(精选)信道衰落模型汇总
莱斯衰落模型分布
莱斯衰落模型分布莱斯衰落模型分布是一种常见的无线信道传输模型，用于描述信号在空气传播过程中的衰落特性。
本文将介绍莱斯衰落模型的基本原理、特点和在实际应用中的一些具体应用案例。
一、莱斯衰落模型基本原理莱斯衰落模型最早由英国物理学家Lord Rayleigh在1887年提出，是描述无线电波在空气传播过程中受到干扰影响的数学模型。
莱斯衰落模型主要基于两个假设：1、接收信号由发射端的多个信号叠加组成；2、多个信号之间的幅度和相位存在随机变化。
这些随机波的总和呈现出一种瞬时的功率变化模式，这称为莱斯衰落。
另外，莱斯衰落模型假设在空气中传播的信号波可以分为两部分：一个是直达信号和散射信号。
直达信号是从发射机向接收机发送信号的直达路径。
散射信号是从其他方向散射而来的信号，可能与直达信号干扰。
二、莱斯衰落模型特点莱斯衰落模型的主要特点是它的概率密度函数（PDF）具有单峰性质。
这意味着莱斯衰落模型往往适用于信道特性比较均衡的情况下。
莱斯衰落模型具有以下特点：1、在信号发射到达接收点时，经常受到随机干扰的影响。
2、莱斯衰落模型的信号在瞬间内的强度与接收位置是相关的。
3、该模型对于信号强度的变化和波形的变化有很多的分布形式。
三、莱斯衰落模型在实际应用中的案例莱斯衰落模型在现代通讯系统中得到了广泛的应用。
它是无线电通信系统信号传输模型中使用最广泛的模型之一。
以下是该模型在实际应用中的几个案例：1、在电视信号系统中，可以使用莱斯衰落模型来计算信号在传输过程中的衰减和干扰。
2、在无线电系统中，莱斯衰落模型常用于测量无线电信号传输的信噪比。
3、在复杂的环境下，如城市建筑物遮挡的信道中，莱斯衰落模型也被广泛使用。
4、在无线电发射和接收机设计中，莱斯衰落模型可以作为实验数据的基础，为信号传输过程的设计和调整提供较准确的参考。
四、总结莱斯衰落模型是一种常见的无线信道传输模型，用于描述信号在空气传播过程中的衰落特性。
在实际应用中，该模型被广泛应用于各种通信系统的设计、调整和测量中。
衰落系数模
衰落系数模
衰落系数模（Fading Coefficient Model）是无线通信中常用的模型，用于描述信号在传播过程中受到的衰落效应。
衰落系数模主要有两种常见的模型：多径衰落模型和阴影衰落模型。
1. 多径衰落模型：在多径衰落模型中，信号在传播过程中会通过多条不同路径传播到接收端，由于路径之间存在干涉和相位差等效应，会导致信号的幅度和相位发生变化。
常用的多径衰落模型有瑞利衰落模型和莱斯衰落模型。
- 瑞利衰落模型：适用于城市和室内环境，假设无线信号经过多条随机选择的传播路径，且路径之间满足独立且相互不相关的高斯分布。
瑞利衰落模型下的信号幅度服从瑞利分布，具有快速衰落特性。
- 莱斯衰落模型：适用于开阔的乡村和海洋环境，假设无线信号在主路径的基础上加上了一个具有高斯随机变量的阴影效应，路径之间的相位差呈均匀分布。
莱斯衰落模型下的信号幅度服从莱斯分布，具有缓慢衰落特性。
2. 阴影衰落模型：阴影衰落模型假设传播环境中存在一些随机性较大的物体或结构，会对信号的传播产生影响。
阴影衰落模型通过引入一个随机变量来描述信号受到的阴影效应，常用的模型有对数正态衰落模型和高斯衰落模型。
- 对数正态衰落模型：假设随机变量服从对数正态分布，在城市环境中适用于描
述信号受到建筑物或树木等阻挡产生的衰落效应。
- 高斯衰落模型：假设随机变量服从高斯分布，适用于描述无线信号受到天气条件、随机性较大的阻挡物或干扰等因素所导致的衰落效应。
衰落系数模在无线通信系统设计和性能评估中具有重要的应用价值，可以提供传播通道的统计特性和信号质量的分析。
信道衰落系数
信道衰落系数1. 介绍信道衰落系数是无线通信领域中一项重要的参数，用于描述无线信号在传播过程中的衰减情况。
信道衰落系数直接影响着无线通信系统的性能和可靠性。
本文将介绍信道衰落系数的定义、分类以及影响因素，并探讨常用的信道衰落模型和衰落预测方法。
2. 信道衰落系数的定义和分类2.1 定义信道衰落系数是指无线信号在传播过程中的衰减倍数。
它描述了信号在传输过程中所遭受的损失，衡量了信号的强度变化程度。
2.2 分类根据信道衰落的性质，信道衰落系数可以分为以下几种类型： 1. 大尺度衰落：大尺度衰落是指由于传输距离的增加而引起的信号衰减。
在宏蜂窝系统中，建筑物、地形等会导致大尺度衰落的发生。
2. 小尺度衰落：小尺度衰落是指由于信号的多径传播而引起的信号强度的快速变化。
它主要受到多径传播中的多径干扰、相位差异、多径信号相加减的影响。
3. 快衰落：快衰落是指信道衰落系数随时间迅速变化。
主要受到信号的多普勒频移引起的变化。
4. 慢衰落：慢衰落是指信道衰落系数随时间缓慢变化。
主要受到大尺度衰落引起的变化。
3. 影响因素信道衰落系数受到多种因素的影响，包括但不限于以下几个方面： 1. 传输距离：信道衰落系数随着传输距离的增加而增加。
传输距离越远，信号所受到的衰减越大。
2. 建筑物和地形：在城市环境中，建筑物和地形对信号传播起着重要的作用。
建筑物的阻挡会导致信号衰减，而地形的起伏也会影响多径传播和信号的反射衰落。
3. 天气条件：天气条件对无线信号的传播也有一定影响。
例如，大雨、大雾等天气会增加信道衰落系数。
4. 传输频率：不同频率的信号传播特性不同。
一般来说，较高频率的信号传播衰减较快。
5. 环境噪声：环境中存在的各种噪声，如热噪声、干扰等，会对信号传播产生干扰和衰减效果。
4. 常用的信道衰落模型为了更好地描述信道衰落特性，在通信系统设计和性能分析中，常使用一些经验模型来模拟信道衰落。
以下是几种常用的信道衰落模型： 1. 瑞利衰落模型：瑞利衰落是指没有直达路径的多径传播情况。
几种衰落信道
⼏种衰落信道瑞利分布瑞利分布(Rayleigh distribution)是指当⼀个随机的⼆维向量的每个分量呈独⽴的、均值为0、⽅差为σ2并且有着相同的⽅差的正态分布时，这个向量的模呈瑞利分布。
它是⼀个均值为0，⽅差为σ2的平稳窄带⾼斯过程，其包络的⼀维分布是瑞利分布⼀、准静态平坦衰落信道⼀般来说，多路信号到达接收机的时间有先有后，即有相对时(间)延(迟)。
如果这些相对时延远⼩于⼀个符号的时间，则可以认为多路信号⼏乎是同时到达接收机的。
这种情况下多径不会造成符号间的⼲扰。
这种衰落称为平坦衰落，因为这种信道的频率响应在所⽤的频段内是平坦的。
相反地，如果多路信号的相对时延与⼀个符号的时间相⽐不可忽略，那么当多路信号迭加时，不同时间的符号就会重叠在⼀起，造成符号间的⼲扰。
这种衰落称为频率选择性衰落，因为这种信道的频率响应在所⽤的频段内是不平坦的。
⽽准静态平坦衰落信道(quasi-static frequency-flat fading)是指多径情况不会造成符号间的⼲扰，并且在每⼀个传输块内为常数。
⼆、瑞利衰落信道模型（Rayleigh）假设发送信号为单⼀频率正弦波，即若不考虑直射路径，多径信道共有n条路径，各条路径具有时变衰耗和时变传输时延，且从各条路径到达接收端的信号相互独⽴，则接收端接受到的合成波为式中，ai(t)为从第i条路径到达接收端的信号振幅，τi(t)为第i条路径的传输时延。
传输时延可以转换为相位的形式，即为从第i条路径到达接收端的信号的随机相位。
r(t)也可表⽰为如下形式：由于X(t)和Y(t)都是相互独⽴的随机变量之后，根据中⼼极限定理，⼤量独⽴随机变量之和的分布趋于正态分布。
因此，当n⾜够⼤时，X(t)和Y(t)都趋于正态分布。
通常情况下X(t)和Y(t)的均值为0（由于没有直射路径），⽅差相等。
这种表⽰⽅式也叫做同相-正交表⽰法。
r(t)也可以表⽰为如下形式：这种表达⽅式也称包络-相位表⽰法。
块衰落信道模型
块衰落信道模型
块衰落信道模型是一种常用的信道模型，在无线通信系统中被广泛应用。
该模型描述了无线信号在传输过程中，受到信道衰落的影响。
块衰落信道模型假设信道的衰落是以一定的块形式进行的。
每个块中的信道状态保持不变，而不同块之间的信道状态可能会发生改变。
在每个块内，信道状态可以被看作是固定的，从而简化信道的建模。
在块衰落信道模型中，可以使用Rayleigh或Rician分布来表示信道衰落。
Rayleigh 衰落模型假设接收信号是由多个经过反射和散射传播路径上的信号叠加产生的，而Rician 衰落模型假设还存在着一个主要的传播路径。
通过这些模型，能够更好地描述无线信道中的多径效应。
对于块衰落信道模型的建模，可以使用以下步骤进行：
1. 确定衰落模型的类型，是Rayleigh衰落还是Rician衰落。
2. 然后，确定块的时长，即每个衰落状态保持不变的时间段。
3. 确定衰落状态的改变模式，可以是独立均匀分布，或者具有一定的相关性。
4. 生成块衰落信道模型，并使用该模型进行信道容量、误码率等性能指标的分析。
块衰落信道模型在无线通信系统中起到了关键的作用，能够更好地描述信号在传输过程中遇到的衰落现象。
该模型的应用可以帮助优化无线通信系统的设计，改善系统的性能。
无线通信原理与应用-5.5 多径衰落信道的统计模型
-fm
0
fm
-fm
fm
电气工程学院 UNIVERSITY OF SOUTH CHINA
无线通信原理与应用
Clarke衰落模型的仿真(4)
计算机实现步骤： 指定S(f)频域样点数N和fm 计算相邻谱线的频率间隔 ： ⊿f=2fm/(N-1) 用高斯随机过程产生噪声源的N/2个正频率分量 将正频率分量取共轭得到噪声源的负频率分量 将同相、正交的噪声源与S(f)相乘 进行IFFT变换
f ( )
fc
v
cos
fc
fm cos
df sin fm d
cos f fc sin 1 ( f fc )2
fm
fm
电气工程学院 UNIVERSITY OF SOUTH CHINA
无线通信原理与应用
平坦衰落的Clarke模型(4)
设接收信号的频率密度函数为S( f )
多径衰落信道的统计模型
第一个多径衰落信道模型——Ossana模型
主要考虑因素： 建筑物表明随机分布的反射波的相互影响。
局限性： 由于假设存在LOS，无法反映市区的信道特性。
为了更好地表示移动信道的统计特性，目前已经建立了许多 多径模型，其中应用最广泛的是Clarke模型。
电气工程学院 UNIVERSITY OF SOUTH CHINA
电气工程学院 UNIVERSITY OF SOUTH CHINA
无线通信原理与应用
平坦衰落的Clarke模型(3)
Clarke模型中由多普勒扩展产生的频谱形状：
2
接收功率：Pr AG( ) p( )d
接收天线的平 均接收功率
0
(完整版)常见移动信道模型
当基站与移动站之间的信号电波途经树木或其它障碍物而被吸收或散射时，阴影效应出现。此时的信号电波的幅度由于阴影而服从Lognormal分布，其概率密度函数为[32]:
， (3-11)
其中μ和 分别为lnr的均值和方差。图3-4给出了Lognormal分布的概率密度函数曲线图。
（3-6）
其中 是多径散射场的平均功率， 是Nakagami的形状因子，它描述由于多径效应引起的衰落程度。随着形状因子m的变化，Nakagami分布涵盖了单边高斯分布、瑞利分布和莱斯分布，即：当m=1/2时，Nakagami分布就变成了单边高斯分布；当m=1时，Nakagami分布就变成了瑞利分布；当m>1时，Nakagami分布就和莱斯分布很接近。此时，莱斯因子和Nakagami形状因子m之间有如下近似关系：
表3-1 Loo模型的参数（dB）
环境
μ
非经常性轻阴影
0.5
0.5
-8
经常性重阴影
3.5
-17
-12
图3-5轻阴影和重阴影环境下的Loo模型的概率密度函数曲线
3.1.6Suzuki模型
Suzuki于1994年提出了一种将瑞利衰落过程和对数正态衰落过程综合起来考虑的模型，它有效的描述了阴影衰落和多径衰落的合成分布。该模型将接收信号包络r看作是两个独立的随机过程即多径衰落过程和阴影衰落过程的乘积[31]。即：
3.1 单状态模型
3.1.1 Rayleigh模型
在移动无线信道中，瑞利模型是常见的用于描述平坦衰落信号或独立多径分量接收包络统计时变特性的一种经典模型。众所周知，两个正交的正态分布的随机过程之和的包络服从瑞利分布，即设X和Y为正态随机过程，则R=X+jY的包络r =|R|则服从瑞利分布。瑞利分布的概率密度函数（pdf）为[24,27,28]：
移动信道的模型(多径衰落信道)
6.1.4 移动信道的模型（多径衰落信道）一、时变线性滤波器模型及其响应1.带通系统分析 （1）离散多径信道：信道系数()n t α，即(,)n t ατ，时延()n t τ响应：()()(())(,)(())n n nn n nx t t s t t t s t t αταττ=-=-∑∑ （14-1-2）（2）连续多径信道：)(),,(t t ττα，即(,)t ατ表示在0时刻的冲激在τ时刻的响应。
响应：()(,)()x t t s t d ατττ∞-∞=-⎰ （14-1-6）2.等效低通分析 （1）离散多径由带通信道模型：其中()(,)n n t t αατ=为实函数，所以有 即得到等效低通模型为 所以得到：信道系数：2()()c n j f t n t e πτα-或2()(;)c n j f t n t e πτατ- （14-1-5） 响应：2()()()(())c n j f t l n l n nr t t e s t t πτατ-=-∑ （14-1-4）其中()(;)n n t t αατ@。
若令2()(;)()(())c n j f t n n nc t t e t πτταδττ-=-∑，则可见(;)c t τ是0时刻的冲激通过信道后在τ时刻上的响应。
（2）连续多径信道： 2()(;)(;)c j f t c t t eπττατ-= （14-1-8）响应：2()()(;)()(;)()c j f t l l l r t c t s t d t e s t d πττττατττ∞∞--∞-∞=-=-⎰⎰二、多径衰落信道的统计特性1.等效低通信道论冲激响应：即0时刻的冲激通过信道后在τ时刻上的响应。
离散多径：()(;)()(())n j t nn nc t t e t θταδττ-=-∑ 其中()2()n c n t f t θπτ= 连续多径：()(;)(;)j t c t t e θτατ-= 其中()2()c t f t θπτ=2.分析：(;)c t τ由许多时变随机向量组成幅度系数()n t α－随移动台运动而随机变化；相位偏移()n t θ－在[0,2π)内随机变化。
无线通信中信号衰落模型的应用
无线通信中信号衰落模型的应用在当今的信息时代，无线通信技术已经成为了人们生活和工作中不可或缺的一部分。
从手机通话到无线网络连接，从卫星通信到物联网应用，无线通信的身影无处不在。
然而，在无线通信中，信号衰落是一个不可忽视的问题，它会严重影响通信质量和可靠性。
为了更好地理解和应对信号衰落现象，科学家们提出了各种信号衰落模型，这些模型在无线通信系统的设计、优化和性能评估中发挥着重要作用。
信号衰落是指无线信号在传播过程中由于各种因素的影响而导致的强度减弱和波动。
这些因素包括路径损耗、多径传播、阴影效应等。
路径损耗是由于信号在自由空间中传播时能量的扩散而引起的，它与传播距离的平方成正比。
多径传播则是由于信号在传播过程中遇到障碍物反射、折射和散射，从而产生多个路径到达接收端，这些路径的信号相互叠加，导致接收信号的幅度和相位发生变化。
阴影效应是由于大型障碍物（如建筑物、山脉等）阻挡了信号的传播，导致接收信号的强度出现随机的衰减。
为了描述和分析这些信号衰落现象，研究人员提出了多种信号衰落模型。
其中，最常见的有瑞利衰落模型、莱斯衰落模型和 Nakagamim 衰落模型。
瑞利衰落模型适用于在没有直射路径的情况下，多径传播的信号分量具有相同的平均功率且相互独立的情况。
在这种模型中，接收信号的幅度服从瑞利分布，其概率密度函数为一个特定的数学表达式。
瑞利衰落模型常用于描述城市环境中的移动通信信号，例如在高楼林立的区域，信号经过多次反射和散射，直射路径被阻挡，此时瑞利衰落模型能够较好地反映信号的衰落特性。
莱斯衰落模型则考虑了存在直射路径的情况。
除了多径传播的信号分量外，还有一个较强的直射信号分量。
在这种模型中，接收信号的幅度服从莱斯分布。
莱斯衰落模型常用于郊区和农村等环境，在这些地区，直射路径相对容易存在。
Nakagamim 衰落模型是一种更为通用的衰落模型，它可以通过调整参数 m 来适应不同的衰落程度。
当 m=1 时，Nakagamim 衰落模型退化为瑞利衰落模型；当 m 较大时，它可以近似表示莱斯衰落模型。
无线通信中信号衰落模型的应用研究分析
无线通信中信号衰落模型的应用研究分析在当今数字化和信息化的时代，无线通信已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
从手机通话、无线网络连接到卫星通信，无线通信技术的广泛应用极大地改变了人们的生活方式和社会运行模式。
然而，在无线通信中，信号衰落是一个不可忽视的问题，它会严重影响通信质量和可靠性。
为了有效地应对信号衰落，深入研究和应用信号衰落模型显得尤为重要。
信号衰落，简单来说，就是无线信号在传播过程中由于各种因素的影响而发生的强度减弱现象。
这些因素包括传播路径中的障碍物、多径传播、大气条件、移动终端的移动速度和方向等。
信号衰落模型就是对这些衰落现象进行数学描述和分析的工具，通过建立模型，我们可以更好地理解信号衰落的特性，预测信号的变化趋势，并采取相应的措施来提高通信质量。
在众多的信号衰落模型中，瑞利衰落模型和莱斯衰落模型是最为常见和重要的两种。
瑞利衰落模型通常适用于没有直射路径的情况，比如在城市环境中，信号经过建筑物的反射和散射后到达接收端。
在这种情况下，接收信号的幅度服从瑞利分布。
而莱斯衰落模型则适用于存在直射路径和多个散射路径的情况，比如在郊区或者农村地区，信号既有较强的直射分量，又有较弱的散射分量。
此时，接收信号的幅度服从莱斯分布。
信号衰落模型在无线通信系统的设计和优化中发挥着重要作用。
在通信系统的规划阶段，通过对信号传播环境的分析和衰落模型的应用，可以合理地确定基站的位置和覆盖范围，以确保信号能够有效地覆盖目标区域。
例如，在城市高楼密集区域，由于信号的反射和散射较为严重，需要采用较小的基站间距和较高的发射功率来弥补信号衰落的影响。
而在开阔的农村地区，则可以适当增大基站间距，降低发射功率，以节约成本和减少电磁辐射。
在无线资源管理方面，信号衰落模型也具有重要意义。
无线资源管理的主要任务是合理地分配频谱资源、功率资源和时隙资源等，以提高系统的容量和性能。
通过利用衰落模型对信号强度的预测，可以动态地调整发射功率、调制方式和编码速率等参数，以适应信道条件的变化。
多径衰落模型
多径衰落模型多径衰落模型是用来描述无线信道中信号传播过程中的一种现象和特性的数学模型。
在无线通信中，信号会经过多个路径传播到接收端，每条路径上的信号会受到传播过程中的各种影响，导致信号强度的变化。
多径衰落模型通过考虑这些影响因素来模拟信号衰减过程，从而更准确地描述信号传播的特性。
首先，多径衰落模型考虑了信号传播过程中的多径效应。
在无线信道中，信号不仅会直接从发射端传播到接收端，还会通过其他路径进行反射、绕射、散射等传播方式到达接收端。
每个路径上的信号在传播过程中会受到不同的路径损耗和多普勒效应的影响，导致信号的衰减和频率偏移。
多径衰落模型通过考虑这些路径的存在，将信号传播过程中的影响因素进行建模，从而更准确地描述信号传播的过程。
其次，多径衰落模型考虑了信号的相关性。
在无线信道中，由于路径的不同长度和传播时间不同，不同路径上的信号会存在时延和相位差等差异。
因此，在接收端的时间域和频域上，信号的叠加和干扰会导致信号功率的变化。
多径衰落模型通过引入相关性参数来描述信号之间的相关性，从而能更准确地模拟信号衰减过程，使接收端能够更好地处理多个路径上的信号。
此外，多径衰落模型还考虑了信道中的噪声和干扰。
在无线信道中，由于天线的位置、环境的复杂性等因素，信道中常常存在信号的噪声和干扰。
这些噪声和干扰会对信号的衰减和传输质量产生影响。
多径衰落模型通过考虑噪声和干扰的统计特性，将其加入到信号传播的模型中，从而更准确地描述信号的传播过程和受到的影响。
最后，多径衰落模型还可以通过不同的数学方法和模拟技术来实现。
例如，常用的多径衰落模型有瑞利衰落模型和莱斯衰落模型。
瑞利衰落模型假设信道中不存在直达路径，并且路径衰落服从瑞利分布。
莱斯衰落模型则假设信道中存在直达路径，并且路径衰落服从莱斯分布。
这些模型通过数学方法和模拟技术将路径损耗、多普勒效应、相关性、噪声和干扰等因素进行建模，从而更真实地描述信号的传播过程。
总之，多径衰落模型是用来描述无线信道中信号传播过程中的一种现象和特性的数学模型。
信道频率 损耗模型 阴影模型 衰落模型
信道频率损耗模型阴影模型衰落模型本文主要介绍无线通信中常用的四个模型：信道频率模型、损耗模型、阴影模型和衰落模型。
这些模型是对无线信号传输的描述，可用于无线电路设计、无线网络规划、信号覆盖预测等领域。
一、信道频率模型信道频率模型是描述无线信道频率特性的模型。
由于每个频率都有不同的传播特性，因此，无线信道的频率响应是需要建模的一个方面。
信道频率模型主要用于预测在不同频率（即不同带宽）上信道的性能和损失。
其中，常见的信道频率模型有两种：理想无限平坦频率响应模型和实际的有限频带响应模型。
理想的无限平坦频率响应模型假定无线信道对所有频率的信号响应相同，并无任何滚降和干扰。
这种模型主要用于在不同频谱范围内比较不同的无线网络方案，例如Wi-Fi和蜂窝无线电连接。
实际的有限带宽响应模型基于实际信道的复杂特性，由于加性白噪声和多径反射等，信号的响应会随着信号频率而发生变化。
这种模型更加接近实际情况，但是比起理想模型更加复杂。
二、损耗模型在无线通信系统中，有很多因素能够影响信号的传输质量，如空气介质、障碍物、雨雪、建筑物等。
而这些环境因素会因传输距离的不同而导致信号衰减，这就是所谓的信号损耗。
损耗模型主要被用来描述这种随距离而发生变化的信号弱化。
由于信号损耗涉及到多个因素，因此建立一个准确的信号损耗模型是必须的。
普遍采用的损耗模型包括路径损耗模型和自由空间传输损耗模型。
路径损耗模型考虑了多种影响信号强度的因素，包括距离、传播介质、障碍物、频率、传输功率等。
该模型描绘了信号强度沿着直线传输路径的弱化过程，并使用密集度函数表示环境因素对信号传输的影响。
自由空间传输损耗模型是另一种常见的损耗模型，它假定空气介质是完全透明的，没有任何干扰。
这种模型假设无线信号在没有障碍物的情况下沿着一条直线传播，其信号强度随着传输距离的平方根而减弱。
三、阴影模型阴影模型是一种经验模型，用于描述障碍物阻挡无线信号的效果。
在真实环境中，无线信号发射器和接收器之间存在很多干扰，包括建筑物、植被、地形等障碍物，因此阴影模型非常重要。
多径衰落模型公式
多径衰落模型公式
多径衰落模型有多种，以下为常见的瑞利衰落（Rayleigh Fading）模型相关公式介绍：
一、瑞利衰落的概率密度函数。
1. 定义。
- 在瑞利衰落信道中，接收信号的包络服从瑞利分布。
设接收信号包络为r，其概率密度函数为：
- p(r)=(r)/(σ^2)e^-frac{r^{2}{2σ^2}},r ≥ 0
- 其中σ^2为瑞利分布的参数，它与接收信号的平均功率有关。
如果平均功率为P_avg，则P_avg = 2σ^2。
二、瑞利衰落的衰落幅度。
1. 瞬时幅度。
- 对于多径衰落信道中的接收信号s(t)，可以表示为s(t)=x(t)+jy(t)，其中x(t)和y(t)是相互独立的高斯随机过程，均值为0，方差为σ^2。
- 接收信号的包络r = √(x^2)(t)+y^{2(t)}，这个包络r服从瑞利分布。
2. 衰落因子计算示例。
- 假设发射信号功率为P_t，经过多径衰落信道后，接收信号功率P_r与发射信号功率P_t之间的关系可以表示为P_r=α P_t，其中α为衰落因子。
- 在瑞利衰落中，α是一个随机变量，它与接收信号包络r有关。
如果发射信号幅度为A_t，接收信号幅度为A_r，则α=(A_r)/(A_t)，而A_r = r（当考虑归一化发射幅度A_t = 1时）。
这些公式是研究多径衰落（特别是瑞利衰落这种常见情况）在无线通信等领域的基础，有助于分析信号在多径环境下的传输特性，如误码率、信号覆盖范围等性能指标。
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。
多径衰落模型
多径衰落模型
多径衰落模型是一种用来描述多路信号传播过程中信号衰落的有效模型。
它是在布尔-拉格朗日场模型基础上发展出来的，能够比较准确地模拟出水波传播过程中电磁波衰落的一种模型。
其主要概念是使用多径模型来表示所有可能的多路信号传播路径，并确定每条路径的损耗，从而计算出所有路径的总损耗。
多径衰落模型的优势是它可以对任意复杂的传播路径进行模拟，以准确预测多路传播过程中的信号衰落。
根据传播场的物理环境，多径衰落模型可分成三类，即简单场模型（LMS）、无穷远距离多径模型（RID）和有限远距离多径模型（FDOA）。
简单场模型是以无穷大距离和无穷小衰减系数形式对传播场构建模型，它建模的是给定传播路径的衰落模型。
无穷远距离多径模型（RID）建模了传播路径之间的衰落关系。
它可以把多条路径看作一个整体，以单一衰减系数作为所有路径的衰减来描述系统下所有路径的衰落关系，相对于单一路径的衰落模型，无穷远距离多径模型（RID）更合理。
有限远距离多径模型（FDOA）是RID模型的改进，包括衰落系数的完全确定，根据传播场的情况，可以将衰落系数分解为衰减系数和电磁性质的两个方面，分别计算每条路径的损耗，最后综合计算出所有路径的总损耗，可以准确地模拟出水波传播过程中电磁波衰落，因此，有限远距离多径模型（FDOA）是一种比较准确的多径衰落模型。
信道模型
2010-9-15
15
IMT-A信道模型
2010-9-15
16
2010-9-15
3
目录
1
信道模型
2
LTE信道模型
3
IMT-A信道模型
2010-9-15
4
LTE信道模型
LTE信道模型由3GPP TR25.996规定。 宏蜂窝传播损耗： 宏蜂窝传播损耗模型是修正的COST231 HaTa 城区传播模型，如下所 示：
d ) 45.5 1000 35.46 1.1hm s log 10 ( f c ) 13.82 log 10 ( hbs ) 0.7 hm s C PL [ dB ] 44.9 6.55 log 10 hbs log 10 (
BS array broadside
图1：空间信道模型(SCM)
2010-9-15 9
LTE信道模型
小尺度衰落信道系数为：
hu , s ,n (t )
GBS n ,m , AoD exp j kd s sin n ,m , AoD n ,m M Pn G exp jkd sin MS n,m, AoA u n , m , AoA M m 1 exp jk v cos n , m , AoA v t
f c 为载波 hms 为终端天线高度（米）， hbs 为基站天线高度（米）， 其中， 频率(MHz)，d为基站与终端之间的距离（的>=35m），C是常值因子 （对于郊区宏蜂窝，C=0dB，对于城区宏蜂窝，C=3dB）
注：3GPP目前的信道模型中，在宏蜂窝场景下没有考虑视距传输 (LOS)。因为在宏蜂窝场景下，视距传输发生的可能性小。
信道相位衰落
信道相位衰落
信道相位衰落（Channel Phase Fading）是无线通信中的一个重要概念，指的是信号在传播过程中由于多径效应、多普勒效应等原因导致信号的相位发生随机性的变化。
这种随机性的变化对通信系统的性能有着重要的影响。
以下是关于信道相位衰落的一些基本概念：
1.多路径效应：多路径效应是指无线信号在传播过程中因经过多条不同的传播路径，导致信号的多个版本（副本）在接收端相互叠加，引起信号强度和相位的波动。
2.多普勒效应：多普勒效应是由于信号源或接收端移动引起的频率变化。
在移动通信中，如果移动速度较大，信号的频率会发生变化，从而引起相位衰落。
3.相位衰落对通信的影响：
4.抑制码：相位衰落可能导致信号的相位变化，使得接收端难以准确解调信号。
为了克服这个问题，通常使用差分相移键控（DPSK）等抗相位衰落的调制方式。
5.误码率增加：相位衰落会增加误码率，因为在信号传播过程中相位的不确定性增加，导致接收端难以正确解调信号。
6.信号失真：在强烈的相位衰落情况下，信号可能会出现严重的失真，影响通信质量。
7.衰落模型：为了模拟和分析信道相位衰落，通常使用一些数学模型，如瑞利衰落、莱斯衰落等。
这些模型描述了不同环境下信道的统计特性。
8.对策和调整：为了应对信道相位衰落，通信系统可以采用一些技术手段，如自适应调制、差分编码、等化器等，以提高系统对信道衰落的抗性。
无线信道衰落
无线信道衰落1、移动无线信道统计分析1）瑞利分布（高斯白噪声）如果衰落是由各向同性的多径引起的，则接收到的信号是一个复高斯随机过程，复高斯随机过程的包络服从瑞利分布，相位服从均匀分布，因此这样的衰落信号称为瑞利衰落。
瑞利分布一般用来描述平衰落信号的接收包络或者多个多径分量包络的统计时变特性。
2）莱斯分布当移动台与基站间存在直射波信号时，即有一条主路径，通过主路径传输过来被接收的信号为一个稳定幅度Ak和相位φk，或者在媒质中，除了随机运动散射分量外，还存在固定散射或信号反射分量，但其余多径传输过来的信号仍如上面“瑞利衰落概率模型”所述。
这种情况下，其包络的值A的概率分布不再具有零均值，包络具有莱斯分布。
3）对数正态分布由于建筑物或自然界特征的阻塞效应引起的衰落，在时域上表现为慢速扰动，即称长期衰落（long-term fading）。
近似服从对数正态分布，其概率密度函数为4）慢衰落接收信号的场强中值在长时间内的缓慢变化称为慢衰落，一种典型的慢衰落就是阴影衰落。
这是由于电波在传播路径上遇到障碍物就会产生电磁场的阴影区，当手机通过不同的阴影区时，就会引起中值变化。
移动台在移动时，接收信号除了其场强中值随位置和时间发生慢衰落外，信号的振幅在数个波长以内还有着迅速的随机变化，其变化范围可以达到数十分贝，这就是快衰落快衰落的几种情况：快衰落的定量特性快衰落损耗快衰落和多径传播影响快衰落的因素5）快衰落移动台在移动时，接收信号除了其场强中值随位置和时间发生慢衰落外，信号的振幅在数个波长以内还有着迅速的随机变化，其变化范围可以达到数十分贝，这就是快衰落快衰落的几种情况快衰落的定量特性：1、衰落速率和衰落深度2、电平通过率和衰落持续时间快衰落损耗：1、空间选择性衰落2、频率选择性衰落3、时间选择性衰落快衰落和多径传播影响快衰落的因素6）多普勒频移由于接收的移动用户高速运动而引起传播频率的扩散而引起的，其扩散程度与用户的运动速度成正比。
86. 无线通信中的信号衰减模型有哪些？
86. 无线通信中的信号衰减模型有哪些？86、无线通信中的信号衰减模型有哪些？在当今高度依赖无线通信的时代，我们能够随时随地与他人保持联系、获取信息，这都得益于无线通信技术的不断发展。
然而，在无线通信中，信号在传输过程中不可避免地会发生衰减，这会影响通信的质量和可靠性。
为了更好地理解和预测信号衰减的情况，科学家们提出了多种信号衰减模型。
首先，我们来了解一下自由空间传播模型。
这是一种相对简单但基础的模型，它假设信号在没有任何障碍物的理想自由空间中传播。
在这种情况下，信号的衰减与传输距离的平方成正比，与信号的频率也有关系。
自由空间传播模型适用于卫星通信等长距离、无障碍的通信场景。
比如说，当我们通过卫星电视接收信号时，就可以用这个模型来大致估计信号的衰减情况。
路径损耗模型是另一个常见的信号衰减模型。
它考虑了信号在实际环境中传播时，由于建筑物、地形、植被等因素造成的损耗。
路径损耗模型通常比自由空间传播模型更复杂，因为它需要考虑更多的实际因素。
比如在城市环境中，高楼大厦会阻挡信号，导致信号强度大幅下降；在山区，地形的起伏也会对信号传播产生影响。
阴影衰落模型则关注的是由于大型障碍物（如山丘、建筑物等）造成的信号阴影效应。
这种模型认为，即使在同一地点，信号强度也会因为障碍物的遮挡而出现随机的波动。
这种波动通常用对数正态分布来描述。
想象一下，当你在一个高楼林立的城市街道行走时，有时会突然发现手机信号变弱，这可能就是受到了阴影衰落的影响。
多径衰落模型是无线通信中一个非常重要的模型。
当信号在传播过程中遇到多个反射和散射体时，会产生多个路径的信号，这些信号在接收端叠加，可能导致信号幅度和相位的快速变化，从而引起多径衰落。
多径衰落分为快衰落和慢衰落两种情况。
快衰落通常发生在移动速度较快的情况下，比如在行驶的汽车中；慢衰落则与环境的长期变化有关。
瑞利衰落模型是多径衰落模型中的一种常见形式。
它假设信号的多径分量是相互独立的，并且没有直射路径。
- 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)。
简单模型2种：常量（Constant ）模型和纯多普勒模型1. 常量（Constant ）模型：常量模型既没有衰落，也没有多普勒频移，适用于可预测的固定业务无线信道。
其幅度分布的概率密度函数（PDF ）为：0(r)A (r r )p δ=-式中r 为信道响应的幅度，A 为概率常数。
常量模型的多普勒谱为：()db d f P B f δ=式中fd 为最大多普勒频移，f 为基带频率，B 为常数。
2. 纯多普勒模型：纯多普勒模型无衰落，但有多普勒频移，适用于可预测的移动业务无线信道。
其幅度分布与常量模型相同，多普勒谱为：()x db d df f P C f f δ=-，C 为常数。
由于移动通信中移动台的移动性，无线信道中存在多普勒效应。
在移动通信中，当移动台移向基站时，频率变高，远离基站时，频率变低。
我们在移动通信中要充分考虑“多普勒效应”。
虽然，由于日常生活中，我们移动速度的局限，不可能会带来十分大的频率偏移，但是这不可否认地会给移动通信带来影响，为了避免这种影响造成我们通信中的问题，我们不得不在技术上加以各种考虑。
也加大了移动通信的复杂性。
3. 瑞利模型：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”，并且其包络服从瑞利分布。
这一信道模型能够描述由电离层和对流层反射的短波信道，以及建筑物密集的城市环境。
瑞利衰落只适用于从发射机到接收机不存在直射信号（LoS ，Line of Sight ）的情况，否则应使用莱斯衰落信道作为信道模型。
在无线通信信道环境中，电磁波经过反射折射散射等多条路径传播到达接收机后，总信号的强度服从瑞利分布。
同时由于接收机的移动及其他原因，信号强度和相位等特性又在起伏变化， 故称为瑞利衰落。
瑞利分布的概率分布密度其中，r是接收信号的包络，σ2是接收信号包络的平均功率。
瑞利分布是最常见的用于描述平坦衰落信号接收包络或独立多径分量接受包络统计时变特性的一种分布类型。
两个正交高斯噪声信号之和的包络服从瑞利分布。
瑞利衰落能有效描述存在能够大量散射无线电信号的障碍物的无线传播环境。
若传播环境中存在足够多的散射，则冲激信号到达接收机后表现为大量统计独立的随机变量的叠加，根据中心极限定理，则这一无线信道的冲激响应将是一个高斯过程。
如果这一散射信道中不存在主要的信号分量，通常这一条件是指不存在直射信号（LoS），则这一过程的均值为0，且相位服从0 到2π的均匀分布。
即，信道响应的能量或包络服从瑞利分布。
若信道中存在一主要分量，例如直射信号（LoS），则信道响应的包络服从莱斯分布，对应的信道模型为莱斯衰落信道。
通常将信道增益以等效基带信号表示，即用一复数表示信道的幅度和相位特性。
由此瑞利衰落即可由这一复数表示，它的实部和虚部服从于零均值的独立同分布高斯过程。
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。
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。
相对运动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。
当接受信号中多径分量中不存在一个主要静态信号分量时，其信道为瑞利衰落信道，否则莱斯衰落信道。
独立高斯样本独立高斯样本多普勒滤波器多普勒滤波器求平方求平方∑Sqrt瑞利衰落模型其中多普勒滤波器的传输函数为i H =S(f)为多普勒功率谱密度：()2m m f f S f 0,f f ≤=≥⎪⎩fm 表示最大多普勒频率。
2021k σΩ=+用莱斯因子k 和包络平均功率表示莱斯分布的概率密度函数为：202(k 1)(k 1)r (k 1)(r)exp[k ]I (2r ),r 0r k P +++=--≥ΩΩΩ当 k = 0时，莱斯衰落没有直射分量，莱斯衰落退化为瑞利衰落；当k ->∞时，信道没有任何衰落。
莱斯衰落包络分布莱斯衰落相位分布莱斯衰落的电平通过率计算公式如下：220222000(r)(r)exp[]I (),r 0222r r r N P ββρρππσσσ+==-≥ 其中，参量ᵝ根据不同功率谱密度模型由下式计算得出。
2max 0202(f )2(f )/ln 2c JakesPSD GuassianPSDπσβπσ⎧→=⎨→⎩莱斯衰落电平通过率 WGN WGN H 1(f)H 2(f)++希尔伯特变换++|•|-V1(t)V2(t)μ1(t)μ2(t)m1=ρcos(2πf ρt+θρ)m2=ρsin(2πf ρt+θρ)由互相关的高斯随机过程()1μt 和()2μt 构成的莱斯过程的模型希尔伯特变换：将实值函数与()1πt 做卷积。
用于描述一个以实数值载波做调制的信号的复数包络。
5. 平坦衰落模型一般来说，多路信号到达接收机的时间有先有后，即有相对时（间）延（迟）。
如果这些相对时延远小于一个符号的时间，则可以认为多路信号几乎是同时到达接收机的。
这种情况下多径不会造成符号间的干扰。
这种衰落称为平坦衰落，因为这种信道的频率响应在所用的频段内是平坦的。
这种情况，时域上信道的波形比信号的波形窄，频域上信道波形比信号波形宽。
所以，接收信号幅度增益发生改变（引起深度衰落），而频谱依然保持。
6. 频率选择性衰落如果多路信号的相对时延与一个符号的时间相比不可忽略，那么当多路信号迭加时，不同时间的符号就会重叠在一起，造成符号间的干扰。
这种衰落称为频率选择性衰落，因为这种信道的频率响应在所用的频段内是不平坦的。
至于快衰落和慢衰落， 通常指的是信号相对于一个符号时间而言的变化的快慢。
粗略地说，如果在一个符号的时间里，变化不大，则认为是慢衰落。
反之， 如果在一个符号的时间里，有明显变化，则认为是快衰落。
理论上对何为快何为慢有严格的数学定义。
7. Nakagami 衰落信道模型一种能够向下兼容经典的瑞利（Rayleigh ）衰落信道模型、莱斯（Rice ）衰落信道模型等，且在长距离、宽频带信道建模中广泛应用的一种信道模型。
Nakagami 衰落通过改变参数 m 值能够描述无衰落、轻微、中等、重度等不同程度的衰落信道，能够描述瑞利衰落到任意莱斯因子的莱斯衰落情况。
当m=0.5时，Nakagami 衰落描述单边高斯分布；当 m=1时，Nakagami 衰落描述瑞利衰落；参数m 值越大，衰落程度越低，当m->∞时，描述无衰落的情况。
参数m 称为 Nakagami 衰落的形状因子，用以描述由于不同散射环境造成的多径传播的衰落程度。
其计算公式如下：2222[(r )]m E Ω=-Ω 其中，r 是接收信号包络，Ω=E[r 2]是接收信号的平均功率。
Nakagami 衰落的参数 m和莱斯衰落的莱斯因子 k 有如下近似关系：2(1k)21m k +≈+1k m ≈>2(12σΩ≈ Nakagami 衰落的包络分布和相位分布计算公式如下式所示： 2212(r),0(m)mr m m m m r P e r --Ω=≥ΓΩ21(m)lsin 2l (),[0,2)2()2m m P m ϕϕϕπ-Γ=∈ΓNakagami 衰落包络分布Nakagami 衰落相位分布Nakagami 衰落的电平通过率计算公式如下式所示：20.5212(r)(m)m m mrd m re N π---=Γ 其中， fd 为最大多普勒频移，Γ(m)为 Gamma 函数。
Nakagami 衰落电平通过率8. 对数正态模型Lognormal 分布的功率谱密度和自相关函数，高斯过程u3( t) 的功率谱密度函数为:222(f)2e f e G σπσ-=其中2e σ为高斯过程u3(t)的方差。
3dB 的截止频率为2ln 2e f σ=根据功率谱密度和自相关函数互为傅立叶变换对的关系及高斯概率密度函数在整个积分区间值为1，可以求出u3( t) 的自相关函数：222())exp(j2f )df exp[2(()]22e e e f r τπτπστσπσ+∞-∞=-=-⎰ u3( t)的平均功率为r （0）=1，因为随机过程：1321(t)e a a a S += 所以S1（t ）的自相关函数为：1111312113121212()E[S (t)*S (t )]E{exp[2u (u (t ))]}exp[2u ()]*(,)s s s s s s a r x x P x x dx dx ττστσ+∞+∞-∞-∞=+=++=++⎰⎰312(x ,x )a P 为二维高斯联合PDF ：3122P (x ,x )21()a r πτ=-9. SuzuKi 模型由于多径传输和发射台或接收台的运动存在,在地面移动通信系统中, 接收机的信号能量服从随机的变化.这种系统的信道可以看成是一个随机统计过程y(t).对于短信号周期, 也就是几十个波长内, 随机统计过程y(t)的平均值近似为常量.对于长周期信号, 随机统计过程y(t)的平均值不再是常量, 它随着阴影效应产生的衰落有相当大的变化.这时可将y(t)简单的模拟成Suzuki 过程.稳定的Suzuki 过程由一个瑞利过程u(t)和一个对数正态过程v(t)的乘积获得, 即:(t)u(t)*v(t)y =瑞利过程u(t)从复高斯过程T(t)=T1(t)+jT2 得出, 关系如下: 2212(t)|T(t)|(t)(t)u T T ==+其中T 1 , T 2 是平均值为零不相干的高斯随机变量对数正态过程为:3(t)exp[m sT (t)]v =+公式中, T3(t)是零均值, 单位方差的高斯过程, s 描述的是对数正态过程和Suzuki 过程平均值的变化范围.例如:当s=0.0115时产生轻度阴影, s=0.161时产生中等阴影, s =0 .806 时产生重阴影.下图显示了s 取不同值时Suzuki 过程的概率分布密度函数.Suzuki 概率分布密度函数很明显, s =0 时Suzuki 过程与瑞利过程一致.参数m 使对数正态过程v(t)有单位平均功率.10. 高斯信道高斯信道（Gaussian channel ）是一个射频通信信道，包含了各种频率的特定噪声频谱密度的的特征，从而导致了信道中错误的任意分布。