基于Matlab的无线信道仿真
基于MATLAB的无线衰落信道仿真算法研究(1)
Research on Simulation Algorithm of Radio Fading Channel Using MATLAB
ZHOU Fu xiang, ZHENG Xiao jing
( Co mmunication Educat ion Inst itute of PL A General Staff, XuanHua 075100, Hebei, China)
- 1000#
( 7)
式中 S xx ( f ) 是滤波器的功率谱密度. 滤波器的功率谱密度 S xx ( f ) 可通过已知的自相关函数的付立 ( 根据实际信道情况来确定 ) , 则功率谱密度 S xx ( f ) 为: ( 8) 2000 1000 2 + ( 2 f ) 2 2000 1000+ j 2 f
S xx ( f ) = 根据式( 7) 可得到 H (f ) =
( 9)
采用脉冲响应不变法可得到相应数字滤波器的冲击响应: 2000 ( 10) - 1000 - 1 1- e T z 式中 T 表示采样间隔. 在慢衰落的情况下 , 每个符号必须产生一个瑞利衰落包络的采样值 . 设符号 H ( s) = H (z)= 的采样率为 8KH z, 那么数字滤波器的冲击响应可进一步表示为 : H (z)= 其时域差分方程为: y( n) = 0 8825y ( n- 1 ) + 44 72 x ( n) 3 2 瑞利衰落信号包络仿真
1
引 言
在卫星移动通信系统、陆地移动通信系统中其电波传播方式主要以视距传播为主. 由于多径和接收端
运动等因素的影响, 使得无线信道对接收信号在时间、频率和角度上造成了色散, 这种色散表现在接收信 号幅度上就是所谓的信号衰落 . 因此, 多径效应对通信质量有着至关重要的影响, 根据不同的无线环境, 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. 在本文中, 专门针对接收信号包络服从 瑞利分布的信道进行建模仿真 , 为实际的通信系统设计提供理论参考和支持.
matlab 通信仿真案例
matlab 通信仿真案例
在MATLAB中,通信仿真是一个常见的应用领域,可以用于模拟
和分析数字通信系统的性能。
下面我将从多个角度介绍几个常见的
通信仿真案例。
1. OFDM系统仿真,OFDM(正交频分复用)是一种常见的多载
波调制技术,用于高速数据传输。
你可以使用MATLAB来建立一个基
本的OFDM系统仿真模型,包括信道估计、均衡和解调等模块。
通过
仿真可以分析系统在不同信噪比下的误码率性能,优化系统参数以
及算法设计。
2. 无线通信系统仿真,你可以使用MATLAB建立一个简单的无
线通信系统仿真模型,包括传输信道建模、调制解调、信道编码、
多天线技术等。
通过仿真可以评估系统的覆盖范围、传输速率、抗
干扰能力等性能指标。
3. MIMO系统仿真,MIMO(多输入多输出)技术在无线通信中
得到了广泛应用。
你可以使用MATLAB建立一个MIMO系统仿真模型,包括空间多路复用、信道估计、预编码等。
通过仿真可以分析系统
的信道容量、波束赋形技术对系统性能的影响等。
4. LTE系统仿真,LTE(长期演进)是目前移动通信领域的主流技术之一。
你可以使用MATLAB建立一个LTE系统仿真模型,包括物理层信号处理、上下行链路传输、信道编码解码等。
通过仿真可以评估系统的覆盖范围、传输速率、干扰抑制能力等性能指标。
以上是一些常见的通信仿真案例,通过MATLAB你可以方便地建立仿真模型,分析系统性能,并优化系统设计。
希望这些案例能够帮助到你。
基于MATLAB的通信系统传输信道性能仿真研究毕业设计说明书
1 绪论通信就是把信息从一地有效地传递到另一地,及消息传递的全过程。
通信是由通信系统来实现的,通信系统是只完成信息传递的传输介质和全部设备的总称。
现代通信系统主要借助电磁波在自由空间的传播或在导引媒体中的传输机理来实现,前者称为无线通信系统,后者称为有线通信系统。
1.1 课题的研究背景及意义1.1.1 通信系统研究背景实际的通信系统是一个功能结构相当复杂的系统,对这个系统作出的任何改变(如改变某个参数的设置、改变系统的结构等)都可能影响到整个系统的性能和稳定。
因此,在对原有的通信系统作出改进或建立一个新系统之前,通常需要对这个系统进行建模和仿真,通过仿真结果衡量方案的可行性,从中选择最合理的系统配置和参数设置,然后再应用于实际系统中,这个过程就是通信系统仿真[1]。
在通信技术快速发展的今天,人们对通信系统的性能以及造价都提出了比较高的要求,于是通信仿真便应运而生。
仿真是衡量系统性能的工具,它通过仿真模型的仿真结果来推断原系统的性能,从而为新系统的建立或原系统的改造提供可靠的参考。
现代计算机科学技术快速发展,已经研发出了新一代的可视化的仿真软件。
这些功能强大的仿真软件,使得通信系统仿真的设计和分析过程变得相对直观和便捷,由此也使得通信系统仿真技术得到了更快的发展[2]。
通过仿真.可以降低新系统失败的可能性,消除系统中潜在的弊端,防止对系统中某些功能部件造成过量的负载,优化系统的整体性能,因此,仿真是科学研究和工程建设中不可缺少的方法。
计算机辅助分析和设计技术发展十分迅速,出现了大量实用仿真软件与工具,并应用于通信系统建模、分析和设计,使得通信系统仿真发展很快。
计算机辅助技术基本上有两大类,一是基于公式的方法,用计算机计算复杂的公式;二是用计算机仿真系统的信号波形,即波形级仿真。
现代计算机软硬件技术的快速发展,新一代的可视化的仿真软件的使用使得通信系统仿真的设计和分析过程变得相对直观和便捷,推动了通信系统仿真的快速发展。
基于MATLAB的MIMO-OFDM通信系统的仿真
基于MATLAB的MIMO-OFDM通信系统的仿真0 引言5G技术的逐步普及,使得我们对海量数据的存储交换,以及数据传输速率、质量提出了更高的要求。
信号的准确传播显得越发重要,随之而来的是对信道模型稳定性、抗噪声性能以及低误码率的要求。
本次研究通过构建结合空间分集和空间复用技术的MIMO信道,引入OFDM 技术搭建MIMO-OFDM 系统,在添加保护间隔的基础上探究其在降低误码率以及稳定性等方面的优异性能。
1 概述正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术通过将信道分成数个互相正交的子信道,再将高速传输的数据信号转换成并行的低速子数据流进行传输。
该技术充分利用信道的宽度从而大幅度提升频谱效率达到节省频谱资源的目的。
作为多载波调制技术之一的OFDM 技术目前已经在4G 中得到了广泛的应用,5G 技术作为新一代的无线通信技术,对其提出了更高的信道分布和抗干扰要求。
多输入多输出(Multi Input Multi Output,MIMO)技术通过在发射端口的发射机和接收端口的接收机处设计不同数量的天线在不增加频谱资源的基础上通过并行传输提升信道容量和传输空间。
常见的单天线发射和接收信号传输系统容量小、效率低且若出现任意码间干扰,整条链路都会被舍弃。
为了改善和提高系统性能,有学者提出了天线分集以及大规模集成天线的想法。
IEEE 806 16 系列是以MIMO-OFDM 为核心,其目前在欧洲的数字音频广播,北美洲的高速无线局域网系统等快速通信中得到了广泛应用。
多媒体和数据是现代通信的主要业务,所以快速化、智能化、准确化是市场向我们提出的高要求。
随着第五代移动通信5G 技术的快速发展,MIM-OFDM 技术已经开始得到更广泛的应用。
本次研究的MIMO-OFDM 系统模型是5G的关键技术,所以对其深入分析和学习,对于当下无线接入技术的发展有着重要的意义。
Matlab在无线通信系统设计中的应用实践
Matlab在无线通信系统设计中的应用实践无线通信系统已经成为现代社会中不可或缺的一部分。
随着科技的不断发展和进步,越来越多的人使用无线通信设备来进行沟通、获取信息和进行各种交流。
对于无线通信系统的设计和优化,数学建模和仿真是一个重要的环节。
在这方面,Matlab作为一种强大的数学建模和仿真工具,已经在无线通信系统设计中被广泛应用。
一、Matlab在无线信道建模中的应用无线通信系统的性能受到信道的影响。
为了准确地评估无线通信系统的性能,需要对信道进行建模。
Matlab可以通过各种数学模型对信道进行建模。
其中,最常用的是瑞利衰落信道模型和多径信道模型。
瑞利衰落信道模型可以用来模拟城市或室内环境下的信道,并且可以用于分析无线通信中的多径传播现象。
通过Matlab编写的程序,可以方便地生成符合瑞利衰落信道模型的功率谱密度图和时域响应。
这样,我们可以通过Matlab来模拟和评估不同环境下的无线信道性能。
多径信道模型是一个更加复杂的信道模型,可以用来模拟不同环境下的多径传播现象。
在这个模型中,信号可以经过多个路径传播到接收机。
Matlab提供了各种工具箱和函数,可以用来生成复杂的多径信道模型,并对其进行分析和优化。
二、Matlab在无线通信系统性能评估中的应用除了信道建模,Matlab还可以用来评估无线通信系统的性能。
在无线通信系统中,性能评估通常包括误码率分析、信噪比分析和容量分析等。
误码率(Bit Error Rate,简称BER)是衡量无线通信系统性能的一个重要指标。
通过Matlab,我们可以通过不同的编码和调制方式在不同信噪比条件下进行误码率分析。
这样,我们可以确定在不同信道条件下,系统的性能表现如何,并做出相应的优化。
信噪比(Signal-to-Noise Ratio,简称SNR)是另一个重要的性能指标。
通过Matlab,我们可以进行信噪比分析,以了解系统在不同信道条件下的信号质量如何。
这个分析可以用来确定无线通信系统的最佳传输功率和信道编码方式。
基于matlab的调制解调与信道编译码仿真
基于MATLAB 的调制解调与信道编译码仿真摘要:随着信息时代的步伐,通信技术得到了全面的发展,信息技术已成为了21世纪最强大的国际化动力。
在通信技术中,信息的调制、解调和误码纠错都占有重要的地位。
MATLAB 作为一款功能强大的数学工具软件,在通信领域中得到了很广泛的应用。
本文基于MATLAB 对信号进行模拟仿真设计,实现对二进制相移键控、循环码的纠错仿真、BPSK 的调制解调等进行仿真设计。
关键字:MATLAB 、调制解调、2PSK 、BPSK 、重复码。
一 、二进制和四进制相移键控调制仿真设计1.1 二进制相移键控(2PSK )原理相移键控是利用载波的相位变化来传递数字信息的,而振幅和频率保持不变。
在2PSK 中常用0和π分别表示二进制“0”和“1”,2PSK 的信号时域表达式为:2t )e c pskn w t ϕ+()=Acos( n ϕ表示为第n 个符号的绝对相位,因此上式可改写为:2Acosw t -Acosw t 1-P Pe {psk c c t ()=概为概率为率 由于表示信号的两种码形完全相同,极性相反,故2PSK 信号一般表示一个双极性全占空矩形脉冲序列与一个正弦载波相乘。
2p ()sk e t =s(t)cosw c t其中:s(t)=∑n a g(t-nTs);这里,g(t)为脉宽Ts 的单个矩形脉冲;n a 的统计特征为 n a =概率为 概率为即发送二进制“0”时(a 1n =+),2p ()sk t e 取0相位;发送二进制符号“1”时(a 1n =+),2p()sk t e 取π相位。
这种以载波的不同相位直接法去表示相应二进制数字信号的调制方式,称为二进制绝对相移方式。
2PSK信号时间波形2PSK信号的调制原理如下图所示,与2ASK的产生方法相比,只是对s(t)的要求不同,在2ASK中s(t)是单极性的,而在2PSK中s(t)是双极性的基带信号。
(a)模拟调制方法(b)键控法2PSK信号的解调通常采用相干解调法,解调原理如下原理框图所示,在相干解调中,如何得到与接受的2PSK信号同频同相的相干载是关键问题,后续进一步介绍。
Matlab仿真在无线通信原理与系统中的运用与研究
Matlab仿真在无线通信原理与系统中的运用与研究
无线通信是指在空间中利用无线电波进行数据传输和通信的过程。
它是一种重要的现代通信手段,已经广泛应用于移动通信、卫星通信、无线局域网等众多领域。
而Matlab作为一种强大
的数学软件,也在无线通信中发挥着重要作用。
Matlab仿真可以帮助研究人员对无线通信系统进行模拟和评估。
在无线通信系统设计和优化中,由于实际系统的建设和试验成本很高,仿真可以极大地缩短产品研发周期和成本,并且满足不同应用场景下系统的性能需求。
首先,Matlab仿真可以用来研究无线通信中的信噪比问题。
通信中的信噪比是指信号的强度与噪声的强度之比,对于通信质量有着至关重要的影响。
利用Matlab仿真,可以对不同的
信号传输方式进行模拟,得出它们的信噪比曲线,进一步了解它们在多噪声环境下的性能表现。
其次,Matlab仿真还可以用于无线通信的编码和调制技术研究。
现代无线通信系统中使用的编码和调制技术与传统通信系统相比具有更高的效率和可靠性,而Matlab仿真可以模拟这
些技术的信号传输过程,确定最佳的编码和调制方案。
最后,Matlab仿真还可以用于无线信道建模和优化。
无线信
道与有线信道不同,具有复杂的多径传播。
针对不同的无线信道环境,可以利用Matlab进行仿真建模,优化系统的无线传
输性能。
总之,Matlab仿真技术发挥着重要的作用,可以减少实际工
作中的重复性试验,缩短产品研发周期,降低成本,提高无线通信系统的可靠性和性能。
随着科技的不断进步和无线通信行业的不断发展,Matlab的应用和研究也将越来越广泛和深入。
基于MATLAB的通信系统传输信道性能仿真研究毕业设计说明书
1 绪论通信就是把信息从一地有效地传递到另一地,及消息传递的全过程。
通信是由通信系统来实现的,通信系统是只完成信息传递的传输介质和全部设备的总称。
现代通信系统主要借助电磁波在自由空间的传播或在导引媒体中的传输机理来实现,前者称为无线通信系统,后者称为有线通信系统。
1.1 课题的研究背景及意义1.1.1 通信系统研究背景实际的通信系统是一个功能结构相当复杂的系统,对这个系统作出的任何改变(如改变某个参数的设置、改变系统的结构等)都可能影响到整个系统的性能和稳定。
因此,在对原有的通信系统作出改进或建立一个新系统之前,通常需要对这个系统进行建模和仿真,通过仿真结果衡量方案的可行性,从中选择最合理的系统配置和参数设置,然后再应用于实际系统中,这个过程就是通信系统仿真[1]。
在通信技术快速发展的今天,人们对通信系统的性能以及造价都提出了比较高的要求,于是通信仿真便应运而生。
仿真是衡量系统性能的工具,它通过仿真模型的仿真结果来推断原系统的性能,从而为新系统的建立或原系统的改造提供可靠的参考。
现代计算机科学技术快速发展,已经研发出了新一代的可视化的仿真软件。
这些功能强大的仿真软件,使得通信系统仿真的设计和分析过程变得相对直观和便捷,由此也使得通信系统仿真技术得到了更快的发展[2]。
通过仿真.可以降低新系统失败的可能性,消除系统中潜在的弊端,防止对系统中某些功能部件造成过量的负载,优化系统的整体性能,因此,仿真是科学研究和工程建设中不可缺少的方法。
计算机辅助分析和设计技术发展十分迅速,出现了大量实用仿真软件与工具,并应用于通信系统建模、分析和设计,使得通信系统仿真发展很快。
计算机辅助技术基本上有两大类,一是基于公式的方法,用计算机计算复杂的公式;二是用计算机仿真系统的信号波形,即波形级仿真。
现代计算机软硬件技术的快速发展,新一代的可视化的仿真软件的使用使得通信系统仿真的设计和分析过程变得相对直观和便捷,推动了通信系统仿真的快速发展。
Matlab技术无线通信系统设计与模拟
Matlab技术无线通信系统设计与模拟无线通信技术是现代社会不可或缺的一部分,通过无线通信,人们可以随时随地进行沟通和信息交流。
而在无线通信系统设计的过程中,Matlab技术的应用几乎无可替代。
本文将介绍Matlab在无线通信系统设计与模拟中的重要性和应用。
一、Matlab在无线通信系统设计中的作用1. 信号处理:无线通信系统的关键是信号的处理和传输。
而Matlab提供了丰富的信号处理工具箱,包括数字信号处理、语音与音频处理、波形生成和分析等。
这些工具箱可以帮助工程师对信号进行处理、调整和优化,以达到更好的通信效果。
2. 通信信道建模:无线通信中,信道的特性对通信质量起着至关重要的作用。
Matlab提供了各种通信信道的模型,如瑞利衰落信道、多径信道、高斯信道等。
通过这些模型,我们可以更加准确地评估无线通信系统在实际环境中的性能表现。
3. 码型设计与修正:无线通信中的编码和译码是保证通信可靠性的重要环节。
Matlab提供了一系列的编码译码工具箱,如卷积码、海明码、LDPC码等。
通过这些工具箱,我们可以进行码型的设计、性能评估和修正,以提高通信系统的可靠性。
4. 调制与解调:在无线通信系统中,调制和解调是将数字信号转换为模拟信号并进行传输的关键环节。
Matlab提供了各种调制解调技术的工具箱,如PSK调制、FSK调制、QAM调制等。
这些工具箱帮助我们进行调制解调技术的模拟和仿真,以及性能分析和优化。
5. 天线设计与优化:天线是无线通信系统中的重要组成部分,而天线的性能直接影响通信系统的覆盖范围和传输质量。
Matlab提供了天线设计和优化的工具箱,通过对天线进行仿真和优化,可以得到更好的天线性能,提高通信系统的性能和可靠性。
二、Matlab在无线通信系统模拟中的应用1. 系统性能评估:在无线通信系统设计的过程中,Matlab可以用来模拟和评估系统的性能指标,如误码率、比特误差率、传输速率等。
通过系统性能的模拟和分析,我们可以对系统各个环节进行优化,提高系统的性能和可靠性。
电信专业毕业论文_基于MATLAB的PSK系统仿真
摘要Simulink 是MATLAB提供的实现动态系统建模和仿真的一个软件包,它让用户把精力从编程转向模型的构造,为用户省去了许多重复的代码编写工作;Simulink 的每个模块对用户而言都是透明的,用户只须知道模块的输入、输出以及模块的功能,而不必管模块内部是怎么实现的,于是留给用户的事情就是如何利用这些模块来建立模型以完成自己的仿真任务;至于Simulink 的各个模块在运行时是如何执行,时间是如何采样,事件是如何驱动等细节性问题,用户可以不去关心,正是由于Simulink 具有这些特点,所以它被广泛的应用在通信仿真中,利用Simulink 强大的工具箱和其建模的优势建立了常用的DPCM数字电话通信系统仿真模型,对该通信系统进行了模型构建、系统设计、仿真演示、结果显示以及综合性能分析,而且该分析方法同样可推广到其它的通信系统,具有普遍意义。
关键词:Simulink;PSK通信系统;8PSK;系统仿真ABSTRACTSimulink implementation provided is the MATLAB system modeling and simulation of dynamic a package, it allows users to energy from programming to model for users tectonic, saves the many repeated code work; Each module to users simulink.this concerned are transparent, users just know module inputs, output and modules of the system, and don't tube module of how to implement internal is, then left to the user thing is how to use these modules to establish model in order to complete their simulation task; As for Simulink modules in the runtime is how to enforce, time is how to sampling, event is how to drive details such as sexual problems, users can not to care, because with these features, so simulink.this it by widespread application in communication simulation, using Simulink powerful tool kit and the advantage of the model established common DPCM digital telephone communication system of the simulation model, the model building communication system, system design, the simulation demonstrates, the results indicate, and comprehensive performance analysis, and the analysis method is also can be generalized to other communications system of general significance.Key words: Simulink; PSK communication systems; 8PSK; System simulation目录第一章绪论 (1)1.1课题背景 (1)1.2通信系统仿真软件的应用 (3)1.3 本课题主要研究内容 (4)第二章 MATLAB仿真综述 (6)2.1通信与电子系统仿真 (6)2.2 MATLAB仿真软件应用领域 (9)2.3 Simulink仿真原理 (11)第三章数字调制技术 (23)3.1调制技术发展概况 (23)3.2数字调制技术 (25)3.3 数字调制技术在现代通信中的应用 (29)第四章 PSK通信系统原理 (31)4.1 数字相位调制(PSK)基本原理 (31)4.2 4PSK调制解调基本原理 (31)4.3 8PSK调制解调基本原理 (33)4.4 MPSK的调制原理 (34)第五章基于MATLAB/Simulink的8PSK通信系统仿真35 5.1 8PSK仿真基本原理介绍 (35)5.2 用Simulink搭建8PSK仿真图 (36)5.3 8PSK的Simulink仿真结果及分析 (37)附录 (41)总结 (42)参考文献 (43)致谢 (45)第一章绪论1.1课题背景人类社会一直从自然界获取、处理、分析、传递和利用信息。
无线通信原理-基于matlab的ofdm系统设计与仿真
无线通信原理-基于matlab的ofdm系统设计与仿真基于matlab的ofdm系统设计与仿真摘要OFDM即正交频分复用技术,实际上是多载波调制中的一种。
其主要思想是将信道分成若干正交子信道,将高速数据信号转换成并行的低速子数据流,调制到相互正交且重叠的多个子载波上同时传输。
该技术的应用大幅度提高无线通信系统的信道容量和传输速率,并能有效地抵抗多径衰落、抑制干扰和窄带噪声,如此良好的性能从而引起了通信界的广泛关注。
本文设计了一个基于IFFT/FFT算法与802.11a标准的OFDM系统,并在计算机上进行了仿真和结果分析。
重点在OFDM系统设计与仿真,在这部分详细介绍了系统各个环节所使用的技术对系统性能的影响。
在仿真过程中对OFDM信号使用QPSK 调制,并在AWGN信道下传输,最后解调后得出误码率。
整个过程都是在MATLAB环境下仿真实现,对ODFM系统的仿真结果及性能进行分析,通过仿真得到信噪比与误码率之间的关系,为该系统的具体实现提供了大量有用数据。
- 1 -第一章 ODMF系统基本原理1.1多载波传输系统多载波传输通过把数据流分解为若干个子比特流,这样每个子数据流将具有较低的比特速率。
用这样的低比特率形成的低速率多状态符号去调制相应的子载波,构成了多个低速率符号并行发送的传输系统。
在单载波系统中,一次衰落或者干扰就会导致整个链路失效,但是在多载波系统中,某一时刻只会有少部分的子信道会受到衰落或者干扰的影响。
图1,1中给出了多载波系统的基本结构示意图。
图1-1多载波系统的基本结构多载波传输技术有许多种提法,比如正交频分复用(OFDM)、离散多音调制(DMT)和多载波调制(MCM),这3种方法在一般情况下可视为一样,但是在OFDM中,各子载波必须保持相互正交,而在MCM则不一定。
1.2正交频分复用OFDM就是在FDM的原理的基础上,子载波集采用两两正交的正弦或余弦函sinm,tcosn,t数集。
MATLAB环境下ISI信道仿真及自适应均衡器设计程序说明
MATLAB环境下ISI信道仿真及自适应均衡器设计程序说明MATLAB是一种广泛用于科学计算和工程领域的高级编程语言和环境。
在MATLAB环境下,可以进行ISI(Inter-Symbol Interference)信道仿真及自适应均衡器设计。
ISI是指传输过程中,当前符号对后续符号产生的干扰,会导致接收端的误码率增加。
自适应均衡器旨在消除ISI,提高信号的传输质量。
下面是一个示例程序,用于说明在MATLAB环境下进行ISI信道仿真及自适应均衡器设计的步骤和方法:1.生成发送信号:首先,定义发送信号的长度和发送符号序列。
可以使用随机数生成器或自定义发送符号序列。
例如,可以使用randi函数生成一个长度为N的随机二进制序列。
2.传输信号:将发送信号通过ISI信道传输。
可以使用MATLAB中的conv函数来模拟信号通过ISI信道,conv函数将发送信号与信道冲激响应进行卷积操作。
信道冲激响应可以根据具体的信道特性进行定义,例如,可以使用瑞利衰落信道或AWGN(Additive White Gaussian Noise)信道。
3.加入噪声:在传输信号的基础上添加噪声。
可以使用MATLAB中的awgn函数来添加高斯白噪声。
awgn函数通过指定信号的信噪比(SNR)来控制噪声的强度。
4.接收信号:接收被噪声污染的信号。
可以使用MATLAB中的corr函数来计算接收信号与发送信号之间的相关性,以便后续均衡器设计。
5.自适应均衡器设计:使用自适应均衡器算法来消除ISI。
在MATLAB环境中,有多种自适应均衡器算法可供选择,包括LMS(Least Mean Squares)、NLMS (Normalized Least Mean Squares)、RLS(Recursive Least Squares)等算法。
6.误码率评估:使用误码率作为性能指标来评估均衡器的性能。
可以通过比较接收信号与发送信号之间的误差来计算误码率。
基于MATLAB的无线多径信道建模及仿真分析
基于MATLAB的无线多径信道建模与仿真分析蘭要:对干无线通信,衰落是影哨系貌11能的重要因素,而不同形式的衰落对干信号产生的影哨也不相同。
本文在阐述務动多径信道特性的根底上,5!立了不同信道模塑下名径时延效应的计算机仿真模塑,不仅甘对不同信道衰落条件下多径衰落引起的多径效应进行仿真,而且进一步阐述了名径效应的影响。
本文运用M ATLABiS言对有5条固定路径的名径信道中的QPSK系筑进行BER性能仿真。
关":多径衰落信道,瑞利/莱斯分布,码间干扰,QPSK, MATLAB |fi真,BER務动通信枝术極来極得到广泛的应用,在所有務动通信根本理论和工程技术的研究中,杨和无线信道的特性是研究各种编码、调制、系筑11能和容量分析的根底。
因Kt,如何合理并且有效地对務动无线宿道进行建模和is真是一个非常重要的rOo本文在Matlab »境下的,通过编写程序辻二进斟数据经ilQPSK调制,然后再1H言号分别通过高斯信道、瑞利信道、菜斯信道和码间干扰信道,并在接收竭进行QPSK解调后计算这三种信道条件下的淚码性能,并得到了相应的分折结果。
1移动无线信道无线信逋是最为夏杂的一种信道。
无线传播坏境是彫哨无线通信系筑的根本因素。
信号在传播的过程中,受各种环境的影响会产生反射、衍射和散射卫样就使得到达接收机的信号是许名路径信号的叠加,因而送些多径信号的叠加在没有视距传播悄猊下的包络服从瑞利分布。
当多径信号中色含一条视距传播路径时,多径信号就服从莱斯分布⑴。
在存在多径传输的信道中,由于各路径传输时间延迟不一致,以及传输特性不理想,加上信道喋声的影晌,使得接受信号在时间上被展宽, 从而延伸到临近码元上去,使得符号重叠,这样的信道会造成码间干扰。
2瑞利分布和莱斯分布在实际悄况中对数字通信系统来说,调制符号的周期比由多径传播引起的时延扩展要大,因此在一f符号周期的所有颐率分量都会经历相同的衰减和相務。
基于MATLAB的MIMO通信系统仿真
其中卷积码的解码深度设为8
调制
在进行编写的进程中,最初没有想到挪用Matlab已经封装好了的QPSK的调制函数而是自己编写了一个函数,先进行了仿真。
先进行了符号映射。
加入噪声,因为输入的是复信息,因此加入的噪声为复噪声
以下图为QPSK系统调制图。
AWGN信道
加性高斯白噪声AWGN(Additive White Gaussian Noise)是最大体的噪声与干扰模型。
加性噪声:叠加在信号上的一种噪声,通常记为n(t),而且不管有无信号,噪声n(t)都是始终存在的。因此通常称它为加性噪声或加性干扰。
白噪声:噪声的功率谱密度在所有的频率上均为一常数,那么称如此的噪声为白噪声。若是白噪声取值的概率散布服从高斯散布,那么称如此的噪声为高斯白噪声。
从上图能够看到,MIMO模型中有一个空时编码器,有多根天线,其系统模型和上述MIMO系统理论一致。发送天线的数量要大于接收天线,因为一样来讲,移动终端所支持的天线数量老是比基站端要少。
(3)分集与复用:
依照各根天线上发送信息的不同,MIMO能够分为发射分集技术和空间复用技术。
发射分集:在不同的天线上发射包括一样信息的信号(信号的具体形式不必然完全相同),达到空间分集的成效,起到抗衰落的作用
图2 分层空时码的接收端系统模型
最后的系统结构图:
三、仿真设计
(1)流程图
(2)要紧模块
信源产生
要求:产生独立等概二进制信源
Matlab函数:randsrc()
信道编码
利用卷积码来进行信道编码
依照3GPP的规定,可选取如上所示的卷积码来进行信道编码。
无线通信信道编码matlab仿真
现给出循环码及卷积码的编解码程序,理解各程序,完成以下习题。
将程序运行结果及各题目的解答写入word 中:1.用matlab 运行书上习题中的“clockcode.m ” (a )说明(7,4)码的纠错检错方法(b )在程序中标注“注释”处加上注释(英文或中文)(c )对于编码和未编码的情况,误比特率为1e-2、1e-3及1e-4时的Eb/N0分别是多少? (d )从物理意义上说明编码增益问题(e )当采用(15,11)码时,观察与(7,4)码相比编码增益的变化。
解: clockcode.m 程序运行结果如下:101010101010B E RE b /N 0 [dB](a) 纠错方法:首先将接收且进行判决过后的值进行分组,每7个二进制码为一组,视为一个向量。
用这一向量乘以一致校验矩阵H ,得到生成伴随式矢量s 。
若s=0,则认认为没有错,直接输出。
若s 与H T 的某一列相同,即有着相同的错误图样,则将收到的该位取反(即进行模二加),进行纠错,将纠错后的结果输出。
(b) clockcode.m 程序:data1=rand(1,nd)>0.5; % 注释:产生信源数据 x=encode(data1); %%注释:对信源数据进行信道编码 sigma=E/sqrt(2*SNR);%注释:能量归一化sigma1=E/sqrt(2*SNR*code_rate); %注释: 能量归一化 data2(i)=-E+Gngauss(sigma);% 注释:对未编码的信号进行BPSK 调制,同时加入加性高斯白噪声data2(i)=E+Gngauss(sigma); % 注释:对未编码的信号进行BPSK 调制,同时加入加性高斯白噪声 data3(i)=-E+Gngauss(sigma1); % 注释:对编码后的信号进行BPSK 调制,同时加入加性高斯白噪声 data3(i)=E+Gngauss(sigma1);% 注释:对编码后的信号进行BPSK 调制,同时加入加性高斯白噪声demodata1=data2 > 0; % 注释:过零比较判决,大于零判为1码,反之判为0码 noe2=sum(abs(data1-demodata1)); % 注释:统计误码个数 nod2=length(data1); % 注释:统计发送的码的个数 ber(snr_num) = noe/nod; %注释:误码率=误码个数/发送个数encode.m 程序:temp=data1(4*i-3:4*i); %注释:从data1(信源)中取数,每次取4个 cyctemp=temp*G; %注释:结合下一条语句完成对4位二进制数的编码cyctemp=mod(cyctemp,2); %注释:结合上一条语句完成对4位二进制数的编码;前一条完成了x=uG ,本条将生成的x变成二进制的结果encode(7*i-6:7*i)=cyctemp; %注释:将编出的7位码存放到输出数组中decode.m程序:temp = x(7*j-6:7*j); %注释:从待译码的序列中取出7个数s=temp*Ht; %注释:利用一致校验矩阵生成生成伴随式矢量if(s == Ht(k,:)) %注释:若S和Ht中的某一行相同,即有着相同的“错误图样”temp(k)=mod(temp(k)+1,2); %注释:就将收到的某一位进行模2加,进行纠错。
基于Matlab的IR-UWB无线通信信道模型仿真ppt
UWB通信技术背景和发展现状
UWB的历史渊源,可以追溯到一百多年前的无线电报 时代。早在1894-1896年,马可尼(Marconi)就率先实现 了利用电火花隙(spark gap)发射机向2英里外传输莫尔 斯电码,而早在1900年,费森登(Fessenden)就利用了 火花隙发射机将声音传到了1英里之外。但是直到最近几 年,都只是局限在雷达领域。Barrett曾在2000年指出, 美国国防部于1989年“铸造”了UWB这个词。 2002年2月28日,美国英特尔公司主办的开发商会议 上公开演示了下一代短距离无线技术“UWB(超宽带技 术)”。同年4月,美国FCC(联邦通信委员会)批准了第 一个指南,允许在指定地功率辐射掩蔽(emission mask) 下的UWB信号有意识发射。
ห้องสมุดไป่ตู้
UWB室内信道模型IEEE802.15.3a信道增益的变化如下图:
信道类型 CM1 CM2 CM3 CM4 CM5 CM6 CM7 CM8 CM9 Residential LOS Residential NLOS Office LOS Office NLOS Out Door LOS Out Door NLOS Industrial LOS Industrial NLOS Open Outdoor Environment NLOS 适用的环境 有直射径的居室环境 无直射径的居室环境 有直射径的办公室环境 无直射径的办公室环境 有直射径的户外环境 无直射径的户外环境 有直射径的工业环境 无直射径的工业环境 无直射径开放户外环境
超宽带信道模型
无线信道的基本特性是衰落特性。其衰落特性有以下三种 表现:一种是信号随着传播距离而导致的传播损耗和弥散, 称为大尺度衰落;一种是由于传播环境中的地形起伏、建 筑物及其他障碍物的存在所引起的衰落,称为中尺度衰落, 又称为阴影衰落;另外一种是到达接收机的多径信号叠加 时产生的衰落,称为小尺度衰落,也称为多径衰落。 本设计对于超宽带室内信道模型从两方面考虑:1.路径 损耗模型。2.多径传播模型。 而室内信道特征参数从五方面进行剖析:1.路径损耗 。2. 冲激响应。3.多径分量数目。4.时延扩展。5.功率延迟 剖面。
基于Matlab的无线信道仿真
基于Matlab的无线信道仿真近几年,随着无线通信业务与新兴宽带移动互联网接入业务的快速增长,对无线通信系统的优化显得尤为重要。
与有线信道静态与可预测的典型特点相反,在实际中,由于无线信道动态变化且不可预测,无线通信系统的性能在很大程度上取决于无线信道环境,所以对无线信道的准确理解与仿真对设计一个高性能与高频谱效率的无线传输技术显得尤其重要。
无线信道的一个典型特征就是“衰落”,衰落现象大致可分为两种类型:大尺度衰落与小尺度衰落。
其中,大尺度衰落主要在移动设备通过一段较长的距离时体现,它就是由信号的损耗(长距离传播)与大的障碍物(如建筑物、中间地形与植物)形成的阴影所引起的,一般分为路径损耗与阴影衰落,另一方面,小尺度衰落就是指当移动台在较短距离内移动时,由多条路径的相消或相长干涉所引起信号电平的快速波动,主要表现为多径衰落。
它们之间的关系如图1所示。
报告中分别对这几种衰落的常见模型进行了总结与仿真。
图1 各种衰落之间的关系一、大尺度衰落大尺度衰落就是在一个较大的范围上考察功率的渐变过程,功率的局部中值随距离变化缓慢。
大尺度信道模型主要研究电波传播在时间、空间、频率范围内平均特性。
1、1 路径损耗路径损耗由发射功率的辐射扩散及信道的传播特性造成,反映在宏观长距离上。
理论上认为,对于相同收发距离,路径损耗相同。
其定义为有效发射功率与平均接收功率之间的比值。
几种常用的描述大尺度衰落的模型有自由空间模型、对数距离路径损耗模型、Hata-Okumura 模型。
1、1、1自由空间模型所谓自由空间就是指天线周围为无限大真空时的电波传播,它就是理想传播条件。
电波在自由空间传播时,其能量既不会被障碍物所吸收,也不会产生反射或散射,传播路径上没有障碍物阻挡,到达接收天线的地面反射信号场强也可以忽略不计。
自由空间模型中路径损耗计算公式:rt r t s G G c df πP P L 142⎪⎭⎫ ⎝⎛== 其中,t P 为发射功率,r P 为接收功率,d 为发射端与接收端距离,f 为载波频率,c 为光速取8103⨯,t G 为发射端天线增益,r G 为接收端天线增益。
基于MATLAB的无线信道性能仿真word版本hslogic
第一章前言1.1 课题研究背景无线电波的传播环境非常复杂,再加上无线电波自身的多样性,使得电波会通过多种方式和途径从发射天线传播到接收天线。
无线视距是指与无线视线相关的路径的长度,它不仅是建立无线传播模型的基础,也被用来区分不同的传播模式。
通常情况下,可以按照距离尺度将陆地移动通信无线信号的传播机制划分为大尺度和小尺度两种。
大尺度传播机制主要用于描述发射机与接收机之间长距离的平均信号场强的变化,小尺度传播机制用于描述短距离内接收信号强度的变化。
按照传播模型的适用环境划分,又可以分为室外传播模型和室内传播模型。
按照传播模型的来源划分,可以分为经验模型和确定性模型两种。
其中,经验模型是根据大量的测量结果,统计分析后归纳导出的公式;确定性模型则是对具体现场环境直接应用电磁理论计算的方法得到的公式。
一个有效的传播模型应该能很好地预测出传播损耗,该损耗是距离、工作频率和环境参数的函数。
由于在实际环境中地形和建筑物的影响,传播损耗也会有所变化,因此预测结果必须在实地测量过程中进一步验证。
1.2 课题研究意义无线信道是移动通信的传输媒介,所有的信息都在这个信道中传输。
信道性能的优劣直接决定着信息传送的正确率和时效性,进而决定着人们的通信质量。
因此,要想在有限的频谱资源上尽可能高质量、大容量传输有用信息,就要求我们必须十分清楚地了解信道的特性,然后根据信道的特性采取一系列的抗干扰和抗衰落技术来保证传输质量和传输容量方面的要求。
而对于象认知无线电这样的通过协商利用授权网络空闲时间、空闲频段的无线通信网络,首先就需要实时检测授权网络用户当前未使用的频谱空洞,通过频谱分析,估计相应的参数,并根据非授权用户的需求判断可用的频段和可以达到的通信容量和QoS。
对于授权网络当前的使用状况仍需非授权网络完全通过空中接收、分析授权网络与其用户间的上、下行信号进行判断。
更何况就认知无线电的设想而言,它应该解决异构的多种制式的无线网络的共存问题,CR网能够在全频段的频谱范围内快速捕获频谱空洞,进而重新配置网络资源、工作模式和参数。
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基于Matlab的无线信道仿真近几年,随着无线通信业务和新兴宽带移动互联网接入业务的快速增长,对无线通信系统的优化显得尤为重要。
与有线信道静态和可预测的典型特点相反,在实际中,由于无线信道动态变化且不可预测,无线通信系统的性能在很大程度上取决于无线信道环境,所以对无线信道的准确理解和仿真对设计一个高性能和高频谱效率的无线传输技术显得尤其重要。
无线信道的一个典型特征是“衰落”,衰落现象大致可分为两种类型:大尺度衰落和小尺度衰落。
其中,大尺度衰落主要在移动设备通过一段较长的距离时体现,它是由信号的损耗(长距离传播)和大的障碍物(如建筑物、中间地形和植物)形成的阴影所引起的,一般分为路径损耗和阴影衰落,另一方面,小尺度衰落是指当移动台在较短距离内移动时,由多条路径的相消或相长干涉所引起信号电平的快速波动,主要表现为多径衰落。
它们之间的关系如图1所示。
报告中分别对这几种衰落的常见模型进行了总结和仿真。
图1 各种衰落之间的关系一、大尺度衰落大尺度衰落是在一个较大的范围上考察功率的渐变过程,功率的局部中值随距离变化缓慢。
大尺度信道模型主要研究电波传播在时间、空间、频率范围内平均特性。
1.1 路径损耗路径损耗由发射功率的辐射扩散及信道的传播特性造成,反映在宏观长距离上。
理论上认为,对于相同收发距离,路径损耗相同。
其定义为有效发射功率和平均接收功率之间的比值。
几种常用的描述大尺度衰落的模型有自由空间模型、对数距离路径损耗模型、Hata-Okumura 模型。
1.1.1自由空间模型所谓自由空间是指天线周围为无限大真空时的电波传播,它是理想传播条件。
电波在自由空间传播时,其能量既不会被障碍物所吸收,也不会产生反射或散射,传播路径上没有障碍物阻挡,到达接收天线的地面反射信号场强也可以忽略不计。
自由空间模型中路径损耗计算公式:rt r t s G G c df πP P L 142⎪⎭⎫ ⎝⎛== 其中,t P 为发射功率,r P 为接收功率,d 为发射端与接收端距离,f 为载波频率,c 为光速取8103⨯,t G 为发射端天线增益,r G 为接收端天线增益。
转换成分贝表示:r t r t s G G f d P P L lg 10lg 20lg 2045.32lg 10dB -++==)( 发射端与接收端均是全向天线,1==r t G G ,得图2:图2 路径损耗随距离、频率变化曲线1.1.2 对数距离路径损耗模型与前面提到的自由空间路径损耗一样,在其他所有实际环境中,平均接收信号功率随距d 呈对数方式减小。
通过引入随着环境而改变的路径损耗指数n 可以修正自由空间模型,从而构造出一个更为普遍的路径损耗衰落模型。
)lg(10)(dB 00log _d d n d L L s s +=)(其中,0d 是一个参考距离,在参考距离或者接近参考距离的位置,路径损耗具有自由空间路径损耗的特点。
如表1所示,路径函数主要由传播环境决定,对于不同的传播系统必须确定合适的参考距离0d ,例如,在大覆盖范围的蜂窝系统(半径大于10km 的蜂窝系统)中,通常会设置0d 为1km ,对于小区半径为1km 的宏蜂窝系统或者具有极小半径的微蜂窝系统,可以分别设置参考距离为100m 或1m 。
表1 路径损耗指数对数路径损耗随距离、路径损耗指数变化曲线:图3 路径损耗随距离、路径损耗指数变化曲线1.1.3 Hata-Okumura 模型(1) Okumura 模型Okumura 模型的特点是:以大城市地区准平坦地形的场强中值路径损耗作为基准,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。
Okumura 模型中大城市地区准平坦地形的中值路径损耗(dB )由下式给出),(),(),(f h H d h H d f A L L m m b b m bs M --+=其中,d 为发射端与接收端距离,f 为载波频率,b H 为基站天线高度增益,m H 为移动台天线高度增益。
它们与路径损耗的关系如下:图4 路径损耗与基站天线高度增益的关系图5 路径损耗与移动台天线高度增益的关系(2)Hata 模型Hata 模型仍然保留了Okumura 模型的风格,以市区传播损耗为标准,其他地区在此基础上进行修正。
中值路径损耗的经验公式为:)(-)lg())6.55lg(-(44.9)13.82lg(-)26.16lg(69.55m b b M h a d H H f L ⨯++=其中,)(m h a 为修正因子,由所在环境决定。
Hata 模型适用条件:载波频率(MHz)f=150-1000MHz ;基站高度(m)Hb=30-100m ;移动台高度(m)Hm=1-10m ;收发天线距离(小区半径)(km)d=1-20km 。
中小城市修正因子:8.0)lg(56.1)7.0)lg(11.1()(--⨯-=f H f h a m m大城市且载波频率MHz f 200<时,修正因子:1.1))54.1(lg(29.8)(2-⨯=m m H h a大城市且载波频率MHz f 400>时,修正因子:97.4))75.11(lg(2.3)(2-⨯=m m H h a郊区修正因子:4.5))28/(lg(2)(2+=f h a m农村修正因子:)lg(33.18))(lg(78.498.40)(2f f h a m -+=仿真结果如下:图6 Hata 模型中路径损耗随距离变化曲线(Hb=60,Hm=1,f=200MHz )图7 Hata 模型中路径损耗随距离变化曲线(Hb=60,Hm=1,d=2Km )1.1.4布灵顿模型 描述大尺度衰落的一种模型。
假设发射天线和移动台之间的地面是理想平面大地,并且两者之间的距离远大于发射天线的高度t h 或移动台的高度r h ,此时的路径损耗公式为:()()()r t P h h d L 101010log 20log 20log 40120--+=系统设计时一般把接收机高度按典型值m 5.1r =h 处理,此时路径损耗公式为:()()t p h d L 1010log 20log 405.116-+=1.1.5 EgLi 模型1.2 阴影衰落阴影衰落是指移动台在运动中通过不同障碍物的阴影时,构成的接收天线处场强中值的变化,从而引起的衰落。
实测数据表明阴影衰落服从对数正态分布。
对数正态阴影模型是最常用的统计仿真模型,发射和接收功率比值r t P P φ/=,服从对数正态分布:222)(ln 21);;(δμφe πφδδμφf --=其均值μ取决于路径损耗和所在区域内建筑物属性,随距离增加,障碍物数量会增加,衰减增加,这里μ近似为路径损耗。
标准差δ范围在4dB-13dB 之间,代表不同的环境,密集城区、城区、郊区等δ取8dB ,农村δ取7dB ,扇区和高速δ取4dB 。
仿真结果如下:图8 不同环境下的阴影衰落波形二、小尺度衰落小尺度衰落是指短期内的衰落,具体指当移动台移动一个较小距离时,接收信号在短期内的快速波动。
当多径信号以可变相位到达接收天线时会引起干涉(即相位相同的相长干涉,相位不同的相消干涉)。
换句话说,来自本地散射体的大量信号的相对相位关系决定了接收信号的电平波动。
而且,每一个多径信号都可能发生变化,而这种变化依赖于移动台和周围物体的速度。
总之,小尺度衰落由以下因素决定:多径传播、移动台速度、周围物体的速度和信号的传输带宽。
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。
这里主要针对服从瑞利分布的多径信道进行模拟仿真。
2.1 瑞利信道Jakes 模型通过对复正弦波的合成,产生服从给定多普勒谱的瑞利衰落信道。
为了使产生的信号幅度近似服从瑞利分布,正弦波的数量必须足够大。
此外,必须对每个正弦波发生器进行加权,以便产生想要的多普勒谱。
这就是Jakes 模型的主要思想。
f 图9 Jakes 模型实现图9介绍了如何实现Jakes 模型。
假设以均匀方向到达的所有散射分量的射线被近似为N 个平面波。
定义2/)12/(0-=N N ,其中限定2/N 为一个奇数。
令n θ表示第n 个平面波的到达角度,取值为0,...,2,1,/2N n N n πθn ==。
如图9所示,将0N 个频率为n w 的复振荡器的输出求和(0,...,2,1,cos N n θw w n d n ==,每个振荡器的输出对应不同的多普勒频移),然后与频率为m d f πw 2=的复振荡器的输出相加。
在复振荡器的总和中,实部)(t h I 和虚部)(t h Q 可以分别表示为:∑+==011cos cos 2)cos (cos 2)(N n d N n n t w φt w φt h 和∑+==01cos sin 2)cos (sin 2)(N n d N n n Q t w φt w φt h其中,n φ为经过多普勒频移的第n 个正弦信号的初始相位,N φ为经过最大多普勒频移m f 的正弦信号的初始相位。
初始相位的设置必须使衰落信道的相位服从均匀分布。
例如可以设置初始相位为:0=N φ00,...,2,1)1/(N n N n πφn =+=,Jakes 模型的复输出可以表示为:)}()({12)(00t jh t h N E t h Q I ++=其中,0E 为衰落信道的平均幅度。
经过多普勒频移的正弦信号频率01}{N n n w =为:0,...,2,1),/2cos(2cos N n N n πf πθw w m n d n ===经过多普勒频移的正弦数0N 必须足够大,以便衰落信道的振幅能够近似服从瑞利分布。
80=N 就足够大了。
可以证明)(t h I 和)(t h Q 满足下面的性质:212)(12)(20200200E N t h E E N t h E E Q I =⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+=⎪⎭⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+ {}0)()(=t h t h E Q I{}202)(E t h E = {}0)(E t h E =前两式说明Jakes 模型生成的衰落信号的平均幅度为0E ,平均能量为20E 。
此外,后两式说明信道的实部和虚部都是统计独立的,且平均功率都为2/20E 仿真结果如下:图10 时域信道特点图11 幅度的分布图12 相位的分布word格式精心整理版图13 自相关函数图14 多普勒谱范文范例学习指导。