CN116781193A - 基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模方法和系统，其中方法包括仿真场景构建及仿真参数设置；仿真环境布局验证；RIS构建；多径分类；分步仿真获取多径信息；提取RIS信道冲激响应；根据第一多径的多径信息和第二多径的多径信息，提取基站、智能超表面和用户的级联链路的信道冲激响应，得到路径损耗、时延功率谱密度和角度功率谱密度，以分析智能超表面信道时延域和角度域的信道特性。本发明支持任意频段和任意场景下的智能超表面信道仿真，丰富了智能超表面的确定性建模方法，可以较低的人力物力和时间成本获取智能超表面信道参数，仿真结果的信道特性分析对RIS在实际通信系统中的应用及部署具有指导意义。
Description
技术领域
本发明属于信道建模技术领域，尤其涉及一种基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模方法和系统。
背景技术
为实现第六代移动通信系统（Sixth-Generation，6G）全覆盖、全频谱、全应用、全感官、全数字和强安全的愿景，超大规模多输入多输出技术（Multiple-Input-Multiple-Output，MIMO）、太赫兹通信等关键使能技术将被应用到未来移动通信系统中。基站（BaseStation，BS）配备超大规模MIMO天线阵列提高空间分辨率以提升系统容量的同时也增加了功耗、硬件开支及维护成本；太赫兹通信虽然能够支持超高传输速率，但是路径损耗（PathLoss，PL）大、绕射能力差等问题严重限制了无线通信距离和应用场景。智能超表面（Reconfigurable Intelligent Surface，RIS），也叫智能超表面，凭借其可编程的特性以及低能耗、易部署的优势在诸多6G关键技术中脱颖而出，成为未来无线网络的潜在解决方案。
无线信道是信号在空间中传播的媒介，RIS这一新兴技术的引入，打破了传统信道的不可控性，使得信道在不同的应用频段和应用场景呈现出不同的信道特性，而准确有效的信道模型是研究信道特性的基础。因此，引入智能超表面的无线通信系统的系统设计、理论分析、性能评、优化及位置部署都亟需可靠的智能超表面信道模型加以支撑。传统的无线信道研究分包括：第一步通过实地开展信道测量获得实际无线传播环境的信道冲激响应（Channel Impulse Response，CIR）；第二步由空间交替广义期望最大（Space-AlternatingGeneralized Expectation-Maximization，SAGE）算法等信道估计算法进行信道参数估计，获取信道参数；第三步根据获得的CIR和信道参数进行信道特性分析，揭示信道特性；最后构建信道模型，并通过将模型的信道特性与测量结果相比较，以验证模型的准确性。
然而，目前智能超表面信道测量还存在一定的困难。首先，RIS器件本身仍处于设计与研发阶段，造价昂贵且尚不成熟；其次，RIS定向反射的特性依赖于RIS编码的设计，而RIS编码的设计又依赖于发射端、接收端和RIS之间精确的位置信息。在实际测量过程中，由于RIS定向反射性能越好，其主瓣宽度越窄，位置布局的细微偏差就会导致接收端难以正常接收到信号，加之高性能信道探测器成本高昂，因此智能超表面信道的信道测量并不易开展。
发明内容
本发明针对现有技术中的不足，提供一种基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模方法和系统。
第一方面，本发明提供一种基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模方法，包括：
确定仿真环境布局和应用的材料，以绘制仿真环境；
确定天线参数、收发端布局和信号中心频率，以完成仿真设置；
确定智能超表面的部署位置及尺寸，以完成智能超表面构建；
判断发射信号是否经由智能超表面反射；
如果是，则将发射信号经由智能超表面反射到达用户的多径作为第一多径；
如果否，则将发射信号不经由智能超表面反射到达用户的多径作为第二多径；
分步仿真获取第一多径的多径信息；多径信息包括多径的相位、时延和功率；
将智能超表面的材料设置为吸波材料，设定发射端和接收端处收发天线为工作状态，智能超表面处的接收和发射天线为非工作状态，进行基站、智能超表面和用户级联链路仿真，以获取第二多径的多径信息；
根据第一多径的多径信息和第二多径的多径信息，提取基站、智能超表面和用户的级联链路的信道冲激响应，得到路径损耗、时延功率谱密度和角度功率谱密度，以分析智能超表面信道时延域和角度域的信道特性。
进一步地，所述确定天线参数、收发端布局和信号中心频率，以完成仿真设置，包括：
在仿真环境中确定天线类型、天线极化方式、天线寻径范围、发射端与接收端的点位布局、发射端匹配的发射天线类型、接收端匹配的接收天线类型、接收端接收功率门限、发射信号类型、发射信号中心频率和发射信号带宽；
根据发射信号中心频率确定材料的介电常数，以完成仿真设置；
设定仿真传播机制及各个传播机制的最高阶数；
设定输出的仿真结果；仿真结果包括多径的相位、时延和功率三类多径信息以及水平到达角和俯仰到达角。
进一步地，所述确定智能超表面的部署位置及尺寸，以完成智能超表面构建，包括：
在智能超表面上以半波长间隔设置接收点位，以获取智能超表面处的接收功率；
在智能超表面中心处设置发射点，以获取第一多径的多径信息。
进一步地，所述分步仿真获取第一多径的多径信息，包括：
设定发射端发射天线和智能超表面处接收天线均为工作状态，智能超表面处发射天线和接收端处接收天线均为非工作状态，进行基站-智能超表面段仿真；
仿真获得基站至智能超表面上每一个接收点的接收功率和相位；
根据以下公式计算智能超表面处总的接收功率P RIS ：
；
其中，M为智能超表面水平方向上接收点的总行数，N为智能超表面垂直方向上接收点的总列数，智能超表面共计M×N个接收点；P m,n 为智能超表面第m行，第n列接收点的接收功率；φ m,n 为智能超表面第m行，第n列接收点的相位；Φ m,n 为智能超表面第m行，第n列接收点的编码相位，，k为波数，k=2π/λ，λ为波长，vm,n为智能超表面的中心指向智能超表面第m行，第n列接收点的矢量；vT为智能超表面的中心指向基站的单位矢量；vR为智能超表面的中心指向用户的单位矢量；e为自然常数，j为虚数单位；
将智能超表面作为二次发射源，将智能超表面和用户的连线方向作为反射方向，智能超表面主瓣宽度作为寻径范围，仿真智能超表面和用户链路，得到经由智能超表面反射到达用户的第一多径；
根据以下公式计算第一多径的总时延：
；
其中，为第一多径中每条多径在智能超表面和用户段的时延；c为光速；为基站的中心O至智能超表面的中心R的距离。
进一步地，所述根据第一多径的多径信息和第二多径的多径信息，提取基站、智能超表面和用户的级联链路的信道冲激响应，得到路径损耗、时延功率谱密度和角度功率谱密度，以分析智能超表面信道时延域和角度域的信道特性，包括：
构建第i个发射天线和第q个接收天线对的信道传输函数H i,q (f)，以表征信号在传输过程中的衰减和失真：
；
其中，L为第i个发射天线和第q个接收天线间多径的总数；第i个发射天线和第q个接收天线间多径包括第一多径和第二多径；p l 为第l条多径的功率；φ l 为第l条多径的相位；τ l 为第l条多径的时延；f为传输信号的频率；e为自然常数，j为虚数单位；
根据发射信号带宽和时域信号长度对H i,q (f)进行频域采样，得到离散的信道传输函数；
采用快速傅里叶逆变换处理离散的信道传输函数，得到与验证数据具有相同采样率和长度的第i个发射天线和第q个接收天线对的信道冲激响应h i,q ；
将不同接收天线对的信道冲激响应沿天线维度平均，根据以下公式计算发射端和接收端之间的信道冲激响应h(t)：
；
其中，为发射端天线阵列数；/>为接收端天线阵列数。
第二方面，本发明提供一种基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模系统，包括：
仿真环境绘制模块，用于确定仿真环境布局和应用的材料，以绘制仿真环境；
仿真设置完成模块，用于确定天线参数、收发端布局和信号中心频率，以完成仿真设置；
智能超表面构建模块，用于确定智能超表面的部署位置及尺寸，以完成智能超表面构建；
判断模块，用于判断发射信号是否经由智能超表面反射；
第一确定模块，用于在判断模块确定发射信号经由智能超表面反射的情况下，确定将发射信号经由智能超表面反射到达用户的多径作为第一多径；
第二确定模块，用于在判断模块确定发射信号不经由智能超表面反射的情况下，确定将发射信号不经由智能超表面反射到达用户的多径作为第二多径；
第一多径信息获取模块，用于分步仿真获取第一多径的多径信息；多径信息包括多径的相位、时延和功率；
第二多径信息获取模块，用于将智能超表面的材料设置为吸波材料，设定发射端和接收端处收发天线为工作状态，智能超表面处的接收和发射天线为非工作状态，进行基站、智能超表面和用户级联链路仿真，以获取第二多径的多径信息；
信道特性分析模块，用于根据第一多径的多径信息和第二多径的多径信息，提取基站、智能超表面和用户的级联链路的信道冲激响应，得到路径损耗、时延功率谱密度和角度功率谱密度，以分析智能超表面信道时延域和角度域的信道特性。
进一步地，所述仿真设置完成模块包括：
第一确定单元，用于在仿真环境中确定天线类型、天线极化方式、天线寻径范围、发射端与接收端的点位布局、发射端匹配的发射天线类型、接收端匹配的接收天线类型、接收端接收功率门限、发射信号类型、发射信号中心频率和发射信号带宽；
第二确定单元，用于根据发射信号中心频率确定材料的介电常数，以完成仿真设置；
第一设定单元，用于设定仿真传播机制及各个传播机制的最高阶数；
第二设定单元，用于设定输出的仿真结果；仿真结果包括多径的相位、时延和功率三类多径信息以及水平到达角和俯仰到达角。
进一步地，所述智能超表面构建模块包括：
接收功率获取单元，用于在智能超表面上以半波长间隔设置接收点位，以获取智能超表面处的接收功率；
第一多径信息获取单元，用于在智能超表面中心处设置发射点，以获取第一多径的多径信息。
进一步地，所述第一多径信息获取模块包括：
第一仿真单元，用于设定发射端发射天线和智能超表面处接收天线均为工作状态，智能超表面处发射天线和接收端处接收天线均为非工作状态，进行基站-智能超表面段仿真；
第二仿真单元，用于仿真获得基站至智能超表面上每一个接收点的接收功率和相位；
第一计算单元，用于根据以下公式计算智能超表面处总的接收功率P RIS ：
；
其中，M为智能超表面水平方向上接收点的总行数，N为智能超表面垂直方向上接收点的总列数，智能超表面共计M×N个接收点；P m,n 为智能超表面第m行，第n列接收点的接收功率；φ m,n 为智能超表面第m行，第n列接收点的相位；Φ m,n 为智能超表面第m行，第n列接收点的编码相位，，k为波数，k=2π/λ，λ为波长，vm,n为智能超表面的中心指向智能超表面第m行，第n列接收点的矢量；vT为智能超表面的中心指向基站的单位矢量；vR为智能超表面的中心指向用户的单位矢量；e为自然常数，j为虚数单位；
第三仿真单元，用于将智能超表面作为二次发射源，将智能超表面和用户的连线方向作为反射方向，智能超表面主瓣宽度作为寻径范围，仿真智能超表面和用户链路，得到经由智能超表面反射到达用户的第一多径；
第二计算单元，用于根据以下公式计算第一多径的总时延：
；
其中，为第一多径中每条多径在智能超表面和用户段的时延；c为光速；为基站的中心O至智能超表面的中心R的距离。
进一步地，所述信道特性分析模块包括：
构建单元，用于构建第i个发射天线和第q个接收天线对的信道传输函数H i,q (f)，以表征信号在传输过程中的衰减和失真：
；
其中，L为第i个发射天线和第q个接收天线间多径的总数；第i个发射天线和第q个接收天线间多径包括第一多径和第二多径；p l 为第l条多径的功率；φ l 为第l条多径的相位；τ l 为第l条多径的时延；f为传输信号的频率；e为自然常数，j为虚数单位；
频域采样单元，用于根据发射信号带宽和时域信号长度对H i,q (f)进行频域采样，得到离散的信道传输函数；
傅里叶逆变换单元，用于采用快速傅里叶逆变换处理离散的信道传输函数，得到与验证数据具有相同采样率和长度的第i个发射天线和第q个接收天线对的信道冲激响应h i,q ；
第三计算单元，用于将不同接收天线对的信道冲激响应沿天线维度平均，根据以下公式计算发射端和接收端之间的信道冲激响应h(t)：
；
其中，为发射端天线阵列数；/>为接收端天线阵列数。
本发明提供一种基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模方法和系统，其中方法能够在静态射线追踪仿真软件中，实现智能超表面的定向反射特性，智能超表面的单元尺寸严格按照理论要求的半波长大小设计，且能将任意数目的智能超表面单元以任意的排列方式，部署在环境中的任意位置，实现任意频段和任意场景下的智能超表面信道射线追踪仿真，以较低的人力物力及时间成本获取智能超表面信道参数，分析智能超表面信道特性，为智能超表面在实际通信系统中的应用奠定基础。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例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实施例，对于本领域普通技术人员而言，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基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模方法的流程图；
图2为本发明实施例提供的多径分类的示意图；
图3为本发明实施例提供的智能超表面的入射径和反射径示意图；
图4为本发明实施例提供的智能超表面仿真场景示意图；
图5为本发明实施例提供的UE1-UE20路径损耗与测量数据的拟合图；
图6为本发明实施例提供的UE1-UE20路径损耗与测量数据的绝对误差图；
图7为本发明实施例提供的RIS镜像摆放状态UE1时延功率密度谱与测量数据的拟合图；
图8为本发明实施例提供的RIS非镜像摆放状态UE5时延功率密度谱与测量数据的拟合图；
图9为本发明实施例提供的RIS镜像摆放状态下UE2的角度功率谱密度图；
图10为本发明实施例提供的RIS非镜像摆放状态下UE5的角度功率谱密度图；
图11为本发明实施例提供的一种基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模系统的结构图。
具体实施方式
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、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
基于射线追踪（Ray Tracing，RT）的确定性信道建模与仿真分析有望克服目前智能超表面信道测量中的困难。射线追踪基于几何光学（Geometric Optics，GO）和一致性绕射理论（Uniform Theory of Diffraction，UTD），实现电磁波在直射、反射、绕射等不同传播机制下的传播路径搜索。虽然目前射线追踪仿真软件本身还无法突破几何光学中的反射定律实现智能超表面定向反射的特性，但只要能提出合理且有效的智能超表面建模与仿真方法，加之射线追踪仿真软件本身高效的计算能力和灵活的参数配置优势，便可以实现任意频段、任意场景的智能超表面信道建模与仿真，以较低的人力物力和时间成本获得智能超表面信道的信道信息，进而分析其信道特性，为将来RIS在实际应用场景中的部署与应用奠定基础，具有深远意义。
在一实施例中，如图1所示，本发明实施例提供一种基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模方法，包括：
步骤101，确定仿真环境布局和应用的材料，以绘制仿真环境。
示例性地，采用基于射线追踪的确定性信道建模方法，首先确定应用场景为“L”形的办公区域，测试环境如图4所示，一个18.8×40×3.3 m3的公共办公区域与一个2.4×32×3.3m3长廊连接。长廊一侧墙壁是混凝土材料和金属材料，另一侧是透明玻璃和木制材料。公共办公区域两端由会议室的透明玻璃和木制门隔开，中间主要是整齐排列的办公桌椅和承重柱，办公桌、承重柱四周与走廊一侧的墙面多为金属材质，另一侧安装了透明玻璃窗。此外，为了放置用于测量的金属板和智能超表面（RIS），在办公区域与长廊的拐角处放置一个高约0.8m，长约1.2m的木制桌。同时确定墙面、窗户、门和地面等的材料参数。
步骤102，确定天线参数、收发端布局和信号中心频率，以完成仿真设置。
示例性地，基站（BS）为4×8双极化阵列天线，BS位置固定在长廊中保持不变。用户端（User Equipment，UE）为双极化圆柱阵列天线，遍历办公区域过道内的20个点位，各点位以1.2m为间隔均匀排列，所有UE、BS及RIS中心保持等高。
在本实施例中，天线、收发端布局、信号波形等参数设置包括：
步骤1021，在仿真环境中（根据确定的应用场景）确定天线类型、天线极化方式、天线寻径范围；发射端与接收端的点位布局、发射端匹配的发射天线类型、接收端匹配的接收天线类型、接收端接收功率门限；发射信号类型、中心频率和信号带宽。
如图4所示，全局坐标系以场景右下顶点为原点O，两侧墙面延伸方向分别为X轴和Y轴正方向，Z轴垂直于地面，全局坐标系中BS坐标为(26,1.2,1.3)。BS局部坐标系以BS中心为原点O’，BS中心与RIS中心连线方向为Y’轴正方向，垂直地面方向为Z’轴正方向，X’轴方向垂直于Y’轴和Z’轴。UE局部坐标系以UE中心为原点，UE中心至RIS中心连线所在方向为Y”轴正方向，垂直地面方向为Z”轴正方向，X”轴方向垂直于Y”轴和Z”轴。
以BS局部坐标系为参考，设定水平0°-180°，俯仰0°-180°为射线发射范围，以0.25°为间隔均匀发射射线进行寻径。UE1在全局坐标系中的坐标为(17.6,2.4,1.3)，以UE1为起点，沿全局坐标系Y轴正方向每间隔1.2m放置一个接收点位，共计20个（UE1-UE20），以上坐标单位为米。发送端发送信号中心频率为5.4GHz，信号带宽为160MHz。
步骤1022，根据发射信号中心频率确定材料的介电常数，以完成仿真设置。
依据5.4GHz的中心频率，修正环境中采用的玻璃、石膏板、瓷砖、金属等材料的介电常数，完成仿真设置。
步骤S1023，设定仿真传播机制及各个传播机制的最高阶数。
考虑反射和绕射机制，示例性地，最高反射阶数为3阶，最高绕射阶数为1阶。
步骤S1024、设定所需输出的仿真结果类型，仿真结果包括多径的相位、时延和功率三类多径信息以及水平到达角和俯仰到达角。
步骤103，确定智能超表面的部署位置及尺寸，以完成智能超表面构建。
在本实施例中，将未部署RIS的场景中进行射线追踪仿真，将仿真获得的路径损耗与实际测量数据进行对比验证，确保场景构建的准确性。
示例性地，RIS包含24×24个单元，尺寸为624×624mm2。工作角度范围二维±60°，水平3-dB带宽约为14°。RIS中心坐标为(17.6,1.2,1.3)，单位为米。
在RIS板平面上，以半波长间隔放置24×24个接收点位，用于获取RIS处的接收功率。在RIS的中心处，放置1个发射点用于后续RIS-UE链路仿真。
步骤104，判断发射信号是否经由智能超表面反射。
如图2所示，依据是否经由RIS表面反射，对传播环境中的多径分量进行多径分类。一类为经过RIS表面定向反射到达UE的多径MP RIS ；另一类是不与RIS表面产生交互，经由环境中其他面元多次反射或绕射到达UE的多径MP non-RIS 。
步骤105，如果是，则将发射信号经由智能超表面反射到达用户的多径作为第一多径。
步骤106，如果否，则将发射信号不经由智能超表面反射到达用户的多径作为第二多径。
步骤107，分步仿真获取第一多径的多径信息；多径信息包括多径的相位、时延和功率；
示例性地，本步骤包括设定发射端发射天线和智能超表面处接收天线均为工作状态，智能超表面处发射天线和接收端处接收天线均为非工作状态，进行基站-智能超表面段仿真。RIS板水平和垂直方向上各有24个接收点，共计576个。
仿真获得基站至智能超表面上每一个接收点的接收功率和相位，之后在Matlab中叠加RIS最优编码获得的相位，计算RIS处总的接收功率。
根据以下公式计算智能超表面处总的接收功率P RIS ：
。
其中，M为智能超表面水平方向上接收点的总行数，N为智能超表面垂直方向上接收点的总列数，如图3所示，智能超表面共计M×N个接收点；P m,n 为智能超表面第m行，第n列接收点的接收功率；φ m,n 为智能超表面第m行，第n列接收点的相位；Φ m,n 为智能超表面第m行，第n列接收点的编码相位。由于目前射线追踪仿真软件均基于远场假设，因此采用远场编码方式，，k为波数，k=2π/λ，λ为波长，vm,n为智能超表面的中心指向智能超表面第m行，第n列接收点的矢量；vT为智能超表面的中心指向基站的单位矢量；vR为智能超表面的中心指向用户的单位矢量；e为自然常数，j为虚数单位。
将智能超表面作为二次发射源，将智能超表面和用户的连线方向作为反射方向，智能超表面主瓣宽度（水平±7°，俯仰±60°）作为寻径范围，仿真智能超表面和用户链路，得到经由智能超表面反射到达用户的第一多径MP RIS 。需要注意的是，仿真获得的MP RIS 的多径信息中，时延仅包含RIS-UE段路径时延，因此需加上BS-RIS段路径时延。由于BS-RIS为视距场景，所以在计算MP RIS 的时延时加上得到总时延。
根据以下公式计算第一多径的总时延：
。
其中，为第一多径中每条多径在智能超表面和用户段的时延；c为光速；为基站的中心O至智能超表面的中心R的距离，本实施例取8.4m。
步骤108，将智能超表面的材料设置为吸波材料，设定发射端和接收端处收发天线为工作状态，智能超表面处的接收和发射天线为非工作状态，进行基站、智能超表面和用户级联链路仿真，以获取第二多径的多径信息。
步骤109，根据第一多径的多径信息和第二多径的多径信息，提取基站、智能超表面和用户的级联链路的信道冲激响应，得到路径损耗、时延功率谱密度和角度功率谱密度，以分析智能超表面信道时延域和角度域的信道特性。
整合传播环境中所有的多径信息，构建第i个发射天线和第q个接收天线对的信道传输函数H i,q (f)，以表征信号在传输过程中的衰减和失真：
。
其中，L为第i个发射天线和第q个接收天线间多径的总数；第i个发射天线和第q个接收天线间多径包括第一多径和第二多径；p l 为第l条多径的功率；φ l 为第l条多径的相位；τ l 为第l条多径的时延；f为传输信号的频率；e为自然常数，j为虚数单位。
根据用于验证建模方法准确性的测量带宽160MHz和PN序列长度1023得到频域采样间隔∆f为0.156MHz，根据发射信号带宽和时域信号长度对H i,q (f)进行频域采样，得到离散的信道传输函数。
采用快速傅里叶逆变换处理离散的信道传输函数，得到与验证数据具有相同采样率和长度的第i个发射天线和第q个接收天线对的信道冲激响应h i,q 。
将不同接收天线对的信道冲激响应沿天线维度平均，根据以下公式计算发射端和接收端之间的信道冲激响应h(t)：
。
其中，为发射端天线阵列数；/>为接收端天线阵列数。本实施例中/>取值为64，/>取值为32。路径损耗、时延功率谱密度和角度功率谱密度与验证数据的对比结果参照图5至图10。
本发明实施例提供的基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模方法，可用于静态射线追踪仿真软件，支持任意频段和任意场景下的智能超表面信道仿真，丰富了智能超表面的确定性建模方法，可以较低的人力物力和时间成本获智能超表面信道参数，仿真结果的信道特性分析对RIS在实际通信系统中的应用及部署具有指导意义。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模系统，由于该系统解决问题的原理与前述基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模方法相似，因此该系统的实施可以参见基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模方法的实施，重复之处不再赘述。
在另一实施例中，本发明实施例提供的基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模系统，如图11所示，包括：
仿真环境绘制模块10，用于确定仿真环境布局和应用的材料，以绘制仿真环境。
仿真设置完成模块20，用于确定天线参数、收发端布局和信号中心频率，以完成仿真设置。
智能超表面构建模块30，用于确定智能超表面的部署位置及尺寸，以完成智能超表面构建。
判断模块40，用于判断发射信号是否经由智能超表面反射。
第一确定模块50，用于在判断模块确定发射信号经由智能超表面反射的情况下，确定将发射信号经由智能超表面反射到达用户的多径作为第一多径。
第二确定模块60，用于在判断模块确定发射信号不经由智能超表面反射的情况下，确定将发射信号不经由智能超表面反射到达用户的多径作为第二多径。
第一多径信息获取模块70，用于分步仿真获取第一多径的多径信息；多径信息包括多径的相位、时延和功率。
第二多径信息获取模块80，用于将智能超表面的材料设置为吸波材料，设定发射端和接收端处收发天线为工作状态，智能超表面处的接收和发射天线为非工作状态，进行基站、智能超表面和用户级联链路仿真，以获取第二多径的多径信息。
信道特性分析模块90，用于根据第一多径的多径信息和第二多径的多径信息，提取基站、智能超表面和用户的级联链路的信道冲激响应，得到路径损耗、时延功率谱密度和角度功率谱密度，以分析智能超表面信道时延域和角度域的信道特性。
示例性地，所述仿真设置完成模块包括：
第一确定单元，用于在仿真环境中确定天线类型、天线极化方式、天线寻径范围、发射端与接收端的点位布局、发射端匹配的发射天线类型、接收端匹配的接收天线类型、接收端接收功率门限、发射信号类型、发射信号中心频率和发射信号带宽。
第二确定单元，用于根据发射信号中心频率确定材料的介电常数，以完成仿真设置。
第一设定单元，用于设定仿真传播机制及各个传播机制的最高阶数。
第二设定单元，用于设定输出的仿真结果；仿真结果包括多径的相位、时延和功率三类多径信息以及水平到达角和俯仰到达角。
示例性地，所述智能超表面构建模块包括：
接收功率获取单元，用于在智能超表面上以半波长间隔设置接收点位，以获取智能超表面处的接收功率。
第一多径信息获取单元，用于在智能超表面中心处设置发射点，以获取第一多径的多径信息。
示例性地，所述第一多径信息获取模块包括：
第一仿真单元，用于设定发射端发射天线和智能超表面处接收天线均为工作状态，智能超表面处发射天线和接收端处接收天线均为非工作状态，进行基站-智能超表面段仿真。
第二仿真单元，用于仿真获得基站至智能超表面上每一个接收点的接收功率和相位。
第一计算单元，用于根据以下公式计算智能超表面处总的接收功率P RIS ：
。
其中，M为智能超表面水平方向上接收点的总行数，N为智能超表面垂直方向上接收点的总列数，智能超表面共计M×N个接收点；P m,n 为智能超表面第m行，第n列接收点的接收功率；φ m,n 为智能超表面第m行，第n列接收点的相位；Φ m,n 为智能超表面第m行，第n列接收点的编码相位，，k为波数，k=2π/λ，λ为波长，vm,n为智能超表面的中心指向智能超表面第m行，第n列接收点的矢量；vT为智能超表面的中心指向基站的单位矢量；vR为智能超表面的中心指向用户的单位矢量；e为自然常数，j为虚数单位。
第三仿真单元，用于将智能超表面作为二次发射源，将智能超表面和用户的连线方向作为反射方向，智能超表面主瓣宽度作为寻径范围，仿真智能超表面和用户链路，得到经由智能超表面反射到达用户的第一多径。
第二计算单元，用于根据以下公式计算第一多径的总时延：
。
其中，为第一多径中每条多径在智能超表面和用户段的时延；c为光速；为基站的中心O至智能超表面的中心R的距离。
示例性地，所述信道特性分析模块包括：
构建单元，用于构建第i个发射天线和第q个接收天线对的信道传输函数H i,q (f)，以表征信号在传输过程中的衰减和失真：
。
其中，L为第i个发射天线和第q个接收天线间多径的总数；第i个发射天线和第q个接收天线间多径包括第一多径和第二多径；p l 为第l条多径的功率；φ l 为第l条多径的相位；τ l 为第l条多径的时延；f为传输信号的频率；e为自然常数，j为虚数单位。
频域采样单元，用于根据发射信号带宽和时域信号长度对H i,q (f)进行频域采样，得到离散的信道传输函数。
傅里叶逆变换单元，用于采用快速傅里叶逆变换处理离散的信道传输函数，得到与验证数据具有相同采样率和长度的第i个发射天线和第q个接收天线对的信道冲激响应h i,q 。
第三计算单元，用于将不同接收天线对的信道冲激响应沿天线维度平均，根据以下公式计算发射端和接收端之间的信道冲激响应h(t)：
。
其中，为发射端天线阵列数；/>为接收端天线阵列数。
关于上述各个模块更加具体的工作过程可以参考前述实施例公开的相应内容，在此不再进行赘述。
在另一实施例中，本发明提供一种计算机设备，包括处理器和存储器；其中，处理器执行存储器中保存的计算机程序时实现上述基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模方法的步骤。
关于上述方法更加具体的过程可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。
在另一实施例中，本发明提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序；计算机程序被处理器执行时实现上述基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模方法的步骤。
关于上述方法更加具体的过程可以参考前述实施例中公开的相应内容，在此不再进行赘述。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的系统、设备和存储介质而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例中的技术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，本发明实施例中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。
以上结合具体实施方式和范例性实例对本发明进行了详细说明，不过这些说明并不能理解为对本发明的限制。本领域技术人员理解，在不偏离本发明精神和范围的情况下，可以对本发明技术方案及其实施方式进行多种等价替换、修饰或改进，这些均落入本发明的范围内。本发明的保护范围以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模方法，其特征在于，包括：
确定仿真环境布局和应用的材料，以绘制仿真环境；
确定天线参数、收发端布局和信号中心频率，以完成仿真设置；
确定智能超表面的部署位置及尺寸，以完成智能超表面构建；
判断发射信号是否经由智能超表面反射；
如果是，则将发射信号经由智能超表面反射到达用户的多径作为第一多径；
如果否，则将发射信号不经由智能超表面反射到达用户的多径作为第二多径；
分步仿真获取第一多径的多径信息；多径信息包括多径的相位、时延和功率；
将智能超表面的材料设置为吸波材料，设定发射端和接收端处收发天线为工作状态，智能超表面处的接收和发射天线为非工作状态，进行基站、智能超表面和用户级联链路仿真，以获取第二多径的多径信息；
根据第一多径的多径信息和第二多径的多径信息，提取基站、智能超表面和用户的级联链路的信道冲激响应，得到路径损耗、时延功率谱密度和角度功率谱密度，以分析智能超表面信道时延域和角度域的信道特性。
2.根据权利要求1所述的基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模方法，其特征在于，所述确定天线参数、收发端布局和信号中心频率，以完成仿真设置，包括：
在仿真环境中确定天线类型、天线极化方式、天线寻径范围、发射端与接收端的点位布局、发射端匹配的发射天线类型、接收端匹配的接收天线类型、接收端接收功率门限、发射信号类型、发射信号中心频率和发射信号带宽；
根据发射信号中心频率确定材料的介电常数，以完成仿真设置；
设定仿真传播机制及各个传播机制的最高阶数；
设定输出的仿真结果；仿真结果包括多径的相位、时延和功率三类多径信息以及水平到达角和俯仰到达角。
3.根据权利要求1所述的基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模方法，其特征在于，所述确定智能超表面的部署位置及尺寸，以完成智能超表面构建，包括：
在智能超表面上以半波长间隔设置接收点位，以获取智能超表面处的接收功率；
在智能超表面中心处设置发射点，以获取第一多径的多径信息。
4.根据权利要求1所述的基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模方法，其特征在于，所述分步仿真获取第一多径的多径信息，包括：
设定发射端发射天线和智能超表面处接收天线均为工作状态，智能超表面处发射天线和接收端处接收天线均为非工作状态，进行基站-智能超表面段仿真；
仿真获得基站至智能超表面上每一个接收点的接收功率和相位；
根据以下公式计算智能超表面处总的接收功率P RIS ：
；
其中，M为智能超表面水平方向上接收点的总行数，N为智能超表面垂直方向上接收点的总列数，智能超表面共计M×N个接收点；P m,n 为智能超表面第m行，第n列接收点的接收功率；φ m,n 为智能超表面第m行，第n列接收点的相位；Φ m,n 为智能超表面第m行，第n列接收点的编码相位，，k为波数，k=2π/λ，λ为波长，vm,n为智能超表面的中心指向智能超表面第m行，第n列接收点的矢量；vT为智能超表面的中心指向基站的单位矢量；vR为智能超表面的中心指向用户的单位矢量；e为自然常数，j为虚数单位；
将智能超表面作为二次发射源，将智能超表面和用户的连线方向作为反射方向，智能超表面主瓣宽度作为寻径范围，仿真智能超表面和用户链路，得到经由智能超表面反射到达用户的第一多径；
根据以下公式计算第一多径的总时延：
；
其中，为第一多径中每条多径在智能超表面和用户段的时延；c为光速；/>为基站的中心O至智能超表面的中心R的距离。
5.根据权利要求1所述的基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模方法，其特征在于，所述根据第一多径的多径信息和第二多径的多径信息，提取基站、智能超表面和用户的级联链路的信道冲激响应，得到路径损耗、时延功率谱密度和角度功率谱密度，以分析智能超表面信道时延域和角度域的信道特性，包括：
构建第i个发射天线和第q个接收天线对的信道传输函数H i,q (f)，以表征信号在传输过程中的衰减和失真：
；
其中，L为第i个发射天线和第q个接收天线间多径的总数；第i个发射天线和第q个接收天线间多径包括第一多径和第二多径；p l 为第l条多径的功率；φ l 为第l条多径的相位；τ l 为第l条多径的时延；f为传输信号的频率；e为自然常数，j为虚数单位；
根据发射信号带宽和时域信号长度对H i,q (f)进行频域采样，得到离散的信道传输函数；
采用快速傅里叶逆变换处理离散的信道传输函数，得到与验证数据具有相同采样率和长度的第i个发射天线和第q个接收天线对的信道冲激响应h i,q ；
将不同接收天线对的信道冲激响应沿天线维度平均，根据以下公式计算发射端和接收端之间的信道冲激响应h(t)：
；
其中，为发射端天线阵列数；/>为接收端天线阵列数。
6.一种基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模系统，其特征在于，包括：
仿真环境绘制模块，用于确定仿真环境布局和应用的材料，以绘制仿真环境；
仿真设置完成模块，用于确定天线参数、收发端布局和信号中心频率，以完成仿真设置；
智能超表面构建模块，用于确定智能超表面的部署位置及尺寸，以完成智能超表面构建；
判断模块，用于判断发射信号是否经由智能超表面反射；
第一确定模块，用于在判断模块确定发射信号经由智能超表面反射的情况下，确定将发射信号经由智能超表面反射到达用户的多径作为第一多径；
第二确定模块，用于在判断模块确定发射信号不经由智能超表面反射的情况下，确定将发射信号不经由智能超表面反射到达用户的多径作为第二多径；
第一多径信息获取模块，用于分步仿真获取第一多径的多径信息；多径信息包括多径的相位、时延和功率；
第二多径信息获取模块，用于将智能超表面的材料设置为吸波材料，设定发射端和接收端处收发天线为工作状态，智能超表面处的接收和发射天线为非工作状态，进行基站、智能超表面和用户级联链路仿真，以获取第二多径的多径信息；
信道特性分析模块，用于根据第一多径的多径信息和第二多径的多径信息，提取基站、智能超表面和用户的级联链路的信道冲激响应，得到路径损耗、时延功率谱密度和角度功率谱密度，以分析智能超表面信道时延域和角度域的信道特性。
7.根据权利要求6所述的基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模系统，其特征在于，所述仿真设置完成模块包括：
第一确定单元，用于在仿真环境中确定天线类型、天线极化方式、天线寻径范围、发射端与接收端的点位布局、发射端匹配的发射天线类型、接收端匹配的接收天线类型、接收端接收功率门限、发射信号类型、发射信号中心频率和发射信号带宽；
第二确定单元，用于根据发射信号中心频率确定材料的介电常数，以完成仿真设置；
第一设定单元，用于设定仿真传播机制及各个传播机制的最高阶数；
第二设定单元，用于设定输出的仿真结果；仿真结果包括多径的相位、时延和功率三类多径信息以及水平到达角和俯仰到达角。
8.根据权利要求6所述的基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模系统，其特征在于，所述智能超表面构建模块包括：
接收功率获取单元，用于在智能超表面上以半波长间隔设置接收点位，以获取智能超表面处的接收功率；
第一多径信息获取单元，用于在智能超表面中心处设置发射点，以获取第一多径的多径信息。
9.根据权利要求6所述的基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模系统，其特征在于，所述第一多径信息获取模块包括：
第一仿真单元，用于设定发射端发射天线和智能超表面处接收天线均为工作状态，智能超表面处发射天线和接收端处接收天线均为非工作状态，进行基站-智能超表面段仿真；
第二仿真单元，用于仿真获得基站至智能超表面上每一个接收点的接收功率和相位；
第一计算单元，用于根据以下公式计算智能超表面处总的接收功率P RIS ：
；
其中，M为智能超表面水平方向上接收点的总行数，N为智能超表面垂直方向上接收点的总列数，智能超表面共计M×N个接收点；P m,n 为智能超表面第m行，第n列接收点的接收功率；φ m,n 为智能超表面第m行，第n列接收点的相位；Φ m,n 为智能超表面第m行，第n列接收点的编码相位，，k为波数，k=2π/λ，λ为波长，vm,n为智能超表面的中心指向智能超表面第m行，第n列接收点的矢量；vT为智能超表面的中心指向基站的单位矢量；vR为智能超表面的中心指向用户的单位矢量；e为自然常数，j为虚数单位；
第三仿真单元，用于将智能超表面作为二次发射源，将智能超表面和用户的连线方向作为反射方向，智能超表面主瓣宽度作为寻径范围，仿真智能超表面和用户链路，得到经由智能超表面反射到达用户的第一多径；
第二计算单元，用于根据以下公式计算第一多径的总时延：
；
其中，为第一多径中每条多径在智能超表面和用户段的时延；c为光速；/>为基站的中心O至智能超表面的中心R的距离。
10.根据权利要求6所述的基于分步仿真的智能超表面信道射线追踪建模系统，其特征在于，所述信道特性分析模块包括：
构建单元，用于构建第i个发射天线和第q个接收天线对的信道传输函数H i,q (f)，以表征信号在传输过程中的衰减和失真：
；
其中，L为第i个发射天线和第q个接收天线间多径的总数；第i个发射天线和第q个接收天线间多径包括第一多径和第二多径；p l 为第l条多径的功率；φ l 为第l条多径的相位；τ l 为第l条多径的时延；f为传输信号的频率；e为自然常数，j为虚数单位；
频域采样单元，用于根据发射信号带宽和时域信号长度对H i,q (f)进行频域采样，得到离散的信道传输函数；
傅里叶逆变换单元，用于采用快速傅里叶逆变换处理离散的信道传输函数，得到与验证数据具有相同采样率和长度的第i个发射天线和第q个接收天线对的信道冲激响应h i,q ；
第三计算单元，用于将不同接收天线对的信道冲激响应沿天线维度平均，根据以下公式计算发射端和接收端之间的信道冲激响应h(t)：
；
其中，为发射端天线阵列数；/>为接收端天线阵列数。
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113765581A (zh) * | 2021-09-27 | 2021-12-07 | 北京理工大学 | 基于压缩感知与波束对齐的ris快时变信道估计方法 |
| CN114584238A (zh) * | 2022-03-07 | 2022-06-03 | 东南大学 | 一种面向智能超表面无线通信的射线追踪信道建模方法 |
| CN115580364A (zh) * | 2022-10-14 | 2023-01-06 | 东南大学 | 一种智能超表面技术辅助无人机信道建模方法 |
| CN115913291A (zh) * | 2022-10-28 | 2023-04-04 | 中国矿业大学 | 一种面向煤矿井下智能超表面无线通信的非视距信道建模方法 |
| CN116032401A (zh) * | 2023-01-09 | 2023-04-28 | 山东师范大学 | 空中irs辅助的车对车通信信道仿真方法及系统 |
| US20230176174A1 (en) * | 2020-04-27 | 2023-06-08 | Nokia Technologies Oy | UE Positioning Aided by Reconfigurable Reflecting Surfaces Such as Intelligent Reflecting Surfaces (IRS) |
-
2023
- 2023-08-28 CN CN202311084059.9A patent/CN116781193B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20230176174A1 (en) * | 2020-04-27 | 2023-06-08 | Nokia Technologies Oy | UE Positioning Aided by Reconfigurable Reflecting Surfaces Such as Intelligent Reflecting Surfaces (IRS) |
| CN113765581A (zh) * | 2021-09-27 | 2021-12-07 | 北京理工大学 | 基于压缩感知与波束对齐的ris快时变信道估计方法 |
| CN114584238A (zh) * | 2022-03-07 | 2022-06-03 | 东南大学 | 一种面向智能超表面无线通信的射线追踪信道建模方法 |
| CN115580364A (zh) * | 2022-10-14 | 2023-01-06 | 东南大学 | 一种智能超表面技术辅助无人机信道建模方法 |
| CN115913291A (zh) * | 2022-10-28 | 2023-04-04 | 中国矿业大学 | 一种面向煤矿井下智能超表面无线通信的非视距信道建模方法 |
| CN116032401A (zh) * | 2023-01-09 | 2023-04-28 | 山东师范大学 | 空中irs辅助的车对车通信信道仿真方法及系统 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| CHENG-XIANG WANG: ""Ray Tracing Based 6G RIS-Assisted MIMO Channel Modeling and Verification"", 《 2023 IEEE/CIC INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMMUNICATIONS IN CHINA (ICCC)》, pages 1 - 3 * |
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Address after: Room 312, building B, Xingzhi Science Park, No. 6 Xingzhi Road, Nanjing Economic and Technological Development Zone, Jiangsu 210046 Patentee after: Nanjing Jiexi Technology Co.,Ltd. Country or region after: China Address before: Room 312, Building B, Xingzhi Science and Technology Park, No. 6 Xingzhi Road, Nanjing Economic and Technological Development Zone, Nanjing, Jiangsu Province, 210000 Patentee before: NANJING JIEXI TECHNOLOGY Co.,Ltd. Country or region before: China |
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| CP03 | Change of name, title or address |