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无线信道的数学表示--信道分类以及平坦衰落的仿真方法

2023-02-23 14:21 作者:乐吧的数学  | 我要投稿

相关视频在:https://www.bilibili.com/video/BV18G4y137Sj/

平坦衰落信道的仿真方法

从公式 (9) 可以看出,发送信号经过一个延时 %5Ctau'_0 ,再乘以一个衰减系数:

%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5EN%20c_n%20e%5E%7Bj(%5Ctheta_n%20%2B%202%5Cpi%20f_n%20t)%7D

 

记为

%5Cmu(t)


%5Cmu(t)%20%3D%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5EN%20c_n%20e%5E%7Bj(%5Ctheta_n%20%2B%202%5Cpi%20f_n%20t)%7D%20 

当 N 趋于无穷时,


%5Cmu(t)%20%3D%5Cunderset%7Bn%20%5Cto%20%5Cinfty%7D%7B%5Clim%7D%20%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5EN%20c_n%20e%5E%7Bj(%5Ctheta_n%20%2B%202%5Cpi%20f_n%20t)%7D%20%20 

一个复数值的高斯随机过程(t是某个固定时刻,则称为高斯随机变量)。

 

具有 0 均值,方差为
2%5Csigma%5E2%20%3D%20Var%5C%7B%5Cmu(t)%5C%7D%20%3D%5Cunderset%7Bn%20%5Cto%20%5Cinfty%7D%7B%5Clim%7D%20%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5EN%20E(c_n%5E2)

(???????????? 这个方差的计算,为什么可以把指数部分不管?)

 

 

一个简单的方法

采样率为 fs = 10000=10k,若时域信号有 N 个,某一次仿真的总的时域的信号个数,假如我们要传输 1秒 的数据,则数据量为 10k 个。

 

根据公式 9 ( 复制下来在这里):

h(%5Ctau'%2Ct)%20%3D%20%5B%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5EN%20c_n%20e%5E%7Bj(%5Ctheta_n%20%2B%202%5Cpi%20f_n%20t)%7D%5D%20%5Cdelta(%5Ctau'%20-%20%5Ctau'_0)%20%5Cquad%20-----(9)

h(%5Ctau'%2Ct)%20%3D%20%5B%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5EN%20c_n%20e%5E%7Bj(%5Ctheta_n)%7De%5E%7B%20j2%5Cpi%20f_n%20t%7D%5D%20%5Cdelta(%5Ctau'%20-%20%5Ctau'_0)%20%5Cquad%20-----(9)
 

一个单路径的 rayleight 信道,也就是非频率选择性衰落信道,则 公式 (9)中的角度是等概率分布,多个散射路径的入射角也是等概率分布,则可用下面的代码实现:

 
Matlab 代码:






 时域采样点的个数为 10000 个,就是我们要考虑的非常短的一段时间内。

若 rayleigh 信道有 10 个 taps (h(%5Ctau')  有10个 taps) ,则需要 h(%5Ctau') 与 x(t) 做卷积。

 

若再没有多普勒频移,则:
h(%5Ctau')%20%3D%20%5B%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5EN%20c_n%20e%5E%7Bj%5Ctheta_n%20%7D%5D%20%5Cdelta(%5Ctau'%20-%20%5Ctau'_i)

%5Ctau'_i 是第  i 个路径的延时,这个路径上可能有  N_i 个不可分离的子路径组成。

N_i  足够大时:

%5Cbegin%7Baligned%7D%0Ah(%5Ctau')%20%26%3D%20%5B%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5EN%20c_n%20e%5E%7Bj%5Ctheta_n%20%7D%5D%20%5Cdelta(%5Ctau'%20-%20%5Ctau'_i)%20%20%5C%5C%0A%20%26%3D%20%5B%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5EN%20c_n%20cos(%5Ctheta_n)%20%2B%20%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5EN%20c_n%20sin(%5Ctheta_n)%5D%20%5Cdelta(%5Ctau'%20-%20%5Ctau'_i)%0A%5Cend%7Baligned%7D



根据中央极限定理:

%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5EN%20c_n%20cos(%5Ctheta_n)    和 %5Csum_%7Bn%3D1%7D%5EN%20c_n%20sin(%5Ctheta_n)

都是高斯分布。

 

 若有多普勒效应,则:
%5Cbegin%7Baligned%7D%0Ah(%5Ctau'%2Ct)%20%26%3D%20%5B%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5EN%20c_n%20e%5E%7Bj(%5Ctheta_n%20%2B%202%5Cpi%20f_n%20t)%7D%5D%20%5Cdelta(%5Ctau'%20-%20%5Ctau'_0)%20%5C%5C%0A%26%3D%5Bc_1%20e%5E%7Bj%20%5Ctheta_1%7D%20e%5E%7Bj2%5Cpi%20f_1%20t%7D%2B....%2Bc_N%20e%5E%7Bj%20%5Ctheta_N%7D%20e%5E%7Bj2%5Cpi%20f_N%20t%7D%5D%20%5Cdelta(%5Ctau'%20-%20%5Ctau'_0)%0A%5Cend%7Baligned%7D



下面是总结,分四种情况讨论

 

在一个很小的时间范围内,例如 OFDM 的几个 symbols 时间内

(1) 非频率选择性衰落(没有离散独立路径)
分两种情况:
(a) 若没有多普勒频移


h(%5Ctau'%2Ct)%20%3D%20%5B%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5EN%20c_n%20e%5E%7Bj%5Ctheta_n%20%7D%5D%20%5Cdelta(%5Ctau'%20-%20%5Ctau'_0)%20



可以看到,上面公式的右侧,与时间 t 无关,所以:

h(%5Ctau')%20%3D%20%5B%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5EN%20c_n%20e%5E%7Bj%5Ctheta_n%20%7D%5D%20%5Cdelta(%5Ctau'%20-%20%5Ctau'_0)


这个是平坦衰落,所以,只有一个时延

delta 函数保证 %5Ctau' 只在 %5Ctau'_0 这个位置有值。

 

(b)若有多普勒频移

多普勒频移在时间域上就与 t 有关,所以,t 不能省:
h(%5Ctau'%2Ct)%20%3D%20%5B%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5EN%20c_n%20e%5E%7Bj%5Ctheta_n%7De%5E%7Bj%202%5Cpi%20f_n%20t)%7D%5D%20%5Cdelta(%5Ctau'%20-%20%5Ctau'_0)%20



这个是平坦衰落,所以,只有一个时延,即 %5Ctau'_0,  这个 就 %5Ctau'_0 是图上的 %5Ctau_1
delta 函数保证 %5Ctau' 只在 %5Ctau'_0 这个位置有值。

 

 

(2) 频率选择性衰落

要从公式(6)开始分析:
h(%5Ctau'%2Ct)%20%3D%20%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5E%7BN%7D%20c_n%20%20e%5E%7Bj%5Ctheta_n%7De%5E%7Bj2%5Cpi%20f_n%20t%7D%20%20%5Cdelta(%5Ctau'-%5Ctau'_n(0))%20%5Cquad%20-----(6)


也分两种情况:

(a)  若没有多普勒频移,但有多个离散独立路径

每个离散独立路径由多个不可区分的路径组成。


可以看到,上面公式的右侧,与时间 t 无关,所以:
h(%5Ctau')%20%3D%20%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5E%7BN%7D%20c_n%20%20e%5E%7Bj%5Ctheta_n%7D%20%5Cdelta(%5Ctau'-%5Ctau'_n(0))



假设有两个离散独立路径,延时分别为 %5Ctau_1%2C%20%5Ctau_2


h(%5Ctau')%20%3D%20%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5E%7BN%7D%20c_n%20%20e%5E%7Bj%5Ctheta_n%7D%20%5Cdelta(%5Ctau'-%5Ctau_1)


h(%5Ctau')%20%3D%20%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5E%7BN%7D%20c_n%20%20e%5E%7Bj%5Ctheta_n%7D%20%5Cdelta(%5Ctau'-%5Ctau_2)
 

(b)  若有多普勒频移,且有多个离散独立路径
h(%5Ctau'%2Ct)%20%3D%20%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5E%7BN%7D%20c_n%20%20e%5E%7Bj%5Ctheta_n%7De%5E%7Bj2%5Cpi%20f_n%20t%7D%20%20%5Cdelta(%5Ctau'-%5Ctau'_n(0))

 假设有两个离散独立路径,延时分别为 %5Ctau_1%2C%20%5Ctau_2 
h(%5Ctau'%2Ct)%20%3D%20%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5E%7BN%7D%20c_n%20%20e%5E%7Bj%5Ctheta_n%7De%5E%7Bj2%5Cpi%20f_n%20t%7D%20%20%5Cdelta(%5Ctau'-%5Ctau_1)


所有时延为 %5Ctau_1  的多个不可分的路径构成的一个独立离散路径
h(%5Ctau'%2Ct)%20%3D%20%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5E%7BN%7D%20c_n%20%20e%5E%7Bj%5Ctheta_n%7De%5E%7Bj2%5Cpi%20f_n%20t%7D%20%20%5Cdelta(%5Ctau'-%5Ctau_2)

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