gaussian确定离散多普勒频移、系数、相移的程序.m

Gauss_generator利用参数（多普勒频移、系数、相移）生成确定的实高斯过程.m gaussian确定离散多普勒频移、系数、相移的程序.m Rice_generator在瑞利过程的基础上考虑视

%函数Parameter_Gaussian;
%功能：确定离散多普勒频移（fi,n)、多普勒系数(Ci,n)、多普勒相移(@i,n):适用于仿真高斯功率谱的情况。
%输入参数说明:
%（1)Method_type,表示计算离散多普勒频移和多普勒系数所采用的方法。其输入以及具体含义如下：
%     MED  等距离法
%     MEA  等面积法
%     MCM  Monte Carlo法
%     MSEM 最小均方误差法
%     MEDS 精确多普勒扩展法
%     Jakes Jakes仿真法
%（2）N_i,表示正弦振荡器的数目；
%（3）Variance, 表示确定高斯过程的平均功率；
%（4）fc,为3dB截止频率；
% (5)kc由仿真所需的离散多普勒频移fi,n的选择范围来决定，下面选择kc=2sqrt(2/ln2)
%（6）phase, 表示用于计算多普勒相移的方法。其输入以及具体含义如下：
%    Rand   随机相移法
%    permuted  组合相移法
% 输出参数说明：
%（1）f_i,表示离散多普勒频移（fi,n)
% (2)c_i,表示多普勒系数（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);

%等距离法（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));
    
%等面积法
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));
    
%最小均方误差法(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;
%精确多普勒扩展法（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

%计算多普勒相移
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