matlab瑞利衰落信道仿真Word格式.doc
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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:
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
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:
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:
SignalOutput'
figure
(2);
hist(r,256);
AmplitudeDistributionOfRayleighSignal'
)
hist(angle(r0));
AngleDistributionOfRayleighSignal'
figure(3);
plot(Sf1);
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