毫米波信道的分析.docVIP

信道建模[1] 确定性信道建模 确定性建模的方法可以分成三种:封闭方法、经验方法(基于测量结果)和射线跟踪的方法。使用封闭方法的最好实例就是研究两径信号模型。这种方法的缺点是不能表现环境的真实场景。经验方法是在特定的环境下,从信道测量获取的数据当中提取信道参数。这种方法的结果虽然非常精确,但这种准确性是以海量数据带来的高复杂性为代价。经验方法的缺点是只能局限于特定的地点,不能与物理传输过程相结合。 随机性信道建模 随机性信道建模是信道建模中最常用的方法,这种建模方法的优点是实现了复杂性和准确性之间的良好均衡。相对于确定性建模,随机性信道建模复杂度更低,而且可以提供足够精确的信道信息。随机性信道建模基于在实际环境中收集的测量数据,目的是为了得到一个具有代表性的统计性信道。通过分析测量数据,可以推导出信道的概率密度数以及其他主要的信道参数。信道的概率密度函数和它相关联的信道参数可以用来生成信道冲激响应。随机性信道建模的一个主要特征是可以通过设置信道参数的值来模拟不同的场景,前提是这些场景的信道具有相同的概率密度函数。 信道特征 大尺度特征[1] 大尺度信道特征包括路径损耗和阴影效应。 (1) 路径损耗 路径损耗被定义为信号接收功率与信号发射功率的比值,通常用来描述平均功率的衰减值。与低频信号相比,60GHz信号遭受的路径损耗更加严重。与5GHz系统相比,60GHz系统在自由空间的路径损耗增长了接近22dB。 此外,与窄带系统(比如IEEE802.11a/b/g/n)的路径损耗相比,宽带系统的路径损耗与距离和频率都有关。但是目前还没有任何文献介绍60GHz系统与频率相关的路径损耗模型。为了简化模型,我们通常只采用与距离相关的路径损耗模型(忽略频率对路径损耗的影响)。将路径损耗表示为一个与距离相关的函数。 为了简化模型，采用与距离相关的路径损耗模型（忽略频率对路径损耗的影响），路径损耗可以表示为一个与距离相关的函数，用如下公式表示： 其中，代表参考距离，n代表路径损耗因子，代表在参考距离的路径损耗，代表在相对距离上的路径损耗。通常情况下，参考距离取为1米。 一般来说,实验室(反射比较多,衰减更髙)在NLOS环境下的路径损耗因子比办公室(衍射比较多)环境下的路径损耗因子要高。 路径损耗因子与很多因素有关: 第一,在同一环境下,因为天线种类,环境中物体分布,发送天线和接收天线高度的不同,路径损耗因子也会有很大的差别。 第二,如果通信链路一端或者两端的天线方向性降低的话,路径损耗因子会增加。这是因为当天线方向性降低时,多径效应会变得更加突出。较大的房间尺寸也会带来较大的路径损耗因子,因为尺寸大同样也会增大时延。 第三,天线的高度对路径损耗因子值的大小也会有很重要的影响。随着天线高度增大,发送端和接收端之间更容易形成LOS路径, 路径损耗因子值会急剧下降。 最后,在同样的测量环境中,与同极化信号相比,交叉极化在信号传输时路径损耗增加更加明显。同极化信号传输的路径损耗近似等于自由空间路径损耗。 (2)阴影效应 电波在传输过程中受到移动台的阻挡,会形成接收区域上的半盲区,这种移动台接收点场强中值的起伏变化叫阴影效应(随移动台位置变化而改变)。测量结果表明,如果在传输路径中存在人体移动,由移动人体带来的路径损耗高达18到36dB。在这种情况下,阴影效应持续时间也相对较长,甚至可以达到几百毫秒。随着环境中人数的增加,阴影效应也会相应加强。 小尺度特征[1] 小尺度衰落(快速衰落)是由到达接收端的具有随机相位的多径信号造成的。它会带来一段距离(少于10个波长)上信号幅度的剧烈变化。超出这段距离,小尺度衰落可以近似看作叠加在大尺度衰落上。 (1)簇的数目 簇的数目在信道建模当中是一个很重要的参数。簇被定义为以相同角度同时到达的径的集合。目前存在很多方法来进行不同簇的识别,簇的数目服从泊松分布并且可以用簇的平均数i来表征。簇的平均数目可以通过目测估算出,值的范围一般为3至14。 (2)到达时间 簇和簇内径的到达时间都服从泊松分布。可以用两个独立的指数概率密度函数描述簇的到达时间和径的到达时间。每一簇的到达时间都是一个指数分布随机变量,并且与前一簇的到达时间有关。 (3)到达角 簇的到达角代表簇内所有径的平均到达角。另一方面,在同一簇中的所有径的到达角服从零均值高斯分布或者零均值拉普拉斯分布。 参考文献 [1] 张鹏. 60GHz 系统的 LOS 信道与 NLOS 信道性能分析[D]. 北京邮电大学, 2013. [2] ieee802.11ad-channel-models-for-60-ghz-wlan-systems [3] 李戈. 60GHz 通信系统关键技术仿真[D]. 电子科技大学, 2013. [4] 蒙炜. 降雨环境下毫米波 MIMO 信道空