matlab瑞利衰落信道仿真.docx
《matlab瑞利衰落信道仿真.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《matlab瑞利衰落信道仿真.docx(8页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
matlab瑞利衰落信道仿真
matlab瑞利衰落信道仿真
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:
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
Tap
Relativedelay(ns)
Averagepower(dB)
1
0
0
2
310
-1.0
3
710
-9.0
4
1090
-10.0
5
1730
-15.0
6
2510
-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.m
clc;
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=[03171109173251];
power=[0-1-9-10-15-20];%dB
y_in=[zeros(1,delay(6))SignalInput];%为时移补零
y_out=zeros(1,LengthOfSignal);%用于信号输出
fori=1:
6
Rayl;
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:
LengthOfSignal));%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.m
f=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,LengthOfSignal);
ns=ifft(fft(x3+i*x4).*sqrt(Sf));%正交分量
r0=(real(nc)+j*real(ns));%瑞利信号
r=abs(r0);%瑞利信号幅值