RAKE接收技术的Matlab仿真实验(附源码).docx

发布时间：2022-06-09 发布人：admin 分类：说明书资料大小：0.56M 资料格式：docx 举报版权申诉

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第一章 RAKE接收机的基本原理

1.1 RAKE接收机的整体结构

所谓RAKE接收机，就是利用多个并行相关器检测多径信号，按照一定的准则合成一路信号供解调用的接收机。

假设发端从发出的信号经N条路径到达接收天线

接收端信号通过解调后，送入N个并行相关器。(在高通公司提出的CDMA系统中，基站接收机N=4，移动台

整，产生的各个相关器的本地码分别为，

在图1-1中，由于各条路径加权系数为1，因此为等增益合并方式。在实际系统中还可以采用最大比值合并或选

在实际系统中，每条多径信号都经受着不同的衰落，具有不同的振幅、相位和到达时间。由于相位的随机性，其

如果中包括多条路径，则图1-2的输出如图1-3所

如果延迟线的某一抽头的延迟与多径时延相同，其输出就乘以相应的权值;如果延迟线的抽头无多径对应，则输出

1.2分集合并方式

RAKE接收机的本质仍然是空间分集技术，因此必须考虑接收端收到M(M≥2)个分集信号后，如何利用这些

假设M个输入信号电压为，

式中，为第k个信号的加权系数。

选择不同的加权系数，就可构成不同的合并方式。常用的合并方式有三种：选择式合并(SC)、最大比值合并(

(1)选择式合并。选择式合并是指检测所有分集支路的信号，以选择其中信噪比最高的那一个支路的信号作为合

图1-5为二重分集选择式合并的示意图。两个支路的中频信号分别经过解调，然后进行信噪比比较，选择其中有

选择式合并又称开关式相加。这种方式方法简单，实现容易。但由于未被选择的支路信号弃之不用，因此抗衰落不

需要指出的是，如果在中频或高频实现合并，就必须保证各支路的信号同相，这常常会导致电路的复杂度增加。

(2)最大比值合并。最大比值合并是一种最佳合并方式，其方框图如图1-6所示。为了书写简便，每一支路信

由此可得最大比值合并器输出的信号包络为

式中，下标R表征最大比值合并方式。

(3)等增益合并。等增益合并无需对信号加权，各支路的信号是等增益相加的，其方框图如图1-7所示。等增

等增益合并器输出的信号包络为

式中，下标E表征等增益合并方式。

1.3 RAKE接收机误码性能分析

第二章 RAKE接收机的MATLAB实现

2.1语音情感识别简述

2.2 RAKE接收机仿真模型

2.3 RAKE接收机流程图

2.4仿真结果分析

将数据长度设置为100时，产生的随机信号源如下：

假设信号在传播路径上的信噪比SNR=1，经过3条路径传播，RAKE接收机分别采用最大比合并、等增益

其中绿色波形表示经过信噪比为1的信道传播合并后的序列，红色波形表示初始序列，两者波形重合程度越高，则

将数据长度设置为10000，分析在0~30dB信噪比信道上的分集合并性能，从图2-5中可以清楚的看出

第四章小结

本实验报告通过对RAKE接收机的概念、原理和性能的描述和分析，通过Matlab仿真，模拟RAKE接收

分集接收是现代移动通信中的主要技术，RAKE接收机是一种有效的多径分集方式，在扩频通信中应用尤为重要

通过RAKE接收机的原理的研究，应用MATLAB软件设计了RAKE接收机仿真程序。仿真结果与理论相符

附录 MATLAB源码

%RAKE接收技术仿真

clc;clear all;

user = 1;

Nc = 16; %扩频因子

ISI_Length = 1;%码元长度

SNR = [0:1:30];%信噪比

%SNR = 1;%信噪比

Tlen = 10000; %数据长度

%误比特率初始值

Bit_Error_Number1 = 0;

Bit_Error_Number2 = 0;

Bit_Error_Number3 = 0;

%假设的每条路径的功率因子

power_unitary_factor1 = sqrt( 6/9 );

power_unitary_factor2 = sqrt( 2/9 );

power_unitary_factor3 = sqrt( 1/9 );

s_initial = randsrc( user, Tlen ); %数据源

%产生的随机信号源波形

figure(1)

stairs(s_initial,'Color','r');

ylim([-1.5,1.5]);

title('信号源序列','Color','b')

xlabel('数据长度')

ylabel('幅度')

%根据扩频因子等于16产生WALSH矩阵

wal2 = [ 1 1; 1 -1 ];

wal4 = [wal2 wal2; wal2 wal2*(-1)];

wal8 = [wal4 wal4; wal4 wal4*(-1)];

wal16 = [wal8 wal8; wal8 wal8*(-1)];

%扩频

s_spread = zeros( user, Tlen*Nc );

ray1 = zeros( user, 2*Tlen*Nc );

ray2 = zeros( user, 2*Tlen*Nc );

ray3 = zeros( user, 2*Tlen*Nc );

for i = 1:user

x0 = s_initial( i,: ).'*wal16( 8,: );

x1 = x0.';

s_spread( i,: ) = ( x1(:) ).';

end

%将扩频后的输出重复,然后进行延迟

ray1( 1:2:2*Tlen*Nc - 1 ) = s_spread( 1:Tlen*Nc );

ray1( 2:2:2*Tlen*Nc ) = ray1( 1:2:2*Tlen*Nc - 1 );

%产生第二径,第三径信号

ray2( ISI_Length + 1:2*Tlen*Nc ) = ray1( 1:2*Tlen*

ray3( 2*ISI_Length + 1:2*Tlen*Nc ) = ray1( 1:2*Tle

for nEN = 1:length( SNR )

EbNo = 10^( SNR(nEN)/10 ); %信噪比转换

pn = sqrt( 32/(2*EbNo) );

%接收信号

demp = power_unitary_factor1*ray1+...

power_unitary_factor2*ray2+...

power_unitary_factor3*ray3+...

( randn( 1,2*Tlen*Nc )+randn( 1,2*Tlen*

dt = reshape( demp,32,Tlen )';

%WALSH码重复

wal16_d(1:2:31) = wal16(8,1:16);

wal16_d(2:2:32) = wal16(8,1:16);

%解扩第一径输出

rdata1 = dt*wal16_d(1,:).';

%WALSH码延迟

wal16_delay1(1,2:32) = wal16_d(1,1:31);

%解扩第二径输出

rdata2 = dt*wal16_delay1(1,:).';

%WALSH码延迟

wal16_delay2(1,3:32) = wal16_d(1,1:30);

wal16_delay2(1,1:2) = wal16_d(1,31:32);

%解扩第三径输出

rdata3 = dt*wal16_delay2(1,:).';

p1 = rdata1'*rdata1;

p2 = rdata2'*rdata2;

p3 = rdata3'*rdata3;

p = p1 + p2 + p3;

u1 = p1/p;

u2 = p2/p;

u3 = p3/p;

%最大比合并

rd_m1 = real( rdata1*u1+rdata2*u2+rdata3*u3);

%等增益合并

rd_m2 = (real(rdata1+rdata2+rdata3))/3;

%选择式合并

u = [u1,u2,u3];

maxu = max(u);

if(maxu==u1)

rd_m3 = real(rdata1);

else

if(maxu==u2)

rd_m3 = real(rdata2);

else rd_m3 = real(rdata3);

end

%三种方法判决输出

r_Data1 = sign(rd_m1)';

r_Data2 = sign(rd_m2)';

r_Data3 = sign(rd_m3)';

%计算误比特率

Bit_Error_Number1 = length(find(r_Data1(1:Tlen

Bit_Error_Rate1(nEN) = Bit_Error_Number1/Tlen;

Bit_Error_Number2 = length(find(r_Data2(1:Tlen

Bit_Error_Rate2(nEN) = Bit_Error_Number2/Tlen;

Bit_Error_Number3 = length(find(r_Data3(1:Tlen

Bit_Error_Rate3(nEN) = Bit_Error_Number3/Tlen;

end

%经过三种合并方式后产生的波形对比

figure(2)

subplot(3,1,1)

stairs(r_Data1,'Color','r');

ylim([-1.5,1.5]);

title('最大比合并方式','Color','b')

xlabel('码元长度')

ylabel('幅度')

subplot(3,1,2)

stairs(r_Data2,'Color','r');

ylim([-1.5,1.5]);

title('等增益合并','Color','b')

xlabel('码元长度')

ylabel('幅度')

subplot(3,1,3)

stairs(r_Data3,'Color','r');

ylim([-1.5,1.5]);

title('选择式合并','Color','b')

xlabel('码元长度')

ylabel('幅度')

%三种合并方式与初始序列的比较

figure(3)

subplot(3,1,1)

stairs(s_initial,'Color','r');

ylim([-1.5,1.5]);

hold on

stairs(r_Data3,'Color','g');

ylim([-1.5,1.5]);

title('最大比值合并和初始序列比较','Color','b')

xlabel('码元长度')

ylabel('幅度')

ylim([-1.5,1.5]);

subplot(3,1,2)

stairs(s_initial,'Color','r');

ylim([-1.5,1.5]);

hold on

stairs(r_Data2,'Color','g');

ylim([-1.5,1.5]);

title('等增益合并和初始序列比较','Color','b')

xlabel('码元长度')

ylabel('幅度')

ylim([-1.5,1.5]);

subplot(3,1,3)

stairs(s_initial,'Color','r');

ylim([-1.5,1.5]);

hold on

stairs(r_Data1,'Color','g');

ylim([-1.5,1.5]);

title('选择式合并和初始序列比较','Color','b')

xlabel('码元长度')

ylabel('幅度')

ylim([-1.5,1.5]);

%三种合并方式的误码率比较

figure(4)

plot(SNR,Bit_Error_Rate1,'r*-');hold on;

plot(SNR,Bit_Error_Rate2,'bo-');hold on;

plot(SNR,Bit_Error_Rate3,'g.-');

legend('最大比合并','选择式合并','等增益合并');

xlabel('信噪比');

ylabel('误比特率');

title('三种分集合并方式性能比较');

参考文献

RAKE 接收技术的 Matlab 仿真实验 1

目录第一章 RAKE 接收机的基本原理...............................................................................3 1.1 RAKE 接收机的整体结构.................................................................................. 4 1.2 分集合并方式..........................................................................................................6 1.3 RAKE 接收机误码性能分析..............................................................................8 第二章 RAKE 接收机的 MATLAB 实现................................................................12 2.1 系统描述.................................................................................................................12 2.2 RAKE 接收机仿真模型..................................................................................... 12 2.3 RAKE 接收机流程图..........................................................................................13 2.4 仿真结果分析.......................................................................................................13 第四章小结........................................................................................................................16 附录 MATLAB 源码.......................................................................................................17 参考文献...............................................................................................................................23 2

第一章 RAKE 接收机的基本原理 RAKE 接收技术是第三代 CDMA 移动通信系统中的一项重要技术。在 CDMA 移动通信系统中，由于信号带宽较宽，存在着复杂的多径无线电信号，通信受到多径衰落的影响。RAKE 接收技术实际上是一种多径分集接收技术，可以在时间上分辨出细微的多径信号，对这些分辨出来的多径信号分别进行加权调整、使之复合成加强的信号。这种作用有点像把一堆零乱的草用“耙子”把它们集拢到一起那样，英文“RAKE”是“耙子”的意思，因此被称为 RAKE 技术。 1956 年，Prcie 和 Green 提出了具有抗多径衰落的 RAEK 接收机概念：1937 年，Forney 提出的基于已知信道特性的最大似然序列检测器(MLSD)，这是一种最优的单用户接收机。美国 QUALCOMM 公司在 80 年代坚持研究 DS-CDMA 技术，1989 年，QUALCOMM 公司进行了首次 CDMA 实验。验证了 DS 扩频信号波形非常适合多径信道的传输，以及 RAKE 接收机、功率控制和软切换等 CDMA 的关键技术。在 1996 年推动了窄带 CDMA IS-95 商用运行，让 RAKE 接收机产业化，同时也推动了 RAKE 接收技术的长足发展。 RAKE 未来的发展。RAKE 接收机将同三项关键革新技术相结合：智能天线技术、多用户检测、MIMO 系统。目前研究的热点包括：RAKE 接收机如何降低复杂度；多用户检测的最优算法；MIMO 系统与 OFDM 的结合等。在众多分集方式中，有一种适用于扩频系统的，以相关接收为分离手段的分集技术，即多径分集。RAKE 接收机就是多径分集的一种有效方式，广泛应用于 DS-CDMA 通信系统。在 CDMA 扩频系统中，信道带宽远远大于信道的平坦衰落带宽。不同于传统的调制技术需要用均衡算法来消除相邻符号间的码间干扰，CDMA 扩频码在选择时就要求它有很好的自相关特性。这样，在无线信道中出现的时延扩展，就可以被看作只是被传信号的再次传送。如果这些多径信号相互间的延时超过了一个码片的长度，那么它们将被 CDMA 接收机看作是非相关的噪声，而不再需要均衡了。由于在多径信号中含有可以利用的信息，所以 CDMA 接收机可以通过合并多径信号来改善接收信号的信噪比。RAKE 接收机所做的就是：将多径信号的各条路径分离开，相位校准后加以利用，变矢量相加为代数相加，把干扰信号变成了有利信号，有效利用了多径分量，提高了系统性能。 3

1.1 RAKE 接收机的整体结构所谓 RAKE 接收机，就是利用多个并行相关器检测多径信号，按照一定的准则合成一路信号供解调用的接收机。需要特别指出的是，一般的分集技术把多径信号作为干扰来处理，而 RAKE 接收机采取变害为利的方法，即利用多径现象来增强信号。图 1-1 示出了简化的 RAKE 接收机的组成。假设发端从 xT 发出的信号经 N 条路径到达接收天线 xR 。路径 1 距离最短，传输时延也最小，依次是第二条路径，第三条路径，…，时延时间最长的是第 N 条路径。通过电路测定各条路径的相对时延差，以第一条路径为基准时，第二条路径相对于第一条路径的相对时延差为 2 ，第三条路径相对于第一条路径的相对时延差为 3 ，…，第 N 条路径相对于第一条路径的相对时延差为 N ，且有           。 ... ( 2 1 0) N 1 N  3 图 1-1 简化的 RAKE 接收机组成接收端信号通过解调后，送入 N 个并行相关器。(在高通公司提出的 CDMA 系统中，基站接收机 N=4，移动台接收机 N=3。)图中用户 1 使用伪码 cq(t),通过定时同步和调整，产生的各个相关器的本地码分别为 1( ) c t ， 1 c t   ， 1 ( c t   ，…， ( ) ) 2 3 4

)N c t   ，信号经过解扩(与本地码相乘)后加入积分器。每次积分时间为 bT ，第 1( 一支路的输出在 bT 末尾进入电平保持电路，保持到 b T   ，即到最后一个相关 T   时刻通过相加求和电路器于 b (图中为  )，再经判决电路产生数据输出。 T   产生输出。这样 N 个相关器的输出于 b N N N 在图 1-1 中，由于各条路径加权系数为 1，因此为等增益合并方式。在实际系统中还可以采用最大比值合并或选择式合并方式。该接收机利用多个并行相关器，获得各多径信号能量，即 RAKE 接收机利用多径信号，提高了通信质量。在实际系统中，每条多径信号都经受着不同的衰落，具有不同的振幅、相位和到达时间。由于相位的随机性，其最佳非相干接收机的结构由匹配滤波器和包络检波器组成。如图 1-2 所示，图中匹配滤波器用于对 1( )cos t 匹配。 c t 图 1-2 最佳非相干接收机如果 ( )r t 中包括多条路径，则图 1-2 的输出如图 1-3 所示。图中每一个峰值对应一条多径。图中每个峰值的幅度的不同是由每条路径的传输损耗不同引起的。为了将这些多径信号进行有效的合并，可将每一条多径通过延迟的方法使它们在同一时刻达到最大，按最大比的方式合并，就可以得到最佳的输出信号。然后再进行判决恢复发送数据。我们可采用横向滤波器来实现上述时延和最大比合并，如图 1-4 所示。在实现的过程中，需要估计出每一条路径的时延值 ˆ i 和幅值 ˆia 。 (在图中延迟线的最小抽头间隔为 1/W，W 为扩频信号的带宽，1/W 也是扩频系统能分辨的最小多径间隔。) 图 1-3 最佳非相干接收机的输出波形 5

图 1-4 实现最佳合并的横向滤波器如果延迟线的某一抽头的延迟与多径时延相同，其输出就乘以相应的权值; 如果延迟线的抽头无多径对应，则输出就乘以零或者说该抽头就不输出。最后将所有有多径时延对应的抽头求和就可以在 bT   处得到最大的峰值(主峰)。(  是延迟线的延迟总长度。)由于该接收机中横向滤波器具有类似于锯齿状的抽头，故称该接收机为 RAKE 接收机。 1.2 分集合并方式 RAKE 接收机的本质仍然是空间分集技术，因此必须考虑接收端收到 M(M≥2)个分集信号后，如何利用这些信号以减小衰落的影响，即合并问题。一般均使用线性合并器，把输入的 M 个独立衰落信号相加后合并输出。假设 M 个输入信号电压为 1( ) r t ， 2( ) ( ) a r t 2 2 ( ) a r t 1 1 ( ) r t  t ，则合并器输出电压 ( )r t 为 r t ，…， ( )Mr M   ( ) ... a r t   k k a r M M 式中， ka 为第 k 个信号的加权系数。选择不同的加权系数，就可构成不同的合并方式。常用的合并方式有三种： (1.1) ( ) t  k 1  选择式合并(SC)、最大比值合并(MRC)、等增益合并(EGC)。 (1)选择式合并。选择式合并是指检测所有分集支路的信号，以选择其中信噪比最高的那一个支路的信号作为合并器的输出。由式(1.1)可见，在选择式合并器中，加权系数只有一项为 1,其余均为 0。 6

图 1-5 为二重分集选择式合并的示意图。两个支路的中频信号分别经过解调，然后进行信噪比比较，选择其中有较高信噪比的支路接到接收机的共用部分。图 1-5 二重分集选择式合并选择式合并又称开关式相加。这种方式方法简单，实现容易。但由于未被选择的支路信号弃之不用，因此抗衰落不如后述两种方式。需要指出的是，如果在中频或高频实现合并，就必须保证各支路的信号同相，这常常会导致电路的复杂度增加。 (2)最大比值合并。最大比值合并是一种最佳合并方式，其方框图如图 1-6 kr t 用 kr 表示。每一支路的加权系数 ka 所示。为了书写简便，每一支路信号包络 ( ) 与信号包络 kr 成正比而与噪声功率 kN 成反比，即 (1.2) (1.3) a k  r k N k 由此可得最大比值合并器输出的信号包络为 r R  M  a r k k k 1  M  k 1  2 r k N k 式中，下标 R 表征最大比值合并方式。图 1-6 最大比值合并 7

(3)等增益合并。等增益合并无需对信号加权，各支路的信号是等增益相加的，其方框图如图 1-7 所示。等增益合并方式实现比较简单，其性能接近于最大比值合并。等增益合并器输出的信号包络为 r E 式中，下标 E 表征等增益合并方式。 1.3 RAKE 接收机误码性能分析 M   k 1  r k (1.4) M 进制直扩系统误码率 eP 和误比特率 bP 的关系为： P b  P M e  / 2( M  1) (1.5) 下面，分析在不采用 RAKE 接收和采用不同分集合并策略时 RAKE 接收机时系统的误码特性。并假定 L 个多路径成分都是相等平均强度的瑞利分布。 (1)不采用 RAKE 接收(SFR) 在不采用 RAKE 接收机时。信号的接收原理和 RAKE 接收机中一个支路相同。假定接收机随机捕获 L 条多径中的一条，误码率为： eP 1   { (1, ) P s l  s (2, ),..., (1, ) l s l  ( s M l , )}   1 [ { (1, ) l P s  ( , ), s k l k  1}] M 1  基于高斯分布假设，可推导出 1 SFR eP 为 1 [1    eP 1 SFR M ] 1  (1.6) SFR P 1 e  { (1, ) P s l  ( , )} s k l  2 Q E D  } / ( 1 l { ( 2 s (1, l )  2  ( , s k l ) ))  Q (  l 2 cos (   ll )(1   2  1 N  l 2 cos (    ll  )( ll / T c ) 2 ) / T  c ll 2   N 1,  L j 2 ) (1.7) ( , ) m j l  j l j  SFR eP 是一个条件概率分布，要计算其均值非常复杂，实际中常采用近似计算。 1 令  j  2 b  j j , b j  2   j / 2 2 j 是自由度为 2 的 2 分布。当 L 个多路径成分都是 SFR eP 的均相等平均强度的瑞利分布，即当 j  ，存在 j 时利用近似算法可得到 1 值为： SFR avg , P 1 e  { E Q b j 2 2cos (   ll )(1    ll 2 / T c )   SFR b j )} 8

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