CN115589268B - 面向工业物联网的无线信道建模方法及系统 - Google Patents

面向工业物联网的无线信道建模方法及系统 Download PDF

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CN115589268B CN202211096865.3A CN202211096865A CN115589268B CN 115589268 B CN115589268 B CN 115589268B CN 202211096865 A CN202211096865 A CN 202211096865A CN 115589268 B CN115589268 B CN 115589268B
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Abstract

本发明实施例提供一种面向工业物联网的无线信道建模方法及系统，其中无线信道建模方法包括：建立表征工业物联网信道的CIR系统模型；基于工业信道的大设备、高密集特性，对所述LOS、GR和DR分量进行建模，获得确定性分量模型；基于工业信道的富散射特性，采用双跳传播机制将发射机和接收机之间的散射环境建模为簇，对所述NLOS分量进行建模，获得簇的模型；基于工业信道时间‑空间非平稳特性，获取簇在时间‑阵列轴上的幸存概率，根据所述幸存概率生成t+Δt时刻Tx侧和Rx侧天线的可见簇的平均数量，根据所述可见簇的平均数量对t+Δt时刻Tx和Rx侧天线能够观测到的簇进行角度、功率、时延参数的更新。本发明建模方法准确性较高，并具有良好的有效性。

Description

面向工业物联网的无线信道建模方法及系统
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，尤其涉及一种面向工业物联网的无线信道建模方法及系统。
背景技术
工业物联网(Industrial Internet of Things，IIoT)是超过第五代(the BeyondFifth Generation，B5G)无线通信中的典型场景之一。在IIoT场景下，通过多源异构设备之间的信息交互和协同控制，可以大大提高生产效率。超可靠的低延迟通信(Ultra-reliableLow-latency Communications，uRLLC)和大规模的机器类型通信(massive Machine-typeCommunications，mMTC)为IIoT应用程序提供了基础。传播信道对uRLLC和mMTC有着重要作用。然而，为这些复杂的工业环境提出一个通用的信道模型是一项具有挑战性的工作,如车间、仓库、实验室等。因此，有必要研究IIoT场景下传播信道的特性。
从1988年开始，工业信道模型得到了广泛的研究。一般来说，这些模型可以概括为三种类型。第一种类型是确定性模型，一般来说，确定性模型能准确地描述电磁波在工业环境下的传播特性。但其精度取决于对环境的描述，计算复杂度相对较高。第二种类型是统计模型，该统计模型虽已被用于描述工业信道参数的性质。但是，其普遍性在大部分工业应用中受到了限制。第三种类型是半统计半确定性模型,与前面两种模型相比，半统计半确定性模型的计算量较低，并具有较高的通用性，已被广泛应用于工业应用之中。基于几何的随机模型(Geometric-based Stochastic Model，GBSM)是一种典型的半统计半确定性模型。
GBSM成为研究工业信道建模的关键技术。一些研究表明，B5G工业场景存在大量的大型设备，工业信道呈现出高密集、散射特性，这导致工业环境下的设备表面可能会产生额外的强反射信号。但目前并没有针对这些镜面反射分量的模型。因此，针对IIoT场景建立了一个精准有效、支持uRLLC和mMTC的GBSM是至关重要的。
发明内容
本申请实施例提供一种面向工业物联网的无线信道建模方法及系统，用于解决现有技术中在工业环境下由大型金属机器表面反射引起的设备反射分量难以建模的问题。
本发明中的一些名词解释：冲激响应(Channel Impulse Model，CIR)；视距(Lineof Sight，LOS)；非视距(Non-Line of Sight，NLOS)；近地反射(Ground Reflection，GR)；设备反射(Device Reflection，DR)。
本发明实施例提供一种面向工业物联网的无线信道建模方法，该方法包括：
S1：建立表征工业物联网信道的CIR系统模型，其中，所述CIR系统模型包括确定性分量和随机性分量，所述确定性分量包括LOS、GR和DR分量，所述随机性分量包括NLOS非视距分量；
S2：基于工业信道的大设备、高密集特性，对所述LOS、GR和DR分量进行建模，获得确定性分量模型，其中，所述确定性分量模型包括反射路径的角度、时延和功率；
S3：基于工业信道的富散射特性，采用双跳传播机制将发射机和接收机之间的散射环境建模为簇，对所述NLOS分量进行建模，获得簇的模型，其中，所述簇的模型包括簇及簇内射线角度、时延和功率；
S4：基于工业信道时间-空间非平稳特性，依据所述簇的模型，获取簇在时间-阵列轴上的幸存概率，根据所述幸存概率生成t+Δt时刻Tx侧和Rx侧天线的可见簇的平均数量，根据所述可见簇的平均数量对t+Δt时刻Tx和Rx侧天线观测到的簇进行角度、功率、时延参数的更新，其中，所述t+Δt时刻Tx和Rx侧天线观测到的簇包括幸存簇和新生簇。
作为优选地，所述S1中，工业物联网的信道冲激响应由MR×MT矩阵
Figure BDA0003839167570000031
表示；其中，hqp(t，τ)是t时刻/>
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之间的冲激响应，/>
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为接收机的天线q，/>
Figure BDA0003839167570000035
为发射机的天线p，MR、MT分别是接收机侧和发射机侧的天线数量，则所述系统模型的冲激响应可以计算为：
Figure BDA0003839167570000036
其中，τn(t)、
Figure BDA0003839167570000037
分别是t时刻簇Clustern的延迟，簇Clustern内第mn条射线的延迟，/>
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之间LOS分量的延迟，/>
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Figure BDA00038391675700000313
之间GR分量和第lth条DR路径的时延，K是莱斯因子，N(t)、Mn(t)、L(t)分别为t时刻簇、簇Clustern内射线以及DR路径的数量，N(t)、Mn(t)分别利用广义极值分布与广义Pareto分布确定，L(t)是经验值，根据场景确定，/>
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和
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之间LOS、NLOS、GR和DR分量的信道冲激响应，分别如下式所示：
Figure BDA00038391675700000318
Figure BDA0003839167570000041
/>
Figure BDA0003839167570000042
Figure BDA0003839167570000043
其中，上标V和H分别表示垂直极化和水平极化，
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分别表示t时刻接收天线阵列的方位角和仰角，/>
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分别为t时刻簇Clustern内第m条射线与发射天线阵列中心之间的方位角和仰角，/>
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分别表示t时刻GR路径的到达方位角和到达仰角，/>
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分别表示t时刻第lth条DR路径的到达方位角和到达仰角，
Figure BDA00038391675700000412
Figure BDA00038391675700000413
分别表示t时刻第lth条DR路径的离开方位角和离开仰角，FT(·)和FR(·)是在全局坐标系中发射机Tx和接收机Rx的天线方向图，/>
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分别表示GR的水平反射系数和垂直反射系数，/>
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表示t时刻分量X的Doppler频移，LOS和NLOS的相位
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均匀分布在(0,2π]内，κ为交叉极化比，/>
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表示中簇内射线的归一化平均功率，
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表示发射机的天线p，则/>
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是t时刻/>
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之间的LOS距离矢量，/>
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距离全局坐标系原点的3D位置矢量，(·)T表示矩阵转置运算，||·||表示Frobenius范数运算，rrx,LOS(t)表示t时刻与方位角/>
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和仰角/>
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相关的球面单位向量，rtx,LOS(t)表示t时刻与方位角
Figure BDA0003839167570000059
和仰角/>
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相关的球面单位向量，/>
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表示t时刻与方位角/>
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和仰角/>
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相关的球面单位向量，/>
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表示t时刻与方位角/>
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和仰角
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相关的球面单位向量，rrx,GR(t)表示t时刻与方位角/>
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和仰角/>
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相关的球面单位向量，rtx,GR(t)表示t时刻与方位角/>
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和仰角/>
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相关的球面单位向量，/>
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表示t时刻与方位角/>
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和仰角/>
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相关的球面单位向量，/>
Figure BDA00038391675700000524
表示t时刻与方位角/>
Figure BDA00038391675700000525
和仰角/>
Figure BDA00038391675700000526
相关的球面单位向量。
作为优选地，所述步骤S2包括：
利用几何光学理论，对LOS、DR和GR路径的角度、长度、时延以及功率建模。
作为优选地，所述对LOS路径的角度、长度、时延以及功率建模具体包括:
LOS路径的角度
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和/>
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由经验值确定，本发明中接收天线阵列的方位角和仰角/>
Figure BDA00038391675700000529
均设定为/>
Figure BDA00038391675700000530
发射天线阵列的方位角和仰角/>
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分别设为/>
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表示接收机的天线q，/>
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距离全局坐标系原点的3D位置矢量，c是光速，则/>
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Figure BDA00038391675700000540
之间的LOS距离矢量为：
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则
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Figure BDA0003839167570000062
之间LOS路径的时延为：
Figure BDA0003839167570000063
LOS路径的功率被定义为：
Figure BDA0003839167570000064
其中，K是莱斯因子。
作为优选地，所述对DR路径的角度、长度、时延以及功率建模具体包括:
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表示接收机的天线q，/>
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表示发射机的天线p，dl,q(t)和dl,p(t)分别是t时刻/>
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到第lth个设备反射面的距离，dl,qp(t)为t时刻/>
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在第lth个反射面上投影点之间的距离，hrx,q(t),htx,p(t)分别是t时刻/>
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距离地面的高度，则第lth条DR路径的长度为：
Figure BDA00038391675700000612
第lth条DR路径的角度为：
Figure BDA00038391675700000613
Figure BDA00038391675700000614
Figure BDA00038391675700000615
/>
其中，
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表示发射天线阵列的方位角，/>
Figure BDA00038391675700000617
分别表示t时刻第lth条DR路径的到达方位角和到达仰角，/>
Figure BDA00038391675700000618
分别表示t时刻第lth条DR路径的离开方位角和离开仰角；
基于第lth条DR路径的长度，计算第lth条DR路径的时延为：
Figure BDA0003839167570000071
第lth条DR路径的功率计算为：
Figure BDA0003839167570000072
其中，c是光速，
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是t时刻LOS路径功率，/>
Figure BDA0003839167570000074
是t时刻/>
Figure BDA0003839167570000075
与
Figure BDA0003839167570000076
之间的LOS路径长度。
作为优选地，所述对GR路径的角度、长度、时延以及功率建模具体包括：
Figure BDA0003839167570000077
表示接收机的天线q，/>
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表示发射机的天线p，hrx,q(t),htx,p(t)分别是t时刻/>
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距离地面的高度，d2D,qp(t)为t时刻/>
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Figure BDA00038391675700000712
的水平距离，
Figure BDA00038391675700000713
表示t时刻发射天线阵列的方位角，/>
Figure BDA00038391675700000714
分别表示t时刻GR路径的到达方位角和到达仰角，/>
Figure BDA00038391675700000715
分别表示t时刻GR路径的离开方位角和离开仰角，则GR路径的长度为：
Figure BDA00038391675700000716
GR路径的角度为：
Figure BDA00038391675700000717
Figure BDA00038391675700000718
Figure BDA00038391675700000719
基于GR路径的长度，计算GR路径的时延和功率分别为：
Figure BDA00038391675700000720
Figure BDA0003839167570000081
其中，c是光速，
Figure BDA0003839167570000082
是t时刻LOS路径的功率，/>
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表示接收机的天线q，/>
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表示发射机的天线p，/>
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是t时刻/>
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与/>
Figure BDA0003839167570000087
之间的LOS路径长度。
作为优选地，所述步骤S3包括：
S31：基于簇的角度服从包裹高斯分布，对簇的角度进行建模；
S32：根据簇的角度参数，获得簇在发射机Tx和接收机Rx侧的距离矢量，基于所述距离矢量对簇的时延建模；
S33：根据S32得出的时延对簇的功率建模。
作为优选地，所述步骤S31具体包括：
簇Clustern的角度
Figure BDA0003839167570000088
服从包裹高斯分布，其中，/>
Figure BDA0003839167570000089
为t时刻簇Clustern和接收天线阵列中心之间的方位角和仰角，/>
Figure BDA00038391675700000810
为t时刻簇Clustern和发射天线阵列中心之间的方位角和仰角；
第mn条射线的角度参数通过簇Clustern的角度加上角度偏差即可获得：
Figure BDA00038391675700000811
其中，ΔφAOA，ΔφEOA，
Figure BDA00038391675700000812
分别是射线的角度偏差，服从均值为零和标准差为1°的Laplace分布，/>
Figure BDA00038391675700000813
分别为t时刻簇Clustern内第mth射线与接收天线阵列中心之间的方位角和仰角，/>
Figure BDA00038391675700000814
Figure BDA0003839167570000091
分别为t时刻簇Clustern内第mth射线与发射天线阵列中心之间的方位角和仰角。
作为优选地，所述步骤S32具体包括：
根据角度参数，分别获得簇Clustern到发射机Tx和接收机Rx阵列中心的距离矢量
Figure BDA0003839167570000092
为：
Figure BDA0003839167570000093
Figure BDA0003839167570000094
其中，D(t)是接收机Rx的初始位置矢量，
Figure BDA0003839167570000095
分别是服从指数分布的
Figure BDA0003839167570000096
的Frobenius范数；
簇Clustern的延迟：
Figure BDA0003839167570000097
/>
其中，
Figure BDA0003839167570000098
代表虚拟延迟，rτ是延迟比例，στ是延迟扩展因子，μn是服从均匀分布的随机变量μn～U(0,1)；
因此，簇Clustern内第mn条射线到Tx和Rx天线阵列中心的距离矢量
Figure BDA0003839167570000099
和
Figure BDA00038391675700000910
为：
Figure BDA00038391675700000911
Figure BDA00038391675700000912
Figure BDA00038391675700000913
分别是服从指数分布的/>
Figure BDA00038391675700000914
的Frobenius范数，则簇Clustern内第mn条射线的时延为：
Figure BDA0003839167570000101
作为优选地，所述步骤S33具体包括：
簇Clustern的平均功率为：
Figure BDA0003839167570000102
其中，rτ是延迟比例，στ是延迟扩展因子，Zn服从高斯分布Zn～N(0,σn)，σn是每个簇的阴影标准差；
第mn条射线的平均功率可计算为：
Figure BDA0003839167570000103
对射线mn的平均功率在Clustern的平均功率下进行比例缩放，得到：
Figure BDA0003839167570000104
归一化得到第mn条射线的功率
Figure BDA0003839167570000105
作为优选地，所述步骤S4包括：
S41：令簇的生成率和重组率分别为λG和λR，设p′和q′分别是t时刻与天线p、q不同的Tx侧、Rx侧上单位天线，经过Δt后，一个簇对不同天线q(p)、q′(p′)的时间-阵列联合幸存概率为：
Figure BDA0003839167570000106
其中，
Figure BDA0003839167570000111
是t时刻Rx侧的参考天线q和Rx侧与q不同的天线q′之间的间距，/>
Figure BDA0003839167570000112
分别是t时刻接收天线q和接收天线q′的3D位置矢量，
Figure BDA0003839167570000113
是t时刻发射机的参考天线p和发射机Tx中与p不同的天线p′之间的间距，/>
Figure BDA0003839167570000114
分别是t时刻发射天线p和发射天线p′的3D位置矢量，ΔvR＝E[‖vR-vC‖]和ΔvT＝E[‖vT-vC‖]分别表示Rx和Tx的平均相对速度，/>
Figure BDA0003839167570000115
和/>
Figure BDA0003839167570000116
分别是描述空间、时间相关性的相关系数，PF表示在工业环境中移动簇的百分比；
S42：基于簇在阵列轴上的生-灭过程，天线p′(q′)在时间t+Δt时的可见簇的平均数量为
Figure BDA0003839167570000117
则天线p′(q′)在时间t+Δt时的可见簇的数量根据均值为E[Nnew]的泊松分布随机生成；
S43：根据步骤S3对新生簇和幸存簇进行角度、时延和功率的参数更新。
本发明实施例还提供了一种面向工业物联网的无线信道建模的系统，该系统包括：
CIR构建模块，用于建立表征工业物联网信道的CIR系统模型，其中，所述CIR系统模型包括确定性分量和随机性分量，所述定性分量包括LOS、GR和DR分量，所述随机性分量包括NLOS非视距分量；
确定性分量建模模块，用于基于工业信道的大设备、高密集特性，对所述LOS、GR和DR分量进行建模，获得确定性分量模型，其中，所述确定性分量模型包括反射路径的角度、时延和功率；
随机性分量建模模块，用于基于工业信道的富散射特性，采用双跳传播机制将发射机和接收机之间的散射环境建模为簇，对所述NLOS分量进行建模，获得簇的模型，其中，所述簇的模型包括簇及簇内射线角度、时延和功率；
簇更新模块，用于基于工业信道时间-空间非平稳特性，依据所述簇的模型，获取簇在时间-阵列轴上的幸存概率，根据所述幸存概率生成t+Δt时刻Tx侧和Rx侧天线的可见簇的平均数量，根据所述可见簇的平均数量对t+Δt时刻Tx和Rx侧天线观测到的簇进行角度、功率、时延参数的更新，其中，所述t+Δt时刻Tx和Rx侧天线观测到的簇包括幸存簇和新生簇。
从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：
本发明基于几何随机模型提出一种面向工业物联网的无线信道建模方法及系统，其考虑工业物联网信道的富散射、高密集特性，利用几何光学理论对由大型金属机器表面反射引起的DR和由地面反射产生的GR分量进行建模，并描述了簇在时间-阵列轴上的生-灭过程，模拟大规模MIM(Multiple-Input Multiple-Output)信道的时间-空间非平稳特性，仿真结果表明，该建模方法准确性较高，并具有良好的有效性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例，下面将对实施例或现有技术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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例提供的一种面向工业物联网的无线信道建模方法流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种IIoT场景几何随机模型示意图；
图3为本发明实施例提供的一种工业信道确定性分量几何示意图；
图4为本发明实施例提供的一种面向工业物联网的无线信道建模系统的示意图；
图5为本发明实施例中提供的不同工业环境功率时延谱的射线仿真结果图；
图6为本发明实施例中提供的射线仿真、包含DR分量与不包含DR分量的均方根时延扩展的累积分布函数对比图；
图7为本发明实施例中提供的不同DR占比情况下的空间互相关函数图。
具体实施方式
为使得本申请的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明公开了一种面向工业物联网的无线信道建模方法，下面参考图2，对本发明提供的方法进行详细的说明。
步骤S101：建立表征工业物联网信道的CIR系统模型，其中，所述CIR系统模型包括确定性分量和随机性分量，所述确定性分量包括LOS、GR和DR分量，所述随机性分量包括NLOS非视距分量。
工业物联网的信道冲激响应由MR×MT矩阵
Figure BDA0003839167570000131
表示；其中，hqp(t，τ)是t时刻/>
Figure BDA0003839167570000132
与/>
Figure BDA0003839167570000133
之间的冲激响应，/>
Figure BDA0003839167570000134
为接收机的天线q，/>
Figure BDA0003839167570000135
为发射机的天线p，MR、MT分别是接收机侧和发射机侧的天线数量，则所述系统模型的冲激响应可以计算为：
Figure BDA0003839167570000141
其中，τn(t)、
Figure BDA0003839167570000142
分别是t时刻簇Clustern的延迟，簇Clustern内第mn条射线的延迟，/>
Figure BDA0003839167570000143
与/>
Figure BDA0003839167570000144
之间LOS分量的延迟，/>
Figure BDA0003839167570000145
和/>
Figure BDA0003839167570000146
分别是t时刻/>
Figure BDA0003839167570000147
与/>
Figure BDA0003839167570000148
之间GR分量和第lth条DR路径的时延，K是莱斯因子，N(t)、Mn(t)、L(t)分别为t时刻簇、簇Clustern内射线以及DR路径的数量，N(t)、Mn(t)分别利用广义极值分布与广义Pareto分布确定，L(t)是经验值，根据场景确定，/>
Figure BDA0003839167570000149
和
Figure BDA00038391675700001410
分别是t时刻/>
Figure BDA00038391675700001411
与/>
Figure BDA00038391675700001412
之间LOS、NLOS、GR和DR分量的信道冲激响应，分别如下式所示：
Figure BDA00038391675700001413
Figure BDA00038391675700001414
Figure BDA00038391675700001415
Figure BDA0003839167570000151
其中，上标V和H分别表示垂直极化和水平极化，
Figure BDA0003839167570000152
分别表示t时刻接收天线阵列的方位角和仰角，/>
Figure BDA0003839167570000153
分别表示t时刻发射天线阵列的方位角和仰角，/>
Figure BDA0003839167570000154
分别为t时刻簇Clustern内第mth射线与接收天线阵列中心之间的方位角和仰角，/>
Figure BDA0003839167570000155
分别为t时刻簇Clustern内第m条射线与发射天线阵列中心之间的方位角和仰角，/>
Figure BDA0003839167570000156
分别表示t时刻GR路径的到达方位角和到达仰角，/>
Figure BDA0003839167570000157
分别表示t时刻GR路径的离开方位角和离开仰角，/>
Figure BDA0003839167570000158
Figure BDA0003839167570000159
分别表示t时刻第lth条DR路径的到达方位角和到达仰角，
Figure BDA00038391675700001510
Figure BDA00038391675700001511
分别表示t时刻第lth条DR路径的离开方位角和离开仰角，FT(·)和FR(·)是在全局坐标系中发射机Tx和接收机Rx的天线方向图，/>
Figure BDA00038391675700001512
分别表示GR的水平反射系数和垂直反射系数，/>
Figure BDA00038391675700001513
表示t时刻分量X的Doppler频移，LOS和NLOS的相位
Figure BDA00038391675700001514
均匀分布在(0,2π]内，κ为交叉极化比，/>
Figure BDA00038391675700001515
表示中簇内射线的归一化平均功率，
Figure BDA00038391675700001516
表示接收机的天线q，/>
Figure BDA00038391675700001517
表示发射机的天线p，则/>
Figure BDA00038391675700001518
是t时刻/>
Figure BDA00038391675700001519
与/>
Figure BDA00038391675700001520
之间的LOS距离矢量，/>
Figure BDA00038391675700001521
分别是t时刻/>
Figure BDA00038391675700001522
和/>
Figure BDA00038391675700001523
距离全局坐标系原点的3D位置矢量，(·)T表示矩阵转置运算，||·||表示Frobenius范数运算，rrx,LOS(t)表示t时刻与方位角/>
Figure BDA00038391675700001524
和仰角/>
Figure BDA00038391675700001525
相关的球面单位向量，rtx,LOS(t)表示t时刻与方位角
Figure BDA00038391675700001526
和仰角/>
Figure BDA00038391675700001527
相关的球面单位向量，/>
Figure BDA00038391675700001528
表示t时刻与方位角/>
Figure BDA00038391675700001529
和仰角/>
Figure BDA00038391675700001530
相关的球面单位向量，/>
Figure BDA00038391675700001531
表示t时刻与方位角/>
Figure BDA00038391675700001532
和仰角
Figure BDA00038391675700001533
相关的球面单位向量，rrx,GR(t)表示t时刻与方位角/>
Figure BDA00038391675700001534
和仰角/>
Figure BDA00038391675700001535
相关的球面单位向量，rtx,GR(t)表示t时刻与方位角/>
Figure BDA00038391675700001536
和仰角/>
Figure BDA00038391675700001537
相关的球面单位向量，/>
Figure BDA00038391675700001538
表示t时刻与方位角/>
Figure BDA0003839167570000161
和仰角/>
Figure BDA0003839167570000162
相关的球面单位向量，
Figure BDA0003839167570000163
表示t时刻与方位角/>
Figure BDA0003839167570000164
和仰角/>
Figure BDA0003839167570000165
相关的球面单位向量。
骤S102：基于工业信道的大设备、高密集特性，对步骤S1中LOS、GR和DR分量进行建模，获得确定性分量模型，其中，所述确定性分量模型包括反射路径的角度、时延和功率。
下面结合图3，对工业信道确定性分量进行建模。
所述步骤S102包括：
利用几何光学理论，对LOS、DR和GR路径的角度、长度、时延以及功率建模；
进一步地，所述利用几何光学理论，对LOS路径的角度、长度、时延以及功率建模具体包括：
LOS路径的角度
Figure BDA0003839167570000166
和/>
Figure BDA0003839167570000167
由经验值确定，本发明中接收天线阵列的方位角和仰角/>
Figure BDA0003839167570000168
均设定为/>
Figure BDA0003839167570000169
发射天线阵列的方位角和仰角/>
Figure BDA00038391675700001610
分别设为/>
Figure BDA00038391675700001611
和/>
Figure BDA00038391675700001612
Figure BDA00038391675700001613
表示接收机的天线q，/>
Figure BDA00038391675700001614
表示发射机的天线p，/>
Figure BDA00038391675700001615
分别是t时刻/>
Figure BDA00038391675700001616
和/>
Figure BDA00038391675700001617
距离全局坐标系原点的3D位置矢量，c是光速，则/>
Figure BDA00038391675700001618
与/>
Figure BDA00038391675700001619
之间的LOS距离矢量为：
Figure BDA00038391675700001620
则
Figure BDA00038391675700001621
与/>
Figure BDA00038391675700001622
之间LOS路径的时延为：/>
Figure BDA00038391675700001623
LOS路径的功率被定义为：
Figure BDA0003839167570000171
其中，K是莱斯因子。
进一步地，所述利用几何光学理论，对DR路径的角度、长度、时延以及功率建模具体包括：
Figure BDA0003839167570000172
表示接收机的天线q，/>
Figure BDA0003839167570000173
表示发射机的天线p，dl,q(t)和dl,p(t)分别是t时刻/>
Figure BDA0003839167570000174
到第lth个设备反射面的距离，dl,qp(t)为t时刻/>
Figure BDA0003839167570000175
和/>
Figure BDA0003839167570000176
在第lth个反射面上投影点之间的距离，hrx,q(t),htx,p(t)分别是t时刻/>
Figure BDA0003839167570000177
和/>
Figure BDA0003839167570000178
距离地面的高度，则第lth条DR路径的长度为：
Figure BDA0003839167570000179
第lth条DR路径的角度为：
Figure BDA00038391675700001710
Figure BDA00038391675700001711
Figure BDA00038391675700001712
其中，
Figure BDA00038391675700001713
表示t时刻发射天线阵列的方位角，/>
Figure BDA00038391675700001714
分别表示t时刻第lth条DR路径的到达方位角和到达仰角，/>
Figure BDA00038391675700001715
分别表示t时刻第lth条DR路径的离开方位角和离开仰角；
基于第lth条DR路径的长度，计算第lth条DR路径的时延为：
Figure BDA00038391675700001716
第lth条DR路径的功率计算为：
Figure BDA0003839167570000181
其中，c是光速，
Figure BDA0003839167570000182
是t时刻LOS路径功率，/>
Figure BDA0003839167570000183
是t时刻/>
Figure BDA0003839167570000184
与
Figure BDA0003839167570000185
之间的LOS路径长度。
进一步地，所述利用几何光学理论，对GR路径的角度、长度、时延以及功率建模具体包括：
Figure BDA0003839167570000186
表示接收机的天线q，/>
Figure BDA0003839167570000187
表示发射机的天线p，hrx,q(t),htx,p(t)分别是t时刻/>
Figure BDA0003839167570000188
和/>
Figure BDA0003839167570000189
距离地面的高度，d2D,qp(t)为t时刻/>
Figure BDA00038391675700001810
和/>
Figure BDA00038391675700001811
的水平距离，
Figure BDA00038391675700001812
表示t时刻发射天线阵列的方位角，/>
Figure BDA00038391675700001813
分别表示t时刻GR路径的到达方位角和到达仰角，/>
Figure BDA00038391675700001814
分别表示t时刻GR路径的离开方位角和离开仰角，则GR路径的长度为：
Figure BDA00038391675700001815
GR路径的角度为：
Figure BDA00038391675700001816
Figure BDA00038391675700001817
Figure BDA00038391675700001818
基于GR路径的长度，计算GR路径的时延和功率分别为：
Figure BDA00038391675700001819
Figure BDA0003839167570000191
其中，c是光速，
Figure BDA0003839167570000192
是t时刻LOS路径的功率，/>
Figure BDA0003839167570000193
表示接收机的天线q，
Figure BDA0003839167570000194
表示发射机的天线p，/>
Figure BDA0003839167570000195
是t时刻/>
Figure BDA0003839167570000196
与/>
Figure BDA0003839167570000197
之间的LOS路径长度。
步骤S103：基于工业信道的富散射特性，采用双跳传播机制将发射机和接收机之间的散射环境建模为簇，对所述NLOS分量进行建模，获得簇的模型，其中，所述簇的模型包括簇及簇内射线角度、时延和功率。
所述步骤S103包括：
S1031：基于簇的角度服从包裹高斯分布，对簇的角度进行建模；
S1032：根据簇的角度参数，获得簇在发射机Tx和接收机Rx侧的距离矢量，基于所述距离矢量对簇的时延建模；
S1033：根据S1032得出的时延对簇的功率建模。
进一步地，所述步骤S1031具体包括：
簇Clustern的角度
Figure BDA0003839167570000198
服从包裹高斯分布，其中，/>
Figure BDA0003839167570000199
为t时刻簇Clustern和接收天线阵列中心之间的方位角和仰角，/>
Figure BDA00038391675700001910
为t时刻簇Clustern和发射天线阵列中心之间的方位角和仰角；/>
第mn条射线的角度参数通过簇Clustern的角度加上角度偏差即可获得：
Figure BDA00038391675700001911
其中，ΔφAOA，ΔφEOA，
Figure BDA0003839167570000201
分别是射线的角度偏差，服从均值为零和标准差为1°的Laplace分布，/>
Figure BDA0003839167570000202
分别为t时刻簇Clustern内第mth射线与接收天线阵列中心之间的方位角和仰角，/>
Figure BDA0003839167570000203
Figure BDA0003839167570000204
分别为t时刻簇Clustern内第mth射线与发射天线阵列中心之间的方位角和仰角。
进一步地，所述步骤S1032具体包括：
根据角度参数，分别获得簇Clustern到发射机Tx和接收机Rx阵列中心的距离矢量
Figure BDA0003839167570000205
为：
Figure BDA0003839167570000206
Figure BDA0003839167570000207
其中，D(t)是接收机Rx的初始位置矢量，
Figure BDA0003839167570000208
分别是服从指数分布的
Figure BDA0003839167570000209
的Frobenius范数；
簇Clustern的延迟：
Figure BDA00038391675700002010
其中，
Figure BDA00038391675700002011
代表虚拟延迟，rτ是延迟比例，στ是延迟扩展因子，μn是服从均匀分布的随机变量μn～U(0,1)；
因此，簇Clustern内第mn条射线到Tx和Rx天线阵列中心的距离矢量
Figure BDA00038391675700002012
和
Figure BDA00038391675700002013
为：
Figure BDA00038391675700002014
Figure BDA0003839167570000211
/>
Figure BDA0003839167570000212
分别是服从指数分布的/>
Figure BDA0003839167570000213
的Frobenius范数，则簇Clustern内第mn条射线的时延为：
Figure BDA0003839167570000214
进一步地，所述步骤S1033具体包括：
簇Clustern的平均功率为：
Figure BDA0003839167570000215
其中，rτ是延迟比例，στ是延迟扩展因子，Zn服从高斯分布Zn～N(0,σn)，σn是每个簇的阴影标准差；
第mn条射线的平均功率可计算为：
Figure BDA0003839167570000216
对射线mn的平均功率在Clustern的平均功率下进行比例缩放，得到：
Figure BDA0003839167570000217
归一化得到第mn条射线的功率
Figure BDA0003839167570000218
步骤S104：基于工业信道时间-空间非平稳特性，依据S103中的簇的模型，获取簇在时间-阵列轴上的幸存概率，根据所述幸存概率生成t+Δt时刻Tx侧和Rx侧天线的可见簇的平均数量，根据所述可见簇的平均数量对t+Δt时刻Tx和Rx侧天线观测到的簇进行角度、功率、时延参数的更新，其中，所述t+Δt时刻Tx和Rx侧天线观测到的簇包括幸存簇和新生簇，具体包括：
S1041：令簇的生成率和重组率分别为λG和λR，设p′和q′分别是t时刻与天线p、q不同的Tx侧、Rx侧上单位天线。经过Δt后，一个簇对不同天线q(p)、q′(p′)的时间-阵列联合幸存概率为：
Figure BDA0003839167570000221
其中，
Figure BDA0003839167570000222
是t时刻Rx侧的参考天线q和Rx侧与q不同的天线q′之间的间距，/>
Figure BDA0003839167570000223
分别是t时刻接收天线q和接收天线q′的3D位置矢量，
Figure BDA0003839167570000224
是t时刻发射机的参考天线p和发射机Tx中与p不同的天线p′之间的间距，/>
Figure BDA0003839167570000225
分别是t时刻发射天线p和发射天线p′的3D位置矢量，ΔvR＝E[‖vR-vC‖]和ΔvT＝E[‖vT-vC‖]分别表示Rx和Tx的平均相对速度，/>
Figure BDA0003839167570000226
和/>
Figure BDA0003839167570000227
分别是描述空间、时间相关性的相关系数，PF表示在工业环境中移动簇的百分比；
1042：基于簇在阵列轴上的生-灭过程，天线p′(q′)在时间t+Δt的可见簇的平均数量为
Figure BDA0003839167570000228
则天线p′(q′)在时间t+Δt时的可见簇的数量根据均值为E[Nnew]的泊松分布随机生成；
S1043：根据步骤S103对新生簇和幸存簇进行角度、时延和功率的参数更新。
之后，可以分析工业物联网信道统计特性，包括功率时延谱、均方根时延扩展、空间互相关函数，进行仿真与射线追踪结果之间的拟合。
本发明还提供一种面向工业物联网的无线信道建模系统，可以执行上述方法实施例中的方法步骤，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。如图4所示，该系统包括：CIR构建模块401、确定性分量建模模块402、随机分量建模模块403和簇更新模块404。
所述CIR构建模块401，用于建立表征工业物联网信道的CIR系统模型，其中，所述CIR系统模型包括确定性分量和随机性分量，所述定性分量包括LOS、GR和DR分量，所述随机性分量包括NLOS非视距分量；
所述确定性分量建模模块402，用于基于工业信道的大设备、高密集特性，对所述LOS、GR和DR分量进行建模，获得确定性分量模型，其中，所述确定性分量模型包括反射路径的角度、时延和功率；
所述随机性分量建模模块403，用于基于工业信道的富散射特性，采用双跳传播机制将发射机和接收机之间的散射环境建模为簇，对所述NLOS分量进行建模，获得簇的模型，其中，所述簇的模型包括簇及簇内射线角度、时延和功率；
所述簇更新模块404，用于基于工业信道时间-空间非平稳特性，依据所述簇的模型，获取簇在时间-阵列轴上的幸存概率，根据所述幸存概率生成t+Δt时刻Tx侧和Rx侧天线的可见簇的平均数量，根据所述可见簇的平均数量对t+Δt时刻Tx和Rx侧天线能够观测到的簇进行角度、功率、时延参数的更新，其中，所述t+Δt时刻Tx和Rx侧天线能够观测到的簇包括幸存簇和新生簇。
下面，结合具体实施例对本发明的技术方案做进一步说明与解释。
本发明为了分析在信道建模中考虑DR分量的必要性，在5.8GHz下对几个典型的B5G IIoT场景进行了RT仿真，包括自动车间、实验室和仓库。我们对模拟数据进行处理，得到各场景在t＝0.1s的功率时延谱(Power Delay Profile,PDP)，如图5所示。结果表明，在仿真的3种工业环境中均产生DR分量。
以自动车间为例，图6显示了所提出的IIoT信道模型的均方根(Root MeanSquare，RMS)时延扩展(Delay Spread，DS)的累积分布函数(cumulative distributionfunctions，CDF)与RT仿真的拟合。结果表明，考虑DR分量比不考虑DR分量更能准确地描述工业信道特性。
图7为空间互相关函数(Cross-correlation Function，CCF)的仿真结果。我们可以观察到，空间CCF随天线间距的增加而减小，这可以用大规模MIMO引起的空间非平稳特性来解释。此外，本发明还对不同DR分量比值下的空间CCF进行了比较和分析，结果表明，DR分量所占功率比越大，空间CCF值越小。这是因为DR分量的比值越大，信号的包络波动就越大，导致空间CCF值越小。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的系统。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令系统的制造品，该指令系统实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (8)

1.一种面向工业物联网的无线信道建模方法，其特征在于，包括：
S1：建立表征工业物联网信道的CIR系统模型，其中，所述CIR系统模型包括确定性分量和随机性分量，所述确定性分量包括LOS、GR和DR分量，所述随机性分量包括NLOS分量，其中CIR表示信道冲激响应，LOS表示视距，NLOS表示非视距，GR表示近地反射，DR表示设备反射；
S2：基于工业信道的大设备、高密集特性，利用几何光学理论对所述LOS、GR和DR分量进行建模，获得确定性分量模型，其中，所述确定性分量模型包括反射路径的角度、时延和功率；
所述步骤S2具体包括：利用几何光学理论，对LOS路径的角度、长度、时延以及功率建模，具体包括：
LOS路径的角度
Figure FDA0004209912180000011
和/>
Figure FDA0004209912180000012
由经验值确定，接收天线阵列的方位角和仰角/>
Figure FDA0004209912180000013
均设定为/>
Figure FDA0004209912180000014
发射天线阵列的方位角和仰角
Figure FDA0004209912180000015
分别设为/>
Figure FDA0004209912180000016
和/>
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Figure FDA0004209912180000018
表示接收机的天线q，/>
Figure FDA0004209912180000019
表示发射机的天线p，/>
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分别是t时刻
Figure FDA00042099121800000111
和/>
Figure FDA00042099121800000112
距离全局坐标系原点的3D位置矢量，c是光速，则/>
Figure FDA00042099121800000113
与/>
Figure FDA00042099121800000114
之间的LOS距离矢量为：
Figure FDA00042099121800000115
则
Figure FDA00042099121800000116
与/>
Figure FDA00042099121800000117
之间LOS路径的时延为：
Figure FDA00042099121800000118
LOS路径的功率被定义为：
Figure FDA0004209912180000021
其中，K是莱斯因子；
利用几何光学理论，对DR路径的角度、长度、时延以及功率建模，具体包括：
Figure FDA0004209912180000022
表示接收机的天线q，/>
Figure FDA0004209912180000023
表示发射机的天线p，dl,q(t)和dl,p(t)分别是t时刻
Figure FDA0004209912180000024
到第l个设备反射面的距离，dl,qp(t)为t时刻/>
Figure FDA0004209912180000025
和/>
Figure FDA0004209912180000026
在第l个反射面上投影点之间的距离，hrx,q(t),htx,p(t)分别是t时刻/>
Figure FDA0004209912180000027
和/>
Figure FDA0004209912180000028
距离地面的高度，则第l条DR路径的长度为：
Figure FDA0004209912180000029
第l条DR路径的角度为：
Figure FDA00042099121800000210
Figure FDA00042099121800000211
Figure FDA00042099121800000212
其中，
Figure FDA00042099121800000213
表示t时刻发射天线阵列的方位角，/>
Figure FDA00042099121800000214
分别表示t时刻第l条DR路径的到达方位角和到达仰角，/>
Figure FDA00042099121800000215
分别表示t时刻第l条DR路径的离开方位角和离开仰角；
基于第l条DR路径的长度，计算第l条DR路径的时延为：
Figure FDA00042099121800000216
第l条DR路径的功率计算为：
Figure FDA0004209912180000031
其中，c是光速，
Figure FDA0004209912180000032
是t时刻LOS路径功率，/>
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是t时刻/>
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与/>
Figure FDA0004209912180000035
之间的LOS路径长度；
利用几何光学理论，对GR路径的角度、长度、时延以及功率建模，具体包括：
Figure FDA0004209912180000036
表示接收机的天线q，/>
Figure FDA0004209912180000037
表示发射机的天线p，hrx,q(t),htx,p(t)分别是t时刻
Figure FDA0004209912180000038
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距离地面的高度，d2D,qp(t)为t时刻/>
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和/>
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的水平距离，/>
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表示t时刻发射天线阵列的方位角，/>
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分别表示t时刻GR路径的到达方位角和到达仰角，/>
Figure FDA00042099121800000314
分别表示t时刻GR路径的离开方位角和离开仰角，则GR路径的长度为：
Figure FDA00042099121800000315
GR路径的角度为：
Figure FDA00042099121800000316
Figure FDA00042099121800000317
Figure FDA00042099121800000318
基于GR路径的长度，计算GR路径的时延和功率分别为：
Figure FDA00042099121800000319
/>
Figure FDA0004209912180000041
其中，c是光速，
Figure FDA0004209912180000042
是t时刻LOS路径的功率，/>
Figure FDA0004209912180000043
表示接收机的天线q，/>
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表示发射机的天线p，/>
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是t时刻/>
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与/>
Figure FDA0004209912180000047
之间的LOS路径长度；
S3：基于工业信道的富散射特性，采用双跳传播机制将发射机和接收机之间的散射环境建模为簇，对所述NLOS分量进行建模，获得簇的模型，其中，所述簇的模型包括簇及簇内射线角度、时延和功率；
S4：基于工业信道时间-空间非平稳特性，依据所述簇的模型，获取簇在时间-阵列轴上的幸存概率，根据所述幸存概率生成t+Δt时刻Tx侧和Rx侧天线的可见簇的平均数量，根据所述可见簇的平均数量对t+Δt时刻Tx和Rx侧天线观测到的簇进行角度、功率、时延参数的更新，其中，所述t+Δt时刻Tx和Rx侧天线观测到的簇包括幸存簇和新生簇。
2.根据权利要求1所述的一种面向工业物联网的无线信道建模方法，其特征在于，所述S1中，工业物联网的信道冲激响应由MR×MT矩阵
Figure FDA0004209912180000048
Figure FDA0004209912180000049
表示；其中，hqp(t，τ)是t时刻/>
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与/>
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之间的冲激响应，/>
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为接收机的天线q，/>
Figure FDA00042099121800000413
为发射机的天线p，MR、MT分别是接收机侧和发射机侧的天线数量，则所述系统模型的冲激响应可以计算为：
Figure FDA00042099121800000414
其中，δ(.)是狄拉克函数，τn(t)、
Figure FDA00042099121800000415
分别是t时刻簇Clustern的延迟，簇Clustern内第mn条射线的延迟，/>
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与/>
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之间LOS分量的延迟，/>
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分别是t时刻/>
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与/>
Figure FDA0004209912180000056
之间GR路径和第l条DR路径的时延，K是莱斯因子，N(t)、Mn(t)、L(t)分别为t时刻簇、簇Clustern内射线以及DR路径的数量，N(t)、Mn(t)分别利用广义极值分布与广义Pareto分布确定，L(t)是经验值，根据场景确定，
Figure FDA0004209912180000057
和/>
Figure FDA0004209912180000058
分别是t时刻/>
Figure FDA0004209912180000059
与/>
Figure FDA00042099121800000510
之间LOS、NLOS、GR和DR分量的信道冲激响应，分别如下式所示：
Figure FDA00042099121800000511
/>
Figure FDA00042099121800000512
Figure FDA00042099121800000513
Figure FDA00042099121800000514
其中，λ表示波长，
Figure FDA00042099121800000515
和/>
Figure FDA00042099121800000516
分别表示GR分量和第l条DR分量的路径长度，上标V和H分别表示垂直极化和水平极化，/>
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分别表示t时刻接收天线阵列的方位角和仰角，/>
Figure FDA00042099121800000518
分别表示t时刻发射天线阵列的方位角和仰角，
Figure FDA0004209912180000061
分别为t时刻簇Clustern内第m条射线与接收天线阵列中心之间的方位角和仰角，/>
Figure FDA0004209912180000062
分别为t时刻簇Clustern内第m条射线与发射天线阵列中心之间的方位角和仰角，/>
Figure FDA0004209912180000063
分别表示t时刻GR路径的到达方位角和到达仰角，/>
Figure FDA0004209912180000064
Figure FDA0004209912180000065
分别表示t时刻GR路径的离开方位角和离开仰角，
Figure FDA0004209912180000066
分别表示t时刻第l条DR路径的到达方位角和到达仰角，
Figure FDA0004209912180000067
分别表示t时刻第l条DR路径的离开方位角和离开仰角，FT(·)和FR(·)是在全局坐标系中发射机Tx和接收机Rx的天线方向图，/>
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分别表示GR的水平反射系数和垂直反射系数，/>
Figure FDA0004209912180000069
表示t时刻分量X的Doppler频移，LOS和NLOS的相位
Figure FDA00042099121800000610
均匀分布在(0,2π]内，κ为交叉极化比，/>
Figure FDA00042099121800000611
表示中簇内射线的归一化平均功率，
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表示接收机的天线q，/>
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表示发射机的天线p，则/>
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是t时刻/>
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之间的LOS距离矢量，/>
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分别是t时刻/>
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距离全局坐标系原点的3D位置矢量，(·)T表示矩阵转置运算，||·||表示Frobenius范数运算，rrx,LOS(t)表示t时刻与方位角/>
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和仰角/>
Figure FDA00042099121800000621
相关的球面单位向量，rtx,LOS(t)表示t时刻与方位角/>
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和仰角/>
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相关的球面单位向量，/>
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表示t时刻与方位角/>
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和仰角
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相关的球面单位向量，rrx,GR(t)表示t时刻与方位角/>
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和仰角/>
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相关的球面单位向量，rtx,GR(t)表示t时刻与方位角/>
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相关的球面单位向量，/>
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表示t时刻与方位角/>
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相关的球面单位向量，
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和仰角/>
Figure FDA00042099121800000639
相关的球面单位向量。
3.根据权利要求1所述的一种面向工业物联网的无线信道建模方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
S31、基于簇的角度服从包裹高斯分布，对簇的角度进行建模；
S32、根据簇的角度参数，获得簇在发射机Tx和接收机Rx侧的距离矢量，基于所述距离矢量对簇的时延建模；
S33、根据步骤S32得出的时延对簇的功率建模。
4.根据权利要求3所述的一种面向工业物联网的无线信道建模方法，其特征在于，所述步骤S31具体包括：
簇Clustern的角度
Figure FDA0004209912180000071
服从包裹高斯分布，其中，/>
Figure FDA0004209912180000072
为t时刻簇Clustern和接收天线阵列中心之间的方位角和仰角，
Figure FDA0004209912180000073
为t时刻簇Clustern和发射天线阵列中心之间的方位角和仰角；
簇Clustern内第m条射线的角度参数通过簇Clustern的角度加上角度偏差即可获得：
Figure FDA0004209912180000074
其中，ΔφAOA，ΔφEOA，
Figure FDA0004209912180000075
分别是射线的角度偏差，服从均值为零和标准差为1°的Laplace分布，/>
Figure FDA0004209912180000076
分别为t时刻簇Clustern内第m条射线与接收天线阵列中心之间的方位角和仰角，/>
Figure FDA0004209912180000077
Figure FDA0004209912180000078
分别为t时刻簇Clustern内第m条射线与发射天线阵列中心之间的方位角和仰角。
5.根据权利要求4所述的一种面向工业物联网的无线信道建模方法，其特征在于，所述步骤S32具体包括：
根据角度参数，分别获得簇Clustern到发射机Tx和接收机Rx阵列中心的距离矢量
Figure FDA0004209912180000081
为：
Figure FDA0004209912180000082
/>
Figure FDA0004209912180000083
其中，D是接收机Rx的初始位置矢量，
Figure FDA0004209912180000084
分别是服从指数分布的/>
Figure FDA0004209912180000085
的Frobenius范数；
簇Clustern的延迟：
Figure FDA0004209912180000086
其中，
Figure FDA0004209912180000087
代表虚拟延迟，rτ是延迟比例，στ是延迟扩展因子，μn是服从均匀分布的随机变量μn～U(0,1)；
因此，簇Clustern内第m条射线到Tx和Rx天线阵列中心的距离矢量
Figure FDA0004209912180000088
和
Figure FDA0004209912180000089
为：
Figure FDA00042099121800000810
Figure FDA00042099121800000811
其中，D是接收机Rx的初始位置矢量，
Figure FDA00042099121800000812
分别是服从指数分布的
Figure FDA00042099121800000813
的Frobenius范数，则簇Clustern内第m条射线的时延为：
Figure FDA00042099121800000814
6.根据权利要求5所述的一种面向工业物联网的无线信道建模方法，其特征在于，所述步骤S33具体包括：
簇Clustern的平均功率为：
Figure FDA0004209912180000091
其中，rτ是延迟比例，στ是延迟扩展因子，Zn服从高斯分布Zn～N(0,σn)，σn是每个簇的阴影标准差；
第m条射线的平均功率可计算为：
Figure FDA0004209912180000092
对簇Clustern内第m条射线的平均功率在Clustern的平均功率下进行比例缩放，得到：
Figure FDA0004209912180000093
归一化得到第m条射线的功率
Figure FDA0004209912180000094
7.根据权利要求1所述的一种面向工业物联网的无线信道建模方法，其特征在于，所述步骤S4包括：
S41：令簇的生成率和重组率分别为λG和λR，设p′和q′分别是t时刻与天线p、q不同的Tx侧、Rx侧上单位天线，经过Δt后，一个簇对不同天线q(p)、q′(p′)的时间-阵列联合幸存概率为：
Figure FDA0004209912180000095
其中，
Figure FDA0004209912180000096
是t时刻Rx侧的参考天线q和Rx侧与q不同的天线q′之间的间距，/>
Figure FDA0004209912180000101
分别是t时刻接收天线q和接收天线q′的3D位置矢量，
Figure FDA0004209912180000102
是t时刻发射机的参考天线p和发射机Tx中与p不同的天线p′之间的间距，/>
Figure FDA0004209912180000103
分别是t时刻发射天线p和发射天线p′的3D位置矢量，ΔvR＝E[||vR-vC||]和ΔvT＝E[||vT-vC||]分别表示Rx和Tx的平均相对速度，vR、vT和vC分别表示Rx、Tx和簇的移动速度，/>
Figure FDA0004209912180000104
和/>
Figure FDA0004209912180000105
分别是描述空间、时间相关性的相关系数，PF表示在工业环境中移动簇的百分比；
S42：基于簇在阵列轴上的生-灭过程，天线p′(q′)在时间t+Δt的可见簇的平均数量为
Figure FDA0004209912180000106
则天线p′(q′)在时间t+Δt时的可见簇的数量根据均值为E[Nnew]的泊松分布随机生成；
S43：根据步骤S3对新生簇和幸存簇进行角度、时延和功率的参数更新。
8.一种面向工业物联网的无线信道建模的系统，其特征在于，包括：
CIR构建模块，用于建立表征工业物联网信道的CIR系统模型，其中，所述CIR系统模型包括确定性分量和随机性分量，所述定性分量包括LOS、GR和DR分量，所述随机性分量包括NLOS分量，其中CIR表示信道冲激响应，LOS表示视距，NLOS表示非视距，GR表示近地反射，DR表示设备反射；
确定性分量建模模块，用于基于工业信道的大设备、高密集特性，利用几何光学理论对所述LOS、GR和DR分量进行建模，获得确定性分量模型，其中，所述确定性分量模型包括反射路径的角度、时延和功率；
所述确定性分量建模模块具体包括：
利用几何光学理论，对LOS路径的角度、长度、时延以及功率建模，具体包括：
LOS路径的角度
Figure FDA0004209912180000111
和/>
Figure FDA0004209912180000112
由经验值确定，接收天线阵列的方位角和仰角/>
Figure FDA0004209912180000113
均设定为/>
Figure FDA0004209912180000114
发射天线阵列的方位角和仰角
Figure FDA0004209912180000115
分别设为/>
Figure FDA0004209912180000116
和/>
Figure FDA0004209912180000117
Figure FDA0004209912180000118
表示接收机的天线q，/>
Figure FDA0004209912180000119
表示发射机的天线p，/>
Figure FDA00042099121800001110
分别是t时刻
Figure FDA00042099121800001111
和/>
Figure FDA00042099121800001112
距离全局坐标系原点的3D位置矢量，c是光速，则/>
Figure FDA00042099121800001113
与/>
Figure FDA00042099121800001114
之间的LOS距离矢量为：
Figure FDA00042099121800001115
则
Figure FDA00042099121800001116
与/>
Figure FDA00042099121800001117
之间LOS路径的时延为：
Figure FDA00042099121800001118
LOS路径的功率被定义为：
Figure FDA00042099121800001119
其中，K是莱斯因子；
利用几何光学理论，对DR路径的角度、长度、时延以及功率建模，具体包括：
Figure FDA00042099121800001120
表示接收机的天线q，/>
Figure FDA00042099121800001121
表示发射机的天线p，dl,q(t)和dl,p(t)分别是t时刻
Figure FDA00042099121800001122
到第l个设备反射面的距离，dl,qp(t)为t时刻/>
Figure FDA00042099121800001123
和/>
Figure FDA00042099121800001124
在第l个反射面上投影点之间的距离，hrx,q(t),htx,p(t)分别是t时刻/>
Figure FDA00042099121800001125
和/>
Figure FDA00042099121800001126
距离地面的高度，则第l条DR路径的长度为：
Figure FDA00042099121800001127
第l条DR路径的角度为：
Figure FDA0004209912180000121
Figure FDA0004209912180000122
Figure FDA0004209912180000123
其中，
Figure FDA0004209912180000124
表示t时刻发射天线阵列的方位角，/>
Figure FDA0004209912180000125
分别表示t时刻第l条DR路径的到达方位角和到达仰角，/>
Figure FDA0004209912180000126
分别表示t时刻第l条DR路径的离开方位角和离开仰角；
基于第l条DR路径的长度，计算第l条DR路径的时延为：
Figure FDA0004209912180000127
第l条DR路径的功率计算为：
Figure FDA0004209912180000128
其中，c是光速，
Figure FDA0004209912180000129
是t时刻LOS路径功率，/>
Figure FDA00042099121800001210
是t时刻/>
Figure FDA00042099121800001211
与/>
Figure FDA00042099121800001212
之间的LOS路径长度；
利用几何光学理论，对GR路径的角度、长度、时延以及功率建模，具体包括：
Figure FDA00042099121800001213
表示接收机的天线q，/>
Figure FDA00042099121800001214
表示发射机的天线p，hrx,q(t),htx,p(t)分别是t时刻
Figure FDA00042099121800001215
和/>
Figure FDA00042099121800001216
距离地面的高度，d2D,qp(t)为t时刻/>
Figure FDA00042099121800001217
和/>
Figure FDA00042099121800001218
的水平距离，/>
Figure FDA00042099121800001219
表示t时刻发射天线阵列的方位角，/>
Figure FDA00042099121800001220
分别表示t时刻GR路径的到达方位角和到达仰角，/>
Figure FDA00042099121800001221
分别表示t时刻GR路径的离开方位角和离开仰角，则GR路径的长度为：
Figure FDA0004209912180000131
GR路径的角度为：
Figure FDA0004209912180000132
Figure FDA0004209912180000133
Figure FDA0004209912180000134
基于GR路径的长度，计算GR路径的时延和功率分别为：
Figure FDA0004209912180000135
Figure FDA0004209912180000136
其中，c是光速，
Figure FDA0004209912180000137
是t时刻LOS路径的功率，/>
Figure FDA0004209912180000138
表示接收机的天线q，/>
Figure FDA0004209912180000139
表示发射机的天线p，/>
Figure FDA00042099121800001310
是t时刻/>
Figure FDA00042099121800001311
与/>
Figure FDA00042099121800001312
之间的LOS路径长度；
随机性分量建模模块，用于基于工业信道的富散射特性，采用双跳传播机制将发射机和接收机之间的散射环境建模为簇，对所述NLOS分量进行建模，获得簇的模型，其中，所述簇的模型包括簇及簇内射线角度、时延和功率；
簇更新模块，用于基于工业信道时间-空间非平稳特性，依据所述簇的模型，获取簇在时间-阵列轴上的幸存概率，根据所述幸存概率生成t+Δt时刻Tx侧和Rx侧天线的可见簇的平均数量，根据所述可见簇的平均数量对t时刻Tx和Rx侧天线观测到的簇进行角度、功率、时延参数的更新，其中，所述t+Δt时刻Tx和Rx侧天线观测到的簇包括幸存簇和新生簇。
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