无线信道的数学表示--多径信道传递函数的频域分析
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编辑于 2023年02月23日 10:34
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多径信道模型:引入随机变量 可以比较合理的假定 散射体造成的相位差 %5Cphi_n 和 传输距离造成的相位差%5Cphi%26%2339%3B_n 是相互独立的,且在%5B0%2C2%5Cpi%5D之间均匀分布,由于复指数是周期函数,所以,可以认为%5Ctheta_n%20%3D%20%5Cphi_n-%5Cphi%26%2339%3B_n%5B0%2C2%5Cpi%5D 之间均匀分布的,虽然%5Cbeta%3D%5Cphi_n-%5Cphi%26%2339%3B_n是在 %5B0%2C3%5Cpi%5D之间的受限三角形,若考虑 %5Cbeta%20%5Cquad%20mod%20%5Cquad%202%5Cpi是均匀分布在 %5B0%2C2%5Cpi%5D 之间的,则可以把 %5Ctheta_n%20%3D%20%5Cphi_n-%5Cphi%26%2339%3B_n 认为在%5B0%2C2%5Cpi%5D之间均匀分布。 则公式 (5) 可以简化为 h(%5Ctau%26%2339%3B%2Ct)%20%3D%20%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5E%7BN%7D%20c_n%20%20e%5E%7Bj(%5Ctheta_n%2B2%5Cpi%20f_nt)%7D%20%20%5Cdelta(%5Ctau%26%2339%3B-%5Ctau%26%2339%3B_n(0))%20%5Cquad%20-----(5)

即:

h(%5Ctau%26%2339%3B%2Ct)%20%3D%20%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5E%7BN%7D%20c_n%20%20e%5E%7Bj%5Ctheta_n%7De%5E%7Bj2%5Cpi%20f_n%20t%7D%20%20%5Cdelta(%5Ctau%26%2339%3B-%5Ctau%26%2339%3B_n(0))%20%5Cquad%20-----(6) 多径信道传递函数的频域分析 对公式 (6) 中,把 t 看成固定参数, 对%5Ctau%26%2339%3B 进行傅里叶变换: H(f%26%2339%3B%2Ct)%20%3D%20%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5ENc_n%20e%5E%7Bj(2%5Cpi%20f_nt%20%2B%20%5Ctheta_n)%7D%20e%5E%7B-j2%5Cpi%5Ctau%26%2339%3B_n(0)f%26%2339%3B%7D%20%5Cquad%20----------(7)

上式中 f'  是频率变量,即频谱中的变量。f_n%5Ctau%26%2339%3B_n(0)都是参数。 可以看到,e%5E%7B-j2%5Cpi%20%5Ctau%26%2339%3B_n(0)%20f%26%2339%3B%7D 这一项在求和公式里面,所以,%7CH(f%26%2339%3B%2Ct)%7C的值就与 f' 有关,因此,不同的频率,其衰减系数也不一样,这是频率选择性信道。 如果要想是频率非选择性信道或者叫平坦衰落信道,则需要 e%5E%7B-j2%5Cpi%20%5Ctau%26%2339%3B_n(0)%20f%26%2339%3B%7D  这个与求和公式无关,即与 n无关。若符号长度 T_%7Bsym%7D 远大于 最大时延,即 max%7C%5Ctau%26%2339%3B_n%20-%20%5Ctau%26%2339%3B_m%7C%3C%3C%20T_%7Bsym%7D%20,则不同的路径 n,%5Ctau%26%2339%3B_n(0) 都取相同的值,令 %5Ctau%26%2339%3B_0%20%3D%20%5Ctau%26%2339%3B_n(0) ,那么公式 (7) 就可以写成:

H(f%26%2339%3B%2Ct)%20%3D%20%5B%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5ENc_n%20e%5E%7Bj(2%5Cpi%20f_nt%20%2B%20%5Ctheta_n)%7D%5D%20e%5E%7B-j2%5Cpi%5Ctau%26%2339%3B_0%20f%26%2339%3B%7D%20%5Cquad%20----------(8)

从公式 (8) 可以看出,对不同的频率 f', 其衰减系数  %7CH(f%26%2339%3B%2Ct)%7C 都是一样的(因为e%5E%7B-j2%5Cpi%5Ctau%26%2339%3B_0%20f%26%2339%3B%7D模等一. 因此,这种信道就称之为频率非选择性信道或者叫平坦衰落信道. 那么这种平坦衰落信道,在时域上的表达式,同样令 %5Ctau%26%2339%3B_0%20%3D%20%5Ctau%26%2339%3B_n(0), 从公式 (6) 可以推导出:

h(%5Ctau%26%2339%3B%2Ct)%20%3D%20%5B%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5EN%20c_n%20e%5E%7Bj(%5Ctheta_n%20%2B%202%5Cpi%20f_n%20t)%7D%5D%20%5Cdelta(%5Ctau%26%2339%3B%20-%20%5Ctau%26%2339%3B_0)%20%5Cquad%20-----(9) h(%5Ctau%26%2339%3B%2Ct)%20%3D%20%5B%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5EN%20c_n%20e%5E%7Bj(%5Ctheta_n)%7De%5E%7B%20j2%5Cpi%20f_n%20t%7D%5D%20%5Cdelta(%5Ctau%26%2339%3B%20-%20%5Ctau%26%2339%3B_0)%20%5Cquad%20-----(9)

上面这个表达式,可以理解为,在某个 t 时刻上,所有的多个路径中,延时%5Ctau%26%2339%3B%5Ctau%26%2339%3B_0 的才有值,其它的都为 0. 所以,公式(9)的这个冲击响应,其实只是一个单值的。   我们对这个单值的情况进行分析,实际上也就是对下图中某个颜色标注的路径进行分析:

例如对 %5Ctau_1进行分析,则公式(9)就变成: h(%5Ctau%26%2339%3B%2Ct)%20%3D%20%5B%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5EN%20c_n%20e%5E%7Bj(%5Ctheta_n%20%2B%202%5Cpi%20f_n%20t)%7D%5D%20%5Cdelta(%5Ctau%26%2339%3B%20-%20%5Ctau_1)%20%5Cquad%20-----(9.1) 假设发射的信号是 x(t) ,则与公式9.1卷积后得到接收的信号 ( 注意,公式9.1中的变量是%5Ctau%26%2339%3B):

%5Cbegin%7Baligned%7D%0Ay(t)%20%26%3D%20%5Cint_%7B-%5Cinfty%7D%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20h(%5Ctau%26%2339%3B%2Ct)x(t-%5Ctau%26%2339%3B)%20d%5Ctau%26%2339%3B%20%20%5C%5C%0A%26%3D%5Cint_%7B-%5Cinfty%7D%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%5B%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5EN%20c_n%20e%5E%7Bj(%5Ctheta_n%20%2B%202%5Cpi%20f_n%20t)%7D%5D%20%5Cdelta(%5Ctau%26%2339%3B%20-%20%5Ctau_1)x(t-%5Ctau%26%2339%3B)%20d%5Ctau%26%2339%3B%20%20%5C%5C%0A%26%3D%5B%5Csum_%7Bn%3D1%7D%5EN%20c_n%20e%5E%7Bj(%5Ctheta_n%20%2B%202%5Cpi%20f_n%20t)%7D%5D%20x(t-%5Ctau_1)%20%20%5C%5C%0A%26%3D%20c_1%20e%5E%7Bj%5Ctheta_1%7D%20e%5E%7Bj2%5Cpi%20f_1%20t%7D%20x(t-%5Ctau_1)%2B%20%5Ccdots%20%2Bc_n%20e%5E%7Bj%5Ctheta_n%7D%20e%5E%7Bj2%5Cpi%20f_n%20t%7D%20x(t-%5Ctau_1)%0A%5Cend%7Baligned%7D 上式最后一行,实际上是对原始信号 x(t) 分别乘以一个复数衰减 c_n%20e%5E%7Bj%5Ctheta_n%7D,然后再乘以一个频率偏移项 e%5E%7Bj2%5Cpi%20f_n%20t%7D然后累加。 在频域上的表现,就是原始信号x(t) 的频谱,被多个频率偏移项 e%5E%7Bj2%5Cpi%20f_n%20t%7D 频移了频率,当然偏移后也要乘以一个复数衰减 c_n%20e%5E%7Bj%5Ctheta_n%7D.   频域上看,就是频率被延展了,例如 x(t) 是一个单频的 sine wave, 则这个单频的 sine wave 被延展出来多个频率出来,频率点分别是原来的频率被平移了 f_n 的频率点。这个可以理解为在频域是一个频域的冲击响应,在频域做卷积,对应于在时域就是直接相乘了。