无线信道的传输模型

莱斯衰落模型分布莱斯衰落模型分布是一种常见的无线信道传输模型，用于描述信号在空气传播过程中的衰落特性。

本文将介绍莱斯衰落模型的基本原理、特点和在实际应用中的一些具体应用案例。

一、莱斯衰落模型基本原理莱斯衰落模型最早由英国物理学家Lord Rayleigh在1887年提出，是描述无线电波在空气传播过程中受到干扰影响的数学模型。

莱斯衰落模型主要基于两个假设：1、接收信号由发射端的多个信号叠加组成；2、多个信号之间的幅度和相位存在随机变化。

这些随机波的总和呈现出一种瞬时的功率变化模式，这称为莱斯衰落。

另外，莱斯衰落模型假设在空气中传播的信号波可以分为两部分：一个是直达信号和散射信号。

直达信号是从发射机向接收机发送信号的直达路径。

散射信号是从其他方向散射而来的信号，可能与直达信号干扰。

二、莱斯衰落模型特点莱斯衰落模型的主要特点是它的概率密度函数（PDF）具有单峰性质。

这意味着莱斯衰落模型往往适用于信道特性比较均衡的情况下。

莱斯衰落模型具有以下特点：1、在信号发射到达接收点时，经常受到随机干扰的影响。

2、莱斯衰落模型的信号在瞬间内的强度与接收位置是相关的。

3、该模型对于信号强度的变化和波形的变化有很多的分布形式。

三、莱斯衰落模型在实际应用中的案例莱斯衰落模型在现代通讯系统中得到了广泛的应用。

它是无线电通信系统信号传输模型中使用最广泛的模型之一。

以下是该模型在实际应用中的几个案例：1、在电视信号系统中，可以使用莱斯衰落模型来计算信号在传输过程中的衰减和干扰。

2、在无线电系统中，莱斯衰落模型常用于测量无线电信号传输的信噪比。

3、在复杂的环境下，如城市建筑物遮挡的信道中，莱斯衰落模型也被广泛使用。

4、在无线电发射和接收机设计中，莱斯衰落模型可以作为实验数据的基础，为信号传输过程的设计和调整提供较准确的参考。

四、总结莱斯衰落模型是一种常见的无线信道传输模型，用于描述信号在空气传播过程中的衰落特性。

在实际应用中，该模型被广泛应用于各种通信系统的设计、调整和测量中。

无线电传输模型简介翻译&整理：Lyra参考资料：《爱立信：无线电波传输指南》无线电波在空间的传输受限于作用距离之外，很大程度上还取决于传输环境。

研究显示，不同的传输环境（如：城区、郊区、农村等），无线电波的传输效果不尽相同。

下面简要描述常用的无线电传输信道模型。

1) 自由空间传输模型该模型假设发射天线和接收天线相隔很远，且周围没有其他物体，则传输损耗为：4[]20log bf d L dB πλ⎛⎫=⋅ ⎪⎝⎭，(m)(m)d λ距离，单位、波长，单位上式可以改写为：32.420log 20log bf L d f =++，[],[]d km f MHz2) 平坦大地传输模型考虑地面绝对平坦，且b m h h d λ<<，20log 4b bf b m d L L h h λπ⎛⎫=+ ⎪⎝⎭，其中(m)(m)b m h h 基站天线高度，、移动站天线高度，该模型适于简单估计传输路径中无阻隔，且距离不大的传输损耗。

3) 双斜线模型图 1双斜线模型实际测量显示，信号强度与距离(对数)有上图所示关系：在靠近基站附近，斜率接近自由空间衰减模型，20dB/十倍距离；从某个距离brk d 开始，斜率开始接近平坦大地衰减模型，40dB/十倍距离。

brk d =其中,b m b m h h h h ∑=-∆=- 4) Egli 模型信号衰减程度和信号频率相关，在考虑“地形因子”的情况下，衰减为：()40log 20log 20log 40b b m f L d h h ⎛⎫=-+ ⎪⎝⎭，[]f MHz该模型适用于40MHz 以上的情况，且模型精度较低，仅在没有更多地形信息可利用的情况下可使用该模型。

5) Okumura-Hata 模型上述模型都只是简单的模型，只能用于链路损耗的粗测。

实际经验告诉我们： ● 路径损耗随着距离和频率升高而增加；● 路径损耗随着基站天线和移动站天线升高而降低；● 路径损耗受小区类型、衍射、天气、一年中的时间、障碍物类型等影响。

信道容量（Channel Capacity）无线传输环境中，如果发端和收端均采用单天线发送和接收信号，接收信号y的数学模型可以表示为y=hx+n \tag{1} ,其中h为无线信道, x为发送信号，n为高斯加性白噪声服从正太分布 \mathcal{C}(0,\sigma^2) 。

通信相关专业的学生应该知道香农公式：公式(1)表示的无线信道容量（Channel Capacity）为C=B\log_2\left(1+\frac{P_t|h|^2}{\sigma^2} \right),\tag{2}其中B为信号带宽， P_t 为信号发射功率。

相信很多人知道结论(2)，但是不明白它是怎么得到的。

下面将简单的阐述其推导过程。

阅读该过程之前，建议阅读“ 徐光宁：信息论（1）——熵、互信息、相对熵”中关于熵和互信息的定义。

对于接收端，发送信息x是一个随机变量，例如以概率p(x=a)发送x=a。

如果发送信息x对于接收端为一个确定值，那发送本身就没有任何意义。

因为发送信号x和噪声n 都是随机变量，接收信号y也是随机的。

可以引入熵来描述随机变量y所含的信息量，即H(y)=\int_y p(y)\log \frac{1}{p(y)}dy,\\其中p(y)为y的概率密度函数。

当某一时刻发送某一x后(x 此时是确定的), 收到的y的信息量为H(y|x)=\int_y p(y|x)\log \frac{1}{p(y|x)}dy,\\其中p(y|x)为y在给定x下的条件概率。

注意y因为是随机变量x和n的和，且x和n相互独立，其信息量为传输信号x和噪声n的信息量之和。

而y|x的随机性仅仅与噪声n有关，其信息量为噪声n的信息量。

互信息定义为I(x,y)=H(y)-H(y|x)\\ 。

其物理意义为随机变量y的信息量减去噪声n的信息量，等于x的信息量。

信道容量C指信道所实际传输信息量的最大值C=\max\limits_{p(x)} I(x,y) \tag{3}数学证明当x服从高斯分布 \mathcal{C}(0,P_t) 时，C in (3)取得最大值。

无线通信网络中的无线信道建模技术无线通信网络的发展使得人们可以在不受时间和空间限制的情况下进行信息交流。

而这种无线通信的关键则是通过无线信道来传输数据。

无线信道的建模技术对于设计和优化无线通信系统至关重要。

本文将探讨无线通信网络中的无线信道建模技术的原理和应用。

一、无线信道建模技术的概念和分类无线信道建模技术是指通过数学模型来描述无线信道的传输特性，以便更好地理解和预测信道行为。

根据不同的建模方法和应用场景，无线信道建模技术可分为以下几类：1. 统计建模：统计建模方法基于实际信道测量数据进行分析和建模，通过统计学方法来描述信道的统计特性，如信号功率、幅度衰减、时延等。

常用的统计建模方法包括概率密度函数、自相关函数和功率谱密度等。

2. 几何建模：几何建模方法基于物理几何学原理来描述无线信道中的传播路径和障碍物对信号传输的影响。

几何建模可以分为确定性几何建模和随机几何建模两种类型。

确定性几何建模假设信道中存在具有确定位置和形状的障碍物，通过几何学方法来分析信号的反射、绕射和散射等现象，进而建立信号传输模型。

几何建模方法可以分为射线追踪法、物理光学法和几何光学法等。

随机几何建模假设无线信道中的障碍物是随机分布的，通过概率图谱模型、泊松点过程等方法来描述信道的随机性质。

3. 仿真建模：仿真建模方法通过计算机模拟信道传输过程来得到信道传输特性。

仿真建模可以是基于物理模型的仿真，也可以是基于统计模型的仿真。

常用的仿真建模工具有MATLAB、NS-3等。

二、无线信道建模技术的应用无线通信网络中的无线信道建模技术在许多应用场景中起着重要作用。

以下将介绍几个典型的应用案例：1. 传输性能评估：无线信道建模技术可以用于评估无线通信系统的传输性能，包括信号质量、信号功率、误码率等指标。

通过建立准确的信道模型，可以预测系统在不同环境条件下的性能表现，并进一步优化系统设计。

2. 链路预测：无线信道建模技术可以用于链路预测，即根据当前的信道状态预测未来一段时间的信道变化。

无线信道仿真无线信道是移动通信的传输媒体，所有的信息都在这个信道中传输。

信道性能的好坏直接决定着人们通信的质量，因此要想在有限的频谱资源上尽可能地高质量、大容量传输有用的信息就要求我们必须十分清楚地了解信道的特性。

然后根据信道地特性采取一系列的抗干扰和抗衰落措施，来保证传输质量和传输容量方面的要求。

电磁波在空间传播时，信号的强度会受到各种因素的影响而产生衰减，通常用路径损耗的概念来衡量衰减的大小。

路径损耗是移动通信系统规划设计的一个重要依据，特别是对覆盖、干扰、切换等性能影响很大。

本文主要研究了宏小区室外传播模型，并对经验模型Okumura-Hata 模型、COST-231 Hata 模型以及COST231-WI 模型进行了具体地分析和说明，对其中的算法Matlab 中写出了相应的函数并作出了Matlab 仿真。

在实际仿真中经常要用到一些无线信道模型，本文主要对高斯白噪声信道、二进制信道、瑞利衰落信道以及伦琴衰落信道进行了分析和仿真，这里用到的是Matlab 中自带的Simulink 模块，进行了BPSK ，BFSK 的误比特率性能的仿真。

最后对802.16规范中建议使用的SUI 信道模型进行了仿真。

1路径损耗1．1 自由空间模型：假设无线电波是在完全无阻挡的视距内传播，没有反射、绕射和散射，这种理想的情形叫做自由空间的传播。

假设收发天线之间的距离为d ，发射频率为f ，自由空间的损耗可由以下公式计算：f d P L log 20lg 204.32++= (dB)其中，d 的单位为km ；f 的单位为MHz 。

对应于文件中的wireless_free_space_attenuation.m 文件：function y=wireless_free_space_attenuation(d,f) y=32.4+20*log(d)/log(10)+20*log(f)/log(10);当f=900MHz 时的仿真图如下：f=900;d=0.1:0.1:100;y=wireless_free_space_attenuation(d,f); plot(d,y);0102030405060708090100708090100110120130140距离(km)损耗（d B )自由空间损耗自由空间的传播是电波传播最基本也是最简单的一种理想情况。

论文题目：物联网中无线信道模型的分析专业：学生：签名：指导老师：签名：摘要物联网为了实现在任何时间和任何地点都可以连接到任何人和物品的目标，就必须确保信息在任何环境下的可靠传输。

然而信息传输主要是通过无线传输和有线传输。

相对而言，无线传输的成本廉价、适应性好、扩展性好、设备维护更容易实现。

但无线信道是动态变化的，它的随机性和时变性很强，而天气、地型等很多因素都会影响信号的传输，致使信号发生衰落或者失真，因此要保证物联网无线信道中信息的可靠传输，我们必须对无线信道的特性进行研究。

一般而言，根据不同的无线环境，接收信号服从瑞利分布和莱斯分布。

本文对物联网中的无线信道特性进行了系统的介绍，并对基于物联网市区环境中的Rayleigh分布和远郊条件下的Rician分布进行了理论分析，并对服从Rayleigh分布的Clarke模型、改进型Clarke模型以及服从Rician分布的改进型Rician模型进行了分析，最后利用仿真图验证了不同模型算法的性能。

【关键词】物联网瑞利信道莱斯信道【论文类型】论文型Title: Analysis on Channel Model of the Internet of ThingsMajor:Name: Signature:Supervisor: Signature:ABSTRACTTo achieve the target that the Internet of Things can connect to any people and goods at any time and any place, we must ensure reliable data transmission in any environent. However, the method of information transmission is mainly through the wireless transmission and cable transmission. Relatively speaking, the cost of wireless transmission is cheap,good adaptability, scalability, and it is easier to implement equipment maintenance. Compared with the cable channel, wireless channel is dynamic, which has strong variability and randomness. However, the weather, and many other factors will affect the signal transmission, resulting in the signal fading or distortion. Therefore, we must study the characteristics of the wireless channel to ensure the realiable transmission of information in the wireless channel of the Internet of things.. In general, according to the different wireless environment, the received signal will obey Rayleigh distribution and Rician distribution.In this thesis,the characteristics which exist in the wireless channel of the Internet of things were systematically introduced, Based on the Internet of Things, Rayleigh distribution under the urban environment and Rician distribution under the suburban conditions are analyzed in theory. The Clarke model and the improved Clarke model which obey the distribution of Rayleigh are analyzed theoretically and the improved Rician model of Rician distribution also did. finally, The performance is verified by simulation of different model algorithm.【Key words】: Internet of Things Rayleigh Channel Rician Channel【Type of Thesis】: Thesis type目录1绪论 (1)1.1 物联网的概况及现状 (1)1.1.1 物联网的概念 (1)1.1.2 物联网研究现状 (1)1.2 物联网的体系结构 (2)1.3 论文结构安排 (3)2无线信道传播模型 (5)2.1 无线信道基本特性 (5)2.1.1 无线信道概论 (5)2.1.2 无线电波传播机制 (5)2.1.3 无线信道的类型 (6)2.1.4 无线信道的研究方法 (7)2.2 自由空间的电波传播 (8)2.3 大尺度衰落模型 (9)2.3.1 路径损耗 (9)2.3.2 阴影衰落 (10)2.4 小尺度衰落模型 (11)2.4.1 影响小尺度衰落的因素 (11)2.4.2 无线信道参数 (11)2.4.3 多径效应及其引起的衰落 (16)2.4.4 多普勒效应及其引起的衰落 (19)2.4.5 多径信道建模 (21)2.5 噪声和干扰 (22)2.5.1 无线信道中的噪声 (22)2.5.2 无线信道中的干扰 (22)2.6小结 (23)3物联网市区环境中的衰落信道模型 (24)3.1 Reyleigh衰落分布 (24)3.2 Clarke模型 (26)3.2.1 信道模型 (26)3.2.2 仿真结果分析 (28)3.3 改进型Clarke (30)3.3.1 信道模型 (30)3.3.2 仿真结果分析 (31)3.4 其他模型 (32)3.4.1 Jakes模型 (32)3.4.2 改进型Jakes模型 (33)3.5 小结 (33)4物联网远郊环境中衰落信道模型 (34)4.1 Rician信道模型 (34)4.1.1 信道模型 (34)4.1.2 仿真结果分析 (35)4.2 改进型Rician模型 (37)4.2.1 信道模型 (37)4.2.2 仿真结果分析 (37)4.3 小结 (38)5结论 (39)致谢 (40)参考文献 (41)1绪论1.1 物联网的概况及现状1.1.1 物联网的概念物联网(Internet of Things,IOT)概念最早于1999年由麻省理工学院提出，后来不同国家和行业的专业人士都从不同角度重新进行了诠释，目前研究业界及产业界仍没有形成明确统一的定义，总体来说，主要包括狭义和广义两种。

5G网络中的无线信道分析与传输技术研究无线信道分析与传输技术在5G网络中起着重要的作用。

5G网络是第五代移动通信技术，具有更高的数据传输速度、更低的延迟和更大的网络容量。

无线信道是5G网络中实现高速数据传输的关键环节，因此对无线信道的分析和传输技术进行研究具有重要的意义。

无线信道分析是研究无线信道中传输过程的行为和特性的过程。

5G 网络中广泛应用的无线信道分析技术包括信道特性分析、信道建模和信道容量评估等方面。

首先，信道特性分析是指研究无线信号传输过程中的衰落和传播效应。

在5G网络中，无线信号受到多径传播、衰落、干扰和噪声等因素的影响，因此了解信道特性对于优化信号传输非常重要。

通过分析信道的衰落过程，可以得到信道的时域和频域特性，从而为信号传输中涉及到的功率控制、编码和调制等技术提供依据。

其次，信道建模是将实际的无线信道抽象成数学模型的过程。

在5G网络中，信道建模技术可以将复杂的无线信道抽象成更简化的数学模型，从而方便系统设计和性能评估。

常用的信道建模方法包括统计建模、几何建模和物理建模等。

通过建立准确的信道模型，可以进行系统性能分析、资源分配以及干扰消除等方面的研究。

最后，信道容量评估是评估无线信道的传输能力的过程。

5G网络中，信道容量评估技术可以评估系统在给定频率带宽、功率和传输模式下的最大传输速率。

通过评估信道容量，可以为5G网络设计提供参考，确定网络的容量需求和资源分配策略。

除了无线信道分析外，传输技术也是5G网络中的重要研究方向。

5G网络具有更高的数据传输速度和更低的延迟要求，因此传输技术需要不断的创新和优化。

传输技术中的一个重要方面是多天线技术。

在5G网络中，多天线技术如MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）被广泛应用。

MIMO技术可以通过同时使用多个发射天线和接收天线来提高信号的传输速率和质量。

通过对无线信道进行深入分析，可以确定最优的传输天线配置，从而提高系统的吞吐量和可靠性。

国家精品课程通信原理电子科技大学李晓峰信道——连接发信者与收信者、供传输信号经过的通道能够传输电、电磁波或光信号的某种物理媒质。

消息信号经发送器变换为相应的传输信号，进入媒质中传输有线信道：（传输电的）普通导线、双绞线、同轴电缆、波导有线信道：（传输激光的）光导纤维；无线信道：（传输电磁波的）空间（大气、真空）、水体。

信道——两个基本问题信号衰减——导线的电阻与长度成正比，使信号不断衰减无线电波扩散本身减弱，且被阻挡物吸收；加性噪声——“沿途”的电阻、固态器件等引入固有的随机噪声最基本的是热噪声。

包括发送器与接收器中的处理电路的噪声信号畸变——因信道特性不理想，信号通过后会变形。

外来干扰——无线通信是开放的，其他电磁波进入接收机就构成干扰其他靠近的有线信号可通过电磁耦合“窜入”信道频域：信号畸变——因信道特性不理想，信号通过后会变形。

外来干扰——无线通信是开放的，其他电磁波进入接收机就构成干扰其他靠近的有线信号可通过电磁耦合“窜入”信道频域：色散信号衰减——使信号不断变弱加性噪声——随机噪声，基本的是热噪声外来干扰——其他电磁波、“窜线”的电信号信号畸变——因信道特性不理想，信号通过后会变形信号衰减——使信号不断变弱加性噪声——随机噪声，基本的是热噪声变形考虑：放大后的接收信号与一并放大的噪声这样：巧妙地把衰减与噪声两个因素结合在一起信号衰减——使信号不断变弱加性噪声——随机噪声，基本的是热噪声白高斯噪声(W hite G assian N oise)✓(时域上)随机性服从高斯分布✓(频域上)噪声均匀分布在所有频率上信号衰减——使信号不断变弱加性噪声——随机噪声，基本的是热噪声白高斯噪声(W hite G assian N oise)✓(时域上)随机性服从高斯分布✓(频域上)噪声均匀分布在所有频率上功率谱密度值：每Hz内有多少噪声信号衰减——使信号不断变弱加性噪声——随机噪声，基本的是热噪声白高斯噪声(W hite G assian N oise)✓(时域上)随机性服从高斯分布✓(频域上)噪声均匀分布在所有频率上功率谱密度值：每Hz内有多少噪声N0/2AWGN信道模型——加性白高斯噪声信道模型信号衰减——使信号不断变弱加性噪声——随机噪声，基本的是热噪声白高斯噪声(W hite G assian N oise)✓(时域上)随机性服从高斯分布✓(频域上)噪声均匀分布在所有频率上功率谱密度值：每Hz内有多少噪声N0/2AWGN信道模型——加性白高斯噪声信道模型。

无线通信中的信道建模与预测技术随着大数据智能化技术的不断发展，传统通信领域的发展也迎来了新的阶段。

无线通信技术已经成为人们日常生活中必不可少的一部分，而信道建模和信道预测技术则是无线通信中的重要组成部分。

本篇文章将介绍信道建模与预测技术的发展现状、应用场景以及未来发展趋势。

一、信道建模与预测技术的发展现状信道建模是指对无线信号在传输过程中所受到的影响进行数学建模。

在信道建模的过程中，需要解决的问题包括建立数学模型、收集实验数据、分析数据和校准模型等。

在无线通信领域中，信道建模技术已经被广泛地应用于移动通信、卫星通信、物联网等多个领域。

无线信号在传播过程中会受到多种因素的影响，如衰落、多径效应、多普勒效应、干扰、阴影效应等。

因此，信道建模技术对无线通信的可靠性和性能有着重要的作用。

信道预测技术是指利用历史数据对未来信道情况进行预测的一项技术。

在无线通信中，由于信道条件的不断变化，导致通信质量的波动较大，因此需要进行信道预测以提高通信的可靠性和性能。

信道预测技术的应用场景包括移动通信、车联网、智能制造等领域。

二、信道建模与预测技术的应用场景1. 移动通信领域在移动通信领域中，信道建模技术已经被广泛应用于无线通信系统的设计和性能评估中。

以4G通信为例，信道建模技术可以用来评估系统中的误码率、信噪比、带宽和覆盖等指标，以及对用户体验进行分析和评估。

而在信道预测方面，则可以针对用户的移动轨迹、自然环境、建筑物等进行预测分析，以提高通信链路的稳定性和性能。

2. 车联网领域车联网是指车辆之间和车辆与基础设施之间实现智能交互的一种通信系统。

车联网的发展离不开稳定的通信连接，因此信道建模和预测技术被广泛应用于车联网通信系统的设计和优化中。

信道建模技术可以分析车辆行驶过程中的信道状况，以确定系统的可靠性和性能。

而信道预测技术则可以实现对车辆运动轨迹进行预测，以提高车联网通信的稳定性和性能。

3. 智能制造领域在智能制造领域中，信道建模和预测技术可以用于无线传感器网络的设计与优化，以提高通信链路的可靠性和性能。

cdl 信道建模流程CDL信道建模是一种重要的建模方式，它为无线通信系统的性能评估提供了精确的理论依据，可以对信道的传输特性进行详细的描述和仿真。

以下是CDL信道建模流程及其重要性的详细介绍。

步骤一：确定所需要的参数和变量在进行CDL信道建模之前，需要确定一些必要的参数和变量，例如：发送端的天线高度及位置、接收端的天线高度及位置、无线通信频率、传输距离等等。

这些参数能够影响信道的传输特性，因此需要提前确定。

步骤二：确定信道特征在确定了参数和变量之后，需要确定CDL信道的特征，其中包括两个方面：时变性质以及多径衰落信道。

时变性质是指信道的传输特性随时间变化，这种变化主要由移动物体的运动和反射环境的变化所导致。

多径衰落信道指的是在信道传输过程中，穿过环境中不同的传输通路而产生的误码率和信噪比变化，这也是CDL信道建模的重要内容。

步骤三：建立CDL信道模型建立CDL信道模型是实现CDL信道建模的重要步骤，一般而言，CDL信道模型是用MATLAB或其它仿真工具进行建模的。

在这个模型中，收发信号的无线传输模型被模拟成一组随时间变化的信号强度序列，其中包含多径效应和混合绕射效应，同时也考虑了有限带宽的特性等等。

步骤四：进行仿真及结果分析对CDL信道模型进行仿真可以确保模型的准确度和可用性。

仿真过程中可以通过调整参数来模拟不同的场景，以验证模型的有效性。

仿真结果分析包括误码率和信噪比等方面，通过这些结果可以评估CDL 信道的传输特性并为无线通信系统的性能优化提供数据支撑。

总之，CDL信道建模流程是一个多方面、复杂的过程，需要仔细考虑各种因素。

进行CDL信道建模可以更好地了解信号经过传输后的特性，从而提高无线通信系统的性能和可靠性，对于实际应用有着重要的意义。