Пропустите входной сигнал через MIMO многолучевой канал с замираниями
comm.MIMOChannel Система object™ пропускает входной сигнал через multiple-input/multiple-output (MIMO) многопутевой исчезающий канал. Этот объектные модели Рейли и Рикиэн, исчезающий и, использует Кронекерову модель для моделирования пространственной корреляции между ссылками. Для обработки деталей смотрите раздел Algorithms.
Пропускать входной сигнал через MIMO многопутевой исчезающий канал:
Создайте comm.MIMOChannel объект и набор его свойства.
Вызовите объект с аргументами, как будто это была функция.
Чтобы узнать больше, как Системные объекты работают, смотрите то, Что Системные объекты?
mimochannel = comm.MIMOChannel
mimochannel = comm.MIMOChannel(Name,Value)'SampleRate',2 устанавливает частоту дискретизации входного сигнала на 2.
y = mimochannel(x)x через MIMO, исчезающий канал и, возвращает результат в y.
Чтобы включить этот синтаксис, установите ChannelFiltering свойство к true.
y = mimochannel(x,seltx)seltx.
Чтобы включить этот синтаксис устанавливает AntennaSelection свойство к 'Tx'.
Например, этот код показывает, как выбрать первый и третий индекс передающей антенны как активный.
mimochannel = comm.MIMOChannel('AntennaSelection','Tx');
seltx = [1 0 1];
...
y = mimochannel(x,seltx);y = mimochannel(x,selrx)selrx.
Чтобы включить этот синтаксис устанавливает AntennaSelection свойство к 'Rx'.
Например, этот код показывает, как выбрать второе, получают индекс антенны как активный.
mimochannel = comm.MIMOChannel('AntennaSelection','Rx');
selrx = [0 1];
...
y = mimochannel(x,selrx);y = mimochannel(x,seltx,selrx)seltx и selrx.
Чтобы включить этот синтаксис устанавливает AntennaSelection свойство к 'Tx and Rx'.
Например, этот код показывает, как выбрать первую и вторую передающую антенну, и вторые получают антенну как активную.
mimochannel = comm.MIMOChannel( ...
'AntennaSelection','Tx and Rx');
seltx = [1 1];
selrx = [0 1];
...
y = mimochannel(x,selrx);y = mimochannel(___,inittime)
Чтобы включить этот синтаксис, также установите FadingTechnique свойство к 'Sum of sinusoids' и InitialTimeSource свойство к 'Input port'.
pathgains = mimochannel()
Чтобы включить этот синтаксис, установите ChannelFiltering свойство к false.
pathgains = mimochannel(seltx)seltx.
Чтобы включить этот синтаксис устанавливает ChannelFiltering свойство к false и AntennaSelection свойство к 'Tx'.
pathgains = mimochannel(selrx)selrx.
Чтобы включить этот синтаксис устанавливает ChannelFiltering свойство к false и AntennaSelection свойство к 'Rx'.
pathgains = mimochannel(seltx,selrx)seltx и selrx.
Чтобы включить этот синтаксис устанавливает ChannelFiltering свойство к false и AntennaSelection свойство к 'Tx and Rx'.
pathgains = mimochannel(___,inittime)
Чтобы включить этот синтаксис, также установите FadingTechnique свойство к 'Sum of sinusoids' и InitialTimeSource свойство к 'Input port'.
Чтобы использовать объектную функцию, задайте Системный объект как первый входной параметр. Например, чтобы выпустить системные ресурсы Системного объекта под названием obj, используйте этот синтаксис:
release(obj)
Примечание
Если вы устанавливаете RandomStream свойство объекта к 'Global stream', reset возразите, что функция сбрасывает фильтры только.
Если вы устанавливаете RandomStream к 'mt19937ar with seed', reset возразите, что функция сбрасывает фильтры и также повторно инициализирует поток случайных чисел к значению Seed свойство.
Создайте 4 2 канал MIMO при помощи Системного объекта канала MIMO. Модулируйте и пространственно закодируйте данные, и затем передайте данные через канал.
Сгенерируйте модулируемые QPSK данные.
data = randi([0 3],1000,1); modData = pskmod(data,4,pi/4);
Создайте ортогональный пространственно-временной Системный объект блочного энкодера, чтобы закодировать модулируемые данные в четыре пространственно разделенных потока. Затем закодируйте данные.
ostbc = comm.OSTBCEncoder( ... 'NumTransmitAntennas',4, ... 'SymbolRate',1/2); txSig = ostbc(modData);
Создайте Системный объект канала MIMO, с помощью пар "имя-значение", чтобы установить свойства. Канал состоит из двух путей, каждого эффекта Доплера имеющего 5 Гц. Установите SpatialCorrelationSpecification свойство к 'None', который требует, чтобы вы задали количество передающих и приемных антенн. Укажите, что четыре передающих антенны и два получают антенны.
mimochannel = comm.MIMOChannel( ... 'SampleRate',1000, ... 'PathDelays',[0 2e-3], ... 'AveragePathGains',[0 -5], ... 'MaximumDopplerShift',5, ... 'SpatialCorrelationSpecification','None', ... 'NumTransmitAntennas',4, ... 'NumReceiveAntennas',2);
Передайте модулируемое и кодируемое сообщение через канал MIMO.
rxSig = mimochannel(txSig);
Создайте временной вектор, t, использовать для графического вывода степени полученного сигнала.
ts = 1/mimochannel.SampleRate; t = (0:ts:(size(txSig,1)-1)*ts)';
Вычислите и постройте степень сигнала, полученного антенной 1.
pwrdB = 20*log10(abs(rxSig(:,1))); plot(t,pwrdB) title('Channel Response Power (dBW)') xlabel('Time (s)') ylabel('Power (dBW)')
Сгенерируйте усиления пути для Канала с релеевским замиранием 2 на 2 и исследуйте пространственные характеристики корреляции реализации канала. Используйте release возразите функции, чтобы разблокировать объект установить AntennaSelection свойство к 'Tx and Rx' и затем подтвердите, что отменявшая передача - получает пары антенны.
Создайте Системный объект канала MIMO 2 на 2 с двумя дискретными путями и отключенной фильтрацией канала. Каждый путь имеет различную передачу, и получите корреляционные матрицы, заданные TransmitCorrelationMatrix и ReceiveCorrelationMatrix свойства.
mimoChan = comm.MIMOChannel( ... 'SampleRate',1000, ... 'PathDelays',[0 1e-3], ... 'AveragePathGains',[3 5], ... 'NormalizePathGains',false, ... 'MaximumDopplerShift',5, ... 'TransmitCorrelationMatrix',cat(3,eye(2),[1 0.1;0.1 1]), ... 'ReceiveCorrelationMatrix',cat(3,[1 0.2;0.2 1],eye(2)), ... 'RandomStream','mt19937ar with seed', ... 'Seed',33, ... 'ChannelFiltering',false);
Сгенерируйте усиления пути к ответу канала с помощью объекта канала MIMO.
pathGains = mimoChan();
Передача пространственная корреляция для первого дискретного пути в первом получает антенну, задана как единичная матрица в TransmitCorrelationMatrix свойство. Подтвердите что канал выход pathGains показывает те же статистические характеристики при помощи corrcoef функционируйте, чтобы отобразить передачу, пространственная корреляция для первого дискретного пути и первого получает антенну.
corrcoef(squeeze(pathGains(:,1,:,1)))
ans = 2×2 complex
1.0000 + 0.0000i -0.3391 + 0.4285i
-0.3391 - 0.4285i 1.0000 + 0.0000i
Передача пространственная корреляция для второго дискретного пути во втором получает антенну, задана как [1 0.1;0.1 1] в TransmitCorrelationMatrix свойство. Подтвердите что канал выход pathGains показывает те же статистические характеристики при помощи corrcoef функционируйте, чтобы отобразить передачу, пространственная корреляция для второго дискретного пути и второго получает антенну.
corrcoef(squeeze(pathGains(:,2,:,2)))
ans = 2×2 complex
1.0000 + 0.0000i -0.8989 - 0.2663i
-0.8989 + 0.2663i 1.0000 + 0.0000i
Получение пространственной корреляции для первого дискретного пути во второй передающей антенне задано как [1 0.2;0.2 1] в ReceiveCorrelationMatrix свойство. Подтвердите что канал выход pathGains показывает те же статистические характеристики при помощи corrcoef функционируйте, чтобы отобразить получение пространственной корреляции для первого дискретного пути и второй передающей антенны.
corrcoef(squeeze(pathGains(:,1,2,:)))
ans = 2×2 complex
1.0000 + 0.0000i 0.9170 + 0.3141i
0.9170 - 0.3141i 1.0000 + 0.0000i
Получение пространственной корреляции для второго дискретного пути в первой передающей антенне задано как единичная матрица в ReceiveCorrelationMatrix свойство. Подтвердите что канал выход pathGains показывает те же статистические характеристики при помощи corrcoef функционируйте, чтобы отобразить получение пространственной корреляции для второго дискретного пути и первой передающей антенны.
corrcoef(squeeze(pathGains(:,2,1,:)))
ans = 2×2 complex
1.0000 + 0.0000i 0.9227 - 0.3435i
0.9227 + 0.3435i 1.0000 + 0.0000i
Создайте выборочный частотой канал MIMO, и затем отобразите его импульсные и частотные характеристики.
Установите частоту дискретизации на 10 МГц. Задайте задержки пути и усиления с помощью параметров канала расширенного автомобильного A (EVA). Установите максимальный эффект Доплера на 70 Гц.
fs = 10e6; % Hz pathDelays = [0 30 150 310 370 710 1090 1730 2510]*1e-9; % Seconds avgPathGains = [0 -1.5 -1.4 -3.6 -0.6 -9.1 -7 -12 -16.9]; % dB fD = 70; % Hz
Создайте Системный объект канала MIMO 2 на 2, задав ранее заданные параметры и установив визуализацию канала построить импульсные и частотные характеристики. По умолчанию график отображает соответствие пары антенны первым передающим и приемным антеннам.
mimoChan = comm.MIMOChannel('SampleRate',fs, ... 'PathDelays',pathDelays, ... 'AveragePathGains',avgPathGains, ... 'MaximumDopplerShift',fD, ... 'Visualization','Impulse and frequency responses');
Сгенерируйте случайные двоичные данные, и затем передайте его через канал MIMO. График импульсной характеристики позволяет вам легко идентифицировать отдельные пути и их соответствующие коэффициенты фильтра. График частотной характеристики показывает выборочную частотой природу канала EVA.
x = randi([0 1],1000,2); y = mimoChan(x);
Чтобы просмотреть соответствие пары антенны второй передаче и сначала получить антенны, выпустите Системный объект канала MIMO, и затем установите его AntennaPairsToDisplay свойство к [2 1]. Поскольку AntennaPairsToDisplay свойство является ненастраиваемым, чтобы изменить его значение, необходимо выпустить Системный объект.
release(mimoChan) mimoChan.AntennaPairsToDisplay = [2 1]; y = mimoChan(x);
Создайте и визуализируйте Доплеровские спектры канала MIMO, который имеет два пути.
Создайте массив ячеек Доплеровских структур, которые будут использоваться в создании канала. Установите Доплеровский спектр первого пути быть сформированным звонком и второй путь, чтобы быть плоским.
dp{1} = doppler('Bell');
dp{2} = doppler('Flat');Создайте Системный объект канала MIMO 2 на 2, задав два пути и максимальный эффект Доплера 100 Гц, отключив фильтрацию канала и включение визуализации Доплеровского спектра для первого Доплеровского пути.
mimoChan = comm.MIMOChannel('SampleRate',1000, ... 'PathDelays',[0 0.002], ... 'AveragePathGains',[0 -3], ... 'MaximumDopplerShift',100, ... 'DopplerSpectrum',dp, ... 'ChannelFiltering',false, ... 'NumSamples',10000, ... 'Visualization','Doppler spectrum', ... 'PathsForDopplerDisplay',1);
Используйте канал MIMO, чтобы сгенерировать Доплеровский спектр первого пути. Поскольку Доплеровский график спектра не обновляется, пока его буфер не заполнен, вызовите объект канала MIMO многократно, чтобы помочь улучшить точность оценки. Заметьте, что спектр имеет форму звонка и что ее минимальные и максимальные частоты находятся в пределах пределов, установленных MaximumDopplerShift свойство.
for k = 1:25 mimoChan(); end
Выпустите объект канала MIMO и установите его PathsForDopplerDisplay свойство отобразить второй путь. Поскольку PathsForDopplerDisplay свойство является ненастраиваемым, чтобы изменить его значение, необходимо выпустить Системный объект. Вызовите объект многократно, чтобы отобразить Доплеровский спектр второго пути. Результаты показывают, что спектр является плоским.
release(mimoChan) mimoChan.PathsForDopplerDisplay = 2; for k = 1:25 y = mimoChan(); end
Покажите, что состояние канала обеспечено для прерывистых передач при помощи Системных объектов канала MIMO, сконфигурированных, чтобы использовать сумму синусоид, исчезающую метод. Наблюдайте прерывистые сегменты ответа канала, наложенные относительно непрерывного ответа канала.
Установите свойства канала.
fs = 1000; % Sample rate (Hz) pathDelays = [0 2.5e-3]; % Path delays (s) pathPower = [0 -6]; % Path power (dB) fD = 5; % Maximum Doppler shift (Hz) ns = 1000; % Number of samples nsdel = 100; % Number of samples for delayed paths
Задайте непрерывный отрезок времени и три прерывистых сегмента времени, по которым можно построить и просмотреть ответ канала. Просмотрите непрерывный ответ канала с 1000 выборками, запускающийся во время 0 и три ответа канала с 100 выборками, запускающиеся время от времени 0.1, 0.4, и 0,7 секунды, соответственно.
to0 = 0.0; to1 = 0.1; to2 = 0.4; to3 = 0.7; t0 = (to0:ns-1)/fs; % Transmission 0 t1 = to1+(0:nsdel-1)/fs; % Transmission 1 t2 = to2+(0:nsdel-1)/fs; % Transmission 2 t3 = to3+(0:nsdel-1)/fs; % Transmission 3
Создайте плоско исчезающий Системный объект канала MIMO 2 на 2, отключив фильтрацию канала и определение частоты дискретизации на 1 000 Гц, сумма синусоид, исчезающая метод и количество отсчетов, чтобы просмотреть. Задайте начальное значение так, чтобы результаты могли быть повторены. Используйте InitialTime по умолчанию установка свойства так, чтобы исчезающий канал был симулирован со времени 0.
mimoChan1 = comm.MIMOChannel('SampleRate',fs, ... 'MaximumDopplerShift',fD, ... 'RandomStream','mt19937ar with seed', ... 'Seed',17, ... 'FadingTechnique','Sum of sinusoids', ... 'ChannelFiltering',false, ... 'NumSamples',ns);
Создайте клон Системного объекта канала MIMO. Измените количество отсчетов для задержанных путей и источник в течение начального времени так, чтобы можно было задать исчезающее время смещения канала как входной параметр при вызове Системного объекта.
mimoChan2 = clone(mimoChan1);
mimoChan2.InitialTimeSource = 'Input port';
mimoChan2.NumSamples = nsdel;Сохраните усиление пути выход для непрерывного ответа канала при помощи mimoChan1 возразите и для прерывистых задержанных ответов канала при помощи mimoChan2 объект с начальными смещениями времени, обеспеченными как входные параметры.
pg0 = mimoChan1(); pg1 = mimoChan2(to1); pg2 = mimoChan2(to2); pg3 = mimoChan2(to3);
Сравните количество отсчетов, обработанное двумя каналами при помощи info метод. Результаты показывают тот mimoChan1 обработанный 1 000 выборок и тот mimoChan2 обработанный только 300 выборок.
G = info(mimoChan1); H = info(mimoChan2); [G.NumSamplesProcessed H.NumSamplesProcessed]
ans = 1×2
1000 300
Преобразуйте усиления пути в децибелы для пути, соответствующего первой передаче, и сначала получите антенну.
pathGain0 = 20*log10(abs(pg0(:,1,1,1))); pathGain1 = 20*log10(abs(pg1(:,1,1,1))); pathGain2 = 20*log10(abs(pg2(:,1,1,1))); pathGain3 = 20*log10(abs(pg3(:,1,1,1)));
Постройте усиления пути для непрерывных и прерывистых случаев. Результаты показывают, что усиления для этих трех сегментов совпадают с усилением для непрерывного случая. Выравнивание этих двух показывает, что метод суммы синусоид идеально подходит для симуляции packetized данных, потому что характеристики канала обеспечены, даже когда данные не передаются.
plot(t0,pathGain0,'r--') hold on plot(t1,pathGain1,'b') plot(t2,pathGain2,'b') plot(t3,pathGain3,'b') grid title('Continuous and Discontinuous Channel Response') xlabel('Time (sec)') ylabel('Path Gain (dB)') legend('Continuous','Discontinuous','location','nw')
Продемонстрируйте преимущество использования суммы синусоид, исчезающей метод при симуляции канала с пакетными данными.
Установите параметры симуляции, таким образом, что частота дискретизации составляет 100 кГц, общее время симуляции составляет 100 секунд, и рабочий цикл для пакетных данных составляет 25%.
fs = 1e5; % Hz tsim = 100; % seconds dutyCycle = 0.25;
Создайте плоско исчезающий Системный объект канала MIMO 2 на 2, указав, что частота дискретизации и использование значения по умолчанию отфильтровали Гауссов шумовой метод.
fgn = comm.MIMOChannel('SampleRate',fs);Создайте подобный Системный объект канала MIMO, задав ту же частоту дискретизации как предыдущий объект канала MIMO, но с помощью метода суммы синусоид. Дополнительно укажите, что 48 синусоид и для процесса исчезновения запускают времена, которые будут даны как входной параметр.
sos = comm.MIMOChannel('SampleRate',fs, ... 'FadingTechnique','Sum of sinusoids', ... 'NumSinusoids',48, ... 'InitialTimeSource','Input port');
Запустите непрерывную последовательность случайных битов через отфильтрованный Гауссов шумовой объект канала MIMO. Используйте tic и toc функции секундомера, чтобы измерить время выполнения вызова Системного объекта.
tic y = fgn(randi([0 1],fs*tsim,2)); tFGN = toc;
Чтобы передавать пакет данных каждую секунду, передайте случайные биты через сумму синусоид объект канала MIMO путем вызова его в for цикл. Используйте tic и toc функции секундомера, чтобы измерить время выполнения.
tic for k = 1:tsim z = sos(randi([0 1],fs*dutyCycle,2),0.5+(k-1)); end tSOS = toc;
Сравните отношение времени выполнения суммы синусоид к отфильтрованному Гауссову шумовому времени выполнения. Отношение меньше один, который указывает, что метод суммы синусоид быстрее, чем отфильтрованный Гауссов шумовой метод.
tSOS/tFGN
ans = 0.2879
Используя одну Систему канала MIMO object™ и два тождественно сконфигурированных канала фильтруют Системные объекты, переключают симуляцию уровня ссылки между 3 2 нисходящим каналом и обратной величиной 2 3 восходящие передачи сигнала.
Задайте системные параметры.
modOrder = 256; % Modulation order Nant1 = 3; % Number of 'transmit' antennas Nant2 = 2; % Number of 'receive' antennas Rs = 1e6; % Sample rate pd = [0 1.5 2.3]*1e-6; % Path delays frmLen = 1e3; % Frame length
Создайте Систему канала MIMO object™, конфигурируя его для генерации усиления пути путем отключения фильтрации канала.
chan = comm.MIMOChannel( ... 'SampleRate',Rs, ... 'PathDelays',pd, ... 'AveragePathGains',[1.5 1.2 0.2], ... 'MaximumDopplerShift',300, ... 'SpatialCorrelationSpecification','none', ... 'NumTransmitAntennas',Nant1, ... 'NumReceiveAntennas',Nant2, ... 'ChannelFiltering',false, ... 'NumSamples',frmLen);
Создайте идентичные Системные объекты фильтра канала для обоих направлений передачи: один фильтр канала для Nant1- Nant2 передайте в нисходящем направлении канал (3 передающих антенны к 2 получают антенны), и взаимный фильтр канала для Nant2- Nant1 восходящий канал (2 передающих антенны к 3 получают антенны).
chanFiltDownlink = comm.ChannelFilter( ... 'SampleRate',Rs, ... 'PathDelays',pd); chanFiltUplink = clone(chanFiltDownlink);
Нисходящая передача
Сгенерируйте случайные усиления пути для одной системы координат нисходящего канала, 3 2 образовывают канал. Передача случайным образом сгенерировала 256-QAM сигналы через 3 2 нисходящий канал.
pgDownlink = chan(); x = qammod(randi([0 modOrder-1],frmLen,Nant1),modOrder); yDL = chanFiltDownlink(x,pgDownlink);
Восходящая передача
Переключите направление ссылки. Запустите объект канала сгенерировать другую систему координат усилений пути, переставив его 3-е (Tx), и 4-е размерности (Rx) для взаимного восходящего канала 2 3 образовывают канал. Передача случайным образом сгенерировала 256-QAM сигналы через 2 3 взаимный восходящий канал.
pgUplink = permute(chan(),[1 2 4 3]); x = qammod(randi([0 modOrder-1],frmLen,Nant2),modOrder); yUL = chanFiltUplink(x,pgUplink);
Нисходящие и восходящие измерения массива
Покажите размеры нисходящих и восходящих массивов усиления пути, возвращенных объектом канала MIMI как --- массив.
количество отсчетов.
количество задержек пути.
количество передающих антенн. Nant1 для нисходящего канала и Nant2 для восходящего канала.
количество, получают антенны. Nant2 для нисходящего канала и Nant1 для восходящего канала.
size(pgDownlink)
ans = 1×4
1000 3 3 2
size(pgUplink)
ans = 1×4
1000 3 2 3
Покажите размер выходных матриц канала, возвращенных объектом канала MIMI как - матрица. количество отсчетов. количество, получают антенны.
size(yDL)
ans = 1×2
1000 2
size(yUL)
ans = 1×2
1000 3
[1] Oestges, Клод и Бруно Клерккс. Радиосвязи MIMO: От Реального Распространения до Пространственно-временного Проекта Кода. 1-й редактор Бостон, MA: Elsevier, 2007.
[2] Correia, Луис М. и европейское Сотрудничество в области Научно-технического Исследования (Организация), редакторы Мобильные Широкополосные Мультимедийные Сети: Методы, Модели и Инструменты для 4G. 1-й редактор Амстердам ; Бостон: Нажатие Elsevier/Academic, 2006.
[3] Kermoal, J.P., Л. Шумахер, К.И. Педерсен, П. Модженсен и Ф. Фредериксен. “Стохастическая Модель Канала Радио MIMO с Экспериментальной Валидацией”. Журнал IEEE на Выбранных областях в Коммуникациях 20, № 6 (август 2002): 1211–26. https://doi.org/10.1109/JSAC.2002.801223.
[4] Jeruchim, Мишель К., Филип Балабан и К. Сэм Шэнмугэн. Симуляция Систем связи. Второй выпуск. Бостон, MA: Спрингер УС, 2000.
[5] Patzold, M., Cheng-Сянцзян Ван и Б. Хогстэд. “Две Новых Суммы основанных на синусоидах Методов для Эффективной Генерации Нескольких Некоррелированых Форм волны Релеевского замирания”. Транзакции IEEE на Радиосвязях 8, № 6 (июнь 2009): 3122–31. https://doi.org/10.1109/TWC.2009.080769.
comm.AWGNChannel | comm.RayleighChannel | comm.RicianChannel | comm.RayTracingChannel | comm.ChannelFilter