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  • 信道噪声测试
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    2021-03-04 15:36:51


    瑞利信道,莱斯信道和高斯信道模型


    简单来说:

    1. 没有直射路径信号到达接收端的,就是瑞利信道;主要用于描述多径信道和多普勒频移现象

    2. 莱斯信道是当移动台与基站间存在直射波信号时,即有一条主路径,通过主路径传输过来被接收的信号为一个稳定幅度Ak和相位φk,其余多径传输过来的信号仍如“瑞利衰落概率模型”所述。

    3. 高斯信道(AWGN)主要是加性高斯白噪声,用于描述恒参信道,例如卫星通信,光纤信道,同轴电缆等等

     

    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。

    如果收到的信号中除了经反射折射散射等来的信号外,还有从发射机直接到达接收机(如从卫星直接到达地面接收机)的信号,那么总信号的强度服从分布莱斯,故称为莱斯衰落。

    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。

    至于快衰落和慢衰落,通常指的是信号相对于一个符号时间而言的变化的快慢。粗略地说,如果在一个符号的时间里,变化不大,则认为是慢衰落。反之, 如果在一个符号的时间里,有明显变化,则认为是快衰落。 理论上对何为快何为慢有严格的数学定义。

     

     

    matlab的rayleighchan函数  

     

     

    一个生成多径信道的函数,信道的每一径的衰落都独立的服从Rayleigh分布

     

    chan = rayleighchan(Ts,fd,tau,pdb)

     

    Ts:采样时间,如果考虑基带信号,这个和接收机要处理的数据速率是一样的,要考虑过采样的影响

     

    fd:就是Doppler频偏,以Hz为单位,与速率的换算关系为v×fc/c,fc是载频

     

    tau:输入的信道参数,一个向量,包含了各径的延时,以s为单位

     

    pdb:输入的信道参数,一个向量,包含了各径的功率(当然是均值啦,实际产生的能量都是以此为均值的随机量),以dB为单位

     

     

    三类不同层次的损耗:
    1、路径传播损耗  一般称为衰耗,指电波在空间传播所产生的损耗。它反映出传播在宏观大范围(千米量级)的空间距离上的接收信号电平平均值的变化趋势。路径损耗在有线通信中也存在。
    ,l5f:a.k.e8q.r
    2、慢衰落损耗   它主要是指电磁波在传播路径上受到建筑物等的阻挡产生的阴影效应而产生的损耗,它反映了在中等范围内(数百波长量级)的接收信号电平平均值起伏变化的趋势。 这类损耗一般为无线传播所特有的。它服从对数正态分布,其变化率比传送信息率慢,故称为慢衰落。 bbs.itgoal.com,A+v5Q0[6b/x7a
    3、快衰落  它反映微观小范围(数十波长以下量级)接收电平平均值的起伏变化趋势。它一般服从瑞利、莱斯、纳卡伽米分布,其变化速率比慢衰落快,故称快衰落。仔细划分这一快衰落又可分为:空间选择性快衰落、频率选择性快衰落与时间选择性快衰落。矩阵通信技术论坛--3G论坛| NGN论坛 | IP论坛 |考试认证 | 通信论坛 | 通信技术论坛 |  通信人才 |/E'x.d5o/T8Q*q6Z
       空中选择性衰落,是指在不同的地点与空间位置衰落特性不一样。它是由于开放型的时变信道使天线的点波束产生了扩散而引起了空间选择性衰落。它通常由被称为平坦瑞利衰落。这里的平坦特性是指在时域、频域中不存在选择性衰落。最有效的克服手段是空间分集和其他空域处理方法。
      频率选择性衰落,是指在不同的频段上衰落特性不一样。它是信道在时域的时延扩散而引起了在频域的选择性衰落。最有效的克服方法有自适应均衡、OFDM及CDMA系统中的RAKE接收等。通信论坛,3G论坛,NGN论坛,求职,招聘,论文*d'e!Q6d1q8H!N
       时间选择性衰落  是指在不同的时间衰落特性不一样。由于用户的高速移动在频域引起了多普勒频移,在相应的时域上其波形产生了时间选择性衰落。最有效的克服方法是采用信道交织编码技术。即将由于时间选择性衰落带来的大突发性差错信道改造成为近似性独立差错的AWGN信道。

    四种主要效应
       阴影效应:由大型建筑物和其它物体的阻挡,在电波传播的接收区域中产生传播半盲区。它类似于太阳光受阻挡后可产生的阴影,光波的波长较短,因此阴影可见,电磁波波长较长,阴影不可见,但是接收终端(如手机)与专用仪表可以测试出来。
      远近效应:由于接收用户的随机移动性,移动用户与基站之间的距离也是在随机变化,若各移动用户发射信号功率一样,那么到达基站时信号的强弱将不同,离基站近者信号强,离基站远者信号弱。通信系统中的非线性将进一步加重信号强弱的不平衡性,甚至出现了以强压弱的现象,并使弱者,即离基站较远的用户产生掉话(通信中断)现象,通常称这一现象为远近效应。
      多径效应:由于接收者所处地理环境的复杂性、使得接收到的信号不仅有直射波的主径信号,还有从不同建筑物反射过来以及绕射过来的多条不同路径信号。而且它们到达时的信号强度,到达时间以及到达时的载波相位都是不一样的。所接收到的信号是上述各路径信号的矢量和,也就是说各径之间可能产生自干扰,称这类自干扰为多径干扰或多径效应。这类多径干扰是非常复杂的,有时根本收不到主径直射波,收到的是一些连续反射波等等。
      多普勒效应:它是由于接收用户处于高速移动中比如车载通信时传播频率的扩散而引起的,其扩散程度与用户运动速度成正比。这一现象只产生在高速(≥70km/h)车载通信时,而对于通常慢速移动的步行和准静态的室内通信,则不予考虑。

    3类选择性的衰落都存在,根据其产生的条件大致分为以下三类:矩阵通信技术论坛--3G论坛| NGN论坛 | IP论坛 |考试认证 | 通信论坛 | 通信技术论坛 |  通信人才 |5~!s6t'L4g.e"|
       第一类多径干扰:是由于快速移动用户附近的物体的反射而形成的干扰信号,其特点是由于用户的快速移动因此在信号的频域上产生了多普勒(Doppler)频移扩散,而引起信号在时域上时间选择性衰落矩阵通信技术论坛--3G论坛| NGN论坛 | IP论坛 |考试认证 | 通信论坛 | 通信技术论坛 |  通信人才 |9l;{+_+H;L:w
       第二类多径干扰:用户信号由于远处的高大建筑物与山丘的反射而形成的干扰信号。其特点是传送的信号在空间与时间上产生了扩散。空域上波束角度的扩散将引起接收点信号产生空间选择性衰落,时域上的扩散将引起接收点信号产生频率选择性衰落。
       第三类多径干扰:它是由于接收信号受基站附近建筑物和其它物体的反射而引起的干扰。其特点是严重影响到达天线的信号入射角分布,从而引起信号在空间的选择性衰落。+

     

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    采用软件:MATLAB2019a simulink
    理论计算:

    1. SNR与Eb/N0的关系:
      E b N 0 = S N R   ⋅   T b 2 T s a m p l e \frac{E_{b} }{N_{0} } = SNR\ \cdot \ \frac{T_{b} }{2T_{sample} } N0Eb=SNR  2TsampleTb
    2. 分贝形式表达式
      ( E b N 0 ) d B = S N R d B + 10 lg ⁡ T b 2 T s a m p l e \left ( \frac{E_{b} }{N_{0} } \right )_{dB} = SNR_{dB} + 10\lg_{}{\frac{T_{b} }{2T_{sample}}} (N0Eb)dB=SNRdB+10lg2TsampleTb

    仿真模型:
    模型图

    各模块设置:
    系统仿真设置为0.001s固定步长。
    1.伯努利二进制序列生成器
    在这里插入图片描述
    2. Relay模块
    在这里插入图片描述
    3. 速率转换模块
    在这里插入图片描述
    3. AWGN信道模型
    在这里插入图片描述
    4. 计算方差模块
    注意这里需要勾选Running variance
    在这里插入图片描述
    5. dB转换模块
    在这里插入图片描述
    实验结果: 理论计算得到若加性高斯白噪声信道Eb/N0为20dB,则输出SNR为13dB,如图可以看出结果正确。

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    本帖最后由 814685372 于 2020-6-8 14:06 编辑

    请问这个代码我出错辽  有没有大佬看看怎么改

    clear all;

    clc;

    %%参数设置

    snr_mini = 5;               %信噪比最小值

    snr_max = 20;               %信噪比最大值

    TxSampleRate = 32e9;        %信号的码元速率

    TxLinewidth = 0;            %发射信号的载波线宽

    TxCarrierRate = 0;          %发射信号的载波频率

    DataSymbolNumber = 10000;   %数据点的个数

    ClassifySetNumber = 100;    %独立仿真的次数

    printJ = 5;                 %需要输出观察的调制方式,0为不输出

    printXingZuo = 1;           %是否需要打印星座图,0为不打印

    % signal generation;如果想要进行100组独立的测试,可以建立100次循环,产生100组独立的数据

    for j = 1:6  % bit per symbol: 1. PSK; 2. QPSK; 3.8QAM; 4. 16QAM; 5. 32QAM; 6.64QAM...

    System.BitPerSymbol = j;

    snr = snr_mini:snr_max;  %SNR信噪比的设置,单位dB

    classify_correct_ratio = zeros(length(snr), 1);

    for snrIndex= 1:length(snr)

    if(j==printJ) fprintf('\n--------------- snr = %d ------------\n',snr(snrIndex)); end

    classify_correct = 0;

    for i = 1:ClassifySetNumber

    Tx.SampleRate = TxSampleRate; %symbol Rate,信号的码元速率,可以自行定义

    Tx.Linewidth = TxLinewidth;%发射信号的载波的线宽,一般与信号的相位噪声有关

    Tx.Carrier = DataSymbolNumber;%发射信号的载波频率

    M = 2^System.BitPerSymbol;

    %%信号生成

    Tx.DataSymbol = randi([0 M-1],1,DataSymbolNumber);%每一次随机产生的数据量

    %数据的不同调制方式产生:这里把2^3(8QAM)的形式单独拿出来设置,是为了实现最优的星型8QAM星座图

    if M ~= 8;

    h = modem.qammod('M', M, 'SymbolOrder', 'Gray');

    Tx.DataConstel = modulate(h,Tx.DataSymbol);

    else

    tmp = Tx.DataSymbol;

    tmp2  = zeros(1,length(Tx.DataSymbol));

    for kk = 1:length(Tx.DataSymbol)

    switch tmp(kk)

    case 0

    tmp2(kk) = 1 + 1i;

    case 1

    tmp2(kk) = -1 + 1i;

    case 2

    tmp2(kk) = -1 - 1i;

    case 3

    tmp2(kk) = 1 - 1i;

    case 4

    tmp2(kk) = 1+sqrt(3);

    case 5

    tmp2(kk) = 0 + 1i .* (1+sqrt(3));

    case 6

    tmp2(kk) = 0 - 1i .* (1+sqrt(3));

    case 7

    tmp2(kk) = -1-sqrt(3);

    end

    end

    Tx.DataConstel = tmp2;

    clear tmp tmp2;

    end

    Tx.Signal = Tx.DataConstel;

    %数据的载波加载,考虑到相位噪声等

    N = length(Tx.Signal);

    dt = 1/Tx.SampleRate;

    t = dt*(0:N-1);

    Phase1 = [0, cumsum(normrnd(0,sqrt(2*pi*Tx.Linewidth/(Tx.SampleRate)), 1, N-1))];

    carrier1 = exp(1i*(2*pi*t*Tx.Carrier + Phase1));

    Tx.Signal = Tx.Signal.*carrier1;

    Rx.Signal = awgn(Tx.Signal,snr(snrIndex),'measured');%数据在AWGN信道下的接收

    %%信号识别

    CMAOUT = Rx.Signal;

    %去除直流成分

    CMAOUT = CMAOUT - mean(CMAOUT);

    %normalization接收信号功率归一化

    CMAOUT=CMAOUT/sqrt(mean(abs(CMAOUT).^2));

    s = CMAOUT;

    signalpow = mean(abs(s).^2);%信号功率

    noisepow = signalpow/(10^(snr(snrIndex)/10));%噪声功率

    C20_hat = mean(s.^2);

    C21_hat = mean(abs(s).^2);

    C21_hat = C21_hat-noisepow;%计算信号二阶累积量C21时,由于C21为信号模的平方

    %而我们接收的s是在AWGN信道下接收的,所以求C21时还应考虑噪声功率。

    C40_hat = mean(s.^4)-3*C20_hat^2;

    %C41_hat = mean((s.^3).*conj(s))-3*C20_hat*C21_hat;

    C42_hat = mean(abs(s).^4)-abs(C20_hat)^2-2*C21_hat^2;

    C40_normal = C40_hat/C21_hat.^2;

    %C42_normal = C42_hat/C21_hat.^2;

    AbsC40 = abs(C40_normal);

    if(j==printJ)    fprintf('%g   ',AbsC40);   end

    if(AbsC40>=1.5)%PSK

    classify = 1;

    elseif(AbsC40>=0.9&&AbsC40<1.1)%QPSK

    classify = 2;

    elseif(AbsC40>=1.1&&AbsC40<1.3)%8QAM

    classify = 3;

    elseif(AbsC40>=0.67&&AbsC40<0.9)%16QAM

    classify = 4;

    elseif(AbsC40<0.35)%32QAM

    classify = 5;

    elseif(AbsC40>=0.35&&AbsC40<0.63)%64QAM

    classify = 6;

    end

    if(classify == System.BitPerSymbol)

    classify_correct = classify_correct + 1;

    end

    %subplot(1,7,snrIndex);%绘制原始噪声

    %plot(Rx.Signal,'.');

    %plot(CMAOUT,'.');

    end

    classify_correct_ratio(snrIndex) = classify_correct/ClassifySetNumber*100;

    end

    %%绘制图形

    figure(1);subplot(2, 3, j);

    plot(snr, classify_correct_ratio, '-b.');

    axis([snr_mini snr_max 0 110]);

    ylabel('识别正确率/%');

    xlabel('信噪比/dB');

    if(j == 1)

    title('PSK调制方式识别');

    elseif(j == 2)

    title('QPSK调制方式识别');

    elseif(j == 3)

    title('8QAM调制方式识别');

    elseif(j == 4)

    title('16QAM调制方式识别');

    elseif(j == 5)

    title('32QAM调制方式识别');

    else

    title('64QAM调制方式识别');

    end

    if(printXingZuo==1)

    figure(2);subplot(2, 3, j);

    plot(real(CMAOUT),imag(CMAOUT),'.');

    if(j == 1)

    title('PSK调制方式星座图');

    elseif(j == 2)

    title('QPSK调制方式星座图');

    elseif(j == 3)

    title('8QAM调制方式星座图');

    elseif(j == 4)

    title('16QAM调制方式星座图');

    elseif(j == 5)

    title('32QAM调制方式星座图');

    else

    title('64QAM调制方式星座图');

    end

    end

    end

    错误使用 modem.qammod (line 82)

    MODEM.QAMMOD has been removed. Use QAMMOD instead.

    出错 Untitled (line 36)

    h = modem.qammod('M', M, 'SymbolOrder', 'Gray');

    展开全文
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    1.软件版本

    MATLAB2021a
    2.本算法理论知识

    3.核心代码

    clc;
    clear;
    close all;
    warning off;
    addpath 'func\'
     
    CYC = 20;
    for ij = 1:CYC
        ij
        CYC = 20;
        RandStream.setDefaultStream(RandStream('mt19937ar','seed',ij));
        Len                 = 8;
        Nc                  = 64*Len;%子载波数
        T                   = 6.4e-6;
        TG                  = 1.6e-6;
        fLen                = 512;
        I                   = 4;
        %导频坐标
        pilot_index         = [1:I:Nc];
        N                   = Nc;%总载波数
        [Rm,Cn]             = size(pilot_index);%导频子载波数
        %多普勒频移
        doppler_frequency   = 0.01;
        ts                  = 1e-6; 
        %保护时间
        CP                  = Nc/Len/(T/TG);
        C                   = 2; 
        SNR_dB              = [0:2:20];
        err_rate            = ones(C,length(SNR_dB));
        ERR_RATE            = ones(1,length(SNR_dB));
        ERR_RATE2           = ones(1,length(SNR_dB));
        ERR_RATE3           = ones(1,length(SNR_dB));
        h1                  = zeros(N,1);
        h2                  = zeros(N,1);
        %多径个数
        multipath_number = 3;
        delay            = [0,1e-6,2e-6]/ts;%各径延迟
        trms             = 4e-6/ts; %多径平均延迟
        var_pow          = 10*log10(exp(-delay/trms));
        RLchannel        = rayleighchan(1,doppler_frequency,delay,var_pow);
        RLchannel.StorePathGains = 1;
        test             = ones(C,1);%测试向量
        filter(RLchannel,test);
        %提取瑞利信道
        h_RL             = RLchannel.PathGains;
        for ii=1:C
            x_Trans = randint(N,1,4);
            %QPSK调制
            X       = func_QPSK_mod(x_Trans);
            %待传输信号
            x       = func_OFDM_mod(X,fLen,CP,Nc);     
            %信道
            for hh=1:multipath_number;
                h1(1+delay(hh))= h_RL(ii,hh);%信道的冲击响应
            end
            %H为根据22计算得到的H
            H   = fft(h1,fLen);
            %收到的信号
            y_r = filter(h1,1,x);
            for SNR_index=1:length(SNR_dB);
                %加噪声
                y       = awgn(y_r,SNR_dB(SNR_index),'measured'); 
                %去CP
                y0      = y(CP+1:CP+Nc,1);
                Y       = fft(y0);
                
                %你所要求的不太对的函数写法
                est_H        = ChannelEstimation(SNR_dB(SNR_index),1,delay,doppler_frequency,var_pow);
                %CS信道估计,H_esti为估计得到的H
                [H_esti,h2]  = func_omp(Y,X,Nc,fLen,pilot_index,multipath_number);
                %计算估计得到的Ap部分
                Ap   = abs(h2);
                
                %计算估计得到的exp部分
                exps = angle(h2);
                
                
                %估计的导频加信号的值
                X_esti  = Y./H_esti;
                x_omp_rec                           = func_QPSK_demod(X_esti);
                [err_number,err_rate(ii,SNR_index)] = symerr(x_Trans,x_omp_rec);
                err_num(ii,SNR_index)            = sum(sum(cov(x_Trans,x_omp_rec)));
                mse_num(ii,SNR_index)            = mse(abs(h1(1:multipath_number)-h2(1:multipath_number)));       
            end
        end
        for jj=1:length(SNR_dB);
            ERR_RATE(1,jj) = mean(err_rate(:,jj));
            ERR_RATE2(1,jj)= mean(err_num(:,jj));
            ERR_RATE3(1,jj)= mean(mse_num(:,jj));
        end
        S1 = [];
        S2 = [];
        S3 = [];
        
        if ij > 1
           load func\tmps.mat
        end
        S1 = [S1;ERR_RATE];
        S2 = [S2;ERR_RATE2]; 
        S3 = [S3;ERR_RATE3]; 
        save func\tmps.mat S1 S2 S3 SNR_dB
        addpath 'func\'
    end
    
    load func\tmps.mat
    ERR_RATEs  = mean(S1,1);
    ERR_RATE2s = mean(S2,1);
    ERR_RATE3s = mean(S3,1);
    
    figure;
    plot(SNR_dB,ERR_RATE2s/max(ERR_RATE2s),'b-s');
    hold on;
    xlabel('SNR');
    ylabel('信号相关性');
    grid on;
    
    
    figure;
    semilogy(SNR_dB,ERR_RATEs,'b-s');
    hold on;
    xlabel('SNR');
    ylabel('系统误码率');
    grid on;
    
    
    figure;
    semilogy(SNR_dB,ERR_RATE3s,'b-s');
    hold on;
    xlabel('SNR');
    ylabel('信道估计H 估计误差');
    grid on;
    
    
    
    save R.mat SNR_dB ERR_RATEs ERR_RATE2s ERR_RATE3s
    
    %显示原始信道和估计后的信道
    ho   = h1(1:multipath_number);
    hest = h2(1:multipath_number); 
    
    ho
    hest
    

    4.操作步骤与仿真结论

     5.参考文献

    [1]赵锦航, 刘健均, 周思源,等. 基于BIC停止准则的改进A*OMP信道估计算法[J]. 计算机应用与软件, 2019, 36(5):6.

    [2]朱芹, 王彪. 基于改进BOMP算法的水声信道估计[J].  2022(8).

     A01-102
    6.完整源码获得方式

    方式1:微信或者QQ联系博主

    方式2:订阅MATLAB/FPGA教程,免费获得教程案例以及任意2份完整源码

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