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，
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);
main clc; LengthOfSignal=10240; %设置信号长度(由于最好大于两倍fc奈奎斯特采样) fm=512; %最大多普勒频移 fc=5120; %载波频率 t=1:LengthOfSignal; % SignalInput=sin(t/100); SignalInput=sin(t/100)+cos(t/65); %时域信号输入 delay=[0 21 62 100 150 250]; %设置不同路径的时延 power=[0 -1 -5 -11 -16 -20]; %功率衰减系数dB y_in=[zeros(1,delay(6)) SignalInput]; %为时移补零 y_out=zeros(1,LengthOfSignal); %时域输出信号 fori=1:6 Ray; y_out=y_out+r.*y_in(delay(6)+1-delay(i):delay(6)+LengthOfSignal-delay(i))*10^(power(i)/20); end; %进行输出信号叠加 figure(1); subplot(2,1,1); plot(SignalInput(delay(6)+1:LengthOfSignal),'r'); %画出时域信号输入波形 title('时域信号输入'); subplot(2,1,2); plot(y_out(delay(6)+1:LengthOfSignal),'r'); %画出时域信号输出波形 title('时域信号输出'); figure(2); plot(Sf1,'r'); title('多普勒滤波器的频率响应特性'); %画出多普勒滤波器的频率响应特性 Ray f=1:2*fm-1; %设置通频带宽度 y=0.5./((1-((f-fm)/fm).^2).^(1/2))/pi; %多普勒功率谱函数(基带) Sf=zeros(1,LengthOfSignal); Sf1=y;%多普勒滤波器的频率响应特性 Sf(fc-fm+1:fc+fm-1)=y; %(把基带映射到载波频率) x1=randn(1,LengthOfSignal); x2=randn(1,LengthOfSignal); nc=ifft(fft(x1+1i*x2).*sqrt(Sf)); %同相分量nc函数表达式 x3=randn(1,LengthOfSignal); x4=randn(1,LengthOfSignal);
无线信道传播特性分析总结 班级学号姓名 随着科学技术的发展，无线通信已经渗透到我们生活的各个方面，对我们的生活工作有着巨大的影响。在无线通信系统中，无线通信的信道的特性对整个系统有着巨大的影响。 1、无线信道的概念 要想搞明白无线信道具有哪些特性，就要先了解什么是无线信道。信道是对无线通信中发送端和接收端之间的通路的一种形象比喻，对于无线电波而言，它从发送端传送到接收端，其间并没有一个有形的连接，它的传播路径也有可能不只一条，但是我们为了形象地描述发送端与接收端之间的工作，我们想象两者之间有一个看不见的道路衔接，把这条衔接通路称为信道。信道具有一定的频率带宽，正如公路有一定的宽度一样。 与其它通信信道相比,无线信道是最为复杂的一种,其衰落特性取决于无线电波传播环境。不同的环境,其传播特性也不尽相同。无线信道可能是很简单的直线传播,也可能会被许多不同的因素所干扰,例如:信号经过建筑物,山丘,或者树木所有反射而产生的多径效应,使信号放大或衰落。在无线信道中,信号衰落是经常发生的,衰落深度可达30。对于数字传输来说,衰落使比特误码率大大增加。这种衰落现象严重恶化接收信号的质量,影响通信可靠性。移动信道与非移动点对点无线信道相比,信号传输的误比特率前者比后者高106倍。 另外,在陆地移动系统中,移动台处于城市建筑群之中或处于地形复杂的区域,其天线将接收从多条路径传来的信号,再加移动台本身的运动,使得信号产生多普勒效应,并且信道的特性也随时间变化而变化,增加了信号的不确定性,使得移动台和基站之间的无线信道多变且难以控制。所以,与传统模型相比,无线信道多径数目增多,时延扩展加大,衰落加快。 2、无线信道的特性 信号从发射天线到接收天线的传输过程中，会经历各种复杂的传播路径，包括直射路径、反射路径、衍射路径、散射路径以及这些路径的随机组合。同时，电波在各条路径的传播过程中，有用信号会受到各种噪声的污染，包括加性噪声
6.1.4 移动信道的模型（多径衰落信道） 、时变线性滤波器模型及其响应 1. 带通系统分析 1）离散多径 2）连续多径 信道：（，t ）, （t ）,即（，t ）表示在0时刻的冲激在T 时刻的响应。 响应： x(t) ( ,t)s(t )d 14-1-6) 信道：信道系数 n （t ），即（n ,t ），时延 n （t ） 响应： x(t) n (t)s(t n ( n ,t)s(t n n (t)) n (t)) 14-1-2)
2.等效低通分析 1)离散多径 由带通信道模型： 其中n(t) ( n,t)为实函数，所以有 即得到等效低通模型为 所以得到： 其中n(t) @ ( n;t)。 2)连续多径 信道：c( ;t) ( ;t)e j2 fc (t) 响应：r l (t) c( ;t)s l (t )d ( ;t)e j2 fc (t)s l(t )d 信道系数：n(t)e j2 fcn(t)或(n；t)e j2 fcn(t)14-1-5) 响应：r l (t)n(t)e j2 f n n(t)s l (t n(t))14-1-4) 若令c( ;t) n(t)e j2 f c n(t) n ( n (t)) ，则 可见c( ;t)是0时刻的冲激通过信道后在时刻上的响应。 14-1-8)
二、多径衰落信道的统计特性 1.等效低通信道 论冲激响应：即0时刻的冲激通过信道后在时刻上的响应。 其中n(t) 2 f c n(t) 离散多径：c( ；t) n(t)e jn⑴(n(t)) n 连续多径: c( ;t) ( ;t)e j⑴其中(t) 2 f c (t) 2.分析：c( ;t)由许多时变随机向量组成 幅度系数n(t)-随移动台运动而随机变化; 相位偏移n(t)—在［0,2 )内随机变化。且各条路径是独立的，各个向量分量是独立随机变量，且零均值的。 3.初步结论 (1) 根据中心极限定理，合成的时变随机向量c( ;t)是零均值，低通复高斯过程 其幅度c( ;t)服从Rayleigh分布，相位n (t)服从(0, 2 )均匀分布。 (2) 信道传输函数：C(f;t) c( ;t)e j2 f d (线性变换) 故C(f;t)也是零均值、低通复高斯过程。称为时变传递函数。 (3) 若其中有一条路径的分量相当强(如直射分量LOS，超过其他分量之总和)， 则合成向量幅度服从Rice分布。
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
简单模型2种：常量（Constant ）模型和纯多普勒模型 1. 常量（Constant ）模型： 常量模型既没有衰落，也没有多普勒频移，适用于可预测的固定业务无线信道。其幅度分布的概率密度函数（PDF ）为： 0(r)A (r r ) p δ=- 式中r 为信道响应的幅度，A 为概率常数。 常量模型的多普勒谱为： ()db d f P B f δ= 式中fd 为最大多普勒频移，f 为基带频率，B 为常数。 2. 纯多普勒模型： 纯多普勒模型无衰落，但有多普勒频移，适用于可预测的移动业务无线信道。其幅度分布与常量模型相同，多普勒谱为： ()x db d d f f P C f f δ=-，C 为常数。 由于移动通信中移动台的移动性，无线信道中存在多普勒效应。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。我们在移动通信中要充分考虑“多普勒效应”。虽然，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。 3. 瑞利模型： 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。这一信道模型能够描述由电离层和对流层反射的短波信道，以及建筑物密集的城市环境。瑞利衰落只适用于从发射机到接收机不存在直射信号（LoS ，Line of Sight ）的情况，否则应使用莱斯衰落信道作为信道模型。在无线通信信道环境中，电磁波经过反射折射散射等多条路径传播到达接收机后，总信号的强度服从瑞利分布。 同时由于接收机的移动及其他原因，信号强度和相位等特性又在起伏变化， 故称为瑞利衰落。
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
多径信道仿真实验报告 一、AM 、DSB 调制及解调 要求：用matlab 产生一个频率为1Hz ，功率为1的余弦信源()m t ，设载波频率 10c Hz ω=，02m =,试画出： AM 及DSB 调制信号的时域波形； 1 2 3 4 567 8 9 10 t AM 时域波形图 1 2 3 4 56 7 8 9 10 t DSB 时域波形图 0100200300400 500600700 8009001000 N AM 频谱图 100 200 300 400 500600 700 800 900 1000 N DSB 频谱图
● 采用相干解调后的AM 及DSB 信号波形； 1002003004005006007008009001000 AM 波 100200300400500600700800900 1000 -1.5-1 -0.5 0.5 1 1.5 DSB 波 ● AM 及DSB 已调信号的功率谱；
1002003004005006007008009001000 5 10 5 AM 波功率谱 01002003004005006007008009001000 5 1015x 10 4 DSB 波功率谱 调整载波频率及m0，观察分的AM 的过调与DSB 反相点现象。
在接收端带通后加上窄带高斯噪声，单边功率谱密度 00.1 n ，重新解调。%% 加噪解调 noise=wgn(1,length(sAM),0.2); %高斯噪声 h2=fir1(100,[2*8.9/100,2*11.1/100]); %带通滤波器设计 znoise=conv(noise,h2); %窄带高斯噪声 sAM2=sAM+znoise(101:end); sDSB2=sDSB+znoise(101:end); spAM2=sAM2.*ct; spDSB2=sDSB2.*ct; b=fir1(100,0.12*2); sdAM2=filter(b,1,spAM2); sdAM_2=2.*sdAM2-m0; sdAM__2=sdAM_2(50:end); %去暂态 figure(6); plot(sdAM__2,'r');hold on; plot(mt); legend('加噪解调后','原信号');title('AM波');
******************* 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)
封面: 题目:瑞利衰落信道仿真实验报告 题目:MＡTLＡＢ仿真瑞利衰落信道实验报告 引言 由于多径效应与移动台运动等影响因素,使得移动信道对传输信号在时间、频率与角度上造成了色散,即时间色散、频率色散、角度色散等等,因此多径信道得特性对通信质量有着重要得影响,而多径信道得包络统计特性则就是我们研究得焦点。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、莱斯分布等。在此专门针对服从瑞利分布得多径信道进行模拟仿真,进一步加深对多径信道特性得了解、 一、瑞利衰落信道简介: 瑞利衰落信道(Ｒaｙleigh faｄiｎg chaｎnｅｌ)就是一种无线电信号传播环境得统计模型、这种模型假设信号通过无线信道之后,其信号幅度就是随机得,即“衰落”,并且其包络服从瑞利分布。 二、仿真原理 (1)瑞利分布分析 环境条件: 通常在离基站较远、反射物较多得地区,发射机与接收机之间没有直射波路径(如视距传播路径),且存在大量反射波,到达接收天线得方向角随机得((0～２π)均匀分布),各反射波得幅度与相位都统计独立。
幅度与相位得分布特性: 包络 r 服从瑞利分布,θ在0～2π内服从均匀分布。瑞利分布得概率分布密度如图2－1所示: 图2-１瑞利分布得概率分布密度 (2)多径衰落信道基本模型 离散多径衰落信道模型为 其中,复路径衰落,服从瑞利分布; 就是多径时延。多径衰落信道模型框图如图2—２所示:
图2-2 多径衰落信道模型框图 (３)产生服从瑞利分布得路径衰落ｒ(t) 利用窄带高斯过程得特性,其振幅服从瑞利分布,即 上式中,分别为窄带高斯过程得同相与正交支路得基带信号。 三、仿真程序: function[h］＝rａｙｌｅｉgｈ(fｄ,t) %产生瑞利衰落信道 fc=900*10^6;％选取载波频率 v1=３0*1０0０／36００;％移动速度ｖ1=3０ｋｍ／h ｃ＝3*1０＾8; ％定义光速 fd=v1＊ｆc/c; %多普勒频移 ts＝1/10000; ％信道抽样时间间隔 t=０:ts:1; ％生成时间序列 h1=raylｅiｇｈ(fd,ｔ); ％产生信道数据 v2=12０＊１０００／360０; %移动速度v2=120km/h ｆd＝v２*fｃ/c; ％多普勒频移 h2=ｒａｙleigｈ(fd,ｔ); ％产生信道数据 sｕbplot(2,1,１),plot(2０＊lｏg1０(aｂｓ(ｈ1(１:１0000)))) ｔｉｔｌｅ(’v=30kｍ／h时得信道曲线’) ｘlａbeｌ(’时间’);ylａbel(’功率’) sｕｂplｏt(2,1,2),plot(20＊log10(abs(h2(1:10０00)))) title(＇v=120ｋm／h时得信道曲线') xｌａbel('时间＇);ｙlａbeｌ(’功率’)
封面： 题目：瑞利衰落信道仿真实验报告
题目：MATLAB仿真瑞利衰落信道实验报告 引言 由于多径效应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，即时间色散、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重要的影响，而多径信道的包络统计特性则是我们研究的焦点。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、莱斯分布等。在此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。 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、仿真原理 （1）瑞利分布分析 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（如视距传播路径），且存在大量反射波，到达接收天线的方向角随机的（（0~2π）均匀分布），各反射波的幅度和相位都统计独立。 幅度与相位的分布特性： 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2-1所示： 00.51 1.52 2.53 00.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 图2-1 瑞利分布的概率分布密度 （2）多径衰落信道基本模型 离散多径衰落信道模型为 ()1()()() N t k k k y t r t x t τ==-∑ 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2-2所示：
1.2研究现状分析 近年来，常用的信道建模方法可以分为两类:第一类是统计模型，它总结了建筑地形的统计特性(包括建筑物本身)，这种无线传播的统计描述包括地形和多次反射、散射、衍射的次数等；第二类是确定性射线跟踪模型，它利用了从地形 中各个障碍点到达接收机的多条射线进行直接计算，在接收点统计多条射线，以得到接收信号的统计特性，包括幅度、相位等，这样得到的结果十分精确。第二 种方法在未对环境进行功率测量的情况下就可以进行建模，因此比较省时方便。 使用统计模型来对无线信道建模的研究分析比较早。最早出现的是瑞利模 型、莱斯模型和对数正态模型，其中前面两个模型都是针对小尺度衰落而建立的，而对数正态模型则是针对大尺度衰落而建立的。后来随着人们对无线信道建模精确性要求的提高，越来越多的统计混合模型出现了，但都是以这三个模型为基础。 1960年Nakagami.M提出了以其名字命名的模型，这种衰落信道模型适用性十分广泛，比瑞利、莱斯和对数正态模型更适应复杂的环境，Suzuki提出瑞利对数正态模型，该模型同时反映了大尺度衰落和小尺度衰落的特性，描述了这样一种传播场景，在发射端发射的信号主波经过几次反射和衍射后，达到了一个建筑物密集的地方，主波由于当地物体的散射、衍射等的结果将会分为许多子路径。 模型令发射端到小区的路径服从对数正态分布，因为路径经历了乘法效应；而当地路径由于是加性散射效应导致的，服从瑞利分布；这时接收信号的包括服从瑞利一对数正态模型。 第一个移动信道多径统计模型是由Ossana在1964年提出，它基于入射波和建筑物表面随机分布的反射波相互干涉的原理。但该模型假设在收发之间存在一条直射路径，且反射的角度局限于一个严格的范围之内，所以该模型对于市区传播环境来说，既不方便也不准确。后来Clarke建立了移动台接收信号场强的统计特性是基于散射的统计模型，他认为接收端的电磁波由N个平面波组成，这些平面波具有任意载频相位、入射方位角及相等的平均幅度，Clarke模型已经被广泛使用。 以上都是针对小尺度衰落的统计模型，在大尺度衰落的统计建模方面的研究
天津理工大学《扩频通信》实验报告AWGN信道设计与仿真 姓名：范菲菲 学号： 143127311
一、 实验目的 1、通过实验更加清楚的了解加性高斯白噪声信道（AWGN ）的产生与特性。 2、观察信号通过AWGN 信道后信号的变化。 二、 实验原理 高斯白噪声是一种随机过程而且服从高斯分布，因此可以利用MATLAB 中提供的函数randn 得到正态分布的随机数作为AWGN 信道产生的干扰。AWGN 信道的“加性”特性因其满足可加性，所以可以直接用合成序列加上加高斯白噪声，这样就得到了有噪信号，这样的波形就相当于传输信号通过了AWGN 信道之后输出的波形。 三、 仿真结果 -1 012345678 I 路序列-1012345678 Q 路序列 图1 I 路和Q 路信号
-1 012345678 -1-0.5 00.5 1 合成序列-1012345678 -1-0.500.5 1加高斯噪声后的波形 图2 合成序列和加入高斯噪声之后的波形图 四、 源程序 clear all close all t=[-1:0.01:7-0.01]; tt=length(t); x1=ones(1,800); for i=1:tt if (t(i)>=-1 & t(i)<=1) | (t(i)>=5& t(i)<=7); x1(i)=1; else x1(i)=-1; end end t1=[0:0.01:8-0.01]; t2=0:0.01:7-0.01; t3=-1:0.01:7.1-0.01; t4=0:0.01:8.1-0.01; tt1=length(t1);
恒参信道： 有线电信道（明线，同轴电缆，双绞线电缆），光纤信道，无线电视距中继，卫星中继信道。 ? 由于恒参信道对信号传输的影响是固定不变的或者是变化极为缓慢的，因而可以等效为一个非时变的线性网络。 从理论上讲，只要得到这个网络的传输特性，则利用信号通过线性系统的分析方法， 就可求得已调信号通过恒参信道后的变化规律。 网络的相位-频率特性还经常采用群迟延-频率特性 来衡量，要满足不失真传输条件，等同于要求群迟延-频率特性应是一条水平直线. 随参信道: 短波电离层反射信道，超速波及微波对流层散射信道，超短波电离层散射信道，超短波超视距绕射信道。 属于随参的传输媒质主要以电离层反射、对流层散射等为代表。 ? 随参信道的特性比恒参信道要复杂得多，其根本原因在于它包含一个复杂的传输媒质。 ? 虽然，随参信道中包含着除媒质外的其它转换 器，但是，从对信号传输影响来看，传输媒质的影响是主要的，转换器特性的影响可以忽略不计。在此，仅讨论随参信道的传输媒质所具有的一般特性以及它对信号传输的影响。 随参信道图： 共同特点是：1.对信号的损耗随时间变化而变化，2，传输时延随时间变化而变化，3由发射点出发的电波可能经多条路径到达接收点，也就是所谓的多径传播。 多径传播后的接收信号将是衰减和时延随时间变化的各路径信号的合成。 —— 由第i 条路径的随机相位； ————由第i 条路径到达的接收信号振幅 _______ 由第i 条路径达到的信号的时延； 都是随机变化的 (1) 从波形上看，多径传播的结果使确定的载频信号变成了包络和相位都随机变化的窄带信号，这种信号称为衰落信号； （2）从频谱上看，多径传播引起了频率弥散（色散），即由单个频率变成了一个窄带频谱。 通常将由于电离层浓度变化等因素所引起的信号衰落称为慢衰落；而把由于多径效应引起的信号衰落称为快衰落。 ) ()(0t t i i τω?-=)(t i μ)(t i τ) (),(),(t t t i i i ?τμω ω?ω τd d )()(=
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
m a t l a b瑞利衰落信道仿真 Prepared on 24 November 2020
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） 4、 产生多径延时k τ 多径/延时参数如表1所示： 表1 多径延时参数
156 第六章小尺度衰落信道 前面已经介绍无线信道的传播模型可分为大尺度（Large-Scale）传播模型和小尺度（Small-Scale）衰落两种[2]，三、四、五章已经介绍了大尺度传播。所谓小尺度是描述短距离（几个波长）或短时间（秒级）内接收信号强度快速变化的；而移动无线信道的主要特征是多径，由于这些多径使得接收信号的幅度急剧变化，产生了衰落，因此，本章将介绍小尺度衰落信道，这对我们移动通信研究中传输技术的选择和数字接收机的设计尤为重要。 本章将先介绍小尺度的衰落和多径的物理模型和数学模型，使读者从概念上清楚地认识移动无线信道的主要特点，并建立一个统一的数学模型，为以后讨论各种模型奠定基础；接着将介绍移动多径信道的三组色散参数——时间色散参数(时延扩展，相关带宽)、频率色散参数(多普勒扩展，相关时间)、角度色散参数(角度扩展，相关距离)，为之后的信道分类奠定了基础；接下来介绍衰落信道的一阶包络统计特性、二阶统计特性，大量的实测数据表明，在没有直达路径的情况下（如市区），信道的包络服从瑞利分布，在有直达路径的情况下（如郊区），信号包络服从莱斯分布，因此，一阶包络统计特性主要介绍瑞利衰落分布和莱斯衰落分布，二阶统计特性主要介绍一组对偶参数——时间电平交叉率和平均衰落持续时间，简要介绍其他两组对偶参数——频域电平交叉率和平均衰落持续带宽，空间电平交叉率和平均衰落持续距离；在已经介绍了多径信道的三组色散参数之后，将介绍小尺度衰落信道相对应的不同分类。 6.1 衰落和多径 6.1.1 衰落和多径的物理模型 陆地移动信道的主要特征是多径传播。传播过程中会遇到很多建筑物，树木以及起伏的地形，会引起能量的吸收和穿透以及电波的反射，散射及绕射等，这样，移动信道是充满了反射波的传播环境。到达移动台天线的信号不是单一路径来的，而是许多路径来的众多反射波的合成。由于电波通过各个路径的距离不同，因而各路径来的反射波到达时间不同，相位也就不同。不同相位的多个信号在接收端迭加，有时同相迭加而加强，有时反向迭加而减弱。这样，接收信号的幅度将急剧变化，即产生了衰落。这种衰落是由多径引起的，所以称为多径衰落。 移动信道的多径环境所引起的信号多径衰落，可以从时间和空间两个方面来描述和测试。从空间角度来看，沿移动台移动方向，接收信号的幅度随着距离变动而衰减。其中，本地反射物所引起的多径效应呈现较快的幅度变化，其局部均值为随距离增加而起伏的下降的曲线，反映了地形起伏所引起的衰落以及空间扩散损耗。 从时域角度来看，各个路径的长度不同，因而信号到达的时间就不同。这样，如从基站发送一个脉冲信号，则接收信号中不仅包含该脉冲，而且还包含它的各个时延信号。这种由于多径效应引起的接收信号中脉冲的宽度扩展的现象，称为时延扩展。扩展的时间可以用第
序号（学号）： 学生实验报告书 2014 年 4 月27 日
实验一：AWGN 信道中BPSK 调制系统的 BER 仿真计算 一、实验目的 1．掌握二相BPSK 调制的工作原理 2．掌握利用MATLAB 进行误比特率测试BER 的方法 3．掌握AWGN信道中BPSK调制系统的BER仿真计算方法 二．实验内容 利用仿真程序在MATLAB 环境下完成AWGN信道中BPSK调制系统的BER仿真计算，得到仿真结果，写出实验小结，完成实验报告。三．实验仪器： 计算机 matlab软件 四、实验原理 在数字领域进行的最多的仿真任务是进行调制解调器的误比特率测试，在相同的条件下进行比较的话，接收器的误比特率性能是一个十分重要的指标。误比特率的测试需要一个发送器、一个接收器和一条信道。首先需要产生一个长的随机比特序列作为发送器的输入，发送器将这些比特调制成某种形式的信号以便传送到仿真信道，我们在传输信道上加上一定的可调制噪声，这些噪声信号会变成接收器的输入，接收器解调信号然后恢复比特序列，最后比较接收到的比特和传送的比特并计算错误。误比特率性能常能描述成二维图像。纵
坐标是归一化的信噪比，即每个比特的能量除以噪声的单边功率谱密度，单位为分贝。横坐标为误比特率，没有量纲。 五．实验步骤 ①运行发生器：通过发送器将伪随机序列变成数字化的调制信号。 ②设定信噪比：假定 SNR 为 m dB,则 Eb/N0=10,用 MATLAB 假设SNR 单位为分贝。③确定Eb ④计算N0 ⑤计算噪声的方差σ n ⑥产生噪声：因为噪声具有零均值，所以其功率和方差相等。我们产生一个和信号长度相同的噪声向量，且该向量方差为σ n 。⑦加上噪声，运行接收器⑧确定时间延迟⑨产生误差向量⑩统计错误比特：误差向量“err”中的每一个非零元素对应着一个错误的比特。最后计算误比特率 BER：每运行一次误比特率仿真，就需要传输和接收固定数量的比特，然后确定接收到的比特中有多少错误的。使用 MATLAB 计算BER: ber=te/length(tx)。 六．实验结果及分析 MATLAB程序： %Simulation of bpskAWGN Max_SNR=10; N_trials=1000; N=200; Eb=1; ber_m=0; for trial=1:1:N_trials trial msg=round(rand(1,N)); % 1, 0 sequence s=1-msg.*2; %0-->1, 1-->1 n=randn(1,N)+j.*randn(1,N); %generate guass white noise