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无线移动信道特性分析

作者:时间:2011-07-18来源:网络收藏

 开阔地路径损耗
图5 开阔地路径损耗

  对图2~图5进行比较得出,在开始的50 m内,大城市环境下的路径损耗与中小城市的路径损耗相同,均为92 dB,而城 市环境下的路径损耗比郊区环境下的路径损耗高,从92 dB降低到82 dB,郊区的路径损耗比开阔地的路径损耗要高,从 82 dB降低到62 dB。由此可见,在相同的基站天线高度和距离下,开阔地的路径损耗最小,郊区次之,城市最大。另外 ,对于相同的路径损耗,比较各种地形下基站与台的距离,不难发现,开阔地的两者之间距离最大,郊区次之,城 市最小。这是因为城区的遮蔽物比较丰富,特别是路径上那些树木、车辆、建筑等障碍物会对对数正态阴影衰落产生一定的影响。这也反映出,在基站高度相同的情况下,开阔地的手机信号要比在室内或者障碍物比较多的地方好。因此,在城区、建筑物高而密集、或者多山地区,要想达到相对理想的接收功率,减少路径损耗,必须要增加基站的天线高度,并适当缩小相邻基站的距离。这也与现实生活中的实际情况是一致的。

  3.2 平坦衰落模型

  根据2.1节中的有关莱斯衰落和瑞利衰落的理论知识,本节将对这两种衰落搭建仿真平台,利用Matlab相关函数得到仿真序列,然后与理论值进行比较。具体的仿真流程图如图6所示。

平坦衰落模型仿真流程图


图6 平坦衰落模型仿真流程图

  3.2.1 莱斯衰落模型

  莱斯衰落模型经常用于仿真一个可视路径和多个非可视路径共同产生的衰落模型。莱斯分布的均值为,其中是式(13)中的高斯变量方差。对莱斯衰落进行归一化处理,使,此时信号功率与信噪比完全一致。于是,衰落幅度可表示为:


  本文利用Matlab中randn函数产生随机序列,并结合式(17)得到莱斯衰落序列。然后利用迭代法得到莱斯分布的累积函数,如图7所示。实线是理论值;兴线是仿真序列。通过比较发现,理论值与期望序列是一致的。


 图7 莱斯衰落分布函数(K=7 dB)

  3.2.2 瑞利衰落信道模型

  瑞利衰落模型仿真只需要对莱斯衰落稍作修改,仿真过程中,根据式(lb)画出了其概率密度函数,并利用Matlab中hiST函数得到瑞利衰落的密度函数估计值,如图8所示。实线是理论值;兴线是仿真值。通过仿真结果可以得出,结果与理论是一致的。

,其中是式(13)中的高斯变量方差。对莱斯衰落进行归一化处理,使,此时信号功率与信噪比完全一致。于是,衰落幅度可表示为:


  本文利用Matlab中randn函数产生随机序列,并结合式(17)得到莱斯衰落序列。然后利用迭代法得到莱斯分布的累积函数,如图7所示。实线是理论值;兴线是仿真序列。通过比较发现,理论值与期望序列是一致的。

莱斯衰落分布函数(K=7 dB)


图8 瑞利衰落概率密度函数

  4结语

  通信系统的性能主要受到信道的影响,具有较强的随机性。本文通信信号传播的衰落,对移动通信中的大尺度衰落和小尺度衰落进行了分析,这些将对无线移动通信系统的前期设计和仿真提供基础。复杂的信道对于无线通信来说不可避兔,因此要保证信号的传输质量,必须采用各种措施来减少由于衰落造成的不利影响。


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