matlab大尺度信道衰落特性模拟

在MATLAB中，模拟大规模信道衰落特性的过程通常涉及瑞利或多径衰落模型，这在无线通信中是非常常见的现象。瑞利衰落是因为信号通过大气散射产生的随机性，而多径衰落则是信号经过多条路径到达接收端，每条路径的幅度和相位各不相同导致的结果。

以下是基本的步骤：

1. **生成随机快照**：使用MATLAB内置的`rayleighchan`函数来创建一个瑞利衰落信道，或手动生成随机相位和幅度。对于多径衰落，你可以设定几个独立的路径，每个路径有自己的衰落特性。

% 瑞利衰落
rayleighChan = rayleighchan;
% 多径衰落
n_paths = 5; % 指定路径数
path_delays = randi([0 round(max_delay)], n_paths, 1); % 路径延迟
amplitudes = sqrt(rand(n_paths, 1)); % 路径衰减因子
phase_angles = 2*pi * rand(n_paths, 1); % 相位角
multipathChan = phased.FreeSpaceChannel('SampleRate', fs, 'PathDelays', path_delays, 'PathGains', amplitudes.*exp(1j*phase_angles));

2. **模拟信号传输**：发送一个测试信号并通过信道，观察衰落后的信号。

signal = randn(samples, 1); % 生成测试信号
received_signal = transmit(signal, multipathChan); % 通过信道

3. **统计分析**：对接收到的信号进行平均或平均对数等处理，得到平均衰落谱或信干比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)。

average_received = mean(received_signal);
SNR = 10*log10(mean(signal.^2) / mean(abs(received_signal).^2)); % 或者基于噪声功率估计

4. **可视化结果**：如果需要，可以用直方图、功率谱密度等方式展示衰落特性。