BÁO CÁO THÍ NGHIỆM THÔNG TIN VÔ TUYẾN

Mô phỏng kênh vô tuyến theo phương pháp RICE:Phương pháp Rice được hiểu là phương pháp mô hình các quá trình xác suốt sử dụng các hàm tuần hoàn,tuy nhiên các tham số như chu kì dao động

BÁO CÁO THÍ NGHIỆM

THÔNG TIN VÔ TUYẾN

Mã số môn học : 17853

Số học tín chỉ : 3TC

Họ và tên sinh viên : Phạm Thị Thu Sinh MSSV : 20072433

Lớp : Điện tử 5 – K52

HÀ NỘI – 11/2010

Bài số 1: MÔ PHỎNG KÊNH RAYLEIGH THEO PHƯƠNG PHÁP RICE

Mô phỏng kênh vô tuyến theo phương pháp RICE:

Phương pháp Rice được hiểu là phương pháp mô hình các quá trình xác suốt sử dụng các hàm tuần hoàn,tuy nhiên các tham số như chu kì dao động pha và biên

độ được xác định trước.Đối với phương pháp Monte Carlo thì các tham số này được xác định ngẫu nhiên.

1.1 Tính các thông số

, 2

1

i n

i

n N

 ; ,

2

i n

b C

Ni

 ; ,

1

i

N



Biết fm=91; b=1; N1=9 ; N2=10;

1.2 Thiết lập hàm matlab tính g ti( ) với i=1,2.Sử dụng i n, , Ci n, , fi n, và t như các biến đầu vào

%==============================

% a function which creates the deterministic

% process g(t)

%==============================

function y=g(c,f,th,t)

y=zeros(size(t));

for n=1:length(f);

y=y+c(n)*cos(2*pi*f(n).*t=th(n));

end;

1.3 Viết hàm matlab đưa ra biên độ kênh ( ) | ( ) | | ( )t g t g t1  jg t2( ) | và vẽ hàm

( ) 20 log ( )

   Sử dụng i n, , Ci n, , fi n, và N i lấy từ bảng.Thời gian mô phỏng là T sim 0.4svà tần số lấy mẫu f X 270.8Khz

Code:

%============================

% Calculation of simulation parameters

%============================

clear

f_m=91; %Maximual Doppler frequency

N1=9; %Number of sinusoids for the in_phase component

N2=10; %Number of sinusoids for the in_ quadrature component

for n=1:1:N1;

c1(n)=sqrt(2*b/N1);

f1(n)=f_m*sin(pi*(n-0.5)/(2*N1));

th1(n)=2*pi*n/(N1+1);

end

for n=1:1:N2;

c2(n)=sqrt(2*b/N2);

f2(n)=f_m*sin(pi*(n-0.5)/(2*N2));

th2(n)=2*pi*n/(N2+1);

end

save ex4p1_Resf1f2c1c2th1th2

%=================================

% Create a deterministic process by rice method

%=================================

clear;

load ex4p1_Resf1f2c1c2th1th2

f_s=270800; %the carrier frequency in Hertz

T_sim=0.4; %simulation time in seconds

t=0:1/f_s:T_sim; %discrete time interval

g1=g(c1,f1,th1,t);%generation of process g1 by using the function"g.m"

g2=g(c2,f2,th2,t);

g=g1+j*g2;

alpha=abs(g);

alpha_dB=20*log10(alpha);

plot(t,alpha_dB);

title('The channel amplitube in dB');

xlabel('\alpha(t)');

legend('\alpha(t)in dB',0);

Result:

1.4 Tạo hàm g t g t1( ), ( ), ( )  t với tần số lấy mẫu f s=50Khz thời gian T sim=20s Code:

%================================

% bai 4.1

%================================

clear

f_m=91;

b=1;

N1=9;

N2=10;

for n=1:1:N1;

c1(n)=sqrt(2*b/N1);

f1(n)=f_m*sin(pi*(n-0.5)/(2*N1));

th1(n)=2*pi*n/(N1+1);

end

for n=1:1:N2;

c2(n)=sqrt(2*b/N2);

f2(n)=f_m*sin(pi*(n-0.5)/(2*N2));

th2(n)=2*pi*n/(N2+1);

end

save ex4p1_Resf1f2c1c2th1th2

%==============================================

%Comparison of theoretical Gaussian and Rayleigh

% distribution with simulation results

%==============================================

clear;

load ex4p1_Resf1f2c1c2th1th2

f_s=50000; %the carrier frequency inhertz

T_sim=20; %simulation time in seconds

t=0:1/f_s:T_sim;

g1=g(c1,f1,th1,t);

g2=g(c2,f2,th2,t);

g=g1+j*g2;

alpha=abs(g);

g_mean=mean(g);

g_variance=var(g);

g1_mean=mean(g1);

g1_variance=var(g1);

alpha_mean=mean(alpha);

alpha_variance=var(alpha);

n=length(alpha);

x=0:0.1:3; % the time interval in seconds

b=hist(alpha,x);

figure(1);

stem(x,b/n/(x(2)-x(1)));

hold on;

k=0; % the rice factor k'=s^2/2b_0

ohm_p=2; % the total received power

p_alpha=(2.*x.*(k+1)/ohm_p).*exp(-k-((k+1).*x.^2/ohm_p)).*besseli(0,(2.*x.*sqrt(k*(k+1)/ ohm_p)));

plot(x,p_alpha,'r');

title('The PDF of alpha(x)');

xlabel('x');

ylabel('P_{\alpha}(x)');

legend('p_{\alpha}(x)','Rayleigh distribution(Theory)');

hold off;

figure(2);

n1=length(g1);

x1=-4:0.1:4; % the time interval in seconds

c=hist(g1,x1);

stem(x1,c/n1/(x1(2)-x1(1)));

hold on;

p=(1/sqrt(2*pi))*exp(-x1.^2/2);

=[]\rtplot(x1,p,'r');

title('The PDF of g1 process');

xlabel('x');

ylabel('P_{g1}(x)');

legend('p_{g1}(x)','Gaussian distribution(Theory)');

hold off;

Result:

Rayleigh distribution(Theory and result obtained by the channel simulator

Gaussian distribution(Theory and result obtained by the channel simulator)

Bài số 2:MÔ PHỎNG KÊNH FADINH PHÂN TẬP ĐA ĐƯỜNG

THEO PHƯƠNG PHÁP MONTE CARLO

2.1

Mô hình kênh phân tập đa đường với bề rộng băng tần của hệ thống B=1.25MHz.So sánh hàm truyền đạt của kênh cho các trường hợp tần số

, ax 0.0 , , ax 5.0 , , ax 500.0 ,

Code:

%=================================================================

=========

%MonteCarlo methode for a time-variant channel modelling

%=================================================================

=========

=MCM_channel_model(u,initial_time,number_of_summations,symbol_duration,f_dmax,chan nel_coefficients);

%u is a random variable which is used to transform ro discrete Doppler

%frequencies,discrete phase

%number_of_summation is the number of discrete frequensy or

%phase used by montecarlo methode

%symbol+duration is the duration of a symbol.In the single carrier

%system,this is the sampling interval

%f_fmax is the maximum Doppler frequency

%channel profile

t=initial_time; %initial time at which the channel is observed

Channel_Length=length(channel_coefficients); % channel impulse response length

h_vector=[]; %a vector of the modelled CIR

for k=1:Channel_Length;

u_k=u(k,:);

%A random variable for the path k

phi=2*pi*u_k;

%Discrete Doppler frequencies for Monte Carlo methode

f_d=f_dmax*sin(2*pi*u_k);

h_tem=channel_coefficients(k)*1/(sqrt(number_of_summations))*sum(exp(j*phi).*exp(j*pi* f_d*t));

h_vector=[h_vector,h_tem];

h=h_vector;

t_next=initial_time+symbol_duration;

%Coherence time the next symbol

end

%=================================================================

=========

%Main program of Monte Carlo method

%=================================================================

=========

clear all;

%set paramters

NFFT=64;

%FFT length

t_a=8.0000e-007;

%sampling interval the banwidth of the channel is 1/t_a

T_S=NFFT*t_a;

%Duration of observed window

number_of_summations=40;

%Number of summations for Monte Carlo method

f_dmax=500.0;

%Maximum Doppler frequency

%channel profile

rho=channel_profile;

N_P=length(rho);

%channel impulse response length

u=rand(N_P,number_of_summations);

%Generation of random variable for N_P paths

initial_time=1.1;

%initial_time

h=[];

%CIR vector

H=[];

%CTF vector

for i= 1:100;

h_i=MCM_channel_model(u,initial_time,number_of_summations,T_S,f_dmax,rho); %CIR coefficients

h_i_tem=[h_i,zeros(1,NFFT-N_P)];

H_i_tem=fft(h_i_tem);

%CTF coefficients

H_i=[H_i_tem(NFFT/2+1:NFFT),H_i_tem(1:NFFT/2)];

%Rearrange for plotting

initial_time=initial_time+T_S;

%observed the channek in the next time window

h=[h;h_i];

H=[H;H_i];

%plot the CIR

figure(1);

mesh(abs(h))

xlabel('\tau in 8.0e-7s')

ylabel('t in 1.024e-0.4s')

zlabel('h(\tau,t)')

title('Doppler frequency 5.0Hz')

%plot the CTF

figure(2);

mesh(abs(H))

xlabel('f in 9.7KHz')

%9.7 KHz is the frequncy spacing and is B/NFFT

ylabel('t in 1.024e-0.4s')

zlabel('H(f,t)')

title('f_{D,max}=500.0Hz')

Result:

Hàm truyền đạt của kênh không phụ thuộc thời gian(time-invariant channel)

Hàm truyền đạt của kênh biến thiên chậm theo thời gian (slowly time-variant

channel)

Hàm truyền đạt của kênh biến thiên nhanh theo thời gian(fast time

-variant channel)

2.2

So sánh hàm tự tương quan thời gian của kênh cho 2 trường hợp f D,max=9.0Hz

và f D,max=90.0Hz

Code:

%=================================================================

=========

%chuong trinh uoc luong ham tu tuong tuong quan thoi gian cua kenh

%=================================================================

=========

clear all;

NFFT=64;

t_a=8.0000e-007;

T_S=NFFT*t_a;

number_of_summations=40;

f_dmax=90.0;

channel_profile=[1.0000,0.8487,0.7663,0.7880,0.6658,0.5644,0.5174,0.0543,0.0465];

rho=channel_profile;

N_P=length(rho);

u=rand(N_P,number_of_summations);

T_S=NFFT*t_a;

NofSymbol=1000;

t=0.1;

for i=0:NofSymbol-1;

[h]=MCM_channel_model(u,t,number_of_summations,T_S,f_dmax,rho);

h_extended=[h,zeros(1,NFFT-length(h))];

H=fft(h_extended);

H_f1=H(3);

H_sequence=[H_sequence,H_f1];

t=t+T_S;

time_autoc=xcorr(H_sequence,'coeff');

tau=-(NofSymbol-1)*T_S:T_S:(NofSymbol-1)*T_S;

plot(tau,real(time_autoc),'k.');

xlabel('\Delta t in seconds');

ylabel('TIme correlation function R(\Delta t)');

legend('f_{D,max}=9.0Hz','f_{D,max}=90.0Hz');

hold on;

Result:

Bài số 3: MÔ PHỎNG HỆ THỐNG OFDM QUA KÊNH VÔ TUYẾN

3.1

Mô phỏng hệ thống đa sóng mang tần trực giao (OFDM) sử dụng các thông số lấy chuản HyperLan/2 :

 Băng tần hệ thống B=20Mhz

 Khoảng thời gian lấy mẫu T s=1/B=50ns

 Độ dài FFT:N=64

 Khoảng bảo vệ G=9(mẫu)

Lược đồ điều chế tất cả các sóng mang là 16-QAM.Kênh là kênh biến thiên theo thời gian mô tả sơ lược về kênh đa đường rời rạc p[k].Vẽ đồ thị SER(tỉ lệ kí hiệu lỗi)của hệ thống đa đường trên và cho SNR=0,1,…,25dB

Code:

chnr=length(data);

N=NFFT;

x=[data,zeros(1,NFFT-chnr)]; %Zero padding

a=ifft(x);%fft

y=[a(NFFT-G+1:NFFT),a];%insert the gaurd interval

end

%insert gaurd interval

x_remove_gaurd_interval=[data(G+1:NFFT+G)];

x=fft(x_remove_gaurd_interval);

y=x(1:chnr);%Zero removing

end

%=============================

%Main function

%============================

clear all;

NFFT=64; %NFFT length

G=9; %Guard interval

M_ary=16; %Multilevel of M-ary symbol

t_a=50*10^(-9);%Samping duration of HyperLAN/2

channel_profile=[1.0000,0.8487,0.7663,0.7880,0.6658,0.5644,0.5174,0.0543,0.0465];

rho=channel_profile;

%load rho.am -ascii; %load discrete multi-path channel profile

h=sqrt(rho);

H=fft([h,zeros(1,NFFT-N_P)]);

NofOFDMSymbol=100; %Number of OFDM symbols

length_data=(NofOFDMSymbol)*NFFT; %The total data length

% -%Source bites

% -source_data=randint(length_data,sqrt(M_ary));

% -%bit to symbol coder

% -symbols=bi2de(source_data);

% -%QAM modulator in base band

% -QAM_Symbol=dmodce(symbol,1,1,'qam',M_ary);

% -%preparing data pattern

% -Data_Pattern=[];

for i=0:NofOFDMSymbol-1;

QAM_tem=[];

for n=1:NFFT;

QAM_tem=[QAM_tem,QAM_Symbol(i*NFFT+n)];

end;

Data_Pattern=[Data_Pattern;QAM_tem];

clear QAM_tem;

ser=[];%set the counter of symbol error ratio to be a emty vector

snr_min=0;

snr_max=25;

step=1;

for snr=snr_min:step:snr_max;

snr=snr-10*log10((NFFT-G)/NFFT);%Miss matching effect

rs_frame=[];%A matrix of receive signal

for i=0:NofOFDMSymbol-1;

%OFDM modulator

OFDM_signal_tem=OFDM_Modulator(Data_Pattern(i+1,:),NFFT,G);

%The recieve signal over multi-path channel is creted by a

%convolution operation

rs=conv(OFDM_signal_tem,h);

%Additive noise is added

rs=awgn(rs,snr,'measured','dB');

rs_frame=[rs_frame;rs];

clear OFDM_signal_tem;

end;

%receive

Receiver_Data=[];%Prepare a matrix for received data symbols

d=[];%Demodulated symbols

data_symbol=[];

for i=1:NofOFDMSymbol;

if(N_P>G+1)&(i>1)

previous_symbol=rs_frame(i-1,:);

ISI_term=previuos_symbol(NFFT+2*G+1:NFFT+G+N_P-1);

ISI=[ISI_term,zeros(1,length(previuos_symbol)-length(ISI_term))];

rs_i=rs_frame(i,:)+ISI;

else

rs_i=rs_frame(i,:);

end;

%OFDM demodulator

Demodulated_signal_i=OFDM_Demodulator(rs_i,NFFT,NFFT,G);

%OFDM Equalization

d=Demodulated_signal_i./H;

demodulated_symbol_i=ddemodce(d,1,1,'QAM',M_ary);

data_symbol=[data_symbol,demodulated_symbol_i];

end;

data_symbol=data_symbol';

%caculation of error symbols

[number,ratio]=symerr(symbols,data_symbol);

ser=[ser,ratio];

snr=snr_min:step:snr_max;

semilogy(snr,ser,'bo');

ylabel('SER');

xlabel('SNR in dB');

Result:

SER of an OFDM system over a multi-path channel

Các thông số của hệ thống OFDM được lựa chọn ở bài 8.1 ngoại trừ khoảng bảo vệ được đặt là o mẫu.Kênh không phụ thuộc thời gian.Vẽ SER của hệ thống

và so sánh kết quả nhận được từ 3.1

Code :

G=0; %Guard interval

channel_profile=[1.0000,0.6095,0.4945,0.3940,0.2371,0.1900,0.1159,0.0699,0.0462];

Result:

Comparision of SER of an OFDM system with and without guard interval

8.3

Code:

clear all;

NFFT=64;

G=9;

M_ary=16;

t_a=50*10^(-9);

channel_profile=[1.0000,0.8487,0.7663,0.7880,0.6658,0.6658,0.5174,0.0543,0.0465];

rho=channel_profile;

N_P=length(rho);

% -%parameters for MonteCarlo channel

number_of_summations=40;

f_dmax=50.0;

NofOFDMSymbol=1000;

length_data=(NofOFDMSymbol)*NFFT;

% -%Source

% -source_data=randint(length_data,sqrt(M_ary));

% -%bit to symbol coder

% -symbols=bi2de(source_data);

% -%QAM modulator in base band

% -\

QAM_Symbol=dmodce(symbols,1,1,'qam',M_ary);

% -%preparing data pattern

% -Data_Pattern=[];

for i=0:NofOFDMSymbol-1;

QAM_tem=[];

for n=1:NFFT;

QAM_tem=[QAM_tem,QAM_Symbol(i*NFFT+n)];

end;

Data_Pattern=[Data_Pattern;QAM_tem];

clear QAM_tem;

Number_Relz=50;

ser_relz=[];

for number_of_relialization=1:Number_Relz;

u=rand(N_P,number_of_summations);

ser=[];

snr_min=0;

snr_max=25;

step=1;

for snr=snr_min:step:snr_max;

snr=snr-10*log10((NFFT-G)/NFFT);

rs_frame=[];

h_frame=[];

initial_time=0;

for i=0:NofOFDMSymbol-1;

OFDM_signal_tem=OFDM_Modulator(Data_Pattern(i+1,:),NFFT,G);

[h,t]=MCM_channel_model(u,initial_time,number_of_summations,symbol_duration,f_dmax, rho);

h_frame=[h_frame;h];

rs=conv(OFDM_signal_tem,h);

rs=awgn(rs,snr,'measured','dB');

rs_frame=[rs_frame;rs];

initial_time=t;

clear OFDM_signal_tem;

end;

%Receive

Reciver_Data=[];

d=[];

data_symbol=[];

for i=1:NofOFDMSymbol;

if(N_P>G+1)&(i>1)

previous_symbol=rs_frame(i-1,:);

ISI_term=previous_symbol(NFFT+2*G+1:NFFT+G+N_P-1);

ISI=[ISI_term,zeros(1,length(previous_symbol)-length(ISI_term))];

rs_i=rs_frame(i,:)+ISI;

else

rs_i=rs_frame(i,:);

end;

%OFDM demodulator

Demodulated_signal_i=OFDM_Demodulator(rs_i,NFFT,NFFT,G);

%OFDM Equalize

h=h_frame(i,:);

H=fft([h,zeros(1,NFFT-N_P)]);

d=Demodulated_signal_i./H;

demodulated_symbol_i=ddemodce(d,1,1,'QAM',M_ary);

data_symbol=[data_symbol,demodulated_symbol_i];

end;

data_symbol=data_symbol';

[number,ratio]=symerr(symbols,data_symbol);

ser=[ser,ratio];

end;

ser_relz=[ser_relz;ser];

ser=sum(ser_relz)/Number_Relz;

snr=snr_min:step:snr_max;

semilogy(snr,ser,'bo');

ylabel('SER');

xlabel('SNR in dB');

legend('Time-invariant channel, f_{D,max}=50.0Hz');

hold on;