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基于MonteCarlo方法的通信仿真实现及应用研究

摘要：蒙特卡罗法(MonteCarlo，简称MC)的实质是利用服从某种分布的随机数来模拟现实

系统中可能出现的随机现象。本文首先给出了如何利用蒙特卡罗法来近似地描述研究对象的

概率分布的一般方法，然后在Windows平台上实现基于MC的通信仿真系统。该系统能够应

用于各种随机数序列的概率分布仿真分析。本文工作对于分析和研究通信系统中的随机变量

分布有参考价值。

关键词：MonteCarlo仿真，通信系统仿真，随机变量分布

1.引言

随着通信技术发展的日新月异，通信系统及其设计和研究也日趋复杂。因此，在现代通

信系统的设计研发环节中，越来越重视采用计算机技术来进行系统的分析和设计，用软件进

行仿真分析已经成了必不可少的一部分。蒙特卡洛仿真如今已是数字模拟试验的一种专用术

语，它通常被应用于那些无法或难于用数学理论方法解决的随机过程场合。在通信系统中，

时变的、随机变化的无线通信信道就属于这种情况[1]。居于此，本文介绍了基于蒙特卡洛方

法的通信系统仿真实现的原理，对仿真系统的开发和研究提供了方案和实验的论证。

2.基本原理

在实际应用中，对于噪声信号以及其他的一些随机现象，经常采用随机数发生器来仿真

模拟。利用计算机生成一系列的随机信号及噪声，可以模拟通信系统中信号的传输，并估计

在噪声存在下系统的性能。

MonteCarlo方法的实质就是利用服从某种分布的随机数来模拟现实系统中可能出现的

随机现象，由于每次仿真试验仅能描述所考察系统出现的一种可能状态,故若能进行大量次

数的仿真试验,就能得到与现实所期望的情况相一致的统计结果。

2.1均匀分布随机数

理论上说，具有连续分布的随机数，通过函数变换，组合，取舍等方法，可以产生其他

0,1

任意分布的随机数。[]区间上的均匀随机数是一种最简单，最容易产生的随机数，因此，

[][]

0,10,1

在计算机上产生其他任何随机数时，几乎都使用上的均匀随机数。常用的分布均

[2]

匀随机数生成算法有以下三种。

1)线性同余法

均匀随机数的产生通常利用递归公式，如下：

-1-

Xk()aXk(1)cModM[−+]（1）

式（1）产生一个整数值的随机序列范围为，种子值是用户提

0()Xk1≤M≤−X(0)

[]

0,1间

供的且是式（1）中唯一用作递归的随机数，这个序列通过实施浮点操作可以转化为在

均匀分布的随机数：

U(k)Float[X(k)/M]（2）

式（2）的输出对应最大为M状态的有限状态序列。因此，其最大周期为M。

2)Wichman-Hill算法

这种产生长周期序列的方法通过线性合并不同短周期随机数发生器的输出来实现。如果

把周期N1和N2的