CN114598408A - 一种适用于全频段全场景的6g普适信道建模方法 - Google Patents

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CN114598408A CN202210235058.9A CN202210235058A CN114598408A CN 114598408 A CN114598408 A CN 114598408A CN 202210235058 A CN202210235058 A CN 202210235058A CN 114598408 A CN114598408 A CN 114598408A
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Abstract

本发明公开了一种适用于全频段全场景的6G普适信道建模方法。具体包括以下步骤：S1、设置传播场景和传播条件，确定载波频率、天线类型和收发端布局等；S2、生成路径损耗、阴影衰落以及阻挡效应等大尺度衰落；S3、生成具有空间一致性的大尺度参数；S4、生成服从椭球高斯散射分布的散射体位置，并根据收发端和散射体的位置计算簇的时延、角度和功率，生成信道系数；S5、根据收发端运动和簇的生灭过程，进行大、小尺度参数的更新，生成新的信道系数。本发明中公开的6G普适几何随机信道模型是目前业界唯一一个可以普遍适用于全频段、全覆盖场景和全应用场景的信道模型，对于6G信道模型标准化、6G共性理论技术研究及系统融合构建至关重要。

Description

一种适用于全频段全场景的6G普适信道建模方法
技术领域
本发明涉及一种适用于全频段全场景的6G普适信道建模方法，属于无线通信技术领域。
背景技术
6G无线信道可以总结为全频段(sub-6GHz/毫米波/太赫兹/光无线频段)、全覆盖场景(空天地海一体化，包含卫星、无人机、陆地和海洋通信信道)和全应用场景(车联网、高铁信道、大规模天线阵列、可重构智能表面、工业物联网等)信道，如下图2所示。与此同时，6G全频段全场景信道也展现出了众多新的信道特性，为6G信道建模工作带来了新的挑战。
在全频段方面，由于毫米波和太赫兹等高频段的应用，无线信道展示出大带宽、频域非平稳、漫散射、大路径损耗、阻挡效应和大气吸收等特性；在可见光波段，信道将不再具有小尺度衰落，并展现出可忽略的多普勒效应和频域非平稳特性。在全覆盖方面，除陆地移动通信场景外，还包括卫星通信、无人机通信和海洋通信场景。其中，卫星通信信道需要考虑由于卫星的快速移动带来的多普勒频移、降雨衰落，以及电离层效应。在无人机通信系统中，主要考虑无人机的三维(3D)任意运动和大尺度参数受无人机高度的影响。在全应用方面，车联网信道展示出多普勒频移，以及由于收发两端和簇的多移动性带来的时域非平稳特性；在时速超过500km/h的更高速移动场景下，信道经历更强的多普勒频移和更明显的时域非平稳；在真空管道中运行的超高速列车场景中，还需考虑真空管道波导效应的影响；超大规模天线阵列信道展示出球面波特性和空域非平稳特性；工业物联网信道中需要考虑超密集的散射体分布和多移动性；此外，应用可重构智能表面技术的无线信道精确建模也是必须研究的内容。
考虑到多种不同新技术的混合应用会带来不同信道特性的结合，6G信道建模的一个重要挑战就在于如何综合考虑多种多样的信道特性，提出一个适用于全频段全场景的普适信道模型。例如，在高速移动的场景中同时应用毫米波/太赫兹频段和大规模天线技术，无线信道会同时展示出空间-时间-频率非平稳特性、空间一致性(即多用户场景下，相近用户的信道系数具有相关性或单用户在不同的轨迹点具有空间相关性)以及多频段相关性等。
综上所述，建立一个准确的、普适的、灵活的6G信道模型刻不容缓。B5GCM、3GPPTR38.901、IMT-2020和QuaDRiGa等5G标准化信道模型已在该问题上做出尝试，但它们都不能准确和全面的描述前述的所有特性。在全频谱方面，这些模型都不适用于可见光频段，并且或多或少的忽略了毫米波/太赫兹频段的一些特性，例如QuaDRiGa忽略了对大气吸收和阻挡效应建模，3GPP TR 38.901和IMT-2020忽略了高频段的频率非平稳特性；在全覆盖方面，这些信道模型都是针对的陆地移动通信信道，不能适用于卫星、无人机和海洋通信场景；在全应用方面，他们都不支持对超高铁信道、可重构智能表面和工业物联网信道建模，并且，3GPP TR 38.901和IMT-2020未考虑(超)大规模天线阵列的球面波和空域非平稳特性。综上所述，这些模型仍旧缺少普适性，并没有考虑之前提到的所有信道特性。为了弥补这一研究空白，本发明提出普适信道建模理论，并将其应用到几何随机信道模型中，提出并公开了一种适用于全频段全场景的6G普适信道建模方法。
发明内容
技术问题：本发明的目的是提出一种适用于全频段全场景的6G普适信道建模方法，该方法是一种普遍适用于全频段(sub-6GHz/毫米波/太赫兹/可见光频段)、全覆盖场景(空天地海一体化，包含卫星、无人机、陆地和海洋通信场景)和全应用场景(车联网、高铁信道、大规模天线阵列、可重构智能表面和工业物联网场景)的6G普适几何随机信道建模方法。
技术方案：本发明的一种适用于全频段全场景的6G普适信道建模方法，6G普适几何随机信道模型中发送端和接收端均采用大规模均匀线阵，模型为多跳传播，其中，
Figure BDA0003540105540000021
为发送端天线阵列的第p个阵元，
Figure BDA0003540105540000022
为接收端天线阵列的第q个阵元，发送端和接收端天线阵元间的距离为δT(δR)；
Figure BDA0003540105540000023
为xy平面内发送端和接收端天线阵列的方位角，
Figure BDA0003540105540000024
为发送端和接收端天线阵列的俯仰角；
Figure BDA0003540105540000025
到
Figure BDA0003540105540000026
的第n条传播路径，n＝1,2,3,...,Nqp(t)，其中
Figure BDA0003540105540000027
为第n条路径上靠近发送端的首跳簇，
Figure BDA0003540105540000028
为靠近接收端的末跳簇，将两簇之间的传播路径建模为虚拟的链路；当首跳簇和末跳簇间的虚拟链路时延为零时，模型退化为单跳模型。此外，Nqp(t)为时刻t时
Figure BDA0003540105540000029
到
Figure BDA00035401055400000210
的路径数量，在双簇模型中对应着Nqp(t)个簇对，首跳簇和末跳簇一一对应，在单簇模型中对应着Nqp(t)个簇；微观上，对第n条路径上的簇
Figure BDA00035401055400000211
和
Figure BDA00035401055400000212
进行分析，能见簇内存在Mn(t)个散射体，
Figure BDA00035401055400000213
表示
Figure BDA00035401055400000214
中的第m个散射体，
Figure BDA00035401055400000215
表示
Figure BDA00035401055400000216
中的第m个散射体；从路径的角度来看，
Figure BDA00035401055400000217
理解为
Figure BDA00035401055400000218
到
Figure BDA00035401055400000219
的第m个子径连接的散射体,
Figure BDA00035401055400000220
理解为
Figure BDA00035401055400000221
至
Figure BDA00035401055400000222
的第m个子径连接的散射体；因此，
Figure BDA00035401055400000223
和
Figure BDA00035401055400000224
是时刻t时从
Figure BDA00035401055400000225
至
Figure BDA00035401055400000226
的第m个子径对应的方位离开角和俯仰离开角，
Figure BDA00035401055400000227
和
Figure BDA00035401055400000228
是时刻t时从
Figure BDA00035401055400000229
至
Figure BDA00035401055400000230
的第m个子径对应的方位到达角和俯仰到达角，此外，模型对发送端、接收端以及簇的运动情况分别建模，支持收发端及簇的任意速度和轨迹的三维运动，其中vT(t),vR(t),
Figure BDA00035401055400000231
分别表示发送端、接收端，首跳簇以及末跳簇的运动速度，
Figure BDA00035401055400000232
分别表示发送端，接收端，首跳簇以及末跳簇的运动方向的方位角，
Figure BDA00035401055400000233
分别表示发送端，接收端，首跳簇以及末跳簇的运动方向的俯仰角；
6G普适几何随机信道模型的信道矩阵表示为：
H＝[PL·SH·BL·WE·AL]1/2·Hs
其中，PL,SH,BL,WE,AL为大尺度衰落，PL为路径损耗，SH为阴影衰落，BL为阻挡效应，AL为大气吸收损耗，WE为天气影响损耗，Hs为小尺度衰落。
所述小尺度衰落Hs如下：
Figure BDA00035401055400000234
其中，MT为发送端天线阵列中天线阵元数量，MR为接收端天线阵列中天线阵元数量，
Figure BDA0003540105540000031
为发送端天线阵元
Figure BDA0003540105540000032
与接收天线阵元
Figure BDA0003540105540000033
之间的信道冲激响应，表示为视距LoS分量
Figure BDA0003540105540000034
与非视距NLoS分量
Figure BDA0003540105540000035
的叠加：
Figure BDA0003540105540000036
其中，KR(t)为莱斯因子，
Figure BDA0003540105540000037
和
Figure BDA0003540105540000038
分别如下：
Figure BDA0003540105540000039
Figure BDA00035401055400000310
Figure BDA00035401055400000311
其中，{*}T表示转置，fc表示载波频率，
Figure BDA00035401055400000312
和
Figure BDA00035401055400000313
表示在不同频段上天线单元
Figure BDA00035401055400000314
对应垂直极化和水平极化的方向图，
Figure BDA00035401055400000315
为交叉极化功率比，μ表征联合极化不均衡，
Figure BDA00035401055400000316
和
Figure BDA00035401055400000317
是时刻t时从
Figure BDA00035401055400000318
至
Figure BDA00035401055400000319
的LoS路径对应的方位离开角以及俯仰离开角,
Figure BDA00035401055400000320
和
Figure BDA00035401055400000321
是时刻t时从
Figure BDA00035401055400000322
至
Figure BDA00035401055400000323
的LoS路径对应的方位到达角以及俯仰到达角，
Figure BDA00035401055400000324
Figure BDA00035401055400000325
和
Figure BDA00035401055400000326
是服从(0,2π]均匀分布的随机相位，
Figure BDA00035401055400000327
ψl,m＝108/fc 2为法拉第旋转角，此处计算法拉第旋转角时fc的单位是GHz，
Figure BDA00035401055400000328
是NLoS条件下
Figure BDA00035401055400000329
到
Figure BDA00035401055400000330
的第n条路径中的第m个子径的功率，
Figure BDA00035401055400000331
是在时刻t时LoS路径的时延，
Figure BDA00035401055400000332
是在时刻t时发送端天线阵元
Figure BDA00035401055400000333
与接收天线阵元
Figure BDA00035401055400000334
间的矢量距离，c为光速。
Figure BDA00035401055400000335
是在时刻t时
Figure BDA00035401055400000336
与
Figure BDA00035401055400000337
之间的第n条路经的第m个子径的时延，
Figure BDA00035401055400000338
是在时刻t时
Figure BDA00035401055400000339
与
Figure BDA00035401055400000340
之间的第n条路经的第m个子径的功率，以上所有参数均为时变参数。
所述6G普适信道建模方法，在海洋通信信道场景中，模型分别将LoS径、粗糙的海洋表面和海面上空蒸发波导的多径传播这三个部分建模为
Figure BDA00035401055400000341
和
Figure BDA00035401055400000342
并使用功率系数，S1和S2控制对应部分随两船距离变化的消失和出现，即将
Figure BDA00035401055400000343
计算公式中的NLoS部分分为
Figure BDA00035401055400000344
和
Figure BDA00035401055400000345
两部分，其中S1+S2＝1，在工业物联网信道中将镜面反射分量和密集多径分量分别建模为
Figure BDA00035401055400000346
和
Figure BDA00035401055400000347
其中
Figure BDA00035401055400000348
Figure BDA00035401055400000349
和
Figure BDA00035401055400000350
的建模方法与
Figure BDA00035401055400000351
相同，只是参数值和簇的分布不同；
所述6G普适信道建模方法，在可重构智能表面场景中，将信道分为发送端到可重构智能表面的子信道HTI，可重构智能表面到接收端的子信道HIR和发送端到接收端的子信道HTR，对三个子信道分别建模并引入相移对角矩阵Φ实现对信道环境的智能调控，HIR,HTI和HTR与的计算方法与Hs相同，只是参数值和簇的分布不同。
所述6G普适信道建模方法，针对可见光频段信道建模时，一方面光信号波长极短，接收端尺寸通常为几百万个波长，不会发生几个波长上的信号快速衰落；另一方面由于可见光通信系统中LED灯发出的是非相干光，光信号没有相位信息，在接收端的实数多径信号叠加后并不会引起快衰落，而表现为缓慢变化的阴影衰落，因此，虽然现在的可见光模型表示形式是多径叠加的信道冲激响应形式，其本质是建模了PL和SH的大尺度模型，所以Hs＝0，
Figure BDA0003540105540000041
pH,pV为LED面阵的行和列数。
所述6G普适信道建模方法，在多链路场景中，假设基站数目为NBS，用户数为NMS，多链路信道模型的信道传输矩阵如下公式所示：
Figure BDA0003540105540000042
每条链路对应的
Figure BDA0003540105540000043
i＝1,2…NBS,j＝1,2…NMS，即为前述的单链路信道模型H。
所述6G普适信道建模方法，信道矩阵H生成详细分为以下步骤：
S1、设置传播场景和传播条件，确定载波频率和天线类型、收发端布局以及收发端运动轨迹等；
S2、生成路径损耗、阴影衰落、氧气吸收以及阻挡效应的大尺度衰落；本方法主要聚焦于小尺度衰落的建模，此部分计算可参考标准化信道模型或业界经典模型；
S3、根据收发端位置和运动情况生成具有空间一致性的时延扩展、4个角度扩展的大尺度参数；
除SH外，其余相关大尺度参数有时延扩展DS、方位到达角扩展ASA、方位离开角扩展ASD、俯仰到达角扩展ESA、俯仰离开角扩展ESD、莱斯因子KR和交叉极化比XPR，时延扩展DS的生成如下公式所示：
Figure BDA0003540105540000044
其中，P＝(PT,PR)由收发端位置矢量组成，PT(t)＝(xT(t),yT(t),zT(t))和PR(t)＝(xR(t),yR(t),zR(t))分别表示t时刻发送端的坐标矢量和接收端的坐标矢量，其初始值根据仿真环境及要求生成；XDS(P)是用正弦波叠加法生成的服从均值为0、方差为1的空间一致性的正态分布变量，
Figure BDA0003540105540000045
表示DS在fc频段的均值，
Figure BDA0003540105540000046
表示DS在fc频段的方差。根据终端的高度hUT，
Figure BDA0003540105540000047
的配置值可分为三种类型；对于陆地移动通信场景1.5m≤hUT≤22.5m，可以参考3GPP TR 38.901标准化文档中的表7.5-6中的值；对于无人机场景22.5m≤hUT≤300m，取值参考3GPP TR 36.777标准化文档中的表B1.2中的值；对于低轨卫星通信场景，取值参考3GPP TR 38.811标准化文档中的表6.7-2中的值，城市宏小区UMa场景NLoS条件下，载波频率介于2-4GHz情况下
Figure BDA0003540105540000051
的计算如下
Figure BDA0003540105540000052
其他的大尺度参数的生成与时延扩展DS的生成过程相同，8个大尺度参数都生成后，乘以大尺度参数间的互相关矩阵可以得到具有空间一致性的全部大尺度参数在对数域的值，然后，需要将对数域的值转化到线性域，至此，信道的大尺度参数都可得到；
S4、生成服从椭球高斯散射分布的散射体，并根据收发端和散射体的地理位置信息计算簇的时延、角度和功率，生成信道系数；
S5、根据收发端运动和簇的生灭过程，进行大、小尺度参数的更新，生成新的信道系数，模型的空-时-频非平稳性主要体现在两个方面，一方面是空-时-频变化的参数，另一个方面是簇在空-时-频域的生灭过程，t时刻簇数量计算如下：
Nqp(t)＝Nsurv(t)+Nnew(t)
其中，Nqp(t)为簇的数量，Nsurv(t)为幸存簇的数目，由簇的生存概率Psurv(Δt,Δr,Δf)决定，Nnew(t)为新生簇的数目，服从均值为E[Nnew(t)]的泊松分布，定义λG为簇的出生率、λR为簇的结合率即灭亡率。
所述步骤S4具体为：
步骤S401、使用椭球高斯散射分布，获取散射体的位置，即以
Figure BDA0003540105540000053
为中心的第n个簇内的散射体服从标准差在三个坐标轴上分别为
Figure BDA0003540105540000054
和
Figure BDA0003540105540000055
的高斯分布，在获得散射体的位置后可将它们转换成球坐标，相对于第一根发送天线的位置
Figure BDA0003540105540000056
和第一根接收天线的位置
Figure BDA0003540105540000057
的第n个簇内的散射体的位置
Figure BDA0003540105540000058
和
Figure BDA0003540105540000059
可以表示为
Figure BDA00035401055400000510
和
Figure BDA00035401055400000511
其中，
Figure BDA00035401055400000512
Figure BDA00035401055400000513
和
Figure BDA00035401055400000514
分别表示第n个簇第m个子径到X(X∈{T,R}，分别表示发送端和接收端)天线阵列的距离、方位角和俯仰角；
步骤S402、初始时刻簇内子径时延计算，在多跳信道模型中，簇内子径的时延可通过
Figure BDA00035401055400000515
计算，其中，
Figure BDA00035401055400000516
表示
Figure BDA00035401055400000517
和
Figure BDA00035401055400000518
之间虚拟链路的时延，
Figure BDA00035401055400000519
为t0时刻
Figure BDA00035401055400000520
到
Figure BDA00035401055400000521
之间的距离，
Figure BDA00035401055400000522
为t0时刻
Figure BDA00035401055400000523
到
Figure BDA00035401055400000524
之间的距离。
Figure BDA00035401055400000525
为首跳簇和末跳簇间的距离，τlink为服从指数分布的非负随机变量；
步骤S403、在大规模天线阵中，簇内子径的功率
Figure BDA00035401055400000526
会沿着时间轴和阵列轴变化，通常将其建模为随时间变化的对数正态过程和沿阵列变化的对数正态过程，非归一化的簇内子径功率
Figure BDA00035401055400000527
为：
Figure BDA0003540105540000061
其中，DS为均方根时延扩展，Zn是以dB为单位的每簇阴影项，rτ为时延分布比例因子，ξn(p,q)是一个二维空间对数正态过程，用于模拟天线阵列上平滑的功率变化；
在大带宽场景下，需要考虑频域非平稳特性，所以我们在频域上将功率值乘以
Figure BDA0003540105540000062
项，其中，
Figure BDA0003540105540000063
是依赖于频率的常数因子，最后，通过将所有簇的功率归一化即可得到最终簇内子径的功率
Figure BDA0003540105540000064
如果簇是新产生的，通过将
Figure BDA0003540105540000065
替换成
Figure BDA0003540105540000066
得到
Figure BDA0003540105540000067
和
Figure BDA0003540105540000068
之间第n簇内第m个子径的初始功率；
步骤S404、对于幸存的簇，需要在不同的时刻更新簇内子径的功率、时延等小尺度参数，对于时刻t1处的轨迹段，即在簇生成后的下一个时刻,第p根发送天线
Figure BDA0003540105540000069
的坐标为
Figure BDA00035401055400000610
其中，初始时刻第p根发送天线的坐标
Figure BDA00035401055400000611
通过
Figure BDA00035401055400000612
计算，在t1时刻，第n个首跳簇中第m个散射体的坐标
Figure BDA00035401055400000613
通过
Figure BDA00035401055400000614
计算。在t1时刻，
Figure BDA00035401055400000615
到
Figure BDA00035401055400000616
的距离可以通过
Figure BDA00035401055400000617
计算得到，同理可得
Figure BDA00035401055400000618
到
Figure BDA00035401055400000619
的距离
Figure BDA00035401055400000620
t1时刻的簇内子径的时延
Figure BDA00035401055400000621
利用前一时刻发送端、接收端和散射体的地理位置可以得到
Figure BDA00035401055400000622
和
Figure BDA00035401055400000623
(t＝t2,t3,...)。
所述步骤S5中：为了更精确地建模簇的空-时-频演进过程，引入两种采样间隔，一种是时域采样间隔Δt，频域采样间隔Δf和空间域(阵列域)采样间隔Δr，信道参数连续更新；另一种是的Δt，Δf和Δr的整数倍，分别是ΔtBD，ΔfBD和ΔrBD，在这些采样点发生簇的生灭演进过程，发送端和接收端簇沿阵列轴和时间轴的生存概率：
Figure BDA00035401055400000624
Figure BDA00035401055400000625
其中，
Figure BDA00035401055400000626
和
Figure BDA00035401055400000627
分别表示发送和接收天线单元在阵列轴上以及时间轴上的位置差，
Figure BDA00035401055400000628
和
Figure BDA00035401055400000629
分别表示在阵列轴和时间轴依赖于场景的相关因子，发送端和接收端簇的联合生存概率为：
Figure BDA0003540105540000071
新生簇的平均数量为：
Figure BDA0003540105540000072
当研究大带宽时，在频率轴上也会存在簇的生灭过程，频率轴上簇的生存概率为：
Figure BDA0003540105540000073
其中，F(ΔfBD)和
Figure BDA0003540105540000074
可以通过信道测量决定，
Figure BDA0003540105540000075
表示在频率轴依赖于场景的相关因子，
综上所述，同时考虑空-时-频域簇的生灭过程时，簇的生存概率为：
Figure BDA0003540105540000076
新生簇的平均数量为：
Figure BDA0003540105540000077
超高速列车场景中，考虑真空管道超高速列车场景的波导效应和管道壁粗糙度对信道的影响，新生簇的平均数量为：
Figure BDA0003540105540000078
Figure BDA0003540105540000079
其中，Dqp(t)为t时刻收发端的直线距离，D为收发端的初始距离，ρs为管道壁散射系数，ρs0为粗糙度σh＝0时的散射系数。
有益效果：本发明提出了一种普适信道建模理论，并将该理论应用于几何随机信道模型,使用基于簇的几何随机信道建模方法和框架，使用统一的信道冲激响应表达式，对6G全频段全场景信道特性进行建模，提出了一种基本适用于sub-6GHz、毫米波、太赫兹和可见光等全频段信道，低轨卫星、无人机和海洋通信等全覆盖场景信道，以及超大规模天线阵列、工业物联网、可重构智能表面等全应用场景信道的6G普适几何随机信道模型。并且，通过调整6G普适信道模型的参数，可简化为特定频段、特定场景的专用信道模型。6G普适几何随机信道模型对于6G信道模型标准化、6G共性理论技术研究及系统融合构建至关重要。
附图说明
图1为本发明实施例中的流程图。
图2为本发明中6G无线信道示意图。
图3为本发明中普适信道建模理论示意图。
图4为本发明中6G普适几何随机信道模型示意图。
具体实施方式
为了实现上述目的，本发明提出了普适信道建模理论，并基于该理论提出了6G普适几何随机信道模型，因此，本发明主要包含普适信道模型建模理论和6G普适几何随机信道模型构建两部分：
1.普适信道建模理论
普适信道建模理论即使用统一的信道建模方法和框架、统一的信道冲激响应表达式、综合考虑6G全频段全场景信道的统计特性，构建普遍适用于6G各个频段、各个场景，并能准确反应其信道特性的6G普适信道模型，如图3所示。同时，6G普适信道模型可通过调整信道模型的参数，简化为适用于特定频段、特定场景的专用信道模型。通过对6G普适信道模型进行分析，可以研究信道模型参数、信道特性和通信系统性能之间的复杂映射关系，并且其作为一个统一的信道模型框架，对6G信道模型标准化、6G共性理论技术研究及系统融合构建至关重要。
2.6G普适几何随机信道模型
6G普适几何随机信道模型示意图如图4示。模型中天线类型可以是均匀线阵、均匀面阵等天线阵列类型，支持任意天线极化类型，示意图中发送端和接收端均采用大规模均匀线阵。示意图中模型为多跳传播，其中，
Figure BDA0003540105540000081
为发送端天线阵列的第p个阵元，
Figure BDA0003540105540000082
接收端端天线阵列的第q个阵元，发送端(接收端)天线阵元间的距离为δT(δR)。
Figure BDA0003540105540000083
为xy平面内发送端(接收端)天线阵列的方位角，
Figure BDA0003540105540000084
为发送端(接收端)天线阵列的俯仰角。为了更易理解，我们在图中只描述了
Figure BDA0003540105540000085
到
Figure BDA0003540105540000086
的第n(n＝1,2,3,...,Nqp(t))条传播路径，其中
Figure BDA0003540105540000087
为第n条路径上靠近发送端的首跳簇，
Figure BDA0003540105540000088
为靠近接收端的末跳簇，将两簇之间的传播路径建模为虚拟的链路。当首跳簇和末跳簇间的虚拟链路时延为零时，模型退化为单跳模型。此外，Nqp(t)为时刻t时
Figure BDA0003540105540000089
到
Figure BDA00035401055400000810
的路径数量，在双簇模型中对应着Nqp(t)个簇对，首跳簇和末跳簇一一对应，在单簇模型中对应着Nqp(t)个簇；微观上，对第n条路径上的簇
Figure BDA00035401055400000811
和
Figure BDA00035401055400000812
进行分析，能见 簇内存在Mn(t)个散射体，
Figure BDA00035401055400000813
表示
Figure BDA00035401055400000814
中的第m个散射体，
Figure BDA00035401055400000815
表示
Figure BDA00035401055400000816
中的第m个散射体；从路径的角度来看，
Figure BDA00035401055400000817
理解为
Figure BDA00035401055400000818
到
Figure BDA00035401055400000819
的第m个子径连接的散射体,
Figure BDA00035401055400000820
理解为
Figure BDA00035401055400000821
至
Figure BDA00035401055400000822
的第m个子径连接的散射体；因此，
Figure BDA00035401055400000823
和
Figure BDA00035401055400000824
是时刻t时从
Figure BDA00035401055400000825
至
Figure BDA00035401055400000826
的第m个子径对应的方位离开角和俯仰离开角，
Figure BDA00035401055400000827
和
Figure BDA00035401055400000828
是时刻t时从
Figure BDA00035401055400000829
至
Figure BDA00035401055400000830
的第m个子径对应的方位到达角和俯仰到达角，此外，模型对发送端、接收端以及簇的运动情况分别建模，支持收发端及簇的任意速度和轨迹的三维运动，其中vT(t),vR(t),
Figure BDA00035401055400000831
分别表示发送端、接收端，首跳簇以及末跳簇的运动速度，
Figure BDA00035401055400000832
分别表示发送端，接收端，首跳簇以及末跳簇的运动方向的方位角，
Figure BDA00035401055400000833
分别表示发送端，接收端，首跳簇以及末跳簇的运动方向的俯仰角。
6G普适几何随机信道模型的信道矩阵可表示为：
H＝[PL·SH·BL·WE·AL]1/2·Hs
其中，PL,SH,BL,WE,AL为大尺度衰落，PL为路径损耗，SH为阴影衰落，BL为阻挡效应，AL为大气吸收损耗，例如毫米波频段的氧气吸收损耗和太赫兹频段的分子吸收损耗等，WE为天气影响损耗，例如卫星通信场景中的雨水衰落。本发明主要聚焦于小尺度衰落Hs的计算，方法如下：
Figure BDA0003540105540000091
其中，MT(MR)为发送端(接收端)天线阵列中天线阵元数量，
Figure BDA0003540105540000092
为发送端天线阵元
Figure BDA0003540105540000093
与接收天线阵元
Figure BDA0003540105540000094
之间的信道冲激响应，可以表示为视距(LoS)分量
Figure BDA0003540105540000095
与非视距(NLoS)分量
Figure BDA0003540105540000096
的叠加：
Figure BDA0003540105540000097
其中，KR(t)为莱斯因子。
Figure BDA0003540105540000098
和
Figure BDA0003540105540000099
分别计算如下：
Figure BDA00035401055400000910
Figure BDA00035401055400000911
Figure BDA00035401055400000912
其中，{*}T表示转置，fc表示载波频率，
Figure BDA00035401055400000913
和
Figure BDA00035401055400000914
表示在不同频段上天线单元
Figure BDA00035401055400000915
对应垂直极化和水平极化的方向图，
Figure BDA00035401055400000916
为交叉极化功率比，μ表征联合极化不均衡，
Figure BDA00035401055400000917
和
Figure BDA00035401055400000918
是时刻t时从
Figure BDA00035401055400000919
至
Figure BDA00035401055400000920
的LoS路径对应的方位离开角以及俯仰离开角,
Figure BDA00035401055400000921
和
Figure BDA00035401055400000922
是时刻t时从
Figure BDA00035401055400000923
至
Figure BDA00035401055400000924
的LoS路径对应的方位到达角以及俯仰到达角。
Figure BDA00035401055400000925
Figure BDA00035401055400000926
和
Figure BDA00035401055400000927
是服从(0,2π]均匀分布的随机相位，
Figure BDA00035401055400000928
ψl,m＝108/fc 2为法拉第旋转角，此处计算法拉第旋转角时fc的单位是GHz，
Figure BDA00035401055400000929
是NLoS条件下
Figure BDA00035401055400000930
到
Figure BDA00035401055400000931
的第n个路径的第m个子径的功率，时刻t时LoS路径的时延
Figure BDA00035401055400000932
Figure BDA00035401055400000933
是在时刻t时发送端天线阵元
Figure BDA00035401055400000934
与接收天线阵元
Figure BDA00035401055400000935
间的矢量距离，c为光速。
Figure BDA00035401055400000936
是在时刻t时
Figure BDA00035401055400000937
与
Figure BDA00035401055400000938
之间的第n个路径的第m个子径的时延。以上所有参数均为时变参数。
值得注意的是，在海洋通信信道场景中，本模型分别将LoS径、粗糙的海洋表面和海面上空蒸发波导的多径传播这三个部分建模为
Figure BDA00035401055400000939
和
Figure BDA00035401055400000940
并使用功率系数S1和S2控制对应部分随两船距离变化的消失和出现，即将信道冲激响应矩阵计算中的NLoS部分分为两部分，其中S1+S2＝1。在工业物联网信道中将镜面反射分量和密集多径分量分别建模为
Figure BDA00035401055400000941
和
Figure BDA00035401055400000942
其中
Figure BDA00035401055400000943
和
Figure BDA0003540105540000101
的建模方法与
Figure BDA0003540105540000102
相同，只是参数值和簇的分布不同。在可重构智能表面场景中，将信道分为发送端到可重构智能表面的子信道HTI，可重构智能表面到接收端的子信道HIR和发送端到接收端的子信道HTR，对三个子信道分别建模并引入相移对角矩阵Φ实现对信道环境的智能调控。HIR,HTI和HTR与的计算方法与Hs相同，只是参数值和簇的分布不同。
在可见光频段时，一方面光信号波长极短，接收端尺寸通常为几百万个波长，不会发生几个波长上的信号快速衰落；另一方面由于可见光通信系统中LED灯发出的是非相干光，光信号没有相位信息，在接收端的实数多径信号叠加后并不会引起快衰落，而表现为缓慢变化的阴影衰落。因此，虽然现在的可见光模型表示形式是多径叠加的信道冲激响应形式，其本质是建模了PL和SH的大尺度模型，所以Hs＝0，
Figure BDA0003540105540000103
Figure BDA0003540105540000104
pH,pV为LED面阵的行和列数。
考虑多用户场景时，假设基站数目为NBS，用户数为NMS，多链路信道模型的信道传输矩阵如下公式所示：
Figure BDA0003540105540000105
每条链路对应的
Figure BDA0003540105540000106
i＝1,2…NBS,j＝1,2…NMS，即为前述的单链路信道模型H。
信道系数生成详细分为以下步骤：
S1、设置传播场景和传播条件，确定载波频率和天线类型、收发端布局以及收发端运动轨迹等；
S2、生成路径损耗、阴影衰落、氧气吸收以及阻挡效应等大尺度衰落值；本发明主要聚焦于小尺度衰落的建模，此部分可参考标准化信道模型或业界经典模型。
S3、根据收发端位置和运动情况生成具有空间一致性的时延扩展、4个角度扩展等大尺度参数；
除SH外，其余相关大尺度参数有时延扩展(delay spread，DS)、方位到达角扩展(azimuth spread of arrival，ASA)、方位离开角扩展(azimuth spread of departure，ASD)、俯仰到达角扩展(elevation spread of arrival，ESA)、俯仰离开角扩展(elevationspread of departure，ESD)、莱斯因子KR和交叉极化比(cross-polarization ratio，XPR)。大尺度参数的生成方法相同，此处以生成时延扩展DS为例，如下公式所示：
Figure BDA0003540105540000107
其中，P＝(PT,PR)由收发端位置矢量组成，PT(t)＝(xT(t),yT(t),zT(t))和PR(t)＝(xR(t),yR(t),zR(t))分别表示t时刻发送端的坐标矢量和接收端的坐标矢量，其初始值根据仿真环境及要求生成。XDS(P)是用正弦波叠加法生成的服从均值为0、方差为1的空间一致性的正态分布变量，
Figure BDA0003540105540000108
表示DS在fc频段的均值，
Figure BDA0003540105540000109
表示DS在fc频段的方差。根据终端的高度hUT，
Figure BDA0003540105540000111
的配置值可分为三种类型。对于陆地移动通信场景(1.5m≤hUT≤22.5m)，可以参考3GPP TR 38.901标准化文档中的表7.5-6中的值；对于无人机场景(22.5m≤hUT≤300m)，取值参考3GPP TR 36.777标准化文档中的表B1.2中的值；对于低轨卫星通信场景，取值参考3GPP TR 38.811标准化文档中的表6.7-2中的值。城市宏小区(UMa)场景NLoS条件下，载波频率介于2-4GHz情况下
Figure BDA0003540105540000112
的计算如下
Figure BDA0003540105540000113
8个大尺度参数均采用这种方法独立生成，乘以大尺度参数间的互相关矩阵可以得到具有空间一致性的全部大尺度参数在对数域的值，然后，需要将对数域的值转化到线性域。至此，信道的大尺度参数都可得到。
S4、生成服从椭球高斯散射分布的散射体，并根据收发端和散射体的地理位置信息计算簇的时延、角度和功率，生成信道系数；
步骤S401、使用椭球高斯散射分布，获取散射体的位置，即以
Figure BDA0003540105540000114
为中心的第n个簇内的散射体服从标准差在三个坐标轴上分别为
Figure BDA0003540105540000115
和
Figure BDA0003540105540000116
的高斯分布，在获得散射体的位置后可将它们转换成球坐标，相对于第一根发送天线的位置
Figure BDA0003540105540000117
和第一根接收天线的位置
Figure BDA0003540105540000118
的第n个簇内的散射体的位置
Figure BDA0003540105540000119
和
Figure BDA00035401055400001110
可以表示为
Figure BDA00035401055400001111
和
Figure BDA00035401055400001112
其中，
Figure BDA00035401055400001113
Figure BDA00035401055400001114
和
Figure BDA00035401055400001115
分别表示第n个簇第m个子径到X(X∈{T,R}，分别表示发送端和接收端)天线阵列的距离、方位角和俯仰角；
步骤S402、初始时刻簇内子径时延计算，在多跳信道模型中，簇内子径的时延可通过
Figure BDA00035401055400001116
计算，其中，
Figure BDA00035401055400001117
表示
Figure BDA00035401055400001118
和
Figure BDA00035401055400001119
之间虚拟链路的时延，
Figure BDA00035401055400001120
为t0时刻
Figure BDA00035401055400001121
到
Figure BDA00035401055400001122
之间的距离，
Figure BDA00035401055400001123
为t0时刻
Figure BDA00035401055400001124
到
Figure BDA00035401055400001125
之间的距离。
Figure BDA00035401055400001126
为首跳簇和末跳簇间的距离，τlink为服从指数分布的非负随机变量。
步骤S403、在大规模天线阵中，簇内子径的功率
Figure BDA00035401055400001127
会沿着时间轴和阵列轴变化，通常将其建模为随时间变化的对数正态过程和沿阵列变化的对数正态过程，非归一化的簇内子径功率
Figure BDA00035401055400001128
为：
Figure BDA00035401055400001129
其中，DS为均方根时延扩展，Zn是以dB为单位的每簇阴影项，rτ为时延分布比例因子，ξn(p,q)是一个二维空间对数正态过程，用于模拟天线阵列上平滑的功率变化。
在大带宽场景下，需要考虑频域非平稳特性，所以我们在频域上将功率值乘以
Figure BDA00035401055400001130
项，其中，
Figure BDA0003540105540000121
是依赖于频率的常数因子。最后，通过将所有簇的功率归一化即可得到最终簇内子径的功率
Figure BDA0003540105540000122
如果簇是新产生的，可以通过将
Figure BDA0003540105540000123
替换成
Figure BDA0003540105540000124
得到
Figure BDA0003540105540000125
和
Figure BDA0003540105540000126
之间第n簇内第m个子径的初始功率。
步骤S404、对于幸存的簇，需要在不同的时刻更新簇内子径的功率、时延等小尺度参数。对于时刻t1处的轨迹段，即在簇生成后的下一个时刻,第p根发送天线
Figure BDA0003540105540000127
的坐标为
Figure BDA0003540105540000128
其中，初始时刻第p根发送天线的坐标
Figure BDA0003540105540000129
可以通过
Figure BDA00035401055400001210
计算，
Figure BDA00035401055400001211
可以通过
Figure BDA00035401055400001212
Figure BDA00035401055400001213
计算。在t1时刻，
Figure BDA00035401055400001214
到首跳簇
Figure BDA00035401055400001215
的距离可以通过
Figure BDA00035401055400001216
计算得到，同理可得
Figure BDA00035401055400001217
到
Figure BDA00035401055400001218
的距离
Figure BDA00035401055400001219
t1时刻的簇内子径的时延
Figure BDA00035401055400001220
利用前一时刻发送端、接收端和散射体的地理位置可以得到
Figure BDA00035401055400001221
和
Figure BDA00035401055400001222
(t＝t2,t3,...)。
S5、根据收发端运动和簇的生灭过程，进行大、小尺度参数的更新，生成新的信道系数。
模型的空-时-频非平稳性主要体现在两个方面，一方面是空-时-频变化的参数，另一个方面是簇在空-时-频域的生灭过程。t时刻簇数量计算如下：
Nqp(t)＝Nsurv(t)+Nnew(t)
其中，Nqp(t)为簇的数量，Nsurv(t)为幸存簇的数目，由簇的生存概率Psurv(Δt,Δr,Δf)决定，Nnew(t)为新生簇的数目，服从均值为E[Nnew(t)]的泊松分布。定义λG为簇的出生率、λR为簇的结合率(灭亡率)。为了更精确地建模簇的空-时-频演进过程，我们引入两种采样间隔，一种是时域采样间隔Δt，频域采样间隔Δf和空间域(阵列域)采样间隔Δr，信道参数连续更新；另一种是的Δt，Δf和Δr的整数倍，分别是ΔtBD，ΔfBD和ΔrBD，在这些采样点发生簇的生灭演进过程。发送端和接收端簇沿阵列轴和时间轴的生存概率：
Figure BDA00035401055400001223
Figure BDA00035401055400001224
其中，
Figure BDA00035401055400001225
和
Figure BDA00035401055400001226
分别表示发送(接收)天线单元在阵列轴上以及时间轴上的位置差。
Figure BDA00035401055400001227
和
Figure BDA00035401055400001228
分别表示在阵列轴和时间轴依赖于场景的相关因子。发送端和接收端簇的联合生存概率为：
Figure BDA00035401055400001229
新生簇的平均数量为：
Figure BDA00035401055400001230
当研究大带宽时，在频率轴上也会存在簇的生灭过程。频率轴上簇的生存概率为：
Figure BDA0003540105540000131
其中，F(ΔfBD)和
Figure BDA0003540105540000132
可以通过信道测量决定，
Figure BDA0003540105540000133
表示在频率轴依赖于场景的相关因子。
综上所述，同时考虑空-时-频域簇的生灭过程时，簇的生存概率为：
Figure BDA0003540105540000134
新生簇的平均数量为：
Figure BDA0003540105540000135
超高速列车场景中，考虑真空管道超高速列车场景的波导效应和管道壁粗糙度对信道的影响，新生簇的平均数量为：
Figure BDA0003540105540000136
Figure BDA0003540105540000137
其中，Dqp(t)为t时刻收发端的直线距离，D为收发端的初始距离，ρs为管道壁散射系数，ρs0为粗糙度σh＝0时的散射系数。
基于前述方法和利用发送端、接收端和散射体之间的几何关系，可以得到不同天线对的小尺度参数，至此可以得到信道矩阵中所有参数值，模型的建模方法和对应参数总结如下表所示：
表1.模型参数与建模方法
Figure BDA0003540105540000138
Figure BDA0003540105540000141
3.5模型简化
通过调整参数，可将6G普适信道模型简化为多个专用信道模型。如表2所示。
表2. 6G普适信道模型简化总结表
Figure BDA0003540105540000142
Figure BDA0003540105540000151
Figure BDA0003540105540000161
Figure BDA0003540105540000171
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
以毫米波段超大规模天线阵列场景为例，P6GCM的信道矩阵可表示为：
H＝[PL·SH·BL·AL]1/2·Hs
其中，PL为路径损耗，SH为阴影衰落，BL为阻挡效应，AL为大气吸收损耗。
Figure BDA0003540105540000172
其中，MT(MR)为发送端(接收端)天线阵列中天线阵元数量，
Figure BDA0003540105540000173
为
Figure BDA0003540105540000174
与
Figure BDA0003540105540000175
之间的信道冲激响应，可以表示为LoS分量与非视距(NLoS)分量的叠加：
Figure BDA0003540105540000176
其中，KR(t)为莱斯因子。
Figure BDA0003540105540000177
和
Figure BDA0003540105540000178
分别计算如下：
Figure BDA0003540105540000179
Figure BDA00035401055400001710
其中，{*}T表示转置，fc表示载波频率，
Figure BDA00035401055400001711
和
Figure BDA00035401055400001712
表示在不同频段上天线单元
Figure BDA00035401055400001713
对应垂直极化和水平极化的方向图，
Figure BDA00035401055400001714
为交叉极化功率比，μ表征联合极化不均衡，
Figure BDA00035401055400001715
和
Figure BDA00035401055400001716
是时刻t时从
Figure BDA00035401055400001717
至
Figure BDA00035401055400001718
的第m个子径对应的方位离开角和俯仰离开角，
Figure BDA00035401055400001719
和
Figure BDA00035401055400001720
是时刻t时从
Figure BDA00035401055400001721
至
Figure BDA00035401055400001722
的第m个子径对应的方位到达角和俯仰到达角,
Figure BDA0003540105540000181
和
Figure BDA0003540105540000182
是时刻t时从
Figure BDA0003540105540000183
至
Figure BDA0003540105540000184
的LoS路径对应的方位离开角以及俯仰离开角,
Figure BDA0003540105540000185
和
Figure BDA0003540105540000186
是时刻t时从
Figure BDA0003540105540000187
至
Figure BDA0003540105540000188
的LoS路径对应的方位到达角以及俯仰到达角，
Figure BDA0003540105540000189
Figure BDA00035401055400001810
和
Figure BDA00035401055400001811
是服从(0,2π]均匀分布的随机相位，
Figure BDA00035401055400001812
是NLoS条件下
Figure BDA00035401055400001813
到
Figure BDA00035401055400001814
的第n个路径的第m个子径的功率，
Figure BDA00035401055400001815
是在时刻t时LoS路径的时延，
Figure BDA00035401055400001816
是在时刻t时发送端天线阵元
Figure BDA00035401055400001817
与接收天线阵元
Figure BDA00035401055400001818
间的矢量距离，c为光速。
Figure BDA00035401055400001819
是在时刻t时
Figure BDA00035401055400001820
与
Figure BDA00035401055400001821
之间的第n个路径的第m个子径的时延。以上所有参数均为时变参数。
信道系数生成详细分为以下步骤：
S1、设置传播场景和传播条件，确定载波频率和天线类型、收发端布局以及收发端运动轨迹等；
S2、生成路径损耗、阴影衰落、氧气吸收以及阻挡效应等大尺度衰落值；本发明主要聚焦于小尺度衰落的建模，此部分可参考标准化信道模型或业界经典模型。
S3、根据收发端位置和运动情况生成具有空间一致性的时延扩展、4个角度扩展等大尺度参数；
除SH外，其余相关大尺度参数有时延扩展(delay spread，DS)、方位到达角扩展(azimuth spread of arrival，ASA)、方位离开角扩展(azimuth spread of departure，ASD)、俯仰到达角扩展(elevation spread of arrival，ESA)、俯仰离开角扩展(elevationspread of departure，ESD)、莱斯因子KR和交叉极化比(cross-polarization ratio，XPR)。大尺度参数的生成方法相同，此处以生成时延扩展DS为例，如下公式所示：
Figure BDA00035401055400001822
其中，P＝(PT,PR)由收发端位置矢量组成，PT(t)＝(xT(t),yT(t),zT(t))和PR(t)＝(xR(t),yR(t),zR(t))分别表示t时刻发送端的坐标矢量和接收端的坐标矢量，其初始值根据仿真环境及要求生成。XDS(P)是用正弦波叠加法生成的服从均值为0、方差为1的空间一致性的正态分布变量，
Figure BDA00035401055400001823
表示DS在fc频段的均值，
Figure BDA00035401055400001824
表示DS在fc频段的方差。根据终端的高度hUT，
Figure BDA00035401055400001825
的配置值可分为三种类型。本实施例中的值可以参考3GPP TR 38.901标准化文档中的表7.5-6。8个大尺度参数均采用这种方法独立生成，乘以大尺度参数间的互相关矩阵可以得到具有空间一致性的全部大尺度参数在对数域的值，然后，需要将对数域的值转化到线性域。至此，信道的大尺度参数都可得到。
S4、生成服从椭球高斯散射分布的散射体，并根据收发端和散射体的地理位置信息计算簇的时延、角度和功率，生成信道系数；
步骤S401、使用椭球高斯散射分布，获取散射体的位置，即以
Figure BDA00035401055400001826
为中心的第n个簇内的散射体服从标准差在三个坐标轴上分别为
Figure BDA00035401055400001827
和
Figure BDA00035401055400001828
的高斯分布，在获得散射体的位置后可将它们转换成球坐标，相对于第一根发送天线的位置
Figure BDA00035401055400001829
和第一根接收天线的位置
Figure BDA00035401055400001830
的第n个簇内的散射体的位置
Figure BDA00035401055400001831
和
Figure BDA00035401055400001832
可以表示为
Figure BDA0003540105540000191
和
Figure BDA0003540105540000192
其中，
Figure BDA0003540105540000193
Figure BDA0003540105540000194
和
Figure BDA0003540105540000195
分别表示第n个簇第m个子径到X(X∈{T,R}，分别表示发送端和接收端)天线阵列的距离、方位角和俯仰角；
步骤S402、初始时刻簇内子径时延计算，在多跳信道模型中，簇内子径的时延可通过
Figure BDA0003540105540000196
计算，其中，
Figure BDA0003540105540000197
表示
Figure BDA0003540105540000198
和
Figure BDA0003540105540000199
之间虚拟链路的时延，
Figure BDA00035401055400001910
为t0时刻
Figure BDA00035401055400001911
到
Figure BDA00035401055400001912
之间的距离，
Figure BDA00035401055400001913
为t0时刻
Figure BDA00035401055400001914
到
Figure BDA00035401055400001915
之间的距离。
Figure BDA00035401055400001916
为首跳簇和末跳簇间的距离，τlink为服从指数分布的非负随机变量。
步骤S403、在大带宽大规模天线阵中，簇内子径的功率
Figure BDA00035401055400001917
会沿着时间轴、频率轴和阵列轴变化，通常将其建模为随时间变化的对数正态过程和沿阵列变化的对数正态过程，非归一化的簇内子径功率
Figure BDA00035401055400001918
为：
Figure BDA00035401055400001919
其中，DS为均方根时延扩展，Zn是以dB为单位的每簇阴影项，rτ为时延分布比例因子，ξn(p,q)是一个二维空间对数正态过程，用于模拟天线阵列上平滑的功率变化。
在毫米波段，大带宽场景下，需要考虑频域非平稳特性，所以我们在频域上将功率值乘以
Figure BDA00035401055400001920
项，其中，
Figure BDA00035401055400001921
是依赖于频率的常数因子。通过将所有簇的功率归一化即可得到最终簇内子径的功率
Figure BDA00035401055400001922
如果簇是新产生的，可以通过将
Figure BDA00035401055400001923
替换成
Figure BDA00035401055400001924
得到
Figure BDA00035401055400001925
和
Figure BDA00035401055400001926
之间第n簇内第m个子径的初始功率。
步骤S404、对于幸存的簇，需在不同的时刻更新簇内子径的功率、时延等小尺度参数。对于时刻t1处的轨迹段，即在簇生成后的下一个时刻,第p根发送天线
Figure BDA00035401055400001927
的坐标为
Figure BDA00035401055400001928
其中，初始时刻第p根发送天线的坐标
Figure BDA00035401055400001929
可以通过
Figure BDA00035401055400001930
计算，
Figure BDA00035401055400001931
可以通过
Figure BDA00035401055400001932
Figure BDA00035401055400001933
计算。在t1时刻，
Figure BDA00035401055400001934
到首跳簇
Figure BDA00035401055400001935
的距离可以通过
Figure BDA00035401055400001936
计算得到，同理可得
Figure BDA00035401055400001937
到
Figure BDA00035401055400001938
的距离
Figure BDA00035401055400001939
t1时刻的簇内子径的时延
Figure BDA00035401055400001940
利用前一时刻发送端、接收端和散射体的地理位置可以得到
Figure BDA00035401055400001941
和
Figure BDA00035401055400001942
(t＝t2,t3,...)。
S5、根据收发端运动和簇的生灭过程，进行大、小尺度参数的更新，生成新的信道系数。
模型的空-时-频非平稳性主要体现在两个方面，一方面是空-时-频变化的参数，另一个方面是簇在空-时-频域的生灭过程。t时刻簇数量计算如下：
Nqp(t)＝Nsurv(t)+Nnew(t)
其中，Nqp(t)为簇的数量，Nsurv(t)为幸存簇的数目，由簇的生存概率Psurv(Δt,Δr,Δf)决定，Nnew(t)为新生簇的数目，服从均值为E[Nnew(t)]的泊松分布。定义λG为簇的出生率、λR为簇的结合率(灭亡率)。为了更精确地建模簇的空-时-频演进过程，我们引入两种采样间隔，一种是时域采样间隔Δt，频域采样间隔Δf和空间域(阵列域)采样间隔Δr，信道参数连续更新；另一种是的Δt，Δf和Δr的整数倍，分别是ΔtBD，ΔfBD和ΔrBD，在这些采样点发生簇的生灭演进过程。发送端和接收端簇沿阵列轴和时间轴的生存概率：
Figure BDA0003540105540000201
Figure BDA0003540105540000202
其中，
Figure BDA0003540105540000203
和
Figure BDA0003540105540000204
分别表示发送(接收)天线单元在阵列轴上以及时间轴上的位置差。
Figure BDA0003540105540000205
和
Figure BDA0003540105540000206
分别表示在阵列轴和时间轴依赖于场景的相关因子。发送端和接收端簇的联合生存概率为：
Figure BDA0003540105540000207
新生簇的平均数量为：
Figure BDA0003540105540000208
当研究大带宽时，在频率轴上也会存在簇的生灭过程。频率轴上簇的生存概率为：
Figure BDA0003540105540000209
其中，F(ΔfBD)和
Figure BDA00035401055400002010
可以通过信道测量决定，
Figure BDA00035401055400002011
表示在频率轴依赖于场景的相关因子。
综上所述，同时考虑空-时-频域簇的生灭过程时，簇的生存概率为：
Figure BDA00035401055400002012
新生簇的平均数量为：
Figure BDA00035401055400002013
基于前述方法和利用发送端、接收端和散射体之间的几何关系，可以得到不同天线对的小尺度参数，至此可以得到信道矩阵中所有参数值。

Claims (9)

1.一种适用于全频段全场景的6G普适信道建模方法，其特征在于，所述的建模方法中，6G普适几何随机信道模型中发送端和接收端均采用大规模均匀线阵，模型为多跳传播，其中，
Figure FDA0003540105530000011
为发送端天线阵列的第p个阵元，
Figure FDA0003540105530000012
为接收端天线阵列的第q个阵元，发送端和接收端天线阵元间的距离为δT(δR)；
Figure FDA0003540105530000013
为xy平面内发送端和接收端天线阵列的方位角，
Figure FDA0003540105530000014
为发送端和接收端天线阵列的俯仰角；
Figure FDA0003540105530000015
到
Figure FDA0003540105530000016
的第n条传播路径，n＝1,2,3,...,Nqp(t)，其中
Figure FDA0003540105530000017
为第n条路径上靠近发送端的首跳簇，
Figure FDA0003540105530000018
为靠近接收端的末跳簇，将两簇之间的传播路径建模为虚拟的链路；当首跳簇和末跳簇间的虚拟链路时延为零时，模型退化为单跳模型，此外，Nqp(t)为时刻t时
Figure FDA0003540105530000019
到
Figure FDA00035401055300000110
的路径数量，在双簇模型中对应着Nqp(t)个簇对，首跳簇和末跳簇一一对应，在单簇模型中对应着Nqp(t)个簇；微观上，对第n条路径上的簇
Figure FDA00035401055300000111
和
Figure FDA00035401055300000112
进行分析，簇内存在Mn(t)个散射体，
Figure FDA00035401055300000113
表示
Figure FDA00035401055300000114
中的第m个散射体，
Figure FDA00035401055300000115
表示
Figure FDA00035401055300000116
中的第m个散射体；从路径的角度来看，
Figure FDA00035401055300000117
理解为
Figure FDA00035401055300000118
到
Figure FDA00035401055300000119
的第m个子径连接的散射体,
Figure FDA00035401055300000120
理解为
Figure FDA00035401055300000121
至
Figure FDA00035401055300000122
的第m个子径连接的散射体；此外，
Figure FDA00035401055300000123
和
Figure FDA00035401055300000124
是时刻t时从
Figure FDA00035401055300000125
至
Figure FDA00035401055300000126
的第m个子径对应的方位离开角和俯仰离开角，
Figure FDA00035401055300000127
和
Figure FDA00035401055300000128
是时刻t时从
Figure FDA00035401055300000129
至
Figure FDA00035401055300000130
的第m个子径对应的方位到达角和俯仰到达角，此外，模型对发送端、接收端以及簇的运动情况分别建模，支持收发端及簇的任意速度和轨迹的三维运动，其中
Figure FDA00035401055300000131
分别表示发送端、接收端，首跳簇以及末跳簇的运动速度，
Figure FDA00035401055300000132
分别表示发送端，接收端，首跳簇以及末跳簇的运动方向的方位角，
Figure FDA00035401055300000133
分别表示发送端，接收端，首跳簇以及末跳簇的运动方向的俯仰角；
6G普适几何随机信道模型的信道矩阵表示为：
H＝[PL·SH·BL·WE·AL]1/2·Hs
其中，PL,SH,BL,WE,AL为大尺度衰落，PL为路径损耗，SH为阴影衰落，BL为阻挡效应，AL为大气吸收损耗，WE为天气影响损耗，Hs为小尺度衰落。
2.根据权利要求1所述的适用于全频段全场景的6G普适信道建模方法，其特征在于，所述小尺度衰落Hs如下：
Figure FDA00035401055300000134
其中，MT为发送端天线阵列中天线阵元数量，MR为接收端天线阵列中天线阵元数量，
Figure FDA00035401055300000135
为时刻t时发送端天线阵元
Figure FDA00035401055300000136
与接收天线阵元
Figure FDA00035401055300000137
之间的信道冲激响应，表示为视距LoS分量
Figure FDA00035401055300000138
与非视距NLoS分量
Figure FDA00035401055300000139
的叠加：
Figure FDA00035401055300000140
其中，KR(t)为莱斯因子，
Figure FDA00035401055300000141
和
Figure FDA00035401055300000142
分别如下：
Figure FDA0003540105530000021
Figure FDA0003540105530000022
其中，{*}T表示转置，fc表示载波频率，
Figure FDA0003540105530000023
和
Figure FDA0003540105530000024
表示在不同频段上天线单元
Figure FDA0003540105530000025
对应垂直极化和水平极化的方向图，
Figure FDA0003540105530000026
为交叉极化功率比，μ表征联合极化不均衡，
Figure FDA0003540105530000027
和
Figure FDA0003540105530000028
是时刻t时从
Figure FDA0003540105530000029
至
Figure FDA00035401055300000210
的LoS路径对应的方位离开角以及俯仰离开角,
Figure FDA00035401055300000211
和
Figure FDA00035401055300000212
是时刻t时从
Figure FDA00035401055300000213
至
Figure FDA00035401055300000214
的LoS路径对应的方位到达角以及俯仰到达角，
Figure FDA00035401055300000215
Figure FDA00035401055300000216
和
Figure FDA00035401055300000217
是服从(0,2π]均匀分布的随机相位，
Figure FDA00035401055300000218
ψl,m＝108/fc 2为法拉第旋转角，此处计算法拉第旋转角时fc的单位是GHz，
Figure FDA00035401055300000219
是NLoS条件下
Figure FDA00035401055300000220
到
Figure FDA00035401055300000221
的第n条路径中的第m个子径的功率，
Figure FDA00035401055300000222
是在时刻t时LoS路径的时延，
Figure FDA00035401055300000223
Figure FDA00035401055300000224
是在时刻t时发送端天线阵元
Figure FDA00035401055300000225
与接收天线阵元
Figure FDA00035401055300000226
间的矢量距离，c为光速。
Figure FDA00035401055300000227
是在时刻t时
Figure FDA00035401055300000228
与
Figure FDA00035401055300000229
之间的第n条路经的第m个子径的时延，
Figure FDA00035401055300000230
是在时刻t时
Figure FDA00035401055300000231
与
Figure FDA00035401055300000232
之间的第n条路经的第m个子径的功率，以上所有参数均为时变参数。
3.根据权利要求1所述的适用于全频段全场景的6G普适信道建模方法，其特征在于，所述6G普适信道建模方法，在海洋通信信道场景中，模型分别将LoS径、粗糙的海洋表面和海面上空蒸发波导的多径传播这三个部分建模为
Figure FDA00035401055300000233
和
Figure FDA00035401055300000234
并使用功率系数，S1和S2控制对应部分随两船距离变化的消失和出现，即将
Figure FDA00035401055300000235
计算公式中的NLoS部分分为
Figure FDA00035401055300000236
和
Figure FDA00035401055300000237
两部分，其中S1+S2＝1，在工业物联网信道中将镜面反射分量和密集多径分量分别建模为
Figure FDA00035401055300000238
和
Figure FDA00035401055300000239
其中
Figure FDA00035401055300000240
Figure FDA00035401055300000241
和
Figure FDA00035401055300000242
的建模方法与
Figure FDA00035401055300000243
相同，只是参数值和簇的分布不同。
4.根据权利要求1所述的适用于全频段全场景的6G普适信道建模方法，其特征在于，所述6G普适信道建模方法，在可重构智能表面场景中，将信道分为发送端到可重构智能表面的子信道HTI，可重构智能表面到接收端的子信道HIR和发送端到接收端的子信道HTR，对三个子信道分别建模并引入相移对角矩阵Φ实现对信道环境的智能调控，HIR,HTI和HTR与的计算方法与Hs相同，只是参数值和簇的分布不同。
5.根据权利要求1所述的适用于全频段全场景的6G普适信道建模方法，其特征在于，所述6G普适信道建模方法，针对可见光频段信道建模时，一方面光信号波长极短，接收端尺寸通常为几百万个波长，不会发生几个波长上的信号快速衰落；另一方面由于可见光通信系统中LED灯发出的是非相干光，光信号没有相位信息，在接收端的实数多径信号叠加后并不会引起快衰落，而表现为缓慢变化的阴影衰落，因此，虽然现在的可见光模型表示形式是多径叠加的信道冲激响应形式，其本质是建模了PL和SH的大尺度模型，所以Hs＝0，
Figure FDA0003540105530000031
pH,pV为LED面阵的行和列数。
6.根据权利要求1所述的适用于全频段全场景的6G普适信道建模方法，其特征在于，所述6G普适信道建模方法，在多链路场景中，假设基站数目为NBS，用户数为NMS，多链路信道模型的信道传输矩阵如下公式所示：
Figure FDA0003540105530000032
每条链路对应的
Figure FDA0003540105530000033
即为前述的单链路信道模型H。
7.根据权利要求1所述的适用于全频段全场景的6G普适信道建模方法，其特征在于，所述6G普适信道建模方法，信道矩阵H生成详细分为以下步骤：
S1、设置传播场景和传播条件，确定载波频率和天线类型、收发端布局以及收发端运动轨迹等；
S2、生成路径损耗、阴影衰落、氧气吸收以及阻挡效应的大尺度衰落；本方法主要聚焦于小尺度衰落的建模，此部分计算可参考标准化信道模型或业界经典模型；
S3、根据收发端位置和运动情况生成具有空间一致性的时延扩展、4个角度扩展的大尺度参数；
除SH外，其余相关大尺度参数有时延扩展DS、方位到达角扩展ASA、方位离开角扩展ASD、俯仰到达角扩展ESA、俯仰离开角扩展ESD、莱斯因子KR和交叉极化比XPR，时延扩展DS的生成如下公式所示：
Figure FDA0003540105530000034
其中，P＝(PT,PR)由收发端位置矢量组成，PT(t)＝(xT(t),yT(t),zT(t))和PR(t)＝(xR(t),yR(t),zR(t))分别表示t时刻发送端的坐标矢量和接收端的坐标矢量，其初始值根据仿真环境及要求生成；XDS(P)是用正弦波叠加法生成的服从均值为0、方差为1的空间一致性的正态分布变量，
Figure FDA0003540105530000035
表示DS在fc频段的均值，
Figure FDA0003540105530000036
表示DS在fc频段的方差。根据终端的高度hUT，
Figure FDA0003540105530000037
的配置值可分为三种类型；对于陆地移动通信场景1.5m≤hUT≤22.5m，可以参考3GPP TR 38.901标准化文档中的表7.5-6中的值；对于无人机场景22.5m≤hUT≤300m，取值参考3GPP TR 36.777标准化文档中的表B1.2中的值；对于低轨卫星通信场景，取值参考3GPP TR 38.811标准化文档中的表6.7-2中的值，城市宏小区UMa场景NLoS条件下，载波频率介于2-4GHz情况下
Figure FDA0003540105530000038
的计算如下
Figure FDA0003540105530000041
其他的大尺度参数的生成与时延扩展DS的生成过程相同，8个大尺度参数都生成后，乘以大尺度参数间的互相关矩阵可以得到具有空间一致性的全部大尺度参数在对数域的值，然后，需要将对数域的值转化到线性域，至此，信道的大尺度参数都可得到；
S4、生成服从椭球高斯散射分布的散射体，并根据收发端和散射体的地理位置信息计算簇的时延、角度和功率，生成信道系数；
S5、根据收发端运动和簇的生灭过程，进行大、小尺度参数的更新，生成新的信道系数，模型的空-时-频非平稳性主要体现在两个方面，一方面是空-时-频变化的参数，另一个方面是簇在空-时-频域的生灭过程，t时刻簇数量计算如下：
Nqp(t)＝Nsurv(t)+Nnew(t)
其中，Nqp(t)为簇的数量，Nsurv(t)为幸存簇的数目，由簇的生存概率Psurv(Δt,Δr,Δf)决定，Nnew(t)为新生簇的数目，服从均值为E[Nnew(t)]的泊松分布，定义λG为簇的出生率、λR为簇的结合率即灭亡率。
8.根据权利要求7所述的适用于全频段全场景的6G普适信道建模方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：
步骤S401、使用椭球高斯散射分布，获取散射体的位置，即以
Figure FDA0003540105530000042
为中心的第n个簇内的散射体服从标准差在三个坐标轴上分别为
Figure FDA0003540105530000043
和
Figure FDA0003540105530000044
的高斯分布，在获得散射体的位置后可将它们转换成球坐标，相对于第一根发送天线的位置
Figure FDA0003540105530000045
和第一根接收天线的位置
Figure FDA0003540105530000046
的第n个簇内的散射体的位置
Figure FDA0003540105530000047
和
Figure FDA0003540105530000048
可以表示为
Figure FDA0003540105530000049
和
Figure FDA00035401055300000410
其中，
Figure FDA00035401055300000411
Figure FDA00035401055300000412
和
Figure FDA00035401055300000413
分别表示第n个簇第m个子径到X(X∈{T,R}，分别表示发送端和接收端)天线阵列的距离、方位角和俯仰角；
步骤S402、初始时刻簇内子径时延计算，在多跳信道模型中，簇内子径的时延可通过
Figure FDA00035401055300000414
计算，其中，
Figure FDA00035401055300000415
表示
Figure FDA00035401055300000416
和
Figure FDA00035401055300000417
之间虚拟链路的时延，
Figure FDA00035401055300000418
为t0时刻
Figure FDA00035401055300000419
到
Figure FDA00035401055300000420
之间的距离，
Figure FDA00035401055300000421
为t0时刻
Figure FDA00035401055300000422
到
Figure FDA00035401055300000423
之间的距离。
Figure FDA00035401055300000424
Figure FDA00035401055300000425
为首跳簇和末跳簇间的距离，τlink为服从指数分布的非负随机变量；
步骤S403、在大规模天线阵中，簇内子径的功率
Figure FDA00035401055300000426
会沿着时间轴和阵列轴变化，通常将其建模为随时间变化的对数正态过程和沿阵列变化的对数正态过程，非归一化的簇内子径功率
Figure FDA00035401055300000427
为：
Figure FDA0003540105530000051
其中，DS为均方根时延扩展，Zn是以dB为单位的每簇阴影项，rτ为时延分布比例因子，ξn(p,q)是一个二维空间对数正态过程，用于模拟天线阵列上平滑的功率变化；
在大带宽场景下，需要考虑频域非平稳特性，所以我们在频域上将功率值乘以
Figure FDA0003540105530000052
项，其中，
Figure FDA0003540105530000053
是依赖于频率的常数因子，最后，通过将所有簇的功率归一化即可得到最终簇内子径的功率
Figure FDA0003540105530000054
如果簇是新产生的，通过将
Figure FDA0003540105530000055
替换成
Figure FDA0003540105530000056
得到
Figure FDA0003540105530000057
和
Figure FDA0003540105530000058
之间第n簇内第m个子径的初始功率；
步骤S404、对于幸存的簇，需要在不同的时刻更新簇内子径的功率、时延等小尺度参数，对于时刻t1处的轨迹段，即在簇生成后的下一个时刻,第p根发送天线
Figure FDA0003540105530000059
的坐标为
Figure FDA00035401055300000510
其中，初始时刻第p根发送天线的坐标
Figure FDA00035401055300000511
通过
Figure FDA00035401055300000512
计算，在t1时刻，第n个首跳簇中第m个散射体的坐标
Figure FDA00035401055300000513
通过
Figure FDA00035401055300000514
计算。在t1时刻，
Figure FDA00035401055300000515
到
Figure FDA00035401055300000516
的距离可以通过
Figure FDA00035401055300000517
计算得到，同理可得
Figure FDA00035401055300000518
到
Figure FDA00035401055300000519
的距离
Figure FDA00035401055300000520
t1时刻的簇内子径的时延
Figure FDA00035401055300000521
利用前一时刻发送端、接收端和散射体的地理位置可以得到
Figure FDA00035401055300000522
和
Figure FDA00035401055300000523
9.根据权利要求7所述的适用于全频段全场景的6G普适信道建模方法，其特征在于，所述步骤S5中：为了更精确地建模簇的空-时-频演进过程，引入两种采样间隔，一种是时域采样间隔Δt，频域采样间隔Δf和空间域(阵列域)采样间隔Δr，信道参数连续更新；另一种是的Δt，Δf和Δr的整数倍，分别是ΔtBD，ΔfBD和ΔrBD，在这些采样点发生簇的生灭演进过程，发送端和接收端簇沿阵列轴和时间轴的生存概率：
Figure FDA00035401055300000524
Figure FDA00035401055300000525
其中，
Figure FDA00035401055300000526
和
Figure FDA00035401055300000527
分别表示发送和接收天线单元在阵列轴上以及时间轴上的位置差，
Figure FDA0003540105530000061
和
Figure FDA0003540105530000062
分别表示在阵列轴和时间轴依赖于场景的相关因子，发送端和接收端簇的联合生存概率为：
Figure FDA0003540105530000063
新生簇的平均数量为：
Figure FDA0003540105530000064
当研究大带宽时，在频率轴上也会存在簇的生灭过程，频率轴上簇的生存概率为：
Figure FDA0003540105530000065
其中，F(ΔfBD)和
Figure FDA0003540105530000066
可以通过信道测量决定，
Figure FDA0003540105530000067
表示在频率轴依赖于场景的相关因子，
综上所述，同时考虑空-时-频域簇的生灭过程时，簇的生存概率为：
Figure FDA0003540105530000068
新生簇的平均数量为：
Figure FDA0003540105530000069
超高速列车场景中，考虑真空管道超高速列车场景的波导效应和管道壁粗糙度对信道的影响，新生簇的平均数量为：
Figure FDA00035401055300000610
Figure FDA00035401055300000611
其中，Dqp(t)为t时刻收发端的直线距离，D为收发端的初始距离，ρs为管道壁散射系数，ρs0为粗糙度σh＝0时的散射系数。
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