信道模型调研
Clarke模型信道
Hx
E0
Cn sin n cos(2 π f c t n ) ……[20]
N
这里的 E0 是本地平均 E 场（假设为恒定值）的实数幅度， C n 表示不同电波幅度的实 数随机变量， 是自由空间的固有阻抗 (377) ， f c 是载波频率，第 n 个到达分量的随机 相位 n 为：
n 2 π f nt n
……[22] ……[23]
对场强进行归一化后，即
n 1
Cn2 1
N
由于多普勒频移与载波相比很小，因而三种场分量可以用窄带随机过程表示。若 N 足 够大，三个分量 E z、H x、H y 可以近似为高斯随机变量。假设相位角在 [0,2 π) 间隔内有均匀 的概率密度函数，则 E z 可以用同相分量和正交分量表示：
s (t )' Re[s (t )e j 2f ct ]
y (t ) ' ai Re{s(t i ) exp[ j 2f c (t i )]} Re[ y (t )e j 2f ct ]
i
……[2]
其中， i 为第 i 条路径的时延。可得接收信号的等效复基带表示为：
移动信道的表述（也称信到的冲击响应） 。由前述可知，无线电波在空间经多径传播，导 致衰落，所以 h(t , ) 又用来描述衰落，即移动信道的衰落特征，对移动信道建模及仿真也 就是对 h(t , ) 的建模及仿真。在移动通信中衰落可分为大尺度衰落和小尺度衰落。大尺度 衰落表征了接收信号在一定时间内的均值随传播距离和环境的变化呈现的缓慢变化， 了解 其特征主要用以分析信道的可用性、选择载波频率、切换及网络规划，其规律相对简单， 已有很多成熟的模型，一般可认为信号幅度随距离 d n (n 2,4) 变化。小尺度衰落表征 了接收信号短距离（几个波长）或短时间内的快速波动,是移动信道的主要特征，研究该 特征对移动传输技术的选择和数字接收机的设计尤为重要。如果用 (t ), (t ) 分别表示大、 小尺度衰落，用 h(t , ) 表示移动信道衰落特性，则 h(t , ) (t , ) (t , ) 。 小尺度衰落信道的 h(t , ) 小尺度衰落简称衰落，是指无线信号在短时间或短距离传播后其幅度、相位或多径时 延快速变化， 以至于大尺度路径损耗的影响可以忽略不计。 这种衰落是由于同一传输信号 沿两个或多个路径传播， 以微小的时间差到达接收机的信号相互干涉所引起的。 这些波称 为多径波。 接收机天线将它们合成一个幅度和相位都急剧变化的信号， 其变化程度取决于 多径波的强度、相对传播时间，以及传播信号的带宽。小尺度衰落效应的三个主要效应表 现为：1,经过短距离或短时间传播后信号强度的急速变化；2,在不同多径信号上，存在着 时变的多普勒频移引起的随机频率调制； 3,多径传播时延引起的扩展回音。 影响小尺度衰 落的主要因素有多径效应和多普勒效应。 根据移动信道的多径性，首先假定移动信道由 N 条多径信道组成，且每条信道对信号 的衰耗 ai 随时间而变化，每条路径的传输时延 i 随时间而变化，根据等效复基带原理， 假定信道传输的带通信号为： …………[1] 其中， s (t ) 为其等效复基带信号。则在多径环境中传输时，接收到的带通信号为
一种移动通信无线信道衰落模型的调查
一种移动通信无线信道衰落模型的调查文摘:未来3G和4G手机通信系统将被要求支持广泛的数据率和优质的服务矩阵。
为提高数据链路的设计系统设计者需要传输协议知识的统计特性的物理层。
研究表明,没有适当的信道特性,盲目的应用现有的协议和传输策略，结果可能是毁灭性的，除非采取了适当的措施。
信道特性也帮助分配资源,选择传输策略和协议。
一种可行的办法是有一个准确彻底地可再生的最佳通道模型,模拟移动无线信道在不同的衰落错误的环境。
通道模型的目的是提供恰当的上层协议的输出,就好象它是运行在实际的物理层。
该模型应该很好得符合实测数据和很容易处理分析。
衰减移动信道的各种特征出现在过去年五十年文献中。
对于现有的信道模型，文章调查的衰落信道模型为适当的无线信道和特性提供了方法分类。
给出了由这些通道模型和他们的假设、适用性、应用、缺点,进一步提高问题所做的贡献。
在当前环境马尔可夫模型最适合于表征无线信道的衰落。
这些无线信道模型提出了一种衰落状态模型作为随机过程。
一个适当的建造信道模型是很有价值的方法去提高将来的移动无线信道的可靠性和容量的。
关键字-马尔可夫通道模型、误差概率,状态,衰落、传播、协议。
1.引言提出研究不同的通道模型在过去几十年已经取得了相当大的努力。
准确的信道模型对于无线衰落信道特性来说是个宝贵的工具。
传统的简单的加性高斯白噪声通道模型接收信号时只是不断被衰减和延迟影响。
在移动数字传输无线信道中往往需要一个更精细的模式。
在这种情况下，有必要考虑其他反复变化传播而被称为衰落的情况，它影响了接收信号的包络。
基于衰落统计的衰落信道为大家众所周知的是快、慢、扁、平稳和非平稳的信道特点。
由于考虑因素的大量提高，模型复杂特性进一步增加，如：物理位置接收机,速度车辆、载频、调制技术。
此前，信道模型的提出是一种基于概率密度函数来接收信号。
然而，使用相关分析模型很难计算系统的性能参数。
例如，没有闭合的形式来对模型有关的简单特性进行表达，如PDF衰落的持续时间和PDF次数在规定时间内消失的时间间隔。
车地无线通信系统中的信道建模与通信质量研究
车地无线通信系统中的信道建模与通信质量研究随着车联网、自动驾驶等技术的快速发展，车地无线通信系统在智能交通领域扮演着越来越重要的角色。
为了实现车辆之间的广域网络连接和与路网的智能交互，信道建模与通信质量的研究显得尤为重要。
本文将重点探讨车地无线通信系统中的信道建模方法和通信质量的相关研究成果。
首先，信道建模是车地无线通信系统研究的基础。
在车辆行驶时，无线信号会受到多径传播、阴影衰落、多径干扰等影响，这些因素对信号的传输造成了一定的衰减和扩散。
因此，建立准确的信道模型是实现可靠通信的前提。
目前，常用的信道模型包括大尺度模型和小尺度模型。
大尺度模型通常用来描述宏观环境对信号的衰落影响，如路径损耗模型、阴影衰落模型等。
小尺度模型则用于描述具体的传播效应，如多径传播模型、移动性模型等。
在大尺度模型中，路径损耗模型是衡量信号质量的重要参数。
常用的路径损耗模型包括自由空间路径损耗模型、两线地面路径损耗模型等。
其中，自由空间路径损耗模型适用于无障碍物的室外环境，而两线地面路径损耗模型则考虑了地面反射对信号的影响。
另外，阴影衰落模型用于描述信号在大尺度上的快速衰落现象。
常见的阴影衰落模型有对数正态分布模型、瑞利衰落模型等。
小尺度模型则更加复杂，需要考虑多径传播和移动性等因素。
多径传播模型是用来描述信号在多个不同路径经过后到达接收端的情况。
常见的多径传播模型有经验模型、确定性模型和统计模型等。
其中，经验模型是通过实测数据得到的，适用于特定环境下的传播场景。
确定性模型则是基于精确的几何分析，可以获取具体的路径损耗、多径传播和相位补偿信息。
统计模型则对移动环境中信号的统计特性进行了建模，通过概率分布来描述不同路径对信号的贡献。
除了信道建模，车地无线通信系统中的通信质量研究也是关键环节。
通信质量通常由信号强度、信噪比、误码率等指标来衡量。
而这些指标又与信道模型密切相关。
通过对信道模型的研究，可以预测和优化通信质量，进而提高车辆之间的通信性能。
无人机信道统计模型
无人机信道统计模型
无人机通信系统是一种新兴的领域，无人机通信信道统计模型是研究无人机通信系统性能的重要基础。
信道统计模型描述了无人机通信信道的特性，包括信道衰落、多径效应、信道容量等。
从多个角度来看，我们可以讨论无人机通信信道统计模型的以下几个方面：
1. 信道衰落模型，无人机通信系统的信道衰落模型是描述信号在传输过程中衰减的方式。
常见的信道衰落模型包括对数正态分布模型、瑞利衰落模型、Nakagami衰落模型等，这些模型可以用来描述不同环境下的信道衰落特性。
2. 多径效应模型，由于无人机通信环境的复杂性，信号在传输过程中会出现多径效应，即信号经过不同路径到达接收端，导致多径干扰和时延扩展。
研究无人机通信信道的多径效应模型可以帮助我们更好地理解信号传输过程中的时延和频率选择性衰落。
3. 信道容量模型，无人机通信系统的信道容量是指在一定频谱资源和功率约束下，信道传输的最大信息速率。
研究无人机通信信道容量模型可以帮助我们评估系统的通信性能，并优化通信资源的
分配。
4. 动态特性模型，无人机通信信道的动态特性包括信道的时变性和时空相关性。
研究无人机通信信道的动态特性模型可以帮助我们设计适应性调制和多天线技术，以应对信道的变化。
总的来说，无人机通信信道统计模型的研究对于优化通信系统设计、提高通信质量和系统性能具有重要意义。
通过综合考虑信道衰落、多径效应、信道容量和动态特性等因素，可以更好地理解和描述无人机通信信道的特性，为无人机通信系统的性能分析和优化提供重要的参考依据。
多径时变信道模型仿真及性能分析
多径时变信道模型仿真及性能分析
多径时变信道模型是一种模拟无线信道传输中存在的多径传播效应以
及随时间变化的信道时变性质的模型。
在无线通信中，信号在传播过程中
会经历多个路径，因此到达接收端的信号由多个路径传播并叠加在一起。
而时变性质则是指信道传输参数随时间变化的特性。
为了对多径时变信道进行模拟仿真并进行性能分析，首先需要选择合
适的信号模型。
常用的信号模型包括瑞利信道模型和高斯信道模型。
其中，瑞利信道适用于室外环境，主要考虑到多径传播效应；高斯信道适用于室
内环境，主要考虑到噪声的影响。
在仿真中可以根据具体需求选择合适的
信号模型。
接下来，需要确定仿真的参数。
多径时变信道模型的参数包括多径时延、多径衰落、多径幅度等。
这些参数可以根据实际场景进行设置，或者
通过测量获取。
在仿真过程中，可以通过设置不同的参数来模拟不同的信
道特性和环境。
进行性能分析时，常用的指标包括误码率、信噪比、信道容量等。
可
以通过对仿真结果进行统计分析得到不同信道条件下的性能指标，并与理
论值进行对比。
总结起来，多径时变信道模型的仿真和性能分析是针对无线通信中存
在的多径传播效应和信道时变性质进行的。
这可以通过选择合适的信号模型、参数设置和仿真工具来实现。
在仿真过程中，可以对不同的信道条件
进行模拟，并通过性能分析来评估系统的性能。
移动通信信道建模与仿真研究的开题报告
移动通信信道建模与仿真研究的开题报告1. 研究背景和意义移动通信技术已经成为当今社会生活中不可或缺的一部分。
在移动通信系统中，无线信道作为信息传输的媒介，对通信质量和性能起着极为重要的作用。
因此，对移动通信信道的建模和仿真变得非常重要。
本课题旨在研究移动通信信道建模和仿真的方法，以改进移动通信系统的性能和质量。
2. 研究目的和内容本课题的研究目的主要是：(1) 研究移动通信信道的数学模型及其特性。
(2) 建立移动通信信道的仿真模型，以模拟移动通信信道传输特性，并对其进行性能评估。
(3) 分析不同调制方式和编码方案对移动通信信道性能的影响，并提出优化方案。
本课题的研究内容包括：(1) 对移动通信信道进行分类和描述，研究各种信道特性，如衰落、时延等。
(2) 建立移动通信信道的数学模型，并进行仿真模拟，以得到相应的信道参数。
(3) 利用仿真模拟结果，对移动通信系统进行性能评估，并提出优化建议，以提高系统的传输质量和性能。
3. 研究方法和步骤本课题的研究方法主要包括：(1) 理论分析：通过文献调研和理论分析，研究各种移动通信信道的特性和建模方法。
(2) 数学建模：根据理论分析，建立移动通信信道的数学模型，并利用Matlab等仿真软件进行仿真模拟。
(3) 性能评估：利用仿真模拟结果，对移动通信系统进行性能评估，并提出优化建议。
本课题的研究步骤具体如下：(1) 文献调研：对移动通信信道的分类、建模和性能评估等方面的研究文献进行调查和综述。
(2) 理论分析：根据文献调研，研究各种移动通信信道的特性和建模方法。
(3) 数学建模：根据理论分析，建立移动通信信道的数学模型，利用Matlab等仿真软件进行仿真模拟。
(4) 性能评估：利用仿真模拟结果，对移动通信系统进行性能评估，并提出优化建议。
4. 预期结果和意义本课题的预期结果包括：(1) 建立移动通信信道的数学模型，对其进行仿真模拟，得到其传输特性参数。
(2) 分析不同调制方式和编码方案对移动通信信道性能的影响，并提出相应的性能优化建议。
无线信道
论文题目：物联网中无线信道模型的分析专业：学生：签名：指导老师：签名：摘要物联网为了实现在任何时间和任何地点都可以连接到任何人和物品的目标，就必须确保信息在任何环境下的可靠传输。
然而信息传输主要是通过无线传输和有线传输。
相对而言，无线传输的成本廉价、适应性好、扩展性好、设备维护更容易实现。
但无线信道是动态变化的，它的随机性和时变性很强，而天气、地型等很多因素都会影响信号的传输，致使信号发生衰落或者失真，因此要保证物联网无线信道中信息的可靠传输，我们必须对无线信道的特性进行研究。
一般而言，根据不同的无线环境，接收信号服从瑞利分布和莱斯分布。
本文对物联网中的无线信道特性进行了系统的介绍，并对基于物联网市区环境中的Rayleigh分布和远郊条件下的Rician分布进行了理论分析，并对服从Rayleigh分布的Clarke模型、改进型Clarke模型以及服从Rician分布的改进型Rician模型进行了分析，最后利用仿真图验证了不同模型算法的性能。
【关键词】物联网瑞利信道莱斯信道【论文类型】论文型Title: Analysis on Channel Model of the Internet of ThingsMajor:Name: Signature:Supervisor: Signature:ABSTRACTTo achieve the target that the Internet of Things can connect to any people and goods at any time and any place, we must ensure reliable data transmission in any environent. However, the method of information transmission is mainly through the wireless transmission and cable transmission. Relatively speaking, the cost of wireless transmission is cheap,good adaptability, scalability, and it is easier to implement equipment maintenance. Compared with the cable channel, wireless channel is dynamic, which has strong variability and randomness. However, the weather, and many other factors will affect the signal transmission, resulting in the signal fading or distortion. Therefore, we must study the characteristics of the wireless channel to ensure the realiable transmission of information in the wireless channel of the Internet of things.. In general, according to the different wireless environment, the received signal will obey Rayleigh distribution and Rician distribution.In this thesis,the characteristics which exist in the wireless channel of the Internet of things were systematically introduced, Based on the Internet of Things, Rayleigh distribution under the urban environment and Rician distribution under the suburban conditions are analyzed in theory. The Clarke model and the improved Clarke model which obey the distribution of Rayleigh are analyzed theoretically and the improved Rician model of Rician distribution also did. finally, The performance is verified by simulation of different model algorithm.【Key words】: Internet of Things Rayleigh Channel Rician Channel【Type of Thesis】: Thesis type目录1绪论 (1)1.1 物联网的概况及现状 (1)1.1.1 物联网的概念 (1)1.1.2 物联网研究现状 (1)1.2 物联网的体系结构 (2)1.3 论文结构安排 (3)2无线信道传播模型 (5)2.1 无线信道基本特性 (5)2.1.1 无线信道概论 (5)2.1.2 无线电波传播机制 (5)2.1.3 无线信道的类型 (6)2.1.4 无线信道的研究方法 (7)2.2 自由空间的电波传播 (8)2.3 大尺度衰落模型 (9)2.3.1 路径损耗 (9)2.3.2 阴影衰落 (10)2.4 小尺度衰落模型 (11)2.4.1 影响小尺度衰落的因素 (11)2.4.2 无线信道参数 (11)2.4.3 多径效应及其引起的衰落 (16)2.4.4 多普勒效应及其引起的衰落 (19)2.4.5 多径信道建模 (21)2.5 噪声和干扰 (22)2.5.1 无线信道中的噪声 (22)2.5.2 无线信道中的干扰 (22)2.6小结 (23)3物联网市区环境中的衰落信道模型 (24)3.1 Reyleigh衰落分布 (24)3.2 Clarke模型 (26)3.2.1 信道模型 (26)3.2.2 仿真结果分析 (28)3.3 改进型Clarke (30)3.3.1 信道模型 (30)3.3.2 仿真结果分析 (31)3.4 其他模型 (32)3.4.1 Jakes模型 (32)3.4.2 改进型Jakes模型 (33)3.5 小结 (33)4物联网远郊环境中衰落信道模型 (34)4.1 Rician信道模型 (34)4.1.1 信道模型 (34)4.1.2 仿真结果分析 (35)4.2 改进型Rician模型 (37)4.2.1 信道模型 (37)4.2.2 仿真结果分析 (37)4.3 小结 (38)5结论 (39)致谢 (40)参考文献 (41)1绪论1.1 物联网的概况及现状1.1.1 物联网的概念物联网(Internet of Things,IOT)概念最早于1999年由麻省理工学院提出，后来不同国家和行业的专业人士都从不同角度重新进行了诠释，目前研究业界及产业界仍没有形成明确统一的定义，总体来说，主要包括狭义和广义两种。
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。
无线通信系统中的信道建模方法研究
无线通信系统中的信道建模方法研究无线通信作为现代通信领域的一个重要分支，在人们的日常生活和工业领域中扮演着重要的角色。
为了实现高效可靠的通信，了解和建模无线通信中的信道是非常重要的。
信道建模是指对无线信道的特性进行描述和分析，以便更好地理解信道的行为，并基于此设计优化通信系统。
本文将介绍无线通信系统中常用的信道建模方法，并讨论它们的优缺点和应用场景。
1. 统计建模方法统计建模方法是一种基于大量实测数据对信道进行建模的方法。
它从实际通信环境中收集信道数据，并通过统计分析和拟合来得到信道模型。
常见的统计建模方法包括经验模型和确定性模型。
经验模型是一种基于实测数据的统计建模方法，它通过采集通信环境中的信号强度、信号时延和信号衰落等参数，经过处理和分析，得到与信道特性相关的统计参数，并基于此建立信道模型。
经验模型具有广泛的适用性，可以用于描述不同信道环境下的信道特性。
然而，由于实测数据的获取较为困难和耗时，经验模型在一定程度上受到采样点数量的限制。
确定性模型是一种通过数学建模和仿真的方法来描述信道特性的方法。
它基于计算机仿真和数学模型，考虑信号传输过程中的衰落、时延和干扰等因素，得到理论上的信道模型。
确定性模型可以提供更精确的信道表达，但它需要大量的计算和仿真工作，且对传播条件和场景要求较高。
2. 几何建模方法几何建模方法是一种基于物理几何理论对无线信道进行建模的方法。
它通过考虑传播路径、多径衰落和物体阻塞等因素，利用几何学原理建立起可用于仿真和分析的信道模型。
几何建模方法主要包括射线追踪模型、室内信道模型和地面移动信道模型等。
射线追踪模型是一种常用的几何建模方法，它模拟无线信号在传播过程中的反射、折射和散射等现象。
通过追踪信号的传播路径和波束的强度变化，可以得到较为准确的信道增益和衰落统计信息。
射线追踪模型适用于室外信道和室内大型场景的建模，但它对计算资源要求较高，且难以精确模拟复杂的多径传播情况。
室内信道建模是一种针对室内环境的几何建模方法，它考虑了建筑物、墙壁和家具等物体对信号传播的影响，并利用射线追踪和几何理论建立起室内信道模型。
面向5G通信的信道建模与仿真研究
面向5G通信的信道建模与仿真研究随着5G通信的到来，无线电波的频谱变得越来越拥挤。
因此，对于可靠的数据传输，需要对信道进行建模和仿真。
本文旨在介绍面向5G通信的信道建模与仿真研究。
一、5G通信的信道特点5G通信的信道与4G相比有许多不同之处。
其中最重要的是5G通信中的毫米波信号。
这些信号的波长很短，因此它们可以传输更多的信息。
但是，由于这些信号容易被障碍物遮挡，所以它们的传输距离比较短。
为了解决这个问题，研究人员必须建立真实的毫米波信号传播模型。
二、信道建模的流程信道建模的一般流程如下：1. 数据采集：与实际信道进行测量，以获取信道的相关参数。
2. 参数选择和建模：选择最适合信道的参数模型，并利用这些参数对信道进行建模。
3. 仿真验证：利用建立的模型，进行仿真验证，并将结果与实际数据进行比较。
三、信道建模的模型在5G通信中，最常用的信道模型是衰落信道模型。
衰落信道模型利用复数函数来表示信号大小和相位。
根据信号经过的路径数不同，衰落信道模型分为单径衰落模型和多径衰落模型。
单径衰落模型适用于直线传输，如无线局域网（WiFi）信道。
多径衰落模型则适用于信号需要经过许多障碍物传输的情况。
这些模型分别是：1.路径损耗模型（path loss model）：衰落信号是由于障碍物的吸收和散射而逐渐衰减。
2.多径模型（multipath model）：信号需要沿着许多路径传输，每个路径的延迟时间和功率会发生变化。
3.阴影效应模型（shadowing model）：由于环境中的随机性（如人、车、建筑等），信号会发生随机衰减。
四、仿真研究在进行5G通信的研究和开发方面，仿真非常重要。
在仿真过程中采用的信道建模模型越精确，仿真结果越可靠。
虽然5G通信中的毫米波信号有很多不确定性，但是通过可靠的信道建模和仿真，可以预测信道的性能和可靠性。
目前，在信道建模和仿真方面，已经有许多开源的软件可用。
例如在频谱建模方面，可以使用GNU Radio；在信道建模中，可以使用NETAS S（Network Simulator 3）；在MATLAB中，也有用于信道建模和仿真的工具包。
无线通信中的信道建模与信道估计研究
无线通信中的信道建模与信道估计研究一、引言近年来，随着移动通信技术的迅猛发展，无线通信已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
在无线通信系统中，信道建模和信道估计是两个重要的研究领域。
信道建模是指对无线信道进行数学建模的过程，通过建立准确的信道模型，可以更好地了解信号在无线环境中的传输机理。
而信道估计则是通过观测和分析接收信号，从中推测出信道的状态或参数，以便进行信号处理和性能优化。
二、信道建模2.1 多径传播信道模型多径传播是指信号在传播过程中经历多个路径，由于不同路径之间的传播距离不同，信号会发生时延、多径干扰等现象。
为了建立准确的多径传播信道模型，研究者使用了多径衰落模型、瑞利衰落模型和莱斯衰落模型等。
这些模型可以模拟不同环境下的信道特性，为无线通信系统的设计和性能评估提供了基础。
2.2 天线阵列信道模型天线阵列信道模型是在多输入多输出（MIMO）技术中广泛应用的一种信道模型。
通过在发射和接收端分别使用多个天线，可以利用空间分集和空间复用技术提高通信系统的容量和性能。
在建立天线阵列信道模型时，需要考虑天线之间的耦合、阻塞和角度扩展等因素，以及天线阵列的位置和布局等参数。
三、信道估计3.1 参数估计方法在无线通信系统中，信道参数估计是一个关键的问题。
通过准确地估计信道参数，可以实现优化的信号处理和自适应调制等技术，提高通信系统的性能。
常用的信道参数估计方法包括最小二乘法、最大似然估计、卡尔曼滤波和粒子滤波等。
3.2 盲估计方法盲估计是在不需要已知训练序列的前提下，从接收信号中估计信道参数的一种方法。
在无线通信系统中，盲估计可以提高系统的灵活性和抗干扰能力。
常见的盲估计方法包括基于统计特性的方法、高阶统计量分析和神经网络等。
四、应用与挑战信道建模和信道估计在无线通信系统中具有重要应用。
在无线通信系统设计和性能评估中，准确的信道建模可以提供仿真和测试的基础。
而通过信道估计，我们可以实现自适应调制、均衡和功率控制等技术，进一步提高通信系统的性能。
信道模型分析实验报告
一、实验目的本次实验旨在通过仿真和理论分析，了解不同信道模型的基本原理和特性，掌握信道模型在实际通信系统中的应用，并对不同信道模型进行性能比较。
二、实验内容1. 研究背景及意义信道模型是通信系统中的基础理论，它描述了信号在传输过程中受到的干扰和衰减。
信道模型分析对于优化通信系统性能、提高通信质量具有重要意义。
2. 实验方法（1）MATLAB仿真：使用MATLAB软件对以下信道模型进行仿真：AWGN信道、瑞利信道、莱斯信道、对数正态信道等。
（2）理论分析：对信道模型的基本原理、特性进行理论分析，包括信道容量、误码率等性能指标。
3. 实验步骤（1）熟悉MATLAB软件，掌握基本运算操作和图形绘制指令。
（2）学习加性白高斯噪声（AWGN）信道模型，通过MATLAB生成正态随机数，绘制信号波形和序列柱状图。
（3）分析信号频谱，对信号进行傅里叶变换，绘制信号时域波形图和频谱图。
（4）模拟AM调制解调，分析经过AWGN信道前的已调信号的时域波形图和频谱图，以及经过AWGN信道后的已调信号的时域波形图和频谱图。
（5）仿真瑞利信道、莱斯信道、对数正态信道，对比分析不同信道模型下的信道容量和误码率。
三、实验结果与分析1. AWGN信道在AWGN信道中，信号经过噪声干扰后，信噪比（SNR）下降。
通过仿真和理论分析，得出以下结论：（1）信噪比与误码率呈反比关系。
（2）随着信噪比的提高，误码率逐渐降低。
2. 瑞利信道瑞利信道是典型的衰落信道，其信道容量和误码率如下：（1）信道容量与信噪比成正比。
（2）误码率与信噪比呈非线性关系。
3. 莱斯信道莱斯信道是另一种典型的衰落信道，其信道容量和误码率如下：（1）信道容量与信噪比成正比。
（2）误码率与信噪比呈非线性关系。
4. 对数正态信道对数正态信道是一种非衰落信道，其信道容量和误码率如下：（1）信道容量与信噪比成正比。
（2）误码率与信噪比呈非线性关系。
5. 不同信道模型性能比较通过对AWGN信道、瑞利信道、莱斯信道、对数正态信道的仿真和理论分析，得出以下结论：（1）在相同信噪比下，瑞利信道和莱斯信道的误码率较高。
通信中的信道建模技术研究
通信中的信道建模技术研究随着通信技术的不断发展，人们对通信质量和速度的要求也越来越高。
但是，在通信过程中，会受到多种干扰和噪声的影响，从而影响通信的质量和速度。
因此，通信中的信道建模技术就显得尤为重要。
本文将介绍通信中的信道建模技术研究的一些基本知识和技术。
一、信道建模的概念和分类信道建模是指将实际通信中的信道转换为一种数学模型，以便于对其进行分析和改进。
信道建模的分类主要有两种，即物理信道建模和统计信道建模。
物理信道建模是通过对通信中所使用的物理媒介和信号传输的理论物理模型进行建模，以达到对通信信道的理解和分析。
统计信道建模则是以实际测量数据为基础，对信道进行统计建模以达到对通信信道的分析。
二、信道建模的研究流程信道建模研究的流程主要包括建立模型、测量、参数估计、实现和验证等环节。
首先，在建立模型时，需要在对信道的物理机制和信号传输特性进行研究和分析的基础上，确定合适的数学模型和参数。
其次，为了验证建立的模型的准确性，需要通过实际的测量取得数据，然后对数据进行分析和处理，得到反映信道特性的数据模型和参数。
接着，通过参数估计的方法，对信道特性进行分析和预测，以便于实现适合的信号处理和通信机制。
最后，将建立的模型实现于实际的通信系统中，通过验证实验或者仿真等方法，对模型进行验证和改进，以达到更好的通信效果。
三、信道建模的应用信道建模技术的应用非常广泛，包括调制解调器设计、数字信号处理、无线通信系统设计等等。
在这些应用中，信道建模技术可以用来优化信道估计算法、改善调制解调器的性能、提高无线信号的抗干扰能力等等。
在通信系统中，信道建模技术的应用可以使系统更加灵活。
通过对信道的建模和分析，可以对不同类型的信号和噪声进行分类和处理，从而提高系统的效率和可靠性。
四、信道建模技术的未来发展方向随着通信技术的迅速发展，信道建模技术也在不断地更新和改进。
未来，信道建模技术的发展方向主要包括以下几个方面：一是针对复杂信道环境和信道干扰的建模和处理，以提高无线通信系统的抗干扰能力。
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。
卫星通信信道模型研究及实现
Ｐ Ｒ ￣ ｌ （ Ｓ ｌ ） ＝ ｅ ｘ ｐ （ 一 詈）
１ ０
—
（ ６ ）
模型假设接收信号 由受到阴影作用的直射信 号分量 与不受 阴 影作用的多径信号分量组成。因此， 接 收 信 号 可 以表 示 为 ：
阴影慢衰落使 ｓ 。 服从对数正态分布 ， 其概率密度 函数 为：
及 到 的概 率 分 布 ； 继而对 Ｃ ． Ｌ ｏ ｏ 、 Ｃ ｏ ｒ ａ ｚ ｚ ａ 、 Ｌ ｕ ｔ ｚ三 种 典 型 的 卫
常用卫星信道模型相 比更加符合实际， 适用于包括乡村 、 公路 、 郊 区和城 市等在 内的几乎所有卫星通信环境 Ｌ ｕ ｔ ｚ模型将接 收信 号功率较高 的部分视为处于 “ 好信道状态 ” ， 较低的部分
组成的接收信 号的包络为莱斯过程 ，故瞬时功率 Ｓ服从莱斯 衰 落 分 布 。 则信 号 的 归一 化 功 率 密 度 函数 为 ：
Ｒ抛
（ ） ＝ ｃ ｅ － Ｃ （ Ｓ ＋ １ ） ， ０ （ ２ ｃ √ ）
（ ５ ）
其中： ｃ为莱斯 因子 （ 即信号直射分量功率与多径分量功 率之 比） ， Ｉ ｏ （ ・ ） 为第一类零阶修正 贝塞尔函数。 在“ 坏状态” 中， 假设接收信号不存在直射分量， 受到阴影 效应的接收信号包络 ｒ 服从莱斯． 对数正态分布 。 令Ｓ 。 表示短 时间 内的平 均接 收功率 ， 在阴影遮 蔽一定的条件 下， 接收信号
即瑞 利 、莱斯 和 对 数 正 态 分 布 ， 从 而 通 过 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ软 件仿 真 了卫 星 信道 模 型 。仿 真 结 果所 得 的 曲线 和 理 论 曲线 拟 合 程 度
较 高， 表明三种模型能 准确地反映卫 星信道特性， 对硬件仿 真和 实际系统 建立有 着参考价值 。
信道模型
经典的信道模型：Clarke 模型、Jake 模型
1、Clarke Modal最理想的模型:
其中N为多径径数，Cn为每一径的幅度增益，wd为最大多普勒频散，an为每一径来波方向，phin为每一径初始相位。
其中Cn，an，phin是随机数，在径数N很大的时候，g(t)可被视为高斯随机过程，an,phin看做在(-pi,pi]均匀分布，由此有以下结论：（1）信号幅度服从瑞利分布；（2）相位在(-pi,pi]均匀分布；（3）信道响应的二阶统计特性：如自相关满足贝塞尔曲线J(wd*tau),（tau:相关时间差），信号两个正交分量的互相关为0；（4）以及四阶统计特性。
由于告诫统计特性不好表达，直接给出公式了：
2.Jake Modal:这是现在常用的信道模型，与Clarke的不同时，归一化后每一径幅度增益相同且为1/sqrt(N),每径初始相位都为0，第n径来波方向为2*pi*n/N,n=1,2,3,..N。
无线通信网络中的信道建模及分析研究
无线通信网络中的信道建模及分析研究在无线通信网络中，信道建模及分析是一个重要的研究领域。
信道建模是指对无线信道传输过程进行描述和建模，以便分析和优化通信系统的性能。
本文将详细介绍无线通信网络中的信道建模及分析研究。
一、信道建模的意义与目的无线通信系统中的信道是指无线信号在传播过程中所经过的传输介质，包括空气、土壤、建筑物等。
而信道建模的目的是用数学模型来描述信号在这些传输介质中的传播特性，为通信系统的设计和性能分析提供准确的参考。
信道建模在无线通信系统中具有重要的意义。
首先，它可以帮助我们理解信号在无线传输过程中所遇到的各种影响因素，如多径效应、衰落效应等，从而更好地设计和优化通信系统。
其次，准确的信道建模可以为无线通信的性能评估提供依据，包括误码率、传输速率等指标。
最后，信道建模是无线通信系统仿真和测试的基础，通过构建合理的信道模型，我们可以在实验室中模拟真实的通信环境，进一步验证系统的设计与性能。
二、信道建模的方法与技术在无线通信网络中，信道建模的方法与技术有很多种。
下面将介绍三种常见的信道建模方法。
1. 统计建模法统计建模法主要是通过对信号在无线传输过程中的统计特性进行描述，以建立信道模型。
常见的统计建模方法有高斯过程模型、随机过程模型等。
这些模型通过对信号在时域、频域等各个方面的统计特性进行分析与建模，能够比较准确地反映出无线信道的传播特性。
2. 几何建模法几何建模法是通过对信号在无线传输过程中的传播路径进行建模。
常见的几何建模方法有射线追踪模型、几何概率模型等。
这些模型通过模拟信号在传输过程中与障碍物之间的反射、衍射和散射等现象，来描述无线信道的传播特性。
3. 物理建模法物理建模法是通过对无线信道中的传输媒介进行物理特性建模，包括介质损耗、多径传播、衰落等。
常见的物理建模方法有雷电模型、耦合波模型等。
这些模型通过对信号在无线传输过程中的物理特性进行建模，能够更真实地反映出无线信道的传播特性。
《2024年无线通信系统的信道建模与仿真研究》范文
《无线通信系统的信道建模与仿真研究》篇一一、引言随着科技的进步，无线通信系统已经成为现代社会信息交流的基石。
在无线通信系统中，信道建模与仿真研究起着至关重要的作用。
它不仅有助于提升无线通信系统的性能，而且对于无线网络的优化和设计具有重大意义。
本文旨在深入探讨无线通信系统的信道建模与仿真研究，分析其原理、方法及实践应用。
二、无线通信系统信道建模1. 信道特性无线通信系统的信道特性主要包括多径传播、衰落、干扰等。
多径传播是由于电磁波在传播过程中遇到各种障碍物而发生反射、折射和散射等现象，导致信号在接收端产生多径效应。
衰落则是由信号在传输过程中受到各种因素的影响而产生的信号强度变化。
干扰则是指由于其他无线通信系统或电磁干扰源对当前通信系统产生的干扰。
2. 信道建模方法针对上述信道特性，无线通信系统的信道建模方法主要包括统计性建模和确定性建模。
统计性建模主要是通过收集实际信道的数据，分析其统计特性，建立信道的统计模型。
确定性建模则是基于电磁场理论，通过计算电磁波在传播过程中的传播特性和多径效应，建立信道的物理模型。
三、无线通信系统仿真研究仿真研究是无线通信系统信道建模的重要手段。
通过仿真，可以模拟实际信道环境，验证信道模型的准确性，并评估无线通信系统的性能。
常用的仿真方法包括基于统计的仿真和基于物理层的仿真。
1. 基于统计的仿真基于统计的仿真主要是通过使用统计模型来模拟信道环境。
这种方法可以快速地评估无线通信系统的性能，并分析各种因素对系统性能的影响。
然而，由于统计模型只能反映信道的统计特性，无法反映信道的物理特性，因此其准确性受到一定限制。
2. 基于物理层的仿真基于物理层的仿真则是通过建立无线通信系统的物理层模型来模拟实际信道环境。
这种方法可以更准确地反映信道的物理特性，如多径传播、衰落和干扰等。
然而，由于需要考虑电磁场理论和信号处理等方面的知识，其仿真过程相对复杂。
四、实践应用无线通信系统的信道建模与仿真研究在实践应用中具有广泛的应用场景。
统计信道模型主要的三个区域
统计信道模型主要的三个区域一、引言统计信道模型是通信领域中非常重要的一个研究方向，它能够帮助我们更好地理解无线通信中的信道特性，从而为无线通信系统的设计、优化和性能评估提供有力的支持。
在统计信道模型中，主要有三个区域是非常重要的，包括大尺度衰落、小尺度衰落和多径传播效应。
下面将对这三个区域进行详细介绍。
二、大尺度衰落1. 概念大尺度衰落是指由于发射机与接收机之间的距离较远，或者由于存在遮挡物等因素导致的路径损耗。
在无线通信中，大尺度衰落可以用来描述不同位置之间的信号强度差异。
2. 特点大尺度衰落具有以下特点：（1）它是一种长期变化的现象，即在一个相对较长时间内保持不变。
（2）它受到环境因素影响较大，比如建筑物、树木等遮挡物会对其产生显著影响。
（3）它可以通过路径损耗系数来表示，在不同环境下具有不同的数值。
3. 应用大尺度衰落在无线通信系统中具有重要的应用价值，比如：（1）它可以用来评估无线信号的覆盖范围和质量。
（2）它可以用来优化基站的部署和天线的配置，从而提高无线网络的覆盖率和容量。
（3）它可以用来设计合适的功率控制策略，以实现更好的能量利用效率。
三、小尺度衰落1. 概念小尺度衰落是指由于多径传播效应导致接收信号强度在时间和频率上发生快速变化。
在无线通信中，小尺度衰落可以用来描述同一位置不同时间或不同频率下信号强度差异。
2. 特点小尺度衰落具有以下特点：（1）它是一种短期变化的现象，即在一个相对较短时间内发生变化。
（2）它受到多径传播效应影响较大，比如反射、散射、绕射等现象会对其产生显著影响。
（3）它可以通过功率谱密度函数来表示，在不同环境下具有不同的分布特性。
3. 应用小尺度衰落在无线通信系统中具有重要的应用价值，比如：（1）它可以用来评估不同调制方式和编码方式的性能表现。
（2）它可以用来设计合适的调制和编码方案，以提高无线通信系统的容量和可靠性。
（3）它可以用来研究多天线技术和空分复用技术等高级通信技术。
不同场景下信道建模方法研究
不同场景下信道建模方法研究信道建模是通信系统设计中的重要环节，主要用于研究信号在传输信道中的传播特性。
不同场景下的信道建模方法研究主要依据不同的应用场景进行分类。
在室内环境下，信道建模主要考虑了多径传播和衰落效应。
多径传播是指信号在传播过程中经过多条路径到达接收端，由于路径长度不同，信号经过的时间也存在差异，导致了信号的时延扩展和码间干扰。
针对室内环境，常用的信道建模方法有著名的Walfisch-Ikegami模型、COST 231-Hata模型和COST 231-Walfisch-Bertoni模型等。
这些模型主要基于经验公式和实测数据，考虑了建筑物的衰减、楼间阴影和多径传播等因素，通过对建筑物的特征和信号的传播特性进行建模，可以提供较为准确的信号衰落预测和传输性能评估。
在室外环境下，信道建模方法更为复杂。
室外环境中的信道建模主要考虑了大尺度衰落和小尺度衰落。
大尺度衰落是指由于信号传播距离较长，随着距离的增加，信号功率逐渐衰减的现象；小尺度衰落是指由于空间上的随机性，信号在短时间内产生快速的衰减现象。
针对室外环境，常用的信道建模方法有Okumura-Hata模型、COST 231-Hata模型和ITU-RP.2001模型等。
这些模型主要基于实测数据和经验公式，综合考虑了地形、建筑物、植被等因素对信号传播的影响，可以提供比较精确的信号路径损耗预测和覆盖范围评估。
对于微波通信和卫星通信等特殊场景，信道建模更加复杂。
在微波通信中，常用的信道建模方法有削弱模型、Gauss-Hermite函数模型和K形模型等。
这些模型主要基于电磁波在大气中的传输特性，考虑了大气损耗、雨衰减和电离层影响等因素，可以提供较为准确的通信链路质量评估。
在卫星通信中，常用的信道建模方法有Nakagami-m模型、Rayleigh模型和Rician模型等。
这些模型主要基于卫星通信链路的特点，考虑了自由空间衰落、多径传播和卫星角度变化等因素，可以提供较为准确的接收信号质量评估和系统容量分析。
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Lmsd 为多径损耗（对应快衰落）：
Lmsd Lbsh ka kd log 10(d ) kf log 10( f ) 9 log 10(b) （14）
2019/8/22
7
COST231-Walfish Ikegami(2)
2.基站和移动台之间有直射径的情况 微小区（天线低于屋顶高度），路径损耗模型如下： Lb 42.6 26 log 10(d) 20 log 10( f ), d 0.020km (15)
40
-3.5
50
-4.3
70
-5.2
90
-6.1
110
-6.9
信道B
相对时延 (ns) 0
平均功率 (dB) -2.6
10
-3
20
-3.5
30
-3.9
50
0
80
-1.3
0
-2.6
10
-3
20
-3.5
多普勒频 谱
Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark
(7)
其中 tan1 hm / x ，r (hm )2 x2 ，Δhm 是建筑物
平均高度与移动台天线高度差，x 是移动台与最近建
筑物的水平距离。
2019/8/22
5
M.1225(3)
• 一般情况下，从基站天线经过建筑物阵列的Lmsd为：
Lmsd 10 log10 (QM2 )
K因子
抽头 增益
K因子
0
0
43.8
0
44.1
0
44.6
0
45.6
0
46.0
0
46.7
200 -19.8 5.5 -21.0 8.6 -21.6 7.05 -22.5 9.0 -23.2 7.1 -24.3 9.6
400 -25.5 0.34 -26.0 1.54 -26.9 1.9 -25.5 2.8 -28.4 3.6 -28.5 3.6
相对时延 (ns) 0 30 70 110 150 190 230 270 310 350
信道E-ter 平均功率 (dB) 0 -10 -10.3 -10.6 -6.4 -7.2 -8.1 -9 -7.9 -9.4
多普勒频 谱
Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark
衰落值，ax为与Sn-1独立的符合对数正态分布的随机变 量，其均值、方差根据仿真模型要求确定（平台中采 用城区环境的标准方差为8dB）。ρ为Sn和Sn-1的相关系 数，它是一个与两点间距离有关的函数，可以表示为：
x ln 2
e dcor
(17)
2019/8/22
9
阴影衰落(2)
其中，Δx为两点间距离，dcor为相关距离，在车辆环 境下，dcor=20m。在对用户移动离散化时，应使两个 位置之间的距离，即Δx小于相关距离。
2019/8/22
20
2019/8/22
17
宽带传播模型——COST259
10
320
-7.8
730
-10.9
11
430
-4.7
855
-15
12
560
-7.3
935
-13.4
13
710
-9.9
998
-13.7
14
880
-12.5
1060
-11.9
15
1070
-13.7
1108
-13.4
16
1280
-18
1235
-19.1
(2)
L 46.3 33.9log10 ( f ) 13.82log10 (hbase ) a(hmobile )
度参；数a定(h义mob如ile下) 是：根hba据se 移是动基台站高高度度及；频hm率obil确e 是定移的动修台正高因
子[3] ：
a(hmobile
)
83..229( (lologg1010111..5745hhmmoobbiillee))22
L0 为自由空间损耗：
L0 32.4 20 log 10(d) 20 log 10( f )
（12）
Lrts 为 屋 顶 和 街 道 之 间 的 衍 射 和 散 射 损 耗 （ 对 应 慢 衰
落）：
Lrts 16.9 10 log 10(w) 10 log 10( f ) 20 log 10(hroof - hm) Lcri（13）
-1.0
710
-9.0
1090
-10.0
1730
-15.0
2510
-20.0
信道B
相对时延 (ns)
0
平均功率 (dB)
-2.5
300
0
8900
-12.8
12900
-10.0
17100
-25.2
32000
-16.0
表2、车量测试环境的抽头延迟线参数
2019/8/22
多普勒 频谱
Classic Classic Classic Classic Classic Classic
-23.9
多普勒频 谱
Classic Classic Classic Classic Classic Classic
表1、室外到室内和步行测试环境的抽头延迟线参数
2019/8/22
12
宽带传播模型——M.1225
抽头延迟 线
1 2 3 4 5 6
信道A
相对时延 (ns)
0
平均功率 (dB)
0
310
-1.7
40
-2.6
70
-3.5
100
-4.3
140
-5.2
190
-6.1
240
-6.9
信道E-bis
相对时延 (ns) 0
平均功率 (dB) 0
0
-0.9
143
-7.2
220
-6.2
333
-5
428
0
553
-10
618
-8.7
665
-11.87
多普勒频 谱
Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark
信道模型调研
2019/8/22
1
概述
• 信道模型包括宽带传播模型（链路级仿真需要） 和窄带传播模型（系统级仿真需要，包括路径 损耗模型和阴影衰落模型）。
2019/8/22
2
COST 231-Hata
这是一种针对郊区环境的损耗模型，路径损耗为：
44.9 6.55log10 (hbase )log10 (d) Cm
2019/8/22
15
宽带传播模型——COST259
10
140
-7.8
30
-3.9
11
170
-4.7
50
0
12
200
-7.3
80
-1.3
13
240
-9.9
0
-2.6
14
290
-12.5
10
-3
15
340
-13.7
20
-3.5
16
390
-18
30
-3.9
17
40
-22.4
50
0
18
50
-26.7
80
-25.2
多普勒频 谱
Flat Flat Flat Flat Flat Flat
表3、室内办公室测试环境的抽头延迟线参数
2019/8/22
14
宽带传播模型——COST259
抽头延迟 线
1 2 3 4 5 6 7 8 9
信道A
相对时延 (ns) 0
平均功率 (dB) 0
10
-0.9
20
-1.7
30
-2.6
2019/8/22
8
阴影衰落(1)
• 阴影衰落模型由一个呈对数正态分布的随机变 量来模拟实现，由于阴影衰落的值与用户位置有关， 地理上不同点的阴影衰落之间存在着一定的相关性， 该相关性可用ARMA(1,1)模型表示[2]：
Sn Sn1 1 2 ax (16) • 其中，Sn为当前点的阴影衰落值，Sn-1为上一点的阴影
2019/8/22
10
宽带传播模型——M.1225
• 由于偶尔存在非常大的r.m.s延迟扩展，所以利 用单个抽头延迟线无法获得这个延迟扩展的可 变化性，因此对每种传播模型定义两个以上的 多径信道，其中信道A是频繁发生低延迟扩散情 况，信道B是频繁发生中等延迟扩散情况。以下
给出每种地面传播模型的抽头延迟线参数：
17
1510
-22.4
1313
-18.4
18
1760
-26.7
1488
-21
2019/8/22
城市环境抽头延迟线参数
Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark Clark
18
宽带传播模型——COST259
抽头延 迟线
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
1.1 4.97
f 200 MHz f 400MHz
(3)
Cm是针对不同频率的修正因子
Cm 4.78log10( f )2 18.33log10( f ) 35.94