無線信道建模中IMT—A信道模型的優(yōu)化方式

【摘要】本文主要介紹了TD-LTE無線信道建模中需要考慮的因素中關(guān)于如何優(yōu)化IMT-A信道模型使其符合TD-LTE測試的需求。在目前TD-LTE信道建模的方法中，由于大多數(shù)模型都在簡化條件下得出，并不能全面的反映TD-LTE信道的空時衰落特性。那么如何構(gòu)建能夠較為全面地反映TD-LTE信道特性的有效、低復(fù)雜度的TD-LTE信道模型顯然成為了一個新問題。

IMT-Advanced 評估的傳播模型將被用于候選技術(shù)的性能仿真，驗證候選技術(shù)達到要求的性能指標。性能仿真需要完成物理層和MAC層的系統(tǒng)級和鏈路級仿真。除此而外，多用戶仿真也需要完成。上述仿真需要在多種場景下完成。因此，有必要對傳播模型進行簡化，從而減少仿真所需要的時間。我們提出了一些對現(xiàn)有模型的簡化方法。首先針對每個場景的模型包括兩個主要部分：

●路徑損耗模型

●產(chǎn)生信道沖激響應(yīng)的模型。

主要簡化的事信道沖擊響應(yīng)的模型。

信道沖激響應(yīng)的產(chǎn)生基于一系列的參數(shù)：

●時延信息（時延擴展的統(tǒng)計信息，例如時延擴展的概率分布）；

●信道包絡(luò)的多徑衰落特性（例如多普勒譜，萊斯衰落或瑞利衰落），萊斯因子等；

●AoA和AoD的分布（發(fā)射和接收端的角度擴展）；

●XPR；

●發(fā)射和接收端的天線陣列；

●移動臺移動速度；

●陰影衰落；

●物理結(jié)構(gòu)，高度等。

上述各種參數(shù)使用包含一系列隨機變量的解析式進行描述，某些隨機變量之間是相關(guān)的。因此仿真過程中涉及到的隨機變量數(shù)量較多，通過對信道模型進行了仿真，計算并評估了一些指標（各態(tài)歷經(jīng)容量，中斷容量，特征值，分集指標）對信道的影響。

A時延擴展：

我們研究表明信噪比為0dB時，5%中斷容量的相對誤差低于2%。最小和最大相對誤差分別為0.01% （D1 LOS）和1.53% （D1 NLOS）。結(jié)果表明中斷容量對時延擴展的分布不敏感。然而，較大的均方根時延擴展值會降低信道的相干帶寬，從而影響頻率選擇性。

B角度擴展，時延擴展和陰影衰落之間的互相關(guān)性：

測量結(jié)果表明，并非所有的LSP建都存在相關(guān)。因此，去除部分LSP間的相關(guān)性是可能的，例如，ASA和ASD，SF和ASA，SF和ASD等。為了研究去除相關(guān)性對信道模型的影響，我們?nèi)コ蠰SP 間的相關(guān)性。信噪比為0dB 時，5%中斷容量的相對誤差低于1%。最小和最大相對誤差分別為0.04% （B1 LOS 和D1 LOS） 和1.15% （D1 NLOS）。結(jié)果表明引入時延擴展，角度擴展和陰影衰落的相關(guān)性不會影響中斷容量。盡管從信道建模的角度來看保留相關(guān)性是非常重要的，但是從簡化評估仿真的角度來看去除相關(guān)性有助于降低仿真的復(fù)雜度。

C簇的數(shù)量：

信道模型仿真的計算復(fù)雜度可以分為三類：a）產(chǎn)生信道系數(shù)的復(fù)雜度；b）描述信道模型需要的變量數(shù)量；c）仿真的復(fù)雜度。其中b）和c）都正比于時延抽頭數(shù)。因此，減少簇的數(shù)量可以有效降低計算復(fù)雜度。為此，需要研究減少簇的數(shù)量對信道模型的影響。這種簡化基于某些簇的平均功率遠低于最大簇平均功率的事實?？紤]一個有N個簇的場景，第n個簇的平均功率為Pn（單位為dB）。對于一個給定的功率閾值Pth（單位為dB）， 如果該簇的功率低于閾值，則將該簇裁剪，減少的簇的數(shù)量是一個隨機變量

其中I（A）是事件A的示性函數(shù)，即

將裁剪后簇的數(shù)量和裁剪前簇的數(shù)量的比定義為歸一化計算時間（NCT），

當裁剪閾值Pth為=0dB時，只有最大功率的簇保留。此時NCT最小，Tnom（0）=1/N； 當Pth趨于無窮時，沒有簇被裁減，因此NCT收斂到一。NCT表征了通過裁剪較低功率簇后能夠獲得的計算復(fù)雜度改善。對于所有的場景，仿真了106個drop。表明對在NLOS條件NCT收斂到1的速度比在LOS條件下快。這是由于兩種條件在萊斯K因子上的差異造成的。若Pth=25dB，在LOS條件下計算量可以降低約10% 到 30%；若Pth=15dB，在NLOS條件下計算量甚至可以降低40%到50%。

裁剪簇的一個直接后果是引起均方根（RMS）時延擴展的偏差。對于一個給定的drop和給定的閾值Pth，分別用和表示裁剪前后的RMS 時延擴展。RMS 時延擴展的平均相對誤差作為裁剪閾值的函數(shù)可以表示為

仿真表明閾值越大相對誤差變得越小。特別地，當Pth= 25 dB時，對于“B1 LOS”和“C1 LOS”外的所有場景，都小于5%。

信噪比為0dB時，如果設(shè)置15dB的動態(tài)范圍，5%中斷容量的相對誤差低于2%。最小和最大相對誤差分別為0.08% （D1 LOS）和1.69% （C1 LOS）。結(jié)果表明功率較低的簇不會影響中斷容量。

D XPR的值：

研究表明信噪比為0dB時，5%中斷容量的相對誤差低于1%。最小和最大相對誤差分別為0.05% （C1 NLOS）和1.01% （A2 NLOS）。結(jié)果表明XPR的改變幾乎不會影響中斷容量。

總之，信噪比為0dB時，5%中斷容量的相對誤差低于2%。最小和最大相對誤差分別為0.11% （C1 NLOS） 和1.65% （C2 NLOS）。該結(jié)果是在固定時延擴展，固定XPR 值，限制簇平均功率動態(tài)范圍，去除時延擴展，角度擴展，陰影衰落相關(guān)性的條件下得到的。結(jié)果表明溢出概率對這些修改都不敏感?；谏厦娴恼f明，建議考慮對IMT-A模型進行如下幾方面的優(yōu)化：

將時延擴展設(shè)置為一個確定性參數(shù)，并將其值固定為各場景的時延擴展的均值；

去除角度擴展，時延擴展和陰影衰落之間的相關(guān)性（小于0.3設(shè)置為0）；

當某簇的平均功率低于-25dB時刪除該簇；

XPR固定為均值。

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