Báo cáo Thí nghiệm thông tin vô tuyến

HA NOI UNIVERSITY OF TECHNOLOGY Facuty of electronics and telecommunications ========00======= BÁO CÁO THÍ NGHIỆM THÔNG TIN VÔ TUYẾN Sinh viên : Vũ Văn Sơn Lớp : ĐT7-K52 MSSV : 20072483 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 Biết =91 b=1 =9 =10 i n 1 1 0.1385 0.47 0.6283 1 2 0.4155 0.47 1.2566 1 3 0.6926 0.47 1.8849 1 4 0.9696 0.47 2.5132 1 5 1.2467 0.47 3.1415 1 6 1.5237 0.47 3.7699 1 7 1.8007 0.47 4.3982 1 8 2.0778 0.47 5.0265 1 9 2.3558 0.47 5.6548 2 1 0.1247 0.44 0.5711 2 2 0.3742 0.44 1.1423 2 3 0.6236 0.44 1.7135 2 4 0.8731 0.44 0.2077 2 5 1.1226 0.44 0.2596 2 6 1.3720 0.44 0.3115 2 7 1.6215 0.44 0.3634 2 8 1.8709 0.44 0.4154 2 9 2.1204 0.44 0.4673 2 10 2.3698 0.44 0.5192 1.2 Thiết lập hàm matlab tính với i=1,2.Sử dụng , ,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 và vẽ hàm. Sử dụng , ,và lấy từ bảng.Thời gian mô phỏng là và tần số lấy mẫu Code: %============================ % Calculation of simulation parameters %============================ clear f_m=91; %Maximual Doppler frequency b=1; %Variance of in_phase or quadrature component 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_Res f1 f2 c1 c2 th1 th2 %================================= % Create a deterministic process by rice method %================================= clear; load ex4p1_Res f1 f2 c1 c2 th1 th2 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 với tần số lấy mẫu =50Khz thời gian =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_Res f1 f2 c1 c2 th1 th2 %============================================== %Comparison of theoretical Gaussian and Rayleigh % distribution with simulation results %============================================== clear; load ex4p1_Res f1 f2 c1 c2 th1 th2 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 TẠP 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 Code: %========================================================================== %MonteCarlo methode for a time-variant channel modelling %========================================================================== function [h,t_next] =MCM_channel_model(u,initial_time,number_of_summations,symbol_duration,f_dmax,channel_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]; end; 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=[1.0000,0.8487,0.7663,0.7880,0.6658,0.6658,0.5174,0.0543,0.0456]; %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]; end; %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 =9.0Hz và =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; H_sequence=[]; 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; end; 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 =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 rạcp[k].Vẽ đồ thị SER(tỉ lệ kí hiệu lỗi)của hệ thống đa đường trên và cho SNR=0,1,…,25dB Code: function [y] = OFDM_Modulator(data,NFFT,G) 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 function [y] = OFDM_Demodulation(data,chnr,NFFT,G) %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; end; 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]; end; 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 3.2 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 %---------------------------------- symbol_duration=NFFT*t_a; 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; end; 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]; end; 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;