CN110212956A - 一种无线信道散射径分簇方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种无线信道散射径分簇方法及装置，包括：获取无线信道中各散射径分量对应的散射径参数；根据散射径参数计算出每一散射径分量的相对密度；并选定相对密度等于预设密度值的散射径分量作为散射径簇心；定义每一散射径分量的高密度领域，建立有向通路图，将在有向通路图中与同一个散射径簇心相连通的散射径分量划分到同一个散射径簇中；针对每一散射径簇心，建立无向通路图；对于划分后的散射径簇，将在无向通路图中相互连通且任一连通路径上的散射径分量的相对密度大于预设密度门限的两个散射径簇心所对应的散射径簇合并，得到最终分簇结果。本发明无需簇的先验信息，能更精确分辨散射径分量的特征变化，可用于无线通信领域的信道建模。

Description

一种无线信道散射径分簇方法及装置

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，特别是指一种无线信道散射径分簇方法及装置。

背景技术

信道建模是无线通信中一个重要研究方向，准确的信道模型是开展任意无线通信系统设计与性能分析的前提。信道建模的主要目的在于准确刻画不同环境中的散射径统计分布规律。在描述无线信道散射径统计分布规律的模型中，抽头延迟线模型颇具代表性，该模型在时延域将信道描述为由大量散射径叠加而形成，并且包含了小尺度衰落特性。TDL(Tapped Delay Line，抽头延迟线)模型在较长时间内被广泛使用，并且在早期的无线通信系统，如代价模型COST207中被采纳为标准化信道模型。

然而，下一代移动通信系统需要更高的带宽以及更大维度的多天线阵列。基于此，信道散射径分量在时延域与角度域具有更高的分辨率，从而使得可以更详细地刻画散射径分量的统计分布特征。然而，这同时也意味着在对大量散射径分量进行统计建模过程更复杂。

大量的MIMO(Multiple-Input Multiple-Output，多输入多输出系统)信道测量数据显示，在实际环境中散射径分量是成簇分布的。散射径成簇这一特性可在信道建模过程中加以利用，从而在保证建模准确性的前提下降低模型复杂度。随机波动模型SV模型是最早出现的涵盖散射径簇结构的信道模型，在该模型中，散射径分量基于实测数据在时延域被分成了不同的簇。散射径成簇的现象在许多环境中被广泛观测到，同时基于簇结构的信道模型也被广泛地应用于标准化信道模型中，例如代价模型COST 259、COST 2100、第三代合作伙伴计划3GPP信道模型以及WINNER模型中。

虽然散射径成簇的概念在信道建模中被广泛认可，但是建立合适的散射径分簇算法依旧是一个热门的课题。在过去，通过人体肉眼鉴别开展散射径分簇的方法使用了很长一段时间。然而，即便人体视觉可以有效地从噪声中鉴别散射径的结构与模式，但是这一方法面对海量测量数据则显得过于繁琐。因此，基于簇结构的信道建模需要一种通过精密设计的自动分簇算法。

虽然分簇算法在机器学习领域一直以来都是一个热门研究内容，但在无线通信领域中信道散射径分簇问题仍属于新兴课题。由于描述实际传播信道中散射径分量的参数很多，包括功率、时延、角度等，并且这些参数都具有真实的物理含义以及不同的统计特性，因此，散射径分簇最大的挑战就在于如何将这些参数的影响考虑在分簇算法内。当只考虑功率和时延信息的情况下，存在一些散射径分簇算法，然而，此类算法仅在散射径分量的时延域范围内适用，无法适用于角度域分布特征丰富的MIMO信道。

虽然过去十年对于无线信道散射径自动分簇算法的研究取得了一些进展，但是现有工作依旧具有以下局限性：

1)散射径分量的许多参数的统计特征并未考虑在分簇算法中。不同于机器学习中人为生成的数据，实际场景中的散射径信号是由物理环境所产生，并且具有确定的内在物理特征。这些散射径分量的物理规律应该在分簇算法中考虑进来。例如，许多测量显示散射径簇的角度分布通常服从拉普拉斯分布，然而，该特性并未在现有的分簇算法设计中被考虑进来。

2)既有算法中散射径簇的数目通常需要作为已知信息以输入分簇算法。虽然存在许多验证指标可以对簇的数目开展估计，但是任何指标都无法保证总能正确预测散射径簇数目。大多数的研究依旧运用视觉识别的方式在环境中得到最佳的簇数目，这大大降低了自动分簇算法的效率。

3)大多数的分簇算法依旧需要许多人工输入的预设参数。例如，在KPM算法中，簇的初始信息(时延和角度)需要被定义，并且时延与角度的权重参数也需要反复调整从而获得合理的初始化参数本身也具有很高的难度。因此，有必要建立一种人为预设参数更少、更易于调整的散射径分簇算法。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种无线信道散射径分簇方法及装置，实现利用核函数将散射径分量的统计分布特性和散射径分量功率融入到分簇算法中，不需要簇的先验信息，解决传统算法散射径簇的先验信息未知的难题，进而服务基于簇结构的无线通信信道建模以及通信系统设计。

为解决上述技术问题，本发明的实施例提供一种无线信道散射径分簇方法，所述无线信道散射径分簇方法包括：

获取无线信道中各散射径分量对应的散射径参数；

根据所述散射径参数计算出每一散射径分量的相对密度；并选定相对密度等于预设密度值的散射径分量作为散射径簇心；

定义每一散射径分量的高密度领域，建立有向通路图，将在所述有向通路图中与同一个散射径簇心相连通的散射径分量划分到同一个散射径簇中；

针对每一散射径簇心，建立无向通路图；对于划分后的散射径簇，将在所述无向通路图中相互连通且任一连通路径上的散射径分量的相对密度大于预设密度门限的两个散射径簇心所对应的散射径簇合并，得到最终分簇结果。

进一步地，所述散射径参数采用高分辨率算法从无线信道的实测数据中估计获取；所述散射径参数包括功率、时延、离开角和到达角；所述高分辨率算法为MUSIC算法、CLEAN算法、SAGE算法或RiMAX算法中的任意一种。

进一步地，所述根据所述散射径参数计算出每一散射径分量的相对密度；并选定相对密度等于预设密度值的散射径分量作为散射径簇心，包括：

根据所述散射径参数，针对每一散射径分量，利用距离其最近的预设数量的其他散射径分量计算出其密度；

根据每一散射径分量的密度计算出其相对密度；

选定相对密度为1的散射径分量作为散射径簇心。

进一步地，在计算每一散射径分量密度的过程中，结合散射径参数的统计特征分别在时延域采用基于高斯分布的核密度加权因子；在角度域采用基于拉普拉斯分布的核密度加权因子；在功率域采用指数形式进行加权计算。

进一步地，在根据每一散射径分量的密度计算出其相对密度后，所述方法还包括：

利用各散射径分量的相对密度，在不同区域对各散射径分量的密度进行归一化，以便更好地识别功率相对较弱的散射径簇。

进一步地，定义每一散射径分量的高密度邻域，建立有向通路图，包括：

定义每一散射径分量的高密度领域，将每一个散射径分量与其高密度最近邻域相互连接，并建立映射路径，得到所述有向通路图；在所述有向通路图中，两个散射径分量可以通过多条映射路径相互连接。

相应地，为解决上述技术问题，本发明的实施例还提供一种无线信道散射径分簇装置，包括：

参数获取模块，用于获取无线信道中各散射径分量对应的散射径参数；

散射径簇心搜索模块，用于根据所述散射径参数计算出每一散射径分量的相对密度；并选定相对密度等于预设密度值的散射径分量作为散射径簇心；

散射径簇划分模块，用于定义每一散射径分量的高密度领域，建立有向通路图，将在所述有向通路图中与同一个散射径簇心相连通的散射径分量划分到同一个散射径簇中；

散射径簇合并模块，用于针对每一散射径簇心，建立无向通路图；对于划分后的散射径簇，将在所述无向通路图中相互连通且任一连通路径上的散射径分量的相对密度大于预设密度门限的两个散射径簇心所对应的散射径簇合并，得到最终分簇结果。

进一步地，所述散射径簇心搜索模块，包括：

密度计算单元，用于根据所述散射径参数，针对每一散射径分量，利用距离其最近的预设数量的其他散射径分量计算出其密度；

相对密度计算单元，用于根据每一散射径分量的密度计算出其相对密度；

簇心选定单元，用于选定相对密度为1的散射径分量作为散射径簇心。

进一步地，所述散射径簇划分模块，具体用于：

定义每一散射径分量的高密度领域，将每一个散射径分量与其高密度最近邻域相互连接，并建立映射路径，得到所述有向通路图；在所述有向通路图中，两个散射径分量可以通过多条映射路径相互连接；

所述散射径簇合并模块具体用于：

对于任一散射径簇心，将其与预设数量的最近的散射径分量相互连接，并建立映射路径，得到所述无向通路图。

本发明的上述技术方案的有益效果如下：

本发明利用核函数的思想构建核密度加权因子，将散射径在功率、时延、角度维度的统计分布规律融入分簇过程中；使得所产出的散射径分簇结果在相应空间内各个维度的统计分布规律趋近于核函数的表现形式；在散射径密度计算中仅考虑预设数量的最近的散射径分量，保证估计的散射径密度对于局部区域数据密度的变化具有足够的敏感度；在散射径密度计算中使用“相对密度”，以有助于反映本地区域散射径密度的变化情况，从而使得每个散射径簇更易于辨识；将彼此距离相对较近的簇进行合并，以克服由于散射径簇能量衰落所造成的分簇数量过多的情况，以有效地改善散射径分簇性能；

解决了传统算法散射径簇的先验信息未知的难题，进而服务于基于簇结构的无线通信信道建模以及通信系统设计；核密度既考虑了散射径分量的统计特征，也考虑了散射径功率；能够更好地识别散射径分量的本地密度变化，无需簇的先验信息(例如簇的数目、初始位置等)；能够用于线通信领域的信道建模。可有效服务于MIMO信道的散射径分簇。具有相对较低的计算复杂度，能够满足未来无线通信领域面向簇结构的信道建模需求。

附图说明

图1为本发明第一实施例提供的无线信道散射径分簇方法的流程示意图；

图2为不同分簇算法散射径分簇结果对比示意图；

图3为本发明第二实施例提供的无线信道散射径分簇装置的框图。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

本发明针对现有分簇方法未将散射径参数的统计特征考虑在算法中；需要将散射径簇的数目作为已知信息输入，效率较低；以及现有方法需要许多人工输入的预设参数的问题，提供一种基于核密度的无线信道散射径分簇方法及装置。本发明方案可以有效服务于MIMO信道的散射径分簇，并且不需要簇的先验信息(例如簇的数目以及初始位置等)。

为详细说明本发明的无线信道散射径分簇方法及装置的实现原理，首先对无线信道进行相关介绍：

在无线通信中，信号由发射机历经散射径到达接收机，采用双方向性毫米波无线信道，并且双方向性脉冲响应包括功率α、时延τ、离开角Ω_T和到达角Ω_R，信道中的散射径呈现分簇现象，在同一个簇中的散射径拥有相似的功率、时延以及角度参数。对于任意时刻，涵盖簇结构的双方向性MIMO信道脉冲响应h可以表示为：

其中，M为簇的数目，N_M为第m个簇中散射径的数目。α_m,n和φ_m,n分别是第m个簇中第n条散射径的幅度和相位。τ_m,Ω_T,m,Ω_R,m,Θ_T,m和Θ_R,m分别第m个簇的时延、AOD、AOA、EOD和EOA。δ(·)是脉冲函数。

所有的散射径参数采用高分辨率算法(MUSIC算法、CLEAN算法、SAGE算法、RiMAX算法)从实测数据中估计获取，考虑在一个时间时刻内M个簇中的T条散射径分量，采用核密度来构建散射径特征模型，而这些散射径分量由功率α、时延τ、离开角Ω_T和到达角Ω_R进行表示。一个时间时刻内所有散射径分量的集合表示为S，每一个散射径分量则用s来表示。

接下来以具体实施例的方式详细说明本发明的方案

第一实施例

请参阅图1，本实施例提供一种无线信道散射径分簇方法，包括：

S101，获取无线信道中各散射径分量对应的散射径参数；

需要说明的是，在本实施例中，散射径参数采用高分辨率算法从无线信道的实测数据中估计获取；散射径参数包括功率、时延、离开角和到达角；高分辨率算法为MUSIC算法、CLEAN算法、SAGE算法或RiMAX算法中的任意一种。

S102，根据散射径参数计算出每一散射径分量的相对密度；并选定相对密度等于预设密度值的散射径分量作为散射径簇心；

需要说明的是，上述步骤具体为：根据散射径参数，针对每一散射径分量，利用距离其最近的预设数量的其他散射径分量计算出其密度ρ：

其中，v是任意一个散射径分量并且v≠s。N(s)是距散射径s的K个最近的散射径的几何。σ_(·)是标准差。上式中，结合散射径信号参数的统计特征分别在时延域采用基于高斯分布的核密度加权因子、在角度域采用基于拉普拉斯分布的核密度加权因子，以此提升散射径密度计算中所得结果与散射径分量统计特征的吻合程度；在功率域采用指数形式进行加权计算，将不同散射径分量之间的功率差放大；上式中的exp(α)表明散射径分量的功率越强，密度越大，符合信道的物理特征。exp(α)项可以将不同散射径分量之间的功率差放大到一个合理的水平，并且，在核密度中考虑了功率之后，分簇结构中的散射径簇心也更加靠近功率较强的点；

然后根据每一散射径分量的密度计算出其相对密度

利用相对密度，可以在不同区域对散射径密度进行归一化，从而确保不同的簇具有相似的密度值，因而可以更好地识别出功率相对较弱的簇。并且由上式可知ρ*∈(0,1]。

对于每一个散射径分量s，如果则把它标记为散射径主径ps。可以得到散射径主径集合为散射径主径被设定为初始散射径簇心。

S103，定义每一散射径分量的高密度领域，建立有向通路图，将在有向通路图中与同一个散射径簇心相连通的散射径分量划分到同一个散射径簇中；

需要说明的是，上述步骤具体为：

对于每一个散射径分量s，定义其高密度邻域π(ns)为：

其中，d表示欧氏距离，将每一个散射径分量与其高密度最近邻相互连接，并建立映射路径，得到所述有向通路图；

ζ＝(S,A)

其中，A＝{(ns,π(ns))|ns∈S\P}。两个散射径分量可以通过多条映射路径相互连接。不同的散射径分量如果在有向通路图ζ＝(S,A)中与同一个散射径核心点相连通，则它们被分到同一个散射径簇中。

S104，针对每一散射径簇心，建立无向通路图；对于划分后的散射径簇，将在无向通路图中相互连通且任一连通路径上的散射径分量的相对密度大于预设密度门限的两个散射径簇心所对应的散射径簇合并，得到最终分簇结果。

需要说明的是，上述步骤具体为：

对于每一个散射径主径，将其与预设数量的最近的散射径分量相互连接，并建立映射路径，得到无向通路图：

ζ_K＝(S,E)

其中，E＝{(s,v)|s∈N(v)^v∈N(s)}，s和v在无向通路图ζ_K中相互可达。在这两个散射主径相互连通的任意路径上，存在某条路径上的样本点始终满足则将这两个散射主径所对应的簇合并为一个簇。

K决定计算密度过程中所利用本地散射径信号从而获得通路图，K越小，则本地散射径密度的波动对于分簇结果的敏感性就越大，这等效于缩小本地区间范围；

每一个簇内有个样本点，保证簇具有一定的紧凑度；

x决定两个簇是否可以被合并，x越大，簇的数目就越大，簇与簇之间的分离度较高。不同分簇算法散射径分簇结果对比示意图如图2所示。

第二实施例

请参阅图3，本实施例提供一种无线信道散射径分簇装置，该装置包括：

参数获取模块301，用于获取无线信道中各散射径分量的散射径参数；

散射径簇心搜索模块302，用于根据散射径参数计算出每一散射径分量的相对密度；并选定相对密度等于预设密度值的散射径分量作为散射径簇心；

散射径簇划分模块303，用于定义每一散射径分量的高密度领域，建立有向通路图，将在有向通路图中与同一个散射径簇心相连通的散射径分量划分到同一个散射径簇中；

散射径簇合并模块304，用于针对每一散射径簇心，建立无向通路图；对于划分后的散射径簇，将在无向通路图中相互连通且任一连通路径上的散射径分量的相对密度大于预设密度门限的两个散射径簇心所对应的散射径簇合并，得到最终分簇结果。

进一步地，上述散射径簇心搜索模块302，包括：

密度计算单元，用于根据散射径参数，针对每一散射径分量，利用距离其最近的预设数量的其他散射径分量计算出其密度；

相对密度计算单元，用于根据每一散射径分量的密度计算出其相对密度；

簇心选定单元，用于选定相对密度为1的散射径分量作为散射径簇心。

进一步地，上述散射径簇划分模块303，具体用于：

定义每一散射径分量的高密度领域，将每一个散射径分量与其高密度最近邻域相互连接，并建立映射路径，得到有向通路图；在有向通路图中，两个散射径分量可以通过多条映射路径相互连接；

上述散射径簇合并模块304具体用于：

对于任一散射径簇心，将其与预设数量的最近的散射径分量相互连接，并建立映射路径，得到无向通路图。

本实施例的无线信道散射径分簇装置与上述第一实施例中的无线信道散射径分簇方法相互对应，其中，该装置中各模块单元所实现的功能与上述方法中的各流程步骤一一对应；故，在此不再赘述。

本发明利用核函数的思想构建核密度加权因子，将散射径在功率、时延、角度维度的统计分布规律融入分簇过程中；使得所产出的散射径分簇结果在相应空间内各个维度的统计分布规律趋近于核函数的表现形式；在散射径密度计算中仅考虑预设数量的最近的散射径分量，保证估计的散射径密度对于局部区域数据密度的变化具有足够的敏感度；在散射径密度计算中使用“相对密度”，以有助于反映本地区域散射径密度的变化情况，从而使得每个散射径簇更易于辨识；将彼此距离相对较近的簇进行合并，以克服由于散射径簇能量衰落所造成的分簇数量过多的情况，以有效地改善散射径分簇性能；

解决了传统算法散射径簇的先验信息未知的难题，进而服务于基于簇结构的无线通信信道建模以及通信系统设计；核密度既考虑了散射径分量的统计特征，也考虑了散射径功率；能够更好地识别散射径分量的本地密度变化，无需簇的先验信息(例如簇的数目、初始位置等)；能够用于线通信领域的信道建模。可有效服务于MIMO信道的散射径分簇。具有相对较低的计算复杂度，能够满足未来无线通信领域面向簇结构的信道建模需求。

此外，需要说明的是，本领域内的技术人员应明白，本发明实施例的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理终端设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理终端设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理终端设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程终端设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例范围的所有变更和修改。

还需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。

以上所述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，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种无线信道散射径分簇方法，其特征在于，包括：

获取无线信道中各散射径分量对应的散射径参数；

根据所述散射径参数计算出每一散射径分量的相对密度；并选定相对密度等于预设密度值的散射径分量作为散射径簇心；

定义每一散射径分量的高密度领域，建立有向通路图，将在所述有向通路图中与同一个散射径簇心相连通的散射径分量划分到同一个散射径簇中；

针对每一散射径簇心，建立无向通路图；对于划分后的散射径簇，将在所述无向通路图中相互连通且任一连通路径上的散射径分量的相对密度大于预设密度门限的两个散射径簇心所对应的散射径簇合并，得到最终分簇结果。

2.如权利要求1所述的无线信道散射径分簇方法，其特征在于，所述散射径参数采用高分辨率算法从无线信道的实测数据中估计获取；

所述散射径参数包括功率、时延、离开角和到达角；所述高分辨率算法为MUSIC算法、CLEAN算法、SAGE算法或RiMAX算法中的任意一种。

3.如权利要求1所述的无线信道散射径分簇方法，其特征在于，所述根据所述散射径参数计算出每一散射径分量的相对密度；并选定相对密度等于预设密度值的散射径分量作为散射径簇心，包括：

根据所述散射径参数，针对每一散射径分量，利用距离其最近的预设数量的其他散射径分量计算出其密度；

根据每一散射径分量的密度计算出其相对密度；

选定相对密度为1的散射径分量作为散射径簇心。

4.如权利要求3所述的无线信道散射径分簇方法，其特征在于，在计算每一散射径分量密度的过程中，结合散射径参数的统计特征分别在时延域采用基于高斯分布的核密度加权因子；在角度域采用基于拉普拉斯分布的核密度加权因子；在功率域采用指数形式进行加权计算。

5.如权利要求3所述的无线信道散射径分簇方法，其特征在于，在根据每一散射径分量的密度计算出其相对密度后，所述方法还包括：

利用各散射径分量的相对密度，在不同区域对各散射径分量的密度进行归一化，以便更好地识别功率相对较弱的散射径簇。

6.如权利要求1所述的无线信道散射径分簇方法，其特征在于，所述定义每一散射径分量的高密度邻域，建立有向通路图，包括：

定义每一散射径分量的高密度领域，将每一个散射径分量与其高密度最近邻域相互连接，并建立映射路径，得到所述有向通路图；在所述有向通路图中，两个散射径分量可以通过多条映射路径相互连接。

7.如权利要求1所述的无线信道散射径分簇方法，其特征在于，所述针对每一散射径簇心，建立无向通路图，包括：

对于任一散射径簇心，将其与预设数量的最近的散射径分量相互连接，并建立映射路径，得到所述无向通路图。

8.一种无线信道散射径分簇装置，其特征在于，包括：

参数获取模块，用于获取无线信道中各散射径分量对应的散射径参数；

散射径簇心搜索模块，用于根据所述散射径参数计算出每一散射径分量的相对密度；并选定相对密度等于预设密度值的散射径分量作为散射径簇心；

散射径簇划分模块，用于定义每一散射径分量的高密度领域，建立有向通路图，将在所述有向通路图中与同一个散射径簇心相连通的散射径分量划分到同一个散射径簇中；

散射径簇合并模块，用于针对每一散射径簇心，建立无向通路图；对于划分后的散射径簇，将在所述无向通路图中相互连通且任一连通路径上的散射径分量的相对密度大于预设密度门限的两个散射径簇心所对应的散射径簇合并，得到最终分簇结果。

9.如权利要求8所述的无线信道散射径分簇装置，其特征在于，所述散射径簇心搜索模块，包括：

密度计算单元，用于根据所述散射径参数，针对每一散射径分量，利用距离其最近的预设数量的其他散射径分量计算出其密度；

相对密度计算单元，用于根据每一散射径分量的密度计算出其相对密度；

簇心选定单元，用于选定相对密度为1的散射径分量作为散射径簇心。

10.如权利要求8所述的无线信道散射径分簇装置，其特征在于，所述散射径簇划分模块，具体用于：

定义每一散射径分量的高密度领域，将每一个散射径分量与其高密度最近邻域相互连接，并建立映射路径，得到所述有向通路图；在所述有向通路图中，两个散射径分量可以通过多条映射路径相互连接；

所述散射径簇合并模块具体用于：

对于任一散射径簇心，将其与预设数量的最近的散射径分量相互连接，并建立映射路径，得到所述无向通路图。