主要应用于宽带短波通信信道系统仿真的信道模型有

时间: 2023-12-31 20:04:45 浏览: 36
主要应用于宽带短波通信信道系统仿真的信道模型有: 1. Rayleigh衰落信道模型 2. Rician衰落信道模型 3. Nakagami-m衰落信道模型 4. 随机相位模型 (SPM) 5. 各向同性多径衰落信道模型 (AWGN) 6. 瑞利多径信道模型 (RMP) 7. 混合多径信道模型 (HMP) 8. 复杂多径信道模型 (CMP)
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主要应用于宽带短波通信信道系统仿真的信道模型为什么没有沃特森模型

沃特森模型是一种在短波通信信道系统中应用较少的信道模型,主要适用于高频信道的传输。相对于其他信道模型,沃特森模型的理论推导与实现较为复杂,同时其对通信系统的性能影响也较难预测和分析。因此,在宽带短波通信信道系统仿真中,沃特森模型的应用相对较少,更多的是采用其他更为简单、易于实现和分析的信道模型,如Rayleigh衰落信道模型、Rician衰落信道模型、Nakagami-m衰落信道模型等。

基于 Visual Studio 实现基于 ZeroMQ 短波通信信道系统仿真的代码实现

以下是一个基于 Visual Studio 实现基于 ZeroMQ 短波通信信道系统仿真的代码示例: ``` #include <zmq.hpp> #include <iostream> int main() { // 创建 ZeroMQ 上下文 zmq::context_t context(1); // 创建 SUB 套接字 zmq::socket_t subscriber(context, ZMQ_SUB); // 设置 SUB 套接字订阅的主题 const char *filter = "signal"; subscriber.setsockopt(ZMQ_SUBSCRIBE, filter, strlen(filter)); // 连接到发布者 subscriber.connect("tcp://localhost:5555"); // 接收消息并打印 while (true) { zmq::message_t message; subscriber.recv(&message); std::string data(static_cast<char*>(message.data()), message.size()); std::cout << "Received: " << data << std::endl; } return 0; } ``` 该代码实现了一个基于 ZeroMQ 的 SUB 客户端,可以接收主题为 “signal” 的消息。使用上述代码实现基于 ZeroMQ 短波通信信道系统仿真时,需要根据具体需求编写相应的代码,例如创建 PUB 套接字并向指定的地址发送消息等。

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%ITS宽带短波通信信道建模仿真代码 m = 1.1; delta = 0.5628; %随机调制函数的仿真 delta = [0.0466 0.0659 0.0932 0.1318]; f = -200:1:200; for n = 1:length(f) for i=1:4 SG(i,n) = 1/sqrt(2*pi*delta(i)) * exp((-f(n)^2/2) * delta(i)^2); end end figure; plot(f,SG(1,:),'r');hold on; plot(f,SG(2,:),'b');hold on; plot(f,SG(3,:),'k');hold on; plot(f,SG(4,:),'g');hold off; title('Matlab模拟高斯函数形状'); grid on; legend('delta = 0.0466','delta = 0.0659','delta = 0.0932','delta = 0.1318'); %ITS仿真模型分析 a = 1; %设置仿真幅度 fc = 300; %载波频率 fs = 3000; %信号的采样频率 thta = pi/6; %信号的初始相位 delay = [0 100]; %多径延迟,有几条多径,就输入几个值 fm = [0 200]; %每个多径的频谱展开 fd = [0 10]; %频率偏移 A = [1 3]; %每条多径的幅度 inter = 30; %瑞丽信道参数 SNR = 2; %信噪比 t = 20*pi/10000:20*pi/10000:20*pi;%仿真时间 st = a*cos(2*pi*fc*t+thta); %原始的发送信号 Ns = length(st); M = length(A); %希尔伯特变换 n_delay = ceil(delay*10^-3.*fs); r1 = zeros(1,Ns+max(n_delay)); %ITS宽带短波通信信道建模仿真代码 m = 1.1; delta = 0.5628; C = 1; tao = 2200/length(r1):2200/length(r1):2200; tao = tao/1000; for i=1:length(tao) P(i) = (1/C)*( (sqrt((2*m-1)*delta^2/(2*m*tao(i)))^(1-2*m))... * exp( -(2*m-1)/2 - (m*tao(i)^2)/(2*delta^2) ) ); end %通过信道 for m = 1:M %加入频偏 r1 = r1.*exp(j*(2*pi*fd(m).*[1:length(r1)]/fs)); %加入多径 r1 = r1 + [zeros(1,n_delay(m)),reylei(st,fm(m),fs,Ns,inter)... .*A(m),zeros(1,max(n_delay)-n_delay(m))]; %加入功率延迟剖面函数 r2 = r1.*sqrt(P); end r = r2; r = real(r)./sqrt(sum(A.^2));%获得平均值 r = awgn(r,SNR,'measured'); %通过高斯信道 01_159m

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