CN102098081B - 一种信道参数确定方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种信道参数确定方法和装置。包括确定出信道包含的各个径的时延τ、功率P、到达角AOA和离开角AOD，预先设定视距LOS径的个数阈值、时延阈值范围和角度阈值范围；在所述信道包含的径的个数不小于所述个数阈值时，选出时延τ在所述时延阈值范围内、且到达角AOA和离开角AOD均在所述角度阈值范围内的备选LOS径；按照预设的搜索角度范围大小Δθ遍历搜索各个备选LOS径，计算每次搜索时落在相应搜索角度范围内的备选LOS径的功率和，从计算出的所有功率和中选择最大功率和，用该最大功率和除以落在该最大功率和对应的角度范围以外的所有径的功率和，将所得商值确定为莱斯因子K的值。本发明能够提高信道参数的准确性。

Description

一种信道参数确定方法和装置

技术领域

本发明涉及无线信道技术领域，尤其涉及一种信道参数确定方法和装置。

背景技术

研究无线信道的传播特性是构建移动无线通信系统的基础部分。任何一个无线通信系统在被研究、采纳和应用之前，应该首先对无线信道的特征参数做出详细的分析，建立合理的信道模型。

可见，确定无线信道的信道参数对信道模型的建立以及无线通信系统的研究等起到了至关重要的作用。其中，典型的信道参数例如有时延扩展（DS）、到达角扩展（ASA）、离开角扩展（ASD）、阴影衰落（SF）、莱斯因子（K）等。另外，国内外的研究表明，各个信道参数之间并不是独立的，而是有一定的互相关性，而且，每个参数又具有随距离变化的自相关性，这种互相关性和自相关性对信道模型建立以及系统级多用户的仿真评估有着重要的意义。

目前，确定信道参数时，通过模拟真实的通信系统实地测量天线阵的冲击响应，根据测得的冲击响应采用信道参数估计算法估计出信道参数。

图1是目前估计K因子的典型方法的流程图。

如图1所示，该方法包括：

步骤101，使用多个定向天线阵子组成一圈，测量每个定向天线阵子的定向信道冲击响应。

步骤102，根据各个定向天线阵子的定向信道冲击响应拟合出全向信道冲击响应。

本步骤中，将各个定向天线因子的定向信道冲击响应按照恒定的增益进行叠加，得到全向冲击响应。

步骤103，根据拟合出的全向信道冲击响应计算K因子。

本步骤中，其中P_mean和P_std分别是用于计算K因子的全向信道冲击响应点集合的功率的均值和方差。由步骤102可知，该全向信道冲击响应是通过将不同方向上的定向信道冲击响应进行叠加得到的。

其中，不同方向上的天线响应、即不同的定向信道冲击响应之间会有重叠的部分，而每个定向信道冲击响应的波瓣范围内的增益也不是恒定的，请参见图2。

图2是一圈含有八个天线阵元的天线阵列的冲击响应图。

图2中，每个天线阵元的冲击响应都表示了一个方向上的定向信道的冲击响应，由图2可见，各个定向信道的冲击响应有相互重叠的部分。

显然地，将各个定向信道冲击响应按照恒定的增益进行叠加得到的全向信道冲击响应是不准确的，根据该不准确的全向信道冲击响应计算出的K因子的误差也较大，实际的实验数据处理结果也验证了这一结论：在室外基站高度5m，收发端距离20m-50m时，使用传统的全向单天线测量得到的K因子的典型值是3-10dB，而采用图2方法得到的K因子最大值为1.03dB，显然图2方法得到的K因子的值是不准确的。

另外，在确定各个信道参数的自相关性时，需要得到两两测量点之间的距离信息，常用的方法有两种，其一是在计算自相关性时根据各个测量点的位置信息实时地计算出两个测量点之间的距离并进行排序搜索，这种方法不需要额外的空间来存储距离信息，是空间优先的方法，其二是预先计算好所有测量点中两两测量点之间的距离，将所有的距离信息进行排序后进行存储，这种方法不需要在计算相关性时进行排序搜索，是时间优先的方法。

然而，上述两种方法仍然存在各自的缺点，具体为：空间优先的方法需要在计算自相关性时实时地计算距离并进行距离的排序搜索，这在测量点数巨大时，会造成大量的重复计算，因此在满足空间最优的同时，在时间复杂度上的代价非常高；时间优先的方法中，每个信道的测量点数目的典型值是10万左右，对如此大的数据量进行排序是对现有计算机的能力的巨大挑战，而且，目前都是采用浮点数存储各个测量点的位置信息采样值，当采样点数值是10万左右时，需要的存储空间是50Gbytes数量级，需要占用的存储空间非常大。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例的目的在于提供一种信道参数确定方法和装置，以提高信道参数的准确性。

为达到上述目的，本发明实施例的技术方案具体是这样实现的：

一种信道参数确定方法，确定出信道包含的各个径的时延τ、功率P、到达角AOA和离开角AOD，该方法还包括：预先设定视距LOS径的个数阈值、时延阈值范围和角度阈值范围；

在所述信道包含的径的个数不小于所述个数阈值时，选出时延τ在所述时延阈值范围内、且到达角AOA和离开角AOD均在所述角度阈值范围内的备选LOS径；

按照预设的搜索角度范围大小Δθ遍历搜索各个备选LOS径，计算每次搜索时落在相应搜索角度范围内的备选LOS径的功率和，从计算出的所有功率和中选择最大功率和，用该最大功率和除以落在该最大功率和对应的角度范围以外的所有径的功率和，将所得商值确定为莱斯因子K的值。

一种信道参数确定装置，该装置包括第一确定模块、存储模块、备选LOS径选择模块、功率搜索模块和第二确定模块；

所述第一确定模块，确定出信道包含的各个径的时延τ、功率P、到达角AOA和离开角AOD；

所述存储模块，存储预先设定的视距LOS径的个数阈值、时延阈值范围和角度阈值范围；

所述备选LOS径选择模块，在所述信道包含的径的个数不小于所述个数阈值时，选出时延τ在所述时延阈值范围内、且到达角AOA和离开角AOD均在所述角度阈值范围内的备选LOS径；

所述功率搜索模块，按照预设的搜索角度范围大小Δθ遍历搜索各个备选LOS径，计算每次搜索时落在相应搜索角度范围内的备选LOS径的功率和；

所述第二确定模块，从计算出的所有功率和中选择最大功率和，用该最大功率和除以落在该最大功率和对应的角度范围以外的所有径的功率和，将所得商值确定为莱斯因子K的值。

由上述技术方案可见，本发明预先设定视距LOS径的个数阈值、时延阈值范围和角度阈值范围，在所述信道包含的径的个数不小于所述个数阈值时，选出时延τ在所述时延阈值范围内、且到达角AOA和离开角AOD均在所述角度阈值范围内的备选LOS径，按照预设的搜索角度范围大小Δθ遍历搜索各个备选LOS径，计算每次搜索时落在相应搜索角度范围内的备选LOS径的功率和，从计算出的所有功率和中选择最大功率和，用该最大功率和除以落在该最大功率和对应的角度范围以外的所有径的功率和，将所得商值确定为莱斯因子K的值。其中，所述最大功率和对应的角度范围内的备选LOS径就是选出的真实LOS径；该角度范围外的所有径包括该角度范围外的备选LOS径和非备选LOS径，该所有径是非LOS径。

可见，当采用定向天线阵列进行信道测量时，由于不需要由各个定向天线的定向信道冲击响应通过叠加拟合成全向信道冲击响应，再通过拟合出的全向信道冲击响应计算K因子的值，因此不会由于全向信道冲击响应的不准确而引起K因子计算的不准确。

本发明通过预先设置时延阈值范围和角度阈值范围可以将明显不是LOS径的其他径去除掉，从而选择出备选LOS径，通过根据搜索角度范围遍历搜索各个备选LOS径的功率和，由于LOS径的功率较大，因此如果在搜索角度范围内包含LOS径，则该角度范围内的各个备选LOS径的总功率和将是各次搜索得到的功率和中最大的，本发明通过将搜索过程中得到的最大功率和除以位于该最大功率和对应搜索角度范围以外的其他非LOS径的功率和，将所得商值确定为K因子的值，与现有技术中通过将定向信道冲击响应进行叠加得到全向信道冲击响应，再根据全向信道冲击响应计算K因子相比，能够明显提高K因子的准确性。

附图说明

图1是目前估计K因子的典型方法的流程图。

图2是一圈含有八个天线阵元的天线阵列的冲击响应图。

图3是本发明提供的K因子确定方法流程图。

图4是本发明提供的信道参数确定装置结构图。

图5是使用GPS进行定位的示意时序图。

图6是采用本发明提供的K因子计算方法计算K因子的分布图。

具体实施方式

本发明首先针对采用定向天线阵列进行信道测量进而确定信道参数的应用场景，提出了一种新的确定K因子的方法，与图1所示方法相比能够明显提高K因子的准确性。该新的确定K因子的方法可以广泛应用于信道建模、通信系统仿真等需要K因子值的各个领域。

另外，对于确定信道参数的自相关性的应用场景，本发明对在确定自相关性的过程中所用到的测量点地理位置信息的存储方法以及对所有测量点中两两测量点之间的距离信息的排序方法均进行了改进。通过改进的存储方法可以大大地节省存储空间，通过改进的排序方法可以明显提高排序速度，从而提高信道参数自相关性的计算速度。

为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举实施例，对本发明进一步详细说明。

图3是本发明提供的K因子确定方法流程图。

如图3所示，该方法包括：

步骤301，确定出信道包含的各个径的时延τ、功率P、到达角AOA和离开角AOD。

本步骤中，可以利用现有的信道参数估计算法估计出信道包含的各个径的时延τ、功率P、到达角AOA和离开角AOD，采用精度较高的信道参数估计算法为宜。其中的信道参数估计算法能够估计出该信道包含的最大径的个数，在这些最大径中包含视距（LOS）径。

步骤302，预先设定LOS径的个数阈值、时延阈值范围和角度阈值范围。

其中，步骤301和302的顺序可调。

步骤303，根据个数阈值和角度范围阈值选择备选LOS径。

本步骤中，在所述信道包含的径的个数不小于所述个数阈值时，选出时延τ在所述时延阈值范围内、且到达角AOA和离开角AOD均在所述角度阈值范围内的备选LOS径。

步骤304，根据搜索角度范围在所述角度阈值范围内搜索备选LOS径的功率和。

本步骤中，按照预设的搜索角度范围大小Δθ遍历搜索各个备选LOS径，计算每次搜索时落在相应搜索角度范围内的备选LOS径的功率和。

具体地，可以在所述角度阈值范围内根据搜索角度范围大小Δθ和搜索步长θ_s确定每次搜索时接收端和发射端的搜索角度范围，搜索落在该角度范围内的备选LOS径。通过分别以搜索步长θ_s转动发射端和接收端，即在收发两端进行联合搜索，可以遍历角度阈值范围内的各个搜索角度范围，搜索出落在各个搜索角度范围内的备选LOS径，进而计算出各个搜索角度范围内的备选LOS径的功率和。

步骤305，根据搜索出的功率和计算K因子的值。

本步骤中，从计算出的所有功率和中选择最大功率和，用该最大功率和除以落在该最大功率和对应的角度范围以外的其他非LOS径的功率和，将所得商值确定为莱斯因子K的值。

图3方法中涉及的个数阈值、时延阈值范围、角度阈值范围、搜索角度范围大小Δθ和搜索步长θ_s通常根据经验而定，也可以通过实验仿真等方式得到。其中，个数阈值通常是信道参数估计算法估计出的最大径的个数的一半；所述时延阈值范围是通常信道包含的各个径的最小时延τ到最大时延τ减去最小时延τ的差的20%与最小时延τ之和；所述角度阈值范围通常是基站和移动台的视距连接线左右两侧各15～30度的范围；所述搜索角度范围大小Δθ通常是4-6度或8-10度；所述搜索步长θ_s通常是到达角AOA和离开角AOD的角度估计精度。

图3所示方法适用于采用定向天线阵列进行信道测量的应用场景，当采用全向天线进行信道测量时，可以直接根据全向天线的全向信道冲击响应计算出K因子的值。

本发明提供的改进的排序方法具体为：存储各个路径上的测量点的地理位置信息，根据每个路径上的测量点的地理位置信息计算该路径上各个测量点中每两个测量点之间的距离，根据计算出的距离与测量点之间的对应关系和预设的两个以上的距离范围，将距离落在不同距离范围内的测量点及其距离信息存储在不同的文件中，对每个文件中的距离信息进行排序，根据排序结果更新该文件，在计算信道参数的自相关性时，根据更新的各个文件查找测量点的距离排序信息，根据查找出的距离排序信息计算信道参数的自相关性。

也就是说，本发明通过预设两个以上的距离范围，将两两测量点之间的距离在不同的距离范围内的测量点及其距离信息存储在不同的文件中，实现了按照距离范围对测量点进行分段存储；通过在各个文件内部对相应文件中的距离信息进行排序得到各个文件内部的排序结果，结合各个文件的排序结果以及每个文件的距离范围信息即可得到所有测量点的两两测量点之间的距离排序信息，这种分段排序之后再串接成整体排序结果的方法，能够明显提高排序速度，进而提高信道参数自相关性计算的速度。

本发明提供的改进的存储方法为：将各个测量点的地理位置信息进行取整操作，采用定点数存储取整后的地理位置信息。其中，对于取整后的地理位置信息相同的所有测量点中，只存储其中的一个测量点及其地理位置信息，删除其它测量点及其地理位置信息。通过取整操作，例如按照四舍五入的原则进行取整操作，虽然在地理位置信息精度上有所损失，但是由于通过GPS等方式获得的地理位置信息的精度本身已经在厘米或者毫米的量级上，因此进行取整操作所引起的精度损失可以忽略。在进行取整操作之前，还可以根据预设的尺度因子对各个测量点的地理位置信息进行缩放，之后再对缩放后的地理位置信息进行取整操作。

通过本发明给出的改进的存储方法和排序方法，可以明显节省存储空间和提高排序速度。其中，所有测量点中两两测量点之间的距离信息只需要计算一次，与现有技术相比，由于不需要重复计算两两测量点之间的距离信息，因此能够节省100-1000倍的运算量，由于不需要采用浮点数存储距离信息，因此能够节省62.5%的存储空间。另外，由于对距离信息进行了分段存储，使得每个文件内的排序操作的数据对象大小可以降为100M以下，相对于现有技术中非分段的存储方案中多大几十G的数据排序操作对象，可以大大加快排序的运算速度。

本发明还提供了一种信道参数确定装置，具体请参见图4。

图4是本发明提供的信道参数确定装置结构图。

如图4所示，该装置包括第一确定模块401、存储模块402、备选LOS径选择模块403、功率搜索模块404和第二确定模块405。

第一确定模块401，确定出信道包含的各个径的时延τ、功率P、到达角AOA和离开角AOD。

存储模块402，存储预先设定的视距LOS径的个数阈值、时延阈值范围和角度阈值范围。

备选LOS径选择模块403，在所述信道包含的径的个数不小于所述个数阈值时，选出时延τ在所述时延阈值范围内、且到达角AOA和离开角AOD均在所述角度阈值范围内的备选LOS径。

功率搜索模块404，按照预设的搜索角度范围大小Δθ遍历搜索各个备选LOS径，计算每次搜索时落在相应搜索角度范围内的备选LOS径的功率和；

第二确定模块405，从计算出的所有功率和中选择最大功率和，用该最大功率和除以落在该最大功率和对应的角度范围以外的其他非LOS径的功率和，将所得商值确定为莱斯因子K的值。

其中的功率搜索模块404，在所述角度阈值范围内根据搜索角度范围大小Δθ和搜索步长θ_s确定每次搜索时接收端和发射端的搜索角度范围，搜索落在该角度范围内的备选LOS径。

基于本发明提出的上述方法和装置，本发明进一步提出了适用于多种天线阵列的一种基于宽带多输入多输出（MIMO）无线信道测量的信道模型参数提取装置，该提取装置包括：

信道测量模块，用于根据测量规划和合适的参数设置对信道进行实时测量，在测量过程中记录GPS信息以及其对应的时间戳。

距离信息处理模块，用于根据GPS信息以及相应的时间戳得到每个信道冲击响应（channel impulse response，CIR）的测量点（也称burst点）的地理位置信息，并得到同一场景下所有burst两两之间的距离。对距离信息进行分段压缩，并进行排序存储。

高精度参数估计模块，使用高精度的信道参数估计算法，配合天线校准文件，从CIR中提取出信道的多维参数。

信道参数处理模块，根据使用的天线阵列类型、原始CIR和高精度信道参数估计算法，得到信道参数时延扩展（DS），阴影衰落（SF），到达角扩展ASA，离开角扩展ASD以及莱斯因子K。

其中，如果天线阵列类型是定向天线阵列，则采用图3方法计算K因子的值。

相关运算模块，联合存储下来的距离信息进行互相关和自相关运算，得到信道参数的互相关和自相关特性。

通过该提取装置，无线信道模型参数可以从不同天线阵列测量得到的数据精确快速的被提取出来，从而给通信系统仿真和设计提供信道支持。

下面对该提取装置的工作方法进行介绍：

首先，根据测量规划和合适的参数设置，使用多天线宽带信道测量设备进行信道测量。本发明对于使用的测量设备没有严格限制。在频域或者时域进行测量均能适用本发明的框架结构。为了得到每个burst的位置信息，需要使用必要的定位系统进行定位，比如GPS。下述文中均以GPS为例进行说明。

图5是使用GPS进行定位的示意时序图。

图5中，使用固定速率的时间标签进行定时。burst记录和GPS信息记录都在固定间隔的时隙内完成。如果GPS的采样速率低于burst的记录速率，则用插值的方法得到所有burst记录点的GPS地理位置信息。例如，图5中burst a和e处直接有记录GPS信息，b，c，d，f，g，h点则是进行插值得到对应的GPS信息。

然后选定参考点，一般选择基站位置，将GPS信息转化为平面直角坐标系的地理位置信息。

根据得到的所有burst的位置信息，得到计算自相关所必需的距离信息，具体包括如下步骤11～14。

步骤11，将所有测量路线上记录的burst的位置信息进行串接，并进行统一标号。

步骤12，计算两两burst之间的距离，并设定距离缩放尺度s，对于所有距离d（以m为单位），将d×s向下取整的值以无符号16位整型来保存数据，所述向下取整是指舍掉小数点后的数，例如5.6向下取整为5，当然也可以采用4舍5入等取整方式。设定分段距离d_s，将距离分出的段数为d_max/d_s取整后的值加上1的和，其中，d_max是两两burst之间的最大距离。将同一段的距离信息存储到相应的同一文件中。同时考虑到一个场景的burst数量一般不会多于65535，将burst标号使用无符号16位整形来存储。这样所有burst两两之间的距离只用计算一次。

步骤13，在每个文件内部对距离进行排序，并进行重新存储。

步骤14，由于在计算距离时进行了数值上的近似。因此，同一burst可能对应于多个不同burst，其之间的距离为相同值。但是在计算相关性时，一般要求两个样本集中的样本点一一对应，而不是多对多或一对多的关系，因此对于排序后的距离，还需要将同一距离中多对多的对应关系简化为一一对应的关系。采用的方法是，对于同一距离对应的所有burst对中，只保留其中一对，其余的进行删减。这样可以得到一一对应的burst对的集合。

使用高精度信道参数估计算法，对信道的时延τ，功率P，到达角AOA，离开角AOD，多普勒频移f_d等参数进行联合估计。其中，当采用定向天线阵列时，采用图3方法计算K因子的值，当采用全向天线时，根据全向天线的CIR计算K因子的值。

其中，计算时延扩展DS的方法包括：在一个burst内部，首先进行相对时延（τ′）的计算，

τ′＝τ-min(τ)。

则时延扩展τ′_rms可计算为

${\mathrm{\τ}}_{\mathrm{rms}}^{\′}=\sqrt{\frac{{\∫}_{{\mathrm{\τ}}^{\′}}{({\mathrm{\τ}}^{\′}-{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{mean}}^{\′})}^2{P}_{{\mathrm{\τ}}^{\′}}}{{\∫}_{{\mathrm{\τ}}^{\′}}{P}_{{\mathrm{\τ}}^{\′}}}}$

为τ′时延处的功率，τ′_mean由

计算。

阴影衰落SF的计算方法包括：首先根据每个burst记录的功率和相应的地理位置信息，得到信道的路径损耗（Path Loss，PL）。

为了消除快衰落对于计算SF的影响，我们定义一个本地区间（localarea），在这个本地区间上，所有burst的SF被认为是相同的。定义一个半径RSF，认为这个以burst的地理位置为圆心，RSF为半径的圆就是这个burst的本地区间。将所有在这个区间上的burst的功率进行平均，得到的功率被认为是消除了快衰落，只包含SF和PL的功率。RSF值的选取是经验值，一种经验设置为10个波长。再将burst的功率减去对应距离的PL，则得到对应burst处的SF。

图3所示的基于高精度信道参数估计算法来计算K因子的值的新方法，其原理在于，K因子被广泛的建模为LOS径的功率与非LOS径的功率比，因此可以从高精度信道参数估计算法输出结果中搜索出LOS径来计算K。

其中，对于含有N条径的信道进行高精度信道参数估计得到的输出结果{[P₁…P_N]，[τ₁…τ_N]，[θ_aoa,1…θ_aoa,N]，[θ_aod,1…θ_aod,N]}，其提取K因子的步骤如下：

步骤21，设定N的阈值N_c。若N数量少于N_c，则认为此高精度信道参数估计算法输出结果因为搜索过程不收敛或者信号动态范围不够而不可靠。N_c的值和高精度信道参数估计算法估计出的最大径的数目有关。一种经验值设为最大径数目的50%。其中的最大径数是高精度信道参数估计算法预置的。

步骤22，在满足步骤21的高精度信道参数估计算法输出结果中，计算最大时延扩展

设定时延的阈值τ_c，认为LOS径只可能存在于时延阈值范围的区间内。这里没有认为LOS径是时延最小的径，原因在于LOS径在估计过程中可能会被分解为多个子径。另一方面，估计过程的误差也会带来输出结果中LOS径的时延略微增大。这里τ_c的设置为经验值，一种经验值是设为

步骤23，在满足步骤21的高精度信道参数估计算法输出结果中，根据对应的burst的GPS信息得到基站移动台之间视距连接线的到达角

和离开角在收发两端设定角度阈值范围大小θ_aoa,c和θ_aod,c。认为LOS径需要满足

不认为LOS径只存在于

和

确定的路径上的原因是GPS误差和估计误差都会带来角度上的偏差。θ_aoa,c和θ_aod,c的设置为经验值，根据场景的不同可设为15-30度。

步骤24，在以上阈值限定的基础上，设定一个小角度值Δθ作为每次搜索的搜索角度范围大小，在收发两端以θ_s为步长，进行联合搜索，找到一对[θ_aoa,max,θ_aod,max]使其满足

$[{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{aoa},\max },{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{aod},\max }]=\arg \underset{[{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{aoa}}^{\′},{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{aod}}^{\′}]}{\max }\underset{{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{aod},m}\∈[{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{aod}}^{\′}-\mathrm{\Δ\θ}/2,{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{aod}}^{\′}+\mathrm{\Δ\θ}/2)}{\underset{{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{aoa},m}\∈[{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{aoa}}^{\′}-\mathrm{\Δ\θ}/2,{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{aoa}}^{\′}+\mathrm{\Δ\θ}/2)}{\mathrm{\Σ}}}{P}_m,$

其中下标m代表满足步骤21到24条件的径的索引值，求和符号表示对所有满足步骤21到24条件的径的功率进行求和。考虑到LOS径存在的情况下，其功率要远大于其他径的功率。则认为[θ_aoa,max,θ_aod,max]是LOS角度，

$P_{\mathrm{LOS}}=\underset{{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{aod},m}\∈[{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{aod}}^{\′}-\mathrm{\Δ\θ}/2,{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{aod}}^{\′}+\mathrm{\Δ\θ}/2)}{\underset{{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{aoa},m}\∈[{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{aoa}}^{\′}-\mathrm{\Δ\θ}/2,{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{aoa}}^{\′}+\mathrm{\Δ\θ}/2)}{\mathrm{\Σ}}}{P}_m$

其中P_LOS是LOS径的功率。

设定Δθ的意义在于因为估计误差，LOS径可能被分解为角度相似的多个子径。Δθ设置为经验值，一种经验值为8-10度。θ_s等于高精度信道参数估计算法输出结果的角度估计精度。

步骤25，计算其余径的功率和P_NLOS，由

$K=\frac{P_{\mathrm{LOS}}}{P_{\mathrm{NLOS}}}$

得到K。

在得到了所有burst的DS，SF，ASA，ASD，K后，将其转化为对数值。将所有径的结果进行串接并与距离信息相同统一进行标号。

图6是采用本发明提供的K因子计算方法计算K因子的分布图。

其中，时延阈值范围设为各个径中的最小时延到最小时延加上最大时延与最小时延之差的20%的和，角度阈值范围设为收发端视距连线的向左和向右各25度，搜索角度范围大小设为6度，得到的K因子的分布图如图6所示。

图6中，K因子的均值是7.4dB，标准差为5.3dB，与相应场景的K因子典型值吻合。

相对于传统计算K因子的方法，本专利的方法在使用定向天线测量的无线信道数据中提取出合理的K因子。

相对于现有技术中常用的处理自相关距离信息的方法，本发明的方法以比较小的空间复杂度牺牲换取了大量的时间复杂度的减少。从而节省了处理时间，显著减小了存储空间的要求，而且通过分段处理，加快了排序的步骤。通过数据类型压缩，也提升了运算的效率。从而在时间复杂度和空间复杂度上都有显著的提升。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种信道参数确定方法，确定出信道包含的各个径的时延τ、功率P、到达角AOA和离开角AOD，其特征在于，该方法还包括：预先设定视距LOS径的个数阈值、时延阈值范围和角度阈值范围；

在所述信道包含的径的个数不小于所述个数阈值时，选出时延τ在所述时延阈值范围内、且到达角AOA和离开角AOD均在所述角度阈值范围内的备选LOS径；

按照预设的搜索角度范围大小Δθ遍历搜索各个备选LOS径，计算每次搜索时落在相应搜索角度范围内的备选LOS径的功率和，从计算出的所有功率和中选择最大功率和，用该最大功率和除以落在该最大功率和对应的角度范围以外的其他非LOS径的功率和，将所得商值确定为莱斯因子K的值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述按照预设的搜索角度范围大小Δθ遍历搜索各个备选LOS径包括：

在所述角度阈值范围内根据搜索角度范围大小Δθ和搜索步长θ_s确定每次搜索时接收端和发射端的搜索角度范围，搜索落在该角度范围内的备选LOS径。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

所述个数阈值是估计出的该信道包含的最大径的个数的一半；

和/或，所述时延阈值范围是信道包含的各个径的最小时延τ到最大时延τ减去最小时延τ的差的20%与最小时延τ之和；

和/或，所述角度阈值范围是基站和移动台的视距连接线左右两侧各15～30度的范围；

和/或，所述搜索角度范围大小Δθ是4到6度或者8到10度；

和/或，所述搜索步长θ_s是到达角AOA和离开角AOD的角度估计精度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法进一步包括：存储各个备选LOS径上的测量点的地理位置信息，根据同一个备选径上的测量点的地理位置信息计算该备选径上各个测量点中每两个测量点之间的距离，根据计算出的距离与测量点之间的对应关系和预设的两个以上的距离范围，将距离落在不同距离范围内的测量点及其距离信息存储在不同的文件中，对每个文件中的距离信息进行排序，根据排序结果更新该文件；

在计算信道参数的自相关性时，根据更新的各个文件查找测量点的距离排序信息，根据查找出的距离排序信息计算信道参数的自相关性。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述存储各个备选径上的测量点的地理位置信息包括：

将各个测量点的地理位置信息进行取整操作，采用定点数存储取整后的地理位置信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述采用定点数存储取整后的地理位置信息包括：取整后的地理位置信息相同的所有测量点中，只存储其中的一个测量点及其地理位置信息，删除其它测量点及其地理位置信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

如果采用定向天线阵列进行信道测量，则执行所述预先设定视距LOS径的个数阈值、时延阈值范围和角度阈值范围，以及后续所述将所得商值确定为莱斯因子K的值的步骤；

如果采用全向天线阵列进行信道测量，则根据全向天线的信道冲击响应计算莱斯因子K的值。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将各个测量点的地理位置信息进行取整操作包括：根据预设的尺度因子对各个测量点的地理位置信息进行缩放，对缩放后的地理位置信息进行取整操作。

9.一种信道参数确定装置，其特征在于，该装置包括第一确定模块、存储模块、备选LOS径选择模块、功率搜索模块和第二确定模块；

所述第一确定模块，确定出信道包含的各个径的时延τ、功率P、到达角AOA和离开角AOD；

所述存储模块，存储预先设定的视距LOS径的个数阈值、时延阈值范围和角度阈值范围；

所述备选LOS径选择模块，在所述信道包含的径的个数不小于所述个数阈值时，选出时延τ在所述时延阈值范围内、且到达角AOA和离开角AOD均在所述角度阈值范围内的备选LOS径；

所述功率搜索模块，按照预设的搜索角度范围大小Δθ遍历搜索各个备选LOS径，计算每次搜索时落在相应搜索角度范围内的备选LOS径的功率和；

所述第二确定模块，从计算出的所有功率和中选择最大功率和，用该最大功率和除以落在该最大功率和对应的角度范围以外的其他非LOS径的功率和，将所得商值确定为莱斯因子K的值。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，

所述功率搜索模块，在所述角度阈值范围内根据搜索角度范围大小Δθ和搜索步长θ_s确定每次搜索时接收端和发射端的搜索角度范围，搜索落在该角度范围内的备选LOS径。

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