移动通信信道模型..
移动通信网络的信道预测研究
移动通信网络的信道预测研究随着移动通信的普及，越来越多的人开始依赖于手机和移动通信网络进行日常生活和工作。
然而，移动通信信道的瞬时变化和不确定性给通信质量造成了困难，这就需要高效的信道预测算法来保证稳定的通信服务。
移动通信的信道预测是一种通过对通信信道特征的研究，对未来信道状态进行预测的技术。
它是移动通信网络中重要的技术之一，可以帮助通信系统在预测信道状态变化时做出相应的调整和优化。
为此，研究人员对移动通信信道预测进行了深入的探索，并在这一领域中取得了许多重要的进展。
信道预测的研究可以分为三个方面: 信道建模、信道参数提取和信道预测方法。
信道建模是指通过对移动通信信道特征的研究，对信道进行建模。
建模的目的是获得对信道变化过程的精确描述，便于寻找有效的预测方法。
信道参数提取是指寻找有效因素来描述信道特征。
现在常用的参数提取方法有协方差矩阵、自相关函数和功率谱密度等。
信道预测方法是指利用信道建模和信道参数提取，预测未来一段时间的信道状态。
其中，常用的信道预测方法包括线性预测、非线性预测、神经网络预测和时频域分析法。
在信道预测的研究中，最关键的是信道建模。
目前，常用的信道建模方法有多径信道建模和统计建模。
多径信道建模是指通过模拟多条路径到达接收器的路径损耗和延时来建模，其模型包括能量模型、欧几里得距离模型和截尾高斯模型等。
多径信道建模提供了关于静态（请教变化极小的）多径信道特性的完整和精确描述，但其执行效率较低，因此在实际工程中应注意优化。
统计建模则是指通过统计分析来研究信道，其模型包括均值-方差模型、自回归（AR）模型和自回归移动平均（ARMA）模型等。
统计建模的计算效率高，但仅适用于均衡的慢衰落信道。
除了信道建模之外，信道预测算法的设计也至关重要。
根据信道特征，我们可以使用不同的预测算法。
例如，对于具有线性增长特性的信道，我们可以使用线性预测算法。
对于非线性快速变化的信道，我们可以使用神经网络预测算法。
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。
《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。
移动通信信道-2
N 4
a0
t
五、时延扩展和相关带宽
2、时延扩展的描述
时延功率谱：由不同时延信号分量的平均功率构成
P(τ) 归一化时延谱 P( )
0dB
时延扩展， P(τ )的均方根
P()
30dB
0
m 平均时延
Tm
相对时延值
最大多径时延， P(τ )下 降到-30dB时的时延差
2、多径传播对接收信号产生的影响 典型实例 800MHz室内环境中典型传播时延扩展为
1μs，符号速率200kbps，符号宽度？重叠率？
符号宽度5μs，重叠覆盖率20%
2.2 移动通信信道的多径传播特性
2.2.1 移动通信信道中的电波传播损耗特性 2.2.2 移动环境下的多径传播 2.2.3 多普勒频移 2.2.4 多径接收信号的统计特性（自学） 2.2.5 衰落信号幅度的特征量
2.2.5 衰落信号幅度的特征量
2.2.4 多径接收信号的统计特性（提示）
移动通信信道统计分析：对接收信号的功率或 电压包络进行定量描述。 以瑞利分布为例，接收信号的包络和相位(σ为方差)：
– 包络概率密度函数（瑞利分布）：
r 2 2 p(r ) 2 e
1 2
r2
r0
– 相位概率密度函数（均匀分布）： p( )
深度衰落发生的次数较少，浅度衰落发生得相当频繁。 衰减20dB概率为1%，衰减30dB和40dB的概率分别为 0.1%和0.01%。
正斜率 负斜率
t1
t2
t3
t4
A
1
2
3
4
NA 4 /T
移动无线信道建模及仿真
２ 平坦 衰 落 的 Ｒ ｙ ｉｈ分 布 ａ ｌｇ ｅ
在平坦衰落的情况下 ， 多径信道 的附加时延等于 ０ 假设有 Ⅳ个平面波以任意载频相位、 ， 入射方位角 以及相 等 的平均 幅度 到达 移动 台的天线 。 设移 动 台沿 轴 以速 度 Ｖ 动 ， 假 运 则第 ｉ 多径 分量 以角度 口 Hale Waihona Puke 达 ２Ｏ 年 ９月 Ｏ２
ＳｅＤ． ２００ ２
移 动 无 线 信 道 建 模 及 仿 真
何世彪 苏春明
（ 重庆通信学 院野战通信 系 、研究生 管理大队 重庆 ４０３ ） ００５
摘
要 ：无 线移动 信道是 非 常复杂 的 ，信 号在 传 输地过 程 中存 在 着 多谱 勒频移 和 多径 时
在移 动通 信 的信道 中， 们 主要针对 频率 选择 性衰 落 和时 间选 择性 衰落来 建模 。 我
１ 移 动 信 道 的 冲激 响应 模 型
由于移动通信信道是时变线性信道 ， 可用冲激响应 ＾ ｔｒ 来表示信道特性 。 于信道输人 （）其 （，） 对 ｔ， 输出信号 Ｙ ｔ （ ） （ ， ）一般的多径信道是带限的带通信道， （）＝ ｔ ＾ ｔｒ 。 则带通信道冲激响应 ＾ ｔｒ 可以用 （ ，） 复基带冲激响应 ｈ （ ， ） ｔｒ 来描述。 ｔｒ ｈ （ ， ）＝ Ｒ ［ ｔｒ ｅｈ（，）
轴 的入射 波 ， 生 的多普勒 频移 为 ： 产
＝ ｃ。ｓ口
为 入射 波波 长 。 则 到达移 动 台的垂 直极化平 面波的场 强 为…
＝
∑ Ｃｏ２ ＋ ｉ ｉｓ ｚ Ｏ ｃ（ ）
（ ２ ）
其 中 ， 为 本地 平均 场 的实 数幅值 ， ｃ 是表示 不 同 电波幅度 的实数 随机 变量 ， 是 载频 ， ｉ 第 到达 分量 的 随机 相位 为 ： ＝ ２ ｚ 。 ＋
移动通信信道模型
Hata 模型
Okumura-Hata 模型（150MHz -1.5GHz） Cost231-Hata 模型（1.5GHz -2GHz）
Okumura-Hata 模型 适用频率范围150MHz -1.5GHz传播距离在 1~20km的城市场强预测。 根据Okumura曲线图所作的经验公式，以市区传 播损耗为标准，并对其它地区进行修正。 市区路径损耗的标准公式。在1km以上的情况下 ，预测结果和Okumura模型非常接近。 缺点：适用于大区制移动系统，不适用于小区半 径为1km的个人通信系统。
大尺度模型——室外模型
Okumura模型（奥村模型） Hata模型 Walfisch-Ikegami模型
Okumura模型
预测城区信号时使用最广泛的模型，在日本已经 成为系统规划的标准。 适用频率范围150MHz-3GHz，距离1－100km， 天线高度30－1000m。 由奥村等人，在日本东京，使用不同的频率，不 同的天线高度，选择不同的距离进行一系列测试 ，最后绘成经验曲线构成的模型。
计算任意地形地物情况下的信号中值：
LA LT KT
Okumura模型 例：某一移动电话系统，工作频率为450MHz，基站 天线高度为70m，移动台天线高度为1.5m，在郊区 工作，传播路径为正斜坡，且角度为15mrad，通信 距离为20km，求传播路径的损耗中值。
Lbs 32.45 20lg f 20lg d
作业
假定f=800MHz,hm=1.5m,hb=30m,hroof=30m,平顶 =90， =15m。试比较Walfish模型和Hata 建筑， 模型的预测结果（要求：用matlab仿真软件计算并 画图，设收发距离为1km~5km，步长为200m)。
第三章 无线移动通信信道
9
快衰落瞬时幅度特性
• 电平通过率(Level Crossing Rate)：指在单 位时间内信号电平以正斜率通过某一给定电平 A的次数 • 衰落速率:指单位时间内信号以正斜率通过中 值电平的次数 • 衰落深度: 指信号的有效值(均方根值)与最小 值之间的差值
• 衰落持续时间及其分布：指信号电平低于某一 电平(门限电平)的持续时间
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移动通信中的多普勒效应
• 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，所以我们在移动通信中要 充分考虑“多普勒效应”。 • 当然，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。
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18
移动通信的场强特征
• • • • 移动通信环境下场强变化剧烈 场强变化的平均值随距离增加而衰减 场强特性曲线的中值呈慢速变化---慢衰落 场强特性曲线的瞬时值呈快速变化---快衰落
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移动通信环境的几个效应
• 空间传播损耗---Path loss • 阴影效应：由地形结构引起，表现为慢衰落 • 多径效应：由移动体周围的局部散射体引起 的多径传播，表现为快衰落 • 多普勒效应：由于移动体的运动速度和方向 引起多径条件下多普勒频谱展宽
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时延扩展、相关带宽 小结
• 信号的时延扩展越小，相关带宽越大， 时延扩展造成符号间干扰就越小。频率 选择性衰落的可能就越小。 • 一般来说，窄带信号通过移动信道时将 引起平坦衰落，而宽带扩频信号将引起 频率选择性衰落。
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传播模型
• 传播模型，或称场强预测模型，用于预 测接收信号的中值场强，它的目的是根 据地形地貌、建筑物高度和密度和街道 分布等本地环境特征，以及与无线电波 传播有关的系统参数（如信号频率、基 站天线高度等），采用一定的数学公式、 图表和算法，计算出服务区内任意两点 间的传输损耗。
(完整版)常见移动信道模型
当基站与移动站之间的信号电波途经树木或其它障碍物而被吸收或散射时，阴影效应出现。此时的信号电波的幅度由于阴影而服从Lognormal分布，其概率密度函数为[32]:
， (3-11)
其中μ和 分别为lnr的均值和方差。图3-4给出了Lognormal分布的概率密度函数曲线图。
（3-6）
其中 是多径散射场的平均功率， 是Nakagami的形状因子，它描述由于多径效应引起的衰落程度。随着形状因子m的变化，Nakagami分布涵盖了单边高斯分布、瑞利分布和莱斯分布，即：当m=1/2时，Nakagami分布就变成了单边高斯分布；当m=1时，Nakagami分布就变成了瑞利分布；当m>1时，Nakagami分布就和莱斯分布很接近。此时，莱斯因子和Nakagami形状因子m之间有如下近似关系：
表3-1 Loo模型的参数（dB）
环境
μ
非经常性轻阴影
0.5
0.5
-8
经常性重阴影
3.5
-17
-12
图3-5轻阴影和重阴影环境下的Loo模型的概率密度函数曲线
3.1.6Suzuki模型
Suzuki于1994年提出了一种将瑞利衰落过程和对数正态衰落过程综合起来考虑的模型，它有效的描述了阴影衰落和多径衰落的合成分布。该模型将接收信号包络r看作是两个独立的随机过程即多径衰落过程和阴影衰落过程的乘积[31]。即：
3.1 单状态模型
3.1.1 Rayleigh模型
在移动无线信道中，瑞利模型是常见的用于描述平坦衰落信号或独立多径分量接收包络统计时变特性的一种经典模型。众所周知，两个正交的正态分布的随机过程之和的包络服从瑞利分布，即设X和Y为正态随机过程，则R=X+jY的包络r =|R|则服从瑞利分布。瑞利分布的概率密度函数（pdf）为[24,27,28]：