首先，了解什么是瑞利和莱斯分布是有用的，然后我们可以更容易地了解如何使用该统计数据来描述某些衰落通道。

在同相和正交分量上具有相同高斯分布的零均值复信号将具有瑞利分布的幅度。我遇到的一个有用的解释是关于频谱分析仪噪声的安捷伦 (HP) 应用笔记。

https://literature.cdn.keysight.com/litweb/pdf/5966-4008E.pdf

我将在下面粘贴相关图，感谢 HP/Agilent/Keysight。第一个图显示了复零均值高斯信号的典型样本。如果我们在实轴和虚轴上绘制分布的直方图，两者都是熟悉的高斯分布钟形曲线。

如果在同相和正交分量上具有相同高斯分布的复信号不是零均值的，如下图所示，那么这个过程的幅度分布将是 Ricean。

那么这如何适用于衰落信道呢？中心极限定理在这里发挥作用。中心极限定理指出，大量独立随机变量的总和将具有趋向于高斯分布的分布，而与各个过程的分布无关。

在衰落信道的情况下，我们看到从发射器到接收器的许多独立信号路径以不同的延迟到达的结果。不同的到达时间导致每个信号是一个独立的随机过程。在陆地陆地移动通信中，通常没有特别强的直接路径，但是许多反射路径的分布导致接收器处的零均值高斯复信号（一旦载波被移除）。如果信号实际上有这个过程（这意味着有许多间接路径并且没有特别单一的主要直接路径），那么接收到的 AMPLITUDE 或相关功率电平将通过瑞利分布很好地建模。

当存在主要信号路径，特别是强于其他信号路径时，存在多个反射路径，则接收信号的幅度将遵循莱斯分布。例如，这在卫星通信中更为常见。

无论我们处理的是平坦衰落（整个信号带宽上的幅度变化为 1）还是频率选择性衰落（信道带宽内特定频率的幅度衰落与信道带宽内其他频率的幅度无关），都会发生上述情况.

频率选择或平坦衰落

频率选择性衰落或平坦衰落与瑞利的信号强度分布无关。这只与延迟传播有关。（见下图）。

信道的延迟扩展决定了衰落的频率选择性（不管它是否是瑞利）。宏蜂窝环境的典型延迟扩展如下图所示：