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论文研究-正交空时分组码在
瑞利
衰落信道下的性能分析.pdf
基于典型的多输入—多输出无线通信系统,推导了在
瑞利
衰落信道下正交空时分组码的瞬时接收信噪比和抗噪声性能的一般表达式,并在MATLAB环境中对不同发送天线、接收天线、调制方式、传输速率下正交空时分组码的误码率性能进行了仿真与结果比较分析,得出误码率性能与分集增益、编码速率、比特传输率和调制方式存在内部关联。
2022-01-24 20:26:25
839KB
信道编码
空时分组码
瑞利衰落
分集
计算机仿真
1
NC-OFDM在多径及
瑞利
衰落下的性能仿真.m
利用MATLAB实现了NC-OFDM在多径及
瑞利
衰落下的性能,给出误码率的变化,对学习NC-OFDM有一定的帮助
2022-01-21 17:31:24
8KB
MATLAB
NC-OFDM
性能仿真
1
qpsk 调制的 ber:获得
瑞利
信道中 qpsk 调制的 ber 曲线-matlab开发
瑞利
中 qpsk 调制的 ber 计算
2022-01-21 02:29:01
2KB
matlab
1
基于MATLAB的OFDM在
瑞利
、高斯和莱斯信道下的仿
基于MATLAB的OFDM在
瑞利
、高斯和莱斯信道下的仿
2022-01-19 20:22:13
5KB
MATLAB
OFDM
瑞利
高斯
1
CE-OFDM调制中继选择AF系统的误码性能
恒包络(CE)正交频分复用(OFDM)能够开发OFDM的优点,并能消除OFDM峰均功率比高、对功率放大器非线性失真敏感的缺点。反馈时延等因素会恶化采用OFDM调制的中继选择放大转发(AF)协作系统的误码性能。最小均方误差(MMSE)维纳信道预测器能够减轻反馈时延对无线系统误码性能的恶化。为此,提出了一种能够克服OFDM缺点和反馈时延影响的、采用CE-OFDM调制和MMSE信道预测的中继选择AF协作系统方案,并推导其在
瑞利
块衰落信道上矩形正交幅度调制下的平均误比特率(ABER)下界表达式。数值计算和仿真结果表明:当调制系数较小时,上述系统的ABER下界具有较高的准确性,可用于CE-OFDM调制和MMSE信道预测的中继选择AF协作系统的设计。
2022-01-08 15:37:12
817KB
瑞利衰落信道
恒包络正交频分复用
放大转发
信道预测
中继选择
1
相控阵,相控阵雷达,matlab源码
利用
瑞利
积分和pencil法仿真相控阵超声信号
2021-12-31 23:29:24
3KB
;相控阵
瑞丽积分;声场
瑞利积分
瑞利积分超声
信道均衡,信道估计与信道均衡,matlab源码
瑞利
信道基带信号均衡仿真,绘制QPSK和16QAM理论误码率和误符号率
2021-12-27 18:53:26
4KB
rayleigh16qam
瑞利信道仿真
QPSK信道均衡
rayleigh
MC-CDMA:
瑞利
信道中MC-CDMA的仿真-matlab开发
使用 TDL 方法在
瑞利
信道中模拟 MC-CDMA。
2021-12-24 14:37:42
2KB
matlab
1
稳态
瑞利
-贝纳德对流:耦合动量、连续性和能量方程的二维稳态解。 流体由 Rayleigh-Bénard 对流驱动。-matlab开发
控制方程: x和y的稳态动量,连续性,能量方程方程相对于 Pr 和 Ra 数是无量纲的。 有关等式的详细说明,请参阅“ Ouertatani等人,封闭环境中二维Rayleigh-Bénard对流的数值模拟。CRMecanique 336(2008)”。 最终结果也针对本文进行了验证。 边界条件(二维正方形): u=v=0 在所有四个边无量纲温度 = 顶部 -0.5,底部 +0.5 域左侧和右侧的零温度通量 数值方法: 用于解决速度-压力耦合的SIMPLE算法。 请查看“Versteeg, Malalasekera:计算流体动力学介绍”教科书。 速度网格与压力网格错开。 温度与压力具有相同的网格。 在每次迭代中使用雅可比方法更新速度和温度,并使用五对角矩阵算法直接求解压力校正方程。 应选择适当的欠松弛因子进行收敛。 Jacobi 方法是效率最低的迭代方法,但它是可并行化的。 鼓励您
2021-12-22 17:45:28
68KB
matlab
1
瑞利
波频散曲线的反演
对层状介质中各弹性参数对频散曲线的影响进行了探讨,研究了vR-λR频散曲线拐点的变化情况,提出了应用人工神经网络反演
瑞利
波频散曲线的问题.针对3层固体介质模型进行了频散曲线的网络训练和网络反演,验证了方法的有效性.研究发现:介质的横波速度和介质层的厚度对频散曲线的影响较大,用拐点法对地层进行分层缺乏理论依据,利用人工神经网络的方法可对
瑞利
波频散曲线进行反演,但反演训练费时,精度也需进一步研究.
2021-12-20 22:37:32
928KB
瑞利波
频散曲线
反演
人工神经网络
1
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