申请/专利权人：南京航空航天大学

申请日：2018-04-17

公开（公告）日：2020-10-20

公开（公告）号：CN108768565B

主分类号：H04B17/391(20150101)

分类号：H04B17/391(20150101);H04B7/0413(20170101);H04W4/46(20180101);H04L12/24(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2020.10.20#授权;2018.11.30#实质审查的生效;2018.11.06#公开

摘要：本发明公开了一种面向车联网的动态MIMO信道建模及参数计算方法，本发明提出的V2V动态MIMO信道建模方法，综合考虑了收发车辆移动、散射体移动、运动速度及轨迹变化等多种影响电波传播的因素；本发明提出的V2V动态MIMO信道建模方法和参数计算方法，支持时变的信道模型参数，适用于任意三维天线阵列及任意车辆运动轨迹的传播场景，并能够保证输出信道衰落相位的连续性。

主权项：1.一种面向车联网的动态MIMO信道建模及参数计算方法，其特征在于：步骤如下：第一步：针对复杂交通状况下的V2V动态MIMO通信场景，将收发车辆之间的MIMO信道建模为 其中，S表示发送端天线数目，U表示接收端天线数目，发送端第s根天线与接收端第u根天线之间的信道hu,st,τ表示为不同功率和时延的多条传播路径信号的叠加，将第n条路径的归一化信道衰落系数建模为 其中，M表示第n条路径的散射支路数，表示由于收发端和散射体位置变化引起的多普勒相移，表示由天线位置和散射环境变化引起的相移，表示随机初始相移；第二步：实时计算第n条路径第m条散射支路的多普勒相移采用方法如下：1实时计算移动发射端即MT和移动接收端即MR的位置矢量，方法如下：步骤一：假设初始时刻MT和MR的位置矢量分别为LMTt0，LMRt0；步骤二：迭代计算t+Δt时刻MT和MR的位置矢量，方法如下 其中，vMTt,vMRt分别表示MT和MR的移动速度矢量；步骤三：令t＝t+Δt，返回步骤二，计算下一时刻MT和MR的位置矢量，直到仿真结束；2假设收发端之间第n条散射路径的第一个和最后一个散射体分别记为An,Zn，实时计算An,Zn的位置矢量，采用方法如下：步骤一：假设初始时刻散射体An,Zn的位置矢量分别为步骤二：迭代计算t+Δt时刻散射体An,Zn的位置矢量，方法如下 其中，表示散射体An以及Zn的移动速度矢量；步骤三：令t＝t+Δt，返回步骤二，计算下一时刻散射体An,Zn的位置矢量，直到仿真结束；3计算MT与散射体An之间的信号角度均值以及散射体Zn与MR之间的信号角度均值，方法如下： 其中，·x，·y，·z分别表示·矢量的横、纵和竖坐标值，表示发送端与散射体An之间的距离，表示接收端与散射体Zn之间的距离；4根据用户预先指定或实测的角度统计分布，动态计算并产生M组时变角度值θMT,n,mt，θMR,n,mt，φMT,n,mt，φMR,n,mt，并实时构建第n条路径第m条散射支路收发端方向矢量，方法如下： 5实时计算第n条路径第m条散射支路的多普勒相移，方法如下： 其中，k＝2πf0c表示波数，f0和c分别为载波频率和光速；第三步：实时计算第n条路径第m条散射支路的相移采用方法如下：1计算收发端天线位置旋转矩阵，方法如下： 其中，分别表示发送端移动速度的方位角和俯仰角，分别表示接收端移动速度的方位角和俯仰角；2计算第n条路径第m条散射支路的相移方法如下： 其中，dMT,st0，dMR,ut0分别表示发送端第s根天线和接收端第u根天线初始时刻的位置；第四步：实时产生第n条路径第m条散射支路的随机初始相移产生方法如下，在[0,2π范围内产生M个服从均匀分布的随机变量

全文数据：一种面向车联网的动态MIMO信道建模及参数计算方法技术领域：[0001]本发明涉及车联网移动通信信道建模仿真，属于无线通信领域，具体是一种考虑复杂交通状况下车速随机变化的动态M頂0信道建模方法，以及信道参数计算方法。背景技术：[0002]随着道路交通密度的快速增加，道路安全和交通流量管理问题亟待解决。车辆到车辆vehicle-to_vehicle，V2V通信系统能够有效提高道路交通的安全性和便利性，成为第5代移动通信所关注的关键传输技术之一。多输入多输出技术（MultipleInputMultipleOutput，MHTO能够在不增加带宽和传输功率的前提下，实现高速数据传输，显著提高了通信系统容量与可靠性。因此，构建符合实际交通状况的V2V动态MBTO信道模型，对V2V系统的仿真和性能评估以及系统的改进设计具有重要意义。[0003]在V2V通信系统中，由于收发端和散射体均处于快速运动状态，导致其信道呈现明显的非平稳特性。目前，大部分V2V信道模型假设移动端以恒定速度沿特定方向移动，然而，在实际交通环境中，由于周围车辆和设施以及交通灯等的影响，车辆在移动过程中会经历加速或者减速的过程，并且在转弯和路面不平地段，车辆会改变其运动方向。运动速度大小和方向的变化会对信道特性产生重要影响，但考虑车辆速度变化的V2V信道模型还很少。另一方面，目前大部分非平稳信道建模方法没有考虑到不同场景段信道状态之间的连续性，导致输出多普勒频率和相位与实际不吻合。因此，有必要研究一种符合实际交通状况并能输出精确多普勒频率的V2V动态M頂0信道建模及参数演进方法。发明内容：[0004]为了准确分析及研究复杂交通状况下的V2V动态MMO信道模型及特性，本发明提出一种面向车联网的动态MMO信道建模及参数计算方法。[0005]本发明所采用的技术方案有:一种面向车联网的动态MMO信道建模及参数计算方法，步骤如下：[0006]第一步:针对复杂交通状况下的V2V动态MMO通信场景，将收发车辆之间的MMO信道建模为[0007][0008]其中，S表示发送端天线数目，U表示接收端天线数目，发送端第s根天线与接收端第u根天线之间的信道hu,st，T表示为不同功率和时延的多条传播路径信号的叠加，将第η条路径的归一化信道衰落系数建模为[0009][0010]其中，M表示第η条路径的散射支路数，I表示由于收发端和散射体位置变化引起的多普勒相移表示由天线位置和散射环境变化引起的相移，表示随机初始相移；[0011]第二步:实时计算第η条路径第m条散射支路的多普勒相移，采用方法如下：[0012]1实时计算移动发射端即MT和移动接收端即MR的位置矢量，方法如下：[0013]步骤一:假设初始时刻MT和MR的位置矢量分别为Lmt⑹，Lmrto;[0014]步骤二:迭代计算t+Δt时刻MT和MR的位置矢量，方法如下[0016]其中，VMT⑴，VMR⑴分别表示MT和MR的移动速度矢量。[0017]步骤三:令t=t+Δt，返回步骤二，计算下一时刻MT和MR的位置矢量，直到仿真结束；[0018]2假设收发端之间第η条散射路径的第一个和最后一个散射体分别记为An,Zn，实时计算An，Zn的位置矢量，采用方法如下：[0019]步骤一:假设初始时刻散射体An，ZW位置矢量分别为[0020]步骤二:迭代计算t+Δt时刻散射体An,Zn的位置矢量，方法如下[0022]其中，表示散射体An以及Zn的移动速度矢量。[0023]步骤三:令t=t+Δt，返回步骤二，计算下一时刻散射体An，Zn的位置矢量，直到仿真结束；[0024]3计算MT与散射体六„之间的信号角度均值以及散射体ZJ^MR之间的信号角度均值，方法如下：[0029]其中，（·）x，（·）y，（·）2分别表示（·）矢量的横、纵和竖坐标值，表示发送端与散射体An之间的距离，表示接收端与散射体2„之间的距离；[0030]4根据用户预先指定或实测的角度统计分布，动态计算并产生M组时变角度值⑴，0MR,n,m⑴，MT,n,mt，MR,n,mt，并实时构建第η条路径第ΙΉ条散射支路收发端方向矢量，方法如下：[0033]5实时计算第η条路径第m条散射支路的多普勒相移，方法如下：[0034][0035]其中，k=23ifQc表示波数，fQ和:分别为载波频率和光速；[0036]第三步:实时计算第n条路径第m条散射支路的相移，采用方法如下：[0037]1计算收发端天线位置旋转矩阵，方法如下：[0040]其中，分别表示发送端移动速度的方位角和俯仰角，分别表示接收端移动速度的方位角和俯仰角；[0041]2计算第η条路径第m条散射支路的相移，方法如下：[0042][0043]其中，dMT,sto，dMR,uto分别表示发送端第s根天线和接收端第u根天线初始时刻的位置；[0044]第四步:实时产生第η条路径第m条散射支路的随机初始相移1，产生方法如下，在[0，2JT范围内产生M个服从均匀分布的随机变量1[0045]本发明具有如下有益效果：[0046]1、本发明提出的V2V动态MMO信道建模方法，综合考虑了收发车辆移动、散射体移动、运动速度及轨迹变化等多种影响电波传播的因素。[0047]2、本发明提出的V2V动态MMO信道建模方法和参数计算方法，支持时变的信道模型参数，适用于任意三维天线阵列及任意车辆运动轨迹的传播场景，并能够保证输出信道衰落相位的连续性。附图说明：[0048]图1为本发明方案中复杂交通状况下的V2V动态M頂0通信场景。[0049]图2为采用本发明方案产生的二维角度分布演进过程。[0050]图3为采用本发明方案产生的信道时变衰落包络及相位。具体实施方式：[0051]下面结合附图对本发明作进一步的说明。[0052]本发明一种面向车联网的动态MMO信道建模及参数计算方法，具体步骤如下：[0053]第一步：如图1所示，针对复杂交通状况下的V2V动态MMO通信场景，本发明将收发车辆之间的M頂0信道建模为[0054][0055]其中，S表示发送端天线数目，U表示接收端天线数目，发送端第s根天线与接收端第u根天线之间的信道hu,st，T可表示为不同功率和时延的多条传播路径信号的叠加，本发明将第η条路径的归一化信道衰落系数建模为[0056][0057]其中，M表示第η条路径的散射支路数：I表示由于收发端和散射体位置变化引起的多普勒相移，表示由天线位置和散射环境变化引起的相移，表示随机初始相移。[0058]第二步:实时计算第η条路径第m条散射支路的多普勒相移，本发明采用方法如下：[0059]1实时计算移动发射端（mobiletransmitter，MT和移动接收端（mobilereceiver，MI?的位置矢量，方法如下：[0060]步骤一:假设初始时刻MT和MR的位置矢量分别为Lmtto，Lmrto;[0061]步骤二:迭代计算t+Δt时刻MT和MR的位置矢量，方法如下[0063]其中，Vmtt，Vmr⑴分别表示MT和MR的移动速度矢量。[0064]步骤三:令t=t+Δt，返回步骤二，计算下一时刻MT和MR的位置矢量，直到仿真结束。[0065]2假设收发端之间第η条散射路径的第一个和最后一个散射体分别记为An，Zn，实时计算An，Zn的位置矢量，本发明采用方法如下：[0066]步骤一:假设初始时刻散射体An，Zn的位置矢量分别为[0067]步骤二:迭代计算t+Δt时刻散射体An，Zn的位置矢量，方法如下[0069]其中，表示散射体An以及Zn的移动速度矢量。[0070]步骤三:令t=t+At，返回步骤二，计算下一时刻散射体An，Zn的位置矢量，直到仿真结束。[0071]3计算MT与散射体六„之间的信号角度均值以及散射体ZJ^MR之间的信号角度均值，方法如下：[0076]其中，（·）x，（·）y，（·）2分别表示（·）矢量的横、纵和竖坐标值，表示发送端与散射体An之间的距离，表示接收端与散射体2„之间的距离。[0077]4根据用户预先指定或实测的角度统计分布，动态计算并产生M组时变角度值⑴，0MR,n,m⑴，MT,n,mt，MR,n,mt，并实时构建第η条路径第ΙΉ条散射支路收发端方向矢量，方法如下：[0080]5实时计算第η条路径第m条散射支路的多普勒相移，方法如下：[0081][0082]其中，k=23ifQc表示波数，fQ和c分别为载波频率和光速。[0083]第三步：实时计算第n条路径第m条散射支路的相移，本发明采用方法如下：[0084]1计算收发端天线位置旋转矩阵，方法如下：[0087]其中，分别表示发送端移动速度的方位角和俯仰角，分别表示接收端移动速度的方位角和俯仰角。[0088]2计算第η条路径第m条散射支路的相移，方法如下：[0089][0090]其中，dMT,sto，dMR,uto分别表示发送端第s根天线和接收端第u根天线初始时刻的位置。[0091]第四步:实时产生第η条路径第m条散射支路的随机初始相移’·产生方法如下，在[0,2JT范围内产生M个服从均匀分布的随机变量:[0092]下面具体通过附图和实施例来说明本发明一种面向车联网的动态MMO信道建模及参数计算方法，本案例选用2x2MIM0系统，仿真时长为5s，采样率fs=IOKHz，信道状态更新间隔At=0.Is。本实例中，无线信道传播场景采用WINNER+信道标准中的城市微蜂窝场景，具体仿真参数如表1所示。[0093]表1仿真参数[0094][0095]本实施例包括以下步骤：[0096]1、计算第η条路径第m条散射支路的多普勒相移过程如下：[0097]1实时计算MT和MR的位置矢量，方法如下：[0098]步骤一:初始时刻MT和MR的位置矢量分别表示为Lmtto=[0,0,0]，Lmrto=[0，0,0];[0099]步骤二:计算t+Δt时刻MT和MR的位置矢量Lmtt+Δt，Lmrt+Δt;[0100]步骤三:令t=t+Δt且返回步骤二，计算下一时刻MT和MR的位置矢量，直到仿真结束。[0101]2令收发端之间第η条散射路径的第一个和最后一个散射体为An，Zn，并实时计算An，Zn的位置矢量，方法如下：[0102]步骤一：初始时刻散射体An，2„的位置矢量分别表示为[0103]步骤二:计算t+Δt时刻散射体An,Zn的位置矢量I[0104]步骤三:令t=t+At且返回步骤二，计算下一时刻散射体An,Zn的位置矢量，直到仿真结束。[0105]3计算MT与散射体六„的信号角度均值以及散射体2„与1^的信号角度均值，本案例中，初始时刻第1条路径的角度均值为[0106]4本发明假设角度服从VonMisesFisherVMF统计分布，动态计算并产生1000组集中程度因子!^=1〇〇的时变VMF角度值0MT,n,m⑴，9MR,n,mt，}MT,n,mt，MR,n,mt。本案例中，初始时刻第1条路径第1条散射支路的角度为Θμτ,^to=0.2763,0^^^=0.3742,Φμτ,i,ito=0.6199,Φμιμ,!to=-0.5773;实时计算第η条路径第m条散射支路相对收发端的信号单位矢量，本案例中，初始时刻第1条路径第1条散射支路相对收发端的信号单位矢量为Smti1t。）=[0.7830;0.5589;0·2728]，smr,i,ito=[0·7799;-0·5080;0.3655]〇[0107]5实时计算第η条路径第m条散射支路的多普勒相移，本案例中，第1条路径第1条散射支路为例，令初始时刻，利用本发明方案仿真结束时刻（t=5s，[0108]2、实时计算第η条路径第m条散射支路的相移，过程如下：[0109]1计算收发端天线位置旋转矩阵·本案例中，初始时刻收发端位置旋转矩阵为[0110][0111]2计算第η条路径第m条散射支路的相移，其中，四个子信道在初始时刻第1条路径第1条散射支路的相移分别为[0112]3、实时产生第η条路径第m条散射支路的随机初始相移产生方法如下，在[0，231范围内产生M个服从均匀分布的随机变量=本案例中，第1条路径第1条散射支路的随机初始相移为[0113]4、将上述步骤获得的时变相位参数代入式2的信道模型中，最终获得该场景下V2V动态M頂0信道。[0114]本实施例得到的效果可以通过图2-图3仿真实验中所获得的具体数据进行进一步说明。我们看到：1图2a和图2⑹分别给出了MT端和MR端的二维角度参数演进过程，从图中可以看出，角度均值随时间变化，而角度分布不变;2图3给出了四条子信道衰落的包络和相位，可以看出本发明产生的信道衰落是时变的，且输出信道衰落相位连续。[0115]以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。

权利要求：I.一种面向车联网的动态MMO信道建模及参数计算方法，其特征在于:步骤如下：第一步:针对复杂交通状况下的V2V动态MMO通信场景，将收发车辆之间的MMO信道建模为其中，S表示发送端天线数目，U表示接收端天线数目，发送端第s根天线与接收端第u根天线之间的信道hu,st，i表示为不同功率和时延的多条传播路径信号的叠加，将第η条路径的归一化信道衰落系数建模为其中，M表示第η条路径的散射支路数，表示由于收发端和散射体位置变化引起的多普勒相移表示由天线位置和散射环境变化引起的相移，表示随机初始相移；第二步:实时计算第η条路径第m条散射支路的多普勒相移，采用方法如下：1实时计算移动发射端即MT和移动接收端即MR的位置矢量，方法如下：步骤一:假设初始时刻MT和MR的位置矢量分别为Lmtto，Lmrto;步骤二:迭代计算t+Δt时刻MT和MR的位置矢量，方法如下其中，VMTt，VMRt分别表示MT和MR的移动速度矢量；步骤三:令t=t+Δt，返回步骤二，计算下一时刻MT和MR的位置矢量，直到仿真结束；2假设收发端之间第η条散射路径的第一个和最后一个散射体分别记为An，Zn，实时计算An，Zn的位置矢量，采用方法如下：步骤一:假设初始时刻散射体An，Zn的位置矢量分别为步骤二:迭代计算t+Δt时刻散射体An，Zn的位置矢量，方法如下其中，表示散射体An以及Zn的移动速度矢量；步骤三:令t=t+Δt，返回步骤二，计算下一时刻散射体An，Zn的位置矢量，直到仿真结束；3计算MT与散射体六„之间的信号角度均值以及散射体ZJ^MR之间的信号角度均值，方法如下：其中，（·）X，（·）y，（·）z分别表示（·）矢量的横、纵和竖坐标值，I表示发送端与散射体An之间的距离，表示接收端与散射体2„之间的距离；4根据用户预先指定或实测的角度统计分布，动态计算并产生M组时变角度值0MT,n,mt，0MR,n,mt，Φμτ,μ⑴，⑴，并实时构建第η条路径第m条散射支路收发端方向矢量，方法如下：5实时计算第η条路径第m条散射支路的多普勒相移，方法如下：其中，k=23TfQC表示波数，和c分别为载波频率和光速；第三步:实时计算第η条路径第m条散射支路的相移，采用方法如下：1计算收发端天线位置旋转矩阵，方法如下：其中，分别表示发送端移动速度的方位角和俯仰角：分别表示接收端移动速度的方位角和俯仰角；2计算第η条路径第m条散射支路的相移，方法如下：其中，dMT,sto，c!mr,uto分别表示发送端第s根天线和接收端第u根天线初始时刻的位置；第四步:实时产生第η条路径第m条散射支路的随机初始相移，产生方法如下，在[0，2JT范围内产生M个服从均匀分布的随机变量

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