无线信道建模与仿真

多信道无线信道建模方案

2008年7月 July 2008 计 算 机 工 程Computer Engineering 第34 第13期 Vol 卷.34 No.13 ·网络与通信· 文章编号：1000—3428(2008)13—0081—03 文献标识码：A 中图分类号：TN915 多信道无线信道建模方案 王月丽，李红艳 (西安电子科技大学综合业务网国家重点实验室信息科学研究所，西安 710071) 摘 要：分析OPNET 仿真环境中现有的无线信道建模方案，针对其在多信道仿真中的问题，提出一种新的无线信道建模方案，以弥补原有方案在节点进行信道切换时无法实时侦听信道状态的缺陷，保证动态多信道环境中物理载波侦听的实时性。通过对无线自组织网络多信道MAC 层协议的仿真及仿真数据的分析，验证了新方案适用于多信道网络的场景仿真。 关键词：多信道；自组织网络；MAC 层协议 Radio Modeling Scheme for Multi-channel Wireless Networks WANG Yue-li, LI Hong-yan (State Key Lab of Integrated Service Networks and Institute of Information Science, Xidian University, Xi’an 710071) 【Abstract 】The radio model in OPNET is not suitable for multi-channel scenarios. It can not give physical carrier-sensing state correctly while channel is switching. The problems which forbid multi-channel simulations in OPNET are analyzed. A new radio model which supports the transceivers of a node to switch between multiple channels is also proposed. And the radio model with the multi-channel MAC protocol simulations in wireless Ad Hoc network scenarios is certified. 【Key words 】multi-channel; Ad Hoc network; MAC protocol OPNET 软件提供的无线信道模型，充分考虑了无线信道易受噪声、干扰、多径等因素影响的特点，因此能够十分精确地模拟实际无线环境。然而，该模型只考虑了收发信机处于固定信道时的无线信道特点，不适用于收发信机在多个信道间动态切换的无线网络仿真场景。本文分析了基于现有的OPNET 无线信道模型的多信道MAC 层协议[1-4]仿真中的问题。在此基础上，提出了一种更为精确、高效的适用于多信道仿真的无线信道建模方案。 1 OPNET 无线信道建模简介 1.1 IEEE80 2.11WLAN 节点模型 图1给出了OPNET 中WLAN 节点模型的构造图。 source sink wlan _mac_intf wireless _lan_mac wlan_port _rx0wlan_port_tx0 name wlan _port_rx0bkgnoise model channel modulation noise figure ecc threshold ragain model power model inoise model snr model ber model error model ecc model (...)dpsk 1.00.0NONE wlan _power dra_bkgnoise dra_inoise dra_snr wlan _ber wlan_error wlan _ecc name channel modulation rxgroup model txdel model closure model chanmatch model tagain model propdel model (...)dpsk wlan _port_tx0wlan _rxgroup wlan _txdel wlan _chanmatch wlan _propdel NONE NONE 图1 WLAN 节点模型内部构造图 该模型由6个进程构成，进程间通过包流(实线)或状态线(虚线)相连。包流负责包在进程间的传递，状态线负责传递进程的状态变化信息。源(source)进程模拟高层数据包到达的过程，池(sink)进程模拟数据包上传的过程。MAC 层接口 (wlan_mac_intf)负责将源的数据包传给MAC 层(wireless_lan_ mac)，同时将来自MAC 层的数据包传送给池。MAC 层负责将包传送给无线发信机(wlan_port_tx0)，并对无线收信机(wlan_port_ rx0)收到的包进行处理。IEEE 802.11WLAN 协议的具体实现过程是通过MAC 层和物理层完成的。图1右方上下2个属性列表分别属于发信机和收信机。表中各无线链路模型分别通过相应的管道阶段函数调用来实现，以计算噪声、干扰、多径等无线链路参数。 1.2 无线收发信机管道建模 假设时刻节点开始发包，管道阶段函数调用情况如下： 1t (1)时刻：调用发送节点发信机的管道阶段函数，依次是接收主询(查找并滤除外网节点和发送节点的收信机)、传输时延(计算包在无线信道中的传输时间)、信道匹配(检查接收节点的收信机信道是否与发送节点的发信机信道相匹配)和传播时延(计算包的传播时间)。 1t (2)t 1t +?时刻(开始收包时刻，为传播时延)： t ?计算接收功率； if(接收功率大于接收功率门限) {触发高门限中断，告知MAC 层收信机开始收包； 将收信机结束收包时刻更新为当前包的结束接收时刻； if(收信机空闲) {当前包为有效包； if(收信机正在接收噪声包) 对有效包计算干扰噪声、背景噪声和信噪比； else 对有效包计算背景噪声和信噪比； } 基金项目：国家自然科学基金资助项目(60572145) 作者简介：王月丽(1984－)，女，硕士研究生，主研方向：无线通信网络理论与技术；李红艳，教授 收稿日期：2007-07-27 E-mail ：ylwang@https://www.360docs.net/doc/0d3098973.html, —81—

(完整word版)基于Matlab的无线信道仿真

基于Matlab的无线信道仿真 近几年，随着无线通信业务和新兴宽带移动互联网接入业务的快速增长，对无线通信系统的优化显得尤为重要。与有线信道静态和可预测的典型特点相反，在实际中，由于无线信道动态变化且不可预测，无线通信系统的性能在很大程度上取决于无线信道环境，所以对无线信道的准确理解和仿真对设计一个高性能和高频谱效率的无线传输技术显得尤其重要。 无线信道的一个典型特征是“衰落”，衰落现象大致可分为两种类型：大尺度衰落和小尺度衰落。其中，大尺度衰落主要在移动设备通过一段较长的距离时体现，它是由信号的损耗（长距离传播）和大的障碍物（如建筑物、中间地形和植物）形成的阴影所引起的，一般分为路径损耗和阴影衰落，另一方面，小尺度衰落是指当移动台在较短距离内移动时，由多条路径的相消或相长干涉所引起信号电平的快速波动，主要表现为多径衰落。它们之间的关系如图1所示。报告中分别对这几种衰落的常见模型进行了总结和仿真。 图1 各种衰落之间的关系 一、大尺度衰落 大尺度衰落是在一个较大的范围上考察功率的渐变过程，功率的局部中值随距离变化缓慢。大尺度信道模型主要研究电波传播在时间、空间、频率范围内平均特性。 1.1 路径损耗 路径损耗由发射功率的辐射扩散及信道的传播特性造成，反映在宏观长距离

上。理论上认为，对于相同收发距离，路径损耗相同。其定义为有效发射功率和平均接收功率之间的比值。几种常用的描述大尺度衰落的模型有自由空间模型、对数距离路径损耗模型、Hata-Okumura 模型。 1.1.1自由空间模型 所谓自由空间是指天线周围为无限大真空时的电波传播，它是理想传播条件。电波在自由空间传播时，其能量既不会被障碍物所吸收，也不会产生反射或散射，传播路径上没有障碍物阻挡，到达接收天线的地面反射信号场强也可以忽略不计。 自由空间模型中路径损耗计算公式： r t r t s G G c df πP P L 142 ??? ??== 其中，t P 为发射功率，r P 为接收功率，d 为发射端与接收端距离，f 为载波频率，c 为光速取8103?，t G 为发射端天线增益，r G 为接收端天线增益。转换成分贝表示： r t r t s G G f d P P L lg 10lg 20lg 2045.32lg 10dB -++==）（ 发射端与接收端均是全向天线，1==r t G G ，得图2： 图2 路径损耗随距离、频率变化曲线 1.1.2 对数距离路径损耗模型 与前面提到的自由空间路径损耗一样，在其他所有实际环境中，平均接收信号功率随距d 呈对数方式减小。通过引入随着环境而改变的路径损耗指数n 可以修正自由空间模型，从而构造出一个更为普遍的路径损耗衰落模型。

无线信道建模与仿真毕业设计论文

毕业论文（设计）原创性声明 本人所呈交的毕业论文（设计）是我在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文（设计）不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。对本论文（设计）的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表示谢意。 作者签名：日期： 毕业论文（设计）授权使用说明 本论文（设计）作者完全了解红河学院有关保留、使用毕业论文（设计）的规定，学校有权保留论文（设计）并向相关部门送交论文（设计）的电子版和纸质版。有权将论文（设计）用于非赢利目的的少量复制并允许论文（设计）进入学校图书馆被查阅。学校可以公布论文（设计）的全部或部分内容。保密的论文（设计）在解密后适用本规定。 作者签名：指导教师签名： 日期：日期：

摘要 移动通信最近几年得到了突飞猛进的发展，人们对无线信道的研究也成了当前通信行业的主题，特别是对无线信道的建模与仿真也受到了许多学者的关注,在这个领域的研究也取得了很大成果。无线信道模型分为自由空间模型、无线视距模型和经验模型，本文首先研究了无线信道模型的特点，建立了无线信道的的模型，对自由空间模型和经验模型Okumura-Hata 模型、COST-231 Hata模型以及COST231-WI模型进行了比较，并将其用Matlab软件仿真，对仿真结果进行了分析。 关键字：无线信道、Hata模型、COST231-WI模型

Abstract Mobile communication several years obtained the development recently which progresses by leaps and bounds, The people have also become the current correspondence profession subject to the wireless channel research. Specially has also received many scholars' attention to the wireless channel modeling and simulation, Has also yielded the very big result in this domain research. Wireless channel model is divided into free space model, the wireless line of sight and empirical model, this paper studied the characteristics of wireless channel model is established radio channel model, on the free space model and empirical model Okumura-Hata model, COST-231 Hata model and COST231-WI model were compared, using Matlab software to simulate, the simulation results are analyzed. Keywords: Wireless channel, Hata model, COST231-WI model

无线信道建模与仿真

摘要 移动通信最近几年得到了突飞猛进的发展，人们对无线信道的研究也成了当前通信行业的主题，特别是对无线信道的建模与仿真也受到了许多学者的关注,在这个领域的研究也取得了很大成果。无线信道模型分为自由空间模型、无线视距模型和经验模型，本文首先研究了无线信道模型的特点，建立了无线信道的的模型，对自由空间模型和经验模型Okumura-Hata 模型、COST-231 Hata模型以及COST231-WI模型进行了比较，并将其用Matlab软件仿真，对仿真结果进行了分析。 关键字：无线信道、Hata模型、COST231-WI模型

Abstract Mobile communication several years obtained the development recently which progresses by leaps and bounds, The people have also become the current correspondence profession subject to the wireless channel research. Specially has also received many scholars' attention to the wireless channel modeling and simulation, Has also yielded the very big result in this domain research. Wireless channel model is divided into free space model, the wireless line of sight and empirical model, this paper studied the characteristics of wireless channel model is established radio channel model, on the free space model and empirical model Okumura-Hata model, COST-231 Hata model and COST231-WI model were compared, using Matlab software to simulate, the simulation results are analyzed. Keywords: Wireless channel, Hata model, COST231-WI model

移动通信瑞利衰落信道建模及仿真

移动通信瑞利衰落信道建模及仿真 信息与通信工程学院 09211123班 09212609 蒋砺思 摘要：首先分析了移动信道的表述方法和衰落特性，针对瑞利衰落，给出了Clarke模型，并阐述了数学模型与物理模型之间的关系，详细分析了Jakes仿真方法，并用MATLAB进行了仿真，并在该信道上实现了OFDM仿真系统，仿真曲线表明结果正确，针对瑞利衰落的局限性，提出了采用Nakagami-m分布作为衰落信道物理模型，并给出了新颖的仿真方法。 关键词：信道模型；Rayleigh衰落；Clarke模型；Jakes仿真；Nakagami-m分布及仿真 一．引言 随着科学技术的不断进步和经济水平的逐渐提高，移动通信已成了我们日常生活中不可缺少的必备品。然而，移动通信中的通话常常受到各种干扰导致话音质量的不稳定。本文应用统计学及概率论相关知识对移动通信的信道进行建模仿真和详尽的分析。 先来谈谈移动通信的发展历史和发展趋势。所谓通信就是指信息的传输、发射和接收。人类通信史上革命性的变化是从电波作为信息载体（电信）开始的，近代电信的标志是电报的诞生。为了满足人们随时随地甚至移动中通信的需求，移动通信便应运而生。所谓移动通信是指通信的一方或双方处于移动中，其传播媒介是无线电波，现代移动通信以Maxwel1理论为基础，他奠定了电磁现象的基本规律；起源于Hertz的电磁辐射，他认识到电磁波和电磁能量是可以控制发射的，而Marconi无线电通信证实了电磁波携带信息的能力。第二次世界大战结束后，开始了建立公用移动通信系统阶段。这第一代移动通信系统最大缺点是采用模拟技术，频谱利用律低，容量小。90年代初，各国又相继推出了GSM等第二代数字移动通信系统，其最大缺点是频谱利用率和容量仍然很低，不能经济的提供高速数据和多媒体业务，不能有效地支持Internet业务。90年代中期以后，许多国家相继开始研究第三代移动通信系统，目前，我国及其他国家已开始了第四代移动通信的研究。相比之前的系统，3G或4G有以下一些特点：1.系统的国际通用性：全球覆盖和漫游。2.业务多样性，提供话音、数据和多媒体业务，支持高速移动。3.频谱效率高，容量大。4.提供可变速率业务，具有QoS保障。在3G或4G的发展中，一个核心问题就是系统的高速数据传输与信道衰落之间的矛盾。从后面的分析中，我们会看到多径衰落是影响移动通信质量的重要因素，而高速数据传输和移动终端高速移动会加剧多径衰落，因此，抗衰落是3G或4G的重要技术，对移动信道的研究是抗衰落的基础，建模及仿真是研究衰落信道的基本方法之一。 再来看看移动通信系统组成及移动信道特点。移动通信组成如图（1）所示，包括信源、信道、信宿，无线信道是移动通信系统的重要

移动无线信道多径衰落的仿真

******************* 实践教学 ******************* 兰州理工大学 计算机与通信学院 2011年秋季学期 移动通信课程设计 题目：移动无线信道多径衰落的仿真专业班级： 姓名： 学号： 指导教师： 成绩：

在移动通信迅猛发展的今天，人与人的交流越来越多的依赖于无线通信。而无线信道的好坏直接制约着无线通信质量的提高，因此对无线信道的研究有利于提高通信传输速率。本次课程设计用simulink对移动无线信道多径衰落特性进行了仿真，并且和理想传输环境下的情况进行比较得出了结论。 关键词：移动通信；无线信道；频率选择性衰落；多径传播

移动通信是指双方或至少其中一方在运动状态中进行信息传递的通信方式，是实现通信理想目标的重要手段。移动通信满足了人们在任何时间任何空间上通信的需求，同时，由于集成电路、计算机和软件工程的迅速发展为移动通信的发展提供了技术支持，移动通信的发展速度远远超过了人们的预料。移动通信追求在任何时间任何地方以任何方式与任何人进行通信，也就是移动通信的理想境界——个人通信。要实现这个理想，高效率、高质量是前提。所以，除了研究发射机接收机可以达到目的外，对于无线信道的研究更为重要。无线信道的好坏直接影响无线通信的质量和效率，对无线信道建立数学模型是一种科学的研究方法，通过建模可以了解影响信号传输质量的因素以及解决的方法。无线信道中，小尺度衰落占有重要地位，所以，研究小尺度衰落的特性和建模方法对于无线信道的研究具有重大意义。

第1章移动通信概述 (1) 1.1移动通信的发展史 (1) 1.2移动通信的特点 (2) 第2章无线信道的概念和特性 (4) 2.1 无线信道的定义 (4) 2.2 无线信道的类型 (4) 2.2.1 传播路径损耗模型(Propagation Path Loss Model) (4) 2.2.2 大尺度传播模型(Large Scale Propagation Model) (5) 2.2.3 小尺度传播模型(Small Scale Propagation Model) (5) 2.3 无线移动信道的概念 (5) 2.4 移动信道的特点 (6) 2.4.1 移动通信信道的3个主要特点 (6) 2.4.2 移动通信信道的电磁波传输 (6) 2.4.3 接收信道的3类损耗 (6) 2.4.4 三种快衰落（选择性衰落）产生的原因 (7) 第3章调制解调 (8) 第4章系统仿真及结果分析 (9) 4.1 QPSK 调制解调系统的仿真 (9) 4.2 利用Matlab研究QPSK信号 (11) 总结 (15) 参考文献 (16) 附录一： (17) 附录二： (19)

基于MATLAB的无线多径信道建模与仿真分析

基于MATLAB的无线多径信道建模与仿真分析 摘要:对于无线通信, 衰落是影响系统性能的重要因素, 而不同形式的衰落对于信号产生的影响也不相同。本文在阐述移动多径信道特性的基础上, 建立了不同信道模型下多径时延效应的计算机仿真模型，不仅针对不同信道衰落条件下多径衰落引起的多径效应进行仿真, 而且进一步阐述了多径效应的影响。本文运用MATLAB语言对有5条固定路径的多径信道中的QPSK系统进行BER 性能仿真。 关键词:多径衰落信道，瑞利/莱斯分布，码间干扰，QPSK，MATLAB仿真，BER 移动通信技术越来越得到广泛的应用,在所有移动通信基本理论和工程技术的研究中,移动无线信道的特性是研究各种编码、调制、系统性能和容量分析的基础。因此,如何合理并且有效地对移动无线信道进行建模和仿真是一个非常重要的问题。 本文在Matlab环境下的，通过编写程序让二进制数据经过QPSK调制，然后再让信号分别通过高斯信道、瑞利信道、莱斯信道和码间干扰信道，并在接收端进行QPSK解调后计算这三种信道条件下的误码性能，并得到了相应的分析结果。 1移动无线信道 无线信道是最为复杂的一种信道。无线传播环境是影响无线通信系统的基本因素。信号在传播的过程中,受各种环境的影响会产生反射、衍射和散射,这样就使得到达接收机的信号是许多路径信号的叠加,因而这些多径信号的叠加在没有视距传播情况下的包络服从瑞利分布。当多径信号中包含一条视距传播路径时,多径信号就服从莱斯分布[1]。在存在多径传输的信道中，由于各路径传输时间延迟不一致，以及传输特性不理想，加上信道噪声的影响，使得接受信号在时间上被展宽，从而延伸到临近码元上去，使得符号重叠，这样的信道会造成码间干扰。 2瑞利分布和莱斯分布 在实际情况中对数字通信系统来说,调制符号的周期比由多径传播引起的时延扩展要大,因此在一个符号周期内的所有频率分量都会经历相同的衰减和相移。信道对于所有频率分量来说是平坦的,因而定义这类信道为平坦衰落信道。理论分析和实测试验结果表明:平坦衰落的幅度在大多数情况下,符合瑞利分布(rayleigh distribution)或莱斯分布( rice distribution) 。由于移动通信信道的复杂性,其仿真一般是以平坦衰落信道建模为基础的,然后在此基础上,再对频率选择性信道等进行建模和仿真,下面就对瑞利分布和莱斯分布的特性进行推导和仿真。 当存在视距传播信号时,接收信号的视距成分由一个通用的时变成分描述[2]为：

信道建模与仿真

第七章标量信道建模及其仿真 (187) 7.1平坦衰落信道建模 (188) 7.1.1平坦衰落信道理论模型 (188) 7.1.1.1 Clarke信道模型 (188) 7.1.1.2 Suzuki 信道模型 (189) 7.1.2 多普勒功率谱 (191) 7.1.2.1 经典功率谱 (192) 7.1.2.2 高斯功率谱 (194) 7.1.2.3 平均多普勒频移和多普勒扩展 (195) 7.2平坦衰落信道仿真[13] (196) 7.2.1 正弦波叠加法 (197) 7.2.1.1 等距离法（MED）[8] (203) 7.2.1.2 等面积法（MEA）[8] (205) 7.2.1.3 Monte Carlo法（MCM）[8] (209) 7.2.1.4 最小均方误差法（MSEM）[8] (212) 7.2.1.5 精确多普勒扩展法（MEDS）[14] (214) 7.2.1.6 多普勒相位的计算方法 (217) 7.2.1.7 Jakes仿真器(JM)[1] (218) 7.2.1.8 仿真方法的性能分析 (233) 7.2.2 成形滤波器法 (236) 7.3频率选择性衰落信道建模[13] (238) 7.4频率选择性衰落信道仿真 (242) 参考文献 (244) 第七章标量信道建模及其仿真 前面的章节从总体上介绍了信道的基本知识和基本特性，包括大尺度传播、小尺度衰落等等。无疑，了解这些信道特性对我们要在频谱资源有限的信道上，尽可能高质量、大容量传输有用信息起着指导性的作用：讨论大尺度传播不仅对分析信道的可用性、选择载波频率以及切换有重要意义，而且对于移动无线网络的规划也很重要；而讨论小尺度衰落则对传输技术的选择和数字接收机的设计至关重要。因此，信道建模和仿真是研究移动无线通信各种技术和网络规划的基础和关键。建模的评估标准是在不同的环境下所建立的模型与真实无线信道的吻合程度；而仿真的评估标准则在于运算量的复杂度。因此，研究人员需要根据实际情况的不同来进行建模和仿真。下面的章节将重点讲述信道的建模和仿真，本章先介绍标量信道的建模和仿真。 在6.4节中已经介绍了小尺度衰落信道的分类：根据信道的频率选择性，可以把信道分为平坦衰落信道和频率选择性衰落信道；根据信道的空间选择性，可以把信道分为标量信道和矢量信道。因此，本章在介绍不考虑空间角度信息的标量信道建模和仿真时，将分别讨论平坦衰落信道和频率选择性衰落信道。事实上，平坦衰落信道只有一个可分辨径（包括了多个不可分辨径），而频率选择性衰落信道是由多个可分辨径组合而成（其中每一个可分辨径就是一个平坦衰落信道），这也就是说，频率选择性衰落信道的建模比平坦衰落信道的建模更复杂，它是由多个具有不同时延的平坦衰落信道组合而成。因此，平坦衰落信道建模是标量信道建模的基础，我们将在第七章的前半部分重点讲述；在此基础上，第七章的后半部分将介绍频率选择性衰落信道的建模和建模。

无线信道模型

无线信道模型 摘要：本文分析了无线信道模型。针对的是对无线信道的各种效应感兴趣的读者。众所周知，正是这些复杂的效应使得无线信道产生了不确定性，也就是通常所说的统计特性。由于这方面很少有比较全面，容易理解的资料，所以本文的内容是对其他几本书和相关的论文资料的综合。此外的资料不是只讨论了部分问题，就是虽然面面俱到，但缺乏一定的深度。 本文深入探讨了“是什么影响了无线信道的特性？”这一问题。主要阐述了无线信道的两种效应：一种是乘性效应，使信号产生衰落；另一种是加性效应，使接收到的信号产生畸变。信号的衰落不一定总是随机过程，但信号的畸变却总是。对于信道对信号产生的各种效应，找到了较好的数学模型，这些模型可以用来仿真和分析系统的性能。而且，我们简单举例分析了一些数字无线调制信道的特性。 内容 1 介绍 2 无线电信道 2.1路径损耗 2.1.1 天线 2.1.2 自由空间传播 2.1.3 双线模型 2.1.4 经验和半经验模型

2.1.5其他模型和参数 2.2 阴影 2.2.1 阴影模型 2.2.2 测量结果 2.2.3 阴影修正 2.3 衰落 2.3.1 物理基础 2.3.2 数学模型 2.3.3 衰落的时域和频域特性 2.3.4 一维统计特性 2.3.5 二维统计特性 2.3.6 衰落率和持续时间 3 调制信道 3．1 噪声 3．1．1 门限噪声 3．1．2 窄带高斯白噪声 3．1．3 人为噪声 3．1．4 一些结果 3．2 干扰 4 数字信道 4．1 数字信道的结构 4．2 高斯白噪声信道下二进制PAM信号的以SNIR为自变量的函数BER的计算

4．3 瑞利信道下BPSK信号以SNIR为自变量的函数BER的计算4．4 高斯白噪声信道下其他数字调制方案的一些结果 5 结论 第一章 介绍

无线信道模型

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(2-0 22 c 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 11.12 2大城市、郊区、乡村中小城市αcell C terrain C

建模与仿真的方法

建模 建立概念关系、数学或计算机模型的过程,又称模型化，就是为了理解事物而对事物做出的一种抽象，是对事物的一种描述系统的因果关系或相互关系的过程都属于建模，所以实现这一过程的手段和方法也是多种多样的。 仿真 利用模型复现实际系统中发生的本质过程，并通过对系统模型的实验来研究存在的或设计中的系统，又称模拟。即模型随时间变化的实现方法。这里所指的模型包括物理的和数学的，静态的和动态的，连续的和离散的各种模型。广义而言, 仿真是采用建模和物理的方法对客观事物进行抽象、映射、描述和复现。 建模与仿真的方法： 1时间序列预测法 时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段时间或以后若干年内可能达到的水平。其内容包括：收集与整理某种社会现象的历史资料；对这些资料进行检查鉴别，排成数列；分析时间数列，从中寻找该社会现象随时间变化而变化的规律，得出一定的模式；以此模式去预测该社会现象将来的情况。

2定性仿真方法 基于建立模型框架，对于参数采取定性处理（从一定性的约束集和一个初始状态出发预测系统未来行为）的方法. 3归纳推理方法 基于黑箱概念，假设对系统结构一无所知，只从系统的行为一级进行建模与仿真，根据系统观测数据，生成系统定性行为模型，用于预测系统行为. 4系统动力学方法 基于信息反馈及系统稳定性的概念，认为物理系统中的动力学性质及反馈控制过程在复杂系统中同样存在。系统动力学仿真的主要目的是研究系统的变化趋势，而不注重数据的精确性。 5频域建模方法 频域建模方法就是从s域的传递函数G(s)，根据相似原理得到与它匹配的z域传递函数G(z)，从而导出其差分模型。 6图解建模 图解建模法是一种采用点和线组成的、用以描述系统的图形或称图的建模方法。图模型属于结构模型，可以用于描述自然界和人类社会中的大量事物和事物之间的关系。在建模中采用图论作为工具。按图的性质进行分析，为研究各种系统特别是复杂系统提供了一种有效的方法。 7灰色理论法 它是一门研究信息部分清楚、部分不清楚并带有不确定性现

系统建模与仿真-哈尔滨工业大学

《系统辨识》 实验手册 哈尔滨工业大学控制与仿真中心 2018年5月

目录 实验1 白噪声和M序列的产生---------------------------------------------------------- 2 实验2 脉冲响应法的实现---------------------------------------------------------------- 5 实验3 递推最小二乘法的实现---------------------------------------------------------- 9 附录实验报告模板---------------------------------------------------------------------- 13

实验1 白噪声、M 序列的产生 一、实验目的 1、熟悉并掌握产生均匀分布随机序列方法以及进而产生高斯白噪声方法 2、熟悉并掌握M 序列生成原理及仿真生成方法 二、实验原理 1、混合同余法 混合同余法是加同余法和乘同余法的混合形式，其迭代式如下： 11 1(*)mod /n n n n x a x b M R x M +++=+?? =? 式中a 为乘子，0x 为种子，b 为常数，M 为模。混合同余法是一种递归算法，即先提供一个种子0x ，逐次递归即得到一个不超过模M 的整数数列。 2、正态分布随机数产生方法 由独立同分布中心极限定理有：设随机变量12,,....,,...n X X X 相互独立，服从同一分布，且具有数学期望和方差： 2(),()0,(1,2,...)k k E X D X k μσ==>= 则随机变量之和1 n k i X =∑的标准化变量 : () n n n k k k X E X X n Y μ --= = ∑∑∑近似服从(0,1)N 分布。 如果n X 服从[0, 1]均匀分布，则上式中0.5μ=，2 1 12 σ= 。即 0.5n k X n Y -= ∑近似服从(0,1)N 分布。

无线通信系统信道仿真源码

function signal=bin(N) signal=rand(1,N)>=0.5; end //BpskModu.m function Signal=BpskModu(signal)%信号波形调制 t=linspace(0,0.000001,32);%把0.000001分成32等分 fc=1000000000; carrier=sin(2*pi*fc*t); signal=signal*2-1; Signal=[]; for i=1:length(signal) Signal=[Signal,signal(i)*carrier]; end figure(2); plot(Signal) title('调制后的波形') end //demobpsk.m function bitstream=demobpsk(gussianhannel,N) load pass1 load pass2 %gussianhannel=filter(bandpass,1,gussianhannel); %figure %plot(gussianhannel);%滤除噪声后的波形 %title('滤除噪声后的波形') t=linspace(0,0.000001,32); fc=1000000; carrier=cos(2*pi*fc*t); result=[]; for i=1:N result=[result,carrier.*gussianhannel(((i-1)*32+1):i*32)]; end figure(4); subplot(2,1,1); plot(result); title('与相干波相乘后的波形') result=[result]; result1=filter(lowpass,1,result); subplot(2,1,2); plot(result1); title('通过低通滤波器滤波后的波形') IN=fix(length(lowpass)/2); bitstream=[];

瑞利信道仿真

瑞利衰落信道的matlab仿真 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。 三性质 多普勒功率普密度

, 四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模型和clark模型 本次只以下图所示的模型来仿真单路信号的产生。课本上也有相关的分析。 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：

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 samples fM=fd/fs; %normalized doppler shift NfM=fftSize*fM; kM=floor(NfM); %maximum freq of doppler filter in FFT samples doppFilter=[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)); %filtering filterSamples=kron(ones(numBlocks,1),doppFilter); gSamplesI=gSamplesI.*filterSamples; gSamplesQ=gSamplesQ.*filterSamples; freqSignal=gSamplesI-1j*gSamplesQ;

(完整版)常见移动信道模型

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]： ?? ???<≥??? ? ??-=0 ,00,2exp )(222 r r r r r p σσ (3-1) 其中，][22r E =σ是包络检波之前的接收信号包络的时间平均功率。R 的相位θ服从0到2π之间的均匀分布，即 ?????≤≤=其他 ，020,21)(πθπ θp (3-2) 则接收信号包络不超过某特定值R 的累计概率分布函数（CDF ）为 ????? ??--==≤=R R dr r p R r p R F 0 222exp 1)()()(σ (3-3) 图3-1所示为瑞利模型的概率密度函数曲线图。

123 45678910 00.10.20.30.4 0.5 0.6 0.7 接收信号包络r p d f 瑞利分布包络的概率密度曲线图 图3-1 瑞利模型的概率密度函数曲线图 3.1.2 Ricean 模型 当接收端存在一个主要的静态（非衰落）信号时，如LOS 分量（在郊区和农村等开阔区域中，接收端经常会接收到的）等，此时接收端接收的信号的包络就服从莱斯分布。在这种情况下，从不同角度随机到达的多径分量迭加在静态的主要信号上，即包络检波器的输出端就会在随机的多径分量上迭加一个直流分量。当主要信号分量减弱后，莱斯分布就转变为瑞利分布。莱斯分布的概率密度函数为： ?????<≥≥??? ? ????? ? ?+-=0 ,00,0,2exp )(202222 r r C Cr I C r r r p σσσ （3-4） 其中C 是指主要信号分量的幅度峰值，()0I 是0阶第一类修正贝赛尔函数。为了更好的分析莱斯分布，定义主信号的功率与多径分量方差之比为莱斯因子K ，则K 的表达式可以写为