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多天线无线信道仿真与建模方法
2008年2月1日 14:51    泰尔网    评论()    
作 者:杜加懂 林辉

    摘要多入多出(MIMO技术由于可以提高频谱利用率、系统容量和通信质量而被3G和B3G/4G系统所采用,选择合适的信道仿真模型对于测试MIMO技术在系统中的性能也就越来越重要。本文介绍了MIMO信道各种仿真与建模方法。

    1、引言

    新一代移动通信(B3G/4G,)将可以提供高达100Mbit/s甚至更高的数据传输速率,支持的业务从语音到多媒体,包括实时的流媒体业务。数据传输速率可以根据这些业务的需要而动态调整。但是又要求所花费用尽可能的低,这就需要提高频谱利用率,在有限的频谱上实现通信的高速率、大容量和高质量。MIMO技术充分开发了无线信道的空间特性,可以在不增加频谱资源和发射功率的情况下,大幅度地提高频带利用率、系统容量和业务的可靠性。现在,MIMO技术已经被3GPP的高速下行分组接入技术(HSDPA)、无线局域网(WLAN)IEEE802.11和无线城域网(WMAN)IEEE802.16标准所采用。

    任何无线通信系统的标准都需要指定一个信道模型作为性能评估和比较的基础,而该模型必须充分体现出目标应用信道的各种特性。由于MIMO技术优势是建立在空间特性的利用上,所以MIMO的信道模型必须充分模拟信道的各种空间特性。

    2、MIMO信道模型的发展

    在早期MIMO信道模型研究中,为简化分析,通常假设天线阵列周围存在大量散射物,且天线元间距大于半波长,不同天线的信道衰落是不相关的。在仿真中通常利用3GPP中的TU信道来模拟MIMO信道,各个TU信道是独立产生,相互之间独立,即相关系数为零。

    随着MIMO信道研究的发展和趋于成熟,人们发现随着MIMO信道相关性逐渐增强,MIMO信道的容量将急剧下降。当信道存在相关性时,早期部分将MIMO技术研究成果应用于无线通信系统中时,性能将急剧降低甚至于不能正常工作,而在现实环境中具有相关性或相关性强的MIMO信道环境又大量存在,所以在MIMO信道的研究中要考虑建立接近实际信道环境的MIMO信道模型。下面简要介绍在3G以及B3G/4G系统中采用的MIMO信道模型。

    3GPP在TR25.996中提出的SCM信道模型是为载频2GHz、带宽5MHz系统设计的,它是基于散射随机假设建立的信道模型,基本原理是利用通过统计得到的信道特性,如时延扩展、角度扩展等来得到信道系数并通过在公式中引入天线间距得到信道之间的相关性。主要定义了3种场景,即市郊宏小区、市区宏小区和市区微小区。在3GPPLTE中采用的也是这种SCM信道模型,只不过实现方法从原来的基于几何统计法简化成为相关矩阵法。

    在未来B3G/4G系统中所采用的SCME信道模型是SCM信道模型的扩展。扩展保持简便性和向后兼容性,即SCME信道模型要能够向后兼容SCM,这样就保持了模型的一致性和可比性。信道扩展是因为在IMT-Advanced系统中带宽扩大到20~100MHz,所需要的抽样频率也大大提高,每条链路能分辨的延迟数目也随之增大,SCM模型6条延迟路径不再满足系统的需要。

    在欧盟WINNER项目中,采用的是WINNER信道模型。它的原理以及建模方法同SCME一样,采用的是射线叠加法。它利用信道的统计特性在移动台和基站周围撒散射体组,来模拟实际电磁波的反射、折射等,从而实现对实际信道的模拟。

    在丹佛举行的第20次ITU-RWP8F会议上讨论并通过了由爱立信、诺基亚和西门子联合提交的关于IMT-AdvancedMIMO信道模型。此信道模型是从WINNER信道模型发展而来,只是对于应用场景进行了重新的定义以及各个场景的参数做了相应的改动,其基本的建模方法并没有发生变化,采用的是基于几何统计建模方法。

    在未来MIMO信道的建模中,在静态考虑各个信道之间的相关性的基础上,还会引入移动台以及散射体移动对信道的影响,也就是所说的动态MIMO信道建模。随着移动台和散射物体的移动,接收和发射角度(即DOA和AOA)会时时发生变化,信道的角度功率谱的改变会使信道之间的相关性发生相应地改变,动态建模就是要跟踪这种变化从而更加精确地模拟实际环境中MIMO信道。

    3、仿真模型建立方法

    MIMO信道模型主要分3类,即统计性模型(经验模型)、确定性模型和半确定性模型。

    3.1统计性模型

    统计性模型是基于信道各种统计特性建立的信道模型。在实际传播环境中,存在着大量具有相同或相似传播特性的小区,对这些小区进行实际测量,归纳出信道各种重要的统计特性(如时延扩展、角度扩展等)及信道参数的概率密度分布,利用这些统计信息建立适用范围较广的空间信道模型。典型方法如基于试验测量的冲激响应法,这是一种完全随机的方法。

    统计性模型的优点在于模型的复杂度较低,具有一定的通用性;缺点是和实际的信道有较大偏差,这是因为模型的各种参数是用各自统计特性随机生成,随机生成的参数和实际测量的参数可能会有比较大的差别。

    这类模型主要有李氏模型、离散均匀分布模型、高斯广义稳态非相关散射模型等。

    3.2确定性模型

    随着移动用户和移动业务的增加,微蜂窝、微微蜂窝系统得到广泛应用,这些系统的小区半径大大减小,小区间的统计相似性消失,从而使传统的统计模型失效。因此,必须建立有效的、精确的电波传播预测模型来分析这些系统内电波传播特性。确定性模型就是为了满足这种需求建立起来的。

    确定性模型是基于实际环境测量建立的信道模型。它要求得到信道环境的详细信息,如建筑物和自然界物体(石头、树木等)精确的位置、大小以及分布等。确定性模型的基本思想就是如果传播环境的详细信息可以得到,那么无线传播就可以看成一个确定过程;它可以确定空间任一点的各种空时特性。这类信道模型主要用于小区规划。

    确定性模型实现方法主要有射线跟踪技术、几何绕射和一致性劈绕射理论的方法,以及时域有限差分(FDTD)法。目前,运用最为广泛的是基于几何光学和一致性几何绕射理论的射线跟踪技术。射线跟踪的基本思想是:将发射点视为点源,其发射的电磁波作为向各个方向传输的射线,对每条射线进行跟踪,在遇到阻碍物时按反射、折射或绕射来进行场强计算,在接收点将到达该点的各条射线合并,从而实现传播预测。射线跟踪可以得到每条路径的幅度、时间延迟和到达角,以预测信号电平、时域色散和信道冲激响应,随之一系列参数如功率延迟谱、均方根延迟扩展和相关带宽等就可确定。射线追踪技术还能够结合天线的辐射图,分别考虑辐射图对每条射线的影响。

[1]  [2]  编 辑:张翀
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