基于Matlab的瑞利信道仿真

1、精選優(yōu)質(zhì)文檔-傾情為你奉上 移動(dòng)通信期中論文論文題目：基于Matlab的瑞利信道仿真Title：Rayleigh fading simulation based on Matlab學(xué)院：信息學(xué)院專業(yè)：通信工程姓名：888 xxx8888 xxx8888 xxx指導(dǎo)老師：申東婭2014年6月5日 摘要 研究信道的衰落特性及其仿真實(shí)現(xiàn)方法對(duì)通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與性能分析具有重要意義。本文首先簡述瑞利衰落信道，然后說明其仿真方法，主要為均方誤差法（MSEM）和精確多普勒擴(kuò)展法（MEDS）兩種，并基于Matlab進(jìn)行瑞利衰落信道的仿真。給出了衰落信號(hào)的仿真信號(hào)和分析結(jié)果，證明了仿真模型與理論曲線匹配度高，可

2、以良好的模擬無線衰落信道。關(guān)鍵字 瑞利信道 Matlab 精確多普勒擴(kuò)展法 均方誤差法Abstract Study on the fading characteristics and simulation methods for communication system design and performance analysis has important significance. This paper firstly describes the Rayleigh fading channel, and then the simulation method,mainly for the

3、mean square error (MSEM) and the precision of Doppler expansion method (MEDS) two, based on the simulation of Matlab Rayleigh fading channel.The fading signal simulation and analysis results are given, prove that the simulation model and the theoretical curve matching degree is high, can be a good s

4、imulation of wireless fading channel.Keyword Rayleigh fading Matlab MSEM MEDS專心-專注-專業(yè)目錄引言由于多徑效應(yīng)和移動(dòng)臺(tái)運(yùn)動(dòng)等影響因素，使得移動(dòng)信道對(duì)傳輸信號(hào)在時(shí)間、頻率和角度上造成了色散，即時(shí)間色散、頻率色散、角度色散等等，因此多徑信道的特性對(duì)通信質(zhì)量有著重要的影響，而多徑信道的包絡(luò)統(tǒng)計(jì)特性則是我們研究的焦點(diǎn)。根據(jù)不同無線環(huán)境，接收信號(hào)包絡(luò)一般服從幾種典型分布，如瑞利分布、萊斯分布等。在此專門針對(duì)服從瑞利分布的多徑信道進(jìn)行模擬仿真，進(jìn)一步加深對(duì)多徑信道特性的了解。一 仿真原理1.1 瑞利分布簡介（1）環(huán)境條件：通常

5、在離基站較遠(yuǎn)、反射物較多的地區(qū)，發(fā)射機(jī)和接收機(jī)之間沒有直射波路徑，存在大量反射波；到達(dá)接收天線的方向角隨機(jī)且在（02）均勻分布；各反射波的幅度和相位都統(tǒng)計(jì)獨(dú)立。（2）幅度、相位的分布特性：包絡(luò) r 服從瑞利分布，在02內(nèi)服從均勻分布。瑞利分布的概率分布密度如圖1所示：圖1 瑞利分布的概率分布密度 1.2 多徑衰落信道基本模型根據(jù)ITU-RM.1125標(biāo)準(zhǔn)，離散多徑衰落信道模型為其中復(fù)路徑衰落，服從瑞利分布； 是多徑時(shí)延。多徑衰落信道模型框圖如圖2所示：多徑衰落信道模型框圖1.3 產(chǎn)生服從瑞利分布的路徑衰落r(t)利用窄帶高斯過程的特性，其振幅服從瑞利分布，即 上式中，、分別為窄帶高斯過程的同相

6、和正交支路的基帶信號(hào)。首先產(chǎn)生獨(dú)立的復(fù)高斯噪聲的樣本，并經(jīng)過FFT后形成頻域的樣本，然后與S（f）開方后的值相乘，以獲得滿足多普勒頻譜特性要求的信號(hào)，經(jīng)IFFT后變換成時(shí)域波形，再經(jīng)過平方，將兩路的信號(hào)相加并進(jìn)行開方運(yùn)算后，形成瑞利衰落的信號(hào)r(t)。如下圖3所示:瑞利衰落的產(chǎn)生示意圖其中， 1.4 均方誤差法（MSEM）計(jì)算參數(shù)的表達(dá)式為，參數(shù)表達(dá)式如下：式中，為第一類零階貝塞爾函數(shù)。是表示一個(gè)合適的時(shí)間區(qū)間，由確定。1.5 精確多普勒擴(kuò)展法（MEDS）這個(gè)方法是專門為經(jīng)常使用Jakes功率譜密度而開發(fā)的，方法簡單，并且它的高性能和可以得到，并與Jakes功率譜密度相應(yīng)的自相關(guān)函數(shù)的準(zhǔn)最優(yōu)近

7、似。計(jì)算參數(shù)表達(dá)式為：二 MATLAB仿真結(jié)果精確多普勒擴(kuò)展法（MEDS）均方誤差法（MSEM）三 總結(jié)本文討論了瑞利分布的多徑信道，研究了其MATLAB仿真過程，選取均方誤差法（MSEM）和精確多普勒擴(kuò)展法（MEDS）2種fi和ci的計(jì)算方法進(jìn)行瑞利信道時(shí)域仿真，根據(jù)仿真信號(hào)得到仿真的瑞利概率密度函數(shù)（PDF），累積分布函數(shù)（CDF）以及多普勒功率譜，并分析了仿真信號(hào)參數(shù)值與理論值之間的差異，可得出仿真信號(hào)在誤差允許范圍內(nèi)是接近理論值的結(jié)論。參考文獻(xiàn)1 無線通信原理與運(yùn)用，Theodore S. Rappaport著，電子工業(yè)出版社，2009.2 MATLAB教程，張志涌、楊祖櫻編著，北京航

8、空航天大學(xué)出版社，2010附錄精確多普勒擴(kuò)展法（MEDS）clc;clear;fc=2*109;v=110;c=300*106; fm=fc*(v*103/3600)/c;N =128;gap = 2*fm/(N-1); T = 1/gap;sf0 = 1.5/(pi*fm); for n = 1:(N-2)/2 sf(n) = 1.5/(pi*fm*sqrt(1-(n*gap/fm)2); end SEf = fliplr(sf),sf0,sf; figure(1); plot(SEf); title(多普勒功率譜);xlabel(f);ylabel(size);grid;x1=randn(

9、1,N);x2=randn(1,N);x=x1+1i*x2;pha=2*pi*rand(1,N);i= linspace(1,N,N);sigma=sqrt(var(x)/2);syms t;tt=linspace(0,0.35,N);ci=sigma*(2/N).0.5;fi=fm.*sin(pi/(2*N)*(i-1/2);ph=2.*pi.*fi*t+pha;Tc1=ci.*cos(ph);Ts1=ci.*sin(ph);Tc2=sum(Tc1);Ts2=sum(Ts1);Tc=subs(Tc2,t,tt);Ts=subs(Ts2,t,tt);st=Tc.*cos(2*pi.*tt)-T

10、s.*sin(2*pi.*tt);rt = sqrt(real(Tc).2 + real(Ts).2);% rt=sqrt(Tc.2+Ts.2)rt_db=20*log10(rt);st_db=20*log10(st);figure(2); plot(tt,rt_db);% axis(0 20 0 100);title(瑞利衰落信道);xlabel(t);ylabel(dB);grid;figure(3)n=0:0.1:10;r=sqrt(sigma*(x1.2+x2.2); h=hist(r,n);fr_approx=h/(0.1*sum(h); pijun=sum(r)/N; junfan

11、ghe=(r-pijun).2;junfang=sum(junfanghe)/N;u=0; cdf=raylcdf(n,sigma);subplot(3,1,1); plot(n,cdf);title(CDF); pdf=raylpdf(n,sigma);subplot(3,1,2); plot(n,pdf);title(PDF); hold on; plot(n,fr_approx,ko); axis(0 8 0 1) wucha=fr_approx-pdf; subplot(3,1,3); plot(n,wucha); title(誤差); R=raylrnd(sigma,1,1000);

12、 E=mean(R); D=cov(R); figure(4)plot(Tc,.);title(時(shí)域高斯信號(hào)(Tc);xlabel(N);ylabel(正交信號(hào));grid;figure(5)plot(Ts,.);title(時(shí)域高斯信號(hào)(Ts);xlabel(N);ylabel(正交信號(hào));grid;均方誤差法（MSEM）clc;clear;fc=2*109;v=110;c=300*106; fm=fc*(v*103/3600)/c;N =128;gap = 2*fm/(N-1); T = 1/gap;sf0 = 1.5/(pi*fm); for n = 1:(N-2)/2 sf(n) =

13、1.5/(pi*fm*sqrt(1-(n*gap/fm)2); end SEf = fliplr(sf),sf0,sf; figure(1); plot(SEf); title(多普勒功率譜);xlabel(f);ylabel(size);grid;x1=randn(1,N);x2=randn(1,N);x=x1+1i*x2;pha=2*pi*rand(1,N);i= linspace(1,N,N);sigma=sqrt(var(x)/2);syms t;tt=linspace(0,0.35,N);J0=besselj(0,2*pi*fm*tt);for i=1:N fi(i)=(2*i-1)

14、*fm./(2*N);endci=zeros(size(fi); for i=1:N ci(i)=2*sigma*sqrt(trapz(tt,J0.*cos(2*pi*fi(i)*tt)/T);end;ph=2.*pi.*fi*t+pha;Tc1=ci.*cos(ph);Ts1=ci.*sin(ph);Tc2=sum(Tc1);Ts2=sum(Ts1);Tc=subs(Tc2,t,tt);Ts=subs(Ts2,t,tt);st=Tc.*cos(2*pi.*tt)-Ts.*sin(2*pi.*tt);rt = sqrt(real(Tc).2 + real(Ts).2);% rt=sqrt(Tc

15、.2+Ts.2)rt_db=20*log10(rt);st_db=20*log10(st);figure(2); plot(tt,rt_db);% axis(0 20 0 100);title(瑞利衰落信道);xlabel(t);ylabel(dB);grid;figure(3)n=0:0.1:10;r=sqrt(sigma*(x1.2+x2.2); h=hist(r,n);fr_approx=h/(0.1*sum(h); pijun=sum(r)/N; junfanghe=(r-pijun).2;junfang=sum(junfanghe)/N;u=0; cdf=raylcdf(n,sigma);subplot(3,1,1); plot(n,cdf);title(CDF); pdf=raylpdf(n,sigma);subplot(3,1,2); plot(n,pdf);title(PDF); hold on; plot(n,fr_approx,ko); axis(0 8