CN108768565B - 一种面向车联网的动态mimo信道建模及参数计算方法 - Google Patents

一种面向车联网的动态mimo信道建模及参数计算方法 Download PDF

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CN108768565B CN201810342372.0A CN201810342372A CN108768565B CN 108768565 B CN108768565 B CN 108768565B CN 201810342372 A CN201810342372 A CN 201810342372A CN 108768565 B CN108768565 B CN 108768565B
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Abstract

本发明公开了一种面向车联网的动态MIMO信道建模及参数计算方法,本发明提出的V2V动态MIMO信道建模方法,综合考虑了收发车辆移动、散射体移动、运动速度及轨迹变化等多种影响电波传播的因素;本发明提出的V2V动态MIMO信道建模方法和参数计算方法,支持时变的信道模型参数,适用于任意三维天线阵列及任意车辆运动轨迹的传播场景,并能够保证输出信道衰落相位的连续性。

Description

一种面向车联网的动态MIMO信道建模及参数计算方法
技术领域:
本发明涉及车联网移动通信信道建模仿真,属于无线通信领域,具体是一种考虑复杂交通状况下车速随机变化的动态MIMO信道建模方法,以及信道参数计算方法。
背景技术:
随着道路交通密度的快速增加,道路安全和交通流量管理问题亟待解决。车辆到车辆(vehicle-to-vehicle,V2V)通信系统能够有效提高道路交通的安全性和便利性,成为第5代移动通信所关注的关键传输技术之一。多输入多输出技术(Multiple InputMultiple Output,MIMO)能够在不增加带宽和传输功率的前提下,实现高速数据传输,显著提高了通信系统容量与可靠性。因此,构建符合实际交通状况的V2V动态MIMO信道模型,对V2V系统的仿真和性能评估以及系统的改进设计具有重要意义。
在V2V通信系统中,由于收发端和散射体均处于快速运动状态,导致其信道呈现明显的非平稳特性。目前,大部分V2V信道模型假设移动端以恒定速度沿特定方向移动,然而,在实际交通环境中,由于周围车辆和设施以及交通灯等的影响,车辆在移动过程中会经历加速或者减速的过程,并且在转弯和路面不平地段,车辆会改变其运动方向。运动速度大小和方向的变化会对信道特性产生重要影响,但考虑车辆速度变化的V2V信道模型还很少。另一方面,目前大部分非平稳信道建模方法没有考虑到不同场景段信道状态之间的连续性,导致输出多普勒频率和相位与实际不吻合。因此,有必要研究一种符合实际交通状况并能输出精确多普勒频率的V2V动态MIMO信道建模及参数演进方法。
发明内容:
为了准确分析及研究复杂交通状况下的V2V动态MIMO信道模型及特性,本发明提出一种面向车联网的动态MIMO信道建模及参数计算方法。
本发明所采用的技术方案有:一种面向车联网的动态MIMO信道建模及参数计算方法,步骤如下:
第一步:针对复杂交通状况下的V2V动态MIMO通信场景,将收发车辆之间的MIMO信道建模为
Figure BDA0001630991450000021
其中,S表示发送端天线数目,U表示接收端天线数目,发送端第s根天线与接收端第u根天线之间的信道hu,s(t,τ)表示为不同功率和时延的多条传播路径信号的叠加,将第n条路径的归一化信道衰落系数建模为
Figure BDA0001630991450000022
其中,M表示第n条路径的散射支路数,
Figure BDA0001630991450000023
表示由于收发端和散射体位置变化引起的多普勒相移,
Figure BDA0001630991450000024
表示由天线位置和散射环境变化引起的相移,
Figure BDA0001630991450000025
表示随机初始相移;
第二步:实时计算第n条路径第m条散射支路的多普勒相移
Figure BDA0001630991450000026
采用方法如下:
1)实时计算移动发射端即MT和移动接收端即MR的位置矢量,方法如下:
步骤一:假设初始时刻MT和MR的位置矢量分别为LMT(t0),LMR(t0);
步骤二:迭代计算t+Δt时刻MT和MR的位置矢量,方法如下
Figure BDA0001630991450000027
其中,vMT(t),vMR(t)分别表示MT和MR的移动速度矢量。
步骤三:令t=t+Δt,返回步骤二,计算下一时刻MT和MR的位置矢量,直到仿真结束;
2)假设收发端之间第n条散射路径的第一个和最后一个散射体分别记为An,Zn,实时计算An,Zn的位置矢量,采用方法如下:
步骤一:假设初始时刻散射体An,Zn的位置矢量分别为
Figure BDA0001630991450000028
步骤二:迭代计算t+Δt时刻散射体An,Zn的位置矢量,方法如下
Figure BDA0001630991450000031
其中,
Figure BDA0001630991450000032
表示散射体An以及Zn的移动速度矢量。
步骤三:令t=t+Δt,返回步骤二,计算下一时刻散射体An,Zn的位置矢量,直到仿真结束;
3)计算MT与散射体An之间的信号角度均值以及散射体Zn与MR之间的信号角度均值,方法如下:
Figure BDA0001630991450000033
Figure BDA0001630991450000034
Figure BDA0001630991450000035
Figure BDA0001630991450000036
其中,(·)x,(·)y,(·)z分别表示(·)矢量的横、纵和竖坐标值,
Figure BDA0001630991450000037
表示发送端与散射体An之间的距离,
Figure BDA0001630991450000038
表示接收端与散射体Zn之间的距离;
4)根据用户预先指定或实测的角度统计分布,动态计算并产生M组时变角度值θMT,n,m(t),θMR,n,m(t),φMT,n,m(t),φMR,n,m(t),并实时构建第n条路径第m条散射支路收发端方向矢量,方法如下:
Figure BDA0001630991450000041
Figure BDA0001630991450000042
5)实时计算第n条路径第m条散射支路的多普勒相移,方法如下:
Figure BDA0001630991450000043
其中,k=2πf0/c表示波数,f0和c分别为载波频率和光速;
第三步:实时计算第n条路径第m条散射支路的相移
Figure BDA0001630991450000044
采用方法如下:
1)计算收发端天线位置旋转矩阵,方法如下:
Figure BDA0001630991450000045
Figure BDA0001630991450000046
其中,
Figure BDA0001630991450000047
分别表示发送端移动速度的方位角和俯仰角,
Figure BDA0001630991450000048
分别表示接收端移动速度的方位角和俯仰角;
2)计算第n条路径第m条散射支路的相移
Figure BDA0001630991450000049
方法如下:
Figure BDA00016309914500000410
其中,dMT,s(t0),dMR,u(t0)分别表示发送端第s根天线和接收端第u根天线初始时刻的位置;
第四步:实时产生第n条路径第m条散射支路的随机初始相移
Figure BDA00016309914500000411
产生方法如下,在[0,2π)范围内产生M个服从均匀分布的随机变量
Figure BDA00016309914500000412
本发明具有如下有益效果:
(1)、本发明提出的V2V动态MIMO信道建模方法,综合考虑了收发车辆移动、散射体移动、运动速度及轨迹变化等多种影响电波传播的因素。
(2)、本发明提出的V2V动态MIMO信道建模方法和参数计算方法,支持时变的信道模型参数,适用于任意三维天线阵列及任意车辆运动轨迹的传播场景,并能够保证输出信道衰落相位的连续性。
附图说明:
图1为本发明方案中复杂交通状况下的V2V动态MIMO通信场景。
图2为采用本发明方案产生的二维角度分布演进过程。
图3为采用本发明方案产生的信道时变衰落包络及相位。
具体实施方式:
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
本发明一种面向车联网的动态MIMO信道建模及参数计算方法,具体步骤如下:
第一步:如图1所示,针对复杂交通状况下的V2V动态MIMO通信场景,本发明将收发车辆之间的MIMO信道建模为
Figure BDA0001630991450000051
其中,S表示发送端天线数目,U表示接收端天线数目,发送端第s根天线与接收端第u根天线之间的信道hu,s(t,τ)可表示为不同功率和时延的多条传播路径信号的叠加,本发明将第n条路径的归一化信道衰落系数建模为
Figure BDA0001630991450000052
其中,M表示第n条路径的散射支路数,
Figure BDA0001630991450000053
表示由于收发端和散射体位置变化引起的多普勒相移,
Figure BDA0001630991450000054
表示由天线位置和散射环境变化引起的相移,
Figure BDA0001630991450000055
表示随机初始相移。
第二步:实时计算第n条路径第m条散射支路的多普勒相移
Figure BDA0001630991450000056
本发明采用方法如下:
1)实时计算移动发射端(mobile transmitter,MT)和移动接收端(mobilereceiver,MR)的位置矢量,方法如下:
步骤一:假设初始时刻MT和MR的位置矢量分别为LMT(t0),LMR(t0);
步骤二:迭代计算t+Δt时刻MT和MR的位置矢量,方法如下
Figure BDA0001630991450000061
其中,vMT(t),vMR(t)分别表示MT和MR的移动速度矢量。
步骤三:令t=t+Δt,返回步骤二,计算下一时刻MT和MR的位置矢量,直到仿真结束。
2)假设收发端之间第n条散射路径的第一个和最后一个散射体分别记为An,Zn,实时计算An,Zn的位置矢量,本发明采用方法如下:
步骤一:假设初始时刻散射体An,Zn的位置矢量分别为
Figure BDA0001630991450000062
步骤二:迭代计算t+Δt时刻散射体An,Zn的位置矢量,方法如下
Figure BDA0001630991450000063
其中,
Figure BDA0001630991450000064
表示散射体An以及Zn的移动速度矢量。
步骤三:令t=t+Δt,返回步骤二,计算下一时刻散射体An,Zn的位置矢量,直到仿真结束。
3)计算MT与散射体An之间的信号角度均值以及散射体Zn与MR之间的信号角度均值,方法如下:
Figure BDA0001630991450000065
Figure BDA0001630991450000066
Figure BDA0001630991450000071
Figure BDA0001630991450000072
其中,(·)x,(·)y,(·)z分别表示(·)矢量的横、纵和竖坐标值,
Figure BDA0001630991450000073
表示发送端与散射体An之间的距离,
Figure BDA0001630991450000074
表示接收端与散射体Zn之间的距离。
4)根据用户预先指定或实测的角度统计分布,动态计算并产生M组时变角度值θMT,n,m(t),θMR,n,m(t),φMT,n,m(t),φMR,n,m(t),并实时构建第n条路径第m条散射支路收发端方向矢量,方法如下:
Figure BDA0001630991450000075
Figure BDA0001630991450000076
5)实时计算第n条路径第m条散射支路的多普勒相移,方法如下:
Figure BDA0001630991450000077
其中,k=2πf0/c表示波数,f0和c分别为载波频率和光速。
第三步:实时计算第n条路径第m条散射支路的相移
Figure BDA0001630991450000078
本发明采用方法如下:
1)计算收发端天线位置旋转矩阵,方法如下:
Figure BDA0001630991450000079
Figure BDA0001630991450000081
其中,
Figure BDA0001630991450000082
分别表示发送端移动速度的方位角和俯仰角,
Figure BDA0001630991450000083
分别表示接收端移动速度的方位角和俯仰角。
2)计算第n条路径第m条散射支路的相移
Figure BDA0001630991450000084
方法如下:
Figure BDA0001630991450000085
其中,dMT,s(t0),dMR,u(t0)分别表示发送端第s根天线和接收端第u根天线初始时刻的位置。
第四步:实时产生第n条路径第m条散射支路的随机初始相移
Figure BDA0001630991450000086
产生方法如下,在[0,2π)范围内产生M个服从均匀分布的随机变量
Figure BDA0001630991450000087
下面具体通过附图和实施例来说明本发明一种面向车联网的动态MIMO信道建模及参数计算方法,本案例选用2x2MIMO系统,仿真时长为5s,采样率fs=10KHz,信道状态更新间隔Δt=0.1s。本实例中,无线信道传播场景采用WINNER+信道标准中的城市微蜂窝场景,具体仿真参数如表1所示。
表1仿真参数
Figure BDA0001630991450000088
本实施例包括以下步骤:
1、计算第n条路径第m条散射支路的多普勒相移
Figure BDA0001630991450000089
过程如下:
1)实时计算MT和MR的位置矢量,方法如下:
步骤一:初始时刻MT和MR的位置矢量分别表示为LMT(t0)=[0,0,0],LMR(t0)=[0,0,0];
步骤二:计算t+Δt时刻MT和MR的位置矢量LMT(t+Δt),LMR(t+Δt);
步骤三:令t=t+Δt且返回步骤二,计算下一时刻MT和MR的位置矢量,直到仿真结束。
2)令收发端之间第n条散射路径的第一个和最后一个散射体为An,Zn,并实时计算An,Zn的位置矢量,方法如下:
步骤一:初始时刻散射体An,Zn的位置矢量分别表示为
Figure BDA0001630991450000091
Figure BDA0001630991450000092
步骤二:计算t+Δt时刻散射体An,Zn的位置矢量
Figure BDA0001630991450000093
步骤三:令t=t+Δt且返回步骤二,计算下一时刻散射体An,Zn的位置矢量,直到仿真结束。
3)计算MT与散射体An的信号角度均值以及散射体Zn与MR的信号角度均值,本案例中,初始时刻第1条路径的角度均值为
Figure BDA0001630991450000094
Figure BDA0001630991450000095
4)本发明假设角度服从Von Mises Fisher(VMF)统计分布,动态计算并产生1000组集中程度因子κ=100的时变VMF角度值θMT,n,m(t),θMR,n,m(t),φMT,n,m(t),φMR,n,m(t)。本案例中,初始时刻第1条路径第1条散射支路的角度为θMT,1,1(t0)=0.2763,θMR,1,1(t0)=0.3742,φMT,1,1(t0)=0.6199,φMR,1,1(t0)=-0.5773;实时计算第n条路径第m条散射支路相对收发端的信号单位矢量,本案例中,初始时刻第1条路径第1条散射支路相对收发端的信号单位矢量为sMT,1,1(t0)=[0.7830;0.5589;0.2728],sMR,1,1(t0)=[0.7799;-0.5080;0.3655]。
5)实时计算第n条路径第m条散射支路的多普勒相移
Figure BDA0001630991450000096
本案例中,第1条路径第1条散射支路为例,令初始时刻
Figure BDA0001630991450000097
利用本发明方案仿真结束时刻(t=5s),
Figure BDA0001630991450000098
2、实时计算第n条路径第m条散射支路的相移
Figure BDA0001630991450000099
过程如下:
1)计算收发端天线位置旋转矩阵
Figure BDA00016309914500000910
本案例中,初始时刻收发端位置旋转矩阵为
Figure BDA0001630991450000101
2)计算第n条路径第m条散射支路的相移
Figure BDA0001630991450000102
其中,四个子信道在初始时刻第1条路径第1条散射支路的相移分别为
Figure BDA0001630991450000103
Figure BDA0001630991450000104
3、实时产生第n条路径第m条散射支路的随机初始相移
Figure BDA0001630991450000105
产生方法如下,在[0,2π)范围内产生M个服从均匀分布的随机变量
Figure BDA0001630991450000106
本案例中,第1条路径第1条散射支路的随机初始相移为
Figure BDA0001630991450000107
4、将上述步骤获得的时变相位参数代入式(2)的信道模型中,最终获得该场景下V2V动态MIMO信道。
本实施例得到的效果可以通过图2-图3仿真实验中所获得的具体数据进行进一步说明。我们看到:1)图2(a)和图2(b)分别给出了MT端和MR端的二维角度参数演进过程,从图中可以看出,角度均值随时间变化,而角度分布不变;2)图3给出了四条子信道衰落的包络和相位,可以看出本发明产生的信道衰落是时变的,且输出信道衰落相位连续。
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 (1)

1.一种面向车联网的动态MIMO信道建模及参数计算方法,其特征在于:步骤如下:
第一步:针对复杂交通状况下的V2V动态MIMO通信场景,将收发车辆之间的MIMO信道建模为
Figure FDA0001630991440000011
其中,S表示发送端天线数目,U表示接收端天线数目,发送端第s根天线与接收端第u根天线之间的信道hu,s(t,τ)表示为不同功率和时延的多条传播路径信号的叠加,将第n条路径的归一化信道衰落系数建模为
Figure FDA0001630991440000012
其中,M表示第n条路径的散射支路数,
Figure FDA0001630991440000013
表示由于收发端和散射体位置变化引起的多普勒相移,
Figure FDA0001630991440000014
表示由天线位置和散射环境变化引起的相移,
Figure FDA0001630991440000015
表示随机初始相移;
第二步:实时计算第n条路径第m条散射支路的多普勒相移
Figure FDA0001630991440000016
采用方法如下:
1)实时计算移动发射端即MT和移动接收端即MR的位置矢量,方法如下:
步骤一:假设初始时刻MT和MR的位置矢量分别为LMT(t0),LMR(t0);
步骤二:迭代计算t+Δt时刻MT和MR的位置矢量,方法如下
Figure FDA0001630991440000017
其中,vMT(t),vMR(t)分别表示MT和MR的移动速度矢量;
步骤三:令t=t+Δt,返回步骤二,计算下一时刻MT和MR的位置矢量,直到仿真结束;
2)假设收发端之间第n条散射路径的第一个和最后一个散射体分别记为An,Zn,实时计算An,Zn的位置矢量,采用方法如下:
步骤一:假设初始时刻散射体An,Zn的位置矢量分别为
Figure FDA0001630991440000029
步骤二:迭代计算t+Δt时刻散射体An,Zn的位置矢量,方法如下
Figure FDA0001630991440000021
其中,
Figure FDA0001630991440000022
表示散射体An以及Zn的移动速度矢量;
步骤三:令t=t+Δt,返回步骤二,计算下一时刻散射体An,Zn的位置矢量,直到仿真结束;
3)计算MT与散射体An之间的信号角度均值以及散射体Zn与MR之间的信号角度均值,方法如下:
Figure FDA0001630991440000023
Figure FDA0001630991440000024
Figure FDA0001630991440000025
Figure FDA0001630991440000026
其中,(·)x,(·)y,(·)z分别表示(·)矢量的横、纵和竖坐标值,
Figure FDA0001630991440000027
表示发送端与散射体An之间的距离,
Figure FDA0001630991440000028
表示接收端与散射体Zn之间的距离;
4)根据用户预先指定或实测的角度统计分布,动态计算并产生M组时变角度值θMT,n,m(t),θMR,n,m(t),φMT,n,m(t),φMR,n,m(t),并实时构建第n条路径第m条散射支路收发端方向矢量,方法如下:
Figure FDA0001630991440000031
Figure FDA0001630991440000032
5)实时计算第n条路径第m条散射支路的多普勒相移,方法如下:
Figure FDA0001630991440000033
其中,k=2πf0/c表示波数,f0和c分别为载波频率和光速;
第三步:实时计算第n条路径第m条散射支路的相移
Figure FDA0001630991440000034
采用方法如下:
1)计算收发端天线位置旋转矩阵,方法如下:
Figure FDA0001630991440000035
Figure FDA0001630991440000036
其中,
Figure FDA0001630991440000037
分别表示发送端移动速度的方位角和俯仰角,
Figure FDA0001630991440000038
分别表示接收端移动速度的方位角和俯仰角;
2)计算第n条路径第m条散射支路的相移
Figure FDA0001630991440000039
方法如下:
Figure FDA00016309914400000310
其中,dMT,s(t0),dMR,u(t0)分别表示发送端第s根天线和接收端第u根天线初始时刻的位置;
第四步:实时产生第n条路径第m条散射支路的随机初始相移
Figure FDA00016309914400000311
产生方法如下,在[0,2π)范围内产生M个服从均匀分布的随机变量
Figure FDA00016309914400000312
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN110519029B (zh) * 2019-08-08 2021-10-29 东南大学 蜂窝与v2v混合大规模mimo导频复用信道获取方法
CN110784853B (zh) * 2019-10-31 2023-04-28 北京星河亮点技术股份有限公司 一种车辆到车辆的大规模天线信道模型建立方法及系统
CN111698662B (zh) * 2020-06-15 2021-10-29 西安电子科技大学 高网络负载场景中mimo系统下的v2x通信方法
CN112333671B (zh) * 2020-11-03 2022-03-18 合肥工业大学 一种车对车mimo信道的非平稳特征提取方法
CN114696932B (zh) * 2022-03-22 2023-03-31 北京大学 用于车联网通信的空时频非平稳无线通信信道建模方法
CN114785438B (zh) * 2022-04-18 2023-08-22 中国人民解放军陆军工程大学 战术通信环境下车对车信道模型构建方法及系统实现方案

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102571243A (zh) * 2012-03-28 2012-07-11 武穆清 一种车辆到车辆通信的宽带无线mimo信道建模方法
CN105978647B (zh) * 2016-04-15 2018-06-22 南京航空航天大学 一种三维双移动mimo传播信道的建模及仿真方法

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