Sistema De Comunicaciones

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Universidad Técnica Federico Santa María
Departamento de Electrónica

LABORATORIO DE COMUNICACIONES
EXPERIENCIA 5:
MEDICIÓN DE PROPAGACIÓN ELECTROMAGNÉTICA EN INTERIORES

Integrantes: Rodrigo Méndez.
Hugo Herrera.
Fernando Castro.
Profesor: M. Rodriguez.
Paralelo/día: 3 / Miércoles.

- RESUMEN:
Esta experiencia se basa en el ver el efecto que tienen los rebotesen distintos objetos que tiene la transmisión de una señal, para ello se implementará un transmisor y varias antenas receptoras en diferentes posiciones y se medirá la potencia de la señal recibida por cada antena la cual depende de la distancia a la antena y de los rebotes en diferentes objetos que esta señal tenga, esta potencia será comparada con la potencia según el modelo de Friis y lasdistribuciones de Rice y Rayleigh.
- OBJETIVOS:
1) Lograr verificar que tan acertados son los modelos presentados teóricamente sobre la potencia que se recibirá en las antes según los rebotes con la práctica.
2) Como estos modelos son modelos estadísticos se comprobará como es aplicado en la realidad estos modelos no 100% certeros.

- DESCRIPCION DEL PROBLEMA:
Primeramente se logra buscarla relación de potencia recibida con la distancia entre transmisor y emisor así como la relación entre esta misma potencia y los rebotes con los objetos próximos a estos.
El problema en lograr saber la potencia según la distancia y los rebotes es que se basa en modelos estadísticos entonces se pierde fidelidad, así hay que lograr encontrar la cantidad de datos con la cual los modelos dedistribución sean más cercanos al valor real.
- METODOLOGIA:
1. Mediante Matlab se simularán los modelos de distribución de Ric y Rayleigh, y la ecuación de Friis.
2. Se verá con que cantidad de datos (100 o 100.000) es más cercana la distribución con la distribución normal que se quiere obtener, con distintos valores de potencia (variando la distancia y a su vez los rebotes)
3. Secalculará la potencia recibida por las antenas según distintas distancias y se calcularan las perdidas según lo estimado por Friis.
4. Se comparará lo resultados teóricos con los prácticos.

1.- Genere datos con distribución de Rayleigh y Rice con K = 0.5, 1, 2, 4, 10, 20 aprovechando que r tiene una distribución de Rice si se cumple . Normalice la potencia para cada valor de K de manera que lapotencia media sea unitaria y genere los histogramas respectivos. Los histogramas deben convergen a la respectiva función de densidad de probabilidad solamente si el número de datos es muy grande. Para observar este efecto genere histogramas con 100 datos, luego con 100.000 datos y compare.

Resultados simulación en Matlab:
Distribución de Rice:
| n=100000 | n=100 |
K=0,5 | | |
K=1 | ||
K=2 | | |
K=4 | | |
K=10 | | |
K=20 | | |
Figura 1: Histograma distribución de Rice.
Código empleado:
n=100000;
N=(1:n).*0;
r=[N;N;N;N;N];
M=(1:50).*0;
handle=[M;M;M;M;M];
x = handle;
y =handle;

rnorm=r;

s=1;
d_normal1=random('Normal',0,s,1,n);
d_normal2=random('Normal',0,s,1,n);

for i=1:6;
if(i==1) K=0.5; end
if(i==2) K=1; end
if(i==3) K=2; endif(i==4) K=4; end
if(i==5) K=10; end
if(i==6) K=20; end
A=(K*2*s^2)^0.5;
r(i,:)=( (A +( d_normal1)).^2 + (d_normal2).^2 ).^0.5;
end

Omega_exp=(1:6).*0;
for i=1:6;
sum=0;
for j=1:n;
sum = sum + r(i,j)^2;
end
Omega_exp(i)=sum/n;
rnorm(i,:)=Omega_exp(i)^(-0.5).*r(i,:);
end

for i=1:6;
[handle(i,:),y(i,:)] = hist(rnorm(i,:),50);
x(i,:) = handle(i,:)/n;
endfor i=1:6;
figure;
bar(y(i,:),x(i,:));
axis([0 2.5 0 0.15]);
end


Apreciación:
Se puede ver claramente que a medida que aumenta el número de muestras el histograma converge a la función de densidad respectiva. De forma que si se tuviesen infinitas muestras la función de densidad sería idéntica a la función de Rice teórica.
Distribución de Rayleight:
n=100000 | n=100...