衰落信道的离散信道模型

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Clarke模型信道

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

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。

信道衰落系数

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

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。

无人机信道统计模型

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。

块衰落信道模型

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。

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

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。

无线移动通信中的信道建模与仿真

无线移动通信中的信道建模与仿真

无线移动通信中的信道建模与仿真一、引言随着移动通信技术的不断发展,人们对信道建模和仿真的需求也越来越高。

信道建模和仿真是无线通信系统设计中必不可少的一环,是保证通信系统性能的重要因素。

这篇文章将介绍信道建模和仿真在无线移动通信中的应用,以及信道建模和仿真的一些基本概念和方法。

二、信道建模1. 信道模型的概念信道模型是指对无线通信信道进行描述和建模的数学模型。

在实际通信中,无线信号在传输过程中会受到多种因素的影响,如多径、衰落、干扰等,这些因素对无线信号的传输造成了很大的影响,因此,对无线信道进行建模是保证通信系统性能的关键。

2. 信道参数的描述信道参数通常包括信道增益、时延、多普勒频移、相位等。

其中,信道增益是指信号在传输过程中所受到的衰落程度,时延是指信号从发射端到接收端所需要的时间,多普勒频移是由于接收端和发射端之间的运动速度而引起的信号频率偏移,相位是指信号的相位差。

3. 信道建模方法信道建模方法主要包括理论分析、数值模拟和实测建模三种方法。

其中,理论分析主要是通过数学模型对无线信道的特性进行推导和描述。

数值模拟方法是通过计算机程序对无线信道进行模拟和仿真。

实测建模方法则是通过实际测量得到无线信道的特性参数。

三、信道仿真1. 仿真概念信道仿真是通过计算机程序对无线信道进行模拟和实验,以调查和预测无线通信系统的性能。

仿真是一个相对较为简单的方法,可以帮助设计人员快速验证设计方案的可行性和正确性。

2. 仿真方法信道仿真方法主要包括离散事件仿真和连续仿真两种方法。

其中,离散事件仿真是指通过模拟在时间上出现的离散事件进行仿真。

连续仿真则是通过模拟在时间上连续变化的信号进行仿真。

3. 仿真参数信道仿真参数通常包括信噪比、误码率、比特误差率等。

其中,信噪比是指信号功率和噪声功率之间的比值,误码率是指在传输过程中产生的误码比率,比特误差率是指在传输过程中每个比特产生误码的比率。

四、移动通信中的信道模型和仿真1. 多径衰落信道模型多径衰落信道是指无线信号在传输过程中由于多种因素的影响而经历多条路径从发射端到达接收端,导致信号发生衰落的过程。

5g信道建模类型

5g信道建模类型

5g信道建模类型5G信道建模类型随着5G技术的迅速发展,无线通信的速度和可靠性得到了极大的提升。

而5G信道建模则是研究如何描述和模拟5G网络中的信道传输过程的一项重要任务。

本文将介绍几种常见的5G信道建模类型,并探讨它们在不同场景下的应用。

1. 瑞利信道模型瑞利信道模型是一种常用的无线信道模型,用于描述多径传播环境中的信号传输。

在5G网络中,移动终端和基站之间的信号传输经常会遇到多种路径,如直射路径和反射路径等。

瑞利信道模型通过引入多个路径的幅度和相位来模拟这种传输过程,能够准确地描述信号的衰减和时延。

2. 雷电信道模型雷电信道模型是一种用于模拟大气电离层中的信号传输的模型。

在5G网络中,高频段的毫米波信号容易受到大气电离层的影响,导致信号衰减和传输质量下降。

雷电信道模型通过考虑大气电离层的特性,如电离层密度和电离层高度等因素,来模拟信号的传输过程。

3. 多径衰落信道模型多径衰落信道模型是一种用于描述信号在多径传播环境中衰落的模型。

在5G网络中,移动终端和基站之间的信号经常会经历多条路径的传播,这些路径的长度和相位差异会导致信号的衰落。

多径衰落信道模型通过引入路径延迟和路径衰落来模拟这种传输过程,能够准确地描述信号的时变特性。

4. 射频干扰模型射频干扰模型是一种用于模拟射频干扰对信号传输性能的影响的模型。

在5G网络中,由于信号频段的增加和基站的密集部署,射频干扰成为了一个严重的问题。

射频干扰模型通过考虑干扰源的功率和距离等因素,来模拟信号的受干扰程度。

5. 自由空间传输模型自由空间传输模型是一种简化的信道模型,用于描述在理想的无阻碍环境中的信号传输。

在5G网络中,自由空间传输模型主要用于性能评估和理论分析。

自由空间传输模型假设信号在传输过程中不受任何干扰和衰落,能够提供理论上的最佳传输性能。

以上是几种常见的5G信道建模类型,它们分别适用于不同的场景和需求。

通过合理选择和应用这些模型,可以更好地理解和优化5G 网络中的信道传输过程,提高网络的性能和可靠性。

matlab瑞利衰落信道仿真

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。

信道模型文档

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。

Rayleigh衰落信道的仿真模型_李子

Rayleigh衰落信道的仿真模型_李子

文章编号:1009-3443(2004)02-0001-08Rayleigh 衰落信道的仿真模型李 子, 蔡跃明(解放军理工大学通信工程学院,江苏南京210007)摘 要:Rayleigh 衰落信道的仿真模型是许多信道仿真模型的基础。

用一个统一的表达式归纳和总结了各种Rayleigh 衰落信道仿真模型,根据表达式中参数的假设条件不同,将现有的仿真模型分为4类,分别讨论它们的均值、相关统计特性、平稳特性和各态历经特性。

通过对这些仿真模型的比较分析,可以看出,各态历经特性与相关特性的匹配是一对矛盾,不能同时满足。

在此基础上提出了一个高效的仿真模型应当满足的条件,这将有助于设计新的仿真模型。

关键词:信道模型;瑞利衰落;广义平稳;各态历经中图分类号:TN911.5文献标识码:ASimulation Models for R ayleigh Fading ChannelsL I Zi , CAI Yue -m ing(Instit ute o f Communications Engineering ,P L A U niv.of Sci.&T ech.,N anjing 210007,China)Abstract :Rayleigh fading channels are the fo unda tion of all cha nnel m odels.In this paper,sev eral kinds of the sim ula tion m odels of Rayleig h fading cha nnels by a uniform ex pression are sum mariv ed.Acco rding to the differences amo ng the a ssumed co ndition of the pa ram eters in the ex pression ,the simulatio n m odels fall into 4classes.Discussion is also made o f their m ean,cor relatio n,stationa ry and erg odicity.With the help of these discussio ns,it ca n be seen tha t the ergodicity and the fitting o f the sta tionary can 't exist simulta neously .Based on this ,some co nditio ns on an effectiv e channel m odel a re presented .And these conditions a re useful to desig n the new effectiv e channel m odels .Key words :channel m odel;Ray leigh fading;w ide-sense sta tio nary;ergodicity 收稿日期:2003-10-30.基金项目:江苏省自然科学基金资助项目(BK2003015).作者简介:李 子(1980-),男,硕士生. 无线通信系统的性能在很大程度上取决于无线信道。

信道模型

信道模型

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IMT-A信道模型
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信道模型
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LTE信道模型
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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)
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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。

无线通信技术的信道模型分析

无线通信技术的信道模型分析

无线通信技术的信道模型分析随着无线通信技术的快速发展,信道模型成为了研究的重点之一。

无线通信信道模型可以描述无线信号在传输过程中所遇到的各种障碍,是保证无线通信质量的重要组成部分。

本文就无线通信技术的信道模型进行一些探讨。

一、信道模型的定义信道模型是描述无线通信传输媒介的模型,它是一个数学模型,用于传输某些信息,而且这些信息在通道里会受到一些变化。

不同的信道会有不同的信号传递特性,因此需要不同的信道模型来描述它们的物理属性。

二、信道模型的类型在无线通信中,信道比较复杂,因此信道模型种类也很多,下面是几种常见的信道模型:1. 小尺度衰落信道模型小尺度衰落可以通过瑞利衰落和莱斯衰落来描述。

瑞利衰落可以用来描述室内的信道,它是由于相位差异而发生的。

莱斯衰落是由于多径反射而引起的,可以用来描述室外信道。

这两种衰落模型都属于小尺度衰落。

2. 大尺度衰落信道模型大尺度衰落是由于传输路径的无线信号直接到达、散射波信号、反射信号和衍射信号的相互干扰而引起的,其变化时间尺度一般为几十毫秒甚至更长。

常见的大尺度衰落模型有路径损耗模型、简单模型和微细多径模型。

3. 统计信道模型统计信道模型是对大量实验数据进行统计学分析而得出的模型,它能够反映无线信道的统计特征。

常见的统计信道模型有高斯信道、线性时不变信道和平稳信道。

三、信道模型的参数信道模型的参数是指用于描述信道特性的各种参数,包括信噪比、带宽、频率、码型等。

信道模型的参数会影响系统的可靠性、传输速率、传输距离等。

在小尺度衰落信道中,信噪比是一个重要的参数。

在大尺度衰落信道中,路径损耗是一个重要的参数。

在统计信道模型中,信噪比、带宽、码型是重要的参数。

四、信道模型在通信系统中的应用对于无线通信系统来说,信道模型是非常重要的,它会影响到系统的性能和可靠性。

在实际应用中,不同的通信系统会采用不同的信道模型。

在移动通信系统中,小尺度衰落模型比较适用,可以有效地减小多径干扰。

瑞利衰落信道参数

瑞利衰落信道参数

瑞利衰落信道参数瑞利衰落是无线通信中常见的一种信道衰落模型,描述了信号在传输过程中遇到的衰落现象。

在无线通信中,信号在传输过程中会经历多次反射、散射和衍射等现象,导致信号强度的变化。

瑞利衰落信道参数是描述瑞利衰落特性的重要参数,对无线通信系统的设计和性能评估具有重要意义。

一、瑞利衰落信道参数的定义瑞利衰落信道参数包括衰落深度、衰落带宽和衰落速度三个方面。

1. 衰落深度(Fading Depth):衰落深度是指信号在瑞利衰落信道中的幅度变化范围。

在瑞利衰落信道中,信号的幅度会随机地从强到弱或从弱到强变化,衰落深度是表示这种变化范围的参数。

2. 衰落带宽(Fading Bandwidth):衰落带宽是指信号在瑞利衰落信道中的频率变化范围。

在瑞利衰落信道中,信号的频率会随机地从高频到低频或从低频到高频变化,衰落带宽是表示这种变化范围的参数。

3. 衰落速度(Fading Rate):衰落速度是指信号在瑞利衰落信道中的变化速率。

在瑞利衰落信道中,信号的幅度和频率会随着时间的变化而变化,衰落速度是表示这种变化速率的参数。

二、瑞利衰落信道参数的影响因素瑞利衰落信道参数受到多种因素的影响,包括传输距离、传输环境、接收天线高度等。

1. 传输距离:传输距离是指信号从发送端到接收端的距离。

随着传输距离的增加,信号在传输过程中会经历更多的反射、散射和衍射现象,导致衰落深度增加,衰落带宽减小,衰落速度加快。

2. 传输环境:传输环境包括城市、农村、室内、室外等不同的环境条件。

不同的环境条件会导致信号的多径传播特性不同,进而影响瑞利衰落信道参数。

例如,在城市环境中,信号会经历更多的反射和散射,导致衰落深度增加,衰落带宽减小,衰落速度加快。

3. 接收天线高度:接收天线高度是指接收端天线距离地面的高度。

接收天线高度的增加会导致信号的多径传播路径增加,进一步影响瑞利衰落信道参数。

通常情况下,接收天线高度越高,瑞利衰落信道参数的变化范围越大。

衰落信道上信道估计、均衡与相干检测技术研究

衰落信道上信道估计、均衡与相干检测技术研究

南京航空航天大学硕士学位论文摘要短波通信以其机动灵活、抗毁性强、通信距离远等特殊的优点重新引起人们的研究兴趣。

短波信道为一典型的衰落信道,信号在经过信道后会发生衰落,关于衰落信道的特性和实现该信道下信息的可靠传输的研究备受关注,本文研究了衰落信道上信道估计、均衡和相干检测技术。

全文在介绍短波通信的基本概念和研究现状后,分析了多经衰落信道的特征,通过仿真实现了经典的Watterson信道模型。

模型的仿真结果表明了该实现方案能够全面反映短波信道的多经时延、瑞利衰落、多普勒频移、多普勒扩展、噪声等特性,具备可行性。

在此基础上,研究了时域信道估计方法、典型的时域均衡器及其自适应形式、相干检测技术以及与相干检测密切相关的载波与符号同步系统的设计。

均衡部分比较了在典型信道上各种均衡器的性能,同时提出了一种联合信道估计和自适应均衡技术的间接均衡方案,该方案可以弥补单独使用确定系数均衡器或自适应均衡器时存在的缺陷,在保证均衡效果的前提下实现快速均衡。

同步部分根据模拟锁相环推导并分析了相应的数字锁相环,介绍了各种跟踪环的实现。

进一步,利用直接序列扩频技术,我们介绍了一种同步捕获和跟踪设计方案,该方案可以完成信号同步的整个过程。

最后利用Matlab/Simulink库设计了数字通信基带仿真系统,包括卷积编码与译码、交织与解交织、导频产生与插入、信道、信道均衡、加扰与解扰、调制与解调。

在仿真结果中给出了误码率性能曲线。

关键词锁相环调制解调,交织,同步,信道仿真,信道均衡i衰落信道上信道估计、均衡与相干检测技术研究iiAbstractPeople show great interest in shortwave communication for its special meritssuch as flexibility,not easily be destroyed and long propagation distance. HF channel is a typical fading channel and signal passed throught it will be faded. Studies on the characterization of fading channels and reliable communication on these channels are concerned on. This paper discusses the technique of channel estimation, equalization and coherent detection on fading channels.After introducing the concept and status of shortwave communication, we analysize the characterization of fading multipath channels, give the realization of one typical channel model-Watterson channel model. The results of channel simulation show the means is feasible and well represents various features of shortwave channel such as Multi-path delay, Rayleigh fading, Doppler shift, Doppler spread, noise, etc. Furthermore, we discuss the methods of channel estimation in time domain, typical equalizers and their adaptive forms, coherent detection and carrier and symbol synchronization which is necessary. In the equalization part, we compare the performance of usual equalizers and give a indirect equalize scheme which associates channel estimation and adaptive equalization. It can compensate the shortage when only using fixed coefficients or adaptive equalizers and reach fast equalization while keeping the effect of equalization. In synchronization part, we analysize the characterization of PLL, the realization of several tracking loops. Furthermore, we suggest one acquiring and tracking scheme with which we can finish the whole phase of synchronization. Finally, we use Matlab/Simulink to design and simulate a digital baseband communication system which includes convolutional encode and decode, interleave and deinterleave,pilots generation and insertation, channel module, channel equalization, scramble and descramble, modulation and demodulation. Wo gived the performance curve as the simulation result.Keywords: PLL, modulation and demodulation, interleave, synchronization, channel simulate, channel equalization南京航空航天大学硕士学位论文图表清单图2.1 信道四个特征函数之间的F OURIER变换关系 (5)图2.2 W ATTERSON信道模型 (7)图2.3 一种典型的离散时间信道模型 (7)图2.4 图2.3所示信道的幅度谱 (8)图2.5 线性均衡器 (11)图2.6 判决反馈均衡器 (13)图2.7 LMS算法反馈模块图 (14)图2.8 一种间接均衡方法原理图 (17)图2.9 相关接收机模型 (18)图2.10最佳AWGN接收机框图 (18)图2.11 抽头增益实现框图 (19)图2.12 不同设计方法得到的高斯型滤波器幅频特性比较 (20)图2.13 线性内插和直接FIR方法时输出信号幅度谱比较 (21)图2.14 单径,只有100H Z多普勒频移情况下的曲线 (22)图2.15 单径,只有5H Z多普勒扩展情况下的曲线 (22)图2.16 某两径情况下幅频曲线 (23)图2.17 LS信道估计均方误差性能 (23)图2.18 确定系数均衡器差错率性能比较 (24)图2.19 LMS算法时线性均衡器输出符号误差变化曲线 (25)图2.20 RLS算法时线性均衡器输出符号误差变化曲线 (25)图2.21 RLS算法时DFE均衡器输出符号误差变化曲线 (26)图2.22 LMS算法、两种方案下DFE均衡器输出符号误差曲线比较 (26)图3.1 模拟和数字锁相环模型 (27)图3.2 锁相环闭环幅频响应和误差跟踪曲线 (28)图3.3 基带PSK面向判决相位估计方框图 (29)图3.4 科斯塔斯环方框图 (30)图3.5 基带PSK的面向判决ML定时估计 (31)图3.6 矩形脉冲和其匹配滤波器的输出 (31)图3.7 早迟门同步器方框图 (32)图3.8 早迟门仿真模块图 (32)图3.9 仿真得到的早迟门输入、输出和同步信号 (33)图3.10基带PSK信号面向判决联合估计方框图 (34)图3.11 载波相位估计误差跟踪曲线 (34)图3.12 相偏估计误差和定时估计误差跟踪曲线图 (35)图3.13 直接序列扩频原理图 (36)图3.14 M序列自相关曲线 (37)图3.15 多普勒频移与匹配滤波器输出的关系 (38)图3.16 一种新型的同步模块框图 (39)v衰落信道上信道估计、均衡与相干检测技术研究vi图3.17 匹配滤波器的输出波形 (39)图3.18 相偏和时偏估计曲线 (40)图4.1 发送信号帧结构示意图 (41)图4.2 卷积编码器..............................................................................................................................42 图4.3 N M ×交织阵.. (43)图4.4 一种交织器输入输出序列对应关系图 (44)图4.5 数据序列扰码伪随机发生器结构图 (45)图4.6 8PSK 调制示意图......................................................................................................................46 图4.7 s /,T .β24001250==时平方根升余弦的波形和频谱 (47)图4.8 经平方根升余弦成形后的时域信号波形..............................................................................48 图4.9 S IMULINK 下仿真系统结构图....................................................................................................48 图4.10 比特信息到信道符号转换模块内部结构.. (49)图4.11 导频数据产生模块内部结构 (49)图4.12 导频数据插入模块内部结构 (50)图4.13 导频数据波形 (50)图4.14 扰码序列波形 (50)图4.15 均衡前后信号星座图比较 (51)图4.16 系统误码率性能曲线 (51)表2.1 多经衰落信道分类 (5)表4.1 C1、C2、C3二比特计数与同步报头图样序号 (42)表4.2采用二比特组合时的改进格雷编码 (44)表4.3 2比特信息组合的码元形成 (45)承诺书本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师指导下,独立进行研究工作所取得的成果。

矿产

矿产

矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。

如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。

㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。

(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。

如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。

对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。

二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。

2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。

㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。

2、矿产品价格稳定性及变化趋势。

三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。

2、矿区矿产资源概况。

3、该设计与矿区总体开发的关系。

㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。

2、矿床开采技术条件及水文地质条件。

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衰落信道的离散信道建模及其仿真【摘要】通信系统的基本模型通常由离散数据源、用于差错控制的信道编码器、调制器和发射机、信道、接收机以及译码器组成。

调制器将其输入端的符号或符号序列映射为其输出端的波形,输出波形在信道上会受到许多不利的影响,包括噪声、带宽限制、干扰和衰落,所有这些影响都可以通过波形来表征。

由于信道的输入与输出都是用波形表征的,因此称这种情形下的信道为波形信道。

而为了加快信道的仿真速度,提高计算效率,人们提出了离散信道模型(DCM)。

离散信道模型并不对每个单独的模块进行详细的仿真,而是高度抽象的,它是以符号率进行仿真的,所以可以大大减小仿真的计算量,更快速的得到结果。

文章首先介绍离散信道模型的应用背景,模型仿真环境,然后阐述马尔可夫模型仿真原理,接着重点介绍Baum-Welch算法及马尔可夫模型的参数估计,在此基础上,通过编写程序对衰落环境下的离散信道模型进行了仿真。

【关键字】离散信道马尔科夫模型参数估计 MATLAB仿真AbstractThe basic model of the communication system is usually composed of discrete data sources, the encoder for the error control, modulator and transmitter, channel, receiver and decoder. The modulator translates the input signal or signal sequence into the output waveform, and the waveform will be influenced in the channel, including noise, bandwidth limit, interfere and decompose. All the influences could be showed through the waveform. Because the input and the output signal are both in the form of waveform, this kind of channel is called Waveform Channel. We put forward the discrete channel model (‘DCM’) in order to raising the emulation speed of the channel, and improving the calculation efficiency. The DCM doesn’t emulate each individual simulation module in details, but is highly abstract. It emulates in the speed of the signal, so it can shorten the emulation time.First, this article introduces the application background of the DCM and the emulation environment. Second, it elaborates the emulation principle of the Markov model. Then we pay more attention on the Baum-Welch algorithm, and focus on the parameter estimation of the Markov model. Lastly, we program to emulate the DCM modeling.Key words DCM Markov model parameter estimation MATLAB emulation目录目录 (3)引言 (4)第一章研究背景及开发环境介绍 (5)1.1 离散信道模型仿真研究的背景 (5)1.2离散信道模型仿真开发环境 (5)第二章马尔可夫模型仿真原理 (7)2.1两状态马尔可夫模型 (7)2.2 N状态马尔可夫模型 (9)第三章Baum-Welch算法及马尔可夫模型的参数估计 (11)第四章离散信道仿真模型的实现 (14)4.1 BPSK系统衰落信道仿真结果 (14)4.2 离散信道模型验证 (14)4.2.1 Rayleigh 衰落信道下产生差错矢量 (14)4.2.2 Baum-Welch算法迭代结果比较分析 (15)4.2.3 游程比较分析 (16)致谢语 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。

参考文献......................................................................................................... 错误!未定义书签。

引言当今社会正处在一个信息爆炸的时代,科研和生产的速度随着社会的需求提高而需要不断提高。

这就对我们在科研时的建模和仿真速度提出了很高的要求。

而以前很多时候,我们通过噪声、干扰和其他扰动与被动传输的信号相结合,在接收机输入端产生一个失真的和带噪声的波形信号来定义信道。

传输的信号以及噪声、干扰和其他的信道扰动,都是用波形的采样来表示的,结果是按逐个采样点进行数据处理的波形级仿真。

这样的模型使得我们在进行仿真实验和等待结果时需要花费冗长的时间。

现在我们以一定方式对系统进行划分,从而消除掉许多波形级仿真的必要性,所得结果是一个可以逐个符号地进行仿真的离散信道模型。

离散信道模型是对物理信道(波形信道)的抽象,它会用一组参数来表征。

它是以符号速率进行仿真的,而不是像波形级模型以符号速率的8到16倍进行仿真;波形级模型针对每个单独的模块进行详细的仿真,为离散信道则是高度抽象的,省略了很多不必要的部分,这样就能达到节省计算量,加快仿真速度,从而缩短仿真时间的目的。

文章分为五个部分:第一章:研究背景及开发环境介绍第二章:马尔可夫模型仿真原理第三章:Baum-Welch算法及马尔可夫模型的参数估计第四章:离散信道仿真模型的实现第五部分:总结第一章研究背景及开发环境介绍1.1 离散信道模型仿真研究的背景自二十世纪四十年代末香农提出了香农定理至今[1],信道理论经过无数位科学家的补充与完善,取得了长足的进步,诸如信号的数学化、微波技术、卫星通信都成为巨大的产业。

随着信息技术的迅猛发展,通信系统在性能不断提高的同时也变得越来越复杂。

正因为如此,采用传统技术对通信系统进行分析和设计的日子已经一去不复返,而计算机仿真方法由于其廉价性、高效性和灵活性,成为了通信产业中的主要设计和分析手段之一。

另一方面,计算机仿真更是进行通信与网络等方面科研时所必须的工具。

在今天,传统的波形级仿真在很多时候已经满足不了要求,因为其需要大量的计算和冗长的仿真时间,在此背景下,人们提出了离散信道仿真,因为它可以大大减少计算量,明显提高仿真速度,从而减少仿真时间。

1.2离散信道模型仿真开发环境MATLAB是由美国MATHWORKS公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算换进。

它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中,为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案,并在很大程度上拜托了传统非交互式程序设计语言(如C、Fortran)的编辑模式。

MATLAB的应用范围非常广,包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多领域。

附加的工具箱扩展了MATLAB环境,已解决这些应用领域内特定类型的问题。

MATLAB具有以下四大特点:(1)高效的数值计算以及符号计算功能,能是用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来;(2)具有完备的图形处理功能,实现计算结果和编程的可视化;(3)友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言,使学者易于学习和掌握;(4)功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等),为用户提供了大量方便使用的处理工具。

新版本的MATLAB还可以利用MATLAB编译器和C/C++数学库和图形库,将自己的MATLAB程序自动转换为独立于MATLAB运行的C和C++代码。

允许用户编写可以和MATLAB进行交互的C或C++语言程序。

另外其网页服务程序还容许在Web 应用中使用自己的MATLAB数学和图形程序。

MATLAB的开放性使其广受欢迎。

第二章 马尔可夫模型仿真原理2.1两状态马尔可夫模型我们首先给出两状态的马尔可夫模型,然后将其扩展到N 状态模型。

为了讨论马尔可夫模型,先来考虑一个衰落信道[2]。

在这个衰落信道中,有一部分时间内,接收信号的强度在可接受的性能阈值之上,而在深度衰落时会处于阈值之下。

现在我们将信道建模为两个状态,一个好状态g ,其系统性能为可接受的状态,另一个是坏状态b ,其接收信号很弱,以至于差错概率高的不可接受。

我们用集合S=[g, b]表示两个状态。

随着时间的推进,信道可能从好状态转移到坏状态,也可能从坏状态转移到好状态,转移的速率和在某一个状态驻留的时间都将取决于衰落过程的时间相关性。

如果时间是以符号周期为增量来测量的,则可以用如下的方法来建立离散信道模型[3]。

在每个符号周期的起始时刻,信道处在两个状态中的某一个。

如果信道处在好状态,则发生传输差错的概率可以忽略,相反,如果信道处在坏状态,那么传输差错概率会超出可接受的范围。

在传输每一个新的比特之前,信道可能转移到新状态也可能保持在原状态,状态之间的转移以一组转移概率发生。

这些概率都是条件概率,在两状态模型中,有四个感兴趣的转移概率。

令和分别表示信道在t 时刻和t+1时刻的状态。

使用这个记号,我们定义四个转移概率为(){}r 1P |gg tt a t S g S g +=== (2-1) (){}r 1P |gb tt a t S b S g +=== (2-2) (){}r 1P |bg tt a t S g S b +=== (2-3) (){}r 1P |b b t t a t S b S b +=== (2-4) 我们用一个状态转移矩阵来表示()()()()()g g g b b g b b a t a t A t a t a t ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦ (2-5)注意,由于我们考虑的是两状态模型,给定状态t S g =,必有1t S g+=(信道保持在好状态)或1t S b +=(信道转移到坏状态),因此,状态转移矩阵每一行的和都必为1.两状态模型的状态转移图如图2-1所示。

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