智能交通系統(tǒng)的無(wú)線信道建模*

金　婕，艾寶麗

(上海工程技術(shù)大學(xué)，上海 201620)

智能交通系統(tǒng)的無(wú)線信道建模*

金婕**，艾寶麗

(上海工程技術(shù)大學(xué)，上海 201620)

摘要：由于高速移動(dòng)，車車、車路通信信道存在較大多普勒頻移，同時(shí)接收信號(hào)到達(dá)角不符合均勻分布。針對(duì)該特點(diǎn)，采用了兩種方法進(jìn)行信道建模，一種是采用R.von Mises提出的概率密度譜函數(shù)對(duì)多徑散射信號(hào)到達(dá)移動(dòng)接收機(jī)的角度進(jìn)行建模，另一種是通過(guò)研究接收機(jī)和發(fā)送機(jī)之間相對(duì)運(yùn)動(dòng)進(jìn)行建模。 采用自回歸模型法，根據(jù)不同的到達(dá)角平均方向、發(fā)射機(jī)和接收機(jī)速度比率和到達(dá)角寬， 建立了不同的車車信道。仿真結(jié)果表明所建立的信道理論值與仿真值基本一致，同時(shí)揭示了3個(gè)參數(shù)對(duì)車車、車路信道模型二階特性的影響。為了進(jìn)一步驗(yàn)證不同信道模型對(duì)車車、車路通信的影響，搭建了下一代智能交通通信協(xié)議IEEE 802.11p系統(tǒng)測(cè)試平臺(tái)，結(jié)果表明在最大多普勒頻移為790 Hz、信噪比為5 dB時(shí)，簡(jiǎn)單二維各向異性散射信道比AKKI信道的系統(tǒng)誤比特率低17.17 dB，三種信道的誤比特率隨著移動(dòng)速度、調(diào)制階數(shù)的提高而提高。仿真結(jié)果為研究智能交通系統(tǒng)穩(wěn)定通信建立了基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：智能交通系統(tǒng)；通信信道建模；各向異性散射；自回歸模型法

Foundation Item：The National Natural Science Foundation of China(No.61201244)；The Central Government Special Funds to Support the Development of Local Universities(VTV and VTR Laboratory Establishment Project)；The Natural Science Fund of Shanghai University of Engineering Science(E1-0501-14-0168)

Channel Modeling for Intelligent Transport System

JIN Jie，AI Baoli

(Shanghai University of Engineering Science，Shanghai 201620,China)

Abstract：The high mobility of the vehicle-to-vehicle(VTV) and vehicle-to-roadside(VTR) wireless communication brings about the large Doppler shift and the angel of arrival(AOA) of a scattered wave does not meet the uniform probability density function( PDF). In order to cope with the problem,this paper utilizes two methods to perform channel modeling. One is making use of the PDF proposed by R.von Mises to model the AOA of multipath scattering signal,the other is to model by studying the relative movement between the receiver and transmitter,called AKKI channel. Using autoregressive model method,this paper establishes different VTV and VTR channels by changing the parameters such as the average AOA,transmitter and receiver speed rate and the width of AOA. The simulation results show that the simulated values of the channels are almost the same as the theoretical ones and the three parameters greatly influence the second-order statistical properties of the channels. To further verify the effect of this proposed channels in VTV and VTR communications,the paper establishes the testbench based on IEEE 802.11p,the next generation VTV and VTR communication protocol,in Matlab. Three channel models are simulated in IEEE802.11p testbench. The result shows that the bit error rate(BER) of system with AKKI channel model is 17.17 dB higher than that of with the simple two-dimensional non-isotropic channel model,with the maximum Doppler frequency shift of 790 Hz and signal-to-noise ratio(SNR) of 5 dB.The system BER increases with the speed and the modulation order.The simulation results establish the base of the stable communication of VTV or VTR.

Key words：intelligent transport system;communication channel modeling;non-isotropic scatter;auto-regressive model

1引言

為了減少交通事故的發(fā)生，提高交通運(yùn)輸量和減少燃油的損耗，智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transport System,ITS)已經(jīng)成為人們生活中不可或缺的一部分。而要在高速移動(dòng)過(guò)程中實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定有效的車車(Vehicle-to-Vehicle,VTV)、車路(Vehicle-to-Roadside,VTR)通信,解決的前提條件是車車、車路準(zhǔn)確的信道建模。

但是，基于接收信號(hào)到達(dá)角(Angle of Arrival,AOA )均勻分布的無(wú)線蜂窩網(wǎng)信道模型不適用于車車、車路信道建模。車車和車路信道建模常用的四種信道模型[1]分別是窄帶隨機(jī)信道模型[2]、寬帶隨機(jī)信道模型[3]、射線追蹤模型和基于地理位置的隨機(jī)信道模型(Geometry-based Stochastic Channel Model，GSCM)[4-6]。射線追蹤模型包含了非靜止的信道統(tǒng)計(jì)特性，缺點(diǎn)是需要大量的仿真時(shí)間和準(zhǔn)確的地理位置相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)和車輛模型；GSCM 信道模型包含了信道的非靜止特性和天線的相關(guān)性，缺點(diǎn)是計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)，同時(shí)只有準(zhǔn)確的地理位置相關(guān)信息才能得到準(zhǔn)確的信道模型。寬帶隨機(jī)信道模型通常指抽頭延時(shí)線模型具有易于實(shí)現(xiàn)，并且可以用參數(shù)化的模型來(lái)表示不同公路環(huán)境的特點(diǎn)，具有一定的靈活性，如GIOT[3]提出的六種時(shí)間頻率選擇性經(jīng)驗(yàn)信道模型。窄帶隨機(jī)信道模型具有計(jì)算速度快的特點(diǎn)，但是必須加以改進(jìn)，才能反映出車車、車路通信信道的特點(diǎn)。因此，本文通過(guò)改進(jìn)窄帶隨機(jī)信道模型來(lái)完成車車和車路信道建模。針對(duì)接收信號(hào)到達(dá)角不符合均勻分布的特點(diǎn),采用兩種方法進(jìn)行信道建模，一種是采用R.von Mises提出的概率密度譜函數(shù)對(duì)多徑散射信號(hào)到達(dá)移動(dòng)接收機(jī)的角度進(jìn)行建模，另一種是通過(guò)研究接收機(jī)和發(fā)送機(jī)之間相對(duì)運(yùn)動(dòng)進(jìn)行建模；研究不同的模型參數(shù)θp、κ和α對(duì)信道模型二階統(tǒng)計(jì)特性的影響，同時(shí)在搭建的IEEE 802.11p測(cè)試平臺(tái)上進(jìn)行系統(tǒng)仿真，比較所建立信道對(duì)于系統(tǒng)誤碼率的影響。

2車車、車路信道建模

2.1　簡(jiǎn)單的各向異性散射環(huán)境下的信道建模

在本文中，使用1918年由R.von Mises提出的概率密度譜函數(shù)對(duì)多徑散射信號(hào)到達(dá)移動(dòng)接收機(jī)的角度進(jìn)行建模 ?；谶@個(gè)分布，推導(dǎo)出接收信號(hào)復(fù)數(shù)包絡(luò)的相關(guān)函數(shù)和功率譜表達(dá)式。

假設(shè)隨機(jī)變量Q代表一個(gè)多徑信號(hào)的到達(dá)角，那么R.von Mises概率密度函數(shù)如下所示：

(1)

式中，I0(·)是零階修正貝塞爾函數(shù)，θp∈[-π,π)表示散射信號(hào)到達(dá)角的平均方向，κ≥0 控制散射信號(hào)到達(dá)角的寬度范圍。而移動(dòng)接收機(jī)接收到的復(fù)數(shù)包絡(luò)如下式所示：

(2)

(3)

其功率譜密度為

|f|≤fm。

(4)

式中，cosh(·)是雙曲余弦函數(shù)。當(dāng)κ=0時(shí)，簡(jiǎn)化成二維各向同性散射模型Clarke’s的功率譜密度:

(5)

2.2　復(fù)合各向異性散射環(huán)境下的信道建模

為了進(jìn)一步完善二維各向異性散射信道模型，使其既可以表征從特定方向范圍內(nèi)接收信號(hào)的情況(即各向異性散射信道模型)，又可以表征從所有方向均勻接收信號(hào)的情況(即各向同性散射信道模型)，本文提出了一種組合各向異性和各向同性兩種散射信道的模型，其接收信號(hào)到達(dá)角的概率密度和自相關(guān)函數(shù)如下所示：

(6)

(7)

式中，0≤ζ≤1表示特定方向接收信號(hào)所占的比例。當(dāng)ζ=1時(shí)，復(fù)合到達(dá)角非均勻分布/均勻分布模型簡(jiǎn)化為非均勻分布模型；當(dāng)ζ=0時(shí)，復(fù)合到達(dá)角非均勻分布/均勻分布模型簡(jiǎn)化為Clarke’s模型。

2.3　考慮TX和RX相互運(yùn)動(dòng)的各向異性散射環(huán)境下的信道建模

在VTV信道中，TX和RX都是運(yùn)動(dòng)的。在城市或鄉(xiāng)村道路中，可能出現(xiàn)一輛車與多輛車相互通信的情況，如果在轉(zhuǎn)彎或者拐角，很可能出現(xiàn)沒(méi)有視距的傳輸路徑，信號(hào)可能通過(guò)散射、反射和衍射到達(dá)接收機(jī)。針對(duì)這種情況，文獻(xiàn)[7]提出了窄帶隨機(jī)信道建模方法，因此又稱之為AKKI信道。RX和TX的移動(dòng)速度分別是V1和V2，發(fā)射機(jī)和接收機(jī)之間運(yùn)動(dòng)方向的夾角是θ0,其空時(shí)相關(guān)函數(shù)可以表示成下式：

(8)

式中，J0(·)表示零階貝塞爾函數(shù)，R(Δx,Δt)是距離為Δx的兩個(gè)多徑信號(hào)包絡(luò)的相關(guān)函數(shù)，兩個(gè)多徑信號(hào)的時(shí)間間隔為Δt。如果兩個(gè)信號(hào)的距離間隔很小，假設(shè)Δx=0，那么接收信號(hào)的時(shí)間相關(guān)函數(shù)可以表示為

(9)

式(9)的功率譜密度如式(10)所示，其中TX的速率為V2，RX的速率為V1，V2=aV1或者fm2=afm1,a為常量，fm1和fm2是RX和TX的最大多普勒頻移，K[·]為第一類完全橢圓積分:

(10)

3信道仿真與結(jié)果分析

3.1　信道模型的二階統(tǒng)計(jì)特性仿真

圖1信道1的自相關(guān)函數(shù)和互相關(guān)函數(shù)圖

Fig.1 Auto-correlation and cross-correlation function diagram of channel 1

從圖2中可以看出，紅色星狀線是仿真數(shù)據(jù)，藍(lán)色實(shí)線是理論值，可以發(fā)現(xiàn)理論值和仿真值是基本吻合的。同時(shí)，隨著κ為0、1、5增大，二維散射信道的功率譜密度發(fā)生了顯著的變化。因此，在各向異性的散射信道中，隨著散射信號(hào)到達(dá)角范圍的增大，二階統(tǒng)計(jì)特性的相關(guān)函數(shù)和功率譜密度都發(fā)生了顯著變化。

圖2信道1的功率譜密度

Fig.2 Power spectral density of channel 1

圖3所示為信道1在θp改變、κ不變時(shí)，二維各向異性散射信道的二階統(tǒng)計(jì)特性。建立三種不同的城市情景，第一種情景S1，多徑散射信號(hào)到達(dá)移動(dòng)站的頂部，因此θp=0; 第二種情景S2,多徑散射信號(hào)從θp=0和θp=π兩個(gè)方向等概率到達(dá)；第三種情景S3，多徑散射信號(hào)從垂直于運(yùn)動(dòng)方向到達(dá)，θp=π/2。從圖3中可以發(fā)現(xiàn)，θp不等于0時(shí)，自相關(guān)函數(shù)和功率譜密度都發(fā)生了顯著變化。比較圖2和圖3可以得到，θp對(duì)于二維散射信道的二階特性影響要比控制散射信號(hào)到達(dá)角的寬度范圍κ參數(shù)更加明顯。因此，在VTV、VTR移動(dòng)信道中，必須考慮二維各向異性散射中θp、κ參數(shù)的影響，不是僅僅基于各向同性散射信道進(jìn)行VTV、VTR信道建模。

(a)情景S1， θp=0

(b)情景S2，θp=0和θp=π

(c)情景S3，θp=π/2

圖4所示為θp=0時(shí)復(fù)合二維各向異性散射信道(簡(jiǎn)記為信道2)的二階統(tǒng)計(jì)特性，觀察ζ為0.8、0.5、0.3下接收信號(hào)的自相關(guān)函數(shù)和功率譜密度的變化。隨著ζ的變小，復(fù)合信道的二階統(tǒng)計(jì)特性越來(lái)越接近各向同性散射信道，這是與理論相符的。

(a)K=5,ζ=0.8

(b)K=5,ζ=0.5

(c)K=5,ζ=0.3

下面從TX和RX都是運(yùn)動(dòng)的角度來(lái)進(jìn)行VTV信道建模(簡(jiǎn)記為AKKI信道)。在實(shí)際的城市或鄉(xiāng)村道路中，可能出現(xiàn)一輛車與多輛車相互通信的情況，假設(shè)在AKKI信道中，RX和TX的移動(dòng)速度分別是V1和V2，發(fā)射機(jī)和接收機(jī)之間運(yùn)動(dòng)方向的夾角是θ0。隨著TX和RX的相互運(yùn)動(dòng)，它們之間的角度是相互變化的。在MATLAB中采用自回歸模型(Auto-Regressive)法，完成信道的建模，其中AR的階數(shù)為1000，fm=0.005，ε=10-5。如圖5所示，觀察α為0.1、0.5、1下接收信號(hào)的自相關(guān)函數(shù)和功率譜密度的變化。

圖5表明TX和RX不同速度時(shí)， AKKI信道，當(dāng)α=0.1、RX速率是TX速率的10倍時(shí)，散射信道的功率譜密度和各向同性散射信道的仿真結(jié)果接近；當(dāng)α=0.5或1，RX速率是TX速率的2倍或等于TX速率時(shí)，散射信道的功率譜密度與各向同性功率譜密度存在顯著差異。

(a)α=0.1

(c)α=1

以上仿真結(jié)果表明，所提出的三種信道模型其二階統(tǒng)計(jì)特性都與各向同性散射信道存在顯著差異。同時(shí)，仿真結(jié)果和理論值基本吻合，表明了建立信道方法的正確性；特別是對(duì)三種信道中參數(shù)θp、κ、α和ζ的仿真，表明參數(shù)的設(shè)計(jì)對(duì)信道模型的影響很大。

3.2　基于IEEE 802.11p的系統(tǒng)仿真

為了建立統(tǒng)一的車車、車路通信系統(tǒng)，IEEE于2010年7月正式頒布的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)IEEE 802.11p[1,12]是車載環(huán)境汽車無(wú)線接入標(biāo)準(zhǔn)(Wireless Access in Vehicular Environments，WAVE)的主要組成部分，已經(jīng)被美國(guó)、日本和歐洲部分國(guó)家廣泛認(rèn)可。因此，研究車車、車路通信信道建模方法，并基于IEEE 802.11p協(xié)議完成系統(tǒng)仿真，可為我國(guó)制定符合本國(guó)國(guó)情的車聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)奠定基礎(chǔ)。

在MATLAB中，建立IEEE 802.11p的系統(tǒng)仿真模型，包括上述建立的三種信道、發(fā)送通路和接收通路。其中，發(fā)送通路包括信道編碼模塊、Puncture模塊、交織模塊、調(diào)制解調(diào)模塊、IFFT模塊、加入保護(hù)時(shí)隙模塊、符號(hào)波形成形模塊、IQ調(diào)制模塊等；接收通路包括IQ解調(diào)模塊、去除保護(hù)時(shí)隙模塊、FFT模塊、同步模塊、均衡器模塊、解調(diào)模塊、解交織模塊、Depuncturing模塊和維特比解碼模塊等?；诓煌男诺滥Ｐ?，對(duì)IEEE 802.11p通信系統(tǒng)的誤比特率進(jìn)行仿真。

如圖6和圖7所示，信道1、2分別代表簡(jiǎn)單和復(fù)合二維各向異性散射信道，其中κ=5，θp=0，ζ=0.8，仿真數(shù)據(jù)包為10 000個(gè)，參數(shù)的選取是根據(jù)前面二階統(tǒng)計(jì)特性的仿真結(jié)果得到，其中信道1描述的是典型的車路通信信道，信道2描述的是非典型車車通信信道，AKKI信道描述的是典型的車車通信信道，保證了仿真結(jié)果的正確性和普適性。IEEE 802.11p通信系統(tǒng)的誤比特率隨著調(diào)制階數(shù)的升高而升高，在信道1的系統(tǒng)誤比特率小于使用在信道2的情況。

圖6　在不同調(diào)制方式下信道1的系統(tǒng)誤比特率

圖7　不同調(diào)制方式下信道2的系統(tǒng)誤比特率

如圖8所示，在AKKI信道中α=1，當(dāng)SNR=5、高速行駛下(多普勒頻移為1300 Hz,237.9 km/h)，系統(tǒng)的誤比特率比低速行駛時(shí)(多普勒頻移為50 Hz)的誤比特率高22.4 dB；當(dāng)SNR=15、高速行駛下(多普勒頻移為1300 Hz)，系統(tǒng)的誤比特率比低速行駛時(shí)(多普勒頻移為50 Hz)的誤比特率高50 dB。上面的數(shù)據(jù)表明，AKKI信道模型是與車輛的移動(dòng)速度密切相關(guān)的。fm1表示最大多普勒頻移，其單位為Hz，和行駛速率是一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系。

圖8　在不同速度下AKKI信道的系統(tǒng)誤比特率

如圖9所示，κ=5，θp=0，ζ=0.8，其中多普勒最大頻移為790 Hz(144.6 km/h)，系統(tǒng)誤比特率在簡(jiǎn)單的二維各向異性散射信道最低，在AKKI信道最高。在SNR=5時(shí)，簡(jiǎn)單二維各向異性散射信道比AKKI信道的系統(tǒng)誤比特率低17.17 dB；在SNR=15時(shí)，簡(jiǎn)單二維各向異性散射信道比AKKI信道的系統(tǒng)誤比特率低28.19 dB。上面的仿真結(jié)果表明，車車信道相比車路信道更加惡劣。

圖9　三種不同信道模型下的系統(tǒng)誤比特率

4結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)車車、車路通信移動(dòng)信道接收信號(hào)到達(dá)角為非均勻分布的問(wèn)題，采用兩種方法完成了三種信道建模，仿真結(jié)果表明二維各向異性散射信道與各向同性散射信道的二階統(tǒng)計(jì)特性隨著κ、θp、ζ、α等參數(shù)的變化而顯著改變，為車車、車路信道建模奠定了基礎(chǔ)。與此同時(shí)，在搭建的IEEE802.11p測(cè)試平臺(tái)上，對(duì)三種信道進(jìn)行了不同調(diào)制方式、不同信噪比的仿真，在最大多普勒頻移為790 Hz的情況下，比較了三種不同信道的系統(tǒng)誤比特率，結(jié)果表明AKKI信道模型的系統(tǒng)誤比特率最高，而簡(jiǎn)單二維各向異性散射信道的系統(tǒng)誤比特率最低，對(duì)信道模型的實(shí)際選取做了初步的評(píng)估工作。本文從接收信號(hào)到達(dá)角各向異性的角度完成了車車、車路通信移動(dòng)信道的建模工作，今后將結(jié)合射線追蹤、GSCM方法完成更進(jìn)一步的信道建模。

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金婕(1978—)，女，江蘇南京人，2010年獲博士學(xué)位，現(xiàn)為講師，主要研究方向?yàn)橹悄芙煌ㄏ到y(tǒng)、通信信號(hào)處理算法及VLSI設(shè)計(jì)；

JIN Jie was born in Nanjing,Jiangsu Province，in 1978.She received the Ph.D. degree in 2010. She is now a lecturer. Her research concerns ITS,signal processing algorithm of communications and VLSI design.

Email:jinjie_pku@126.com

艾寶麗(1978—)，女，黑龍江哈爾濱人，2006年獲碩士學(xué)位，主要研究方向?yàn)橥ㄐ潘惴?、信?hào)處理。

AI Baoli was born in Harbin,Heilongjiang Province，in 1978.She received the M.S. degree in 2006. Her research concerns communication algorithm and signal processing.

引用格式：金婕,艾寶麗.智能交通系統(tǒng)的無(wú)線信道建模[J].電訊技術(shù)，2015,55(3):262-269.[JIN Jie，AI Baoli.Channel Modeling for Intelligent Transport System[J].Telecommunication Engineering,2015,55(3):262-269.]

作者簡(jiǎn)介：

通訊作者：**jinjiepku@126.comCorresponding author：jinjiepku@126.com

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61201244)；中央財(cái)政支持地方高校發(fā)展專項(xiàng)資金項(xiàng)目;校啟動(dòng)金項(xiàng)目(E1-0501-14-0168)

收稿日期：*2014-12-10；修回日期：2015-02-10Received date:2014-12-10；Revised date：2015-02-10

中圖分類號(hào)：TN929.5

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1001-893X(2015)03-0262-08

doi:10.3969/j.issn.1001-893x.2015.03.006