信道增益是复数吗

ChannelStateInformation:信道增益状态信息.，在无线通信领域，所谓的CSI，就是通信链路的信道属性。它描述了信号在每条传输路径上的衰弱因子，即信道增益矩阵H中每个元素的值，如信号散射（Scattering）,环境衰弱（fading，multipathfadingorshadowingfading）,距离衰减（powerdecayofdistance）等信息。CSI可以使通信系统适应当前的信道条件，在多天线系统中为高可靠性高速率的通信提供了保障。　　一般情况下，接收端评估CSI并将其量化反馈给发送端（在时分双工系统中，需要反向评估）。因此CSI可分为CSIR和CSIT。

路径增益和信道增益区别，信道增益：1、信道增益：信道自身的传输特性，与输入输出无关，会虽时间和频率变化，信道增益，信道的路径增益分贝数时路径损耗的分贝值的负数。2、路径增益和信道增益区别，路径增益常用分贝值来表示，毫米波大规模MIMO的信道具有空域稀疏性，可以简单通过AoA和路径增益将其准确建模。

　　Channel State Information :信道增益状态信息.，在无线通信领域，所谓的CSI，就是通信链路的信道属性。它描述了信号在每条传输路径上的衰弱因子，即信道增益矩阵H中每个元素的值，如信号散射（Scattering）,环境衰弱（fading，multipath fading or shadowing fading）,距离衰减（power decay of distance）等信息。CSI可以使通信系统适应当前的信道条件，在多天线系统中为高可靠性高速率的通信提供了保障。　　一般情况下，接收端评估CSI并将其量化反馈给发送端（在时分双工系统中，需要反向评估）。因此CSI可分为CSIR和CSIT。

一般般来说增益越高，同等要求下，通讯距离越远，通讯时尽量让两个天线的最大增益处对准。天线的增益高点可以提高稳定接收距离，但环境的影响可比你天线的增益要大很多，一堵墙或一个拐角，就会将你天线带来的增益抵消掉，而且天线是需要一个较大的地平面的。天线所谓增益实际上是指辐射的方向性，增益越高说明其指向性越好。因此增益高的天线具有强烈的方向性，对不准效果反而差。不过辐射波遇到障碍物会反射，这样一来预测辐射的方向性所带来的效果就是一个很复杂的事情。

信号的增益的意思是：每200ADC units/mV,ADC的分辨率为11位,ADC零值为1024，在这里基线值没有明确给出，但可以认为它等于ADC零信1024。1,信号增益即信号放大系数，或放大倍数， 例如输入信号10mV，输出1V ,增益为100，或者可以写成100mV/mV2，200ADC units /mV 为 每200值为1m3，ADC Analog digital convter ,模拟数子信号转换， 例如将一个1V的交流或直流信号经过ADC， 转换成数字信号。

互补。信道增益是个相对值，也是时变值，它表征信道上传输的信号的衰减。信道系数得值取决于信道增益的值，两者也可以说是互补的关系。

不可以。接收端的接收功率小于发送端的发送功率，所以发送功率乘以信道增益一定大于发送功率，即信道增益小于1。

在无线信号传输中，多径效应不可避免，其结果是会发生符号间干扰，那么收发端希望通过平坦衰落来传输信号，这样传输质量可控。多径时延：指电磁波经不同路径传播后，各分量场到达接收端时间不同，按各自相位相互叠加而造成干扰，使得原来的信号失真，或者产生错误。信号都是多个路径历经千辛万苦过来的，俗话说有朋自远方来，不得用公式描述一下子嘛多径信道的冲激响应表示为多径响应。

不知道你所谓的增益是哪种增益，是数字信号处理的增益，还是通信天线的辐射增益？如果是数字基带信号处理的增益，那每个子信道不完全一样。由于最终发射信号的是使用统一的数据速率，因此子信道中数据速率越低的，反而增益越高。而数据速率越高的增益反而低。如果天线的辐射增益，这个就和信号的辐射频率有关。天线体积相等的条件下，辐射频率越低增益也低，辐射频率高的增益也大。

可以。根据查询电子发烧网显示，实现增益为1只需要准备两个输入信号，以及一个反馈电阻就可以，两根信号线接同一个示波器信道可以实现信号增益为1。

转个无线AP

相干带宽是一特定频率范围，在该范围内，两个频率分量有很强的幅度相关性。=============================================在无线通信系统中，如果信号的带宽小于信道的相干带宽，则接收信号会经历平坦衰落过程，此时发送信号的频谱特性在接收机内仍能保持不变。然而，由于信道增益的起伏，接收信号的强度会随时间变化。反之，如果信号的带宽大于信道的相干带宽，则接收信号会经历频率选择性衰落，此时接收信号的某些频率比其他分量获得了更大的增益，使接收信号产生了失真，从而引起符号间干扰。

　　[摘 要]本文在充分考虑了算法复杂度和系统性能之间的折中关系后,提出一种在MIMO系统中基于MNC准则对信道矩阵的进行不断地合并得到一种近似于理想波束赋形的权向量的方法。仿真结果证明与信道矩阵单一值分解(SVD)的方法相比本文提出的波束赋形方法在保证传输性能趋于理想波束赋形性能的前提下大幅度减少算法复杂度。 　　[关键词]MIMO系统 传输波束赋形技术 旋转复矩阵 最大合并准则 　　[中图分类号]TN919.72[文献标识码]A[文章编号]1007-9416(2010)02-0124-02 　　 　　 　　1 引言 　　MIMO天线和时空处理技术的结合是提高无线链路高速传输能力的可行性方法[1][2]。MIMO技术使得系统容量更大,空间复用和分集增益使服务质量更好[3]。 　　在闭环系统中最大速率传输(MRT)的MRC算法利用发射端已知的信道参数在发射端进行波束赋形接收端进行合并[6]来进一步提高MIMO系统的容量[4][5]。为使接收SNR值最大本文波束赋形用信道矩阵的奇异值分解(SVD)构成传输波束赋形和接收合并向量[7][9],传输波束赋形功率迭代计算出主要的奇异向量[12],用幂迭代产生传输波束赋形向量的方法能保证系统性能损失最小的基础上降低了算法复杂度。 　　本文对2×2复合旋转矩阵做出的新的理论推导能更加有效地处理复合向量正交性问题[19],旋转变换法用来计算基于两个复合向量的最大合并准则的单位向量范数,并在此基础上得到在MIMO信道连续运用MNC准则的新的波束赋形方法。仿真结果表明在同等系统性能条件下的4×4MIMO系统中新的波束赋形方法性能与理想波束赋形非常接近,计算复杂度比幂迭代法低60%。 　　1 系统描述 　　发射波束赋形和接收分集合并的MIMO系统信道矩阵服从独立同分布复合零均值高斯分布,发射端维的复合信号传输向量为: 　　(1) 　　和分别表示信道矩阵和维接收复向量,表示协方差矩阵为的复高斯噪声矢量,表示大小为的单位矩阵。接收端传输数据符号表示为 　　(2) 　　式(1)中表示传输矢量的共轭复数,表示有效信道增益,当信道噪声为白噪声[8]根据SNR准则接收MRC为: 　　(3) 　　在波束赋形矢量取任意值时,当信道矩阵的主奇异向量等于矩阵的最大奇异向量时信道增益()最大: 　　(3) 　　因此信道矩阵主奇异向量的波束赋形技术最优。通过对式(4)和(5)进行幂迭代得到传输矢量。 　　(4) 　　(5) 　　再对矢量进行初始化后重复迭代次后就得到收敛于的信道增益。上述信道矩阵幂迭代为阶实数乘法,为迭代次数。在性能最佳的前提下新波束赋形的算法复杂度比幂迭代法低至少。 　　2 新的传输波束赋形方法 　　本文基于使输出为最大值的MNC准则提出对MIMO信道矩阵的维列向量进行连续合并的波束赋形法,MNC有两种不同类型的权向量:类型1和类型2,且有 　　(6) 　　其中MNC是由向量和组成的向量: 　　(7) 　　范数极值为: 　　(8) 　　复向量的极值等于阶矩阵较大的奇异值。 　　和的第一列分别称为内部矢量和外部矢量 　　(9) 　　在上述基于MNC准则确定权向量的基础上提出一种确定的波束赋形策略,确定后就很容易计算出接收矢量。当时波束赋形性能最佳,波束赋形矢量信道增益为,Type1时实际增益为,Type2时。时对MIMO信道矩阵的各列向量连续进行次MNC运用来确定。把矩阵的前两列与权向量合并其余列保持不变就得到传输波束赋形矢量。也就是说我们以增加算法复杂度为代价获得最佳波束赋形矢量[9][11]。 　　3 仿真结果 　　在发射信号已知的平坦衰落MIMO信道中对幂迭代波速赋形和最佳波束赋形的性能进行仿真。如图1所示在不计BER的前提下时性能最优,Type2波束赋形的性能与最佳波束赋形十分接近,Type1波束赋形的性能与最佳波束赋形完全相同。 　　对调制的MIMO系统BER仿真如图2所示,与最佳波束赋形相比Type1和Type2波束赋形方案不仅降低算法复杂度,在处与最佳波束赋形性能仅相差0.3dB。 　　从图3中我们可以看出,在同等性能条件下计算复杂度比幂迭代法少70%。 　　4 结语 　　本文提出的MIMO无线信道中基于最大列合并准则的复矢量正交波束赋形方法是用新构造的复矩阵作为复矩阵正交性旋转传输的一般表达式,根据MRC准则用三个不同的权向量对两个复向量进行合并,进行连续合并得到的MIMO信道矩阵的信道增益与信道矩阵的最大单值的信道增益相似。仿真结果表明新的波束赋形在大幅度降低算法复杂度的同时性能与最佳波束赋形的非常相似。 　　 　　[参考文献] 　　[1] G. J. Foschini and M. Gans, “On limits of wireless communications in a fading environment when using multiple antennas,”Wireless Personal Commun., vol.6,pp.311-335,Mar.1998. 　　[2] I. E. Telatar, “Capacity of multi-antenna Gaussian channels,”Eur.Trans. Telecommun.,vol10,pp.585-595. 　　[3] S. M. Alamouti, “A simple transmit diversity scheme for wireless communications,”IEEE J.Select.Areas Commun.,pp.1451-1458,Oct.1998. 　　[4] A. J. Goldsmith and P. P. Varaiya, “Capacity of fading channels with channel side information,”IEEE Trans.Inform. Theory,vol.43,pp.1986-1992,Nov. 1997. 　　[5] A.J.Goldsmith,S.A.Jafar,N.J. Jindal,and S.Vishwanath,“Capacity limits of MIMO channels,” IEEE J. Select. Areas Commun.,vol.21,pp.684702,June2003. 　　[6] T.K.Y.Lo,“Maximum ratio transmission,”IEEE Trans.Commun.,vol. 47,pp.1458-1461,Oct.1999. 　　[7] M.R.Hestenes,“Inversion of matrices by biorthogonalization and related results,”J.Society for Industrial and Applied Mathematics,vol.6,no.1,pp.5190,Mar.1958. 　　[8] S.Shlien,“A method for computing the partial singular value decomposition,”IEEE Trans.Pattern Analysis and Machine Intelligence,vol.4,pp.671-676,Nov.1982. 　　[9] H.Lee,S.-H.Park,and I.Lee, “A new MIMO beamforming technique based on rotation transformation,” in Proc. IEEE ICC"07,June 2007. 　　[10] Z.Drmac,V.Hari,and I.Slapnicar, “Advances in Jacobi methods,”in Proc. Third Conference on Applied Mathematics and Scientific Computing,pp.63-90, June 2001. 　　[11] A.M.Chan and I.Lee,“A new reduced-complexity sphere decoder for multiple antenna systems,”in Proc. IEEE ICC"02,vol.1,pp.460-464,Apr.2002. 本文为全文原貌 未安装PDF浏览器用户请先下载安装 原版全文

G=10LOGK 如题，G=-20，即：-20=10*LOGK。 LOGK=-2。 求反对数，得：K=0.01

（1）接收机增益分为射频接收通道增益和基带处理增益两部分。射频接收信道增益=射频接收信道输出信号功率/天线口射频输入信号功率；基带处理增益包括扩频增益，编码（信道编码和语音编码）增益等。（2）接收灵敏度是指接收机在满足规定BER（例如0.1%）指标要求的条件下，天线口能够接收到的最小接收信号电平。最小接收灵敏度用功率表示Smin=KTBFt（S/N）mK 是常数T 表示温度B 表示信号带宽Ft 表示系统的噪声系数（S/N）m 表示解调所需信噪比（3）移动台的热噪声是指：UE 接收信道的噪声底，即没有信号输入情况下UE 接收机本身底噪功率。取决于UE 接收机噪声系数指针。电阻由于其内部电子热运动会产生噪声，即为通常所说的热噪声，其噪声功率计算公式为：热噪声＝（kBT-108dBm）/3.84MHz。如果UE 射频接收信道的噪声系数为9dB，则有：UE 接收机底噪（等效到射频接收前端）＝（-108dBm+9dB）/3.84MHz=-99dBdBm/3.84MHz。

因为rayleigh信道增益本来就是一个伪随机变量，如果没有遍历这个随机变量，那么它的均值当然有大有小。例如设置多普勒频移为100Hz，它的相干时间为5ms左右，你至少要跑100个相干时间才能遍历这个随机变量，仿真才会得到正确的结果吧。如果你只跑1~2个相干时间，恰好这时候信道处于正增益的时间，仿真性能当然变好了，如果信道处于深衰落的时候，仿真性能当然变差了。多普勒频移设置得越小，为了保证100个相干时间，当然要跑更多的点。而你却设置为0。

问题一：什么是信道增益 10分 信道增益是指信道系数h，描述的是信道本身的衰减及衰落特性 问题二：服从瑞利分布的信道增益编程时如何取值? 瑞利衰落信道（Rayleigh fading channel）是一种无线电信号传播环境的统计模型。这种模型假设信号通过无线信道之后，其信号幅度是随机的，即“衰落”，并且其包络服从瑞利分布。这一信道模型能够描述由电离层和对流层反射的短波信道，以及建筑物密集的城市环境。 12瑞利衰落只适用于从发射机到接收机不存在直射信号（LoS，Line of Sight）的情况，否则应使用莱斯衰落信道作为信道模型。 问题三：在认知无线电中，信道增益与信噪比之间的关系？ 10分 在认知无线电中，信道增益与信噪比之间的关系是： 1、信道带宽与信道容量之间的关系为： C=Wlog阀(1+S/N) bps 式中C为信道容量，W为信道宽度，N为噪声功率，S为信号功率，S/N表示信噪比； 2、信道增益状态信息.，在无线通信领域，所谓的CSI，就是通信链路的信道属性。它描述了信号在每条传输路径上的衰弱因子，即信道增益矩阵H中每个元素的值，如信号散射（Scattering）,环境衰弱（fading，multipath fading or shadowing fading）,距离衰减（power decay of distance）等信息。CSI可以使通信系统适应当前的信道条件，在多天线系统中为高可靠性高速率的通信提供了保障； 3、信噪比的计量单位是dB，其计算方法是10lg(PS/PN)，其中Ps和Pn分别代表信号和噪声的有效功率，也可以换算成电压幅值的比率关系：20Lg(VS/VN)，Vs和Vn分别代表信号和噪声电压的“有效值”。在音频放大器中，我们希望的是该放大器除了放大信号外，不应该添加任何其它额外的东西。因此，信噪比应该越高越好。 问题四：如何理解信道编码中的编码增益？ 1.编码的缺点是引入冗余搐元，增大了带宽。 2.而好处是同样的误码率要求下，带宽增加可以换取信噪比Eb/N0值的减小； 3.在给定误码率下，编码与非编码相比节省的信噪比Eb/N0称为编码增益。 举个例子： 假设不编码的时候，在信噪比 = 3dB的时候，系统的误码率为10^(-2)； 而编码以后，由于接收码字具有纠错功能，信噪比还是3dB的话，误码率肯定小于10^(-2)； 换句话说，编码后的接收信号如果还想满足10^(-2)误码率的话，对信噪比的要求会降低，可能只要0dB的信噪比就能满足上述误码率要求。 所以在满足10^(-2)误码率的前提下，编码增益就是3dB。 问题五：信道增益和信道衰落增益是一回事吗 不是一回事 问题六：怎么理解信道? 频段是划分信道的，就是说不同频段的电磁波是不同穿道。一根光纤中也可以传输不同波长的波，由不同波长的光波划分不同信道 问题七：如何理解mimo系统中的复用增益和编码增益 2x2MIMO架构，就是mimo技术的叠加技术。　　mimo技术　　mimo(multiple-input multiple-output)系统，该技术最早是由marconi于1908年提出的，它利用多天线来抑制信道衰落。根据收发两端天线数量，相对于普通的siso(single-input single-output)系统，mimo还可以包括simo(single-input multi-ple-output)系统和miso(multiple-input single-output)系统。　　可以看出，此时的信道容量随着天线数量的增大而线性增大。也就是说可以利用mimo信道成倍地提高无线信道容量，在不增加带宽和天线发送功率的情况下，频谱利用率可以成倍地提高。　　利用mimo技术可以提高信道的容量，同时也可以提高信道的可靠性，降低误码率。前者是利用mimo信道提供的空间复用增益，后者是利用mimo信道提供的空间分集增益。实现空间复用增益的算法主要有贝尔实验室的blast算法、zf算法、mmse算法、ml算法。ml算法具有很好的译码性能，但是复杂度比较大，对于实时性要求较高的无线通信不能满足要求。zf算法简单容易实现，但是对信道的信噪比要求较高。性能和复杂度最优的就是blast算法。该算法实际上是使用zf算法加上干扰删除技术得出的。目前mimo技术领域另一个研究热点就是空时编码。常见的空时码有空时块码、空时格码。空时码的主要思想是利用空间和时间上的编码实现一定的空间分集和时间分集，从而降低信道误码率。 问题八：信道参数包括哪些 20分 很多啊！传输速率，信噪比，信道增益，噪声功率，以及怎样的一个环境（如多径衰落）。

不可以ChannelStateInformation:信道增益状态信息.，在无线通信领域，所谓的CSI，就是通信链路的信内道属性。它描述了信号容在每条传输路径上的衰弱因子，即信道增益矩阵H中每个元素的值，如信号散射（Scattering）,环境衰弱（fading，multipathfadingorshadowingfading）,距离衰减（powerdecayofdistance）等信息。CSI可以使通信系统适应当前的信道条件，在多天线系统中为高可靠性高速率的通信提供了保障。

在认知无线电中，信道增益与信噪比之间的关系是：1、信道带宽与信道容量之间的关系为： C=Wlog2(1+S/N) bps 式中C为信道容量，W为信道宽度，N为噪声功率，S为信号功率，S/N表示信噪比；2、信道增益状态信息.，在无线通信领域，所谓的CSI，就是通信链路的信道属性。它描述了信号在每条传输路径上的衰弱因子，即信道增益矩阵H中每个元素的值，如信号散射（Scattering）,环境衰弱（fading，multipath fading or shadowing fading）,距离衰减（power decay of distance）等信息。CSI可以使通信系统适应当前的信道条件，在多天线系统中为高可靠性高速率的通信提供了保障；3、信噪比的计量单位是dB，其计算方法是10lg(PS/PN)，其中Ps和Pn分别代表信号和噪声的有效功率，也可以换算成电压幅值的比率关系：20Lg(VS/VN)，Vs和Vn分别代表信号和噪声电压的“有效值”。在音频放大器中，我们希望的是该放大器除了放大信号外，不应该添加任何其它额外的东西。因此，信噪比应该越高越好。

你好，请问你后来解决了吗，我也想知道怎么弄，如果还记得，望赐教，谢谢

1.编码的缺点是引入冗余码元，增大了带宽。2.而好处是同样的误码率要求下，带宽增加可以换取信噪比Eb/N0值的减小；3.在给定误码率下，编码与非编码相比节省的信噪比Eb/N0称为编码增益。举个例子：假设不编码的时候，在信噪比 = 3dB的时候，系统的误码率为10^(-2)；而编码以后，由于接收码字具有纠错功能，信噪比还是3dB的话，误码率肯定小于10^(-2)；换句话说，编码后的接收信号如果还想满足10^(-2)误码率的话，对信噪比的要求会降低，可能只要0dB的信噪比就能满足上述误码率要求。所以在满足10^(-2)误码率的前提下，编码增益就是3dB。

　　信道和信噪比在定理中有比例关系。信道增益状态信息.，在无线通信领域，所谓的CSI，就是通信链路的信道属性。它描述了信号在每条传输路径上的衰弱因子，即信道增益矩阵H中每个元素的值，如信号散射，环境衰弱，距离衰减等信息。CSI可以使通信系统适应当前的信道条件，在多天线系统中为高可靠性高速率的通信提供了保障。 　　信噪比的计量单位是dB，在音频放大器中，我们希望的是该放大器除了放大信号外，不应该添加任何其它额外的东西。因此，信噪比应该越高越好。

信道和信噪比在定理中有比例关系。信道增益状态信息.，在无线通信领域，所谓的CSI，就是通信链路的信道属性。它描述了信号在每条传输路径上的衰弱因子，即信道增益矩阵H中每个元素的值，如信号散射，环境衰弱，距离衰减等信息。CSI可以使通信系统适应当前的信道条件，在多天线系统中为高可靠性高速率的通信提供了保障。 信噪比的计量单位是dB，在音频放大器中，我们希望的是该放大器除了放大信号外，不应该添加任何其它额外的东西。因此，信噪比应该越高越好。

相干带宽是一特定频率范围，在该范围内，两个频率分量有很强的幅度相关性。=============================================在无线通信系统中，如果信号的带宽小于信道的相干带宽，则接收信号会经历平坦衰落过程，此时发送信号的频谱特性在接收机内仍能保持不变。然而，由于信道增益的起伏，接收信号的强度会随时间变化。反之，如果信号的带宽大于信道的相干带宽，则接收信号会经历频率选择性衰落，此时接收信号的某些频率比其他分量获得了更大的增益，使接收信号产生了失真，从而引起符号间干扰。===========================================关于“CDMA”的相干带宽是多少?这个问题犯了概念上的错误。我想你应该指出一个具体的系统，比如说是美国的IS-95标准，然后在一个具体的传播环境的情况下进行测量。在不同的地方，相干带宽是不一样的。比如说手机静止的时候，和在飞速行驶的车中，信道的相干带宽是不一样的。

不是一回事

相干带宽是一特定频率范围，在该范围内，两个频率分量有很强的幅度相关性。=============================================在无线通信系统中，如果信号的带宽小于信道的相干带宽，则接收信号会经历平坦衰落过程，此时发送信号的频谱特性在接收机内仍能保持不变。然而，由于信道增益的起伏，接收信号的强度会随时间变化。反之，如果信号的带宽大于信道的相干带宽，则接收信号会经历频率选择性衰落，此时接收信号的某些频率比其他分量获得了更大的增益，使接收信号产生了失真，从而引起符号间干扰。===========================================关于“CDMA”的相干带宽是多少?这个问题犯了概念上的错误。我想你应该指出一个具体的系统，比如说是美国的IS-95标准，然后在一个具体的传播环境的情况下进行测量。在不同的地方，相干带宽是不一样的。比如说手机静止的时候，和在飞速行驶的车中，信道的相干带宽是不一样的。

相干带宽是一特定频率范围，在该范围内，两个频率分量有很强的幅度相关性。=============================================在无线通信系统中，如果信号的带宽小于信道的相干带宽，则接收信号会经历平坦衰落过程，此时发送信号的频谱特性在接收机内仍能保持不变。然而，由于信道增益的起伏，接收信号的强度会随时间变化。反之，如果信号的带宽大于信道的相干带宽，则接收信号会经历频率选择性衰落，此时接收信号的某些频率比其他分量获得了更大的增益，使接收信号产生了失真，从而引起符号间干扰。

（1）接收机增益分为射频接收通道增益和基带处理增益两部分。 射频接收信道增益=射频接收信道输出信号功率/天线口射频输入信号功率； 基带处理增益包括扩频增益，编码（信道编码和语音编码）增益等。 （2）接收灵敏度是指接收机在满足规定BER（例如0.1%）指标要求的条件 下，天线口能够接收到的最小接收信号电平。 最小接收灵敏度用功率表示Smin=KTBFt（S/N）m K 是常数 T 表示温度 B 表示信号带宽 Ft 表示系统的噪声系数 （S/N）m 表示解调所需信噪比 （3）移动台的热噪声是指： UE 接收信道的噪声底，即没有信号输入情况下UE 接收机本身底噪功率。取 决于UE 接收机噪声系数指针。 电阻由于其内部电子热运动会产生噪声，即为通常所说的热噪声，其噪声功 率计算公式为： 热噪声＝（kBT-108dBm）/3.84MHz。 如果UE 射频接收信道的噪声系数为9dB，则有： UE 接收机底噪（等效到射频接收前端） ＝（-108dBm+9dB）/3.84MHz=-99dBdBm/3.84MHz。

相干带宽是一特定频率范围， 在该范围内，两个频率分量有很强的幅度相关性。 ============================================= 在无线通信系统中，如果信号的带宽小于信道的相干带宽，则接收信号会经历平坦衰落过程，此时发送信号的频谱特性在接收机内仍能保持不变。然而，由于信道增益的起伏，接收信号的强度会随时间变化。反之，如果信号的带宽大于信道的相干带宽，则接收信号会经历频率选择性衰落，此时接收信号的某些频率比其他分量获得了更大的增益，使接收信号产生了失真，从而引起符号间干扰。 =========================================== 关于“CDMA”的相干带宽是多少?这个问题犯了概念上的错误。 我想你应该指出一个具体的系统，比如说是美国的IS-95标准，然后在一个具体的传播环境的情况下进行测量。在不同的地方，相干带宽是不一样的。比如说手机静止的时候，和在飞速行驶的车中，信道的相干带宽是不一样的。

因为rayleigh信道增益本来就是一个伪随机变量，如果没有遍历这个随机变量，那么它的均值当然有大有小。例如设置多普勒频移为100Hz，它的相干时间为5ms左右，你至少要跑100个相干时间才能遍历这个随机变量，仿真才会得到正确的结果吧。如果你只跑1~2个相干时间，恰好这时候信道处于正增益的时间，仿真性能当然变好了，如果信道处于深衰落的时候，仿真性能当然变差了。多普勒频移设置得越小，为了保证100个相干时间，当然要跑更多的点。而你却设置为0。

高阶调制增益受什么影响较大？A:信道条件,B:覆盖,C:干扰,D:天线高度,E参考答案A

信道之间的主要区别在于1所在频段2使用功率3加密（亚音）4收发频率（差频）5带宽，至于你说的电压增益等是机器本身的性能，如增益，信噪比，工作电压，频率稳定度，天线阻抗等，这些是设备固定的性能，是不能手动更改的。而信道之间的区别是因为手动设置时输入值不同而出现差异的，是数值的不同，而不是性能的不同。

以类型而定

分享到： 收藏推荐 1引言未来无线通信要求能够提供各种多媒体业务,对通信速率提出了更高的要求。而在高速无线通信情况下,无线信道的多径特性会在系统中引入严重的符号间干扰(ISI),信道衰落特性会影响系统容量。因此,要求有一套方案能够有效对抗无线信道的多径衰落。众所周知,接收分集可以有效对抗信道衰落。但是在一些场合,比如蜂窝移动通信的下行链路中,移动终端受体积限制并不适合采用天线分集技术,一种可行的办法就是在基站采用发射分集。有文献证明[1],发射分集可以取得和接收分集等效的分集增益,信道容量随天线数成比例增加。OFDM能够将整个信道分成若干并行的子信道,增加了符号长度,因此能够有效消除多径效应带来的符号间干扰。因此,研究OFDM与发射分集的结合对于宽带无线通信意义重大。但是,在基于发射分集的OFDM系统中,接收端无论是进行空时解码还是相干检测都需要运用准确的信道参数[2]。目前,已有文献[3~5]对此问题进行了研究。

建伍750中继台设置功率的方法如下：发射功率，天线增益，信道选择。1、发射功率：建伍750中继台的发射功率可以通过设备上的功率开关进行设置。根据实际通信需求和环境条件，可以选择不同的功率档位进行调整。2、天线增益：建伍750中继台的天线也会对信号传输距离和质量产生影响。天线增益越高，信号传输距离越远，但也会增加设备的成本和安装难度。3、信道选择：建伍750中继台需要选择一个合适的信道进行通信。不同的信道在传输距离、稳定性和干扰程度等方面可能有所不同，需要根据实际情况进行选择。

　　目前在4G通信网络LTE中确实运用到了MIMO即多收多发，指在发送端或接收端采用多天线进行数据传输并结合一定的信息处理技术来达到系统容量最大化，质量最优的技术的集合。常用的MIMO有DL 4*2及DL 2*2 MIMO。DL 4*2表示基站侧有4根天线进行发射数据，UE侧采用2天线接收。　　无线空口技术在时域及频域的使用达到极限，如何更高的容量达以满足日益发展的需求？MIMO能够利用空间维度的资源、提高频谱效率。使信号获得更大的系统容量、更广的覆盖和更高的用户速率。　　MIMO是LTE系统的重要技术，理论计算表明，信道容量随发送端和接收端最小天线数目线性增长，所有MIMO模式下信道容量大于单天线模式下的信道容量。MIMO能够更好的利用空间维度的资源、提高频谱效率。使信号在空间获得阵列增益、分集增益、复用增益和干扰抵消增益等，从而获得更大的系统容量、更广的覆盖和更高的用户速率。　　复用增益　　在相同带宽，相同总发射功率的前提下，通过增加空间信道的维数（即增加天线数目）获得的吞吐量增益。　　分集增益　　MIMO系统对抗信道衰落对性能的影响，利用各天线上信号深衰落的不相关性，减少合并后信号的衰落幅度（即信噪比的方差）而获得性能增益。　　阵列增益　　MIMO系统利用各天线上信号的相关性和噪声的非相关性，提高合并后信号的平均SINR而获得的性能增益。　　干扰抵消增益　　通过利用IRC或其它多天线干扰抵消算法，为系统带来的干扰场景下的增益。

表示等价的信道的信道各项增益因子.当前信道通过正交变换之后可以表示为等价信道(无干扰)的形式.但是接收方和发送方都要经过矩阵处理.

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802.11技术在过去10年已经取得了突破性发展。但可靠性和干扰问题依然是Wi-Fi没能取得更进一步发展的绊脚石。 没有什么再比用户抱怨Wi-Fi性能不稳定、覆盖不好、经常掉线更让网管人员崩溃的事了。解决Wi-Fi这个看不到且不断变化的环境的确是个问题。而且射频干扰也是个罪魁祸首。 不同于授权频谱，将一定的带宽授权给特定的服务商使用。Wi-Fi是一个任何人都可以使用的共享介质，它工作在2.4Ghz和5Ghz这两个免授权频段。 射频干扰几乎来自于所有能发出电磁信号的装置 – 无线电话、蓝牙手机、微波炉乃至智能仪表。但大多数企业都没有意识到的是，最大的Wi-Fi的干扰源是他们自己的Wi-Fi网络。 当一部802.11客户端设备侦听到其它信号，无论该信号是否是WiFi信号，设备都会暂缓传输数据直到该信号消失。在数据传输中出现干扰则会导致数据丢包，从而强制WiFi重传数据。重传会造成数据吞吐量下降，并给共享同一AP的用户带来普遍的影响。 虽然频谱分析工具现已集成在AP中帮助IT部门观察并甄别Wi-Fi干扰，但如果他们不切实解决干扰问题，那么就没有什么实际意义。 射频干扰的问题由于新型无线标准802.11n的推出而变得更加严重。802.11n通常在一个AP中采用多个射频信号在不同的方向和方位传输几路Wi-Fi数据流，从而实现更高的连接速率。现在，出问题的机会翻倍了。这些信号中如果有一路信号受到干扰，那么作为802.11n用于显著提高数据传输速率的基本技术，空间复用和信道绑定将全部失效。 解决干扰问题的通行做法 通常解决射频干扰的方法包括降低物理数据率，降低受影响AP的发射功率，以及改变AP的信道分配三种方式。虽然这些方法有他们各自的专长，但没有一个是直接针对射频干扰问题的。 目前市场上充斥着大量采用全向双极天线的AP，这些天线从各个方向发送和接收信号。由于这些天线总是不分环境，不分场合地发送和接收信号，一旦出现干扰，这些系统除了与干扰做斗争以外没有其它办法。它们不得不降低物理数据传输速率，直至达到可接受的丢包水平为止。这简直太没有效率了。而且随之而来的是，共享该AP的所有用户将会感受到无法忍受的性能下降。 不可思议的是，降低AP的数据速率实际却产生了与期望相反的结果。数据包在空中停留的时间更长。这就意味着需要花更长的时间接收这些数据包，从而增加丢包的风险，使它们在周期性干扰中变得更加脆弱。 另一种为Wi-Fi设计的通常做法是降低AP的发射功率，从而更好地利用有限的信道数量。这样做可以减少共享一台AP的设备数量，以提高AP的性能。但是降低发射功率的同时也会降低客户端接收信号的强度，这就转变成了更低的数据率和更小范围的Wi-Fi覆盖，进而导致覆盖空洞的形成。而这些空洞必须通过增加更多的AP来填补。而增加更多AP，可以想象，它会制造更多的干扰。 最后，大多数WLAN厂商愿望你能相信，解决Wi-Fi干扰的最佳方案是“改变信道”。就是当射频干扰增加时，AP会自动选择另一个“干净”的信道来使用。 虽然改变信道是一种在特定频率上解决持续干扰的有效方法，但干扰更倾向于不断变化且时有时无。通过在有限的信道中跳转，引发的问题甚 至比它解决的问题还要多。 在使用最广泛的2.4GHz Wi-Fi频段，总共只有三个非干扰信道。即使是在5GHz频段，在去除动态频率选择(DFS)之后也只有4个非重叠40MHz宽信道，DFS是一种允许非授权设备与现有雷达系统共享频谱的机制。图一：针对802.11工作在5GHz频段的可用信道 AP执行的改变信道操作需要将连接的客户端脱离并再次关联。这将引起语音和视频类应用的中断，并导致由于相邻AP为防止同信道干扰而变换信道而引发的多米诺骨牌效应。 同信道干扰是在不同的设备使用同一个信道或用同一无线频段发射和接收Wi-Fi信号时产生的设备间干扰。为了将同信道干扰降至最低，网管人员试图更好地设计他们的网络。而针对有限的可用频谱，则通过将AP部署的间距拉到足够远，达到它们之间无法侦听或无法相互干扰的目的。然而，Wi-Fi信号不会停止也不会受这些架构的限制。 改变信道的方法也不会考虑到客户的使用感受。在这些场景中，干扰取决于AP所处的有利位置，但客户看到了什么?难道转移到一个干净的信道真能改善用户体验吗? 征集方案：更强的信号，更低的干扰 一种预测Wi-Fi系统性能的技术指标就是信噪比(SNR)。SNR是接收信号水平与背景噪音强度的差值。通常，信噪比越高，误码率越低且吞吐量越高。但是，一旦干扰发生，还会有一些其它的问题令网管人员担心，即信号与干扰加噪声比，也称作SINR。 SINR是信号水平与干扰水平的差值。由于反映了射频干扰对用户吞吐量的负面影响，因此SINR是一个更好的指标，用来反映一个Wi-Fi系统能够达到何种性能。SINR值越高，数据传输率就越高，频谱容量就越大。图二：SINR是决定Wi-Fi系统性能的重要指标 为了获得更高的SINR指标，Wi-Fi系统必须通过提高信号增益或降低干扰来实现。但问题是传统的Wi-Fi系统只能通过提高功率或在AP上竖起高增益定向天线来增加某个方向上的信号强度，但这却限制了对小区域的覆盖。最新的Wi-Fi创新技术所采用的自适应天线阵列为网管人员带来了福音，它利用定向天线的优势获得增益和信道，而且用更少的AP实现了对同一区域的覆盖。 采用更智能的天线解决干扰问题 Wi-Fi的理想目标是将一个Wi-Fi信号直接发送给某个用户，并监控该信号，确保它以最大速率传送给用户。它不断在信号路径上重定向Wi-Fi传输，而该路径是干净的且无需变换信道。 新型Wi-Fi技术结合了动态波束形成技术和小型智能天线阵列(即所谓的“智能Wi-Fi”)，成为最接近无线理想境界的解决方案。 动态的，基于天线的波束形成技术是一种新开发的技术，用于改变由AP发出的射频能量的形态和方向。动态波束形成技术专注于Wi-Fi信号，只有在他们需要时，即干扰出现时才自动“引导”他们绕过周围的干扰。 这些系统为每个客户端应用了不同的天线模式，当问题出现时就会改变天线模式。比如在出现干扰时，智能天线可以选择一种在干扰方向衰减的信号模式，从而提升SINR并避免采用降低物理数据率的方法。 基于天线的波束形成技术采用了多个定向天线元在AP和客户端之间提供数千种天线模式或路径。射频能量可以通过最佳路径辐射，从而获得最高的数据速率和最低的丢包率。 对标准Wi-Fi介质访问控制(MAC)客户端确认的监控可以决定信号的强度、吞吐量和所选路径的丢包率。这样就保证了AP能够确切地了解客户的体验 – 并且在遇到干扰时，AP可以完全控制去选择最佳路径。 智能天线阵列也会主动拒绝干扰。由于Wi-Fi只允许同一时刻服务一个用户，因此，这些天线并非用于给某一个指定的客户端传输数据之用，而是用于所有客户端，这样才能忽略或拒绝那些通常会抑制Wi-Fi传输的干扰信号。结果是在某些情况下可以获得高达17dB的信号增益。图三：采用动态波束形成技术自动回避干扰 注：图中说明：通过波束成型，信号可增强至10dBi（上）；通过主动避免干扰，可获得额外的信号增益，达-17dB（下）；动态优化的天线模式（左）；集成了智能天线阵列的AP（右）。 或许这项新技术的最大好处是它可以自动运行，无需手工调节或人工干预。 对于网管人员来说，由于大量新型Wi-Fi设备对企业网的冲击，解决射频干扰问题正在变得越来越重要。同时，用户对Wi-Fi连接可靠性的要求越来越高，对支持流媒体应用的需求更是与日俱增。 解决射频干扰问题是企业发展中顺应这些趋势的关键。但要实现它，就意味着要采用更加智能和更具适应性的方法来处理失控的无线频率，它们是引起所有这些干扰出现的根源。

目前在4G通信网络LTE中确实运用到了MIMO即多收多发，指在发送端或接收端采用多天线进行数据传输并结合一定的信息处理技术来达到系统容量最大化，质量最优的技术的集合。常用的MIMO有DL4*2及DL2*2MIMO。DL4*2表示基站侧有4根天线进行发射数据，UE侧采用2天线接收。无线空口技术在时域及频域的使用达到极限，如何更高的容量达以满足日益发展的需求？MIMO能够利用空间维度的资源、提高频谱效率。使信号获得更大的系统容量、更广的覆盖和更高的用户速率。MIMO是LTE系统的重要技术，理论计算表明，信道容量随发送端和接收端最小天线数目线性增长，所有MIMO模式下信道容量大于单天线模式下的信道容量。MIMO能够更好的利用空间维度的资源、提高频谱效率。使信号在空间获得阵列增益、分集增益、复用增益和干扰抵消增益等，从而获得更大的系统容量、更广的覆盖和更高的用户速率。复用增益在相同带宽，相同总发射功率的前提下，通过增加空间信道的维数（即增加天线数目）获得的吞吐量增益。分集增益MIMO系统对抗信道衰落对性能的影响，利用各天线上信号深衰落的不相关性，减少合并后信号的衰落幅度（即信噪比的方差）而获得性能增益。阵列增益MIMO系统利用各天线上信号的相关性和噪声的非相关性，提高合并后信号的平均SINR而获得的性能增益。干扰抵消增益通过利用IRC或其它多天线干扰抵消算法，为系统带来的干扰场景下的增益。

检查无线网卡与无线路由器距离是否合适，当它们之间的距离很远时，不妨缩短它们的通信距离，并将它们之间明显障碍物全部移开，以增加无线网卡信号接收能力。要是不能调整它们之间的距离时，可以使用天线来适当扩大无线网络信号覆盖范围。检查无线网络周围是否存在强信号干扰源。首先，检查无线网卡与无线路由器距离是否合适，当它们之间的距离很远时，不妨缩短它们的通信距离，并将它们之间明显障碍物全部移开，以增加无线网卡信号接收能力。其次，检查无线网络周围是否存在强信号干扰源。减少射频冲突的一种方法是确保无线网拥有很强的信号能够通过其用户所处的位置。选用发射功率强的无线路由器进行组网。要是无线路由器发射功率很小，会造成无线上网信号十分微弱，那么无线网卡将很难正常接收到上网信号，无线连接成功率自然就不高了，只有适当增大无线路由器发射功率，才能改善无线连接的稳定性。

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目前有三个解决无线电干扰的常用办法，其中包括降低物理数据传输率，减少受干扰AP的传输功率和调整AP的信道分配。在特定情况下，上述三种方法每一种都很管用，但是这三种方法没有一种能够从根本上解决无线电干扰这一问题。 　　如今市场上销售的AP绝大部分使用的是的全向偶极天线。这些天线在所有方向上的发射和接收速率相当。由于在任何情况下这些天线的传输和接收速度相同，因此当出现了干扰，这些设备唯一的选择就是与干扰进行对抗。它们必须要降低物理数据传输速率，直到数据包丢失率达到一个可接受的水平。 　　然而降低AP的数据传输速率并不能达到预期的效果。数据包滞空时间变得更长，这意味着需要花费更多的时间进行接收，因此掉包的机率更大。这反而让它们对周期性干扰更为敏感。这一解决办法基本上没有什么效果，这导致所有共用这一AP的用户都受到了影响。 　　另一个方法是降低AP传输功率以更好的使用有限的信道。这需要减少共用同一个AP的设备的数量，这样做可以提高性能。但是降低了传输功率也会降低信号的接收强度。这就变成了降低数据传输率，同时wi-fi覆盖将出现漏洞。这些漏洞需要使用更多的AP进行填补。可以想象，增加AP的数量将会导致更多的干扰。 　　请不要改变信道 　　最后，多数WLAN厂商会让你相信解决wi-fi干扰的最佳办法是“改变信道”。但是当无线电干扰增加后，可供AP自动选择的“干净”信道又在哪里呢? 　　尽管在应对特定频率上出现持续干扰时改变信道是一种有用技术，但是干扰通常都具有间歇性和变化无常的特点。由于可供改变的信道数量有限，这一种技术反而会带来更多的问题。 　　在wi-fi 使用最为广泛多的2.4GHz频段上，仅有三个互不干扰的信道。即使是在5GHz频段上，在排除了动态频率选择后，也仅有4个互不重叠的40MHz宽的信道。 　802.11在5GHz频谱范围的可用信道 　　AP改变信道需要连接的客户端断开连接，重新进行连接，这会导致音频和视频应用出现中断。改变信道还会产生多米诺效应，因为邻近的AP也需要随之改变信道以避免同信道干扰。 　　在设备使用相同的信道或是无线电频率传输和接收wi-fi信号时，这些设备会彼此干扰，这种干扰称为同信道干扰。为了最大程度的降低同信道干扰，网络管理员在架设网络时会让这些AP相隔足够远，以确保它们无法彼此听到或是干扰对方。然而wi-fi信号不会仅仅限于这些网络中，它们会四处发散。 　　改变信道也不能被认为是最适合用户的一种方法。在这些场景中，干扰是由那些处于优势位置的AP所决定的。客户看到了什么呢?转向一个干净的信道真的对用户有用吗?　希望：更强的信号和更少的干扰 　　预测wi-fi系统性能如何的通用单位是信噪比(SNR)。SNR显示了接收信号的强度与底噪的差值。通常在高SNR的情况下，极少出现误码，吞吐量也较高。但是随着干扰的出现，网络管理员还需要考虑信号与干扰和噪声比(SINR)。 　　SINR是信号与干扰之间的差值。由于能够显示出无线电干扰对用户吞吐量带来的负面影响，SINR成为了衡量wi-fi网络性能的有效指示器。高SINR意味碰上更高的数据传输率和更强的频谱性能。 　　为了取得高SINR值，wi-fi系统必须要增加信号增益或是减少干扰。问题是通常的wi-fi系统只是通过增加功率或是连接高增益定向天线来增加信号强度。在自适应天线阵列领域内的最新wi-fi创新可以让网络管理员在不增加AP数量的情况下通过定向天线优势获得增益与信道。 　　利用智能天线减少干扰 　　wi-fi解决干扰的良方是拥有将wi-fi信号直接定向一名用户并监视该信号确保以最高吞吐率传输，同时经常性的重新定向wi-fi传输的信号路径，在不改变信道的情况下使用干净的信号路径。 　　结合了动态波束成型和微型化智能天线阵型的新wi-fi技术成为了最佳解决方案。 　　基于天线的动态波束成型是一种新技术，其可以改变来自AP的射频能量的形态与方向。动态波束成型能够调节wi-fi信号，当发生干扰后自动“驾驭”它们避开干扰。 　　对于每一个客户来说，这些系统使用的是不同的天线，当出现问题后它们会调整天线。比如说，当出现干扰，智能天线会在干扰方向选择带有衰变的信号模式，以此来增加SINR和避免降低物理数据传输速率。 　　波束成型使用了大量的定向天线以在AP和用户间创建数千种天线模式。由于射频能量能以最佳路径传输，因此可以带来最高的数据传输速度和最低的掉包率。　　标准的wi-fi媒体访问控制(MAC)客户端回执能够监视和确定所选择路径的信号强度、吞吐速率和误包率。这确保了AP能够准确知道用户的体验，如果发生了干扰，AP能够自动调整以找到最佳路径。智能天线阵列也对于抵御干扰有着积极的作

分集度空时编码能较好地利用由多发送多接收天线构成的多输入多输出(MIMO)系统所提供的传输分集度和自由度,可在不增加带宽和发送功率的情况下改善信息传输性能,提高信息传输速率.1998年Tarokh等最早提出了空时编码的概念,并给出了准静态和快衰落信道中空时码的设计准则[1].由于实际衰落信道一般介于准静态和快衰落信道之间,因此,空时码设计时最好既能满足准静态衰落信道设计准则又能满足快衰落信道设计准则,即构造文献[1]中所称的“巧妙贪婪(smart andgreedy)”空时码.2002年Hassibi等提出了线性弥散空时分组码,并从信道容量的角度给出了空时码的设计准则,即空时码设计时要使得含空时编码等价信道的容量最大化[2].但是,基于这一设计准则得到的空时码,往往做不到满发送分集度.故空时码设计时应综合考虑上述两种设计准则,即在保证满发送分集度下,尽可能使编码增益与等价信道容量最大.本文提出了一种新的空时分组码———对角块正交代数空时(DBOAST)分组码.证明了DBOAST分组码在准静态和快衰落信道中所能达到的发送分集度和编码增益;分析了含DBOAST分组码等价信道的容量。

修改密码，或者隐藏网络

通过简化的一三个节点的中继网络的一二个节点的网络的等效信道增益，我们制定的资源分配问题的一个合作MU-OFDM CR系统在一个类似的形式，为一个非合作MU-OFDM CR系统。

【环境】坐落在红星路立交桥下，地理位置很优越，就是酒店招牌被门口两棵大树挡完了，有点吃亏！酒店大堂很明亮，感觉还比较高档，不像是48/客吃饭的地儿，哈哈。。。餐厅装修蛮好，水晶吊灯是主打，桌椅板凳都非常干净整洁。餐厅人不多，不吵闹。唯一遗憾的是，能搜到wifi，信号巨弱，无法连接上。 【菜品】取餐区比较小，菜品不多，但是看上去很干净，口味整体偏淡一点，味道一般。可以随便吃吃。。 【服务】服务非常好，服务员都很有礼貌，整理餐桌收盘子都很麻利，咨询他们问题，他们都耐心解答，酒店的服务确实比苍蝇馆子有素质多了。。。 整体：48/客，这样的环境和服务对得起这个价格！菜品呢可以随便吃吃。。。嘴巴稍微刁点儿的童鞋建议绕道~！

1999年1月8日，《数字化生存》译者胡泳正式代表“数字论坛”向未来学家尼葛洛庞帝递交了顾问聘书。标志着“数字论坛”正式诞生。那一时期大红大紫的“数字英雄”，多已沉沦；但“数字论坛”却在默默耕耘中，经受了时间的考验，至今未失本色。仅举一端，在网上流传的经典中，大浪淘沙后留下的数字化名著，几乎全是数字论坛成员的果实：《数字化生存》、《21世纪网络生存术》、《数字财富》、《数字时代的人与商业》、《孤独的狂欢》、《网络创世纪》……等。而其它噪音，早已“尔曹身与名俱灭”。数字论坛这种数字化启蒙中独特的群星灿烂现象，是一种历史现象。许多人都在问我们，数字论坛到底是谁(或什么)，而对我们自己来说，最大的困惑也正在这里。前些天在万圣书园聚会，负责新浪“数字论坛”专栏的刘书，又提出这个问题。谁来写一写数字论坛？大家你推我，我推你，谁也不愿接这“脏活”、“累活”。这是可以理解的，但凡问是“谁”或“什么”，都属哲学上最不好回答的问题。我这里说“数字论坛”是谁或什么，只是我个人的视点，并不算数，大家公认或历史说的，才算数。数字论坛的逻辑回顾在理性缺位的启蒙中，技术成为替代：对现代性的一种新的反应立场一个时代，有一个时代的本性。所谓本性，就是问“是谁”或“是什么”中的“谁”或“什么”。现代性这个问题本身就具有历史性，是在追究这个时代的“道”，即：什么是这个时代“合理的”，或什么是这个时代“将成为现实的”。其它问题都自然包含在这个问题之中，比如有现代性，才有现代化，才有政治的、经济的、文化的其它各种派生的问题。

狼（嚎） 鸡（鸣） 狮（咆） 犬（吠） 虎（啸） 鹤（唳） 龙（吟） 猿（啼) 马（嘶）咩咩——羊 哞哞——牛 汪汪——狗 笃笃,呱呱——青蛙 知了知了——知了 咪咪、喵喵——猫 蝈蝈——蝈蝈 唧唧、叽叽——小鸡 嗷呜——老虎 吱吱——老鼠 嗯啊嗯啊-驴 喔喔——用来写公鸡的声音。 咯嗒、咯咯嗒——用来写母鸡的声音 叽叽——用来写小鸡、小鸟的叫声。 瞿瞿（加上“口”）qū——蟋蟀的叫声。 啾唧——用来写虫、鸟等细碎的叫声。 呱呱——用来写鸭子、青蛙等的响亮的叫声。 嗡嗡——用来写昆虫飞动的声音。 呦呦——鹿叫 咿呦——山鹿叫 咿喔、喔——鸡叫 嘶——马鸣、虫幽咽凄切叫声 哮、嗥——兽吼叫 嗒嗒——马蹄声 嘶噪——马鸣声 咿咿——虫叫、豚鸣 狺狺（yinyin）象声词，狗叫的声音 二、鸟的叫声 1、画眉的叫声 嘎—叽——如果鸟没有立毛，表示想叫有不敢叫出来；如果鸟立毛了，表示鸟已经怕到了极点。 科.科.科——画眉连续叫表示害怕示弱。 奥.奥.奥——画眉摆头并叫起来，表示威胁。 呜.呜.呜——画眉并张开双翅，是在说我要打架。并张开双翅并叫着，那是它在说我爱你，见到你真高兴。它见到母鸟也会有此动作的。 谷.谷.谷——画眉并尾巴上下摆动表示我想要个女孩的声音；并在原地打圈或在栖棒上摆头是在说这地方是我的。当心我咬你哦。 秋.秋——画眉提醒我害怕的声音 娃.娃——画眉提醒同类有危险的声音 2、其它鸟儿叫声 喳喳——喜鹊的叫声。 啁[zhōu]啾[jiū]——鸟叫的声音。 呖[lì]呖——形容鸟类清脆的叫声，如莺声呖呖。 嘤[yíng]嘤——形容鸟叫声。 噌——麻雀飞的声音。 哇哇、咻咻、哑哑——形容乌鸦叫声。 嘎[gā]嘎——形容大雁等的叫声，也作呷呷，鸭子的叫声。 咕[gū]——形容斑鸠等的叫声。 戛然——多形容嘹亮的鸟声，如：戛然长鸣。 啾[jiū]啾——形容许多小鸟一齐叫的声音，也形容凄厉的叫声。 刷啦——形容迅速擦过去的短促的声音，如：刷啦一声，柳树上飞走了一只鸟儿。 扑棱——形容翅膀抖动的声音，如：扑棱一声，飞起一只水鸟。 忒[tēi]儿——（方）形容鸟急促地振动翅膀的声音，如：麻雀忒儿一声就飞了。 砉[huā]——形容迅速动作的声音，如：乌鸦砉的一声飞了。 布谷——布谷鸟的叫声 chionk-chionk——长尾夜鹰，大声响亮有如铁器相敲 tiyu-tiyu——蓝雄鹌鹑的叫声 苦恶苦恶——白胸苦恶鸟的警告声，连续性，另一种叫声是“ruak-ruak-ruak-ruak-ruak” Kideedeedeedeedeeee——金背三趾啄木鸟飞行时发出的声音 嘟嘟嘟——红胸啄木鸟的连续像敲木的声音。 咕哚——斑头绿啄木鸟的大声连续的叫声。 咕咕姑——珠颈斑鸠的叫声，第三声较重且拉长。 可恶可恶——噪娟雄鸟的声音 啭——鸟婉转地叫 邕邕（yongyong）——象声词，形容鸟叫声 萧萧——形容鸟叫声 唼喋（shazha）——形容成群的鱼儿和鸟等吃东西的声音 刷啦——象声词，形容迅速擦过的短促声音 忒（tei）儿——象声词，形容鸟儿急促地振动翅膀的声音三、填小动物的叫声小猫(喵喵 ) 小狗( 汪汪) 小羊( 咩咩) 小牛(哞哞 ) 青蛙(呱呱 ) 喜鹊( ) 鸭子(呷呷 ) 公鸡( 喔喔) 老鸦( 哇哇) 蟋蟀( ) 蜜蜂(嗡嗡 ) 麻雀( 喳喳)小猫( 喵喵) 小狗( 汪汪) 小羊( 咩咩) 小牛( 哞哞) 青蛙(呱呱 ) 喜鹊( 喳喳) 鸭子( 嘎嘎 ) 公鸡(喔喔 ) 老鸦( 哇哇) 蟋蟀() 蜜蜂(嗡嗡 )

什么时间段的啊