第二章 信道模型

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第二章 无线信道模型 (二)

第二章 无线信道模型 (二)

解:已知:T-R距离 = 5km;1 km处场强 = 10-3V/m;工作频率 f = 900MHz, λ=c/f=3x108/(900x106)=0.333m (a) 天线长度,L= λ/4=0.333/4=0.0833m=8.33cm 天线有效孔径为 Ae=G* λ 2/2π=0.016m2.
CE
其中,Rfs是固有阻抗,自由空间中为η = 377 或 120π Ώ .
2 2 Pt Gt Gr 2 E Gr E2 Pr Pd Ae Ae W 2 2 120 480 (4 ) d
CE
SHU Feng
5
自由空间接收场强
CE
SHU Feng
6
接收功率和接收电场电压的关系
SHU Feng
30
例 2.6
(b) 由于
d hr ht
场强为:
2 E0 d 0 2hr ht Er ( d ) d d 2 10 3 1 103 2 50 1.5 3 5 10 0.333(5 103 ) 113.1 10 6 V / m
Ei
Er
Hi
i r t
Hr
1, 1, 1 2, 2, 2
Et
CE
SHU Feng
14
பைடு நூலகம்axwell’s Equations….
a) Velocity of EM wave : v 1 / b) Boundary conditions Snell ' s sin( 90 i ) sin( 90 t ) v1 v2 Law
23
2.6 地面反射(双线)模型
d d ' 'd ' (ht hr )2 d 2 (ht hr )2 d 2

第二章 信道

第二章 信道

第二章信道信号传输必须经过信道。

信道是任何一个通信系统必不可少的组成部分,信道特性将直接影响通信的质量。

研究信道和噪声的目的是为了提高传输的有效性和可靠性。

2.1 信道的定义和分类它可以分为狭义信道和广义信道。

1.狭义信道:仅只信号的传输媒质。

例如架空明线、电缆、光纤、波导、电磁波等等。

2.广义信道:除了传输媒介外,还包括有关的部件和电路,如天线与馈线、功率放大器、滤波器、混频器、调制器与解调器等等。

在模拟通信系统中,主要是研究调制和解调的基本原理,其传输信道可以用调制信道来定义。

调制信道的范围是从调制器的输出端到解调器的输入端。

在数字通信系统中,我们用编码信道来定义。

编码信道的范围是从编码器的输出端至译码器的输入端。

调制信道和编码信道的划分如图所示。

无论何种信道,传输媒质是主要的。

通信质量的好坏,主要取决于传输媒质的特性。

2.2 信道模型一、 信道模型1.调制信道模型 调制信道具有以下特性:(1) 它们具有一对(或多对)输入端和一对(或多对)输出端。

(2) 绝大多数的信道是线性的,即满足叠加原理。

(3) 信道具有衰减(或增益)频率特性和相移(或延时)频率特性。

(4) 即使没有信号输入,在信道的输出端仍有一定的功率输出(噪声)。

因此,调制信道可以看成一个输出端叠加有噪声的时变线性网络,如图所示。

网络的输入与输出之间的关系可以表示为,式中,e i (t)是输入的已调信号,e 0(t)是信道的输出,n(t)为加性噪声(或称加性干扰),它与e i (t)不发生依赖关系。

f [e i (t)]由网络的特性确定,它表示信号通过网络时,输出信号与输入信号之间建立的某种函数关系。

作为数学上的一种简洁,令f[e i (t)]=k(t)*e i (t)。

其中,k(t)依赖于网络特性,它对e i (t)来说是一种乘性干扰。

因此上式可以写成)()()()()]([)(t n t e t K t n t e f t e +=+=e i)(])([)(0t n t e f t e i +=讨论:(1)调制信道对信号的干扰有两种:乘性干扰k(t)和加性干扰n(t)。

无线移动通信中的信道建模与预测技术研究

无线移动通信中的信道建模与预测技术研究

无线移动通信中的信道建模与预测技术研究第一章引言随着移动通信技术的发展,无线通信在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色,然而无线移动通信中的信道建模和预测技术一直是研究的重点和难点,准确的信道建模和预测技术可以有效地提高通信系统的性能和可靠性,所以这一领域的研究具有重要的现实意义。

本文将从信道建模的意义入手,着重介绍无线移动通信中的信道建模与预测技术的研究现状和未来发展方向。

第二章信道建模的意义信道建模是指对无线通信信道的信号传播过程进行模拟和分析,以了解信号传输效果的影响因素和变化规律。

在实际通信中,信道的变化和突发性都会对通信质量产生影响,进而导致通信系统性能下降。

因此,建立准确的信道模型可以为通信系统的设计和优化提供重要参考。

此外,信道模型也可以为通信系统的仿真和测试提供必要的依据,为通信系统的调试和问题排查提供参考。

第三章信道建模技术无线移动通信中的信道建模技术通常分为统计模型和物理模型两种。

统计模型是基于实际收发信号数据的统计分析,根据统计规律对信道特性进行建模。

其优点是简单易用、适用性强,但是缺点是对于复杂信道往往无法建模。

物理模型是基于信道建模的物理原理,采用射线跟踪、电磁波传播等模型分析信道特性,能够更准确的建模。

但是由于需要理论模型的支撑,物理模型通常需要更复杂的算法和软件支持。

第四章信道预测技术信道预测技术是指对未来信道情况的变化进行预测,以准确预测信道状态,为通信系统的决策制定提供重要参考。

目前,常用的信道预测技术包括基于统计分析的自回归模型、卡尔曼滤波器、神经网络模型等方法。

这些方法都可以通过信道状态序列的统计数据进行信道预测,但是各自也有各自的缺点和优点,需要根据具体的应用场景进行选择。

第五章信道建模与预测技术的应用实例信道建模与预测技术是通信系统设计和优化的核心问题,其应用范围较广,直接关系到通信系统的性能和可靠性。

例如,在无线通信系统中,信道建模与预测技术可以用于通信系统的仿真和测试,同时还可以用于通信系统的调试和问题排查。

通信原理-第2章 信道与噪声

通信原理-第2章 信道与噪声

一、狭义信道和广义信道
1、狭义信道 、 (1) 狭义信道被定义为发送设备和接收设备之间用 以传输信号的传输媒质。 以传输信号的传输媒质。 (2) 狭义信道分为有线信道和无线信道两类。 两类。 狭义信道分为有线信道和无线信道两类 有线信道 2、广义信道 、 (1) 将信道的范围扩大为:除了传输媒质,还包 将信道的范围扩大为:除了传输媒质, 括有关的部件和电路。 括有关的部件和电路。这种范围扩大了的信道为广 义信道。 义信道。
Y
x1
y1
x2
y2
y3
y4
xL
多进制无记忆编码信道模型
yM
(4)当信道转移概率矩阵中的行和各列分别具有相 )当信道转移概率矩阵中的行和各列分别具有相 对称信道。 同集合的元素时 这类信道称为对称信道 同集合的元素时,这类信道称为对称信道。
p 1 − p P ( yi / xi ) = p 1 − p
11/66
(5)依据乘性噪声对信号的影响是否随时间变化而 依据乘性噪声对信号的影响是否随时间变化而 乘性噪声对信号的影响是否随时间变化 将信道分为恒参信道和随参信道。 将信道分为恒参信道和随参信道。
v i (t)
H(ω , t )

n(t)
v 0 (t)
v i (t)
H(ω )

n(t)
v 0 (t)
2.2
信道模型
信道可用一个时变线性网络来等效
V0(t) = f [V(t)]+n(t) i V(t)输 的 调 号 V0(t)信 总 出 形 i 入 已 信 , 道 输 波 n(t)加 噪 ; 性 声 f [V(t)]表 已 信 经 信 所 生 时 线 变 i 示 调 号 过 道 发 的 变 性 换

什么是信道模型?

什么是信道模型?

什么是信道模型?信道模型是通信领域中的关键概念之一。

它描述了在无线通信系统中,信号如何通过传输介质(如大气、海水、金属导线等)进行传播的过程。

信道模型对于理解和优化无线通信系统的性能具有重要意义。

接下来,我们将从三个方面来介绍信道模型。

一、信道传播的基本原理1. 外界噪声:在信道传播过程中,会受到来自外界的干扰和噪声。

这些噪声源包括大气电离层的效应、电磁辐射以及其他无线电设备的干扰。

通过对噪声特性的研究和建模,可以帮助我们更好地理解和处理这些噪声对通信质量的影响。

2. 多径效应:无线信号在传播过程中会经历多次反射、散射和绕射等现象,导致接收端接收到多个传播路径上的信号。

这就是所谓的多径效应。

由于不同路径的信号具有不同的传播延迟和相位差,会造成信号间的相互干扰和衰减。

深入研究多径效应的特性和建立合适的数学模型,有助于优化无线通信系统的设计和性能。

3. 信号衰减:信号随着距离的增加会逐渐衰减。

衰减的原因包括自由空间路径损耗、多径传播引起的功率损耗以及其他物理因素。

准确地描述和量化信号衰减的模型,可以帮助我们预测和补偿信号强度的变化,提高通信系统的覆盖范围和性能。

二、信道模型的分类1. 统计信道模型:统计信道模型是根据实际测量数据和统计规律建立的。

根据测量数据中的信号强度、信号衰减和相位等信息,通过数学模型来描述信道的统计特性。

统计信道模型的优势在于可以对多个传播环境和场景进行研究,并得到一种适用于广泛应用的信道模型。

2. 几何信道模型:几何信道模型将信道传播过程抽象为几何空间中的点和面的运动。

通过建立几何模型,可以计算信号传播的路径损耗、多径效应和信号衰减等参数。

几何信道模型适用于研究特定区域的信道传播特性,例如城市环境或室内场景。

三、信道模型的应用1. 通信系统设计:信道模型提供了一种理论和方法,可以指导无线通信系统的设计和优化。

通过准确地建立信道模型,可以预测信号质量、容量和传输速率等关键性能指标,从而选择合适的调制技术、编码方案和传输方式。

信道模型文档

信道模型文档

信道模型1. 引言信道模型是无线通信领域中的一个重要概念,它描述了信号在传输过程中受到的各种干扰和衰落情况。

了解信道模型可以帮助我们分析和设计无线通信系统,提高通信质量和可靠性。

本文将介绍信道模型的基本概念、常见类型以及相关应用。

2. 信道模型的基本概念信道模型是对无线通信中信号传输过程进行抽象和描述的数学模型。

在信道模型中,我们假设信号是在一定时间和空间上传播的,受到各种干扰和衰落影响。

2.1 信道衰落信道衰落是指信号在传输过程中功率的减小。

常见的原因包括自由空间路径损耗、多径效应、阴影衰落等。

衰落的强度可以通过信号的损失因子或路径损耗指数来描述。

2.2 信号干扰信号在传输过程中可能会受到外部干扰。

干扰可以分为同频干扰和异频干扰两种类型。

同频干扰是指接收信号受到同一频率其他信号的影响,而异频干扰是指接收信号受到其他频率信号的影响。

2.3 信噪比信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)是指接收信号与噪声信号的比值。

信噪比描述了信号与噪声的对比情况,是衡量信号质量的重要指标。

信噪比越大,表示噪声对信号的影响越小。

3. 常见的信道模型类型根据信道模型的特点和应用场景,可以将信道模型分为多径衰落信道模型、杂波信道模型和衰落信道模型等。

3.1 多径衰落信道模型多径衰落信道模型是描述由于多径效应引起的信号衰落的模型。

多径效应是指信号在传播过程中经历多个路径,每个路径的传播时间和损失不同,导致接收信号叠加和衰落。

3.2 杂波信道模型杂波信道模型是描述无线通信中受到底噪、窄带干扰和宽带干扰等影响的模型。

底噪是常态存在的背景噪声,干扰源包括其他系统的信号和自然界的噪声。

3.3 衰落信道模型衰落信道模型是描述信号受到大尺度和小尺度衰落的模型。

大尺度衰落由于信号传输距离、遮挡和反射等因素引起,而小尺度衰落由于多径效应引起。

4. 信道模型的应用信道模型在无线通信系统设计和性能评估中起着重要作用。

通过对信道模型的建模和仿真,可以评估系统的容量、覆盖范围和连接质量等性能指标。

信道模型

信道模型

一、时变信道的冲激响应假设发送信号:{}{}{}2()Re ()Re ()cos(2)Im ()sin(2)c j f t c c s t u t e u t f t u t f t πππ==- 公式(3-1)接收信号是直射信号分量及所有可分辨多径之和:()(2(())())0()Re ()(()c n D n N t j f t t t n n n r t a t u t t e πτφτ-+=⎧⎫=-⎨⎬⎩⎭∑ 公式(3-2)在公式(3-2)中,可分辨多径的数目()N t ,各径的路径长度()n r t 、相应的时延()()/n n t r t c τ=、多普勒相移()D n t φ和幅度()n a t 是未知量。

每一个可分辨径可能是由单个反射体形成的,也可能是由一簇时延基本相同的反射体形成的。

宽带信道一般都有可分辨的多径分量,公式(3-2)中的每项对应于一个单反射体形成的分量或者是多个不可分辨分量的和。

窄带信道下,公式(3-2)中的每一项都是不可分辨的。

令()2()()nn c n D t f t t φπτφ=- 公式(3-3)式(3-2)接收信号()r t 变为()()20()Re ()(()n c N t j t j f t n n n r t a t e u t t e φπτ-=⎧⎫⎡⎤=-⎨⎬⎢⎥⎣⎦⎩⎭∑ 公式(3-4)在上式中,()n a t 取决于路径损耗和阴影衰落,()n t φ取决于时延和多普勒频移,所以一般可假设两个随机过程是相互独立的。

等效基带输入信号()u t 冲激相移响应(,)c t τ卷积,再上变频到载波频率就得到接收信号()r t :2()Re (,)()c j f t r t c t u t d e πτττ∞-∞⎧⎫⎛⎫⎪⎪=-⎨⎬ ⎪⎪⎪⎝⎭⎩⎭⎰ 公式(3-5)对于时不变信道有(,)()c t c ττ=。

这个()c τ就是标准的时不变信道的冲激响应,即0时刻发送的冲激在τ时刻的响应。

信道模型及信道容量

信道模型及信道容量
i 1 j 1 r s
p(ai b j ) p(ai ) p(b j ) I (Y ; X )
p(b j ai ) log
i 1 j 1
r
s
p(b j ai ) p(b j ) p(ai )
I ( X ; Y ) I (Y ; X )
结 论 平均互信息特性:
平均互信息量的非负性 平均互信息量的极值性(凸函数) 平均互信息量的交互性(对称性)
单符号信道的数学模型:
{ X , p( y / x),Y }
单维离散信道的数学模型
输入输出的联合概率为:
p(bj ai ) p(ai ) p(bj / ai ) p(bi ) p(a j / bi )
P(ai )
称作输入概率/先验概率
P(bj / ai ) 称作前向概率 P(ai / bj ) 称作后向概率/后验概率
平均互信息量
当信宿Y收到某一具体符号bj(Y=bj)后,推测信 源X发符号ai的概率,已由先验概率p(ai)转变为 后验概率p(ai/bj),从bj中获取关于输入符号的信 息量,应是互信息量I(ai ; bj)在两个概率空间X 和Y中的统计平均值:
I ( X ; Y ) p(ai b j ) I (ai ; b j )
称为信宿熵
H(Y/X)——散布度,噪声熵。 表示由噪声引起的不确定性的增加。
(3)
I ( X ; Y ) p(ai b j ) log
i 1 j 1
r
s
p(ai b j ) p(ai ) p(b j )
联合熵
H ( X ) H (Y ) H ( XY )
I ( X ;Y ) H ( X ) H ( X / Y ) H (Y ) H (Y / X ) H ( X ) H (Y ) H ( XY )
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2
国家重点实验室 第二章预读文献(2)
2. A. F. Molisch, Wideband Wireless Digital Communications, 电子工业出版社。 第3章:无线移动信道
3
国家重点实验室
2.1 信道模型
• 信道是指以传输媒质为基础的信号通道
输入 编 码 器
调 制 器
发 转 换 器
媒 质
收 转 换 器
解 调 器
译 输出 码 器
调制信道 编码信道
4
国家重点实验室
2.1 信道模型
• 调制信道模型
si(t)
线性时变网络
so(t)
r(t) = so (t ) + n (t ) = f ⎡⎣si (t )⎤⎦ + n (t ) 加性白噪声
调制信道对输入信号的响 输入的已调信号 应输出波形
• 这就是电波传播的路径损耗预测问题,又称为信号中值预 测。信号的中值是指长区间中值。
21
国家重点实验室 Okumura(奥村)模型
Okumura(奥村)模型提供的数据较齐全,应用较广泛, 适用于VHF和UHF频段。
Okumura模型的特点是:
¾ 以准平坦地形大城市地区的场强中值或路径损耗作为基准, ¾ 对于不同的传播环境和地形条件等因素用校正因子加以修正。
2.多普勒频移(Doppler Shift)
发射台或接收台和/或信道中其他物体的运动造成
信号的行程差Æ 相位差Æ频移
Δφ = 2π Δd = 2π vΔt cosθ
λ
λ
fD
=
1

Δφ
Δt
=
v cosθ λ
=fm cosθ
例如:f0=900MHz, λ=1/3 m Case 1: v=54km/h=15m/s;
15
国家重点实验室
信道基本特性
β=2 π / λ
16
国家重点实验室
信道基本特性
多径的多少取决于基站的高 度和周围的环境
17
国家重点实验室
信道基本特性
地面环境传输效应 (对数正态分布) 平均值的慢变化
快变化 (瑞利分布)
微观衰落:几 个波长内平均
宏观衰落:几十 个波长内平均
平均路径损耗
接收信号场强的瞬时值呈现快速变化的 特征,这就是多径衰落引起的,又称为 快衰落,或小尺度衰落。
μF , σ F 是ln(F)的均值和方差,其均值主要由基站和移动台之间的
路径损耗决定,方差通常在4~8dB之间。
20
国家重点实验室
二、传播预测模型
• 设计无线通信系统时,首要的问题是在给定条件下如何算 出接收信号的场强,或接收信号中值。这样,才能进一步 设计系统或设备的其他参数或指标。
• 给定条件:发射机天线高度、位置、工作频率、接收天线 高度及收发信机之间距离等。
m=
莱斯分布
19
2k +1
国家重点实验室
一、信道基本特性
大范围内的幅度均值分布
• 瑞利衰落和莱斯衰落被称为小尺度衰落,描述的是大约10
个波长范围内幅度的变化。
• 大尺度上,实验表明小尺度平均幅度F服从对数正态分布
pdf (F ) =
σF
1


exp[−
(ln(
F)−
2σ F
μ
2
F
)
2
]
平均值的慢变化: (F=σ2 信号的功率)
称为快衰落。
天波传播
直射波传播
地面波传播
地面反射波 8
国家重点实验室
一、信道基本特性
1. 多径(Multiple Paths)
■ 直射波 ■ 大物体的反射(Reflect)和电磁波的绕射(Diffract) ■ 信号的散射(Scattering)
点到点的传输
R 灯柱 S
D
D
R
9
国家重点实验室
一、信道基本特性
• 而且信号经过多点反射还会从多条路径到达接收点,这样,多径信号 的幅度、相位和到达时间不同,相互叠加会产生电平快衰落和时延扩 展;
• 另外,移动通信由于快速移动,不仅引起多普勒频移产生随机调频, 而且会使电波传播特性发生快速的随机起伏。
• 因此,无线移动通信环境是一种随时间、环境和其他外部因素变化而 变化的传播环境。
L50 (urban)(dB) = 69.55 + 26.16 log fc −13.82 log hte −a(hre ) + (44.9 − 6.55log hte ) log d
其中,fc 是载波频率(MHz,150MHz -1500MHz),hte是发端(基站)天线有 效高度(m,30m-200m),hre是收端 (移动台)天线有效高度(m,1m- 10m),d是收发端距离(km,1km- 20km),a(hre)是移动台天线的校正参 数,是覆盖面积的函数。
线性时变 滤波器
+ r(t) = c(t,τ )∗si (t) + n(t)
器c(t)
n(t)
n(t)
c(t,τ)
n(t)
加性高斯噪声信道模型
带有加性噪声的线性滤 波器信道模型
带有加性噪声的线性时 5 变滤波器信道模型
国家重点实验室
2.1 信道模型
• 在无线移动通信工作环境中,电波不仅随着传播距离增加会发生弥散 损耗,并且受地形、建筑物的遮蔽影响将产生“阴影效应”;
fmax= v /λ=45Hz Case 2:v=360km/h=100m/s;
fmax= v /λ=300Hz
10
国家重点实验室
一、信道基本特性
简单两径反射信道
R是地面反射系数,忽略反射面的衰耗。
11
时延扩展
国家重点实验室
一、信道基本特性
如果发射信号相对时延扩展是窄带的 有: 窄带接收信号的功率为:
国家重点实验室
第二章 信道模型
1
国家重点实验室
第二章预读文献
1. Richard B. Ertel, et al, Overview of Spatial Channel Models for Antenna Array Communication Systems, IEEE Personal Communications, February 1998, pp: 10-22.
24
国家重点实验室
课程回顾
• 信道基本特性-多径和 多普勒频移
• 信道基本特性-平坦衰 落信道,包络分布函
fD
=
1

Δφ
Δt
=
v cosθ λ
=fm cosθ
fD = 21π计Δ算Δφt两=径v接cλo收sθ功=率fm,co临sθ界距离?
数 • 传播预测模型
地面环境传输效应
(对数正态分布) 平均值的慢变化
LM = Lbs + Am ( f , d ) − H b (hb , d ) − H m (hm , f )
快变化 (瑞利分布)
宏观衰落: 几十个波长 内平均
微观衰落:
平均路径损耗
几个波长
25
内平均
国家重点实验室
二、传播预测模型
• Hata模型
Hata模型是由Okumura提出的一个图解的平均路径损耗经验公式,适用 于150MHz到1500MHz。Hata将城市地区传播损耗表示为一个标准公式, 并给出了在其他情况下应用的校正公式。城市地区中值路径损耗标准公式 如下式:
在该波长范围内,信号的短区间中
心值也出现缓慢变化的特征,这是
阴影衰落,或大尺度衰落。
18
国家一重点实、验室 信道基本特性--平坦衰落信道
y(t) = a(t)x(t) + n(t)
α (t ) 可服从以下分布
时变的衰减,即衰落
1)当存在大量统计独立的散射体,并且没有一个散射体占主导地位
pdf (α ) = α • exp[− α 2 ]
However, if we used a cell size of 800 m under these system parameters, signal power would fall off as d2 inside the cell, and interference from neighboring cells would fall off as d4, and thus would be greatly reduced.
Similarly, 160 m is quite large for the cell radius of an indoor system, as there would typically be many walls the signal would have to go through for an indoor cell radius of that size. So an indoor system would typically have a smaller cell radius, on the order of 10-20 m.
σ2
2σ 2
0≤α <∞
瑞利分布, Rayleigh
2)有一个散射体占主导地位(通常称为视距LOS分量) 占主导地位信号分量的幅度
pdf (α ) = α • exp[− σ2
A → 0, K → −∞ (dB )
A
2+

α
2
2
]

I
0
αA
(
σ2
)
0≤α <∞
第一类零阶贝塞尔函数
莱斯分布,Rice
莱斯参数 K
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