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  • 信道特征矩阵
    2021-04-21 05:09:59

    下面记录的问题还挺白痴的,但我也想了半天才想通,确实是基础TCL。。。

    matlab中,常常看到别人是这么写信道相关矩阵的:

    R_tt=diag(H.^2),其中H向量表示每个tap归一化后的大小(=sqrt(该tap归一化能量)),我很奇怪为什么R_tt是个对角矩阵?!设某时刻信道时域响应为h,其相关矩阵不是h*h'吗?它怎么会是对角阵?

    回答:由于h是时变的,所以其对应的相关矩阵h*h'也是时变的。需要注意的是,信道估计常用的相关矩阵并不是h*h',而是h*h'的统计平均。假设第一时刻得到一个相关矩阵h1*h1',...第n时刻得到相关矩阵hn*hn',对这N个时刻的相关矩阵求个平均(时间平均)得到的才是我们平时所用的时域相关矩阵R_tt,用公式表示为:R_tt=E[h(t)*h(t+tau)],平均是对时间t而言的,tau对应的而是h*h'这个计算式。从统计上看,信道的各个tap之间是独立的,所以R_tt在matlab中常被处理成对角矩阵。实际编程中,建立信道模型时我们所能确定的参数只有:信道H有多少个tap,每个tap能量多大PdB,时延多少tau,而这些值已经是统计平均值,加上各个tap是独立的,所以将信道相关矩阵记做R_tt=diag(H.^2)。

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    最近在阅读文献的时候,很多时候会将信道建模成矩阵或向量的模型,那矩阵或者向量的维数与天线数有什么关系呢?

    模型的分类

    根据基站和用户的天线数不同,可以将模型分为SISO、SIMO、MISO、MIMO
    SISO:指的是单输入单输出;
    SIMO:指的是单输入多输出;
    MISO:指的是多输入单输出;
    MIMO:指的是多输入多输出。

    为什么要多天线

    因为考虑了多天线,就可以考虑分集,包括接收分集和发送分集,这样的话,就可以提升数据速率、提升性能等。
    因此,逐渐人们开始关注使用多天线的设计。

    信道矩阵维数与天线数的关系

    接收信号表示
    对于一个MIMO系统来说,假设发送天线是Nt,接收天线是Nr,
    可以将接收信号表示为y=Hx+n
    其中H是信道矩阵、x是发送的信号向量,n是噪声,y是接收的信号向量
    根据天线数可以分析到
    H是一个Nr * Nt的矩阵
    x是一个Nt * 1的向量
    y是一个Nr *1的向量

    总结是进步的开始,希望自己可以有所提升,也期待可以对大家有所帮助!
    如有错误请在评论区中指正!!!

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  • 资源名:空间无线信道建模_matlab_多径延迟_多普勒效应_信号的角度扩展_拉普拉斯分布_MIMO_产生MIMO信道矩阵 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明: 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载...
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    回答:由于h是时变的,所以其对应的相关矩阵h*h'也是时变的。需要注意的是,信道估计常用的相关矩阵并不是h*h',而是h*h'的统计平均。假设第一时刻得到一个相关矩阵h1*h1',...第n时刻得到相关矩阵hn*hn',对这N个时刻的相关矩阵求个平均(时间平均)得到的才是我们平时所用的时域相关矩阵R_tt,用公式表示为:R_tt=E[h(t)*h(t+tau)],平均是对时间t而言的,tau对应的而是h*h'这个计算式。从统计上看,信道的各个tap之间是独立的,所以R_tt在matlab中常被处理成对角矩阵。实际编程中,建立信道模型时我们所能确定的参数只有:信道H有多少个tap,每个tap能量多大PdB,时延多少tau,而这些值已经是统计平均值,加上各个tap是独立的,所以将信道相关矩阵记做R_tt=diag(H.^2)。

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