lteMovingChannel

Перемещение условий распространения канала

Описание

пример

out = lteMovingChannel(model,in) реализует движущиеся условия распространения, заданные в TS 36.104 [1]. Отфильтрованная форма волны хранится в матричном out, где каждый столбец соответствует форме волны в каждой из получить антенн. Столбцы матричного in соответствуйте входным формам волны канала в каждой антенне передачи. Входные формы волны отфильтрованы с профилями задержки, как задано в структуре параметра model. Профили задержки передискретизируются, чтобы совпадать с уровнем выборки входного сигнала. Процесс моделирования вводит задержку сверху групповой задержки канала.

Разница во времени между первым многопутевым компонентом и ссылочное время (принятый, чтобы быть 0) следует за синусоидальной характеристикой.

Δτ=A2(1+sin(Δω(t+t0)))

Где смещение t0

t0=InitTime+3π2(Δω)

Если model.InitTime 0, задержка первого многопутевого компонента 0. Если t = 0, Δτ=0. Относительная задержка между всеми многопутевыми компонентами фиксируется.

Два движущихся сценария распространения заданы в TS 36.104 [1], Приложении B.4:

  • Сценарий 1 реализует расширенное типичное городское с эффектом Доплера на 200 Гц (ETU200) модель Релеевского замирания с изменением задержек. Модель Релеевского замирания может быть смоделирована с помощью двух различных методов как описано в model.ModelType. Для сценария 1, model.InitTime также управляет смещением синхронизации процесса исчезновения. Изменение этого значения производит части процесса исчезновения в различных моментах времени.

  • Сценарий 2 состоит из одного не исчезающего пути с модулем амплитудные и нулевые степени фазы с изменяющейся задержкой. Никакой AWGN не введен внутренне в этой модели.

Примеры

свернуть все

Сгенерируйте систему координат и отфильтруйте ее с LTE движущийся канал распространения.

rmc = lteRMCDL('R.10');
[txWaveform,txGrid,info] = lteRMCDLTool(rmc,[1;0;1]);
chcfg.Seed = 1;
chcfg.NRxAnts = 1;
chcfg.MovingScenario = 'Scenario1';
chcfg.SamplingRate = 100000;
chcfg.InitTime = 0;
rxWaveform = lteMovingChannel(chcfg,txWaveform);

Входные параметры

свернуть все

Перемещение модели канала, заданной как структура. model должен содержать следующие поля.

Поле параметраТребуемый или дополнительныйЗначенияОписание
SeedНеобходимыйСкалярное значение

Seed генератора случайных чисел. Чтобы использовать случайный seed, установите Seed обнулять.

Примечание

  • Чтобы привести к отличным результатам, используйте Seed значения в области значений

    0...231  1  (K(K  1)2)

    Где K = P × model.NRxAnts, продукт количества передачи и получает антенны. Seed значений за пределами этой рекомендуемой области значений нужно избежать, когда они могут привести к случайным последовательностям, которые повторяют результаты, приведенные с помощью значений Seed в рекомендуемой области значений.

  • Движущийся канал случайное поведение seed не затронут состоянием генераторов случайных чисел MATLAB®, rng.

NRxAntsНеобходимый

Положительное скалярное целое число

Количество получает антенны

MovingScenarioНеобходимый

'Scenario1', 'Scenario2'

Перемещение сценария канала

SamplingRateНеобходимыйЧисловой скаляр

Уровень выборки входного сигнала, уровень каждой выборки в строках входной матрицы, in.

InitTimeНеобходимый

Скалярное значение

Исчезающее смещение корректировки процесса и синхронизации, в секундах

NormalizeTxAntsДополнительный

'On' (значение по умолчанию), 'Off'

Передайте нормализацию номера антенны, заданную как:

  • 'On', lteFadingChannel нормирует модель, выведенную 1/sqrt(P), где P является количеством антенн передачи. Нормализация количеством антенн передачи гарантирует, что выходная мощность на получает антенну, незатронуто количеством антенн передачи.

  • 'Off', нормализация не выполняется.

Следующие поля требуются или дополнительные (как обозначено) только если MovingScenario установлен в 'Scenario1'.

NTermsДополнительный

16 (значение по умолчанию)

скалярная степень 2

Количество генераторов используется в исчезающем моделировании пути.

ModelTypeДополнительный

'GMEDS' (значение по умолчанию), 'Dent'

Тип модели релеевского замирания.

  • 'GMEDS', Релеевское замирание моделируется с помощью Обобщенного Метода Точного Доплера Сприда (GMEDS), как описано в [3].

  • 'Dent', Релеевское замирание моделируется с помощью модифицированной модели исчезновения Jakes, описанной в [2]

Примечание

ModelType = 'Dent' не рекомендуется. Используйте ModelType = 'GMEDS' вместо этого.

NormalizePathGainsДополнительный

'On' (значение по умолчанию), 'Off'

Выходная нормализация модели.

  • 'On', выход модели нормирован таким образом, что средняя степень является единицей.

  • 'Off', средняя выходная мощность является суммой степеней касаний профиля задержки.

Типы данных: struct

Введите выборки, заданные как числовая матрица. in имеет размер T-by-P, где P является количеством антенн передачи, и T является количеством выборок временного интервала. Эти формы волны отфильтрованы с профилями задержки, как задано в структуре параметра model. Эти профили задержки передискретизируются, чтобы совпадать с уровнем выборки входного сигнала. Каждый столбец in соответствует форме волны в каждой из антенн передачи.

Типы данных: double | single
Поддержка комплексного числа: Да

Выходные аргументы

свернуть все

Фильтрованная форма волны, возвращенная как числовая матрица. Каждый столбец out соответствует форме волны в каждой из получить антенн.

Типы данных: double | single
Поддержка комплексного числа: Да

Ссылки

[1] 3GPP TS 36.104. “Развитый Универсальный наземный радио-доступ (к E-UTRA); передача радио базовой станции (BS) и прием”. Проект партнерства третьего поколения; сеть радиодоступа Technical Specification Group. URL: https://www.3gpp.org.

[2] Вдавите, P., Г. Э. Боттомли и Т. Крофт. “Jakes, Исчезающий Пересмотренная Модель”. Буквы электроники. Издание 29, 1993, Номер 13, стр 1162–1163.

[3] Pätzold, Мэттиас, Cheng-Сянцзян Ван и Бьерн Олав Хогштад. “Две Новых Суммы основанных на синусоидах Методов для Эффективной Генерации Нескольких Некоррелированых Форм волны Релеевского замирания”. Транзакции IEEE на Радиосвязях. Издание 8, 2009, Номер 6, стр 3122–3131.

Введенный в R2013b