本發(fā)明涉及高速移動通信的信道建模方法，特別是在高鐵寬帶無線通信系統(tǒng)下的一種高速移動下基于馬爾科夫鏈的mimo信道建模方法。

背景技術(shù)：

隨著智能終端及移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的高速發(fā)展，用戶搭乘高鐵出行時，有越來越多的移動辦公和網(wǎng)絡(luò)娛樂需求，如電話會議、視頻點(diǎn)播、互動游戲、上網(wǎng)等。由于高端商務(wù)客戶云集，高鐵通信逐步成為各運(yùn)營商品牌展示、獲取可觀經(jīng)濟(jì)利潤及拉升高端客戶黏合度的新競爭領(lǐng)域。而現(xiàn)有的通信標(biāo)準(zhǔn)主要應(yīng)用的目標(biāo)是城市低速移動密集蜂窩小區(qū)場景，而沒有針對高速移動場景進(jìn)行專門的設(shè)計。因此，如何在高速運(yùn)行、客流集中、業(yè)務(wù)容量高、部署場景復(fù)雜的高鐵內(nèi)提供高質(zhì)量的網(wǎng)絡(luò)覆蓋，成為運(yùn)營商和設(shè)備商面臨的重大挑戰(zhàn)。

不同于以往鐵路覆蓋，高鐵覆蓋不僅僅要提供良好的語音業(yè)務(wù)，而且對數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)要求很高。高鐵覆蓋可提供的業(yè)務(wù)分為4類：安全監(jiān)控類、媒體信息類、語音類和移動互聯(lián)網(wǎng)類。安全監(jiān)控指的是安防，通過通信網(wǎng)絡(luò)傳回實時監(jiān)控高清畫面，保證高鐵安全運(yùn)營。媒體信息和移動互聯(lián)網(wǎng)類型指在高鐵中提供實時iptv、視頻瀏覽、移動辦公和上網(wǎng)等業(yè)務(wù)。但由于高鐵車體損耗大且高速運(yùn)行會導(dǎo)致嚴(yán)重的多普勒效應(yīng)，造成高鐵無線通信信道的不穩(wěn)定性，使得網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量驟降，掉話顯著，上網(wǎng)速率低，用戶體驗差。而現(xiàn)有的蜂窩移動通信系統(tǒng)和全球移動通信鐵路系統(tǒng)(globalsystemformobilecommunication-railway,gsm-r)均不能滿足目前以及未來高鐵用戶對高速數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨蟆?/p>

目前，對于高速移動下的信道建模方法已有研究人員進(jìn)行研究。有基于光線跟蹤法的幾何確定性模型(geometrybaseddeterministicmodel,gbdm)，確定性模型需要大量的實測數(shù)據(jù)，計算復(fù)雜度高。有基于幾何的隨機(jī)信道模型，例如單環(huán)、雙環(huán)和橢圓模型，隨機(jī)信道模型的信道參數(shù)也是基于實測數(shù)據(jù)來獲得，計算復(fù)雜度較高。還有非幾何隨機(jī)模型(non-geometricalstochasticmodel,ngsm)，例如基于高鐵無線通信的有限狀態(tài)馬爾可夫鏈的ngsm，但這類模型僅僅是基于有限的信道狀態(tài)，對于信道參數(shù)的描述不準(zhǔn)確。因此，基于現(xiàn)有的建模方法，建模結(jié)果與實際結(jié)果誤差較大。

馬爾科夫鏈?zhǔn)菙?shù)學(xué)中具有馬爾科夫性質(zhì)的離散時間隨機(jī)過程。該過程中，在給定當(dāng)前知識或信息的情況下，過去(即當(dāng)期以前的歷史狀態(tài))對于預(yù)測將來(即當(dāng)前以后的未來狀態(tài))是無關(guān)的。馬爾科夫鏈模型可以揭示系統(tǒng)在不同狀態(tài)區(qū)間轉(zhuǎn)移的內(nèi)在規(guī)律，修正系統(tǒng)因各種隨機(jī)作用而產(chǎn)生的波動，因此馬爾科夫鏈模型對于波動性較大的數(shù)據(jù)序列預(yù)測效果較好。故將馬爾科夫鏈模型用于獲取高速移動下的信道參數(shù)，可以降低計算復(fù)雜，提高建模準(zhǔn)確度。

綜上，對于現(xiàn)在已有信道建模的方法，它們的計算方法復(fù)雜，建模結(jié)果與實際結(jié)果誤差較大。這就亟需本領(lǐng)域技術(shù)人員解決相應(yīng)的技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明旨在至少解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題，特別創(chuàng)新地提出了一種高速移動下基于馬爾科夫鏈的mimo信道建模方法。

為了實現(xiàn)本發(fā)明的上述目的，本發(fā)明提供了一種高速移動下基于馬爾科夫鏈的mimo信道建模方法，具體建模過程如下：

設(shè)定一個高鐵場景，假設(shè)在一個寬帶mimo系統(tǒng)中有多個散射體簇，將其建模在一個三維坐標(biāo)系中，如圖1。假設(shè)發(fā)射端與接收端的天線是均勻線陣，發(fā)射端有mt根天線，接收端有mr根天線。發(fā)射端天線之間的距離為δt，接收端天線之間的距離為δr。假設(shè)發(fā)射機(jī)在三維坐標(biāo)系的原點(diǎn)，發(fā)射端與接收端之間的距離向量為d＝(d,0,0)。第n個散射體簇到發(fā)射端的距離向量為第n個散射體簇到接收端的距離向量為發(fā)射端第i根天線到接收端第j根天線的直視距離向量為第n個散射體簇到發(fā)射端第i根天線的距離向量為第n個散射體簇到接收端第j根天線的距離向量為接收端第j根天線的天線向量為發(fā)射端第i根天線的天線向量為接收端天線陣的仰角和方位角為γ^r(t),η^r(t)；發(fā)射端天線陣的仰角和方位角為γ^t(t),η^t(t)；接收端到第n個散射體簇的仰角和方位角為發(fā)射端到第n個散射體簇的仰角和方位角為假設(shè)發(fā)射端與接收端各有n個散射體簇，且一一配對，每一個散射體簇用clustern(n＝1,......,n)表示，表示在發(fā)射端周圍的散射體簇，表示在接收端周圍的散射體簇。發(fā)射端與接收端的散射體簇之間的傳播環(huán)境看作虛擬鏈路。由于列車在高速移動中，對于mimo天線陣列中陣元并不是每一個空間中的散射體簇都是可見的，即部分散射體簇僅對部分陣元發(fā)射的部分具有散射效應(yīng)；同時隨著列車的快速移動，空間中的散射體簇分布相對于列車也在快速的變化進(jìn)而產(chǎn)生了生死過程。因此，虛擬鏈路產(chǎn)生的時延也是快速變化的，我們采用馬爾科夫鏈模型來獲取虛擬鏈路的時延

因此，寬帶mimo信道的信道矩陣可以用一個mr×mt的復(fù)數(shù)矩陣表示，其中j＝1,2,...,mr，i＝1,2,...,mt。在t時刻時延τ時，從發(fā)射端第i根天線到接收端第j根天線的信道沖擊響應(yīng)(channelimpulseresponse，cir)hji(t,τ)可以表示為：

其中，hn,ji(t)表示從發(fā)射端第i根天線到接收端第j根天線經(jīng)過第n個散射體簇的cir，τn(t)表示第n個散射體簇的時延。

其中，為cir的直視分量，為cir的非直視分量，且

其中，kji為萊斯k因子；p1,ji(pn,ji)為第一個(第n個)散射體簇的功率能量；fc是載波頻率；是直視分量中多普勒因子；直視分量中相位因子；fji,1是第一個散射體簇中非直視分量中多普勒因子；φji,1是第一個散射體簇中非直視分量中相位因子；同樣，fji,n是第n個散射體簇中多普勒因子；φji,n是第n個散射體簇中相位因子。

又由數(shù)學(xué)幾何關(guān)系可得下列式子：

其中，是從t0時刻到t時刻第n個散射體簇到發(fā)射端的距離向量差，是從t0時刻到t時刻第n個散射體簇到接收端的距離向量差，是從t0時刻到t時刻發(fā)射端第i根天線到接收端第j根天線的直視距離向量差，是第n個散射體簇到發(fā)射端的距離向量，是第n個散射體簇到接收端的距離向量；是發(fā)射端第i根天線到接收端第j根天線的直視距離向量；是第n個散射體簇到發(fā)射端第i根天線的距離向量，是第n個散射體簇到接收端第j根天線的距離向量；c是光速；v是接收端的移動向量；fmax是最大多普勒頻率；φ0是發(fā)射端信號的初始相位；λ是波長。

是發(fā)射端與接收端散射集群之間虛擬鏈路的時延，是隨機(jī)變量，通過馬爾科夫鏈模型可獲得，t時刻的虛擬鏈路時延只與t-1時刻的時延有關(guān)，具體表達(dá)式如下：

其中，e是隨機(jī)變量，服從(d/c,τmax)的均勻分布；δt是t時刻到t-1時刻的時間差；ε是場景因子，與設(shè)定的場景相關(guān)；σ是時延擴(kuò)展。

由圖一的三維坐標(biāo)，可以得到下列式子：

其中，是接收端第j根天線的天線向量，發(fā)射端第i根天線的天線向量；γ^r(t),η^r(t)是接收端天線陣的仰角和方位角；γ^t(t),η^t(t)是發(fā)射端天線陣的仰角和方位角；是接收端到第n個散射體簇的仰角和方位角，是獨(dú)立隨機(jī)變量，服從廣義高斯分布；發(fā)射端到第n個散射體簇的仰角和方位角，是獨(dú)立隨機(jī)變量，服從廣義高斯分布；是第n個散射體簇到發(fā)射端的距離向量的模長，是第n個散射體簇到接收端的距離向量的模長，是獨(dú)立隨機(jī)變量，服從指數(shù)分布。

將式(17)-(23)代入式(7)-(16)，再聯(lián)立式(2)-(6)求解就可解得基于馬爾科夫鏈的mimo信道的沖擊響應(yīng)hji(t,τ)。

附圖說明

圖1高速移動下基于馬爾科夫鏈的mimo信道散射模型；

圖2高速移動下基于馬爾科夫鏈的mimo信道建模方法的流程圖。

具體實施方式

以下，描述本發(fā)明的實施方式，所述實施例的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標(biāo)號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施例是示例性的，僅用于解釋本發(fā)明，而不能理解為對本發(fā)明的限制。

在本發(fā)明的描述中，除非另有規(guī)定和限定，需要說明的是，術(shù)語“安裝”、“相連”、“連接”應(yīng)做廣義理解，例如，可以是機(jī)械連接或電連接，也可以是兩個元件內(nèi)部的連通，可以是直接相連，也可以通過中間媒介間接相連，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言，可以根據(jù)具體情況理解上述術(shù)語的具體含義。

高速移動下基于馬爾科夫鏈的mimo信道建模過程如圖2所示，具體如下：

步驟1：開始；

步驟2：設(shè)定高鐵場景，假設(shè)在一個寬帶mimo系統(tǒng)中有多個散射體簇，將其建模在一個三維坐標(biāo)系中；假設(shè)發(fā)射端與接收端的天線是均勻線陣，發(fā)射端有mt根天線，接收端有mr根天線；發(fā)射端天線之間的距離為δt，接收端天線之間的距離為δr；假設(shè)發(fā)射機(jī)在三維坐標(biāo)系的原點(diǎn)，發(fā)射端與接收端之間的距離向量為d＝(d,0,0)；假設(shè)發(fā)射端與接收端各有n個散射體簇，且一一配對，每一個散射體簇用clustern(n＝1,......,n)表示，表示在發(fā)射端周圍的散射體簇，表示在接收端周圍的散射體簇；發(fā)射端與接收端的散射體簇之間的傳播環(huán)境看作虛擬鏈路，以此建立信道模型；

步驟3：根據(jù)步驟2建立的信道模型，得到接收端第j根天線的天線向量發(fā)射端第i根天線的天線向量接收端天線陣的仰角和方位角γ^r(t),η^r(t)；發(fā)射端天線陣的仰角和方位角γ^t(t),η^t(t)；接收端到第n個散射體簇的仰角和方位角是獨(dú)立隨機(jī)變量，服從廣義高斯分布；發(fā)射端到第n個散射體簇的仰角和方位角是獨(dú)立隨機(jī)變量，服從廣義高斯分布；第n個散射體簇到發(fā)射端的距離向量的模長第n個散射體簇到接收端的距離向量的模長是獨(dú)立隨機(jī)變量，服從指數(shù)分布；

步驟4：隨著列車的快速移動，空間中的散射體簇分布相對于列車也在快速的變化進(jìn)而產(chǎn)生了生死過程；因此，虛擬鏈路產(chǎn)生的時延也是快速變化的，采用馬爾科夫鏈模型來獲取虛擬鏈路的時延t時刻的虛擬鏈路時延只與t-1時刻的時延有關(guān)，具體表達(dá)式如下：

其中，e是隨機(jī)變量，服從(d/c,τmax)的均勻分布；δt是t時刻到t-1時刻的時間差；ε是場景因子，與設(shè)定的場景相關(guān)；σ是時延擴(kuò)展；

步驟5：得到在t時刻時延τ時，從發(fā)射端第i根天線到接收端第j根天線的信道沖擊響應(yīng)(channelimpulseresponse，cir)hji(t,τ)：

其中，hn,ji(t)表示從發(fā)射端第i根天線到接收端第j根天線經(jīng)過第n個散射體簇的cir，τn(t)表示第n個散射體簇的時延，根據(jù)設(shè)定的高鐵場景可得出經(jīng)過第1個散射體簇的cir：

其中，為cir的直視分量，為cir的非直視分量，且

其中，kji為萊斯k因子；p1,ji為第一個散射體簇的功率能量；fc是載波頻率；是直視分量中多普勒因子；是直視分量中相位因子；fji,1是第一個散射體簇中非直視分量中多普勒因子；φji,1是第一個散射體簇中非直視分量中相位因子；

又由數(shù)學(xué)幾何關(guān)系可得下列式子：

其中，是從t0時刻到t時刻第n個散射體簇到發(fā)射端的距離向量差，是從t0時刻到t時刻第n個散射體簇到接收端的距離向量差，是從t0時刻到t時刻發(fā)射端第i根天線到接收端第j根天線的直視距離向量差，是第n個散射體簇到發(fā)射端的距離向量，是第n個散射體簇到接收端的距離向量；是發(fā)射端第i根天線到接收端第j根天線的直視距離向量；是第1個散射體簇到發(fā)射端第i根天線的距離向量，是第1個散射體簇到接收端第j根天線的距離向量；c是光速；v是接收端的移動向量；fmax是最大多普勒頻率；φ0是發(fā)射端信號的初始相位；λ是波長；

同樣的，根據(jù)所設(shè)定的高鐵場景可得出經(jīng)過第n(n＝2,3,...,n)個散射體簇的cir：

其中，kji為萊斯k因子；pn,ji為第n個散射體簇的功率能量；fji,n是第n個散射體簇中多普勒因子；φji,n是第n個散射體簇中相位因子；

又由數(shù)學(xué)幾何關(guān)系可得下列式子：

其中，是第n個散射體簇到發(fā)射端第i根天線的距離向量，是第n個散射體簇到接收端第j根天線的距離向量；c是光速；v是接收端的移動向量；fmax是最大多普勒頻率；φ0是發(fā)射端信號的初始相位；λ是波長；

步驟6：根據(jù)三維坐標(biāo)系得到天線向量以及距離向量等參數(shù)，具體表達(dá)式如下：

其中，是接收端第j根天線的天線向量，發(fā)射端第i根天線的天線向量；γ^r(t),η^r(t)是接收端天線陣的仰角和方位角；γ^t(t),η^t(t)是發(fā)射端天線陣的仰角和方位角；是接收端到第n個散射體簇的仰角和方位角，是獨(dú)立隨機(jī)變量，服從廣義高斯分布；發(fā)射端到第n個散射體簇的仰角和方位角，是獨(dú)立隨機(jī)變量，服從廣義高斯分布；是第n個散射體簇到發(fā)射端的距離向量的模長，是第n個散射體簇到接收端的距離向量的模長，是獨(dú)立隨機(jī)變量，服從指數(shù)分布；

步驟7：得到高速移動下基于馬爾科夫鏈的mimo信道沖擊響應(yīng)hji(t,τ)；

步驟8：結(jié)束。

如上所述，本發(fā)明采用馬爾科夫鏈獲取傳播場景虛擬鏈路的時延，在三維坐標(biāo)系下獲取天線向量、距離向量等參數(shù)，經(jīng)過推導(dǎo)得出第n個散射體簇的cir、角度擴(kuò)展、多普勒因子等參數(shù)的數(shù)學(xué)表達(dá)式，最終給出了信道沖擊響應(yīng)cir。該方法可具體得到高鐵移動場景下的具有馬爾科夫鏈的mimo信道模型，為研究高質(zhì)量的超高速移動通信提供堅實的理論基礎(chǔ)。

本發(fā)明的有益效果是：

傳統(tǒng)的基于實際信道探測儀測量的信道模型耗時、耗力、成本高、計算復(fù)雜度高，并且已有的國內(nèi)外標(biāo)準(zhǔn)化組織出臺的高鐵信道模型和提案不能滿足日益增長的客戶需求，采用本發(fā)明解決了長期以來，高速移動終端與道旁基站間信道模型的難題。

在本說明書的描述中，參考術(shù)語“一個實施例”、“一些實施例”、“示例”、“具體示例”、或“一些示例”等的描述意指結(jié)合該實施例或示例描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點(diǎn)包含于本發(fā)明的至少一個實施例或示例中。在本說明書中，對上述術(shù)語的示意性表述不一定指的是相同的實施例或示例。而且，描述的具體特征、結(jié)構(gòu)、材料或者特點(diǎn)可以在任何的一個或多個實施例或示例中以合適的方式結(jié)合。

盡管已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實施例，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員可以理解：在不脫離本發(fā)明的原理和宗旨的情況下可以對這些實施例進(jìn)行多種變化、修改、替換和變型，本發(fā)明的范圍由權(quán)利要求及其等同物限定。