CN111917498A - 实现毫米波信道空间一致性的仿真方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种实现毫米波信道空间一致性的仿真方法。在该方法中，为了实现终端移动时毫米波信道参数的连续变化，将移动轨迹进行分段处理。通过刻画具有相关性的阴影衰落和LOS/NLOS条件网格图以及基于M步3‑状态马尔可夫链确定剩余段的多径簇数目，从而保证段间信道参数的连续性。对于段内小尺度参数，基于几何的方法实现多径分量的角度、时延、功率和相位的连续更新。本发明可以针对毫米波信道进行大尺度信道参数的相关性建模以及小尺度参数的平滑演进，进而实现毫米波信道空间一致性的仿真，为描述毫米波信道奠定了基础，同时为5G毫米波信道模型的仿真提供了重要的依据。

Description

实现毫米波信道空间一致性的仿真方法

技术领域

本发明涉及毫米波技术领域，尤其涉及一种实现毫米波信道空间一致性的仿真方法。

背景技术

如今，随着5G的快速发展以及载频的不断提高，传统的信道模型已经不能仿真毫米波信道，需要根据毫米波信道特性实现毫米波信道的仿真，毫米波信道模型的研究对于5G无线通信的发展至关重要。在毫米波频段，当终端移动时多普勒频移较之低频段将变得更为严重，从而导致信道相干时间减少，信道中多径分量的路径损耗、时延、角度和功率等参数随移动距离变化很快，大尺度参数与小尺度参数都需要进行不断地更新。然而，现有的大多数信道模型只能在特定的位置生成信道参数，距离相近的两个终端产生的信道参数不存在空间相关性。因此，不能根据终端的移动来生成具有空间相关的信道参数。

针对毫米波信道，开展毫米波空间一致性信道建模方法的研究尤为重要。空间一致性描述的是当发射端或接收端移动时，信道的大尺度与小尺度参数随距离进行连续更新的特性。空间一致性可以保证距离相近的两个终端产生的大尺度参数与小尺度参数具有相关性。因此，如何建立大尺度参数之间的相关性与小尺度参数的平滑演进是空间一致性研究的一大热点。同时，空间一致性研究还有助于多用户或移动用户波束赋形及波束跟踪技术的设计，且能够提高波束跟踪的准确率。

目前，现有技术中的一种毫米波信道空间一致性的仿真方法为：通过建立时延扩展、角度扩展、K因子等大尺度参数之间相关系数来刻画相邻位置信道参数之间相关性。该方法的缺点为：不能保证小尺度参数的平滑演进。虽然针对小尺度参数相关性也有部分研究成果，但是这些研究成果在终端移动距离较长时，不能很好地保证整个运动轨迹内信道大尺度参数与小尺度参数相关性的建模。

发明内容

本发明的实施例提供了一种实现毫米波信道空间一致性的仿真方法，以克服现有技术的问题。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

一种实现毫米波信道空间一致性的仿真方法，包括：

设置接收机和信道的基本参数，将接收机的移动轨迹进行分段，确定段间信道参数的相关性，该相关性包括阴影衰落和LOS/NLOS条件；

基于接收机和信道的基本参数生成第一个段的初始信道参数，并且利用3状态马尔可夫链实现多径簇数增加-减少概率矩阵，利用所述多径簇数增加-减少概率矩阵实现不同段之间的多径簇数目的更新；

根据所述段间信道参数的相关性和各个段的多径簇数目，确定第一个段之后的各个段的初始信道参数；

利用几何的方式对各个段内部的信道小尺度参数进行空间一致性更新。

优选地，所述的接收机和信道的基本参数包括：发射机位置、发射机与接收机之间的初始距离、接收机移动距离、接收机移动速度、接收机移动方向、发射天线高度、接收天线高度、中心频率、发射机发射功率、环境和初始场景。

优选地，所述的将接收机的移动轨迹进行分段，确定段间信道参数的相关性，包括：

将接收机的移动轨迹分成多个段，每个段的长度相等，每间隔设定距离更新一次信道参数，在每个段分别进行大尺度信道参数和小尺度信道参数的更新；

针对阴影衰落，生成具有相关性的独立分布的阴影衰落网格图，所述独立分布为零均值、σdB标准差的对数正态分布，用二维指数滤波器对所述阴影衰落网格图进行卷积运算，产生阴影衰落的空间相关性，所述二维指数滤波器为：

其中，p与q为相对于滤波器中心的坐标，d_co为相关距离；

阴影衰落的相关性被建模为：

M_c(i,j)＝h(p,q)*M(i,j) (3)

其中，M_c(i,j)为具有相关性的阴影衰落的坐标值，M(i,j)为独立的阴影衰落值；

针对视距传输LOS/非视距传输NLOS条件，生成空间相关的均匀随机变量，根据高斯分布到均匀分布的转换来生成空间相关的均匀随机变量：

其中，

和

分别是空间相关的均匀变量和高斯随机变量，erf(·)是误差函数；

通过将相关值

与该地点的LOS概率进行比较，确定移动接收机在不同段中的LOS条件或NLOS条件：

其中，Pr_LOS(d)是LOS概率值，condition是接收机在不同段中的LOS/NLOS条件。

优选地，所述的基于接收机和信道的基本参数生成第一个段的初始信道参数，包括阴影衰落、LOS/NLOS条件、多径簇数、簇内多径分量数以及每条多径分量的时延、功率，角度和相位信息，并且利用3状态马尔可夫链实现多径簇数增加-减少概率矩阵，包括：

根据所述具有相关性的阴影衰落网格图和LOS/NLOS条件网格图确定第一个段的大尺度参数，包括阴影衰落和LOS/NLOS条件,在区间[1,10]随机选取一个数作为多径簇数，每个簇中多径分量的数不同，以多径分量的功率服从指数分布，时延服从指数分布，角度服从高斯分布或Laplace分布，相位服从均匀分布为依据，生成每条多径分量的时延、功率，角度和相位信息；

当终端从前一个段移动到后一个段时多径簇数目将发生变化，通过3-状态马尔可夫链刻画不同段中多径簇数目的变化情况，其中每个状态定义如下：

·S₀—多径簇数目加1；

·S₁—多径簇数目减1；

·S₂—多径簇数目不变。

状态间的概率切换由状态转移概率矩阵P控制：

其中，马尔可夫链的转移概率p_ij表示从状态S_i转移到状态S_j的概率，且p_ij满足下式：

0≤p_ij≤1,0≤i,j≤2 (7)

根据转移概率矩阵P求解多径簇数增加-减少概率矩阵A，其中A中的元素a_pq代表经过M步多径簇数增加p、减少q的概率，矩阵A的维数取决于M，是一个(M+1)×(M+1)的方阵，M的确定需要通过统计实测数据得到。

优选地，所述的利用所述多径簇数增加-减少概率矩阵实现不同段之间的多径簇数目的更新，包括：

根据所述多径簇数增加-减少概率矩阵A，按概率值的大小随机选取A中的一个元素值，则下一段多径簇的数目L(t)的计算公式为：

L(t)＝L(t-1)+L_I-L_R (1)

其中，L(t-1)表示上一段中多径簇的数目，多径簇增加的数目为L_I，多径簇减少的数目为L_R。

优选地，所述的根据所述段间信道参数的相关性和各个段的多径簇数目，确定第一个段之后的各个段的初始信道参数，包括：

根据所述段间信道参数的相关性中的阴影衰落和LOS/NLOS条件，以及第一个段之后的各个段的多径簇数目，依据功率服从指数分布，时延服从指数分布，角度服从高斯分布或Laplace分布，相位服从均匀分布随机生成第一个段之后的各个段的初始信道参数，包括阴影衰落、LOS/NLOS条件和每条多径分量的时延、功率，角度(包括AOA、AOD、ZOA和ZOD)和相位信息。

7、根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述的利用几何的方式对各个段内部的信道小尺度参数进行空间一致性更新，包括：

对各个段内部的LOS与NLOS角度进行更新

对于移动距离在设定范围内的情况，更新后的角度表示为：

φ_angle(t_k)＝φ_angle(t_k-1)+S_angle·Δt (10)

其中，Angle为AOA、AOD、ZOA、ZOD，t_k与t_k-1是连续的两个时刻，S_angle是角度变化率；

根据几何关系，LOS情况下的四个角的角度变化速率：

对于NLOS情况，发射机和接收机之间没有直射路径，更新NLOS分量的角度如下：

其中，l是NLOS条件下多径分量的实际路径长度，B为-1或1的概率相等都为50％；

确定各个段内多径分量更新后的时延

利用余弦定律，根据几何的方式确定更新后的时延为：

其中，Δt是更新的时间间隔，τ(t)是t时刻的时延，φ_v是接收机水平面上的移动方向，φ_AOA是多径分量的到达角；

确定各个段的多径分量更新后的功率

在更新后的时延的基础上重新分配多径分量的功率，簇功率P_n由下式生成：

其中，Γ是簇衰变时间常数，N为簇的数目，Z_n是均值为0和标准差为σ_Z的随机变量，每个簇内子径功率Π_m,n为：

其中，γ是子径延迟时间常数，M_n是第n个簇中的子径数，U_m,n是均值为0和标准差为σ_U的随机变量；

确定各个段的多径分量更新后的相位。

根据路径长度的变化对的相位进行更新：

其中，Δl是的路径长度的变化。

由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明实施例基于相近信道之间大尺度参数与小尺度参数之间相关性的研究，结合几何原理，提出了一种实现毫米波信道空间一致性的方法。该方法在运动轨迹较长的情况，将运动轨迹分段并为针对初始生成的信道参数进行相关性的建模，为描述毫米波信道奠定了基础，同时为5G毫米波信道模型的仿真提供了重要的依据。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种水平面上接收机移动轨迹仿真结果示意图；

图2为本发明实施例提供的一种实现毫米波信道空间一致性的仿真方法的处理流程图；

图3为本发明实施例提供的一种多径分量初始信道参数结果的示意图；

图4为本发明实施例提供的一种具有空间相关的阴影衰落网格示意图；

图5为本发明实施例提供的一种具有空间相关的LOS/NLOS条件网格图；

图6为本发明实施例提供的一种任意的三条多径分量的小尺度参数更新结果示意图；

图7为本发明实施例提供的一种满足空间一致性信道模型的时延功率谱和角度功率谱仿真结果示意图；

图8为本发明实施例提供的一种3-状态马尔可夫链的状态转移图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。

为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。

连续移动轨迹下毫米波信道参数之间的相关性成为了5G毫米波信道建立的基础，为此，本发明基于相近信道之间大尺度参数与小尺度参数之间相关性的研究，结合几何原理，提出了一种实现毫米波信道空间一致性的方法。该方法在运动轨迹较长的情况，将运动轨迹分段并为针对初始生成的信道参数进行相关性的建模，为描述毫米波信道奠定了基础，同时为5G毫米波信道模型的仿真提供了重要的依据。

本发明根据毫米波信道的特性，建立了移动情况下仿真场景。如图1所示为水平面上接收机移动轨迹仿真结果示意图，图1中箭头代表接收机移动方向。其中，发射机的位置为(0,0)，发射机与接收机的初始距离为10m。发射机固定，接收机的移动距离为40m，接收机移动速度为1m/s，在水平面移动方向为20°。本发明将接收机的移动距离分成4个段分别进行大尺度信道参数和小尺度信道参数的更新，因此每个段长度为10m，且每1m更新一次信道参数。发射天线的高度为10m，接收天线高度为1.5m。该仿真场景下中心频率为60GHz。发射机发射功率为40dBm。环境类型为城市宏小区。场景包括LOS(Line of Sight，视距传输)和NLOS(not line of sight，非视距传输)，初始场景设置为LOS，且场景会在不同段中进行更新。通过以上设置，仿真了一个毫米波移动通信的场景。在表一中归纳了信道仿真参数的设置。

表一：信道仿真参数的设置

初始信道参数包括多径分量的时延、功率，角度(包括AOA、AOD、ZOA和ZOD)和相位信息。以多径分量的功率服从指数分布，时延服从指数分布，角度服从高斯分布或Laplace分布(AOA、AOD、ZOA服从高斯分布，ZOD服从Laplace分布)，相位服从均匀分布为依据，生成多径分量的初始信道参数。图3给出了多径分量初始信道参数的结果示意图，从图3中可以看出，共生成了5个簇。下面在此基础上实现空间一致性的更新方法。

该发明的核心就是针对每个位置的信道参数进行连续更新。在该方法下，实现空间一致性具体分为三步：1、针对段间的大尺度信道参数，使用相关性的阴影衰落和LOS/NLOS条件确定具有相关性的大尺度信道参数；2、对于段间多径簇的数目，引入M步3-状态马尔可夫链实现不同段间多径簇数目的更新；3、对于段内的信道小尺度参数，利用几何的方式进行空间一致性的更新。

首先，在信道建模过程中，对段间大尺度参数进行相关性的建立。采用二维滤波器对独立值进行卷积运算，从而确定相关性的大尺度参数网格图。图4为具有空间相关的阴影衰落网格示意图，灰色表示接收机的移动轨迹，可以看出，在移动轨迹内阴影衰落值连续变化。图5为具有空间相关的LOS/NLOS条件网格图，图5中白色代表LOS条件，黑色代表NLOS条件。从图5中可以看出，在终端移动的过程中，信道将一直处于LOS条件。该发明将用户移动轨迹分段，在每个段内的阴影衰落值与LOS/NLOS条件保持不变，当终端从一个段移动到下一个段时，两者发生改变，并且通过变化后数值重新生成相应段中的初始化信道参数。

其次，为了增强段间信道参数的相关性，基于M步3-状态马尔可夫链确定剩余段的多径簇数目。定义马尔可夫链的三种状态分别为多径簇数目增加1个，多径簇数目减少1个，多径簇数目不变。在此基础上，确定马尔可夫链状态转移概率矩阵与状态转移图。然后进行M步变化求解多径簇数增加-减少概率矩阵，其中M的值由统计数据确定。现输入M＝3，求解多径簇数增加-减少概率矩阵A。按概率值的大小随机选取A中的一个元素值，该元素的下标分别代表多径簇数增加、减少的数目。定义多径簇增加的数目为L_I，多径簇减少的数目为L_R，则下一段多径簇的数目L(t)为：

L(t)＝L(t-1)+L_I-L_R (1)

其中，L(t-1)表示上一段中多径簇的数目

最后，针对段内的小尺度参数，基于几何的原理实现多径分量角度、时延、功率、和相位的更新。针对段间小尺度参数，基于多径簇的生灭来控制时延、功率、角度和相位的平稳演进。具体实现过程为：若前一信道段中时延簇的数目大于下一信道段中时延簇的数目，前一信道段的时延簇逐渐消失，并且时延值较大的簇最先消失；若前一信道段中时延簇的数目小于下一信道段中时延簇的数目，后一信道段的时延簇逐渐产生，并且时延值较大的簇最先产生；若两者时延簇的数目相等，前一信道段中时延簇消失的同时，新的信道段中时延簇产生。

图6给出了任意的三条多径分量的小尺度参数更新结果示意图，(a)-(d)图分别表示到达角、时延、功率以及相位的更新。从图6中可以看出，对于终端移动时到达角和时延的变化在段内相对平稳，在段间发生了跳变，这是因为段间小尺度参数需要重新随机生成。(b)图中时延整体呈增大趋势，这是由于接收机远离发射机的方向移动。(c)图中功率的变化比较跳动，但是跳动幅度并不大且整体呈下降趋势，这是因为在功率更新时引入了随机变量重新分配功率且接收机在远离发射机的方向移动。(d)图中相位的跳动幅度较大且没有连续性，这是因为毫米波频段下，相位的更新与中心频率有关，即使用户移动距离很小，相位也会发生大的变化。

图7给出了满足空间一致性信道模型的时延功率谱和角度功率谱仿真结果示意图，在4个不同的段中，多径簇的数目依次为：5、5、4、5。从图中可以得出，在每个信道段内，多径分量的角度、时延和功率都进行了连续的更新。综上所述，实现了毫米波信道空间一致性的方法，保证了段间和段内各个参数信道的平滑演进。

本发明公开了一种毫米波信道空间一致性实现方法。在该方法中，首先将接收机移动轨迹分段，生成第一个段的初始信道参数。其次，确定段间信道参数的相关性。通过刻画具有相关性的阴影衰落和LOS/NLOS条件网格图以及基于M步3-状态马尔可夫链生成各个段多径簇的数目，从而保证段间参数的连续性，在此基础上，生成剩余段的初始信道参数。最后，确定段内小尺度参数的连续更新，基于几何的方法实现多径分量的角度、时延、功率和相位的更新。该方法通过段间大尺度参数更新、段间多径簇数目更新和段内小尺度参数三大步骤，实现了毫米波信道空间一致性的仿真，为5G毫米波时变信道模型的仿真提供了重要的依据。

图2为本发明实施例提供的一种实现毫米波信道空间一致性的仿真方法的处理流程图，具体处理步骤如下：

步骤1：设置基本参数。

设置基本的参数，包括场景、环境、中心频率、接收机发射功率、马尔可夫转移步数M、发射机位置和接收机移动轨迹等。基本参数设置如表一所示。

步骤2：确定具有相关性的阴影衰落和LOS/NLOS条件网格图。

针对阴影衰落，首先生成独立分布的阴影衰落网格图(该独立分布为零均值、σdB标准差的对数正态分布)。其次，用二维指数滤波器对生成的独立的网格图进行卷积运算，从而产生阴影衰落的空间相关性，二维指数滤波器为：

其中，p与q为相对于滤波器中心的坐标，d_co为相关距离。阴影衰落的相关性被建模为：

M_c(i,j)＝h(p,q)*M(i,j) (3)

其中，M_c(i,j)为具有相关性的阴影衰落的坐标值，M(i,j)为独立的阴影衰落值。

针对LOS/NLOS条件，需要生成空间相关的均匀随机变量。根据高斯分布到均匀分布的转换来生成空间相关的均匀随机变量：

其中，

和

分别是空间相关的均匀变量和高斯随机变量。erf(·)是误差函数。通过将相关值

与该地点的LOS概率进行比较，确定移动接收机在不同段中的LOS条件或NLOS条件。

其中，Pr_LOS(d)是LOS概率值，condition是接收机在不同段中的LOS/NLOS条件。

步骤3：确定第一个段的初始信道参数。

第一个段的大尺度参数(包括阴影衰落和LOS/NLOS条件)由步骤2生成的相关性网格图确定。然后，在区间[1,10]随机选取一个数作为多径簇数，每个簇中多径分量的数不同。然后，以多径分量的功率服从指数分布，时延服从指数分布，角度服从高斯分布或Laplace分布(AOA、AOD、ZOA服从高斯分布，ZOD服从Laplace分布)，相位服从均匀分布为依据，生成每条多径分量的时延、功率，角度(包括AOA、AOD、ZOA和ZOD)和相位信息。

步骤4：确定3-状态马尔可夫链的状态转移图与状态转移概率矩阵。

通过3-状态马尔可夫链刻画不同段中多径簇数目的变化情况。其中每个状态定义如下：

·S₀—多径簇数目加1；

·S₁—多径簇数目减1；

·S₂—多径簇数目不变。

3-状态马尔可夫链的状态转移图如图8所示。状态间的概率切换由状态转移概率矩阵P控制：

其中，马尔可夫链的转移概率p_ij表示从状态S_i转移到状态S_j的概率。且p_ij满足下式：

0≤p_ij≤1,0≤i,j≤2 (7)

当终端移动时，轨迹被分为多个段。当终端从前一个段移动到后一个段时，多径簇数目的变化不只是局限于上述几种状态之间的变化。这意味着定义的3-状态马尔可夫链是不够的。可以通过计算M步马尔可夫求解多径簇数目。

步骤5：确定多径簇增加-减少概率矩阵A。

根据转移概率矩阵P求解多径簇数增加-减少概率矩阵A，其中A中的元素a_pq代表经过M步多径簇数增加p、减少q的概率。矩阵A的维数取决于M，是一个(M+1)×(M+1)的方阵。M的确定需要通过统计实测数据得到，现假设M＝3，多径簇数增加-减少概率矩阵A为：

现假设状态之间的转移概率都相等，且初始状态为S₀，经过三步后，计算矩阵A中元素的数值。其中，a_pq与p_ij具有一定的联系。比如：a₀₀表示增加、减少多径簇数都为0，只能由S₀→S₀→S₀→S₀过程实现，所以a₀₀＝p₀₀ ³。在此基础上，得出转移概率矩阵和多径簇数增加-减少概率矩阵如表二所示。

表二状态转移概率矩阵和多径簇数增加-减少概率矩阵A

步骤6：确定剩余段多径簇数目。

根据得出的多径簇数增加-减少概率矩阵A，按概率值的大小随机选取A中的一个元素值。由式(1)确定下一段多径簇的数目。

步骤7：确定剩余段内初始信道参数。

根据上述步骤2生成的具有相关性的大尺度信道参数(包括每个段的阴影衰落和LOS/NLOS条件)以及步骤4-6确定的各个段的多径簇数目，依据功率服从指数分布，时延服从指数分布，角度服从高斯分布或Laplace分布(AOA、AOD、ZOA服从高斯分布，ZOD服从Laplace分布)，相位服从均匀分布随机生成各个段的初始信道参数，包括阴影衰落、LOS/NLOS条件和每条多径分量的时延、功率，角度和相位信息。以下步骤将对每个段的多径分量的角度、时延、功率和相位等小尺度参数进行更新。

步骤8：确定段内LOS与NLOS角度更新。

对于移动距离在很小范围内的情况，更新后的角度近似可以表示为：

φ_angle(t_k)＝φ_angle(t_k-1)+S_angle·Δt (10)

其中，Angle可以为AOA、AOD、ZOA、ZOD。t_k与t_k-1是连续的两个时刻，S_angle是角度变化率。

根据几何关系，LOS情况下的四个角的角度变化速率：

对于NLOS情况，发射机和接收机之间没有直射路径。更新NLOS分量的角度如下：

其中，l是NLOS条件下多径分量的实际路径长度，B为-1或1的概率相等都为50％。

步骤9：确定各个段内多径分量更新后的时延。

利用余弦定律，根据几何的方式确定更新后的时延为：

其中，Δt是更新的时间间隔，τ(t)是t时刻的时延，φ_v是接收机水平面上的移动方向，φ_AOA是多径分量的到达角。

步骤10：确定各个段的多径分量更新后的功率。

在更新后的时延的基础上重新分配多径分量的功率。簇功率P_n由下式生成：

其中，Γ是簇衰变时间常数，N为簇的数目，Z_n是均值为0和标准差为σ_Z的随机变量。每个簇内子径功率Π_m,n为：

其中，γ是子径延迟时间常数，M_n是第n个簇中的子径数，U_m,n是均值为0和标准差为σ_U的随机变量。

步骤11：确定各个段的多径分量更新后的相位。

根据路径长度的变化对的相位进行更新：

其中，Δl是的路径长度的变化。

综上所述，本发明实施例为了实现终端移动时毫米波信道参数的连续变化，将移动轨迹进行分段处理。通过刻画具有相关性的阴影衰落和LOS/NLOS条件网格图以及基于M步3-状态马尔可夫链确定剩余段的多径簇数目，从而保证段间信道参数的连续性。对于段内小尺度参数，基于几何的方法实现多径分量的角度、时延、功率和相位的连续更新。本发明可以针对毫米波信道进行大尺度信道参数的相关性建模以及小尺度参数的平滑演进，进而实现毫米波信道空间一致性的仿真，为描述毫米波信道奠定了基础，同时为5G毫米波信道模型的仿真提供了重要的依据。

本发明实施例基于相近信道之间大尺度参数与小尺度参数之间相关性的研究，结合几何原理，提出了一种实现毫米波信道空间一致性的方法。该方法在运动轨迹较长的情况，将运动轨迹分段并为针对初始生成的信道参数进行相关性的建模，为描述毫米波信道奠定了基础，同时为5G毫米波信道模型的仿真提供了重要的依据。

本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。20

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种实现毫米波信道空间一致性的仿真方法，其特征在于，包括：

设置接收机和信道的基本参数，将接收机的移动轨迹进行分段，确定段间信道参数的相关性，该相关性包括阴影衰落和LOS/NLOS条件；

基于接收机和信道的基本参数生成第一个段的初始信道参数，并且利用3状态马尔可夫链实现多径簇数增加-减少概率矩阵，利用所述多径簇数增加-减少概率矩阵实现不同段之间的多径簇数目的更新；

根据所述段间信道参数的相关性和各个段的多径簇数目，确定第一个段之后的各个段的初始信道参数；

利用几何的方式对各个段内部的信道小尺度参数进行空间一致性更新。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的接收机和信道的基本参数包括：发射机位置、发射机与接收机之间的初始距离、接收机移动距离、接收机移动速度、接收机移动方向、发射天线高度、接收天线高度、中心频率、发射机发射功率、环境和初始场景。

3.根据权利要求1或者2所述的方法，其特征在于，所述的将接收机的移动轨迹进行分段，确定段间信道参数的相关性，包括：

将接收机的移动轨迹分成多个段，每个段的长度相等，每间隔设定距离更新一次信道参数，在每个段分别进行大尺度信道参数和小尺度信道参数的更新；

针对阴影衰落，生成具有相关性的独立分布的阴影衰落网格图，所述独立分布为零均值、σdB标准差的对数正态分布，用二维指数滤波器对所述阴影衰落网格图进行卷积运算，产生阴影衰落的空间相关性，所述二维指数滤波器为：

其中，p与q为相对于滤波器中心的坐标，d_co为相关距离；

阴影衰落的相关性被建模为：

M_c(i,j)＝h(p,q)*M(i,j) (3)

其中，M_c(i,j)为具有相关性的阴影衰落的坐标值，M(i,j)为独立的阴影衰落值；

针对视距传输LOS/非视距传输NLOS条件，生成空间相关的均匀随机变量，根据高斯分布到均匀分布的转换来生成空间相关的均匀随机变量：

其中，

和

分别是空间相关的均匀变量和高斯随机变量，erf(·)是误差函数；

通过将相关值

与该地点的LOS概率进行比较，确定移动接收机在不同段中的LOS条件或NLOS条件：

其中，Pr_LOS(d)是LOS概率值，condition是接收机在不同段中的LOS/NLOS条件。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的基于接收机和信道的基本参数生成第一个段的初始信道参数，包括阴影衰落、LOS/NLOS条件、多径簇数、簇内多径分量数以及每条多径分量的时延、功率，角度和相位信息，并且利用3状态马尔可夫链实现多径簇数增加-减少概率矩阵，包括：

根据所述具有相关性的阴影衰落网格图和LOS/NLOS条件网格图确定第一个段的大尺度参数，包括阴影衰落和LOS/NLOS条件,在区间[1,10]随机选取一个数作为多径簇数，每个簇中多径分量的数不同，以多径分量的功率服从指数分布，时延服从指数分布，角度服从高斯分布或Laplace分布，相位服从均匀分布为依据，生成每条多径分量的时延、功率，角度和相位信息；

当终端从前一个段移动到后一个段时多径簇数目将发生变化，通过3-状态马尔可夫链刻画不同段中多径簇数目的变化情况，其中每个状态定义如下：

·S₀—多径簇数目加1；

·S₁—多径簇数目减1；

·S₂—多径簇数目不变。

状态间的概率切换由状态转移概率矩阵P控制：

其中，马尔可夫链的转移概率p_ij表示从状态S_i转移到状态S_j的概率，且p_ij满足下式：

0≤p_ij≤1,0≤i,j≤2 (7)

根据转移概率矩阵P求解多径簇数增加-减少概率矩阵A，其中A中的元素a_pq代表经过M步多径簇数增加p、减少q的概率，矩阵A的维数取决于M，是一个(M+1)×(M+1)的方阵，M的确定需要通过统计实测数据得到。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的利用所述多径簇数增加-减少概率矩阵实现不同段之间的多径簇数目的更新，包括：

根据所述多径簇数增加-减少概率矩阵A，按概率值的大小随机选取A中的一个元素值，则下一段多径簇的数目L(t)的计算公式为：

L(t)＝L(t-1)+L_I-L_R (1)

其中，L(t-1)表示上一段中多径簇的数目，多径簇增加的数目为L_I，多径簇减少的数目为L_R。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述的根据所述段间信道参数的相关性和各个段的多径簇数目，确定第一个段之后的各个段的初始信道参数，包括：

根据所述段间信道参数的相关性中的阴影衰落和LOS/NLOS条件，以及第一个段之后的各个段的多径簇数目，依据功率服从指数分布，时延服从指数分布，角度服从高斯分布或Laplace分布，相位服从均匀分布随机生成第一个段之后的各个段的初始信道参数，包括阴影衰落、LOS/NLOS条件和每条多径分量的时延、功率，角度和相位信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述的利用几何的方式对各个段内部的信道小尺度参数进行空间一致性更新，包括：

对各个段内部的LOS与NLOS角度进行更新

对于移动距离在设定范围内的情况，更新后的角度表示为：

φ_angle(t_k)＝φ_angle(t_k-1)+S_angle·Δt (10)

其中，Angle为AOA、AOD、ZOA、ZOD，t_k与t_k-1是连续的两个时刻，S_angle是角度变化率；

根据几何关系，LOS情况下的四个角的角度变化速率：

对于NLOS情况，发射机和接收机之间没有直射路径，更新NLOS分量的角度如下：

其中，l是NLOS条件下多径分量的实际路径长度，B为-1或1的概率相等都为50％；

确定各个段内多径分量更新后的时延

利用余弦定律，根据几何的方式确定更新后的时延为：

其中，Δt是更新的时间间隔，τ(t)是t时刻的时延，φ_v是接收机水平面上的移动方向，φ_AOA是多径分量的到达角；

确定各个段的多径分量更新后的功率

在更新后的时延的基础上重新分配多径分量的功率，簇功率P_n由下式生成：

其中，Γ是簇衰变时间常数，N为簇的数目，Z_n是均值为0和标准差为σ_Z的随机变量，每个簇内子径功率Π_m,n为：

其中，γ是子径延迟时间常数，M_n是第n个簇中的子径数，U_m,n是均值为0和标准差为σ_U的随机变量；

确定各个段的多径分量更新后的相位。

根据路径长度的变化对的相位进行更新：

其中，Δl是的路径长度的变化。

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