CN108282240A - 一种瑞利信道评判方法 - Google Patents
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Abstract
一种瑞利信道评判方法,包括以下步骤:(1)上位机配置瑞利信道所需的初始参数,将初始参数打包成第一数据包,传输给信道模拟器;(2)信道模拟器接收来自上位机传输的第一数据包,然后产生相应的瑞利信道衰落序列,并将瑞利信道衰落序列打包成第二数据包,传输给上位机;(3)上位机接收来自信道模拟器的第二数据包,得到衰落序列数据,然后进行数据分析。本发明方法能够科学、有效地评判一个衰落信道是否为瑞利信道。
Description
技术领域
本发明涉及无线信道领域,具体是涉及一种瑞利信道评判方法。
背景技术
经典瑞利信道模型描述了市区无直射路径环境下的移动无线通信信道状态,是无线信道最基本的信道模型。该信道模型的包络的概率密度服从瑞利分布,相角服从均匀分布,多普勒功率谱为经典Jakes谱(U型谱)。一般情况下,都是通过画包络的概率密度分布图、相角分布图和多普勒功率谱的方法,直观上来评判一个信道衰落序列是否服从瑞利分布,这种方法很不科学,评判的结果不够准确,难以让人信服。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是,克服上述背景技术的不足,提供一种瑞利信道评判方法,能够准确评判衰落信道是否为瑞利衰落信道。
本发明解决其技术问题采用的技术方案是,一种瑞利信道评判方法,包括以下步骤:
(1)上位机配置瑞利信道所需的初始参数,将初始参数打包成第一数据包,传输给信道模拟器;
(2)信道模拟器接收来自上位机传输的第一数据包,然后产生相应的瑞利信道衰落序列,并将瑞利信道衰落序列打包成第二数据包,传输给上位机;
(3)上位机接收来自信道模拟器的第二数据包,得到衰落序列数据,然后进行数据分析。
进一步,步骤(1)中,初始参数包括最大多普勒频率、采样频率、衰落时延、所需衰落序列长度。
进一步,步骤(3)中,进行数据分析的步骤为:
(3-1)分析衰落序列数据的实际时域频域特性;
(3-2)验证是否是瑞利信道,给出结论。
进一步,步骤(3-1)中,实际时域频域特性的内容包括衰落序列数据的时域包络图、衰落序列数据的一阶特性和衰落序列数据的二阶特性,衰落序列数据的一阶特性包括幅度累积分布图、幅度概率密度图和相角分布图;衰落序列数据的二阶特性包括多普勒功率谱图。
进一步,步骤(3-2)中,验证是否是瑞利信道的步骤为:
(3-2-1)对衰落信道进行定性分析;
(3-2-2)对衰落信道进行定量分析。
进一步,步骤(3-2-1)中,对衰落信道进行定性分析的方法为:观察衰落序列数据的一阶特性,具体为,观察幅度累积分布图、幅度概率密度图和相角分布图,初步判断该衰落信道是否为瑞利信道,若直观上判断衰落序列数据的幅度累积分布图、幅度概率密度图和相角分布图和瑞利信道的特性差异很大,则可以判断该衰落信道不为瑞利信道;若差异不大,则进行定量分析。
进一步,步骤(3-2-2)中,对衰落信道进行定量分析的方法为:
(3-2-2-1)利用K-S统计假设检验方法评估衰落序列数据的幅度累积分布函数是否符合瑞利信道的幅度累积分布函数;
(3-2-2-2)利用理论的幅度概率密度函数来求得理论的幅度概率密度分布曲线,理论的幅度概率密度函数为,其中,x表示包络幅度大小;表示信道的平均能量大小;
(3-2-2-3)利用直线拟合实据的相角分布,判断该衰落序列数据的相角分布是否为均匀分布;
(3-2-2-4)在设置最大多普勒频率为 的情况下,判断画出的该衰落序列数据的多普勒谱的宽度是否为,若是,则符合瑞利信道的特性。
进一步,步骤(3-2-2-1)中,利用K-S统计假设检验方法评估衰落序列数据的幅度累积分布函数是否符合瑞利信道的幅度累积分布函数,其具体步骤如下:
(3-2-2-1-1)假设该衰落序列数据服从瑞利累计分布函数;
(3-2-2-1-2)设置显著性水平参数a;
(3-2-2-1-3)利用极大似然估计法计算出衰落序列的, 画出瑞利信道理论的累积分布函数;
(3-2-2-1-4)利用K-S法判断在置信度为1-a的情况下,该衰落序列数据的累计分布函数是否理论的累计分布函数。
与现有技术相比,本发明的优点如下:
(1)方便、快捷,衰落序列数据是由信道模拟器产生,能够通过配置不同的信道参数来快速地产生不同的信道衰落序列数据;而不用花费大量的人力物力去实地采集不同的信道衰落序列数据。
(2)科学,具有信服力,采用定性分析方法与定量分析方法相结合,从定性和定量两方面进行分析,每一步,都明确指出瑞利信道评判方法的科学指标,能够做到有理有据,评判结果准确可靠。
附图说明
图1是本发明实施例所采用的硬件系统的结构示意图。
图2是图1所示实施例的在上位机上的数据分析流程图。
图3是图1所示实施例的衰落序列数据的时域包络图。
图4是图1所示实施例的幅度累计分布图。
图5是图1所示实施例的幅度概率密度分布图。
图6是图1所示实施例的相角分布图。
图7是图1所示实施例的多普勒频谱图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步详细描述。
参照图1,本实施例瑞利信道评判方法,所采用的硬件系统,包括上位机U1和信道模拟器U2;上位机U1和信道模拟器U2通过电缆线连接,电缆线包括第一电缆线1和第二电缆线2。
上位机U1配置瑞利信道所需的初始参数,初始参数包括最大多普勒频率、采样频率、衰落时延、所需衰落序列长度,并将初始参数打包成第一数据包,通过第一电缆线1传输给信道模拟器U2;信道模拟器U2接收来自上位机U1传输的第一数据包,然后产生相应的瑞利信道衰落序列,并将瑞利信道衰落序列打包成第二数据包,通过第二电缆线2传输给上位机U1;上位机U1接收来自信道模拟器U2的第二数据包,得到衰落序列数据,然后进行数据分析。
参考图2,在上位机U1上的数据分析流程如下:
1.分析衰落序列数据的实际时域频域特性,实际时域频域特性的内容包括衰落序列数据的时域包络图(参照图3)、衰落序列数据的一阶特性和衰落序列数据的二阶特性,衰落序列数据的一阶特性包括幅度累积分布图(参照图4)、幅度概率密度图(参照图5)和相角分布图(参照图6);衰落序列数据的二阶特性包括多普勒功率谱图(参照图7)。
2. 验证是否是瑞利信道,给出结论;
具体步骤如下:
(2-1)定性分析
已知瑞利信道的幅度累积分布函数为:
;
瑞利信道的幅度概率密度函数为:
;
其中,x表示包络幅度大小;表示信道的平均能量大小。
瑞利信道的相角分布为上的均匀分布。
观察衰落序列数据的一阶特性,具体为,观察幅度累积分布图、幅度概率密度图和相角分布图,初步判断该衰落信道是否为瑞利信道。若直观上判断衰落序列数据的幅度累积分布图、幅度概率密度图和相角分布图和瑞利信道的特性差异很大,则可以判断该衰落信道不为瑞利信道;若差异不大,则进行定量分析。
本实施例中,直观上,衰落序列数据的一阶特性:幅度累积分布图、幅度概率密度图和相角分布图(图中的实际曲线)和瑞利信道的一阶特性差异不大,进行下一步定量分析。
(2-2)定量分析
(2-2-1).利用K-S(Kolmogorov-Smirnov)统计假设检验方法来评估衰落序列数据的幅度累积分布函数是否符合瑞利信道的幅度累积分布函数,其具体步骤如下:
(2-2-1-1). 假设该衰落序列数据服从瑞利累计分布函数;
(2-2-1-2). 设置显著性水平参数a;
(2-2-1-3). 利用极大似然估计法计算出衰落序列的, 画出瑞利信道理论的累积分布函数;
(2-2-1-4). 利用K-S法判断在置信度为1-a的情况下,该衰落序列数据的累计分布函数是否理论的累计分布函数。
K-S法为已知的统计假设检验方法,其原理不再赘述。
本实施例中,设置a=0.01,利用K-S法判断该衰落序列数据的幅度累计分布函数符合瑞利信道的幅度累计分布函数,其效果参考图4。
(2-2-2). 利用(2-1)中的理论的幅度概率密度函数来求得理论的幅度概率密度分布曲线,其效果参考图5.
(2-2-3).利用直线拟合实据的相角分布,判断该衰落序列数据的相角分布是否为均匀分布。
本实施例中,判断衰落序列数据的相角分布为均匀分布,其效果参考图6.
(2-2-4).在设置最大多普勒频率为 的情况下,判断画出的该衰落序列数据的多普勒谱的宽度是否为,若是,则符合瑞利信道的特性。
本实施例中,画出的该衰落序列的多普勒谱的宽度为,其效果参考图7。
(2-2-5).结论:从定性和定量两个方面来判段衰落序列数据是否符合瑞利信道特性。
本实施例的结论是:衰落序列数据是否符合瑞利信道特性,故该信道是瑞利信道。
本发明之一种瑞利信道评判方法能实现对衰落信道是否为瑞利信道的判断,从定性和定量两方面进行分析,具有科学性和信服力,适用于判断衰落信道是否为瑞利信道的场合。
本领域的技术人员可以对本发明进行各种修改和变型,倘若这些修改和变型在本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则这些修改和变型也在本发明的保护范围之内。
说明书中未详细描述的内容为本领域技术人员公知的现有技术。
Claims (8)
1.一种瑞利信道评判方法,其特征在于,包括以下步骤 :
(1)上位机配置瑞利信道所需的初始参数,将初始参数打包成第一数据包,传输给信道模拟器;
(2)信道模拟器接收来自上位机传输的第一数据包,然后产生相应的瑞利信道衰落序列,并将瑞利信道衰落序列打包成第二数据包,传输给上位机;
(3)上位机接收来自信道模拟器的第二数据包,得到衰落序列数据,然后进行数据分析。
2.如权利要求1所述的瑞利信道评判方法,其特征在于: 步骤(1)中,所述初始参数包括最大多普勒频率、采样频率、衰落时延和所需衰落序列长度。
3.如权利要求1或2所述的瑞利信道评判方法,其特征在于:步骤(3)中,进行数据分析的步骤为:
(3-1)分析衰落序列数据的实际时域频域特性;
(3-2)验证是否是瑞利信道,给出结论。
4.如权利要求3所述的瑞利信道评判方法,其特征在于:步骤(3-1)中,实际时域频域特性的内容包括衰落序列数据的时域包络图、衰落序列数据的一阶特性和衰落序列数据的二阶特性,衰落序列数据的一阶特性包括幅度累积分布图、幅度概率密度图和相角分布图;衰落序列数据的二阶特性包括多普勒功率谱图。
5.如权利要求3所述的瑞利信道评判方法,其特征在于:步骤(3-2)中,验证是否是瑞利信道的步骤为:
(3-2-1)对衰落信道进行定性分析;
(3-2-2)对衰落信道进行定量分析。
6.如权利要求5所述的瑞利信道评判方法,其特征在于:步骤(3-2-1)中,对衰落信道进行定性分析的方法为:
观察衰落序列数据的一阶特性,具体为,观察幅度累积分布图、幅度概率密度图和相角分布图,初步判断该衰落信道是否为瑞利信道,若直观上判断衰落序列数据的幅度累积分布图、幅度概率密度图和相角分布图和瑞利信道的特性差异很大,则可以判断该衰落信道不为瑞利信道;若差异不大,则进行定量分析。
7.如权利要求5所述的瑞利信道评判方法,其特征在于:步骤(3-2-2)中,对衰落信道进行定量分析的方法为:
(3-2-2-1)利用K-S统计假设检验方法评估衰落序列数据的幅度累积分布函数是否符合瑞利信道的幅度累积分布函数;
(3-2-2-2)利用理论的幅度概率密度函数来求得理论的幅度概率密度分布曲线,理论的幅度概率密度函数为,其中,x表示包络幅度大小;表示信道的平均能量大小;
(3-2-2-3)利用直线拟合实据的相角分布,判断该衰落序列数据的相角分布是否为均匀分布;
(3-2-2-4)在设置最大多普勒频率为 的情况下,判断画出的该衰落序列数据的多普勒谱的宽度是否为,若是,则符合瑞利信道的特性。
8.如权利要求7所述的瑞利信道评判方法,其特征在于:步骤(3-2-2-1)中,利用K-S统计假设检验方法评估衰落序列数据的幅度累积分布函数是否符合瑞利信道的幅度累积分布函数,其具体步骤如下:
(3-2-2-1-1)假设该衰落序列数据服从瑞利累计分布函数;
(3-2-2-1-2)设置显著性水平参数a;
(3-2-2-1-3)利用极大似然估计法计算出衰落序列的, 画出瑞利信道理论的累积分布函数;
(3-2-2-1-4)利用K-S法判断在置信度为1-a的情况下,该衰落序列数据的累计分布函数是否理论的累计分布函数。
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102916755A (zh) * | 2012-10-19 | 2013-02-06 | 上海大学 | 隧道环境多径与多普勒效应信道仿真器及仿真方法 |
US8891700B1 (en) * | 2013-07-12 | 2014-11-18 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Method for detecting, classifying, and reducing interference in wireless networks |
CN105553784A (zh) * | 2016-01-27 | 2016-05-04 | 哈尔滨工业大学 | 通信信号模拟器 |
CN106374975A (zh) * | 2016-08-22 | 2017-02-01 | 王毅 | 一种基于多端口的数字化电力线信道模拟设备及模拟方法 |
CN107517091A (zh) * | 2017-08-07 | 2017-12-26 | 合肥工业大学 | 一种瑞利圆拱复衰落信道仿真方法 |
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN102916755A (zh) * | 2012-10-19 | 2013-02-06 | 上海大学 | 隧道环境多径与多普勒效应信道仿真器及仿真方法 |
US8891700B1 (en) * | 2013-07-12 | 2014-11-18 | Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. | Method for detecting, classifying, and reducing interference in wireless networks |
CN105553784A (zh) * | 2016-01-27 | 2016-05-04 | 哈尔滨工业大学 | 通信信号模拟器 |
CN106374975A (zh) * | 2016-08-22 | 2017-02-01 | 王毅 | 一种基于多端口的数字化电力线信道模拟设备及模拟方法 |
CN107517091A (zh) * | 2017-08-07 | 2017-12-26 | 合肥工业大学 | 一种瑞利圆拱复衰落信道仿真方法 |
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叶新荣: "一种仿真瑞利信道的有效方法", 《中国科学院研究生院学报》 * |
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