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  • 瑞利信道多径仿真程序。可以使用。进行多径信道的学习验证,用于MIMO
  • OFDM经过并串变换后变成一串数据Tx_data(1,n),经过多径瑞利衰落信道,仿真这个信道然后输出Rx_data。 做了好几天实在做不出来了,拜托各位大佬帮忙看下。 信道为EPA信道,即 延迟dely=[0 30 70 90 110 190 410]...
  • OFDM系统matlab仿真,代码主要来源于知乎上...对原代码略作修改:将原代码中高斯白噪声信道修改为多径瑞利信道(5径模型)+高斯白噪声信道;同时为了配合多径信道,加入了交织编码、解交织
  • 以上便是下图产生多径瑞利信道的由来。 PowerdB=[0 -2 -7 -10]; % 信道抽头功率分布,in dB Delay=[0 2 4 5]; % 信道时延(采样点) Power=10.^(PowerdB/10); % 信道抽头功率分布,in 线性尺度 Ntap=length

    多径瑞利衰落信道:指信道响应的能量或包络服从瑞利分布。而 单一径的幅度和相位特性可用一复数表示,复数的实部和虚部都服从0均值的同分布高斯过程。
    以上便是下图产生多径瑞利信道的由来。

    
    PowerdB=[0 -2 -7 -10];             % 信道抽头功率分布,in dB
    Delay=[0 2 4 5];                   % 信道时延(采样点)
    Power=10.^(PowerdB/10);            % 信道抽头功率分布,in 线性尺度
    Ntap=length(PowerdB);              % 信道抽头数
    Lch=Delay(end)+1;                  % 信道长度 信道长度是指一个信号传播时持续的时间,那么,此处为何要+1???
                                       % 因为对于向量而言,0不为有效下标
    channel=(randn(1,Ntap)+1i*randn(1,Ntap)).*sqrt(Power/2);    
    h=zeros(1,Lch);                                            
    h(Delay+1)=channel;                                        
    y = conv(x_GI,h); 
    

    写道这里,心中有一点疑惑,产生高斯噪声不是也是这样产生吗?怎么一个叫多径瑞利衰落,一个叫高斯噪声。

    y_noise = y + noise_mag*(randn(size(y))+1i*randn(size(y)))
    

    答案很容易得出。在仿真时,高斯噪声是以叠加的形式加到衰落信号上的,也就是说,每个信号点受到一个高斯噪声的影响,而多径瑞利信道关注的是信道脉冲响应整体的影响。(即,关注的点不同)

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  • 多径信道下 简单OFDM matlab仿真 移动通信课程作业,瑞利3径信道
  • 瑞利信道MATLAB仿真程序,该程序模拟了一个信号通过瑞利信道之后所产生的变化
  • 瑞利信道MATLAB仿真

    2017-03-31 15:36:33
    瑞利信道MATLAB仿真,源程序及仿真结果
  • Matlab仿真多径信道瑞利衰落发布时间:2018-12-13 13:07,浏览次数:704, 标签:Matlab%主函数%两径瑞利衰落信道仿真%设定默认参数NN=256; %传输符号个数tb=0.5; %一个比特时间fs=10; %每符号采样数ebn0db=[1:2:15];%...

    Matlab仿真多径信道瑞利衰落

    发布时间:2018-12-13 13:07,

    浏览次数:704

    , 标签:

    Matlab

    %主函数

    %两径瑞利衰落信道仿真

    %设定默认参数

    NN=256; %传输符号个数

    tb=0.5; %一个比特时间

    fs=10; %每符号采样数

    ebn0db=[1:2:15];%设定Eb/N0

    %建立QPSK信号

    x=random_binary(NN,fs)+i*random_binary(NN,fs); %x为QPSK信号

    %输入功率和延迟

    p0=0; %视距LOS分量

    p1=20; %第一路径分量

    p2=1; %第二路径分量

    delay=1; %按照每符号采样数决定的延迟

    delay0=0;

    delay1=0;

    delay2=delay;

    %设定复高斯(瑞利)衰减

    gain1=sqrt(p1)abs(randn(1,NN)+irandn(1,NN));

    gain2=sqrt(p2)abs(randn(1,NN)+irandn(1,NN));

    for k=1:NN

    for kk=1:fs

    index=(k-1)*fs+kk;

    ggain1(1,index)=gain1(1,k);

    ggain2(1,index)=gain2(1,k);

    end

    end

    y1=x;

    for k=1:delay2

    y2(1,k)=y1(1,k)sqrt(p0);

    end

    for k=(delay2+1):(NNfs)

    y2(1,k)=y1(1,k)*sqrt(p0)+y1(1,k-delay1)*ggain1(1,k)+y1(1,k-delay2)*ggain2(1,k);

    end

    %匹配滤波器

    b=-ones(1,fs);

    b=b/fs;

    a=1;

    y=filter(b,a,y2);

    [cor lags]=vxcorr(x,y);

    cmax=max(max(abs(cor)));

    nmax=find(abs(cor)==cmax);

    timelag=lags(nmax);

    corrmag=cmax;

    theta=angle(cor(nmax));

    y=yexp(-itheta);

    %噪声BW校准

    hh=impz(b,a); ts=1/16; nbw=(fs/2)sum(hh.^2);

    index=(10fs+8:fs:(NN-10)fs+8);

    xx=x(index);

    yy=y(index-timelag+1);

    [n1 n2]=size(y2);ny2=n1n2;

    eb=tbsum(sum(abs(y2).^2))/ny2;

    eb=eb/2;

    [peideal,pesystem]=qpsk_berest(xx,yy,ebn0db,eb,tb,nbw);

    figure

    semilogy(ebn0db,peideal,'b-’,ebn0db,pesystem,‘r±’)

    xlabel(‘Eb/N0(db)’);ylabel(‘Probability of Error’);

    grid on

    axis([0 14 10^(-10) 1]);

    仿真结果:

    需要调用的相关函数:

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  • 瑞利信道和莱斯信道进行的Matlab仿真建模
  • matlab瑞利信道的程序

    2018-04-25 15:08:35
    matlab瑞利信道的程序,可以产生单径瑞利信道。有详细的备注说明
  • 短波信道模型--多径瑞利信道原理详解及matlab实现

    万次阅读 热门讨论 2018-03-05 18:41:08
    瑞利衰落是一种小尺度衰落效应,它总是叠加... 基于频率单调衰落的基带等效Jakes模型搭建的多径瑞利衰落信道,Jakes仿真模型用多个多普勒频偏和一个最大多普勒频偏模拟多径瑞利衰落信道,其仿真器框图如图所示:多...

            瑞利衰落是一种小尺度衰落效应,它总是叠加于大尺度衰落效应上如衰减、阴影等。发射端和接收端相对运动速度的大小决定了信道衰落的快慢。相对运对导致接收信号存在多普勒频移,即信道衰落的快慢与多普勒频移的大小有关。

            基于频率单调衰落的基带等效Jakes模型搭建的多径瑞利衰落信道,Jakes仿真模型用多个多普勒频偏和一个最大多普勒频偏模拟多径瑞利衰落信道,其仿真器框图如图所示:


    多径瑞利衰落信道的matlab代码为:模拟了6条衰落信道,不同延时,不同衰落功率。直接自己编写的代码,可以自己修改参数,没有使用MATLAB的自带函数,我觉得那个函数,嗯。。。。。,用起来不方便,而且有的时候衰落和延时加不进去。

    function [xout]=MUL_RAYLEIGH(x,itau,dlvl,itn,n1,nsamp,tstp,fd,flat)
    %****************** variables *************************
    % x  input Ich baseband data     
    % yout   output Qch baseband data
    % itau   : Delay time for each multipath fading
    % dlvl   : Attenuation level for each multipath fading
    % itn    : Fading counter for each multipath fading
    % n1     : Number of summation for direct and delayed waves 
    % nsamp   : Total number od symbols
    % tstp   : Mininum time resolution
    % fd   : Maxmum doppler frequency
    % flat     flat fading or not 
    % (1->flat (only amplitude is fluctuated),0->nomal(phase and amplitude are fluctutated)   
    %******************************************************
    n0 = 25;      % n0     : Number of waves in order to generate each multipath fading
    xout = zeros(1,nsamp);
    total_attn = sum(10 .^(  dlvl ./ 20.0));
    
    for k = 1 : n1 
        
    	atts = 10.^ (dlvl(k)/20.0);
    
    	if dlvl(k) >= 40.0 
    	       atts = 0.0;
    	end
    
    	[xtmp] = delay ( x, nsamp , itau(k));
    	[xtmp3] = siglfade (xtmp,nsamp,tstp,fd,n0,itn(k),flat);% single fade
    	
      xout = xout + atts .* xtmp3 ./ sqrt(total_attn);
    
    end
    % ************************end of file***********************************
    function [xout] = delay(x,nsamp,idel )
    % Gives delay to input signal
    %****************** variables *************************
    % x      input Ich data     
    % xout   output Qch data
    % nsamp   Number of samples to be simulated 
    % idel   Number of samples to be delayed
    %******************************************************
    
    xout=zeros(1,nsamp);
    if idel ~= 0 
      xout(1:idel) = zeros(1,idel);
    end
    
    xout(idel+1:nsamp) = x(1:nsamp-idel);
    
    % ************************end of file***********************************
    
    function [xout]=siglfade(x,nsamp,tstp,fd,no,counter,flat)
    % Generate Rayleigh fading
    % %****************** variables *************************
    % x  : input Ich data     
    % xout   : output Qch data
    % nsamp  : Number of samples to be simulated       
    % tstp   : Minimum time resolution                    
    % fd     : maximum doppler frequency               
    % no     : number of waves in order to generate fading   
    % counter  : fading counter                          
    % flat     : flat fading or not 
    % (1->flat (only amplitude is fluctuated),0->nomal(phase and amplitude are fluctutated)    
    %******************************************************
    
    if fd ~= 0.0  
        ac0 = sqrt(1.0 ./ (2.0.*(no + 1)));   % power normalized constant(ich)
        as0 = sqrt(1.0 ./ (2.0.*no));         % power normalized constant(qch)
        ic0 = counter;                        % fading counter
     
        pai = 3.14159265;   
        wm = 2.0.*pai.*fd;
        n = 4.*no + 2;
        ts = tstp;
        wmts = wm.*ts;
        paino = pai./no;                        
    
        xc=zeros(1,nsamp);
        xs=zeros(1,nsamp);
        ic=[1:nsamp]+ic0;
    
      for nn = 1: no
    	  cwn = cos( cos(2.0.*pai.*nn./n).*ic.*wmts );
    	  xc = xc + cos(paino.*nn).*cwn;
    	  xs = xs + sin(paino.*nn).*cwn;
      end
    
      cwmt = sqrt(2.0).*cos(ic.*wmts);
      xc = (2.0.*xc + cwmt).*ac0;
      xs = 2.0.*xs.*as0;
    
      ramp=sqrt(xc.^2+xs.^2);   
    
      if flat ==1
        xout = sqrt(xc.^2+xs.^2).*x;    % output signal
      else
        xout = x .*(xc+1i*xs);
      end
    
    else  
      xout = x;
    end
    
    % ************************end of file***********************************
    



    展开全文
  • 瑞利衰落信道和莱斯衰落信道进行的MATLAB建模仿真
  • 瑞利信道Matlab仿真程序
  • SISO系统的多径瑞利信道理想信道估计代码,用于获取多径信道的理想信道
  • 径瑞利信道中的两发一收STBC
  • 我实际上在通道均衡方面遇到了麻烦,因为多普勒效应引入了相位旋转,我不知道如何纠正。 如果有人能帮助我, 我真的很感激。
  • 通过MATLAB仿真两径瑞利衰落信道模型和多径瑞利信道指数型功率时延分布模型。
  • 模拟瑞利信道中 BPSK 传输和接收的简单 Matlab 示例。 该脚本执行以下操作 (a) 生成 +1 和 -1 的随机二进制序列。 (b) 将符号与通道相乘,然后添加高斯白噪声。 (c) 在接收端,用已知信道均衡(划分)接收到的符号...
  • 什么是单径瑞利信道什么是多径瑞利信道单径瑞利信道多径瑞利信道都属于瑞利衰落信道;第一个最大多普勒频移取决于移动速度。最大多普勒频移越大表示信道逐渐变成快时变信道,误码性能就会越差。看得出来你的仿真...

    什么是单径瑞利信道什么是多径瑞利信道

    单径瑞利信道和多径瑞利信道都属于瑞利衰落信道;

    第一个最大多普勒频移取决于移动速度。最大多普勒频移越大表示信道逐渐变成快时变信道,误码性能就会越差。看得出来你的仿真模块中没有对快时变信道衰减进行处理,所以还是取小一点吧。我认为0Hz~50Hz比较合适。 第二个是多径各径时延。

    瑞利信道怎么用 matlab做仿真

    毕业设计要用matlab做一个瑞利信道的仿真 要怎么做。请多多帮忙。

    频率选择性衰落信道和瑞利信道的区别

    瑞利衰落是一种特殊的多径衰落 瑞利衰落(Rayleigh Fading):在无线通信信道中,由于信号进行多径传播达到接收点处的场强来自不同传播的路径,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。

    服从瑞利分布的信道增益编程时如何取值?

    瑞利信道仿真的是信号的衰落情况,高斯信道仿真的是 信号传播中的噪声影响,噪声是必须有的。

    matlab自带的瑞利衰落信道函数是时域的还是频域的?如果我自己建立的信道函数是时域的(与时间t有关),那么我输入的数字信第一个最大多普勒频移取决于移动速度。最大多普勒频移越大表示信道逐渐变成快时变信道,误码性能就会越差。看得出来你的仿真模块中没有对快时变信道衰减进行处理,所以还是取小一点吧。我认为0Hz~50Hz比较合适。 第二个是多径各径时延。

    【OFDM高手进来啊】 过信道的时候要经过瑞利多径信我是做信道估计的,就是估计出H或者h,但前提是自己生成一个瑞利多径信首先需要了解无线通信信道的一些特性,然后进行信道建模:常用的jakes模型。建议你查看相关文献资料。做研究得学会文献检索啊,比如中文的知网。

    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。

    展开全文
  • 这是一份关于瑞利和莱斯衰落信道matlab代码
  • 该文件给出随机瑞利信道产生函数,通过给出参数调用
  • QPSK通过Rayleigh信道多径衰落的Matlab仿真。
  • 该文件计算瑞利信道个 SNR 值的 BER。 每个 BER 值都是针对 100 个错误计算得出的,以获得精确的结果。 我希望脚本能帮助学生。
  • 瑞利信道MATLAB仿真,多径信道瑞利衰退信道jaker模型改进
  • 这是一个关于瑞利信道的仿真,里面有详细的程序
  • 通信系统中关于多径衰弱信道的仿真实现,包括瑞利衰减信道、高斯信道MATLAB仿真与对比分析以及蒙特卡罗的应用
  • 如果用上面说的信号各时延样本线性叠加来模拟多径,则定时估计MSE曲线用plot来画的话是一条水平线,其值一直是0,我想是不是还是跟多径信道模拟的方法不对有关系。。。 我之前有一篇文章就是因为这个MSE是条水平线...
  • 瑞利信道和莱斯信道进行的Matlab仿真建模

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多径瑞利信道matlab

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