CN111245480A

CN111245480A - 一种基于三维空间的双簇几何信道建模方法

Info

Publication number: CN111245480A
Application number: CN202010044969.4A
Authority: CN
Inventors: 江浩; 英文; 周惠婷; 周文轩
Original assignee: Nanjing University of Information Science and Technology
Current assignee: Nanjing University of Information Science and Technology
Priority date: 2020-01-16
Filing date: 2020-01-16
Publication date: 2020-06-05
Anticipated expiration: 2040-01-16
Also published as: CN111245480B

Abstract

本发明公开了一种基于三维空间的双簇几何信道建模方法，首先，基于共焦半椭球体散射场景中的几何关系建立大规模MIMO V2V信道模型；其次，用簇的概念来描述散射体，即簇中有许多散射体，且簇随机分布在半椭球面上；假设簇中的散射体数目趋近于无穷，连续随机变量

和

可以用离散变量

和

分别表示；然后，引入生灭算法模拟簇在时间轴和阵列轴上的消失和演化；最后，根据复杂信道冲激响应推断所提出的信道模型的统计特性。本发明通过计算三维双簇半椭球体的几何统计特性来提高V2V在半椭球环境中通信系统的性能。

Description

一种基于三维空间的双簇几何信道建模方法

技术领域

本发明属于无线通信领域，具体涉及一种基于三维空间的双簇几何信道建模方法。

背景技术

近年来，随着第五代(5G)无线通信网络的快速发展，车对车(V2V)通信受到了广泛的关注。在这个模型中，采用大量的多输入多输出(MIMO)是一个非常明智的选择，因为它可以满足5G无线通信的许多需求。因此，为了更准确地评价V2V通信系统的性能，有必要建立一个准确的信道模型来描述移动发射机(MT)和移动接收机(MR)之间的传输特性。在通信环境中，发射端发射的波在到达接收机之前，会先击中周围环境中的散射物体，因此有必要使用Ricean衰落信道来描述V2V通信环境。根据发射机、接收机和散射体之间的关系，可以推导出不同场景下的传播路径长度和角度参数。J.Zhang,C.等人实验表明在二维空间中，当描述发射机和接收机之间的信号传播时，对系统性能的估计是不准确的。因此，我们使用一个包含方位角和仰角参数的三维(3D)信道模型来更准确地估计信道的传播特性。H.Jiang等人提出了一种用于隧道场景中V2V通信的三维宽带MIMO信道模型，并引入了各种共焦半椭球模型来研究不同传播延迟下V2V信道的统计特性。A.Al-Hourani和D.W.Matolak等人提出在高速运动通信环境中，当MT和MR运动时，信道统计特性会随时间变化。因此，引入非平稳信道模型并研究其传播特性是非常重要的。Y.Liu等人提出了用于5G高速列车无线通信的三维海量MIMO信道模型，研究了在空间、时间和频域上信道非平稳特性的簇演化。S.Wu等人提出了一种用于5G大质量信道模型的3D宽带双集群，该模型研究了集群的非平稳特性的生灭算法。

发明内容

发明目的：提出了一种基于三维空间的双簇几何信道建模方法，通过计算三维双簇半椭球体的几何统计特性来提高V2V在半椭球环境中通信系统的性能。

技术方案：本发明所述的一种基于三维空间的双簇几何信道建模方法，包括以下步骤：

(1)基于共焦半椭球体散射场景中的几何关系建立大规模MIMO V2V信道模型；

(2)用簇的概念来描述散射体，即簇中有许多散射体，且簇随机分布在半椭球面上；

(3)假设簇中的散射体数目趋近于无穷，连续随机变量

和

可以用离散变量

和

分别表示；

(4)引入生灭算法模拟簇在时间轴和阵列轴上的消失和演化；

(5)根据复杂信道冲激响应推断所提出的信道模型的统计特性。

进一步地，步骤(1)所述的大规模MIMOV2V信道模型可以通过M_R×M_T信道矩阵

表示，其中h_pq(t,τ)表示第p个根发射天线与第q根接收天线之间传播链路的复合脉冲响应；通过

得到，h_l,pq(t)表示第p根发射天线与第q根接收天线之间的传播链路的复杂抽头系数，I是抽头的总数。

进一步地，所述步骤(2)的实现过程如下：

假设簇中有N_l,1个散射体，把第n_l,1个散射体记为

表示波在第l个抽头发射端的第一次反射，

表示在波第l个抽头接收端的最后一次反射；对于大规模MIMO信道，每个天线都有自己可以观测到的簇，此时，在t时刻发射和接收可以观测到的簇的总数为N_total，可以表示为：

card(·)表示集合的基数，∪表示集合的交，

表示在发射端的第p根天线和在接收端的第q根天线之间可见的簇的数量。

进一步地，所述步骤(3)的实现过程如下：

MT和MR的方位角和仰角的分布被认为是遵循冯米赛斯分布的，两者是相互独立的，相应簇的到达PDF可以表示为：

其中，

和

分别定义为

和

的平均值，I₀(·)为第一类零阶修正贝塞尔函数，参数k₁，k₂(k₁,k₂≥0)可以控制分布的宽度。

进一步地，所述步骤(4)的实现过程如下：

集群在集群集C_T,1，C_R,2中根据生灭算法，在阵列轴上递归演化，在发射端和接收端的其他天线上产生簇，在初始时刻t时，可以表示为：

其中

表示集群在阵列轴或时间轴上的演化，C_T,p(t)和C_R,q(t)表示基于生灭算法过程中，在时间轴和阵列轴中每个天线产生的集群；

在发射端(接收端)阵列轴上，集群中簇的生成概率为P_T,survival(P_R,survival)可以表示为：

表示在阵列轴上的场景相关因子，λ_G和λ_R分别表示簇的生成速率和簇的重组率，δ_T和δ_R分别为发射端和接收端的天线单元之间的距离，簇在时间间隔Δt之后的存活概率P_survival(Δt)可以表示为：

其中，P_F表示移动集群的百分比，

是描述空间相关因子的情景相关系数，Δv_T和Δv_R表示MT和MR的平均相对运动速度；在时间轴基于生灭算法可以生成随机数个新的簇，新生成的簇服从泊松分布，可以表示为：

进一步地，所述步骤(5)的实现过程如下：

归一化空间CCF可以表示为：

其中，(·)^*表示复共轭运算，归一化时变空间CCF包括LOS分量传播和NLOS分量传播，并且它们是相互独立的。

有益效果：与现有技术相比，本发明的有益效果：1、由于相同的半椭球体其传输时延相同，为了研究不同时延下的传输特性，本发明提出多共焦半椭球体信道模型；又因为在V2V无线信道中，发射端和接收端会处于运动的状态，同时附近的车辆也会对传输特性造成影响，因此当我们在分析V2V信道中的传输特性时，应当分析运动散射体的运动特性对于传输特性的影响，因此本发明提出采用生灭算法来模拟散射体在阵列轴、时间轴上的演化过程；2、通过计算三维双簇半椭球体的几何统计特性来提高V2V在半椭球环境中通信系统的性能。

附图说明

图1为三维宽带MIMO V2V信道模型示意图；

图2为在半椭球模型的不同抽头情况下，有无簇的演化对空间互相关性(CCF)的影响；

图3为半椭球模型的不同时刻情况下，分析和仿真有无簇的演化过程对空间CCF的影响。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的详细描述。

为了研究不同传播时延下的信道特性，本发明采用多径信道模型来研究发射机与接收机之间的传播信道。并且采用生灭算法来模拟集群在阵列轴和时间轴上的动态特性。利用该信道模型，推导了不同半椭球场景的信道特性。为了证实该模型的合理性和可行性，将理论参数和提出的参考模型进行了对比。仿真结果表明，仿真模型的统计特性与理论模型的统计特性吻合较好。

针对三维双簇共焦半椭球体散射环境，本发明利用几何信道模型推导出复杂的脉冲响应，通过对复杂脉冲响应的分析可以推导出空间互相关函数(SCCF)、时间自相关函数(ACF)，从而分析该模型的优势。具体包括以下步骤：

步骤一：基于共焦半椭球体散射场景中的几何关系建立大规模MIMO V2V信道模型。

如图1所示，MT和MR位于共焦椭圆的焦点上，以第l半椭球为特征的散射区域内的每一波都经历相同的离散传播延迟τ_l＝τ^LoS+l_τ,l＝0,1,2,...L-1，τ^LoS是表示从MT天线阵列通过视距(LOS)路径到MR天线阵列的时变传播延迟，其可以推导得出τ^LoS(t)＝D^LoS(t)/c，τ为无穷小传播延迟，L为具有不同传播延迟的路径数，D为MT与MR中心点之间的距离，并且D＝2f₀，f₀为椭圆模型的焦距。假设a_l和b_l分别为第l个半椭球体在x轴上的长轴和在y轴上的短轴，假设在z轴上的高也定义为b_l，且

大规模MIMO V2V信道模型可以通过M_R×M_T信道矩阵

表示，其中h_pq(t,τ)表示第p个根发射天线与第q根接收天线之间传播链路的复合脉冲响应，可以通过

得到，h_l,pq(t)表示第p根发射天线与第q根接收天线之间的传播链路的复杂抽头系数，I是抽头的总数。复合抽头系数分别在LOS传播分量和非视距传播分量两种情况下从第p根发射天线到第q根接收天线在第一个抽头的情况下表示为：

其中：

其中，K表示莱斯因子，f_c表示载波频率，λ表示波长，v_T，v_R分别表示为MT和MR的运动速度；γ_T，γ_R分别为模型中MT和MR相对于x轴正方向的运动方向。

和

分别表示视距分量(LOS)的AAOD，EAOD和AAOA,EAOA。

和

分别表示在共焦半椭球体在第1抽头上的发射端天线阵列中心(接收端天线阵列中心)到

非视距分量(NLOS)的AAOD，EAOD(AAOA,EAOA)。

与

之间的传播空间可以抽象为虚拟链接。

表示在第一抽头中，波从发射端的第p根发射天线首先到达

然后通过虚拟链接到达

最后到达接收端的第q根接收天线的总的距离。复杂抽头系数也适用于其他抽头(1≤l≤I)，例如从第p根发射天线到第q根接收天线可以表示为：

其中，

表示在第l个半椭球体模型中，波从第p根发射天线通过第l个半椭球体中的NLOS分量到第q根接收天线的传播距离；

表示在第l个半椭球体模型中，从MT天线阵列的第p根天线到

的距离，

表示在第l个半椭球体模型中，从MR天线阵列的第q根天线到

的距离。

和

定义为第l个抽头传播链路中的时变AAOD和时变EAOD，

和

定义为第l个抽头传播链路中的时变AAOA和时变EAOA。

步骤二：用簇的概念来描述散射体，即簇中有许多散射体，且簇随机分布在半椭球面上。假设簇中有N_l,1个散射体，把第n_l,1个散射体记为

表示波在第l个抽头发射端的第一次反射。

表示在波第l个抽头接收端的最后一次反射。对于大规模MIMO信道，每个天线都有自己可以观测到的簇，此时，在t时刻发射和接收可以观测到的簇的总数为N_total，可以表示为：

card(·)表示集合的基数，∪表示集合的交，

步骤三：假设簇中的散射体数目趋近于无穷，连续随机变量

和

可以用离散变量

和

分别表示。MT和MR的方位角和仰角的分布被认为是遵循冯米赛斯分布的，两者是相互独立的。因此，相应簇的到达PDF可以表示为：

其中，

和

分别定义为

和

步骤四：为了描述所提出的三维大规模MIMO V2V信道模型的非平稳性，引入生灭算法来模拟簇在时间轴和阵列轴上的消失和演化。该算法基于半椭球环境下大规模MIMOV2V通信的阵列-轴演化和时间轴演化，系统模型描述如下：假设在初始时刻t，初始簇C_T,1＝{c_T,x:x＝1,2,...,N}和C_R,1＝{c_R,x:x＝1,2,...,N}，N表示簇的初始数目，c_T,x，c_R,x是Cluster_x的两种表示形式。这些集群在集群集C_T,1，C_R,2中根据生灭算法，在阵列轴上递归演化，在发射端和接收端的其他天线上产生簇，在初始时刻t时，可以表示为：

其中，

表示集群在阵列轴或时间轴上的演化。C_T,p(t)和C_R,q(t)表示基于生灭算法过程中，在时间轴和阵列轴中每个天线产生的集群。在发射端(接收端)阵列轴上，集群中簇的生成概率为P_T,survival(P_R,survival)可以表示为：

表示在阵列轴上的场景相关因子，λ_G和λ_R分别表示簇的生成速率和簇的重组率，δ_T和δ_R分别为发射端和接收端的天线单元之间的距离，N_T,new和N_R,new分别是基于生灭算法的数组轴上新生成集群的平均数量，可以计算为：

其中，E[·]表示期望，簇在时间间隔Δt之后的存活概率P_survival(Δt)可以表示为：

其中，P_F表示移动集群的百分比，

是描述空间相关因子的情景相关系数，Δv_T和Δv_R表示MT和MR的平均相对运动速度。在时间轴基于生灭算法可以生成随机数个新的簇，新生成的簇服从泊松分布，可以表示为：

步骤六：我们可以根据复杂信道冲激响应来推断所提出的信道模型的统计特性。归一化空间CCF可以表示为：

其中，(·)^*表示复共轭运算，归一化时变空间CCF包括LOS分量传播和NLOS分量传播，并且它们是相互独立的。在NLOS传播分量中，当集群从h_l,pq(t)到h_l,p'q'(t)演化时，生存概率是

因此，LOS分量和NLOS分量下的时变空间CCF为：

令p＝p'和q＝q'，我们可以得到时变ACF的表达式，在该模型中，从MT到MR有不同的传播路径，接收到的信道频率也随着MT和MR的运动而不断变化。

图2展示了在不同抽头情况下，有没有簇的演化对空间CCF的影响。第一抽头的空间CCF要高于第二抽头的CCF，并且随着归一化天线间距δ_R/λ的增加，空间CCF减少。在相同的抽头情况下，无集群进化的空间CCF高于有集群进化的空间CCF。

图3展示了不同时刻的情况下，有无簇的演化对空间CCF的影响。从图3可知，随着天线间距δ_R/λ逐渐增大时，空间CCF减少，若在相同时刻情况下，没有簇演化的空间CCF要高于有簇演化的空间CCF。由图可知，仿真模型与理论模型具有较高的一致性。因此，理论推导和仿真模型是合理的。