毕业设计(论文)-无线离散信道的建模仿真

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1、无线离散信道的建模仿真摘要随着信息技术的迅猛发展,通信系统在性能不断提高的同时也变得越来越复杂。正因为如此,采用传统技术对通信系统进行分析和设计的日子已经一去不复返,而计算机仿真方法则由于其廉价性.高效性和灵活性,成为了通信产业中的主要设汁和分析手段之一。另一方面,计算机仿真更是进行通信与网络等方面科研时所必备的工具。采用离散信道模型能大大地降低执行仿真时的计算复杂度,因此很具有吸引力。可以从测量数据或者从波形级仿真的结果来获得模型参数。离散信道模型刻画了信道输入-输出特性,但没有对信道的物理功能进行建模。也正是通过这种抽象,才降低了计算量。本文就简单介绍了离散信道仿真

2、的一些基本概念,步骤,方法和特点。最初考虑了一个两状态模型,以便建立起状态转移矩阵、状态分布向量和差错生成矩阵的概念。考虑了几种确定稳态分布的方法,然后把这些概念扩展到了N状态模型。接下来,作为隐马尔可夫模型的例子,我们考虑了两状态Gilbert摸型和N状态Fritchman模型。因为Fritchman模型的状态转移矩阵包含大量的0(相对稀疏的),因而从计算的角度来看,该模型很有吸引力。最后通过三个例子对马尔可夫模型和块等效马尔可夫模型的估计方法进行了总结。【关键词】建模仿真离散信道建模离散信道模型马尔可夫模型IIIABSTRACTWiththerapiddevelop

3、mentofinformationtechnology,conmunicationsystemisbecomingmoreeffientandcomplex.Thus,weseldomusetraditionaltechnologytoanalyzeanddesighfortheconmunicationsystem.However,computersimulationmethodbecomesoneofthemainwaytodesighandanalyzeintheconmunicationsystem,becauseofitslowprice,higheffica

4、cyandflexibility.Ontheotherhand,computersimulationisannecessarytoolforthestudyaboutconmunicationandnetwork.Discretechannelmodelcanbegreatlyreducedwhentheimplementationofsimulationcomplexity,soitisveryattractive.Wecanobtainmodelparametersfromthemeasurementdataorfromthewaveformsimulationre

5、sults.Discretechannelmodeldescribesthechannelinput-outputcharacteristic,butitdoesnotonthephysicalfunctionofchannelmodeling.Itreducesthecomputationbythisabstract.Thispaperdescribesasimplediscretechannelsimulationofsomebasicconcepts,steps,methodsandcharacteristics.Firstly,weconsideraboutam

6、odeloftwo-statessothatwecanhaveconceptsofarrayofmovingstate,vectorofdistributedstateandarrayoferrorbuild.Afterthinkingaboutcertainwaysofsteadystatedistributed,weenlargetheseconceptstotheNstatemodel.Secondly,astheexamapleofinvisibleMarkovmodel,wethinkabouttwo-stateGibertmodelandN-stateFri

7、tchmanmodel.ThearrayofstatemovingofFrichmanmodelconsistofalotofzero,sothismodelisattractiveforthecalculating.Atlast,weconcludetheMarkovmodelandthebrick-equalMarkovmodelbythreeexamples.【Keywords】ModelbuildingSimulationDiscretechannelmodelMarkovmodelIII目录前言1第一章绪论2第一节仿真的概述与发

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