CN111865456A - 一种基于几何模型的十字路口信道建模方法 - Google Patents

一种基于几何模型的十字路口信道建模方法 Download PDF

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Abstract

本发明实施例提供了一种基于几何模型的十字路口信道建模方法、装置、可读存储介质及计算设备，用以准确高效地刻画十字路口的散射环境以及交通状况，并进一步对十字路口信道特性进行研究，方法包括：以位于所述十字路口的第一天线阵列为第一圆心，以及，以位于所述十字路口的第二天线阵列为第二圆心，建立双环模型；在所述十字路口对应的四个角落分别建立四分之一圆柱面模型；根据所述双环模型和所述四分之一圆柱面模型，确定所述第一天线阵列到所述第二天线阵列的信道冲击响应CIR。

Description

一种基于几何模型的十字路口信道建模方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于几何模型的十字路口信道建模方法、装置、可读存储介质及计算设备。
背景技术
最近车联网作为第五代通信(5th Generation,5G)智能交通系统的热门应用受到学术和工业界的广泛关注。在这种场景中，高速低时延和大带宽的信息网络是不可或缺的角色[1]。
与此同时，大规模多进多出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)天线阵列是5G通信系统的有力候选空中接口技术，能大幅提高信道容量和能量效率[2]。
十字路口作为车对车(Vehicle to Vehicle,V2V)通信的典型场景，也是事故多发地段，理应给予更多的关注。但十字路口收发端的散射环境主要是由运动车辆和四个角落的建筑物构成，不同于一般的V2V场景。准确高效地描述周边建筑分布是亟需解决的重要挑战。
基于几何的随机信道模型(Geometry-based stochastic model,GBSM):在特定的通信场景中，使用合适的几何形状来模拟信号传播环境中的散射体分布，进而由散射体分布研究信道特性。比如在文献[3]中，使用基于圆形和椭圆的几何模型描述V2V通信中的运动车辆和路边散射环境。
近年来陆续提出了很多关于V2V的几何信道模型。在文献[4]中，作者分别使用双球模型和多椭圆柱模型描述收发端周围的运动车辆和静止散射体分布。文献[5]中则使用双环模型描述收发端周围的车辆分布，使用半椭球面描述路边建筑等散射环境。
在十字路口场景下的车对车通信信道建模中，准确而高效地描述通信环境即实际散射体的分布是关键。在一般的车对车场景中，通常使用球面和完整柱面等描述收发端周围的静止散射体分布。而城市十字路口四个角落的建筑形状不同于一般的车对车通信场景，无法使用球面、完整柱面来描述。
文献说明：
文献[1]Yang Y,Hua K.Emerging technologies for 5G-enabled vehicularnetworks[J].IEEE Access,2019,7:181117-181141.
文献[2]Shaikh A,Kaur M J.Comprehensive survey of massive MIMO for 5Gcommunications[C]//2019Advances in Science and Engineering TechnologyInternational Conferences(ASET).IEEE,2019:1-5.
文献[3]Li Y,Cheng X,Zhang N.Deterministic and stochastic simulatorsfor non-isotropic V2V-MIMO wideband channels[J].China Communications,2018,15(7):18-29.
文献[4]Yuan Y,Wang C X,He Y,et al.3D wideband non-stationarygeometry-based stochastic models for non-isotropic MIMO vehicle-to-vehiclechannels[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2015,14(12):6883-6895.
文献[5]Wang M,Ma N,Chen J,et al.A Novel Geometry-Based MIMO ChannelModel for Vehicle-to-Vehicle Communication Systems[C]//2019IEEE 5thInternational Conference on Computer and Communications(ICCC).IEEE,2019:762-767.
发明内容
为此，本发明提供了一种基于几何模型的十字路口信道建模方法、装置、可读存储介质及计算设备，以力图解决或者至少缓解上面存在的至少一个问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种基于几何模型的十字路口信道建模方法，包括：
以位于所述十字路口的第一天线阵列为第一圆心，以及，以位于所述十字路口的第二天线阵列为第二圆心，建立双环模型；
在所述十字路口对应的四个角落分别建立四分之一圆柱面模型；
根据所述双环模型和所述四分之一圆柱面模型，确定所述第一天线阵列到所述第二天线阵列的信道冲击响应(channel impulse response,CIR)。
可选地，所述第一天线阵列与所述第二天线阵列位于所述十字路口的不同路口。
可选地，所述天线阵列为平面天线阵列(Uniform planar antenna array,UPA)。
可选地，所述第一天线阵列为信号发射端，所述第二天线阵列为信号接收端。
可选地，根据所述双环模型和所述四分之一圆柱面模型，确定所述第一天线阵列到所述第二天线阵列的CIR，包括：
根据所述双环模型和所述四分之一圆柱面模型，确定所述第一天线阵列到所述第二天线阵列的非视距(Non Line of Sight,NLOS)CIR。
可选地，所述NLOS CIR仅包括单跳(Single-bounced,SB)径和双跳(Double-bounced,DB)径；
所述NLOS CIR的计算公式：
Figure BDA0002616908690000031
其中，所述第一天线阵列为信号发射端，所述第二天线阵列为信号接收端，hkl,rm(t)表示第一天线阵列的第r行第m列阵元到第二天线阵列的第k行第l列阵元的链路CIR，ni表示散射体，n1，n2和n3分别表示所述第二天线阵列周围的移动散射体、所述第一天线阵列周围的移动散射体和所述四分之一圆柱面模型上的静止散射体，
Figure BDA0002616908690000032
表示SBi径的CIR，
Figure BDA0002616908690000033
表示各个DB径的CIR。
可选地，方法还包括：
根据所述第一天线阵列到所述第二天线阵列的CIR，确定有限数量散射体场景下所述信道的时间相关函数(Time autocorrelation function,ACF)和空间交叉相关函数(Spatial crossing-correlation function,CCF)。
可选地，方法还包括：
采用vonMise分布确定散射体分布对应的概率密度函数；
其中，所述双环模型的散射体分布由散射体相对于圆心的水平角描述，所述四分之一圆柱面模型的散射体分布由散射体相对于圆柱体底面圆心的水平角和俯仰角描述。
可选地，方法还包括：
根据所述概率密度函数，确定基于无穷多散射体场景下信道的ACF和CCF；
根据所述基于无穷多散射体场景下信道的ACF和CCF，以及，所述有限数量散射体场景下信道的ACF和CCF，验证所述有限数量散射体场景下的模型准确性。
根据本发明的又一方面，提供一种基于几何模型的十字路口信道建模装置，包括：
几何模型构建单元，用于以位于所述十字路口的第一天线阵列为第一圆心，以及，以位于所述十字路口的第二天线阵列为第二圆心，建立双环模型；在所述十字路口对应的四个角落分别建立四分之一圆柱面模型；
CIR计算单元，用于根据所述双环模型和所述四分之一圆柱面模型，确定所述第一天线阵列到所述第二天线阵列的CIR。
根据本发明的又一方面，提供一种可读存储介质，其上具有可执行指令，当可执行指令被执行时，使得计算机执行上述的一种基于几何模型的十字路口信道建模方法。
根据本发明的又一方面，提供一种计算设备，包括：一个或多个处理器；存储器；以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在存储器中并被配置为由一个或多个处理器执行上述的一种基于几何模型的十字路口信道建模方法。
根据本发明提供的技术方案，提出了一种新的几何模型——双环模型和四个四分之一圆柱面模型来描述十字路口的散射体分布，本发明提供的技术方案可以准确高效地刻画十字路口的散射环境，进而准确描述出十字路口的信道特征。
附图说明
附图示出了本发明的示例性实施方式，并与其说明一起用于解释本发明的原理，其中包括了这些附图以提供对本发明的进一步理解，并且附图包括在本说明书中并构成本说明书的一部分。
图1是示例性的计算设备的结构框图。
图2是根据本发明实施例的一种基于几何模型的十字路口信道建模方法的流程示意图。
图3是根据本发明实施例的十字路口通信场景的几何建模示意图。
图4是根据本发明实施例的一种基于几何模型的十字路口信道建模装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1是布置为实现根据本发明的一种基于几何模型的十字路口信道建模方法的示例计算设备100的框图。在基本的配置102中，计算设备100典型地包括系统存储器106和一个或者多个处理器104。存储器总线108可以用于在处理器104和系统存储器106之间的通信。
取决于期望的配置，处理器104可以是任何类型的处理，包括但不限于：微处理器(μP)、微控制器(μC)、数字信息处理器(DSP)或者它们的任何组合。处理器104可以包括诸如一级高速缓存110和二级高速缓存112之类的一个或者多个级别的高速缓存、处理器核心114和寄存器116。示例的处理器核心114可以包括运算逻辑单元(ALU)、浮点数单元(FPU)、数字信号处理核心(DSP核心)或者它们的任何组合。示例的存储器控制器118可以与处理器104一起使用，或者在一些实现中，存储器控制器118可以是处理器104的一个内部部分。
取决于期望的配置，系统存储器106可以是任意类型的存储器，包括但不限于：易失性存储器(诸如RAM)、非易失性存储器(诸如ROM、闪存等)或者它们的任何组合。系统存储器106可以包括操作系统120、一个或者多个程序122以及程序数据124。在一些实施方式中，程序122可以被配置为在操作系统上由一个或者多个处理器104利用程序数据124执行指令。
计算设备100还可以包括有助于从各种接口设备(例如，输出设备142、外设接口144和通信设备146)到基本配置102经由总线/接口控制器130的通信的接口总线140。示例的输出设备142包括图形处理单元148和音频处理单元150。它们可以被配置为有助于经由一个或者多个A/V端口152与诸如显示终端或者扬声器之类的各种外部设备进行通信。示例外设接口144可以包括串行接口控制器154和并行接口控制器156，它们可以被配置为有助于经由一个或者多个I/O端口158和诸如输入设备(例如，键盘、鼠标、笔、语音输入设备、触摸输入设备)或者其他外设(例如打印机、扫描仪等)之类的外部设备进行通信。示例的通信设备146可以包括网络控制器160，其可以被布置为便于经由一个或者多个通信端口164与一个或者多个其他计算设备162通过网络通信链路的通信。
网络通信链路可以是通信介质的一个示例。通信介质通常可以体现为在诸如载波或者其他传输机制之类的调制数据信号中的计算机可读指令、数据结构、程序模块，并且可以包括任何信息递送介质。“调制数据信号”可以是这样的信号，它的数据集中的一个或者多个或者它的改变可以在信号中编码信息的方式进行。作为非限制性的示例，通信介质可以包括诸如有线网络或者专线网络之类的有线介质，以及诸如声音、射频(RF)、微波、红外(IR)或者其它无线介质在内的各种无线介质。这里使用的术语计算机可读介质可以包括存储介质和通信介质二者。
计算设备100可以实现为小尺寸便携(或者移动)电子设备的一部分，这些电子设备可以是诸如蜂窝电话、个人数字助理(PDA)、个人媒体播放器设备、无线网络浏览设备、个人头戴设备、应用专用设备、或者可以包括上面任何功能的混合设备。计算设备100还可以实现为包括桌面计算机和笔记本计算机配置的个人计算机、服务器、由多台计算机组成的集群。
其中，计算设备100的一个或多个程序122包括用于执行根据本发明的一种基于几何模型的十字路口信道建模方法的指令。
图2示例性示出根据本发明一个实施例的基于几何模型的十字路口信道建模方法的流程图，基于几何模型的十字路口信道建模方法始于步骤S210。
在步骤S210中，以位于十字路口的第一天线阵列为第一圆心，以及，以位于十字路口的第二天线阵列为第二圆心，建立双环模型；在十字路口对应的四个角落分别建立四分之一圆柱面模型。
本发明实施例中，使用四个四分之一圆柱面来描述路边建筑等组成的散射环境，使用双环描述收发端周围车辆的分布，从而准确、高效地刻画出十字路口的散射环境。
进一步地，针对十字路口车辆分布，用收发端周围车辆在双环上均匀分布来模拟较拥堵的交通即高车流量密度(Vehicular traffic densities,VTD)场景,而低VTD场景中收发端周围车辆在双环上非均匀分布，在靠近路口的地方分布更集中，从而准确地描述出十字路口的交通状况。
可选地，天线阵列为UPA。
目前，大多数关于V2V通信的信道模型都使用ULA，不符合实际的大规模MIMO技术的应用，本发明实施例提供的模型支持在收发端部署三维UPA，提高对空间的利用率。
可选地，步骤S210具体包括：以第一天线阵列的第一个天线单元为第一圆心，以及，以第二天线阵列的第一个天线单元为第二圆心，建立双环模型。
可选地，当第一天线阵列为信号发射端(以MT表示)，第二天线阵列为信号接收端(以MR表示)，MT和MR部署UPA时，假设MT是在水平面的，而MR可以在水平和垂直方向旋转，由于在路口场景LOS很少存在，只考虑计算由SB径和DB径组成的NLOS CIR。那么，在步骤S220中，从MT的第r行第m列阵元到MR的第k行第l列阵元的链路CIR可以表示为：
Figure BDA0002616908690000081
其中，hkl,rm(t)表示第一天线阵列的第r行第m列阵元到第二天线阵列的第k行第l列阵元的链路CIR，ni表示散射体，n1，n2和n3分别表示第二天线阵列周围的移动散射体、第一天线阵列周围的移动散射体和四分之一圆柱面模型上的静止散射体；
Figure BDA0002616908690000082
表示SBi径，
Figure BDA0002616908690000083
Figure BDA0002616908690000084
表示DB径。
在一般的V2V几何模型中，通常使用可视径(Line of sight,LOS)与NLOS的功率分配来描述VTD。但在十字路口这种场景中，LOS一般是不存在的，而且路口的交通状况更为复杂，不方便通过调节功率分配描述车辆状况，应采用更合理的方式描述车流量密度。本发明实施例中，采用NLOS进行描述，并且仅考虑SB径和DB径，更适用于十字路口的V2V场景。
进一步地，SBi径的CIR根据SBi的归一化功率、多普勒频率和接收相位确定。
进一步地，DB径的CIR根据DB径的归一化功率、多普勒频率和接收相位确定。
可选地，步骤S220之后，方法还包括：
根据第一天线阵列到第二天线阵列的CIR，确定有限数量散射体场景下信道的ACF和CCF。从而对V2V通信在十字路口的信道统计特性展开进一步地研究。
可选地，步骤S220之后，方法还包括：
采用vonMise分布确定散射体分布对应的概率密度函数；
其中，双环模型的散射体分布由散射体相对于圆心的水平角描述，四分之一圆柱面模型的散射体分布由散射体相对于圆柱体底面圆心的水平角和俯仰角描述。
可选地，在确定散射体分布对应的概率密度函数之后，方法还包括：
根据概率密度函数，确定基于无穷多散射体场景下信道的ACF和CCF；
根据基于无穷多散射体场景下信道的ACF和CCF，以及，有限数量散射体场景下信道的ACF和CCF，验证有限数量散射体场景下的模型准确性。
下面结合公式，详细描述本发明的技术方案。
一、模型说明。
如图3所示，本发明结合双环模型和四个四分之一圆柱面来刻画运动车辆和路口建筑等静止散射体。其中，在接收端(MR)和发射端(MT)都部署了UPA，而且第一个天线单元位于双环的圆心处。发射端天线是R行M列间距为δT的UPA，接收端天线则是K行L列间距为δR的UPA。为方便描述，我们假设MT是在水平面的，而MR可以在水平和垂直方向旋转。用
Figure BDA0002616908690000091
表示从MR的第一个阵元到第k行第l列阵元的矢量，用
Figure BDA0002616908690000092
表示从MT的第一个阵元到第r行第m列阵元的矢量。由文献[6]中定义的旋转矩阵R(α,β,γ)，
Figure BDA0002616908690000093
和
Figure BDA0002616908690000094
计算如下：
Figure BDA0002616908690000095
Figure BDA0002616908690000096
其中α，β和γ是MR相对于MT的旋转角。
考虑MR和MT周围的移动散射体以及四分之一圆柱面上的静止散射体，分别用n1，n2和n3表示。使用Ni表示散射体ni的数量，使用νT(R)和
Figure BDA0002616908690000101
分别表示MT(R)和双环上车辆的速度矢量，使用αT(R)和αS分别表示MT(R)和双环上车辆运动方向与道路的夹角，使用
Figure BDA0002616908690000102
表示散射体ni在水平面分布的圆半径，使用d0和d1分别表示从收发端到路口中心的距离和圆柱底面圆心到道路的垂直距离，用λ表示波长，用
Figure BDA0002616908690000103
表示从MT的第r行第m列阵元(MR的第k行第l列阵元)到散射体ni的距离矢量，用
Figure BDA0002616908690000104
表示从MT的第一个阵元(MR的第一个阵元)到散射体ni的距离矢量，用
Figure BDA0002616908690000105
和
Figure BDA0002616908690000106
表示由散射体导致的相位变化。
二、计算CIR。
由于在路口场景LOS很少存在，本发明只考虑计算由SB径和DB径组成的NLOS CIR。SB和DB成分在图3中已用折线标出。因此，从MT的第r行第m列阵元到MR的第k行第l列阵元的链路CIR可以表示为：
Figure BDA0002616908690000107
单跳径SBi的计算如下：
Figure BDA0002616908690000108
其中i＝1、2、3，
Figure BDA0002616908690000109
和
Figure BDA00026169086900001010
分别表示SBi径的归一化功率、多普勒频率和接收相位。这些参数的计算如下：
Figure BDA00026169086900001011
Figure BDA0002616908690000111
其中<·>是求内积符号，||·||为取模值符号，
Figure BDA0002616908690000112
Figure BDA0002616908690000113
DB径的计算相似，以DB12成分为例，计算如下：
Figure BDA0002616908690000114
其中
Figure BDA0002616908690000115
和
Figure BDA0002616908690000116
分别表示DB12径的归一化功率、多普勒频率和接收相位。这些参数的计算如下：
Figure BDA0002616908690000117
Figure BDA0002616908690000118
其中MT相对于n2的速度和MR相对于n1的速度计算如下：
Figure BDA0002616908690000119
Figure BDA00026169086900001110
三、时变参数。
考虑实际V2V场景中收发端和车辆的运动，用τ表示时延，部分时变参数更新如下：
Figure BDA00026169086900001111
Figure BDA00026169086900001112
Figure BDA00026169086900001113
四、有限散射体仿真模型。
在实际的模型应用中，由于无穷多散射体是不现实的，仿真时采用有限数量的散射体。散射体相对于各自圆心的水平角和俯仰角分布是通过修正等面积法(Modifiedmethod of equal areas,MMEA)[7]得到的。
时间相关函数(Time autocorrelation function,ACF)以字母r表示，通常被用来描述信道的时间相关特性，其定义为：
Figure BDA0002616908690000121
空间交叉相关函数(Spatial crossing-correlation function,CCF)以字母ρ表示，通常被用来描述不同链路的空间相关特性，其定义为：
Figure BDA0002616908690000122
基于有限散射体的仿真模型，ACF和CCF的计算如下：
Figure BDA0002616908690000123
Figure BDA0002616908690000124
其中DB径的计算是相似的。因此，这里我们只展示SB径和DB12成分的计算：
Figure BDA0002616908690000125
Figure BDA0002616908690000126
Figure BDA0002616908690000127
Figure BDA0002616908690000128
五、散射体分布。
在本发明提供的模型中，双环上散射体分布是由散射体相对于圆心的水平角描述的，四分之一圆柱面上的散射体分布是由散射体相对于底面圆心的水平角和俯仰角描述的。散射体的水平角
Figure BDA0002616908690000131
分布范围是[0,2π)，而柱面上的散射体俯仰角
Figure BDA0002616908690000132
分布范围是[0,π/2)。本发明采用von Mise分布[8]来描述散射体的角度分布，其概率密度函数为：
Figure BDA0002616908690000133
其中i＝1，2，3，I0是零阶修正Bessel函数，μ是平均角，κ而是控制角度扩展的参数。
六、使用无穷多散射体模型验证。
为验证使用有限散射体模型的准确性，可以使用有无穷多散射体的理论模型来验证。基于无穷多散射体的假设，以SB径为例计算如下：
Figure BDA0002616908690000134
Figure BDA0002616908690000135
其中i＝1、2。由于使用了四个四分之一圆柱来模拟路口的建筑环境，因此涉及到圆柱面上散射体n3的径时应当对每个四分之一圆柱面单独计算。
综上，本发明提供的模型分别使用四个四分之一圆柱面和双环来描述路口的建筑物等静止散射体分布和收发端周围的运动车辆分布，准确高效地刻画了V2V通信在十字路口的散射环境。此外，针对十字路口的复杂交通状况，提出使用双环上散射体的分布来描述车流量密度，更方便研究交通情况对信道的影响且符合实际情况。而在收发端采用UPA，空间利用率更高，符合大规模MIMO技术的应用趋势。
通过调整UPA的空间位置、散射体的分布和车辆的运动状态，本发明提供的模型可以高效准确地模拟多种十字路口场景的V2V通信场景。
文献说明：
文献[6]：“Study on 3D channel models for LTE,”3GPPTR36.873,V12.2.0,2015.
文献[7]：Gutierrez-Diaz-de-Leon C A,Patzold M.Sum-of-sinusoids-basedsimulation of flat fading wireless propagation channels under non-isotropicscattering conditions[C]//IEEE GLOBECOM 2007-IEEE Global TelecommunicationsConference.IEEE,2007:3842-3846.
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参见图4，本发明实施例提供的基于几何模型的十字路口信道建模的装置包括：
几何模型构建单元410，用于以位于十字路口的第一天线阵列为第一圆心，以及，以位于十字路口的第二天线阵列为第二圆心，建立双环模型；在十字路口对应的四个角落分别建立四分之一圆柱面模型；
CIR计算单元420，用于根据双环模型和四分之一圆柱面模型，确定第一天线阵列到第二天线阵列的CIR。
可选地，CIR计算单元420具体用于：
根据双环模型和四分之一圆柱面模型，确定第一天线阵列到第二天线阵列的NLOSCIR，其中包括单跳SB径和双跳DB径；
NLOS CIR的计算公式：
Figure BDA0002616908690000141
其中，hkl,rm(t)表示第一天线阵列的第r行第m列阵元到第二天线阵列的第k行第l列阵元的链路CIR，n1，n2和n3分别表示第二天线阵列周围的移动散射体、第一天线阵列周围的静止散射体和四分之一圆柱面模型上的静止散射体；
Figure BDA0002616908690000151
表示SBi径，
Figure BDA0002616908690000152
表示DB径。
可选地，装置还包括：
信道统计特性计算单元，用于根据第一天线阵列到第二天线阵列的CIR，确定有限数量散射体场景下信道的ACF和CCF。
可选地，装置还包括：
验证单元，用于采用vonMise分布确定散射体分布对应的概率密度函数；其中，双环模型的散射体分布由散射体相对于圆心的水平角描述，四分之一圆柱面模型的散射体分布由散射体相对于圆柱体底面圆心的水平角和俯仰角描述；根据概率密度函数，确定基于无穷多散射体场景下信道的ACF和CCF；根据基于无穷多散射体场景下信道的ACF和CCF，以及，有限数量散射体场景下信道的ACF和CCF，验证有限数量散射体场景下的模型准确性。
关于基于几何模型的十字路口信道建模的装置的具体限定可以参见上文中对于基于几何模型的十字路口信道建模的方法的限定，在此不再赘述。
应当理解，这里描述的各种技术可结合硬件或软件，或者它们的组合一起实现。从而，本发明的方法和设备，或者本发明的方法和设备的某些方面或部分可采取嵌入有形媒介，例如软盘、CD-ROM、硬盘驱动器或者其它任意机器可读的存储介质中的程序代码(即指令)的形式，其中当程序被载入诸如计算机之类的机器，并被该机器执行时，该机器变成实践本发明的设备。
在程序代码在可编程计算机上执行的情况下，计算设备一般包括处理器、处理器可读的存储介质(包括易失性和非易失性存储器和/或存储元件)，至少一个输入装置，和至少一个输出装置。其中，存储器被配置用于存储程序代码；处理器被配置用于根据该存储器中存储的该程序代码中的指令，执行本发明的各种方法。
以示例而非限制的方式，计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据等信息。通信介质一般以诸如载波或其它传输机制等已调制数据信号来体现计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据，并且包括任何信息传递介质。以上的任一种的组合也包括在计算机可读介质的范围之内。
应当理解，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该发明的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面发明的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员应当理解在本文所发明的示例中的设备的模块或单元或组件可以布置在如该实施例中所描述的设备中，或者可替换地可以定位在与该示例中的设备不同的一个或多个设备中。前述示例中的模块可以组合为一个模块或者此外可以分成多个子模块。
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中发明的所有特征以及如此发明的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中发明的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
此外，所述实施例中的一些在此被描述成可以由计算机系统的处理器或者由执行所述功能的其它装置实施的方法或方法元素的组合。因此，具有用于实施所述方法或方法元素的必要指令的处理器形成用于实施该方法或方法元素的装置。此外，装置实施例的在此所述的元素是如下装置的例子：该装置用于实施由为了实施该发明的目的的元素所执行的功能。
如在此所使用的那样，除非另行规定，使用序数词“第一”、“第二”、“第三”等等来描述普通对象仅仅表示涉及类似对象的不同实例，并且并不意图暗示这样被描述的对象必须具有时间上、空间上、排序方面或者以任意其它方式的给定顺序。
尽管根据有限数量的实施例描述了本发明，但是受益于上面的描述，本技术领域内的技术人员明白，在由此描述的本发明的范围内，可以设想其它实施例。此外，应当注意，本说明书中使用的语言主要是为了可读性和教导的目的而选择的，而不是为了解释或者限定本发明的主题而选择的。因此，在不偏离所附权利要求书的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。对于本发明的范围，对本发明所做的发明是说明性的，而非限制性的，本发明的范围由所附权利要求书限定。

Claims (10)

1.一种基于几何模型的十字路口信道建模方法，其特征在于，包括：
以位于所述十字路口的第一天线阵列为第一圆心，以及，以位于所述十字路口的第二天线阵列为第二圆心，建立双环模型；
在所述十字路口对应的四个角落分别建立四分之一圆柱面模型；
根据所述双环模型和所述四分之一圆柱面模型，确定所述第一天线阵列到所述第二天线阵列的CIR。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述天线阵列为UPA。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述双环模型和所述四分之一圆柱面模型，确定所述第一天线阵列到所述第二天线阵列的CIR，包括：
根据所述双环模型和所述四分之一圆柱面模型，确定所述第一天线阵列到所述第二天线阵列的NLOS CIR。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述NLOS CIR仅包括SB径和DB径；
所述NLOS CIR的计算公式表示为：
Figure FDA0002616908680000011
其中，所述第一天线阵列为信号发射端，所述第二天线阵列为信号接收端，hkl,rm(t)表示第一天线阵列的第r行第m列阵元到第二天线阵列的第k行第l列阵元的链路CIR，ni表示散射体，n1，n2和n3分别表示所述第二天线阵列周围的移动散射体、所述第一天线阵列周围的移动散射体和所述四分之一圆柱面模型上的静止散射体，
Figure FDA0002616908680000012
表示SBi径的CIR，
Figure FDA0002616908680000013
表示各个DB径的CIR。
5.如权利要求1-4的任一项所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述第一天线阵列到所述第二天线阵列的CIR，确定有限数量散射体场景下所述信道的ACF和CCF。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：
采用vonMise分布确定散射体分布对应的概率密度函数；
其中，所述双环模型的散射体分布由散射体相对于圆心的水平角描述，所述四分之一圆柱面模型的散射体分布由散射体相对于圆柱体底面圆心的水平角和俯仰角描述。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：
根据所述概率密度函数，确定基于无穷多散射体场景下信道的ACF和CCF；
根据所述基于无穷多散射体场景下信道的ACF和CCF，以及，所述有限数量散射体场景下信道的ACF和CCF，验证所述有限数量散射体场景下的模型准确性。
8.一种基于几何模型的十字路口信道建模装置，其特征在于，包括：
几何模型构建单元，用于以位于所述十字路口的第一天线阵列为第一圆心，以及，以位于所述十字路口的第二天线阵列为第二圆心，建立双环模型；在所述十字路口对应的四个角落分别建立四分之一圆柱面模型；
CIR计算单元，用于根据所述双环模型和所述四分之一圆柱面模型，确定所述第一天线阵列到所述第二天线阵列的CIR。
9.一种可读存储介质，其特征在于，其上具有可执行指令，当可执行指令被执行时，使得计算机执行如权利要求1-7中的任一项所包括的操作。
10.一种计算设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器；以及
一个或多个程序，其中所述一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行如权利要求1-7中的任一项所包括的操作。
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