信道模拟实验陈植锋

GDOU-B-11-112广东海洋大学学生实验报告书（学生用表）

实验名称实验四信道模拟实验课程名称通信原理课程号

学院(系) 信息学院专业电子信息工程班级电子1104

学生姓名陈植锋学号实验地点实验日期2012-12-03

实验四信道模拟实验

一、实验目的

1.了解信道的定义、噪声对信道的影响，理想信道与随机的传输特性及其对信号

的影响。

2.比较编码信号与未编码信号在随机信道中传输，了解纠错编码原理。

3.掌握眼图波形与信号传输畸变的关系。

二、实验内容

1．将信号源输出的NRZ码（未编码）输入信道，调节噪声功率大小，观察信道输出信号及其误码率。

2．将输出的NRZ码（未编码）输入本模块，编码后再输入信道，并经过解码，观察通过编解码后信号的误码率，并与同等噪声功率时未编码信号的误码率进行比较。

3．观察眼图并作分析记录。

三、实验器材

1．信号源模块

2．信道模拟模块

3．终端模块（可选）

4．20MHz双踪示波器一台

5．误码率测试仪（可选）一台

6．连接线若干

四、实验原理

1．信道

广义信道按照它包含的功能，可以划分为调制信道与编码信道。

我们这里主要用的是编码信道，接下来介绍一下编码信道模型。编码信道对信号的影响是一种数字序列的变换，即把一种数字序列变成另一种数字序列。因此，有时把编码信道看

成是一种数字信道。编码信道模型可以用数字的转移概率来描述。例如，最常见的二进制数

字传输系统的一种简单的编码信道模型如图4-1所示。这个模型之所以是“简单的”，因为

这里假设解调器每个输出码元的差错发生是相互独立的。或者说，这种信道是无记忆的，即

一码元的差错与其前后码元是否发生差错无关。在这个模型里，P(0/0)、P(1/0)、P(0/1)及P(1/1)

称为信道转移概率，其中，P(0/0)与P(1/1)是正确转移的概率。而P(1/0)与P(0/1)是错误转移

概率。

0 0

1 1

图4-1 二进制编码信道模型

根据概率的性质可知

P(0/0)＝1－P(1/0) P(1/1)＝1－P(0/1)

转移概率完全由编码信道的特性所决定。一个特定的编码信道，有确定的转移概率。但应该指出，转移概率一般需要对实际编码信道作大量的统计分析才能得到。

如果我们对一正态分布白噪声取样，若取样值为正，记为“＋”，若取样值为负，记为“－”，则将每次取样所得极性排成序列，可以写成：

…＋－＋＋―――＋－＋＋――…

这是一个随机序列，它具有如下基本性质：

① 列中“＋”和“－”的出现概率相等。

② 序列中长度为1的游程约占1/2；长度为2的游程约占1/4；长度为3的游程约占

1/8；…。一般说来，长度为k 的游程约占1/2k ；而且在长度为k 的游程中，“＋”游程和“－”游程约各占一半。

③ 由于白噪声的功率谱为常数，功率谱的逆傅里叶变换，即自相关函数为一冲激函数

δ(τ)。当τ≠0时，δ(τ)＝0；仅当τ＝0时，δ(τ)是个面积为1的脉冲。

2． 信道噪声

非理想信道中必然存在噪声，而其中又以高斯白噪声最为普遍。在本实验中我们用伪随机序列模拟高斯白噪声。

伪随机噪声具有类似于随机噪声的一些统计特性，同时又便于重复产生和处理。由于它具有随机噪声的优点，又避免了它的缺点，因此获得了日益广泛的实际应用。目前广泛应用的伪随机噪声都是由数字电路产生的周期序列（经滤波等处理后）得到的。我们把这种周期序列称为伪随机序列。通常产生伪随机序列的电路为一反馈移存器。它又可分为线性反馈移存器和非线性反馈移存器两类。

3． 纠错编码

在随机信道中，错码的出现是随机的，且错码之间是统计独立的。例如，由高斯白噪声引起的错码就具有这种性质。因此，当信道中加性干扰主要是这种噪声时，就称这种信道为随机信道。由于信息码元序列是一种随机序列，接收端是无法预知的，也无法识别其中有无错码。为了解决这个问题，可以由发送端的信道编码器在信息码元序列中增加一些监督码元。这些监督码元和信码之间有一定的关系，使接收端可以利用这种关系由信道译码器来发现或纠正可能存在的错码。在信息码元序列中加入监督码元就称为差错控制编码，有时也称为纠错编码。不同的编码方法有不同的检错或纠错能力。有的编码就只能检错不能纠错。

P(1/1)

P(0/0)

P(1/0)

P(0/1)

一般说来，若码长为n，信息位数为k，则监督位数r＝n?k。如果希望用r个监督位构造出r个监督关系式来指示一位错码的n种可能位置，则要求

2r ? 1 ≥n 或2r ≥k + r + 1 （4－1）下面我们通过一个例子来说明如何具体构造这些监督关系式。

设分组码(n，k)中k＝4，为了纠正一位错码，由式（4－1）可知，要求监督位数r≥3。若取r=3，则n= k + r =7。我们用α6α5…α0 表示这7个码元，用S1 、S2 、S3 表示三个监督关系式中的校正子，则S1 S2 S3 的值与错码位置的对应关系可以规定如表4-1所列。

表4-1

S1 S2 S3错码位置S1 S2 S3错码位置

001 010 100 011 α0

α 1

α 2

α3

101

110

111

000

α4

α 5

α 6

无错

由表中规定可见，仅当一错码位置在α 2 、α 4 、α 5 或α6时，校正子S1 为1；否则S1 为0。在发送端编码时，信息位α 6 、α 5 、α4和α3的值决定于输入信号，因此它们是随机的。监督位α 2 、α 1 和α0 应根据信息位的取值按监督关系来确定给定信息位后，可直接按上式算出监督位，其结果如表4-2所列。

表4-2

信息位监督位信息位监督位α6α5α4α3α2α1α0α6α5α4α3α2α1α0

0000 0001 0010 0011 0100 0101 0110 0111 000

011

101

110

110

101

011

000

1000

1001

1010

1011

1100

1101

1110

1111

111

100

010

001

001

010

100

111

接收端收到每个码组后，计算出S1 、S2 和S3 ，再按表4-2判断错码情况。例如，若接收码组为0000011，计算可得S1 ＝0，S2 ＝1，S3 ＝1。由于S1 S2 S3 等于011，故根据表4-1可知在α 3 位有一错码。

按上述方法构造的码称为汉明码。表4-2中所列的（7，4）汉明码的最小码距d0 ＝3，因此，这种码能纠正一个错码或检测两个错码。

4．传输畸变和眼图

眼图就是一种能够方便地估计系统性能的实验手段。这种方法的具体做法是：用一个示波器跨接在接收滤波器的输出端，然后调整示波器水平扫描周期，使其与接收码元的周期同步。这时就可以从示波器显示的图形上观察出码间干扰和噪声的影响，从而估计出系统性能的优劣程度。所谓眼图就是指示波器显示的图形，因为在传输二进制信号波形时，它很像人的眼睛。

为了说明眼图和系统性能之间的关系，我们把眼图简化为一个模型，如图4-2所示。该图表述了下列意思：（1）最佳抽样时刻应是“眼睛”张开最大的时刻；（2）对定时误差的灵敏度可由眼图的斜边之斜率决定，斜率越陡，对定时误差就越灵敏；（3）图中的阴影区的垂直高度表示信号畸变范围；（4）图中央的横轴位置对应判决门限电平；（5）在抽样时刻上，上下两阴影区的间隔距离之半为噪声的容限，即若噪声瞬时值超过这个容限，就有可能发生错误判决。

图4-2眼图模型

五、实验步骤

（一）信道模拟实验

1．将信号源模块、信道模拟模块、终端模块小心地固定在主机箱中，确保电源接触良好。2．插上电源线，打开主机箱右侧的交流开关，再分别按下两个模块中的开关POWER1、POWER2，对应的发光二极管LED001、LED002、LEDC01、LEDC02、LED600发光，三个模块均开始工作。

3．将信号源模块的拨码开关SW101、SW102设置为00000101 00000000，按实验一的介绍，此时分频比千位、十位、个位均为0，百位为5，因此分频比为500，此时位同步信号频率应为4KHz。相应地，信道模拟模块的码速率选择拨码开关设置为1000，与信号源的码速率相一致（码速率选择拨码开关设置为1000对应的码速率为4KHz，0100对应为8KHz，0010对应为10KHz，0001对应为15.625KHz）。

4．将信号源的NRZ码作为数据输出，连接到终端的DATA1端，相应的位同步信号（BS）与帧同步信号（FS）分别相连，同时将信号源的NRZ码连接到信道模拟的信道输入端，经过信道后从信道输出1端输入到终端的DATA2端，BS2和FS2与信号源的位同步信号（BS）与帧同步信号（FS）分别相连。则终端的第一排二极管显示的是直接

从信号源输出的数据，第二排二极管显示的经过信道传输后的数据。（也可用示波器双踪比较上述两组数据）

5．将信号源的SW103、SW104和SW105拨位，旋转信道模拟模块的噪声功率调节电位器，改变信道内噪声功率大小，观察噪声对第二排二极管显示数据的影响。同时用示波器观察信道输入与信道输出1处的信号波形。

6．将通过信道的信号从信道输出端口输出，其它连线方式同步骤4，观察限带信道对信号传输的影响。

（二）差错控制编码实验

1．将信号源的NRZ码作为数据输出，连接到信道模拟的编码输入数据端，相应的位同步信号（BS）与帧同步信号（FS）分别相连。同时将信道模拟的编码输出与解码输入的位同步信号与帧同步信号分别相连，编码输出的数据连入信道输入，经过信道后从信道输出1端输入到解码输入数据端；解码输出端的数据、位同步与帧同步分别与终端的DATA1、BS1和FS1相连，则终端的第一排二极管显示的经过编解码及信道传输后的数据。（也可用示波器双踪比较两组数据）

2．信道模拟模块的噪声功率调节电位器固定在噪声功率最小的位置处，用示波器观察信道输出1处的信号，观察编码后的信号是否符合表18-2的规则（注意：为将（7，4）汉明码补足为8位码，我们在每一个（7，4）汉明码前添加了一位零。因此，1000编码将得到01000111）。

3．任意将“误码”拨码开关的右七位中的一位拨为高，观察编码后信号及终端显示的变化。

4．任意将“误码”拨码开关的右七位中的两位拨为高，观察编码后信号及终端显示的变化。

（三）眼图实验

1．将信号源模块的位同步信号的频率设为8KHz（码速率选择开关拨为00000010、01010110），用信号源模块产生的NRZ码作为输入信号（NRZ码可拨为任意码型），连接到信道模拟的信道输入。

2．用信号源模块的位同步信号作为示波器的外部触发信号，通过调节信道模拟模块上的噪声功率调节旋钮，观察从信道输出2端口输出的NRZ码眼图并记录下来。

六、输入、输出及测量点说明

1．输入点参考说明

信道输入：信道输入点。

编码输入-数据：编码数据输入点。

编码输入-位同步：编码位同步信号输入点。

编码输入-帧同步：编码帧同步信号输入点。

解码输入-数据：解码数据输入点。

解码输入-位同步：解码位同步信号输入点。

解码输入-帧同步：解码帧同步信号输入点。

2．输出点参考说明

信道输出1：无限带宽信道输出点。

信道输出2：带限（8K）信道输出点。

编码输出-数据：编码数据输出点。

编码输出-位同步：编码位同步信号输出点。

编码输出-帧同步：编码帧同步信号输出点。

解码输出-数据：解码数据输出点。

解码输出-位同步：解码位同步信号输出点。

解码输出-帧同步：解码帧同步信号输出点。3．测量点参考说明

噪声：测量观察噪声波形及频谱。

GND1、GND2：接地点。

七、实验结果

八、实验思考题

1、本实验中的噪声为加性噪声，试说明实际信道中的加性噪声有哪些，各有什么特点？答：实际信道中的加性噪声主要是随机噪声。可分为单频噪声、脉冲噪声和起伏噪声三类。（1）单频噪声是一种连续波的干扰，它的主要特点是占有极窄的频带，但在频率轴上的位置可以实测，所以单频噪声并不是在所有通信系统中都存在；（2）脉冲噪声是在时间上无规则地突发的短促噪声，其主要特点是其突发的脉冲幅度大，但持续时间短，且相邻突发脉冲之间往往有较长的安静时段；（3）起伏噪声是以热噪声、散弹噪声及宇宙噪声为代表的噪声。其特点是无论在时域内还是在频域内它们总是普遍存在和不可避免的。

2、本实验中使用的纠错码为汉明码，举出其他常用的纠错码并比较它们的优缺点。

答：其他常用的纠错码有循环码、BCH码、卷积码等。其中（1）汉明码是一种高效的能纠错单个错误的线性分组码。因为在纠单个错误时，汉明码所用的监督码元最少，与码长相同的能纠单个错误的其它编码相比，循环码编码效率最高。但是它只能纠正单个随机错误的码。（2）循环码的编码和解码设备都不太复杂，且检错和纠错能力较强。循环码除了具有线性码的一般性质外，还具有循环性。（3）BCH码是一种特别重要的循环码，它解决了生成多项式与纠错能力的关系问题，可以方便地得到纠正多个随机错误的码。（4）卷积码是一种非分组码，码的构造也比较简单，在性能上也相当优越。但是它的数学理论并不像循环码那样完整严密。

3、实验（二）步骤3和步骤4的结果是否不同？如果不同，试说明原因。

答：结果不同。因为本实验中使用的纠错码为汉明码。汉明码只能纠正一个错码，所以当出现两位错码的时候，汉明码无法判断哪一位出现错误，导致解码出错。

4、为什么利用眼图能大致估算接收系统性能的好坏程度？

答：因为评价基带传输系统性能的一种定性而方便的方法是用示波器观察接收端的基带信号波形，用来分析码间串扰和噪声对系统性能的影响。而通过眼图的观察能直观地了解到码间串扰和噪声的一个影响。当无码间串扰和噪声干扰时，示波器显示的迹线细而清晰，“眼睛”张开。当有干扰时各个码元波形不能完全重合，扫描迹线粗而不清晰，“眼睛”闭合。眼图中央的垂直线表示了最佳的抽样时刻。眼图中央的横轴位置即是最佳判决的门限电平。当基带传输系统存在码间串扰时，眼图将部分闭合，故眼图的“眼”睁的大小将反映码间串扰的强弱。

九、实验总结

通过本次实验使我了解信道的定义、噪声对信道的影响，理想信道与随机信道的传输特性及其对信号的影响，了解纠错编码的原理，掌握眼图波形与信号传输畸变的关系。通过观察实验结果波形加深了我对书本上内容的理解。另外，每次实验也是对自身动手能力的锻炼。

maab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，

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 2 22()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 setting clc; n=0:0.1:10; 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=0.1; %range=0:step:3; h=hist(r,n); fr_approx=h/(0.1*sum(h)); pijun=sum(r)/N; junfanghe=(r-pijun).^2; junfang=sum(junfanghe)/N; u=0; % w=hist(q,n); % fr_approx1=-w/(0.1*sum(w)); % Calculate the CDF &Drawing cdf=raylcdf(n,sigma); subplot(3,1,1); plot(n,cdf); % hold on; % plot(n,fr_approx1,'ko'); % Calculate the PDF & Drawing title('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);

实验二 信道与眼图实验

实验二信道与眼图实验 一、实验目的 1、掌握用眼图来定性评价基带传输系统性能。 2、掌握信道与眼图模块的使用方法。 二、实验内容 1、信号送入高斯白噪信道，调节噪声功率大小，观测信道输出。 2、数字基带传输信道观测眼图。 三、实验仪器 1、信号源模块一块 2、信道与眼图模块一块 3、20M双踪示波器一台 4、虚拟仪器（选配）一块 5、频谱分析仪一台 四、实验原理 1、高斯白噪 本实验中我们用伪随机序列模拟高斯白噪声。伪随机噪声具有类似于随机噪声的一些统计特性，同时又便于重复产生和处理。由于它具有随机噪声的优点，又避免了它的缺点，因此获得了日益广泛的实际应用。目前广泛应用的伪随机噪声都是由数字电路产生的周期序列（经滤波等处理后）得到的。我们把这种周期序列称为伪随机序列。通常产生伪随机序列的电路为一反馈移存器。它又可分为线性反馈移存器和非线性反馈移存器两类。 由线性反馈移存器产生出的周期最长的二进制数字序列称为最大长度线性反馈移存器序列，通常简称为m序列。由于m序列的均衡性、游程分布、自相关特性和功率谱与上述随机序列的基本性质很相似，所以通常认为m序列属于伪噪声序列或伪随机序列。用m序列的这一部分频谱作为噪声产生器的噪声输出，虽然这种输出是伪噪声，但是多次进行某一测量，都有较好的重复性。将m序列进行滤波，就可取得上述功率谱均匀的部分作为输出。 实验中，“噪声功率调节”旋转电位器用来控制叠加在信号上的噪声功率的大小。 2、传输畸变和眼图 一个实际的基带传输系统，尽管经过了精心的设计，但要使其传输特性完全符合理想情况是困难的，甚至是不可能的。因此，码间干扰也就不可能避免。我们知道，码间干扰问题与发送滤波器特性、信道特性、接收滤波器特性等因素有关，因而计算由于这些因素所引起的误码率就非常困难，尤其在信道特性不能完全确知的情况下，甚至得不到一种合适的定量分析方法。眼图就是一种能够方便地估计系统性能的实验手段。这种方法的具体做法是：用一个示波器跨接在接收滤波器的输出端，然后调整示波器水平扫描周期，使其与接收码元的周期同步。这时就可以从示波器显示的图形上观察出码间干扰和噪声的影响，从而估计出系统性能的优劣程度。所谓眼图就是指示波器显示的图形，因为在传输二进制信号波形时，它很像人的眼睛。 为了说明眼图和系统性能之间的关系，我们把眼图简化为一个模型，如图2-1所示。该图表述了下列意思： （1）眼图张开部分的宽度决定了接收波形可以不受串扰影响而抽样、再生的时间间隔。

无线信道建模与仿真

摘要 移动通信最近几年得到了突飞猛进的发展，人们对无线信道的研究也成了当前通信行业的主题，特别是对无线信道的建模与仿真也受到了许多学者的关注,在这个领域的研究也取得了很大成果。无线信道模型分为自由空间模型、无线视距模型和经验模型，本文首先研究了无线信道模型的特点，建立了无线信道的的模型，对自由空间模型和经验模型Okumura-Hata 模型、COST-231 Hata模型以及COST231-WI模型进行了比较，并将其用Matlab软件仿真，对仿真结果进行了分析。 关键字：无线信道、Hata模型、COST231-WI模型

Abstract Mobile communication several years obtained the development recently which progresses by leaps and bounds, The people have also become the current correspondence profession subject to the wireless channel research. Specially has also received many scholars' attention to the wireless channel modeling and simulation, Has also yielded the very big result in this domain research. Wireless channel model is divided into free space model, the wireless line of sight and empirical model, this paper studied the characteristics of wireless channel model is established radio channel model, on the free space model and empirical model Okumura-Hata model, COST-231 Hata model and COST231-WI model were compared, using Matlab software to simulate, the simulation results are analyzed. Keywords: Wireless channel, Hata model, COST231-WI model

湘潭大学移动通信实验报告实验3-白噪声信道模拟实验

实验三、白噪声信道模拟实验 一、实验目的 1、了解白噪声产生原因。 2、了解多径干扰对信号的影响。 二、实验内容 观察白噪声对信号的干扰。 三 、基本原理 在移动通信中，严重影响移动通信性能的主要噪声与干扰大致可分为3类：加性正态白噪声、多径干扰和多址干扰。 这里加性是指噪声与信号之间的关系服从叠加原理的线性关系，正态则是指噪声分布遵从正态（高斯）分布，而白则是指频谱是平坦的，仅含有这类噪声的信道一般文献上称为AWGN信道。这类噪声是最基本的噪声，非移动信道所特有，一般简称这类噪声为白噪声。这类噪声以热噪声、散弹噪声及宇宙噪声为代表，其特点是，无论在时域内还是在频域内它们总是普遍存在和不可避免的。 热噪声是在电阻一类导体中，自由电子的布朗运动引起的噪声。导体中的每一个自由电子由于其热能而运动。电子运动的途径，由于和其他粒子碰撞，是随机的和曲折的，即呈现布朗运动。所有电子运动的总结果形成通过导体的电流。电流的方向是随机的，因而其平均值为零。然而，电子的这种随机运动还会产生一个交流电流成分。这个交流成分称为热噪声。 散弹噪声是由真空电子管和半导体器件中电子发射的不均匀性引起的。散弹噪声的物理性质可由平行板二极管的热阴极电子发射来说明。在给定的温度下，二极管热阴极每秒发射的电子平均数目是常数，不过电子发射的实际数目随时间是变化的和不能预测的。这就是说，如果我们将时间轴分为许多等间隔的小区间，则每一小区间内电子发射数目不是常量而是随机变量。因此，发射电子所形成的电流并不是固定不变的，而是在一个平均值上起伏变化。总电流实际上是许多单个电子单独作用的总结果。由于从阴极发射的每一个电子可认为是独立出现的，且观察表明，每1安培多平均电流相当于在1秒钟内通过约6×1018个电

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。相比之前的系统，3G或4G有以下一些特点：1.系统的国际通用性：全球覆盖和漫游。2.业务多样性，提供话音、数据和多媒体业务，支持高速移动。3.频谱效率高，容量大。4.提供可变速率业务，具有QoS保障。在3G或4G的发展中，一个核心问题就是系统的高速数据传输与信道衰落之间的矛盾。从后面的分析中，我们会看到多径衰落是影响移动通信质量的重要因素，而高速数据传输和移动终端高速移动会加剧多径衰落，因此，抗衰落是3G或4G的重要技术，对移动信道的研究是抗衰落的基础，建模及仿真是研究衰落信道的基本方法之一。 再来看看移动通信系统组成及移动信道特点。移动通信组成如图（1）所示，包括信源、信道、信宿，无线信道是移动通信系统的重要

通信原理仿真-多径信道仿真实验

多径信道仿真实验报告 一、AM 、DSB 调制及解调 要求：用matlab 产生一个频率为1Hz ，功率为1的余弦信源()m t ，设载波频率 10c Hz ω=，02m =,试画出： AM 及DSB 调制信号的时域波形； 1 2 3 4 567 8 9 10 t AM 时域波形图 1 2 3 4 56 7 8 9 10 t DSB 时域波形图 0100200300400 500600700 8009001000 N AM 频谱图 100 200 300 400 500600 700 800 900 1000 N DSB 频谱图

● 采用相干解调后的AM 及DSB 信号波形； 1002003004005006007008009001000 AM 波 100200300400500600700800900 1000 -1.5-1 -0.5 0.5 1 1.5 DSB 波 ● AM 及DSB 已调信号的功率谱；

1002003004005006007008009001000 5 10 5 AM 波功率谱 01002003004005006007008009001000 5 1015x 10 4 DSB 波功率谱 调整载波频率及m0，观察分的AM 的过调与DSB 反相点现象。

在接收端带通后加上窄带高斯噪声，单边功率谱密度 00.1 n ，重新解调。%% 加噪解调 noise=wgn(1,length(sAM),0.2); %高斯噪声 h2=fir1(100,[2*8.9/100,2*11.1/100]); %带通滤波器设计 znoise=conv(noise,h2); %窄带高斯噪声 sAM2=sAM+znoise(101:end); sDSB2=sDSB+znoise(101:end); spAM2=sAM2.*ct; spDSB2=sDSB2.*ct; b=fir1(100,0.12*2); sdAM2=filter(b,1,spAM2); sdAM_2=2.*sdAM2-m0; sdAM__2=sdAM_2(50:end); %去暂态 figure(6); plot(sdAM__2,'r');hold on; plot(mt); legend('加噪解调后','原信号');title('AM波');

(精选)信道衰落模型汇总

简单模型2种：常量（Constant ）模型和纯多普勒模型 1. 常量（Constant ）模型： 常量模型既没有衰落，也没有多普勒频移，适用于可预测的固定业务无线信道。其幅度分布的概率密度函数（PDF ）为： 0(r)A (r r ) p δ=- 式中r 为信道响应的幅度，A 为概率常数。 常量模型的多普勒谱为： ()db d f P B f δ= 式中fd 为最大多普勒频移，f 为基带频率，B 为常数。 2. 纯多普勒模型： 纯多普勒模型无衰落，但有多普勒频移，适用于可预测的移动业务无线信道。其幅度分布与常量模型相同，多普勒谱为： ()x db d d f f P C f f δ=-，C 为常数。 由于移动通信中移动台的移动性，无线信道中存在多普勒效应。在移动通信中，当移动台移向基站时，频率变高，远离基站时，频率变低。我们在移动通信中要充分考虑“多普勒效应”。虽然，由于日常生活中，我们移动速度的局限，不可能会带来十分大的频率偏移，但是这不可否认地会给移动通信带来影响，为了避免这种影响造成我们通信中的问题，我们不得不在技术上加以各种考虑。也加大了移动通信的复杂性。 3. 瑞利模型： 瑞利衰落信道（Rayleigh fading channel ）是一种无线电信号传播环境的统计模型。这种模型假设信号通过无线信道之后，其信号幅度是随机的，即“衰落”，并且其包络服从瑞利分布。这一信道模型能够描述由电离层和对流层反射的短波信道，以及建筑物密集的城市环境。瑞利衰落只适用于从发射机到接收机不存在直射信号（LoS ，Line of Sight ）的情况，否则应使用莱斯衰落信道作为信道模型。在无线通信信道环境中，电磁波经过反射折射散射等多条路径传播到达接收机后，总信号的强度服从瑞利分布。 同时由于接收机的移动及其他原因，信号强度和相位等特性又在起伏变化， 故称为瑞利衰落。

(完整word版)MATLAB仿真瑞利衰落信道实验报告结果

封面： 题目：瑞利衰落信道仿真实验报告

题目：MATLAB仿真瑞利衰落信道实验报告 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。 一、瑞利衰落信道简介： 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。 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（（0~2π）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2-1所示： 00.51 1.52 2.53 00.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 图2-1 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 y t r t x t τ==-∑ 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2-2所示：

LMMSE算法信道均衡MATLAB仿真

一．信道均衡的概念 实际的基带传输系统不可能完全满足无码间串扰传输条件，因而码间串扰是不可避免的。当串扰严重时，必须对系统的传输函数 进行校正，使其达到或接近无码间串扰要求的特性。理论和实践表明，在基带系统中插入一种可调滤波器就可以补偿整个系统的幅频，和相频特性从而减小码间串扰的影响这个对系统校正的过程称为均衡，实现均衡的滤波器称为均衡器。 均衡分为频域均衡和时域均衡。频域均衡是从频率响应考虑，使包括均衡器在内的整个系统的总传输函数满足无失真传输条件。而时域均衡，则是直接从时间响应考虑，使包括均衡器在内的整个系统的冲激响应满足无码间串扰条件。 频域均衡在信道特性不变，且传输低速率数据时是适用的，而时域均衡可以根据信道特性的变化进行调整，能够有效地减小码间串扰，故在高速数据传输中得以广泛应用。 时域均衡的实现方法有多种，但从实现的原理上看，大致可分为预置式自动均衡和自适应式自动均衡。预置式均衡是在实际传数之前先传输预先规定的测试脉冲（如重复频率很低的周期性的单脉冲波形），然后按“迫零调整原理”自动或手动调整抽头增益；自适应式均衡是在传数过程中连续测出距最佳调整值的误差电压，并据此电压去调整各抽头增益。一般地，自适应均衡不仅可以使调整精度提高，而且当信道特性随时间变化时又能有一定的自适应性，因此很受重视。这种均衡器过去实现起来比较复杂，但随着大规模、超大规模集成电路和微处理机的应用，其发展十分迅速。 二．信道均衡的应用 1.考虑如图所示的基带等效数据传输系统，发送信号k x 经过ISI 失真信道传输，叠加高斯加性噪声。 图1基带等效数据传输模型 设发送信号采用QPSK 调制，即(1)k x j =±±ISI 信道的冲击响应以向量的形式表示为h 2211[,,,]T L L L h h h --+=???。典型的ISI 信道响应向量有三种： h [0.04,0.05,0.07,0.21,0.5,0.72,0.36,0,0.21,0.03,0.07]T A =--- h [0.407,0.815,0.407]T B = h [0.227,0.46,0.6888,0.46,0.227]T C = k ω为实部与虚部独立的复高斯白噪声，其均值为零，方差为2 ωσ。 2.实现目的

实验七_信道编码仿真实现

实验七信道编码仿真实现 班级：08电子信息工程二班 实验人：马华臣 一、实验目的 理解信道编码的思想，掌握信道编码的编程实现原理及技术。 二、实验内容 1．随机产生二进制信源消息序列。 产生随机数的方法与前面类似，利用srand( (unsigned)time( NULL ) )和rand()函数模拟产生随机数。 2．利用信道编码方法进行编译码。 信道的编译码分三部分，即编码部分，信道模拟部分，译码部分。编码部分采用汉明编码。模拟信道，采用rand()函数随机确定产生差错的位置。译码部分，采用标准阵列表直接全表查找的方法译码。本程序实现的是对汉明（5，2）码的编码与译码（课本P362-363）。 生成矩阵为： G= 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 三、程序 //汉//汉明(5，2)码的编码与标准阵列译码/// ///////////////////////////// #include "stdio.h"

#include "math.h" #include"stdlib.h" #include "time.h" void main() { int aa[10000]; int i; int N; //////////////////////// int b[4][7]={{1,0,1,1,1},{0,1,1,0,1}};//定义生成矩阵 int y=0,s=0; int j,k,m,n; int a[4],q[7],rr[10000/2*5]; ////////////////////////// int p,u,D=0; int cc[2500],dd[2500],ee[2500]; int e[7][5]={{1,0,0,0,0},{0,1,0,0,0},{0,0,1,0,0},{0,0,0,1,0},{0,0,0,0,1}, {1,0,1,0,0},{1,0,0,0,1}};//定义错误图样 int w[10000/2*5]; int ww[10000/2]; printf("汉明(5，2)码的编码与标准阵列译码:\n"); printf("请输入你想产生的二进制个数(至少四个但不超过1万)："); scanf("%d",&N); //输入想产生的信源的个数 while(N<4) { printf("输入无效，请重新输入"); printf("请输入你想产生的二进制个数(至少四个)："); scanf("%d",&N); } printf("随机产生的二进制序列为：\n"); srand( (unsigned)time( NULL ) ); //产生一个随机序列，并把它放入a[]中for(i=0;i

AWGN信道设计与仿真

天津理工大学《扩频通信》实验报告AWGN信道设计与仿真 姓名：范菲菲 学号： 143127311

一、 实验目的 1、通过实验更加清楚的了解加性高斯白噪声信道（AWGN ）的产生与特性。 2、观察信号通过AWGN 信道后信号的变化。 二、 实验原理 高斯白噪声是一种随机过程而且服从高斯分布，因此可以利用MATLAB 中提供的函数randn 得到正态分布的随机数作为AWGN 信道产生的干扰。AWGN 信道的“加性”特性因其满足可加性，所以可以直接用合成序列加上加高斯白噪声，这样就得到了有噪信号，这样的波形就相当于传输信号通过了AWGN 信道之后输出的波形。 三、 仿真结果 -1 012345678 I 路序列-1012345678 Q 路序列 图1 I 路和Q 路信号

-1 012345678 -1-0.5 00.5 1 合成序列-1012345678 -1-0.500.5 1加高斯噪声后的波形 图2 合成序列和加入高斯噪声之后的波形图 四、 源程序 clear all close all t=[-1:0.01:7-0.01]; tt=length(t); x1=ones(1,800); for i=1:tt if (t(i)>=-1 & t(i)<=1) | (t(i)>=5& t(i)<=7); x1(i)=1; else x1(i)=-1; end end t1=[0:0.01:8-0.01]; t2=0:0.01:7-0.01; t3=-1:0.01:7.1-0.01; t4=0:0.01:8.1-0.01; tt1=length(t1);

第3章 信道均衡算法

第3章 信道均衡算法 3.1 引言 自适应型的滤波器有两种能力：自主学习能力和自主跟踪能力。不同的优化标准准则的约束下，根据不同的性能要求，自适应型的滤波选用的算法可以归结为两类：递推最小二乘(简称RLS)算法、最小均方误差(简称LMS)算法。 在最小均方误差标准约束下，为了得到滤波器的输出信号与滤波器的期望信 号两者间的最小的均方误差()2E e n ????，我们使用LMS 算法。 在最小二乘准则标准约束下，为了得到估计误差的最小的加权平方和()21||n n i i e i λ -=∑，我们采用RLS 算法，并设定了带有权比的向量()W n 。阶跃因子为 λ，也就是遗忘因子，并且01λ<≤。 很多经典的自适应滤波的算法都是从以上两个准则的基础上导出的。 3.2 不同类别的信道均衡算法应用在自适应型的滤波器中 3.2.1 自适应滤波的最小均方误差算法 最小均方误差算法的优点明显：整个过程需要的计算少，实现起来十分方便。 使用最小均方误差算法中的最速下降法时，我们用到的迭代公式如下错误！未找到引用源。： ()()()()T e n d n X n W n =- （3-1） ()()()()12W n W n e n X n μ+=+ （3-2） 设步长因子μ，设自适应型的滤波器在n 时的权向量()W n ，设n 时刻的输入端的信号矢量表示为()()()(),1, (1) n x n x n x n L =--+????X ，设自适应型的滤波器长度为L 。定义期望信号是()d n ，误差信号是()e n ，噪声信号是()v n 。

已知该使用该算法达到收敛的条件是：max 10μλ<< ，定义自相关矩阵的最大 特征值max λ是系统输入信号的最大特征值。 自适应型的滤波算法有三项最重要的指标：使用的时变系统在最开始的收敛速度、得到稳定状态后测量误差和是否有能力继续跟踪。噪声信号在大部分情况下都是在输入端产生的，为了能有效的处理噪声，该算法会产生参数失调噪声，并且偏移噪声的大小取决于噪声信号。稳态误差的大小是和阶跃因子相关的，收敛速度也是如此：如果设定大的步长因子，我们就会得到较大的稳态误差，也就会有更快的收敛速度，如果取小的步长因子，就会相应的使收敛速度变慢，进而得到较快的R 稳态误差，跟踪速度也是如此。无论是取大的值还是取小的值，步长因子的值一旦确定下来就难以改变，这无法满足我们对算法性能的要求。为了提高算法的性能，很多的自适应型的滤波算法都是通过改变步长这一方式，被不断的发现提出的。 3.2.2 RLS 自适应滤波算法 在最小二乘标准准则的约束下，使用RLS 算法，在自适应型的滤波器的解算中，根据输入信号的带有权重的向量回归自相关矩阵的性质，目标是得到最小的估计误差的加权平方和。输入信号的频率谱线的有关特性并不会影响到收敛性能，其收敛速度比LMS 算法更快。然而，由于其计算复杂度高，存储所需的计算量非常大。无法达到理想状态，所以一般不用于实际系统 3.2.3 变换域自适应滤波算法 特征值由输入信号在系统中的自相关矩阵求得且与LMS 算法的收敛性有关。如果特征值越小，证明该算法的收敛能力越强，反之收敛能力差。因此，为了使特征值由输入信号的自相关矩阵求得的值较小，学者们探索出提出一种新的算法，是一种变换域自适应滤波算法，通过正交变换的方式对输入信号变换，其目的是让特征值的发散程度降低。变换域信号代替时域信号是该算法的核心，自适应算在得到变换域中来进一步使用。

信道模拟实验

1、信道模拟实验 （1）将信号源模块、信道模拟模块、终端模块小心地固定在主机箱中，确保电源接触良好。 （2）插上电源线，打开主机箱右侧的交流开关，再分别按下三个模块中的开关POWER1、POWER2，各模块对应的发光二极管LED01、LED02发光，三个模块均开始工作。（注意，此处只是验证通电是否成功，在实验中均是先连线，后打开电源做实验，不要带电连线） （3）将信号源模块的拨码开关SW04、SW05设置为00000101 00000000，按实验一的介绍，此时分频比千位、十位、个位均为0，百位为5，因此分频比为500，此时位同步信号频率应为4KHz。相应地，信道模拟模块的编码方式控制开关拨“0”、码速率选择拨码开关设置为1000，与信号源的码速率相一致（见表10-1）。用双踪示波器观察编码输入“数据”输出点、编码输出“数据”输出点波形。 （4）将信号源的NRZ码作为数据输出，连接到终端的DATA1端，相应的位同步信号（BS1）与帧同步信号（FS1）分别相连，同时将信号源的NRZ码连接到信道模拟的信道输入端，经过信道后从信道输出1端输入到终端的DATA2端，BS2和FS2与信号源的位同步信号（BS）与帧同步信号（FS）分别相连。则终端的发光二极管D01-D24显示的是直接从信号源输出的数据，发光二极管D25-D48显示的经过信道传输后的数据。（也可用示波器双踪比较上述两组数据） （5）任意设置NRZ码的码型，旋转信道模拟模块的噪声功率调节电位器，改变信道内噪声功率大小，观察噪声对发光二极管D25-D48显示数据的影响。同时用示波器观察信道输入与信道输出1处的信号波形。 （6）将信道模拟模块的编码方式控制开关拨“1”、码速率选择拨码开关设置为1000，信号源的拨码开关SW04、SW05设置为00000111 01010000，重复上述实验。（7）换用其它码速率，重复上述实验。 2、差错控制编码实验 （1）将信号源的NRZ码作为数据输出，连接到信道模拟的编码输入数据端，相应的位同步信号（BS）与帧同步信号（FS）分别与信号源的BS和FS相连。将信号源的1024K连接到信道模拟的1M_IN，同时将信道模拟的编码输出与解码输入的位同步信号与帧同步信号分别相连，编码输出的数据连入信道输入，经过信道后从信道输出1端输入到解码输入数据端；解码输出端的数据、位同步与帧同步分别与终端的DATA1、BS1和FS1相连，则终端的发光二极管D01-D24显示的经过编解码及信道传输后的数据。（也可用示波器双踪比较两组数据，也可以将信号源NRZ码输出接入终端DATA1，BS与BS1相连，FS与FS1相连。经过解码后的数据接入终端DATA2，位同步与帧同步分别与终端的BS2和FS2相连。注意：做实验时会发现解码后的信号有时候与编码不完全对应（或移动和闪动），在通过按复位键可以达到一致，这是因为编解码后的信号有移相，通过按复位键可以使编解码信号与NRZ达成同步） （2）信道模拟模块的噪声功率调节电位器（P01）固定在噪声功率最小的位置处，用示波器观察信道输出1处的信号，观察编码后的信号是否符合表10-2(如学生实验指导书中表10－2)的规则（注意：为将（7，4）汉明码补足为8位码，我们在每一个（7，4）汉明码前添加了一位零。因此，1000编码将得到01000111）。 （3）任意将“误码”拨码开关的右七位中的一位拨为高，观察编码后信号及终端显示

(整理)信道均衡器.

FIR::Finite Impulse Response 有限冲激响应 信道估计和均衡基本概念 传输层组成信道均衡是宽带系统区别与窄带系统的一个明显特征 信道均衡的原因?地面无线广播传输信道中(主要是VHF和UHF频段)是一个复杂的时变频率选择性衰落信道 多径干扰（100us对应30公里） 多普勒效应（100Hz) ?均衡器产生与信道多径相反的特性，抵消信道的时变多径传播特性引起的码间干扰 ?信道是时变的，要求均衡器的特性能够自动适应信道的变化而均衡，故称自适应均衡。 ?信道估计: 估计信道函数的过程 ?信道均衡: 使用得到的信道估计来补偿信道的过程 均衡器的分类?均衡处理方法 时域均衡器：单载波数字通信中多采用时域均衡器，从时域的冲激响应考虑 正交频分复用OFDM调制：采用频域均衡?是否使用训练序列或导频 DA（数据辅助） DD（判决指向） NDA（盲均衡）：需要在接收到足够多的数据情况下才能得到一个可靠的估计 导频或训练序列的插入地面数字电视一般使用DA方式信道估计和均衡 ?多径衰落信道可以看成是在时间和频率上的一个二维信号 ?训练序列时域的间隔取决于信道的相关时间 ?训练序列频域的间隔取决于相关带宽 ?训练序列对信道在时-频空间的不同点上进行采样，利用采样插值即可得到整个信道的频率响应值 时域均衡器 ?均衡器的输出是否用于反馈控制 线性均衡器：输出未被用于反馈控制 非线性均衡器：输出用于反馈，如判决反馈均衡器（DFE－decision Feedback Equalizer） ?线性均衡器 如何求解线性均衡器系数Cj ??常用的优化均衡器系数的准则 迫零准则: 信道逆滤波器 均衡技术 带均衡器的数字通信系统的等效模型 理论和实践证明，在数字通信系统中插入一种可调滤波器可以校正和补偿系统特性，减少码间干扰的影响。这种起补偿作用的滤波器称为均衡器。

瑞利信道仿真

瑞利衰落信道的matlab仿真 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。 模型的适用 瑞利衰落模型适用于描述建筑物密集的城镇中心地带的无线信道。密集的建筑和其他物体使得无线设备的发射机和接收机之间没有直射路径，而且使得无线信号被衰减、反射、折射、衍射。在曼哈顿的实验证明，当地的无线信道环境确实接近于瑞利衰落。[3]通过电离层和对流层反射的无线电信道也可以用瑞利衰落来描述，因为大气中存在的各种粒子能够将无线信号大量散射。 瑞利衰落属于小尺度的衰落效应，它总是叠加于如阴影、衰减等大尺度衰落效应上。 信道衰落的快慢与发射端和接收端的相对运动速度的大小有关。相对运对导致接收信号的多普勒频移。图中所示即为一固定信号通过单径的瑞利衰落信道后，在1秒内的能量波动，这一瑞利衰落信道的多普勒频移最大分别为10Hz和100Hz，在GSM1800MHz的载波频率上，其相应的移动速度分别为约6千米每小时和60 千米每小时。特别需要注意的是信号的“深衰落”现象，此时信号能量的衰减达到数千倍，即30～40分贝。 性质 多普勒功率普密度

, 瑞利衰落信道的仿真 根据上文所述，瑞利衰落信道可以通过发生实部和虚部都服从独立的高斯分布变量来仿真生成。不过，在有些情况下，研究者只对幅度的波动感兴趣。针对这种情况，有两种方法可以仿真产生瑞利衰落信道。这两种方法的目的是产生一个信号，有着上文所示的多普勒功率谱或者等效的自相关函数。这个信号就是瑞利衰落信道的冲激响应。 Jakes模型和clark模型 本次只以下图所示的模型来仿真单路信号的产生。课本上也有相关的分析。

AWGN-信道中BPSK-调制系统的BER仿真计算

序号（学号）： 学生实验报告书 2014 年 4 月27 日

实验一：AWGN 信道中BPSK 调制系统的 BER 仿真计算 一、实验目的 1．掌握二相BPSK 调制的工作原理 2．掌握利用MATLAB 进行误比特率测试BER 的方法 3．掌握AWGN信道中BPSK调制系统的BER仿真计算方法 二．实验内容 利用仿真程序在MATLAB 环境下完成AWGN信道中BPSK调制系统的BER仿真计算，得到仿真结果，写出实验小结，完成实验报告。三．实验仪器： 计算机 matlab软件 四、实验原理 在数字领域进行的最多的仿真任务是进行调制解调器的误比特率测试，在相同的条件下进行比较的话，接收器的误比特率性能是一个十分重要的指标。误比特率的测试需要一个发送器、一个接收器和一条信道。首先需要产生一个长的随机比特序列作为发送器的输入，发送器将这些比特调制成某种形式的信号以便传送到仿真信道，我们在传输信道上加上一定的可调制噪声，这些噪声信号会变成接收器的输入，接收器解调信号然后恢复比特序列，最后比较接收到的比特和传送的比特并计算错误。误比特率性能常能描述成二维图像。纵

坐标是归一化的信噪比，即每个比特的能量除以噪声的单边功率谱密度，单位为分贝。横坐标为误比特率，没有量纲。 五．实验步骤 ①运行发生器：通过发送器将伪随机序列变成数字化的调制信号。 ②设定信噪比：假定 SNR 为 m dB,则 Eb/N0=10,用 MATLAB 假设SNR 单位为分贝。③确定Eb ④计算N0 ⑤计算噪声的方差σ n ⑥产生噪声：因为噪声具有零均值，所以其功率和方差相等。我们产生一个和信号长度相同的噪声向量，且该向量方差为σ n 。⑦加上噪声，运行接收器⑧确定时间延迟⑨产生误差向量⑩统计错误比特：误差向量“err”中的每一个非零元素对应着一个错误的比特。最后计算误比特率 BER：每运行一次误比特率仿真，就需要传输和接收固定数量的比特，然后确定接收到的比特中有多少错误的。使用 MATLAB 计算BER: ber=te/length(tx)。 六．实验结果及分析 MATLAB程序： %Simulation of bpskAWGN Max_SNR=10; N_trials=1000; N=200; Eb=1; ber_m=0; for trial=1:1:N_trials trial msg=round(rand(1,N)); % 1, 0 sequence s=1-msg.*2; %0-->1, 1-->1 n=randn(1,N)+j.*randn(1,N); %generate guass white noise

课程设计分析方案——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MATLAB实现 (5) 3.2瑞利衰落信道的MATLAB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MATLAB 1、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