无线信道模型
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
《MIMO及信道模型》课件
MIMO技术的应用场景
MIMO技术广泛应用于无线通信系统，如4G、5G移 动通信系统、无线局域网（WLAN）、无线个人域网
（WPAN）等。
输标02入题
在4G和5G移动通信系统中，MIMO技术被用于提高 小区的覆盖范围和边缘用户的传输速率，同时也可以 提高系统的整体吞吐量。
01
03
以上内容仅供参考，具体内容可以根据您的需求进行 调整优化。
MIMO技术利用了无线信道的散射和 反射特性，通过空间复用和分集增益 ，提高了无线通信系统的传输速率和 可靠性。
MIMO技术的原理
MIMO技术的基本原理是利用多天线之间的独立性，将数据流分解成多个并行子流，在多个子流上同时传输，从而提高了传 输速率。
在接收端，多个天线接收到的信号经过处理后，可以恢复出原始的数据流。MIMO技术通过信号处理算法实现信号的分离和 合并，从而提高了信号的抗干扰能力和传输可靠性。
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天线选择
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最大信噪比 (Max-SNR): 选择能提供最大信噪比的发射天 线。
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轮询 (Round Robin): 轮流使用每个天线进行传输，确保 均衡使用。
05
CHAPTER
MIMO系统实现难点及挑战
信号处理复杂度
MIMO信号检测算法复杂度
考虑了信号在传播过程中因反射、折射和散射产生的多径 效应，适用于室内和室外非视距（NLoS）环境。
MIMO信道模型的特点
高数据速率
通过在发射端和接收端使用多个天线，提高 了数据传输速率。
抗干扰能力强
通过分集技术，降低了信号被干扰的风险。
频谱效率高
通过空间复用技术，提高了频谱利用率。
无线信道多径时延估计及信道建模
无线信道多径时延估计及信道建模无线通信中，信号在传输过程中会受到多种影响，其中最主要的是多径效应。
多径效应是指信号在传输过程中经过多条路径到达接收端，这些路径长度不同，导致信号在接收端产生时延和干扰。
因此，对于无线通信系统的设计和优化，需要对无线信道的多径时延进行估计和建模。
一、无线信道多径时延估计无线信道多径时延估计是指通过对接收信号进行处理，估计信号在传输过程中经过的多条路径的时延。
常用的方法有两种：一种是基于时域的方法，另一种是基于频域的方法。
1. 基于时域的方法基于时域的方法主要是通过对接收信号进行时域分析，估计信号在传输过程中经过的多条路径的时延。
常用的方法有两种：一种是匹配滤波器法，另一种是相关法。
匹配滤波器法是指将接收信号与已知的信号进行匹配，通过比较它们之间的相似度来估计信号在传输过程中经过的多条路径的时延。
这种方法需要事先知道已知信号的特征，因此适用于已知信号的情况。
相关法是指将接收信号与自身进行相关，通过寻找相关函数的峰值来估计信号在传输过程中经过的多条路径的时延。
这种方法适用于未知信号的情况。
2. 基于频域的方法基于频域的方法主要是通过对接收信号进行频域分析，估计信号在传输过程中经过的多条路径的时延。
常用的方法有两种：一种是多普勒频移法，另一种是最小二乘法。
多普勒频移法是指通过对接收信号进行频谱分析，寻找频谱中的多普勒频移来估计信号在传输过程中经过的多条路径的时延。
这种方法适用于高速移动的情况。
最小二乘法是指通过对接收信号进行频域分析，将信号分解成多个频率分量，通过最小化残差平方和来估计信号在传输过程中经过的多条路径的时延。
这种方法适用于低速移动的情况。
二、无线信道建模无线信道建模是指将无线信道的多径时延、衰落和干扰等特性进行建模，以便于对无线通信系统进行设计和优化。
常用的无线信道模型有两种：一种是统计模型，另一种是几何模型。
1. 统计模型统计模型是指通过对实际测量数据进行统计分析，建立无线信道的统计模型。
信道模拟器标准
信道模拟器标准因不同的应用场景和需求而异。
以下是一些常见的信道模拟器标准和模型：
1. ITU-R模型：ITU-R模型是一种用于模拟无线通信信道的标准，包括无线电波传播、多径干扰、频域衰落等特性。
该模型适用于不同的无线通信系统，如2G、3G和4G等。
2. IEEE 802.11n模型：IEEE 802.11n模型是一种用于模拟WiFi信道的标准。
该模型考虑了多径干扰、频域衰落、多普勒频移等特性，适用于评估WiFi系统的性能。
3. 3GPP模型：3GPP模型是一种用于模拟移动通信信道的标准，包括LTE、5G等移动通信系统。
该模型考虑了多种传播场景和信道特性，如多径干扰、阴影衰落、频域衰落等。
4. Okumura模型：Okumura模型是一种用于模拟无线电波传播损耗的模型，适用于预测不同频率和地形条件下的信号损耗。
该模型考虑了多种传播场景和地形条件，如城市、郊区、高山区等。
5. Hata模型：Hata模型是一种用于模拟移动通信信道损耗的模型，适用于预测不同频率和地形条件下的信号损耗。
该模型考虑了多种地形条件和建筑物分布情况，如城市、郊区、公园等。
6. COST207模型：COST207模型是一种用于模拟无线电波传播损耗的模型，适用于预测不同频率和地形条件下的信号损耗。
该模型考虑了多种传播场景和地形条件，如城市、郊区、山区等。
7. WINNER+模型：WINNER+模型是一种用于模拟5G信道的标准，考虑了多种传播场景和信道特性，如多径干扰、阴影衰落、频域衰落等，
适用于评估5G系统的性能。
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。
无线通信理论与技术.Ch1.无线信道模型(张祖凡)
电波传播
反射
阻挡体比传输波长大的多的物体。 sin z 反射系数（R） R sin z
入射波与反射波的比值 式中， θ 为入射角
z 0 cos2
(垂直极化） （水平极化）
极化：电磁波在传播过程中，其电场矢量的方向和 幅度随时间变化的状态 电磁波的极化形式：线极化、圆极化和椭圆极化 线极化的两种特殊情况： 水平极化（电场方向平行于地面） 垂直极化（电场方向垂直于地面）
都可作为产生次级波的点源，这些次级波组合起来 形成传播方向上新的波前（面）。
绕射由次级波的传播进入阴影区而形成。阴影区绕
射波场强为围绕阻挡物所有次级波的矢量和。 P”
在P’点处的次级波前中,只有 夹角为θ（即 TP ' R）的次级 波前能到达接收点R 每个点均有其对应的θ角，θ 将在0º 到180º 之间变化 θ越大，到达接收点辐射能 量越大
传播方式，通信距离600～800千米。
散射信号一般很弱，散射通信时，使用大功率发射机、
高灵敏和方向性很强的天线。
zhangzf@
电波传播
绕射
绕射主要产生于尖利边缘。
惠更斯－菲涅尔 原理
基尔霍夫公式
菲涅尔区
zhangzf@
电波传播
绕射 惠更斯－菲涅尔原理 波在传播过程中，行进中的波前（面）上的每一点，
短波（3MHz~30MHz）的传播方式。 电离层对长波和中波吸收较多。而超短波及微波可
以穿过电离层。 短波传输时，因电离层的变 化, 信号起伏变化较大, 接收 信号时强时弱; 晚上电离层较 稳定,传播效果也较好, 信号较 稳定 。
zhangzf@
电波传播
空间波传播（视距传播，LOS，Line of Sight）
信道频率 损耗模型 阴影模型 衰落模型
信道频率损耗模型阴影模型衰落模型本文主要介绍无线通信中常用的四个模型：信道频率模型、损耗模型、阴影模型和衰落模型。
这些模型是对无线信号传输的描述，可用于无线电路设计、无线网络规划、信号覆盖预测等领域。
一、信道频率模型信道频率模型是描述无线信道频率特性的模型。
由于每个频率都有不同的传播特性，因此，无线信道的频率响应是需要建模的一个方面。
信道频率模型主要用于预测在不同频率（即不同带宽）上信道的性能和损失。
其中，常见的信道频率模型有两种：理想无限平坦频率响应模型和实际的有限频带响应模型。
理想的无限平坦频率响应模型假定无线信道对所有频率的信号响应相同，并无任何滚降和干扰。
这种模型主要用于在不同频谱范围内比较不同的无线网络方案，例如Wi-Fi和蜂窝无线电连接。
实际的有限带宽响应模型基于实际信道的复杂特性，由于加性白噪声和多径反射等，信号的响应会随着信号频率而发生变化。
这种模型更加接近实际情况，但是比起理想模型更加复杂。
二、损耗模型在无线通信系统中，有很多因素能够影响信号的传输质量，如空气介质、障碍物、雨雪、建筑物等。
而这些环境因素会因传输距离的不同而导致信号衰减，这就是所谓的信号损耗。
损耗模型主要被用来描述这种随距离而发生变化的信号弱化。
由于信号损耗涉及到多个因素，因此建立一个准确的信号损耗模型是必须的。
普遍采用的损耗模型包括路径损耗模型和自由空间传输损耗模型。
路径损耗模型考虑了多种影响信号强度的因素，包括距离、传播介质、障碍物、频率、传输功率等。
该模型描绘了信号强度沿着直线传输路径的弱化过程，并使用密集度函数表示环境因素对信号传输的影响。
自由空间传输损耗模型是另一种常见的损耗模型，它假定空气介质是完全透明的，没有任何干扰。
这种模型假设无线信号在没有障碍物的情况下沿着一条直线传播，其信号强度随着传输距离的平方根而减弱。
三、阴影模型阴影模型是一种经验模型，用于描述障碍物阻挡无线信号的效果。
在真实环境中，无线信号发射器和接收器之间存在很多干扰，包括建筑物、植被、地形等障碍物，因此阴影模型非常重要。
室外MIMO无线信道模型及其性能预测
室外MIMO无线信道模型及其性能预测摘要：笔者选择建立的单环模型属于室外几何模型，相对于其他模型来说比较简单，参数比较少，适用于固定天线的微小区的情形。
在仿真方面，我们选择了美国mathworks公司的matlab软件作为辅助设计工具，将引入天线倾角、天线阵距离、天线极化方向、信道矩阵等参数，并通过软件分析这些参数对信道容量、相关性的影响。
最后，分别代入全向天线和已知方向图的非全向天线，计算mimo 系统容量，得出其性能优于siso系统的结论。
关键词：mimo；无线信道模型；multi-input multi-output；信道中图分类号：tn914文献标识码：ａ文章编号：1005-5312（2011）11-0258-0121世纪的第二个10年，我国移动无线通信进入了3g时代。
随着各种无线通信业务和宽带数据业务的不断发展，无线资源，尤其是频谱资源变得越来越紧张，如何更高效地利用这些有限的通信资源成为无线通信新技术发展的焦点所在。
影响无线通信系统中信息可靠传输的主要障碍，一是多径效应所引起的时延扩展，二是信道时变性所引起的频谱扩展，三是空间相关所引起的角度扩展。
所有这些因素的限制都使得在无线衰落环境中需要付出更多的代价。
如要把误码率从降到，在无线衰落信道中要付出约10db，同时这种信噪比的提高还不能通过提高发射功率或额外增加信号带宽来获得，而且无线频率资源也是非常有限的。
故对于无线衰落信道，需要寻找其他方法来提高传输的可靠性。
另外，对于某一给定的信道，信道容量是其无差错传输速率的最大值。
因此，要进行高速传输，要么采用有效的传输技术去逼近现有系统的信道容量，要么采用有较高容量的系统。
多输入多输出（multi-input multi-output, mimo）是一种用来描述多天线无线通信系统的抽象数学模型，能利用发射端的多个天线各自独立发送信号，同时在接收端用多个天线接收并恢复原信息。
该技术最早是由马可尼于1908年提出的，他利用多天线来抑制信道衰落（fading）。
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信道模型
1. Okumura-Hata 模型
Okumura-Hata 模型是根据测试数据统计分析得出的
经验公式，应用频率在150MHz 到1500MHz 之间，适用于小区半径大于1 km 的宏蜂窝系统，基站有效天线高度在30 m 到200 m 之间，移动台有效天线高度在1 m 到10 m 之间。
Okumura-Hata 模型路径损耗计算的经验公式为：
—工作频率，单位符号：MHz
— 基站天线有效高度，单位符号：m ，定义为基站天线实际海拔高度与基站沿传播方向实际距离内的平均地面海波高度之差，即
— 移动台有效天线高度，单位符号：m ，定义为移动台天线高出地表的高度
— 基站天线和移动台天线之间的水平距离，单位符号：km
— 有效天线修正因子，是覆盖区大小的函数。
— 小区类型校正因子
[]⎪⎩
⎪⎨⎧-+--=乡村郊区城市98.40log 33.18)(log 78.44.5)28/log(2-022c c c cell f f f C — 地形校正因子
地形分为：水域、海、湿地、郊区开阔地、城区开阔地、绿地、树林、40m
()()()terrain cell te re te c p C C d h h h f dB L ++-+--+=log log 55.69.44log 82.13log 16.2655.69αc f te h ga BS te h h h -=re h d ()re h α()()()()()()()⎪⎩
⎪⎨⎧⎩⎨⎧≥-≤----=MHz f h MHz f h f h f h c re c re c re c re 30097.475.11log 2.33001.154.1log 29.88.0log 56.17.0log 11.122大城市、郊区、乡村中小城市αcell C terrain C
以上高层建筑群、20－40m规则建筑群、20m以下高密度建筑群、20m以下中密度建筑群、20m以下低密度建筑群、郊区乡镇以及城市公园。
地形校正因子反映一些重要的地形环境因素对路径损耗的影响，如水域、树木、建筑等，合理的地形校正因子取值通过传播模型的测试和校正得到，也可以由人为设定。
2.COST231 Hata模型
COST231 Hata模型是EURO-COST组成的COST工作委员会开发的Hata模型的扩展版本，应用频率在1 500MHz到2 000MHz之间，适用于小区半径大于
1km的宏蜂窝系统，发射有效天线高度在30m到200m之间，接收有效天线高度在1m到10m之间。
COST231 Hata模型路径损耗计算的经验公式为：
其中，C M：大城市中心校正因子；
COST231 Hata模型和Okumura-Hata模型主要的区别在频率衰减的系数不同，COST231 Hata模型的频率衰减因子为33.9，Okumura-Hata模型的频率衰减因子为26.16；另外COST231 Hata模型还增加了一个大城市中心衰减C M。
3.通用模型
目前移动通信规划软件使用一种通用模型，它的系数由Hata公式推导而出。
通用模型由下面的方程确定：
其中，P PX接收功率；P TX发射功率；d基站与移动终端之间的距离；
diffraction绕射损耗；H meff终端的高度；H eff基站有效天线高度；
k1衰减常量；k2距离衰减常数；k3和k4终端高度修正系数；
k5和k6基站天线高度修正因子；k CLUTTER终端所处的地物损耗。
所谓通用模型，是因为其对适用环境、工作频段等方面没有限制。
该模型只是给出了一个参数组合方式，可以根据具体应用环境来确定各个参数的值。
正是因为其通用性，在无线网络规划中得到广泛应用，几乎所有的商用规划软件都是基于通用模型的基础上，实现模型校正功能，模型校正参见第四章内容。
除了无线传播模型外，一些著名的计算机模型可用于计算传播损耗。
所谓计算机模型是指通过采用更加复杂的技术，利用地形和其他一些输入数据估计出模型参数，从而应用于给定的移动环境。
计算机模型主要依赖三维数字地图（必须足够精细）提供的相关信息，模拟无线信号在空间的传播情况。
例如，利用双
射线的多径和球形地面衍射来计算超出自由空间损耗的视距损耗的朗雷－莱斯模型和基于从发射机到接收机沿途的地形起伏高度数据来计算传播损耗的TIREM模型等。