一種融合智能天線的MIMO無線信道建模方法與流程

本發明涉及無線通信技術領域，特別涉及一種融合智能天線的mimo無線信道建模方法。

背景技術：

mimo(multiple-inputmultiple-output)技術作為新一代移動通信中的關鍵技術，它在提高無線通信系統容量與可靠性方面顯示出了巨大的優勢。借助于充分散射的傳播環境，mimo系統能建立起并行傳輸子信道，在不增加系統帶寬與發射功率的前提下，成倍地提高通信系統容量與可靠性。

mimo系統的性能，在很大的程度上受無線傳播環境的影響，因此，了解和掌握各種傳輸環境中mimo信道的特性，對實現mimo系統潛在的巨大信道容量、選擇合適的系統結構和設計優良的信號處理算法至關重要。

mimo無線信道模型研究作為mimo技術中的一項基礎性研究，對mimo技術的發展起著決定性的作用。首先，mimo信道模型的研究為人們優化多天線排布指明了方向。其次，mimo空時碼方案都是在特定的信道模型下設計的，其性能需要在合理信道模型下加以驗證與優化。另外，mimo信道具有自身的特性，對這些特性的研究有助于人們研究性能更佳、更為簡便的信道估計算法，也有助于設計合理的信道反饋方案。由于mimo信道模型的重要性，對它的研究一直是mimo無線傳輸技術中的研究熱點之一。

mimo信道是一個矩陣信道，無論采用何種建模方法，首先應該能準確地反映實際mimo無線衰落信道的時域和頻域的衰落統計特征(信道衰落系數)；其次，還應該能夠比較準確地描述引入了多元天線陣列后的信道空域衰落統計特征，特別是信道的空間相關特性。

目前用于mimo信道建模的方法主要有兩大類：一類是確定性衰落信道建模方法，這類方法基于對特定傳播環境的準確描述，具體又可分為基于沖激響應測量數據的方法和基于射線跟蹤的建模方法。另一類建模方法是基于統計特征的建模方法，與確定性建模方法相比，這類建模方法試圖利用統計平均的方法重新產生觀察到的mimo信道的衰落現象，具體包括基于幾何分布統計建模、參數化建模和基于衰落相關特性建模等方法。

現有的眾多mimo信道建模方法考慮的都是基于陣元通道的普通mimo結構。然而，隨著應用的需要，mimo的結構正不斷地發生變化。一種熱門趨勢是通過在mimo中引入智能天線技術(smartantenna,sa)，利用智能天線在空間分辨力上的優勢，降低mimo子信道的空間相關性并抑制空間干擾，從而進一步提高了通信的可靠性和有效性。在這種融合了智能天線的mimo中，除了天線間的相關性，在各智能天線的波束之間也存在一定的相關性，因而其信道的空間特性將不同于普通mimo。顯然，對于這種特殊的mimo結構，現有的針對普通mimo的信道模型將不再適用。

技術實現要素：

本發明針對在接收端融合智能天線的mimo通信結構(簡稱mimo－sa)，提出了一種相應的信道建模方法。本發明方法在模擬信道時，充分考慮了發送端陣元間的相關性和接收端波束間的相關性兩種影響子信道空間獨立性的因素，能夠很好的逼近實際的mimo－智能天線融合系統的傳播信道。

為實現上述目的，本發明是采用如下技術方案予以實現的。

一種融合智能天線的mimo無線信道建模方法，包括以下步驟：

步驟1：建立發送端天線相關矩陣：計算發送端任意兩個天線之間的空間相關系數，進而構建發送端的天線相關矩陣。

用p(θ)表示發送端信號的角度功率譜(pas)，發送端任意兩個間距為d的天線之間的空間相關系數為：

其中，z＝2πd/λ(λ為信號波長，d/λ表示歸一化天線間距)，j為虛數單位，θ表示發送端的信號離開角。

用(1≤m1≤m，1≤m2≤m，m表示發送端的天線數)表示發送端第m1根和第m2根天線之間的相關系數，則經計算共可得m²個天線相關系數，進而可構造如下的天線相關矩陣：

顯然，在rtx中，且符號(·)^*表示求復數的共軛。因此在計算相關系數時，只需計算不同天線之間的相關系數，且在計算時，可由變換求得。

步驟2：建立接收端波束相關矩陣：計算接收端任意兩個智能天線波束之間的空間相關系數，進而構建接收端的波束相關矩陣。

用p(φ)表示接收端信號的pas，φ為接收端的信號到達角，則接收端第n1個和第n2個波束之間的空間相關系數由下式確定：

其中，d表示兩個智能天線的距離，fn1(φ)和fn2(φ)為兩個智能天線的功率方向圖，n為接收端智能天線的數目。

智能天線的功率方向圖可由下式確定：

fn(φ)＝|a(φn)^ha(φ)|，n＝1,2,...,n

其中，φn是第n個智能天線的波束指向，a(·)表示智能天線的導向矢量，由智能天線的幾何結構和方向確定，φn表示智能天線的波束指向，n為智能天線標識符，即a(φ)、a(φn)分別為智能天線在方向φ、φn上的導向矢量。

由計算出的n²個波束相關系數，構造如下的波束相關矩陣：

步驟3：建立mimo－sa信道的整體相關矩陣：

利用發送端天線相關矩陣rtx和接收端波束相關矩陣rrx，建立mimo－sa信道的整體相關矩陣：

其中，表示kronecker積。

步驟4：計算mimo－sa信道的空間相關成形矩陣：對mn×mn的整體相關矩陣rmimo-sa進行cholesky分解得到一個對稱映射矩陣c，c即為mimo－sa信道的空間相關成形矩陣，即

rmimo-sa＝cc^t

步驟5：生成空間獨立mimo的信道衰落系數：利用單輸入單輸出(siso)信道仿真模型生成獨立同分布(i.i.d)mimo子信道的衰落系數。用l表示系統可分辨的時延路徑數，則對于m×n維的mimo信道結構，一共將產生l組m×n路獨立的信道衰落系數。

步驟6：根據信道的功率延時分布(pdp)，對不同的時延路徑進行功率分配。

步驟7：計算所有延時路徑的信道系數矩陣：由mimo信道的時頻衰落特性和空間相關成形矩陣c，計算mimo－sa信道所有時延路徑的信道系數矩陣，第l條徑(時延路徑)的信道系數矩陣可由下式確定：

式中，vec(·)表示矩陣向量化運算。pl是第l條徑的平均功率，由功率時延分布決定。m×n路的衰落系數元素為零均值單位方差的獨立同分布復高斯隨機變量，反映了mimo信道的時頻衰落特性。cl表示矩陣c的第l個列向量。

步驟8：建立mimo－sa信道矩陣：按照頻率選擇性信道的抽頭延遲線結構，由l條時延路徑的信道系數矩陣h1,h2,...,hl和路徑時延建立如下的mimo－sa信道矩陣：

其中，τl表示第l條徑的路徑時延。

本發明方法針對接收端融合智能天線的mimo結構，以波束為接收通道，簡化了信道結構。該信道建模方法同時考慮了信道的空域、時域和頻域相關性。尤其是在模擬信道的空域相關性時，考慮了智能天線波束間的相關特性，更加真實的反應了實際的信道特征。

附圖說明

圖1是mimo－sa信道結構示意圖；

圖2是mimo－sa信道路徑信道系數矩陣結構示意圖；

圖3是mimo信道的抽頭延遲線模型示意圖。

具體實施方式

為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚，下面結合實施方式和附圖，對本發明作進一步地詳細描述。

實施例模擬通信上行鏈路(移動端發送－基站端接收)的傳輸環境，其信道空間結構如圖1所示。其中，移動端(ms)用m＝3根均勻線性排列的全向天線發送信息，相鄰天線的歸一化距離為8。基站端(bs)用n＝3個智能天線波束定向接收信息，3個智能天線等間距(歸一化間距為5)、線性排列，且每個智能天線都是歸一化陣元間距為0.5，陣元數為ki＝3的均勻線陣。移動端的天線和基站端的智能天線波束在空間構成了一個“3×3”的mimo信道結構。按照3gpp標準，移動端pas類型設為均勻分布，基站端pas類型設為截短拉普拉斯分布。其它，如路徑數目、各路徑時延及相對功率等也參照3gpp標準。

用實施例mimo－智能天線融合系統的信道建模如圖2所示：

步驟1.構造移動端天線相關矩陣：計算移動端不同天線之間的空間相關系數，進而構建移動端的天線相關矩陣。

ms端的pas為均勻分布，即

p(θ)＝q,θ∈[θ0-δ,θ0+δ]

其中，θ0表示發送端信號的平均離開角，δ表示角度擴展，q＝1/2δ為歸一化常數，由表達式決定，即取q值使p(θ)滿足概率密度積分為1。

ms端任意兩個全向天線之間的空間相關系數由下式確定：

其中，z＝2πd/λ(λ為信號波長，d/λ表示歸一化天線間距)。

設表示發送端第m1根和第m2根天線之間的相關系數，利用上式首先計算出即

然后利用共軛對稱性得到：

最終可構造如下的天線相關矩陣：

步驟2.構造bs端的波束相關矩陣：計算bs端不同智能天線波束間的空間相關系數，進而構建接收端的波束相關矩陣。

bs端的pas為截短拉普拉斯分布，即

式中，φ0表示接收端信號的平均到達角，δ表示角度擴展，

首先計算bs端每個智能天線的功率方向圖：設第n個智能天線的波束指向為φn，則它的功率方向圖為

fn(φ)＝|a(φn)^ha(φ)|，n＝1,2,3.

其中，是該智能天線在方向φn上的導向矢量。

則接收端第n1個和第n2個波束之間的空間相關系數由下式確定：

其中，d表示這兩個智能天線之間的距離，和為兩個智能天線的功率方向圖。

由上式可計算出9個波束相關系數，然后構造如下的波束相關矩陣：

步驟3.建立mimo－sa信道的整體相關矩陣：

利用移動端的天線相關矩陣rtx和基站端的波束相關矩陣rrx，建立mimo－sa信道的整體相關矩陣：

步驟4.計算mimo－sa信道的空間相關成形矩陣：對9×9的整體相關矩陣rmimo-sa進行cholesky分解得到一個對稱映射矩陣c，c即為mimo－sa信道的空間相關成形矩陣，即rmimo-sa＝cc^t。

步驟5.生成空間獨立mimo的信道衰落系數：利用改進的jakes模型生成獨立同分布mimo子信道的衰落系數(幅度服從瑞利分布，相位服從均勻分布)。假設存在l條可分辨的時延路徑，則對于3×3維的mimo結構，一共將產生l組3×3路獨立衰落信道系數。

步驟6.按照3gpp標準的pdp，完成對不同時延路徑的功率分配。

步驟7.計算所有時延路徑的信道系數矩陣：由mimo信道的時頻衰落特性和空間相關成形矩陣c，計算mimo－sa信道所有時延路徑的信道系數矩陣，第l條徑的信道系數矩陣可由下式確定：

其中，vec(·)是矩陣向量化運算。pl是第l條徑的平均功率，由功率延遲分布決定。其元素為零均值，單位方差的獨立同分布復高斯隨機變量。

步驟8.建立mimo－sa信道矩陣：按圖3所示的抽頭延遲線模型構建mimo頻率選擇性信道，由l條路徑的信道系數矩陣h1,h2,...,hl和路徑延時建立如下的mimo－sa信道矩陣：

其中，時延參數τl取值參照3gpp標準。

以上所述，僅為本發明的具體實施方式，本說明書中所公開的任一特征，除非特別敘述，均可被其他等效或具有類似目的的替代特征加以替換；所公開的所有特征、或所有方法或過程中的步驟，除了互相排斥的特征和/或步驟以外，均可以任何方式組合。