maab瑞利衰落信道仿真

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基于MATLAB的无线衰落信道仿真算法研究(1)

基于MATLAB的无线衰落信道仿真算法研究(1)

Research on Simulation Algorithm of Radio Fading Channel Using MATLAB
ZHOU Fu xiang, ZHENG Xiao jing
( Co mmunication Educat ion Inst itute of PL A General Staff, XuanHua 075100, Hebei, China)
- 1000#
( 7)
式中 S xx ( f ) 是滤波器的功率谱密度. 滤波器的功率谱密度 S xx ( f ) 可通过已知的自相关函数的付立 ( 根据实际信道情况来确定 ) , 则功率谱密度 S xx ( f ) 为: ( 8) 2000 1000 2 + ( 2 f ) 2 2000 1000+ j 2 f
S xx ( f ) = 根据式( 7) 可得到 H (f ) =
( 9)
采用脉冲响应不变法可得到相应数字滤波器的冲击响应: 2000 ( 10) - 1000 - 1 1- e T z 式中 T 表示采样间隔. 在慢衰落的情况下 , 每个符号必须产生一个瑞利衰落包络的采样值 . 设符号 H ( s) = H (z)= 的采样率为 8KH z, 那么数字滤波器的冲击响应可进一步表示为 : H (z)= 其时域差分方程为: y( n) = 0 8825y ( n- 1 ) + 44 72 x ( n) 3 2 瑞利衰落信号包络仿真
1
引 言
在卫星移动通信系统、陆地移动通信系统中其电波传播方式主要以视距传播为主. 由于多径和接收端
运动等因素的影响, 使得无线信道对接收信号在时间、频率和角度上造成了色散, 这种色散表现在接收信 号幅度上就是所谓的信号衰落 . 因此, 多径效应对通信质量有着至关重要的影响, 根据不同的无线环境, 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. 在本文中, 专门针对接收信号包络服从 瑞利分布的信道进行建模仿真 , 为实际的通信系统设计提供理论参考和支持.

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

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个路径而抵达接收端导致信号强度发生随机变化的现象称为多径衰落.多径衰落增加了接收信号的误码率.通常,为了消除多径衰落对接收信号所造成的不良影响,需要做一些补偿措施[2].1 瑞利信道的基本概念参考图1,式(1)为基站发出信号的延迟波,f c (H z)为发出时频率,H n 为附加角度.r n (t)=Re [e n (t)exp j (2P f c t )](1)这里,Re 给出附加波复包络的实部,n 为附加波编号,j 是虚单位.e n (t)由式(2)给出,L n 为传输路径长度(m ),v 为移动台的速度(m /s ),K 为波长(m ).e n (t )=R n (t)exp j (2P (L n -vt cos H n )K+U n )=x n (t)+jy n (t)(2)R n 和U n 是附加波n 的包络和相位,x n (t)和y n (t)是e n (t)同相和正交分量,附加波n 由多普勒效应引起的多普勒频移为f c =v cos H n /K(H z)[3,4]. 移动台收到的波形是以上所提到的附加波的合成,当波的数目为N 时,接收波记为r (t):r (t)=E N n =1r n (t)=Re [(E N n =1e n (t))ex p j (2Pf c t )]=Re [(x (t)+j y (t))(cos2P f c t +j sin2P f c t)]=x (t)cos2P f c t -y (t)sin2P f c t(3) x (t )和y (t)表达式如式(4)、式(5)所示:x (t )=E N n =1x n (t )(4) y (t )=E Nn =1y n (t )(5)x (t )和y (t)是归一化随机过程.当N 足够大时,其均值为0,方差为R .令x =x (t ),y =y (t),可以得出x (t )和y (t)的联合概率密度函数:p (x ,y )=x 2+y 22P R 2exp (-x 2+y 22R 2)(6) 此外,也可以用接收波的幅度和相位表示r (t):r (t)=R (t)cos (2P f c t +H (t ))(7)R (t)和H (t)为:R (t)=R =x 2+y 2(8)H (t)=H =tan -1[y /x ](9)通过使用变量代换,p (x ,y )表示为p (R ,H ):p (R ,H )=R 2P R 2exp (-R 22R 2)(10)对H 从0到2P 积分,可得概率密度函数p (R ):p (R )=R R 2exp (-R 22R 2)(11)对R 从0到]积分,可得概率密度函数p (H ):p (H )=12P(12)式(11)和式(12)表明信号衰落的包络变化服从瑞利分布,相位变化服从均匀分布[5].2 Jakes 模型下瑞利信道仿真根据文献[6]提供的Jakes 模型,对于附加波总数为N ,多普勒频率为f d ,等效低通环境下的瑞利衰落表23535卷第3期 王志杨,刘金龙: 一种基于MA T LA B 的瑞利信道仿真方法研究达式为式(13).r(t)=x(t)+jy(t)=[2N1+1E N1n=1cos(P nN1cos{2P f d cos(2P nN)t}+1N1+1cos(2P f d t)]+j2N1E N1n=1sin(P nN1)cos{2P f d cos(2P nN)t}N/2是一个奇数,N1为:N1=12(N2-1)(14)这里,如下关系要满足:E[x2I(t)]=E[y2Q(t)]=1 2E[x I(t)y Q(t)]=0(15)程序1根据式(13)仿真瑞利信道.其中给出两种衰落形式,平衰落和频率选择性衰落.平衰落是相对频率选择性衰落来说的.平衰落是指一个信号经过信道后保持频谱形状不变,仅幅度发生变化.如果一个信号经过传输后其频谱发生了变化(幅度和相位都发生变化),则认为是经历了频率选择性衰落.是否平坦衰落的关键是看是否会接收到多个信号.在前面对衰落的描述中,已经知道衰落是由于信号经过多路径传输引起的,这里面涉及到路径是否可分辨的概念.什么是可分辨呢?可分辨是相对于码元的周期来说的,假设一个码元的持续时间是0.5L s,接收端接收到了来自多个路径信号的叠加,来自不同路径的信号肯定会有不同的延时.然而,如果这些信号的相对延时比较小,例如小于一个码元甚至半个码元,因为数字信号的接收总是以码元的周期进行判决的,这样,我们就只看到了一个信号,只是这个信号的强度发生了变化,如果多条路径相位接近,则信号增强,反之信号衰减,也就是前面说的衰落.这里进一步将此定义为平衰落[7,8].如果来自多条路径的传输时延较大,大于一个或者多个码元的周期,前一个码元的信号副本就会叠加到后面的码元上,造成所谓的码间干扰,这种情况下称之为非平坦衰落,或频率选择性衰落.码间干扰对数字通信来说是坏事情,需要想办法克服码间干扰(也称为抗多径).可分辨是相对于码元的周期来说的,对于一个特定时延的来说,码元周期越长,那么就越不可分辨,这说明速率低的信号更有可能经历平衰落,而高速信号经历频率选择性衰落的概率更大.这也是OFDM抗多径的基本原理,OFDM将高速的数据流变为多个低速的数据流在不同的频带进行传输,将原本看来是频率选择性的信道等效为多个平坦的子信道[9].3多径传输环境仿真以上完成了一条主径的瑞利仿真.下面将具体阐述如何仿真多径瑞利信道传输环境.在多径传输环境下直接波和延迟波的关系模型见图2.显然,直接波和延迟波的平均功率有固定的比率.所以,只要给出延迟波相对于直接波的相对功率和相对延迟时间,就可以仿真出多径传输环境,流程图见图3.具体的仿真过程为,首先将输入的信号按照参数延迟.然后,瑞利衰落加入每径的信号中.当所有的延迟波都经历以上过程后,再按照功率的相对大小进行累加[10].程序见程序2和程序3.在程序2中,输入参数有:idata(输入同相信道的数据),qdata(输入正交信道的数据),itau(相对延迟时间),dlvl(相对功率),tstp(最小分辨时间,码元周期),nsample(仿真时采样点数),itn (每径衰落时的衰落计数器),nl(直接和延迟波总数).输出数据:iout(同相信道输出数据),qout(正交信道输出数据).程序3是程序2子程序,用来对输入信号进行时间上的延迟.假设某次观察时间是100L s,最小分辨时间是0.5L s.三径延迟波相对直接波平均功率分别衰减20dB,30 dB,35dB.时间分别延迟2L s,3L s,4L s,则多径衰落仿真参数设置如下:236安徽师范大学学报(自然科学版)2012年图2 多径衰落信道的构成Figure 2 The configuration of multipath fadingchannel图3 仿真多径瑞利信道的流程图Figure 3 Th e flow chart to simulate the Raylei gh fading channeltstp =0.5.*10.^(-6);itau =[0floor(2.0*10.^(-6)/tstp)floor(3.0*10.^(-6)/tstp)floor(4.0.*10.^(-6)/tstp)]=[0,4,6,8];dlvl =[0,20,30,35];nsam p =100.*10.^(-6)/tstp =200;nl=4;通常,瑞利分布要求在每径都是相互独立的.如果每径仿真时起始时间都相同,则每径分布都相同.这种现象可用图4表示.图4由于每径衰落同时产生,导致直接波和延迟波衰落波形完全相同.因此,需要通过一定的技术使每径都能够独立分布[11].有多种方法产生独立衰落,程序1中使用衰落计数器counter.Counter 设置每径衰落的起始时间.图5中显示了通过设置衰落计数器counter 使直接波和延迟波的衰落起始时间都不同,每径衰落后的波形也必将不同,这样就可以获得独立分布的瑞利衰落环境.4 仿真方法评估对于程序2,使用程序4对其进行评估.程序中共4径波形,衰落计数器counter 向量大小等于延迟波功率向量dlvl 和延迟波延迟时间向量itau 大小,均为4.然后设置好counter 的初始值,就可以进行仿真.衰落计数器counter 在每次仿真循环后通过加入itnd0来更新仿真起始时间.如果基于最小分辨时间是0.5L s 和观察时间是100L s,每次循环后应该有200个点被加入.这样更新时间itnd0等于观察时间,见图6(a).当两个时间相等的时候,由于更新时间较短,可以在连续变化的信号水平下评价传输性能.但是由于信号衰落服从瑞利分布需要多次循环才能达到,要求较长仿真时间.另一方面,更新时间也可以调整为大于观察时间,见图6(b).当更新时间大于观察时间时,可以用较少次的循环实现瑞利衰落.然而,仿真结果可能不一定完全精确.程序4适当增加了更新时间23735卷第3期 王志杨,刘金龙: 一种基于MA T LA B 的瑞利信道仿真方法研究(200L s,400个点),使更新时间大于观察时间(100L s,200个点),来对传输性能进行简单评估.图4 直接波和延迟波衰落起始时间相同(a)仿真直接波起始时刻(b)仿真延迟波起始时刻Figure 4 Signal fluctuation by a fading simulator w hen the starttime to generate a direct and a delayed w ave is the same:(a)generated signal fluctuation for a direct wave(b)generated signal fluctuation for a delayed wave.图5 直接波和延迟波衰落起始时间不同(a)仿真直接波起始时刻(b)仿真延迟波起始时刻Figure 5 S i gnal fl uctuation by a fading simulator w hen th e start time to generate a direct and a delayed w ave i s different:(a)generated signal fluctuation for a direct wave (b)generated signal fluctuation for a delayed wave.图6 更新时间和观察时间的关系 (a)更新时间=观察时间(b)更新时间>观察时间Figure 6 Relationship betw een the observation time and the update time:(a)observation time =update time an d (b)update ti m e>observation time评估程序采用等效低通环境下基带信号的传输进行.首先对信号进行BPSK 调制,然后将信号进行4个路径的瑞利衰落,在接收端进行BPSK 解调,并计算收发两端数据的误码率[12].经仿真后得到如下结论:多普勒频率为200Hz 时,1000次仿真循环后,在平衰落环境下误码率约为238安徽师范大学学报(自然科学版)2012年3.00@10-3.在频率选择性衰落环境下误码率约为4.90@10-1.在自然环境下,通过测量BPSK 的调制数据,发现误码率和仿真结果基本吻合,说明仿真方法正确,可以采用.5 结束语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.本文在前人工作的基础上,参照Jakes 模型,提出了一种有效的仿真多径瑞利信道的方法.在仿真中使用衰落计数器设置不同路径衰落起始时间,达到每径独立分布,且计算复杂度较低.仿真结果表明和自然环境下实测数据误码率基本吻合,仿真方法正确.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.参考文献:[1] RAPPPORT T S 著.蔡涛译.无线通信原理与应用[M].北京:电子工业出版社,1999:123-140.[2] SAM PEI S.Applications of digital w ireless technologies to global w ireless communications [M].Upper Saddle River,NJ:Prentice Hall,1997:146-168.[3] YOUNG D J,BEAULIEU N C.The generation of correlated Raylei gh random varieties by inverse discrete Fourier transform [J].IEEE T rans onCommunication,2000,48(7):1114-1128.[4] 陈光平,王先明,祝恒江.多普勒效应的系统研究[J].安徽师范大学学报:自然科学版,2006,29(4):348-351.[5] 郭大伟.论随机过程中最大似然估计的一致性[J].安徽师范大学学报:自然科学版,2007,30(3):220-224.[6] JAKES W C.M icrowave mobile communications [M].New York:IEEE Press,1994:12-15.[7] PATEL C S,STU BER G L,PRATT T parative analysis of staits tica1model s for the simulation of Raylei gh faded cellular channels [J].IEEE T rans on Commun,2005,53(6):1017-1026.[8] M ATTHIAS P 著.陈伟译.移动衰落信道[M].北京:电子工业出版社,2009:20-50.[9] 王文博,郑侃.宽带无线通信OFDM 技术[M].北京:人民邮电出版社,2003:108-120.[10] 代光发,陈少平.快变衰落信道的M ATLAB 仿真及其应用[J].系统仿真学报,2005,17(1):214-237.[11] 张贤达,保铮.通信信号处理[M].北京:国防工业出版社,2000:86-102.[12] PROAKIS J G.Digital communications,3rd ed.[M].New York:M cGraw-H il l,1995:250-262.Research on a Method for Simulating Rayleigh Channel Based on MATLABWANG Zh-i yang 1, LIU Jin -long2(1.Department of Information Engi n eering,Anhui Vocational College of Electronics &Information T echnology,Bengbu 233030,China 2.S chool ofElectronic Engi n eering,Huai Hai Institute of Technology,Lianyungang 222005,Ch i na)Abstract:Sim ulating Rayleigh channel is very important in w ireless communication system simulation.T his paper firstly g ives out the meaning of Rayleig h channel,then uses MAT LAB softw are to simulate multipath Rayleigh channel according to Jakes model.It puts forw ard the meaning of /counter 0in order to g ain the independent distribution for each path.To adjust the start time of the counter of the w aveform of each path it g ets the independent distribution,also it has low difficulty in operating.At last it proves the v alidity of the simulation method by evaluation program.The method builds the foundation of research on the correlative performances of different communication systems in Rayleigh channel.Key words:ray leigh channel;channel simulation;Jakes model;multipath transm ission 23935卷第3期 王志杨,刘金龙: 一种基于MA T LA B 的瑞利信道仿真方法研究。

基于Matlab的独立瑞利衰落模型的仿真

基于Matlab的独立瑞利衰落模型的仿真

利衰落信道的仿真模型。总的来说,这些仿真模型可分为两类: PDF、电平通过率(LCR)和平均衰落持续时间(AFD)与理论值非常
(1)确定模型:在仿真实验中有固定的多谱勒频率,幅度,相位, 接近。该模型数据收敛快、计算量少。
因此有确定性性质。(2)统计模型:在仿真实验中至少有一个参
本文的结构如下:首先提出基于正弦和的独立瑞利衰落模
34
2008 年 2 期
◆ 理论探讨◆
4、结束语 本文给出了一种基于正弦和的独立瑞利衰落信道模型并基 于 Matlab 进行了仿真。通过与文献模型的比较,证明在正弦波 数量比较少的情况下,新模型正交分量的自相关与互相关,复 数包络的自相关与互相关与理论值比较接近。本文还仿真了具 有四阶统计量的平方包络的自相关,衰落包络与相位的PDF,以 及模型的 LCR 和 AFD。当正弦波的数量增加时,能够达到很好的 收敛性。新的仿真模型能够用来产生多径不相关衰落波形,它 可用在仿真一些现实的频率选择性衰落信道,MIMO 信道,多样 混合等情况下。
行取值:首先把
均匀分成 个点,然后每个小区间再均匀
分成 个点,其中第
个衰落波到达的角度是通过第 个
衰落波到达的角度顺时针旋转
得到(如图 1 所示)。该分
点方式使
即成为同一衰落波,不同正弦波的间隔,也是初
始值。其中每一点表示在极坐标
中的一矢量。这样在公
式(3)中的多谱勒频移

将尽可能的取到不
同的值,这就保证了有 个不同的多谱勒频移。通过这种分点方
(6c)
证明:由于在

中每个正弦波都是统计独立和
一致分布的,根据中心极限定理[8],当正弦波的数量接近无穷大
时, 和 成为高斯随机过程。而且由于

Matlab瑞利信道仿真

Matlab瑞利信道仿真

Matlab瑞利信道仿真转眼间三⽉都已经过去⼀半,⼀直找不到有什么可以写的,⼀直想等⾃⼰把LTE仿真平台搭好后,再以连载的形式记录下来。

但是,后来⼀想,我必须先做好充分的铺垫,在这过程中也遇到了很多问题,及时留下点什么,也是好的。

即便以后回过头来再看这些⽂章,可能会有些许惊讶,惊讶于当时的⽆知或是稚嫩。

不得不说,时间真的是⼀把杀猪⼑,猪没少杀,更可怕的是扼杀了许多⼈的梦想。

今天没有去实验室,我觉得在忙了⼀周后,应该停下来歇歇,有时候的驻⾜观望或许是为了更好的前⾏。

⾔归正传,今天想记录的是⾃⼰在仿真中遇到的⼀个问题,那就是信道模型的仿真。

对于⽆线通信来说,最常见的就是瑞利衰落+多径+多普勒的模型了。

具体分析如下:瑞利衰落:就是有很多独⽴的⼩径的叠加,根据中⼼极限定理,知道这样的分布满⾜的是2个⾃由度的chi-square分布,也就是功率满⾜指数分布,幅度的分布就叫做瑞利分布。

它表明的是信道h的幅度和相位变化情况,幅度满⾜瑞利分布的变化,相位满⾜[0,2pi]上均匀分布的变化。

可以参考博⽂:多径效应:谈到多径效应,我们就应该想到频率选择性这个概念。

简单地说,就是延时的径在频域相当于相位搬移,每个径我们都可以看做是⼀个⽮量,幅度是由它们各⾃的功率决定,⾓度(相位)就是由每径延时决定。

然后,我们就做⽮量相加,最后得到的就是⼀个旋转⽮量,它对每个频率的响应都不同。

第⼆个概念就是,相⼲带宽:既然信道响应在各个频率点处的不同,那么我们关⼼的⼀个问题是,在多⼤的频率间隔上,它的响应是呈现⼀定的相关性(也就是说,在这个频率间隔上的响应变化⾮常慢,可以认为是相同的)。

这就很⾃然的过渡到功率延迟分布图上了,信道响应的频域(相关性)⽅⾯实质上是由信道时域的功率延迟分布做傅⽴叶变换得到的(功率与⾃相关函数的关系)。

功率延迟分布图是⼀个很有⽤的⼯具,我们能从中得到Trms(信道平均延迟,⽤功率去对延时加权)和Tmax(信道最⼤延时)等。

MATLAB仿真瑞利衰落信道实验报告结果

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: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:图2-2 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22()()()c s r t n t n t =+上式中()()c s n t n t 、,分别为窄带高斯过程的同相和正交支路的基带信号。

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/hc=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/hfd=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时的信道曲线')xlabel('时间');ylabel('功率')subplot(2,1,2),plot(20*log10(abs(h2(1:10000))))title('v=120km/h时的信道曲线')xlabel('时间');ylabel('功率')function [h]=rayleigh(fd,t)%该程序利用改进的jakes模型来产生单径的平坦型瑞利衰落信道%输入变量说明:% fd:信道的最大多普勒频移单位Hz% t :信号的抽样时间序列,抽样间隔单位s% h为输出的瑞利信道函数,是一个时间函数复序列N=40; %假设的入射波数目wm=2*pi*fd;M=N/4; %每象限的入射波数目即振荡器数目Tc=zeros(1,length(t)); %信道函数的实部Ts=zeros(1,length(t)); %信道函数的虚部P_nor=sqrt(1/M); %归一化功率系theta=2*pi*rand(1,1)-pi; %区别个条路径的均匀分布随机相位for n=1:M%第i条入射波的入射角alfa(n)=(2*pi*n-pi+theta)/N;fi_tc=2*pi*rand(1,1)-pi; %对每个子载波而言在(-pi,pi)之间均匀分布的随机相位fi_ts=2*pi*rand(1,1)-pi;Tc=Tc+2*cos(wm*t*cos(alfa(n))+fi_tc);Ts=Ts+2*cos(wm*t*sin(alfa(n))+fi_ts); %计算冲激响应函数end;h= P_nor*(Tc+j*Ts); %乘归一化功率系数得到传输函数图4-1结果图片untitled.fig图4-2输入程序图4-3保存程序并命名图4-4 运行效果展示:五、实验结论:速度越大对信道瑞利衰落影响越大如有侵权请联系告知删除,感谢你们的配合!。

瑞利衰落信道matlab,瑞利衰落信道的matlab仿真-read.doc

瑞利衰落信道matlab,瑞利衰落信道的matlab仿真-read.doc

瑞利衰落信道matlab,瑞利衰落信道的matlab仿真-read.doc 瑞利衰落信道的matlab仿真-read瑞利衰落信道瑞利衰落信道(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,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:当终端移动速度为100km/h时,瑞利分布的包络为:瑞利分布的概率密度函数为:与书上相符,因标准化时令r’=r/sqrt(2),故上图下标正确。

瑞利衰落信道和高斯信道matlab

瑞利衰落信道和高斯信道matlab

瑞利衰落信道和高斯信道是无线通信中常见的两种信道模型。

瑞利衰落信道适用于描述城市中的移动通信环境,而高斯信道则适用于描述开阔地带或者室内的通信环境。

本文将使用Matlab来分别模拟这两种信道,并对模拟结果进行分析和比较。

一、瑞利衰落信道模拟1. 利用Matlab中的rayleighchan函数可以模拟瑞利衰落信道。

该函数可以指定信道延迟配置、多径增益和相位等参数。

2. 我们需要生成随机的信号序列作为发送端的信号。

这里可以使用Matlab中的randn函数生成高斯白噪声信号作为发送端信号的模拟。

3. 接下来,我们需要创建一个瑞利衰落信道对象,并指定相应的参数。

这里可以设定信道延迟配置、多径增益和相位等参数,以便更好地模拟实际的信道环境。

4. 将发送端的信号通过瑞利衰落信道进行传输,即将信号与瑞利衰落信道对象进行卷积操作。

5. 我们可以通过Matlab中的plot函数绘制发送端和接收端信号的波形图以及信号经过瑞利衰落信道后的波形图,以便直观地观察信号经过信道传输后的变化。

二、高斯信道模拟1. 与瑞利衰落信道模拟类似,高斯信道的模拟同样可以使用Matlab 中的函数进行实现。

在高斯信道的模拟中,我们同样需要生成随机的信号序列作为发送端的信号。

2. 我们可以通过Matlab中的awgn函数为发送端信号添加高斯白噪声,模拟信号在传输过程中受到的噪声干扰。

3. 我们同样可以使用plot函数绘制发送端和接收端信号的波形图以及信号经过高斯信道后的波形图,以便观察信号传输过程中的噪声干扰对信号的影响。

三、模拟结果分析和比较对于瑞利衰落信道模拟结果和高斯信道模拟结果,我们可以进行一些分析和比较:1. 信号衰落特性:瑞利衰落信道模拟中,我们可以观察到信号在传输过程中呈现出快速衰落的特性,而高斯信道模拟中,信号的衰落速度相对较慢。

2. 噪声干扰:高斯信道模拟中,我们可以观察到添加了高斯白噪声对信号的影响,而在瑞利衰落信道模拟中,虽然也存在噪声干扰,但其影响相对较小。

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 samplesfM=fd/fs; %normalized doppler shiftNfM=fftSize*fM;kM=floor(NfM); %maximum freq of doppler filter in FFT samplesdoppFilter=[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));%filteringfilterSamples=kron(ones(numBlocks,1),doppFilter);gSamplesI=gSamplesI.*filterSamples;gSamplesQ=gSamplesQ.*filterSamples;freqSignal=gSamplesI-1j*gSamplesQ;freqSignal=reshape(freqSignal,fftSize,numBlocks); outSignal=ifft(freqSignal,fftSize);outSignal=abs(outSignal(:)); %Rayleigh distributed signal。

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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,
()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3)和
(见表1),我们可以得到多径信道的仿真框图,如图4所示;
多径延时参数k
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
%main.m
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');
%Rayl.m
f=1:2*fm-1; %通频带长度
y=0.5./((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。

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