xy推荐瑞利衰落信道的仿真[1]

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:当终端移动速度为120km/h时,瑞利分布的包络为:五源程序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/hc=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/hfd=v2*fc/c; %多普勒频移h2=rayleigh(fd,t); %产生信道数据plot(20*log10(abs(h1(1:10000))))title('v=30km/h时的信道曲线')xlabel('时间');ylabel('功率')plot(20*log10(abs(h2(1:10000))))title('v=120km/h时的信道曲线')xlabel('时间');ylabel('功率')function [h]=rayleigh(fd,t)%该程序利用改进的jakes模型来产生单径的平坦型瑞利衰落信道%输入变量说明:% fd:信道的最大多普勒频移单位Hz% t :信号的抽样时间序列,抽样间隔单位s% h为输出的瑞利信道函数,是一个时间函数复序列N=40; %假设的入射波数目wm=2*pi*fd;M=N/4; %每象限的入射波数目即振荡器数目Tc=zeros(1,length(t)); %信道函数的实部Ts=zeros(1,length(t)); %信道函数的虚部P_nor=sqrt(1/M); %归一化功率系theta=2*pi*rand(1,1)-pi; %区别个条路径的均匀分布随机相位for n=1:M %第i条入射波的入射角alfa(n)=(2*pi*n-pi+theta)/N;fi_tc=2*pi*rand(1,1)-pi; %对每个子载波而言在(-pi,pi)之间均匀分布的随机相位fi_ts=2*pi*rand(1,1)-pi;Tc=Tc+2*cos(wm*t*cos(alfa(n))+fi_tc);Ts=Ts+2*cos(wm*t*sin(alfa(n))+fi_ts); %计算冲激响应函数end;h= P_nor*(Tc+j*Ts); %乘归一化功率系数得到传输函数。

瑞利信道衰减系数-概述说明以及解释1.引言1.1 概述瑞利信道是一种常见的无线传输信道模型，其信号经过传输会受到一定程度的衰减影响。

瑞利信道衰减系数是用来描述信号在瑞利信道中衰减的程度的重要参数之一。

在无线通信系统中，了解和准确计算瑞利信道衰减系数对于系统设计和性能评估至关重要。

本文将围绕瑞利信道衰减系数展开详细讨论，包括其定义、计算方法以及影响因素等内容。

通过深入探讨瑞利信道衰减系数的相关知识，可以帮助读者更好地理解在实际通信系统中应用和优化瑞利信道的重要性。

1.2文章结构1.2 文章结构本文将首先介绍瑞利信道衰减系数的概念和定义，然后探讨影响瑞利信道衰减系数的因素，包括信号频率、传输距离、环境条件等。

接着将详细说明如何计算瑞利信道衰减系数，包括理论推导和实际计算方法。

最后，我们将总结瑞利信道衰减系数的重要性，并举例应用瑞利信道衰减系数的实际场景，展望未来的研究方向。

通过本文的阐述，读者将能够全面了解瑞利信道衰减系数在无线通信系统中的重要性和应用价值。

1.3 目的:本文旨在深入探讨瑞利信道衰减系数这一重要概念，阐明其在通信系统中的关键作用和影响因素。

通过详细介绍瑞利信道衰减系数的定义、计算方法以及实际应用场景，希望读者能够更加全面地了解该概念的重要性和实用性。

同时，本文也旨在对未来关于瑞利信道衰减系数的研究方向进行展望，为相关领域的进一步研究提供思路和启示。

通过本文的阐述，希望读者能够对瑞利信道衰减系数有一个全面深入的理解，为通信系统的设计和优化提供参考和指导。

2.正文2.1 什么是瑞利信道衰减系数瑞利信道衰减系数是描述在瑞利信道中信号传输衰减的重要参数。

瑞利信道是无线通信中常见的一种多路径衰落信道模型，其特点是接收端收到的信号是由多条不同路径的信号叠加而成的，这些信号经过不同的路径传播到达接收端，因此会受到多径效应的影响。

信号在传输过程中会出现衰减，其中瑞利信道衰减系数就是用来描述这种衰减情况的参数。

具有正确统计概率的瑞利衰落模型的 仿真[蔡莉莉]给出了一种新的基于正弦和的仿真瑞利衰减信道的仿真模型,并对该模型的二 阶统计量与高阶统计量进行了仿真。

经理论计算与仿真表明：在正弦波数量较少 的情况下该模型的二阶统计量、包络和相位的概率密度函数、电平通过率(LCR) 和平均衰落持续时间(AFD)、以及四阶统计量平方包络的概率密度函数与理想值 非常接近。

仿真模型对所有的正弦波采用了随机初始相位和有条件的随机多谱勒 频率。

新的仿真模型满足广义平稳性(WSS,w ide-sense stationary)，而且能被直 接用来产生频率选择性多径不相关衰弱波形。

关键词： 信道模型 衰减信道仿真 瑞利衰落 统计概率蔡莉莉江西抚州人。

南京邮电大学自动化学院研究生。

2002年毕业于南昌大学电子 工程系。

目前研究方向为现代通信系统与通信信号处理。

1 引言信道模型在通信系统仿真研究中的地位和现有信道 模型局限性给仿真研究造成的困难，决定了信道模型研究 的重要性和基础性。

任何信道仿真模型的基本目标是能够 尽可能得到实际信道的统计特性。

利用正弦和作为信道模 型的主要目的是为了通过选取合适的频率、幅度、相位值 产生平稳复数高斯随机过程，得到理想的统计概率。

在过 去的30年中，提出了大量瑞利衰落信道的仿真模型。

总的 来说，这些仿真模型可分为两类：(1)确定模型：在仿真 实验中有固定的多谱勒频率，幅度，相位，因此有确定性 性质。

(2)统计模型：在仿真实验中至少有一个参数（多谱勒频率，幅度，相位）作为随机变量，因此每次仿真实验信道的性质都有所不同。

但一般都采用尽管在统计平稳性和各态历经性方面存在局限性但更为简单的确定模型， 其中，最著名的是数学参考模型为Clarke 模型[1]以及得到了广泛应用的仿真模型Jakes 模型[2]。

难以获得独立理想白噪声组、以及如何构成满足要求的数字滤波器是Clarke 模型的问题。

不容易得到独立瑞利衰落波形，以及如何实现各态历经是Jakes 模型本身的 确定性构造所固有的弊病。

实验报告哈尔滨工程大学教务处制实验五 无线多径信道特性及模型设计一、实验目的实验验证多径信道时间选择性和频率选择性特性，验证多径衰落信道模型。

二、实验原理在陆地移动通信中，移动台往往受到各种障碍物和其他移动体的影响，以致到达移动台的信号是来自不同传播路径的信号之和。

而描述这样一种信道的常用信道模型便是瑞利衰落信道。

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，表现为“衰落”特性，并且多径衰落的信号包络服从瑞利分布。

由此，这种多径衰落也称为瑞利衰落。

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的情况，否则应使用莱斯衰落信道作为信道模型。

假设经反射（或散射）到达接收天线的信号为N 个幅值和相位均随机的且统计独立的信号之和。

其典型信道模型为Clarke 信道模型。

Clarke 信道模型是用于描述小尺度衰落的一种平坦衰落信道模型，即瑞利衰落信道。

其移动台接收信号强度的统计特性是基于散射的，这正好与市区环境中的无直视通路的特点相吻合，因而广泛应用于市区环境的仿真中。

在Clarke 模型中，基站和移动台之间的传播环境的主要特征是多径传播，不存在直射路径，只存在散射路径，使到达波都经历了相似的衰落，具有几乎相等的幅度，但具有不同的频移和入射角。

移动台的移动使得每个到达波都经历了多普勒频移，假设发射天线是垂直极化的，入射到移动台天线的电磁场由N 个平面波组成。

对于第n 个以角度n α到达的x 轴的入射波，多普勒频移为：cos n n vf αλ=(1)式中，λ为入射波波长，v 为移动台运动速度。

到达移动台的垂直极化平面波的场强分量为：01E cos(2)Nz n c n n E C f t πθ==+∑ ( 2)式中，E 0为本地平均电场的实数幅度；C n 为不同电波幅度的实数随机变量；f c 为载波频率。

摘要为了更好的了解和掌握衰落信道中无线通信系统的性能，提出了基于MATLAB的无线衰落信道仿真模型，采用64QAM调制方式，信道编码用了（7,4）线性分组码，利用MATLAB中SIMULINK通信系统仿真模型库进行（7,4）线性分组码建模仿真，并调用通信系统功能函数进行绘制频谱及误码率与信噪比关系曲线图。

在完成衰落信道的性能分析之后，并与高斯信道下的性能进行对比。

关键字：SIMULINK 64QAM 无线衰落高斯信道仿真目录前言 (3)1 64QAM设计原理及衰落信道 (4)1.1 64QAM通信系统基本模型 (4)1.2 无线衰落信道 (4)1.3 64QAM调制技术 (5)1.4 64QAM调制的主要技术指标 (6)2 线性分组码基本原理 (7)2.1 线性分组码 (7)2.2 编码原理 (7)2.3 纠错原理 (9)3 SIMULINK 概述 (11)3.1 Simulink的模块操作 (11)3.1.1 主要模块的简介 (12)3.2 Simulink的功能 (12)4 衰落信道的性能分析与仿真 (14)4.1 SIMULINK中模块仿真 (14)4.1.1 信号源及模块参数 (15)4.1.2 线性分组码（7，4） (15)4.1.3 主要模块参数设置 (16)4.2 64QAM通信系统仿真 (17)4.3 性能分析 (19)总结 (20)参考文献 (21)致谢 (22)前言在卫星移动通信系统、陆地移动通信系统中其电波传播方式主要以视距传播为主。

由于多径和接收端运动等因素的影响，使得无线信道对接收信号在时间、频率和角度上造成了色散，这种色散表现在接收信号幅度上就是所谓的信号衰落，因此，多径效应对通信质量有着至关重要的影响。

正交幅度调制QAM是数字通信系统中一种常用的调制技术。

尤其是多进制QAM，比如64QAM有着非常高的频谱利用率。

它的调制效率高，对传输途径的信噪比要求高，具有带宽利用率高，抗噪声强等特点，适合有线电视电缆传输；我国有线电视网中广泛应用的DVB-C 调制即QAM 调制方式。

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。

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 samplesfM=fd/fs; %normalized doppler shiftNfM=fftSize*fM;kM=floor(NfM); %maximum freq of doppler filter in FFT samplesdoppFilter=[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));%filteringfilterSamples=kron(ones(numBlocks,1),doppFilter);gSamplesI=gSamplesI.*filterSamples;gSamplesQ=gSamplesQ.*filterSamples;freqSignal=gSamplesI-1j*gSamplesQ;freqSignal=reshape(freqSignal,fftSize,numBlocks); outSignal=ifft(freqSignal,fftSize);outSignal=abs(outSignal(:)); %Rayleigh distributed signal。

瑞利衰落信道仿真实验报告一、实验原理在陆地移动通信中，移动台往往受到各种障碍物和其他移动体的影响，以致到达移动台的信号是来自不同传播路径的信号之和。

而描述这样一种信道的常用信道模型便是瑞利衰落信道。

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，表现为“衰落”特性，并且多径衰落的信号包络服从瑞利分布。

由此，这种多径衰落也称为瑞利衰落。

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的情况，否则应使用莱斯衰落信道作为信道模型。

假设经反射（或散射）到达接收天线的信号为N 个幅值和相位均随机的且统计独立的信号之和。

信号振幅为r,相位为θ,则其包络概率密度函数为 P(r)=2222rσσr e - (r ≥0)相位概率密度函数为：P(θ)=1/2π （πθ20≤≤）二、用MATLAB 对瑞利衰落信道进行仿真1、matlab 代码：用到的子函数：function [r,x,y]=raychan (n) %n 为路径数 x,y 分别为叠加后信号实部和虚部，r 为信号包络t=1; v=50; lamda=1/3; %t ，v ，lamda 初始化一个值alpha=rand(1,n); %产生n 条路径的幅度向量phi=2*pi*rand(1,n); %产生n 条路径的相位向量theta=2*pi*rand(1,n); %产生n 条路径的多普勒频移的角度向量s=alpha.*(exp(j.*(phi+2*pi*v*t/lamda*cos(theta))))*ones(1,n)'; %s 为n 条路径的叠加x=real(s);y=imag(s);r=sqrt(x^2+y^2);end主程序：clc;clear;N=10000; %N 代表获取的r 的个数r=zeros(1,N); %r 初始化为零n1=6; %n 为路径数x=r; y=r; theta=r; %x ，y ，theta 初始化为零for i=1:N %该循环产生N 个r ，N 个theta ，N 个x ，N 个y[r(i),x(i),y(i)]=raychan (n1);endsigma=sqrt(var(x)); %计算标准差sigmaindex=[0:0.01:max(r)]; %index 为横坐标的取值范围，相当于规定了r/sigma 的坐标p=histc(r,index); %p 为r 在index 规定的区间里的统计个数P=zeros(1,length(p)); %P 用来计算累加的区间统计，在概率中相当于F （x ），先初始化，然后循环求值for i=1:length(p)for j=1:iP(i)=P(i)+p(j);endendP=P/N; %除以总数N 得到概率poly_c=polyfit(index,P,9); %用9阶多项式拟合P （index ）,得到多项式系数行列式poly_cpd=polyder(poly_c); % 多项式微分，即对P(index)微分，相当于求f （x ）概率密度p_practice=polyval(pd,index); %求出index 对应的多项式函数值p_practicep_theory=index/sigma^2.*exp(-index.^2/(2*sigma^2)); %求出index 对应的p_theory 值%画出r 的实际和理论概率密度函数图plot(index,p_practice,'b-',index,p_theory,'r-');legend('Practical','Theoretical');title('Amplitude Practical versus Theoretical');xlabel('r/\sigma');ylabel('P(r)');axis([0 4 0 0.8]);grid on;结果如图：r/ P (r )Amplitude Practical versus Theoretical分析：在r/σ=1，概率密度P(r)取得最大值，表示r 在σ值出现的可能性最大。

开题报告通信工程瑞利衰落信道的matlab仿真一、课题研究意义及现状随着科学技术的不断提高,无线通信系统不断更新还代,无线通信走入各家各户，它带来的便利深入人心。

无线移动通信自诞生以来，其发展速度令人惊叹。

经历第二代和第三代移动通信的快速发展，下一代即后三代(Beyond 3G)或第四代移动通信系统(4G)的研究工作已经开始展开。

移动信道的研究与应用为移动通信开辟更为广阔的前景,认识移动信道本身的特性是解决移动通信中关键技术的前提.瑞利衰落信道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。

在无线通信中，信号通过无线信道后，由于基站周围反光物体或者其它障碍物的阻塞，经过多种路径的反射、折射，导致信号幅度随机化，使信号的干扰增大，给接受信号带来很大不便。

而第四代移动通信技术要普及，就要研发出瑞利衰落信道的解决方法，所以研究瑞利衰落信道具有很大的意义。

在MIMO中，传统的多天线被用来增加分集度从而克服信道衰落。

具有相同信息的信号通过不同的路径被发送出去，在接收机端可以获得数据符号多个独立衰落的复制品，从而获得更高的接收可靠性。

要克服瑞利衰落信道带来的不便，就要先研究它的特性。

当在实际电子通信系统中进行试验研究比较困难或更本无法实现时，仿真技术就成为必然选择。

我的研究课题就是利用Matlab仿真对瑞利衰落信道进行模拟仿真，对产生的各种符合瑞利分布的信道系数画出曲线图，并进行分析研究。

二、课题研究的主要内容和预期目标课题研究的主要内容1.先掌握matlab程序设计；2.通过资料了解瑞利衰落信道的原理；3.通过m语言编程建立瑞利衰落信道模型；4.在完善的信道模型基础上进行Matlab仿真；课题的预期目标：1.要求根据瑞利衰落信道模型，能产生符合瑞利分布的信道系数；2.再根据这些信道系数画出相应的曲线图；3.课题的验收成果包括瑞利衰落信道仿真的matlab源程序以及相应的说明书。

文章编号:1009-3443(2004)02-0001-08Rayleigh 衰落信道的仿真模型李　子,　蔡跃明(解放军理工大学通信工程学院,江苏南京210007)摘　要:Rayleigh 衰落信道的仿真模型是许多信道仿真模型的基础。

用一个统一的表达式归纳和总结了各种Rayleigh 衰落信道仿真模型,根据表达式中参数的假设条件不同,将现有的仿真模型分为4类,分别讨论它们的均值、相关统计特性、平稳特性和各态历经特性。

通过对这些仿真模型的比较分析,可以看出,各态历经特性与相关特性的匹配是一对矛盾,不能同时满足。

在此基础上提出了一个高效的仿真模型应当满足的条件,这将有助于设计新的仿真模型。

关键词:信道模型;瑞利衰落;广义平稳;各态历经中图分类号:TN911.5文献标识码:ASimulation Models for R ayleigh Fading ChannelsL I Zi ,　CAI Yue -m ing(Instit ute o f Communications Engineering ,P L A U niv.of Sci.&T ech.,N anjing 210007,China)Abstract :Rayleigh fading channels are the fo unda tion of all cha nnel m odels.In this paper,sev eral kinds of the sim ula tion m odels of Rayleig h fading cha nnels by a uniform ex pression are sum mariv ed.Acco rding to the differences amo ng the a ssumed co ndition of the pa ram eters in the ex pression ,the simulatio n m odels fall into 4classes.Discussion is also made o f their m ean,cor relatio n,stationa ry and erg odicity.With the help of these discussio ns,it ca n be seen tha t the ergodicity and the fitting o f the sta tionary can 't exist simulta neously .Based on this ,some co nditio ns on an effectiv e channel m odel a re presented .And these conditions a re useful to desig n the new effectiv e channel m odels .Key words :channel m odel;Ray leigh fading;w ide-sense sta tio nary;ergodicity 收稿日期:2003-10-30.基金项目:江苏省自然科学基金资助项目(BK2003015).作者简介:李　子(1980-),男,硕士生. 无线通信系统的性能在很大程度上取决于无线信道。

移动通信课设实验报告题目: 瑞利衰落信号的时间序列的仿真学院信息与通信工程学院班级姓名学号班内序号瑞利衰落信号的时间序列的仿真一．课设题目要求 (3)二．实验原理 (3)三．仿真结果与分析 (8)四．心得体会 (13)附录：仿真代码 (13)一．课设题目要求在下列条件下采用Smith 的仿真方法产生Rayleigh 衰落信号的时间序列，其中有8192个样值。

（1）fm=20Hz （2）fm=200Hz二．实验原理1.瑞利衰落分布的相关原理（1）瑞利分布的产生通常在离基站较远、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。

且各反射波的幅度和相位都统计独立。

接收信号的包络幅度、相位的分布特性分别为：包络 r 服从瑞利分布，θ在0～2π内服从均匀分布。

（2）瑞利分布的相关性质在移动无线信道中，Rayleigh 分布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分布类型。

两个正交的嗓声信号之和的包络服从Rayleigh 分布。

图一例示了一个Rayleigh 分布的信号的包络，它是时间的函数。

Rayleigh 分布的概率密度函数为:⎪⎩⎪⎨⎧<∞≤≤-=)0(0)0()2e x p ()(222r r r r r p σσ其中，σ是包络检波之前所接收的电压信号的rms 值，2σ是包络检波之前的接收信号包络的时间平均功率。

不超过某特定值R 的接收信号的包络由相应的累积积分给出:⎰--==≤=RR dr r p R r R P 022)2exp(1)()Pr()(σRayleigh 分布的平均值mean r 为:[]σπσ2533.12)(0====⎰∞dr r rp r E r meanRayleigh 分布的方差为2r σ，它表示信号包络的交流功率。

表示为:[][]220222224292.0)22(2)(σπσπσσ=-=-=-=⎰∞dr r p r r E r E r包络的rms 值为平均值再求平方根，即σ2 r 的中值可由下式解出:σ177.1=m edian r因此，Rayleigh 衰落信号的平均值与中值仅相差0.55dB 。

瑞利衰落信道模型的研究与仿真的开题报告一、选题背景与意义随着移动通信技术的发展，无线通信系统已经成为人类生活中不可或缺的一部分。

而无线通信中信道模型又是无线通信系统设计和性能评估的重要基础，同时也是无线信号传输、干扰抑制、频谱利用等问题解决的关键。

在无线信道模型中，瑞利衰落信道模型是最为常用的一种模型，也是最符合实际情况的一种模型。

因此，对瑞利衰落信道模型的研究和仿真具有重要的意义。

本文将对瑞利衰落信道模型的研究和仿真进行深入的探讨，并尝试采用当前较先进的数学工具和仿真技术，对瑞利衰落信道模型进行分析和实现，进一步提高无线通信系统设计和性能评估的精度和可靠性。

二、研究内容和目标1. 瑞利衰落信道模型的理论研究通过对瑞利衰落信道模型的基本原理和特点进行分析和理解，掌握其基本公式和数学模型，以及与其他信道模型的对比和区别。

2. 瑞利衰落信道模型的仿真分析采用MATLAB等软件，对瑞利衰落信道模型进行建模和实现，分析瑞利衰落信道模型的信噪比、误码率、带宽利用率等性能指标，并与其他信道模型进行比较和验证。

3. 瑞利衰落信道模型的应用将瑞利衰落信道模型应用于无线通信系统设计和性能评估中，结合实际应用场景，通过仿真和实验的方法，对瑞利衰落信道模型的适用性和性能优劣进行评价和探讨。

三、研究方法和技术路线1. 文献调研和理论分析通过文献调研和理论分析，从理论和实践两个方面，深入研究瑞利衰落信道模型的基本原理和特点，明确其数学模型和公式，以及其他信道模型的对比和区别。

2. 仿真模型的搭建和实现采用MATLAB等软件，对瑞利衰落信道模型进行建模和实现，通过变量设置、输入输出操作等相关方法，实现对瑞利衰落信道模型的各项性能指标分析和仿真分析。

3. 系统评价和实验验证将瑞利衰落信道模型应用于无线通信系统设计和性能评估中，通过仿真和实验的方法，对瑞利衰落信道模型的适用性和性能优劣进行评价和探讨，并验证其在实际应用场景中的可行性和有效性。

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。

瑞利衰落信道参数瑞利衰落是无线通信中常见的信道衰落模型之一，它描述了无线信号在传播过程中遇到的随机性衰落现象。

瑞利衰落信道参数是对瑞利衰落信道进行建模和分析的重要指标，下面将详细介绍瑞利衰落信道参数的定义、计算方法以及对无线通信系统性能的影响。

1. 瑞利衰落信道参数的定义瑞利衰落信道参数主要包括衰落深度、衰落带宽和衰落持续时间。

（1）衰落深度：衰落深度是指信号在传输过程中的幅度变化程度，它反映了信号强度的随机性。

一般情况下，衰落深度服从瑞利分布，可以用标准差来表示。

（2）衰落带宽：衰落带宽是指信号在传输过程中频率的变化程度，它反映了信号频率的随机性。

衰落带宽可以通过功率谱密度函数来描述。

（3）衰落持续时间：衰落持续时间是指信号在传输过程中衰落持续的时间长度，它反映了信号衰落的时域特性。

2. 瑞利衰落信道参数的计算方法（1）衰落深度的计算方法：衰落深度可以通过计算信号的平均功率和方差来得到。

假设信号的平均功率为P，方差为σ^2，则衰落深度为2σ。

（2）衰落带宽的计算方法：衰落带宽可以通过计算信号的自相关函数来得到。

自相关函数描述了信号在不同时刻的相关性，通过对自相关函数进行傅里叶变换可以得到信号的功率谱密度函数，从而得到衰落带宽。

（3）衰落持续时间的计算方法：衰落持续时间可以通过计算信号的相关时间来得到。

相关时间表示信号在不同时刻之间的相关性，通过对相关时间进行统计可以得到衰落持续时间。

3. 瑞利衰落信道参数对无线通信系统性能的影响瑞利衰落信道参数直接影响着无线通信系统的可靠性和传输质量。

（1）衰落深度的影响：衰落深度越大，信号的幅度变化越大，通信系统的误码率也会相应增加。

因此，衰落深度对通信系统的可靠性有较大影响。

（2）衰落带宽的影响：衰落带宽越大，信号的频率变化越大，导致信号的带宽增加，从而降低了信号的传输质量。

（3）衰落持续时间的影响：衰落持续时间越长，信号衰落的时间范围越大，导致传输信号的连续性受到影响，从而降低了信号的传输质量。

暑期实习报告一、 实习题目用正弦波模拟仿真瑞利信道和莱斯信道二、 实习背景在移动通信中，移动台与基站之间的通信往往受到各种障碍物和其他移动物体的影响，作为载体的电磁波会在传输过程中有直射波、反射波、绕射波和散射波之分，以致移动台接收到的信号是由经过不同延时不同路径到达的多路信号合并而成，而这些信号受阴影效应、多普勒效应等的影响， 他们的幅度受到不同程度的衰减，同时在存在频移和相移。

三、 实习原理瑞利衰落信道是一种无线电信号传播环境的统计模型，这种模型表现为在发射机和接收机之间不存在直射信号，假设信号通过无线信道后，其幅度是随机的。

并且接收机信号的包络服从瑞利分布。

莱斯衰落信道与瑞利信道的区别就是在发射机和接收机之间存在直射波。

瑞利信道模型为：1()c o s (22)N R t C n f t F t T h e a t a ππ=++∑Cn 、F 、Theata 是相互独立的随机变量，Cn 表示信号幅度，F 为频移系数，Theata 表示相移。

莱斯信道模型为：1()cos(2)cos(22)n R t ft Cn ftFt Theata πππ=+++∑Cn 、F 、Theata 是相互独立的随机变量，Cn 表示信号幅度，F 为频移系数，Theata 表示相移四、 仿真结果：□1瑞利信道 代码：function rayleight=sym('t');n=input('n=');f=8*10^8;%取信号频率为800MhzC=rand(1,n);Theata=-2*pi+4*pi.*rand(1,n);F=-1+2.*rand(1,n);Zx=cos(2*pi*f.*t+2*pi*f.*F*t+Theata);RS=Zx*C'当仿真路数为30路时，得到的接收信号时域图为：0102030405060708090100-8-6-4-2246810当仿真路数为30路时，接收信号的包络：代码：t=0:.2:100;N=501;%采样点总数R=0:0.024:12;%包络幅度范围m=zeros(1,N);q=(8226958330713791*cos((14738544651813039.*t)/2097152 - 6420982962695317/1125899906842624))/9007199254740992 + (8624454854533211*cos((3147546321980441.*t)/2097152 + 1592488907343941/281474976710656))/9007199254740992 + (153933462881711*cos((2922601302899569.*t)/2097152 - 1293881763019091/562949953421312))/281474976710656 + (109820732902227*cos((5056154441375673.*t)/524288 + 572054395085517/140737488355328))/1125899906842624 + (770956303438939*cos((11971310637107755.*t)/2097152 - 976910002155657/281474976710656))/4503599627370496 + (7648276850999985*cos((24678095153207873.*t)/4194304 + 1097200154976001/562949953421312))/9007199254740992 + (55201045594335*cos((15890773575148387.*t)/2097152 - 1129149318181027/562949953421312))/140737488355328 +(3798887910549989*cos((4144792385309751.*t)/2097152 - 384936153162253/562949953421312))/9007199254740992 + (1143795557080799*cos((682689757498656039.*t)/134217728 - 6312399365597953/2251799813685248))/9007199254740992 + (1802071410739743*cos((4897886369182033.*t)/524288 - 8860550568223013/2251799813685248))/2251799813685248 + (8690943295155051*cos((2714506704779073.*t)/1048576 - 823359778227783/140737488355328))/9007199254740992 + (6825116339432507*cos((753288409837281.*t)/262144 - 23146170456561/1125899906842624))/9007199254740992 + (2952009981953243*cos((501305679469463.*t)/131072 + 603204343011701/562949953421312))/4503599627370496 + (525791455320933*cos((46359008585863987.*t)/8388608 - 2386764799977513/562949953421312))/562949953421312 + (3567784634204585*cos((25975981384114555.*t)/4194304 + 740548295201613/281474976710656))/4503599627370496 + (257756635625713*cos((165424021614621.*t)/65536 + 1035053019742027/562949953421312))/281474976710656 + (638999261770491*cos((7378662735005679.*t)/2097152 - 72409097729717/562949953421312))/4503599627370496 + (354913107955861*cos((138474482834837.*t)/16384 - 54167120430423/70368744177664))/2251799813685248 + (7338378580900475*cos((15838866808400863.*t)/2097152 + 1457619014526091/562949953421312))/9007199254740992 + (2953193568373273*cos((926749021084891.*t)/262144 - 49514120493885/17592186044416))/4503599627370496 + (4321169733967891*cos((39913151771089687.*t)/8388608 + 1801714140618479/562949953421312))/4503599627370496 + (8621393422876569*cos((4291865570455739.*t)/524288 + 939164443260505/281474976710656))/9007199254740992 + (1423946432832521*cos((18782798714916921.*t)/2097152 - 712496390568455/140737488355328))/2251799813685248 + (8158648460577917*cos((672267189674085.*t)/262144 - 3311925752416549/562949953421312))/9007199254740992 + (6693542213068579*cos((1995494383059311.*t)/262144 + 1626169033800729/281474976710656))/9007199254740992 + (4371875181445801*cos((5134205601560665.*t)/2097152 + 522078571254719/140737488355328))/9007199254740992 + (6113502781001449*cos((4834269018907937.*t)/524288 - 5390601969460187/1125899906842624))/9007199254740992 + (160831102319495*cos((8758126564219489.*t)/1048576 + 635629730369417/281474976710656))/4503599627370496 + (2185580645132801*cos((2680499240977253.*t)/1048576 - 1675767268482273/1125899906842624))/2251799813685248 +(627122237356493*cos((92294997228769907.*t)/16777216 + 172282999978905/70368744177664))/2251799813685248; y=hilbert(q);%希尔伯特变换z=q+j*y;%解析信号a=z.*exp(-j*16*pi*10^8.*t);%复包络r=abs(a);%包络for l=1:501for n=1:501if r(n)<R(l)m(l)=m(l)+1;endendendmP=m./N;%概率函数figure(1),plot(R,P)figure(2),plot(t,r)包络时域图为：010********60708090100024681012t r概率函数图为：02468101200.10.20.30.40.50.60.70.80.91r P然后对概率函数进行拟合再微分得到概率密度函数：代码为：stan=sqrt(var(r))P_theory=(R./stan^2).*exp(-R.^2./(2*stan^2));coef=polyfit(R,P,10);P_density=polyder(coef);P_density_practice=polyval(P_density,R);plot(R,P_density_practice,'b'),hold onplot(R,P_theory,'r')蓝色表示仿真结果，红色代表理论结果。

瑞利衰落信道参数瑞利衰落是无线通信中常见的一种信道衰落模型，描述了信号在传输过程中遇到的衰落现象。

在无线通信中，信号在传输过程中会经历多次反射、散射和衍射等现象，导致信号强度的变化。

瑞利衰落信道参数是描述瑞利衰落特性的重要参数，对无线通信系统的设计和性能评估具有重要意义。

一、瑞利衰落信道参数的定义瑞利衰落信道参数包括衰落深度、衰落带宽和衰落速度三个方面。

1. 衰落深度（Fading Depth）：衰落深度是指信号在瑞利衰落信道中的幅度变化范围。

在瑞利衰落信道中，信号的幅度会随机地从强到弱或从弱到强变化，衰落深度是表示这种变化范围的参数。

2. 衰落带宽（Fading Bandwidth）：衰落带宽是指信号在瑞利衰落信道中的频率变化范围。

在瑞利衰落信道中，信号的频率会随机地从高频到低频或从低频到高频变化，衰落带宽是表示这种变化范围的参数。

3. 衰落速度（Fading Rate）：衰落速度是指信号在瑞利衰落信道中的变化速率。

在瑞利衰落信道中，信号的幅度和频率会随着时间的变化而变化，衰落速度是表示这种变化速率的参数。

二、瑞利衰落信道参数的影响因素瑞利衰落信道参数受到多种因素的影响，包括传输距离、传输环境、接收天线高度等。

1. 传输距离：传输距离是指信号从发送端到接收端的距离。

随着传输距离的增加，信号在传输过程中会经历更多的反射、散射和衍射现象，导致衰落深度增加，衰落带宽减小，衰落速度加快。

2. 传输环境：传输环境包括城市、农村、室内、室外等不同的环境条件。

不同的环境条件会导致信号的多径传播特性不同，进而影响瑞利衰落信道参数。

例如，在城市环境中，信号会经历更多的反射和散射，导致衰落深度增加，衰落带宽减小，衰落速度加快。

3. 接收天线高度：接收天线高度是指接收端天线距离地面的高度。

接收天线高度的增加会导致信号的多径传播路径增加，进一步影响瑞利衰落信道参数。

通常情况下，接收天线高度越高，瑞利衰落信道参数的变化范围越大。