doppler

ドップラー スペクトル構造体の構築

構文

s = doppler(specType)

s = doppler(specType, fieldValue)

s = doppler('BiGaussian', Name,Value)

説明

s = doppler(specType) は、フェージング チャネル System object で使用する specType タイプのドップラー スペクトル構造体を構築します。返される構造体 s には、依存フィールドの既定値があります。

s = doppler(specType, fieldValue) は、フェージング チャネル System object で使用する specType タイプのドップラー スペクトル構造体を構築します。返される構造体 s には、fieldValue に指定される依存フィールドがあります。

s = doppler('BiGaussian', Name,Value) は、フェージング チャネル System object で使用する二重ガウス ドップラー スペクトル構造体を構築します。返される構造体 s には、Name,Value のペア引数で指定される依存フィールドがあります。

例

フラット型ドップラー スペクトル構造体の構築

フラット型ドップラー構造体変数を構築して、comm.RayleighChannel などのチャネル オブジェクトで使用します。

関数 doppler を呼び出して、フラット型ドップラー構造体変数を作成します。

s = doppler('Flat')

s = struct with fields:
    SpectrumType: 'Flat'

ベル型ドップラー構造体変数の作成

関数 doppler を使用して、ベル型スペクトルをもつドップラー構造体変数を作成します。

s = doppler('Bell')

s = struct with fields:
    SpectrumType: 'Bell'
     Coefficient: 9

指定多項式を使用したラウンド型ドップラー スペクトル構造体の構築

ドップラー スペクトル構造体変数の係数を指定します。

係数 a0、a2 および a4 をそれぞれ 2、6 および 1 に設定して、ラウンド型ドップラー スペクトル構造体を構築します。

s = doppler('Rounded', [2, 6, 1])

s = struct with fields:
    SpectrumType: 'Rounded'
      Polynomial: [2 6 1]

指定フィールド値を使用した二重ガウス ドップラー スペクトル構造体の構築

関数 doppler を使用して、二重ガウス スペクトルにパラメーターを指定したドップラー スペクトル構造体を作成します。

s = doppler('BiGaussian','NormalizedCenterFrequencies', ...
    [.1 .85],'PowerGains',[1 2])

s = struct with fields:
                    SpectrumType: 'BiGaussian'
    NormalizedStandardDeviations: [0.7071 0.7071]
     NormalizedCenterFrequencies: [0.1000 0.8500]
                      PowerGains: [1 2]

NormalizedStandardDeviations フィールドは既定値に設定されます。NormalizedCenterFrequencies および PowerGains のフィールドは、入力引数から指定される値に設定されます。

入力引数

specType — フェージング チャネル System object で使用するドップラー スペクトル構造体のスペクトル タイプ

'Jakes' | 'Flat' | 'Rounded' | 'Bell' | 'Asymmetric Jakes' | 'Restricted Jakes' | 'Gaussian' | 'BiGaussian'

フェージング チャネル System object で使用するドップラー スペクトル構造体のスペクトル タイプ。この値を文字ベクトルとして指定します。

各ドップラー スペクトル タイプの解析的表現については、アルゴリズム節で説明されています。

データ型: char

fieldValue — ドップラー スペクトル構造体の依存フィールドの値

スカラー | ベクトル

ドップラー スペクトル構造体の依存フィールドの値。組み込みデータ型のスカラーまたはベクトルとして指定されます。fieldValue を指定しない場合、スペクトル タイプの依存フィールドでは既定値が使用されます。

スペクトル タイプ	依存フィールド	説明	既定値
Jakes	—	—	—
フラット	—	—	—
ラウンド	Polynomial	有限な実数値の 1 行 3 列ベクトル。多項式係数、a0, a2 および a4 を表します。	[1 -1.72 0.785]
ベル	Coefficient	ベル型スペクトル係数を表す、非負の有限の実数スカラー	9
非対称 Jakes	NormalizedFrequencyInterval	–1 ～ 1 の実数値で構成される 1 行 2 列のベクトル。正規化された最小および最大ドップラー シフトを表します。	[0 1]
制限 Jakes	NormalizedFrequencyInterval	正規化された最小および最大ドップラー シフトを表す、0 ～ 1 の実数値で構成される 1 行 2 列のベクトル。	[0 1]
ガウス	NormalizedStandardDeviation	正の有限の実数スカラーで指定される、ガウス ドップラー スペクトルの正規化された標準偏差	0.7071
二重ガウス	NormalizedStandardDeviations	二重ガウス ドップラー スペクトルの正規化された標準偏差。正の有限の実数からなる 1 行 2 列のベクトルで指定	[0.7071 0.7071]
	NormalizedCenterFreqencies	二重ガウス ドップラー スペクトルの正規化された中心周波数。要素が –1 から 1 の間となる実数の 1 行 2 列のベクトルで指定	[0 0]
	PowerGains	二重ガウス ドップラー スペクトルの線形パワー ゲイン。実数かつ非負の 1 行 2 列のベクトルで指定	[0.5 0.5]

データ型: double

名前と値の引数

オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN として指定します。ここで、Name は引数名で、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後に指定しなければなりませんが、ペアの順序は重要ではありません。

R2021a より前では、コンマを使用して名前と値をそれぞれ区切り、Name を引用符で囲みます。

例: s=doppler('BiGaussian', 'NormalizedStandardDeviations', [.8 .75], 'NormalizedCenterFrequencies', [-.8 0], 'PowerGains', [.6 .6])

NormalizedStandardDeviations — 最初と 2 番目のガウス関数の正規化された標準偏差

[1/sqrt(2) 1/sqrt(2)] (既定値) | 1 行 2 列の正の数値ベクトル

最初と 2 番目のガウス関数の正規化された標準偏差。この値は、組み込みデータ型の 1 行 2 列の正の数値ベクトルとして指定できます。

この依存フィールドを指定しない場合、既定値は [1/sqrt(2) 1/sqrt(2)] です。

データ型: double

NormalizedCenterFrequencies — 最初と 2 番目のガウス関数の正規化された中心周波数

[0 0] (既定値) | 1 行 2 列の数値ベクトル

最初と 2 番目のガウス関数の正規化された中心周波数。この値は、組み込みデータ型の -1 ～ 1 の実数値で構成される 1 行 2 列の数値ベクトルとして指定できます。

この依存フィールドを指定しない場合、既定値は [0 0] です。

データ型: double

PowerGains — 最初と 2 番目のガウス関数の電力ゲイン

[0.5 0.5] (既定値) | 1 行 2 列の数値ベクトル

最初と 2 番目のガウス関数の電力ゲイン。この値は、組み込みデータ型の 1 行 2 列の非負の数値ベクトルとして指定できます。

この依存フィールドを指定しない場合、既定値は [0.5 0.5] です。

データ型: double

アルゴリズム

以下のアルゴリズムは、各ドップラー スペクトル タイプの解析的表現を表します。それぞれについて、$$f_d$$ は、関連するフェージング チャネル System object の最大ドップラー シフト (MaximumDopplerShift プロパティ) を意味します。

Jakes

理論上の Jakes ドップラー スペクトル S(f) の解析式は次になります。

$$S(f)=\frac{1}{\pi f_d\sqrt{1-{(f/f_d)}^2}},\left|f\right|\le f_d$$

フラット

理論上の Flat ドップラー スペクトル S(f) の解析式は次になります。

$$S(f)=\frac{1}{2f_d}\text{, }\left|f\right|\le f_d$$

ラウンド

理論上の Rounded ドップラー スペクトル S(f) の解析式は次になります。

$$S(f)=C_r\left[a_0+a_2{\left(\frac{f}{f_d}\right)}^2+a_4{\left(\frac{f}{f_d}\right)}^4\right]\text{, }\left|f\right|\le f_d$$

ここで、

$$C_r=\frac{1}{2f_d\left[a_0+\frac{a_2}{3}+\frac{a_4}{5}\right]}$$

であり、依存フィールド polynomial で [$$a_0,a_2,a_4$$] を指定できます。

ベル

理論上の Bell ドップラー スペクトル S(f) の解析式は次になります。

$$S(f)=\frac{C_b}{1\text{}+\text{}A\text{}{\left(\frac{f}{f_d}\right)}^2}$$

$$\left|f\right|\le f_d$$

ここで、

$$C_b=\frac{\sqrt{A}}{\pi f_d}$$

であり、依存フィールド coefficient で A を指定できます。

非対称 Jakes

理論上の Asymmetric Jakes ドップラー スペクトル S(f) の解析式は次になります。

$$\begin{array}{c}S(f)=\frac{A_a}{\pi f_d\sqrt{1-{(f/f_d)}^2}},-f_d\le f_{\min }\le f\le f_{\max }\le f_d\\ A_a=\frac{1}{\frac{1}{\pi }\left[{\sin }^{-1}\left(\frac{f_{\max }}{f_d}\right)-{\sin }^{-1}\left(\frac{f_{\min }}{f_d}\right)\right]}\end{array}$$

ここで、$$f_{\min }$$/$$f_d$$ および$$f_{\max }$$ /$$f_d$$ であり、依存フィールドで NormalizedFrequencyInterval を指定できます。

制限 Jakes

理論上の Restricted Jakes ドップラー スペクトル S(f) の解析式は次になります。

$$S(f)=\frac{A_r}{\pi f_d\sqrt{1-{(f/f_d)}^2}},0\le f_{\min }\le \left|f\right|\le f_{\max }\le f_d$$

ここで

$$A_r=\frac{1}{\frac{2}{\pi }\left[{\sin }^{-1}\left(\frac{f_{\max }}{f_d}\right)-{\sin }^{-1}\left(\frac{f_{\min }}{f_d}\right)\right]}$$

であり、$$f_{\min }$$/ $$f_d$$ および $$f_{\max }$$ /$$f_d$$ を依存フィールド NormalizedFrequencyInterval で指定できます。

ガウス

理論上の Gaussian ドップラー スペクトル S(f) の解析式は次になります。

$$S_G(f)=\frac{1}{\sqrt{2\pi {\sigma }_G^2}}\exp \left(-\frac{f^2}{2{\sigma }_G^2}\right)$$

依存フィールド NormalizedStandardDeviation で $${\sigma }_G/f_d$$ を指定できます。

二重ガウス

理論上の BiGaussian ドップラー スペクトル S(f) の解析式は次になります。

$$S_G(f)=A_G\left[\frac{C_{G1}}{\sqrt{2\pi {\sigma }_{G1}^2}}\exp \left(-\frac{{(f-f_{G1})}^2}{2{\sigma }_{G1}^2}\right)+\frac{C_{G2}}{\sqrt{2\pi {\sigma }_{G2}^2}}\exp \left(-\frac{{(f-f_{G2})}^2}{2{\sigma }_{G2}^2}\right)\right]$$

ここで、$$A_G=\frac{1}{C_{G1}+C_{G2}}$$ は正規化係数です。

NormalizedStandardDeviations 依存フィールドで $${\sigma }_{G1}$$/$$f_d$$ および $${\sigma }_{G2}$$/$$f_d$$ を指定できます。

NormalizedCenterFrequencies 依存フィールドで $$f_{G1}$$/$$f_d$$ および $$f_{G2}$$/$$f_d$$ を指定できます。

$$C_{G1}$$ および $$C_{G2}$$ は、PowerGains 依存フィールドで指定できる電力ゲインです。

拡張機能

C/C++ コード生成

MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。

使用上の注意および制限:

すべての入力は定数でなければなりません。式や変数は、その値が変化しない限りは使用できます。

バージョン履歴

R2007a で導入

参考

comm.MIMOChannel | comm.RicianChannel | comm.RayleighChannel | MIMO Fading Channel