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瑞利衰落信道Jakes模型的研究与性能分析_杨浩

瑞利衰落信道Jakes模型的研究与性能分析_杨浩
瑞利衰落信道Jakes模型的研究与性能分析_杨浩

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,

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);

(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。

无线衰落信道、多径与OFDM、均衡技术要点

无线衰落信道、多径与OFDM、均衡技术 (2012-08-30 14:14:43) 转载▼ 标签: 杂谈 参见张贤达通信信号处理。OFDM移动通信技术原理与应用,移动通信原理吴伟陵 目录 无线信道的传播特征 无线信道的大尺度衰落 阴影衰落 无线信道的多径衰落 多径时延与与叠加后的衰落 频率选择性衰落和非频率选择性衰落 符号间干扰ISI的避免 多径信号的时延扩展引起频率选择性衰落,相干带宽=最大时延扩展的倒数 无线信道的时变性以及多普勒频移 多普勒效应 时变性、时间选择性衰落与多普勒频移 相干时间与多径 OFDM对于多径的解决方案 多径信号在时域、频域的分析思考 1,多径信号是空间上的多个不同信号。各参数应分别从时域、频率进行考察。 2,符号间干扰ISI是时域的概念,时延、多径均影响了ISI 3,信道间干扰ICI是频域的概念,时延、多径均影响了ICI 4,时延、多普勒频移分别对应于:频率选择性衰落、时间选择性衰落,它们具有对偶性质 多径对信号频谱的影响,OFDM如何抗多径 GSM中的自适应均衡技术 无线信道的传播特征 与其他通信信道相比,移动信道是最为复杂的一种。电波传播的主要方式是空间波,即直射波、折射波、散射波以及它们的合成波。再加之移动台本身的运动,使得移动台与基站之间的无线信道多变并且难以控制。信号通过无线信道时,会遭受各种衰落的影响,一般来说接收信号的功率可以表达为: 其中d表示移动台与基站的距离向量,|d|表示移动台与基站的距离。根据上式,无线信道对信号的影响可以分为三种: (1)电波中自由空间内的传播损耗|d|-n ,也被称作大尺度衰落,其中n一般为3~4;

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

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

(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:

路径损耗和阴影衰落

路径损耗和阴影衰落 1 概述 无线通信是要实现信息准确可靠且高速地传输,然而这个目标的实现存在着严峻的挑战。因为无线信道易受噪声、干扰和其他信道因素影响,而且由于用户的移动和信道的动态变化,这些因素还在随时间随机变化。其中路径损耗和阴影衰落是两个影响接收信号功率非常重要的因素,本文将讲述两者对接收功率变化的影响,并分析相关的信道传播模型。 2 发送信号与接收信号模型 调制器中的振荡器产生实正弦信号,不是复指数信号,实际上信道只改变了发送信号在不同频率处的幅度和相位,因此接收信号也是实信号。又因为我们采用复数信道建模,所以为了便于分析,我们把发送和接收信号表示成一个复信号的实部。下面分别给出发送和接收信号模型。 2.1 发送信号 发送信号表达式为 2()Re{()}c j f t s t u t e π= (1) 其中u(t)一个复信号,P u 为功率,u(t)称为s(t)的复包络,即u(t)的振幅就是s(t)的振幅。发送信号s(t)的功率P t =P u /2。 2.2 接收信号 接收信号表达式与发送信号类似,只是叠加了噪声: 2()Re{()}()c j f t r t v t e n t π=+ (2) 其中n(t)为信道噪声。v(t)=u(t)*c(t),其中c(t)是信道的冲激响应。 3 路径损耗 路径损耗是由发射功率的辐射扩散及信道的传播特性造成的。显而易见,传播距离越大,辐射扩散越大,路径损耗也越大。假设发送发送信号功率为Pt ,相应的接收信号功率为Pr 。则定义信道的路径损耗(path loss )为

1010log t L r P P dB dB P = (3) 信道只能衰减信号,所以用分贝表示的路径损耗一般都是非负值。下面根据不同的信道传播特性对不同的信号传播模型进行简要介绍。 3.1 自由空间路径损耗 在自由空间路径损耗模型中,信号经过自由空间到达距离d 处的接收机,发射机和接收机之间没有任何障碍物,信号沿直线传播,产生接收信号: 2()Re ()c j f t r t t e π??=????? (4) 2/j d e πλ-是由传播距离d 引起的相移。 由式(4)可得自由空间路径损耗为 ()210102410log 10log t L l l d P P dB P G πλ== (5) 3.2 两径模型 两径模型属于单一的地面反射波在多径效应中起主导作用。如图1所示,其接收信号由两部分组成:1)经自由空间到达接收端的直射分量和2)经地面反射到达接收端的反射分量。 两径模型中接收信号为 22()Re 4c j f t ray r t e πλπ-????=?????????? (6) 其中τ 益乘积,R x 方向上的发送天线和x’方向上的接收天线增益的乘积。

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’)

移动无线信道多径衰落的仿真

收稿日期:2004-12-28 作者简介:吴春艳(1965-),女,河南开封人,山东科技大学讲师,主要从事通信工程教学和研究.移动无线信道多径衰落的仿真 吴春艳1,孙 晨2 (1.山东科技大学信电学院,山东青岛 266510;2.山东交通学院信息工程系,山东济南 250023) 摘要:移动无线信道传输特性的仿真对移动通信的研究具有重要意义,其中多径衰落仿真又是其中的重点和 难点。针对多普勒频移和无线信道的随机性,讨论了无线信道的小尺度模型。运用数字信号处理方法,在频 域给出了多普勒滤波仿真信道多径衰落的方法、频率选择性信道的仿真模型和仿真曲线。该方法较好地模拟 了信号载波频率和通信终端移动速度的影响。 关 键 词:无线通信;多径衰落;信道仿真 中图分类号:TN92 文献标认码:A 文章编号:1672-0032(2005)01-0011-03 在通信方案可行性研究以及系统研制等过程中,经常要用计算机仿真验证各种方案或通信信号处理方法的效果,这需要对移动无线信道传输特性进行研究并仿真,其中尤其以多径衰落的仿真为重点[1]。 现代移动通信系统的性能主要受到移动无线信道的制约。无线通信的空间无限性使得发射机与接收机之间的传播路径非常复杂,各种地形地物的影响和移动使得无线信道具有极大的随机性,这与确定性有线信道有很大不同。常用路径损失、阴影衰落和多径衰落3种效应描述大、中、小3种不同尺度范围内信道对传输信号的作用。多径衰落也称快衰落,是由于同一信号沿2个或多个路径传播,以微小的时间差到达接收机时相互干涉引起的,这些波称为多径波。多径波在接收天线处合成一个幅度和相位都急剧变化的信号,其变化程度取决于多径波的强度、传播时间差以及传播信号的带宽,主要表现在3个方面:1)经过短距离或短时间传播后信号强度产生急剧变化;2)在不同路径上,存在着时变多普勒频移引起的随机频率调制;3)多径传播时延引起的扩展[2] 。 假设无线信道中的物体处于静止状态,并且运动只由移动台产生,则衰落只与空间路径有关。此时,当移动台穿过多径区域时,它将信号的空间变化看作瞬时变化,在空间不同点多径波的影响下,高速运动的接收机可能在很短时间内经过若干次衰落。更为严重的是,接收机可能停留在某个特定的衰落很大的位置上,尽管可能由行人或车辆改变场模型,从而打破接收信号长时间处于失效状态的情况,但要维持良好的通信状态仍非常困难。针对种种情况,在移动通信中,可以采取功率控制、基站切换、分集、交织、自适应均衡等各种有效的方法保证通信的质量。在仿真验证这些方法的效果时,常常首先对信道衰落尤其多径衰落进行仿真。图1 多普勒效应示意图 2 多径衰落特性 2.1 多普勒频移 由于移动台与基站的相对运动,每个多径波都经历了明显的频移过 程,这种现象称为多普勒频移,它与移动台的运动速度、运动方向以及接 收机多径波的入射角有关。假设移动台在长度为d 、端点为X 与Y 的路 径上以速率v 运动时,收到来自远端源S 发出的信号,如图1所示。 无线电波在X 与Y 点上分别被接收时所走的路径差为 第13卷 第1期  2005年3月 山东交通学院学报 J OUR NAL OF SH ANDONG JIAOTONG UNIVER SITY Vol .13No .1  Mar .2005

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

路径损耗和阴影衰落

路径损耗和阴影衰落

路径损耗和阴影衰落 1 概述 无线通信是要实现信息准确可靠且高速地传输,然而这个目标的实现存在着严峻的挑战。因为无线信道易受噪声、干扰和其他信道因素影响,而且由于用户的移动和信道的动态变化,这些因素还在随时间随机变化。其中路径损耗和阴影衰落是两个影响接收信号功率非常重要的因素,本文将讲述两者对接收功率变化的影响,并分析相关的信道传播模型。 2 发送信号与接收信号模型 调制器中的振荡器产生实正弦信号,不是复指数信号,实际上信道只改变了发送信号在不同频率处的幅度和相位,因此接收信号也是实信号。又因为我们采用复数信道建模,所以为了便于分析,我们把发送和接收信号表示成一个复信号的实部。下面分别给出发送和接收信号模型。 2.1 发送信号 发送信号表达式为 2()Re{()}c j f t s t u t e π= (1) 其中u(t)一个复信号,P u 为功率,u(t)称为s(t)的复包络,即u(t)的振幅就是s(t)的振幅。发送信号s(t)的功率P t =P u /2。 2.2 接收信号 接收信号表达式与发送信号类似,只是叠加了噪声: 2()Re{()}()c j f t r t v t e n t π=+ (2) 其中n(t)为信道噪声。v(t)=u(t)*c(t),其中c(t)是信道的冲激响应。 3 路径损耗 路径损耗是由发射功率的辐射扩散及信道的传播特性造成的。显而易见,传播距离越大,辐射扩散越大,路径损耗也越大。假设发送发送信号功率为Pt ,相应的接收信号功率为Pr 。则定义信道的路径损耗(path loss )为

1010log t L r P P dB dB P = (3) 信道只能衰减信号,所以用分贝表示的路径损耗一般都是非负值。下面根据不同的信道传播特性对不同的信号传播模型进行简要介绍。 3.1 自由空间路径损耗 在自由空间路径损耗模型中,信号经过自由空间到达距离d 处的接收机,发射机和接收机之间没有任何障碍物,信号沿直线传播,产生接收信号: 2/2()Re ()c j d l j f t G e r t t e πλπλ-??=????? (4) l G 2/j d e πλ-是由传播距离d 引起的相移。 由式(4)可得自由空间路径损耗为 ()2 10102410log 10log t L l l d P P dB P G πλ== (5) 3.2 两径模型 两径模型属于单一的地面反射波在多径效应中起主导作用。如图1所示,其接收信号由两部分组成:1)经自由空间到达接收端的直射分量和2)经地面反射到达接收端的反射分量。 两径模型中接收信号为 2/2(')/22()()()Re 4c j l j x x l j f t r ray G u t e R G u t e r t e πλπλπτλπ --+-???-??=+??????????? (6) 其中τ是反射波相对于直射波的时延,l G 益乘积,R 是地面反射系数,r G x 方向上的发送天线和x ’方向上的接收天线增益的乘积。

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

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