matlab瑞利衰落信道仿真.docx
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matlab瑞利衰落信道仿真
matlab瑞利衰落信道仿真
引言
由于多径和移动台运动等影响因素，使得移动信道对传输信号在时间、频率和角度上造成了色散，如时间色散、频率色散、角度色散等等，因此多径信道的特性对通信质量有着至关重要的影响，而多径信道的包络统计特性成为我们研究的焦点。
根据不同无线环境，接收信号包络一般服从几种典型分布，如瑞利分布、莱斯分布和Nakagami-m分布。
在本文中，专门针对服从瑞利分布的多径信道进行模拟仿真，进一步加深对多径信道特性的了解。
仿真原理
1、瑞利分布简介
环境条件：
通常在离基站较远、反射物较多的地区，发射机和接收机之间没有直射波路径，存在大量反射波；到达接收天线的方向角随机且在（0~2π）均匀分布；各反射波的幅度和相位都统计独立。
幅度、相位的分布特性：
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：
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
0
0
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:
6
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:
LengthOfSignal））;%去除时延造成的空白信号
title（'SignalOutput'）;
figure
（2）;
subplot（2,1,1）;
hist（r,256）;
title（'AmplitudeDistributionOfRayleighSignal'）
subplot（2,1,2）;
hist（angle（r0））;
title（'AngleDistributionOfRayleighSignal'）;
figure（3）;
plot（Sf1）;
title（'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
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