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卫星通信中的信号仿真与处理技术研究近年来，随着航天技术和通信技术的不断发展，卫星通信已经成为了人们工作和生活中必不可少的一部分。
而在卫星通信中，信号仿真与处理技术则是非常重要的一项技术，它可以有效地模拟和处理各种信号，确保卫星通信的稳定性和可靠性。
一、卫星通信信号仿真的分类卫星通信中的信号仿真通常可以分为三种类型，分别为信道仿真、载波仿真和信号仿真。
信道仿真主要是对卫星通信中的信道进行模拟和分析，以评估信道性能并提高通信质量。
信道仿真可以考虑多径效应、衰落等因素，从而结合实际情况模拟出最优的信道传输方案。
载波仿真则是对卫星通信的载波进行模拟和分析。
卫星通信的载波通常会采用高频波长，而载波仿真则可以模拟这些高频波长的传输和信号处理。
信号仿真则是模拟卫星通信中的各种信号，包括声音、数据、图像等。
信号仿真可以较为真实地模拟各种复杂的信号，帮助通信人员预测和解决在卫星通信中可能出现的问题。
二、卫星通信信号处理的流程卫星通信中的信号处理通常可以分为四个步骤，分别为信号采集、处理、网络传输和输出。
信号采集是指通过卫星接收器采集卫星传输过来的信号，将其转换成数字信号，并进行初步处理。
信号处理则是对数字信号进行各种操作和处理，例如滤波、降噪、调制解调等。
通过信号处理，可以有效地提高信号的质量和稳定性。
网络传输是指将经过处理的数字信号通过卫星网络传输到目标终端，例如电话、电视机等等。
输出则是将卫星传输过来的数据、声音、图像等信息在目标终端上进行输出。
三、卫星通信信号仿真和处理技术的研究进展随着无线通信技术的不断发展，卫星通信的信号仿真和处理技术也在不断进步。
在信号仿真方面，现代化代数方法也被越来越多地应用于卫星通信中的信号仿真。
例如，现代化代数方法可以通过约化方法将某类常规滤波器的设计和优化问题转化为一类代数最优化问题，从而简化了设计和优化的过程。
在信号处理方面，自适应滤波技术也被广泛应用。
例如，自适应滤波可以根据实时穿透信号的特点自主调整滤波器系数，从而更好地降低多径效应和其他干扰效应，提高信号的稳定性和可靠性。
三状态Markov陆地移动卫星信道模型王昕;戚晨皓【摘要】为克服单一状态无法充分体现实际卫星信道传播特性的缺点,本文研究了三状态Markov陆地移动卫星信道的建模方法,首次基于该信道模型进行了误符号率(Symbol error rate,SER)性能仿真.在该建模方法中,每个状态服从不同参数的Loo分布,状态之间的转移服从Markov随机过程.此外,本文还基于该信道模型进行了SER性能仿真,对比了S波段、仰角40°和正交相移键控下中度树阴影和郊区环境的SER,发现SER性能的好坏主要取决于卫星信道直视分量的强弱,当直视分量受到重度遮蔽时,为了补偿SER损失需额外的3～5 dB信噪比.另外,中度树阴影环境相比于郊区环境,为达到相同的SER=0.01的性能,要多消耗约5 dB的信噪比.本文的研究工作有助于研究卫星通信传输技术及其工程应用.【期刊名称】《数据采集与处理》【年(卷),期】2018(033)006【总页数】9页(P977-985)【关键词】陆地移动卫星;信道建模;Markov过程;Loo模型【作者】王昕;戚晨皓【作者单位】东南大学信息科学与工程学院 ,南京 ,210096;东南大学信息科学与工程学院 ,南京 ,210096【正文语种】中文【中图分类】TN927.23引言无线通信技术的快速发展和智能终端的迅速普及使得人们对移动数据业务的需求日益增加。
地面移动通信系统受基站覆盖区域所限，往往架设在人口密集的城市，很难在边远山区、沙漠戈壁、森林和海洋等地区实现信号全覆盖。
要实现真正意义上的通信信号全覆盖，必须借助于卫星通信系统[1,2]。
陆地移动卫星通信是卫星通信和移动通信相结合的产物，其典型的特征是利用地球静止轨道卫星或中、低轨卫星作为通信的信号源或中继，向其覆盖区域乃至全球范围内的用户提供移动通信业务。
卫星系统已成为继互联网和通信之后的第3个信息技术增长点[3]。
目前，中国的移动卫星系统和国际上已经发展成熟的移动卫星系统，如铱星系统、全球星系统、亚瑟拉系统、亚洲蜂窝卫星系统和海事卫星系统相比，还不够完善[4]。
多径时变信道模型仿真及性能分析
多径时变信道模型是一种模拟无线信道传输中存在的多径传播效应以
及随时间变化的信道时变性质的模型。
在无线通信中，信号在传播过程中
会经历多个路径，因此到达接收端的信号由多个路径传播并叠加在一起。
而时变性质则是指信道传输参数随时间变化的特性。
为了对多径时变信道进行模拟仿真并进行性能分析，首先需要选择合
适的信号模型。
常用的信号模型包括瑞利信道模型和高斯信道模型。
其中，瑞利信道适用于室外环境，主要考虑到多径传播效应；高斯信道适用于室
内环境，主要考虑到噪声的影响。
在仿真中可以根据具体需求选择合适的
信号模型。
接下来，需要确定仿真的参数。
多径时变信道模型的参数包括多径时延、多径衰落、多径幅度等。
这些参数可以根据实际场景进行设置，或者
通过测量获取。
在仿真过程中，可以通过设置不同的参数来模拟不同的信
道特性和环境。
进行性能分析时，常用的指标包括误码率、信噪比、信道容量等。
可
以通过对仿真结果进行统计分析得到不同信道条件下的性能指标，并与理
论值进行对比。
总结起来，多径时变信道模型的仿真和性能分析是针对无线通信中存
在的多径传播效应和信道时变性质进行的。
这可以通过选择合适的信号模型、参数设置和仿真工具来实现。
在仿真过程中，可以对不同的信道条件
进行模拟，并通过性能分析来评估系统的性能。
瑞利衰落信道和高斯信道是无线通信中常见的两种信道模型。
瑞利衰落信道适用于描述城市中的移动通信环境，而高斯信道则适用于描述开阔地带或者室内的通信环境。
本文将使用Matlab来分别模拟这两种信道，并对模拟结果进行分析和比较。
一、瑞利衰落信道模拟1. 利用Matlab中的rayleighchan函数可以模拟瑞利衰落信道。
该函数可以指定信道延迟配置、多径增益和相位等参数。
2. 我们需要生成随机的信号序列作为发送端的信号。
这里可以使用Matlab中的randn函数生成高斯白噪声信号作为发送端信号的模拟。
3. 接下来，我们需要创建一个瑞利衰落信道对象，并指定相应的参数。
这里可以设定信道延迟配置、多径增益和相位等参数，以便更好地模拟实际的信道环境。
4. 将发送端的信号通过瑞利衰落信道进行传输，即将信号与瑞利衰落信道对象进行卷积操作。
5. 我们可以通过Matlab中的plot函数绘制发送端和接收端信号的波形图以及信号经过瑞利衰落信道后的波形图，以便直观地观察信号经过信道传输后的变化。
二、高斯信道模拟1. 与瑞利衰落信道模拟类似，高斯信道的模拟同样可以使用Matlab 中的函数进行实现。
在高斯信道的模拟中，我们同样需要生成随机的信号序列作为发送端的信号。
2. 我们可以通过Matlab中的awgn函数为发送端信号添加高斯白噪声，模拟信号在传输过程中受到的噪声干扰。
3. 我们同样可以使用plot函数绘制发送端和接收端信号的波形图以及信号经过高斯信道后的波形图，以便观察信号传输过程中的噪声干扰对信号的影响。
三、模拟结果分析和比较对于瑞利衰落信道模拟结果和高斯信道模拟结果，我们可以进行一些分析和比较：1. 信号衰落特性：瑞利衰落信道模拟中，我们可以观察到信号在传输过程中呈现出快速衰落的特性，而高斯信道模拟中，信号的衰落速度相对较慢。
2. 噪声干扰：高斯信道模拟中，我们可以观察到添加了高斯白噪声对信号的影响，而在瑞利衰落信道模拟中，虽然也存在噪声干扰，但其影响相对较小。
卫星通信中的高阶调制技术研究张曼倩;刘健;杨博;邹光南【摘要】In this paper we sum up the high order modulation technologyfor the satellite communication protocol GMR-1 and DVB, study the principle of 16QAM, 16APSK, 32APSK modulation, analyze the satellite channel models, build AWGN channel and Rician-K channel by using Matlab that simulate the transceiver of these high order modulation signals and acquire different modulation error performance results under different channel environment, The simulation result has a certain significance on the actual satellite communication systems which adopt higher order modulation technology.%总结了卫星通信协议GMR-1、DVB中的高阶调制技术，研究了16QAM、16APSK、32APSK调制原理，分析了卫星信道模型，利用Matlab分别搭建AWGN信道和Rician-K信道下各高阶调制信号的收发，得到不同的调制方式在不同信道或在不同衰落因子同一信道下的误码性能。
本文的仿真结果对实际卫星通信系统采用高阶调制技术有着一定的借鉴意义。
【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2014(000)021【总页数】4页(P114-117)【关键词】卫星通信;高阶调制;衰落信道;误码性能【作者】张曼倩;刘健;杨博;邹光南【作者单位】航天恒星科技有限公司北京 100086;航天恒星科技有限公司北京100086;航天恒星科技有限公司北京 100086;航天恒星科技有限公司北京100086【正文语种】中文【中图分类】TN91卫星通信系统对地面通信系统有着补充的作用，在一些紧急的灾害、战争情况下尤为重要。
第1章绪论1.1课题研究目的和意义及国内外研究现状1.1.1课题研究的目的和意义本课题所研究的内容是对卫星移动通信系统中的多普勒效应进行分析，如果卫星与卫星之间或者卫星与移动用户终端之间或者卫星与地面基站之间存在相对运动，那么接收端所接收到的到的发射端载频会产生一定的频移，由于卫星与基站之间的相对运动所引起的附加频移被称为多普勒频移。
采用相关解调的数字通信受多普勒频移的影响相对较大。
如果相对运行速度较小，多普勒频移较小，此影响可以忽略不计。
如果存在着很大的相对径向运动，会产生较大的多普勒频移，这种情况就必须考虑多普勒效应对移动通信系统的影响，而且由于目前的移动通信网络中所使用的频段正在慢慢加大，频率的提高（即波长的减小）也会使多普勒频移增大，这些原因导致多普勒频移成为影响移动卫星通信系统的一个关键因素。
在卫星移动通信系统中，如果接收端接所接收到的频率与波源所产生的的实际频率之间发生了较大的多普勒频移，会使得接收端没有办法进行正确的解调，而使通信系统的效率下降。
为了解决通信系统被多普勒频移所影响这一问题，就需对多普勒效应的特点和变化的规律进行深入的研究，进而得出相应的解决方法。
1.2国内外研究现状1.2.1卫星移动通信的多普勒效应国内外的研究现状（1）国外研究现状文献[1]直接运用了几何分析法对通信卫星和地面移动终端的相对移动速度进行了计算,从而得出多普勒的频移值和变化率，这种方法被国内外对多普勒效应的研究所引用，但是这个文献中所给出的多普勒公式并不适用于所有的椭圆轨道，也没有体现多普勒频移的大小与卫星的参数之间的关系。
文献[2]首先研究的是用户仰角、卫星的轨迹与卫星到地面基站之间距离的时变关系，然后计算出可视时间段内不同用户仰角下的多普勒频移的大小，这种方法非常直接的展示了在可视时间段内的多普勒“S”型变化曲线，但是这种方法需要以最大用户仰角作为参数，并不能得出卫星运行一段时间内的多普勒辩护率。
GMSK调制解调原理及仿真分析设计GMSK调制解调原理及仿真分析设计内容摘要：随着现代通信技术的发展，许多优秀的调制技术应运而生，其中高斯最小频移键控（GMSK）技术是无线通信中比较突出的一种二进制调制方法，它具有良好的功率谱特性和较好的抗干扰性能，特别适用于无线通信和卫星通信。
目前，很多通信标准都采用了GMSK技术，例如，GSM，DECT等。
本文首先介绍了MSK的一般原理以及MSK的调制解调方法，接着重点对GMSK的调制原理和调制方法进行了阐述，然后，研究了GMSK的差分解调方法并进行了比较，最后用Matlab软件进行仿真及结果分析。
关键词：高斯最小频移键控调制差分解调 MatlabAlarm circuit design, microcontroller-based security Abstract: Along with the development of the communication technology,the mobile communication technology has been developing rapidly.A lot of excellent modulation technology has emerged as the times require,Gaussian Minimum frequency shift keying（GMSK）is one of the most outstanding technology in radio communication.It is especially used in radio and satellite communication for its nice spectrum characteristic and anti-jamming capability. At present , many communication system has employed the GMSK,for instance,the GSM,DECT.In this paper,the MSK which is the base of GMSK was introduced firstly,and then the modulation principle and methods of GMSK was analyzed, and the several differentially demodulation methods of GMSK was studied and compared emphatically.Finally using Matlab software simulate and results analysis. Keywords:Gaussian Minimum Shift Keying Modulation Differential DemodulationMatlab目录前言 (1)1 GMSK简介及工作原理和特点 (1)1.1 GMSK简介 (1)2 GMSK调制原理 (5)2.1 GMSK调制解调的优点及应用 (5)2.2 GMSK正交调制基带信号产生原理 (5)3 GMSK解调 (10)3.1 GMSK调制解调实现方法 (10)4 实验结果分析 (11)4.1 原NRZ码与解调NRZ码 (11)4.2 I路成型波与I路解调波 (12)4.3 Q路成型波与Q路解调波 (12)4.4 GMSK调制信号的频谱图 (13)4.5 提取载波解调后的信号的频谱图 (14)5 结束语 (14)参考文献： (16)GMSK调制解调原理及仿真分析设计前言调制是通信系统中提高通信质量的一项关键技术，调制的目的是为了使信号特性与信道特性相匹配。
随机过程在信息与通信工程领域中的应用*名：***学号：**********专业：信息与通信工程信息科学技术学院内容摘要信息与通信工程中存在大量的随机现象和随机问题。
如：信源是随机过程；信道不仅对随机过程进行了变换，而且会叠加随机噪声；从叠加了噪声和进行了变换之后的接收信号中将所需要的信号进行恢复；多个业务请求要共享一个资源的排队问题等等。
随机过程理论在信息与通信工程领域中已经得到了广泛的应用。
本文主要研究了随机过程中的泊松过程、马尔可夫过程以及平稳过程在信息与通信工程中的应用。
关键词：通信与信息工程；泊松过程；马尔可夫过程；平稳过程ABSTRACTThere are a lot of random phenomena and random problems in Communication and Information Engineering, such as: the signal source is a random process; channel is not only a transformation of random process, but also superimposed random noise; the received signal which is the superposition of the noise and after the transformation will be needed to restore the signal; queuing problems that multiple service request to share a resource. Stochastic process theory has been widely used in the field of Information and Communication Engineering. This thesis studies the stochastic process of Poisson process, Markov processes and stationary processes in Communication and Information Engineering.Keywords: Communication and Information Engineering; Poisson process; Markov process; stationary process1. 信息和通信系统中的随机问题信息和通信系统是一个产生、传输或处由电于信息的系统．在信息与通信工程中，存在大量的随机对象和相应的随机问题．下面我们就一些典型的例子加以说明[2]。
awgn信道仿真实验原理嗨，小伙伴！今天咱们来唠唠AWGN信道仿真实验原理这个超有趣的事儿。
咱先得知道啥是AWGN信道呢？AWGN就是加性高斯白噪声（Additive White Gaussian Noise）信道啦。
想象一下，你在一个超级安静的房间里听音乐，突然有一些乱七八糟的小杂音冒出来，这些杂音就有点像噪声哦。
在通信里呢，AWGN就是那种额外加进去捣乱的噪声。
它是“加性”的，就像往一杯水里加了点小沙子一样，是额外加上去的东西。
“高斯”呢，是说这个噪声的概率分布是高斯分布，就像那种中间高两边低的小山包形状的分布，大多数的噪声值都集中在中间某个范围。
“白”呢，可不是说颜色哦，是说这个噪声在整个频率范围内的功率谱密度是均匀的，就像白色光包含了各种颜色的光一样，这个噪声在各个频率上都有那么点影响。
那为啥要做AWGN信道仿真实验呢？这就好比你要给你的小宠物盖个小房子，你得先模拟一下各种可能遇到的糟糕天气情况，看看这个小房子能不能扛得住。
在通信里，我们要知道我们设计的通信系统在有这种噪声捣乱的情况下还能不能好好工作呀。
如果我们能在仿真里搞定AWGN信道下的通信，那在实际有点小噪声干扰的情况下，我们的通信系统也能表现得不错呢。
现在咱们来说说这个仿真实验的原理。
你可以把整个通信过程想象成一个小快递员送信的过程。
信就是我们要传输的信息啦。
这个信息呢，在进入AWGN信道之前，它是规规矩矩的。
但是一旦进入了这个信道，就好像小快递员走进了一个雾蒙蒙还有各种小妖怪（噪声）捣乱的地方。
这个噪声是随机产生的，它会按照高斯分布的规律随机地给我们的信息添乱。
在仿真的时候呢，我们得先有一个产生高斯分布随机数的办法。
这就好比我们要制造那些小妖怪，得有个魔法配方一样。
有了这个随机数，我们就可以把它当成噪声加到我们要传输的信号上。
比如说我们的信号是一个很有规律的正弦波，就像一条很平滑的小河流，那加上这个噪声之后呢，这个小河流就变得坑坑洼洼的了，有些地方高起来，有些地方低下去，这就是被噪声干扰后的信号啦。
光纤通信系统中的信道计算与建模方法研究信道计算与建模是光纤通信系统中的重要研究领域，它对于优化信号传输的质量和传输速率起到至关重要的作用。
在光纤通信系统中，信道计算与建模的目标是通过数学模型和计算方法，准确描述光纤传输过程中的信号传递和衰减特性，为系统设计和性能评估提供理论支持。
一、光纤通信系统中的信道计算方法光纤通信系统的信道计算主要包括了传输损耗、色散效应、非线性效应等因素的计算。
以下是常用的信道计算方法的概述。
1. 传输损耗计算方法传输损耗是指光信号在光纤中传输过程中因为散射引起的能量损失。
常用的传输损耗计算方法包括传输损耗模型和数值模拟方法。
传输损耗模型主要针对不同类型光纤的特性进行建模，通过损耗算法计算信号在光纤传输过程中的衰减情况。
而数值模拟方法则是通过数值计算和模拟，采用传输线理论等方法，模拟光信号在光纤中的传输过程，准确计算传输损耗。
2. 色散效应计算方法色散效应是光信号在光纤传输过程中由于不同频率分量的相速度差引起的波形失真。
常用的色散效应计算方法包括频率域方法和时域方法。
频率域方法主要采用传输矩阵法或传输函数法，将光信号的频率分量和相速度差之间的关系通过频域计算得出。
时域方法则通过计算光信号在时域上的传输过程，考虑到不同频率分量的相速度差，从而计算色散效应。
3. 非线性效应计算方法非线性效应是指光信号在光纤中传输过程中受到非线性因素影响产生的信号失真和干扰。
常用的非线性效应计算方法包括非线性传输方程求解和数值模拟方法。
非线性传输方程求解方法主要是通过求解非线性薛定谔方程等描述光信号在光纤中传输的微分方程，得到信号在光纤中的传输状况。
而数值模拟方法则是采用数值计算的方式，通过对非线性效应进行数值模拟，得到信号传输过程中的非线性失真效应。
二、光纤通信系统中的信道建模方法信道建模是指利用数学模型和参数来描述和预测信道的特性和行为。
光纤通信系统的信道建模主要包括了各种损耗、色散、非线性效应等因素的建模描述。
卫星信道模型分析与仿真王元;刘江春;杨博【摘要】In order to study the propagation of satellite channel, Lutz channel model and its extension were analyzed.Rice's sum of sinusoids was used to simulate the color Gauss process,so as to realize Rayleigh、Rice、Lognormal distribution and Lutz channel model simulation in different environment.The simulation results show that, both in Lutz channel model and its component of three probability distribution, the computer simulation and theoretical formula curve can be a good match.So, the method of Rice's sum of sinusoids can be adopted to simulate the satellite channel model effectively.%为研究卫星信道的传播特性,分析了Lutz信道模型以及在此基础上改进的Lutz信道模型.采用莱斯正弦和法对色高斯分布进行仿真,从而得到瑞利、莱斯和对数正态这3种分布,并在此基础上实现了不同环境下的Lutz 信道模型.仿真结果表明,Lutz信道模型及组成它的3种基本概率分布的计算机仿真曲线与理论公式所得曲线吻合度较高,因此,可用莱斯正弦和法有效的仿真卫星信道模型.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2016(029)012【总页数】4页(P69-72)【关键词】Lutz信道模型;色高斯过程;莱斯正弦和法;瑞利分布【作者】王元;刘江春;杨博【作者单位】航天恒星科技有限公司卫星通信事部,北京100086;航天恒星科技有限公司卫星通信事部,北京100086;航天恒星科技有限公司卫星通信事部,北京100086【正文语种】中文【中图分类】TN927卫星通信系统由于其通信距离远、覆盖面积广、不受地理条件和自然灾害限制的优点，得到广泛的应用。
基于随机过程的性能评估方法研究随机过程是一种重要的数学模型，广泛应用于现代科学和技术中。
例如在通信、电子、金融等领域中，随机过程被用来分析和预测系统的行为和性能。
因此，基于随机过程的性能评估方法也变得越来越重要。
性能评估是指对给定系统的性能进行定量的、客观的评价。
在实际应用中，可以通过各种指标来评估系统的性能，比如：信噪比、数据传输速率、吞吐量、延迟等。
而基于随机过程的方法则利用数学工具对这些指标进行分析和计算。
在通信系统中，传输信道的随机性是不可避免的。
因此随机过程理论成为性能评估的重要工具。
在研究随机过程的过程中，人们需要关注其多样性和复杂性。
比如，随机过程可以是离散的或连续的、有限的或无限的、稳定的或非稳定的。
此外，随机过程的分布特性也非常重要，人们通常需要关注随机过程的均值、方差、功率谱等特征。
对于不同类型的随机过程，人们也需要采用不同的性能评估方法。
例如在Markov链中，性能评估通常采用平稳分布、转移概率矩阵等指标。
在泊松点过程中，吞吐量、延迟、丢包率等指标则更为常用。
在高斯随机过程中，功率谱、互相关函数等则是常用的评价指标。
由于随机过程的复杂性，性能评估的计算往往需要耗费大量的时间和精力。
因此，从计算效率和实用性的角度考虑，人们常常需要采用各种近似方法。
例如，蒙特卡洛法可以通过随机模拟来得到性能评估结果；大数定律和中心极限定理则可以用来估计随机过程的较为稳定的平均值和分布。
除了上述方法外，近年来还出现了许多对于特定领域和应用的专门性能评估方法。
例如，在无线通信领域，人们研究了无线信道的性能并提出了许多评估方法，例如：传输率的瞬时分布、信道容量等指标。
在金融领域，人们利用随机过程来研究股票的价格波动，并提出了蒙特卡洛模拟和Black-Scholes公式等评估方法。
综上所述，基于随机过程的性能评估方法既具有理论性，也具有广泛的实际应用。
在不同领域和应用中，人们需要灵活选取合适的方法来进行系统性能的评估。
云南大学学报(自然科学版),2008,30(2):124～128CN 53-1045/N ISSN 0258-7971Journal of Yunnan U niversity Ξ卫星移动信道中色高斯随机过程仿真方法研究申东娅,赵翠芹,张雪梅,陆安现,崔燕妮(云南大学信息学院,云南昆明 650091)摘要:对频率选择性信道和频率非选择性信道,高斯随机过程是信道建模的基础.深入探讨了基于有限个谐波重叠产生有色高斯随机过程的方法,利用所产生的高斯随机数,对Loo 模型进行了仿真,给出了这个模型的理论和仿真的概率密度函数和累积分布函数图.仿真结果表明,用有限个加权正弦信号的叠加近似有色高斯过程的方法不仅简单、准确,而且其实现性和实时性都很好.关键词:窄带;陆地移动卫星信道;信道仿真中图分类号:TN 911.7 文献标识码:A 文章编号:0258-7971(2008)02-0124-05信道模型和信道仿真的正确性、真实性直接影响着所设计的无线通信系统的性能.在模型的设计中,除了在特性对相应的仿真对象应有良好的逼近外,实现的复杂度和速度是通常需要重视的要点,以保证其可实现性和实时性.实测法[1]、滤波方法[2]以及基于马尔可夫(Markov )过程建模[2]是3种常用的移动信道建模方法.目前卫星信道模型有Suzuki 模型和Loo ’s 分布等,这些信道模型的仿真都是基于多个不相关的有色高斯随机过程[3,4].Shen [5,6]提出六状态Markov 模型建模时变卫星移动通信信道,将衰落过程用6种不同的状态来描述.荣剑等[7]提出阴影衰落指数变化的信道模型.文献[8,9]提出用物理-统计模型的方法建模移动信道,将物理模型统计化,便于计算一阶和二阶统计特性.文献[10]研究了陆地卫星移动通信独立阴影衰落信道模型,2个相互独立的对数正态分布随机过程分别作用于直射信号分量和多径散射信号分量.第4种方法是使用一定数量的低频正弦波发生器,通过简单的运算得到伪随机噪声序列以逼近对象信道[3,4].本文首先分析上述4种方法的特点,并选择方法四进行主要介绍.用正弦和理论建立移动信道的确定性仿真模型,将这种方法应用到统计模型中,给出仿真模型参数,通过与理论分析模型的统计特性相比较,证明模型的可行性.图1 采用正交调幅的仿真器 Fig.1Simulator using quadrature amplitude modulation1 常见移动信道建模方法目前常用于移动信道建模的方法有下列4种方法.(1)实测法对实测数据进行信道建模,使用范围受特定环境的影响,不易推广;(2)产生高斯白噪声随机序列,通过具有对象信道特性的滤波器滤波,从而产生仿真数据.这种方法的代表模型是Clarke 模型.如图1所示,用2个相互独立的高斯低通噪声源产生同相分量和正交分量,先在频域用多普勒功率谱成型滤波器对随机信号进行整形,再在仿真器最后一Ξ收稿日期:2007-06-28 基金项目:国家自然科学基金资助项目(60662004,60172006). 作者简介:申东娅(1964- ),女,云南人,教授,硕士生导师,主要从事宽带无线通信、无线资源管理、移动网络规划、天线与电波传播等方面的研究.级用快速傅立叶反变换产生多普勒衰落的准确的时域波形;(3)基于马尔可夫过程建模;这种方法是用高阶Markov 模型作为衰落信道模型.到目前为止,已有很多研究.特别是近年来移动通信发展迅速,对话音、数据业务进行无线传输的3G 以及4G 的研究更是蓬勃展开.无线信道衰落对通信网络性能的影响是其中的关键问题之一.已有的通信协议大多没有考虑信道的记忆性,这就使得协议性能下降.对于信道记忆性,一般采用Markov 模型,已有的对于衰落信道记忆性的研究,大都采用高阶Markov 模型.但是,随着阶数的增加,计算复杂度也增加了.减小了它的好处.同时,Markov 模型大多应用于分组数据通信的协议研究.很少应用于物理信道;(4)使用一定数量的低频正弦波发生器,通过简单的运算得到伪随机噪声序列以逼近对象信道.这种方法是以正弦和理论为基础,用有限个加权的正弦信号和近似有色高斯过程,进而建立移动信道的确定性仿真模型.这也是近年来人们研究的重点.该理论的提出能够克服滤波器采样频率和带宽限制给设计与制作带来的困难,而且便于用计算机软硬件来实现.2 高斯随机过程的产生基于前面的分析,我们选择正弦波叠加法来产生正交分量I (t )和一个同相分量Q (t ),其过程分析如下.图2 地球到卫星的几何图Fig.2The earth -satellite geometry 假设接收点的位置在E 点,载波频率为f c ,散射波的频率为f scat =f c +f d ,f d 是由于移动台和卫星的相对运动而产生的多谱勒频移.v s 为卫星的速度,v m 为移动台的速度,v d 为卫星的相对径向速度,如图2所示.将速度v s 沿曲直方向分解和水平方向分解,可得v d =v s cos (μ),在S 到E 的方向上,Δt时间内的路程为Δl =v d Δt ,相位的变化为Δφ=2πλv d Δt ,可得多普勒频率为f d =v s cos (μ)λ.移动台附近的散射体可视为发射频率为f scat 的二次波源,散射波的波长为λscat =λ1+v d c ,所以ωm =2πv mλ1+v d c,由于源点距离很远,可设卫星到散射体的μ是相同的.相对于散射体,移动台的速度为v m 的接收点的电场是N 次平面波到达的重叠,可以看作是水平面内到达接收点的离散角度的个数,我们可以建立三维坐标图,如图3所示,αn 是三维坐标系内入射波与xoz 面的夹角,βn 为三维坐标系内入射波与xoy 面的夹角,φn 是相移,c n 是幅度.αn 和φn 是服从0～2π的均匀分布的随机变量,每条入射波的平均功率E{c 2n }=E 20N ,E 20是常数,表示接收信号的平均功率.波数向量可表示为k =2πλscat cos (αn )cos (βn )^x ,2πλscatsin (αn )cos (βn )^y ,2πλscat sin (βn )^z ,基准点的位置矢量:r =(x 0,y 0,z 0),如图4所示.第n 个阵元与基准点的信号分量间的相位差可以表示为:k ・r .在基准点的总接受电场为:E (t )=∑Nn =1E n (t ),其中E n (t )=Re [c n ej (ωscat t +kr +φn ],且E n (t )=c n cos ωscat t +2πλscat (cos (αn )cos (βn )x 0+sin (αn )cos (βn )y 0+sin (βn )z 0)+φn ,(1)总的电场可以表示为 E (t )=I (t )cos (ωc t )-Q (t )sin (ωc t ).(2)521第2期 申东娅等:卫星移动信道中色高斯随机过程仿真方法研究 图3 描述方位、高度和范围的三维空间Fig.3Three -dimensional space describing azimuth ,ele 2vation and range 图4 阵元接收信号与位置的关系Fig.4Relation between array received signal and position(2)式中同相分量I (t )为:I (t )=∑N n =1c n cos (ωn t +φn),即I (t )=∑K 2k =1p (βk )2∑N 0n =1cos (b nk )cos (ωm t cos (αn )cos (βk ))+cos (b N k )cos (ωm t cos (βk )).(3)(2)式中正交分量Q (t )为:Q (t )=∑N n =1c n cos (ωn t +φn),即为Q (t )=∑K 2k =1p (βk )2∑N 0n =1sin (b nk cos (ωm t cos (αn )cos (βk ))+sin (b N k )cos (ωm t cos (βk )).(4)(4)式中,p (βk )=π4βm cos π2βk βm ,|βk |≤βm ≤π2,αn 是N 0个0～2π均匀分布的随机变量,其中N 0=N2-12,K 为垂直面内到达接收点的离散角度的个数,2b nk =nπ4,b nk =π4.3 仿真方法应用高斯过程是建模的基础,本节将用第2节中所产生的高斯随机数来对Loo 模型进行仿真.3.1 Loo 模型[2] Loo 模型适用于乡村环境,模型假设大部分时间存在直射信号,并且树叶对直射信号有阴影作用,同时存在漫反射形成的多径信号.多径信号不受阴影影响,是典型的部分阴影模型,而且多径和阴影具有很大的相关性.在上述假设条件下,接收信号是服从瑞利和对数正态分布的随机变量之和,即:r e j θ=S e j φ0+R e j φ,式中的S 服从对数正态分布,R 服从瑞利分布;相位φ0和φ是服从0～2π的均匀分布.假设S 为常量,r 的条件概率密度函数简化为莱斯分布 p rS =r σ2e -(r 2+s 2)2σ2I 0rS σ2, r ≥0.(5)S 服从对数正态分布,由全概率公式得,接收信号包络的概率密度函数为 p (r )=∫p r S p S (S )d S ,(6)其中 p S (S )=202πσ1S ln10exp -(20log S -μ1)22σ21.(7)其中u和σ21分别是10log (S )的均值和方差,S 的均值为m =exp u 20loge +σ120loge 2,方差为m 2exp σ120loge 2-m 2.由信号功率和包络的关系可得:s =S 22,r ′=r 22,所以在已经知对数正态S 条件下621云南大学学报(自然科学版) 第30卷的接收信号功率的概率密度函数为 p r′s=1σ2e-(r′+s)σ2I02r′sσ2.(8)由全概率公式得 p(r′)=∫+∞0p r′s p(s)d s,(9)其中 p(S)=202πσ1s ln10exp-(20log s-μ1)22σ21.(10) 3.2 仿真结果及分析 通过仿真值与理论值的比较,研究模型的有效性.Rayleigh分布为R=|I(t)+j Q(t)|,根据服从对数正态分布的阴影衰落在当信号用分贝表示时就成为正态分布的原理就可以推导出Lognormal分布为:S=20log(I(t)).在本次仿真中,参数的选取为:N0=34,K=8000,v d=10m/s,v m= 20m/s.对Loo模型进行仿真,接收信号包络和功率概率密度函数和累积分布的仿真结果如图5所示.可以看出,由理论推导模型的曲线与计算机仿真模型的曲线十分吻合,表明用有限个谐波重叠的基本方法来产生有色高斯随机过程的方法是有效的.图5 Loo模型仿真值和理论值比较图Fig.5The comparative results of simulation and theory4 总 结高斯随机过程是信道建模的基础,本文首先引入了基于有限个谐波重叠的基本方法来产生有色高斯随机过程,在所产生高斯随机过程的基础上,我们对陆地卫星移动通信频率非选择性信道的Loo模型进行了研究,计算机仿真和理论值吻合很好,证明了这种方法的实用性.参考文献:[1] K ANA TAS A G,CONSTAN TINOU P.Narrowband characterization of the land mobile satellite channel:a comparison ofempirical models[J].European transactions on elecommuications,1996,7(4):1222127.721第2期 申东娅等:卫星移动信道中色高斯随机过程仿真方法研究821云南大学学报(自然科学版) 第30卷[2] LOO C,SECORD puter models for fading channels with application to digital transmission[J].IEEE Trans VehTechnol,1991,40(11):7002707.[3] K ANA TAS A G,CONSTAN TINOU P.A narrowband land mobile satellite channel software simulator for urban environ2ments[J].Int J Satell Commun,2000,18:17245.[4] POP M F,BEAUL IEU N C.Limitations of sum2of2sinusoids fading channels simulators[C]//IEEE Trans Commun,2001,6992708.[5] SHEN Dong2ya.A Novel multi2state channel model on the land mobile satellite channels[C]//Proceedings of GMC’06,Bei2jing,China,2006.[6] SHEN Dong2ya.An efficient Simulator to Land Mobile Satellite Channels[C]//Proceedings of2005Asia2Pacific MicrowaveConference,Suzhou,China,IEEE Press.2005,4:281422817.[7] 荣剑,申东娅,孙静.RM陆地移动卫星信道模型[J].云南大学学报:自然科学版,2006,28(6):4872491.[8] SHEN Dong2ya,Y AN G Y i2huai,L IU Tai2jun.Physical2statistical Propagation Model on the Land Mobile Communications[C]//Proceedings of2005Asia2Pacific Microwave Conference,Suzhou,China,IEEE Press.2005,4:234922353.[9] 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realization and real2time are very good.K ey w ords:narrowband;land mobile satellite channels;software simulator。
