无线衰落信道建模仿真软件设计

Software Development ?

软件开发

【关键词】无线衰落信道仿真软件 GUI

随着现代无线通信不断发展，5G 、物联网等等技术呼之欲出，信息与通信产业也已经成为我国经济发展的支柱型产业。而信道作为无线通信系统中的重要一环，无线信道的特性也就受到广泛关注。当前，随着无线通信应用场景的不断拓展，信道所面临环境越来越复杂，因此无线信道的快速仿真也变得更加重要。

目前，相对简单高效的信道仿真方法包括滤波法和SoS ( Sum-of-Sinusoids)。由于滤波法需要多次内插，复杂程度高。SoS 及其改进方法由于运算量相对小，性能高效并且硬件容易实现而被广泛使用。

本文简要介绍了无线信道衰落的系统模型，仿真方法，并简要说明无线信道模型参数计算方法。基于上述模型，设计Maltab 平台无线信道仿真软件。该软件的创新性在于将函数模块化，通过GUI 界面调用各个模块，软件操作简单，方便用户快速设置场景参数并能直观观测仿真结果。

1 信道模型

信号在传输过程中会有包括噪声、路径损耗、平坦衰落和频率选择性衰落的影响。而其中噪声和路径损耗一般是已知确定的，平坦衰落可用瑞利、莱斯和Nakagami 等模型模拟，频率选择性衰落可由多径平坦衰落相加得到。所以，本文对两种衰落进行模拟仿真的系统模型如下：

无线衰落信道建模仿真软件设计

文/张如楠王亚文朱秋明陈小敏

（1）

式中

s(t)，r(t)

表示发送信号和接收信号；

表示信道时变复合衰落，包括阴影衰落和多径衰落因素；n(t)表示等效的信道噪声，通常设为高斯白噪声。系统框图如图1所示。

对于平坦衰落，本文采用的仿真模型为SOS 仿真模型。该模型可表示为：

（2）

其中，N 表示不可分辨散射支路数目；c n

表示路径增益；f n 表示多普勒频率；θn 表示初始相位，且

服从的均匀分布。

对于频率选择性衰落，本文采用的仿真模型为离散延迟抽头模型。该模型第k 时刻冲

激响应可表示为：

（3）

其中L 为可分辨多径数目，为利用采样周期归一化后时变的各径时延，为不同

簇径信号的随机复衰落。

2 模型参数计算

2.1 离散多普勒频率参数计算

本文SOS 仿真模型参数计算方法将采用等面积方法（MEA ）。令，确定

离散多普勒频率f n ：

（1）将多普勒功率密度S(F)的面积N 等分；在f n-1

，即对于所有的

有：（5）

（2）对于离散多普勒f n 的一个显示计算，引入辅助函数：

（6）

在对于多普勒功率谱密度的情形中，即

，以如下形式表示

：

（7）

如果的反函数（以表示）存在，那么

对于所有

，离散多普勒频率

f n

如下

给出：

（

8）

2.2 多径时延参数计算

每个独立自相关的归一化随机过程第k 时

刻的值为；第k

时刻L

个随机

多径时延为；第k 时刻直射路径的信道衰落因子为

：

（

10）

其中，

为直射径的路径增益，为多普勒频移，

表示初始相位。通过以下方法

可得第k 时刻各径时延

：

（1

）获得随机矢量

;

且随机均匀分布；

（2）

，

。

3 基于GUI无线信道仿真软件设计

3.1 软件设计方案及实现

图2：软件流程图

图1：系统框图

●本项目由大学生创新创业训练计划支持，项目号为2018CX00422。

软件开发

? Software Development

<<下转72页

Matlab 软件具有数值分析、矩阵运算和图形化处理等强大功能，已被广泛应用于通信领域的仿真与实验。用MatlabGUI 可视化工具开发的无线信道模拟平台，利用面向对象的技术，将较复杂的信道模拟与特征参数统计等模块封装成对象函数，通过GUI 组件编程实现各模块的调用和链接，从而简化整个系统的仿真模型。

本次研制软件的仿真实现流程如图2所示。在系统参数设置模块中，使用者可自行设置采样率、移动速度、波长、仿真时间等参数；在信道参数设置模块中，需要用户手动设置，分为平坦衰落仿真和频率选择模型仿真两部分。

（1）平坦衰落信道部分可先生成衰落信道，再生成常见功率谱，二者独立显示。生成时需要选择相应类型和输入重要变量值。

（2）频率选择信道部分只需要输入时延和多径数，则可在界面右侧得出相应时域、频域图形，有助于深入研究了解信道特性。

演示平台见图3，其主要分为三个模块，即系统参数设置模块，平坦衰落信道模块和频率选择信道模块。该信道仿真软件支持用户输入各种信道参数，以产生需要的信道衰落，比如瑞利衰落、莱斯衰落、Nakagami 衰落和阴影衰落等多种衰落形式。同时该系统的各个模块相互独立，有利于二次开发。3.2 软件测试及结果分析

首先设置系统参数：采样率f=100Hz ，仿真时间T=20ms ，移动速度v=1m/s ，波长λ=50m 。

（1）以平坦衰落信道为例，假设为瑞利信道，设置平坦衰落参数：类型为瑞利，均值E=0，方差

，莱斯因子k=2，多普勒

随机偏移量f=10Hz 。设置常见功率谱参数：DPSD=rounded （圆），均值E=0，多普勒随机偏移量f=10Hz 。可得如下仿真结果：

如图4所示，FadingType 部分，上图为瑞利衰落的时域图形，下图为该产生衰落信道的概率密度函数。DPSD 部分，上图为Rounded spectrum 的时域图，下图为仿真功率谱。该软件将仿真数据和理论数据都在图上表示出来，通过将各点值与理论值之差相加并求其均值，可得平均误差为0.008，因此该仿真结果与理论数据吻合较好，验证了仿真模型的准确性。

（2）测试频率选择信道仿真模块，设置参数如下：

时延=100，径数=2；时延=100，径数

=6；

分别测试，可得不同径数的时域和频域频率选择信道图，见图5。

经过无线信道软件仿真，频域波形表现

出信道的频率选择特性。通过对比两幅波形，四个径的叠加使频率选择性更为明显，这也证

明该模拟信道具有良好的频率选择性。

图3：软件界面

图4：平坦衰落仿真结果

时延=100，径数=2时延=100，径数=4

图5：频率选择信道仿真

图像与多媒体技术

? Image & Multimedia Technology

4 结语

对于复杂环境下无线信道的测试困难，成本高昂，使得实际测试难以迅速开展。目前，无线信道的理论模型和建模仿真的实现方法都已经成熟，这为无线信道的模拟提供了基础。本文利用Matlab 和GUI 工具仿真平坦衰落信道和频率选择性衰落，并将信道衰落波形、概率密度函数、功率谱密度等信道特性直观的显示。通过计算机模拟测试了解系统中各变量对通信情况的影响，观察通信情况变化的全过程，模拟现实复杂情景，在无线通信领域有效的降低了系统研制成本，提高了实际通信信道设计中的性能。另外，利用面向对象的编程方法，每个仿真功能都模块化实现，使得其具有可扩展性，可以不断完善和扩充，或与其它仿真系统模块组合，构建更为完整的无线通信仿真系统。

参考文献

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移动通信研究开发展望[J].电信科学,2002,18(08):26-29.

<<上接60页[2]Lu W W. 4G mobile research in

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Mobile -Radio Reception[J]. Bell Labs Technical Journal, 1968, 47(6):957-1000.

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道建模与仿真研究[D].南京航空航天大学,2012.

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deterministic digital simulation model for Suzuki processes with application to a shadowed Rayleigh land mobile radio channel[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 1996, 45(2):318-331.

作者简介

张如楠，大学本科在读。研究方向为信息工程。

作者单位

南京航空航天大学江苏省南京市 210000

【关键词】Harris 角点检测灰度差算法改进预选角点

基于灰度差预处理的改进Harris 角点检测算法

文/汪海洋陈德林帅一师郭宏宇吴成岳林帮

角点是图像重要的特征信息,角点是图像

中重要的局部特征信息，角点检测是计算图像角点的数学方法。从图像分析角度，角点可以有以下两种定义：

（1）角点可以是两个边缘的角点；（2）角点是邻域内具有两个主方向的特征点。

目前，角点检测大致分为三大类：（1）基于灰度图像的角点检测；（2）基于二值图像的角点检测；（3）基于轮廓曲线的角点检测。常见的基于灰度的角点检测算法有Kitchen-Rosenfeld 角点检测算法，Harris 角点检测算法、KLT 角点检测算法及SUSAN 角点检测算法。从角点检测的快速性、准确性等角度看，以上算法各有利弊。相比较而言，Harris 角点检测应用较为广泛，且计算结果稳定。但是，其检测精度、效率仍有较大的提升空间。

1 Harris角点算法原理

Harris 角点在Moravec 算法基础上提出的一种基于信号的点特征检测改进算法。人眼对角点的识别通常是在一个局部的小区域或小窗口完成的。如果在各个方向上移动这个特征的小窗口，窗口内区域的灰度发生了较大的变化，那么就认为在窗口内遇到了角点。Harris 角点算法与人眼感官一样，在水平和垂直方向变化较大的点则为角点。算法对窗口定义为一个矩阵函数，窗口可以在任意方向上位移，以像素点为中心发生x 和y 的位移，图像的将会产生u 和v 的灰度变换。

图像窗口平移[u,v]产生灰度变化的自相关函数如下：

（1）

其中，窗函数（权重矩阵）可以是平坦的，也可以是高斯函数。然而将式（1）进行泰勒展开如下：

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

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);

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

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，

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

(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：

(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：

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。

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。

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’)

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

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。

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)