基于射線跟蹤的車(chē)聯(lián)網(wǎng)毫米波信道準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間研究

崔壯壯 鐘章隊(duì) 官科 何丹萍

(1.北京交通大學(xué) 軌道交通控制與安全國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100044;2. 北京市高速鐵路寬帶移動(dòng)通信工程技術(shù)研究中心,北京 100044)

引 言

第五代(the 5th Generation,5G)移動(dòng)通信具有三大應(yīng)用場(chǎng)景,分別為增強(qiáng)移動(dòng)寬帶、海量機(jī)器類(lèi)通信和超可靠機(jī)器類(lèi)通信[1]. 面對(duì)以上三大應(yīng)用的需求,頻譜短缺成為面臨的主要挑戰(zhàn)之一[2-3]. 毫米波具有頻帶寬和豐富的非授權(quán)頻段等特點(diǎn)[4],已被國(guó)際公認(rèn)作為5G高頻段的候選頻段. 其中,美國(guó)聯(lián)邦通信委員會(huì)已將27.5～28.35 GHz作為毫米波頻段的首選頻段[5],韓國(guó)計(jì)劃于2018年平昌冬奧會(huì)部署工作頻段為28 GHz的5G試驗(yàn)網(wǎng)[6]. 眾多研究機(jī)構(gòu)也對(duì)28 GHz頻段信道進(jìn)行了大量的仿真和實(shí)際信道測(cè)量[7-9]. 因此,對(duì)于28 GHz信道特性的研究十分必要.

目前,針對(duì)28 GHz車(chē)聯(lián)網(wǎng)毫米波信道特性的研究較少. 對(duì)于車(chē)聯(lián)網(wǎng)信道的研究,頻段多在5 GHz左右[10-11],毫米波車(chē)聯(lián)網(wǎng)信道的研究具有一定的前瞻性. 另外,車(chē)聯(lián)網(wǎng)毫米波信道與普通毫米波移動(dòng)信道相比具有獨(dú)特的特性:一是結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景,設(shè)置特定的收發(fā)信機(jī)的高度;二是車(chē)聯(lián)網(wǎng)信道需考慮車(chē)體本身對(duì)信道特性的影響. 而射線跟蹤[12]是常用的一種確定性信道仿真方法,利用幾何光學(xué)與幾何繞射一致性理論比較適用于高頻段. 毫米波頻段較高,波束較為集中,基于射線跟蹤進(jìn)行毫米波信道仿真具有可行性.

對(duì)于車(chē)聯(lián)網(wǎng)毫米波信道的研究,信道準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間是一個(gè)重要參數(shù),指的是在此區(qū)間內(nèi)信道特性不發(fā)生大的變化[13-14]. 另外,通信算法的設(shè)計(jì)和仿真依賴于信道的二階統(tǒng)計(jì)特性,因此,準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間的研究具有十分重要的意義. 對(duì)于車(chē)聯(lián)網(wǎng)信道準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間的研究大多是利用局部散射函數(shù)(Local Scattering Function,LSF)和時(shí)變相干函數(shù)的分析方法,其基本思想是利用信道的二階統(tǒng)計(jì)特性求信道的相關(guān)性和差異度[15-16]. 對(duì)于多入多出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信道,相關(guān)矩陣距離(Correlated Matrix Distance,CMD)[17]是計(jì)算準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間的常用方法,通過(guò)計(jì)算收端或發(fā)端的相關(guān)矩陣,利用判決門(mén)限求出準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間. 對(duì)于單入單出(Single-Input Single-Output,SISO)信道,可以利用功率相關(guān)(Correlation of Power,CP)算法求出不同采樣點(diǎn)處的相關(guān)性[18],設(shè)定門(mén)限判決即可得到準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間. 另外,也可利用譜散度(Spectral Divergence,SD)算法計(jì)算不同采樣點(diǎn)處的差異度計(jì)算準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間[19].其他的一些研究還包括利用陰影衰落的功率計(jì)算相關(guān)性和連續(xù)功率時(shí)延譜求相關(guān)等[20-21].

綜合以上研究背景和研究目的,本文利用射線跟蹤仿真器進(jìn)行了28 GHz車(chē)聯(lián)網(wǎng)中車(chē)對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施SISO信道準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間的研究,從準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間的計(jì)算、仿真和應(yīng)用三個(gè)方面展開(kāi).首先介紹準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間計(jì)算常用的CP和SD算法;其次,基于射線跟蹤獲取的信道信息,利用兩種方法對(duì)曼哈頓場(chǎng)景進(jìn)行準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間的計(jì)算;最后,利用信道準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間的判決結(jié)果減少仿真器的采樣點(diǎn)數(shù),證明了利用信道的準(zhǔn)平穩(wěn)特性可以有效提高仿真器的運(yùn)算速度,對(duì)于車(chē)聯(lián)網(wǎng)毫米波頻段的系統(tǒng)級(jí)設(shè)計(jì)和仿真具有參考意義.

1 信道準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間理論

通過(guò)射線跟蹤仿真器進(jìn)行信道仿真,利用仿真得到的信道沖激響應(yīng)(Channel Impulse Respond,CIR)計(jì)算出功率或功率譜,從而可以求得信道的準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間. 其計(jì)算方法可分為兩類(lèi):一類(lèi)是對(duì)功率或功率譜求相關(guān)性;另一類(lèi)是對(duì)功率譜求散度. 本文針對(duì)兩類(lèi)計(jì)算方法,分別介紹利用接收功率求相關(guān)的CP算法和利用功時(shí)延率譜求散度的SD算法.

1.1 CP算法

CP算法的基本思想是對(duì)連續(xù)采樣點(diǎn)的功率進(jìn)行逐一相關(guān)運(yùn)算,把某一采樣點(diǎn)處大于門(mén)限值的連續(xù)間隔定義為準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間的長(zhǎng)度. 文獻(xiàn)[18]給出了計(jì)算準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間的一般方法. 首先通過(guò)仿真可以得到基于時(shí)間的信道脈沖響應(yīng)h(ti),瞬時(shí)功率可以表示為ph(ti)=|h(ti)|2,對(duì)功率譜進(jìn)行離散化并經(jīng)過(guò)長(zhǎng)度為40倍波長(zhǎng)的滑動(dòng)窗滑動(dòng)平均可以得到基于距離的功率值為

(1)

(2)

式中:N為滑動(dòng)窗長(zhǎng)度;Δx為距離采樣間隔,m;λ為波長(zhǎng),m;下標(biāo)i代表時(shí)間采樣點(diǎn)或者距離采樣點(diǎn).

通過(guò)計(jì)算不同采樣點(diǎn)處兩兩的相關(guān)程度,可以得到功率相關(guān)矩陣,其元素具有如下形式:

(3)

式中,下標(biāo)j代表時(shí)間采樣點(diǎn)或者距離采樣點(diǎn).

通過(guò)功率相關(guān)矩陣,我們可以設(shè)定門(mén)限判決準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間,得到準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間為

dS(i)=(nmax(i)-nmin(i))Δx.

(4)

式中:nmax(i)表示某一采樣點(diǎn)下滿足判決門(mén)限情況下的最大索引;nmin(i)表示某一采樣點(diǎn)下滿足判決門(mén)限情況下的最小索引,二者具有如下形式:

(5)

(6)

式中:m表示準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間判決檢索下標(biāo);n表示采樣點(diǎn)的總數(shù).

1.2 SD算法

SD算法較為簡(jiǎn)單,文獻(xiàn)[19]介紹了其基本思想是功率時(shí)延譜的幾何平均和算術(shù)平均之比,得到的參數(shù)即為兩個(gè)功率時(shí)延譜之間的散度．通過(guò)射線跟蹤仿真器可以得到包含時(shí)延信息的信道脈沖響應(yīng)h(ti,τs),針對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景,將采樣時(shí)間轉(zhuǎn)化為采樣距離可以得到

h(xi,τs)=h(vti,τs).

(7)

式中:xi代表采樣間隔,m;v代表汽車(chē)行駛速度,m/s;ti為采樣時(shí)間,s;τs為時(shí)延分辨率,s.

由式(7)可以得到基于距離的功率時(shí)延譜p(xi,τs)具有如下形式:

p(xi,τs)=|h(xi,τs)|2.

(8)

基于上述得到的功率時(shí)延譜,通過(guò)某一采樣點(diǎn)處的功率時(shí)延譜與其他采樣點(diǎn)求散度,文獻(xiàn)[19]定義了其基本形式,得到的功率譜散度矩陣的元素r(xi,xj)具有如下形式:

(9)

式中,Nτ是時(shí)延間隔的最大點(diǎn)數(shù),滿足τmax=Nττs,τmax是某一采樣點(diǎn)處的最大時(shí)延,s.

2 信道準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間仿真

2.1 仿真場(chǎng)景和參數(shù)配置

針對(duì)上述的兩種算法,本文基于紐約大學(xué)曼哈頓城區(qū)的實(shí)際環(huán)境[22],建立了SketchUp模型,利用射線跟蹤仿真器,進(jìn)行了28 GHz毫米波車(chē)聯(lián)網(wǎng)V2I信道仿真. 如圖1所示,圖中直角箭頭所指方向代表汽車(chē)行駛的軌跡,接收機(jī)置于汽車(chē)頂部,汽車(chē)行駛的兩段距離具有對(duì)稱(chēng)性,各為100 m;發(fā)射機(jī)的位置位于街道拐彎處,保證行駛過(guò)程中接收機(jī)一直具有視距(Line-of-Sight,LOS)環(huán)境. 考慮實(shí)際車(chē)高和車(chē)聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的路邊單元的高度,設(shè)置接收天線和發(fā)射天線的高度分別為2 m和8 m. 如圖2所示,我們把仿真場(chǎng)景分為兩段,更加直觀地展示仿真環(huán)境的設(shè)置.

圖1 仿真環(huán)境俯視圖

圖2 仿真環(huán)境分段圖

如表1所示,我們給出了仿真參數(shù)配置,射線跟蹤仿真器開(kāi)啟了直射、二階反射和Lambert散射,得到了大量的仿真數(shù)據(jù),下面就對(duì)得到的仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間的分析.

表1 仿真參數(shù)配置

2.2 準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間的計(jì)算

在仿真過(guò)程中,將接收機(jī)的移動(dòng)軌跡以半波長(zhǎng)的間隔進(jìn)行采樣,并未考慮兩次采樣的時(shí)間間隔. 因此,這種基于距離的采樣方法不考慮車(chē)速的影響. 另外,在接收機(jī)移動(dòng)的過(guò)程中,周?chē)⑸潴w和接收功率都會(huì)發(fā)生變化,造成功率間的相關(guān)性發(fā)生變化,從而準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間也隨移動(dòng)距離而變化.因此,本部分利用上述兩種算法分別計(jì)算不同門(mén)限下的準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間隨距離變化的大小. 其次,針對(duì)不同門(mén)限值對(duì)準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間的影響,選取合適的門(mén)限值. 最后,利用選取合適的門(mén)限值對(duì)兩種算法的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行比較.

2.2.1 計(jì)算結(jié)果

圖3是利用CP算法計(jì)算出的不同門(mén)限下準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間隨行駛距離的變化曲線.由圖可知,CP算法選取的門(mén)限值越大,其計(jì)算出的準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間越小. 由圖1還可知,汽車(chē)行駛過(guò)程可以分為對(duì)稱(chēng)的兩段,先從起始點(diǎn)接近發(fā)射機(jī),然后遠(yuǎn)離發(fā)射機(jī)到達(dá)直角拐彎處,繼續(xù)行駛到達(dá)最近點(diǎn)后遠(yuǎn)離,直到終點(diǎn). 圖3中間有兩段峰值區(qū)域,是汽車(chē)行駛過(guò)程中距離發(fā)射機(jī)最近的一段時(shí)刻,此時(shí)的直射功率較強(qiáng),多徑功率較小,總接收功率相關(guān)性較強(qiáng). 當(dāng)汽車(chē)距離發(fā)射機(jī)較遠(yuǎn)時(shí)(約為圖中的0～80 m和120～200 m兩段平滑區(qū)域),功率相關(guān)性小,準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間較平滑. 凸起區(qū)域?yàn)榉逯祬^(qū)域的兩邊上升和下降的區(qū)域,在此區(qū)域功率相關(guān)性逐漸增強(qiáng)或減弱,準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢(shì).

圖3 CP算法不同門(mén)限值下的準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間

圖4為不同門(mén)限下的準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間的經(jīng)驗(yàn)累積分布函數(shù)(Cumulative Distribution Function,CDF)分布圖. CDF分布可大致分為三段,對(duì)應(yīng)圖3中平滑區(qū)域、凸起區(qū)域和峰值區(qū)域,分別表征接收機(jī)距離發(fā)射機(jī)較遠(yuǎn)、較近和最近時(shí)準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間的大小.我們選取不同門(mén)限值的CDF圖中的中值進(jìn)行分析,門(mén)限值為0.5、0.6和0.7時(shí),準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間中值分別為0.302 4 m、0.183 6 m和0.118 8 m,對(duì)應(yīng)為波長(zhǎng)的28倍、17倍和11倍,均小于滑動(dòng)窗長(zhǎng)度40λ.

圖4 CP算法不同門(mén)限值下的準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間CDF分布

對(duì)于SD算法的計(jì)算結(jié)果分析類(lèi)似于CP算法,如圖5和圖6所示,分別為SD算法計(jì)算出的準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間分布和其經(jīng)驗(yàn)CDF分布. 同樣,我們選取不

同門(mén)限值的CDF圖中的中值進(jìn)行分析,門(mén)限值為0.1、0.2和0.3時(shí),準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間中值分別為0.010 8 m、0.113 4 m和0.394 2 m,分別為波長(zhǎng)的2倍、10.5倍和36.5倍,均小于滑動(dòng)窗長(zhǎng)度40λ.但是從其CDF分布難以看出準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間隨距離的分段趨勢(shì).

圖5 SD算法不同門(mén)限值下的準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間

圖6 SD算法不同門(mén)限值下的準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間CDF分布

由于SD算法的基本思想是求散度,故我們選取了較小的判決門(mén)限,門(mén)限值越小,其準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間越小. 由圖5和圖6可知,SD算法計(jì)算出的準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間曲線較為不平滑,其CDF分布也難以分段,但與CP算法計(jì)算出的結(jié)果相似,基本能看出接收機(jī)的移動(dòng)過(guò)程.

針對(duì)不同多徑分量對(duì)準(zhǔn)平穩(wěn)的影響,我們將總接收功率分為兩部分,一部分為直射徑功率,另一部分為其他多徑分量功率. 利用CP算法,我們求出了信道前100 m不同功率下的準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間. 如圖7所示,由于總功率受多徑功率的影響,功率間的相關(guān)系數(shù)小于直射徑,故總功率下的準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間小于只含直射徑下的準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間. 由于直射徑功率主要受收發(fā)信機(jī)之間的距離的影響,而多徑功率主要受周?chē)焖僮兓纳⑸潴w的影響,故多徑功率間的相關(guān)系數(shù)較小,所以其準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間較小,而且比較雜亂.

圖7 不同多徑分量下的準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間

2.2.2 門(mén)限值的選擇

研究信道的準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間,門(mén)限值的選取相當(dāng)重要,文獻(xiàn)[19]采用目視的方法選取合適的門(mén)限. 由于兩段行駛過(guò)程具有對(duì)稱(chēng)性,我們選取了仿真場(chǎng)景的前100 m分析門(mén)限值對(duì)準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間判決的影響.如圖8所示,SD算法隨門(mén)限值的上升準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間變大,而CP算法則變小. 對(duì)于SD算法而言,當(dāng)門(mén)限值為0時(shí),準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間即為采樣間隔,故其門(mén)限下界不能過(guò)小. 對(duì)于CP算法而言,當(dāng)門(mén)限值為1時(shí),準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間即為采樣間隔,故其門(mén)限上界不能過(guò)大.

仿真過(guò)程中,我們使用長(zhǎng)度為40λ的滑動(dòng)窗平均,另外,信道參數(shù)在10λ～40λ不會(huì)發(fā)生大的變化[23],故我們截取了介于此段區(qū)間下的門(mén)限值作為合適可取的門(mén)限值,SD算法合適的門(mén)限值范圍為0.09～0.26,CP算法合適的門(mén)限值范圍為0.51～0.94.

圖8 門(mén)限值對(duì)兩種算法判決的影響

2.2.3 CP算法和SD算法的對(duì)比

結(jié)合2.2.2節(jié)給出的門(mén)限值合理范圍,我們選取兩種算法準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間中值比較接近的門(mén)限值進(jìn)行結(jié)果對(duì)比. 如圖9和圖10所示,SD算法為0.2,對(duì)應(yīng)中值為0.113 4 m,CP算法為0.6,對(duì)應(yīng)中值為0.183 6 m.

圖9 SD算法和CP算法準(zhǔn)平穩(wěn)判決比較

圖10 SD算法和CP算法準(zhǔn)平穩(wěn)判決比較的CDF分布

由圖9可知,CP算法計(jì)算出的準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間更平滑,而SD算法則在第二個(gè)峰值區(qū)域出現(xiàn)失真. CP算法的CDF分布更能反應(yīng)真實(shí)場(chǎng)景的變化. 另外CP算法復(fù)雜度低,我們利用SD算法計(jì)算出該場(chǎng)景準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間的時(shí)間約為6 514 s,而CP算法的計(jì)算時(shí)間約為1 457 s,CP算法的運(yùn)算速度是SD算法的4.47倍. 綜合算法的計(jì)算復(fù)雜度和精度,CP算法更適合此場(chǎng)景下準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間的計(jì)算.

3 信道準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間應(yīng)用

求得準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間以后,如何利用準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間解決實(shí)際問(wèn)題的研究較少. 本文從信道準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間的物理意義出發(fā),即信道特性在此區(qū)間內(nèi)不發(fā)生大的變化. 因此,利用準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間作為采樣間隔(遠(yuǎn)大于半波長(zhǎng)),代替之前半波長(zhǎng)的采樣間隔,從而減少了仿真的采樣點(diǎn)數(shù). 通過(guò)對(duì)比半波長(zhǎng)采樣和利用準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間采樣下的信道參數(shù)的一致性,在誤差合理的范圍內(nèi),可以加速射線跟蹤仿真器的運(yùn)算速度.

3.1 應(yīng)用仿真實(shí)驗(yàn)

結(jié)合第2節(jié)的分析,本節(jié)選取CP算法門(mén)限值為0.6時(shí)求得的準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間進(jìn)行分析,分別利用CDF分布不同概率下的準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間作為新的采樣間隔,具體仿真實(shí)驗(yàn)配置如表2所示. 利用表中的準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間作為新的采樣間隔,實(shí)驗(yàn)序號(hào)1和2使用的采樣間隔分別為17λ和40λ,而實(shí)驗(yàn)序號(hào)3用的是該門(mén)限值下的最大準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間. 利用得到的數(shù)據(jù)與原半波長(zhǎng)采樣的信道特性進(jìn)行對(duì)比.

表2 應(yīng)用仿真實(shí)驗(yàn)配置

3.2 結(jié)果分析

我們計(jì)算了信道重要的大尺度參數(shù)之一:萊斯K因子. 如圖11所示,其CDF表示了該場(chǎng)景下直射分量與多徑分量的占比情況.從圖中可以看出概率為0.7時(shí),其值為0,表示直射徑功率與多徑功率相同. 由圖可知,實(shí)驗(yàn)序號(hào)1、2和原始采樣擬合較好,而序號(hào)3基本能反映其分布趨勢(shì),但擬合結(jié)果較差. 所以,為了保證信道大尺度參數(shù)萊斯K因子的精度,建議取CDF概率值為90.82%以下的準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間作為重采樣間隔.

圖11 萊斯K因子CDF分布

對(duì)于信道的小尺度參數(shù)之一:均方根時(shí)延擴(kuò)展,用相同的實(shí)驗(yàn)配置進(jìn)行仿真,結(jié)果如圖12所示.

圖12 均方根時(shí)延擴(kuò)展CDF分布

由圖12可知:實(shí)驗(yàn)序號(hào)1擬合效果最好,包括中值和最大值都更接近原始采樣;而實(shí)驗(yàn)序號(hào)2的中值基本符合,但最大值與原始采樣相差30 ns;實(shí)驗(yàn)序號(hào)3基本中值和最大值均不能很好地?cái)M合. 所以,為了保證信道小尺度參數(shù)均方根時(shí)延擴(kuò)展的精度,建議取CDF概率值為50.82%以下的準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間作為重采樣間隔.

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)論

從以上分析可知,在一定的概率值下,準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間既能保證信道大尺度參數(shù)(如萊斯K因子)的平穩(wěn)性,也能描述信道小尺度參數(shù)(如均方根時(shí)延擴(kuò)展)的平穩(wěn)性. 另外,在未來(lái)的研究中可以利用準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間的判決結(jié)果,將信道劃分為大尺度參數(shù)扇區(qū)和小尺度參數(shù)扇區(qū),在扇區(qū)內(nèi),信道參數(shù)不重復(fù)計(jì)算,從而提高仿真器的運(yùn)算速度.

4 結(jié) 論

本文針對(duì)28 GHz車(chē)聯(lián)網(wǎng)毫米波信道進(jìn)行了準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間的理論分析,仿真計(jì)算和應(yīng)用驗(yàn)證. 給出了合適門(mén)限值的選擇范圍,CP算法為0.51～0.94,SD算法為0.09～0.26. 通過(guò)準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間的結(jié)果,若取建議概率值50.82%以下的準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間作為重采樣間隔,可將射線跟蹤仿真器的仿真速度至少提高34倍. 下一步就將從準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間的應(yīng)用繼續(xù)研究,用更多場(chǎng)景采集數(shù)據(jù),通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)方法,確保信道準(zhǔn)平穩(wěn)區(qū)間可以用在實(shí)際的信道測(cè)量系統(tǒng)和場(chǎng)景中,并服務(wù)于上層系統(tǒng)級(jí)仿真和設(shè)計(jì).

[1] MONSERRAT J F, MANGE G, BRAUN V, et al. METIS research advances towards the 5G mobile and wireless system definition[J]. Eurasip journal on wireless communications & networking, 2015(1):53.

[2] RAPPAPORT T S, SUN S, MAYZUS R, et al. Millimeter wave mobile communications for 5G cellular: it will work![J]. IEEE access, 2013, 1(1):335-349.

[3] AL-OGAILI F, SHUBAIR R M. Millimeter-wave mobile communications for 5G: challenges and opportunities[C]//IEEE International Symposium on Antennas and Propagation. Fajardo: IEEE, June 26-July 1, 2016.

[4] ANDREWS J G, BUZZI S, WAN C, et al. What will 5G be?[J]. IEEE journal on selected areas in communications, 2014, 32(6):1065-1082.

[5] YANG B, YU Z, DONG Y, et al. Compact tapered slot antenna array for 5G millimeter-wave massive MIMO systems[J]. IEEE transactions on antennas & propagation, 2017, PP(99):1.

[6] LEE J. 5G trial in 2018 Pyeong Chang winter Olympics-technical challenges & preparations[C]//International Symposium on Antennas and Propagation. Okinawa:IEEE, October 24-28, 2017.

[7] SAMIMI M, WANG K, AZAR Y, et al. 28 GHz angle of arrival and angle of departure analysis for outdoor cellular communications using steerable beam antennas in New York city[C]//Vehicular Technology Conference. Dresden: IEEE, June 2-5,2013:1-6.

[8] AZAR Y, WONG G N, WANG K, et al. 28 GHz propagation measurements for outdoor cellular communications using steerable beam antennas in New York city[C]//IEEE International Conference on Communications. Budapest: IEEE, June 9-13, 2013: 5143-5147.

[9] DENG S, SAMIMI M K, RAPPAPORT T S. 28 GHz and 73 GHz millimeter-wave indoor propagation measurements and path loss models[C]//IEEE International Conference on Communication Workshop. London: IEEE, June 8-12, 2015: 1244-1250.

[10] GUAN K, AI B, NICOLAS M L, et al. On the influence of scattering from traffic signs in vehicle-to-X communications[J]. IEEE transactions on vehicular technology, 2016, 65(8):5835-5849.

[11] RENAUDIN O, KOLMONEN V M, VAINIKAINEN P, et al. Non-Stationary narrowband MIMO inter-vehicle channel characterization in the 5-GHz band[J]. IEEE transactions on vehicular technology, 2010, 59(4):2007-2015.

[12] YANG C F, WU B C, KO C J. A ray-tracing method for modeling indoor wave propagation and penetration[J]. IEEE transactions on antennas &propagation, 1998, 46(6):907-919.

[13] YANG J, AI B, GUAN K, et al. Quasi-stationarity regions analysis for channel in composite high-speed railway scenario[C]//IEEE International Symposium on Antennas and Propagation. Fajardo: IEEE, June 26-July 1, 2016:1699-1700.

[14] HE R, RENAUDIN O, KOLMONEN V M, et al. Characterization of quasi-stationarity regions for vehicle-to-vehicle radio channels[J]. IEEE transactions on antennas & propagation, 2015, 63(5):2237-2251.

[15] PAIER A, ZEMNE T, BERNADO L, et al. Non-WSSUS vehicular channel characterization in highway and urban scenarios at 5.2GHz using the local scattering function[C]//International ITG Workshop on Smart Antennas. Vienna: IEEE, February 26-27, 2008:9-15.

[16] BERNADO L, ZEMEN T, PAIER A, et al. Non-WSSUS vehicular channel characterization at 5.2 GHz-spectral divergence and time-variant coherence parameters[C]//XXIX General Assembly of the International Union of Radio Science, 2008.

[17] HERDIN M, CZINK N, OZCELIK H, et al. Correlation matrix distance, a meaningful measure for evaluation of non-stationary MIMO channels[C]//Vehicular Technology Conference, 2005. Stockholm, May 30-June 1, 2005:136-140.

[18] CHEN B, ZHONG Z, AI B. Non-stationary channel characteristics in high-speed railway[C]//IEEE International Symposium on Antennas and Propagation &Usnc/ursi National Radio Science Meeting. Vancouver: IEEE, July 19-24, 2015: 97-98.

[19] GEORGIOU T T. Distances and riemannian metrics for spectral density functions[J]. IEEE transactions on signal processing, 2007, 55(8):3995-4003.

[20] GUDMUNDSON M. Correlation model for shadow fading in mobile radio systems[J]. Electronics letters, 2011, 27(23):2145-2146.

[21] GEHRING A, STEINBAUER M, GASPARD I, et al. Empirical channel stationarity in urban environments[C]//Proceeding of the European Personal Mobile Communications Conference. (EPMCC’01). Vienna, Austria, 2001:1-6.

[22] MACCARTNEY G R, RAPPAPORT T S, SAMIMI M K, et al. Millimeter-wave omnidirectional path loss data for small cell 5G channel modeling[J]. IEEE access, 2015, 3:1573-1580.