我是靠谱客的博主 忐忑指甲油,最近开发中收集的这篇文章主要介绍信道建模(大尺度、小尺度、莱斯衰落、瑞利衰落、莱斯信道、瑞利信道)一、大尺度衰落与小尺度衰落二、莱斯衰落与瑞利衰落三、信道建模四、参考文献,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

一、大尺度衰落与小尺度衰落

        大尺度衰落由收发两端的距离决定,功率上建模为:c_0left( frac{d}{d_0}right )^{^{alpha}}

        小尺度衰落由收发两端的环境决定,比如是否有遮挡,场景有室内、室外、平原、山村、城镇等,这些环境影响到收发两端是否有直达链路,多径效应严重与否。通常根据直达链路与等效多径链路的强度占比情况,表示为为莱斯衰落和瑞利衰落。

        信道状态由大尺度衰落和小尺度衰落共同决定,时域卷积,频域相乘(平时大多数论文所写的y=hx+n{_{0}}是复频域表达式,信道模型是信道的频域冲激响应,不是时域表达式)[1]。

二、莱斯衰落与瑞利衰落

        小尺度衰落,根据直达链路与多径反射链路的情况,通常用莱斯衰落和瑞利衰落来表示。

2.1莱斯衰落

        表示一类有直达链路和多条反射链路的信道衰落情况

sqrt{frac{beta}{beta+1}}h^{los}+sqrt{frac{1}{beta+1}}h^{nlos}

其中,h^{los}表示直射链路,与天线摆放角度有关(决定了信号的来去角),单天线场景下可令h^{los}=1;多天线通信场景下,则需要考虑发送端信号离去角和接收端信号的到达角,此时h^{los}=bf{a}_{t}bf{a}_{r}bf{a}_tbf{a}_r为表示角度的矢量向量,仿真时可利用一下代码块简单生成 [2]:

function [ h ] = ULA_fun( phi ,N)
h=exp(1j.*pi*sin(phi).*(0:N-1)');
end

        h^{nlos}表示除直达链路外,由于反射、绕射、散射等引起的多径效应,多条反射链路叠加后的等效多径链路。由于每条反射链路时延的随机性,叠加后的等效多径链路同样具有随机性,符合循环复高斯分布,即,h^{nlos}simmathcal{cn}(0,1),matlab仿真代码为:sqrt(1/2)*randn(1) + j * sqrt(1/2)*randn(1)。

        beta为莱斯因子,表示直达链路与等效多条反射链路的强度比,beta取值越大表示直达链路强度大,占直达链路占主要的比重。beta取值越小,表示直达链路强度弱,反射链路占主要的比重,多径效应明显。当收发两端没有直达路径,只有多条反射链路连接时,这时莱斯衰落退化为瑞利衰落。

2.2瑞利衰落

        表示一类直达链路被遮挡,只有多条反射链路的信道衰落情况

h^{nlos}

三、信道建模

        信道由大尺度衰落和小尺度共同决定,频域相乘。

3.1莱斯信道模型

h=sqrt{c_0left( frac{d}{d_0}right )^{^{alpha}}}cdotleft(sqrt{frac{beta}{beta+1}}h^{los}+sqrt{frac{1}{beta+1}}h^{nlos} right )

3.2莱斯信道模型

h=sqrt{c_0left( frac{d}{d_0}right )^{^{alpha}}}cdot h^{nlos}

四、参考文献

[1] P. Chen, B. Lyu, Y. Liu, H. Guo, and Z. Yang, “Multi-irs assisted wireless-powered mobile edge computing for internet of things,” IEEE Transactions on Green Communications and Networking, pp. 1–1, Sept. 2022.
[2] H. Guo, Y. Liang, J. Chen, and E. G. Larsson, “Weighted sum rate maximization for reconfigurable intelligent surface aided wireless networks,” IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 19, no. 5, pp. 3064–3076, May 2020.
 

最后

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