1.引入问题

做信道可达速率仿真时发现需要产生大尺度衰落因子β\betaβ,已知β\betaβ的公式为βljk=zljk(rljk/R)α\beta_{ljk}=\frac{z_{ljk}}{({r_{ljk}/R})^\alpha}βljk=(rljk/R)αzljk其中，zljkz_{ljk}zljk代表阴影衰落因子，α\alphaα代表路径损耗指数，rljkr_{ljk}rljk代表j小区k用户到l小区的距离，RRR代表小区半径。
现在的问题是，我们是取平均，以中间的用户为代表产生大尺度衰落因子；还是每次都产生随机数，任选几个距离，然后取平均值呢？显然是后者。

2.解决问题

有几个需要注意的点：

阴影衰落因子的均值是多少？是零吗？
阴影衰落因子的标准差取8dB是什么意思？

m = 0; % 分布的均值
v = 8; % 分布的方差
mu = log((m^2)/sqrt(v+m^2)); % 公式中的均值参数
sigma = sqrt(log(v/(m^2)+1)); % 公式中的方差参数[M,V]= lognstat(mu,sigma); % 可以验证随机数的均值与方差的正确性X = lognrnd(mu,sigma,1,1e6); % 产生随机数hist(log(X), 100) % 画出随机数的对数正态分布函数图

最后生成的结果很奇怪，并没有产生预想中的结果。

到底是哪里出了问题呢？再细细研究一下lognrndlognrndlognrnd这个函数，均值是零的时候画出来的图就很奇怪。

我们可以采取一种迂回的办法，先使用正态分布产生对数的值，然后返回去计算原来的值。

log_z_ljk=normrnd(0,8);%阴影衰落的对数服从正态分布
z_ljk=10^(log_z_ljk/10);     %阴影衰落的值

参考文献

https://blog.csdn.net/u012526003/article/details/52173936
https://www.diangon.com/m213611.html

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matlab仿真之大尺度衰落因子的产生1--小区内

1.引入问题

2.解决问题

参考文献

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