5 G毫米波信道模型研究與仿真

楊 晨，韋再雪，楊大成

(北京郵電大學(xué) 無線理論與技術(shù)研究室 北京 100876)

5 G毫米波信道模型研究與仿真

楊 晨，韋再雪，楊大成

(北京郵電大學(xué) 無線理論與技術(shù)研究室 北京 100876)

隨著5 G通信系統(tǒng)的發(fā)展，對于無線信道的頻率覆蓋和寬帶傳輸能力提出了更高的要求[1,2]。本文基于對紐約大學(xué)公布的曼哈頓地區(qū)室外實(shí)測數(shù)據(jù)的分析[3,4]，總結(jié)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性，提出一種空間波瓣聯(lián)合時(shí)間簇建模方法，應(yīng)用于建立頻率覆蓋500 MHz~100 GHz，傳輸帶寬可達(dá)到800 MHz，并且支持多天線陣列的三維毫米波信道沖激響應(yīng)模型。模型在跨頻段下增加空氣濕度，氣壓，植被等可選的環(huán)境因子的影響。然后詳細(xì)闡述模型建立具體步驟和參數(shù)生成方式。最后根據(jù)仿真條件得到相應(yīng)的路徑損耗，功率時(shí)延譜，角度功率譜及均方時(shí)延擴(kuò)展和角度擴(kuò)展等結(jié)果。為了保證信道模型的準(zhǔn)確性和可靠性，對仿真結(jié)果從均方時(shí)延擴(kuò)展和角度擴(kuò)展兩個(gè)方面進(jìn)行定性分析和定量校準(zhǔn)，為以后對于5 G信道特性更加深入的研究打下基礎(chǔ)。

信道模型；5 G；100 GHz；800 MHz；毫米波；沖激響應(yīng)

0 引言

無線信道作為無線通信系統(tǒng)的基礎(chǔ)，對通信系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)制定，無線系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和天線設(shè)備及網(wǎng)絡(luò)布局的選擇，以及業(yè)界通信算法的開發(fā)等都具有重要的意義。隨著5 G通信系統(tǒng)下500 MHz-100 GHz頻率覆蓋和800 MHz通信帶寬的需求[5][6]，需要建立盡可能逼近實(shí)際傳播環(huán)境的準(zhǔn)確的信道模型。

此前常用的信道模型主要有3 GPP和WINNERII模型，COST2100模型，METIS模型以及Kronecker模型等等，其中3 GPP和WINNERII模型是一種基于幾何的隨機(jī)信道模型[7]，假設(shè)遠(yuǎn)場條件下將電磁波看做平面波推進(jìn)到達(dá)接收端，并將散射體以簇的形式分組并參數(shù)化[8]，其中每個(gè)簇的參數(shù)都可以通過特定場景的參數(shù)統(tǒng)計(jì)特性得到，最終通過簇的疊加生成最終的信道矩陣。COST系列模型[9]支持部分超寬帶的特殊場景，可以對散射體位置進(jìn)行提取建模，以及增加簇的生命周期等定義，目前還需要大量實(shí)測對模型進(jìn)行佐證。METIS模型[10]屬于基于地理位置的隨機(jī)方法信道的建模，利用射線追蹤獲得豐富場景信息從而結(jié)合統(tǒng)計(jì)特性得到尺度參數(shù)。Kronecker模型利用收發(fā)天線兩端的協(xié)方差矩陣進(jìn)行Kronecker乘積然后再進(jìn)行SVD分解獲得信道整體相關(guān)矩陣[11]，可以用于MIMO信道在超高頻和微波頻帶下對信號(hào)的傳輸準(zhǔn)確性和可靠性等研究。以上各個(gè)模型多適用于2-6GHz頻段信道特性研究，為了實(shí)現(xiàn)毫米波頻段覆蓋，需要重新建立3D寬帶信道模型。

本文基于已有的統(tǒng)計(jì)信道模型作進(jìn)一步分析，結(jié)合已知場景結(jié)構(gòu)和天線布置提出適應(yīng)毫米波頻段的信道建模流程。文中第二部分對硬件配置和場景測量過程和方法進(jìn)行簡單描述，并且利用時(shí)間簇和空間波瓣方法建模描述空時(shí)傳輸特性，得到信道沖激響應(yīng)矩陣，并考慮空氣濕度降水量等因素影響，給出建模流程。流程具體參數(shù)的生成方法分步列出，確定各個(gè)所需參數(shù)范圍。第三部分給出相同條件下將信道模型輸出和實(shí)際測量數(shù)據(jù)進(jìn)行對比的結(jié)果，得出相關(guān)結(jié)論，從而證明模型的可靠性，可以用于支持5G場景下信道各個(gè)指標(biāo)的預(yù)測和仿真。本文第四部分是全文的總結(jié)。

1 信道沖激響應(yīng)模型和建模方法

1.1 信道測量過程

信道模型是無線通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)和通信算法技術(shù)評估的基礎(chǔ)，因此準(zhǔn)確的對信道進(jìn)行建模至關(guān)重要。為了真實(shí)模擬信號(hào)傳輸過程，總結(jié)信道特性，需要對典型場景進(jìn)行大量實(shí)測以獲得有效數(shù)據(jù)支持，使結(jié)果更加可靠。對28GHz和73GHz頻段信道測量的研究由紐約大學(xué)無線研究中心在紐約曼哈頓街區(qū)進(jìn)行，收發(fā)端間距為31m到425m，測量采用最新滑動(dòng)相關(guān)信道測量儀器和高度定向的圓角天線來恢復(fù)離開角和到達(dá)角的統(tǒng)計(jì)特性。天線部分的半功率波束帶寬角度在一定范圍內(nèi)連續(xù)可調(diào)，從而控制水平和垂直維度接收信號(hào)的功率強(qiáng)度，利用射線追蹤恢復(fù)信號(hào)傳輸過程，然后設(shè)定-20 dB閾值控制信號(hào)強(qiáng)度，以此來獲得許多組時(shí)延功率譜和角度功率譜的實(shí)測數(shù)據(jù)并用于分析。文獻(xiàn)[12,13]中給出了設(shè)備參數(shù)設(shè)置和天線布置，并對測量活動(dòng)進(jìn)行了詳細(xì)描述。

1.2 沖激響應(yīng)模型

建模采用時(shí)間簇和空間波瓣方法構(gòu)建毫米波信道。其中一個(gè)時(shí)間簇代表一組在相近時(shí)間內(nèi)以任意角度到達(dá)的多徑分量，一個(gè)空間波瓣代表一組在相近角度域內(nèi)以不同時(shí)延到達(dá)的多徑分量[14]。在之前的模型中對這種概念也有所涉及，3GPP模型中一條徑被看做是以不同時(shí)間到達(dá)的發(fā)射信號(hào)的復(fù)制，同時(shí)規(guī)定每條主徑包含20條子徑，子徑時(shí)延是被固定的。在WINNER模型中定義簇的概念[15]，基于散射體的統(tǒng)計(jì)特性將簇分為20條子徑，同時(shí)將簇中的最強(qiáng)和次強(qiáng)簇分為三組分別賦予5ns，10ns，15ns的時(shí)延[16]。在COST2100模型中一條多徑時(shí)延是由基站端，鏈路內(nèi)和移動(dòng)接收端三部分的擴(kuò)散時(shí)延組合得到。結(jié)合以上模型經(jīng)驗(yàn)，收發(fā)端全向信道沖激響應(yīng)模型可以被描述為：

為了方便分析和觀察一般情況下我們利用功率分布作為指標(biāo)，由信道響應(yīng)系數(shù)矩陣可以得到三維角度能量譜的表達(dá)形式，將信道系數(shù)矩陣模的平方在時(shí)域上進(jìn)行積分得到：

其→中t代表絕對信號(hào)傳輸時(shí)間，Θ=(θ, φ)TX和Φ=(θ, φ)RX為離開與到達(dá)角在水平和垂直兩個(gè)維度的向量，N和Mn為時(shí)間簇和簇內(nèi)子徑的個(gè)數(shù)，am,n為第n個(gè)時(shí)間簇內(nèi)第m條子徑的幅度，φm,n和τm,n為對應(yīng)的相位和傳輸時(shí)延，Θm,n為對應(yīng)子徑水平或垂直離開角，Φm,n為水平或垂直到達(dá)角。

1.3 信道建模流程

將設(shè)計(jì)思路總結(jié)后流程如圖1所示.（1）以下是信道參數(shù)具體生成步驟：生成收發(fā)端間距d，30-60 m視作LOS場景，60-200m視作NLOS場景

其中距離服從均勻分布，上下限在視距和非視距情況下定義不同，為了方便仿真研究，收發(fā)間距可以設(shè)為范圍內(nèi)隨機(jī)生成，也可以設(shè)定確切數(shù)值。

（2）根據(jù)場景類型生成接收端全向功率rP。

圖1 信道建模流程圖Fig.1 Channel Modeling Process Diagram

其中Pt為發(fā)送端功率，d0=1 m，λ為載波波長，n不同情況下的路損指數(shù)（PLE），在視距情況下統(tǒng)一采用n=2來模擬自由空間的傳輸，不隨毫米波頻率的變化對接收功率的統(tǒng)計(jì)特性產(chǎn)生影響。χσ為服從0均值對數(shù)正態(tài)分布的隨機(jī)變量，方差隨頻段取值不同，如表1所示：

表1 場景參數(shù)設(shè)置Tab.1 Scene Parameters setting

（3）生成接收端時(shí)間簇?cái)?shù)目N和AOD與AOA所在的空間波瓣數(shù)目LAOD,LAOA

簇?cái)?shù)目N服從1~6的均勻分布：

N~DU[1,6]

空間波瓣數(shù)目利用泊松分布獲得：

簇?cái)?shù)目N服從1~6的均勻分布，其中max5L=為空間波瓣允許最大數(shù)目，AODμ和AOAμ為離開與到達(dá)角度域上突出波瓣的平均數(shù)目，不同頻段場景下取值不同，詳見表2。在28GHz的NLOS場景下，觀察到最大時(shí)間簇?cái)?shù)目為5，在73GHz下為6，故選擇離散均勻分布[1,6]內(nèi)隨機(jī)生成。由于簇內(nèi)子徑以近似相同時(shí)刻的不同角度到達(dá)，波瓣域內(nèi)近似以相同角度不同時(shí)刻到達(dá)，所以空間波瓣數(shù)和時(shí)間簇?cái)?shù)彼此相互獨(dú)立分別生成。

（4）生成每個(gè)時(shí)間簇內(nèi)子徑（SP）數(shù)目nM。

在28GHz的NLOS場景下，觀察到每簇內(nèi)最多和次多子徑數(shù)目為53和30，而在73GHz下最多數(shù)為30，因此選擇30作為全頻段均勻分布的上界，實(shí)測中通過尖峰檢測算法可以清楚觀察到子徑徑數(shù).。

（5）生成簇內(nèi)徑時(shí)延,mnρ。

其中bbB=400MHz為發(fā)送端PN序列基帶帶寬。這里為避免信道模型頻帶之間產(chǎn)生交疊，同時(shí)反映簇內(nèi)時(shí)延間隔隨簇時(shí)延增加而增加，X服從0到maxX的均勻分布，而maxX隨頻率變化有不同取值，詳見表2。

（6）生成簇間時(shí)延nτ

時(shí)延因子nτ′′服從參數(shù)為uτ的指數(shù)分布，sort將時(shí)延因子升序排列，τμ不同頻段取值不同，詳見表2。這里我們確保簇間間隔不小于25ns，這一數(shù)值是由實(shí)測數(shù)據(jù)與具體場景布置所決定，實(shí)測場景中最窄街道寬度8m，對應(yīng)時(shí)延25ns，以此來有效區(qū)分不同時(shí)間簇。

（7）生成時(shí)間簇功率Pn。

其中P0為第一個(gè)時(shí)間簇的平均功率，Γ為功率衰減常數(shù)，然后確保簇功率歸一求和后為接收端的全向接收功率Pr，Zn服從均值為0，方差為σZ的正態(tài)分布，方差在不同頻段取值不同，詳見表2。類似地在3GPP，WINNER，COST以及METIS信道模型中對簇功率在時(shí)延上的分布同樣擬合為指數(shù)分布來估計(jì)。

（8）生成簇內(nèi)子徑功率Πm,n。

其中Π0為第一條簇內(nèi)子徑的平均功率，γ為時(shí)間衰減因子，然后確保簇內(nèi)各子徑功率歸一求和后為簇功率。Um,n服從均值為0，方差為σU的正態(tài)分布，方差不同頻段下有不同取值，詳見表2，。通過實(shí)測數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)簇內(nèi)子徑功率隨簇內(nèi)時(shí)延呈現(xiàn)指數(shù)衰減。最新測量結(jié)果顯示當(dāng)空間和時(shí)間分辨率達(dá)到一定程度時(shí)可以觀察到簇內(nèi)功率隨簇內(nèi)時(shí)延時(shí)延同樣呈現(xiàn)指數(shù)下降趨勢。

（9）生成子徑相位φm,n。

子徑相位服從0到2π的均勻分布，其中m=1,…,Mn以及n=1,2,…,N，以往模型的子徑相位依賴所在頻段和時(shí)延進(jìn)行估計(jì)，為了滿足頻段普適性而又不失準(zhǔn)確，這里子徑相位獨(dú)立于頻率和時(shí)延的變化，相當(dāng)于每條子徑經(jīng)歷獨(dú)立不同散射環(huán)境互不影響。

（10）利用收發(fā)端距離d恢復(fù)簇內(nèi)子徑的絕對時(shí)延tm, n。

其中m=1,2,…,Mn，n=1,2,…N ，c=3× 108m/ s 為自由空間光速

（11-a）生成3-D空間波瓣AOA和AOD的水平角度均值iθ 。

水平角度均值服從均勻分布，同時(shí)上下限避免了波瓣交疊。

（11-b）生成3-D空間波瓣AOA和AOD的垂直角度均值iφ。

其中φi服從均勻分布，正負(fù)表示水平面的上方或下方，接收端天線在最強(qiáng)方向上進(jìn)行波束賦形，分布的均值和方差不同頻段采取不同取值，詳見表2.

（12）利用空間波瓣角度均值生成每個(gè)子徑分量離開角（θm, n, AOD，φm, n, AOD）和到達(dá)角（θm, n, AOA，φm, n, AOA）。

其中i～DU[1,LAOD]，j～DU[1,LAOA]

離開和到達(dá)角都分為水平和垂直兩個(gè)維度分別考慮，采取中值配合擴(kuò)展值的表達(dá)方式，然后擴(kuò)展值根據(jù)實(shí)測以及經(jīng)驗(yàn)滿足一定分布。即為每一多徑簇分配一個(gè)獨(dú)立波瓣，同時(shí)補(bǔ)充子徑角度偏移。各部分參數(shù)方差在不同頻段下取值不同，詳見表2。區(qū)別于3GPP模型在40±°內(nèi)均勻生成徑離開角，使用0均值高斯分布生成徑到達(dá)角，以及WINNER模型使用包絡(luò)服從高斯分布的時(shí)延功率譜來生成離開與到達(dá)角，這里使用拉普拉斯分布擬合在跨頻段下相較于正態(tài)分布更加適合。

表2給出建模過程中不同場景下所需要的各個(gè)參數(shù)的參考值。

4 仿真結(jié)果及相關(guān)結(jié)論

4.1 仿真參數(shù)配置

為了驗(yàn)證模型的整體準(zhǔn)確性，將仿真輸出與實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行對比和校準(zhǔn)。仿真條件和天線配置如列表3如下，隨著頻率的提高，植被，降水量，空氣濕度，氣壓等等因素的考慮這些因子呈現(xiàn)出不一樣的變化趨勢[17]，對信號(hào)傳輸過程的影響逐漸不可忽略，同樣作為環(huán)境條件列出：

表2 模型參數(shù)參考值Tab.2 Model Parameters Reference value

表3 仿真參數(shù)條件Tab.3 Simulation Parameters Conditions

表4 仿真天線配置Tab.4 Simulation Antenna Settings

4.2 仿真結(jié)果及分析

從整體均方時(shí)延擴(kuò)展和恢復(fù)離開與到達(dá)角度擴(kuò)展兩方面對模型進(jìn)行檢驗(yàn)，二者分別為時(shí)延功率譜和角度功率譜二階中心距的平方根，一般采用CDF曲線描述其特征，方便用于后期校準(zhǔn)和參數(shù)修正。

首先是在LOS場景下，聯(lián)合28到73 GHz跨頻段時(shí)延分析，選取數(shù)據(jù)中值作為特征參考。實(shí)際均方時(shí)延擴(kuò)展中值為16 ns，仿真約為18 ns，整體分布在30 ns以內(nèi)，如圖1所示。

NLOS場景下實(shí)際均方時(shí)延擴(kuò)展中值為38 ns，仿真約為35 ns。由于NLOS場景下為距離相對較遠(yuǎn)，散射體數(shù)目較多，LOS場景下的遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于NLOS。整體分布在60 ns以內(nèi)，如圖2所示。結(jié)果表明仿真數(shù)據(jù)和實(shí)測數(shù)據(jù)基本吻合且與傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)相符。

圖2 聯(lián)合28-73 GHz LOS場景均方時(shí)延擴(kuò)展對比圖Fig.2 Combined 28-73 GHz LOS omnidirectional RMS delay spreads

在角度擴(kuò)展方面選取NLOS場景下的28 GHz與73 GHz兩個(gè)頻段水平和垂直的全局角度擴(kuò)展用于觀察對比。全局角度擴(kuò)展描述在指定方向上信號(hào)功率在一個(gè)球面上的的彌散程度和覆蓋范圍。垂直維度其正負(fù)只代表位于水平面上下，并沒有實(shí)際大小含義，故為了方便觀察在圖中全部呈現(xiàn)為絕對值。不同于以往的是在垂直維度我們采用了拉氏分布代替?zhèn)鹘y(tǒng)的高斯分布來擬合跨頻段下的角度擴(kuò)展值的變化。

首先在28 GHz頻段NLOS情況下的離開角度擴(kuò)展在實(shí)際測量中得到水平離開角和垂直離開角的角度擴(kuò)展的均值分別為33°和5°，主要集中在50°和20°以內(nèi)，仿真水平和垂直角度擴(kuò)展分布均值為31°和5°。在73 GHz頻段NLOS情況下離開角度擴(kuò)展實(shí)測水平和垂直角度擴(kuò)展均值分別為39°和4°，主要集中在60°和20°以內(nèi)，仿真水平和垂直擴(kuò)展分布均值為40°和4°，如圖3和圖4所示。

圖3 聯(lián)合28 GHz-73 GHz NLOS場景均方時(shí)延擴(kuò)展對比圖Fig.3 Combined 28-73 GHz NLOS omnidirectional RMS delay spreads

圖4 28 GHz NLOS 離開角度擴(kuò)展Fig.4 28 GHz NLOS departure azimuth and elevation spreads

在到達(dá)角度擴(kuò)展方面，28GHz頻段NLOS情況下的到達(dá)角度擴(kuò)展在實(shí)際測量中得到水平到達(dá)角和垂直到達(dá)角的角度擴(kuò)展的均值分別為30°和9°，主要集中在70°和40°以內(nèi)，仿真水平和垂直角度擴(kuò)展分布均值為31°和11°。在73GHz頻段NLOS情況下到達(dá)角度擴(kuò)展實(shí)測水平和垂直角度擴(kuò)展均值分別為25°和4°，主要集中在40°和20°以內(nèi)，仿真水平和垂直擴(kuò)展分布均值為26°和5°如圖5和圖6所示。綜合以上從圖中可以看出在角度擴(kuò)展方面模型擬合分布后的仿真結(jié)果和實(shí)際測量數(shù)據(jù)較為吻合，并且符合實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，說明信道模型準(zhǔn)確可靠。

圖5 73 GHz NLOS 離開角度擴(kuò)展Fig.5 73 GHz NLOS departure azimuth and elevation spreads

圖6 28 GHz NLOS 到達(dá)角度擴(kuò)展Fig.6 28 GHz NLOS arrival azimuth and elevation spreads

圖7 73 GHz NLOS到達(dá)角度擴(kuò)展Fig.7 73 GHz NLOS arrival azimuth and elevation spreads

5 總結(jié)

本文主要研究了5 G場景下信道建模方法，結(jié)合已有信道模型，提出空間波瓣和時(shí)間簇算法以及改進(jìn)的參數(shù)生成方式，給出具體建模方法。建立了滿足頻帶覆蓋和寬帶傳輸?shù)榷喾N要求的信道模型，用于實(shí)現(xiàn)500 MHz-100 GHz載頻的仿真需求。新的建模方法選取仿真擬合得到的時(shí)延均方擴(kuò)展和角度均方擴(kuò)展兩方面指標(biāo)與實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比校準(zhǔn)，結(jié)果吻合程度較好并且與實(shí)際經(jīng)驗(yàn)相符，說明模型準(zhǔn)確可靠。提出的方法可以用于未來毫米波系統(tǒng)測量建模，比特錯(cuò)誤率估計(jì)以及5 G無線通信網(wǎng)絡(luò)容量分析等方面的研究，具有一定的參考和實(shí)用價(jià)值。

[1] 張雅媛. 3D MIMO信道建模及性能分析[J]. 軟件, 2014, 35(9): 115-119.

[2] K. Haneda et al., “5G 3GPP-like channel models for outdoor urban microcellular and macrocellular environments,” in Proc. IEEE 83rd Veh. Technol. Conf. (VTC-Spring), May 2016.

[3] 宋曉莉, 張晉豫. 一種減小多普勒頻移的通信系統(tǒng)仿真[J].軟件, 2016, 37(01): 57-60.

[4] T. S. Rappaport et al., “Wideband Millimeter-Wave Propagation Measurements and Channel Models for Future Wireless Communication System Design,” IEEE Transactions on Communications, vol. 63, no. 9, pp. 3029–3056, Sept. 2015.

[5] 王濤, 啜鋼, 劉偉. 非對稱MIMO 信道下協(xié)作通信的研究[J]. 新型工業(yè)化, 2012, 2(5): 23-31.

[6] G. R. MacCartney Jr. et al., “Indoor Office Wideband Millimeter-Wave Propagation Measurements and Models at 28 GHz and 73 GHz for Ultra-Dense 5GWireless Networks (Invited Paper),” IEEE Access, 2015.

[7] 王道, 李書芳, 趙海寧. LTE-A 中基于測量的MIMO信道估計(jì)算法研究[J]. 軟件, 2015, 36(12): 162-165.

[8] K. Haneda et al., “Indoor 5G 3GPP-like channel models for office and shopping mall environments,” in Proc. IEEE Int. Conf. Commun. (ICC) Workshops, May 2016.

[9] 吳青, 楊雪松, 袁家劼, 等. 基于時(shí)域測量的室內(nèi)超寬帶多天線信道參數(shù)分析[J]. 新型工業(yè)化, 2011, 1(11): 56-60.

[10] K. Haneda et al., “Indoor 5G 3GPP-like channel models for office and shopping mall environments,” in Proc. IEEE Int. Conf. Commun. (ICC) Workshops, May 2016.

[11] “Spatial Channel Model for Multiple Input Multiple Output (MIMO) Simulations,” Tech. Rep. 3GPP 25.996 V12.0.0, Sept. 2014.

[12] P. Kyosti et al., “WINNER II channel models,” European Commission, IST-WINNER, Tech. Rep. D1.1.2, Sept. 2007.

[13] L. Liu et al., “The COST 2100 MIMO channel model,” IEEE Wireless Communications, vol. 19, no. 6, pp. 92–99, December 2012.

[14] “Deliverable D1.4: METIS Channel Models,” Mobile and wireless communications Enablers for the Twenty-twenty Information Society (METIS), April 2014.

[15] K. Yu, M. Bengtsson, B. Ottersten, D. McNamara, P. Karlsson, and M. Beach, “A wideband statistical model for NLOS indoor MIMO channels,” in Proc. IEEE 55th Veh. Technol. Conf. (VTC-Spring), vol. 1. May 2002, pp. 370–374.

[16] T. S. Rappaport et al., “Wideband Millimeter-Wave Propagation Measurements and Channel Models for Future Wireless Communication System Design,” IEEE Transactions on Communications, vol. 63, no. 9, pp. 3029–3056, Sept. 2015.

[17] H. J. Liebe, G. A. Hufford, and M. G. Cotton, “Propagation modeling of moist air and suspended water/ice particles at frequencies below 1000 GHz”, AGARD Conference Proceedings 542, 1993.

Research and Simulation of 5 G Millimeter Wave Channel Model

YANG Chen, WEI Zai-xue, YANG Da-cheng
(Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China)

With the development of 5 G communication system, the wireless channel frequency coverage and broadband transmission capacity put forward higher requirements[1,2]. Based on the analysis of outdoor measured data in Manhattan[3,4]published by New York University, this paper summarizes the statistical characteristics of the data, and proposes a spatial lobe joint time cluster modeling method, which can be applied to establish the frequency coverage of 500 MHz-100 GHz, the transmission bandwidth can reach 800 MHz, and supports a 3-D MIMO channel impulse response model for multiple antenna arrays. The model adds the influence of environmental factors such as air humidity, air pressure, vegetation and so on, and then elaborates the steps of concrete model building and parameter generation. Finally, the corresponding path loss, power delay spectrum, angular power spectrum and RMS delay spreads and the angular spreads are obtained according to the simulation conditions. In order to ensure the accuracy and reliability of the channel model, the simulation results are qualitatively analyzed and calibrated quantitatively from both the RMS delay spreads and the angular spreads. This will lay the foundation for more in-depth study of 5G channel characteristics

Channel model; 5 G; 100 GHz; 800 MHz; Millimeter-wave; Impulse response

TN92

A

10.3969/j.issn.1003-6970.2016.10.022

楊晨，男，(1993-)，研究生，主要研究方向：無線通信；韋再雪，女，(1976-)，碩士生導(dǎo)師，主要研究方向：無線通信；楊大成，男，(1989-)，博士生導(dǎo)師，主要研究方向：無線通信。

本文著錄格式：楊晨，韋再雪，楊大成. 5 G毫米波信道模型研究與仿真[J]. 軟件，2016，37（10）：98-104