瑞利信道仿真 matlab - 360文档中心

matlab瑞利信道函数

一、瑞利信道简介

在无线通信系统中，信号传输过程中会受到多种干扰和衰落，其中最常见的是多径效应。在多径传输中，信号经过不同路径的传播，到达接收端时会产生相位差异，导致信号衰落和失真。瑞利信道就是一种常见的多径衰落模型。

二、瑞利信道模型

瑞利信道模型是一种统计学模型，它描述了在自由空间中没有直线障碍物的情况下，电磁波经过多个随机反射后到达接收端的情况。由于反射路径的不确定性和随机性，每个接收器都会得到不同的电场强度值。

三、瑞利信道函数

瑞利信道函数是用来描述瑞利衰落特性的数学函数。它通常用来计算在给定频率下接收到的电场强度分布，并且可以用于预测无线通信系统中数据传输速率和误码率等参数。在Matlab中可以使用rayleighchan函数生成瑞利衰落模拟数据。

四、rayleighchan函数

rayleighchan函数是Matlab中用于生成瑞利衰落模拟数据的函数。

它可以生成瑞利信道的实部和虚部，以及相位信息。使用该函数可以模拟无线通信系统中的多路径传输效应，帮助我们更好地了解无线通信系统中的信号传输特性。

五、rayleighchan函数语法

rayleighchan函数的语法如下：

h = rayleighchan(Ts,fd)

其中，Ts是采样时间，fd是最大多普勒频移。函数返回一个瑞利信道对象h。

六、使用rayleighchan函数生成瑞利衰落数据

在Matlab中使用rayleighchan函数可以生成瑞利衰落数据。下面是一个简单的示例代码：

Ts = 1/1000; %采样时间

Rayleigh无线衰落信道的MATLAB仿真设计

通信原理课程设计报告书

课题名称

Rayleigh 无线衰落

信道的MATLAB 仿真

姓名

学号学院专业通信工程

指导教师

年月日

※※※※※※※※※ ※

※ ※

※

通信工程专业通信原理课程设计

Rayleigh无线衰落信道的MATLAB仿真

1 设计目的

（1）对瑞利信道的数学分析，得出瑞利信道的数学模型。

（2）利用MATLAB对瑞利无线衰落信道进行编程。

（3）针对服从瑞利分布的多径信道进行模拟仿真，加深对多径信道特性的了解。（4）对仿真后的结果进行分析，得出瑞利无线衰落信道的特性。

2 设计思路

无线衰落信道的MATLAB仿真：

（1）分析出无线信道符合瑞利概率密度分布函数，写出数学表达式。

（2）建立多径衰落信道的基本模型。

（3）对符合瑞利信道的路径衰落进行分析，并利用MATLAB进行仿真。

3 设计过程

3.1 方案论证

3.1.1．瑞利信道环境与数学模型

瑞利衰落信道（Rayleigh fading channel）是一种无线电信号传播环境的统计模型。这种模型假设信号通过无线信道之后，其信号幅度是随机的，即“衰落”，并且其包括服从瑞利分布。

瑞利衰落属于小尺寸的衰落效应，它总是叠加于如阴影、衰减等大尺度衰落效应上。

信道衰落的快慢与发展端和接收端的相对运动速度的大小有关，相对运动对导致接受信号的多普勒频移，一固定信号通过单径的瑞利衰落信道后，在1秒的能量波动，这一瑞利衰落信道的多普勒频移最大分别为10Hz和100Hz，在GSM1800MHz的载波频率上，其相应的移动速度分别为约6千米每小时和60千米每小时。特别需要注意的事信号“深衰落”现象，此时信号能量的衰减达到数千倍，即30到40分贝。

瑞利信道仿真matlab

实验一瑞利信道的仿真

一引言：瑞利信道介绍

瑞利衰落信道（Rayleigh fading channel ）是一种无线电信号传播环境的统计模型。这种模型假设信号通过无线信道之后，其信号幅度是随机的，即“衰落”，并且其包络服从瑞利分布。[1]

瑞利分布就是两个独立的高斯分布的平方和的开方一个信号都是分为正交的两部分，而每一部分都是多个路径信号的叠加，当路径数大于一定数量的时候，他们的和就满足高斯分布。而幅度就是两个正交变量和的开平方，就满足瑞利分布了。[2]

二实验目的：

用MATLAB 软件仿真瑞利信道，产生瑞利信道的随机数，画出产生瑞利数据的CDF 和PDF ，并求瑞利数据的均植和方差。

三实验内容：

1、实验原理：

一个随机二维向量的两个分量呈独立的、有着相同的方差的正态分布时，这个向量的模呈瑞利分布，两个正交高斯噪声信号之和的包络服从瑞利分布。信道符合瑞利分布，做出概率密度函数曲线。这里又到了瑞利分布的概率密度函数

2

22()exp() 0r 2r r p r σσ=-≤≤∞运用公式验证瑞利信道是符合瑞利分布的。

2、程序框图

3、源程序代码

% parameters setting

clc;

n=0::10;

sigma=1;

N=100000;

x=randn(1,N);

y=randn(1,N);

M=x+j*y;

r=sqrt(sigma*(x.^2+y.^2));

% q=1-exp((-(x.^2+y.^2))/(2*sigma*sigma)); % step=;

%range=0:step:3;

h=hist(r,n);

Matlab瑞利信道仿真

转眼间三⽉都已经过去⼀半，⼀直找不到有什么可以写的，⼀直想等⾃⼰把LTE仿真平台搭好后，再以连载的形式记录下来。但是，后来⼀想，我必须先做好充分的铺垫，在这过程中也遇到了很多问题，及时留下点什么，也是好的。即便以后回过头来再看这些⽂章，可能会有些许惊讶，惊讶于当时的⽆知或是稚嫩。不得不说，时间真的是⼀把杀猪⼑，猪没少杀，更可怕的是扼杀了许多⼈的梦想。今天没有去实验室，我觉得在忙了⼀周后，应该停下来歇歇，有时候的驻⾜观望或许是为了更好的前⾏。

⾔归正传，今天想记录的是⾃⼰在仿真中遇到的⼀个问题，那就是信道模型的仿真。对于⽆线通信来说，最常见的就是瑞利衰落+多径

+多普勒的模型了。具体分析如下：

瑞利衰落：就是有很多独⽴的⼩径的叠加，根据中⼼极限定理，知道这样的分布满⾜的是2个⾃由度的chi-square分布，也就是功率满⾜指数分布，幅度的分布就叫做瑞利分布。它表明的是信道h的幅度和相位变化情况，幅度满⾜瑞利分布的变化，相位满⾜[0,2pi]上均匀分布的变化。可以参考博⽂：

多径效应：谈到多径效应，我们就应该想到频率选择性这个概念。简单地说，就是延时的径在频域相当于相位搬移，每个径我们都可以看做是⼀个⽮量，幅度是由它们各⾃的功率决定，⾓度（相位）就是由每径延时决定。然后，我们就做⽮量相加，最后得到的就是⼀个旋转⽮量，它对每个频率的响应都不同。第⼆个概念就是，相⼲带宽：既然信道响应在各个频率点处的不同，那么我们关⼼的⼀个问题是，在多⼤的频率间隔上，它的响应是呈现⼀定的相关性（也就是说，在这个频率间隔上的响应变化⾮常慢，可以认为是相同的）。这就很⾃然的过渡到功率延迟分布图上了，信道响应的频域（相关性）⽅⾯实质上是由信道时域的功率延迟分布做傅⽴叶变换得到的（功率与⾃相关函数的关系）。功率延迟分布图是⼀个很有⽤的⼯具，我们能从中得到Trms(信道平均延迟，⽤功率去对延时加权)和Tmax（信道最⼤延时）等。⼀般我们假设的是Bc = 0.5*(1/Tmax),当然根据不同的相关系数，这个带宽会有改变的。但⾄少从感性的⾓度你知道了什么是相⼲带宽。重点还是⼀句话：信道是个随机过程，我们要去看它的频域相关性，那我们就要去研究功率谱，因为功率谱和相关性就是⼀傅⽴叶变换的关系。可以参考博⽂：

MATLAB仿真瑞利衰落信道实验报告结果

封面：

题目：瑞利衰落信道仿真实验报告

题目：MATLAB仿真瑞利衰落信道实验报告

引言

由于多径效应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，即时间色散、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重要的影响，而多径信道的包络统计特性则是我们研究的焦点。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、莱斯分布等。在此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。

一、瑞利衰落信道简介：

瑞利衰落信道（Rayleigh fading channel）是一种无线电信号传播环境的统计模型。这种模型假设信号通过无线信道之后，其信号幅度是随机的，即“衰落”，并且其包络服从瑞利分布。

二、仿真原理

（1）瑞利分布分析

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（如视距传播路径），且存在大量反射波，到达接收天线的方向角随机的（（0~2π）均匀分布），各反射波的幅度和相位都统计独立。

幅度与相位的分布特性：

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

2-1所示：

图2-1 瑞利分布的概率分布密度

（2）多径衰落信道基本模型

离散多径衰落信道模型为

()1()()()

N t k k k y t r t x t τ==-∑

其中,()k r t 复路径衰落，服从瑞利分布; k τ是多径时延。多径衰落信道模型框图如图2-2所示：

图2-2 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)

瑞利衰落信道和高斯信道matlab

瑞利衰落信道和高斯信道是无线通信中常见的两种信道模型。瑞利衰

落信道适用于描述城市中的移动通信环境，而高斯信道则适用于描述

开阔地带或者室内的通信环境。本文将使用Matlab来分别模拟这两

种信道，并对模拟结果进行分析和比较。

一、瑞利衰落信道模拟

1. 利用Matlab中的rayleighchan函数可以模拟瑞利衰落信道。该函数可以指定信道延迟配置、多径增益和相位等参数。

2. 我们需要生成随机的信号序列作为发送端的信号。这里可以使用Matlab中的randn函数生成高斯白噪声信号作为发送端信号的模拟。

3. 接下来，我们需要创建一个瑞利衰落信道对象，并指定相应的参数。这里可以设定信道延迟配置、多径增益和相位等参数，以便更好地模

拟实际的信道环境。

4. 将发送端的信号通过瑞利衰落信道进行传输，即将信号与瑞利衰落

信道对象进行卷积操作。

5. 我们可以通过Matlab中的plot函数绘制发送端和接收端信号的波形图以及信号经过瑞利衰落信道后的波形图，以便直观地观察信号经

过信道传输后的变化。

二、高斯信道模拟

1. 与瑞利衰落信道模拟类似，高斯信道的模拟同样可以使用Matlab 中的函数进行实现。在高斯信道的模拟中，我们同样需要生成随机的信号序列作为发送端的信号。

2. 我们可以通过Matlab中的awgn函数为发送端信号添加高斯白噪声，模拟信号在传输过程中受到的噪声干扰。

3. 我们同样可以使用plot函数绘制发送端和接收端信号的波形图以及信号经过高斯信道后的波形图，以便观察信号传输过程中的噪声干扰对信号的影响。

瑞利衰落信道matlab,瑞利衰落信道的matlab仿真-read.doc

瑞利衰落信道matlab,瑞利衰落信道的matlab仿真-read.doc 瑞利衰落信道的matlab仿真-read

瑞利衰落信道

瑞利衰落信道(Rayleigh fading channel)是⼀种⽆线电信号传播环境的统计模型。这种模型假设信号通过⽆线信道之后，其信号幅度是随机的，即“衰落”，并且其包络服从瑞利分布。模型的适⽤

瑞利衰落模型适⽤于描述建筑物密集的城镇中⼼地带的⽆线信道。密集的建筑和其他物体使得⽆线设备的发射机和接收机之间没有直射路径，⽽且使得⽆线信号被衰减、反射、折射、衍射。在曼哈顿的实验证明，当地的⽆线信道环境确实接近于瑞利衰落。[3] 通过电离层和对流层反射的⽆线电信道也可以⽤瑞利衰落来描述，因为⼤⽓中存在的各种粒⼦能够将⽆线信号⼤量散射。

瑞利衰落属于⼩尺度的衰落效应，它总是叠加于如阴影、衰减等⼤尺度衰落效应上。

信道衰落的快慢与发射端和接收端的相对运动速度的⼤⼩有关。相对运对导致接收信号的多普勒频移。图中所⽰即为⼀固定信号通过单径的瑞利衰落信道后，在1秒内的能量波动，这⼀瑞利衰落信道的多普勒频移最⼤分别为10Hz和100Hz，在GSM1800MHz的载波频率上，其相应的移动速度分别为约6千⽶每⼩时和60千⽶每⼩时。特别需要注意的是信号的“深衰落”现象，此时信号能量的衰减达到数千倍，即30～40分贝。

性质

,

瑞利衰落信道的仿真

根据上⽂所述，瑞利衰落信道可以通过发⽣实部和虚部都服从独⽴的⾼斯分布变量来仿真⽣成。不过，在有些情况下，研究者只对幅度的波动感兴趣。针对这种情况，有两种⽅法可以仿真产⽣瑞利衰落信道。这两种⽅法的⽬的是产⽣⼀个信号，有着上⽂所⽰的多普勒功率谱或者等效的⾃相关函数。这个信号就是瑞利衰落信道的冲激响应。

Rayleigh无线衰落信道的MATLAB仿真

通信原理课程设计汇报书

课题名称

Rayleigh 无线衰落

信道的MATLAB 仿真

姓名

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Rayleigh无线衰落信道的MATLAB仿真

1 设计目的

〔1〕对瑞利信道的数学分析，得出瑞利信道的数学模型。

〔2〕利用MATLAB对瑞利无线衰落信道进行编程。

〔3〕针对服从瑞利分布的多径信道进行模拟仿真，加深对多径信道特性的了解。〔4〕对仿真后的结果进行分析，得出瑞利无线衰落信道的特性。

2 设计思路

无线衰落信道的MATLAB仿真：

〔1〕分析出无线信道符合瑞利概率密度分布函数，写出数学表达式。

〔2〕建立多径衰落信道的根本模型。

〔3〕对符合瑞利信道的路径衰落进行分析，并利用MATLAB进行仿真。

3 设计过程

3.1 方案论证

3.1.1．瑞利信道环境与数学模型

瑞利衰落信道〔Rayleigh fading channel〕是一种无线电信号传播环境的统计模型。这种模型假设信号通过无线信道之后，其信号幅度是随机的，即“衰落〞，并且其包含服从瑞利分布。

瑞利衰落属于小尺寸的衰落效应，它总是叠加于如阴影、衰减等大尺度衰落效应上。

信道衰落的快慢与开展端和接收端的相对运动速度的大小有关，相对运动对导致接受信号的多普勒频移，一固定信号通过单径的瑞利衰落信道后，在1秒内的能量波动，这一瑞利衰落信道的多普勒频移最大分别为10Hz和100Hz，在GSM1800MHz的载波频率上，其相应的移动速度分别为约6千米每小时和60千米每小时。特别需要注意的事信号“深衰落〞现象，此时信号能量的衰减到达数千倍，即30到40分贝。

matlab瑞利信道函数

MATLAB瑞利信道函数

介绍

瑞利信道是无线通信中常见的一种传输信道，用于模拟到达信号中由于多径传播而引起的淡化效应。MATLAB提供了一些函数来模拟和分析瑞利信道，以帮助工程师

设计和评估无线通信系统。

Rician信道

瑞利信道是Rician信道的特殊情况，其中包含了一个主要路径和多个散射路径。

这个主要路径由一个直射到达信号组成，而散射路径由不同的多径传播的分量组成。散射路径中的每个分量的振幅和相位由独立的高斯随机变量确定。

在瑞利信道中，主要路径和散射路径的振幅可以通过广义瑞利分布描述。瑞利信道的概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）可以使用MATLAB中的raylpdf和raylcdf函数计算。

MATLAB中的瑞利信道函数

在MATLAB中，可以使用rayleighchan函数创建一个瑞利信道对象。这个函数有多

种形式，可以按照需要指定信道的各种参数。

创建瑞利信道对象

下面是一个创建瑞利信道对象的示例：

chan = rayleighchan(1/1000, 30);

这个例子中，创建了一个瑞利信道对象chan，信道带宽为1kHz，最大多普勒频移

为30Hz。

瑞利信道的模拟

可以使用chan对象来模拟信道的效应，例如，可以用一个随机序列作为输入信号，并使用瑞利信道对象进行传输：

tx = randi([0, 1], 1000, 1); % 生成随机的二进制输入信号

rx = filter(chan, tx); % 使用瑞利信道对象进行传输

瑞利信道的频域特性

可以使用bode函数来绘制瑞利信道对象的频率响应曲线，以了解信道的频域特性：

Rayleigh无线衰落信道的MATLAB仿真

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课题名称 Rayleigh 无线衰落信道的MATLAB 仿真

姓名

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指导教师

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Rayleigh无线衰落信道的MATLAB仿真

1 设计目的

（1）对瑞利信道的数学分析，得出瑞利信道的数学模型。

（2）利用MATLAB对瑞利无线衰落信道进行编程。

（3）针对服从瑞利分布的多径信道进行模拟仿真，加深对多径信道特性的了解。（4）对仿真后的结果进行分析，得出瑞利无线衰落信道的特性。

2 设计思路

无线衰落信道的MATLAB仿真：

（1）分析出无线信道符合瑞利概率密度分布函数，写出数学表达式。

（2）建立多径衰落信道的基本模型。

（3）对符合瑞利信道的路径衰落进行分析，并利用MATLAB进行仿真。

3 设计过程

3.1 方案论证

3.1.1．瑞利信道环境与数学模型

瑞利衰落信道（Rayleigh fading channel）是一种无线电信号传播环境的统计模型。这种模型假设信号通过无线信道之后，其信号幅度是随机的，即“衰落”，并且其包括服从瑞利分布。

瑞利衰落属于小尺寸的衰落效应，它总是叠加于如阴影、衰减等大尺度衰落效应上。

信道衰落的快慢与发展端和接收端的相对运动速度的大小有关，相对运动对导致接受信号的多普勒频移，一固定信号通过单径的瑞利衰落信道后，在1秒内的能量波动，这一瑞利衰落信道的多普勒频移最大分别为10Hz和100Hz，在GSM1800MHz的载波频率上，其相应的移动速度分别为约6千米每小时和60千米每小时。特别需要注意的事信号“深衰落”现象，此时信号能量的衰减达到数千倍，即30到40分贝。

Matlab下多径衰落信道的仿真代码

衰落信道参数包括多径扩展和多普勒扩展。时不变的多径扩展相当于一个延时抽头滤波器，而多普勒扩展要注意多普勒功率谱密度，通常使用Jakes功率谱、高斯、均匀功率谱。多径衰落信道由单径信道叠加而成，而单径信道中最重要的就是瑞利（Rayleigh）平坦衰落信道。下面给出瑞利平坦衰落信道的改进Jakes模型的实现：function [h]=rayleigh(fd,t)%改进的jakes模型来产生单径的平坦型瑞利衰落信道%输入变量说明：% fd：信道的最大多普勒频移单位Hz % t :信号的抽样时间序列，抽样间隔单位s % h为输出的瑞利信道函数，是一个时间函数复序列 %假设的入射波数目N=40; wm=2*pi*fd;%每象限的入射波数目即振荡器数目N0=N/4;%信道函数的实部Tc=zeros(1,length(t));%信道函数的虚部Ts=zeros(1,length(t));%归一化功率系数P_nor=sqrt(1/N0);%区别个条路径的均匀分布随机相位theta=2*pi*rand(1,1)-pi;for ii=1:N0%第i条入射波的入射角 alfa(ii)=(2*pi*ii-pi+theta)/N;%对每个子载波而言在(-pi,pi)之间均匀分布的随机相位fi_tc=2*pi*rand(1,1)-pi;fi_ts=2*pi*rand(1,1)-pi;%计算冲激响应函数Tc=Tc+cos(cos(alfa(ii))*wm*t+fi_tc);Ts=Ts+cos(sin(alfa(ii))*wm*t+fi_ts);end;%乘归一化功率系数得到传输函数h=P_nor*(Tc+j*Ts );改变fd，可以观察到信号功率随着fd的增大而变化加快。还可以使用Matlab内置函数实现：chan=rayleighchan(ts,fd);y=filter(chan,x);%过信道此内置函数可以直接生成一个频率选择多径衰落信道，每径为一个瑞利衰落过程。chan=rayleighchan(ts,fd,tau,pdb);%tau为每径相对时延向量%pdb为每径相对增益

matlab实现频域瑞利(Rayleigh)信道仿真

clc;clear;fc=input('请输入载波频率(Hz)：');v=input('请输入接收机速度(Km/h)：');v1=v*1000/3600; %接收机速率[km/h] c=300*10^6; %光速 fm=fc*(v1/c);N =input('请输入频域点数：');% 产生多普勒功率谱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]; %合成全频段的多普勒功率谱figure(1); plot(SEf); title('多普勒功率谱');xlabel('f');ylabel('size');grid;% 产生两个正态分布噪声源Gauss_time1=randn(1,N-1);Gauss_time2=randn(1,N-1);GaussN1=fft(Gauss_time1);GaussN2=fft(Gauss_time2);% 产生瑞利衰落信道x = ifft(sqrt(SEf).*GaussN1); y = ifft(sqrt(SEf).*GaussN2); rayleigh_amp = sqrt(abs(x).^2+abs(y).^2); rayleigh_db = 20*log10(rayleigh_amp); %用dB表示瑞利信号figure(2); plot(rayleigh_db);% axis([0 140 -100 20]);title('瑞利信号衰落');xlabel('N');ylabel('dB');grid;figure(3)r = sqrt(0.5*(real(Gauss_time1).^2 + real(Gauss_time2).^2));step = 0.1; range = 0:step:3;h = hist(r, range);fr_approx = h/(step*sum(h));fr = (range/0.5).*exp(-range.^2);plot(range, fr_approx,'r', range, fr,'k');title('瑞利概率密度');xlabel('rms');ylabel('p(r)');grid;figure(4)subplot(2,2,1)plot(Gauss_time1);title('时域高斯信号1');xlabel('N');ylabel('V');grid;subplot(2,2,2)plot(Gauss_time2);title('时域高斯信号2');xlabel('N');ylabel('V');grid;subplot(2,2,3)plot(GaussN1);title('频域复数高斯信号1');xlabel('实部');ylabel('虚部');grid;subplot(2,2,4)plot(GaussN2);title('频域复数高斯信号2');xlabel('实部');ylabel('虚部');grid;figure(5)subplot(2,1,1)plot(sqrt(SEf).*GaussN1);title('高斯噪声与多普勒功率谱相乘1');xlabel('实部');ylabel('虚部');grid;subplot(2,1,2)plot(sqrt(SEf).*GaussN2);title('高斯噪声与多普勒功率谱相乘2');xlabel('实部');ylabel('虚部');grid;figure(6)subplot(2,1,1)plot(x);title('IFFT1');xlabel('实部');ylabel('虚部');grid;subplot(2,1,2)plot(y);title('IFFT1');xlabel('实部');ylabel('虚部');grid;figure(7)subplot(2,1,1)plot(abs(x).^2);title('求模平方1');xlabel('N');ylabel('V');grid;subplot(2,1,2)plot(abs(y).^2);title('求模平方2');xlabel('N');ylabel('V');grid;figure(8)subplot(2,1,1)plot(abs(x).^2+abs(y).^2);title('平方后相加');xlabel('N');ylabel('V');grid;subplot(2,1,2)plot(sqrt(abs(x).^2+abs(y).^2));title('相加后开方');xlabel('N');ylabel('V');grid;%求均值、方差、均方差sum1=0;sum2=0;sum3=0;for n=1:length(rayleigh_amp)sum1=sum1+rayleigh_amp(n);endave=sum1/length(rayleigh_amp) %求瑞利衰减均值for n=1:length(rayleigh_amp)sum2=sum2+rayleigh_amp(n)^2;sum3=sum3+(rayleigh_amp(n)-ave)^2;endz=sum2/length(rayleigh_amp);fc=sum3/lengt

瑞利衰落信道的matlab仿真【开题报告】

开题报告

通信工程

瑞利衰落信道的matlab仿真

一、课题研究意义及现状

随着科学技术的不断提高,无线通信系统不断更新还代,无线通信走入各家各户，它带来的便利深入人心。无线移动通信自诞生以来，其发展速度令人惊叹。经历第二代和第三代移动通信的快速发展，下一代即后三代(Beyond 3G)或第四代移动通信系统(4G)的研究工作已经开始展开。移动信道的研究与应用为移动通信开辟更为广阔的前景,认识移动信道本身的特性是解决移动通信中关键技术的前提.瑞利衰落信道是一种无线电信号传播环境的统计模型。这种模型假设信号通过无线信道之后，其信号幅度是随机的，即“衰落”，并且其包络服从瑞利分布。在无线通信中，信号通过无线信道后，由于基站周围反光物体或者其它障碍物的阻塞，经过多种路径的反射、折射，导致信号幅度随机化，使信号的干扰增大，给接受信号带来很大不便。而第四代移动通信技术要普及，就要研发出瑞利衰落信道的解决方法，所以研究瑞利衰落信道具有很大的意义。

在MIMO中，传统的多天线被用来增加分集度从而克服信道衰落。具有相同信息的信号通过不同的路径被发送出去，在接收机端可以获得数据符号多个独立衰落的复制品，从而获得更高的接收可靠性。要克服瑞利衰落信道带来的不便，就要先研究它的特性。当在实际电子通信系统中进行试验研究比较困难或更本无法实现时，仿真技术就成为必然选择。我的研究课题就是利用Matlab仿真对瑞利衰落信道进行模拟仿真，对产生的各种符合瑞利分布的信道系数画出曲线图，并进行分析研究。

二、课题研究的主要内容和预期目标

matlab瑞利衰落信道仿真

瑞利分布信道MATLAB仿真

1、引言

由于多径效应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，即时间色散、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重要的影响，而多径信道的包络统计特性则是我们研究的焦点。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、莱斯分布等。在此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。

2、仿真原理

（1）瑞利分布分析

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（如视距传播路径），且存在大量反射波，到达接收天线的方向角随机的（（0~2π）均匀分布），各反射波的幅度和相位都统计独立。

幅度与相位的分布特性：

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：

图1瑞利分布的概率分布密度

（2）多径衰落信道基本模型

离散多径衰落信道模型为

()1()()()N t k k k y

t r t x t τ==-∑ (1)

其中,()k r t 复路径衰落，服从瑞利分布;

k τ是多径时延。多径衰落信道模型

框图如图2

所示：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 =（2）

上式中()()c s n t n t 、，分别为窄带高斯过程的同相和正交支路的基带信号。

3、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)和多径延时参数k τ，我们可以得到多径信道的仿真框图，如图3所示；

Academicpaperanalysismatlab瑞利衰落信道仿真实习报告

Academic paper analysismatlab瑞利衰落信道仿真实习

报告

Academic paper analysis

Paper: A Consolidated Architecture for 4G/B3G Networks

Authors: M. Rubaiyat Kibria, Vinod Mirchandani, and Abbas Jamalipour Public: IEEE Communications Society / WCNC 2005

1.全文提纲outline

In the paper，the authors briefly summarize current research in the architecture of fourth generation or beyond third generation (4G/B3G) network. At first, the author introduces the development of the next generation network and point that the operation of a fourth generation network will depend largely on the close coordination between mobility, resource and quality of service management schemes. Then the author briefly discusses three important techniques: Mobility Management, Resource Management and QoS Management during Handover. The author detailed describes the proposed architecture of network and mobile terminal by two thirds length of the paper. At the end of the article the author give some conclusions about 4G/B3G network.

瑞利信道Matlab仿真程序

%%File_C7:Jakes.m

%本程序将一随机信号通过瑞利信道产生输出

%%

clear;

clc;

Ts=0.02;

fmax=2;%最大多普勒频移

Nt=400;%采样序列的长度

sig=j*ones(1,Nt);%信号

t=[0:Nt];

%设定信道仿真参数

N0=25;

D=1;

[u]=jakes_single_rayleigh(N0,D,fmax,Nt,Ts);%生成瑞利信道RecSignal=u.*sig;

plot(20*log10(RecSignal));

%JakesRayleigh.m

%本函数用Jakes方法产生单径的符合瑞利分布的复随机过程%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function [u]=jakes_single_rayleigh(N0,D,fmax,M,Ts,Tc) % 输入参数：

% N0 频率不重叠的正弦波个数

% D 方差，可由输入功率得到

% fmax 最大多普勒频移

% M 码片数

%输出参数

%u 输出复信号

%u1 输出信号的实部

%u2 输出信号的虚部

%%

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

N=4*N0+2;%Jakes仿真叠加正弦波的总个数

%计算Jakes仿真中的离散多普勒频率fi,n

f=zeros(1,N0+1);

for n=1:N0

f(n)=fmax*cos(2*pi*n/N);

end

f(N0+1)=fmax;

%计算多普勒增益ci,n

%同向分量增益c1,n

c1=zeros(1,N0+1);

for n=1:N0