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无线宽带信道模型的仿真与验证
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无线宽带信道模型的仿真与验证
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多输入多输出宽带时变信道分布散射模型研究
文章编号多输入多输出宽带时变信道分布散射模型研究蕊1张利军1原梦钰2康士峰1赵振维1张1中国电波传播研究所,电波环境特性及模化技术重点实验室,山东青岛2661072上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海200240摘要基于多输入多输出MIMO窄带分布式散射模型和KRONECKER信道模型,导出了宽带分布式散射模型的信道冲激响应矩阵,并利用蒙特卡洛方法和离散傅里叶变换,分别得到随机的时域信道矩阵和频域信道矩阵,建立了MIMO宽带分布式散射模型。在此基础上,通过对复高斯白噪声进行多普勒滤波的方法,实现了对MI2MO时变、宽带信道时域衰落特性的仿真。上述结果可用于分析和评估MIMO宽带移动通信系统的性能。关键词MIMO分布式散射模型宽带时变信道容量多普勒滤波中图分类号NT011文献标志码A过描述发射和接收站之间双向多径传播来表征一个传播环境。物理模型可以明确给出传播参数,如信号的复幅度、到达角、离开角以及多径延迟等,更精细的模型还可以考虑极化和时变特性。物理模型与天线配置如天线方向图、数目、几何阵列等以及系统带宽无关。典型的物理模型有射线追踪模型RT、基于几何的随机信道模型GSCM等,其中RT属于确定性的物理模型,得到了广泛的研究223。相对于物理模型,解析模型不明确考虑电波传播,利用数学或解析的方法,表征单独的发射和接收天线之间的信道脉冲响应等效于信道传输函数,单独的脉冲响应包含于MIMO信道矩阵。解析模型在系统和算法的发展和验证中应用非常广泛。解析模型又可分为基于传播的模型和基于相关的模型,其中,获得广泛应用的KRONECKER模型和WEICHSELBERGER模型就是基于相关的解析模型。尽管在MIMO信道和传播建模领域已经取得了很大进步,但仍有一些测量中出现的效应,现有的模型无法解释,如多次散射现象、孔径效应、弥散多径分量、极化和时变现象等。分布式散射模型4是一种解析模型,可用于室外和室内场景526,解释传播中出现的孔径信道,但它仅是一种窄带模型,且没1引言通过在发射和接收端同时使用天线阵列,MI2MO技术可以在不增加系统带宽和发射功率的情况下,显著提高信道的容量。MIMO系统大容量、高质量的信息传输以及MIMO系统使用的各种信号处理算法的性能都极大地依赖于MIMO信道的特性,而在宽带、高频、高速移动的条件下,MIMO无线传播信道显得十分复杂。因此,建立与实际传输环境相符合的无线MIMO信道仿真模型是非常有必要的。过去几十年中,MIMO无线信道的建模研究获得了很大的关注。最初的研究假设MIMO信道是一个空间独立同分布IID平坦衰落信道,这种信道模型适用于散射体丰富的窄带场景。然而,人们很快发现,实际的MIMO信道大多数情况下具有一定的空间相关性,同时宽带系统的引入也出现了信道的频率选择性衰落问题。最初的简单模型已经不能体现实际传播环境,越来越多更加复杂和精细的信道模型被提出来。根据文献1中的分类方法,现有的MIMO信道模型可被分为物理模型和解析模型两大类。物理模型基于电磁波传播的基础,通收稿日期基金项目国家科技重大专项新一代宽带无线移动通信网003202联系人张蕊E2MAILECHOZHANGRUISINACOM74电波科学学报第26卷有考虑信道的时变特性。为了获取更大的传输速率,现代通信系统的带宽越来越宽,窄带近似已不再合适,而且,移动台的高速运动使得信道时变特性不容忽略。现有的分布式散射模型已无法满足实际需求,因此,有必要对其进行扩展。本文研究了宽带时变情况下的分布式散射模型,扩展了模型的应用范围。描述了分布式散射模型,介绍了宽带的扩展方法,宽带仿真假设信道功率延迟剖面为负指数分布。采用多普勒滤波的方法对时变特性进行了仿真。矩阵的第M,K个元素可以表示为S16E2ΠJKMDCOS2ΘI/ΛΠ2RΘ,DM,KSI1式中S为散射体数目D是天线阵列元素间的距离ΘI是第I个散射体的波达方向。除了均匀分布,波的到达方向还可以假设为其它分布,如高斯分布、拉普拉斯分布等。发射和接收端的相关矩阵由本地角度扩展、天线波束宽度和天线间距决定。如果相关矩阵是降秩的,则MIMO信道矩阵也是降秩的。反之,则不然。即使链路两端的衰落都是不相关的,如发射和接收2分布式散射模型简介分布式散射模型47是一个描述室外MIMO传播信道的窄带模型。该模型把信道传输矩阵表征为发射和接收端散射体半径、收发端距离、天线波束宽度和间距的函数。图1为一个非视距NLOS的室外传播场景。端相关矩阵都是单位阵,即RΘ,DIN、RΘ,DIN,TTTRRRMIMO信道矩阵还是有可能是降秩的,因为信道矩阵的秩还受虚拟阵列相关矩阵RΘ,2D/S控制。SRRΘ,2DR/S和角度扩散ΘS、接收端散射体的间距有关。S虚拟阵列的角度扩散定义为TANΘS/2DT/R3当收发阵列间的距离R远大于发射、接收处散射体的扩散半径DT,DR时,虚拟阵列的相关矩阵就是降秩,因此,MIMO信道也是降秩的。收发端都呈现出低的衰落相关性,整个信道却呈现出低秩和低的信道容量,这就是“针孔”PINHOLE效应或“锁孔”KEYHOLE效应。根据RΘ,2D/S,RΘ,D,RΘ,D的秩特SRTTRR性,信道矩阵可分为3种极限情况,即不相关高秩模型UHR、不相关低秩模型ULR和相关低秩模型CLR。锁孔效应就属于ULR模型。图1分布式散射模型传播场景示意图3模型的宽带扩展为了实现更高的数据传输速率,现代通信系统假设发射和接收端的天线数目分别为NT和NR,发射和接收天线周围都有散射体,且收发天线到散射体的距离足够大,可以应用平面波近似。假设收发端的散射体数目均为S,且S的数目足够大,可以产生随机的衰落。接收天线处的散射体可以看成是收发端之间的虚拟天线阵列。基于上面的假设,MIMO信道传输函数可以表示为9对带宽需求越来越大,如IMT2ADVANCED的带宽可达到100MHZ。对于宽带信道,传统的频率平坦性衰落的窄带模型已经不再适用,因此,有必要将分布式散射模型扩展到宽带场景。对于窄带MIMO,假设发射功率平均分配,信道的瞬时容量单位为B/S/HZ可以表示为4INRΡHHH1CLOG2DET4HZNTS式中H是一个NRNT维的信道矩阵INR代表1R1/21/2T/21ΘR,DRGRRΘS,2DR/SGTRΘT,DTNR维的单位阵Ρ是每个接收天线处信噪比SNRH代表HERMITIAN转置,即共轭转置。矩阵H的每个元素都是零均值、单位方差循环对称的复高斯随机变量,即HM,N～CN0,1,M1,2,S式中1是归一化因子GTSNT和GRNRSS为IID零均值复高斯变量RΘR,DR,RΘS,2D/S,RΘT,DT分别为发射端、虚拟阵列和接收端的相关矩阵。如果电磁波的到达方向满足均匀分布,则相关,NT1H是随机的,信道容量C,NR,N1,2,也是随机的。实际应用时,经常用C的累积分布函第1期张蕊等多输入多输出宽带时变信道分布散射模型研究75数CDF表征MIMO信道的容量特性。对于宽带系统,
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