本文深入探讨无线通信中常用的瑞利、莱斯和Nakagami-m随机变量。首先，瑞利随机变量在多径衰落建模中扮演关键角色，适用于大量散射路径情况。多径信号的实部和虚部可近似为高斯随机变量，信号包络则遵循复数高斯随机变量，即瑞利分布。通过Matlab中的randn函数，可简便生成瑞利分布衰减样本。当存在视线路径时，包络...
请问在matlab仿真中产生Nakagami-m衰落信道的语句是什么？
用极坐标表示衰减信号h=hr+jhi=rejθ并假设相位θ均匀分布,包络的概率密度函数(PDF)遵循瑞利分布(如图2.16)。 通过使用Matlab中的randn函数,可以简单地生成瑞利分布的衰减样本,如下所示。 图2.16 用两个零均值和σ=1.5的高斯随机变量生成的瑞利分布包络 2.3.11莱斯(Ricean)随机变量 瑞利变量很适合模拟多径信道,其中...
瑞利衰落信道仿真---Clarke Jakes Zheng模型(含matlab程序) 模型和Zheng模型;本人搜集的参考资料和程序。 Rayleigh衰落信道 瑞利分布:当一个随机二维向量的两个分量呈独立的、有着相同的方差的正态分布时,这个向量的模呈瑞利分布。瑞利分布的概率密度函数如下: Rayleigh衰落信道假设基站和移动台只存在散射路径,它是平坦...
该模型的中断性能,更进一步考虑了认知中继节点间的协作检测.针对认知中继节点获得频谱的能力,分三种情形讨论了该模型中断率性能:完全获得频谱,不完全获得频谱及基于内部合作获得频谱.依据推出的相应中断概率精确闭合表达式,可以看到多天线的应用大大提高了中断性能,认知用户内部协作进一步提高了网络中断性能.Matlab仿真结果...
[0010]S4算法验证,在matlab中运行所述无线通信Nakagami信道m参数估测算法;[0011 ] S5根据算法验证结果,调整FPGA模块硬件结构设计、无线通信Nakagami信道m参数估测算法。[0012]进一步地,所述算法验证具体包括步骤:[0013]产生基带信号,将基带信号通过平方根升余弦滤波,插值,载波调制成245.76MHz的发射端中频信号;[0014]将...
和协作网络编码发送的中断概率进行了 Matlab 数值仿真(为 -1 10 了便于计算,选取了 m 为整数值)。 图2、图 3 比较了不同的谱效率 R=[1 2]条件下,协作 -2 10 网络编码发送与非协作发送、协作重传发送和分布式空时编 概率 码系统之间的中断性能(Nakagami-m 分布参数 m=1,Ω=1)。从 中断 -3 ...
吞吐量和传输速率与系统平均信噪比,目标传输速率,能量分割参数,时间转换参数,能量转换效率,中继位置和Nakagami-m衰落信道参数之间的关系,最后利用MATLAB对结论进行了仿真... 黄少松 - 《西安电子科技大学》 被引量: 1发表: 2015年 Asymptotic analysis of multi-branch two-way amplify-and-forward relaying in Nakagam...
【VIP专享】有关Nakagami-m 衰落的小论文 专业电子信息工程 姓名康鸿博 学号 141308010025
By using Matlab, a N × 1 vector with samples following the Nakagami-m distri- bution with parameters 'mu' and 'omega' is easily obtained by "pd = makedist('Nakagami','mu',m,'omega',omega)" and, "random(pd,N,1)". If Matlab is not available, in the literature there is a ...