关函数的曲线便于与计算值进行比较。

另外，利用等距离法得出的随机过程的自相关函数()t r i μ~

是一个周期函数： ()()()?????-=+是奇数是偶数 ,~ ,~2/~m r m r mT r i

i i i i i i τττμμμμμμ (7-2-42)

n i f ,的最大公约数记为i

N n n i i f F 1,}gcd{==，

则周期max 221f N f F T i i i i =?==。所以，必须保证仿真的时间sim T 不超过i T ，即max /2f N T T i i sim =≤。在车速h km v /110=，载波MHz f 9000=的情况下，Hz f 91max =，所以仿真时间s T sim 549.0=。并且这里选择max max 2/4/f N T i i ==τ来计算(7-2-34)式中的自相关函数的均方差，绘于(c)图。

(a) 功率谱密度f S i

i μμ )25(=i N (b) 相关函数τμμi i r )25(=i N

i r μμmax max i

图7-2-6 等距离法（经典功率谱，Hz f 91,1max 2

0==σ）

2 高斯功率谱

由(7-1-41)式所示的高斯功率谱()f S i μ，一般将f 的变化围限制在c c f k f <的围，c k 由仿真所需的离散多普勒频移n i f ,的选择围来决定，下面选择2ln /22=c k 。因此，两个相邻的离散多普勒频移之间的距离可以表示为i c c N f k f /=?，这样，结合式(7-2-35)，可以将离散多普勒频移的值写为：

()122,-=n N f

k f i

c c n i (7-2-43)

其中i N n ,...,2,1=。从式(7-1-41)和(7-2-13)和上式可以推导得到离散多普勒系数的表达式：

i i c i c n i N n N k n N nk c ,...,2,12ln )1(erf 2ln erf 22

,=???

???????? ??--???? ??=σ (7-2-44)

显然，()t i

μ~的均值是零，方差为

()()

20202012

,29999366.02ln erf 2

0~~σσσσμμμ≈====∑=c N n n i k c r i

i i (7-2-45)

图7-2-7绘出了相应于等距离法生成的高斯功率谱、自相关函数及其自相关函数的均方差。在图(b)中，绘出了理论自相关函数的曲线便于与计算值进行比较。

注意到，()t i μ~的周期为c c i i i i f k N f F T 221=?==。同样，必须保证仿真的时间sim T 不超过i

T ，即c c i i sim f k N T T /2=≤，并且这里选择c c i i f k N T 2/4/max ==τ，来计算(7-2-34)式中的自相关函数的均方差，绘于

(c)图。

为了保证()t 1~μ和()t 2

~μ的不相关性，可以选择112+=N N ，这样就保证了对所有的21,,2,1,,,2,1N m N n ==都满足m n f f ,2,1±≠。

(a) 功率谱密度f S i

i μμ )25(=i N (b) 相关函数τμμi i r )25(=i N (c) 自相关函数的均方差i

i r μμmax c c i

图7-2-7 等距离法（高斯功率谱）

（Hz f f f c 91,2ln ,1max max 2

0==

=σ，2ln /22=c k ）

7.2.1.2 等面积法（MEA ）[8]

所谓等面积法指的是在功率谱密度函数一定的情况下，任意两个离散多普勒频移之间n i n i f f f ,1,<≤-的

区间面积i A μ都等于()i N i

μσ。即：

()i i

f f N n N df f S A i

i n i i i i ,...,2,1,22,1

,==

-μ

μμμσ

(7-2-46)

而00,=i f 。为了方便推导，引入函数：

()()?

∞

i i i i f n i df f S f F ,,μμμ

(7-2-47)

从式(7-1-41)和式(7-1-41)可以看出()f S i i μμ一个对称函数，即：()()f S f S i i i i -=μμμμ，这样，结合式

(7-2-46)，可将式(7-2-47)写为：

()()???? ??

+=+=

∑?

=-i n

v f f n i N n df

f S f F i

i v i i i i

i 12 2

2,,1

,μμμμ

μσσ

(7-2-48)

假设函数i F μ的反函数存在，记为1

-i

F μ，则离散多普勒频移可写为： i i n

i N n N n F f i

i ,...,2,1 1221,=???

????

????? ??+=-μ

μσ

(7-2-49)

同时，注意到在区间[)

n i n i n i f f I ,1,,,-=，()f S i i μμ的平均功率等于4

2,n i c ，根据式(7-2-13)，多普勒系数可写

为：

i i

n i N n N A c i

i ,...,2,1 2

4,==?=μμσ (7-2-50)

式(7-2-50)意味着在等面积法中得到的各个多普勒系数是相等的。

下面，我们将利用等面积法求得经典功率谱和高斯功率谱下的多普勒频移和系数的表达式。

1 经典功率谱

将(7-2-4)式中的经典功率谱表达式代入到式(7-2-22)可得： ()

i n i n i N n f f f F i

i ,...,2,1 arcsin π2

12max ,2,=??

???????? ??+=

μσ (7-2-51)

其

中

，

max ,0f f n i ≤≤。显然，i F μ的反函数1-i F μ存在，解式(7-2-24)可得离散多普勒频移：

i i n

i N n N n f f ,...,2,1 2πsin max ,=???

??=

(7-2-52)

从式(7-2-50)，将i μσ用0σ代替容易得到多普勒系数：

i i

n i N n N c ,...,2,1 20

,==σ (7-2-53)

当5≥i N 时，n i f ,的最大公约数i

N n n i i f F 1,}gcd{==近似等于零，所以周期i i F T /1=为无穷。因此确定过程

)(~t i

μ是非周期的。图7-2-8绘出了相应于等面积法生成的经典功率谱、自相关函数及其自相关函数的均方差。在图(b)中，绘出了理论自相关函数的曲线便于与计算值进行比较；图(c)中选择了max max 2/4/f N T i i ==τ。

通信系统建模与仿真课程设计

通信系统建模与仿真课程设计2011 级通信工程专业1113071 班级题目基于SIMULINK的基带传输系统的仿真姓名学号指导教师胡娟 2014年6月27日

1任务书试建立一个基带传输模型，采用曼彻斯特码作为基带信号，发送滤波器为平方根升余弦滤波器，滚降系数为0.5，信道为加性高斯信道，接收滤波器与发送滤波器相匹配。发送数据率为1000bps，要求观察接收信号眼图，并设计接收机采样判决部分，对比发送数据与恢复数据波形，并统计误码率。另外，对发送信号和接收信号的功率谱进行估计。假设接收定时恢复是理想的。 2基带系统的理论分析 1.基带系统传输模型和工作原理数字基带传输系统的基本组成框图如图1 所示，它通常由脉冲形成器、发送滤波器、信道、接收滤波器、抽样判决器与码元再生器组成。系统工作过程及各部分作用如下。 g T(t) n 定时信号图 1 ：数字基带传输系统方框图发送滤波器进一步将输入的矩形脉冲序列变换成适合信道传输的波形g T(t)。这是因为矩形波含有丰富的高频成分，若直接送入信道传输，容易产生失真。基带传输系统的信道通常采用电缆、架空明线等。信道既传送信号，同时又因存在噪声n(t)和频率特性不理想而对数字信号造成损害，使得接收端得到的波形g R(t)与发送的波形g T(t)具有较大差异。接收滤波器是收端为了减小信道特性不理想和噪声对信号传输的影响而设置的。其主要作用是滤除带外噪声并对已接收的波形均衡，以便抽样判决器正确判决。抽样判决器首先对接收滤波器输出的信号y(t)在规定的时刻（由定时脉冲cp控制）进行抽样，获得抽样信号{r n}，然后对抽样值进行判决，以确定各码元是“1”码还是“0”码。 2.基带系统设计中的码间干扰和噪声干扰以及解决方案

通信系统建模与仿真

《电子信息系统仿真》课程设计级电子信息工程专业班级题目FM调制解调系统设计与仿真姓名学号指导教师胡娟二О一年月日

内容摘要频率调制(FM)通常应用通信系统中。FM广泛应用于高保真音乐广播、电视伴音信号的传输、卫星通信和蜂窝电话系统等。 FM调制解调系统设计是对模拟通信系统主要原理和技术进行研究，理解FM系统调制解调的基本过程和相关知识，利用MATLAB集成环境下的M文件，编写程序来实现FM调制与解调过程，并分别绘制出基带信号，载波信号，已调信号的时域波形；再进一步分别绘制出对已调信号叠加噪声后信号，非相干解调后信号和解调基带信号的时域波形；最后绘出FM基带信号通过上述信道和调制和解调系统后的误码率与信噪比的关系，并通过与理论结果波形对比来分析该仿真调制与解调系统的正确性及噪声对信号解调的影响。在课程设计中，系统开发平台为Windows XP，使用工具软件为 7.0。在该平台运行程序完成了对FM调制和解调以及对叠加噪声后解调结果的观察。通过该课程设计，达到了实现FM信号通过噪声信道，调制和解调系统的仿真目的。了解FM调制解调系统的优点和缺点，对以后实际需要有很好的理论基础。关键词 FM；解调；调制；M ATL AB仿真；抗噪性

一、M ATLAB软件简介 MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。其特点是： (1) 可扩展性：Matlab最重要的特点是易于扩展，它允许用户自行建立指定功能的M文件。对于一个从事特定领域的工程师来说，不仅可利用Matlab所提供的函数及基本工具箱函数，还可方便地构造出专用的函数。从而大大扩展了其应用范围。当前支持Matlab的商用Toolbox(工具箱)有数百种之多。而由个人开发的Toolbox则不可计数。 (2) 易学易用性：Matlab不需要用户有高深的数学知识和程序设计能力，不需要用户深刻了解算法及编程技巧。 (3) 高效性：Matlab语句功能十分强大，一条语句可完成十分复杂的任务。如fft语句可完成对指定数据的快速傅里叶变换，这相当于上百条C语言语句的功能。它大大加快了工程技术人员从事软件开发的效率。据MathWorks公司声称，Matlab软件中所包含的Matlab 源代码相当于70万行C代码。

无线信道建模与仿真毕业设计论文

毕业论文（设计）原创性声明本人所呈交的毕业论文（设计）是我在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文（设计）不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。对本论文（设计）的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。作者签名：日期：毕业论文（设计）授权使用说明本论文（设计）作者完全了解红河学院有关保留、使用毕业论文（设计）的规定，学校有权保留论文（设计）并向相关部门送交论文（设计）的电子版和纸质版。有权将论文（设计）用于非赢利目的的少量复制并允许论文（设计）进入学校图书馆被查阅。学校可以公布论文（设计）的全部或部分内容。保密的论文（设计）在解密后适用本规定。作者签名：指导教师签名：日期：日期：

摘要移动通信最近几年得到了突飞猛进的发展，人们对无线信道的研究也成了当前通信行业的主题，特别是对无线信道的建模与仿真也受到了许多学者的关注,在这个领域的研究也取得了很大成果。无线信道模型分为自由空间模型、无线视距模型和经验模型，本文首先研究了无线信道模型的特点，建立了无线信道的的模型，对自由空间模型和经验模型Okumura-Hata 模型、COST-231 Hata模型以及COST231-WI模型进行了比较，并将其用Matlab软件仿真，对仿真结果进行了分析。关键字：无线信道、Hata模型、COST231-WI模型

Abstract Mobile communication several years obtained the development recently which progresses by leaps and bounds, The people have also become the current correspondence profession subject to the wireless channel research. Specially has also received many scholars' attention to the wireless channel modeling and simulation, Has also yielded the very big result in this domain research. Wireless channel model is divided into free space model, the wireless line of sight and empirical model, this paper studied the characteristics of wireless channel model is established radio channel model, on the free space model and empirical model Okumura-Hata model, COST-231 Hata model and COST231-WI model were compared, using Matlab software to simulate, the simulation results are analyzed. Keywords: Wireless channel, Hata model, COST231-WI model

无线信道建模与仿真

通信系统建模与仿真课程设计

1 任务书试建立一个基带传输模型，采用曼彻斯特码作为基带信号，发送滤波器为平方根升余弦滤波器，滚降系数为0.5，信道为加性高斯信道，接收滤波器与发送滤波器相匹配。发送数据率为1000bps ，要求观察接收信号眼图，并设计接收机采样判决部分，对比发送数据与恢复数据波形，并统计误码率。另外，对发送信号和接收信号的功率谱进行估计。假设接收定时恢复是理想的。 2 基带系统的理论分析 2.1基带系统传输模型及工作原理基带系统传输模型如图1所示。发送滤波器传送信道接收滤波器 {an} n(t) 图1 基带系统传输模型 1）系统总的传输特性为(w)()()()H GT w C w GR w ，n （t ）是信道中的噪声。 2）基带系统的工作原理：信源是不经过调制解调的数字基带信号，信源在发送端经过发送滤波器形成适合信道传输的码型，经过含有加

性噪声的有线信道后，在接收端通过接收滤波器的滤波去噪，由抽样判决器进一步去噪恢复基带信号，从而完成基带信号的传输。 2.2 基带系统设计中的码间干扰及噪声干扰码间干扰及噪声干扰将造成基带系统传输误码率的提升，影响基带系统工作性能。 1）码间干扰及解决方案 a ) 码间干扰：由于基带信号受信道传输时延的影响，信号波形将被延迟从而扩展到下一码元，形成码间干扰，造成系统误码。 b) 解决方案： ① 要求基带系统的传输函数H(ω)满足奈奎斯特第一准则： 2(),||i i H w Ts w Ts Ts ππ+ =≤∑ 不出现码间干扰的条件：当码元间隔T 的数字信号在某一理想低通信道中传输时，若信号的传输速率位Rb=2fc （fc 为理想低通截止频率），各码元的间隔T=1/2fc ，则此时在码元响应的最大值处将不产生码间干扰。传输数字信号所要求的信道带宽应是该信号传输速率的一半:BW=fc=Rb/2=1/2T ② 基带系统的系统函数H(ω)应具有升余弦滚降特性。如图2所示:滚降系数：a=[(fc+fa)-fc]/fc

移动通信瑞利衰落信道建模及仿真

移动通信瑞利衰落信道建模及仿真信息与通信工程学院 09211123班 09212609 蒋砺思摘要：首先分析了移动信道的表述方法和衰落特性，针对瑞利衰落，给出了Clarke模型，并阐述了数学模型与物理模型之间的关系，详细分析了Jakes仿真方法，并用MATLAB进行了仿真，并在该信道上实现了OFDM仿真系统，仿真曲线表明结果正确，针对瑞利衰落的局限性，提出了采用Nakagami-m分布作为衰落信道物理模型，并给出了新颖的仿真方法。关键词：信道模型；Rayleigh衰落；Clarke模型；Jakes仿真；Nakagami-m分布及仿真一．引言随着科学技术的不断进步和经济水平的逐渐提高，移动通信已成了我们日常生活中不可缺少的必备品。然而，移动通信中的通话常常受到各种干扰导致话音质量的不稳定。本文应用统计学及概率论相关知识对移动通信的信道进行建模仿真和详尽的分析。先来谈谈移动通信的发展历史和发展趋势。所谓通信就是指信息的传输、发射和接收。人类通信史上革命性的变化是从电波作为信息载体（电信）开始的，近代电信的标志是电报的诞生。为了满足人们随时随地甚至移动中通信的需求，移动通信便应运而生。所谓移动通信是指通信的一方或双方处于移动中，其传播媒介是无线电波，现代移动通信以Maxwel1理论为基础，他奠定了电磁现象的基本规律；起源于Hertz的电磁辐射，他认识到电磁波和电磁能量是可以控制发射的，而Marconi无线电通信证实了电磁波携带信息的能力。第二次世界大战结束后，开始了建立公用移动通信系统阶段。这第一代移动通信系统最大缺点是采用模拟技术，频谱利用律低，容量小。90年代初，各国又相继推出了GSM等第二代数字移动通信系统，其最大缺点是频谱利用率和容量仍然很低，不能经济的提供高速数据和多媒体业务，不能有效地支持Internet业务。90年代中期以后，许多国家相继开始研究第三代移动通信系统，目前，我国及其他国家已开始了第四代移动通信的研究。相比之前的系统，3G或4G有以下一些特点：1.系统的国际通用性：全球覆盖和漫游。2.业务多样性，提供话音、数据和多媒体业务，支持高速移动。3.频谱效率高，容量大。4.提供可变速率业务，具有QoS保障。在3G或4G的发展中，一个核心问题就是系统的高速数据传输与信道衰落之间的矛盾。从后面的分析中，我们会看到多径衰落是影响移动通信质量的重要因素，而高速数据传输和移动终端高速移动会加剧多径衰落，因此，抗衰落是3G或4G的重要技术，对移动信道的研究是抗衰落的基础，建模及仿真是研究衰落信道的基本方法之一。再来看看移动通信系统组成及移动信道特点。移动通信组成如图（1）所示，包括信源、信道、信宿，无线信道是移动通信系统的重要

超宽带信道研究

超宽带传播信道摘要：对于UWB设计以及通信与信息理论的调查研究的必要条件是要理解UWB的传播信道。本文研究调查了关于UWB传播信道的基本内容，并提出了不同与传统传播信道的地方。如果相对宽带太大，这个传播过程会发生频变，因此路径会丢失后者被屏蔽，同时著名的非相关散射模型将不再适用。如果绝对宽带太大，脉冲响应的形状以及衰落信号的数据会发生改变。本文也描述了测量UWB信道和提取通道参数的方法。本文对信道适用和UWB其他领域的研究的相关性也进行了说明。 I.引文在电子通信技术上的一个新趋势可增加宽带的占线率通过雇用信号。新趋势的发生基于两方面，一方面是对信息率的不断需求，例如语音通对速率的需求是10KB/S，而新的应用程序，像视频点播需求的速率是10MB/S，甚至更多。另一方面，一些多址计划，像CDMA的传输需要更大的宽带信号，为了更好地实现他的优势，像信号变弱的坚固性等，我们需要提高多址的容量以及对信号干扰的免疫力。UWB电子设备通过占用500MHz或者更高的宽带，把他推向一个限值。因此，UWB系统能够充分利用宽带的优势。学术研究社群和工业研究社群对UWB通信产生了浓厚的兴趣，尤其是近15年，之所以产生兴趣是因为以下因素：理论上的突破，尤其是20世纪90年代，win 和Scholtz 发明了调试脉冲设备。新的通信法规，特别是联邦通信委员会2002年在美国的决定，使得UWB电子设备可以在微波测距领域的无证运行。由于数码和模拟电路上的发展使得UWB信号的生成和处理成为可能且价格合理新应用技术的发展需要UWB信号所提供的独特特征，极高的数据传输速率，精确测距和定位，隐藏高数据速率通信基于这些应用技术在UWB技术不断发展，产生了5000多篇关于这个主题的研究论文，同时形成了一些新的通信标准。

移动无线信道多径衰落的仿真

******************* 实践教学 ******************* 兰州理工大学计算机与通信学院 2011年秋季学期移动通信课程设计题目：移动无线信道多径衰落的仿真专业班级：姓名：学号：指导教师：成绩：

在移动通信迅猛发展的今天，人与人的交流越来越多的依赖于无线通信。而无线信道的好坏直接制约着无线通信质量的提高，因此对无线信道的研究有利于提高通信传输速率。本次课程设计用simulink对移动无线信道多径衰落特性进行了仿真，并且和理想传输环境下的情况进行比较得出了结论。关键词：移动通信；无线信道；频率选择性衰落；多径传播

移动通信是指双方或至少其中一方在运动状态中进行信息传递的通信方式，是实现通信理想目标的重要手段。移动通信满足了人们在任何时间任何空间上通信的需求，同时，由于集成电路、计算机和软件工程的迅速发展为移动通信的发展提供了技术支持，移动通信的发展速度远远超过了人们的预料。移动通信追求在任何时间任何地方以任何方式与任何人进行通信，也就是移动通信的理想境界——个人通信。要实现这个理想，高效率、高质量是前提。所以，除了研究发射机接收机可以达到目的外，对于无线信道的研究更为重要。无线信道的好坏直接影响无线通信的质量和效率，对无线信道建立数学模型是一种科学的研究方法，通过建模可以了解影响信号传输质量的因素以及解决的方法。无线信道中，小尺度衰落占有重要地位，所以，研究小尺度衰落的特性和建模方法对于无线信道的研究具有重大意义。

第1章移动通信概述 (1) 1.1移动通信的发展史 (1) 1.2移动通信的特点 (2) 第2章无线信道的概念和特性 (4) 2.1 无线信道的定义 (4) 2.2 无线信道的类型 (4) 2.2.1 传播路径损耗模型(Propagation Path Loss Model) (4) 2.2.2 大尺度传播模型(Large Scale Propagation Model) (5) 2.2.3 小尺度传播模型(Small Scale Propagation Model) (5) 2.3 无线移动信道的概念 (5) 2.4 移动信道的特点 (6) 2.4.1 移动通信信道的3个主要特点 (6) 2.4.2 移动通信信道的电磁波传输 (6) 2.4.3 接收信道的3类损耗 (6) 2.4.4 三种快衰落（选择性衰落）产生的原因 (7) 第3章调制解调 (8) 第4章系统仿真及结果分析 (9) 4.1 QPSK 调制解调系统的仿真 (9) 4.2 利用Matlab研究QPSK信号 (11) 总结 (15) 参考文献 (16) 附录一： (17) 附录二： (19)

基于MATLAB的无线多径信道建模与仿真分析

基于MATLAB的无线多径信道建模与仿真分析摘要:对于无线通信, 衰落是影响系统性能的重要因素, 而不同形式的衰落对于信号产生的影响也不相同。本文在阐述移动多径信道特性的基础上, 建立了不同信道模型下多径时延效应的计算机仿真模型，不仅针对不同信道衰落条件下多径衰落引起的多径效应进行仿真, 而且进一步阐述了多径效应的影响。本文运用MATLAB语言对有5条固定路径的多径信道中的QPSK系统进行BER 性能仿真。关键词:多径衰落信道，瑞利/莱斯分布，码间干扰，QPSK，MATLAB仿真，BER 移动通信技术越来越得到广泛的应用,在所有移动通信基本理论和工程技术的研究中,移动无线信道的特性是研究各种编码、调制、系统性能和容量分析的基础。因此,如何合理并且有效地对移动无线信道进行建模和仿真是一个非常重要的问题。本文在Matlab环境下的，通过编写程序让二进制数据经过QPSK调制，然后再让信号分别通过高斯信道、瑞利信道、莱斯信道和码间干扰信道，并在接收端进行QPSK解调后计算这三种信道条件下的误码性能，并得到了相应的分析结果。 1移动无线信道无线信道是最为复杂的一种信道。无线传播环境是影响无线通信系统的基本因素。信号在传播的过程中,受各种环境的影响会产生反射、衍射和散射,这样就使得到达接收机的信号是许多路径信号的叠加,因而这些多径信号的叠加在没有视距传播情况下的包络服从瑞利分布。当多径信号中包含一条视距传播路径时,多径信号就服从莱斯分布[1]。在存在多径传输的信道中，由于各路径传输时间延迟不一致，以及传输特性不理想，加上信道噪声的影响，使得接受信号在时间上被展宽，从而延伸到临近码元上去，使得符号重叠，这样的信道会造成码间干扰。 2瑞利分布和莱斯分布在实际情况中对数字通信系统来说,调制符号的周期比由多径传播引起的时延扩展要大,因此在一个符号周期内的所有频率分量都会经历相同的衰减和相移。信道对于所有频率分量来说是平坦的,因而定义这类信道为平坦衰落信道。理论分析和实测试验结果表明:平坦衰落的幅度在大多数情况下,符合瑞利分布(rayleigh distribution)或莱斯分布( rice distribution) 。由于移动通信信道的复杂性,其仿真一般是以平坦衰落信道建模为基础的,然后在此基础上,再对频率选择性信道等进行建模和仿真,下面就对瑞利分布和莱斯分布的特性进行推导和仿真。当存在视距传播信号时,接收信号的视距成分由一个通用的时变成分描述[2]为：

信道建模与仿真

第七章标量信道建模及其仿真 (187) 7.1平坦衰落信道建模 (188) 7.1.1平坦衰落信道理论模型 (188) 7.1.1.1 Clarke信道模型 (188) 7.1.1.2 Suzuki 信道模型 (189) 7.1.2 多普勒功率谱 (191) 7.1.2.1 经典功率谱 (192) 7.1.2.2 高斯功率谱 (194) 7.1.2.3 平均多普勒频移和多普勒扩展 (195) 7.2平坦衰落信道仿真[13] (196) 7.2.1 正弦波叠加法 (197) 7.2.1.1 等距离法（MED）[8] (203) 7.2.1.2 等面积法（MEA）[8] (205) 7.2.1.3 Monte Carlo法（MCM）[8] (209) 7.2.1.4 最小均方误差法（MSEM）[8] (212) 7.2.1.5 精确多普勒扩展法（MEDS）[14] (214) 7.2.1.6 多普勒相位的计算方法 (217) 7.2.1.7 Jakes仿真器(JM)[1] (218) 7.2.1.8 仿真方法的性能分析 (233) 7.2.2 成形滤波器法 (236) 7.3频率选择性衰落信道建模[13] (238) 7.4频率选择性衰落信道仿真 (242) 参考文献 (244) 第七章标量信道建模及其仿真前面的章节从总体上介绍了信道的基本知识和基本特性，包括大尺度传播、小尺度衰落等等。无疑，了解这些信道特性对我们要在频谱资源有限的信道上，尽可能高质量、大容量传输有用信息起着指导性的作用：讨论大尺度传播不仅对分析信道的可用性、选择载波频率以及切换有重要意义，而且对于移动无线网络的规划也很重要；而讨论小尺度衰落则对传输技术的选择和数字接收机的设计至关重要。因此，信道建模和仿真是研究移动无线通信各种技术和网络规划的基础和关键。建模的评估标准是在不同的环境下所建立的模型与真实无线信道的吻合程度；而仿真的评估标准则在于运算量的复杂度。因此，研究人员需要根据实际情况的不同来进行建模和仿真。下面的章节将重点讲述信道的建模和仿真，本章先介绍标量信道的建模和仿真。在6.4节中已经介绍了小尺度衰落信道的分类：根据信道的频率选择性，可以把信道分为平坦衰落信道和频率选择性衰落信道；根据信道的空间选择性，可以把信道分为标量信道和矢量信道。因此，本章在介绍不考虑空间角度信息的标量信道建模和仿真时，将分别讨论平坦衰落信道和频率选择性衰落信道。事实上，平坦衰落信道只有一个可分辨径（包括了多个不可分辨径），而频率选择性衰落信道是由多个可分辨径组合而成（其中每一个可分辨径就是一个平坦衰落信道），这也就是说，频率选择性衰落信道的建模比平坦衰落信道的建模更复杂，它是由多个具有不同时延的平坦衰落信道组合而成。因此，平坦衰落信道建模是标量信道建模的基础，我们将在第七章的前半部分重点讲述；在此基础上，第七章的后半部分将介绍频率选择性衰落信道的建模和建模。

simulink通信系统建模与仿真

通信系统建模与仿真课程设计 2008 级通信工程专业0813072 班级题目基于SIMULINK的2ASK频带传输系统的仿真姓名李春艳学号081307211 指导教师胡娟闫利超贾晓兰 2011年6月1日

1 任务书试建立一个ASK 频带传输模型，产生一段随机的二进制非归零码的基带信号，对其进行ASK 调制后再送入加性高斯白噪声（AWGN ）信道传输，在接收端对其进行ASK 解调以恢复原信号，观察还原是否成功，改变AWGN 信道的信噪比，计算传输前后的误码率，绘制信噪比-误码率曲线，并与理论曲线比较进行说明。另外，对发送信号和接收信号的功率谱进行估计。 2 二进制振幅键控（2ASK ）的理论分析 2.1 2ASK 调制原理振幅键控是正弦载波的幅度随数字基带信号而变化的数字调制。当数字基带信号为二进制时，则为二进制振幅键控。设发送的二进制符号序列由0、1序列组成，发送0符号的概率为P ，发送1符号的概率为1-P ，且相互独立。该二进 wct nTs t ang wct t s t sASK cos ])([cos )()(∑-== 制符号序列可表示为其中: ?? ?=10an 0是以概率p 出现，而1是以概率1-p 出现。二进制振幅键控信号时间波型如图1 所示。由图1 可以看出，2ASK 信号的时间波形e2ASK(t)随二进制基带信号s(t)通断变化，所以又称为通断键控信号（OOK 信号）。二进制振幅键控信号的产生方法如图2 所示，图(a)是采用模拟相乘的方法实现，图(b)是采用数字键控的方法实现。由图1 可以看出，2ASK 信号与模拟调制中的AM 信号类似。所以，对2ASK 信号也能够采用非相干解调(包络检波法)和相干解调(同步检测法)，其相应原理方框图如图3 所示。2ASK 信号非相干解调过程的时间波形如图4 所示。

基于信道识别的超宽带信号同步算法的研究

摘要超宽带无线电直接使用短脉冲承载信息，与传统的通信系统相比具有系统结构的实现比较简单，高速的数据传输，低功耗，安全性高，多径分辨能力强，定位精确，造价低等特点。这些特点决定了超宽带同步的特殊性。超宽带的同步必须快速准确地完成。超宽带接收机氛围相干接收机和非相干接收机。相应地，对超宽带同步方法的研究也是基于这两种接收机，而且衍生出很多的同步方案。本文提出的一种改进的同步算法的仿真环境为IEEE 802.15.4a标准的复数信道。利用信道类型识别方法，首先对信道进行识别，其次利用信道冲激响应来确定脉冲展宽，再利用自适应非相干差分的方法进行快速同步，仿真中还会利用到窗口叠加的思想。通过仿真结果可知，在不同信道有必要采用不同的截止窗口，而且这个方法将有助于缩小同步误差。通过仿真还发现，信道识别的参数与同步误差存在一定的关系。关键词：超宽带；非相干；信道识别；快速同步

ABSTRACT Ultra Wide Band (UWB) Wireless Radio carries information by short pulses. Comparing with the traditional communication system, UWB processes following merits: easy to implement, high data rate, low power consumption, high security, high multipath resolution, accurate positioning, and low cost et.al This feature decides the uniqueness of the synchronization of UWB. The synchronization of UWB should perform swiftly and accurately. There are two kinds of receivers for UWB, the coherent one and the non-coherent one. Correspondingly, the synchronization methods for UWB are developed respecting the type of the receiver. And lots of extended synchronization methods have been developed. In this study, we adopt the IEEE 802.15.4a channel model. We borrow the channel identification method to identify channel first. And then, the pulse spread is computed by channel impulse response. Next, synchronization is accomplished by the adaptive non-coherent differential fast synchronization. During this simulation, the overlapping window scheme is also absorbed. The simulation results tell us that it more efficient to use different window size corresponding to different channel type, which would benefit decreasing synchronization error. It is also discovered that there are certain functions between the parameters for channel identification and the synchronization errors. Key words: UWB; Non-coherent; Channel Identification; Fast Synchronization

Matlab通信系统建模与仿真例题源代码-第三章

% ch3example1A.m clear; f_p=2400; f_s=5000; R_p=3; R_s=25; % 设计要求指标 [n, fn]=buttord(f_p,f_s,R_p,R_s, 's'); % 计算阶数和截止频率 Wn=2*pi*fn; % 转换为角频率 [b,a]=butter(n, Wn, 's'); % 计算H(s) f=0:100:10000; % 计算频率点和频率范围 s=j*2*pi*f; % s=jw=j*2*pi*f H_s=polyval(b,s)./polyval(a,s); % 计算相应频率点处H(s)的值 figure(1); subplot(2,1,1); plot(f, 20*log10(abs(H_s))); % 幅频特性 axis([0 10000 -40 1]); xlabel('频率Hz');ylabel('幅度dB'); subplot(2,1,2); plot(f, angle(H_s)); % 相频特性 xlabel('频率Hz');ylabel('相角rad'); figure(2); freqs(b,a); % 也可用指令freqs直接画出H(s)的频率响应曲线。 % ch3example1B.m clear; f_p=2400; f_s=5000; R_p=3; R_s=25; % 设计要求指标 [n, fn]=ellipord(f_p,f_s,R_p,R_s,'s'); % 计算阶数和截止频率 Wn=2*pi*fn; % 转换为角频率 [b,a]=ellip(n,R_p,R_s,Wn,'s'); % 计算H(s) f=0:100:10000; % 计算频率点和频率范围 s=j*2*pi*f; % s=jw=j*2*pi*f H_s=polyval(b,s)./polyval(a,s); % 计算相应频率点处H(s)的值 figure(1); subplot(2,1,1); plot(f, 20*log10(abs(H_s))); % 幅频特性 axis([0 10000 -40 1]); xlabel('频率Hz');ylabel('幅度dB'); subplot(2,1,2); plot(f, angle(H_s)); % 相频特性 xlabel('频率Hz');ylabel('相角rad'); figure(2); freqs(b,a); % 也可用指令freqs直接画出H(s)的频率响应曲线。 % ch3example2A.m f_N=8000; % 采样率 f_p=2100; f_s=2500; R_p=3; R_s=25; % 设计要求指标 Ws=f_s/(f_N/2); Wp=f_p/(f_N/2); % 计算归一化频率 [n, Wn]=buttord(Wp,Ws,R_p,R_s); % 计算阶数和截止频率 [b,a]=butter(n, Wn); % 计算H(z) figure(1); freqz(b,a, 1000, 8000) % 作出H(z)的幅频相频图, freqz(b,a, 计算点数, 采样率)

建模与仿真的方法

建模建立概念关系、数学或计算机模型的过程,又称模型化，就是为了理解事物而对事物做出的一种抽象，是对事物的一种描述系统的因果关系或相互关系的过程都属于建模，所以实现这一过程的手段和方法也是多种多样的。仿真利用模型复现实际系统中发生的本质过程，并通过对系统模型的实验来研究存在的或设计中的系统，又称模拟。即模型随时间变化的实现方法。这里所指的模型包括物理的和数学的，静态的和动态的，连续的和离散的各种模型。广义而言, 仿真是采用建模和物理的方法对客观事物进行抽象、映射、描述和复现。建模与仿真的方法： 1时间序列预测法时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。其内容包括：收集与整理某种社会现象的历史资料；对这些资料进行检查鉴别，排成数列；分析时间数列，从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律，得出一定的模式；以此模式去预测该社会现象将来的情况。

2定性仿真方法基于建立模型框架，对于参数采取定性处理（从一定性的约束集和一个初始状态出发预测系统未来行为）的方法. 3归纳推理方法基于黑箱概念，假设对系统结构一无所知，只从系统的行为一级进行建模与仿真，根据系统观测数据，生成系统定性行为模型，用于预测系统行为. 4系统动力学方法基于信息反馈及系统稳定性的概念，认为物理系统中的动力学性质及反馈控制过程在复杂系统中同样存在。系统动力学仿真的主要目的是研究系统的变化趋势，而不注重数据的精确性。 5频域建模方法频域建模方法就是从s域的传递函数G(s)，根据相似原理得到与它匹配的z域传递函数G(z)，从而导出其差分模型。 6图解建模图解建模法是一种采用点和线组成的、用以描述系统的图形或称图的建模方法。图模型属于结构模型，可以用于描述自然界和人类社会中的大量事物和事物之间的关系。在建模中采用图论作为工具。按图的性质进行分析，为研究各种系统特别是复杂系统提供了一种有效的方法。 7灰色理论法它是一门研究信息部分清楚、部分不清楚并带有不确定性现

通信建模与仿真

通信系统建模与仿真课程设计 2009 级通信工程专业0913072 班级题目基于SIMULINK的2ASK频带传输系统的仿真姓名学号091307 指导教师 2012年5月23日

1任务书试建立一个ASK频带传输模型，产生一段随机的二进制非归零码的基带信号，对其进行ASK调制后再送入加性高斯白噪声（AWGN）信道传输，在接收端对其进行ASK解调以恢复原信号，观察还原是否成功，改变AWGN信道的信噪比，计算传输前后的误码率，绘制信噪比-误码率曲线，并与理论曲线比较进行说明。另外，对发送信号和接收信号的功率谱进行估计。 2二进制振幅键控（2ASK）的理论分析 2.1、2ASK调制原理振幅键控是正弦载波的幅度随数字基带信号而变化的数字调制。当数字基带信号为二进制时，则为二进制振幅键控。设发送的二进制符号序列由0、1序列组成，发送0符号的概率为P，发送1符号的概率为1-P，且相互独立。该二进制符号序列可表示为其中: 二进制振幅键控信号时间波型如图1 所示。由图1 可以看出，2ASK信号的时间波形e2ASK(t)随二进制基带信号s(t) 通断变化，所以又称为通断键控信号（OOK信号）。二进制振幅键控信号的产生方法如图2 所示，图(a)是采用模拟相乘的方法实现，图(b)是采用数字键控的方法实现。

图1 二进制振幅键控信号时间波型图2（a）模拟相乘法图2（b）数字键控法 2.2、2ASK解调原理 2ASK/OOK信号有两种基本的解调方法：非相干解调（包络检波法）和相干解调（同步检测法），相应的接收系统如图3（a）、图3（b）所示。图3（a）非相干解调方式

无线信道模型

无线信道模型摘要：本文分析了无线信道模型。针对的是对无线信道的各种效应感兴趣的读者。众所周知，正是这些复杂的效应使得无线信道产生了不确定性，也就是通常所说的统计特性。由于这方面很少有比较全面，容易理解的资料，所以本文的内容是对其他几本书和相关的论文资料的综合。此外的资料不是只讨论了部分问题，就是虽然面面俱到，但缺乏一定的深度。本文深入探讨了“是什么影响了无线信道的特性？”这一问题。主要阐述了无线信道的两种效应：一种是乘性效应，使信号产生衰落；另一种是加性效应，使接收到的信号产生畸变。信号的衰落不一定总是随机过程，但信号的畸变却总是。对于信道对信号产生的各种效应，找到了较好的数学模型，这些模型可以用来仿真和分析系统的性能。而且，我们简单举例分析了一些数字无线调制信道的特性。内容 1 介绍 2 无线电信道 2.1路径损耗 2.1.1 天线 2.1.2 自由空间传播 2.1.3 双线模型 2.1.4 经验和半经验模型

2.1.5其他模型和参数 2.2 阴影 2.2.1 阴影模型 2.2.2 测量结果 2.2.3 阴影修正 2.3 衰落 2.3.1 物理基础 2.3.2 数学模型 2.3.3 衰落的时域和频域特性 2.3.4 一维统计特性 2.3.5 二维统计特性 2.3.6 衰落率和持续时间 3 调制信道 3．1 噪声 3．1．1 门限噪声 3．1．2 窄带高斯白噪声 3．1．3 人为噪声 3．1．4 一些结果 3．2 干扰 4 数字信道 4．1 数字信道的结构 4．2 高斯白噪声信道下二进制PAM信号的以SNIR为自变量的函数BER的计算

4．3 瑞利信道下BPSK信号以SNIR为自变量的函数BER的计算4．4 高斯白噪声信道下其他数字调制方案的一些结果 5 结论第一章介绍

系统建模与仿真-哈尔滨工业大学

《系统辨识》实验手册哈尔滨工业大学控制与仿真中心 2018年5月

目录实验1 白噪声和M序列的产生---------------------------------------------------------- 2 实验2 脉冲响应法的实现---------------------------------------------------------------- 5 实验3 递推最小二乘法的实现---------------------------------------------------------- 9 附录实验报告模板---------------------------------------------------------------------- 13

实验1 白噪声、M 序列的产生一、实验目的 1、熟悉并掌握产生均匀分布随机序列方法以及进而产生高斯白噪声方法 2、熟悉并掌握M 序列生成原理及仿真生成方法二、实验原理 1、混合同余法混合同余法是加同余法和乘同余法的混合形式，其迭代式如下： 11 1(*)mod /n n n n x a x b M R x M +++=+?? =? 式中a 为乘子，0x 为种子，b 为常数，M 为模。混合同余法是一种递归算法，即先提供一个种子0x ，逐次递归即得到一个不超过模M 的整数数列。 2、正态分布随机数产生方法由独立同分布中心极限定理有：设随机变量12,,....,,...n X X X 相互独立，服从同一分布，且具有数学期望和方差： 2(),()0,(1,2,...)k k E X D X k μσ==>= 则随机变量之和1 n k i X =∑的标准化变量 : () n n n k k k X E X X n Y μ --= = ∑∑∑近似服从(0,1)N 分布。如果n X 服从[0, 1]均匀分布，则上式中0.5μ=，2 1 12 σ= 。即 0.5n k X n Y -= ∑近似服从(0,1)N 分布。

MatlabSimulink通信系统建模与仿真

电子信息课程设计题目：Matlab/Simulink通信系统建模与仿真班级：2008级电子（1）班学号：200895024026 姓名：白阳

电子信息课程设计 Matlab/Simulink通信系统建模与仿真一、设计目的：学习Matlab/Simulink的功能及基本用法，对给定系统进行建模与仿真。二、基本知识：Simulink是用来对动态系统进行建模、仿真和分析的软件包，依托于MATLAB丰富的仿真资源，可应用于任何使用数学方式进行描述的动态系统，其最大优点是易学、易用，只需用鼠标拖动模块框图就能迅速建立起系统的框图模型。三、设计内容： 1、基本练习：（1）启动SIMULINK：先启动MATLAB，在命令窗口中键入：simulink，回车；或点击窗口上的SIMULINK图标按钮。图（1）建立simulink （2）点击File\new\Model或白纸图标，打开一个创建新模型的窗口。

（3）移动模块到新建的窗口，并按需要排布。（4）连接模块：将光标指向起始模块的输出口，光标变为“+”，然后拖动鼠标到目标模块的输入口；或者，先单击起始模块，按下Ctrl 键再单击目标模块。（5）在连线中插入模块：只需将模块拖动到连线上。（6）连线的分支与改变：用鼠标单击要分支的连线，光标变为“+”，然后拖动到目标模块；单击并拖动连线可改变连线的路径。（7）信号的组合：用Mux模块可将多个标量信号组合成一个失量信号，送到另一模块（如示波器Scope）。（8）生成标签信号：双击需要加入标签的信号线，会出现标签编辑框，键入标签文本即可。或点击Edit\Signal Properties。传递：选择信号线并双击，在标签编辑框中键入<>，并在该尖括号内键入信号标签即可。四、建立模型 1. 建立仿真模型（1）在simulink library browser中查找元器件，并放置在创建的新模型的窗口中，连接元器件，得到如下的仿真模型。图（2）调幅解调器性能测试仿真模型

信道建模与仿真

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