第二章 信道模型
第二章 无线信道模型 (二)
解：已知：T-R距离 = 5km；1 km处场强 = 10-3V/m；工作频率 f = 900MHz， λ=c/f=3x108/(900x106)=0.333m (a) 天线长度，L= λ/4=0.333/4=0.0833m=8.33cm 天线有效孔径为 Ae=G* λ 2/2π=0.016m2.
CE
其中，Rfs是固有阻抗，自由空间中为η = 377 或 120π Ώ .
2 2 Pt Gt Gr 2 E Gr E2 Pr Pd Ae Ae W 2 2 120 480 (4 ) d
CE
SHU Feng
5
自由空间接收场强
CE
SHU Feng
6
接收功率和接收电场电压的关系
SHU Feng
30
例 2.6
(b) 由于
d hr ht
场强为：
2 E0 d 0 2hr ht Er ( d ) d d 2 10 3 1 103 2 50 1.5 3 5 10 0.333(5 103 ) 113.1 10 6 V / m
Ei
Er
Hi
i r t
Hr
1, 1, 1 2, 2, 2
Et
CE
SHU Feng
14
பைடு நூலகம்axwell’s Equations….
a) Velocity of EM wave : v 1 / b) Boundary conditions Snell ' s sin( 90 i ) sin( 90 t ) v1 v2 Law
23
2.6 地面反射（双线）模型
d d ' 'd ' (ht hr )2 d 2 (ht hr )2 d 2
第二章 信道
第二章信道信号传输必须经过信道。
信道是任何一个通信系统必不可少的组成部分，信道特性将直接影响通信的质量。
研究信道和噪声的目的是为了提高传输的有效性和可靠性。
2.1 信道的定义和分类它可以分为狭义信道和广义信道。
1．狭义信道：仅只信号的传输媒质。
例如架空明线、电缆、光纤、波导、电磁波等等。
2．广义信道：除了传输媒介外，还包括有关的部件和电路，如天线与馈线、功率放大器、滤波器、混频器、调制器与解调器等等。
在模拟通信系统中，主要是研究调制和解调的基本原理，其传输信道可以用调制信道来定义。
调制信道的范围是从调制器的输出端到解调器的输入端。
在数字通信系统中，我们用编码信道来定义。
编码信道的范围是从编码器的输出端至译码器的输入端。
调制信道和编码信道的划分如图所示。
无论何种信道，传输媒质是主要的。
通信质量的好坏，主要取决于传输媒质的特性。
2.2 信道模型一、 信道模型1．调制信道模型 调制信道具有以下特性：(1) 它们具有一对(或多对)输入端和一对(或多对)输出端。
(2) 绝大多数的信道是线性的，即满足叠加原理。
(3) 信道具有衰减(或增益)频率特性和相移(或延时)频率特性。
(4) 即使没有信号输入，在信道的输出端仍有一定的功率输出(噪声)。
因此，调制信道可以看成一个输出端叠加有噪声的时变线性网络，如图所示。
网络的输入与输出之间的关系可以表示为，式中，e i (t)是输入的已调信号，e 0(t)是信道的输出，n(t)为加性噪声(或称加性干扰)，它与e i (t)不发生依赖关系。
f [e i (t)]由网络的特性确定，它表示信号通过网络时，输出信号与输入信号之间建立的某种函数关系。
作为数学上的一种简洁，令f[e i (t)]=k(t)*e i (t)。
其中，k(t)依赖于网络特性，它对e i (t)来说是一种乘性干扰。
因此上式可以写成)()()()()]([)(t n t e t K t n t e f t e +=+=e i)(])([)(0t n t e f t e i +=讨论：（1）调制信道对信号的干扰有两种：乘性干扰k(t)和加性干扰n(t)。
无线移动通信中的信道建模与预测技术研究
无线移动通信中的信道建模与预测技术研究第一章引言随着移动通信技术的发展，无线通信在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色，然而无线移动通信中的信道建模和预测技术一直是研究的重点和难点，准确的信道建模和预测技术可以有效地提高通信系统的性能和可靠性，所以这一领域的研究具有重要的现实意义。
本文将从信道建模的意义入手，着重介绍无线移动通信中的信道建模与预测技术的研究现状和未来发展方向。
第二章信道建模的意义信道建模是指对无线通信信道的信号传播过程进行模拟和分析，以了解信号传输效果的影响因素和变化规律。
在实际通信中，信道的变化和突发性都会对通信质量产生影响，进而导致通信系统性能下降。
因此，建立准确的信道模型可以为通信系统的设计和优化提供重要参考。
此外，信道模型也可以为通信系统的仿真和测试提供必要的依据，为通信系统的调试和问题排查提供参考。
第三章信道建模技术无线移动通信中的信道建模技术通常分为统计模型和物理模型两种。
统计模型是基于实际收发信号数据的统计分析，根据统计规律对信道特性进行建模。
其优点是简单易用、适用性强，但是缺点是对于复杂信道往往无法建模。
物理模型是基于信道建模的物理原理，采用射线跟踪、电磁波传播等模型分析信道特性，能够更准确的建模。
但是由于需要理论模型的支撑，物理模型通常需要更复杂的算法和软件支持。
第四章信道预测技术信道预测技术是指对未来信道情况的变化进行预测，以准确预测信道状态，为通信系统的决策制定提供重要参考。
目前，常用的信道预测技术包括基于统计分析的自回归模型、卡尔曼滤波器、神经网络模型等方法。
这些方法都可以通过信道状态序列的统计数据进行信道预测，但是各自也有各自的缺点和优点，需要根据具体的应用场景进行选择。
第五章信道建模与预测技术的应用实例信道建模与预测技术是通信系统设计和优化的核心问题，其应用范围较广，直接关系到通信系统的性能和可靠性。
例如，在无线通信系统中，信道建模与预测技术可以用于通信系统的仿真和测试，同时还可以用于通信系统的调试和问题排查。
通信原理-第2章 信道与噪声
一、狭义信道和广义信道
1、狭义信道 、 (1) 狭义信道被定义为发送设备和接收设备之间用 以传输信号的传输媒质。 以传输信号的传输媒质。 (2) 狭义信道分为有线信道和无线信道两类。 两类。 狭义信道分为有线信道和无线信道两类 有线信道 2、广义信道 、 (1) 将信道的范围扩大为：除了传输媒质，还包 将信道的范围扩大为：除了传输媒质， 括有关的部件和电路。 括有关的部件和电路。这种范围扩大了的信道为广 义信道。 义信道。
Y
x1
y1
x2
y2
y3
y4
xL
多进制无记忆编码信道模型
yM
（4）当信道转移概率矩阵中的行和各列分别具有相 ）当信道转移概率矩阵中的行和各列分别具有相 对称信道。 同集合的元素时 这类信道称为对称信道 同集合的元素时，这类信道称为对称信道。
p 1 − p P ( yi / xi ) = p 1 − p
11/66
（5）依据乘性噪声对信号的影响是否随时间变化而 依据乘性噪声对信号的影响是否随时间变化而 乘性噪声对信号的影响是否随时间变化 将信道分为恒参信道和随参信道。 将信道分为恒参信道和随参信道。
v i (t)
H(ω , t )
⊕
n(t)
v 0 (t)
v i (t)
H(ω )
⊕
n(t)
v 0 (t)
2.2
信道模型
信道可用一个时变线性网络来等效
V0(t) = f [V(t)]+n(t) i V(t)输 的 调 号 V0(t)信 总 出 形 i 入 已 信 ， 道 输 波 n(t)加 噪 ； 性 声 f [V(t)]表 已 信 经 信 所 生 时 线 变 i 示 调 号 过 道 发 的 变 性 换
什么是信道模型？
什么是信道模型？信道模型是通信领域中的关键概念之一。
它描述了在无线通信系统中，信号如何通过传输介质（如大气、海水、金属导线等）进行传播的过程。
信道模型对于理解和优化无线通信系统的性能具有重要意义。
接下来，我们将从三个方面来介绍信道模型。
一、信道传播的基本原理1. 外界噪声：在信道传播过程中，会受到来自外界的干扰和噪声。
这些噪声源包括大气电离层的效应、电磁辐射以及其他无线电设备的干扰。
通过对噪声特性的研究和建模，可以帮助我们更好地理解和处理这些噪声对通信质量的影响。
2. 多径效应：无线信号在传播过程中会经历多次反射、散射和绕射等现象，导致接收端接收到多个传播路径上的信号。
这就是所谓的多径效应。
由于不同路径的信号具有不同的传播延迟和相位差，会造成信号间的相互干扰和衰减。
深入研究多径效应的特性和建立合适的数学模型，有助于优化无线通信系统的设计和性能。
3. 信号衰减：信号随着距离的增加会逐渐衰减。
衰减的原因包括自由空间路径损耗、多径传播引起的功率损耗以及其他物理因素。
准确地描述和量化信号衰减的模型，可以帮助我们预测和补偿信号强度的变化，提高通信系统的覆盖范围和性能。
二、信道模型的分类1. 统计信道模型：统计信道模型是根据实际测量数据和统计规律建立的。
根据测量数据中的信号强度、信号衰减和相位等信息，通过数学模型来描述信道的统计特性。
统计信道模型的优势在于可以对多个传播环境和场景进行研究，并得到一种适用于广泛应用的信道模型。
2. 几何信道模型：几何信道模型将信道传播过程抽象为几何空间中的点和面的运动。
通过建立几何模型，可以计算信号传播的路径损耗、多径效应和信号衰减等参数。
几何信道模型适用于研究特定区域的信道传播特性，例如城市环境或室内场景。
三、信道模型的应用1. 通信系统设计：信道模型提供了一种理论和方法，可以指导无线通信系统的设计和优化。
通过准确地建立信道模型，可以预测信号质量、容量和传输速率等关键性能指标，从而选择合适的调制技术、编码方案和传输方式。
信道模型文档
信道模型1. 引言信道模型是无线通信领域中的一个重要概念，它描述了信号在传输过程中受到的各种干扰和衰落情况。
了解信道模型可以帮助我们分析和设计无线通信系统，提高通信质量和可靠性。
本文将介绍信道模型的基本概念、常见类型以及相关应用。
2. 信道模型的基本概念信道模型是对无线通信中信号传输过程进行抽象和描述的数学模型。
在信道模型中，我们假设信号是在一定时间和空间上传播的，受到各种干扰和衰落影响。
2.1 信道衰落信道衰落是指信号在传输过程中功率的减小。
常见的原因包括自由空间路径损耗、多径效应、阴影衰落等。
衰落的强度可以通过信号的损失因子或路径损耗指数来描述。
2.2 信号干扰信号在传输过程中可能会受到外部干扰。
干扰可以分为同频干扰和异频干扰两种类型。
同频干扰是指接收信号受到同一频率其他信号的影响，而异频干扰是指接收信号受到其他频率信号的影响。
2.3 信噪比信噪比（Signal-to-Noise Ratio，SNR）是指接收信号与噪声信号的比值。
信噪比描述了信号与噪声的对比情况，是衡量信号质量的重要指标。
信噪比越大，表示噪声对信号的影响越小。
3. 常见的信道模型类型根据信道模型的特点和应用场景，可以将信道模型分为多径衰落信道模型、杂波信道模型和衰落信道模型等。
3.1 多径衰落信道模型多径衰落信道模型是描述由于多径效应引起的信号衰落的模型。
多径效应是指信号在传播过程中经历多个路径，每个路径的传播时间和损失不同，导致接收信号叠加和衰落。
3.2 杂波信道模型杂波信道模型是描述无线通信中受到底噪、窄带干扰和宽带干扰等影响的模型。
底噪是常态存在的背景噪声，干扰源包括其他系统的信号和自然界的噪声。
3.3 衰落信道模型衰落信道模型是描述信号受到大尺度和小尺度衰落的模型。
大尺度衰落由于信号传输距离、遮挡和反射等因素引起，而小尺度衰落由于多径效应引起。
4. 信道模型的应用信道模型在无线通信系统设计和性能评估中起着重要作用。
通过对信道模型的建模和仿真，可以评估系统的容量、覆盖范围和连接质量等性能指标。
信道模型
一、时变信道的冲激响应假设发送信号：{}{}{}2()Re ()Re ()cos(2)Im ()sin(2)c j f t c c s t u t e u t f t u t f t πππ==- 公式（3-1）接收信号是直射信号分量及所有可分辨多径之和：()(2(())())0()Re ()(()c n D n N t j f t t t n n n r t a t u t t e πτφτ-+=⎧⎫=-⎨⎬⎩⎭∑ 公式（3-2）在公式（3-2）中，可分辨多径的数目()N t ，各径的路径长度()n r t 、相应的时延()()/n n t r t c τ=、多普勒相移()D n t φ和幅度()n a t 是未知量。
每一个可分辨径可能是由单个反射体形成的，也可能是由一簇时延基本相同的反射体形成的。
宽带信道一般都有可分辨的多径分量，公式（3-2）中的每项对应于一个单反射体形成的分量或者是多个不可分辨分量的和。
窄带信道下，公式（3-2）中的每一项都是不可分辨的。
令()2()()nn c n D t f t t φπτφ=- 公式（3-3）式（3-2）接收信号()r t 变为()()20()Re ()(()n c N t j t j f t n n n r t a t e u t t e φπτ-=⎧⎫⎡⎤=-⎨⎬⎢⎥⎣⎦⎩⎭∑ 公式（3-4）在上式中，()n a t 取决于路径损耗和阴影衰落，()n t φ取决于时延和多普勒频移，所以一般可假设两个随机过程是相互独立的。
等效基带输入信号()u t 冲激相移响应(,)c t τ卷积，再上变频到载波频率就得到接收信号()r t ：2()Re (,)()c j f t r t c t u t d e πτττ∞-∞⎧⎫⎛⎫⎪⎪=-⎨⎬ ⎪⎪⎪⎝⎭⎩⎭⎰ 公式（3-5）对于时不变信道有(,)()c t c ττ=。
这个()c τ就是标准的时不变信道的冲激响应，即0时刻发送的冲激在τ时刻的响应。
信道模型及信道容量
p(ai b j ) p(ai ) p(b j ) I (Y ; X )
p(b j ai ) log
i 1 j 1
r
s
p(b j ai ) p(b j ) p(ai )
I ( X ; Y ) I (Y ; X )
结 论 平均互信息特性：
平均互信息量的非负性 平均互信息量的极值性（凸函数） 平均互信息量的交互性（对称性）
单符号信道的数学模型：
{ X , p( y / x),Y }
单维离散信道的数学模型
输入输出的联合概率为：
p(bj ai ) p(ai ) p(bj / ai ) p(bi ) p(a j / bi )
P(ai )
称作输入概率/先验概率
P(bj / ai ) 称作前向概率 P(ai / bj ) 称作后向概率/后验概率
平均互信息量
当信宿Y收到某一具体符号bj(Y=bj)后，推测信 源X发符号ai的概率，已由先验概率p(ai)转变为 后验概率p(ai/bj)，从bj中获取关于输入符号的信 息量，应是互信息量I(ai ; bj)在两个概率空间X 和Y中的统计平均值：
I ( X ; Y ) p(ai b j ) I (ai ; b j )
称为信宿熵
H(Y/X)——散布度，噪声熵。 表示由噪声引起的不确定性的增加。
(3)
I ( X ; Y ) p(ai b j ) log
i 1 j 1
r
s
p(ai b j ) p(ai ) p(b j )
联合熵
H ( X ) H (Y ) H ( XY )
I ( X ;Y ) H ( X ) H ( X / Y ) H (Y ) H (Y / X ) H ( X ) H (Y ) H ( XY )
第二章信道
恒参信道 调制信道 随参信道 广义信道 编码信道 有记忆信道 信道 无记忆信道 狭义信道 无线信道 有线信道
2
Communication Theory
狭义信道: 狭义信道 : 发射端和接收端之间传输媒质的总 是任何一个通信系统不可或缺的组成部分. 称 , 是任何一个通信系统不可或缺的组成部分 . 按传输媒质的不同, 按传输媒质的不同 , 狭义信道又可分为有线信 道与无线信道两类. 道与无线信道两类. 广义信道:除包括传输媒质外, 广义信道 : 除包括传输媒质外 , 还包括有关的 变换装置(如发送设备,接收设备,馈线与天线, 变换装置 如发送设备,接收设备,馈线与天线, 如发送设备 调制器,解调器等 . 调制器,解调器等).
二,编码信道
对信号的影响是一种数字序列的变换, 对信号的影响是一种数字序列的变换,即把 一种数字序列变成另一种数字序列; 一种数字序列变成另一种数字序列; 一般把编码信道则看成是一种数字信道; 一般把编码信道则看成是一种数字信道; 编码信道模型可以用数字的转移概率来描述; 编码信道模型可以用数字的转移概率来描述; 可分为有记忆编码信道和无记忆编码信道. 可分为有记忆编码信道和无记忆编码信道.
4
Communication Theory
调制信道与编码信道
调 编码器输出 制 器
发 转 换 器
媒 质
收 转 换 器
解 调 器
译码器输入
调制信道 编 码 信 道
5
Communication Theory
2.2 信道数学模型
一,调制信道
调制信道的共性
有一对(或多对)输入端和一对(或多对)输出端; 有一对(或多对)输入端和一对(或多对)输出端; 绝大多数的信道都是线性的,即满足叠加原理; 绝大多数的信道都是线性的,即满足叠加原理; 信号通过信道具有一定的迟延时间, 信号通过信道具有一定的迟延时间,而且它还会受到 固定的或时变的)损耗; (固定的或时变的)损耗; 即使没有信号输入, 即使没有信号输入,在信道的输出端仍有一定的功率输 噪声) 出(噪声).
宽带无线通信 第二章 信道模型1
国家重点实验室
二、传播预测模型
• 设计无线通信系统时，首要的问题是在给定条件下如何算 出接收信号的场强，或接收信号中值。这样，才能进一步 设计系统或设备的其他参数或指标。 • 给定条件：发射机天线高度、位置、工作频率、接收天线 高度及收发信机之间距离等。 • 这就是电波传播的路径损耗预测问题，又称为信号中值预 测。信号的中值是指长区间中值。
Pr ∝ d − n
n≈4
国家重点实验室
一、信道基本特性
举例：Determine the critical distance for the two-ray model in an urban microcell (ht = 10m, hr = 3 m) and an indoor microcell (ht = 3 m, hr = 2 m) for fc = 2 GHz. Solution:
国家重点实验室
信道基本特性
β=2 π / λ
国家重点实验室
信道基本特性
多径的多少取决于基站的高 度和周围的环境
国家重点实验室
信道基本特性
地面环境传输效应 （对数正态分布） 平均值的慢变化
宏观衰落：几十 个波长内平均
快变化 （瑞利分布）
微观衰落：几 个波长内平均
平均路径损耗
接收信号场强的瞬时值呈现快速变化的 特征，这就是多径衰落引起的，又称为 快衰落，或小尺度衰落。
n+2 L= 37 + 30 log10 R + 18.3n − 0.46 n +1
式中，R 为收发信机的距离间隔(m)，n 为在传播路径中楼层的数目。L在任何 情况下应不小于自由空间损耗，可以期望12dB的对数正态阴影衰落标准偏差。
无线通信中的信道建模与仿真
无线通信中的信道建模与仿真第一章前言近年来，随着无线通信技术的不断发展和应用，无线通信领域的信道建模和仿真也成为了热门研究方向之一。
信道建模和仿真是无线通信系统中非常重要的一环，它可以帮助我们更好地理解和优化无线通信系统中的信道特性，从而提高系统的性能。
本文旨在介绍无线通信中的信道建模和仿真的基本原理和方法，并结合实际应用案例进行分析和讨论。
第二章信道建模2.1 信道建模的基本原理信道建模是指对无线信道进行数学建模和仿真。
无线信道是指无线通信中传输信号的介质，一般包括空气、水、地面等。
信道建模的目的是描述信道的特性，以便进行信号传输和接收的优化，同时也是无线通信系统设计和性能评估的重要依据。
信道建模一般可以采用两种方法：经验建模和物理建模。
经验建模是基于实际信道测量数据建立的数学模型，可以用于预测不同条件下的信道特性。
物理建模则是根据信道传输模型以及物理影响因素建立的数学模型，能够更准确地描述无线信道的特性。
2.2 信道建模的方法和技术2.2.1 统计建模统计建模是一种常用的信道建模方法。
其基本思想是将信道建模看作是一个随机过程，通过对信道参数进行统计分析并建立相应的数学模型，以描述信道的统计特性。
常用的统计建模方法包括瑞利衰落模型、莱斯衰落模型、日志正态衰落模型等。
2.2.2 几何建模几何建模是一种根据无线信道中各种干扰因素的几何关系建立的信道模型。
该方法能够更准确地描述信道的传播特性，对于城市信道和室内信道等比较复杂的信道情况有很好的适用性。
2.2.3 模拟建模模拟建模是通过对信号传输模拟进行数学建模，以获取信道传输特性的方法。
该方法适用于模拟实验和仿真研究中，可以实现快速和准确的仿真结果。
第三章信道仿真3.1 信道仿真的基本原理信道仿真是指将建立的信道模型进行数学仿真，以模拟无线信道的传输特性。
信道仿真能够帮助设计和评估无线通信系统的性能，为系统优化提供实验基础和依据。
3.2 信道仿真的方法和技术3.2.1 数值仿真数值仿真是一种通过数字计算来获得信道传输特性的方法。
信道模型
一、时变信道的冲激响应假设发送信号：{}{}{}2()Re ()Re ()cos(2)Im ()sin(2)c j f t c c s t u t e u t f t u t f t πππ==- 公式（3-1） 接收信号是直射信号分量及所有可分辨多径之和：()(2(())())0()Re ()(()c n D n N t j f t t t n n n r t a t u t t e πτφτ-+=⎧⎫=-⎨⎬⎩⎭∑ 公式（3-2）在公式（3-2）中，可分辨多径的数目()N t ，各径的路径长度()n r t 、相应的时延()()/n n t r t c τ=、多普勒相移()D n t φ和幅度()n a t 是未知量。
每一个可分辨径可能是由单个反射体形成的，也可能是由一簇时延基本相同的反射体形成的。
宽带信道一般都有可分辨的多径分量，公式（3-2）中的每项对应于一个单反射体形成的分量或者是多个不可分辨分量的和。
窄带信道下，公式（3-2）中的每一项都是不可分辨的。
令()2()()nn c n D t f t t φπτφ=- 公式（3-3）式（3-2）接收信号()r t 变为()()20()Re ()(()n c N t j t j f t n n n r t a t e u t t e φπτ-=⎧⎫⎡⎤=-⎨⎬⎢⎥⎣⎦⎩⎭∑ 公式（3-4）在上式中，()n a t 取决于路径损耗和阴影衰落，()n t φ取决于时延和多普勒频移，所以一般可假设两个随机过程是相互独立的。
等效基带输入信号()u t 冲激相移响应(,)c t τ卷积，再上变频到载波频率就得到接收信号()r t ：2()Re (,)()c j f t r t c t u t d e πτττ∞-∞⎧⎫⎛⎫⎪⎪=-⎨⎬ ⎪⎪⎪⎝⎭⎩⎭⎰ 公式（3-5）对于时不变信道有(,)()c t c ττ=。
这个()c τ就是标准的时不变信道的冲激响应，即0时刻发送的冲激在τ时刻的响应。
无线电波传输中的信道建模与预测
无线电波传输中的信道建模与预测第一章介绍无线电波传输是无线通信中最基础的环节，对传输质量有着至关重要的影响。
在信道中，信号会受到多种干扰影响，为了更好地了解无线电波传输中的信道，本文将从信道建模、信道预测等方面进行探讨，帮助读者更好地理解信道。
第二章信道建模信道建模是指通过多种参数和模型来描述无线电波在空气中传播时，信号受到的各种干扰影响的变化情况。
信道建模的目的是为了更好地了解信道，进行信号设计和系统优化。
（一）统计信道建模统计信道建模是对无线电波传输中干扰影响的概率分布进行建模，主要通过统计分析来得到信道模型的参数。
这种建模方法相对简单，且具有通用性，常用的统计信道建模有瑞利衰落信道模型和阴影衰落信道模型。
（二）物理几何信道建模物理几何信道建模是通过建立模拟环境来模拟无线电波在具体空间中传播的物理特性。
这种建模方法可以更好地反映系统的实际工作状态，但是对建模者的环境仿真能力要求较高。
第三章信道预测信道预测是指在一定时间范围内，对信道发生变化的趋势进行估计和预测。
信道预测主要是基于信道估计技术和预测模型，常用的信道预测方法有基于统计的方法、基于卡尔曼滤波的方法和基于神经网络的方法。
（一）基于统计的方法基于统计的方法是采用一系列的统计学原理和算法，来对信道的未来变化趋势进行预测。
这种方法主要适用于低速移动信道和静止信道。
常用的统计预测模型有自回归（AR）模型、移动平均（MA）模型和自回归移动平均（ARMA）模型等。
（二）基于卡尔曼滤波的方法基于卡尔曼滤波的方法是通过数学模型对信道参数的变化进行估计和预测，其核心是卡尔曼滤波器。
该方法可以对大多数移动信道进行预测，但是需要对卡尔曼滤波器参数进行调整，计算量较大。
（三）基于神经网络的方法基于神经网络的方法通过训练神经网络，对信道变化趋势进行预测。
该方法具有适应性强、无需先验参数等特点，但是需要大量的样本数据对网络进行训练。
第四章应用案例无线电波在无线通信领域应用广泛，在移动通信、航空航天、军事通信等领域中具有重要地位。
通信电子中的信道模型的分析与建立
通信电子中的信道模型的分析与建立在通信电子领域中，信道模型是一个非常重要的概念。
信道模型可以帮助我们建立通信系统模型，并研究、优化系统性能。
在本文中，我们将探讨信道模型的基本概念、分析方法和建立过程。
一、信道模型的基本概念信道模型是指信号在传递过程中所经过的路径和传递方式。
通俗的理解，就是通信系统中，信号从发射端到接收端所经过的信道。
信道可以是空气、电缆、光缆等各种介质，而信号则可以是电磁波、光波等。
信道模型非常重要，因为它直接决定了信噪比、传输速率、误码率等系统性能指标。
信道模型可以分为多种类型，如线性模型、非线性模型、时变模型、时不变模型等。
在实际应用中，我们还会遇到多路传输、多路径传输、多天线、多信号等复杂情况，需要相应的信道模型来描述。
因此，在建立通信系统的时候，必须根据实际情况选择合适的信道模型。
二、信道模型的分析方法在通信电子领域中，信道模型的分析方法包括系统响应函数分析、冲击响应分析、频率响应函数分析等。
其中，系统响应函数是指系统对于输入信号的响应，可以通过求解微分和差分方程来得到。
冲击响应是指系统对于单位脉冲的响应，可以通过卷积运算得到。
频率响应函数则是指系统在不同频率下的响应，可以根据输入输出信号的傅里叶变换来得到。
三、信道模型的建立过程信道模型的建立过程可以分为以下几个步骤：（1）确定通信系统的基本特性，如信号种类、传输媒介等；（2）建立通信系统模型，包括信源、编码器、调制器、信道、解调器、译码器、信宿等；（3）根据实际情况选取合适的信道模型，如高斯信道模型、瑞利衰落信道模型等；（4）通过实验或仿真，获取信号在信道中的特性，如信噪比、误码率等；（5）根据数据分析，确定信道模型的参数，如衰落系数、带宽等。
需要注意的是，信道模型建立过程中，我们要尽可能接近实际情况。
现实中的信道往往存在多种干扰因素，如多径效应、多普勒效应、噪声等，这些因素都会对信道性能产生影响。
因此，在建立信道模型的过程中，要尽可能考虑多种干扰因素，并给出合理的分析方法。
无线通信中的信道建模与改善
无线通信中的信道建模与改善第一章引言近年来，随着无线通信技术的快速发展，人们对通信质量和信号传输速率的要求也越来越高。
在无线通信中，信道建模和改善是关键技术之一。
本文将从信道建模和改善的角度出发，详细介绍相关的理论和方法。
第二章信道建模2.1 信道特性分析信道特性分析是信道建模的首要任务。
通过对信道的统计分析，可以了解信道的衰落模型、多径传播特性等，为信道建模提供基础。
主要方法包括瑞利衰落模型、莱斯衰落模型等。
2.2 多径传播建模在无线通信中，信号在传播过程中会经历多径传播现象。
多径传播建模是对这种现象进行描述和建模，以更好地理解信道特性。
常用的方法有典型多径模型、射线追踪法等。
2.3 噪声建模噪声是无线通信中不可忽视的因素之一。
噪声建模是对通信系统中噪声进行建模和分析，以评估系统的性能和信噪比。
常见的噪声建模方法有加性白高斯噪声模型、窄带噪声模型等。
第三章信道改善3.1 极化码极化码是一种近年来提出的编码技术，可以有效提高无线通信系统的误码率性能。
在信道改善中，引入极化码可以提高系统的可靠性和容错性。
3.2 自适应调制自适应调制是一种根据信道状况动态调整调制方式的技术。
通过实时分析信道质量和容量需求，自适应调制可以使信号适应当前的信道条件，从而提高系统的传输效率。
3.3 多天线技术多天线技术是一种通过利用多个发射天线和接收天线，实现空间多路复用的方法。
通过空间多样性和空间复用的思想，多天线技术可以显著提高系统的信号质量和信道容量。
第四章案例分析4.1 5G无线通信系统中的信道建模与改善在5G无线通信系统中，信道建模和改善是实现高速、高质量通信的关键。
本文将以5G无线通信系统为例，分析其信道特性、多径传播建模和信道改善方法，并对其性能进行评估和分析。
4.2 基于深度学习的信道建模与改善深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，在信道建模和改善中也得到了广泛应用。
本文将以基于深度学习的信道建模和改善为研究对象，详细介绍其原理、方法和实际应用情况。
信息论中的信道模型
信息论中的信道模型
在信息论中，常见的信道模型包括离散信道模型和连续信道模型。
离散信道模型通常用来描述离散符号的传输，比如在数字通信中常见的0和1的传输。
而连续信道模型则用来描述连续信号的传输，比如模拟通信中的声音或图像等。
在信道模型中，还会考虑信道的容量、误码率、信噪比等重要参数。
信道容量是指信道传输信息的最大速率，误码率是指在传输过程中出现错误的概率，信噪比则是衡量信号与噪声之间的相对强度。
另外，信息论中还研究了很多不同类型的信道模型，比如添加噪声的信道、淡化信道、多径传输信道等。
这些不同的信道模型可以帮助我们更好地理解信息传输过程中的种种复杂情况，并且为设计有效的纠错编码和调制技术提供理论基础。
总的来说，信息论中的信道模型是一个非常重要的概念，它帮助我们理解信息传输过程中的种种问题，并且为通信系统的设计和优化提供了重要的理论支持。
通信原理(Ⅱ)信道模型
P(0 / 0) 0
P(1 / 0)
发送端
P(0 / 1)
1 P(1 / 1)
0
接收端
1
图4-13 二进制编码信道模型
P(0 / 0)和P(1 / 1) － 正确转移概率 P(1/ 0)和P(0 / 1) － 错误转移概率 P(0 / 0) = 1 – P(1 / 0) P(1 / 1) = 1 – P(0 / 1)
① 因k(t)随t变，故信道称为时变信道。 ② 因k(t)与e i (t)相乘，故称其为乘性干扰。 ③ 因k(t)作随机变化，故又称信道为随参信道。 ④ 若k(t)变化很慢或很小，则称信道为恒参信道。 ⑤ 乘性干扰特点：当没有信号时，没有乘性干扰。
3
4.3.2 编码信道模型
1、二进制编码信道简单模型 － 无记忆信道模型
4.3 信道的数学模型
信道模型的分类：
4.3.1 调制信道 4.3.2 编码信道
信 息 源
信 源 编
码
加 密
信 道 编
码
数字 调信道制数 字 解 调
信 道 译
码
解 密
信 源 译
码
受 信 者
噪声源
调制信道 编码信道
1
4.3.1 调制信道模型
信道输出端的信 号电压。
噪声电压
eo (t) f [ei (t)] n(t) ei(t)
f [ei(t)]
e0(t)
信道输入端的信 号电压。
n(t) 图4-13 调制信道数学模型
通常假设： f [ei (t)] k(t)ei (t)
这时上式变为： eo (t) k(t)ei (t) n(t)
ei(t)
k (t)
信道模型文档
信道模型1. 介绍在通信系统中，信道模型是描述信号传递路径和信号传输过程中各种噪音和干扰影响的数学模型。
信道模型是通信系统设计和性能分析的基础之一，它能够帮助我们理解信号在传输过程中的变化和损耗，并确定合适的调制和解调方式以及信号处理策略。
2. 信道类型根据信道传输介质和信号传输方式的不同，信道可以分为以下几种类型：2.1 有线信道有线信道是通过铜线、光纤等有线介质传输信号的信道。
有线信道通常具有较低的信号损耗和较小的干扰，适用于高可靠性和高带宽要求的通信系统。
常见的有线信道模型包括直线模型、电缆模型和光纤模型等。
2.2 无线信道无线信道是通过空间传播信号的信道。
无线信道的特点是传播距离较远、传输速率较慢、受干扰和衰落影响较大。
无线信道的建模常常使用统计方法和几何方法，包括多径衰落模型、高斯白噪声模型、瑞利衰落模型等。
2.3 多径信道多径信道是指信号在传输路径上经历多次反射、折射和散射，导致多个信号在接收端同时到达的信道。
多径效应会导致信号的时延扩展和功率衰落，从而对通信系统的性能产生重大影响。
常见的多径信道模型有莱斯衰落模型、瑞利衰落模型和尼克尔森信道模型等。
2.4 补偿信道补偿信道是通过对信号进行加权、反向补偿等处理来消除信道传输中的干扰和失真的信道。
补偿信道主要用于降低信道带宽限制、抑制多径干扰和抵消非线性失真等。
常见的补偿信道模型有等化器模型、预编码模型和干扰对消模型等。
3. 信道建模方法信道建模的目的是通过数学模型描述信道的特性，以便进一步分析和优化通信系统。
信道建模方法通常可分为物理建模方法和统计建模方法两种。
3.1 物理建模方法物理建模方法是通过研究信道的物理过程和传输机制来建立信道模型。
物理建模方法需要考虑信号的传播路径、干扰噪声来源以及信道参数等因素，它可以提供较为准确的信道模型，但计算复杂度较高。
常用的物理建模方法包括环境建模、波动方程建模和传输线建模等。
3.2 统计建模方法统计建模方法是通过统计分析和概率模型来描述信道的随机特性。
通信电子中的信道模型
通信电子中的信道模型通信电子是现代社会中不可缺少的一部分，而信道模型则是通信电子技术中的关键之一。
信道模型描述了信号在传输过程中经历的各种影响和扭曲，从而可以更好地理解和设计通信系统。
一、信道模型的定义信道模型是一种数学模型，它描述了信号在传输过程中所经历的各种扭曲和干扰。
通俗地说，信道模型就是一个黑盒子，它接收发送方发出的信号，并将其扭曲和干扰后传输到接收方手中。
在理想的情况下，信道应该是没有任何扭曲和干扰的，但在现实中，各种因素都会对信号的传输造成影响。
二、信道模型的分类信道模型可以分为很多种，但主要可分为以下几种：1. 信道编解码模型信道编解码模型是一种常用的信道模型，它包括了信道编码和解码两个部分。
通俗地说，信道编码就是将原始信号加密压缩，使其更加适合在信道中传输；而信道解码则是将接收到的加密信号进行解压和解密，使其恢复成原始信号。
常用的信道编解码模型包括著名的卷积码、高斯码和低密度奇偶校验码等。
2. 信道模型信道模型是指描述信号传输过程中各种干扰和扭曲的数学模型，通常分为线性和非线性信道模型。
线性信道模型是指正比于输入信号的输出信号，而非线性信道模型则不具备这种正比关系。
目前，应用广泛的线性信道模型包括著名的AWGN信道模型和瑞利淡化信道模型等。
3. 多路信道模型多路信道模型是一种复杂的信道模型，它包括了多个信号在同时传输的情况，例如无线电波在同一频段和同一时间内传输等。
因此，多路信道模型需要根据具体情况进行分类和研究。
三、信道模型的应用信道模型在通信电子工程中有着非常重要的应用，特别是在无线通信、卫星通信和传感器网络等领域。
例如，针对无线通信，AWGN信道模型可以用来评估无线信道质量，根据信道模型的结果优化通信系统的传输性能；而在传感器网络中，多路信道模型可以用来描述结点之间的信道状态，优化网络的传输效率和能耗等。
四、信道模型的研究随着无线通信、卫星通信和传感器网络等技术的不断发展，信道模型的研究也愈加重要。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
2
国家重点实验室 第二章预读文献(2)
2. A. F. Molisch, Wideband Wireless Digital Communications, 电子工业出版社。 第3章：无线移动信道
3
国家重点实验室
2.1 信道模型
• 信道是指以传输媒质为基础的信号通道
输入 编 码 器
调 制 器
发 转 换 器
媒 质
收 转 换 器
解 调 器
译 输出 码 器
调制信道 编码信道
4
国家重点实验室
2.1 信道模型
• 调制信道模型
si(t)
线性时变网络
so(t)
r(t) = so (t ) + n (t ) = f ⎡⎣si (t )⎤⎦ + n (t ) 加性白噪声
调制信道对输入信号的响 输入的已调信号 应输出波形
• 这就是电波传播的路径损耗预测问题，又称为信号中值预 测。信号的中值是指长区间中值。
21
国家重点实验室 Okumura（奥村）模型
Okumura（奥村）模型提供的数据较齐全，应用较广泛， 适用于VHF和UHF频段。
Okumura模型的特点是：
¾ 以准平坦地形大城市地区的场强中值或路径损耗作为基准， ¾ 对于不同的传播环境和地形条件等因素用校正因子加以修正。
2.多普勒频移（Doppler Shift）
发射台或接收台和/或信道中其他物体的运动造成
信号的行程差Æ 相位差Æ频移
Δφ = 2π Δd = 2π vΔt cosθ
λ
λ
fD
=
1
2π
Δφ
Δt
=
v cosθ λ
=fm cosθ
例如：f0=900MHz, λ=1/3 m Case 1: v=54km/h=15m/s;
15
国家重点实验室
信道基本特性
β=2 π / λ
16
国家重点实验室
信道基本特性
多径的多少取决于基站的高 度和周围的环境
17
国家重点实验室
信道基本特性
地面环境传输效应 （对数正态分布） 平均值的慢变化
快变化 （瑞利分布）
微观衰落：几 个波长内平均
宏观衰落：几十 个波长内平均
平均路径损耗
接收信号场强的瞬时值呈现快速变化的 特征，这就是多径衰落引起的，又称为 快衰落，或小尺度衰落。
μF , σ F 是ln(F)的均值和方差，其均值主要由基站和移动台之间的
路径损耗决定，方差通常在4~8dB之间。
20
国家重点实验室
二、传播预测模型
• 设计无线通信系统时，首要的问题是在给定条件下如何算 出接收信号的场强，或接收信号中值。这样，才能进一步 设计系统或设备的其他参数或指标。
• 给定条件：发射机天线高度、位置、工作频率、接收天线 高度及收发信机之间距离等。
m=
莱斯分布
19
2k +1
国家重点实验室
一、信道基本特性
大范围内的幅度均值分布
• 瑞利衰落和莱斯衰落被称为小尺度衰落，描述的是大约10
个波长范围内幅度的变化。
• 大尺度上，实验表明小尺度平均幅度F服从对数正态分布
pdf (F ) =
σF
1
2π
•
exp[−
(ln(
F)−
2σ F
μ
2
F
)
2
]
平均值的慢变化： （F＝σ2 信号的功率）
称为快衰落。
天波传播
直射波传播
地面波传播
地面反射波 8
国家重点实验室
一、信道基本特性
1. 多径(Multiple Paths)
￭ 直射波 ￭ 大物体的反射(Reflect)和电磁波的绕射(Diffract) ￭ 信号的散射（Scattering）
点到点的传输
R 灯柱 S
D
D
R
9
国家重点实验室
一、信道基本特性
• 而且信号经过多点反射还会从多条路径到达接收点，这样，多径信号 的幅度、相位和到达时间不同，相互叠加会产生电平快衰落和时延扩 展；
• 另外，移动通信由于快速移动，不仅引起多普勒频移产生随机调频， 而且会使电波传播特性发生快速的随机起伏。
• 因此，无线移动通信环境是一种随时间、环境和其他外部因素变化而 变化的传播环境。
L50 (urban)(dB) = 69.55 + 26.16 log fc −13.82 log hte −a(hre ) + (44.9 − 6.55log hte ) log d
其中，fc 是载波频率(MHz，150MHz －1500MHz)，hte是发端(基站)天线有 效高度(m，30m－200m)，hre是收端 (移动台)天线有效高度(m，1m－ 10m)，d是收发端距离(km，1km－ 20km)，a(hre)是移动台天线的校正参 数，是覆盖面积的函数。
线性时变 滤波器
+ r(t) = c(t,τ )∗si (t) + n(t)
器c(t)
n(t)
n(t)
c(t,τ)
n(t)
加性高斯噪声信道模型
带有加性噪声的线性滤 波器信道模型
带有加性噪声的线性时 5 变滤波器信道模型
国家重点实验室
2.1 信道模型
• 在无线移动通信工作环境中，电波不仅随着传播距离增加会发生弥散 损耗，并且受地形、建筑物的遮蔽影响将产生“阴影效应”；
fmax= v /λ=45Hz Case 2:v=360km/h=100m/s;
fmax= v /λ=300Hz
10
国家重点实验室
一、信道基本特性
简单两径反射信道
R是地面反射系数，忽略反射面的衰耗。
11
时延扩展
国家重点实验室
一、信道基本特性
如果发射信号相对时延扩展是窄带的 有： 窄带接收信号的功率为：
国家重点实验室
第二章 信道模型
1
国家重点实验室
第二章预读文献
1. Richard B. Ertel， et al, Overview of Spatial Channel Models for Antenna Array Communication Systems, IEEE Personal Communications, February 1998, pp: 10-22.
24
国家重点实验室
课程回顾
• 信道基本特性-多径和 多普勒频移
• 信道基本特性-平坦衰 落信道，包络分布函
fD
=
1
2π
Δφ
Δt
=
v cosθ λ
=fm cosθ
fD = 21π计Δ算Δφt两=径v接cλo收sθ功=率fm，co临sθ界距离？
数 • 传播预测模型
地面环境传输效应
（对数正态分布） 平均值的慢变化
LM = Lbs + Am ( f , d ) − H b (hb , d ) − H m (hm , f )
快变化 （瑞利分布）
宏观衰落： 几十个波长 内平均
微观衰落：
平均路径损耗
几个波长
25
内平均
国家重点实验室
二、传播预测模型
• Hata模型
Hata模型是由Okumura提出的一个图解的平均路径损耗经验公式，适用 于150MHz到1500MHz。Hata将城市地区传播损耗表示为一个标准公式， 并给出了在其他情况下应用的校正公式。城市地区中值路径损耗标准公式 如下式：
在该波长范围内，信号的短区间中
心值也出现缓慢变化的特征，这是
阴影衰落，或大尺度衰落。
18
国家一重点实、验室 信道基本特性--平坦衰落信道
y(t) = a(t)x(t) + n(t)
α (t ) 可服从以下分布
时变的衰减，即衰落
1）当存在大量统计独立的散射体，并且没有一个散射体占主导地位
pdf (α ) = α • exp[− α 2 ]
However, if we used a cell size of 800 m under these system parameters, signal power would fall off as d2 inside the cell, and interference from neighboring cells would fall off as d4, and thus would be greatly reduced.
Similarly, 160 m is quite large for the cell radius of an indoor system, as there would typically be many walls the signal would have to go through for an indoor cell radius of that size. So an indoor system would typically have a smaller cell radius, on the order of 10-20 m.
σ2
2σ 2
0≤α <∞
瑞利分布， Rayleigh
2）有一个散射体占主导地位（通常称为视距LOS分量） 占主导地位信号分量的幅度
pdf (α ) = α • exp[− σ2
A → 0, K → −∞ (dB )
A
2+
2σ
α
2
2
]
•
I
0
αA
(
σ2
)
0≤α <∞
第一类零阶贝塞尔函数
莱斯分布，Rice
莱斯参数 K