无线空时信道模型及其在多入多出（MIMO）系统中应用的研究

摘要

无线通信技术的高速发展，其本质目的是为了在日益恶化的无线通信环境中为用户提供越来越高的信道容量。然而无线信道中以多径衰落为代表的各种传输缺陷一直严重阻碍着信道容量的进一步提高。分集技术是一种对抗多径衰落，提高无线通信系统性能的有效方法，在这其中基于空时分集的多入多出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)系统是最有发展潜力的技术之一。 无线空时信道模型能在避免繁重的实地测量情况下提供无线信号在空间和时间域上的各种分布特性，因而成为了研究以MIMO系统为代表的各种分集技术的基础。本文围绕如何提高现有无线空时信道模型的性能，以及模型在MIMO系统仿真中的应用等方面展开研究，做了以下工作： 1．指出目前空时信道建模工作中存在的问题是算法的准确性和通用性与算法本身要求的计算量和对具体传播环境地理信息的依赖程度之间矛盾未得到很好的协调。其中比较突出的是基于散射体分布的统计模型对电波传播现象过于简化，导致了模型准确性和通用性的下降。因此，这类模型具有较大的改进空间，改进的思路是：有意识地在模型中多考虑一些电波在物理上的传播机制，以取得模型各项性能与复杂度之间的平衡。 2．详细分析了应用广泛的几何单反射椭圆模型(Geometrically Based Single BounceElliptical Model，GBSBEM)。从数学上证明了该模型不适合描述模型所宣称的微小区环境以及其他常见环境下的波达时间(17ime Of Artival，TOA)统计特性。并考虑到在基站天线较低的情况下，各种环境和规模下蜂窝中的电波传播并无本质上的区别，都严格的遵循椭圆模型的建模假设，由此认为椭圆模型在原理上并不局限于GBSBEM模型所宣称的微小区。 3．为消除GBSBEM模型在对电波传播机制的描述上存在的物理上的明显漏洞，在其基础上增加了“有效散射体”和“反射概率”两个物理概念，提出了一种改进的椭圆散射模型(Enhanced Elliptical Scattering Model，EESM)，推导出了各种信道特性的表达式并给出了模型的数值仿真方法。理论分析和与实测数据的比较表明了EESM模型在完全兼容GBSBEM模型的基础上有效提高了后者的建模准确性和通用性。 4．在宏小区高基站天线模型中，指出几何单反射圆模型(Geometrically Based SingleBounce Circular Model，GBSBCM)最大缺陷是仿真结果不准确，而高斯散射体密度模型(Gaussion Scatterer Density Model，GSDM)的模型假设仅仅来源于对测量数据的统计，因此缺乏必要的物理解释。将同样的改进思路运用于GBSBCM模型，提出了一种改进的圆散射模型(Enhanced Circular Scattering Model，ECSM)，推导出了各种信道特性的表达式。较GSDM模型而言，整个模型的假设都基于合理的物理事实。数值仿真结果与实测结果的比较证明了ECSM模型在空时到达概率和来波功率谱分布的估计准确性都较GBSBCM模型有明显提高。 5．将改进模型用于MIMO系统性能的仿真工作中。首先给出了MIMO系统容量与信道相关性之间的关系，接着推导了MIMO系统信道窄带和宽带两种情况下空、时、频各域的相关系数，最后用EESM模型对几种典型小区规模和环境下的MIMO系统各域相关系数进行估计。数值仿真结果表明了改进模型在MIMO系统性能的仿真工作中可以良好的反映出多种规模和环境中蜂窝小区的各域相关系数的特性。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1.无线通信的发展和无线信道的特点

1.2.分集技术和多入多出系统(MIMO)

1.3.对空时信道模型研究现状的思考

1.4.本文的主要工作和章节安排

第二章无线传播与信道

2.1.引言

2.2.无线环境与电波传播

2.2.1.无线通信的特点

2.2.2.电波基本传播方式

2.3.多径与衰落信道

2.3.1.衰落与多径

2.3.2.多径信道参数

2.4.本章小结

第三章空时信道建模方法和模型

3.1.引言

3.2.基于求解麦克斯韦(Maxwell)方程的严格方法

3.2.1.有限元法(FEM)

3.2.2.矩量法(MOM)

3.2.3.时域有限差分方法(FDTD)

3.3.基于几何光学的射线追踪(Ray tracing)方法

3.3.1.射线发射的射线跟踪技术

3.3.2.射线管的射线跟踪技术

3.3.3.传统镜像法的射线跟踪技术

3.4.基于散射体分布的统计模型

3.4.1.Lee模型

3.4.2.Lee模型的Stapleton推广

3.4.3.离散均匀分布模型

3.4.4.高斯广义稳态非相关散射模型

3.4.5.高斯波达角模型

3.4.6.TU和BU模型

3.4.7.均匀扇区分布模型

3.4.8.几何单反射统计信道模型

3.5.本章小结

第四章椭圆模型及其改进模型

4.1.引言

4.2.椭圆模型GBSBEM

4.2.1.模型结构及公式推导

4.2.2.GBSBEM的数值仿真方法

4.3.改进模型EESM

4.3.1.模型结构

4.3.2.TOA分布概率密度函数

4.3.3.AOA和TOA联合分布概率密度函数

4.3.4.AOA分布概率密度函数

4.3.5.功率方位谱函数(PAS)

4.3.6.功率时延谱函数(PDS)

4.4.EESM对GBSBEM改进的理论分析

4.4.1.GBSBEM的TOA概率密度函数的分析

4.4.2.EESM的TOA和AOA概率密度函数的分析

4.5.数值仿真方法及结果比较

4.5.1.数值仿真方法

4.5.2.仿真结果的比较

4.6.本章小结

第五章圆模型及其改进模型

5.1.引言

5.2.圆模型

5.2.1.任意散射体分布情况下的模型推导

5.2.2.GBSBCM模型

5.2.3.高斯散射体密度圆模型(GSDM)

5.3.改进模型ECSM

5.3.1.模型结构

5.3.2.AOA和TOA联合概率密度函数

5.3.3.AOA概率密度函数

5.3.4.TOA概率密度函数

5.3.5.功率方位谱PAS

5.3.6.功率时延谱PDS

5.4.数值比较结果

5.5.本章小结

第六章改进模型在多入多出系统(MIMO)中的应用

6.1.引言

6.2.MIMO系统及其信道容量

6.2.1.MIMO系统模型

6.2.2.MIMO系统的信道容量

6.3.MIMO系统信道相关性

6.3.1.窄带信道相关性

6.3.2.宽带信道相关性

6.4.改进模型对信道相关性的估计

6.4.1.空域相关性估计

6.4.2.时域相关性估计

6.4.3.频域相关性估计

6.5.本章小结

结论

参考文献

攻读博士学位期间取得的研究成果

致谢

评定意见