《MIMO-OFDM系统原理、应用及仿真》李莉（实例代码）Word格式.docx

1、% 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,:）hold on%莱斯模型for i=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temp x = hist（abs（Rician_ch（i,:plot（x,temp,gss（i+1,:endxlabel（x）, y

2、label（Occurrence）legend（Rayleigh,Rician, K=-40dBRician, K=0dBRician, K=15dB%瑞利信道模型子程序，子程序程序名称：Ray_model.mfunction H=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

3、序，子程序程序名称：Ric_model.mfunction H=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

4、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=0.5 0.5; delay_2=0 t_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

5、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）, hold on, stem（delay_2,avg_pow_h_2,k.）; xlabel（DelaynsChannel Powerlinear title（2-ray Model legend（

6、IdealSimulation axis（-10 140 0 0.7）;% 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 for i=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

7、，%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,）, hold on, stem（delay_e,avg_pow_h_e, xlabel（ title（Exponential Model axis（-10 140 0 0.7） legend（% 瑞利信道模型子程序，子程序

8、程序名称： function H=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 function PDP=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 if nargin4, norm_flag=1; end % 判断子

9、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） if norm_flag p0=（1-exp（-（lmax+1）*Ts/sigma_tau）/（1-exp（-Ts/sigma_tau）/30; else

10、 p0=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2-3 IEEE802.11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.mscale=1e-9; % 纳秒量级Ts=50*scale;

11、 % 抽样时间间隔，50nst_rms=25*scale; % RMS 实验扩展，25nsnum_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。for k=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

12、,）, hold on,length（PDP）-1,avg_pow_h,channel tap index, pAverage Channel Powerlineartitle（IEEE 802.11 Model, sigma_tau=25ns, T_S=50ns axis（-1 7 0 1）;subplot（122）plot（-N/2+1:N/2/N/Ts/1e6,10*log10（H.*conj（H）,k-FrequencyMHzChannel powerdBFrequency response, sigma_tau=25ns, T_S=50ns% IEEE 802.11 信道模型 PDP

13、 产生子程序，子程序名称：IEEE802_11_model.mfunction PDP=IEEE802_11_model（sigma_t,Ts）% sigma_t : RMS 延时扩展 抽样时间间隔 IEEE 802.11 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