CN114978383A

CN114978383A - 一种具有空间一致性的空时频非平稳信道建模方法

Info

Publication number: CN114978383A
Application number: CN202210451243.1A
Authority: CN
Inventors: 彭薇; 向小康; 江涛
Original assignee: Huazhong University of Science and Technology
Current assignee: Huazhong University of Science and Technology
Priority date: 2022-04-26
Filing date: 2022-04-26
Publication date: 2022-08-30
Anticipated expiration: 2042-04-26
Also published as: CN114978383B

Abstract

本发明公开了一种具有空间一致性的空时频非平稳信道建模方法，包括：S1，设置初始时刻散射簇的参数，并计算生存概率；S2，根据所述生存概率从当前生存的簇中随机选择消亡簇，并根据所述生存概率随机生成新的簇；S3，遍历每个簇，并根据簇所在集合种类，计算时间维度功率衰减因子；S4，根据当前时刻散射簇的参数、天线维度功率衰减因子和时间维度功率衰减因子，计算得到信道传递函数；S5，进入下一个采样时刻，重复S2至S4，直至满足结束条件。如此，采用本发明可模拟大规模MIMO、双边移动、宽带通信场景以及他们的混合场景，在空‑时‑频域具有非平稳性的同时，保证空间一致性，即相邻位置具有相似的信道特性，与真实信道更加贴合。

Description

一种具有空间一致性的空时频非平稳信道建模方法

技术领域

本发明属于5G大规模多输入多输出(MIMO)系统信道建模领域，更具体地，涉及一种具有空间一致性的空时频非平稳信道建模方法。

背景技术

从1G到现在的5G，信道建模一直是物理层通信领域研究的热点，因为准确高效的信道模型是任何通信系统研发和性能评估的基础。然而，信道建模研究越来越具有挑战性。原因在于，第五代移动通信(5G)引入了众多新的物理层技术，例如大规模MIMO、宽带通信等。并且，5G还面临诸多复杂通信场景。这些技术使得常用的信道广义平稳假设在空时频域都不再成立。此外，为了和真实信道保持一致，信道还应该具有空间一致性，即位于相邻空间位置的发送端(接收端)的信道特性也相近，这意味着信道在变化的过程中将保持平滑、连续。因此，为了能够支持大规模MIMO、双边移动、宽带通信这几种极具挑战性的5G场景，一种合理兼容空时频非平稳性和空间一致性的通用信道模型至关重要。

公开文献中有大量针对非平稳信道建模的研究，可以分为非几何随机模型(NGSM)和基于几何的随机信道模型(GBSM)。NGSM是一种使用抽头延迟滤波器生成信道冲击响应的信道建模方法。在提供时延、功率、多普勒的统计信息的前提下，根据概率分布函数(PDF)生成参数。已经有基于NGSM的空间、频率非平稳信道模型，但是由于NGSM的抽头在相邻时刻的参数缺乏相关性，故都无法保证空间一致性，缺乏时间演进，无法仿真连续长时间信道。GBSM得益于预先定义了收发端和散射簇的具体位置，十分适合于时变场景，有能力在建模非平稳特性的同时，保持空间一致性。但是现有的模型集中在建模空时频中的一个或者多个域上的非平稳建模，忽略了簇生灭过程的能量平缓变化，这也是保证信道空间一致性的重要因素。

发明内容

针对现有技术的缺陷和改进需求，本发明提供了一种具有空间一致性的空时频非平稳信道建模方法，旨在解决现有信道建模方法忽略了簇生灭过程的能量平缓变化，从而无法保证空间一致性的技术问题。

为实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种具有空间一致性的空时频非平稳信道建模方法，包括：

S1，设置初始时刻散射簇的参数，并计算生存概率；

S2，根据所述生存概率从当前生存的簇中随机选择消亡簇，并根据所述生存概率随机生成新的簇；

S3，遍历每个簇，若其为新生簇，则其时间维度功率衰减因子

若其为消亡簇，则其时间维度功率衰减因子

否则，其时间维度功率衰减因子ρ_n(t)＝1；其中，n表示第n个簇，t表示当前时刻，t_B表示簇开始生成的时间，ξ_B为控制新生簇能量增加斜率的常数，t_D表示簇开始消亡的时间，ξ_D为控制消亡簇能量降低斜率的常数，Δv_R、Δv_T分别表示收、发端平均相对速度；

S4，根据当前时刻散射簇的参数、天线维度功率衰减因子和时间维度功率衰减因子，计算得到信道传递函数；

S5，进入下一个采样时刻，重复S2至S4，直至满足结束条件。

进一步地，步骤S4中，所述天线维度功率衰减因子包括接收端天线维度功率衰减因子

和发射端天线维度功率衰减因子

q＝{1,...,M_R}表示接收端天线索引，p＝{1,...,M_T}表示发射端天线索引，M_R×M_T为收发阵列尺寸；

所述接收端天线维度功率衰减因子

通过以下方式计算：

初始化每个接收天线的功率衰减因子向量

从n＝1,...,N(t)遍历每一个簇，对于簇n，生成一服从均匀分布随机数q^I～U(1,M_R)和一服从指数分布的随机数

令

其中，λ_R为簇的新生速率常数，

为第一环境依赖常数；

从q'＝1,...,M_R遍历每一个接收天线，天线q'对于簇n的功率衰减因子计算为

其中，

表示两个阵元在阵列上的距离，η为比例常数，ξ_s为比例因子；

所述发射端天线维度功率衰减因子

通过同样的方式计算。

进一步地，步骤S1中，所述生存概率

其中，P_F、

分别为第二环境依赖常数和第三环境依赖常数，λ_R为簇的新生速率常数；Δt表示采样间隔，Δv_R、Δv_T分别表示收、发端平均相对速度，且

v^R表示接收端速度，

表示簇n最后一跳的移动速度，v^T表示发射端速度，

表示簇n第一跳的移动速度，N(t)表示t时刻簇总数。

进一步地，步骤S2中，根据所述生存概率随机生成新的簇，其中，新生簇的个数N_new为一随机数，且服从均值为μ的泊松分布，

λ_G为簇的生存速率常数。

进一步地，步骤S4包括：根据当前时刻散射簇的参数、天线维度功率衰减因子和时间维度功率衰减因子，计算得到当前时刻信道冲击响应矩阵；引入频率影响因子，计算得到信道传递函数。

第二方面，本发明提供了一种具有空间一致性的空时频非平稳信道模型，采用第一方面所述的信道建模方法构建。

第三方面，一种具有空间一致性的空时频非平稳信道建模装置，包括：

初始化模块，用于设置初始时刻散射簇的参数，并计算生存概率；

第一处理模块，用于根据所述生存概率从当前生存的簇中随机选择消亡簇，并根据所述生存概率随机生成新的簇；

第二处理模块，用于遍历每个簇，若其为新生簇，则其时间维度功率衰减因子

若其为消亡簇，则其时间维度功率衰减因子

第三处理模块，用于根据当前时刻散射簇的参数、天线维度功率衰减因子和时间维度功率衰减因子，计算得到信道传递函数；

重复模块，用于进入下一个采样时刻，重复执行所述第一处理模块、第二处理模块和第三处理模块的操作，直至满足结束条件。

第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序被处理器运行时控制所述存储介质所在设备执行如第一方面所述的信道建模方法。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案，能够取得以下有益效果：

(1)针对现有的时间维度簇生灭算法存在的问题，即相邻时刻新生簇瞬间生成、消亡簇瞬间消失，导致相邻时刻信道状态突变。本发明借助皮尔生长曲线引入时间维度功率衰减因子，保证新生簇能量由0缓慢增加到最大，消亡簇能量由最大缓慢降低到0，从而保证移动场景下的信道模型具有空间一致性。

(2)针对现有的天线维度簇生灭算法存在的问题，即相邻阵元信道状态的突变，无法保证空间一致性；本发明通过引入天线维度功率衰减因子，让簇在可见阵列范围之外的阵元上缓慢消失，保证相邻阵元的信道状态不会突变。

(3)相比于现有的信道冲激响应计算表达式，本发明引入了时间维度功率衰减因子和天线维度功率衰减因子，保证相邻阵元、相邻时刻的信道状态连续，保证空间一致性。

(4)对于宽带通信，信道的不相关散射假设不再成立，其原因为不同频率的信号可与传输环境发生不同的作用，具有频率非平稳特性。本发明通过引入频率依赖因子对信道的频率非平稳特性进行建模。

(5)以GBSM孪生双簇模型为基础，能够支持大规模MIMO近场通信、mmWave宽带通信、快速移动场景通信等具有挑战性的5G通信场景的信道模拟，具有空时频非平稳性。同时，考虑了相邻空间位置信道特性不能突变的要求，在相同条件下，与现有的非平稳信道模型相比，具有更好的空间一致性。

附图说明

图1是本发明提供的一种具有空间一致性的空时频非平稳信道建模方法的流程图；

图2为本发明实施例提供的GBSM孪生双簇信道模型的示意图；

图3是本发明实施例提供的天线功率衰减因子随距离的变化；

图4是本发明实施例提供的不同天线窗口的角度功率谱，用于验证空间非平稳；

图5-1和图5-2分别是本发明实施例提供的新生簇和消亡簇的时间维度功率衰减因子随时间的变化；

图6-1和图6-2是本发明实施例提供的对比图，用于验证空间一致性；其中，图6-1为实测信道数据的相关矩阵距离随时间的变化图，图6-2为现有信道建模方法和本发明所提信道建模方法的相关矩阵距离(CMD)随时间的变化图；

图7是本发明实施例提供的时间自相关函数与时间间隔的关系曲线，用于时间非平稳验证；

图8是本发明实施例提供的频率互相关函数与频率间隔的关系曲线，用于频率非平稳验证。

具体实施方式

为了使本发明的目的、系统组成、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限制本发明。此外，下面所述的本发明的各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。

在本发明中，本发明及附图中的术语“第一”、“第二”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。

参阅图1，本发明提供了一种具有空间一致性的空时频非平稳信道建模方法，适用于大规模MIMO近场通信、宽带通信、双边移动通信信道的模拟，其中，收发端都可以配备任意多天线阵列。该方法包括操作S1至操作S5。

操作S1，设置初始时刻散射簇的参数，并计算生存概率。

本实施例中，初始化簇个数N(t)，每个簇内的射线个数M_n，每条射线的时延

功率

到达角的方位角

到达角的仰角

离开角的方位角

离开角的仰角

其中n＝1,...,N(t)，m_n＝1,...,M_n；其中，每个簇的射线数量M_n服从泊松分布，射线的时延

服从指数分布，功率

且功率需要归一化，Z_n服从高斯分布N(0,σ_SF)，σ_SF为方差，r_τ和DS都是常数。角度信息

服从高斯分布。需要说明的是，簇参数都是时变的。

计算生存概率

其中，P_F、

v^R表示接收端速度，

表示簇n最后一跳的移动速度，v^T表示发射端速度，

表示簇n第一跳的移动速度，N(t)表示t时刻簇总数。

需要说明的是，各速度参数v^R、

v^T、

不随时间变化。

操作S2，根据所述生存概率从当前生存的簇中随机选择消亡簇，并根据所述生存概率随机生成新的簇。

需要说明的是，若在当前时刻新生成的簇，将其索引放入集合B中；若在当前时刻淘汰的簇，将其索引放入集合D中；若在当前时刻未被淘汰的簇，将其索引放入集合S中。

S21，以生存概率P_survival决定每一个生存的簇是生存还是消亡，并将标记为消亡的簇的索引放入集合D。

S22，生存N_new个新簇。N_new为一服从均值为μ的泊松分布Possion(μ)随机数，其中

λ_G为簇的生存速率常数。计算当前时刻簇的个数N(t)＝N(t-Δt)+N_new。为新生簇分配参数，将簇索引放入新生簇集合B和生存簇集合S。

操作S3，遍历每个簇，若其为新生簇，则其时间维度功率衰减因子

若其为消亡簇，则其时间维度功率衰减因子

否则，其时间维度功率衰减因子ρ_n(t)＝1；其中，n表示第n个簇，t表示当前时刻，t_B表示簇开始生成的时间，ξ_B为控制新生簇能量增加斜率的常数，t_D表示簇开始消亡的时间，ξ_D为控制消亡簇能量降低斜率的常数，Δv_R、Δv_T分别表示收、发端平均相对速度。

本实施例中，从n＝1,...,N(t)遍历每一个簇。若n∈S，则ρ_n(t)＝1，即簇功率不受时间维度功率衰减因子约束；若n∈B，引入皮尔生长曲线让新生簇能量缓慢增加，避免相邻时刻信道状态突变，保持空间一致性，则

其中t_B表示簇开始生成的时间，ξ_B为控制新生簇能量增加斜率的常数；若n∈D，同理引入皮尔生长曲线让消亡簇能量缓慢降低，则

其中t_D表示簇开始消亡的时间，ξ_D为控制消亡簇能量降低斜率的常数。

操作S4，根据当前时刻散射簇的参数、天线维度功率衰减因子和时间维度功率衰减因子，计算得到信道传递函数。

S41，考虑非视距(NLOS)传输场景，信道冲击响应表达式为：

将天线维度功率衰减因子和时间维度功率衰减因子与信道响应结合：

其中

表示收发端相应天线在当前角度下的辐射方向图，

表示相应射线到接收天线q(发射天线p)的多普勒频移，

表示相应射线到接收(发送)阵列中心与接收天线q(发射天线p)的波程差导致的相移。

需要说明的是，当不考虑天线维度功率衰减因子对空间一致性的影响时，即认为

和

均为1。

为了进一步保证空间一致性，本发明通过引入天线维度功率衰减因子，让簇在可见阵列范围之外的阵元上缓慢消失，保证相邻阵元的信道状态不会突变。具体如下：

初始化每个接收天线的功率衰减因子向量

令

其中，λ_R为簇的新生速率常数，

为第一环境依赖常数；

其中，

所述发射端天线维度功率衰减因子

通过同样的方式计算。

S42，引入频率依赖因子对信道的频率非平稳特性进行建模，表达式为：

其中

为均匀分布随机数，f_c为中心频率。

操作S5，进入下一个采样时刻，重复S2至S4，直至满足结束条件。

可以理解的是，结束条件可以是达到预设数量的采样时刻。

实施例：

图2所示为本发明实施例的GBSM孪生双簇信道模型的示意图，本发明将空时频非平稳性和空间一致性用于GBSM模型中，具体包括以下步骤：

(1)初始化簇参数。

(1-1)本发明实施例中，簇个数N(0)＝20，每个簇的射线数量M_n服从均值为20的泊松分布。射线的时延

服从均值为930ns的指数分布。功率

其中Z_n～N(0,3)，r_τ＝2.3，DS＝3.8ns，对功率进行归一化。角度信息

服从高斯分布。

(1-2)将簇索引放入生存簇集合S，新生簇集合B和消亡簇集合D初始为空集。

(2)执行阵列维度簇生灭过程

(2-1)初始化每个阵元的功率衰减因子向量

q＝1,...,M_R。

(2-2)从n＝1,...,N(t)遍历每一个簇。对于簇n，生成随机数q～U(1,M_R)和

λ_R＝4/m，令

(2-3)从q'＝1,...,M_R遍历每一个接收天线。天线q'对于簇n的功率衰减因子计算为

ξ_s＝100，η＝1000。发射端执行相同的算法。

(3)计算时间维度功率衰减因子，包括：

(3-1)计算生存概率

λ_G＝80/m，Δt表示采样间隔，Δv_R、Δv_T计算为

和

||v^R||＝10m/s，

(3-2)以概率P_survival决定每一个生存的簇是生存还是消亡，并将标记为消亡的簇的索引放入集合D。

(3-3)生存N_new个新簇。N_new～Possion(μ)，其中

λ_R＝4/m。计算当前时刻簇的个数N(t)＝N(t-Δt)+N_new。为新生簇分配参数，将簇索引放入新生簇集合B和生存簇集合S。

(3-4)从n＝1,...,N(t)遍历每一个簇。计算时间维度功率衰减因子：

在实施例中，ξ_B＝400,ξ_D＝200,

P_F＝0.3。

(4)计算信道传递函数(NLOS)，包括：

(4-1)计算信道冲击响应

其中

(4-2)计算信道传递函数

服从[-1,1]的均匀分布。

图3所示为r＝4λ时，若

天线q'对簇n的衰减系数

与q-q'之间的距离关系图，其中λ为波长。可以看出，d_qq'∈[0,r]时衰减因子基本不变，d_qq'＞r时簇能量在阵列上缓慢衰减，本发明在建模空间非平稳性的同时有效防止了簇能量在阵列上的突变。

图4展示了在近场通信场景下，即f_c＝3.45GHz，M_R＝1×48(1行48列ULA)，M_T＝1，收发端距离为10m时，接收端到达角(AoA)的归一化角度功率谱(APS)。APS通过平滑多信号分类(MUSIC)算法得出。使用一个大小为16的滑动窗口在阵列上移动，每次移动一个天线，每一个窗口内使用平滑MUSIC算法，得到不同窗口位置的归一化APS。从图4中我们可以观察到由于近场影响导致的AoA偏移，即同一个簇在不同窗口位置有不同的AoA。除此之外我们还可以看出存在簇在阵列维度的平滑演进，以及簇在阵列维度的生灭现象。说明我们提出的模型正确引入了近场影响，具有空间非平稳性，同时考虑了阵列维度上平滑的簇生灭过程，兼顾了空间一致性。

图5-1和图5-2所示为本发明提出的保持空间一致性的时间维度簇生灭。可以看到，对于新生的簇，簇的能量从新生时间t_B开始缓慢上升；对于消亡的簇，簇的能量从消亡时间开始时间t_D开始缓慢下降，有效防止了相邻时刻信道状态的突变。

图6-1和图6-2所示比较了移动MIMO场景下，所提信道模型、实测信道与现有模型在相邻时刻的CMD。CMD是一种跟踪非平稳MIMO信道空间结构变化的方法，令自相关矩阵为

则基于CMD的相似度测度表示为

由于空间一致性的存在，相邻时刻应该具有较高的相似性。从图6-2可以看出，现有模型会在生灭现象发生时，造成相邻时刻相似性变差，从而产生CMD的突变，正如图6-2中高的冲激所示。我们设置所提模型与现有模型拥有相同的簇参数且在相同的时刻出现生灭，可以看出所提信道CMD没有突变的情况，与实测信道的相邻时间CMD类似，都大于0.8，表示相邻时刻具有很强的相关性，这是因为所提模型在时间维度使用了具有空间一致性的生灭过程，现有模型忽略了这一点。借助生灭过程的平滑演进，空间一致性得到更准确的保障。

图7所示为所提信道模型的时间自相关函数(ACF)，计算式为R(Δt；t,f)＝E[H_qp(t,f)^*H_q'p'(t+Δt,f)]。可以看出，不同时刻t的时间自相关函数不同，说明本发明所提信道具有时间非平稳性。

图8所示为f_c＝50GHz的毫米波MIMO通信场景下，即本发明提出的信道模型的归一化频率互相关函数(CCF)在不同频率下的对比。从该图我们可以看出，不同频率下的CCF不同，即频率CCF与频率有关，表明了所提出的信道模型的频率非平稳性。

本领域的技术人员容易理解，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、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。