主要内容

comm.RayleighChannel

滤波器输入信号经过多径瑞利衰落信道

描述

comm.RayleighChannel系统对象™过滤器输入信号经过多径瑞利衰落信道。衰落模型处理的更多信息,请参阅方法模拟多径衰落信道部分。

过滤输入信号经过多径瑞利衰落信道:

  1. 创建comm.RayleighChannel对象并设置其属性。

  2. 调用对象的参数,就好像它是一个函数。

了解更多关于系统对象是如何工作的,看到的系统对象是什么?

创建

描述

rayleighchan= comm.RayleighChannel创建一个频率选择或frequency-flat多径瑞利衰落信道的系统对象。这个对象过滤器一个真实的或复杂的输入信号通过多路径通道获得一个channel-impaired信号。

例子

rayleighchan= comm.RayleighChannel(名称,值)使用一个或多个名称参数设置属性。例如,“SampleRate”, 2设置输入信号采样率为2。

属性

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属性,除非另有注明nontunable后,这意味着你不能改变它们的值调用对象。对象锁当你叫他们,释放函数打开它们。

如果一个属性可调在任何时候,你可以改变它的值。

改变属性值的更多信息,请参阅系统设计在MATLAB使用系统对象

输入信号采样率在赫兹,指定为一个积极的标量。

数据类型:

离散路径延迟秒,指定为一个标量或行向量。

  • 当您设置PathDelays一个标量,通道频率平坦。

  • 当您设置PathDelays一个矢量,信道是频率选择性。

PathDelaysAveragePathGains属性必须是相同的长度。

数据类型:

平均收益离散路径的分贝,指定为一个标量或行向量。的AveragePathGainsPathDelays属性必须是相同的长度。

数据类型:

规范化路径平均涨幅,指定为一个逻辑值:

  • 1(真正的)——衰落过程规范化的路径的总功率,平均随着时间的推移,是0分贝。

  • 0()- - -路径的总功率增益不是标准化的。

AveragePathGains属性指定了路径的平均力量收益。

数据类型:逻辑

最大的多普勒频移对所有通道路径,指定为负的标量。单位是赫兹。

多普勒频移的最大限制适用于每个通道路径。当你设定这个属性0,整个输入的通道仍然是静态的。您可以使用重置目标函数生成一个新的通道实现。的MaximumDopplerShift属性值必须小于SampleRate/ 10 /fc为每一个路径。fc是截止频率因素的路径。对于大多数多普勒频谱类型的值fc是1。高斯和bi-Gaussian多普勒光谱类型,fc依赖于多普勒频谱结构字段。如何为更多的细节fc定义,看到了吗截止频率的因素部分。

数据类型:

多普勒频谱形状对所有通道路径,指定为一个多普勒频谱结构或1 -NP多普勒频谱结构的单元阵列。这些多普勒频谱结构必须返回的输出的形式多普勒函数。NP指定的是离散延迟路径的数量吗PathDelays财产。的MaximumDopplerShift属性定义的最大多普勒频移值DopplerSpectrum属性允许你指定多普勒谱. .

  • 当您设置DopplerSpectrum单个多普勒频谱结构,所有路径指定的多普勒谱相同。

  • 当您设置DopplerSpectrum单元阵列的多普勒频谱结构,每个路径都有指定的多普勒频谱中相应的结构单元阵列。

为光谱类型通过使用指定选项specType的输入多普勒函数。如果你设置FadingTechnique财产正弦信号的总和,你必须设置DopplerSpectrum多普勒(厕所)

依赖关系

要启用这个特性,设置MaximumDopplerShift一个积极的标量属性。

数据类型:结构体|细胞

通道过滤,指定为一个逻辑值:

  • 1(真正的)- - -通道接受一个输入信号并产生一个过滤输出信号。

  • 0()——对象不接受一个输入信号,只生产没有过滤输出信号,输出通道路径收益。您必须指定的持续时间消退过程通过使用NumSamples财产。

数据类型:逻辑

输出通道路径,指定为一个逻辑0()或1(真正的)。将此属性设置为真正的输出通道路径获得潜在的衰落过程。

依赖关系

要启用这个特性,设置ChannelFiltering财产真正的

数据类型:逻辑

期间使用的样本数量衰减过程,指定为一个非负整数。

可调:是的

依赖关系

要启用这个特性,设置ChannelFiltering财产

数据类型:

路径增益输出数据类型指定为“双”“单一”

依赖关系

要启用这个特性,设置ChannelFiltering财产

数据类型:字符|字符串

通道模型衰落技术,指定为“过滤高斯噪声”正弦信号的总和

数据类型:字符|字符串

的正弦曲线用来模拟衰落的过程,指定为一个正整数。

依赖关系

要启用这个特性,设置FadingTechnique财产正弦信号的总和

数据类型:

源控制衰减过程的开始时间,指定为“属性”输入端口的

  • 当您设置InitialTimeSource“属性”,设置初始时间使用所抵消InitialTime财产。

  • 当您设置InitialTimeSource输入端口的,指定开始时间的衰落过程通过使用inittime输入参数。连续的输入值可以改变调用对象。

依赖关系

要启用这个特性,设置FadingTechnique财产正弦信号的总和

数据类型:字符|字符串

初始时间抵消衰落模型在几秒钟内,指定为负的标量。

国防部(InitialTime/SampleRate)非零,初始时间抵消围捕到最近的样品位置。

依赖关系

要启用这个特性,设置FadingTechnique财产正弦信号的总和InitialTimeSource财产“属性”

数据类型:

的随机数流来源,指定为“全球流”“与种子mt19937ar”

  • 当你指定“全球流”,对象使用当前全球正态分布随机数生成的随机数流。在这种情况下,重置目标函数只重置过滤器。

  • 当你指定“与种子mt19937ar”,对象使用mt19937ar为正态分布随机数生成算法。在这种情况下,重置目标函数重置过滤器和重新初始化随机数流的价值种子财产。

数据类型:字符|字符串

的初始种子mt19937ar随机数流发生器算法,指定为一个非负整数。当你打电话给重置目标函数,它重新启动mt19937ar随机数流的种子价值。

依赖关系

要启用这个特性,设置RandomStream财产“与种子mt19937ar”

数据类型:

渠道可视化,指定为“关闭”,的脉冲响应,的频率响应,冲动和频率响应,或的多普勒频谱。有关更多信息,请参见渠道可视化部分。

依赖关系

要启用这个特性,设置FadingTechnique财产“过滤高斯噪声”

数据类型:字符|字符串

路径用来显示多普勒频谱,指定为一个正整数的范围(1,NP]。NP指定的是离散延迟路径的数量吗PathDelays财产。使用这个属性来选择离散路径用于构建一个多普勒频谱图。

依赖关系

要启用这个特性,设置可视化财产的多普勒频谱

数据类型:

比例的样本显示,指定为“25%”,“10%”,“50%”,或“100%”。增加的百分比提高显示精度的仿真速度。

依赖关系

要启用这个特性,设置可视化财产的脉冲响应,的频率响应,或冲动和频率响应

数据类型:字符|字符串

使用

描述

例子

y= rayleighchan (x)过滤器的输入信号x通过一个多径瑞利衰落信道,并返回结果y

要启用这种语法,设置ChannelFiltering财产真正的

例子

y= rayleighchan (x,inittime)指定开始时间的衰落过程。

要启用这种语法,设置FadingTechnique财产正弦信号的总和InitialTimeSource财产输入端口的

例子

(y,pathgains)= rayleighchan (___)还返回通道路径获得底层多径瑞利衰落的过程pathgains使用任何输入参数组合在前面的语法。

要启用这种语法,设置PathGainsOutputPort属性设置为真正的

例子

pathgains= rayleighchan ()返回通道路径获得潜在的衰落过程。在这种情况下,渠道不需要输入信号,作为路径的收益来源。

要启用这种语法,设置ChannelFiltering财产

pathgains= rayleighchan (inittime)返回通道路径获得潜在的衰落过程开始于指定的初始时间。在这种情况下,渠道不需要输入信号,作为路径的收益来源。

要启用这种语法,设置FadingTechnique财产正弦信号的总和,InitialTimeSource财产输入端口的,ChannelFiltering财产

输入参数

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输入信号,指定为一个N年代1的向量,N年代是样品的数量。

数据类型:|
复数的支持:金宝app是的

初始时间抵消在几秒钟内,指定为负的标量。

国防部(inittime/SampleRate)非零,初始时间抵消围捕到最近的样品位置。

数据类型:|

输出参数

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输出信号,作为一个返回N年代1矢量复杂的值与输入信号相同的数据精度xN年代是样品的数量。

输出路径,作为一个返回N年代——- - - - - -NP矩阵。N年代是样品的数量。NP指定的是离散延迟路径的数量吗PathDelays财产。pathgains包含复杂的值。

当你设置ChannelFiltering财产这个输出的数据类型作为输入信号具有相同的精度x。当你设置ChannelFiltering财产真正的这个输出的数据类型被指定OutputDataType财产。

对象的功能

使用一个目标函数,指定系统对象作为第一个输入参数。例如,释放系统资源的系统对象命名obj使用这个语法:

发行版(obj)

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信息 衰落信道的信息对象特征
一步 运行系统对象算法
释放 释放资源,并允许修改系统对象属性值和输入特征
重置 重置的内部状态系统对象

例子

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产生相同的多径瑞利衰落信道响应通过使用两个不同的随机数生成方法。多径瑞利衰落信道系统对象包括随机数生成的两种方法。您可以使用当前全球流或mt19937ar算法与指定的种子。通过与全球流交互、系统对象可以从这两个方法产生相同的输出。

创建一个相移键控调制系统对象来调节随机生成的数据。

pskModulator = comm.PSKModulator;insig =兰迪([0,pskModulator.ModulationOrder-1], 1024,1);channelInput = pskModulator (insig);

创建一个多径瑞利衰落信道的系统对象,指定随机数生成方法my19937ar算法和随机数种子22。

rayleighchan = comm.RayleighChannel (“SampleRate”,10 e3,“PathDelays”1.5[0]的军医,“AveragePathGains”3 [2],“NormalizePathGains”,真的,“MaximumDopplerShift”30岁的“DopplerSpectrum”{多普勒(“高斯”0.6)、多普勒(“平”)},“RandomStream”,“与种子mt19937ar”,“种子”,22岁,“PathGainsOutputPort”,真正的);

过滤调制数据利用多径瑞利衰落信道系统对象。

[chanOut1, pathGains1] = rayleighchan (channelInput);

设置系统对象使用全球流随机数生成。

释放(rayleighchan);rayleighchan。RandomStream=“全球流”;

设置全局流有相同的种子,你指定在创建多径瑞利衰落信道的系统对象。

rng (22)

滤波器调制数据利用多径瑞利衰落信道系统对象。

[chanOut2, pathGains2] = rayleighchan (channelInput);

验证通道和路径增益输出的两个方法都是相同的。

isequal (chanOut1 chanOut2)
ans =逻辑1
isequal (pathGains1 pathGains2)
ans =逻辑1

显示的冲动和频率响应的频率选择多径瑞利衰落信道配置为禁用通道过滤。

定义模拟变量。指定路径延迟和收益通过ITU行人B通道配置。

fs = 3.84 e6;在赫兹%采样率pathDelays = [0 200 800 1200 2300 3700] * 1 e-9;%在几秒钟内avgPathGains = [0 8 -0.9 - -4.9 -7.8 - -23.9];% dBfD = 50;%赫兹马克斯多普勒频移

创建一个多径瑞利衰落信道系统对象可视化的脉冲响应和频率响应图。

rayleighchan = comm.RayleighChannel (“SampleRate”fs,“PathDelays”pathDelays,“AveragePathGains”avgPathGains,“MaximumDopplerShift”fD,“ChannelFiltering”假的,“可视化”,冲动和频率响应);

可视化运行多径瑞利衰落信道的信道响应的系统对象没有输入信号。脉冲响应图允许您识别单个路径和相应的滤波器系数。的频率响应图显示了频率选择特性ITU行人通道。

rayleighchan ();

图频率响应包含一个坐标轴对象和其他对象类型的uiflowcontainer, uimenu uitoolbar。坐标轴对象包含2文本类型的对象,线。这个对象表示通道1。

数字脉冲响应包含一个坐标轴对象和其他对象类型的uiflowcontainer, uimenu uitoolbar。坐标轴对象包含3杆类型的对象,文本。这些对象代表路径增益,通道滤波器系数。

显示通道状态是维持不连续传输利用多径瑞利衰落信道系统对象使用sum-of-sinusoids技术。观察不连续通道响应部分覆盖在一个连续的通道响应。

设置通道属性。

fs = 1000;%采样率(赫兹)pathDelays = [0 2.5 e - 3];%在几秒钟内pathPower = [0 6];在dB %fD = 5;%最大的多普勒频移(赫兹)ns = 1000;%的样本数量nsdel = 100;%延迟路径的样本数量

定义一个连续时间跨度和三个不连续的时间片段的情节和视图信道响应。查看1000 -样本连续信道响应,开始时间0 100 -样品和三个通道响应从乘以0.1,0.4,和0.7秒。

0 = 0.0;奖金= 0.1;拽着= 0.4;版本= 0.7;t0 = (0: ns-1) / fs;% 0传播t1 =奖金+ (0:nsdel-1) / fs;%传输1t2 =拽着+ (0:nsdel-1) / fs;%传输2t3 =版本+ (0:nsdel-1) / fs;%传输3

创建一个frequency-flat多径瑞利衰落系统对象,指定一个1000 Hz的采样率,sum-of-sinusoids衰落技术,残疾人通道过滤和样本的数量。指定一个种子值,这样可以重复结果。使用默认的InitialTime属性设置,这样衰落信道模拟的0。

rayleighchan1 = comm.RayleighChannel (“SampleRate”fs,“MaximumDopplerShift”fD,“RandomStream”,“与种子mt19937ar”,“种子”,17岁,“FadingTechnique”,正弦信号的总和,“ChannelFiltering”假的,“NumSamples”、ns);

创建一个克隆多径瑞利衰落信道的系统对象。在克隆对象,样本的数量设置为视图延迟路径。还配置初始时间源作为输入,这样您可以指定衰落信道补偿时间作为输入参数在使用系统对象。

rayleighchan2 =克隆(rayleighchan1);rayleighchan2。NumSamples= nsdel; rayleighchan2.InitialTimeSource =输入端口的;

保存路径增益输出连续信道响应通过使用rayleighchan1对象和不连续延迟通道使用的反应rayleighchan2与初始时间补偿对象作为输入参数提供。

pg0 = rayleighchan1 ();pg1 = rayleighchan2(奖金);pg2 = rayleighchan2(拽着);pg3 = rayleighchan2(版本);

比较样本的数量处理的两个渠道使用信息对象的功能。的rayleighchan1对象处理1000个样本,rayleighchan2对象只有300个样本进行处理。

G = info (rayleighchan1);H = info (rayleighchan2);(G。NumSamplesProcessed H.NumSamplesProcessed]
ans =1×21000 300

收益的路径转换成分贝。

pathGain0 = 20 * log10 (abs (pg0));pathGain1 = 20 * log10 (abs (pg1));pathGain2 = 20 * log10 (abs (pg2));pathGain3 = 20 * log10 (abs (pg3));

画出路径获得连续和不连续的情况。三个部分的收益匹配连续情况下的增益。由于信道特性维护即使数据没有传输,两个情节的一致性表明,sum-of-sinusoids技术是适合通过数据的模拟。

情节(t0、pathGain0“r——”)举行情节(t1, pathGain1,“b”)情节(t2, pathGain2“b”)情节(t3、pathGain3“b”)网格包含(的时间(秒))ylabel (“路径增益(dB)”)传说(“连续”,“不连续”,“位置”,“西北”)标题(“连续和不连续传输路径增益”)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象标题连续和不连续传输路径增益包含4线类型的对象。这些对象是连续的,不连续。

繁殖多径瑞利衰落信道的输出通过使用多个帧ChannelFilterCoefficients属性返回的信息对象的函数comm.RayleighChannel系统对象。

创建一个多径瑞利衰落信道的系统对象,定义两个路径。生成数据通过英吉利海峡。

rayleighchan = comm.RayleighChannel (“SampleRate”,1000,“PathDelays”[0 1.5 e - 3),“AveragePathGains”[0 3],“PathGainsOutputPort”,真正的)
rayleighchan = comm.RayleighChannel属性:SampleRate: 1000 PathDelays: 0.0015 [0] AveragePathGains: [0 3] NormalizePathGains:真正的MaximumDopplerShift: 1.0000 e 03 DopplerSpectrum: [1 x1 struct] ChannelFiltering:真PathGainsOutputPort:真显示所有属性
data =兰迪([0,1],600,1);

通过通道传递数据。分配ChannelFilterCoefficients属性值的变量多项式系数。在一个循环,计算分数延迟路径延迟的位置存储在输入信号多项式系数应用收益的路径,和结果的所有路径。比较多径瑞利衰落信道的输出系统对象(chanout1)输出使用路径收益和复制ChannelFilterCoefficients多径瑞利衰落信道系统的属性对象(chanout2)。

chaninfo = info (rayleighchan);多项式系数= chaninfo.ChannelFilterCoefficients;Np =长度(rayleighchan.PathDelays);状态= 0(大小(多项式系数,2)1、大小(多项式系数,1));nFrames = 10;chkChan = 0 (nFrames, 1);jj = 1: nFrames data =兰迪([0,1],600,1);[chanout1, pg] = rayleighchan(数据);fracdelaydata = 0(大小(数据,1),Np);%计算分数延迟输入信号。2 = 1:Np (fracdelaydata(:,(二),状态(:,(二)]=过滤器(多项式系数(ii):), 1,数据状态(:,ii));结束%收益和路径和结果申请的所有路径。%比较通道输出。chanout2 =总和(pg . * fracdelaydata 2);chkChan (jj) = isequal (chanout1 chanout2);结束chkChan”
ans =1×101 1 1 1 1 1 1 1 1 1

验证路径的自相关瑞利信道增益输出系统对象是一个贝塞尔函数。的结果[1]和附录的[2]显示,当路径增益的自相关输出是一个贝塞尔函数,多普勒频谱Jakes-shaped。

初始化仿真参数。

Rsym = 9600;%的输入符号率(符号/ s)sps = 10;%每个输入的样本数量的象征Fs = sps * Rsym;%输入采样频率(样本/ s)Ts = 1 / f;%输入采样周期(s)numsym = 1 e6;%的数量输入符号来模拟numsamp = numsym * sps;%的通道来模拟样品fd = 100;%最大的多普勒频移(赫兹)num_acsamp = 5000;%的样本自协方差%的复杂的衰落过程计算numtx = 1;%的发送天线数量numrx = 1;%的接收天线numsin = 48;%的正弦曲线frmLen = 10000;numFrames = numsamp / frmLen;

配置一个瑞利信道系统对象。

陈= comm.RayleighChannel (“FadingTechnique”,正弦信号的总和,“NumSinusoids”numsin,“RandomStream”,“与种子mt19937ar”,“PathDelays”0,“AveragePathGains”0,“SampleRate”Fs,“MaximumDopplerShift”fd,“PathGainsOutputPort”,真正的);

DPSK调制应用于随机比特流。

tx =兰迪([0,1],numsamp numtx);%随机比特流dpskSig = dpskmod (tx, 2);% DPSK信号

通过调制信号通过信道。

outsig = 0 (numsamp numrx);pg_rx = 0 (numsamp numrx numtx);frmNum = 1: numFrames [outsig ((1: frmLen) + (frmNum-1) * frmLen:), pathGains] =陈(dpskSig ((1: frmLen) + (frmNum-1) * frmLen:));i = 1: numrx pg_rx ((1: frmLen) + (frmNum-1) * frmLen我:)=pathGains(::,:,我);结束结束

使用通道路径收益收到每个天线,计算每个收发两用的衰落过程的自协方差的道路。

autocov = 0 (frmLen + 1, numrx numtx);autocov_normalized_real = 0 (num_acsamp + 1, numrx numtx);autocov_normalized_imag = 0 (num_acsamp + 1, numrx numtx);我= 1:numrx%计算自协方差的模拟复杂的衰落过程j = 1: numtx autocov (:, i, j) = xcov (pg_rx (:, i, j), num_acsamp);归一化自协方差%真实的一部分autocov_normalized_real (:, i, j) =真正的(autocov (num_acsamp + 1:最后,我,j)/ autocov (num_acsamp + 1, i, j));%的虚部规范化自协方差autocov_normalized_imag (:, i, j) =图像放大(autocov (num_acsamp + 1:最后,我,j)/ autocov (num_acsamp + 1, i, j));结束结束

计算的理论自协方差通过使用复杂的衰落过程besselj函数。

存款准备金率= 0 (1,num_acsamp + 1);n = 1:1:存款准备金率num_acsamp + 1 (n) = besselj(0, 2 *π* fd * (n - 1) * Ts);结束Rrr_normalized =存款准备金率/存款准备金率(1);

比较的结果显示自协方差和瑞利信道系统对象besselj函数。

次要情节(2,1,1)情节(autocov_normalized_real,“b -”)举行情节(Rrr_normalized的r -)举行传奇(“comm.RayleighChannel”,第一类贝塞尔函数的)标题(“真正的瑞利过程的一部分的自协方差”次要情节(2,1,2)情节(autocov_normalized_imag)传说(“comm.RayleighChannel”)标题(瑞利过程的虚部的自协方差)

图包含2轴对象。坐标轴对象1标题自协方差的瑞利过程的一部分包含2线类型的对象。这些对象代表comm.RayleighChannel,第一类贝塞尔函数。坐标轴对象2标题自协方差的虚部的瑞利过程包含一个类型的对象。该对象代表comm.RayleighChannel。

如下计算,均方误差比较结果从瑞利信道对象和贝塞尔函数是无关紧要的。

act_mse_real =总和((autocov_normalized_real-repmat (Rrr_normalized。', 1, numrx, numtx)) ^ 2, 1)/大小(autocov_normalized_real, 1)
act_mse_real = 7.0043 e-08
act_mse_imag =总和((autocov_normalized_imag-0)。^ 2, 1)/大小(autocov_normalized_imag, 1)
act_mse_imag = 4.1064 e-07

引用

1。影响,P。,G.E. Bottomley, and T. Croft. “Jakes Fading Model Revisited.”电子信件29日,没有。13 (1993):1162。https://doi.org/10.1049/el: 19930777。

2。Patzold,马蒂亚斯。移动衰落信道。英国奇切斯特:约翰威利& Sons,有限公司,2002年版。https://doi.org/10.1002/0470847808。

计算和情节实证和理论概率密度函数(PDF)瑞利信道的路径之一。

初始化参数,并创建一个瑞利信道系统对象,不适用通道过滤。

Ns = 1.92 e6;Rs = 1.92 e6;dopplerShift = 2000;陈= comm.RayleighChannel (“SampleRate”Rs,“PathDelays”0,“AveragePathGains”0,“MaximumDopplerShift”dopplerShift,“ChannelFiltering”假的,“NumSamples”Ns,“FadingTechnique”,正弦信号的总和);

计算和情节的实证和理论PDF瑞利信道。

图;持有;%经验PDF情节陈收益= ();pd = fitdist (abs(获得),“内核”,“带宽”. 01);r = 0: .1:3;y = pdf (pd, r);情节(r, y)%理论PDF情节exp_pdf_amplitude = raylpdf (r, 0.7);情节(r,传奇exp_pdf_amplitude”) (“经验”,“理论”)标题(“实证和理论PDF曲线”)

图包含一个坐标轴对象。坐标轴对象与标题实证和理论PDF曲线包含2线类型的对象。这些对象代表经验、理论。

更多关于

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引用

[1]Oestges,克劳德和布鲁诺Clerckx。MIMO无线通信:从现实世界传播时空代码设计。第1版。波士顿,MA:爱思唯尔,2007年。

[2]科雷亚是路易斯·M。,和欧洲an Cooperation in the Field of Scientific and Technical Research (Organization), eds.移动宽带多媒体网络:为4 g技术、模型和工具。第1版。阿姆斯特丹 ;波士顿:爱思唯尔/学术出版社,2006年。

[3]Kermoal,摩根大通,L. Schumacher, K.I. Pedersen, P.E. Mogensen, and F. Frederiksen. “A Stochastic MIMO Radio Channel Model with Experimental Validation.”IEEE在选定地区通讯》杂志上20日,没有。6(2002年8月):1211 - 26所示。https://doi.org/10.1109/JSAC.2002.801223。

[4]Jeruchim米歇尔•C。,Philip Balaban, and K. Sam Shanmugan.模拟通信系统。第二版。波士顿,MA:施普林格,2000年。

[5]Patzold, M。,Cheng-Xiang Wang, and B. Hogstad. “Two New Sum-of-Sinusoids-Based Methods for the Efficient Generation of Multiple Uncorrelated Rayleigh Fading Waveforms.”IEEE无线通信8,不。(2009年6月6日):3122 - 31所示。https://doi.org/10.1109/TWC.2009.080769。

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