模拟瑞利信道中 BPSK 传输和接收的简单 Matlab 示例。 该脚本执行以下操作 (a) 生成 +1 和 -1 的随机二进制序列。 (b) 将符号与通道相乘，然后添加高斯白噪声。 (c) 在接收端，用已知信道均衡（划分）接收到的符号 (d) 执行硬判决解码并计算误码 (e) 对多个值重复并绘制模拟和理论结果。 中提供的理论描述http://www.dsplog.com/2008/08/10/ber-bpsk-rayleigh-channel/

在此代码中，我们通过具有不同数量的发射和接收天线的瑞利衰落信道来驱动 MIMO 系统的容量 。对于每 一个MIMO信道的设置，在计算 信道矩阵的奇异值后，基于注水 算法分配发射功率。获得的容量是 MIMO 系统可以提供的最佳容量， 因为在 TX 和 RX 侧都使用了完整的信道状态信息。

累积分布函数 分布。 随机变量的为 其中sigma是比例参数。 安装 $ npm install distributions-rayleigh-cdf 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var cdf = require ( 'distributions-rayleigh-cdf' ) ; cdf（x [，选项]） 评估分布的。 x可以是number ， array ，typed array或matrix 。 var matrix = require ( 'dstructs-matrix' ) , mat , out , x , i ; out = cdf ( 1 ) ; // returns ~0.393 x = [ - 1 , 0 , 1 , 2 , 3 ] ; out = cdf ( x ) ; // returns [ 0, 0, ~0.393, ~0.865

matlab开发-能量检测模拟瑞利信道。该程序模拟了瑞利信道能量检测的ROC曲线。

matlab瑞利衰落信道仿真，包括matlab源码，说明文档，理论公式，结论分析 由于多径和移动台运动等影响因素，使得移动信道对传输信号在时间、频率和角度上造成了色散，如时间色散、频率色散、角度色散等等，因此多径信道的特性对通信质量有着至关重要的影响，而多径信道的包络统计特性成为我们研究的焦点。根据不同无线环境，接收信号包络一般服从几种典型分布，如瑞利分布、莱斯分布和Nakagami-m分布。在本文中，专门针对服从瑞利分布的多径信道进行模拟仿真，进一步加深对多径信道特性的了解。 LengthOfSignal=10240; %信号长度(最好大于两倍fc) fm=512; %最大多普勒频移 fc=5120; %载波频率 t=1:LengthOfSignal; % SignalInput=sin(t/100); SignalInput=sin(t/100)+cos(t/65); %信号输入 delay=[0 31 71 109 173 251]; power=[0 -1 -9 -10 -15 -20]; %dB y_in=[zeros(1,delay(6)) SignalInput];

误码率的matlab代码编码OFDM系统仿真 使用MATLAB的多径衰落瑞利信道中应用前向纠错（FEC）的OFDM系统的仿真 模拟要求以下文件位于同一目录中才能运行： 通道垫 Assignment2.m（运行此文件进行实际仿真）3.initialise.m 模拟程序包括五个部分： 使用测得的接收功率和距离对通道的路径损耗指数（n）进行建模。 在系统要求为20MHz，最小数据速率为120 Mbps的情况下设计合适的OFDM系统 在平坦衰落信道中仿真设计的OFDM系统 在多径衰落信道中仿真设计的OFDM系统 通过合并FEC（CRC和卷积编码）提高系统BER性能 在给定的Eb / No范围内，使用其BER性能评估了每个系统迭代的性能。 结果： 在实施OFDM系统后，平坦衰落信道和多径衰落信道的BER性能呈现出几乎相同的形状。 这强调了OFDM系统对时间分散信道的抵抗力。 OFDM通过使用保护间隔有效地抵抗了这些传播延迟。 此处的关键原理是低符号速率调制方案受符号间干扰的影响较小，这是多径传播的结果。 利用OFDM，现在可以将宽带信道划分为多个窄带信道，从而将单个高速率流并行转换为多个较慢速率

对瑞利信道和莱斯信道进行的Matlab仿真建模

目的–本文的目的是提高浅层有源声纳检测性能水。 定义类似随机模型的多元椭圆轮廓（MEC）分布模型混响，有助于揭示目标签名的结构信息。 设计/方法/方法–有源声纳系统的开发范围更广传输带宽和更大的Kong径接收阵列，从而改善了信噪比匹配滤波和波束成形后的比率和混响功率比率。 但是，它改变了传统假定瑞利的混响引起的包络的统计分布分配。 MEC是一种广义的非高斯分布模型。 作者从理论上推导复合高斯，瑞利混合，威布尔，K分布都是特殊的例MEC。 众所周知，威布尔分布和钾分布具有比瑞利明显的重尾分配。 MEC是表征非瑞利重尾分布的合适模型混响。 结果–对测试数据的分析表明，混响包络明显偏离了瑞利分配。 在广泛的非高斯框架中，混响建模为MEC分布， 适用于表征非瑞利混响。 试验中收到的数据验证了MEC模型的有效性。 实际数据包络遵循K分布，这是MEC。 因此，MEC可用于开发新颖的信号处理算法，从而减轻或减轻考虑了重尾混响分布对目标检测的影响。 研究的局限性/意义–有限的海试数据是证明的主要局限性进一步进行模型验证。

瑞利散射多特性的基于远距离OFDR的分布式振动光纤传感器

matlab光学仿真入门，里面包含了光波通过不同介质时反射率和透射率的变化、高斯光束性质相关的仿真。