发明内容
有鉴于此,本发明旨在提出一种基于车联网MIMO OTA系统计算空间相关性与容量的方法,以解决解决在2X2 MIMO场景下,当空间相关性小于0.5时,信道容量对空间相关性变化不敏感,容量变化小于5%;对于高信噪比和大规模MIMO场景,空间相关性对信道容量的影响加剧,系统设计需另作考虑的问题。
为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:
一种基于车联网MIMO OTA系统计算空间相关性与容量的方法,包括以下步骤:
S1、在车联网MIMO OTA测试系统中创建模型,利用模型得出空间传输系统矩阵;
S2、利用空间传输系统矩阵求解出每一个探测点处的信道冲击响应序列、空间相关性、信道容量。
进一步的,所述步骤S1中空间传输系数矩阵得出过程如下:将某一技术系统中的时域信道冲击响应矩阵:
在模型中进行OTA建模,可以得到K×S路OTA信道时域采样,表示如下:
选取模型中P个探测点,则第k个探头与第p个探测点之间的空间传输系数可以表示为:
其中t=0,1,..,T为时间采样,dp,k为第k个探测点与第p个探头之间距离,定义空间传输系数矩阵为L=[lp,k]P×K。
进一步的,所述步骤S2中信道冲击响应序列的求解采用如下公式
。
进一步的,所述步骤S2中信道容量求解过程如下:对信道冲击响应序列进行傅里叶变换,则第f个子载波在t时刻的瞬时信道矩阵可以表示为:
其中f=0,1,..,F为子载波索引;则此MIMO OTA系统的信道容量可以表示为:
其中B为系统总带宽,σ为系统平均信噪比SNR。
进一步的,所述步骤S2中空间相关性求解过程如下:利用单个载波平均瞬时功率公式
计算探测点p
1,p
2之间的空间相关性可以表示为:
相对于现有技术,本发明所述的一种基于车联网MIMO OTA系统计算空间相关性与容量的方法具有以下优势:
(1)本发明所述的方法合理的实现了车联网MIMO OTA测试系统的空间相关性和容量的数学建模与仿真。
(2)本发明所述的方法以时域信道冲击响应矩阵为信道模型,在二维全环MIMOOTA系统进行OTA建模,得到OTA信道时域采样;然后,通过分析各探头与各探测点间的空间传输系数,可得出空间传输系数矩阵,并推算出MIMO OTA系统的信道容量及各探测点的空间相关性。
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“中心”、“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。此外,术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此,限定有“第一”、“第二”等的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。
在本发明的描述中,需要说明的是,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或一体地连接;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言,可以通过具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
如图1所示,一种基于车联网MIMO OTA系统计算空间相关性与容量的方法,包括以下步骤:
S1、在车联网MIMO OTA测试系统中创建模型,利用模型得出空间传输系统矩阵;
S2、利用空间传输系统矩阵求解出每一个探测点处的信道冲击响应序列、空间相关性、信道容量。
进一步的,所述步骤S1中空间传输系数矩阵得出过程如下:将某一技术系统中的时域信道冲击响应矩阵:
在模型中进行OTA建模,可以得到K×S路OTA信道时域采样,表示如下:
选取模型中P个探测点,则第k个探头与第p个探测点之间的空间传输系数可以表示为:
其中t=0,1,..,T为时间采样,dp,k为第k个探测点与第p个探头之间距离,定义空间传输系数矩阵为L=[lp,k]P×K。
进一步的,所述步骤S2中信道冲击响应序列的求解采用如下公式
。
进一步的,所述步骤S2中信道容量求解过程如下:对信道冲击响应序列进行傅里叶变换,则第f个子载波在t时刻的瞬时信道矩阵可以表示为:
其中f=0,1,..,F为子载波索引;则此MIMO OTA系统的信道容量可以表示为:
其中B为系统总带宽,σ为系统平均信噪比SNR。
进一步的,所述步骤S2中空间相关性求解过程如下:利用单个载波平均瞬时功率公式
计算探测点p
1,p
2之间的空间相关性可以表示为:
具体方法如下:
假设一个OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,正交频分多路复用技术)系统具有U路接收天线,S路发射天线,以及F个子载波,其时域信道冲击响应矩阵可以表示:
其中t=0,1,..,T为时间采样,采样间隔大于2倍波长/速度;考虑一个具有K个测试天线的二维OTA全环系统中,其系统框架如下图1,取水平向右为0度,每个探头分布在半径为R的圆上,探头之间的角度间隔为2π/K。
将公式1中的信道模型在图1中进行OTA建模,可以得到K×S路OTA信道时域采样,表示如下:
选取如图1所示测试区域中P个探测点,则第k个探头与第p个探测点之间的空间传输系数可以表示为:
其中dp,k为第k个探测点与第p个探头之间距离,定义空间传输系数矩阵为L=[lp,k]P×K,则P个探测点处的信道冲击响应矩阵可以表示为:
对
进行傅里叶变换,则第f个子载波在t时刻的瞬时信道矩阵可以表示为:
其中f=0,1,..,F为子载波索引。则此MIMO OTA系统(P路接收,S路发送)的信道容量可以表示为:
其中B为系统总带宽,σ为系统平均信噪比SNR,函数(·)H代表转置共轭,函数det(·)代表行列式。
代表了单个载波平均瞬时功率。探测点p1,p2之间的空间相关性可以表示为:
通过数字仿真展示了典型MIMO系统中不同链路之间的相关性与信道容量的关系,每条链路均为独立同分布的瑞利衰落。为了简化分析,任意两个不同链路之间的相关性系数相等,因此所构建的MIMO信道的相关矩阵具有如下特征:
其中,ρ∈[0,1],为期望的相关系数。其次,通过数字仿真本专利继续展示了2×2车联网MIMO OTA系统中的信道容量与接收天线空间相关性的关系,根据公式2至公式8,计算OTA信道容量和接收天线的空间相关性。其他仿真参数如下表1所示。
表1.仿真参数详细说明
如图3所示,展示了一个典型2×2MIMO系统的信道容量与交叉链路空间相关性的关系,横坐标为交叉链路空间相关性,取值范围为[0,1],纵坐标为以对数表示的归一化系统频谱效率,最大值为0。在图2中可以看到,随着空间相关性增加,对于所有给定的SNR,系统频谱效率均会逐渐降低,反映了MIMO信道中的空间相关性与系统容量呈反比;并且系统频谱效率下降速率逐渐增快,说明信道容量在高相关性区间相比于低相关性区间更加敏感。
如图4所示,展示了一个典型2×2MIMO系统的信道容量在不同相关性下的频谱效率CDF曲线。纵坐标为以CDF分布,横坐标为频谱效率。以SNR为30为例,在图3中可以看到,随着空间相关性增加,频谱效率CDF曲线向左移动,并且移动速度越来越快,在相关性小于0.5时,曲线移动效果不明显,对于SNR为15和SNR为0,曲线向左移动范围明显小于SNR为30的情况。
如图5所示,展示了一个2×2、4×4、64×4MIMO组合下的信道容量与交叉链路空间性的曲线关系。吞吐量偏差5%阈值对应于-0.22dB,吞吐量偏差10%阈值对应于-0.46dB。在图5中可以看到,随着收发天线数目的增加,天线相关性对于系统容量的影响逐渐增加。对于2×2MIMO信道,吞吐量偏差5%时对应的接收天线空间相关性为0.5左右;对于4×4和64×4MIMO信道,吞吐量偏差5%对应的接收端空间性为0.25左右。此外,SNR增加也会使得5%吞吐量偏差门限和10%吞吐量偏差门限向左移动。
如图6所示,清晰的展示了不同MIMO组合下的系统频谱CDF曲线在不同空间性下的偏移效果,空间相关性取值范围为0,0.1,0.2,0.3,可以看到从2×2、4×4、到64×4,频谱效率CDF曲线向左偏移程度逐渐增高,说明空间相关性影响逐渐增大。在2×2MIMO场景下,4条频谱效率曲线基本重合,没有明显区别。此外,4×4和64×4MIMO场景,虽然都是只能最多传输4流数据,但64×4的频谱效率明显好于4×4,频谱效率主要集中在20bits/Hz,而4×4场景,频谱效率主要集中在15bits/Hz到18bits/Hz区间。
如图7所示,展示了车联网MIMO OTA系统下接收天线空间相关性和系统容量与天线间距的曲线关系。考虑一个2×2MIMO系统,横坐标为收端两个天线的距离,单位为中心频点波长,纵坐标同时展现了收端两天线之间的空间相关性,以及MIMO信道的容量(dB),为了方便展示,信道容量最大值归一化为1(dB),为对数坐标。在图6中可以看到,随着天线间距的增加,空间相关性首先迅速从1降到0.3左右,然后振荡逐步缓慢降低。在天线间距1.5倍波长范围内,根据公式8计算得到的空间相关性,与8探头理论值和理想值均实现了较好的重合。此外MIMO信道容量首先在天线间距[0,0.3]范围内,迅速上升,然后在[0.3,1.4]范围内相对稳定(变化小于0.25dB)。随着天线距离进一步增大,MIMO信道容量在1.6倍波长处出现了明显的降低,在图8中可以看到,此处是因为天线之间出现了较大的相关性(>0.7)。最后,图7中还展示了基于LTE TM3传输模式下的链路仿真结果,可以看到基于链路级仿真的系统容量曲线与公式6的理论计算结果具有类似的变化趋势。
在图7的基础上,图8展示了一种优化算法下空间相关性和信道容量与天线间距的曲线关系。在图8中可以看到,通过合理的优化,利用8探头全环设计,可以将车联网MIMOOTA系统的测试区域增加至2.5倍波长左右,在此区间系统容量变换基本小于0.2dB。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。