doppler.bigaussian

(Чтобы быть удаленным) Построение bi-Gaussian Доплеровский объект спектра

doppler.bigaussian будет удален в будущем релизе. Используйте doppler('BiGaussian', ...) вместо этого.

Синтаксис

dop = doppler.bigaussian(property1,value1,...) dop = doppler.bigaussian

Описание

doppler.bigaussian функция создает bi-Gaussian Доплеровский объект спектра, который будет использоваться в DopplerSpectrum свойство объекта канала (созданный с любым rayleighchan функционируйте или ricianchan функция.

dop = doppler.bigaussian(property1,value1,...) создает bi-Gaussian Доплеровский объект спектра со свойствами, как задано парами свойства/значения. Если вы не задаете значение для свойства, свойство присвоено значение по умолчанию.

dop = doppler.bigaussian создает bi-Gaussian Доплеровский объект спектра со свойствами по умолчанию. Созданный Доплеровский объект спектра эквивалентен одному Гауссову Доплеровскому спектру, сосредоточенному на нулевой частоте. Эквивалентная команда с парами свойства/значения:

dop = doppler.bigaussian('SigmaGaussian1', 1/sqrt(2), ...
			'SigmaGaussian2', 1/sqrt(2), ...
			'CenterFreqGaussian1', 0, ...
			'CenterFreqGaussian2', 0, ...
			'GainGaussian1', 0.5, ...
			'GainGaussian2', 0.5)

Свойства

bi-Gaussian Доплеровский объект спектра содержит следующие свойства.

Свойство	Описание
`SpectrumType`	Фиксированное значение, `'BiGaussian'`
`SigmaGaussian1`	Нормированное стандартное отклонение первой Гауссовой функции (действительное положительное конечное скалярное значение)
`SigmaGaussian2`	Нормированное стандартное отклонение второй Гауссовой функции (действительное положительное конечное скалярное значение)
`CenterFreqGaussian1`	Нормированная центральная частота первой Гауссовой функции (действительное скалярное значение между-1 и 1)
`CenterFreqGaussian2`	Нормированная центральная частота второй Гауссовой функции (действительное скалярное значение между-1 и 1)
`GainGaussian1`	Усиление степени первой Гауссовой функции (линейная шкала, действительное неотрицательное конечное скалярное значение)
`GainGaussian2`	Усиление степени второй Гауссовой функции (линейная шкала, действительное неотрицательное конечное скалярное значение)

Все свойства перезаписываемы за исключением SpectrumType свойство.

Свойства SigmaGaussian1, SigmaGaussian2, GainGaussian1, и GainGaussian2 нормированы MaxDopplerShift свойство связанного объекта канала.

Аналитически, нормированные стандартные отклонения первых и вторых Гауссовых функций определяются как $σ_{G 1, n o r m} = σ_{G 1} / f_{d}$ и $σ_{G 2, n o r m} = σ_{G 2} / f_{d}$ , соответственно, где $σ_{G 1}$ и $σ_{G 2}$ стандартные отклонения первых и вторых Гауссовых функций, и $f_{d}$ максимальный эффект Доплера, в герц. Точно так же нормированные центральные частоты первых и вторых Гауссовых функций определяются как $f_{G 1, n o r m} = f_{G 1} / f_{d}$ и $f_{G 2, n o r m} = f_{G 2} / f_{d}$ , соответственно, где $f_{G 1}$ и $f_{G 2}$ центральные частоты первых и вторых Гауссовых функций. Свойства GainGaussian1 и GainGaussian2 соответствуйте усилениям степени $C_{G 1}$ и $C_{G 2}$ , соответственно, двух Гауссовых функций.

Теория и приложения

bi-Gaussian спектр мощности состоит из двух переключенных частотой Гауссовых спектров. Модели канала COST207 ([1], [2], [3]) задают два отличных bi-Gaussian Доплеровских спектра, GAUS1 и GAUS2, чтобы использоваться в моделировании длинного echos для городских и холмистых профилей ландшафта.

Нормированным bi-Gaussian Доплеровским спектром дают аналитически:

$S_{G} (f) = A_{G} [\frac{C_{G 1}}{\sqrt{2 π σ_{G 1}^{2}}} \exp (- \frac{{(f - f_{G 1})}^{2}}{2 σ_{G 1}^{2}}) + \frac{C_{G 2}}{\sqrt{2 π σ_{G 2}^{2}}} \exp (- \frac{{(f - f_{G 2})}^{2}}{2 σ_{G 2}^{2}})]$

где $σ_{G 1}$ и $σ_{G 2}$ стандартные отклонения, $f_{G 1}$ и $f_{G 2}$ центральные частоты, $C_{G 1}$ и $C_{G 2}$ усиления степени, и $A_{G} = \frac{1}{C_{G 1} + C_{G 2}}$ коэффициент нормализации.

Если также $f_{G 1} = 0$ или $f_{G 2} = 0$ , получен переключенный частотой Гауссов Доплеровский спектр.

Примеры

Следующий код MATLAB сначала создает bi-Gaussian Доплеровский объект спектра теми же параметрами как тот из Доплеровского спектра COST 207 GAUS2. Это затем создает объектный эффект Доплера канала Рейли имеющий $f_{d} = 30$ и присваивает созданный Доплеровский объект спектра его DopplerSpectrum свойство.

dop_bigaussian = doppler.bigaussian(‘SigmaGaussian1’, 0.1, ...
   ‘SigmaGaussian2’, 0.15, ‘CenterFreqGaussian1’, 0.7, ...
   ‘CenterFreqGaussian2’, -0.4, ‘GainGaussian1’, 1, ...
   ‘GainGaussian2’, 1/10^1.5)
chan = rayleighchan(1e-3, 30);
chan.DopplerSpectrum = dop_bigaussian;

Ссылки

[1] COST 207 WG1, Предложение по передаточным функциям канала, которые будут использоваться в GSM, тестирует поздно 1986, COST 207 троландов (86) 51 об. 3, сентябрь 1986.

[2] COST 207, Цифровые коммуникации рации земли, Office для Официальных Публикаций Европейского экономического сообщества, Итогового отчета, Люксембург, 1989.

[3] Pätzold, M., мобильные исчезающие каналы, Вайли, 2002.

Документация

doppler.bigaussian

Синтаксис

Описание

Свойства

Теория и приложения

Примеры

Ссылки

Смотрите также

Темы

Представленный в R2007b

Документация Communications Toolbox

Поддержка