什么叫多径效应，瑞利衰落

瑞利衰落是一种特殊的多径衰落

瑞利衰落（rayleigh

fading）：在无线通信信道中，由于信号进行多径传播达到接收点处的场强来自不同传播的路径，各条路径延时时间是不同的，而各个方向分量波的叠加，又产生了驻波场强，从而形成信号快衰落称为瑞利衰落。瑞利衰落属于小尺度的衰落效应，它总是叠加于如阴影、衰减等大尺度衰落效应上。

在通信系统中，由于通信地面站天线波束较宽，受地物、地貌和海况等诸多因素的影响，使接收机收到经折射、反射和直射等几条路径到达的电磁波，这种现象就是多径效应。这些不同路径到达的电磁波射线相位不一致且具有时变性，导致接收信号呈衰落状态；这些电磁波射线到达的时延不同，又导致码间干扰。若多射线强度较大，且时延差不能忽略，则会产生误码，这种误码靠增加发射功率是不能消除的，而由此多径效应产生的衰落叫多径衰落

饿了。 。 。

您的H1确实是瑞利分布，但幅度通道H1啊，我们说“瑞利路”，不意味着真正的通道，而是一个复杂的通道，通道幅度瑞利分布，所以你H1 = ABS（ H1）“这句话应该被删除。

其次，就是我们常说的信道响应，不包含??高斯白噪声，也就是说，只H此人。

直接IFFT（H1 ）是信道响应。************************************

建模许多通信模块失败的反映，说明这里也不是很清楚。建议向老师

% written by Amir Sarrafzadeh (14Jan2008)

% this function generates normalized rayleigh samples based on Inverse DFT

% method as was proposed by David J. Young, and Norman C. Beaulieu

% "The Generation of Correlated Rayleigh Random Variates by Inverse

% Discrete Fourier Transform, "

% Sample Use:

% chan=genRayleighFading(512,ceil(10000/512),1e4,100)

% chan=chan(1:10000)

% where 10000=number of needed samples

% parameters:

% fftsize: size of fft which used

% numBlocks: number of samples/fftsize

% fs: sampling frequency(Hz)

% fd: doppler shift(Hz)

function [ outSignal ] = genRayleighFading( fftSize,numBlocks,fs,fd )

numSamples=fftSize*numBlocks%total number of samples

fM=fd/fs %normalized doppler shift

NfM=fftSize*fM

kM=floor(NfM)%maximum freq of doppler filter in FFT samples

doppFilter=[0,1./sqrt(2*sqrt(1-(((1:kM-1)./NfM).^2))),sqrt((kM/2)*((pi/2)-atan((kM-1)/sqrt(2*kM-1)))),...

zeros(1,fftSize-2*kM-1),sqrt((kM/2)*((pi/2)-atan((kM-1)/sqrt(2*kM-1)))),1./sqrt(2*sqrt(1-(((kM-1:-1:1)./NfM).^2)))].'

sigmaG=sqrt((2*2/(fftSize.^2))*sum(doppFilter.^2))

gSamplesI=randn(numSamples,2) %i.i.d gaussian input samples (in phase)

gSamplesQ=randn(numSamples,2) %i.i.d gaussian input samples (quadrature phase)

gSamplesI=(1/sigmaG)*(gSamplesI(:,1)+1j*gSamplesI(:,2))

gSamplesQ=(1/sigmaG)*(gSamplesQ(:,1)+1j*gSamplesQ(:,2))

%filtering

filterSamples=kron(ones(numBlocks,1),doppFilter)

gSamplesI=gSamplesI.*filterSamples

gSamplesQ=gSamplesQ.*filterSamples

freqSignal=gSamplesI-1j*gSamplesQ

freqSignal=reshape(freqSignal,fftSize,numBlocks)

outSignal=ifft(freqSignal,fftSize)

outSignal=abs(outSignal(:))%Rayleigh distributed signal

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