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

组成部分，无线电波通过开放的空间传播，其间可以遇到多个障碍物（如建筑物、树木、山峰等）而发生反射、折射、绕射、散射，形成电波传播的多条途径，使接收端的到达波中包含多个具有不同到达时间和相位的波，它们迭加，导致接收信号衰落和畸变，这就是移动信道的多径衰落。移动信道的另一大特点是具有随机调频特性。随机调频是指，在通信过程中，由于通信实体的快速移动，引起多普勒频移，使接收信号的载波频率相对发射信号发生偏移，收、发不同频，从而影响通信质量，由于通信实体的运动具有不确定性，所以我们称为随机调频。可见，通信信号通过移动信道要衰落，信道性能直接决定通信的容量和质量，根据信道特征设计通信系统（如调制制度、编解码方式、重传协议及TCP/IP协议）是大多数通信系统采取的方式。因此，研究移动信道的特性，对提高移动通信系统的性能具有重要意义。

图（1）通信系统组成

最后看看研究移动信道的方法。研究移动信道的方法有二：1.实测法，利用现有仪器设备（如场强仪）在接收端对已知的发射信号进行测量，通过收发信号的差异确定信道特征。但移动信道各时刻的信道不确定，服从统计规律，可看作平稳随机过程，由均值和方差确定，当测试环境发生变化时，均值和方差也会发生变化，因此，采用实地测量的方法，结果只能用于具体环境，不具有普遍性，不能适应移动通信中快速变化的环境。2.数学建模，数学建模是用数学语言描述实际现象的过程，它通过对大量实际观测的数据进行处理、研究、简化、抽象为能够反映实际对象的固有特征和内在规律的数学模型，因此，它具有一般性，并且能反过来指导实践。对于移动信道，由于传播环境和通信实体运动的随时可变，无论是多径特性还是随机调频特性，都无法用确定性函数来表示，具有随机性，因此，表示信道特征的数学模型也应是统计模型。人们常常利用大量实测数据，进行一阶或高阶统计平均，再根据一阶或高阶矩建立信道复包络的统计数学模型。

建立统计模型后，可用实测法验证其正确性，也可用计算机仿真方法进行验证。计算机仿真是通过对通信系统模型（包括信源、信道、信宿等）进行时间离散化，用计算机的特定语言编程，实现每个环节的模型，从而模拟整个系统，它不仅可用以验证，而且更多地用以指导通信系统设计。

用建模及仿真方法研究移动信道一直是移动通信的研究热点，在移动信道领域，人们已做了大量工作。Okumura、Hata等人提出了大尺度范围内的信道模型，讨论了信号幅度随传播距离的变化。Clarke、Suzuki等人提出了小尺度范围的衰落信道模型，讨论了信号包络的统计特性。为了描述时变线性信道，人们提出了广义平稳非相关散射（WSSUS）模型，用信道的自相关函数描述信道的时变。Parsons等对频率选择性衰落信道建立了椭圆模型，目前，随着

通信自适应程度的提高，在第三、四代移动通信系统中，信道建模及仿真技术将得到越来越大的重视。

本文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，文后附有仿真程序。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。

二．移动信道的表述及衰落特性

通信信号经过移动信道传播，要受到衰落和附加白噪声，前者称为乘性干扰，后者称为加性干扰。信号通过通信系统可表示为：

)(

)(

)

,(

)(t

n

t

x

t

h

t

y+

*

=τ（1）

其中)

(t

n是高斯分布的白噪声，)

,(τt

h反映了信道对信号的作用，因此，可将)

,(τt

h作为移动信道的表述（也称信到的冲击响应）。由前述可知，无线电波在空间经多径传播，导致衰落，所以)

,(τt h又用来描述衰落，即移动信道的衰落特征，对移动信道建模及仿真也就是对)

,(τt

h的建模及仿真。在移动通信中衰落可分为大尺度衰落和小尺度衰落。大尺度衰落表征了接收信号在一定时间内的均值随传播距离和环境的变化呈现的缓慢变化，了解其特征主要用以分析信道的可用性、选择载波频率、切换及网络规划，其规律相对简单，已有很多成熟的模型，一般可认为信号幅度随距离)4

,2

(-

-

=

-n

d n]4[变化.小尺度衰落表征了接收信号短距离（几个波长）

或短时间内的快速波动,是移动信道的主要特征，研究该特征对移动传输技术的选择和数字接收机的设计尤为重要。如果用)

(

),

(t

tζ

ξ分别表示大、小尺度衰落，用)

,(τt

h表示移动信道衰落特性，则(,)(,)(,)

h t t t

τξτ?τ

=。

1．小尺度衰落信道的)

,(τt

h

A.根据移动信道的多径性，首先假定移动信道由N条多径信道组成，且每条信道对信号的衰

耗

i

a随时间而变化，每条路径的传输时延iτ随时间而变化，根据等效复基带原理，假定信道传输的带通信号为：

)

)(

Re(

)'

(2t f

j

c

e

t s

t sπ

= (2) （其中，)

(t

s为其等效复基带信号）

则在多径环境中传输时，接收到的带通信号为

)

)(

Re(

)))

(

2

ex p(

)

(

Re(

)(

2

'

t f

j

i

c

i

i

i

c

e

t

y

t

f

j

t s

a

t

y

π

τ

π

τ

=

-

-

=∑

(3)

其中，

i

τ为第i条路径的时延。

可得接收信号的等效复基带表示为：∑-

=-

i

i

f

j

i

t s

e

a

t

y i c)

(

)(2τ

τ

π (4) B.考虑多普勒效应，当移动台运动时由于移动台周围的散射体杂乱，使各路径的到达方向与

移动台运动方向之间的夹角各不相同，设为

i

θ，由此产生的各路径长度的变化量也各不相同，

分别为

i

i

vt

xθ

cos

-

=

?（其中，v为移动台移动

速度，

i

x为路径i的波程），

∑∑+-=?+-=-?+-i

i

i vt j x j

i i

i

i x x j i c

vt t s e

e

a c

x x t s e

a t y i

i

i

i

i )

cos ()

()(cos 22θτλ

θπ

λ

λ

π

则由多普勒效应引起的时延变化量

c

vt i

θcos 相比路径时延i τ较小，可忽略，令λ

π

i

x j i i e a a 2-=,

最大多谱勒频移λ

v

f m =

则

)()(cos 2i i

t f j i t s e a t y i m τθπ-=∑ （5）

由文献]2[知，通信系统的收、发射信号之间是线性时变关系，可表示为

),()()(τt h t s t y *=，对于窄带系统，最大时延比

信号带宽的倒数小很多（即传输时延比符号持续时间短），即)()(1ττ-=-t s t s i ，则

∑-=i

t f j i i m e a t s t y θπτcos 21)()()

(1cos 2)()()(),(t j l i

t f j i e

t u t e

a t h i

m ?θπβττδτ==-=∑ （6）这样的多径称为不可分离径。 对宽带信道：

1-≈?s B τ

∑--=l

l l l t s t t y )()()(ττβ)

()()

(1),(1

cos 211

,l L

l l l f j L

l L s s

t e

L t h l

i m s

ττδβττδτθπ-=-=∑∑∑

=== （7）

可以看出，宽带移动信道由多个可分离径组成。 2．衰落信道统计特性

A ．衰落信道的包络统计特性：对于只包含一个

可分辨径的衰落信道，可表示为 ∑∑∑+==

=k

k

k

k kq k ki t j k t j t t u j t t u e t u e t u t h k

)

(sin )()(cos )()()(),()()

(??τ?? （8）

其中，k u 为第条路径的衰落，

)(cos 2)(t t f t k m k θπ?=，二者分别是独立同分布的

统计变量，根据中心极限定理知，当径数N 》6时，∑∑k

k

kq ki u u ,都是高斯分布，均值为0，方

差为2σ，具有相同的功率谱密度和自相关函数，因此，()()22),(∑∑+=

kq ki u u t h τ服从瑞

利分布， 2

22()exp()2r

r f r σσ

=- （9）

其中，2()E r σ=

相位服从均匀分布，π?π

?20,21

)(≤≤=

p （10）

若有直达波存在，则包络服从莱斯分布：

22022

2()exp()()2r

r r f r I ρρ

σρσ

+=

（11）

其中，ρ为直射信号幅度峰值，)(0x I 为第一类修正贝塞尔函数。

B 多普勒功率谱与自相关函数：这是信道的二阶统计特性，是我们进行信道仿真的主要依据，

互为一对傅立叶变换对，多普勒功率谱用以描述接收信号功率随多普勒频率的变化。若天线为全向天线且为1/4波长垂直极化，其表达式为： ()

m m m uu f f f f f f S ≤-=

,/1)(2

πσ （12）

自相关函数表示了),(τt h 在两个相隔时间τ的

时刻间的相似程度[4]，可表示为

)2()}()({)(02

0τπσττm uu f J t u t u E R =+=

（13） 其中，0J 为零阶贝塞尔函数。

C .WSSUS 假设：广义平稳非相关散射假设是应用最广泛的对移动信道统计特性最一般的规定。其主要含义是),(τt h 关于时间t 平稳，关于时

延

τ非平稳，即：

),()(),,,(11221ττττδττ?-=?+hh hh S t t t R

其中,R 为自相关函数,),(1ττ?hh S 为时延互功率谱.

这是我们建立信道模型的依据之一。 由此可以看出，随着信号反、折射次数的增加、损耗增加、多次反折射角度不同导致的路径数增多多径衰落增强以及强多普勒效应会导致信号质量变差、通信质量下降。 衰落信道分类

A ．平坦衰落与频率选择性衰落信道：当信道的时延扩展远小于信号周期时，接收信号只经历了一个可分辨径的衰落，各频率分量经历相同的衰落，称为平坦衰落信道，其信道模型对应（6），其统计特性如式（9）-（13），反之，当信道的时延扩展远大于信号周期时，接收信号经历了多个可分辨径的衰落，各频率分量经历不同的衰落，称为频率选择性衰落信道，其信道模型对应（7）。

B ．快衰落与慢衰落信道：由于移动台与基站间的相对运动，产生多普勒效应，信道随时间而变，其自相关函数与多谱勒频率的关系如（12）（13），信号的相关特性由多谱勒频率决

定，当移动速度增大，多谱勒频率增加时，相关性减小，对信号的衰落一致性具有时间选择性，当信号的发送时间大于信道相干时间时（自相关函数为1/2时的时间间隔），信道的冲击响应在符号周期内变化很快，称为快衰落信道。反之，称为慢衰落信道。 三．Clarke 模型及Jakes 仿真

1．Clarke 模型：在前面的分析中，得到了用以描述信道衰落特征的包络概率密度函数，如：瑞利分布、莱斯分布等，我们称之为信道的物理模型，若直接用它们来进行计算机仿真是无法实现的。因此，人们通常寻找与之具有相同特征的简化的、易实现的的数学模型用以仿真。根据平坦信道模型（6），Clarke 提

出了用以描述小尺度衰落（瑞利衰落）的信道模型，它由同相分量和正交分量组成，分别为

)

()()(t ju t u t u q i +=

（13）

∑=+=N

n n n n i t f c t u 1

),2cos()(?π∑=+=N

n n n n q t f c t u 1),

2sin()(?π

（14）

该模型是否正确，要看它与瑞利衰落是否具有相同的统计特征。从前面的分析可知：只要

(),()i q u t u t 分别是具有相同均值和相同方差的高

斯随机变量即可，事实上，上式中n n f ?,分别为各径多谱勒频移和初相，n ?服从均匀分布，n f 相

对载波频率较小，

(),()i q u t u t 中每一项都是窄带高斯过程，当N 较大时，则(),()i q u t u t 分别是具有相

同均值和相同方差的高斯随机变量，()u t 服从瑞利分布。,n n c f 值由（9）-（13）所述统计特性决定，具体方法是：由（14）求出各自的自相

关函数，21()2

i

i i N in

u u n c r τ==∑，对其进行傅立叶变换，

得出

多谱勒功率谱，2

1()[()()]

4

i i N

in

u u in in n c s f f f f f δδ==-++∑则

，

)(2,,n i uu n i n f S f c ?=，i n i f n f ?=,，将（12）带入其中，就可求得n i n f c ,,，从而，实现)(t u 。同时，由于自相关函数不是时间的函数，

)(),(t u t u j i 满足WSSUS 假定的统计特性。Clarke

模型将瑞利衰落模型用谐波表示出来，为仿真提供了数学依据和便利。

2．一般仿真方法：根据Clarke 模型，用计算机模拟的方法一般有两种：成型滤波法和正弦波叠加法，分别如图（1）（2）所示， 图（1）中，)

()(f S f H i u u i i =，

（15）

)

()(f S f H q q u u q =，（16）

由于白噪声为全通信号，当它分别通过

)()(f S f H i u u i i =， （17）

)

()(f S f H q q u u q =

（18）

滤波后，再正交求和，便得到如式（11）所示多谱勒功率谱，也即得到了),(τt h 。

图（2）中，各分量为：

∑=+=N

n n n n i t f c t u 1),

2cos()(?π∑=+=N

n n n n q t f c t u 1),2sin()(?π)()()(t ju t u t u q i +=

（19） )(2,,n i uu n i n f S f c ?=，i n i f n f ?=,, （20） 图（2）只给出了正弦波叠加法的同相分量产生方法，正交分量的产生方法可照此将正弦函数改为余弦即可。采用正弦波叠加法，其信道统计特性为：均值=0，方差为常数，自相关函数为

)2cos(2

)(,12

,τπτn i N

n n i u u f c r i i ∑

== （21）

从自相关函数来看满足WSSUS 假定，若对（21）进行傅立叶变换，可得（12）所述多谱勒功率谱，该方法能正确仿真),(τt h 的统计特性。

图（2）成形滤波法

?

1

,i c )

2cos(1,1,i i t f θπ+?

2

,i c )

2cos(2,1,i i t f θπ+?

N

i c ,)

2cos(,1,N i i t f θπ++

)

(t u i

图（3）正弦波叠加法

3 。Jakes 仿真 直接采用正弦波叠加法所需计

算量往往很大，例如最大多普勒频率为25HZ ，仿真时间为1S ，精度为0.时N=787

]

2[，Jakes

对其进行了简化，提出了Jakes 仿真器。其基本原理为：对平坦移动信道模型

)cos (/2)(n n m n t j n

n

j n e N e u t u φαω?+∑∑==

进行化简，令N/2为奇整数，则根据周期性有：

)]

(exp )(exp )cos (exp )

cos ([exp (2

)(12/1

N m N m n n m N n n n m t j t j t j t j N

t u ---=+-++++++=

∑φωφωφαωφαω 这使所用谐波数减少一半，继续利用周期性，令

)

12/(2/10-?=N N )]

(exp )(exp )cos (exp )cos ([exp 2

)(0

N m N m n n m N n n n m t j t j t j t j N t u --=+-++++-++=

∑φωφωφαωφαω 令10,+---=-=-=-=N N N n n n βφφβφφ，则

]

)cos(2)cos cos(22[2)(1

00

1+-=-+=

∑N n j m N n j n m e

t e t N t u ββωαω

]cos )cos(2)cos cos cos(22[2)(1100

+=+=

∑N m N n n n m i t t N t u βωβαω(22)

]

sin )cos(2)sin cos cos(22[2)(1100

+=+=

∑N m N n n n m q t t N t u βωβαω(23)

这样，就将谐波数减少为原来的1/4。其实现方法如图

2cos(1t f π2cos(0t f N π2cos(2/1t f m π2cos(1t f π2cos(0t f N π2cos(2/1t f m π

图（4）Jakes 仿真器 四．仿真结果 本文采用MATLAB 语言，根据上述Jakes 仿真器的原理，对最大多普勒频偏为25HZ 的移动信道采用径数42进行了仿真，结果示于图（5）-(8)中，可以看见，信道自相关函数与（12）式中的贝塞尔函数接近但不完全吻合。这是由于在Jakes 仿真器中，令

10

,+---=-=-=-=N N N n n n βφφβφφ，引入了相

关性造成的，稍后给出改进方法。同时，我们选取了目前移动通信领域最有可能成为B3G 或4G 技术的OFDM （正交频分复用）系统进行仿真，OFDM 子载波数为512，数据速率为20Mbits/s,比较了OFDM 在该信道与白噪声信道的误码率，可以看出，由于衰落，大约损失15dB 功率，结果与理论值基本相符。

图（5）正交分量自相关函数

图（6）同相分量自相关函数

图（7）同相分量多谱勒功率谱

图（8）正交分量多谱勒功率谱

图（9）OFDM白噪声及Jakes仿真的瑞

利衰落信道下的误比特率比较

五．进一步改进

1．对Jakes仿真的改进：针对前已述及的相位相关性，采用插入随机相位法，即在图（4）中的每一枝路上，使),

2

cos(

)

2

cos(in

in

in t

f

t

fφ

π

π+

=其中in

φ为随机相位。

2．本文前面通过对移动通信中的信道衰落特性的讨

论，对瑞利衰落进行了建模仿真，但瑞利衰落

模型本

身具有局限性，它假定了收、发端之间不存在直接视

距分量，接收信号由来自各方向、均匀分布的反射、散射波组成，当收发之间存在直接视距分量，反射、散射波在方向上不再均匀分布，其幅度也不再服从瑞

利分布，而是服从莱斯分布，同时，瑞利分布没有考虑大尺度衰落，其结果只在短距离通信的小范围内成立，Nakagami-m 分布具有广泛的适应性和更好的灵活性，包含了莱斯、瑞利和对数阴影分布，因此，可用来描述衰落信道。 3．Nakagami-m 信道的统计特性：信号在心道中传播

时，其幅度的概率密度函数为：

2122()exp()()m

m r m mr f r m -??=-

?ΓΩΩ

?? (24)

22222

()

[()]E r m E r E r =

-

(25)

2()

E r Ω= (26)

其中，1/2,0m r ≥≥，m 为衰落因子，m 越大，衰落越小，当m=1/2，为单边高斯分布，当m=1时，为瑞利分布。由于m 的可变性，Nakagami-m 具有广泛的适应性和更好的灵活性，包含了莱斯、瑞利和对数阴影分布。 4．Nakagami-m 信道仿真：

A ．对于m=整数或半整数的Nakagami-m 信道，

由于n 个0均值、独立同分布的高斯随机变量的平方和再开平方即为具有参数/2m n =的Nakagami-m 分布的随机变量，因此对m 为整数或半整数的Nakagami-m 信道， 可由下式方法仿真：

R =

(27)

其中，n X 为0均值高斯随机变量。

B ．当m 为任意值时，可采用以下两种方法： （1）用瑞利衰落和莱斯衰落共同形成Nakagami-m 分布的随机变量，方法如下

11(1)

m m nakagami m rayleigh rice r r e r e ---=+-，

(28)

其中，m 为衰落因子，瑞利衰落由Jakes 仿真器得

到

，

莱斯衰落则由Jakes 仿真器改进得到，只须在

正交、同相枝路上分别加上直射分量的正交、同相分量即可。

此方法复杂度低，计算量小，使用方便，但准

确性较差。

（2）采用图（10）所示方法，先由Jakes 仿真

器产生瑞利衰落信号，再由Nakagami-m 分布的分布函数的反函数产生Nakagami-m 信道，其基本原理是：

Nakagami-m 分布的分布函数为

2

21()(/)0

2()()m m x u m t R m

m t F x e dt

m --Ω=ΓΩ?

(29)

则，()R F x 为[0，1]上的均匀分布，令()R F x u =，则1()x F u -=为Nakagami-m 分布的随机变量，考

虑到自相关函数，用瑞利分布的随机变量代替u ，效果更好， 如图所示。

Nakagami-m 分布函数的反函数求法： 令23

2

()1a b c G d e ηηη

ηηηη++=+

++

，

1

m

η?=

(30)

a,b,c,d,e 为随m 变化的常数。()()N G u F u -= 此方法较精确，计算复杂度适中，是比较好的仿真方法。

图（10）基于Jakes 仿真器的Nakagami 仿真

（其中，)(-N

F 为Nakagami 分布函数的反函

数，()R F r 为瑞利衰落的分布函数） 六．结论

本文首先分析了移动信道及其衰落特征，接着针对瑞利衰落能够很好地表示小尺度范围内的平坦慢衰落的瑞利衰落，利用Clark 数学模型，采用Jakes 方法，以MATLAB 语言为工具，采用OFDM 系统模型，进行了仿真，结果正确。随着移动通信提供的业务综合化和组网的复杂化，其信道特性也在不断变化，本文建议了用Nakagami-m 分布描述信道，并给出了几种新颖的仿真方法。从本文中，我们可以看出移动通信中衰落信道建模及仿真的基本方法：首先由观察或实测或理论分析得出研究对象的物理模

型（如本文的衰落统计特性，瑞利、莱斯分布），再由物理模型建立数学模型（如本文的Clark,Jakes 模型），最后由计算机仿真。评价模型和仿真方法性能的指标是模型的准确性和

计算方法的简单性。随着通信技术的不断发展，信道的建模及仿真技术在系统分析及设计中将

发挥越来越大的作用。

参考文献

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Trans. On Comm,1963,12,pp36-394 [2]樊昌信等,通信原理(第五版),国防工业出版社

[3]张贤达,保铮,通信信号处理, ,国防工业出版社

[4]杨大成等,移动传播环境,机械工业出版社 [5] Michel Daoud Yacoub, Jos′e Edson VargasBautista, Leonardo Guerra de Rezende Guedes,On Higher Order Statistics of the Nakagami- Distribution[J], IEEE Trans. on Vehicular Technology , 1999,48(3), p790-794

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);

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

(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

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。

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：

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：

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

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。

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

瑞利衰落信道模型的研究与仿真

瑞利衰落信道模型的研究与仿真 瑞利衰落信道模型的研究与仿真 matlab程序 % written by Amir Sarrafzadeh (14Jan2008) % this function generates normalized rayleigh samples based on Inverse DFT % method as was proposed by David J. Young, and Norman C. Beaulieu % "The Generation of Correlated Rayleigh Random Variates by Inverse % Discrete Fourier Transform, " % Sample Use: % chan=genRayleighFading(512,ceil(10000/512),1e4,100); % chan=chan(1:10000); % where 10000=number of needed samples % parameters: % fftsize: size of fft which used % numBlocks: number of samples/fftsize % fs: sampling frequency(Hz) % fd: doppler shift(Hz) function [ outSignal ] = genRayleighFading( fftSize,numBlocks,fs,fd ) numSamples=fftSize*numBlocks; %total number of samples fM=fd/fs; %normalized doppler shift NfM=fftSize*fM; kM=floor(NfM); %maximum freq of doppler filter in FFT samples doppFilter=[0,1./sqrt(2*sqrt(1-(((1:kM-1)./NfM).^2))),sqrt((kM/2)*((pi/2)-atan((kM-1)/sqrt(2*kM -1)))),... zeros(1,fftSize-2*kM-1),sqrt((kM/2)*((pi/2)-atan((kM-1)/sqrt(2*kM-1)))),1./sqrt(2*sqrt(1-(((kM-1:-1:1)./NfM).^2)))].'; sigmaG=sqrt((2*2/(fftSize.^2))*sum(doppFilter.^2)); gSamplesI=randn(numSamples,2); %i.i.d gaussian input samples (in phase) gSamplesQ=randn(numSamples,2); %i.i.d gaussian input samples (quadrature phase) gSamplesI=(1/sigmaG)*(gSamplesI(:,1)+1j*gSamplesI(:,2)); gSamplesQ=(1/sigmaG)*(gSamplesQ(:,1)+1j*gSamplesQ(:,2)); %filtering filterSamples=kron(ones(numBlocks,1),doppFilter); gSamplesI=gSamplesI.*filterSamples; gSamplesQ=gSamplesQ.*filterSamples; freqSignal=gSamplesI-1j*gSamplesQ;