无线信道建模原理及SUI-3信道的MATlab仿真

无线信道建模原理及SUI-3信道的MATlab仿真
无线信道建模原理及SUI-3信道的MATlab仿真

无线衰落信道及仿真

无线衰落信道

在无线移动信道中,信号从发射天线经过复杂的传播环境到达接收天线,接收信号为各反射、衍射和散射分量以及信道噪声的复合,因而会产生严重的失真。另外,移动信道中由于移动台运动或信道环境的改变会使信道特性随时间随机变化,接收到的信号由于Doppler效应会产生更为严重的失真。

信号在无线移动信道中传播,除了自由空间固有的传输损耗之外,还会由于受到建筑物、地形等的阻挡而引起信号功率的衰减。除了这些衰减作用之外,影响接收信号的主要因素包括:

1 多径传播

无线移动信道中,由于反射、散射等的影响,实际到达接收机的信号为发射信号经过多个传播路径之后各分量的叠加。不同路径分量的幅度、相位、到达时间和入射角各不相同,使接收到的复合信号在幅度和相位上都产生了严重的失真。多径传播会引起信号在时间上的展宽,从而带来符号间的干扰(ISI)。

2 移动台的运动速度

在无线移动系统中,需要使用很高的载波频率进行信号传送。如果移动台相对于基站运动,由于各入射信号的入射角不相同,各路径分量受到不同的Doppler频率调制,使接收到的复合信号产生非线性失真。若所使用的载波频率一定,移动台的移动速度越高,Doppler频移对接收信号的影响就越严重。

3 传播环境中物体的运动

如果无线信道环境中存在运动的物体,会使到达接收天线的某些多径分量随时间变化。如果移动物体处于发射或接收天线附近且具有较高的速度,这时,移动环境中运动物体引起的Doppler频移对信号的影响就必须加以考虑。

4 信号的物理带宽

宽带信号和窄带信号在多径信道中的表现出不同的衰落特性。如果传送信号的物理带宽比“信道带宽”(相干带宽)更宽,接收信号将产生失真。但如果信号带宽比Doppler 带宽大很多,信号对Doppler 频移引起的失真将不敏感。如果传送信号的物理带宽比信道带宽窄,则接收信号波形在时间上不会引起明显的失真。但如果信号带宽窄到可以与Doppler 带宽相比拟时,信号对Doppler 频移引起的失真将较为敏感。

平衰落信道(多径传播,无附加时间扩展)传播特性与仿真模型

(1) 连续导频正弦波通过存在Doppler 频移的快衰落信道

假设基站使用一固定的垂直极化天线,移动台垂直于地面的接收天线接收了来自N 个入射方位角的电磁波,每一入射电磁波的方向、相位是随机的,并假设每一入射波能量相同。图1给出了移动台入射角为α的一束平面波示意图。实际上,如果移动台与基站之间不存在可视路径(LOS ),则接收天线的每一入射分量所经历的散射衰耗基本相同,等能量假设是合理的。设发射机发送一角频率为0ω的连续单频正弦信号

t A t s 0cos )(ω= (1) 设移动台相对于基站的运动速度为v ,第n 条入射电磁波与移动台运动方向夹角为n α,则其Doppler 频移为

图1 移动台随机入射角平面波示意图

n d n d n n f f c

v

αωαπαπ

ωcos cos 2cos 20=== (2) 式中c 为真空中光速,d f 为最大Doppler 频率偏移。该单频信号经过多径信道到达移动台的接收收信号为

t t T t t T t t C A t r s c N

n n n n 0010sin )(cos )()cos()(ωωφωω-=++=∑= (3)

式中)(t T c 和)(t T s 分别为

)cos()(1n n N

n n c t C A t T φω+=∑= (4)

)sin()(1

n n N n n s t C A t T φω+=∑= (5)

)(t T c 和)(t T s 为二不相关的零均值高斯过程,并具有相同的功率谱密度。现考察接收信号)(t r 的功率谱密度。考虑)(t r 的相关函数

)]}(sin )()(cos )(][sin )(cos )({[),(0000τωτωωωτ+-+-=+t t T t t T t t T t t T E t t R s c s c r )(sin sin )]()([)(cos cos )]()([0000τωτωττωτωτ+++++=t t T t T E t t T t T E s s c c τωτ0c o s )(c T R = (6) 式中假定)(t T c 和)(t T s 都为平稳随机过程并具有相同的自相关函数。设随机信号

)(t T c 和)(t T s 的功率谱密度分别为)(ωc T P 和)(ωs T P 。对式(6)作傅立叶变换,可得到信号)(t r 的功率谱密度

2/)]()([)(00ωωωωω++-=c c T T r P P P (7)

设接收天线的微小入射角αd 内入射功率为ααd p )(,天线方向增益为)(αG ,当入射波数∞→N 时,接收功率可以表示为

?=π

ααα20

0)()(d p G G P r (8)

而入射角频率

αωωαωcos )(0d += (9)

从上式可见,从α和α-方向的入射波将产生相同的频移。另外,考虑信号为实信号,其双边功率谱的正负边带关于纵轴对称,即)()(ωω-=r r P P ,于是有

|]|)()(||)()([|]|)(||)([21

0ααααααωωωωπ

d p G d p G G d P d P r r --+=-+(10) 由式(9)得到|||sin |||ααωωd d d -=,采用4/λ天线(5.1)(=αG )并假定各方向入射功率相等(πα2/1)(=p )。令10=G ,并注意到功率谱正负频域的对称性,可得

????

?

?

?????≤++-≤---=ω

ωωωωωωωωωωωωωωω其他,,,0||])(1/[5.1||])(1/[5.1)(02002

0d d d d

d

d

r P (11) 比较式(7)和(11)可以得到)(t T c 和)(t T s 的功率谱

?????≤-==ωωωωω

ωωω其他,,

0||])(1/[0.3)()(2d d

d T T s c P P (12)

(2)复模型(基带等效模型)的构造

I(t)和Q(t)分别为发送信号的同行和正交分量。

对于t w t Q t w t I c c sin )(cos )(-

]}sin )][cos ()(Re{[t w j t w t jQ t I c c ++=

})]()([21*2Re{t

jw c e t jQ t I +=

其中包络为)]()([2

1

t jQ t I +,

对于)(t I

)(})cos({)(1

t I t w t w C A t r N

n n n c n I ∑=++=φ

)(}s i n ])s i n ([c o s ])c o s ({[

1

1

t I t w t w AC t w t w AC

c N

n n n n c N

n n n n

∑∑==+-+=φφ

)(]s i n )(c o s )([t I t w t T t w t T c s c c -=

对于)(t Q

)(})sin({)(1

t Q t w t w C A t r N

n n n c n Q ∑=++=φ

)(}c o s ])s i n ([s i n ])c o s ({[

1

1

t Q t w t w AC t w t w AC

c N

n n n n c N

n n n n

∑∑==+++=φφ

]s i n )(c o s )()[(t w t T t w t T t Q c c c s +=

)(]sin )(cos )([)()(t I t w t T t w t T t r t r c s c c Q I -=-

)(]sin )(cos )([t Q t w t T t w t T c c c s +-

)

(sin )()()

(cos )()()()()(2

22222

t I t w t T t T t T t w t T t T t T t T t T c c c s c c c c s

c

???

?????+-++=

)

(sin )()()

(cos )()()()()(2

22222

t Q t w t T t T t T t w t T t T t T t T t T c c c c c c c s s

c

???

?????++++-

)()](cos[)()(22t I t t w t T t T c c ?++=

)()](sin[)()(22t Q t t w t T t T c s c ?++-

)](cos[)()()(22t t w t I t T t T c s c ?++=

)](sin[)()()(22t t w t Q t T t T c s c ?++-

[][][])})(sin )((cos )()()()(Re{22t t w j t t w t jQ t I t T t T c c s c ??+++++=

[]})()()()(2

1

2Re{)(22t jw t j s c c e e t jQ t I t T t T ?++*

= 包络为

[])(22)()()()(2

1

t j s c e t jQ t I t T t T ?++ [][])()()(sin )(cos )()(21

22t jQ t I t j t t T t T s c +++=

?? [][])()()()(21

t jQ t I t jT t T s c ++=

可用下图描述:

[])()(2

1

t jQ t I + 单延迟、多径衰落

)(t T

c 和

)(t T s 均为实信号,二者功率谱相同,)(t h D 为多普勒滤波器

SUI 信道

Standfrod UniversityInterim (SUI) channel models A类地形:中高密林山地(高损耗)

B类地形:低密林山地(中损耗)

C类地形:低密林(近乎)平地(低损耗)

信道仿真

()

S τ

SUI-3信道

附:SUI-3信道仿真的MATLAB 程序 close all;

clear all;

N=10000; %number of independent realization

OR=4; %observation rate in Hz

M=256; %number of taps of the Doppler filter

Dop_res=0.1; %Doppler resolution of SUI parameter in Hz(used in resampling-process)

res_accu=20; %accuracy of resampling

P=[0 -5 -10]; %power in each tap in dB

K=[1 0 0]; %Reciean K-factor in linear scale

tau=[0.0 0.5 1.0]; %tap delay in us

Dop=[0.4 0.4 0.4]; %Doppler maximal frequency parameter in Hz

ant_corr=0.4; %antenna correlation (envelope correlation coefficient)

Fnorm=-1.5113; %gain normalization

P=10.^(P/10); %calculate linear power

s2=P./(K+1); %calculate variance高斯分布的方差,

m2=P.*(K./(K+1)); %calculate constant power直流功率,均值的平方

m=sqrt(m2);高斯分布的均值

%Addition info:RMS delay spread

rmsdel= sqrt( sum(P.*(tau.^2))/sum(P) -( sum(P.*tau)/sum(P))^2 );

fprintf('rms delay spread %6.3f us\n',rmsdel);

%Now we create the Ricean channel coefficients with the specified powers

L=length(P);

paths_r=sqrt(1/2) *(randn(L,N)+j*randn(L,N)) .*((sqrt(s2))'*ones(1,N));

paths_c=m'*ones(1,N);

for p=1:L

D=Dop(p)/max(Dop)/2; %normalize to highest Doppler,为何除以2,因为功率谱密度对称,正负频率相同

f0=[0:M*D]/(M*D); %frequency vector,此处因为:

PSD=0.785*f0.^4-1.72*f0.^2+1.0;

filt=[ PSD(1:end-1) zeros(1,M-2*M*D) PSD(end:-1:2)]; %S(f),前面正频率,后面负频率

filt=sqrt(filt); %from S(f) to |H(f)|

filt=ifftshift(ifft(filt)); %get impulse response

filt=real(filt); %want a real-valued filter

filt=filt/sqrt(sum(filt.^2)); %normalize filter

path=fftfilt(filt,[ paths_r(p,:) zeros(1,M) ]);

paths_r(p,:)=path(1+M/2:end-M/2);

end;

paths=paths_r+paths_c;

paths=paths*10^(Fnorm/20); %Multiply all coefficients with F

%Additional Info:average total tap power

Pest=mean(abs(paths).^2,2);

fprintf('tap mean power level:%0.2f dB\n',10*log10(Pest));

%Additional Info:spectral power distribution

%figure,psd(paths(1,:),512,max(Dop) );

figure,psd(paths(1,:),512,2*max(Dop) ); %should be 2 times max(Dop)

SR=max(Dop)*2; %implicit sample rate

m=lcm(SR/Dop_res,OR/Dop_res);

P=m/SR*Dop_res; %find nominator

Q=m/OR*Dop_res; %find denominator

path_OR=zeros(L,ceil(N*P/Q)); %create new array

for p=1:L

paths_OR(p,:)=resample(paths(p,:),P,Q,res_accu);

end;

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/e55237750.html, —81—

瑞利信道仿真 matlab

实验一 瑞利信道的仿真 一 引言:瑞利信道介绍 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。[1] 瑞利分布就是两个独立的高斯分布的平方和的开方一个信号都是分为正交的两部分,而每一部分都是多个路径信号的叠加,当路径数大于一定数量的时候,他们的和就满足高斯分布。而幅度就是两个正交变量和的开平方,就满足瑞利分布了。[2] 二 实验目的: 用MATLAB 软件仿真瑞利信道,产生瑞利信道的随机数,画出产生瑞利数据的CDF 和PDF ,并求瑞利数据的均植和方差。 三 实验内容: 1、实验原理: 一个随机二维向量的两个分量呈独立的、有着相同的方差的正态分布时,这个向量的模呈瑞利分布,两个正交高斯噪声信号之和的包络服从瑞利分布。信道符合瑞利分布,做出概率密度函数曲线。这里又到了瑞利分布的概率密度函数 2 22()exp() 0r 2r r p r σσ=-≤≤∞运用公式验证瑞利信道是符合瑞利分布的。 2、程序框图

3、源程序代码 % parameters setting clc; n=0:0.1:10; sigma=1; N=100000; x=randn(1,N); y=randn(1,N); M=x+j*y; r=sqrt(sigma*(x.^2+y.^2)); % q=1-exp((-(x.^2+y.^2))/(2*sigma*sigma)); % step=0.1; %range=0:step:3; h=hist(r,n); fr_approx=h/(0.1*sum(h)); pijun=sum(r)/N; junfanghe=(r-pijun).^2; junfang=sum(junfanghe)/N; u=0; % w=hist(q,n); % fr_approx1=-w/(0.1*sum(w)); % Calculate the CDF &Drawing cdf=raylcdf(n,sigma); subplot(3,1,1); plot(n,cdf); % hold on; % plot(n,fr_approx1,'ko'); % Calculate the PDF & Drawing title('Normal cumulative distribution'); pdf=raylpdf(n,sigma); subplot(3,1,2); plot(n,pdf); title('Normal probability density'); hold on; plot(n,fr_approx,'ko'); axis([0 8 0 1]) wucha=fr_approx-pdf; subplot(3,1,3); plot(n,wucha); title('wucha'); % Generate the randoms & Calculate the mean, covariance R=raylrnd(sigma,1,1000); % subplot(3,1,3);

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

(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

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

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

数字通信系统matlab仿真

课程设计报告 题目:基于MATLAB的通信系统仿真 ———信道编码对通信系统性能的影响 专业:通信工程 姓名:XXX 学号:0730xxxx

基于MATLAB 的通信系统仿真 ———信道编码对通信系统性能的影响 摘要:简述信道编码理论,详细说明分组码的编译原理、实现方法及检错纠错能力,用MATLAB 仿真有无信道编码条件下对通信系统性能的影响及信道编码在不同信道下对通信系统性能的影响,如AWGN 信道和深衰落信道。 关键词:信道编码、分组码、MATLAB 仿真、性能 一、引言 提高信息传输的有效性和可靠性始终是通信技术所追求的目标,而信道编码能够显著的提升信息传输的可靠性。1948年,信息论的奠基人C.E.Shannon 在他的开创性论文“通信的数学理论”中,提出了著名的有噪信道编码定理.他指出:对任何信道,只要信息传输速率R 不大于信道容量C, 就一定存在这样的编码方法:在采用最大似然译码时,其误码率可以任意小.该定理在理论上给出了对给定信道通过编码所能达到的编码增益的上限,并指出了为达到理论极限应采用的译码方法.在信道编码定理中,香农提出了实现最佳编码的三个基本条件 :(1 )采用随机编译码方式 ; (2 )编码长度L→∞ , 即分组的码组长度无限 ; (3)译码采用最佳的最大似然译码算法。【1】 二、信道编码理论 1、信道编码的目的 在数字通信系统中由于信道内存在加性噪声及信道传输特性不理想等容易造成码间串扰同时多用户干扰、多径传播和功率限制等也导致错误译码。为了确保系统的误比特率指标通常采用信道编码。信道编码是为了保证信息传输的可靠性、提高传输质量而设计的一种编码。它是在信息码中增加一定数量的多余码元,使码字具有一定的抗干扰能力。 2、信道编码的实质 信道编码的实质就是在信息码中增加一定数量的多余码元(称为监督码元),使它们满足一定的约束关系,这样由信息码元和监督码元共同组成一个由信道传输的码字。举例而言,欲传输k 位信息,经过编码得到长为n(n>k)的码字,则增加了 n - k = r 位多余码元,我们定义 R = k / n 为编码效率。【2】 3、 信道编码公式 令信息速率为f b ,经过编码以后的速率为f t ,定义:R =f b /f t 为编码率。则对于任何一个信道,总存在一个截止速率R 0,只要R

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)

matlab信道仿真经典源程序

% % % Rayleigh Fading Channel Signal Generator % Using the Dent Model (a modification to the Jakes Model) % % Last Modified 10/18/05 % % Author: Avetis Ioannisyan (avetis@https://www.360docs.net/doc/e55237750.html,) % % % Usage: % [omega_mTau, Tk] = % ai_RayCh(NumAngles, Length, SymbolRate, NumWaveforms, CarrierFreq, Velocity) % % Where the output omega_mTau is a time scaling factor for plotting % normalized correlations. The LAGS value output by [C,LAGS] = XCORR(...) % should be multiplied by the omega_mTau scaling factor to properly display % axis. Tk is a two dimensional vector [M, N] = SIZE(Tk) with % M=numWaverorms and N=Length specified in the RayCh(...) function call % % And the input variables are: % % NumAngles - scalar power of 2, NumAngles > 2^7 is used to specify the % number of equally strong rays arriving at the receiver. It used to % compute the number of oscillators in the Dent model with N0 = numAngles/4 % % Length - scalar preferably power of 2 for faster computation, Length > 2^17 % is used to specify the length of the generated sequence. Lengths near 1E6 % are close to realistic signals % % SymbolRate - scalar power of 2 and is in kilo-symbols-per-sec is used to % specify what should be the transmission data rate. Slower rates will % provide slowly fading channels. Normal voice and soem data rates are % 64-256 ksps % % NumWaveforms - scalar used to specify how many 'k' waveforms to generate % in the model. NumWaveforms > 2 to properly display plots % % CarrierFreq - scalar expressed in MHz is the carrier frequency of the % tranmitter. Normally 800 or 1900 MHz for mobile comms % % Velocity - scalar expressed in km/hr is the speed of the receiver. % 100 km/hr = 65 mi/hr. Normal values are 20-130 km/hr %

matlab瑞利衰落信道仿真

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)

瑞利信道仿真

瑞利衰落信道的matlab仿真 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 多普勒功率普密度

, 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。

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:

瑞利信道Matlab仿真程序

%%File_C7: %本程序将一随机信号通过瑞利信道产生输出 %% clear; clc; Ts=; fmax=2;%最大多普勒频移 Nt=400;%采样序列的长度 ( sig=j*ones(1,Nt);%信号 t=[0:Nt]; %设定信道仿真参数 N0=25; D=1; [u]=jakes_single_rayleigh(N0,D,fmax,Nt,Ts);%生成瑞利信道RecSignal=u.*sig; ? plot(20*log10(RecSignal)); % %本函数用Jakes方法产生单径的符合瑞利分布的复随机过程%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function [u]=jakes_single_rayleigh(N0,D,fmax,M,Ts,Tc) % 输入参数: % N0 频率不重叠的正弦波个数 { % D 方差,可由输入功率得到 % fmax 最大多普勒频移 % M 码片数 %输出参数 %u 输出复信号 %u1 输出信号的实部 %u2 输出信号的虚部 %% 、 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% N=4*N0+2;%Jakes仿真叠加正弦波的总个数 %计算Jakes仿真中的离散多普勒频率fi,n f=zeros(1,N0+1); for n=1:N0 f(n)=fmax*cos(2*pi*n/N);

~ f(N0+1)=fmax; %计算多普勒增益ci,n %同向分量增益c1,n c1=zeros(1,N0+1); for n=1:N0 c1(n)=D*(2/sqrt(N))*2*cos(pi*n/N0); end c1(N0+1)=D*(2/sqrt(N))*sqrt(2)*cos(pi/4); 《 %正交分量增益c2,n c2=zeros(1,N0+1); for n=1:N0 c2(n)=D*(2/sqrt(N))*2*sin(pi*n/N0); end c2(N0+1)=D*(2/sqrt(N))*sqrt(2)*sin(pi/4); %插入随机相移ph_i,解决Jakes方法的广义平稳问题n=(1:N0+1); \ U=rand(size(n)); [x,k]=sort(U); ph_i=2*pi*n(k)/(N0+1); %计算复包络 u1=zeros(1,M);%Rc(t) u2=zeros(1,M);%Rs(t) u=zeros(1,M);%R(t) k=0; & %计算Rc(t) k=0; for t=0:Ts:(M-1)*Ts; w2=cos(2*pi*f*t+ph_i); ut2=c2*w2.'; k=k+1; u2(k)=ut2; end %计算u(t) k=0; for t=0:Ts:(M-1)*Ts k=k+1; u(k)=u1(k)-j*u2(k); end %程序结束

(完整word版)LMMSE算法信道均衡MATLAB仿真

一.信道均衡的概念 实际的基带传输系统不可能完全满足无码间串扰传输条件,因而码间串扰是不可避免的。当串扰严重时,必须对系统的传输函数 进行校正,使其达到或接近无码间串扰要求的特性。理论和实践表明,在基带系统中插入一种可调滤波器就可以补偿整个系统的幅频,和相频特性从而减小码间串扰的影响这个对系统校正的过程称为均衡,实现均衡的滤波器称为均衡器。 均衡分为频域均衡和时域均衡。频域均衡是从频率响应考虑,使包括均衡器在内的整个系统的总传输函数满足无失真传输条件。而时域均衡,则是直接从时间响应考虑,使包括均衡器在内的整个系统的冲激响应满足无码间串扰条件。 频域均衡在信道特性不变,且传输低速率数据时是适用的,而时域均衡可以根据信道特性的变化进行调整,能够有效地减小码间串扰,故在高速数据传输中得以广泛应用。 时域均衡的实现方法有多种,但从实现的原理上看,大致可分为预置式自动均衡和自适应式自动均衡。预置式均衡是在实际传数之前先传输预先规定的测试脉冲(如重复频率很低的周期性的单脉冲波形),然后按“迫零调整原理”自动或手动调整抽头增益;自适应式均衡是在传数过程中连续测出距最佳调整值的误差电压,并据此电压去调整各抽头增益。一般地,自适应均衡不仅可以使调整精度提高,而且当信道特性随时间变化时又能有一定的自适应性,因此很受重视。这种均衡器过去实现起来比较复杂,但随着大规模、超大规模集成电路和微处理机的应用,其发展十分迅速。 二.信道均衡的应用 1.考虑如图所示的基带等效数据传输系统,发送信号k x 经过ISI 失真信道传输,叠加高斯加性噪声。 图1基带等效数据传输模型 设发送信号采用QPSK 调制,即(1)k x j =±±ISI 信道的冲击响应以向量的形式表示为h 2211[,,,]T L L L h h h --+=???。典型的ISI 信道响应向量有三种: h [0.04,0.05,0.07,0.21,0.5,0.72,0.36,0,0.21,0.03,0.07]T A =--- h [0.407,0.815,0.407]T B = h [0.227,0.46,0.6888,0.46,0.227]T C = k ω为实部与虚部独立的复高斯白噪声,其均值为零,方差为2 ωσ。 2.实现目的

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