一种用于多输入多输出单环模型建模方法及其仿真平台与流程

本发明涉及移动轿车经过基站时的信号传播模型技术领域，尤其是一种用于多输入多输出单环模型建模方法及其仿真平台。

背景技术：

车辆间的信息通信提升了用户驾驶过程的安全性和高效性。当前，随着智能交通系统与车辆自组织网络研究的逐渐发展，v2v(车对车)和v2r(车对路)信道建模研究受到了较高的关注。这一趋势促使相关部门对车辆通信情况建立了统一的标准——专用短程通信技术(dsrc)。无线信号在收发端的传输特性研究，对于有效创建和分析车载通讯系统具有重要意义。无线通信作为现代化通信强有力的手段之一，若要成为高速通信的媒介仍有很多挑战。

早期的几何随机建模中，通常假设无穷多个散射体分布在规则的图形上。基于此，单环模型在文献《fadingcorrelationanditseffectonthecapacityofmultielementantennasystems》中被提出。在该模型中假设散射体有无穷，均匀分布在圆环上，难以符合实际情况。研究人员在做无线信道测量过程中发现了明显的成簇现象。实际的无线通信环境中存在各种各样的散射体，并且散射物体的集合使得信号在接收端以簇的形式抵达。在接收机处，不同的簇以不同的时间和角度到达。近几年的研究揭示了一些相关性较强的多径分量的空间域和时间域的联合概率分布，验证了多径成簇的可能性。文献《anon-stationary3-dwidebandtwin-clustermodelfor5gmassivemimochannels》提出了一种双簇模型，能够应用在大规模mimo通信中。文献《amimomobile-to-mobilechannelmodelderivedfromageometricstreetscatteringmodel》引入了一种基于单簇散射体几何街道散射模型的窄带mimov2v信道模型。文献《大规模mimo信道建模及传播特性研究》以单环模型为参考，提出了一种二维非平稳宽带多环模型。

但是在上述文献的研究中，通常假设散射体均匀无限量地分布在规则的图形上，如单环、双环、椭圆、双椭圆等几何形状。这本来就是对理论场景做的假设，与实际环境不能足够吻合。现如今的方法中，对无线信道传输损耗的结果的判知，主要通过统计的方式得到实际数据做分析，还没有一个模型能完全模拟实际场景。

技术实现要素：

本发明的首要目的在于提供一种便于在不同的实际场景中，根据需要调整簇的参数，使其更符合实际环境的用于多输入多输出单环模型建模方法。

为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：一种用于多输入多输出单环模型建模方法，该方法包括下列顺序的步骤：

(1)模拟一个车载通信场景，作为发射器的信号基站固定不动，接收器是一辆移动的轿车；信号发射端与接收端之间的距离为d，环的半径是r，且满足d＞＞r＞＞max{δt,δr}；作为发射器的信号基站装有mt根全向天线且呈均匀线性阵列分布，作为接收器的轿车车顶装有mr根全向天线且呈均匀线性阵列分布；所述天线由多个元件单元组成，发射器天线的元件单元间的间距为δt，接收器天线的元件单元间的间距为δr；设置βt和βr分别是发射天线和接收天线的倾角；

(2)根据上述场景得到一个窄带mt×mrmimo信道模型，假设单环上有sn个局部散射体，n＝1,2,…,n；出发角aod用表示，到达角aoa用表示，移动的轿车以运动角度αv的方向以速度v运动，该模型的复通道增益表示为其中表示视距分量，表示非视距分量，用表示发射器天线阵元的第l根天线，l＝1，2，...，mt；用表示接收器敌轿车阵元的第k根天线，k＝1,2,…,mr；

(3)对经典单环模型做基于散射簇的模型扩展；

(4)利用改进后的单环模型的信道增益函数给出多簇mimo信道模型的3d空间-时间ccf，通过设置发射器和接收器天线的元件单元间的间距为零，得到时间自相关函数，通过设置暂态时间为零，得到空间互相关函数；

(5)通过上述四个步骤得到单环模型，利用该模型做matlab仿真。

在所述步骤(2)中，复通道增益函数的视距分量表示为：

式中：其中是视距情况下接收器移动的角度，αv是移动轿车的运动角度，则是视距分量引起的多普勒频移；fmax＝fc(v/c),fc是载波频率，v是接收器的移动速度，c表示光速；

莱斯因子k是视距分量与散射分量的比值，即是视距分量引起的接收器接收信号的多普勒频移；dkl是第l根发射天线与第k根接收天线之间的距离；λ表示载波波长；fmax＝fc(v/c),fc是载波频率，v是接收器的移动速度，c表示光速；

非视距分量代表散射分量，散射分量是随机过程，其表达式为：

式中：表示从信号发射端看到的最大aod，假设散射簇中一共有n个散射体，那么用n表示这个簇中第n个散射体的增益，最终将所有的散射体增益叠加，构成非视距分量的增益总和；是第n个散射体的射线到达角，αv是移动轿车的运动角度；θn是独立同分布的随机变量，均服从[0,2π)上的均匀分布；fr是散射分量引起的接收器接收信号的多普勒频移。

在所述步骤(3)具体是指：

(3a)十字路口场景下设置簇的数量为4个，根据轿车所在的位置确定散射簇的角度，第一个簇的角度分布在π/6至π/3，第二个簇的角度分布在2π/3至5π/6，以此类推；

(3b)汽车行驶过拐角时，设置有两个簇，簇的分布角度为π/6至4π/3、5π/3至11π/6，道路上认为是没有散射体分布的；

(3c)直路场景中分簇数量为两个，并且角度对称，其中一个簇的角度为π/6至5π/6；

(3d)作为接收器的移动轿车周围的散射体圆环上有多个散射簇分布；用不同的下标来区分不同的簇，设簇共有c个，(.)c，c＝1,2,…,c，每个簇都有自己的分布区域，即簇的长度是有限；簇c的aod出发角表示为到达角表示为存在的区域表示为所有的都有相同的概率密度；基于散射簇的大规模天线mimo信道模型，信道增益表示为：

式中，ωc代表权重因子，即代表第c个簇占的比重；为了使zkl(t)的均值功率归一化为一个单位，对加权因子施加边界条件

在所述步骤(4)中，多簇mimo信道模型的3d空间-时间ccf具体是指：

(4a)多簇mimo信道模型的3d空间-时间表示为：

式中，(.)*表示式子求共轭，e{.}表示式子求期望；δt是发射器天线的元件单元间的间距，δr是接收器天线元件单元间的间距，τ是暂态时间；

(4b)视距分量的相关函数具体计算如下:

式中

k是莱斯因子，l是发射器天线阵的第l根天线，k是接收器天线阵的第k根天线，βt和βr分别是发射天线和接收天线的倾角，λ表示载波波长；是视距分量的多普勒频移载波频率；

(4c)散射分量的相关函数的计算如下：

式中，表示从信号发射端看到的最大aod,表示簇c到达角，fr是非视距分量的多普勒频移，是到达角的概率密度函数；

(4d)空间-时间相关函数中，设置发射器和接收器的天线元件单元间间距δt，δr均为零，可以得到时间自相关函数,表示为

ωc表示权重因子，是散射簇角度的下限,是散射簇角度的上限；(4f)通过设置τ为零，从3d空间-时间相关函数得到2d空间ccf，表示为：

由步骤4(b)可知，

由步骤4(c)可知，表示簇c到达角。

本发明的另一目的在于提供一种用于多输入多输出单环模型建模方法的仿真平台，包括：

基于dsrc技术的车载通信结构，用于提供一种高效的短距离无线通信机制；

车载单元obu，放在行驶轿车上的嵌入式处理单元，用于存储着车辆的基本信息；

路侧单元rsu，安装在基站上方的固定通讯设备，实现信息的交互；

专用通信链路，是车载单元obu和车载单元rsu信息交换的通道。

由上述技术方案可知，本发明的有益效果为：第一，本发明通过搭建多输入多输出单环模型的仿真平台，可以根据实际作为接收器轿车周围的散射体分布，比经典单环模型更加贴切地模拟真实情况；第二，本发明利用时间-空间相关函数得到信道容量的变化，真实反映信号的衰落情况；第三，本发明的平台得到与经典单环模型仿真类似的变化趋势，同时又能反映不同场景下的信道容量变化过程的具体区别。

附图说明

图1是车载通信场景示意图；

图2是散射体几何模型示意图；

图3a是散射簇模型的十字路口场景；

图3b是散射簇模型的拐角场景；

图3c是散射簇模型的直路场景；

图4a是十字路口场景含视距分量的时间自相关函数曲线；

图4b是十字路口场景不含视距分量的时间自相关函数曲线；

图5a是十字路口场景含视距分量的空间互相关函数曲线；

图5b是十字路口场景不含视距分量的空间互相关函数曲线；

图6a是十字路口场景与拐角路口场景的时间自相关曲线对比；

图6b是十字路口场景与直路场景的时间自相关曲线对比；

图7是拐角路口场景的空间互相关函数曲线；

图8是直路场景的空间互相关函数曲线。

具体实施方式

图1是真实环境中装有接收器的轿车通过etc的示意图，这是一个典型的发射器固定不动，接收器不断移动的场景，本发明通过该场景得到下述建模的方法。

如图2所示，一种用于多输入多输出单环模型建模方法，该方法包括下列顺序的步骤：

(1)模拟一个车载通信场景，作为发射器的信号基站固定不动，接收器是一辆移动的轿车；信号发射端与接收端之间的距离为d，环的半径是r，且满足d＞＞r＞＞max{δt,δr}；作为发射器的信号基站装有mt根全向天线且呈均匀线性阵列分布，作为接收器的轿车车顶装有mr根全向天线且呈均匀线性阵列分布；所述天线由多个元件单元组成，发射器天线的元件单元间的间距为δt，接收器天线的元件单元间的间距为δr；设置βt和βr分别是发射天线和接收天线的倾角；

(2)根据上述场景得到一个窄带mt×mrmimo信道模型，假设单环上有sn个局部散射体，n＝1,2,…,n；出发角aod用表示，到达角aoa用表示，移动的轿车以运动角度αv的方向以速度v运动，该模型的复通道增益表示为其中表示视距分量，表示非视距分量，用表示发射器天线阵元的第l根天线，l＝1，2，...，mt；用表示接收器轿车阵元的第k根天线，k＝1,2,…,mr；

(3)对经典单环模型做基于散射簇的模型扩展；

(4)利用改进后的单环模型的信道增益函数给出多簇mimo信道模型的3d空间-时间ccf，通过设置发射器和接收器天线的元件单元间的间距为零，得到时间自相关函数，通过设置暂态时间为零，得到空间互相关函数；

(5)通过上述四个步骤得到单环模型，利用该模型做matlab仿真。

在所述步骤(2)中，复通道增益函数的视距分量表示为：

式中：其中是视距情况下接收器移动的角度，αv是移动轿车的运动角度，则是视距分量引起的多普勒频移；fmax＝fc(v/c),fc是载波频率，v是接收器的移动速度，c表示光速；

莱斯因子k是视距分量与散射分量的比值，即是视距分量引起的接收器接收信号的多普勒频移；dkl是第l根发射天线与第k根接收天线之间的距离；λ表示载波波长；fmax＝fc(v/c),fc是载波频率，v是接收器的移动速度，c表示光速；

非视距分量代表散射分量，散射分量是随机过程，其表达式为：

式中：表示从信号发射端看到的最大aod，假设散射簇中一共有n个散射体，那么用n表示这个簇中第n个散射体的增益，最终将所有的散射体增益叠加，构成非视距分量的增益总和；是第n个散射体的射线到达角，αv是移动轿车的运动角度；θn是独立同分布的随机变量，均服从[0,2π)上的均匀分布；fr是散射分量引起的接收器接收信号的多普勒频移。

在所述步骤(3)具体是指：

(3a)如图3a所示，十字路口场景下设置簇的数量为4个，根据轿车所在的位置确定散射簇的角度，第一个簇的角度分布在π/6至π/3，第二个簇的角度分布在2π/3至5π/6，以此类推；

(3b)如图3b所示，汽车行驶过拐角时，设置有两个簇，簇的分布角度为π/6至4π/3、5π/3至11π/6，道路上认为是没有散射体分布的；

(3c)如图3c所示，直路场景中分簇数量为两个，并且角度对称，其中一个簇的角度为π/6至5π/6；

(3d)作为接收器的移动轿车周围的散射体圆环上有多个散射簇分布；用不同的下标来区分不同的簇，设簇共有c个，(.)c，c＝1,2,…,c，每个簇都有自己的分布区域，即簇的长度是有限；簇c的aod出发角表示为到达角表示为存在的区域表示为所有的都有相同的概率密度；基于散射簇的大规模天线mimo信道模型，信道增益表示为：

式中，ωc代表权重因子，即代表第c个簇占的比重；为了使zkl(t)的均值功率归一化为一个单位，对加权因子施加边界条件

在所述步骤(4)中，多簇mimo信道模型的3d空间-时间ccf具体是指：

(4a)多簇mimo信道模型的3d空间-时间表示为：

式中，(.)*表示式子求共轭，e{.}表示式子求期望；δt是发射器天线的元件单元间的间距，δr是接收器天线元件单元间的间距，τ是暂态时间；

(4b)视距分量的相关函数具体计算如下:

式中

k是莱斯因子，l是发射器天线阵的第l根天线，k是接收器天线阵的第k根天线，βt和βr分别是发射天线和接收天线的倾角，λ表示载波波长；是视距分量的多普勒频移载波频率；

如图4a所示，是十字路口场景含视距分量的时间自相关函数曲线，仿真结果显示，本发明模型与经典模型变化趋势基本一致，证明了本发明模型的合理性。当时间延迟τ等于零时，此时时间自相关函数最大等于1。随着时延的渐渐增大，时间自相关函数开始快速衰落。最初的时间自相关图像振荡比较严重，最终曲线会在一个稳定值附近波动。同时可以看到两个模型的区别，经典模型得到的时间相关函数呈现出规律的振荡，因为假设中散射体均匀分布在圆环上。本发明提出的模型可以根据场景的不同做出调整以符合实际需求，那么时间相关函数的变化可以呈现多样性。

在图4a中，假设莱斯因子等于1，在接下来的仿真中，假设不包含视距分量，即莱斯因子为零，得到如图4b的自相关函数曲线。可以看出，与图4a的曲线变化趋势相同，不含视距分量时，自相关函数的衰落要更快，最终同样会稳定在一个范围内，而该稳定区域接近于零，也就是说视距分量对该信道的影响很大。

(4c)散射分量的相关函数的计算如下：

式中，

表示从信号发射端看到的最大aod,表示簇c到达角，fr是非视距分量的多普勒频移，是到达角的概率密度函数；

(4d)空间-时间相关函数中，设置发射器和接收器的天线元件单元间间距δt，δr均为零，可以得到时间自相关函数表示为

ωc表示权重因子，是散射簇角度的下限,是散射簇角度的上限；(4f)通过设置τ为零，从3d空间-时间相关函数得到2d空间ccf，表示为：

由步骤4(b)可知，

由步骤4(c)可知，表示簇c到达角。

基站处的天线间距δt对信道容量影响更大。这是因为移动端周围存在大量的散射体，导致此处的空间相关性弱化许多。所以，移动端的天线间距δr对信道容量影响很小。图5a是本发明的模型在十字路口场景下求得空间互相关函数得到的曲面，图5b是不考虑视距分量时，局部散射体的空间互相关函数曲面。收发端天线元件间的间隔δr＝δt＝0时，互相关系数最大为1。当天线元件间的间隔δt，δr渐渐增大时，空间互相关系数开始衰减，并最终稳定在一个范围。图5a中含有视距分量的互相关系数，最终在一定的稳定值上下波动，图5b中不含视距分量的互相关系数会衰减到零处。也就是说在视距传输过程中，天线阵元间的有着比较强的相关性。

本发明提出的模型可以通过改变散射簇的分布使其更符合实际场景。当道路上的车辆变得稀疏或者密集时，就相当于移动轿车所处圆环上的散射物体的分布发生变化。建筑物的分布密集程度对散射簇的分布同样有影响。这时候就需要调整散射簇的分布，让它符合此时的场景。根据在散射簇模型拓展时提出的几种道路场景，把十字路口场景与拐角场景、直路场景做了对比。图6a标注散射簇一的曲线是原来十字路口模型的时间自相关函数曲线，标注散射簇二的曲线是拐角路口场景下得到的时间自相关函数曲线，两者比较。图6b中标注散射簇三的曲线是直路场景下时间自相关函数曲线。散射簇不管分布如何，最终的衰落趋势类似，自相关函数从系数为1开始衰减到一个稳定的区域。但是分布的不同会使在稳定之前的曲线波形变化幅度大小不同，时延不同时变化趋势不完全一致，特别是刚开始衰落时，较为明显。在图7，图8中给出了散射簇二和散射簇三的空间互相关函数曲面。同理可以看到衰落的总体趋势一致，天线间隔不同时，衰落幅度快慢变化不一致。

本发明仿真平台包括：

基于dsrc技术的车载通信结构，用于提供一种高效的短距离无线通信机制；

车载单元obu，放在行驶轿车上的嵌入式处理单元，用于存储着车辆的基本信息；

路侧单元rsu，安装在基站上方的固定通讯设备，实现信息的交互；

专用通信链路，是车载单元obu和车载单元rsu信息交换的通道。

在实际操作中用下面的设备，做实际的测试，以便与仿真平台的模型里的数据做对比：

nipxi-1065机箱，嵌入式控制器，负责处理从发射器和接收器收到的信号；

nipxie-5644,射频信号发生器/分析仪，负责用指定的频率向rsu发送需要调制和编码格式的查询命令以及捕获和处理obu的响应；

nipxie-5640rifriofpga，建立rsu与obu之间的通信；

测试天线，分为发射天线和接收天线，负责发射和接受传输信号。

以‘ni’开头的设备，是一系列信号收发用的芯片，主要的仿真在于matlab。

综上所述，本发明通过搭建多输入多输出单环模型的仿真平台，可以根据实际作为接收器轿车周围的散射体分布，比经典单环模型更加贴切地模拟真实情况；本发明利用时间-空间相关函数得到信道容量的变化，真实反映信号的衰落情况；本发明的平台得到与经典单环模型仿真类似的变化趋势，同时又能反映不同场景下的信道容量变化过程的具体区别。

技术特征：

1.一种用于多输入多输出单环模型建模方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：

(1)模拟一个车载通信场景，作为发射器的信号基站固定不动，接收器是一辆移动的轿车；信号发射端与接收端之间的距离为d，环的半径是r，且满足d＞＞r＞＞max{δt,δr}；作为发射器的信号基站装有mt根全向天线且呈均匀线性阵列分布，作为接收器的轿车车顶装有mr根全向天线且呈均匀线性阵列分布；所述天线由多个元件单元组成，发射器天线的元件单元间的间距为δt，接收器天线的元件单元间的间距为δr；设置βt和βr分别是发射天线和接收天线的倾角；

(2)根据上述场景得到一个窄带mt×mrmimo信道模型，假设单环上有sn个局部散射体，n＝1,2,…,n；出发角aod用表示，到达角aoa用表示，移动的轿车以运动角度αv的方向以速度v运动，该模型的复通道增益表示为其中表示视距分量，表示视距分量，用表示发射器天线阵元的第l根天线，l＝1，2，...，mt；用表示接收器轿车阵元的第k根天线，k＝1,2,…,mr；

(3)对经典单环模型做基于散射簇的模型扩展；

(4)利用改进后的单环模型的信道增益函数给出多簇mimo信道模型的3d空间-时间ccf，通过设置发射器和接收器天线的元件单元间的间距为零，得到时间自相关函数，通过设置暂态时间为零，得到空间互相关函数；

(5)通过上述四个步骤得到单环模型，利用该模型做matlab仿真。

2.根据权利要求1所述的用于多输入多输出单环模型建模方法，其特征在于：在所述步骤(2)中，复通道增益函数的视距分量表示为：

式中：其中是视距情况下接收器移动的角度，αv是移动轿车的运动角度，则是视距分量引起的多普勒频移；fmax＝fc(v/c),fc是载波频率，v是接收器的移动速度，c表示光速；

莱斯因子k是视距分量与散射分量的比值，即是视距分量引起的接收器接收信号的多普勒频移；dkl是第l根发射天线与第k根接收天线之间的距离；λ表示载波波长；fmax＝fc(v/c),fc是载波频率，v是接收器的移动速度，c表示光速；

非视距分量代表散射分量，散射分量是随机过程，其表达式为：

式中：表示从信号发射端看到的最大aod，假设散射簇中一共有n个散射体，那么用n表示这个簇中第n个散射体的增益，最终将所有的散射体增益叠加，构成非视距分量的增益总和；是第n个散射体的射线到达角，αv是移动轿车的运动角度；θn是独立同分布的随机变量，均服从[0,2π)上的均匀分布；fr是散射分量引起的接收器接收信号的多普勒频移。

3.根据权利要求1所述的用于多输入多输出单环模型建模方法，其特征在于：在所述步骤(3)具体是指：

(3a)十字路口场景下设置簇的数量为4个，根据轿车所在的位置确定散射簇的角度，第一个簇的角度分布在π/6至π/3，第二个簇的角度分布在2π/3至5π/6，以此类推；

(3b)汽车行驶过拐角时，设置有两个簇，簇的分布角度为π/6至4π/3、5π/3至11π/6，道路上认为是没有散射体分布的；

(3c)直路场景中分簇数量为两个，并且角度对称，其中一个簇的角度为π/6至5π/6；

(3d)作为接收器的移动轿车周围的散射体圆环上有多个散射簇分布；用不同的下标来区分不同的簇，设簇共有c个，(.)c，c＝1,2,…,c，每个簇都有自己的分布区域，即簇的长度是有限；簇c的aod出发角表示为aoa到达角表示为存在的区域表示为所有的都有相同的概率密度；基于散射簇的大规模天线mimo信道模型，信道增益表示为：

式中，ωc代表权重因子，即代表第c个簇占的比重；为了使zkl(t)的均值功率归一化为一个单位，对加权因子施加边界条件

4.根据权利要求1所述的用于多输入多输出单环模型建模方法，其特征在于：在所述步骤(4)中，多簇mimo信道模型的3d空间-时间ccf具体是指：

(4a)多簇mimo信道模型的3d空间-时间ccfρkl,k'l'(δt,δr,τ)表示为：

式中，(.)*表示式子求共轭，e{.}表示式子求期望；δt是发射器天线的元件单元间的间距，δr是接收器天线元件单元间的间距，τ是暂态时间；

(4b)视距分量的相关函数具体计算如下:

式中

k是莱斯因子，l是发射器天线阵的第l根天线，k是接收器天线阵的第k根天线，βt和βr分别是发射天线和接收天线的倾角，λ表示载波波长；是视距分量的多普勒频移载波频率；

(4c)散射分量的相关函数的计算如下：

式中，表示从信号发射端看到的最大aod,表示簇c到达角，fr是非视距分量的多普勒频移，是到达角的概率密度函数；

(4d)空间-时间相关函数中，设置发射器和接收器的天线元件单元间间距δt，δr均为零，可以得到时间自相关函数表示为

ωc表示权重因子，是散射簇角度的下限,是散射簇角度的上限；(4f)通过设置τ为零，从3d空间-时间相关函数得到2d空间ccf，表示为：

由步骤4(b)可知，

由步骤4(c)可知，表示簇c到达角。

5.实现权利要求1至4中任一项所述的用于多输入多输出单环模型建模方法的仿真平台，其特征在于：包括：

基于dsrc技术的车载通信结构，用于提供一种高效的短距离无线通信机制；

车载单元obu，放在行驶轿车上的嵌入式处理单元，用于存储着车辆的基本信息；

路侧单元rsu，安装在基站上方的固定通讯设备，实现信息的交互；

专用通信链路，是车载单元obu和车载单元rsu信息交换的通道。

技术总结
本发明涉及一种用于多输入多输出单环模型建模方法，包括：模拟一个车载通信场景；根据上述场景得到一个窄带MT×MRMIMO信道模型；对经典单环模型做基于散射簇的模型扩展；利用改进后的单环模型的信道增益函数给出多簇MIMO信道模型的3D空间‑时间CCF，通过设置发射器和接收器天线的元件单元间的间距为零，得到时间自相关函数，通过设置暂态时间为零，得到空间互相关函数；通过上述四个步骤得到单环模型，利用该模型做MATLAB仿真。本发明还公开了一种用于多输入多输出单环模型建模方法的仿真平台。本发明通过搭建多输入多输出单环模型的仿真平台，可以根据实际作为接收器轿车周围的散射体分布，比经典单环模型更加贴切地模拟真实情况。

技术研发人员：李兵;张晓艺;单万宁;候金波;曾文波;何怡刚
受保护的技术使用者：合肥工业大学
技术研发日：2020.01.16
技术公布日：2020.06.09