matlab瑞利衰落信道仿真文档格式.docx

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根据ITU-RM.1125标准,离散多径衰落信道模型为

N(t)

%t)rk(t)X(tk)

k1

(1)

其中,「k(t)复路径衰落,服从瑞利分布;

k是多径时延。

多径衰落信道模型

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

r(t)vnc(t)2ns(t)2

上式中,n:

(t)、耳⑴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

其中,

1.5

S(f)

1(fC)

1m

4、产生多径延时k

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k(见表1),我们可以得到多径信道的仿真框图,如图4所示;

输入信号*slftp

瑞利衰落」仿真器“

喘利痕落*」

仿真器7

7

瑞利寂落4

「(W

仿真器4

图4多径信道的仿真框图

出,

仿真结果

1、多普勒滤波器的频响

TheFrequencyResponseofDopplerFilter

图5多普勒滤波器的频响

 

2、多普勒滤波器的统计特性

150

100

60

AmplitudeDistributionOfRayleighSignal

00.511.522.533.S4

1500

1000

5D0

AngleDistributiorOfRayleighSigns!

-32-10123

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

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

%dB

%为时移补零

%用于信号输出

delay=[03171109173251];

power=[0-1-9-10-15-20];

y_in=[zeros(1,delay(6))SignalInput];

y_out=zeros(1,LengthOfSignal);

fori=1:

Rayl;

y_out=y_out+r.*y_in(delay(6)+1-delay(i):

delay(6)+LengthOfSignal-delay(i))*10A(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)A2)A(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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