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?? gaussian確定離散多普勒頻移、系數、相移的程序.m

?? Gauss_generator利用參數(多普勒頻移、系數、相移)生成確定的實高斯過程.m gaussian確定離散多普勒頻移、系數、相移的程序.m Rice_generator在瑞利過程的基礎上考慮視
?? M
字號:
%函數Parameter_Gaussian;
%功能:確定離散多普勒頻移(fi,n)、多普勒系數(Ci,n)、多普勒相移(@i,n):適用于仿真高斯功率譜的情況。
%輸入參數說明:
%(1)Method_type,表示計算離散多普勒頻移和多普勒系數所采用的方法。其輸入以及具體含義如下:
%     MED  等距離法
%     MEA  等面積法
%     MCM  Monte Carlo法
%     MSEM 最小均方誤差法
%     MEDS 精確多普勒擴展法
%     Jakes Jakes仿真法
%(2)N_i,表示正弦振蕩器的數目;
%(3)Variance, 表示確定高斯過程的平均功率;
%(4)fc,為3dB截止頻率;
% (5)kc由仿真所需的離散多普勒頻移fi,n的選擇范圍來決定,下面選擇kc=2sqrt(2/ln2)
%(6)phase, 表示用于計算多普勒相移的方法。其輸入以及具體含義如下:
%    Rand   隨機相移法
%    permuted  組合相移法
% 輸出參數說明:
%(1)f_i,表示離散多普勒頻移(fi,n)
% (2)c_i,表示多普勒系數(Ci,n);
% (3)theta_i, 表示多普勒相移(@i,n)
%程序:

function [f_i,c_i,theta_i]=Parameter_Gaussian(Method_type,N_i,Variance,fc,kc,phase)
sigma=sqrt(Variance);

%等距離法(MED)
if Method_type =='MED'
    n=(1:N_i)';
    f_i=kc*fc/(2*N_i)*(2*n-1);
    c_i=sigma*sqrt(2)*(sqrt(erf(n*kc*sqrt(log(2))/N_i)-erf((n-1)*kc*sqrt(log(2))/N_i));
    
%等面積法
elseif Method_type=='MEA'
    n=(1:N_i)';
    f_i=fc/sqrt(log(2))*erfinv(n/N_i);
    f_i(N_i)=fc/sqrt(log(2))*drfinv(0.999999);
    c_i=sigma*sqrt(2/N_i)*ones(size(n));
    
%Mont Carlo法(MCM)
elseif Method_type=='MCM'
    n=rand(N_i,1);
    f_i=famx*sin(pi*n/2);
    c_i=sigma*sqrt(2/N_i)*one*(size(n));
    
%最小均方誤差法(MSEM)
elseif Method_type=='MSEM'
    n=(1:N_i);
    f_i=kc*fc/(2*N_i)*(2*n-1);
    T=1/(2*kc*fc);
    M=1e3;
    t=linspace(0,T,M);
    f1=exp(-(pi*fc*t).^2/log(2));
    c_i=zeros(size(f_i));
    for k=1:lenght(f_i)
        c_i(k)=2*sigma*sqrt(trapz(t,f1.*cos(2*pi*f_i(k)*t))/T);
    end;
%精確多普勒擴展法(MEDS)
elseif Method_type=='MEDS'
    n=(1:N_i);
    f_i=fc/sqrt(log(2))*erfinv((2*n-1)/(2*N_i));
    c_i=sigma*sqrt(2/N_i)*ones(size(n));
else
    error('Method if unkown')
end

%計算多普勒相移
if phase=='rand'
    theta_i=rand(N_i,1)*2*pi;
elseif phase=='permuted',
    n=(1:N_i)';
    U=rand(size(n));
    [x,k]=sort(U);
    theta_i=2*pi*n(k)/(N_i+1);
end

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