实时宽带短波信道建模与仿真研究

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"一种基于实时性的宽带短波信道的建模与仿真,主要探讨了在现有的短波信道模拟技术基础上,如何改进设计以更好地适应宽带信号,并强调了实时性在信道模拟器中的重要性。该研究是在美国电信科学协会(ITS)模型的基础上进行的,旨在模拟短波信道的多个关键特性,包括平均延时、延时扩展、多普勒频移、多普勒频扩、衰落和加性噪声。" 本文是针对宽带短波通信领域的一项研究,其核心目标是建立一个能够准确模拟实际宽带短波信道特性的实时信道模拟器。传统的短波信道模拟器大多基于窄带的Watterson模型,这在处理宽带信号时存在不足,无法充分反映宽带信号在短波信道中传播的真实情况。因此,研究者们提出了一种新的方法,它在ITS模型的基础上进行优化,以满足实时性需求。 美国电信科学协会(ITS)模型是一种广泛应用的通信信道模拟框架,通常用于分析和预测无线通信信道的行为。在本文中,作者任冉和李绍胜改进了这个模型,使其更适用于宽带短波信道的实时模拟。他们关注的关键参数包括: 1. **平均延时**:模拟信号通过信道传输所需的时间,这对于理解数据包的延迟和同步至关重要。 2. **延时扩展**:由于多径传播,信号到达时间的不同导致的延时差异,这影响了信号质量。 3. **多普勒频移**:由于移动接收机或发射机导致的信号频率变化,是无线通信中的常见现象。 4. **多普勒频扩**:多普勒效应在宽带信号中的表现,增加了信号处理的复杂性。 5. **衰落**:信号强度随时间和空间的变化,可能由大气条件或地形遮挡引起。 6. **加性噪声**:模拟实际环境中引入的随机噪声,对信号质量和解码造成影响。 通过对这些参数的精确模拟,研究人员可以更好地理解和预测宽带短波通信在各种环境条件下的性能。这一工作对于宽带短波通信系统的开发和优化具有重要意义,为设计更高效、更稳定的通信系统提供了理论支持和技术基础。 通过这种实时信道模拟器,工程师可以在实验室环境中测试和验证通信算法,无需实际部署设备到复杂的短波环境中,从而节省了成本和时间。同时,这种模拟器也为未来可能出现的新技术和应用提供了实验平台,如宽带短波数据传输、应急通信等。 这项研究为短波通信领域带来了一种创新方法,通过实时模拟宽带信道的复杂行为,促进了技术的发展和应用,有助于推动无线通信领域的进步。

%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

2023-07-09 上传