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文档简介
1、精选优质文档-倾情为你奉上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(02)均匀分布;各反
2、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,在02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)其中,复路径衰落,服从瑞利分布;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(2)上式中,、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
3、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,(3)4、 产生多径延时多径/延时参数如表1所示:表1多径延时参数TapRelativedelay(ns)Averagepower(dB)1002310-1.03710-9.041090-10.051730-15.062510-20.0仿真框架根据多径衰落信道模型(见图2),利用瑞利分布的路径衰落r(t)(见图3)和多径延时参数(见表1),我们可以得到多径信道的仿真框图,如图4所示;图4多径信道的仿真框图仿真结果1、多普勒滤波器的频响图5多
4、普勒滤波器的频响2、多普勒滤波器的统计特性图6多普勒滤波器的统计特性3、信道的时域输入/输出波形图7信道的时域输入/输出波形小组分工程序编写:吴溢升报告撰写:谭世恒仿真代码%main.mclc;LengthOfSignal=10240;%信号长度(最好大于两倍fc)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);%信号输入delay=251;power=0 -1 -9-10-15-20;%dBy_in=zeros(1,delay(6)S
5、ignalInput;%为时移补零y_out=zeros(1,LengthOfSignal);%用于信号输出fori=1:6Rayl;y_out=y_out+r.*y_in(delay(6)+1-delay(i):delay(6)+LengthOfSignal-delay(i)*10(power(i)/20);end;figure(1);subplot(2,1,1);plot(SignalInput(delay(6)+1:LengthOfSignal);%去除时延造成的空白信号title(SignalInput);subplot(2,1,2);plot(y_out(delay(6)+1:Len
6、gthOfSignal);%去除时延造成的空白信号title(SignalOutput);figure(2);subplot(2,1,1);hist(r,256);title(AmplitudeDistributionOfRayleighSignal)subplot(2,1,2);hist(angle(r0);title(AngleDistributionOfRayleighSignal);figure(3);plot(Sf1);title(TheFrequencyResponseofDopplerFilter);%Rayl.mf=1:2*fm-1;%通频带长度y=0.5./(1-(f-fm)/fm).2).(1/2)/pi;%多普勒功率谱(基带)Sf=zeros(1,LengthOfSignal);Sf1=y;%多普勒滤波器的频响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+i*x2).*sqrt(Sf);%同相分量x3=randn(1,LengthOfSignal);x4=randn(1
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