MIMO-OFDM无线信道模型下的距离与路径损耗仿真

最新推荐文章于 2025-04-23 10:06:04 发布
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本文介绍了如何使用MATLAB进行MIMO-OFDM无线信道模型下的距离和路径损耗仿真。通过定义系统参数、生成Rayleigh衰落信道、进行奇异值分解，计算得出信道的距离信息和路径损耗，以助于理解和优化无线通信系统设计。

MIMO-OFDM无线信道模型下的距离与路径损耗仿真

在无线通信系统中，多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）技术已经成为一种重要的通信方案。MIMO-OFDM通过利用多个天线和正交频分复用技术，可以显著提高系统的容量和抗干扰能力。在设计和优化MIMO-OFDM系统时，了解信道的特性是非常重要的，其中距离和路径损耗是决定信道衰落的重要因素。本文将介绍如何使用MATLAB进行基于MIMO-OFDM无线信道模型的距离和路径损耗的仿真。

首先，我们需要定义MIMO-OFDM系统的参数。在本文中，我们考虑一个具有Nt个发射天线和Nr个接收天线的系统。同时，我们假设系统中存在L个路径，每个路径具有不同的路径增益和相位延迟。为了模拟无线信道，我们需要生成具有合适功率谱密度和相关性的随机信号。下面是一个基于Rayleigh衰落信道模型的MATLAB代码示例：

% 定义系统参数
Nt = 2; % 发射天线数量
Nr = 2; % 接
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基于matlab的MIMO-OFDM无线信道模型距离与路径损耗的仿真
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
12-23 1379
自由空间传播模型（Free space propagation Model）用于预测接收机和发射机之间是完全无阻挡的视距路径时接收信号的场强，属于大尺度路径损耗的无线电波传播的模型。自由空间模型预测接收功率的衰减为发射机与接收机之间（T-R）距离的函数。理想的无线传播条件是不存在的，一般认为只要地面上空的大气层是各向同性的均匀媒质，其相对介电常数ε和相对导磁率μ都等于1，传播路径上没有障碍物阻挡，到达接收天线的地面反射信号场强也可以忽略不计，在这样的情况下，电波的传播方式就被认为是在自由空间传播。
基于MATLAB的MIMO-OFDM无线信道建模及距离与路径损耗仿真
PixelDyno的博客
08-10 673
在MIMO-OFDM系统中，信号的传输受到了信道的影响，因此对信道进行准确建模和仿真非常重要。同时，由于使用了多个天线进行传输和接收，可以克服频率选择性衰落的影响，提高系统传输的可靠性和容量。在该模型中，信号的幅度和相位受到随机性影响，且在时间和空间上呈现出各种不同的变化规律。在实际的无线通信环境中，信号会遭受多种衰落影响，其中最主要的是路径损耗。其中，Pt为发送功率，Pr为接收功率，d为距离，d0为参考距离，n为传输介质的损耗指数，K为常数。fc = 2.4e9;c = 3*10^8;
一文搞懂无线通信中的路径损耗模型
qq_41262334的博客
01-18 2万+
相信大家也能看出来，新的信道模型是对于传统的一般模型在部署场景、频率等方面进一步的细化和完善，类似于神图2一样，在路径损耗的基础之上叠加阴影损耗，再叠加多径波造成的小尺度损耗。又如一般的损耗模型中，在自由空间的模型之上叠加对数距离，再叠加对数正态阴影。所以说，模型的更新是在前面的基础之上不断完善的过程，可以看作是不断的打补丁，现在对于LOS概率等不同类别的细分也是一个意思。
一般路径消耗模型详解
m0_46278609的博客
01-27 4076
1.无线通信特点 在无线通信中，无线传播是指无线电波从发射机传播到接收机的行为。在传播过程中，无线电波主要受三种物理现象的影响：反射、绕射和散射，是一个复杂和不可预测的过程，不同距离处的信号强度随环境的变化而变化。 2.衰落 无线信道的一个典型特征是“衰落”现象，即信号幅度在时间和频率上的波动。加性噪声是信号恶化的最普遍来源，而衰落是其另一种来源，引起非加性的信号扰动。由多径传播引起的称之为多径衰落，由障碍物的屏蔽引起的称之为阴影衰落。 衰落分为大尺度衰落和小尺度衰落。大尺度是指当移动设备通过一段较长的距
OFDM学习笔记（二）（OFDM基本原理）
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daijingxin的博客
08-19 4万+
OFDM是一种特殊的多载波传输方案，它可以被看做是一种调制技术，也可以被当作一种复用技术。多载波传输把数据流分解成若干子比特流，这样每个字数据流将具有低比特率，从而降低速率符号并行发送的传输系统。它也是对多载波调制（MCM）的一种改进。它的特点是各个子载波相互正交，所以扩频后的频谱可以相互叠加，从而减小了子载波间的相互干扰，还大大的提高了频谱利用率。并且OFDM系统能够很好地对抗频率选择性衰落和窄带干扰。 正交频分复用(OFDM)技术与已经普遍应用的频分复用(FDM，FrequencyDivisionMul
MIMO-OFDM1.1无线信道python
m0_56164993的博客
09-15 1599
9.15日MIMO-OFDM无线通信技术笔记，后续继续更新
MIMO-OFDM无线通信技术及MATLAB实现：传播与衰落的深入分析
weixin_42668301的博客
04-23 873
多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）是一种先进的无线通信技术，它结合了MIMO技术和OFDM技术的优势，实现了更高的数据传输速率和更佳的信号质量。MIMO指的是利用多个发送和接收天线实现空间上的并行数据传输，而OFDM则通过将高速数据流分解成多个低速子流并在不同的子载波上并行传输，以对抗频率选择性衰落。空间分集技术利用了空间信道的独立性，通过在空间上分离的多个天线发送相同的信号副本，以获得信号冗余。其目的是在信号传播过程中通过空间的独立路径改善信号的可靠性和接收质量。
《MIMO-OFDM 无线通信技术》第一章：无线信道传播和衰落
weixin_43730992的博客
01-04 1530
《MIMO-OFDM 无线通信技术及 Matlab 仿真》笔记第一章，一些大尺度衰落模型以及小尺度衰落参数解释
基于matlab的mimo-ofdm无线信道建模及距离与路径损耗仿真
01-05
在基于MATLAB的MIMO-OFDM无线信道建模和距离与路径损耗仿真中，首先需要建立合适的无线信道模型。可以使用Rayleigh衰落信道模型来模拟实际的无线信道环境。这个过程可以通过在MATLAB中使用相关函数来实现，如comm....
MIMO-OFDM的无线信道模型距离与路径损耗的仿真分析包括自由空间传播模型，远距离传播模型，对数正态分布模型-源码
10-01
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长线买点选股公式.zip
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遗传算法学习一之求函数的最值
12-11
含有本章使用的optimoptions和ga函数的文件夹，来源于官方工具箱，如果没有这些函数可以添加，添加时注意子文件夹也添加。
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基于TROPOMI高光谱辐射与多模态特征融合的深度学习大气NO₂浓度反演方法研究
最新发布
12-11
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料，本研究聚焦于大气污染物一氧化氮（NO₂）的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标，其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前，利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架，整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据，形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息，为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础，有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面，项目设计了一种多分支神经网络，用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征，并在深层网络中进行特征融合，从而综合利用不同数据的互补信息，显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤，以保障输入特征的质量与一致性；后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证，确保反演结果符合实际大气浓度范围，提升数据的实用价值。 此外，本研究进一步对不同功能区域（如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区）的NO₂浓度分布进行了对比分析，揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据，助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述，本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术，发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法，不仅提升了卫星大气监测的技术水平，也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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【路径规划】（栅格内牛耕）A星全覆盖路径规划研究（Matlab代码实现）
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SolidWorks钢丝绳绕滑轮操作
12-11
先看效果： https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 SolidWorks to URDF Exporter Authored and maintained by Stephen Brawner. Past supporters include PickNik Consulting, Verb Surgical, Open Robotics, and Willow Garage. Latest Release SolidWorks 2021 https://.com/ros/solidworksurdfexporter/releases/tag/1.6.1 SolidWorks 2020 https://.com/ros/solidworksurdfexporter/releases/tag/1.6.0 SolidWorks 2019 on 2018 SP 5 https://.com/ros/solidworksurdfexporter/releases/tag/1.5.1 SolidWorks Version Requirements The minimum required version of SolidWorks for use with this add-in is 2018 Service Pack 5. SolidWorks 2017 or earlier may work. See this issue. Usage See the ROS Wiki and associated tutorials. Development Install Visual Studio 2017 Install .NET desk...
文章详细介绍了运算放大器（Op-Amp）的基本概念、典型应用电路及其分析方法 首先阐述了运算放大器具有高增益、高输入阻抗和低输出阻抗的特点，广泛应用于信号处理、滤波、计算和控制等领域
12-11
内容概要：本文详细介绍了运算放大器（Op-Amp）的基本概念及其在各类典型电路中的应用，涵盖了电压比较器、反相放大器、同相放大器、电压跟随器、加法器、积分器和微分器等常用电路的工作原理、配置方式和特点。文章重点讲解了运算放大器的“虚短”和“虚断”两个核心分析方法，帮助读者理解其在线性应用中的工作机理，并指出放大倍数可通过外部反馈网络动态调节。此外，文中强调这些基础知识为后续深入研究打下基础。; 适合人群：电子工程相关专业学生、初级硬件工程师及对模拟电路感兴趣的爱好者；具备基本电路理论知识的学习者。; 使用场景及目标：①掌握运算放大器在信号放大、比较、运算（加减积分微分）等场景下的电路设计与分析；②熟练运用“虚短”和“虚断”方法简化运放电路分析，提升电路设计与故障排查能力； 阅读建议：学习时应结合电路图理解工作原理，重点掌握反馈机制对放大倍数的影响，建议通过仿真或实验验证各电路功能，强化对虚短、虚断条件及其应用前提的理解。
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