在室内、城市和郊区场景下，LTE和NR调制技术在不同距离下的误码率和信噪比变化趋势代码
我可以提供一些提示，帮助你完成该问题的模拟过程： 1. 路径损耗的模型可以采用对数路径损耗模型，同时可以考虑不同场景下的路径损耗因子，在模拟过程中将其作为变量输入进行比较。 2. 多径影响可以考虑莱斯分布或瑞利分布等模型来进行模拟。 3. 在MATLAB中可以使用AWGN信道或者Rician信道等自带信道模型来模拟多径影响和噪声。 4. 可以使用BER性能测试等函数来评估不同场景下的误码率和信噪比变化趋势。 5. 能够根据不同调制技术的特点，选择适合的调制方法进行模拟。 6. 建议使用蒙特卡罗仿真算法进行数值模拟，同时也可以考虑使用MATLAB Simulink进行系统级仿真。 下面给一段示例代码来进行代码展示：
% 采用对数路径损耗模型和莱斯分布来模拟路径损耗和多径影响 fc = 2.4e9; % 载波频率 d = 10:10:100; % 不同距离 PL1 = log10(4pid/fc)10; % 参考距离为1m时的路径损耗，单位dB L = length(d); for ii = 1:L h_rayleigh(ii,:) = sqrt(0.5)(randn(1,1000)+1jrandn(1,1000)); % 莱斯分布 h_rician(ii,:) = sqrt(0.5(1+1/(PL1(ii)^2)))(randn(1,1000)+1jrandn(1,1000))... +sqrt(0.51/(PL1(ii)^2))(randn(1,1000)+1j*randn(1,1000)); % 瑞利分布 end
% 模拟AWGN信道下的误码率和信噪比变化趋势 SNR = -10:1:20; ber_rayleigh = zeros(1,length(SNR)); ber_rician = zeros(1,length(SNR)); for jj = 1:length(SNR) for ii = 1:L r_rayleigh = awgn(abs(h_rayleigh(ii,:)),SNR(jj)); % AWGN信道下莱斯分布信号 r_rician = awgn(abs(h_rician(ii,:)),SNR(jj)); % AWGN信道下瑞利分布信号 b_rayleigh = (r_rayleigh >= sqrt(2)); % 二进制数据流 b_rician = (r_rician >= sqrt(2)); [~,ber_rayleigh(jj)] = biterr(b_rayleigh,ones(1,1000)); % 误码率评估函数 [~,ber_rician(jj)] = biterr(b_rician,ones(1,1000)); end end
% 绘图展示 figure; semilogy(SNR,ber_rayleigh,'r-o',SNR,ber_rician,'b-*'); xlabel('SNR(dB)');ylabel('BER'); title('AWGN信道下莱斯分布和瑞利分布误码率与信噪比关系图'); legend('莱斯分布','瑞利分布');