网络信道模型有哪些

❶ 什么是ISO/OSI网络参考模型其主要特点是什么

OSI（Open System Interconnect），即开放式系统互联。 一般都叫OSI参考模型，是ISO（国际标准化组织）组织在1985年研究的网络互联模型。该体系结构标准定义了网络互连的七层框架（物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层），即ISO开放系统互连参考模型。在这一框架下进一步详细规定了每一层的功能，以实现开放系统环境中的互连性、互操作性和应用的可移植性。

特点：
（1）网路中各节点都有相同的层次；
（2）不同节点的同等层具有相同的功能；
（3）同一节点内相邻层之间通过接口通信；
（4）每一层使用下层提供的服务，并向其上层提供服务；
（5）不同节点的同等层按照协议实现对等层之间的通信。

❷ 信道建模要考虑哪些因素

化。编码器输出的数字序列与到译码器输入的数字序列之间的关系，通常用多端口网络的转移概率作为编码信道的数学模型进行描述。?三、信道的数学模型?（一）调制信道模型?
调制信道模型描述的是调制信道的输出信号和输入信号之间的数学关系。调制信道、输入信号、输出信号存在以下特点：?1.信道总具有输入信号端和输出信号。???
2.信道一般是线性的，即输入信号和对应的输出信号之间满足叠加原理。???
3.信道是因果，即输入信号经过信道后，相应的输出信号的响应有延时。???
4.信道使通过的信号发生畸变，即输入信号经过信道后，相应的输出信号会发生衰减。???
5.信道中存在噪声，即使输入信号为零，输出信号仍然会具有一定功率???
因此，调制信道可以被描述为一个多端口线性系统。如果信号通过信道发生的畸变是时变的，那么这是一个线性时变系统，这样的信道被

称作"随机参数信道"；如果畸变与时间无关，那么这是一个线性时不变系统，这种信道被称作"恒定参数信道"。??
调制信道的数学模型为：??
y(t)?=?x(t)?*?h(t;τ)?+?n(t)??
其中x(t)是调制信道在时刻t的输入信号，即已调信号。y(t)是调制信道在时刻t的输出信号。h(t;τ)是信道的冲激响应，τ代表时延，h(t;τ)表示在时刻t、延时为τ时信道对冲激函数δ(t)的响应，描述了信道对输入信号的畸变和延时。*为卷积算子。n(t)?是调制信道上存在的加性噪声，与输入信号x(t)无关，又被称为"加性干扰"。由于信道的线性性质，并且考虑信道噪声，x(t)?*?h(t;τ)?+?n(t)就是x(t)通过由信道响应h(t;τ)描述的调制信道的输出。调制信道可以同时有多个输入信号和多个输出信号，这时的x(t)和y(t)是矢量信号。??
h(t)使得调制信道的输出信号y(t)的幅度随着时间t发生变化，因此被称作"乘性干扰"。乘性干扰h(t)是t的函数，受到信道特性的影响通常随着时间随机变化，因此一般只能用随机过程描述其统计特性，这种信道被称作"随机参数信道"。不过也有信道的乘性干扰基本不随着时间变化，可以认为其h(t)为一常量，这种信道被称作"恒定参数信道"。由短波电离层反射、超短波及微波电离层散射、超短波视距

绕射等媒质构成的调制信道属于随参信道。由架空明线、对称电缆、同轴电缆、光缆、微波视距传播、光波视距传播等媒质构成的调制信道属于恒参信道。??
n(t)是信道的加性噪声，它独立于输入信号x，因此也独立于输出信号y。即使信道的输入信号为零，信道仍然有来自噪声的能量输出。加性噪声的来源主要有：电路内部的热噪声和散弹噪声，来自外部的宇宙噪声等等

❸ 信道模型有哪几种

调制信道 —— 研究的着眼点只关心调制器输出和解调器的输入
编码信道 —— 研究的着眼点只关心编码和译码（数字通信系统）

❹ 计算机网络中，OSI七层模型把我搞得一塌糊涂！谁能帮帮我解惑七层模

物理层：一条信道，用电压模拟0和1传递信号。
数据链路层：一个司机，把IP包封装成帧，完成到下一个节点的运输工作。
IP层（网络层）：一个导航，把数据打包成IP包，找到通往目标主机的路径
TCP层（运输层）：一个监工，为IP层提供了可靠性，防止丢包。
会话层：支持断点通信，对传输大文件很有用。
表示层：一种数据格式，把数据标准化，压缩，加密，格式转换。
应用层：一个接口，不同的程序可以直接用

❺ LTE信道有哪些模型，EVAEPAETU三种信道模型分别指什么

EPA：Extended Pedestrian A model 扩展步行者信道模型
EVA：Extended Vehicular A model 扩展车辆信道模型
ETU：Extended Typical Urban model 扩展典型城市信道模型

❻ 无线通信信道模型

无线通信的书籍中最有代表性的书有

Andrea Goldsmith 的 WIRELESS COMMUNICATIONS
下面是下载地址
http://wsl.stanford.e/~andrea/Wireless/Book.pdf

虽然难点但是是一本不错的书

希望对你有所帮助

❼ 数据链路层使用的主要信道有哪些

1、点对点信道：这种信道使用一对一的点对点通信方式。

2、广播信道：这种信道使用一对多的广播通信方式，因此过程比较复杂。

服务与功能：

1、数据链路层在物理层提供的服务的基础上向网络层提供服务，其最基本的服务是将源自网络层来的数据可靠地传输到相邻节点的目标机网络层。

2、为达到这一目的，数据链路必须具备一系列相应的功能，主要有：如何将数据组合成数据块，在数据链路层中称这种数据块为帧（frame），帧是数据链路层的传送单位。

(7)网络信道模型有哪些扩展阅读：

设计数据链路层的原因：

1、在原始的物理线路上传输数据信号是有差错的。

2、设计数据链路层的主要目的就是在原始的、有差错的物理传输线路的基础上，采取差错检测、差错控制与流量控制等方法，将有差错的物理线路改进成逻辑上无差错的数据链路，向网络层提供高质量的服务。

3、从网络参考模型的角度看，物理层之上的各层都有改善数据传输质量的责任，数据链路层是最重要的一层。

❽ 信道模型的三种表示方法

信道模型的三种表示方法：

调制信道 —— 研究的着眼点只关心调制器输出和解调器的输入

编码信道 —— 研究的着眼点只关心编码和译码（数字通信系统）

EPA：Extended Pedestrian A model 扩展步行者信道模型

EVA：Extended Vehicular A model 扩展车辆信道模型

ETU：Extended Typical Urban model 扩展典型城市信道模型

信道模型简介

在对信道建模的讨论中我们只讨论基本的信道，即只有一个输入和一个输出的信道，以及基本信道的级联和并联。信道建模与信源建模一样是以随机过程的理论为基础的，所不同的是现在涉及输入和输出两个随机过程，因此在建模中条件概率或条件概率分布密度函数起着核心的作用。信道模型是用数学表达式来描述信道特性的。

❾ 移动通信中，信道模型是怎么样的

1、Clarke Modal最理想的模型:

其中N为多径径数，Cn为每一径的幅度增益，wd为最大多普勒频散，an为每一径来波方向，phin为每一径初始相位。其中Cn，an，phin是随机数，在径数N很大的时候，g(t)可被视为高斯随机过程，an,phin看做在(-pi,pi]均匀分布，由此有以下结论：（1）信号幅度服从瑞利分布；（2）相位在(-pi,pi]均匀分布；（3）信道响应的二阶统计特性：如自相关满足贝塞尔曲线J(wd*tau),（tau:相关时间差，之前我写过一篇速度估计的日志，其中的相关算法就是基于自相关的二阶统计特性估计移动速度），信号两个正交分量的互相关为0；（4）以及四阶统计特性。由于告诫统计特性不好表达，直接给出公式了：

2、Jake Modal:这是现在常用的信道模型，与Clarke的不同时，归一化后每一径幅度增益相同且为1/sqrt(N),每径初始相位都为0，第n径来波方向为2*pi*n/N,n=1,2,3,..N。也就是上述中的Cn，an，phin为：

Jake模型大名就不说了，我觉得大家之所以那么爱用它是因为它将Clarke理论模型优化了，它是可以用仿真实现的。毕竟Clarke是个统计模型，每一径来波方向都在(-pi,pi]均匀分布的随机数，但只当多径数量趋于无穷的时候才符合以上统计特性，看到许多文章都用100个正弦分量来合成一个径，这对系统仿真来说代价太大。那么怎么才能用有限个的正弦分量(N)产生符合Clarke统计特性的信道呢？Jake模型为了减少计算量，就人为的把N径均匀的分布在(-pi,pi]范围内，仿真的时候这N个径不是(-pi,pi]的随机数，而是公式an=2*pi*n/N给出的特定值，这样即使N很小也能保证N个径合成的信号与Clarke模型理论一致的，图1给出了N=6时的情况。可以说Jake模型为Clarke理论模型找到了实际仿真可用的信道设计方案。但是有些地方理想的比较过分，比如每一径的增益都一样（实际中可能吗？多径延时特别小的话可以吧），而且初始相位也相同（可能吗？多径延时特别小的话可以吧），这样设计可能对算法仿真结果上有好处，不过做工程的话还是希望仿真模型更接近实际一些吧，所以文章【1】对Jake模型进行改进。

图1 方位角an分布

但Jake模型的有一处设计让我很惊叹它的巧妙，即径数的选择N=4M+2，有了这个条件就可以简化仿真运算，可以减少做硬件用到的震荡器（正弦分量）数量，想想本来要用N个正弦分量，现在只需M=(N-2)/4个了，简化运算量。就拿TD-SCDMA信道来说吧，通常给出5个径的Power Average和多径时延tau_t，注意这里的径区别于上述径。此处为“大径”，大径由多径时延区分开，而其中每一个“大径”由无穷个“小径”合成，这些“小径”才是上面模型所提到的径的概念，“小径”合成的大径服从上述的Clarke模型或Jake模型的统计特性，假设有6个小径N=6，那么M=1，从图1可以看出这6个“小径”方位角分布的对称关系，从而将信道模型化简为：

从上面看出，Jake模型和Clarke有那么多不同，就可以很容易理解为什么Jake模型的统计特性与Clarke理论不符了，下面给出公式：

3、改进信道：尽管Jake信道那么的受欢迎，但是由于其高阶统计特性与理想不符，所以文章【1】的作者对它进行了改进，其实我倒是觉得这个信道怎么又朝着Clarke改回去了，说白了就是让幅度、初始相位、来波方向尽可能随机以符合Clarke理论的统计分布，但同时又能保证如Jake模型中所有径总体来看在（-pi,pi]上均匀分布的，是有可借鉴之处的。挺适合我之前说的速度估计算法使用，毕竟相关算法、CrossingRate算法都是由理论Clarke模型推出来的嘛。既能保证统计特性符合Clarke理论，又借鉴了Jake模型的优点能减少硬件实现和仿真时用到的正弦分量(径数N)的个数。另外文章【1】说Clarke模型无法产生用于频率选择性和MIMO的信道，这个我是百思不得其解，怎样的统计特性才符合呢？为什么文章【1】的统计特性就可以产生符合MIMO的信道呢，想通了留到总结(2)记录好了。下面给出Cn，an，phi公式：

其高阶统计特性如下，与在径数大的时候与Clarke完全一致：