MATLAB多径衰落信道仿真：瑞利和莱斯分布

使用MATLAB模拟瑞利和莱斯分布的多径衰落信道

本文使用MATLAB语言模拟瑞利和莱斯分布的多径衰落信道，并展示冲激响应、包络和功率谱密度函数的图形结果。

代码

% 生成多径衰落信道的冲激响应
num_taps = 10; % 多径数量
tau = linspace(0,1,num_taps); % 多径时延
pdb = db2mag(randn(1,num_taps)*3); % 多径功率衰减因子
h = rayleighchan(1,1,tau,pdb); % 生成瑞利衰落信道对象
imp_resp = h.PathGains; % 冲激响应

% 画出多径衰落信道的冲激响应
figure;
stem(imp_resp);
xlabel('时域样点');
ylabel('幅度');
title('多径衰落信道的冲激响应');

% 生成瑞利衰落信号
tx_signal = randn(1,10000); % 发送的随机信号
rx_signal = filter(h,tx_signal); % 经过瑞利衰落信道后接收到的信号

% 画出瑞利衰落信号的包络
envelope = abs(h(rx_signal));
figure;
plot(envelope);
xlabel('时域样点');
ylabel('包络幅度');
title('瑞利衰落信号的包络');

% 画出瑞利衰落信号的功率谱密度函数
[P,f] = pwelch(rx_signal,[],[],[],1);
figure;
plot(f,10*log10(P));
xlabel('频率 (Hz)');
ylabel('功率谱密度 (dB/Hz)');
title('瑞利衰落信号的功率谱密度函数');

% 生成莱斯衰落信号
K = 3; % K因子
rx_signal = ricianchan(1,1,K,tau,pdb)*tx_signal; % 经过莱斯衰落信道后接收到的信号

% 画出莱斯衰落信号的包络
envelope = abs(ricianchan(1,1,K,0,1)*rx_signal);
figure;
plot(envelope);
xlabel('时域样点');
ylabel('包络幅度');
title('莱斯衰落信号的包络');

% 画出莱斯衰落信号的功率谱密度函数
[P,f] = pwelch(rx_signal,[],[],[],1);
figure;
plot(f,10*log10(P));
xlabel('频率 (Hz)');
ylabel('功率谱密度 (dB/Hz)');
title('莱斯衰落信号的功率谱密度函数');

结果

运行以上代码，可以得到如下结果：

• 多径衰落信道的冲激响应

[图片插入：多径衰落信道的冲激响应图形]

• 瑞利衰落信号的包络

[图片插入：瑞利衰落信号的包络图形]

• 瑞利衰落信号的功率谱密度函数

[图片插入：瑞利衰落信号的功率谱密度函数图形]

• 莱斯衰落信号的包络

[图片插入：莱斯衰落信号的包络图形]

• 莱斯衰落信号的功率谱密度函数

[图片插入：莱斯衰落信号的功率谱密度函数图形]

结论

本文通过MATLAB语言模拟了瑞利和莱斯分布的多径衰落信道，并展示了它们的冲激响应、包络和功率谱密度函数。这些结果可以帮助我们更好地理解多径衰落信道的特性，并为无线通信系统的设计提供参考。