基于实测数据的MassiveMIMO信道建模方法技术

本发明专利技术属于多输入多输出系统技术领域，公开了一种基于实测数据的Massive MIMO信道建模方法；建立共焦椭圆模型，设置基站和偶极子的参数；依据实测数据获得散射簇的生灭速率，得到9状态马尔科夫链状态转移概率矩阵，利用马尔科夫链描述天线阵列轴上散射簇的演进过程，分配每个散射簇特征参数；最后根据各个参数之间的几何位置关系，计算视距和非视距情况下的相位和多普勒频率，生成信道冲激响应。本发明专利技术能够准确的描述散射簇在天线阵列上生灭过程，刻画了Massive MIMO信道的非平稳特征，能够描述球面波特征；同时计算量较小，能够在较少的时间内生成信道冲激响应，提高了信道的仿真效率。

MassiveMIMO channel modeling method based on measured data

The invention belongs to the technical field of multi input multi output system, discloses a Massive MIMO channel modeling method based on measured data; the establishment of a confocal elliptical model, parameter setting and dipole base station; based on the measured data obtained scattering cluster of the birth and death rate, 9 state Markov chain state transtion-probablity matrix, using Markoff chain description the evolution of array scattering cluster, each cluster distribution of scattering characteristic parameters; finally, according to the geometric relation between the parameters, the calculation of phase and Doppler frequency range and the NLOS, generating channel impulse response. The invention can accurately describe the scattering cluster in antenna array on the birth and death process, describes the non-stationary characteristics of Massive MIMO channel, which can describe the spherical wave characteristics; at the same time, small amount of calculation, can generate the channel impulse response in less time, improve the simulation efficiency of the channel.

【技术实现步骤摘要】
基于实测数据的MassiveMIMO信道建模方法
本专利技术属于多输入多输出系统
，尤其涉及一种基于实测数据的MassiveMIMO信道建模方法。
技术介绍
随着智能手机和平板电脑等智能终端的大范围普及，互联网高清业务和多媒体业务的不断推广使用，对无线数据业务的需求呈现爆发式增长，对无线通信系统的频谱效率、功率效率以及容量性能提出了更高要求。据权威机构预测，未来十年移动无线通信数据量将增加几百倍。在这样的应用背景下，传统的多输入多输出(MIMO)技术已经不能满足呈指数上涨的无线数据需求，MassiveMIMO技术应运而生。MassiveMIMO技术是指在基站端放置远多于现今系统中所使用的天线数量的一种天线架设模式，比如使用几十或者上百根基站天线来同时服务一定数量的用户终端，它可以使得阵列增益大大增加，从而有效地降低发射端的功率消耗，使得系统总能效能够提升多个数量级，进一步提升系统容量，有效地解决无线数据业务对系统容量的需求。虽然MassiveMIMO技术呈现出极具吸引力的性能提升，但是也存在着很多的难题和挑战。对于5GMassiveMIMO通信系统来说，建立一个准确的信道模型是本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于实测数据的Massive MIMO信道建模方法，其特征在于，所述基于实测数据的Massive MIMO信道建模方法包括以下步骤：步骤一，建立共焦椭圆模型，设置基站和偶极子的参数，基站设置大规模的均匀线性天线阵列，天线阵元都是全向天线，阵元间距为δT，为半波长，另一端是一个偶极子，也是全向天线；建立共焦椭圆模型，基站天线阵列中心和偶极子连线组成X轴，两个天线阵列中心分别位于共焦椭圆的两个焦点上，距离为2f，基站阵列倾角为βT，散射簇分布在共焦椭圆上，设第1个散射簇所对应的椭圆的长轴为2a1，第n个散射簇所对应的椭圆的长轴为2an，散射簇n与基站阵列中心和偶极子的距离分别为

【技术特征摘要】
1.一种基于实测数据的MassiveMIMO信道建模方法，其特征在于，所述基于实测数据的MassiveMIMO信道建模方法包括以下步骤：步骤一，建立共焦椭圆模型，设置基站和偶极子的参数，基站设置大规模的均匀线性天线阵列，天线阵元都是全向天线，阵元间距为δT，为半波长，另一端是一个偶极子，也是全向天线；建立共焦椭圆模型，基站天线阵列中心和偶极子连线组成X轴，两个天线阵列中心分别位于共焦椭圆的两个焦点上，距离为2f，基站阵列倾角为βT，散射簇分布在共焦椭圆上，设第1个散射簇所对应的椭圆的长轴为2a1，第n个散射簇所对应的椭圆的长轴为2an，散射簇n与基站阵列中心和偶极子的距离分别为步骤二，依据实测数据获得散射簇的生灭速率，计算基站端天线阵列散射簇新生成的概率和生存概率，得到9状态马尔科夫链状态转移概率矩阵，利用马尔科夫链模型描述天线阵列轴上散射簇的演进过程，得到散射簇集后，根据WINNERII模型分配每个散射簇特征参数；将(i,j)作为状态，其中i表示相邻阵元间新生成的散射簇数量，j表示相邻阵元间灭亡的散射簇数量，其中，0≤i≤2，0≤j≤2，共有9种状态，(i,j)所对应的状态设为sij；从状态sij变成si′j′的状态转移概率为p(ij,i′j′)，则转移概率矩阵为：步骤三，根据共焦椭圆模型中基站天线阵列倾斜角、阵元间距、散射簇的AOA、AOD和时延、偶极子运动方向、基站和偶极子之间的距离等参数及他们之间的几何位置关系，确定椭圆的大小和位置，计算视距和非视距情况下的相位和多普勒频率，生成MassiveMIMO信道冲激响应。2.根据权利要求1中所述的基于实测数据的MassiveMIMO信道建模方法，其特征在于，所述步骤二具体过程为：(1)对于两个相邻的天线阵元Antk-1和Antk，如果散射簇n在天线阵元Antk-1可见，而在天线阵元Antk不可见，则散射簇n是灭亡的；如果散射簇n在天线阵元Antk-1和天线阵元Antk都可见，则散射簇n是生存下来的；若散射簇n在天线阵元Antk-1不可见，而在天线阵元Antk可见，则散射簇n是新生成的；(2)在散射簇演进过程中，一个新生成的散射簇到另一个新生成的散射簇出现的时间间隔ρG和一个散射簇的生命周期ρR分别服从指数分布，具体为：时间间隔ρG和生命周期ρR的期望分别为：其中，λG是簇的生成速率，λR是簇的灭亡速率；(3)结合COST2100模型，引入簇可视区域概念，即在天线阵列上簇的可视区域，有些簇的基站端可视区域完全在天线阵列以内，而部分簇的基站端可视区域超出阵列一端或两端均超出。如图3所示，对于区域①，簇基站端可视区域完全在天线阵列以内，在阵列上能观测到的簇可视区域长度Δ就是簇的真实可视区域长度a；对于区域②，簇基站端可视区域超过了阵列的两端，在阵列上能观测到的簇可视区域长度就是阵列长度L，Δ＝L；而区域③和区域④中阵列上观测到的簇可视区域长度小于真实的簇可视区域长度，这时簇可视区域观测长度是簇可视区域真实长度和簇可视区域中心位置Xc的函数，Δ＝(L+a)/2-Xc，Δ＝(L+a)/2+Xc。假设簇可视区域中心位置Xc是均匀分布的，上界和下界分别为则可视区域的观测长度的累计分布函数为：其中，KΔ(y)是观察到的簇可视区域累积...

【专利技术属性】
技术研发人员：张阳，姜燕燕，庞立华，栾英姿，张慧慧，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61