基于matlab的移动衰落信道仿真毕业设计说明书(编辑修改稿)

基于matlab的移动衰落信道仿真毕业设计说明书(编辑修改稿)内容摘要：

类。 第一类方法是将高斯白噪声通过成型滤波器。 第二类方法利用一组复正弦波之和模拟。 其中，又分幅度分布模拟法和频率分布模拟 法 两种。 图 31为 上述 三种多普勒频谱模拟方法。 | H( jw )| 2 P (f) P (f) （ a） 成型滤波器法 (b)幅度分布模拟法 (c)频率分布模拟法 图 31 三种多谱勒频谱模拟方法 成形 波器法 在线性时不变滤波器 ()iHf的输入端输入白高斯噪声，且 ( ) ~ (0,1)v t N ，则输出过程 ()iut的功率谱密度满足 2( ) ( )uiui iS f H f。 所以，为了产生特定的多普勒功率谱的随机过程，可以采用相应的成形滤波器。 白 高 斯 噪 声()iHf ()iut 图 32成形滤波器法 实现有色高斯随机过程 江苏技术师范学院毕业设计说明书 (论文 ) 第 9 页 共 28 页 正弦波叠加法 如果 用有限个谐波来代替无限个谐波，则随机过程表示为   Nin nininii tfctu 1 , )2c o s ()(ˆ  （ 31） 式中， niC, 和 nif, 表示多普勒系数和多普勒频移，相移ni,是 [0,2 )内均匀分布的随机变量，由于这里的ni,是随机变量，所以此模型称为 “ 随机型仿真模型 ”。 可以看出，当 iN 时， )(ˆtui  )(tui .这时，必须强调仿真模型仍然具有随机特性，因为对于所有的 n = 2,1 „ , iN ,相位ni,都是服从均匀分布的随机变量。 图 33， 34，分别表示 随机仿真模型和确定型仿真模型。 ,1 ,1c o s ( 2 )i ift , 2 , 2c o s ( 2 )iift ,c os( 2 )iift +,1ic,2ic,i N icˆ ()iut 图 33正弦波叠加法：随机仿真模型 +,1ic,2ic,i N ic()iut, 1 , 1c os( 2 )iift , 2 , 2c o s ( 2 )iif ,c o s ( 2 )i N i i N ift  图 34 正弦波叠加法：确定型仿真模型 只有在区间 (0,2 ]上服从均匀分布的随机发生器中得到的相位ni,（ n = 2,1 „ iN ）江苏技术师范学院毕业设计说明书 (论文 ) 第 10 页 共 28 页 之后，相位ni,就不再表示随机变量而是一个常量，因为现在它们是随机变量的实现，因此可知   Nin nininii tfctu 1 , )2c o s ()(~  （ 32） 是一个确定性过程或者确定性函数 [5]。 这样 )(ˆtui 的统计特 性就非常接近基本零均值有色高斯随机过程 )(tui。 由此， )(ˆtui 将被称为实确定性高斯过程，并且 )(ˆ)(~)(~ 21 tujtutu  被称为复确定性高斯过程。 所谓的确定性瑞利过程就是 ： )(~)(~)(~)(~ 21 tujtutut  （ 33） 确定性莱斯过程： )()(~)(~)(~ tmtutut p  （ 34） 式中， )(tm 仍然表示接收信号的视距传播分量，所得到的确定性过程的仿真模型结构图如图 35 所示 [6]。 1 , 1 1 , 1c os( 2 )ft 1 , 2 1 , 2c o s ( 2 )ft 1 , 1 1 , 1c o s ( 2 )NNft 2 , 1 2 , 1c o s ( 2 )ft 2 , 2 2 , 2c os( 2 )ft 2 , 2 2 , 2c os( 2 )NNft ++1,1c1 , 2c11, Nc 2 ,1c 2,2c 2,2 Nc. )(~ t )2c o s ()(2 ptftm    )2c o s ()(1 ptftm    )(~ tu p 图 35 莱斯过程的确定性仿真模型 江苏技术师范学院毕业设计说明书 (论文 ) 第 11 页 共 28 页 由于我们的目标是使用特有的确定性过程来对由多普勒效应引起的时变衰落特征建模，因此，我们把描述确定性过程的参数 niC, ， nif, 和ni,分别称为多普勒系数，离散多普勒频率 ， 多普勒相位。 确定性过程的基本性质 作为对确定性过程 )(~tui 的说明，即作为一种映射形式，可以使得我能够对这类过程的大部分基本特征参量（比如自相关函数、功率谱密度、多普勒扩展等）一样，推导出一些简单的封闭形式的解析解。 均值：设 )(~tui 是一个确定性过程。 其中 nif,  0（ n = 2,1 ,„ , iN ） ,得到 )(~tui 的均值函数为 uim~ =0，通常都假设对所有的 n = 2,1 ,„, iN 和 i = 2,1 都满足 nif,  0。 平均功率：设 )(~tui 是一个确定性过程。 那么，可以得到 )(~tui 的平均功率为  Nin niui c1 2,2 2~ ， (35) 显然平均功率取决于多普勒系数 niC, ，而与离散多普勒频率 nif, 和多普勒相位ni,无关。 自相关函数： 对于确定性过程 )(~tui 的自相关函数，得到的封闭形式表达式为：  Nin niniu iu i fcr 1 ,2, )2c os (2)(~  （ 36） 应当注意， )(~ uiuir 取决于多普勒系数 niC, 和离散多普勒频率 nif, ，而与多普勒相位ni,无关。 同样也要注意，平均功率 2~ui 在 0 时和自相关函数 )(~ uiuir 相等。 即 )0(~~2 uiuiui r。 功率谱密度：设 )(~tui 是一个确定性过程。 那么可以得到 )(~tui 的功率谱密度表示如下：   Nin nininiu iu i ffffcfS 1 ,2, )]()([4)(~  （ 37） 因此， )(~tui 的功率谱密度函数是对称的线性谱，即 )(~)(~ fSfS uiuiuiui 。 谱线分布在离散点 f = nif, 并通过因子 42,nic 来加权 [7]。 江苏技术师范学院毕业设计说明书 (论文 ) 第 12 页 共 28 页 第四 章 确定性过程模型参数的计算方法 到目前为止，已经有多种计算仿真模型主要参数（多普勒系数 niC, 和离散多普勒频率 nif, ）的方法。 正如原始的莱斯法、等距法和均方误差法等都具有相邻离散多普勒频率之间的距离相等的特点。 这三种方法仅仅在多普勒系数怎样与所要求的多普勒功率谱密度相适应的特殊方式上有所不同。 由于离散多普勒频率具有在两个相邻频率对之间距离相等的特性 ，这三个过程有一个共同的缺点，就是所设计的确定性高斯过程和所得到的仿真模型具有相对小的周期。 这个不足是可以避免的，本次设计主要使用 JAKES 法，然而这种方法通常不能够满足给定的要求，也就是对描述瑞利过程 的复高斯随机过程的实部和虚部要求不相关。 对于无限数量的谐波函数，所有的设计方法都会产生具有相同统计特性的确定性过程，这恰好与参考模型的统计特性相符。 然而只要使用有限数量的谐波函数，我们就会得到统计特性完全不同的确定性过程 ，在特殊情况下，它完全偏离参考模型的统计特性。 多普勒相位ni,可以独立运算，如果没有一般性的限制，我们首先假设集合｛ni,｝的元素都来自于区间 [0， 2 ）上服从均匀分布的 iN 统计独立的实现 [8]。 离散多普勒频率和多普勒系数的计算方法 JAKES 法是专门为 JAKES 功率谱密度而提出的一种方法。 这里，我们将描述这个所谓经典的方法 ，这种方法具有普及 性。 下面的关系式对多普勒系数 niC, 、离散多普勒频率 nif, 和多普勒相位ni,成立： 00,02sin( ) 1 , 2 , ... , 1 , 11122c os( ) 1 , 2 , ... , 1 , 2112, 1 , 212iiii n iiiiinn N iNNnC n N iNNn N iN          （ 41） 江苏技术师范学院毕业设计说明书 (论文 ) 第 13 页 共 28 页 m a x,m a xc o s( ) 1 , 2 ... , 1 , 1 , 221, 1 , 2iiininf n N iNff n N i     （ 42） , 0 1, 2 , ..., , 1, 2i n in N i    式中， 21 NN 。 这里对多普勒系数 niC, 进行了修正，以便 )(~tui 的 2~ui 平均功率满足关系式 202~  ui ，其中 i = 2,1。 由于 nif,  0，对时间均值关系式 0~  uiui mm （ i = 2,1 ）成立。 所得到的功率谱密度 )(~ 11 fS uu 和 )(~ 22 fS uu 以及相应的自相关函数 )(~ 11 uur 和 )(~ 22 uur 如图 41所示，其中 21 NN  =9。 即使对于小值  ，从图中可以看出确定过程 )(~1tu 和 )(~2tu的自相关函数完全偏离理想自相关函数 )2()( m a x020  fJruiui 。 （ 43） 另一方面，如图所示，在区间 [0, max ]上，复确定性过程 )(~tu 的自相关函数 )(~uur 与)2(2)(~ m a x020  fJr uu  （ 44） 非常吻合 [9]。 图 41 21 NN  =9时的功率谱密度和自相关函数 江苏技术师范学院毕业设计说明书 (论文 ) 第 14 页 共 28 页 即使对于 iN ,自相关函数 )(~ uiuir 并不趋近于 )(uiuir。 然后使用极限 iN  ，我们得到函数 )]2()2([)(~ m a x4m a x020l i m  fJfJr u iu iNi  和 )]2()2([)(~ m a x4m a x02022lim  fJfJr uuNi 。