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时间:2020-01-11
《基于Matlab分集接受性能仿真 》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、西安邮电大学通信与信息工程学院实验报告(2017/2018学年第1学期)实验课程名称:基于Matlab分集接受性能仿真学生姓名:刘蕊专业:通信工程学号:07152043指导教师:石明卫2017年12月11日9西安邮电大学通院《无线通信原理与实验实验课》过程考核表学生姓名刘蕊班级/学号通工1515/07152043承担任务实验室(单位)3#311所在部门通信工程实验室实施时间2017年12月4日—2017年12月6日具体内容实验3s仿真实现瑞利衰落信道中二重空间分集时选择式合并、等增益合并、最大比值合并s分别仿真上述三种合并方式的BER性能s比较他们的BRE性能指导教师
2、姓名石明卫职务或职称副教授指导教师对学生的评价学习态度□认真□一般□不认真学习纪律□全勤□偶尔缺勤□经常缺勤实践能力□很强□一般□较差9实验报告内容:一、实验目的通过仿真,进一步理解分集接受原理,重点掌握不同合并方式的实现方法及性能改善。二、实验环境Windows下Matlab2016b。三、实验内容s仿真实现瑞利衰落信道中二重空间分集时选择式合并、最大比值合并、等增益合并。s分别仿真上述三种合并方式的BER性能。s比较它们的BER性能。四、实验原理分集接受技术是研究如何充分利用传输中的多径信号能量,以改善传输可靠性的技术,多径信号是相同的信息沿不同的路径到达接收点的
3、,其中每条路径的信号都包含有可以利用的信息,所谓分集接收技术,就是在若干路径支路上独立的(相干性很小)载有同一信息的信号,由于独立路径在同一时刻经历深度衰落的概率很小,因此通过适当的合并技术将各个支路的信号合并输出,就可以在接收端大大降低信号的衰落程度,以获得分集增益,提高接受灵敏度。使用线性合并技术,即把收到的M个独立信号线性加权相加后输出。假设M个接受信号为r1t,r2t,⋯,rM(t),则合并后输出的信号可以表示为rt=α1r1t+α2r2t+⋯+αMrMt=k=1Mαkrk(t)其中αk为第k个信号的加权系数,选用不同的加权系数就能得到不同的合并方式,常用的合
4、并方式主要有以下三种:选择式合并,最大比值合并,等增益合并。(1)选择式合并:采用选择式合并方式时,M个接收机的输出信号线送入选择逻辑,选择逻辑再从M个接收信号中选择信噪比最高的一条支路信号作为合并器的输出信号。由上式可知,选择式合并器的加权系数只有一项为1,其余均为0。选择式合并方式简单,易于实现。如果在高频上进行合并,必须保证各支路信号同相,这将导致电路的复杂度增加。(2)最大比值合并:采用最大比值方式合并时,接收端的M个分集支路,经过相位调整后,按照适当的增益系数,同相相加,再送入检测器进行合并。M个支路的可变增益加权系数αk为该分集支路的信号包络rk与噪声功率
5、Nk之比,即αk=rkNk则最大比值合并器输出的信号包络为9rR=k=1Mαkrk=k=1Mrk2Nk上式中,下标R表示最大比值合并方式。由此可以看出,采用最大比值合并方式时,信号强度的支路多做贡献,信号弱的支路少做贡献,没有信号的噪声支路就抑制掉。这是比较理想的合并方式,但接受电路设计复杂、设备昂贵。(3)等增益合并:在最大比值合并中,适时改变加权系数αk是比较困难的,通常希望αk为常量,即各支路信号的加权系数取相同值αk=1,便成了等增益合并输出的结果是各路信号幅值的叠加。等增益合并器输出的信号包络为rE=k=1Mrk上式中,下标E代表等增益合并方式。等增益合并
6、并不是任何意义上的最佳合并方式,只有假设每一路信号的信噪比相同的情况下,在信噪比最大话的意义上,它才是最佳的。等增益合并的性能仅此于最大比值合并,当M(分集重数)较大时,等增益合并与最大比值合并的性能差不多,仅差1dB左右,但等增益合并比较简答,设备也简单。一、实验设计与代码接收信号的生成:可利用Matlab中的函数rayleighchan来仿真生成瑞丽信道,信号通过仿真的瑞利信道后,再添加高斯白噪声,即可生成接收信号。分集接收的实现:在接受端,可分别完成选择式合并、最大比值合并、等增益合并,并计算出不同噪声功率下的误码率,进而比较三种方式下的BRE性能。代码如下:c
7、lc,clearall;%参数初始化Ts=1/10000;Fd=100;tau_h1=[02*10^(-6)];tau_h2=[03*10^(-6)];pdf1=[00];pdf2=[00];%原始二进制序列signalLength=1000;d=sign((rand(1,signalLength)-0.5)+eps);%瑞利信道h1的产生h1=rayleighchan(Ts,Fd,tau_h1,pdf1);h1.StorePathGains=1;filter(h1,d);h1PathGains=sqrt(1/2)*h1.PathGains(:,1)
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