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衰落(1)

2022-12-28 20:17| 来源: 网络整理| 查看: 265

1、直观解释

衰落(Fading):由于信号的多径传输导致信号衰减的过程。

衰落的影响

①信号的衰落会导致信号在通过信号时有更严重的波动(fluctuating);

②衰落会影响接收端的译码性能。

根据信道的特性对衰落分类

时间选择性(由多普勒频移引起):a、慢衰落(大尺度衰落)b、快衰落(小尺度衰落) 小尺度衰落根据频率选择性(由时延扩展引起,本质是由多径效应引起): b1、平坦衰落 b2、频率选择性衰落空间选择性:a、瑞利衰落b、莱斯衰落2、造成衰落的原因

①路径损耗

②接收信号能量的波动

③信号相位的波动

④接收信号到达角度的不同 -- 空间选择性衰落

⑤其他物体的折射(阴影衰落)

⑥多径效应 -- 时间选择性衰落 以及 频率选择性衰落

⑦频率漂移(多普勒效应)

3、相干时间和相干带宽

相干时间:T_{\text {coherent }} \propto \frac{1}{f_{\text {Doppler }}} ,描述了信道变化的速度,表示在该时间内信道保持不变,与多普勒频移成反比。——时间选择性衰落,即信道的幅度随着时间改变。

相干带宽:B_{\text {coherent }} \propto \frac{1}{t_{\text {spread }}} ,与相干时间相对应,表示在该带宽内信道保持不变。与信道的冲激响应持续的时间,即时延扩展,成反比。——依据是「傅里叶变换的尺度变换性质」,即时域上信号展宽,则频域上信号压缩。——频率选择性衰落,即信号的幅度随着频率改变。

信道的时间选择性是由于多普勒频移引起的,而频率选择性是由于时延扩展引起的。

相干时间就是信道保持恒定的最大时间差范围;相干带宽就是信道保持恒定的最大频率差范围。

4、快衰落和慢衰落 -- 信道在时间上的分类

快衰落和慢衰落是由相干时间和传输一个符号的时间的大小决定的

快衰落是由于终端的移动而引起信道衰落的变化较快。

快衰落还有一个等价的多普勒效应解释:信道的相干时间T_{\text {coherent }} < 传输一个符号的时间,即在一个符号传播的过程中,信道的衰减特性将发生多次变化,导致基带脉冲波形的失真

因此,快衰落会导致基带脉冲波形失真,造成信噪比的损失,通常会产生不可还原的错误,这种扭曲的脉冲会导致同步问题

慢衰落的多普勒效应的解释为:信道的相干时间T_{\text {coherent }} > 传输一个符号的时间,即在一个符号传播的过程中,信道的特性可看成近似不变。

因此,在慢衰落唯一的损失就是会造成SNR的损失

5、多径信道

影响信道强度变化的两个因素:

大尺度衰落:也可以被称为慢衰落,主要由信号的路径损耗和阴影衰落引起。通常发生在移动设备移动的距离与小区大小相当的情况下,并且通常与频率无关

小尺度衰落:也可以被称为快衰落,主要由于多径效应引起。发生在载波波长的空间尺度上,并且与频率有关,分为a)频率选择性衰落;b)平坦衰落

%%%%%%%%%%%%%%%% 观察多径效应对接受信号的影响 %%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%% multi_path.m %%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%% date:2022/3/28 author:Nan_Wang %%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%程序说明 %%%% 1、考虑六条路径,每条路径都有衰减(attenuation)和时延(delay)两个属性, %%%% 2、分别绘制发送信号经过六条路径的幅度和相位的变换 %%%% 3、绘制接收端收到的信号的,即经过六条路径的信号之和的幅度和相位变化 %%%%%% 仿真环境 %软件版本:MATLAB R2021a clc; clear all; close all; %*************** 参数设置 ***************% a=[1 0.7919 0.9218 0.7382 0.1763 0.4057]; % 六条路径的衰减 tau = [0 0.0579 0.3529 0.4103 0.8132 0.8936]; % 六条路径的时延 t = 0:1/100:2; f = 2; % 发送信号的频率,发送信号为s(t) = Re{exp(1i * 2 * pi * f * t)},信号幅度为1 N_path = length(tau); % 路径数目 exp_iwt_sum = zeros(1,length(t)); subplot(N_path + 2, 2,[1,2]); % 除了绘制6张信号分别经过六条路径的图之外,还额外绘制一张包含路径衰减和时延的信息图和最后到达接收端的实际信号 %*************** 主程序 ***************% stem(tau, a); % 绘制路径信息 set(gca,'ytick',[0 1]); % 设置y坐标轴的刻度未知 set(gca,'xticklabel',[0 1]); %只显示x坐标轴刻度,不显示x坐标轴的值; xlabel('time delay'); ylabel('amplitude'); title('六条独立的衰减路径'); % 绘制信号分别经过六条路径后的幅度和相位 for d = 1:1:N_path exp_iwt = a(d) .* exp(1i .* 2 .* pi .* f .* (t - tau(d)) ); exp_iwt_sum = exp_iwt_sum + exp_iwt; subplot(N_path + 2,2,2*d+1); plot(t,abs(exp_iwt)); xlim([0 2]);ylim([-1 1]); set(gca,'xticklabel',[]); set(gca,'ytick',[-1 0 1]); title('幅度'); subplot(N_path + 2,2,2*d+2); stem(t,(180/pi)*angle(exp_iwt),'filled'); xlim([0 2]);ylim([-1 1]); set(gca,'xticklabel',[]); set(gca,'ytick',[-1 0 1]); title('相位'); end d = N_path + 1; subplot(N_path + 2,2,2*d+1); plot(t,abs(exp_iwt_sum),'r-'); xlim([0 2]);ylim([-3 3]); set(gca,'xticklabel',[]); set(gca,'ytick',[-3 0 3]); title('经过6条独立衰落路径的信号总和(real)'); subplot(N_path + 2,2,2*d+2); stem(t,(180/pi)*angle(exp_iwt_sum),'r-','filled'); xlim([0 2]);ylim([-3 3]); set(gca,'xticklabel',[]); set(gca,'ytick',[-3 0 3]); title('经过6条独立衰落路径的信号总和(Imag)'); %%%%%%%实验结论 %%%% 发送端信号频率固定时,虽然经过多径,但是接收端信号的幅度和相位的波形与发送信号基本一致 %%%% 最后1行图与图(2)~(6)的区别在于幅度、相位不同,但整体的信号形状类似于发射信号,这意味着该多路径没有发生失真。经过6条独立衰减路径的信号6、解释衰减信道

LoS路径服从Rician分布,Non-LoS路径服从Rayleigh分布

7、信道之间的相关性

考虑所有接受天线和发射天线之间的相关性:

信道间的相关性

对于2\times 2的MIMO,信道矩阵的维度为2\times 2

当使用多天线时,要将相关矩阵应用到Fading model上。

LTE衰减信道

对于,2\times 2 \text{case}的相关矩阵,其维度为4\times 4。

疑问:同样都是2\times 2,为什么信道矩阵的维度为2\times 2,而相关矩阵的维度为4\times 4呢?

4 = 所有路径数目总和

8、如何从分集系数矩阵推出MIMO的系数矩阵

2\times 2MIMO的相关矩阵的元素可以用2\times 1的分集相关矩阵中的元素推导出来。

9、瑞利衰落信道 -- 空间上的分类

瑞利衰落多条反射路径叠加的结果。每条路径到达接收机的时间相差不多,且每条路径的相位可以认为是独立的。如果所有的路径是独立同分布的随机变量,则根据大数定律,叠加的结果服从复高斯分布,幅度服从瑞利分布相位服从均匀分布

幅度服从瑞利分布

用户运动速度越快,瑞利衰落发生越频繁

如何生成服从瑞利分布的信号?

方法如下:

Step1、生成一个服从高斯分布的随机序列a

Step2、生成另一个服从高斯分布的随机序列b

Step3、将step1和step2生成的随机序列组合,得到一个复序列c = a+ j * b

Step4、取复信号的幅值|c|,则该幅值满足瑞利分布

Image

代码实现:

%%%%%%%%%%%%%%%% Rayleigh信道仿真 %%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%% rayleigh_channel_sim.m %%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%% date:2022/3/29 author:Nan_Wang %%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%%%程序说明 %%%% Non-LoS路径的幅度服从Rayleigh分布 %%%% 1、rayleighchan()函数本身不提供IQ data,因此需要自己生成 %%%% 2、使用filter()函数,传入数据,生成衰落的I/Q data %% % reyleighchan(samplingTime,DopplerFrequencySpan, % [vector representing phase angle of each tap of the fader], % [vector representing phase gain of each tap of the fader]) % filter(代表信道的变量, 表示I/Q data的向量) %% %%%%%% 仿真环境 %软件版本:MATLAB R2021a clc; clear all; close all; %*************** 参数设置 ***************% data = rand(20000, 1) > 0.5; hMod = comm.QPSKModulator('BitInput', true); % 输入必须为偶数长度的二进制数 hMod.PhaseOffset = 0; % 标准的QPSK modData = step(hMod, data); % 生成I/Q data channel = comm.RayleighChannel(... 'SampleRate',1000, ... 'MaximumDopplerShift',10,... 'PathDelays',[0 2e-5 0],... 'AveragePathGains',[0 -10 -30]); % 定义瑞利衰落信道 rcvData = channel(modData); % 将随机序列通过信道,得到服从瑞利分布的数据 % 绘制采样点数下,衰落信号的功率 range = 400:600; subplot(3,2,1); plot(real(modData(range)),imag(modData(range)),'ro','MarkerFaceColor',[1 0 0]); axis([-4 4 -4 4]); title('QPSK星座图'); xlabel('Re'); ylabel('Im'); subplot(3,2,2); plot(real(rcvData(range)),imag(rcvData(range)),'ro','MarkerFaceColor',[1 0 0]); axis([-4 4 -4 4]); title('通过瑞利衰落信道后的星座图'); xlabel('Re'); ylabel('Im'); subplot(3,2,[3 4]); plot(20*log10(abs(modData))); title('原始信号的功率'); xlabel('f'); ylabel('Power'); subplot(3,2,[5 6]); plot(20*log10(abs(rcvData))); title('通过瑞利衰落信道后的信号功率'); xlabel('f'); ylabel('Power'); %%%%%%%实验结论 %%%% 1、多普勒频移越大,信号的衰落越明显 仿真结果

莱斯衰落LoS路径多条反射径叠加的结果,幅度服从莱斯分布,相位服从均匀分布

10、多径效应(1)频率选择性

延时的路径在频域上相当于频谱的搬移,每条径都可以视为一个矢量,幅度由其功率决定,相位由每径的延时决定。

最后将所有矢量相加,得到一个旋转矢量,它对每个频率的响应都是不同的。

(2)相干带宽

使用功率延迟分布图可以得到在多大的频率间隔内,信道的响应是近似不变的,即得到相关带宽。

11、总结

信道衰落产生了两个方面的影响:①降低了信号的强度,使得信号更容易被噪声污染;②多径的作用使得信号产生了扭曲,引起了时延扩展,从而带来了符号间干扰(ISI)——解决方法:均衡多载波调制扩频

本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布


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