CN105610529A - 一种非平稳衰落信道的建模产生方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种非平稳衰落信道的建模产生方法，该方法适用于移动传播场景下的非平稳衰落信道建模及模拟产生，能够精确复现非平稳衰落道的统计特性，可应用于时变场景下移动通信系统性能的测试和验证领域。本发明所述方法假设信道状态连续缓慢变化，在一定时间段内近似认为信道状态保持不变，并将其建模为视距和非视距两部分信道复增益之和；各簇信道非视距衰落采用若干路复指数函数叠加获得，令各路复指数的离散多普勒频率参数作锯齿状线性变化，并提出了一种频率参数实时更新计算方法，从而保证取值的连续性和输出信道衰落相位的连续性。

Description

一种非平稳衰落信道的建模产生方法

技术领域：

本发明涉及无线衰落信道的建模产生方法，属于无线通信领域，特别针对动态场景下时变非平稳衰落信道的建模产生方法。

背景技术：

无线信道作为电磁波传输媒介，直接影响了无线通信系统的传输质量和性能；无线信道的建模和产生是指建立一个与实际传播环境相符合的信道模型，并通过计算机软件仿真或硬件模拟准确有效地还原其信道特性。它对分析无线通信系统的性能好坏、缩短系统研发周期等方面有重要意义。

无线信道衰落包括大尺度衰落和小尺度衰落。大尺度衰落包含路径损耗和阴影衰落，它表示电磁波因能量扩散而造成信号幅度在短时间内的缓慢变化。另外，由于障碍物的反射、折射和绕射，加上收发端的相对移动等影响，接收信号由多条能量不同、到达时间不同和相位不同的电磁波叠加产生，导致接收信号幅度短时间内的急剧变化，通常称为多径衰落(也称小尺度衰落)。实测表明，小尺度衰落一般服从瑞利、莱斯或Nakagami分布。

对于发射机和接收机都处于移动状态的时变传播场景而言，不同时刻对应于不同的信道状态，每个信道状态都呈现各自的信道衰落特性。由于信道衰落的统计特性呈现时变特性，也称为非平稳特性，故该信道称为非平稳衰落信道。大量实测数据表明，以车辆对车辆为代表的移动-移动(Mobile-to-Mobile，M2M)通信场景下，无线传播信道的多径衰落分布、多普勒谱和时延谱等统计特性均具有时变特性，属于时变非平稳衰落信道。目前，大部分衰落信道产生方法只针对平稳信道建模及仿真模拟，该类方法若直接应用于非平稳信道，将导致信道状态参数突变和信号相位不连续性等问题，这与实际信道状态的连续特性不符。

发明内容：

本发明提供一种非平稳衰落信道的建模产生方法，该方法适用于移动传播场景下的非平稳衰落信道模拟，能够精确复现非平稳衰落道的统计特性，可应用于时变场景下移动通信系统性能的测试和验证领域。

本发明采用如下技术方案：一种非平稳衰落信道的建模产生方法，将非平稳衰落信道根据状态更新间隔划分为一系列平稳衰落信道状态，第u个信道状态建模如下：

$h^u(t,\mathrm{\τ})=\underset{i=1}{\overset{I}{\Σ}}{\mathrm{\β}}_i^u\left(t\right)\·\mathrm{\δ}(t-{\mathrm{\τ}}_i)---\left(1\right)$

其中，I表示多径簇数目；τ_i分别对应各簇路径的复增益和时延，进一步地，本发明将各簇信道复增益划分为视距和非视距两部分，并建模为如下离散模型，省略上标u和下标i，其中非视距部分建模为若干支路复指数之和，

其中，T_s表示信道衰落采样间隔；m表示离散时间序号；N表示不可分辨的支路数；f_los表示视距部分的多普勒频移；f_n表示非视距部分的离散多普勒频率；和分别表示视距部分和非视距部分的初始相位；K表示视距路径分量和非视距路径分量的功率比值，当K≠0表示存在视距部分，对应没有障碍物完全遮挡的真实传播场景；当K＝0表示没有视距部分，对应受到大规模障碍物完全遮挡情况，在实际动态传播场景中，信道状态在两种情况之间来回转换。

进一步地，采用如下步骤计算参数并产生非平稳衰落信道

第一步：产生(0,2π]随机均匀分布的随机变量赋值给初始相位和

第二步：产生不同时刻不同散射支路的多普勒频率参数f_n(m)；

1)初始化u＝1；

2)选取第u个信道状态的多普勒功率谱记为S^u(f)，计算上下边界的起始端点和

${\∫}_{F_{n-1}^u}^{F_n^u}{S}^u\left(f\right)df=\frac{1}{N}---\left(3\right)$

其中，n＝1,2,...,N；当n＝1时，为最大多普勒频率；

3)选取第u+1个信道状态的多普勒功率谱S^u+1(f)，令式(3)中u＝u+1，计算上下边界的终止端点和

4)利用下式计算的上边界

$B_n^u\left(m\right)=\frac{F_n^{u+1}-F_n^u}{T_u}(m-m_u)T_s+F_n^u---\left(4\right)$

其中，m_uT_s表示第u个信道状态更新时刻；

5)令n＝n-1，将和代入式(4)，计算的下边界

6)利用下式计算的初始值

$b_n^u=\{\begin{array}{cc}U\[F_{n-1}^u,F_n^u)& u=1\\ f_n^u\left(\right(u-1\left)T_u\right)& u=2,3,\mathrm{...}U\end{array}---\left(5\right)$

7)将斜率控制变量N_sf代入下式计算斜率

$k_n^u=\±N_{sf}\frac{(F_n^u-F_{n-1}^u)+(F_n^{u+1}-F_{n-1}^{u+1})}{2T_u}---\left(6\right)$

其中，N_sf为斜率控制变量；当大于等于上边界时，取负号，即朝下边界线性递减；当小于等于下边界时，取正号，即朝上边界线性递增；

8)计算多普勒频率的取值，步骤如下：

a)令 $m=\frac{(u-1)T_u}{T_s}+1;$

b)计算多普勒频率

c)令m＝m+1，若结束计算并跳至步骤9)；

d)若 $f_n^u\left(m\right)>B_n^u\left(m\right),$ 令 $k_n^u=-k_n^u,$ 返回步骤b)；

若 $f_n^u\left(m\right)<B_{n-1}^u\left(m\right),$ 令 $k_n^u=-k_n^u,$ 返回步骤b)；

9)若u＜U，令u＝u+1，并返回步骤2)；

若u＝U，结束计算并跳至第三步；

第三步：将上述信道参数代入非平稳衰落模型式(2)，模拟产生各簇时变非平稳衰落随机过程β_i；

第四步：将各簇径衰落β_i和时延参数τ_i代入式(1)，模拟产生多径非平稳衰落信道。

本发明具有如下有益效果：

1)本发明提出的非平稳衰落信道模型适用于移动场景下的时变传播环境模型，同时保证输出信道衰落的相位连续变化；

2)本发明采用了高效的离散多普勒频率实时迭代方法，该方法能够保证精确复现非平稳衰落道的统计特性，同时保证不同支路输出信道衰落的随机和独立性。

附图说明：

图1为本发明中的取值示意图。

图2为实施案例采用的时变多普勒功率谱。

图3为本发明非平稳衰落信道产生流程图。

图4为实施案例的计算结果。

图5为实施案例产生的时变多普勒功率谱。

图6为实施案例产生信道衰落包络统计分布和理论值比较。

具体实施方式：

下面结合附图和实例进一步阐述本发明的具体实施过程。以下实施案例用于解释本发明，但不限制本发明的应用范围。

无线接收信号通常是多簇可分辨路径信号的叠加，每簇信号由不可分辨散射支路构成，t时刻下信道冲击响应理论模型可表示为

$h(t,\mathrm{\&tau;})=\underset{i,n}{\&Integral;\&Integral;}{a}_{i,n}\left(t\right)\&CenterDot;e^{j2{\mathrm{\&pi;f}}_{d,i}{\mathrm{tcos\&theta;}}_{i,n}}{e}^{{\mathrm{j\&phi;}}_{i,n}}\&CenterDot;\mathrm{\&delta;}(t-{\mathrm{\&tau;}}_{i,n}(t\left)\right)---\left(1\right)$

其中，i表示可分辨簇序号；n表示簇内不可分辨支路序号；a_i,n(t)和τ_i,n(t)分别表示各散射支路的路径传播损耗(包含缓慢变化的阴影衰落)和时延；f_d,i表示各簇的最大多普勒频率；θ_i,n和φ_i,n分别表示各散射支路的入射角和初始相位。

实际中，接收端时间分辨能力有限，使得不可分辨散射支路可简化为单一时变复增益，此时上述模型可改写为

$h(t,\mathrm{\&tau;})=\underset{i}{\&Integral;}{a}_i\left(t\right)\&CenterDot;r_i\left(t\right)\&CenterDot;\mathrm{\&delta;}(t-{\mathrm{\&tau;}}_i(t\left)\right)---\left(2\right)$

其中，r_i(t)是指各簇多径信号的复增益(即多径衰落)，通常为平稳随机衰落过程。

为了更简洁的描述非平稳信道衰落特性，本发明假设信道状态连续缓慢变化，在T_u时间段内可近似认为信道状态保持不变，则第u个信道状态建模如下：

$h^u(t,\mathrm{\&tau;})=\underset{i=1}{\overset{I}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&beta;}}_i^u\left(t\right)\&CenterDot;\mathrm{\&delta;}(t-{\mathrm{\&tau;}}_i)---\left(3\right)$

其中，I表示多径簇数目；τ_i分别对应各簇路径的复增益(包含路径损耗和多径衰落因素)和时延。进一步地，本发明将各簇信道复增益划分为视距和非视距两部分，并建模为如下离散模型(鉴于不同状态和不同簇的研究方法一致，以下省略上标u和下标i)，

其中，T_s表示信道衰落采样间隔；m表示离散时间序号；Γ₀和Γ₁分别表示视距部分和非视距部分的损耗因子；N表示不可分辨的支路数；f_los表示视距部分的多普勒频移；f_n表示非视距部分的离散多普勒频率；和分别表视距部分和非视距部分的初始相位。

定义变量它表示视距路径分量和非视距路径分量的功率比值。在损耗因子归一化的条件下，本发明提出的非平稳衰落模型也可等效为如下模型，

其中，当Γ₀≠0,K≠0表示存在视距部分，对应没有障碍物完全遮挡的真实传播场景；当Γ₀＝0,K＝0表示没有视距部分，对应受到大规模障碍物完全遮挡情况。在实际动态传播场景中，信道状态应当在两种情况之间来回转换。

上述非平稳衰落信道模型仿真模拟的难点在于离散多普勒频率的实时计算更新算法，本发明令离散多普勒频率f_n(m)作锯齿状线性变化(附图1给出了的取值示意图)，以第u个信道状态对应的时间间隔为例，第n个支路多普勒频率参数的计算方法如下：

$f_n^u\left(m\right)=b_n^u+k_n^u{\mathrm{mT}}_s---\left(6\right)$

其中，为初始值且分为两种情况。当u＝1时，且随机均匀产生，表示第u个信道状态起始时刻，第n个支路的多普勒频率的下限值；当u≠1时，令等于的结束值，从而保证取值的连续性；为锯齿线的斜率，本发明将其定义为

$k_n^u=\&PlusMinus;N_{sf}\frac{(F_n^u-F_{n-1}^u)+(F_n^{u+1}-F_{n-1}^{u+1})}{2T_u}---\left(7\right)$

其中，N_sf为斜率控制变量(本发明取5～10)；需要强调的是，当大于等于上边界时，取负号，即朝下边界线性递减；当小于等于下边界时，取正号，即朝上边界线性递增。

本发明提出的非平稳衰落信道模型支持用户输入不同信道状态对应的场景参数，也支持用户直接输入各簇信号的动态多普勒功率谱测量值。以下假设用户已知时变的多普勒功率谱如附图2所示，本案例的仿真时长为400ms，信道衰落采样间隔T_s＝0.001ms，信道状态更新间隔T_u＝10ms，单簇径内包含不可分辨的散射支路数N＝16，斜率控制变量N_sf＝10。非平稳衰落信道的产生步骤如下(如附图3所示)：

第一步：产生(0,2π]随机均匀分布的随机变量赋值给初始相位和

第二步：产生不同时刻不同散射支路的多普勒频率参数f_n(m)；

1)初始化u＝1；

2)选取第u个信道状态的多普勒功率谱记为S^u(f)，计算上下边界的起始端点和

${\&Integral;}_{F_{n-1}^u}^{F_n^u}{S}^u\left(f\right)df=\frac{1}{N}---\left(8\right)$

其中，n＝1,2,...,N；当n＝1时，为最大多普勒频率；

3)选取第u+1个信道状态的多普勒功率谱S^u+1(f)，令式(8)中u＝u+1，计算上下边界的终止端点和

4)利用下式计算的上边界

$B_n^u\left(m\right)=\frac{F_n^{u+1}-F_n^u}{T_u}(m-m_u)T_s+F_n^u---\left(9\right)$

其中，m_uT_s表示第u个信道状态更新时刻；

5)令n＝n-1，将和代入式(9)，计算的下边界

6)利用下式计算的初始值

$b_n^u=\{\begin{array}{cc}U\&lsqb;F_{n-1}^u,F_n^u)& u=1\\ f_n^u\left(\right(u-1\left)T_u\right)& u=2,3,\mathrm{...}U\end{array}---\left(10\right)$

7)将斜率控制变量N_sf代入式(7)计算斜率

$k_n^u=\&PlusMinus;N_{sf}\frac{(F_n^u-F_{n-1}^u)+(F_n^{u+1}-F_{n-1}^{u+1})}{2T_u}---\left(11\right)$

其中，N_sf为斜率控制变量(本发明取5～10)；需要强调的是，当大于等于上边界时，取负号，即朝下边界线性递减；当小于等于下边界时，取正号，即朝上边界线性递增。

8)计算多普勒频率的取值，步骤如下：

a)令 $m=\frac{(u-1)T_u}{T_s}+1,$

b)计算多普勒频率

c)令m＝m+1，若结束计算并跳至步骤9)；

d)若 $f_n^u\left(m\right)>B_n^u\left(m\right),$ 令 $k_n^u=-k_n^u,$ 返回步骤b)；

若 $f_n^u\left(m\right)<B_{n-1}^u\left(m\right),$ 令 $k_n^u=-k_n^u,$ 返回步骤b)；

9)若u＜U，令u＝u+1，并返回步骤2)；

若u＝U，结束计算并跳至第三步；

第三步：将上述信道参数代入非平稳衰落模型式(5)，模拟产生各簇时变非平稳衰落随机过程β_i；

第四步：将各簇径衰落β_i和时延参数τ_i代入式(3)，模拟产生多径非平稳衰落信道。

本实例所获得的效果可以通过附图4、附图5和附图6进一步的说明，其中图4给出了n＝1～16的计算结果，图5和图6分别给出了实施案例产生的时变多普勒功率谱和时变信道衰落包络的统计分布。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种非平稳衰落信道的建模产生方法，其特征在于：将非平稳衰落信道根据状态更新间隔划分为一系列平稳衰落信道状态，第u个信道状态建模如下：

$h^u(t,\mathrm{\&tau;})=\underset{i=1}{\overset{I}{\&Sigma;}}{\mathrm{\&beta;}}_i^u\left(t\right)\&CenterDot;\mathrm{\&delta;}(t-{\mathrm{\&tau;}}_i)---\left(1\right)$

其中，I表示多径簇数目；τ_i分别对应各簇路径的复增益和时延，进一步地，本发明将各簇信道复增益划分为视距和非视距两部分，并建模为如下离散模型，省略上标u和下标i，其中非视距部分建模为若干支路复指数之和，

其中，T_s表示信道衰落采样间隔；m表示离散时间序号；N表示不可分辨的支路数；f_los表示视距部分的多普勒频移；f_n表示非视距部分的离散多普勒频率；和分别表示视距部分和非视距部分的初始相位；K表示视距路径分量和非视距路径分量的功率比值，当K≠0表示存在视距部分，对应没有障碍物完全遮挡的真实传播场景；当K＝0表示没有视距部分，对应受到大规模障碍物完全遮挡情况，在实际动态传播场景中，信道状态在两种情况之间来回转换。

2.如权利要求1所述的非平稳衰落信道的建模产生方法，其特征在于：采用如下步骤计算参数并产生非平稳衰落信道

第一步：产生(0,2π]随机均匀分布的随机变量赋值给初始相位和

第二步：产生不同时刻不同散射支路的多普勒频率参数f_n(m)；

1)初始化u＝1；

2)选取第u个信道状态的多普勒功率谱记为S^u(f)，计算上下边界的起始端点和

${\&Integral;}_{F_{n-1}^u}^{F_n^u}{S}^u\left(f\right)df=\frac{1}{N}---\left(3\right)$

其中，n＝1,2,...,N；当n＝1时， 为最大多普勒频率；

3)选取第u+1个信道状态的多普勒功率谱S^u+1(f)，令式(3)中u＝u+1，计算上下边界的终止端点和

4)利用下式计算的上边界

$B_n^u\left(m\right)=\frac{F_n^{u+1}-F_n^u}{T_u}(m-m_u)T_s+F_n^u---\left(4\right)$

其中，m_uT_s表示第u个信道状态更新时刻；

5)令n＝n-1，将和代入式(4)，计算的下边界

6)利用下式计算的初始值

$b_n^u=\left\{\begin{array}{cc}U\&lsqb;F_{n-1}^u,F_n^u)& u=1\\ f_n^u\left(\right(u-1\left)T_u\right)& u=2,3,...U\end{array}\right.---\left(5\right)$

7)将斜率控制变量N_sf代入下式计算斜率

$k_n^u=\&PlusMinus;N_{sf}\frac{(F_n^u-F_{n-1}^u)+(F_n^{u+1}-F_{n-1}^{u+1})}{2T_u}---\left(6\right)$

其中，N_sf为斜率控制变量；当大于等于上边界时，取负号，即朝下边界线性递减；当小于等于下边界时，取正号，即朝上边界线性递增；

8)计算多普勒频率的取值，步骤如下：

a)令 $m=\frac{(u-1)T_u}{T_s}+1;$

b)计算多普勒频率 $f_n^u\left(m\right)=b_n^u+k_n^u;$

c)令m＝m+1，若结束计算并跳至步骤9)；

d)若 $f_n^u\left(m\right)>B_n^u\left(m\right),$ 令 $k_n^u=-k_n^u,$ 返回步骤b)；

若 $f_n^u\left(m\right)<B_{n-1}^u\left(m\right),$ 令 $k_n^u=-k_n^u,$ 返回步骤b)；

9)若u＜U，令u＝u+1，并返回步骤2)；

若u＝U，结束计算并跳至第三步；

第三步：将上述信道参数代入非平稳衰落模型式(2)，模拟产生各簇时变非平稳衰落随机过程β_i；

第四步：将各簇径衰落β_i和时延参数τ_i代入式(1)，模拟产生多径非平稳衰落信道。