Bài tập Mã nguồn Matlab và các kết quả mô phỏng

Mã nguồn Matlab và các kết quả mô phỏng
Bài số 1: Mô phỏng kênh Rayleigh theo phương pháp Rice
Bài 1.1: Tính các thông số f, C, θ:
%================================
%Tinh cac thong so f, C, th
%================================
clear
f_m=91; %Tan so Doppler lon nhat
b=1;    %Phuong sai cua qua trinh g(t)
N1=9;   %So phan tu g(t) phan thuc mo phong
N2=10;  % So phan tu g(t) phan ao mo phong
 
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

Bài 1.2: Lập hàm g.m để tính toán (g_i ) ̃(t):
%=======================================
%Ham tao qua trinh 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;

Bài 1.3: Viết hàm để đưa ra biên độ kênh α ̃(t)=|g ̃(t)|=|(g_1 ) ̃+(g_2 ) ̃ | và vẽ hàm (α_dB ) ̃(t)=20logα ̃(t) :
%=====================================
%Tinh bien do kenh va ham alpha
%=====================================
clear;
load ex4p1_Res f1 f2 c1 c2 th1 th2
 
f_s=270800;      %Tan so lay mau
T_sim=0.4;       %Thoi gian mo phong
t=0:1/f_s:T_sim; % Thoi gian mo phong t
 
g1=g(c1,f1,th1,t);
g2=g(c2,f2,th2,t);
g=g1+j*g2;
 
alpha=abs(g);
alpha_dB=20*log10(alpha);
plot(t,alpha_dB);
title('Bien do kenh (dB)');
xlabel('\alpha(t)');
legend('\alpha(t)in dB',0);

Đồ thị:

 



Bài 1.4: xác định các thông số giá trị trung bình, độ biến đổi, hàm mật độ xác suất (PDF):
%======================================
%Ham tinh gia tri trung binh va 
%  do bien doi cua g1(t), g(t), alpha(t)
%Ham mat do xac suat cua cac qua trinh
%  bang bieu do
%======================================
clear;
load ex4p1_Res f1 f2 c1 c2 th1 th2
 
f_s=50000; %Tan so lay mau
T_sim=20;  %Thoi gian mo phong
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);
mean_g=mean(g);         %Gia tri trung binh cua g
mean_g1=mean(g1);       % Gia tri trung binh cua g1
mean_alpha=mean(alpha); % Gia tri trung binh cua alpha
var_g=var(g);           %Do bien doi cua g
var_g1=var(g1);         % Do bien doi cua g1
var_alpha=var(alpha);   % Do bien doi cua alpha
n=length(alpha);
x=0:0.1:3;              %Thoi gian tinh bang giay
b=hist(alpha,x);        %Bieu do mat do xac suat cua alpha
figure(1);
stem(x,b/n/(x(2)-x(1)));%Ve tin hieu roi rac
hold on;
 
k=0; %He so k'=s^2/(2*b_0)
total_p=2; %Cong suat nhan duoc
alpha_p=(2.*x.*(k+1)/total_p).*exp(-k-((k+1).*x.^2/total_p)).*besseli(0,(2.*x.*sqrt(k*(k+1)/total_p)));
plot(x,alpha_p,'r');
title('Mat do xac suat cua alpha(x)');
xlabel('x');
ylabel('P_{\alpha}(x)');
legend('p_{\alpha}(x)','Phan bo Rayleigh');
hold off;
 
figure(2);
n1=length(g1);
x1=-4:0.1:4;
c=hist(g1,x1);      %Bieu do mat do xac suat cua g1
stem(x1,c/n1/(x1(2)-x1(1)));
hold on;
p=(1/sqrt(2*pi))*exp(-x1.^2/2);
plot(x1,p,'r');
title('Mat do xac suat PDF cua g1');
xlabel('x');
ylabel('P_{g1}(x)');
legend('p_{g1}(x)','Phan bo Gaussian');
hold off;