信道模型调研
Clarke模型信道
Hx
E0
Cn sin n cos(2 π f c t n ) ……[20]
N
这里的 E0 是本地平均 E 场（假设为恒定值）的实数幅度， C n 表示不同电波幅度的实 数随机变量， 是自由空间的固有阻抗 (377) ， f c 是载波频率，第 n 个到达分量的随机 相位 n 为：
n 2 π f nt n
……[22] ……[23]
对场强进行归一化后，即
n 1
Cn2 1
N
由于多普勒频移与载波相比很小，因而三种场分量可以用窄带随机过程表示。若 N 足 够大，三个分量 E z、H x、H y 可以近似为高斯随机变量。假设相位角在 [0,2 π) 间隔内有均匀 的概率密度函数，则 E z 可以用同相分量和正交分量表示：
s (t )' Re[s (t )e j 2f ct ]
y (t ) ' ai Re{s(t i ) exp[ j 2f c (t i )]} Re[ y (t )e j 2f ct ]
i
……[2]
其中， i 为第 i 条路径的时延。可得接收信号的等效复基带表示为：
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 h(t , ) 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 h(t , ) 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 d n (n 2,4) 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 ), (t ) 分别表示大、 小尺度衰落，用 h(t , ) 表示移动信道衰落特性，则 h(t , ) (t , ) (t , ) 。 小尺度衰落信道的 h(t , ) 小尺度衰落简称衰落，是指无线信号在短时间或短距离传播后其幅度、相位或多径时 延快速变化， 以至于大尺度路径损耗的影响可以忽略不计。 这种衰落是由于同一传输信号 沿两个或多个路径传播， 以微小的时间差到达接收机的信号相互干涉所引起的。 这些波称 为多径波。 接收机天线将它们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、相对传播时间，以及传播信号的带宽。小尺度衰落效应的三个主要效应表 现为：1,经过短距离或短时间传播后信号强度的急速变化；2,在不同多径信号上，存在着 时变的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回音。 影响小尺度衰 落的主要因素有多径效应和多普勒效应。 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 ai 随时间而变化，每条路径的传输时延 i 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： …………[1] 其中， s (t ) 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
一种移动通信无线信道衰落模型的调查
一种移动通信无线信道衰落模型的调查文摘:未来3G和4G手机通信系统将被要求支持广泛的数据率和优质的服务矩阵。
为提高数据链路的设计系统设计者需要传输协议知识的统计特性的物理层。
研究表明,没有适当的信道特性,盲目的应用现有的协议和传输策略，结果可能是毁灭性的，除非采取了适当的措施。
信道特性也帮助分配资源,选择传输策略和协议。
一种可行的办法是有一个准确彻底地可再生的最佳通道模型,模拟移动无线信道在不同的衰落错误的环境。
通道模型的目的是提供恰当的上层协议的输出,就好象它是运行在实际的物理层。
该模型应该很好得符合实测数据和很容易处理分析。
衰减移动信道的各种特征出现在过去年五十年文献中。
对于现有的信道模型，文章调查的衰落信道模型为适当的无线信道和特性提供了方法分类。
给出了由这些通道模型和他们的假设、适用性、应用、缺点,进一步提高问题所做的贡献。
在当前环境马尔可夫模型最适合于表征无线信道的衰落。
这些无线信道模型提出了一种衰落状态模型作为随机过程。
一个适当的建造信道模型是很有价值的方法去提高将来的移动无线信道的可靠性和容量的。
关键字-马尔可夫通道模型、误差概率,状态,衰落、传播、协议。
1.引言提出研究不同的通道模型在过去几十年已经取得了相当大的努力。
准确的信道模型对于无线衰落信道特性来说是个宝贵的工具。
传统的简单的加性高斯白噪声通道模型接收信号时只是不断被衰减和延迟影响。
在移动数字传输无线信道中往往需要一个更精细的模式。
在这种情况下，有必要考虑其他反复变化传播而被称为衰落的情况，它影响了接收信号的包络。
基于衰落统计的衰落信道为大家众所周知的是快、慢、扁、平稳和非平稳的信道特点。
由于考虑因素的大量提高，模型复杂特性进一步增加，如：物理位置接收机,速度车辆、载频、调制技术。
此前，信道模型的提出是一种基于概率密度函数来接收信号。
然而，使用相关分析模型很难计算系统的性能参数。
例如，没有闭合的形式来对模型有关的简单特性进行表达，如PDF衰落的持续时间和PDF次数在规定时间内消失的时间间隔。
车地无线通信系统中的信道建模与通信质量研究
车地无线通信系统中的信道建模与通信质量研究随着车联网、自动驾驶等技术的快速发展，车地无线通信系统在智能交通领域扮演着越来越重要的角色。
为了实现车辆之间的广域网络连接和与路网的智能交互，信道建模与通信质量的研究显得尤为重要。
本文将重点探讨车地无线通信系统中的信道建模方法和通信质量的相关研究成果。
首先，信道建模是车地无线通信系统研究的基础。
在车辆行驶时，无线信号会受到多径传播、阴影衰落、多径干扰等影响，这些因素对信号的传输造成了一定的衰减和扩散。
因此，建立准确的信道模型是实现可靠通信的前提。
目前，常用的信道模型包括大尺度模型和小尺度模型。
大尺度模型通常用来描述宏观环境对信号的衰落影响，如路径损耗模型、阴影衰落模型等。
小尺度模型则用于描述具体的传播效应，如多径传播模型、移动性模型等。
在大尺度模型中，路径损耗模型是衡量信号质量的重要参数。
常用的路径损耗模型包括自由空间路径损耗模型、两线地面路径损耗模型等。
其中，自由空间路径损耗模型适用于无障碍物的室外环境，而两线地面路径损耗模型则考虑了地面反射对信号的影响。
另外，阴影衰落模型用于描述信号在大尺度上的快速衰落现象。
常见的阴影衰落模型有对数正态分布模型、瑞利衰落模型等。
小尺度模型则更加复杂，需要考虑多径传播和移动性等因素。
多径传播模型是用来描述信号在多个不同路径经过后到达接收端的情况。
常见的多径传播模型有经验模型、确定性模型和统计模型等。
其中，经验模型是通过实测数据得到的，适用于特定环境下的传播场景。
确定性模型则是基于精确的几何分析，可以获取具体的路径损耗、多径传播和相位补偿信息。
统计模型则对移动环境中信号的统计特性进行了建模，通过概率分布来描述不同路径对信号的贡献。
除了信道建模，车地无线通信系统中的通信质量研究也是关键环节。
通信质量通常由信号强度、信噪比、误码率等指标来衡量。
而这些指标又与信道模型密切相关。
通过对信道模型的研究，可以预测和优化通信质量，进而提高车辆之间的通信性能。
无人机信道统计模型
无人机信道统计模型
无人机通信系统是一种新兴的领域，无人机通信信道统计模型是研究无人机通信系统性能的重要基础。
信道统计模型描述了无人机通信信道的特性，包括信道衰落、多径效应、信道容量等。
从多个角度来看，我们可以讨论无人机通信信道统计模型的以下几个方面：
1. 信道衰落模型，无人机通信系统的信道衰落模型是描述信号在传输过程中衰减的方式。
常见的信道衰落模型包括对数正态分布模型、瑞利衰落模型、Nakagami衰落模型等，这些模型可以用来描述不同环境下的信道衰落特性。
2. 多径效应模型，由于无人机通信环境的复杂性，信号在传输过程中会出现多径效应，即信号经过不同路径到达接收端，导致多径干扰和时延扩展。
研究无人机通信信道的多径效应模型可以帮助我们更好地理解信号传输过程中的时延和频率选择性衰落。
3. 信道容量模型，无人机通信系统的信道容量是指在一定频谱资源和功率约束下，信道传输的最大信息速率。
研究无人机通信信道容量模型可以帮助我们评估系统的通信性能，并优化通信资源的
分配。
4. 动态特性模型，无人机通信信道的动态特性包括信道的时变性和时空相关性。
研究无人机通信信道的动态特性模型可以帮助我们设计适应性调制和多天线技术，以应对信道的变化。
总的来说，无人机通信信道统计模型的研究对于优化通信系统设计、提高通信质量和系统性能具有重要意义。
通过综合考虑信道衰落、多径效应、信道容量和动态特性等因素，可以更好地理解和描述无人机通信信道的特性，为无人机通信系统的性能分析和优化提供重要的参考依据。
多径时变信道模型仿真及性能分析
多径时变信道模型仿真及性能分析
多径时变信道模型是一种模拟无线信道传输中存在的多径传播效应以
及随时间变化的信道时变性质的模型。
在无线通信中，信号在传播过程中
会经历多个路径，因此到达接收端的信号由多个路径传播并叠加在一起。
而时变性质则是指信道传输参数随时间变化的特性。
为了对多径时变信道进行模拟仿真并进行性能分析，首先需要选择合
适的信号模型。
常用的信号模型包括瑞利信道模型和高斯信道模型。
其中，瑞利信道适用于室外环境，主要考虑到多径传播效应；高斯信道适用于室
内环境，主要考虑到噪声的影响。
在仿真中可以根据具体需求选择合适的
信号模型。
接下来，需要确定仿真的参数。
多径时变信道模型的参数包括多径时延、多径衰落、多径幅度等。
这些参数可以根据实际场景进行设置，或者
通过测量获取。
在仿真过程中，可以通过设置不同的参数来模拟不同的信
道特性和环境。
进行性能分析时，常用的指标包括误码率、信噪比、信道容量等。
可
以通过对仿真结果进行统计分析得到不同信道条件下的性能指标，并与理
论值进行对比。
总结起来，多径时变信道模型的仿真和性能分析是针对无线通信中存
在的多径传播效应和信道时变性质进行的。
这可以通过选择合适的信号模型、参数设置和仿真工具来实现。
在仿真过程中，可以对不同的信道条件
进行模拟，并通过性能分析来评估系统的性能。
移动通信信道建模与仿真研究的开题报告
移动通信信道建模与仿真研究的开题报告1. 研究背景和意义移动通信技术已经成为当今社会生活中不可或缺的一部分。
在移动通信系统中，无线信道作为信息传输的媒介，对通信质量和性能起着极为重要的作用。
因此，对移动通信信道的建模和仿真变得非常重要。
本课题旨在研究移动通信信道建模和仿真的方法，以改进移动通信系统的性能和质量。
2. 研究目的和内容本课题的研究目的主要是：(1) 研究移动通信信道的数学模型及其特性。
(2) 建立移动通信信道的仿真模型，以模拟移动通信信道传输特性，并对其进行性能评估。
(3) 分析不同调制方式和编码方案对移动通信信道性能的影响，并提出优化方案。
本课题的研究内容包括：(1) 对移动通信信道进行分类和描述，研究各种信道特性，如衰落、时延等。
(2) 建立移动通信信道的数学模型，并进行仿真模拟，以得到相应的信道参数。
(3) 利用仿真模拟结果，对移动通信系统进行性能评估，并提出优化建议，以提高系统的传输质量和性能。
3. 研究方法和步骤本课题的研究方法主要包括：(1) 理论分析：通过文献调研和理论分析，研究各种移动通信信道的特性和建模方法。
(2) 数学建模：根据理论分析，建立移动通信信道的数学模型，并利用Matlab等仿真软件进行仿真模拟。
(3) 性能评估：利用仿真模拟结果，对移动通信系统进行性能评估，并提出优化建议。
本课题的研究步骤具体如下：(1) 文献调研：对移动通信信道的分类、建模和性能评估等方面的研究文献进行调查和综述。
(2) 理论分析：根据文献调研，研究各种移动通信信道的特性和建模方法。
(3) 数学建模：根据理论分析，建立移动通信信道的数学模型，利用Matlab等仿真软件进行仿真模拟。
(4) 性能评估：利用仿真模拟结果，对移动通信系统进行性能评估，并提出优化建议。
4. 预期结果和意义本课题的预期结果包括：(1) 建立移动通信信道的数学模型，对其进行仿真模拟，得到其传输特性参数。
(2) 分析不同调制方式和编码方案对移动通信信道性能的影响，并提出相应的性能优化建议。
无线信道
论文题目：物联网中无线信道模型的分析专业：学生：签名：指导老师：签名：摘要物联网为了实现在任何时间和任何地点都可以连接到任何人和物品的目标，就必须确保信息在任何环境下的可靠传输。
然而信息传输主要是通过无线传输和有线传输。
相对而言，无线传输的成本廉价、适应性好、扩展性好、设备维护更容易实现。
但无线信道是动态变化的，它的随机性和时变性很强，而天气、地型等很多因素都会影响信号的传输，致使信号发生衰落或者失真，因此要保证物联网无线信道中信息的可靠传输，我们必须对无线信道的特性进行研究。
一般而言，根据不同的无线环境，接收信号服从瑞利分布和莱斯分布。
本文对物联网中的无线信道特性进行了系统的介绍，并对基于物联网市区环境中的Rayleigh分布和远郊条件下的Rician分布进行了理论分析，并对服从Rayleigh分布的Clarke模型、改进型Clarke模型以及服从Rician分布的改进型Rician模型进行了分析，最后利用仿真图验证了不同模型算法的性能。
【关键词】物联网瑞利信道莱斯信道【论文类型】论文型Title: Analysis on Channel Model of the Internet of ThingsMajor:Name: Signature:Supervisor: Signature:ABSTRACTTo achieve the target that the Internet of Things can connect to any people and goods at any time and any place, we must ensure reliable data transmission in any environent. However, the method of information transmission is mainly through the wireless transmission and cable transmission. Relatively speaking, the cost of wireless transmission is cheap,good adaptability, scalability, and it is easier to implement equipment maintenance. Compared with the cable channel, wireless channel is dynamic, which has strong variability and randomness. However, the weather, and many other factors will affect the signal transmission, resulting in the signal fading or distortion. Therefore, we must study the characteristics of the wireless channel to ensure the realiable transmission of information in the wireless channel of the Internet of things.. In general, according to the different wireless environment, the received signal will obey Rayleigh distribution and Rician distribution.In this thesis,the characteristics which exist in the wireless channel of the Internet of things were systematically introduced, Based on the Internet of Things, Rayleigh distribution under the urban environment and Rician distribution under the suburban conditions are analyzed in theory. The Clarke model and the improved Clarke model which obey the distribution of Rayleigh are analyzed theoretically and the improved Rician model of Rician distribution also did. finally, The performance is verified by simulation of different model algorithm.【Key words】: Internet of Things Rayleigh Channel Rician Channel【Type of Thesis】: Thesis type目录1绪论 (1)1.1 物联网的概况及现状 (1)1.1.1 物联网的概念 (1)1.1.2 物联网研究现状 (1)1.2 物联网的体系结构 (2)1.3 论文结构安排 (3)2无线信道传播模型 (5)2.1 无线信道基本特性 (5)2.1.1 无线信道概论 (5)2.1.2 无线电波传播机制 (5)2.1.3 无线信道的类型 (6)2.1.4 无线信道的研究方法 (7)2.2 自由空间的电波传播 (8)2.3 大尺度衰落模型 (9)2.3.1 路径损耗 (9)2.3.2 阴影衰落 (10)2.4 小尺度衰落模型 (11)2.4.1 影响小尺度衰落的因素 (11)2.4.2 无线信道参数 (11)2.4.3 多径效应及其引起的衰落 (16)2.4.4 多普勒效应及其引起的衰落 (19)2.4.5 多径信道建模 (21)2.5 噪声和干扰 (22)2.5.1 无线信道中的噪声 (22)2.5.2 无线信道中的干扰 (22)2.6小结 (23)3物联网市区环境中的衰落信道模型 (24)3.1 Reyleigh衰落分布 (24)3.2 Clarke模型 (26)3.2.1 信道模型 (26)3.2.2 仿真结果分析 (28)3.3 改进型Clarke (30)3.3.1 信道模型 (30)3.3.2 仿真结果分析 (31)3.4 其他模型 (32)3.4.1 Jakes模型 (32)3.4.2 改进型Jakes模型 (33)3.5 小结 (33)4物联网远郊环境中衰落信道模型 (34)4.1 Rician信道模型 (34)4.1.1 信道模型 (34)4.1.2 仿真结果分析 (35)4.2 改进型Rician模型 (37)4.2.1 信道模型 (37)4.2.2 仿真结果分析 (37)4.3 小结 (38)5结论 (39)致谢 (40)参考文献 (41)1绪论1.1 物联网的概况及现状1.1.1 物联网的概念物联网(Internet of Things,IOT)概念最早于1999年由麻省理工学院提出，后来不同国家和行业的专业人士都从不同角度重新进行了诠释，目前研究业界及产业界仍没有形成明确统一的定义，总体来说，主要包括狭义和广义两种。
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。
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Lmsd 为多径损耗（对应快衰落）：
Lmsd Lbsh ka kd log 10(d ) kf log 10( f ) 9 log 10(b) （14）
2019/8/22
7
COST231-Walfish Ikegami(2)
2.基站和移动台之间有直射径的情况 微小区（天线低于屋顶高度），路径损耗模型如下： Lb 42.6 26 log 10(d) 20 log 10( f ), d 0.020km (15)
40
-3.5
50
-4.3
70
-5.2
90
-6.1
110
-6.9
信道B
相对时延 (ns) 0
平均功率 (dB) -2.6
10
-3
20
-3.5
30
-3.9
50
0
80
-1.3
0
-2.6
10
-3
20
-3.5
多普勒频 谱
Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark
(7)
其中 tan1 hm / x ，r (hm )2 x2 ，Δhm 是建筑物
平均高度与移动台天线高度差，x 是移动台与最近建
筑物的水平距离。
2019/8/22
5
M.1225(3)
• 一般情况下，从基站天线经过建筑物阵列的Lmsd为：
Lmsd 10 log10 (QM2 )
K因子
抽头 增益
K因子
0
0
43.8
0
44.1
0
44.6
0
45.6
0
46.0
0
46.7
200 -19.8 5.5 -21.0 8.6 -21.6 7.05 -22.5 9.0 -23.2 7.1 -24.3 9.6
400 -25.5 0.34 -26.0 1.54 -26.9 1.9 -25.5 2.8 -28.4 3.6 -28.5 3.6
相对时延 (ns) 0 30 70 110 150 190 230 270 310 350
信道E-ter 平均功率 (dB) 0 -10 -10.3 -10.6 -6.4 -7.2 -8.1 -9 -7.9 -9.4
多普勒频 谱
Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark
衰落值，ax为与Sn-1独立的符合对数正态分布的随机变 量，其均值、方差根据仿真模型要求确定（平台中采 用城区环境的标准方差为8dB）。ρ为Sn和Sn-1的相关系 数，它是一个与两点间距离有关的函数，可以表示为：
x ln 2
e dcor
(17)
2019/8/22
9
阴影衰落(2)
其中，Δx为两点间距离，dcor为相关距离，在车辆环 境下，dcor=20m。在对用户移动离散化时，应使两个 位置之间的距离，即Δx小于相关距离。
2019/8/22
20
2019/8/22
17
宽带传播模型——COST259
10
320
-7.8
730
-10.9
11
430
-4.7
855
-15
12
560
-7.3
935
-13.4
13
710
-9.9
998
-13.7
14
880
-12.5
1060
-11.9
15
1070
-13.7
1108
-13.4
16
1280
-18
1235
-19.1
(2)
L 46.3 33.9log10 ( f ) 13.82log10 (hbase ) a(hmobile )
度参；数a定(h义mob如ile下) 是：根hba据se 移是动基台站高高度度及；频hm率obil确e 是定移的动修台正高因
子[3] ：
a(hmobile
)
83..229( (lologg1010111..5745hhmmoobbiillee))22
L0 为自由空间损耗：
L0 32.4 20 log 10(d) 20 log 10( f )
（12）
Lrts 为 屋 顶 和 街 道 之 间 的 衍 射 和 散 射 损 耗 （ 对 应 慢 衰
落）：
Lrts 16.9 10 log 10(w) 10 log 10( f ) 20 log 10(hroof - hm) Lcri（13）
-1.0
710
-9.0
1090
-10.0
1730
-15.0
2510
-20.0
信道B
相对时延 (ns)
0
平均功率 (dB)
-2.5
300
0
8900
-12.8
12900
-10.0
17100
-25.2
32000
-16.0
表2、车量测试环境的抽头延迟线参数
2019/8/22
多普勒 频谱
Classic Classic Classic Classic Classic Classic
-23.9
多普勒频 谱
Classic Classic Classic Classic Classic Classic
表1、室外到室内和步行测试环境的抽头延迟线参数
2019/8/22
12
宽带传播模型——M.1225
抽头延迟 线
1 2 3 4 5 6
信道A
相对时延 (ns)
0
平均功率 (dB)
0
310
-1.7
40
-2.6
70
-3.5
100
-4.3
140
-5.2
190
-6.1
240
-6.9
信道E-bis
相对时延 (ns) 0
平均功率 (dB) 0
0
-0.9
143
-7.2
220
-6.2
333
-5
428
0
553
-10
618
-8.7
665
-11.87
多普勒频 谱
Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark
信道模型调研
2019/8/22
1
概述
• 信道模型包括宽带传播模型（链路级仿真需要） 和窄带传播模型（系统级仿真需要，包括路径 损耗模型和阴影衰落模型）。
2019/8/22
2
COST 231-Hata
这是一种针对郊区环境的损耗模型，路径损耗为：
44.9 6.55log10 (hbase )log10 (d) Cm
2019/8/22
15
宽带传播模型——COST259
10
140
-7.8
30
-3.9
11
170
-4.7
50
0
12
200
-7.3
80
-1.3
13
240
-9.9
0
-2.6
14
290
-12.5
10
-3
15
340
-13.7
20
-3.5
16
390
-18
30
-3.9
17
40
-22.4
50
0
18
50
-26.7
80
-25.2
多普勒频 谱
Flat Flat Flat Flat Flat Flat
表3、室内办公室测试环境的抽头延迟线参数
2019/8/22
14
宽带传播模型——COST259
抽头延迟 线
1 2 3 4 5 6 7 8 9
信道A
相对时延 (ns) 0
平均功率 (dB) 0
10
-0.9
20
-1.7
30
-2.6
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8
阴影衰落(1)
• 阴影衰落模型由一个呈对数正态分布的随机变 量来模拟实现，由于阴影衰落的值与用户位置有关， 地理上不同点的阴影衰落之间存在着一定的相关性， 该相关性可用ARMA(1,1)模型表示[2]：
Sn Sn1 1 2 ax (16) • 其中，Sn为当前点的阴影衰落值，Sn-1为上一点的阴影
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10
宽带传播模型——M.1225
• 由于偶尔存在非常大的r.m.s延迟扩展，所以利 用单个抽头延迟线无法获得这个延迟扩展的可 变化性，因此对每种传播模型定义两个以上的 多径信道，其中信道A是频繁发生低延迟扩散情 况，信道B是频繁发生中等延迟扩散情况。以下
给出每种地面传播模型的抽头延迟线参数：
17
1510
-22.4
1313
-18.4
18
1760
-26.7
1488
-21
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城市环境抽头延迟线参数
Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark
18
宽带传播模型——COST259
抽头延 迟线
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1.1 4.97
f 200 MHz f 400MHz
(3)
Cm是针对不同频率的修正因子
Cm 4.78log10( f )2 18.33log10( f ) 35.94