莱斯信道中QPSK信号Matlab仿真Word文件下载.docx

1、根据信号多径附加时延的大小,小尺度衰落又可以分为平坦衰落和频率选择性衰落。另外,由于移动台的移动性而导致接收到的信号产生多普勒频移（频率色散）,根据多普勒扩展的大小,信道又可以分为快衰落信道和慢衰落信道。2 瑞利分布和莱斯分布的特性在实际情况中对数字通信系统来说,调制符号的周期比由多径传播引起的时延扩展要大,因此在一个符号周期内的所有频率分量都会经历相同的衰减和相移。信道对于所有频率分量来说是平坦的, 因而定义这类信道为平坦衰落信道。理论分析和实测试验结果表明:平坦衰落的幅度在大多数情况下,符合瑞利分布（ray leighdistribution）或莱斯分布（ricedistribution）

2、。由于移动通信信道的复杂性,其仿真一般是以平坦衰落信道建模为基础的,然后在此基础上,再对频率选择性信道等进行建模和仿真。用Matlab中能生成伪随机序列的randn语句就可以得到期望的莱斯衰落序列。瑞利衰落序列可以由K=0得到。图2是一个当K=7dB时典型的莱斯衰落信号包络,衰落幅度用分贝表示。图2 当K =7dB时莱斯衰落信号的包络3 MATLAB仿真接下来,利用Matlab对莱斯分布的累积分布函数（CDF）进行近似估计。莱斯分布的累积分布函数是通过迭代法得到的,在每一步的迭代中利用Matlab中的find和length函数来得到符合要求的衰落序列,并使用上面产生莱斯分布的M文件得到K=7d

3、B时的莱斯分布的累积分布函数（CDF）的近似估计,如图3所示。然后通过Matlab中的hist函数得到的瑞利分布PDF的估计值与式子分析求得的PDF进行比较,结果如图4所示,所得的估计值与式子分析求得的PDF非常的接近。程序如下：function r = rice_fading（Kdb, N,Mi）K = 10（Kdb/10）; const = 1/（2*（K+1）;x = randn（1,N）; y = randn（1,N）;r = sqrt（const*（x + sqrt（2*K）.2 + y.2）;rt = zeros（1,Mi*length（r）; ki = 1;for i=1:len

4、gth（r）rt（ki:i*Mi） = r（i）; ki = ki+Mi;endr = rt;Kdb=7; N=100000; Mi=1;r=rice_fading（Kdb,N,Mi）;RdB = 20*log10（r）;Rt = min（RdB）:max（RdB）;for m = 1:length（Rt）fade = find（RdB = TstopbreakBER（it_snr） = bit_err/（it*Ns*k）;Endsemilogy（logEbNo, BER,xlabel（Eb/No（dB）ylabel（BER）；图6 莱斯衰落信道中QPSK信号传输性能的仿真4 结 论对移动无线通信系统而言, 因为传播环境的复杂性和多样性, 无线信道的特性在接收机的设计中扮演着至关重要的角色。介绍利用Matlab对移动无线信道进行仿真的方法, 得到了传输信号在小尺度衰落信道（主要是瑞利衰落信道和莱斯衰落信道）的传输特性的估计以及QPSK调制信号在莱斯衰落信道中传播的性能估计。所得的这些结果,能够较为准确地模拟实际无线信道的主要特性,并且具有复杂度低和易于实现等优点,在通信理论研究中有较高的应用价值。