《MIMO-OFDM系统原理、应用及仿真》李莉（实例代码）Word格式.docx
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%瑞利模型
Rayleigh_ch=Ray_model（N）;
%调用Ray_model子程序，产生瑞利分布幅度系数
[temp,x]=hist（abs（Rayleigh_ch（1,:
））,level）;
%统计数据分布
plot（x,temp,gss（1,:
））
holdon
%莱斯模型
fori=1:
length（K_dB）;
%对不同莱斯因子进行信道模型仿真
Rician_ch（i,:
）=Ric_model（K_dB（i）,N）;
%调用Ric_model产生莱斯分布幅度系数
[tempx]=hist（abs（Rician_ch（i,:
plot（x,temp,gss（i+1,:
end
xlabel（'
x'
）,ylabel（'
Occurrence'
）
legend（'
Rayleigh'
'
Rician,K=-40dB'
Rician,K=0dB'
Rician,K=15dB'
%瑞利信道模型子程序，子程序程序名称：
Ray_model.m
functionH=Ray_model（L）
%输入参数L:
仿真信道个数，为N=200000
%输出参数H：
返回瑞利信道矩阵
H=（randn（1,L）+j*randn（1,L））/sqrt
（2）;
%产生实部为高斯分布、虚部为高斯分布、包络为瑞利分布的信道系数。
实部功率为1/2，虚部功率为1/2，因
%此该行指令返回单位功率的或称归一化功率的瑞利信道幅度系数。
%莱斯信道模型子程序，子程序程序名称：
Ric_model.m
functionH=Ric_model（K_dB,L）
%输入参数:
K_dB为莱斯因子，L为仿真信道个数
%输出参数H:
返回莱斯信道矩阵
K=10^（K_dB/10）;
%将dB值描述的莱斯因子转换为幅度值
H=sqrt（K/（K+1））+sqrt（1/（K+1））*Ray_model（L）;
%产生莱斯信道幅度系数。
莱斯信道模型中包含视距通信，收发之间有直通路径。
程序仿真结果见图2-9。
实例2-2两径信道与指数信道模型
产生一个两径信道和一个指数衰减的多径信道。
Example2_2
clear,clf
scale=1e-9;
%纳秒量级
Ts=10*scale;
%抽样时间间隔为10ns，在这个程序中这个量也为指数信道路径间隔
t_rms=30*scale;
%RMS时延扩展为30ns
num_ch=10000;
%仿真信道个数
%两径信道模型
%产生并绘制了理想的两径信道模型和瑞利分布两径信道模型。
pow_2=[0.50.5];
delay_2=[0t_rms*2]/scale;
%给出理想两径信道功率均为0.5，延时为0和60ns
H_2=[Ray_model（num_ch）;
Ray_model（num_ch）].'
*diag（sqrt（pow_2））;
%产生瑞利两径信道幅度系数。
通过调用子程序Ray_model产生归一化功率的瑞利两径信道幅度系数。
avg_pow_h_2=mean（H_2.*conj（H_2））;
%计算瑞利分布两径信道每一径的平均功率。
在这里可以看到上一条语句中diag（sqrt（pow_2））的作用。
%当通过对幅度系数进行运算计算功率时，sqrt（pow_2）可以使每一径的功率为pow_2，即每一径的功率为0.5。
subplot（121）
stem（delay_2,pow_2,'
ko'
）,holdon,stem（delay_2,avg_pow_h_2,'
k.'
）;
xlabel（'
Delay[ns]'
ChannelPower[linear]'
title（'
2-rayModel'
legend（'
Ideal'
Simulation'
axis（[-1014000.7]）;
%指数信道模型
%产生并绘制理想的指数信道模型和瑞利分布的指数信道模型。
pow_e=exp_PDP（t_rms,Ts）;
%通过调用exp_PDP子程序，计算理想指数信道每一径上的功率。
delay_e=[0:
length（pow_e）-1]*Ts/scale;
%计算指数信道每一径的延时，单位为ns
fori=1:
length（pow_e）
H_e（:
i）=Ray_model（num_ch）.'
*sqrt（pow_e（i））;
end
%计算瑞利分布的指数信道幅度系数。
通过调用Ray_model产生归一化功率的瑞利分布幅度系数，%sqrt（pow_e（i））的作用类似于diag（sqrt（pow_2））。
avg_pow_h_e=mean（H_e.*conj（H_e））;
%计算瑞利分布指数信道的平均功率。
%由于sqrt（pow_e（i））的存在，瑞利分布指数信道每一径的平均功率也为pow_e（i），即与理想指数信道
%每一径功率相同。
subplot（122）
stem（delay_e,pow_e,'
）,holdon,stem（delay_e,avg_pow_h_e,'
xlabel（'
title（'
ExponentialModel'
axis（[-1014000.7]）
legend（'
%瑞利信道模型子程序，子程序程序名称：
functionH=Ray_model（L）
H=（randn（1,L）+j*randn（1,L））/sqrt
（2）;
%指数信道PDP子程序，子程序名称：
exp_PDP.m
functionPDP=exp_PDP（tau_d,Ts,A_dB,norm_flag）
%输入参数:
%tau_d:
RMS延时扩展，单位为s
%Ts:
抽样时间间隔，在这里也为指数信道路径间隔，单位为s
%A_dB:
最小不可忽略径[dB]
%norm_flag:
标准化标志
%输出参数:
%PDP:
输出指数信道PDP矢量
ifnargin<
4,norm_flag=1;
end%判断子程序调用参数个数，小于4，则norm_flag=1。
3,A_dB=-20;
end%判断子程序调用参数个数，小于4，则A_dB=-20。
%由于主程序中调用该子程序时，只有两个参数，所以上两条语句实际是幅值norm_flag=1和A_dB=-20。
sigma_tau=tau_d;
A=10^（A_dB/10）;
lmax=ceil（-tau_d*log（A）/Ts）;
%计算最大路径序号，参见式（2-34）。
%以下参见式（2-36）
ifnorm_flag
p0=（（1-exp（-（lmax+1）*Ts/sigma_tau））/（1-exp（-Ts/sigma_tau）））/30;
elsep0=1/sigma_tau;
%计算式（2-37）中的P0
%指数信道PDP
l=0:
lmax;
PDP=p0*exp（-l*Ts/sigma_tau）;
%参见式（2-37）
程序仿真结果如图2-17所示。
图2-17（a）为理想两径信道和瑞利两径信道的PDP曲线，图2-17（b）为离散指数信道和瑞利指数信道的PDP曲线。
（a）（b）
图2-17两径与指数信道模型
实例2-3IEEE802.11信道PDP与频谱分布
实现IEEE802.11信道仿真，画出IEEE802.11信道的PDP曲线与频谱图。
Example2_3.m
scale=1e-9;
%纳秒量级
Ts=50*scale;
%抽样时间间隔，50ns
t_rms=25*scale;
%RMS实验扩展，25ns
num_ch=10000;
%信道数
N=128;
%FFT长度
PDP=IEEE802_11_model（t_rms,Ts）;
调用IEEE802_11_model子程序，计算IEEE802.11信道的PDP。
fork=1:
length（PDP）
h（:
k）=Ray_model（num_ch）.*sqrt（PDP（k））;
avg_pow_h（k）=mean（h（:
k）.*conj（h（:
k）））;
H=fft（h（1,:
）,N）;
subplot（121）
stem（[0:
length（PDP）-1],PDP,'
）,holdon,
length（PDP）-1],avg_pow_h,'
channeltapindex,p'
AverageChannelPower[linear]'
title（'
IEEE802.11Model,\sigma_\tau=25ns,T_S=50ns'
axis（[-1701]）;
subplot（122）
plot（[-N/2+1:
N/2]/N/Ts/1e6,10*log10（H.*conj（H））,'
k-'
Frequency[MHz]'
Channelpower[dB]'
Frequencyresponse,\sigma_\tau=25ns,T_S=50ns'
%IEEE802.11信道模型PDP产生子程序，子程序名称：
IEEE802_11_model.m
functionPDP=IEEE802_11_model（sigma_t,Ts）
%sigma_t:
RMS延时扩展
抽样时间间隔
IEEE802.11信道PDP矩阵
lmax=ceil（10*sigma_t/Ts）;
%计算最大路径序号，参见式（2-38）
sigma02=（1-exp（-Ts/sigma_t））/（1-exp（-（lmax+1）*Ts/sigma_t））;
%参见式（2-41）
l=0:
PDP=sigma02*exp（-l*Ts/sigma_t）;
%参见式（2-40）
仿真结果参见图2-11。
实例2-4滤波白噪声模型
产生滤波白噪声
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