Эффекты профиля задержки

Создайте объект строения VHT. Установите частоту дискретизации 80 МГц.

cfgVHT = wlanVHTConfig;
fs = 80e6;

Сгенерируйте случайные двоичные данные и создайте сигнал передачи, параметризованный объектом строения VHT.

d = randi([0 1],8*cfgVHT.PSDULength,1);
testWaveform = wlanWaveformGenerator(d,cfgVHT);

Создайте объект канала TGac. Установите профиль задержки на 'Model-A', что соответствует плоскому замиранию. Отключите масштабные эффекты затухания.

tgacChan = wlanTGacChannel('SampleRate',fs, ...
    'ChannelBandwidth',cfgVHT.ChannelBandwidth, ...
    'DelayProfile','Model-A', ...
    'LargeScaleFadingEffect','None');

Передайте переданную форму волны через канал TGac.

rxModelA = tgacChan(testWaveform);

Установите профиль задержки в Model-C, который соответствует многолучевому каналу с 14 различными путями и 30-нс расширением задержки RMS. Максимальный разброс задержки составляет 200 нс, что соответствует когерентной полосе 2,5 МГц.

release(tgacChan)
tgacChan.DelayProfile = 'Model-C';

Передайте форму волны через канал model-C.

rxModelC = tgacChan(testWaveform);

Создайте спектральный анализатор и используйте его, чтобы визуализировать спектр принятых сигналов.

saScope = dsp.SpectrumAnalyzer('SampleRate',fs, ...
    'ShowLegend',true,'ChannelNames',{'Model-A','Model-C'}, ...
    'AveragingMethod','Exponential','ForgettingFactor',0.99);
saScope([rxModelA rxModelC])

Как ожидалось, частотная характеристика сигнала модели-A плоская по ширине полосы 80 МГц. И наоборот, частотная характеристика модели С изменяется, потому что ее полоса пропускания когерентности намного меньше, чем полоса пропускания канала.

Флуоресцентные эффекты

Отпустите канал TGac и установите его профиль задержки на 'Model-D'. Отключите эффект флуоресцентной подсветки.

release(tgacChan)
tgacChan.DelayProfile = 'Model-D';
tgacChan.FluorescentEffect = false;

Чтобы лучше проиллюстрировать допплеровские эффекты флуоресцентной подсветки, измените полосу пропускания и частоту дискретизации канала. Сгенерируйте тестовую форму сигналов из них.

tgacChan.ChannelBandwidth = 'CBW20';
fs = 20e6;
tgacChan.SampleRate = fs;
testWaveform = ones(5e5,1);

Чтобы гарантировать повторяемость, установите глобальный генератор случайных чисел на фиксированное значение.

rng(37)

Передайте форму волны через канал TGac.

rxSig0 = tgacChan(testWaveform);

Включите эффект флуоресцентной подсветки. Сбросьте генератор случайных чисел и передайте форму волны через канал.

release(tgacChan)
tgacChan.FluorescentEffect = true;
rng(37)
rxSig1 = tgacChan(testWaveform);

Определите временную ось и задержку фильтра канала.

t = ((1:size(rxSig0,1))'-1)/fs;
fDelay = tgacChan.info.ChannelFilterDelay;

Постройте график величины принятых сигналов с учетом задержки фильтра канала.

plot(t(fDelay+1:end),[abs(rxSig0(fDelay+1:end)) abs(rxSig1(fDelay+1:end))])
xlabel('Time (s)')
ylabel('Magnitude (V)')
legend('Fluorescent Off','Fluorescent On','location','best')

Флуоресцентная подсветка вводит доплеровский компонент с удвоенной частотой линии степеней (120 Гц в США).

Подтвердите, что peaks разделены приблизительно на 0,0083 с (назад 120 Гц) путем измерения расстояния между вторым и третьим peaks.

[~,loc] = findpeaks(abs(rxSig1(1e5:4e5)));
peakTimes = loc/fs;
peakSeparation = diff(peakTimes)

peakSeparation = 0.0085