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Rayleigh衰落信道下的誤比特率BER分析

2023-04-19 23:36 作者:樂(lè)吧的數(shù)學(xué)  | 我要投稿

(錄制的視頻在:https://www.bilibili.com/video/BV1V24y1c7dL/)

這篇文章分析 Rayleigh 衰落信道下的誤比特率,在 AWGN 信道誤比特率的基礎(chǔ)上推導(dǎo)有 Rayleigh 衰落情況下的誤比特率。

y%20%3D%20hx%20%2B%20w%20%20%5Ctag%201


發(fā)送符號(hào) x 用 BPSK 調(diào)制,h 是復(fù)高斯分布的隨機(jī)變量,其中每一維度(實(shí)部和虛部)是滿足均值為 0 ,方差為 1/2 的高斯分布,則 h 的模長(zhǎng)的平方,符合 Rayleigh 分布:
p(z)%20%3D%20%5Cfrac%7Bz%7D%7B%5Cdelta%5E2%7D%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Bz%5E2%7D%7B2%5Cdelta%5E2%7D%7D%20%3D%202z%20e%5E%7B-z%5E2%7D%20%20%20%5Ctag%202

如果信號(hào)的能量為 Es, 不考慮 h 情況下的信噪比為:

SNR%20%3D%20%5Cfrac%7BEs%7D%7BN_0%7D%20%3D%20%5Cmu%20%20%5Ctag%203


考慮 h 后,信噪比就變成

%5Cfrac%7B%7Ch%7C%5E2%20E_s%7D%7BN_0%7D%20%3D%20a%5E2%20%5Cmu%20%20%5Ctag%204
其中? a = |h|,? 根據(jù)高斯白噪聲信道下 BPSK 調(diào)制后的誤比特率公式:

BER%20%3D%20Q(%5Csqrt%20%7BSNR%7D)%20%3D%20Q(%5Csqrt%7Ba%5E2%20u%7D)%20%5Ctag%205


而 h 本身也是隨機(jī)變量,所以,再根據(jù) h 的概率分布,計(jì)算 公式 (1) 下的平均誤比特率:

%5Cint_0%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20Q(%5Csqrt%7Ba%5E2%20u%7D)%20p(a)%20da%20%5Ctag%206
把 (2) 代入 (6) 有:
%5Cint_0%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20Q(%5Csqrt%7Ba%5E2%20u%7D)%20p(a)%20da%20%3D%20%5Cint_0%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20Q(%5Csqrt%7Ba%5E2%20u%7D)%202a%20e%5E%7B-a%5E2%7D%20da%20%5Ctag%207把 Q 函數(shù)也代入 (7):
%5Cint_0%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%0A%5C%7B%20%5Cint_%7B%5Csqrt%7Ba%5E2u%7D%7D%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Csqrt%7B2%5Cpi%7D%7D%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Bt%5E2%7D%7B2%7D%7D%20dt%20%20%20%5C%7D%0A2a%20e%5E%7B-a%5E2%7D%20da%20%5Ctag%208

對(duì)公式 (8) 的內(nèi)層積分做積分變量代換,令:

y%20%3D%20%5Cfrac%7Bt%7D%7B%5Csqrt%7Ba%5E2%20%5Cmu%7D%7D

?則公式 (8) 變成(第二個(gè)等號(hào)是做積分順序交換):

%5Cbegin%7Baligned%7D%0A%5Cint_0%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%0A%5Cleft%20%5C%7B%20%5Cint_1%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Csqrt%7B2%5Cpi%7D%7D%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Ba%5E2%20%5Cmu%20y%5E2%7D%7B2%7D%7D%20d(y%5Csqrt%7Ba%5E2%20%5Cmu%7D%20)%20%20%5Cright%20%5C%7D%202a%20e%5E%7B-a%5E2%7D%20da%0A%26%3D%20%5Cint_0%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%5Cint_1%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%20%5Cfrac%7B2a%5E2%20%5Csqrt%7B%5Cmu%7D%20%7D%7B%5Csqrt%7B2%5Cpi%7D%7D%20%20%20%20%0A%20%20%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Ba%5E2%20(%5Cmu%20y%5E2%20%2B%202)%7D%7B2%7D%7D%20%20dy%20%20da%0A%20%20%20%5C%5C%20%20%5C%5C%0A%0A%26%3D%20%5Cint_1%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%5Csqrt%7B%5Cmu%7D%20%5Cleft%20%5C%7B%202%20%5Cint_0%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%20%5Cfrac%7Ba%5E2%20%20%7D%7B%5Csqrt%7B2%5Cpi%7D%7D%20%20%20%20%0A%20%20%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Ba%5E2%20(%5Cmu%20y%5E2%20%2B%202)%7D%7B2%7D%7D%20da%20%5Cright%20%5C%7D%20dy%0A%20%20%20%5C%5C%20%20%5C%5C%0A%20%20%20%0A%0A%5Cend%7Baligned%7D%0A%5Ctag%209


公式 (9) 的最內(nèi)層積分中,我們令

%5Csigma%20%5E2%20%3D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B%5Cmu%20y%5E2%20%2B%202%7D%20%20%20%5Ctag%7B10%7D


則公式 (9) 變成:

%5Cint_1%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%5Csqrt%7B%5Cmu%7D%20%5C%7B%202%20%5Cint_0%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%20%5Cfrac%7Ba%5E2%20%20%7D%7B%5Csqrt%7B2%5Cpi%7D%7D%20%20%20%20%0A%20%20%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Ba%5E2%20%7D%7B2%20%5Csigma%5E2%7D%7D%20da%20%5C%7D%20dy%20%20%3D%20%5Cint_1%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%5Csqrt%7B%5Cmu%7D%20%5Csigma%20%5C%7B%202%20%5Cint_0%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%20%5Cfrac%7Ba%5E2%20%20%7D%7B%5Csqrt%7B2%5Cpi%7D%20%5Csigma%7D%20%20%20%20%0A%20%20%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Ba%5E2%20%7D%7B2%20%5Csigma%5E2%7D%7D%20da%20%5C%7D%20dy%20%20%5Ctag%7B11%7D


公式 (11) 中的內(nèi)層積分,就是均值為 0 ,方差為?%5Csigma%5E2 的高斯分布的方差,則公式 (10) 就推導(dǎo)為:
%5Cint_1%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%5Csqrt%7B%5Cmu%7D%20%5Csigma%20%5Csigma%5E2%20dy%20%3D%20%5Cint_1%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%5Csqrt%7B%5Cmu%7D%20%5Csigma%5E3%20dy%20%20%5Ctag%7B12%7D

將 (10) 代入 (12)有:
%5Cint_1%5E%7B%2B%5Cinfty%7D%20%5Csqrt%7B%5Cmu%7D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B(%5Cmu%20y%5E2%20%2B%202)%5E%7B%5Cfrac%7B3%7D%7B2%7D%7D%7D%20dy%20%20%5Ctag%7B13%7D

對(duì)公式 (13) 的積分再做變量代換,令:
y%20%3D%20%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B2%7D%7B%5Cmu%7D%7D%20tan%5Ctheta%20%20%20%5Ctag%7B14%7D則當(dāng):
%5Cbegin%7Baligned%7D%0A%26y%3D1%2C%20%20%20%26%5Ctheta%20%3D%20tan%5E%7B-1%7D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cmu%7D%7B2%7D%7D%20%20%20%20%5C%5C%0A%26y%3D%2B%5Cinfty%2C%20%26%20%5Ctheta%20%3D%20%5Cfrac%7B%5Cpi%7D%7B2%7D%0A%5Cend%7Baligned%7D%0A%5Ctag%7B15%7D

則公式 (13) 變成:
%5Cint_%7B%20tan%5E%7B-1%7D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cmu%7D%7B2%7D%7D%7D%5E%7B%5Cfrac%7B%5Cpi%7D%7B2%7D%20%7D%20%5Csqrt%7B%5Cmu%7D%20(%5Cmu%20y%5E2%20%2B%202)%5E%7B%5Cfrac%7B3%7D%7B2%7D%7D%20dy%20%20%0A%3D%20%5Cint_%7B%20tan%5E%7B-1%7D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cmu%7D%7B2%7D%7D%7D%5E%7B%5Cfrac%7B%5Cpi%7D%7B2%7D%20%7D%20%20%5Csqrt%7B%5Cmu%7D(%5Cmu(%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B2%7D%7B%5Cmu%7D%7D%20tan%5Ctheta)%5E2%20%2B%202)%5E%7B%5Cfrac%7B3%7D%7B2%7D%7D%20d(%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B2%7D%7B%5Cmu%7D%7D%20tan%5Ctheta)%0A%5Ctag%7B16%7D

其中:

(%5Cmu(%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B2%7D%7B%5Cmu%7D%7D%20tan%5Ctheta)%5E2%20%2B%202)%5E%7B%5Cfrac%7B3%7D%7B2%7D%7D%20%3D%20(2tan%5E2%5Ctheta%20%2B%202)%5E%7B%5Cfrac%7B3%7D%7B2%7D%7D%20%3D%202%5E%7B%5Cfrac%7B3%7D%7B2%7D%7D%20%5Cfrac%7B1%7D%7Bcos%5E%7B3%7D%5Ctheta%7D%20%20%20%5Ctag%7B17%7D


以及
d(%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B2%7D%7B%5Cmu%7D%7D%20tan%5Ctheta)%20%3D%20%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B2%7D%7B%5Cmu%7D%7D%20cos%5E2%20%5Ctheta%20%20%5Ctag%20%7B18%7D

把公式 (17)(18) 代入公式 (16) 有:

%5Cint_%7B%20tan%5E%7B-1%7D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cmu%7D%7B2%7D%7D%7D%5E%7B%5Cfrac%7B%5Cpi%7D%7B2%7D%20%7D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%20%20cos%5Ctheta%20d%20%5Ctheta%20%20%5Ctag%7B19%7D%0A%3D%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%20%20sin%5Ctheta%20%7C_%7B%20tan%5E%7B-1%7D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cmu%7D%7B2%7D%7D%7D%5E%7B%5Cfrac%7B%5Cpi%7D%7B2%7D%20%7D%20%3D%20%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%20%20%20%5Cleft%20(1%20-%20sin(tan%5E%7B-1%7D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cmu%7D%7B2%7D%7D)%5Cright%20)%20


其中

sin(x)%20%3D%20%5Csqrt%7B%20%5Cfrac%7Btan%5E2%20x%7D%7B1%2Btan%5E2%20x%7D%7D


則:
%5Cbegin%7Baligned%7D%0Asin(tan%5E%7B-1%7D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cmu%7D%7B2%7D%7D)%20%26%3D%20%5Csqrt%7B%20%5Cfrac%7Btan%5E2%20(tan%5E%7B-1%7D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cmu%7D%7B2%7D%7D)%7D%7B1%2Btan%5E2%20(tan%5E%7B-1%7D%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cmu%7D%7B2%7D%7D)%7D%7D%20%5C%5C%20%20%5C%5C%0A%26%3D%5Csqrt%7B%20%5Cfrac%7B%20%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cmu%7D%7B2%7D%7D%5E2%20%20%7D%7B1%2B%5Csqrt%7B%5Cfrac%7B%5Cmu%7D%7B2%7D%7D%5E2%7D%20%7D%20%5C%5C%20%5C%5C%0A%26%3D%20%5Csqrt%7B%20%5Cfrac%7B%5Cmu%20%7D%7B2%2B%5Cmu%7D%20%7D%0A%5Cend%7Baligned%7D%0A%5Ctag%20%7B20%7D

把 (20) 代入 (19)得到:
%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%20%5Cleft%20(%20%20%201%20-%20%5Csqrt%7B%20%5Cfrac%7B%5Cmu%20%7D%7B2%2B%5Cmu%7D%20%7D%20%5Cright%20)%20%20%20%5Ctag%7B21%7D

注意: 很多教科書(shū)和資料中,公式 (21) 是寫成:
%5Cfrac%7B1%7D%7B2%7D%20%5Cleft%20(%20%20%201%20-%20%5Csqrt%7B%20%5Cfrac%7B%5Cmu%20%7D%7B1%2B%5Cmu%7D%20%7D%20%5Cright%20)%20%20%20%5Ctag%7B21%7D

那是因?yàn)閷?duì)信道系數(shù) h 的統(tǒng)計(jì)特性,有不同的假設(shè),即假設(shè)均值為 0 ,方差為 1 的,也就是公式 (2)變成:
p(z)%20%3D%20%5Cfrac%7Bz%7D%7B%5Cdelta%5E2%7D%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Bz%5E2%7D%7B2%5Cdelta%5E2%7D%7D%20%3D%20z%20e%5E%7B-%5Cfrac%7Bz%5E2%7D%7B2%7D%7D%20%20%20%5Ctag%20%7B22%7D



另外需要注意的是,使用 (2) 和 (22) 的公式得出的曲線,這兩個(gè)是會(huì)不一樣,因?yàn)?h 的概率分布變了,自然誤比特率也有不同。






Rayleigh衰落信道下的誤比特率BER分析的評(píng)論 (共 條)

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