实验五 2017多径瑞利衰落信道性能

实验报告

哈尔滨工程大学教务处制

实验五 无线多径信道特性及模型设计

一、实验目的

实验验证多径信道时间选择性和频率选择性特性，验证多径衰落信道模型。

二、实验原理

在陆地移动通信中，移动台往往受到各种障碍物和其他移动体的影响，以致到达移动台的信号是来自不同传播路径的信号之和。 而描述这样一种信道的常用信道模型便是瑞利衰落信道。

瑞利衰落信道（Rayleigh fading channel ）是一种无线电信号传播环境的统计模型。这种模型假设信号通过无线信道之后，其信号幅度是随机的，表现为“衰落”特性，并且多径衰落的信号包络服从瑞利分布。由此，这种多径衰落也称为瑞利衰落。 这一信道模型能够描述由电离层和对流层反射的短波信道，以及建筑物密集的城市环境。瑞利衰落只适用于从发射机到接收机不存在直射信号的情况，否则应使用莱斯衰落信道作为信道模型。假设经反射（或散射）到达接收天线的信号为N 个幅值和相位均随机的且统计独立的信号之和。其典型信道模型为Clarke 信道模型。

Clarke 信道模型是用于描述小尺度衰落的一种平坦衰落信道模型，即瑞利衰落信道。其移动台接收信号强度的统计特性是基于散射的，这正好与市区环境中的无直视通路的特点相吻合，因而广泛应用于市区环境的仿真中。

在Clarke 模型中，基站和移动台之间的传播环境的主要特征是多径传播，不存在直射路径，只存在散射路径，使到达波都经历了相似的衰落，具有几乎相等的幅度，但具有不同的频移和入射角。

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，入射到移动台天线的电磁场由N 个平面波组成。对于第n 个以角度n α到达的x 轴的入射波，多普勒频移为：

cos n n v

f αλ

=

(1)

式中，λ为入射波波长，v 为移动台运动速度。到达移动台的垂直极化平面波的场强分量为：

01

E cos(2)N

z n c n n E C f t πθ==+∑ ( 2)

式中，E 0为本地平均电场的实数幅度；C n 为不同电波幅度的实数随机变量；f c 为载波频率。第n 个到达分量的随机相位为：

2n n n f t θπφ=+ ( 3)

n φ为随机变量，其在[0, 2π]间隔内有均匀的概率密度函数1()2n p φπ=， （πθ20≤≤）。对C n 进行归一化：

2

1

1N

n

n C

==∑ ( 4)

式中<．>表示求集总平均。由于多普勒频移与载波相比很小，因而电磁场分量可用窄带随机过程表示。若N 足够大，电磁场分量可近似为高斯随机变量。式(5)可以用同相分量和正交分量表示为：

E ()cos ()sin z c c s c T t t T t t ωω=- ( 5)

01()cos(2)N

c n n n n T t E C f t πφ==+∑ ( 6)

01

()sin(2)N

s n n n n T t E C f t πφ==+∑ (7)

T s (t)和T c (t)都是高斯随机过程，但它们互不相关，其均值为零，方差为：

22

220

E ()()2

c s

E T E T σ===

( 8)

它们的包络为：

E ()z u t == ( 9)

服从瑞利分布：

22

22

(),0u u

p u e u σσ

-

=

≤<∞ (10)

三、实验内容

1. 由实验程序clark.m 验证 clark 信道模型, 给出实验结果分析特征。

2. 由实验程序jakes.m 验证 jakes 信道模型, 给出实验结果分析特征。

3.思考题

四、方案设计和实现步骤

1.

2. 由实验程序jakes.m 验证jakes 信道模型。

五、仿真结果

1. 由实验程序clark.m 验证clark 信道模型, 给出实验结果分析特征

2. 由实验程序jakes.m 验证jakes 信道模型, 给出实验结果分析特征。

六、分析和结论

1.小尺度平坦衰落信道中，由于移动体处于不断的运动状态，导致接收端接收到的是来自不同路径的多径信号。移动台的速率将会导致每条多径分量具有不同的多普勒频移，同时假设移动台接收的信号的入射角度在[ 0, 2π]间均匀分布。这样就产生了具有特定环境下的多普勒功率谱密度特性。Clarke信道模型描述的小尺度平坦衰落信道中，移动台接收信号具有基于散射方式的场强统计特性，这正符合市区移动通信环境不存在直射路径的特点,其包络统计特性服从瑞利分布，因此又称为瑞利衰落信道模型。一般情况下，在瑞利衰落的状态下，多普勒功率谱具有Jakes 功率谱密度函数,即U型谱。

2.许多信道建模和仿真方法的研究，均以Clarke信道模型的统计特性作为性能评估的标准，但Clarke参考模型是一种理想模型，物理不可实现。Clarke参考模型是由多个正弦波相加，但要求个数非常大，理想统计特性在N为无穷大时取得。从对模型的仿真结果来看，一般需要在大于50个正弦波的条件下，才能取得较好的仿真效果

3. Jakes提出了基于正弦波叠加法的Jakes仿真模型。Jakes仿真模型是一种确定模型，产生的信号非广义平稳且不具各态历经性，其二阶统计特性与Clarke 参考模型也相差较大。Jakes仿真模型虽然对Clarke参考模型实现了简化，降低了复杂度，提高了仿真效率，但却引入了广义非平稳性。其主要原因就在于Jakes对模型中的随机相移进行了确定化，同时造成了随机相移之间存在相关性。在仿真效率方面，所需的低频振荡器（即正弦波发生器）的数目由N减小到M=(N/2一l)/2，运算量大大减少。

七、参考文献

MIMO-OFDM Wireless Communications with MATLAB

瑞利信道仿真 matlab

实验一 瑞利信道的仿真 一 引言：瑞利信道介绍 瑞利衰落信道（Rayleigh fading channel ）是一种无线电信号传播环境的统计模型。这种模型假设信号通过无线信道之后，其信号幅度是随机的，即“衰落”，并且其包络服从瑞利分布。[1] 瑞利分布就是两个独立的高斯分布的平方和的开方一个信号都是分为正交的两部分，而每一部分都是多个路径信号的叠加，当路径数大于一定数量的时候，他们的和就满足高斯分布。而幅度就是两个正交变量和的开平方，就满足瑞利分布了。[2] 二 实验目的： 用MATLAB 软件仿真瑞利信道，产生瑞利信道的随机数，画出产生瑞利数据的CDF 和PDF ，并求瑞利数据的均植和方差。 三 实验内容： 1、实验原理： 一个随机二维向量的两个分量呈独立的、有着相同的方差的正态分布时，这个向量的模呈瑞利分布，两个正交高斯噪声信号之和的包络服从瑞利分布。信道符合瑞利分布，做出概率密度函数曲线。这里又到了瑞利分布的概率密度函数 2 22()exp() 0r 2r r p r σσ=-≤≤∞运用公式验证瑞利信道是符合瑞利分布的。 2、程序框图

3、源程序代码 % parameters setting clc; n=0:0.1:10; sigma=1; N=100000; x=randn(1,N); y=randn(1,N); M=x+j*y; r=sqrt(sigma*(x.^2+y.^2)); % q=1-exp((-(x.^2+y.^2))/(2*sigma*sigma)); % step=0.1; %range=0:step:3; h=hist(r,n); fr_approx=h/(0.1*sum(h)); pijun=sum(r)/N; junfanghe=(r-pijun).^2; junfang=sum(junfanghe)/N; u=0; % w=hist(q,n); % fr_approx1=-w/(0.1*sum(w)); % Calculate the CDF &Drawing cdf=raylcdf(n,sigma); subplot(3,1,1); plot(n,cdf); % hold on; % plot(n,fr_approx1,'ko'); % Calculate the PDF & Drawing title('Normal cumulative distribution'); pdf=raylpdf(n,sigma); subplot(3,1,2); plot(n,pdf); title('Normal probability density'); hold on; plot(n,fr_approx,'ko'); axis([0 8 0 1]) wucha=fr_approx-pdf; subplot(3,1,3); plot(n,wucha); title('wucha'); % Generate the randoms & Calculate the mean, covariance R=raylrnd(sigma,1,1000); % subplot(3,1,3);

哈工大移动通信设计题瑞利衰落信道代码

main clc; LengthOfSignal=10240; %设置信号长度(由于最好大于两倍fc奈奎斯特采样) fm=512; %最大多普勒频移 fc=5120; %载波频率 t=1:LengthOfSignal; % SignalInput=sin(t/100); SignalInput=sin(t/100)+cos(t/65); %时域信号输入 delay=[0 21 62 100 150 250]; %设置不同路径的时延 power=[0 -1 -5 -11 -16 -20]; %功率衰减系数dB y_in=[zeros(1,delay(6)) SignalInput]; %为时移补零 y_out=zeros(1,LengthOfSignal); %时域输出信号 fori=1:6 Ray; y_out=y_out+r.*y_in(delay(6)+1-delay(i):delay(6)+LengthOfSignal-delay(i))*10^(power(i)/20); end; %进行输出信号叠加 figure(1); subplot(2,1,1); plot(SignalInput(delay(6)+1:LengthOfSignal),'r'); %画出时域信号输入波形 title('时域信号输入'); subplot(2,1,2); plot(y_out(delay(6)+1:LengthOfSignal),'r'); %画出时域信号输出波形 title('时域信号输出'); figure(2); plot(Sf1,'r'); title('多普勒滤波器的频率响应特性'); %画出多普勒滤波器的频率响应特性 Ray f=1:2*fm-1; %设置通频带宽度 y=0.5./((1-((f-fm)/fm).^2).^(1/2))/pi; %多普勒功率谱函数(基带) Sf=zeros(1,LengthOfSignal); Sf1=y;%多普勒滤波器的频率响应特性 Sf(fc-fm+1:fc+fm-1)=y; %(把基带映射到载波频率) x1=randn(1,LengthOfSignal); x2=randn(1,LengthOfSignal); nc=ifft(fft(x1+1i*x2).*sqrt(Sf)); %同相分量nc函数表达式 x3=randn(1,LengthOfSignal); x4=randn(1,LengthOfSignal);

移动信道的模型(多径衰落信道)

6.1.4 移动信道的模型（多径衰落信道） 、时变线性滤波器模型及其响应 1. 带通系统分析 1）离散多径 2）连续多径 信道：（，t ）, （t ）,即（，t ）表示在0时刻的冲激在T 时刻的响应。 响应： x(t) ( ,t)s(t )d 14-1-6) 信道：信道系数 n （t ），即（n ,t ），时延 n （t ） 响应： x(t) n (t)s(t n ( n ,t)s(t n n (t)) n (t)) 14-1-2)

2.等效低通分析 1)离散多径 由带通信道模型： 其中n(t) ( n,t)为实函数，所以有 即得到等效低通模型为 所以得到： 其中n(t) @ ( n;t)。 2)连续多径 信道：c( ;t) ( ;t)e j2 fc (t) 响应：r l (t) c( ;t)s l (t )d ( ;t)e j2 fc (t)s l(t )d 信道系数：n(t)e j2 fcn(t)或(n；t)e j2 fcn(t)14-1-5) 响应：r l (t)n(t)e j2 f n n(t)s l (t n(t))14-1-4) 若令c( ;t) n(t)e j2 f c n(t) n ( n (t)) ，则 可见c( ;t)是0时刻的冲激通过信道后在时刻上的响应。 14-1-8)

二、多径衰落信道的统计特性 1.等效低通信道 论冲激响应：即0时刻的冲激通过信道后在时刻上的响应。 其中n(t) 2 f c n(t) 离散多径：c( ；t) n(t)e jn⑴(n(t)) n 连续多径: c( ;t) ( ;t)e j⑴其中(t) 2 f c (t) 2.分析：c( ;t)由许多时变随机向量组成 幅度系数n(t)-随移动台运动而随机变化; 相位偏移n(t)—在［0,2 )内随机变化。且各条路径是独立的，各个向量分量是独立随机变量，且零均值的。 3.初步结论 (1) 根据中心极限定理，合成的时变随机向量c( ;t)是零均值，低通复高斯过程 其幅度c( ;t)服从Rayleigh分布，相位n (t)服从(0, 2 )均匀分布。 (2) 信道传输函数：C(f;t) c( ;t)e j2 f d (线性变换) 故C(f;t)也是零均值、低通复高斯过程。称为时变传递函数。 (3) 若其中有一条路径的分量相当强(如直射分量LOS，超过其他分量之总和)， 则合成向量幅度服从Rice分布。

无线信道建模与仿真

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

maab瑞利衰落信道仿真

引言 由于多径和移动台运动等影响因素，使得移动信道对传输信号在时间、频率和角度上造成了色散，如时间色散、频率色散、角度色散等等，因此多径信道的特性对通信质量有着至关重要的影响，而多径信道的包络统计特性成为我们研究的焦点。根据不同无线环境，接收信号包络一般服从几种典型分布，如瑞利分布、莱斯分布和Nakagami-m分布。在本文中，专门针对服从瑞利分布的多径信道进行模拟仿真，进一步加深对多径信道特性的了解。 仿真原理 1、瑞利分布简介 环境条件： 通常在离基站较远、反射物较多的地区，发射机和接收机之间没有直射波路径，存在大量反射波；到达接收天线的方向角随机且在（0~2π）均匀分布；各反射波的幅度和相位都统计独立。 幅度、相位的分布特性： 包络 r 服从瑞利分布，θ在0～2π内服从均匀分布。瑞利分布的概率分布密度如图1所示： 图1 瑞利分布的概率分布密度 2、多径衰落信道基本模型

根据ITU-RM.1125标准，离散多径衰落信道模型为 () 1()()()N t k k k y t r t x t τ==-∑%% (1) 其中,()k r t 复路径衰落，服从瑞利分布; k τ是多径时延。 多径衰落信道模型框图如图2所示： 图2 多径衰落信道模型框图 3、产生服从瑞利分布的路径衰落r(t) 利用窄带高斯过程的特性，其振幅服从瑞利分布，即 ()r t = （2） 上式中，()c n t 、()s n t 分别为窄带高斯过程的同相和正交支路的基带信号。 首先产生独立的复高斯噪声的样本，并经过FFT 后形成频域的样本，然后与S （f ）开方后的值相乘，以获得满足多普勒频谱特性要求的信号，经IFFT 后变换成时域波形，再经过平方，将两路的信号相加并进行开方运算后，形成瑞利衰落的信号r(t)。如下图3所示: 图3 瑞利衰落的产生示意图 其中，

(完整word版)基于Matlab的无线信道仿真

基于Matlab的无线信道仿真 近几年，随着无线通信业务和新兴宽带移动互联网接入业务的快速增长，对无线通信系统的优化显得尤为重要。与有线信道静态和可预测的典型特点相反，在实际中，由于无线信道动态变化且不可预测，无线通信系统的性能在很大程度上取决于无线信道环境，所以对无线信道的准确理解和仿真对设计一个高性能和高频谱效率的无线传输技术显得尤其重要。 无线信道的一个典型特征是“衰落”，衰落现象大致可分为两种类型：大尺度衰落和小尺度衰落。其中，大尺度衰落主要在移动设备通过一段较长的距离时体现，它是由信号的损耗（长距离传播）和大的障碍物（如建筑物、中间地形和植物）形成的阴影所引起的，一般分为路径损耗和阴影衰落，另一方面，小尺度衰落是指当移动台在较短距离内移动时，由多条路径的相消或相长干涉所引起信号电平的快速波动，主要表现为多径衰落。它们之间的关系如图1所示。报告中分别对这几种衰落的常见模型进行了总结和仿真。 图1 各种衰落之间的关系 一、大尺度衰落 大尺度衰落是在一个较大的范围上考察功率的渐变过程，功率的局部中值随距离变化缓慢。大尺度信道模型主要研究电波传播在时间、空间、频率范围内平均特性。 1.1 路径损耗 路径损耗由发射功率的辐射扩散及信道的传播特性造成，反映在宏观长距离

上。理论上认为，对于相同收发距离，路径损耗相同。其定义为有效发射功率和平均接收功率之间的比值。几种常用的描述大尺度衰落的模型有自由空间模型、对数距离路径损耗模型、Hata-Okumura 模型。 1.1.1自由空间模型 所谓自由空间是指天线周围为无限大真空时的电波传播，它是理想传播条件。电波在自由空间传播时，其能量既不会被障碍物所吸收，也不会产生反射或散射，传播路径上没有障碍物阻挡，到达接收天线的地面反射信号场强也可以忽略不计。 自由空间模型中路径损耗计算公式： r t r t s G G c df πP P L 142 ??? ??== 其中，t P 为发射功率，r P 为接收功率，d 为发射端与接收端距离，f 为载波频率，c 为光速取8103?，t G 为发射端天线增益，r G 为接收端天线增益。转换成分贝表示： r t r t s G G f d P P L lg 10lg 20lg 2045.32lg 10dB -++==）（ 发射端与接收端均是全向天线，1==r t G G ，得图2： 图2 路径损耗随距离、频率变化曲线 1.1.2 对数距离路径损耗模型 与前面提到的自由空间路径损耗一样，在其他所有实际环境中，平均接收信号功率随距d 呈对数方式减小。通过引入随着环境而改变的路径损耗指数n 可以修正自由空间模型，从而构造出一个更为普遍的路径损耗衰落模型。

(精选)信道衰落模型汇总

简单模型2种：常量（Constant ）模型和纯多普勒模型 1. 常量（Constant ）模型： 常量模型既没有衰落，也没有多普勒频移，适用于可预测的固定业务无线信道。其幅度分布的概率密度函数（PDF ）为： 0(r)A (r r ) p δ=- 式中r 为信道响应的幅度，A 为概率常数。 常量模型的多普勒谱为： ()db d f P B f δ= 式中fd 为最大多普勒频移，f 为基带频率，B 为常数。 2. 纯多普勒模型： 纯多普勒模型无衰落，但有多普勒频移，适用于可预测的移动业务无线信道。其幅度分布与常量模型相同，多普勒谱为： ()x db d d f f P C f f δ=-，C 为常数。 由于移动通信中移动台的移动性，无线信道中存在多普勒效应。在移动通信中，当移动台移向基站时，频率变高，远离基站时，频率变低。我们在移动通信中要充分考虑“多普勒效应”。虽然，由于日常生活中，我们移动速度的局限，不可能会带来十分大的频率偏移，但是这不可否认地会给移动通信带来影响，为了避免这种影响造成我们通信中的问题，我们不得不在技术上加以各种考虑。也加大了移动通信的复杂性。 3. 瑞利模型： 瑞利衰落信道（Rayleigh fading channel ）是一种无线电信号传播环境的统计模型。这种模型假设信号通过无线信道之后，其信号幅度是随机的，即“衰落”，并且其包络服从瑞利分布。这一信道模型能够描述由电离层和对流层反射的短波信道，以及建筑物密集的城市环境。瑞利衰落只适用于从发射机到接收机不存在直射信号（LoS ，Line of Sight ）的情况，否则应使用莱斯衰落信道作为信道模型。在无线通信信道环境中，电磁波经过反射折射散射等多条路径传播到达接收机后，总信号的强度服从瑞利分布。 同时由于接收机的移动及其他原因，信号强度和相位等特性又在起伏变化， 故称为瑞利衰落。

通信原理仿真-多径信道仿真实验

多径信道仿真实验报告 一、AM 、DSB 调制及解调 要求：用matlab 产生一个频率为1Hz ，功率为1的余弦信源()m t ，设载波频率 10c Hz ω=，02m =,试画出： AM 及DSB 调制信号的时域波形； 1 2 3 4 567 8 9 10 t AM 时域波形图 1 2 3 4 56 7 8 9 10 t DSB 时域波形图 0100200300400 500600700 8009001000 N AM 频谱图 100 200 300 400 500600 700 800 900 1000 N DSB 频谱图

● 采用相干解调后的AM 及DSB 信号波形； 1002003004005006007008009001000 AM 波 100200300400500600700800900 1000 -1.5-1 -0.5 0.5 1 1.5 DSB 波 ● AM 及DSB 已调信号的功率谱；

1002003004005006007008009001000 5 10 5 AM 波功率谱 01002003004005006007008009001000 5 1015x 10 4 DSB 波功率谱 调整载波频率及m0，观察分的AM 的过调与DSB 反相点现象。

在接收端带通后加上窄带高斯噪声，单边功率谱密度 00.1 n ，重新解调。%% 加噪解调 noise=wgn(1,length(sAM),0.2); %高斯噪声 h2=fir1(100,[2*8.9/100,2*11.1/100]); %带通滤波器设计 znoise=conv(noise,h2); %窄带高斯噪声 sAM2=sAM+znoise(101:end); sDSB2=sDSB+znoise(101:end); spAM2=sAM2.*ct; spDSB2=sDSB2.*ct; b=fir1(100,0.12*2); sdAM2=filter(b,1,spAM2); sdAM_2=2.*sdAM2-m0; sdAM__2=sdAM_2(50:end); %去暂态 figure(6); plot(sdAM__2,'r');hold on; plot(mt); legend('加噪解调后','原信号');title('AM波');

一种基于MATLAB的瑞利信道仿真方法研究

一种基于MATLAB 的瑞利信道仿真方法研究 王志杨1, 刘金龙2 (1.安徽电子信息职业技术学院信息工程系,安徽蚌埠 233030;2.淮海工学院电子工程学院,江苏连云港 222005) 摘 要:瑞利信道的仿真在无线通信系统的仿真中具有重要的意义.文章首先给出瑞利信道的概 念,并参照Jakes 模型,采用MATLAB 软件,仿真出了多径瑞利信道.为了得到每径独立的瑞利分 布,提出了衰落计数器的概念.通过调整不同路径波形衰落计数器的起始时间达到每径独立分布, 且计算复杂度较低.最后通过评估程序证明了仿真方法的正确性.该方法为研究不同通信系统在瑞 利信道下的相关性能奠定了基础. 关键词:瑞利信道;信道仿真;Jakes 模型;多径传输 中图分类号:TN914.3 文献标识码:A 文章编号:1001-2443(2012)03-0234-06 引 言 对于基站到移动台这样一个发送接收系统来说,理想的无线信号传播(自由空间传播模型)是由基站发送的电磁波经过一定衰减达到移动台,我们可以理解为信号沿着基站到移动台的直线传播.虽然,电磁波实际上是以球面波的形式向周围360度辐射,但是只有沿着直线传播的信号才能抵达移动台,这条路径称为直射路径[1].而对于实际的大气传播环境,大气中包含着许多的小颗粒(悬浮物),或者由于建筑物和树木阻挡,从基站出发,沿着非直射方向传播的电磁波可能经过一系列的反射、散射、衍射后而抵达接收端, 我们把 图1 信号的多径传播 Figure 1 The multipath transmis s i on of signal 这种路径称为散射路径(见图1).和直接波相比,后到达的波形称为延迟波.由于每一条散射路径经历的路程都不一样,这样,接收波相位各不相同.如果恰巧各个相位相同,多个信号进行叠加会导致总的信号增强,而如果相位互不相同,各个信号叠加则会互相抵消,导致总的信号强度降低.这样,我们把由于信号经过了多收稿日期:2011-12-01 基金项目:安徽电子信息职业技术学院院级研究课题ADZX1007).作者简介:王志杨(1982-),男,回族,安徽蚌埠人,硕士,讲师,主要研究方向:OFDM 、3G 移动通信、信道建模. 第35卷3期 2012年5月 安徽师范大学学报(自然科学版)Journal of Anhui Normal University (Natural Science)Vol.35No.3M ay.2012

MATLAB仿真瑞利衰落信道实验报告结果

封面: 题目:瑞利衰落信道仿真实验报告 题目:MＡTLＡＢ仿真瑞利衰落信道实验报告 引言 由于多径效应与移动台运动等影响因素,使得移动信道对传输信号在时间、频率与角度上造成了色散,即时间色散、频率色散、角度色散等等,因此多径信道得特性对通信质量有着重要得影响,而多径信道得包络统计特性则就是我们研究得焦点。根据不同无线环境,接收信号包络一般服从几种典型分布,如瑞利分布、莱斯分布等。在此专门针对服从瑞利分布得多径信道进行模拟仿真,进一步加深对多径信道特性得了解、 一、瑞利衰落信道简介: 瑞利衰落信道(Ｒaｙleigh faｄiｎg chaｎnｅｌ)就是一种无线电信号传播环境得统计模型、这种模型假设信号通过无线信道之后,其信号幅度就是随机得,即“衰落”,并且其包络服从瑞利分布。 二、仿真原理 (1)瑞利分布分析 环境条件: 通常在离基站较远、反射物较多得地区,发射机与接收机之间没有直射波路径(如视距传播路径),且存在大量反射波,到达接收天线得方向角随机得((0～２π)均匀分布),各反射波得幅度与相位都统计独立。

幅度与相位得分布特性: 包络 r 服从瑞利分布,θ在0～2π内服从均匀分布。瑞利分布得概率分布密度如图2－1所示: 图2-１瑞利分布得概率分布密度 (2)多径衰落信道基本模型 离散多径衰落信道模型为 其中,复路径衰落,服从瑞利分布; 就是多径时延。多径衰落信道模型框图如图2—２所示:

图2-2 多径衰落信道模型框图 (３)产生服从瑞利分布得路径衰落ｒ(t) 利用窄带高斯过程得特性,其振幅服从瑞利分布,即 上式中,分别为窄带高斯过程得同相与正交支路得基带信号。 三、仿真程序: function[h］＝rａｙｌｅｉgｈ(fｄ,t) %产生瑞利衰落信道 fc=900*10^6;％选取载波频率 v1=３0*1０0０／36００;％移动速度ｖ1=3０ｋｍ／h ｃ＝3*1０＾8; ％定义光速 fd=v1＊ｆc/c; %多普勒频移 ts＝1/10000; ％信道抽样时间间隔 t=０:ts:1; ％生成时间序列 h1=raylｅiｇｈ(fd,ｔ); ％产生信道数据 v2=12０＊１０００／360０; %移动速度v2=120km/h ｆd＝v２*fｃ/c; ％多普勒频移 h2=ｒａｙleigｈ(fd,ｔ); ％产生信道数据 sｕbplot(2,1,１),plot(2０＊lｏg1０(aｂｓ(ｈ1(１:１0000)))) ｔｉｔｌｅ(’v=30kｍ／h时得信道曲线’) ｘlａbeｌ(’时间’);ylａbel(’功率’) sｕｂplｏt(2,1,2),plot(20＊log10(abs(h2(1:10０00)))) title(＇v=120ｋm／h时得信道曲线') xｌａbel('时间＇);ｙlａbeｌ(’功率’)

(完整word版)MATLAB仿真瑞利衰落信道实验报告结果

封面： 题目：瑞利衰落信道仿真实验报告

题目：MATLAB仿真瑞利衰落信道实验报告 引言 由于多径效应和移动台运动等影响因素，使得移动信道对传输信号在时间、频率和角度上造成了色散，即时间色散、频率色散、角度色散等等，因此多径信道的特性对通信质量有着重要的影响，而多径信道的包络统计特性则是我们研究的焦点。根据不同无线环境，接收信号包络一般服从几种典型分布，如瑞利分布、莱斯分布等。在此专门针对服从瑞利分布的多径信道进行模拟仿真，进一步加深对多径信道特性的了解。 一、瑞利衰落信道简介： 瑞利衰落信道（Rayleigh fading channel）是一种无线电信号传播环境的统计模型。这种模型假设信号通过无线信道之后，其信号幅度是随机的，即“衰落”，并且其包络服从瑞利分布。 二、仿真原理 （1）瑞利分布分析 环境条件： 通常在离基站较远、反射物较多的地区，发射机和接收机之间没有直射波路径（如视距传播路径），且存在大量反射波，到达接收天线的方向角随机的（（0~2π）均匀分布），各反射波的幅度和相位都统计独立。 幅度与相位的分布特性： 包络 r 服从瑞利分布，θ在0～2π内服从均匀分布。瑞利分

布的概率分布密度如图2-1所示： 00.51 1.52 2.53 00.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 图2-1 瑞利分布的概率分布密度 （2）多径衰落信道基本模型 离散多径衰落信道模型为 ()1()()() N t k k k y t r t x t τ==-∑ 其中,()k r t 复路径衰落，服从瑞利分布; k τ是多径时延。 多径衰落信道模型框图如图2-2所示：

移动衰落信道现状与发展

1.2研究现状分析 近年来，常用的信道建模方法可以分为两类:第一类是统计模型，它总结了建筑地形的统计特性(包括建筑物本身)，这种无线传播的统计描述包括地形和多次反射、散射、衍射的次数等；第二类是确定性射线跟踪模型，它利用了从地形 中各个障碍点到达接收机的多条射线进行直接计算，在接收点统计多条射线，以得到接收信号的统计特性，包括幅度、相位等，这样得到的结果十分精确。第二 种方法在未对环境进行功率测量的情况下就可以进行建模，因此比较省时方便。 使用统计模型来对无线信道建模的研究分析比较早。最早出现的是瑞利模 型、莱斯模型和对数正态模型，其中前面两个模型都是针对小尺度衰落而建立的，而对数正态模型则是针对大尺度衰落而建立的。后来随着人们对无线信道建模精确性要求的提高，越来越多的统计混合模型出现了，但都是以这三个模型为基础。 1960年Nakagami.M提出了以其名字命名的模型，这种衰落信道模型适用性十分广泛，比瑞利、莱斯和对数正态模型更适应复杂的环境，Suzuki提出瑞利对数正态模型，该模型同时反映了大尺度衰落和小尺度衰落的特性，描述了这样一种传播场景，在发射端发射的信号主波经过几次反射和衍射后，达到了一个建筑物密集的地方，主波由于当地物体的散射、衍射等的结果将会分为许多子路径。 模型令发射端到小区的路径服从对数正态分布，因为路径经历了乘法效应；而当地路径由于是加性散射效应导致的，服从瑞利分布；这时接收信号的包括服从瑞利一对数正态模型。 第一个移动信道多径统计模型是由Ossana在1964年提出，它基于入射波和建筑物表面随机分布的反射波相互干涉的原理。但该模型假设在收发之间存在一条直射路径，且反射的角度局限于一个严格的范围之内，所以该模型对于市区传播环境来说，既不方便也不准确。后来Clarke建立了移动台接收信号场强的统计特性是基于散射的统计模型，他认为接收端的电磁波由N个平面波组成，这些平面波具有任意载频相位、入射方位角及相等的平均幅度，Clarke模型已经被广泛使用。 以上都是针对小尺度衰落的统计模型，在大尺度衰落的统计建模方面的研究

AWGN信道设计与仿真

天津理工大学《扩频通信》实验报告AWGN信道设计与仿真 姓名：范菲菲 学号： 143127311

一、 实验目的 1、通过实验更加清楚的了解加性高斯白噪声信道（AWGN ）的产生与特性。 2、观察信号通过AWGN 信道后信号的变化。 二、 实验原理 高斯白噪声是一种随机过程而且服从高斯分布，因此可以利用MATLAB 中提供的函数randn 得到正态分布的随机数作为AWGN 信道产生的干扰。AWGN 信道的“加性”特性因其满足可加性，所以可以直接用合成序列加上加高斯白噪声，这样就得到了有噪信号，这样的波形就相当于传输信号通过了AWGN 信道之后输出的波形。 三、 仿真结果 -1 012345678 I 路序列-1012345678 Q 路序列 图1 I 路和Q 路信号

-1 012345678 -1-0.5 00.5 1 合成序列-1012345678 -1-0.500.5 1加高斯噪声后的波形 图2 合成序列和加入高斯噪声之后的波形图 四、 源程序 clear all close all t=[-1:0.01:7-0.01]; tt=length(t); x1=ones(1,800); for i=1:tt if (t(i)>=-1 & t(i)<=1) | (t(i)>=5& t(i)<=7); x1(i)=1; else x1(i)=-1; end end t1=[0:0.01:8-0.01]; t2=0:0.01:7-0.01; t3=-1:0.01:7.1-0.01; t4=0:0.01:8.1-0.01; tt1=length(t1);

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

瑞利信道仿真

瑞利衰落信道的matlab仿真 瑞利衰落信道（Rayleigh fading channel）是一种无线电信号传播环境的统计模型。这种模型假设信号通过无线信道之后，其信号幅度是随机的，即“衰落”，并且其包络服从瑞利分布。 模型的适用 瑞利衰落模型适用于描述建筑物密集的城镇中心地带的无线信道。密集的建筑和其他物体使得无线设备的发射机和接收机之间没有直射路径，而且使得无线信号被衰减、反射、折射、衍射。在曼哈顿的实验证明，当地的无线信道环境确实接近于瑞利衰落。[3]通过电离层和对流层反射的无线电信道也可以用瑞利衰落来描述，因为大气中存在的各种粒子能够将无线信号大量散射。 瑞利衰落属于小尺度的衰落效应，它总是叠加于如阴影、衰减等大尺度衰落效应上。 信道衰落的快慢与发射端和接收端的相对运动速度的大小有关。相对运对导致接收信号的多普勒频移。图中所示即为一固定信号通过单径的瑞利衰落信道后，在1秒内的能量波动，这一瑞利衰落信道的多普勒频移最大分别为10Hz和100Hz，在GSM1800MHz的载波频率上，其相应的移动速度分别为约6千米每小时和60 千米每小时。特别需要注意的是信号的“深衰落”现象，此时信号能量的衰减达到数千倍，即30～40分贝。 性质 多普勒功率普密度

, 瑞利衰落信道的仿真 根据上文所述，瑞利衰落信道可以通过发生实部和虚部都服从独立的高斯分布变量来仿真生成。不过，在有些情况下，研究者只对幅度的波动感兴趣。针对这种情况，有两种方法可以仿真产生瑞利衰落信道。这两种方法的目的是产生一个信号，有着上文所示的多普勒功率谱或者等效的自相关函数。这个信号就是瑞利衰落信道的冲激响应。 Jakes模型和clark模型 本次只以下图所示的模型来仿真单路信号的产生。课本上也有相关的分析。

(完整word版)LMMSE算法信道均衡MATLAB仿真

一．信道均衡的概念 实际的基带传输系统不可能完全满足无码间串扰传输条件，因而码间串扰是不可避免的。当串扰严重时，必须对系统的传输函数 进行校正，使其达到或接近无码间串扰要求的特性。理论和实践表明，在基带系统中插入一种可调滤波器就可以补偿整个系统的幅频，和相频特性从而减小码间串扰的影响这个对系统校正的过程称为均衡，实现均衡的滤波器称为均衡器。 均衡分为频域均衡和时域均衡。频域均衡是从频率响应考虑，使包括均衡器在内的整个系统的总传输函数满足无失真传输条件。而时域均衡，则是直接从时间响应考虑，使包括均衡器在内的整个系统的冲激响应满足无码间串扰条件。 频域均衡在信道特性不变，且传输低速率数据时是适用的，而时域均衡可以根据信道特性的变化进行调整，能够有效地减小码间串扰，故在高速数据传输中得以广泛应用。 时域均衡的实现方法有多种，但从实现的原理上看，大致可分为预置式自动均衡和自适应式自动均衡。预置式均衡是在实际传数之前先传输预先规定的测试脉冲（如重复频率很低的周期性的单脉冲波形），然后按“迫零调整原理”自动或手动调整抽头增益；自适应式均衡是在传数过程中连续测出距最佳调整值的误差电压，并据此电压去调整各抽头增益。一般地，自适应均衡不仅可以使调整精度提高，而且当信道特性随时间变化时又能有一定的自适应性，因此很受重视。这种均衡器过去实现起来比较复杂，但随着大规模、超大规模集成电路和微处理机的应用，其发展十分迅速。 二．信道均衡的应用 1.考虑如图所示的基带等效数据传输系统，发送信号k x 经过ISI 失真信道传输，叠加高斯加性噪声。 图1基带等效数据传输模型 设发送信号采用QPSK 调制，即(1)k x j =±±ISI 信道的冲击响应以向量的形式表示为h 2211[,,,]T L L L h h h --+=???。典型的ISI 信道响应向量有三种： h [0.04,0.05,0.07,0.21,0.5,0.72,0.36,0,0.21,0.03,0.07]T A =--- h [0.407,0.815,0.407]T B = h [0.227,0.46,0.6888,0.46,0.227]T C = k ω为实部与虚部独立的复高斯白噪声，其均值为零，方差为2 ωσ。 2.实现目的

MQAM在瑞利信道下的性能仿真

课程设计（II）通信系统仿真 MQAM在瑞利信道下的性能仿真

1、课程设计目的 （1）了解MQAM多进制幅度调制技术原理 （2）在MATLAB环境下编程实现调制、解调过程 （3）在MATLAB环境下仿真不同MQAM的误码率，并绘制曲线 （4）比较16QAM误比特率在理论和实际条件下的误差 2、课程设计内容 本课题在MATLAB环境下，进行多进制调制在瑞利信道下进行信号传输的仿真实验，传输信号在发送端进行MQAM调制，并分析在不同的多进制调制下，信号在瑞利信道下的性能，并比较。 3、设计与实现过程 3.1 设计思想和设计流程 首先进行系统的分析的设计，整个设计分为如下几个部分：随机序列的产生，序列的串并和并串转换，16QAM调制，星座图的绘制，16QAM解调，加入噪声，误码率的测量及绘图。 MQAM信号由2个独立的基带波形对2个相互正交的同频载波进行调制而构成，利用其在同一带宽内频谱正交的性质来实现两路并行的数字信息传输。 调制后的信号经信道传输，由于信道的非理想特性，MQAM信号会发生频率选择性衰减/码间干扰、相位旋转以及受各种噪声的影响，这部分影响都包含在信道模型中。 数字通信中数据采用二进制数表示，星座点的个数是2的幂。常见的MQAM 形式有16-QAM、64-QAM、256-QAM等。星座的点数越多，符号能够传输的数据量就越大。但是，如果在星座图的平均能量保持不变的情况下增加星座点，基于星座图聚类的方法成为了数字幅相调制信号识别的重要方法之一。会使星座点之间的距离变小，进而导致误码率上升。因此高阶星座图的可靠性比低阶要差。 3.1.1 调制器 串并转换单元、IQ分路单元及调制混频器组成了MQAM系统的调制器。将串行数据转换成并行数据是通过串并转换完成的;IQ分路主要的作用是检测调制的要求，调制混频器的作用是把I、Q两路信号混频及合成，最终形成调制信号输出。 MQAM的调制方式有两种：正交调幅法和复合相移法。本次仿真针对

小尺度衰落信道解读

156 第六章小尺度衰落信道 前面已经介绍无线信道的传播模型可分为大尺度（Large-Scale）传播模型和小尺度（Small-Scale）衰落两种[2]，三、四、五章已经介绍了大尺度传播。所谓小尺度是描述短距离（几个波长）或短时间（秒级）内接收信号强度快速变化的；而移动无线信道的主要特征是多径，由于这些多径使得接收信号的幅度急剧变化，产生了衰落，因此，本章将介绍小尺度衰落信道，这对我们移动通信研究中传输技术的选择和数字接收机的设计尤为重要。 本章将先介绍小尺度的衰落和多径的物理模型和数学模型，使读者从概念上清楚地认识移动无线信道的主要特点，并建立一个统一的数学模型，为以后讨论各种模型奠定基础；接着将介绍移动多径信道的三组色散参数——时间色散参数(时延扩展，相关带宽)、频率色散参数(多普勒扩展，相关时间)、角度色散参数(角度扩展，相关距离)，为之后的信道分类奠定了基础；接下来介绍衰落信道的一阶包络统计特性、二阶统计特性，大量的实测数据表明，在没有直达路径的情况下（如市区），信道的包络服从瑞利分布，在有直达路径的情况下（如郊区），信号包络服从莱斯分布，因此，一阶包络统计特性主要介绍瑞利衰落分布和莱斯衰落分布，二阶统计特性主要介绍一组对偶参数——时间电平交叉率和平均衰落持续时间，简要介绍其他两组对偶参数——频域电平交叉率和平均衰落持续带宽，空间电平交叉率和平均衰落持续距离；在已经介绍了多径信道的三组色散参数之后，将介绍小尺度衰落信道相对应的不同分类。 6.1 衰落和多径 6.1.1 衰落和多径的物理模型 陆地移动信道的主要特征是多径传播。传播过程中会遇到很多建筑物，树木以及起伏的地形，会引起能量的吸收和穿透以及电波的反射，散射及绕射等，这样，移动信道是充满了反射波的传播环境。到达移动台天线的信号不是单一路径来的，而是许多路径来的众多反射波的合成。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，有时反向迭加而减弱。这样，接收信号的幅度将急剧变化，即产生了衰落。这种衰落是由多径引起的，所以称为多径衰落。 移动信道的多径环境所引起的信号多径衰落，可以从时间和空间两个方面来描述和测试。从空间角度来看，沿移动台移动方向，接收信号的幅度随着距离变动而衰减。其中，本地反射物所引起的多径效应呈现较快的幅度变化，其局部均值为随距离增加而起伏的下降的曲线，反映了地形起伏所引起的衰落以及空间扩散损耗。 从时域角度来看，各个路径的长度不同，因而信号到达的时间就不同。这样，如从基站发送一个脉冲信号，则接收信号中不仅包含该脉冲，而且还包含它的各个时延信号。这种由于多径效应引起的接收信号中脉冲的宽度扩展的现象，称为时延扩展。扩展的时间可以用第

AWGN-信道中BPSK-调制系统的BER仿真计算

序号（学号）： 学生实验报告书 2014 年 4 月27 日

实验一：AWGN 信道中BPSK 调制系统的 BER 仿真计算 一、实验目的 1．掌握二相BPSK 调制的工作原理 2．掌握利用MATLAB 进行误比特率测试BER 的方法 3．掌握AWGN信道中BPSK调制系统的BER仿真计算方法 二．实验内容 利用仿真程序在MATLAB 环境下完成AWGN信道中BPSK调制系统的BER仿真计算，得到仿真结果，写出实验小结，完成实验报告。三．实验仪器： 计算机 matlab软件 四、实验原理 在数字领域进行的最多的仿真任务是进行调制解调器的误比特率测试，在相同的条件下进行比较的话，接收器的误比特率性能是一个十分重要的指标。误比特率的测试需要一个发送器、一个接收器和一条信道。首先需要产生一个长的随机比特序列作为发送器的输入，发送器将这些比特调制成某种形式的信号以便传送到仿真信道，我们在传输信道上加上一定的可调制噪声，这些噪声信号会变成接收器的输入，接收器解调信号然后恢复比特序列，最后比较接收到的比特和传送的比特并计算错误。误比特率性能常能描述成二维图像。纵

坐标是归一化的信噪比，即每个比特的能量除以噪声的单边功率谱密度，单位为分贝。横坐标为误比特率，没有量纲。 五．实验步骤 ①运行发生器：通过发送器将伪随机序列变成数字化的调制信号。 ②设定信噪比：假定 SNR 为 m dB,则 Eb/N0=10,用 MATLAB 假设SNR 单位为分贝。③确定Eb ④计算N0 ⑤计算噪声的方差σ n ⑥产生噪声：因为噪声具有零均值，所以其功率和方差相等。我们产生一个和信号长度相同的噪声向量，且该向量方差为σ n 。⑦加上噪声，运行接收器⑧确定时间延迟⑨产生误差向量⑩统计错误比特：误差向量“err”中的每一个非零元素对应着一个错误的比特。最后计算误比特率 BER：每运行一次误比特率仿真，就需要传输和接收固定数量的比特，然后确定接收到的比特中有多少错误的。使用 MATLAB 计算BER: ber=te/length(tx)。 六．实验结果及分析 MATLAB程序： %Simulation of bpskAWGN Max_SNR=10; N_trials=1000; N=200; Eb=1; ber_m=0; for trial=1:1:N_trials trial msg=round(rand(1,N)); % 1, 0 sequence s=1-msg.*2; %0-->1, 1-->1 n=randn(1,N)+j.*randn(1,N); %generate guass white noise