matlab瑞利衰落信道仿真

m a t l a b瑞利衰落信道仿真 Prepared on 24 November 2020

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，

()S f =

（3） 4、

产生多径延时k τ

多径/延时参数如表1所示：

表1 多径延时参数

仿真框架

根据多径衰落信道模型（见图2），利用瑞利分布的路径衰落r(t)（见图

（见表1），我们可以得到多径信道的仿真框图，如图4 3）和多径延时参数k

所示；

图4 多径信道的仿真框图

仿真结果

1、多普勒滤波器的频响

图5多普勒滤波器的频响

2、多普勒滤波器的统计特性

图6 多普勒滤波器的统计特性

3、信道的时域输入/输出波形

图7信道的时域输入/输出波形

小组分工

程序编写：吴溢升

报告撰写：谭世恒

仿真代码

%

clc;

LengthOfSignal=10240; %信号长度(最好大于两倍fc)

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); %信号输入

delay=[0 31 71 109 173 251];

power=[0 -1 -9 -10 -15 -20]; %dB

y_in=[zeros(1,delay(6)) SignalInput]; %为时移补零

y_out=zeros(1,LengthOfSignal); %用于信号输出

for i=1:6

Rayl;

y_out=y_out+r.*y_in(delay(6)+1-delay(i):delay(6)+LengthOfSignal-delay(i))*10^(power(i)/20);

end;

figure(1);

subplot(2,1,1);

plot(SignalInput(delay(6)+1:LengthOfSignal)); %去除时延造成的空白信号title('Signal Input');

subplot(2,1,2);

plot(y_out(delay(6)+1:LengthOfSignal)); %去除时延造成的空白信号

title('Signal Output');

figure(2);

subplot(2,1,1);

hist(r,256);

title('Amplitude Distribution Of Rayleigh Signal')

subplot(2,1,2);

hist(angle(r0));

title('Angle Distribution Of Rayleigh Signal');

figure(3);

plot(Sf1);

title('The Frequency Response of Doppler Filter');

%

f=1:2*fm-1; %通频带长度

y=./((1-((f-fm)/fm).^2).^(1/2))/pi; %多普勒功率谱(基带)

Sf=zeros(1,LengthOfSignal);

Sf1=y;%多普勒滤波器的频响

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+i*x2).*sqrt(Sf)); %同相分量

x3=randn(1,LengthOfSignal);

x4=randn(1,LengthOfSignal);

ns=ifft(fft(x3+i*x4).*sqrt(Sf)); %正交分量

r0=(real(nc)+j*real(ns)); %瑞利信号

r=abs(r0); %瑞利信号幅值

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);

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。

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

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

(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。

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)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：

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’)

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

matlab瑞利衰落信道仿真

m a t l a b瑞利衰落信道仿真 Prepared on 24 November 2020

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， ()S f = （3） 4、 产生多径延时k τ 多径/延时参数如表1所示： 表1 多径延时参数

课程设计分析方案——matlab瑞利衰落信道仿真

目录 摘要 (1) 1、设计原理 (2) 1.1设计目的 (2) 1.2仿真原理 (2) 1.2.1瑞利分布简介 (2) 1.2.2多径衰落信道基本模型 (2) 1.2.3产生服从瑞利分布的路径衰落 r(t> (3) 1.2.4产生多径延时 (4) 1.3仿真框架 (4) 2、设计任务 (4) 2.1设计任务要求 (4) 2.2 MATLAB 仿真程序要求 (4) 3、DSB调制解调分析的MATLAB实现 (5) 3.1 DSB调制解调的MATLAB实现 (5) 3.2瑞利衰落信道的MATLAB实现 (6) 4、模拟仿真及结果分析 (7) 4.1模拟仿真 (7) 4.1.1多普勒滤波器的频响 (7)

4.1.2多普勒滤波器的统计特性 (7) 4.1.3信道的时域输入/输出波形 (8) 4.2仿真结果分析 (8) 4.2.1时域输入/输出波形分 析 (8) 4.2.2频域波形分 析 (8) 4.2.3多普勒滤波器的统计特性分 析 (9) 5、小结与体会 (9) 6、参考文献 (9) MATLAB 通信仿真设计 摘要主要运用MATLAB进行编程，实现采用对输入信号进行抑制载波的双边带调幅；而后将调幅波输入信道，研究多径信道的特性对通信质量的影响；最后将信道内输出的条幅波进行同步解调，解调出与输入信号波形相类似的波形，

观测两者差别。同时输出多普勒滤波器的统计特性图及信号时域和频域的输入、输出波形。 关键字：双边带调幅瑞利衰落相干解调MATLAB 1、设计原理 1.1设计目的 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

瑞利信道Matlab仿真程序

%%File_C7: %本程序将一随机信号通过瑞利信道产生输出 %% clear; clc; Ts=; fmax=2;%最大多普勒频移 Nt=400;%采样序列的长度 （ sig=j*ones(1,Nt);%信号 t=[0:Nt]; %设定信道仿真参数 N0=25; D=1; [u]=jakes_single_rayleigh(N0,D,fmax,Nt,Ts);%生成瑞利信道RecSignal=u.*sig; ? plot(20*log10(RecSignal)); % %本函数用Jakes方法产生单径的符合瑞利分布的复随机过程%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function [u]=jakes_single_rayleigh(N0,D,fmax,M,Ts,Tc) % 输入参数： % N0 频率不重叠的正弦波个数 { % D 方差，可由输入功率得到 % fmax 最大多普勒频移 % M 码片数 %输出参数 %u 输出复信号 %u1 输出信号的实部 %u2 输出信号的虚部 %% 、 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% N=4*N0+2;%Jakes仿真叠加正弦波的总个数 %计算Jakes仿真中的离散多普勒频率fi,n f=zeros(1,N0+1); for n=1:N0 f(n)=fmax*cos(2*pi*n/N);

~ f(N0+1)=fmax; %计算多普勒增益ci,n %同向分量增益c1,n c1=zeros(1,N0+1); for n=1:N0 c1(n)=D*(2/sqrt(N))*2*cos(pi*n/N0); end c1(N0+1)=D*(2/sqrt(N))*sqrt(2)*cos(pi/4); 《 %正交分量增益c2,n c2=zeros(1,N0+1); for n=1:N0 c2(n)=D*(2/sqrt(N))*2*sin(pi*n/N0); end c2(N0+1)=D*(2/sqrt(N))*sqrt(2)*sin(pi/4); %插入随机相移ph_i,解决Jakes方法的广义平稳问题n=(1:N0+1); \ U=rand(size(n)); [x,k]=sort(U); ph_i=2*pi*n(k)/(N0+1); %计算复包络 u1=zeros(1,M);%Rc(t) u2=zeros(1,M);%Rs(t) u=zeros(1,M);%R(t) k=0; & %计算Rc(t) k=0; for t=0:Ts:(M-1)*Ts; w2=cos(2*pi*f*t+ph_i); ut2=c2*w2.'; k=k+1; u2(k)=ut2; end %计算u(t) k=0; for t=0:Ts:(M-1)*Ts k=k+1; u(k)=u1(k)-j*u2(k); end %程序结束

瑞利信道仿真

瑞利衰落信道的matlab仿真 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。 三性质 多普勒功率普密度

, 四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。 仿真结果如下：当终端移动速度为30km/h时，瑞利分布的包络为：

Nakagami信道仿真

0 引言 信号的衰落严重的恶化了无线通信系统的性能，为了削弱这一影响，学者进行了大量抗衰落技术的研究，时空处理技术、多天线技术、分集技术都具有良好的抗衰落效果。有效的衰落信道模拟是进行这些研究工作的重要基础。在此基础上，可以在实验室运用分析方法对给定的无线通信系统进行设计和性能评估，并以此为基础对算法进行选择和优化，避免为实现早期系统而搭建硬件造成的巨大花费。 研究和开发数字移动通信系统工程的首要工作就是认识移动信道本身的特性,并研究电波的传播规律。在数字移动通信的传播环境中,由于移动台和基站之间的各种障碍物所产生的反射、绕射和散射等现象,接收信号通常由多径信号成分组成。由于多径信号的相位、幅度和到达时刻的随机变化,引起接收信号包络的快速起伏变化。除了多径传播，多普勒效应同样会对移动信道的传输特性产生负面影响。由于移动单元的运动，多普勒效应降引起每个来波的频移[1]。当移动台与基站之间不存在直接视距分量时,接收信号由来自各个方向的反射和散射波组成并遵循瑞利分布,当在基站和移动台之间存在有直接视距分量时,接收信号服从莱斯分布。前人的研究表明，Nakagami衰落模型[1,2,3,4]是最有效的模型之一，通过改变参数m，可以灵活地拟合不同程度的衰落情况。用Nakagami分布可更好地近似实验测量,比瑞利、莱斯、对数、正态分布都更接近匹配。 由于Nakagami分布中同时包含了瑞利分布和莱斯分布,且Nakagami模型在各种无线通信环境下都非常接近实验数据, 因此Nakagami衰落模型在理解和设计无线通信系统中有着重要的作用,在计算机上对其进行性能仿真是至关重要的。 本文先介绍无线信道的基本理论，接着讲正弦波叠加法[5]，了解了基于舍弃法的Nakagami衰落信道仿真[6]，最后介绍基于AR模型[7,8]的相关Nakagami衰落信道仿真。 1移动无线信道基本理论 在移动通信中，由于障碍物阻挡了视距路径，发出的电磁波经常不能直接到达接收天线，事实上，接收到的电磁波是由建筑物、树木及其他障碍物导致的反射、衍射和散射而产生的

瑞利衰落信道的matlab仿真【开题报告】

开题报告 通信工程 瑞利衰落信道的matlab仿真 一、课题研究意义及现状 随着科学技术的不断提高,无线通信系统不断更新还代,无线通信走入各家各户，它带来的便利深入人心。无线移动通信自诞生以来，其发展速度令人惊叹。经历第二代和第三代移动通信的快速发展，下一代即后三代(Beyond 3G)或第四代移动通信系统(4G)的研究工作已经开始展开。移动信道的研究与应用为移动通信开辟更为广阔的前景,认识移动信道本身的特性是解决移动通信中关键技术的前提.瑞利衰落信道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。在无线通信中，信号通过无线信道后，由于基站周围反光物体或者其它障碍物的阻塞，经过多种路径的反射、折射，导致信号幅度随机化，使信号的干扰增大，给接受信号带来很大不便。而第四代移动通信技术要普及，就要研发出瑞利衰落信道的解决方法，所以研究瑞利衰落信道具有很大的意义。 在MIMO中，传统的多天线被用来增加分集度从而克服信道衰落。具有相同信息的信号通过不同的路径被发送出去，在接收机端可以获得数据符号多个独立衰落的复制品，从而获得更高的接收可靠性。要克服瑞利衰落信道带来的不便，就要先研究它的特性。当在实际电子通信系统中进行试验研究比较困难或更本无法实现时，仿真技术就成为必然选择。我的研究课题就是利用Matlab仿真对瑞利衰落信道进行模拟仿真，对产生的各种符合瑞利分布的信道系数画出曲线图，并进行分析研究。 二、课题研究的主要内容和预期目标 课题研究的主要内容 1.先掌握matlab程序设计； 2.通过资料了解瑞利衰落信道的原理； 3.通过m语言编程建立瑞利衰落信道模型； 4.在完善的信道模型基础上进行Matlab仿真； 课题的预期目标： 1.要求根据瑞利衰落信道模型，能产生符合瑞利分布的信道系数； 2.再根据这些信道系数画出相应的曲线图； 3.课题的验收成果包括瑞利衰落信道仿真的matlab源程序以及相应的说明书。

瑞利信道Matlab仿真程序

%%File_C7:Jakes.m %本程序将一随机信号通过瑞利信道产生输出 %% clear; clc; Ts=0.02; fmax=2;%最大多普勒频移 Nt=400;%采样序列的长度 sig=j*ones(1,Nt);%信号 t=[0:Nt]; %设定信道仿真参数 N0=25; D=1; [u]=jakes_single_rayleigh(N0,D,fmax,Nt,Ts);%生成瑞利信道RecSignal=u.*sig; plot(20*log10(RecSignal)); %JakesRayleigh.m %本函数用Jakes方法产生单径的符合瑞利分布的复随机过程%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function [u]=jakes_single_rayleigh(N0,D,fmax,M,Ts,Tc) % 输入参数： % N0 频率不重叠的正弦波个数 % D 方差，可由输入功率得到 % fmax 最大多普勒频移 % M 码片数 %输出参数 %u 输出复信号 %u1 输出信号的实部 %u2 输出信号的虚部 %% %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% N=4*N0+2;%Jakes仿真叠加正弦波的总个数 %计算Jakes仿真中的离散多普勒频率fi,n f=zeros(1,N0+1); for n=1:N0 f(n)=fmax*cos(2*pi*n/N); end f(N0+1)=fmax; %计算多普勒增益ci,n %同向分量增益c1,n c1=zeros(1,N0+1);

for n=1:N0 c1(n)=D*(2/sqrt(N))*2*cos(pi*n/N0); end c1(N0+1)=D*(2/sqrt(N))*sqrt(2)*cos(pi/4); %正交分量增益c2,n c2=zeros(1,N0+1); for n=1:N0 c2(n)=D*(2/sqrt(N))*2*sin(pi*n/N0); end c2(N0+1)=D*(2/sqrt(N))*sqrt(2)*sin(pi/4); %插入随机相移ph_i,解决Jakes方法的广义平稳问题n=(1:N0+1); U=rand(size(n)); [x,k]=sort(U); ph_i=2*pi*n(k)/(N0+1); %计算复包络 u1=zeros(1,M);%Rc(t) u2=zeros(1,M);%Rs(t) u=zeros(1,M);%R(t) k=0; %计算Rc(t) k=0; for t=0:Ts:(M-1)*Ts; w2=cos(2*pi*f*t+ph_i); ut2=c2*w2.'; k=k+1; u2(k)=ut2; end %计算u(t) k=0; for t=0:Ts:(M-1)*Ts k=k+1; u(k)=u1(k)-j*u2(k); end %程序结束

AWGN信道中BPSK调制系统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：信道中调制系统的仿真计算 一、实验目的 1．掌握二相调制的工作原理 2．掌握利用进行误比特率测试的方法 3．掌握信道中调制系统的仿真计算方法 二．实验内容 利用仿真程序在环境下完成信道中调制系统的仿真计算，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 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：假定为 m ,则 0=10,用假设单位为分贝。③确定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“”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：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。使用计算: ()。 六．实验结果及分析 程序： 10; 1000; 200; 1; 0; 1:1 ((1)); % 1, 0 1.*2; %0>1, 1>1 (1).*(1); []; 1:2 10.^(10);()>()