瑞利信道仿真
瑞利信道仿真
瑞利分布信道M A T L A B仿真一、瑞利衰败原理在陆地挪动通讯中，挪动台常常遇到各样阻碍物和其余挪动体的影响，致使抵达挪动台的信号是来自不一样流传路径的信号之和。
而描绘这样一种信道的常用信道模型即是瑞利衰败信道。
定义 : 因为信号进行多径流传达到接收点处的场强来自不一样流传的路径，各条路径延不时间是不一样的，而各个方向重量波的叠加，又产生了驻波场强，进而形成信号快衰败称为瑞利衰败。
瑞利衰败信道（ Rayleighfadingchannel ）是一种无线电信号流传环境的统计模型。
这类模型假定信号经过无线信道以后，其信号幅度是随机的，表现为“衰败”特征，而且多径衰败的信号包络听从瑞利散布。
由此，这类多径衰败也称为瑞利衰败。
这一信道模型能够描绘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。
瑞利衰败只合用于从发射机到接收机不存在直射信号的情况，不然应使用莱斯衰败信道作为信道模型。
假定经反射（或散射）抵达接收天线的信号为 N 个幅值和相位均随机的且统计独立的信号之和。
信号振幅为 r, 相位为 , 则其包络概率密度函数为r r 2P(r)= 2 e 22 (r 0)相位概率密度函数为：P( )=1/2（02）二、仿真原理（ 1）瑞利散布剖析环境条件：往常在离基站较远、反射物许多的地域，发射机和接收机之间没有直射波路径（如视距流传路径），且存在大批反射波，抵达接收天线的方向角随机的（（ 0~2π）平均散布），各反射波的幅度和相位都统计独立。
幅度与相位的散布特征：包络 r 听从瑞利散布，θ 在 0～2π内听从平均散布。
瑞利散布的概率散布密度如图 1 所示：0.90.80.70.60.50.40.30.20.100.51 1.52 2.5 3图1 瑞利散布的概率散布密度（2）多径衰败信道基本模型失散多径衰败信道模型为N ( t )% %k )y ( t ) r k ( t ) x (tk 1 (1)此中 , r k(t )复路径衰败，听从瑞利散布 ; k 是多径时延。
移动通信瑞利衰落信道建模及仿真
移动通信瑞利衰落信道建模及仿真信息与通信工程学院 09211123班 09212609 蒋砺思摘要：首先分析了移动信道的表述方法和衰落特性，针对瑞利衰落，给出了Clarke模型，并阐述了数学模型与物理模型之间的关系，详细分析了Jakes仿真方法，并用MATLAB进行了仿真，并在该信道上实现了OFDM仿真系统，仿真曲线表明结果正确，针对瑞利衰落的局限性，提出了采用Nakagami-m分布作为衰落信道物理模型，并给出了新颖的仿真方法。
关键词：信道模型；Rayleigh衰落；Clarke模型；Jakes仿真；Nakagami-m分布及仿真一．引言随着科学技术的不断进步和经济水平的逐渐提高，移动通信已成了我们日常生活中不可缺少的必备品。
然而，移动通信中的通话常常受到各种干扰导致话音质量的不稳定。
本文应用统计学及概率论相关知识对移动通信的信道进行建模仿真和详尽的分析。
先来谈谈移动通信的发展历史和发展趋势。
所谓通信就是指信息的传输、发射和接收。
人类通信史上革命性的变化是从电波作为信息载体（电信）开始的，近代电信的标志是电报的诞生。
为了满足人们随时随地甚至移动中通信的需求，移动通信便应运而生。
所谓移动通信是指通信的一方或双方处于移动中，其传播媒介是无线电波，现代移动通信以Maxwel1理论为基础，他奠定了电磁现象的基本规律；起源于Hertz的电磁辐射，他认识到电磁波和电磁能量是可以控制发射的，而Marconi无线电通信证实了电磁波携带信息的能力。
第二次世界大战结束后，开始了建立公用移动通信系统阶段。
这第一代移动通信系统最大缺点是采用模拟技术，频谱利用律低，容量小。
90年代初，各国又相继推出了GSM等第二代数字移动通信系统，其最大缺点是频谱利用率和容量仍然很低，不能经济的提供高速数据和多媒体业务，不能有效地支持Internet业务。
90年代中期以后，许多国家相继开始研究第三代移动通信系统，目前，我国及其他国家已开始了第四代移动通信的研究。
移动通信论文--基于MCM法和Jakes法的Rayleigh信道仿真
基于MCM法和Jakes法的Rayleigh信道仿真组员冯晓东20111060220潘朝云20111060198高忠贤20111060195摘要瑞利衰落信道（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。
本次试验我们采用了蒙特克罗法和Jakes法进行Rayleigh信道时域仿真，并根据仿真信号得到仿真的Rayleigh概率密度函数（PDF），累积分布函数（CDF）以及多普勒功率谱，最后把得到的仿真结果与理论计算结果进行对比分析。
目录引言 (4)一、Rayleigh衰落概述 (4)1、瑞利衰落 (4)2、瑞利衰落适用环境 (4)3、模型 (5)4、应用 (6)5、失真和散射效应 (6)二、论题重述 (7)三、Matlab仿真过程 (7)1、蒙特卡罗法Rayleigh信道时域仿真 (7)（1）Rayleigh概率密度函数（PDF） (7)（2）累积分布函数（CDF） (8)（3）多普勒功率谱 (9)2、Jakes法Rayleigh信道时域仿真 (10)（1）Rayleigh概率密度函数（PDF） (10)（2）累积分布函数（CDF） (11)（3）多普勒功率谱 (11)五、仿真结果分析 (12)参考文献 (12)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。
从网络上参考的文章和资料来看，关于瑞利信道仿真主要使用MATLAB自带的瑞利信道仿真函数和瑞利信道的定义函数，这样做虽然利于仿真和简单的结果分析，但是由于其中部分参数采用定值代替变量，比如多普勒频率和多普勒系数，会使瑞利信道的特性不能够完全展现，本文将使用精确的算法，例如蒙特卡洛算法和Jakes法，会使结果更加准确，更能表现瑞利信道的特性。
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222()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 settingclc;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);fr_approx=h/*sum(h));pijun=sum(r)/N;junfanghe=(r-pijun).^2;junfang=sum(junfanghe)/N;u=0;% w=hist(q,n);% fr_approx1=-w/*sum(w));% Calculate the CDF &Drawingcdf=raylcdf(n,sigma);subplot(3,1,1);plot(n,cdf);% hold on;% plot(n,fr_approx1,'ko');% Calculate the PDF & Drawingtitle('Normal cumulative distribution');pdf=raylpdf(n,sigma);subplot(3,1,2);plot(n,pdf);title('Normal probability density');hold on;plot(n,fr_approx,'ko');axis([0 8 0 1])wucha=fr_approx-pdf;subplot(3,1,3);plot(n,wucha);title('wucha');% Generate the randoms & Calculate the mean, covariance R=raylrnd(sigma,1,1000);% subplot(3,1,3);% plot(n,R);% hole on;E=mean(R);D=cov(R);四实验结果与分析N=10000时 N=1000时瑞利数据的均值为：. 瑞利数据的均值为：.方差为：方差为：瑞利分布的均值为：瑞利分布的均值为：方差为：方差为：均值和方差比较仿真结果图像：由图中可见，实际的概率密度函数在接近1处达到最高点，与理论图像相符，但由于模拟点数有限，实际的包络概率函数与理论的图像并不严格相像。
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于 Hertz 的电磁辐射，他认识到电磁波和电磁 是 3G 或 4G 的重要技术，对移动信道的研究是
能量是可以控制发射的，而 Marconi 无线电通 抗衰落的基础，建模及仿真是研究衰落信道的
信证实了电磁波携带信息的能力。第二次世界 基本方法之一。
大战结束后，开始了建立公用移动通信系统阶
再来看看移动通信系统组成及移动信道特
段。这第一代移动通信系统最大缺点是采用模 点。移动通信组成如图（1）所示，包括信源、
拟技术，频谱利用律低，容量小。90 年代初， 信道、信宿，无线信道是移动通信系统的重要
组成部分，无线电波通过开放的空间传播，其 用于具体环境，不具有普遍性，不能适应移动
间可以遇到多个障碍物（如建筑物、树木、山 通信中快速变化的环境。2.数学建模，数学建
Nakagami-m 分布作为衰落信道物理模型，并给出了新颖的仿真方法。
关键词：信道模型；Rayleigh 衰落；Clarke 模型；Jakes 仿真；Nakagami-m 分布及仿真
对全部高中资料试卷电气设备，在安装过程中以及安装结束后进行高中资料试卷调整试验；通电检查所有设备高中资料电试力卷保相护互装作置用调与试相技互术关，系电通，力1根保过据护管生高线0产中不工资仅艺料可高试以中卷解资配决料置吊试技顶卷术层要是配求指置，机不对组规电在范气进高设行中备继资进电料行保试空护卷载高问与中题带资22负料，荷试而下卷且高总可中体保资配障料置各试时类卷，管调需路控要习试在题验最到；大位对限。设度在备内管进来路行确敷调保设整机过使组程其高1在中正资，常料要工试加况卷强下安看2与全22过，22度并22工且22作尽2下可护1都能关可地于以缩管正小路常故高工障中作高资；中料对资试于料卷继试连电卷接保破管护坏口进范处行围理整，高核或中对者资定对料值某试，些卷审异弯核常扁与高度校中固对资定图料盒纸试位，卷置编工.写况保复进护杂行层设自防备动腐与处跨装理接置，地高尤线中其弯资要曲料避半试免径卷错标调误高试高等方中，案资要，料求编5试技写、卷术重电保交要气护底设设装。备备4置管高调、动线中试电作敷资高气，设料中课并3技试资件且、术卷料拒管中试试调绝路包验卷试动敷含方技作设线案术，技槽以来术、及避管系免架统不等启必多动要项方高方案中式；资，对料为整试解套卷决启突高动然中过停语程机文中。电高因气中此课资，件料电中试力管卷高壁电中薄气资、设料接备试口进卷不行保严调护等试装问工置题作调，并试合且技理进术利行，用过要管关求线运电敷行力设高保技中护术资装。料置线试做缆卷到敷技准设术确原指灵则导活：。。在对对分于于线调差盒试动处过保，程护当中装不高置同中高电资中压料资回试料路卷试交技卷叉术调时问试，题技应，术采作是用为指金调发属试电隔人机板员一进，变行需压隔要器开在组处事在理前发；掌生同握内一图部线纸故槽资障内料时，、，强设需电备要回制进路造行须厂外同家部时出电切具源断高高习中中题资资电料料源试试，卷卷线试切缆验除敷报从设告而完与采毕相用，关高要技中进术资行资料检料试查，卷和并主检且要测了保处解护理现装。场置设。备高中资料试卷布置情况与有关高中资料试卷电气系统接线等情况，然后根据规范与规程规定，制定设备调试高中资料试卷方案。
课程设计报告——matlab瑞利衰落信道仿真
目录摘要 (1)1、设计原理 (2)1.1设计目的 (2)1.2仿真原理 (2)1.2.1瑞利分布简介 (2)1.2.2多径衰落信道基本模型 (2)1.2.3产生服从瑞利分布的路径衰落r(t) (3)1.2.4产生多径延时 (4)1.3仿真框架 (4)2、设计任务 (4)2.1设计任务要求 (4)2.2 MATLAB 仿真程序要求 (4)3、DSB调制解调分析的MATLAB实现 (5)3.1 DSB调制解调的MA TLAB实现 (5)3.2瑞利衰落信道的MA TLAB实现 (6)4、模拟仿真及结果分析 (7)4.1模拟仿真 (7)4.1.1多普勒滤波器的频响 (7)4.1.2多普勒滤波器的统计特性 (7)4.1.3信道的时域输入/输出波形 (8)4.2仿真结果分析 (8)4.2.1时域输入/输出波形分析 (8)4.2.2频域波形分析 (8)4.2.3多普勒滤波器的统计特性分析 (9)5、小结与体会 (9)6、参考文献 (9)MATLAB 通信仿真设计摘要主要运用MATLAB进行编程，实现采用对输入信号进行抑制载波的双边带调幅；而后将调幅波输入信道，研究多径信道的特性对通信质量的影响；最后将信道内输出的条幅波进行同步解调，解调出与输入信号波形相类似的波形，观测两者差别。
同时输出多普勒滤波器的统计特性图及信号时域和频域的输入、输出波形。
关键字：双边带调幅瑞利衰落相干解调MATLAB121、设计原理 1.1设计目的由于多径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，如时间色散、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至关重要的影响，而多径信道的包络统计特性成为我们研究的焦点。
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、莱斯分布和Nakagami-m 分布。
在设计中，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。
瑞利信道的容量计算和仿真
x2 2 2
r
2 /P t 1/ d 是路径损耗引起的幅度
衰减， 当发射机与接收机之间的距离固定时 l(t)为常数。 h(t)是一个服从瑞利分布的随机变量， 表示小尺度衰落，即 h(t) 在不同时刻随机的变化，其概率密度函数为
2
e
,
x0
(1.3)
在 t 时刻，实际的接收信号功率可以表示为
16信道的个态历经容量或者遍历容量就是即时信道容量对随机变量的平均值即17另外给定一个数据速率的门限值r则当ctr时称信道出现中断中断概率表示为18相反的给定一个中断概率限制则信道上的数据速率不能够大于某个值r否则中断概率必然大于这个r称为中断容量即19问题
瑞利信道的容量计算和仿真
假设发射机和接收机的距离为 d， 可知发射信号的功率随传播距离按照幂指数的规律衰 减，即平均接收功率满足
R Pr c t R
(1.8)
相反的，给定一个中断概率限制, 则信道上的数据速率不能够大于某个值 R (否则中断 概率必然大于)，这个 R称为中断容量，即
R max R | Pr c t R
Hale Waihona Puke (1.9)问题： 1. 求个态历经容量的表达式。 2. 设 d=100m，W=1MHZ， n
t P c t W ln 1 2t d n
信道的个态历经容量(或者遍历容量)就是即时信道容量对随机变量的平均值，即
(1.6)
C E c t
(1.7)
另外，给定一个数据速率的门限值 R,则当 c(t)<R 时称信道出现中断，中断概率表示为
Pr 1 P d t
其中， 2 4 为路径损耗因子。 当功率为 Pt 的信号 x(t)在瑞利信道上传输时，接收信号可以表示为
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课题研究的主要内容1.先掌握matlab程序设计；2.通过资料了解瑞利衰落信道的原理；3.通过m语言编程建立瑞利衰落信道模型；4.在完善的信道模型基础上进行Matlab仿真；课题的预期目标：1.要求根据瑞利衰落信道模型，能产生符合瑞利分布的信道系数；2.再根据这些信道系数画出相应的曲线图；3.课题的验收成果包括瑞利衰落信道仿真的matlab源程序以及相应的说明书。
matlab实现频域瑞利(Rayleigh)信道仿真
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');
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;
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');
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 yt 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；图3多径信道的仿真框图4、仿真结果（1）（1）多普勒滤波器的频响图4多普勒滤波器的频响（2）多普勒滤波器的统计特性图5多普勒滤波器的统计特性（3）信道的时域输入/输出波形图6信道的时域输入/输出波形5、仿真结果（2）（1）当终端移动速度为30km/h时，瑞利分布的包络如下图所示（2）当终端移动速度为100km/h时，瑞利分布的包络如下图所示三、仿真代码%main.mclc;LengthOfSignal=10240;%信号长度(最好大于两倍fc)fm=512;%最大多普勒频移fc=5120;%载波频率t=1:LengthOfSignal;%SignalInput=sin(t/100);SignalInput=sin(t/100)+cos(t/65);%信号输入delay=[03171109173251];power=[0-1-9-10-15-20];%dBy_in=[zeros(1,delay(6))SignalInput];%为时移补零y_out=zeros(1,LengthOfSignal);%用于信号输出for i=1:6Rayl;y_out=y_out+r.*y_in(delay(6)+1-delay(i):delay(6)+LengthOfSignal-delay (i))*10^(power(i)/20);end;figure(1);subplot(2,1,1);plot(SignalInput(delay(6)+1:LengthOfSignal));%去除时延造成的空白信号title('Signal Input');subplot(2,1,2);plot(y_out(delay(6)+1:LengthOfSignal));%去除时延造成的空白信号title('Signal Output');figure(2);subplot(2,1,1);hist(r,256);title('Amplitude Distribution Of Rayleigh Signal')subplot(2,1,2);hist(angle(r0));title('Angle Distribution Of Rayleigh Signal');figure(3);plot(Sf1);title('The Frequency Response of Doppler Filter');%Rayl.mf=1:2*fm-1;%通频带长度y=0.5./((1-((f-fm)/fm).^2).^(1/2))/pi;%多普勒功率谱(基带)Sf=zeros(1,LengthOfSignal);Sf1=y;%多普勒滤波器的频响Sf(fc-fm+1:fc+fm-1)=y;%(把基带映射到载波频率)x1=randn(1,LengthOfSignal);x2=randn(1,LengthOfSignal);nc=ifft(fft(x1+i*x2).*sqrt(Sf));%同相分量x3=randn(1,LengthOfSignal);x4=randn(1,LengthOfSignal);ns=ifft(fft(x3+i*x4).*sqrt(Sf));%正交分量r0=(real(nc)+j*real(ns));%瑞利信号r=abs(r0);%瑞利信号幅值。
matlab瑞利衰落信道仿真
引言由于多径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，如时间色散、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至关重要的影响，而多径信道的包络统计特性成为我们研究的焦点。
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、莱斯分布和Nakagami-m 分布。
在本文中，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。
仿真原理1、瑞利分布简介 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，存在大量反射波；到达接收天线的方向角随机且在（0~2π）均匀分布；各反射波的幅度和相位都统计独立。
幅度、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根据ITU-RM.1125标准，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 n t 、()s n t 分别为窄带高斯过程的同相和正交支路的基带信号。
首先产生独立的复高斯噪声的样本，并经过FFT 后形成频域的样本，然后与S （f ）开方后的值相乘，以获得满足多普勒频谱特性要求的信号，经IFFT 后变换成时域波形，再经过平方，将两路的信号相加并进行开方运算后，形成瑞利衰落的信号r(t)。
如下图3所示:图3 瑞利衰落的产生示意图其中，()S f =（3） 4、 产生多径延时k τ 多径/延时参数如表1所示：表1 多径延时参数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)（见图3）和多径延时参数k τ（见表1），我们可以得到多径信道的仿真框图，如图4所示；图4 多径信道的仿真框图仿真结果1、多普勒滤波器的频响图5多普勒滤波器的频响2、多普勒滤波器的统计特性图6 多普勒滤波器的统计特性3、信道的时域输入/输出波形图7信道的时域输入/输出波形小组分工程序编写：吴溢升报告撰写：谭世恒仿真代码%main.mclc;LengthOfSignal=10240; %信号长度(最好大于两倍fc)fm=512; %最大多普勒频移fc=5120; %载波频率t=1:LengthOfSignal; % SignalInput=sin(t/100);SignalInput=sin(t/100)+cos(t/65); %信号输入delay=[0 31 71 109 173 251];power=[0 -1 -9 -10 -15 -20]; %dBy_in=[zeros(1,delay(6)) SignalInput]; %为时移补零y_out=zeros(1,LengthOfSignal); %用于信号输出for i=1:6Rayl;y_out=y_out+r.*y_in(delay(6)+1-delay(i):delay(6)+LengthOfSignal-delay(i))*10^(power (i)/20);end;figure(1);subplot(2,1,1);plot(SignalInput(delay(6)+1:LengthOfSignal)); %去除时延造成的空白信号title('Signal Input');subplot(2,1,2);plot(y_out(delay(6)+1:LengthOfSignal)); %去除时延造成的空白信号title('Signal Output');figure(2);subplot(2,1,1);hist(r,256);title('Amplitude Distribution Of Rayleigh Signal')subplot(2,1,2);hist(angle(r0));title('Angle Distribution Of Rayleigh Signal');figure(3);plot(Sf1);title('The Frequency Response of Doppler Filter');%Rayl.mf=1:2*fm-1; %通频带长度y=0.5./((1-((f-fm)/fm).^2).^(1/2))/pi; %多普勒功率谱(基带) Sf=zeros(1,LengthOfSignal);Sf1=y;%多普勒滤波器的频响Sf(fc-fm+1:fc+fm-1)=y; %(把基带映射到载波频率)x1=randn(1,LengthOfSignal);x2=randn(1,LengthOfSignal);nc=ifft(fft(x1+i*x2).*sqrt(Sf)); %同相分量x3=randn(1,LengthOfSignal);x4=randn(1,LengthOfSignal);ns=ifft(fft(x3+i*x4).*sqrt(Sf)); %正交分量r0=(real(nc)+j*real(ns)); %瑞利信号r=abs(r0); %瑞利信号幅值。
瑞利衰落信道模型的研究与仿真的开题报告
瑞利衰落信道模型的研究与仿真的开题报告一、选题背景与意义随着移动通信技术的发展，无线通信系统已经成为人类生活中不可或缺的一部分。
而无线通信中信道模型又是无线通信系统设计和性能评估的重要基础，同时也是无线信号传输、干扰抑制、频谱利用等问题解决的关键。
在无线信道模型中，瑞利衰落信道模型是最为常用的一种模型，也是最符合实际情况的一种模型。
因此，对瑞利衰落信道模型的研究和仿真具有重要的意义。
本文将对瑞利衰落信道模型的研究和仿真进行深入的探讨，并尝试采用当前较先进的数学工具和仿真技术，对瑞利衰落信道模型进行分析和实现，进一步提高无线通信系统设计和性能评估的精度和可靠性。
二、研究内容和目标1. 瑞利衰落信道模型的理论研究通过对瑞利衰落信道模型的基本原理和特点进行分析和理解，掌握其基本公式和数学模型，以及与其他信道模型的对比和区别。
2. 瑞利衰落信道模型的仿真分析采用MATLAB等软件，对瑞利衰落信道模型进行建模和实现，分析瑞利衰落信道模型的信噪比、误码率、带宽利用率等性能指标，并与其他信道模型进行比较和验证。
3. 瑞利衰落信道模型的应用将瑞利衰落信道模型应用于无线通信系统设计和性能评估中，结合实际应用场景，通过仿真和实验的方法，对瑞利衰落信道模型的适用性和性能优劣进行评价和探讨。
三、研究方法和技术路线1. 文献调研和理论分析通过文献调研和理论分析，从理论和实践两个方面，深入研究瑞利衰落信道模型的基本原理和特点，明确其数学模型和公式，以及其他信道模型的对比和区别。
2. 仿真模型的搭建和实现采用MATLAB等软件，对瑞利衰落信道模型进行建模和实现，通过变量设置、输入输出操作等相关方法，实现对瑞利衰落信道模型的各项性能指标分析和仿真分析。
3. 系统评价和实验验证将瑞利衰落信道模型应用于无线通信系统设计和性能评估中，通过仿真和实验的方法，对瑞利衰落信道模型的适用性和性能优劣进行评价和探讨，并验证其在实际应用场景中的可行性和有效性。
瑞利分布时变水声信道仿真与实验_邓红超
第28卷第2期声学技术Vo l.28,No.2 2009年4月Technical Acoustics Apr., 2009瑞利分布时变水声信道仿真与实验邓红超1,2，刘云涛1，蔡惠智 1(1. 中国科学院声学研究所，北京 100190；2. 中国科学院研究生院，北京100039)摘要：提出了一种使用Jakes仿真模型对时变水声信道进行模拟的方法。
该模型是在研究水声信道衰落特性的基础上，基于信道包络服从瑞利分布而提出的。
利用瑞利信道的多径延迟向量和功率向量，根据多普勒频率扩展对信道的时变性进行仿真，计算量较小。
使用试验数据中提取的参数对声信道进行了仿真，并与海试实测信道进行了对比分析，通信误码率、星座图和信道的频率响应都比较相近，证明该模型是对随机时变衰落的多径水声信道进行仿真的一种简单有效的方法。
关键词：瑞利分布；水声信道；时变性中图分类号：TB556 文献标识码：A 文章编号：1000-3630(2009)-02-0109-05DOI编码：10.3969/j.issn1000-3630.2009.02.003Time-varying UW A channel with Rayleigh distributionDENG Hong-chao1,2, LIU Yun-tao1, CAI Hui-zhi1(1. Institute of Acoustics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China;2. Graduate School, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039, China)Abstract: A method using Jakes model is proposed to simply simulate the time-varying UW A channel. Using the delay vector and power vector with Doppler frequency spread information, the time-varying UW A channel with Rayleigh distribution can be simulated. By comparing BER, demodulation constellation of received signals, and the frequency response between the simulator and the actual shallow sea UW A channel, the model is proved simple and practicable.Key words: Rayleigh distribution; UW A channel; time-varying characteristic1引言声纳设计者往往通过对声纳长时间接收信号平均强度的计算，来估计声纳的探测距离；而设计水下通信系统时更感兴趣的则是短时间内接收信号的快速波动，表现为接收信号幅度和相位的急剧变化以及由多普勒效应所引起的随机频率调制。
瑞利莱斯信道仿真
暑期实习报告一、 实习题目用正弦波模拟仿真瑞利信道和莱斯信道二、 实习背景在移动通信中，移动台与基站之间的通信往往受到各种障碍物和其他移动物体的影响，作为载体的电磁波会在传输过程中有直射波、反射波、绕射波和散射波之分，以致移动台接收到的信号是由经过不同延时不同路径到达的多路信号合并而成，而这些信号受阴影效应、多普勒效应等的影响， 他们的幅度受到不同程度的衰减，同时在存在频移和相移。
三、 实习原理瑞利衰落信道是一种无线电信号传播环境的统计模型，这种模型表现为在发射机和接收机之间不存在直射信号，假设信号通过无线信道后，其幅度是随机的。
并且接收机信号的包络服从瑞利分布。
莱斯衰落信道与瑞利信道的区别就是在发射机和接收机之间存在直射波。
瑞利信道模型为：1()c o s (22)N R t C n f t F t T h e a t a ππ=++∑Cn 、F 、Theata 是相互独立的随机变量，Cn 表示信号幅度，F 为频移系数，Theata 表示相移。
莱斯信道模型为：1()cos(2)cos(22)n R t ft Cn ftFt Theata πππ=+++∑Cn 、F 、Theata 是相互独立的随机变量，Cn 表示信号幅度，F 为频移系数，Theata 表示相移四、 仿真结果：□1瑞利信道 代码：function rayleight=sym('t');n=input('n=');f=8*10^8;%取信号频率为800MhzC=rand(1,n);Theata=-2*pi+4*pi.*rand(1,n);F=-1+2.*rand(1,n);Zx=cos(2*pi*f.*t+2*pi*f.*F*t+Theata);RS=Zx*C'当仿真路数为30路时，得到的接收信号时域图为：0102030405060708090100-8-6-4-2246810当仿真路数为30路时，接收信号的包络：代码：t=0:.2:100;N=501;%采样点总数R=0:0.024:12;%包络幅度范围m=zeros(1,N);q=(8226958330713791*cos((14738544651813039.*t)/2097152 - 6420982962695317/1125899906842624))/9007199254740992 + (8624454854533211*cos((3147546321980441.*t)/2097152 + 1592488907343941/281474976710656))/9007199254740992 + (153933462881711*cos((2922601302899569.*t)/2097152 - 1293881763019091/562949953421312))/281474976710656 + (109820732902227*cos((5056154441375673.*t)/524288 + 572054395085517/140737488355328))/1125899906842624 + (770956303438939*cos((11971310637107755.*t)/2097152 - 976910002155657/281474976710656))/4503599627370496 + (7648276850999985*cos((24678095153207873.*t)/4194304 + 1097200154976001/562949953421312))/9007199254740992 + (55201045594335*cos((15890773575148387.*t)/2097152 - 1129149318181027/562949953421312))/140737488355328 +(3798887910549989*cos((4144792385309751.*t)/2097152 - 384936153162253/562949953421312))/9007199254740992 + (1143795557080799*cos((682689757498656039.*t)/134217728 - 6312399365597953/2251799813685248))/9007199254740992 + (1802071410739743*cos((4897886369182033.*t)/524288 - 8860550568223013/2251799813685248))/2251799813685248 + (8690943295155051*cos((2714506704779073.*t)/1048576 - 823359778227783/140737488355328))/9007199254740992 + (6825116339432507*cos((753288409837281.*t)/262144 - 23146170456561/1125899906842624))/9007199254740992 + (2952009981953243*cos((501305679469463.*t)/131072 + 603204343011701/562949953421312))/4503599627370496 + (525791455320933*cos((46359008585863987.*t)/8388608 - 2386764799977513/562949953421312))/562949953421312 + (3567784634204585*cos((25975981384114555.*t)/4194304 + 740548295201613/281474976710656))/4503599627370496 + (257756635625713*cos((165424021614621.*t)/65536 + 1035053019742027/562949953421312))/281474976710656 + (638999261770491*cos((7378662735005679.*t)/2097152 - 72409097729717/562949953421312))/4503599627370496 + (354913107955861*cos((138474482834837.*t)/16384 - 54167120430423/70368744177664))/2251799813685248 + (7338378580900475*cos((15838866808400863.*t)/2097152 + 1457619014526091/562949953421312))/9007199254740992 + (2953193568373273*cos((926749021084891.*t)/262144 - 49514120493885/17592186044416))/4503599627370496 + (4321169733967891*cos((39913151771089687.*t)/8388608 + 1801714140618479/562949953421312))/4503599627370496 + (8621393422876569*cos((4291865570455739.*t)/524288 + 939164443260505/281474976710656))/9007199254740992 + (1423946432832521*cos((18782798714916921.*t)/2097152 - 712496390568455/140737488355328))/2251799813685248 + (8158648460577917*cos((672267189674085.*t)/262144 - 3311925752416549/562949953421312))/9007199254740992 + (6693542213068579*cos((1995494383059311.*t)/262144 + 1626169033800729/281474976710656))/9007199254740992 + (4371875181445801*cos((5134205601560665.*t)/2097152 + 522078571254719/140737488355328))/9007199254740992 + (6113502781001449*cos((4834269018907937.*t)/524288 - 5390601969460187/1125899906842624))/9007199254740992 + (160831102319495*cos((8758126564219489.*t)/1048576 + 635629730369417/281474976710656))/4503599627370496 + (2185580645132801*cos((2680499240977253.*t)/1048576 - 1675767268482273/1125899906842624))/2251799813685248 +(627122237356493*cos((92294997228769907.*t)/16777216 + 172282999978905/70368744177664))/2251799813685248; y=hilbert(q);%希尔伯特变换z=q+j*y;%解析信号a=z.*exp(-j*16*pi*10^8.*t);%复包络r=abs(a);%包络for l=1:501for n=1:501if r(n)<R(l)m(l)=m(l)+1;endendendmP=m./N;%概率函数figure(1),plot(R,P)figure(2),plot(t,r)包络时域图为：010********60708090100024681012t r概率函数图为：02468101200.10.20.30.40.50.60.70.80.91r P然后对概率函数进行拟合再微分得到概率密度函数：代码为：stan=sqrt(var(r))P_theory=(R./stan^2).*exp(-R.^2./(2*stan^2));coef=polyfit(R,P,10);P_density=polyder(coef);P_density_practice=polyval(P_density,R);plot(R,P_density_practice,'b'),hold onplot(R,P_theory,'r')蓝色表示仿真结果，红色代表理论结果。
瑞利信道Matlab仿真程序
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,nf=zeros(1,N0+1);for n=1:N0f(n)=fmax*cos(2*pi*n/N);endf(N0+1)=fmax;%计算多普勒增益ci,n%同向分量增益c1,nc1=zeros(1,N0+1);for n=1:N0c1(n)=D*(2/sqrt(N))*2*cos(pi*n/N0); endc1(N0+1)=D*(2/sqrt(N))*sqrt(2)*cos(pi/4); %正交分量增益c2,nc2=zeros(1,N0+1);for n=1:N0c2(n)=D*(2/sqrt(N))*2*sin(pi*n/N0); endc2(N0+1)=D*(2/sqrt(N))*sqrt(2)*sin(pi/4); %插入随机相移ph_i,解决Jakes方法的广义平稳问题n=(1:N0+1);U=rand(size(n));[x,k]=sort(U);ph_i=2*pi*n(k)/(N0+1);%计算复包络u1=zeros(1,M);%Rc(t)u2=zeros(1,M);%Rs(t)u=zeros(1,M);%R(t)k=0;%计算Rc(t)k=0;for t=0:Ts:(M-1)*Ts;w2=cos(2*pi*f*t+ph_i); ut2=c2*w2.';k=k+1;u2(k)=ut2;end%计算u(t)k=0;for t=0:Ts:(M-1)*Tsk=k+1;u(k)=u1(k)-j*u2(k); end%程序结束。
仿真瑞利信道的有效方式
仿真瑞利信道的有效方式
本文将会在正弦的基础上对仿真瑞利信道的研究方式进行分析。
在自相关的函数中，有在复随机进程中改良的方式函数，也有正交分量和同相之间的自相关函数，而且相互关函数是和理论参考值是一样的。
依照仿真的结果能够看出，在复随机进程中对生成的方式进行改良，其中的相位概率密度相关的函数、复随机进程中的幅度、电平的平均通过率、衰落的平均持续时刻等都具有接近理论参考值。
中国论文网 /3/
无线信道中关于电磁波的问题，因为受到绕射、移动台有关的运动速度、反射、散射信号的传送带宽度、环境中
的物体移动速度等因素的影响，造成接收端在小范围的信号接受总是出现剧烈的波动，也可以称为是小尺度的衰落和快衰落。
一般情况下，小尺度的衰落信道出现响应的包络主要是根据瑞利进行分布，它是在（π-，π）服从内表现出的均匀分布。
所以，想要建立无线信道的模型，主要就是对瑞利衰落包络的产生进行更有效的分析。
本文主要参考了Rayleigh有关的衰落信道的仿真模型内容，而且这些模型都是根据Clarke相关的信道参考模型，出现最早的Rayleigh衰落信道仿真模型是由Jakes提出来的，但是它的相关性是一个确定的函数，这一点是不能体现出信道的随机性，而且在信号的生成中还具有非平稳的广义缺点。
而Zhang等人在方法的研究中对自相关的函数以及互相关的函数等进行了特性的统计，这个研究与参考模型在复数随机过程中要求相符合；但是在复数随机过程中，有关同相与正交分量之间的概率函数密度
依然存在着严重的非平稳广义缺点，而且在包络平方的自相关函数中也存在着相同的问题在自相关函数R|Y|2|Y|2（T）中，进行包络平方的推到所得到的结果精确度不够高。
而[标签:内容]。
Matlab瑞利信道仿真
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。
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瑞利分布信道MATLAB 仿真一、瑞利衰落原理
在陆地移动通信中，移动台往往受到各种障碍物和其他移动体的影响，以致到达移动台的信号是来自不同传播路径的信号之和。
而描述这样一种信道的常用信道模型便是瑞利衰落信道。
定义：由于信号进行多径传播达到接收点处的场强來不同传播的路径，各条路径延时时间是不同的，而各个方向分量波的叠加，又产生了驻波场强，从而形成信号快衰落称为瑞利衰落。
瑞利衰落信道(Rayleighfadingchannel)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，表现为“衰落”特性，并且多径衰落的信号包络服从瑞利分布。
由此, 这种多径衰落也称为瑞利衰落。
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的情况，否则应使用莱斯衰落信道作为信道模型。
假设经反射(或散射)到达接收天线的信号为N个幅值和相位均随机的且统计独立的信号之和。
信号振幅为r,相位为8,则其包络概率密度函数为
广
p(r) = J_/2^ (r>0)
相位概率密度函数为:
P(&)二1/2兀(0</9<2^)
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((0~2兀)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，0在0〜2肌内服从均匀分布。
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
y(o = r k (r)x(r - T k)
◎ ⑴
其中，4(0复路径衰落，服从瑞利分布；"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
厂⑴=JnQ'+Z⑴彳(2)
上式中”卫)、①⑴，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G，我们可以得到多径信道的仿真框图，如图3所示；
图3多径信道的仿真框图
三、仿真实验结果
1、当速度为30km/h时，多普勒频移是27. 8HZo正弦载波频率为1GHZ时的接收信号瑞利衰落的仿真图以及多普勒频移仿真图。
瑞利衰落的仿真图
多普勒频移仿真图
2、当速度为120km/h时，多普勒频移是lllHZo正弦载波频率为1GHZ时的接收信号瑞利衰落的仿真图以及多普勒频移仿真图。
瑞利衰落的仿真图
多普勒频移仿真图
四、小结这学期对数字移动通信学习，学到了很多知识，这次通过对瑞利衰落的仿真，更加深刻理解了瑞利衰落。
在设计过程中遇到了一些问题，通过同学的帮助和自己的努力解决了问题，最后衷心感谢这一学期老师的辛勤教导。
附录：
瑞利衰落与多普勒频移仿真程序
functionLh] =rayleigh(fd, t)%产生瑞利衰落信道fc二900*10飞;％选取载波频率
vl二30*1000/3600;%移动速度vl二30km/h
c=3*10'8;%定义光速
fd二vl*fc/c;%多普勒频移
ts二1/10000; %信道抽样时间间隔
t=0:ts：l;%生成时间序列
hl二rayleigh(fd, t) ;%产生信道数据
v2=120*1000/3600; %移动速度v2=120km/h
fd二v2*fc/c;%多普勒频移
h2=rayleigh(fd, t) ;%产生信道数据
figure;
plot (20*logl0(abs(hl(l:10000))))
title (* v=30km/h时的信道曲线')
xlabel ('时间');ylabel ('功率')
figure;
plot (20*logl0(abs(h2(l:10000))))
title (* v=120km/h时的信道曲线')
xlabel ('时间’);ylabel ('功率')
function th]=rayleigh(fd, t)
%该程序利用改进的jakes模型來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
N=40;%假设的入射波数目
wm二2*pi*fd;
M=N/4;%每象限的入射波数目即振荡器数目
Tc=zeros(l, length(t)) ;%信道函数的实部
Ts=zeros(l, length(t)) ;%信道函数的虚部
P_nor=sqrt (1/M) ;%归一化功率系
theta=2*pi*rand (1, 1) -pi ;%区别个条路径的均匀分布随机相位
forn=l:M
%第i条入射波的入射角
alfa(n) = (2*pi*n-pi+theta)/N;
f i_tc二2*pi*rand(l, 1) -pi ;%对每个子载波而言在(~pi, pi)之间均匀分布
的随机相位
fi_ts二2*pi*rand(l, 1)-pi;
Tc=Tc+2*cos(wm*t*cos(alfa(n))+fi_tc);
Ts二Ts+2*cos (wm*t*sin (alfa (n)) +f i_ts) ;%计算冲激响应函数end; h=P_nor*(Tc+j*Ts) ;%乘归一化功率系数得到传输函数
%Rayleighfadingsimulator・
%使用jakes模型生成的加权正交正弦曲线的总和
clc;
fm二111. 0; %MaxDopplerfrequencyinHz
fs二1000; %SampleFrequency
ns二1024; %Numberof s amples
R二zeros(ns, 1);
Mag二zeros(ns, 1);
forx=l:ns
tm^x/fs;
1=0.0;
1=1. 848*cos(0. 983*2*pi*fm*tm);
1=1+1. 414*cos(0. 932*2*pi*fm*tm);
1=1+0. 765*cos(0. 850*2*pi*fm*tm);
1=1+0. 0*cos(0. 739*2*pi*fm*tm);
1=1-0. 765*cos(0. 603*2*pi*fm*tm);
1=1-1. 414*cos(0. 446*2*pi*fm*tm);
1=1-1. 848*cos(0. 247*2*pi*fm*tm);
1=1-2. 000*cos(0. 092*2*pi*fm*tm);
1=1+1. 000*cos(1. 000*2*pi*fm*tm);
Q 二0.0；
Q二Q+0. 765*cos(0. 983*2*pi*fm*tm);
Q二Q+l・ 414*cos(0. 932*2*pi*fm*tm);
Q二Q+l. 848*cos(0. 850*2*pi*fm*tm);
Q二Q+2・ 000*cos(0. 739*2*pi*fm*tm);
Q=Q+1. 848*cos(0. 603*2*pi*fm*tm);
Q二Q+l. 414*cos(0. 446*2*pi*fm*tm);
Q二Q+0. 765*cos(0. 247*2*pi*fm*tm);
Q二Q+0. 000*cos(0. 092*2*pi*fm*tm);
Q二Q+l. 000*cos(l. 000*2*pi*fm*tm);
R(x)=I+j*Q;
Mag(x)=abs(R (x));
end;
EPxx, f]=psd(R, [], fs);
%psd(R, [], fs);
plot (f-fs/2, fftshift(Pxx));
title C SpectralEstimateofsimulatedsignar ); xlabel (' Frequency (Hz)');
pause;。