通信系统中常用随机数的产生以及信道模型的分析仿真毕业设计论文.doc

通信系统中的随机数生成及其信道模型分析仿真是一项重要的研究课题，特别是在现代通信技术中，随机数被广泛用于模拟真实世界的不确定性和噪声。本毕业设计论文聚焦于如何使用C语言来实现不同概率分布的随机数生成算法，并分析这些随机数在通信信道模型中的应用。 均匀分布的随机数生成是最基础的一种，它产生的数字在特定区间内是等概率的。这种分布通常用于模拟无偏的随机事件，例如在通信中模拟白噪声。 二项式分布和泊松分布则常用于表示在一定时间内发生某一事件的次数。二项式分布适用于多次独立的伯努利试验，而泊松分布则更适用于连续时间内的稀疏事件。在无线通信中，这两个分布可以用来模拟信号接收中的错误率。 拉普拉斯分布和韦伯分布则更倾向于模拟现实世界中的物理现象，如信号衰减。拉普拉斯分布有双峰特性，能较好地描述一些非对称的分布情况，而韦伯分布在电磁学和声学中有着广泛应用，特别是在无线通信的信道建模中。 贝努力分布和指数分布也常见于通信系统。贝努力分布常用于描述单次试验成功的概率，而指数分布则常用于表示事件发生的时间间隔，如无线电波的传播延迟。 高斯分布，又称为正态分布，是通信中最常用的分布之一，因为它能很好地近似许多自然过程。高斯分布常用于模拟加性高斯白噪声（AWGN），这是通信系统中常见的噪声模型。 瑞利分布和莱斯分布则是描述多径传播效应的重要工具，特别是在移动通信中。它们刻画了信号经过多个反射、折射路径后到达接收机的强度分布。 Nakagami分布是一种更为通用的模型，它可以涵盖瑞利和高斯分布的情况，因此在各种信道条件下的仿真中都有所应用。 在论文中，学生需要实现上述各种分布的随机数生成算法，并通过实际测试验证其正确性。同时，还需要深入探讨这些随机数如何关联到通信信道模型，比如衰落信道、多径传播、干扰等，以及如何使用这些随机数来仿真实际通信系统的行为，评估系统的性能指标，如误码率、信噪比等。 这个毕业设计论文旨在提高学生对通信系统随机性理解的能力，以及利用编程技能进行复杂通信模型仿真的实践能力。通过这样的学习，学生不仅能够掌握通信系统的基础理论，还能具备解决实际问题的技能，这对于未来在通信工程领域的职业生涯是非常有价值的。