專利名稱：寬帶信道仿真方法及其裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及無(wú)線通信領(lǐng)域，尤其涉及一種寬帶信道仿真方法及其裝置。
背景技術(shù)：
為滿足下一代無(wú)線通信系統(tǒng)提供高數(shù)據(jù)速率(100Mbps lGbps)的業(yè)務(wù)需 求，系統(tǒng)的帶寬將擴(kuò)展到20MHz 100MHz。信號(hào)帶寬增加使得系統(tǒng)可分離的 多徑數(shù)量增加，這對(duì)將應(yīng)用于如此寬帶信道的無(wú)線系統(tǒng)提出了新的挑戰(zhàn)。因此 只有在充分研究和了解所設(shè)計(jì)系統(tǒng)的寬帶信道特征后，才能采取與^目適應(yīng)的 無(wú)線技術(shù)，從而充分提高系統(tǒng)的容量，并進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)的性能。
在實(shí)際的地理環(huán)境中進(jìn)行無(wú)線傳播特性的測(cè)量，是了解真實(shí)信道特征的最 佳途徑。在測(cè)得大量的信道數(shù)據(jù)后，需要使用信道參數(shù)抽取方法抽取無(wú)線信道 的參數(shù)，如多徑的數(shù)目，每徑的延時(shí)、水平離開角、垂直離開角、水平到達(dá)角、 垂直到達(dá)角、多普勒頻移、極化復(fù)幅度等，以便深入研究實(shí)際信道的特征及變 化規(guī)律。但目前要抽取如此多的參數(shù)，算法往往復(fù)雜度高、收斂速度慢、精度 低。
在獲得實(shí)際信道參數(shù)后，需要對(duì)信道進(jìn)行建模，開發(fā)出便于仿真并能準(zhǔn)確 反映信道特征的信道模型。下一代無(wú)線通信系統(tǒng)為了增加頻語(yǔ)效率，將采用寬 帶多天線技術(shù)，而影響寬帶多天線技術(shù)性能的信道特征參數(shù)已不同于以往的窄 帶單天線系統(tǒng)。比如信道的角度信息對(duì)計(jì)算多入多出(Multiple Input MultipleOutput, MIMO)信道容量是至關(guān)重要的，而在之前的單天線系統(tǒng)中通常是忽 略的。在歐洲，3GPP ( The 3rd Generation Partnership Project)組織開發(fā)的SCM (Spatial Channel Model )、 SC廳(Spatial Channel Model Extension)才莫型，以 及WINNER (Wireless World Initiative New Radio)提出的WIM (WINNER Interim Model)模型中，包含信道的空間信息，把信道建模成由多個(gè)有角度擴(kuò) 展的簇構(gòu)成，但是為了簡(jiǎn)化模型，這些簇是沒(méi)有延時(shí)擴(kuò)展的，這將使得模型不 能正確反映實(shí)際信道中信號(hào)傳播本質(zhì)。
綜上，現(xiàn)有技術(shù)中的寬帶信道參數(shù)抽取方法復(fù)雜度高、收斂速度慢、精度 低；現(xiàn)有技術(shù)中的寬帶信道建模方法不能真實(shí)準(zhǔn)確地反映實(shí)際傳播環(huán)境的特 性。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明實(shí)施例揭示了一種寬帶信道仿真方法及其裝置，以真實(shí)準(zhǔn)確地反映 實(shí)際傳播環(huán)境。
本發(fā)明實(shí)施例揭示的寬帶信道仿真方法，包括步驟 抽取寬帶信道M;
根據(jù)抽取到的信道參數(shù)，將具有相似時(shí)延和角度的徑集合成簇； 統(tǒng)計(jì)蔟間參數(shù)，所述簇間參數(shù)包括簇的延時(shí)和角度分布； 統(tǒng)計(jì)簇內(nèi)參數(shù)，所述蔟內(nèi)參數(shù)包括簇內(nèi)徑的功率、相對(duì)簇平均值的延時(shí)和 角度的分布。
本發(fā)明實(shí)施例揭示的寬帶信道仿真裝置，包括 信道參數(shù)抽取裝置，用于抽取寬帶信道參數(shù)；
簇識(shí)別模塊，用于根據(jù)抽取到的信道參數(shù)，將具有相似時(shí)延和角度的徑集 合成簇；
簇間參數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊，用于統(tǒng)計(jì)簇間參數(shù)，所述簇間參數(shù)包括簇的延時(shí)和角 度分布；簇內(nèi)參數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊，用于統(tǒng)計(jì)簇內(nèi)參數(shù)，所述簇內(nèi)參數(shù)包括簇內(nèi)徑的功率、 相對(duì)簇平均值的延時(shí)和角度的分布。
本發(fā)明的上述實(shí)施例，基于上述寬帶信道參數(shù)抽取過(guò)程得到的信道參數(shù)進(jìn) 行信道仿真建模，在進(jìn)行信道仿真建模時(shí)所統(tǒng)計(jì)的簇^既包括關(guān)于時(shí)延的參 數(shù)又包括關(guān)于角度的參數(shù)，因此所建的信道模型充分考慮到了時(shí)延與角度因 素，從而能夠正確反映實(shí)際傳輸環(huán)境的特性。


圖1為本發(fā)明實(shí)施例的寬帶信道建模流程示意圖； 圖2為本發(fā)明實(shí)施例的寬帶信道參數(shù)抽取流程示意圖； 圖3為本發(fā)明實(shí)施例的寬帶信道參數(shù)抽取及建才莫框圖； 圖4為本發(fā)明實(shí)施例的確定信號(hào)分量閾值以及才艮據(jù)該閾值劃分子信道的示 意圖5為本發(fā)明實(shí)施例的寬帶信道仿真裝置結(jié)構(gòu)示意圖6為本發(fā)明實(shí)施例的寬帶信道參數(shù)抽取裝置結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明實(shí)施例提出了 一種利用信道參數(shù)對(duì)信道進(jìn)行仿真以取得信道模型 的方法，為各種物理層技術(shù)和上層技術(shù)提供真實(shí)可靠的仿真平臺(tái)。 下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)描述。
本發(fā)明實(shí)施例中，對(duì)各子信道進(jìn)行信道參數(shù)抽取后，就可以根據(jù)抽取出的 實(shí)際信道參數(shù)進(jìn)行信道建模。進(jìn)行信道建模的過(guò)程可如圖l所示。
參見圖1,為本發(fā)明實(shí)施例根據(jù)抽取出的信道參數(shù)進(jìn)行信道建模的流程示 意圖，本實(shí)施例中的信道建模過(guò)程中，根據(jù)抽取出的實(shí)際信道參數(shù)，識(shí)別出簇 并統(tǒng)計(jì)簇間參數(shù)和簇內(nèi)參數(shù)，將信道建模成多個(gè)具有時(shí)延擴(kuò)展和角度擴(kuò)展的 簇。信道建模的具體步驟包括步驟IOI、根據(jù)信道參數(shù)的抽取結(jié)果進(jìn)行蔟的識(shí)別。本實(shí)施例中的簇是信
道中具有相似參數(shù)(比如到達(dá)角、離開角、延時(shí)等)的多徑的集合體。
假設(shè)根據(jù)測(cè)量得到的CIR,抽取出J組信道參數(shù)，其中第y組信道參數(shù)中 共有、 條徑，識(shí)別出&個(gè)簇。簇識(shí)別的方式包括K-Means或KPowerMeans等 方法。
步驟102、統(tǒng)計(jì)簇間參數(shù)。簇間參數(shù)包括簇的個(gè)數(shù)、簇的功率分布、延 時(shí)分布和角度分布。徑的功率由下式給出
22 2
其中，",，表示第/徑發(fā)射端"極化到接收端w極化的復(fù)幅度。當(dāng)w， w=l 時(shí)表示垂直極化，w， "=2時(shí)表示水平極化。簇間參數(shù)具體為
簇的個(gè)數(shù)對(duì)不同時(shí)刻、不同地點(diǎn)，信道的簇的個(gè)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，即對(duì)各娛 S，乂 = 1，2，…，J，進(jìn)4亍統(tǒng)計(jì)，得出經(jīng)-險(xiǎn)的CDF (Cumulative Distribution Functions) 或PDF (Probability Density Function)曲線，再用理論的分布去擬合，根椐一 定準(zhǔn)則(如最小二乘準(zhǔn)則)選出最佳的理論分布，并確定該分布的參數(shù)，根據(jù) 該分布的參數(shù)確定信道中簇的個(gè)數(shù)。優(yōu)選地，服從泊爭(zhēng)〉分布。
簇的功率分布簇&的功率戶c,-J^，平均延時(shí)^-2^力/4 。對(duì)共
夂=力、個(gè)樣本，統(tǒng)計(jì)&隨、的變化規(guī)律，再用理論的分布去擬合。根據(jù)一
乂=1 * t
定準(zhǔn)則(如最小二乘準(zhǔn)則)選出最佳的理論分布，并確定該分布的參數(shù)。優(yōu)選 的，^隨^線性衰減。統(tǒng)計(jì)簇的功率隨延時(shí)變化時(shí)，需要統(tǒng)一考慮在不同時(shí)
刻不同地點(diǎn)，得到的信道的簇，此時(shí)需要對(duì)不同信道的功率做歸一化處理。
簇的延時(shí)和角度分布統(tǒng)計(jì)各簇的平均延時(shí)^，以理論曲線擬合。根據(jù)
一定準(zhǔn)則(如最小二乘準(zhǔn)則)選出最佳的分布，并確定該分布的參數(shù)。優(yōu)選地， 延時(shí)分布服從指數(shù)分布。然后統(tǒng)計(jì)各蔟c;的平均的水平到達(dá)角(^a^)，垂直
到達(dá)角(-洲,c,),水平離開角(P，A ),垂直離開角的分布(AOOA )。在計(jì)算平均水平到達(dá)角和水平離開角時(shí)，為了避免在坐標(biāo)系中;r和-;r的角度才莫糊，對(duì) 傳統(tǒng)計(jì)算方式作了改進(jìn)，即，將負(fù)值角度和非負(fù)值角度分開計(jì)算分別獲得平均 值，然后在使兩個(gè)平均值差距小于180度后進(jìn)行合并得到總的平均角度值。以 計(jì)算平均水平到達(dá)角&為例。假設(shè)^表示第/徑的水平到達(dá)角，A^20，
<0，則傳統(tǒng)的平均水平達(dá)到角^計(jì)算如下
^ = S,sCt ^." _ 仍.S + ILC A ^
ZLsC, 2teCt,' ZteC,A Z'sC"^
本實(shí)施例中，為避免角度模糊，將A分成兩部分，
_ —"T1 ^~
"c,,廠' Zwec r'
記// '=j 2+2;r _~>;r
伊2"[/V e/se
則v v +^~
平均水平達(dá)到角^=4^: ， y'^
統(tǒng)計(jì)各簇的平均角度分布，以理論曲線擬合，根據(jù)一定準(zhǔn)則(如最小二乘 準(zhǔn)則)選出最佳的理論分布，并確定該分布的參數(shù)。優(yōu)選地，角度服從高斯分 布。
步驟103、對(duì)簇內(nèi)各個(gè)徑的參數(shù)建模，即統(tǒng)計(jì)簇內(nèi)參數(shù)。簇內(nèi)參數(shù)包括 簇內(nèi)徑的功率、相對(duì)簇平均值的延時(shí)和角度的分布。
假設(shè)簇ct中第/徑的參數(shù)向量為《=[《,r,， a。a,，^^,，么。w]，其中
伊薦,"識(shí)^識(shí)"錢,分別表示第"圣的水平到達(dá)角、垂直達(dá)到角、水平離開角
垂直離開角。簇<^的參數(shù)向量為^=[^"，^,^。^，^^， ％。dA，A。da],其中
^ = />et/iVQ， i、為簇G中包含的徑的數(shù)目。按照簇間參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)向量中每個(gè)參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并建立模型。每個(gè)參數(shù)具有力^個(gè)樣本。
7=1
例如，對(duì)于第/徑的功率進(jìn)行統(tǒng)計(jì)時(shí)，對(duì)向量(《-^)中的功率值的分布進(jìn) 行統(tǒng)計(jì)，并以理論分布去擬合，根據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則(如最小二乘準(zhǔn)則)選出最佳理
論分布，根據(jù)該分布的參數(shù)確定該徑的功率；對(duì)于第/徑的相對(duì)簇平均值的延 時(shí)分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)時(shí)，對(duì)向量(《-^)中的延時(shí)的分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并以理論分布
去擬合，根據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則(如最小二乘準(zhǔn)則)選出最佳理論分布，根據(jù)該分布的 參數(shù)確定該徑相對(duì)簇平均值的延時(shí)分布；對(duì)于第/徑的相對(duì)簇平均值的角度分 布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)時(shí)，對(duì)向量(《-^)中的各角度值的分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，并以理論分布
去擬合，根據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則(如最小二乘準(zhǔn)則)選出最佳理論分布，根據(jù)該分布的 參數(shù)確定該徑相對(duì)簇平均值的角度分布。
步驟104、為了簡(jiǎn)化信道模型以及方便仿真，可選的，可以根據(jù)實(shí)際的需 要調(diào)整模型參數(shù)個(gè)數(shù)。比如建模室外場(chǎng)景時(shí)，垂直離開角和垂直到達(dá)角很小， 在模型時(shí)可以直接設(shè)成為0度或不考慮。此外，可以固定某些信道參數(shù)。優(yōu)選 地，固定簇內(nèi)包含徑的個(gè)數(shù)，并且每徑的功率相同，即徑的功率平分整個(gè)簇的 功率；固定每蔟內(nèi)部的徑的延時(shí)和角度相對(duì)于該簇的平均值的偏移量，并且這 些偏移量的值在各簇中的值是一樣的。
本實(shí)施例通過(guò)上述過(guò)程可得到信道模型。本實(shí)施例提供的信道建模方法， 可以利用經(jīng)過(guò)寬帶信道抽取過(guò)程得到的高效準(zhǔn)確的無(wú)線信道參數(shù)，采用簡(jiǎn)單而 能有效的反映實(shí)際傳播環(huán)境特征的建模方法進(jìn)行建模。
本發(fā)明實(shí)施例所采用的寬帶信道^t抽取方法可如圖2所示。
參見圖2，為本發(fā)明實(shí)施例提供的寬帶信道參數(shù)抽取方法的流程示意圖， 具體步驟包括
步驟201、根據(jù)測(cè)量得到的CIR (信道沖激響應(yīng))計(jì)算動(dòng)態(tài)噪底尸 。^。 C。是CIR在延時(shí)r—。后功率的平均值，r"一大于信道的最大多徑時(shí)延
rmax，這樣可保持r"^后為純?cè)肼晿又?。由于不同的CIR的r皿是不同的，并且難以準(zhǔn)確估計(jì)。在具體實(shí)現(xiàn)中，在每個(gè)測(cè)量場(chǎng)景中，優(yōu)選的，^。^可以統(tǒng)一
取r皿粗略值的2 5倍。
假設(shè)f時(shí)刻測(cè)得的CIR為&T,則f時(shí)刻動(dòng)態(tài)噪底為
<formula>formula see original document page 12</formula>
其中，^n。,M為幾*后的噪聲樣值個(gè)數(shù)。
步驟202、設(shè)置用于劃分有效信號(hào)分量和噪聲的信號(hào)分量閾值^^^ 。 設(shè)CIR中功率最大值為尸，A,結(jié)合峰值衰減法(從峰值向下取一常數(shù)值作
為)和噪底基準(zhǔn)法(在噪底的基礎(chǔ)上向上取一常數(shù)作為《w。w ), Im 取尸一-忍5和尸* + }^中的最大值，即
<formula>formula see original document page 12</formula>
上述A^。w的確定方法可以保證算法既能抽取到有效可靠的徑，又能保證 抽取出的徑能充分反映此實(shí)際信道。其中，X和Y的值由實(shí)際的測(cè)試場(chǎng)景和信 道數(shù)據(jù)來(lái)定，Y取值的目標(biāo)是要保證算法能抽取到有效可靠的徑，X取值的目 標(biāo)是保證抽取出足夠多的徑充分反映實(shí)際信道，優(yōu)選的，X取18dB, Y取6dB。
步驟203、在i^^。w之上(即有效信號(hào)分量部分)尋找局部極大值點(diǎn)以及 局部極小值點(diǎn)，并將1個(gè)局部極大值點(diǎn)與相鄰的2個(gè)局部極小值點(diǎn)之間的CIR 構(gòu)成一個(gè)子信道。
步驟204、在各子信道上獨(dú)立并行地進(jìn)行信道參數(shù)抽取。抽取的參數(shù)可以 包括徑的功率、延時(shí)、到達(dá)角、離開角等。
在子信道上進(jìn)行信道參數(shù)抽取的過(guò)程中，可以根據(jù)感興趣的分析域和分析 精度，進(jìn)行聯(lián)合多維或獨(dú)立單維的估計(jì)。例如，對(duì)徑的延時(shí)、到達(dá)角、離開角 和多普勒聯(lián)合估計(jì)時(shí)，可以采用如基于信號(hào)子空間分解的旋轉(zhuǎn)不變信號(hào)估計(jì) (Estimating Signal Parameters via Rational Invariance Technique, ESPRIT)系歹'J 算法以及源于最大似然估計(jì)的廣義空間交替期望最大化(Space-AlternatingGeneralized Expectation-maximization algorithm, SAGE)算法。若只分析延時(shí) 域，可以直接對(duì)功率延遲線進(jìn)行分析；若分析空域的角度信息，可以利用如 Barelette譜或Capon系列波束形成算法進(jìn)行分析；若分析每徑的多普勒譜，可 以采用經(jīng)典的譜分析方法進(jìn)行分析。在估計(jì)徑的角度信息時(shí)，還需考慮CIR中 是否包含了收發(fā)天線對(duì)徑的復(fù)增益，如果包含復(fù)增益，則估計(jì)時(shí)要先去掉收發(fā) 天線增益對(duì)徑的影響。
為了提高搜索效率，估計(jì)徑的各個(gè)參數(shù)時(shí)，優(yōu)選的可使用基于特征子空間 的方法或次優(yōu)的最大似然估計(jì)算法，采用先粗搜索后細(xì)搜索的步驟進(jìn)行搜索。 粗搜索和細(xì)搜索的間隔設(shè)置需要考慮搜索的效率、可靠性和結(jié)果的精度?；?特征子空間的方法包括MUSIC( Multiple Signal Characteristic )和ESPRIT算法， 次優(yōu)的最大似然估計(jì)算法包括EM (Expectation Maximization)和SAGE算法。
如果該子信道搜索出來(lái)的徑的功率小于&^。w,則停止對(duì)該子信道參數(shù)的
抽取，以保證收斂速度。
圖3給出了本發(fā)明實(shí)施例釆用上述信道參數(shù)抽取以及信道仿真方法的實(shí)現(xiàn) 框圖，顯示出了從實(shí)際測(cè)量得到的CIR到建成信道模型的過(guò)程，具體包括
首先測(cè)量信道的CIR,并根據(jù)測(cè)量到的CIR計(jì)算動(dòng)態(tài)噪底F自(步驟301), 根據(jù)動(dòng)態(tài)噪底P一設(shè)置信號(hào)分量閾值i^^ (步驟302)，根據(jù)信號(hào)分量閾值 ^^。J夸CIR分成多個(gè)子信道(步驟303 ),然后在各子信道上獨(dú)立并行地應(yīng)用 信道參數(shù)抽取方法抽取信道參數(shù)(步驟304 )。然后，根據(jù)抽取到的信道參數(shù)， 識(shí)別出簇(步驟305 ),并統(tǒng)計(jì)簇間參數(shù)(如簇的個(gè)數(shù)、簇的功率分布、延時(shí)分 布和角度分布，見步驟306)和簇內(nèi)參數(shù)(如簇內(nèi)徑的功率、相對(duì)簇平均值的 延時(shí)和角度的分布，見步驟307)，在統(tǒng)計(jì)簇間參數(shù)和簇內(nèi)參數(shù)過(guò)程中，可根據(jù) 實(shí)際需要調(diào)整已有參數(shù)個(gè)數(shù)和固定參數(shù)的值(步驟308),以降^^莫型復(fù)雜度， 最終建成易于仿真并能反映實(shí)際信道特征的信道沖莫型。
針對(duì)具體場(chǎng)景的信道參數(shù)檢測(cè)過(guò)程，圖4給出了確定信號(hào)分量閾值/^M 以及根據(jù)該閾值劃分子信道的示意圖。在該具體場(chǎng)景中，對(duì)CIR中750ns后的功率做平均得到^e。假設(shè)CIR中功率最高點(diǎn)為i^。p則L滅取iU-義必和 4,w + W5中的最大值。在i^,緒之上尋找局部極大值點(diǎn)以及局部極小值點(diǎn)。一
個(gè)局部極大值點(diǎn)和相鄰的局部極小值點(diǎn)之間的CIR構(gòu)成一個(gè)子信道。在圖4中 有5個(gè)局部極大值點(diǎn)(以"V，，表示)，8個(gè)局部極小值點(diǎn)(延時(shí)分別為 r,,/ = l，2"."8 )。因此，CIR可被分成5個(gè)子信道,延時(shí)區(qū)間分別為h,T2], [r2，r3]， [r3，r4]， [f5,r6]， [r7，r8]。在各子信道上并行的進(jìn)行信道參數(shù)抽取，可以極大地 提高算法效率和收斂速度。
在抽取信道參數(shù)過(guò)程中估計(jì)徑的各個(gè)參數(shù)時(shí)，可使用基于特征子空間的方 法或次優(yōu)的最大似然估計(jì)算法。釆用先粗搜索后細(xì)搜索的步驟，比如估計(jì)徑的 水平到達(dá)角時(shí)，假設(shè)實(shí)際天線響應(yīng)校準(zhǔn)數(shù)據(jù)間隔為2度，角度估計(jì)精度要求為 0.1度。則以4度的間隔進(jìn)行粗搜索，然后再在搜索到的值的前后共8度范圍 內(nèi)以0.1度的間隔(此時(shí)需對(duì)天線響應(yīng)插值)進(jìn)^f亍細(xì)搜索，以得到更精細(xì)的結(jié) 果。因?yàn)閷?shí)際天線響應(yīng)變化是連續(xù)緩慢的，所以先粗搜索后細(xì)搜索的方法不會(huì) 影響估計(jì)的準(zhǔn)確性。如果某個(gè)子信道搜索出來(lái)的徑的功率小于4c，則停止 對(duì)該子信道的搜索。當(dāng)所有的子信道停止搜索時(shí)，信道抽取算法停止，以保證 收斂。
本發(fā)明實(shí)施例還提供了 一種寬帶信道仿真裝置。
參見圖5，為本發(fā)明實(shí)施例提供的寬帶信道仿真裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，該裝 置包括信道參數(shù)抽取裝置，以及蔟識(shí)別模塊、簇間參數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊和簇內(nèi)參數(shù)統(tǒng) 計(jì)模塊。其中
信道參數(shù)抽取裝置，用于抽取寬帶信道參數(shù)；
簇識(shí)別模塊，用于根據(jù)抽取到的信道參數(shù)，將具有相似時(shí)延和角度的徑集 合成簇；
簇間參數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊，用于統(tǒng)計(jì)簇間參數(shù)，該簇間參數(shù)包括簇的個(gè)數(shù)、簇的 功率分布、簇的延時(shí)和角度分布；
簇內(nèi)參數(shù)統(tǒng)計(jì)才莫塊，用于統(tǒng)計(jì)簇內(nèi)參數(shù)，該簇內(nèi)參數(shù)包括簇內(nèi)徑的功率、相對(duì)簇平均值的延時(shí)和角度的分布。
上述寬帶信道仿真裝置中的簇間參數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊包括簇延時(shí)分布統(tǒng)計(jì)子模 塊和簇角度分布統(tǒng)計(jì)子模塊，還可以包括簇個(gè)數(shù)統(tǒng)計(jì)子模塊和簇功率分布統(tǒng)計(jì) 子模塊，其中
簇個(gè)數(shù)統(tǒng)計(jì)子模塊，用于對(duì)不同時(shí)刻不同地點(diǎn)的信道的簇的個(gè)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)
計(jì)，得出經(jīng)驗(yàn)曲線(如CDF或PDF曲線)并以理論分布擬合，根據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則 (如最小二乘準(zhǔn)則)選出最佳理論分布，根據(jù)該分布的參數(shù)確定信道中簇的個(gè) 數(shù)；
簇功率分布統(tǒng)計(jì)子才莫塊，用于統(tǒng)計(jì)各蔟的功率隨該簇的平均時(shí)延的變化規(guī) 律并以理論分布擬合，根據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則(如最小二乘準(zhǔn)則)選出最佳理論分布， 根據(jù)該分布的參數(shù)確定簇的功率分布；優(yōu)選的，認(rèn)為功率所時(shí)延線形衰減；
簇延時(shí)分布統(tǒng)計(jì)子模塊，用于統(tǒng)計(jì)各蔟的平均延時(shí)并以理論曲線擬合，根 據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則(如最小二乘準(zhǔn)則)選出最佳理論分布，根據(jù)該分布的參數(shù)確定簇 的延時(shí)分布；優(yōu)選的，延時(shí)分布服從指數(shù)分布；
簇角度分布統(tǒng)計(jì)子模塊，用于統(tǒng)計(jì)各蔟的平均水平到達(dá)角、垂直到達(dá)角、 水平離開角和垂直離開角分布并以理論曲線擬合，沖艮據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則(如最小二乘 準(zhǔn)則)選出最佳理論分布，根據(jù)該分布的參數(shù)確定簇的角度分布；優(yōu)選的，角
度服從高斯分布。為了避免在坐標(biāo)系中;r和-tt的角度模糊，在進(jìn)行統(tǒng)計(jì)時(shí)將水
平到達(dá)角 分成兩部分，即，將負(fù)值角度和非負(fù)值角度分開計(jì)算，分別獲得平
均值，然后在使兩個(gè)平均值差距小于180度后進(jìn)4亍合并得到總的平均角度值， 表示為
則/V平均水平達(dá)到角&=，7 一"
上述寬帶信道仿真裝置中的簇內(nèi)參數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊包括徑功率統(tǒng)計(jì)子4莫塊、徑 延時(shí)分布統(tǒng)計(jì)子模塊和徑角度分布統(tǒng)計(jì)子模塊，其中
徑功率統(tǒng)計(jì)子模塊，用于針對(duì)簇內(nèi)的每個(gè)徑統(tǒng)計(jì)該徑及其之后的每個(gè)徑的 功率，以及所在簇的功率的分布并以理論分布擬合，根據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則(如最小二 乘準(zhǔn)則)選出最佳理論分布，根據(jù)該分布的參數(shù)確定該徑的功率；
徑延時(shí)分布統(tǒng)計(jì)子模塊，用于針對(duì)蔟內(nèi)的每個(gè)徑統(tǒng)計(jì)該徑及其之后的每個(gè) 徑的延時(shí)，以及所在蔟的延時(shí)的分布并以理論分布擬合，根據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則(如最 小二乘準(zhǔn)則)選出最佳理論分布，根據(jù)該分布的參數(shù)確定該徑相對(duì)簇平均值的 延時(shí)分布；
徑角度分布統(tǒng)計(jì)子模塊，用于針對(duì)簇內(nèi)的每個(gè)徑統(tǒng)計(jì)該徑及其之后的每個(gè) 徑的角度，以及所在簇的角度的分布并以理論分布擬合，才艮據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則(如最 小二乘準(zhǔn)則)選出最佳理論分布，根據(jù)該分布的參數(shù)確定該徑相對(duì)簇平均值的 角度分布。
上述簇間參數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊或/和簇內(nèi)參數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊在進(jìn)行Wt統(tǒng)計(jì)時(shí)，可以進(jìn) 一步根據(jù)實(shí)際的需要調(diào)整模型參數(shù)個(gè)數(shù)。比如建模室外場(chǎng)景時(shí)，垂直離開角和 垂直到達(dá)角很小，在模型時(shí)可以直接設(shè)成為0度或不考慮。此外，可以固定某 些信道參數(shù)。優(yōu)選地，固定簇內(nèi)包含徑的個(gè)數(shù)，并且每徑的功率相同，即徑的 功率平分整個(gè)簇的功率；固定每簇內(nèi)部的徑的延時(shí)和角度相對(duì)于該簇的平均值 的偏移量，并且這些偏移量的值在各嚴(yán)中的值是一^"的。
圖5中的信道參數(shù)抽取裝置的結(jié)構(gòu)可如圖6所示，該裝置包括計(jì)算模塊、
子信道劃分模塊和參數(shù)抽取模塊。其中
計(jì)算模塊，用于根據(jù)測(cè)量到的信道沖激響應(yīng)計(jì)算噪底，并根據(jù)該噪底確定
信號(hào)分量閾值；
子信道劃分才莫塊，用于在由信號(hào)分量閾值劃分的有效信號(hào)分量中尋找局部 最大值點(diǎn)和局部最小值點(diǎn)，并將與局部最大值點(diǎn)相鄰的兩個(gè)局部最小值點(diǎn)之間的信道沖激響應(yīng)作為一個(gè)子信道；
參數(shù)抽取模塊，用于分別在各子信道上并行地抽取信道參數(shù)，該參數(shù)抽取 模塊可根據(jù)劃分的子信道的數(shù)量設(shè)置為多個(gè)，每個(gè)參數(shù)抽取4莫塊負(fù)責(zé)一個(gè)子信 道的參數(shù)抽取。
上述寬帶信道參數(shù)抽取裝置中的計(jì)算模塊可包括噪底計(jì)算子模塊和閾值 計(jì)算子模塊，其中
噪底計(jì)算子模塊，用于對(duì)信道的最大多徑時(shí)延之后得到的信道沖激響應(yīng)的 功率進(jìn)行累力口，將累加得到的功率值除以噪聲樣值個(gè)數(shù)得到噪底。其中，噪聲 樣值個(gè)數(shù)為在所述最大多徑時(shí)延之后再延時(shí)一段時(shí)間后的樣值個(gè)數(shù)；
閾值計(jì)算子沖莫塊，用于取信道沖激響應(yīng)的功率值中的最大值并向下取第一 常數(shù)值得到第一功率值；取信道沖激響應(yīng)的功率值中的最小值并向上取第二常 數(shù)值得到第二功率值；將第一功率值和第二功率值中的最大值確定為信號(hào)分量 閾值。其中，第一常數(shù)值和第二常數(shù)值由實(shí)際的測(cè)試場(chǎng)景和信道數(shù)據(jù)來(lái)定，第 一常數(shù)值取值的目標(biāo)是保證抽取出足夠多的徑充分反映實(shí)際信道，第二常數(shù)值 取值的目標(biāo)是要保證算法能抽取到有效可靠的徑，優(yōu)選的，第一常數(shù)值取18dB， 第二常數(shù)值取6dB。
上述信道參數(shù)抽取模塊中的參數(shù)抽取模塊在各子信道上抽取信道參數(shù)時(shí)， 采用基于特征子空間的方法或次優(yōu)的最大似然估計(jì)算法，先進(jìn)行粗搜索后進(jìn)行 細(xì)搜索。該模塊在各子信道上抽取信道參數(shù)的過(guò)程中，若子信道的徑的功率小 于信號(hào)分量閾值，則停止對(duì)該子信道進(jìn)行參數(shù)抽取。參數(shù)抽取模塊抽取的參數(shù) 可以包括徑的功率、延時(shí)、到達(dá)角、離開角等。
綜上所述，本發(fā)明實(shí)施例的信道仿真方法中的信道建模過(guò)程是將信道建模 成多個(gè)具有時(shí)延擴(kuò)展和角度擴(kuò)展的簇。本發(fā)明實(shí)施例中的簇是信道中具有相似 參數(shù)(比如到達(dá)角、離開角、延時(shí)等)的多徑的集合體。進(jìn)行信道建模時(shí)，統(tǒng) 計(jì)簇間參數(shù)和簇內(nèi)參數(shù)，簇間參數(shù)包括簇的個(gè)數(shù)、簇的功率分布、延時(shí)分布 和角度分布；簇內(nèi)參數(shù)包括簇內(nèi)徑的功率、相對(duì)簇平均值的延時(shí)和角度的分布。為了簡(jiǎn)化信道模型，方便仿真，可以根據(jù)實(shí)際的需要調(diào)整模型參數(shù)個(gè)數(shù)和 固定參數(shù)的值。上述建模過(guò)程可以為寬帶系統(tǒng)提供簡(jiǎn)單而又能反映實(shí)際信道特 征的仿真模型。
本發(fā)明實(shí)施例的信道參數(shù)抽取過(guò)程中，通過(guò)測(cè)量得到的CIR,首先確定動(dòng) 態(tài)噪底，在根據(jù)動(dòng)態(tài)噪底計(jì)算信號(hào)分量閥值，以確定信道中多徑的搜索范圍并 判斷徑的有效性；然后，在閾值之上尋找局部極大值點(diǎn)以及局部極小值點(diǎn)，一 個(gè)局部極大值點(diǎn)和相鄰的局部極小值點(diǎn)之間的CIR構(gòu)成一個(gè)子信道；在各子信 道上并行的進(jìn)行信道參數(shù)抽取，從而極大的提高了搜索效率。在抽取各徑參數(shù) 時(shí)，使用基于特征子空間的方法或次優(yōu)的最大似然估計(jì)算法，采用先粗搜索后 細(xì)搜索的步驟，能夠快速準(zhǔn)確的估計(jì)出所需的多維參數(shù)，從而為信道建模仿真 提供了準(zhǔn)確可靠的數(shù)據(jù)。
顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對(duì)本發(fā)明進(jìn)行各種改動(dòng)和變型而不脫離本發(fā) 明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權(quán)利要求及 其等同技術(shù)的范圍之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動(dòng)和變型在內(nèi)。
權(quán)利要求
1、一種寬帶信道仿真方法，其特征在于，包括以下步驟抽取寬帶信道參數(shù)；根據(jù)抽取到的信道參數(shù)，將具有相似時(shí)延和角度的徑集合成簇；統(tǒng)計(jì)簇間參數(shù)，所述簇間參數(shù)包括簇的延時(shí)和角度分布；統(tǒng)計(jì)簇內(nèi)參數(shù)，所述簇內(nèi)參數(shù)包括簇內(nèi)徑的功率、相對(duì)簇平均值的延時(shí)和角度的分布。
2、 如權(quán)利要求l所述的方法，其特征在于，統(tǒng)計(jì)簇間參數(shù)，包括 統(tǒng)計(jì)各簇的平均延時(shí)并以理論曲線擬合，根椐相應(yīng)準(zhǔn)則選出最佳理論分布，根據(jù)該分布的參數(shù)確定簇的延時(shí)分布；統(tǒng)計(jì)各蔟的平均水平到達(dá)角、垂直到達(dá)角、水平離開角和垂直離開角分布 并以理論曲線擬合，根據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則選出最佳理論分布，根據(jù)該分布的參數(shù)確定 簇的角度分布。
3、 如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，統(tǒng)計(jì)各蔟的平均水平到達(dá)角 和水平離開角時(shí)，將負(fù)值角度和非負(fù)值角度分開計(jì)算分別獲得平均值，然后在 使兩個(gè)平均值差距小于180度后進(jìn)行合并得到總的平均角度值。
4、 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，統(tǒng)計(jì)簇內(nèi)參數(shù)，包括對(duì)該簇 內(nèi)的每徑執(zhí)行以下步驟布擬合，根據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則選出最佳理論分布，根據(jù)該分布的參數(shù)確定該徑的功率； 統(tǒng)計(jì)該徑及其之后的每個(gè)徑的延時(shí)以及所在簇的延時(shí)的分布并以理論分布擬合，根據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則選出最佳理論分布，才艮據(jù)該分布的參數(shù)確定該徑相對(duì)簇平均值的延時(shí)分布；統(tǒng)計(jì)該徑及其之后的每個(gè)徑的角度以及所在簇的角度的分布并以理論分布擬合，根據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則選出最佳理論分布，才艮據(jù)該分布的參數(shù)確定該徑相對(duì)簇平均值的角度分布。
5、 如權(quán)利要求l所述的方法，其特征在于，統(tǒng)計(jì)簇間參數(shù)和簇內(nèi)參數(shù)時(shí)， 將部分簇間參數(shù)或/和簇內(nèi)參數(shù)設(shè)置為固定值或忽略不計(jì)。
6、 如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，統(tǒng)計(jì)簇間參數(shù)和簇內(nèi)參數(shù)時(shí)， 將部分蔟間參數(shù)或/和簇內(nèi)參數(shù)設(shè)置為固定值，包括將簇內(nèi)的徑的個(gè)數(shù)以及每徑的功率設(shè)置為固定值，并且蔟內(nèi)每徑的功率一致；將簇內(nèi)的徑的延時(shí)和角度相對(duì)于該簇的平均值的偏移量設(shè)置為固定值，并 且所述偏移量在各蔟中 一致。
7、 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述抽取寬帶信道參數(shù)，包括根據(jù)測(cè)量到的信道沖激響應(yīng)計(jì)算噪底，根據(jù)所述噪底確定信號(hào)分量閾值； 在由所述信號(hào)分量閾值劃分的有效信號(hào)分量中尋找局部最大值點(diǎn)和局部最小值點(diǎn)，并將與局部最大值點(diǎn)相鄰的兩個(gè)局部最小值點(diǎn)之間的信道沖激響應(yīng)作為一個(gè)子信道；分別在各子信道上并行進(jìn)行信道參數(shù)抽取。
8、 如權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，根據(jù)測(cè)量到的信道沖激響應(yīng) 計(jì)算噪底，包括對(duì)信道的最大多徑時(shí)延之后得到的信道沖激響應(yīng)的功率進(jìn)行累加； 將累加得到的功率值除以噪聲樣值個(gè)數(shù)得到噪底，所述噪聲樣值個(gè)數(shù)為在 所述最大多徑時(shí)延之后再延時(shí)一段時(shí)間后的樣值個(gè)數(shù)。
9、 如權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述噪底確定信號(hào)分量 閾值，包括取信道沖激響應(yīng)的功率值中的最大值并向下取第一常數(shù)值，得到第一功率值；將所述噪底向上取第二常數(shù)值，得到第二功率值； 將第一功率值和第二功率值中的最大值確定為信號(hào)分量閾值。
10、 一種寬帶信道仿真裝置，其特征在于，包括 信道參數(shù)抽取裝置，用于抽取寬帶信道參數(shù)；簇識(shí)別模塊，用于根據(jù)抽取到的信道參數(shù)，將具有相似時(shí)延和角度的徑集 合成簇；簇間參數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊，用于統(tǒng)計(jì)簇間參數(shù)，所述蔟間參數(shù)包括簇的延時(shí)和角 度分布；簇內(nèi)參數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊，用于統(tǒng)計(jì)簇內(nèi)參數(shù)，所述簇內(nèi)參數(shù)包括蔟內(nèi)徑的功率、 相對(duì)簇平均值的延時(shí)和角度的分布。
11、 如權(quán)利要求10所述的裝置，其特征在于，所述簇間參數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊， 包括簇延時(shí)分布統(tǒng)計(jì)子模塊，用于統(tǒng)計(jì)各簇的平均延時(shí)并以理論曲線擬合，根 據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則選出最佳理論分布，根據(jù)該分布的參數(shù)確定簇的延時(shí)分布；簇角度分布統(tǒng)計(jì)子模塊，用于統(tǒng)計(jì)各蔟的平均水平到達(dá)角、垂直到達(dá)角、 水平離開角和垂直離開角分布并以理論曲線擬合，根據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則選出最佳理論 分布，根據(jù)該分布的參數(shù)確定簇的角度分布。
12、 如權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述簇間參數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊進(jìn) 一步用于，在統(tǒng)計(jì)各簇的平均水平到達(dá)角和水平離開角時(shí)，將負(fù)值角度和非負(fù) 值角度分開計(jì)算分別獲得平均值，然后在使兩個(gè)平均值差距小于180度后進(jìn)行 合并得到總的平均角度值。
13、 如權(quán)利要求IO所述的裝置，其特征在于，所述蔟內(nèi)參數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊， 包括徑功率統(tǒng)計(jì)子模塊，用于針對(duì)簇內(nèi)的每個(gè)徑統(tǒng)計(jì)該徑及其之后的每個(gè)徑的 功率以及所在簇的功率的分布并以理論分布擬合，根據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則選出最佳理論 分布，根據(jù)該分布的參數(shù)確定該徑的功率；徑延時(shí)分布統(tǒng)計(jì)子模塊，用于針對(duì)簇內(nèi)的每個(gè)徑統(tǒng)計(jì)該徑及其之后的每個(gè) 徑的延時(shí)以及所在蔟的延時(shí)的分布并以理論分布擬合，根據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則選出最佳理論分布，根據(jù)該分布的參數(shù)確定該徑相對(duì)簇平均值的延時(shí)分布；徑角度分布統(tǒng)計(jì)子模塊，用于針對(duì)簇內(nèi)的每個(gè)徑統(tǒng)計(jì)該徑及其之后的每個(gè) 徑的角度以及所在簇的角度的分布并以理論分布擬合，根據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則選出最佳 理論分布，根據(jù)該分布的參數(shù)確定該徑相對(duì)簇平均值的角度分布。
14、 如權(quán)利要求10所述的裝置，其特征在于，所述簇間參數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊進(jìn) 一步用于，在統(tǒng)計(jì)簇間參數(shù)時(shí)，將部分簇間參數(shù)設(shè)置為固定值或忽略不計(jì)；或者，所述簇內(nèi)參數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊進(jìn)一步用于，在統(tǒng)計(jì)簇內(nèi)參數(shù)時(shí)，將部分蔟 內(nèi)參數(shù)設(shè)置為固定值或忽略不計(jì)。
15、 如權(quán)利要求10所述的裝置，其特征在于，所述信道參數(shù)抽取裝置， 包括計(jì)算模塊，用于根據(jù)測(cè)量到的信道沖激響應(yīng)計(jì)算噪底，根據(jù)所述噪底確定 信號(hào)分量閾值；子信道劃分^t塊，用于在由所述信號(hào)分量閾值劃分的有效信號(hào)分量中尋找 局部最大值點(diǎn)和局部最小值點(diǎn)，并將與局部最大值點(diǎn)相鄰的兩個(gè)局部最小值點(diǎn) 之間的信道沖激響應(yīng)作為 一個(gè)子信道；參數(shù)抽^^莫塊，用于分別在各子信道上并行進(jìn)行信道參數(shù)抽取。
16、 如權(quán)利要求15所述的裝置，其特征在于，所述計(jì)算模塊包括 噪底計(jì)算子模塊，用于對(duì)信道的最大多徑時(shí)延之后得到的信道沖激響應(yīng)的功率進(jìn)行累加，將累加得到的功率值除以噪聲樣值個(gè)數(shù)得到噪底，所述噪聲樣 值個(gè)數(shù)為在所述最大多徑時(shí)延之后再延時(shí)一段時(shí)間后的樣值個(gè)數(shù)；閾值計(jì)算子模塊，用于取信道沖激響應(yīng)的功率值中的最大值并向下取第一 常數(shù)值得到第一功率值；將所述噪底向上取第二常數(shù)值得到第二功率值；將第 一功率值和第二功率值中的最大值確定為信號(hào)分量閾值。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種寬帶信道仿真方法及其裝置。本發(fā)明的寬帶信道參數(shù)抽取方法包括步驟抽取寬帶信道參數(shù)；根據(jù)抽取到的信道參數(shù)，將具有相似時(shí)延和角度的徑集合成簇；統(tǒng)計(jì)簇間參數(shù)，所述簇間參數(shù)包括簇的延時(shí)和角度分布；統(tǒng)計(jì)簇內(nèi)參數(shù)，所述簇內(nèi)參數(shù)包括簇內(nèi)徑的功率、相對(duì)簇平均值的延時(shí)和角度的分布。本發(fā)明利用抽取到的信道參數(shù)進(jìn)行信道仿真，可真實(shí)準(zhǔn)確地反映實(shí)際傳播環(huán)境的特性，并且本發(fā)明提供的方法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度低。
文檔編號(hào)H04W24/00GK101426213SQ200810085780
公開日2009年5月6日 申請(qǐng)日期2007年11月2日 優(yōu)先權(quán)日2007年11月2日
發(fā)明者劉光毅, 平 張, 張建華, 董偉輝, 高新穎, 黃宇紅 申請(qǐng)人:中國(guó)移動(dòng)通信集團(tuán)公司