基于散射并矢的mimo信道模型分析

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时间:2019-03-02

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1、南京邮电大学硕士研究生学位论文第一苹绪论4)由于移动终端会在室内室外,宏小区微小区之间频繁的切换,因此有必要建立一种统一的模型综合反映这些环境的影响。5)基于测量的模型【7】通常易于仿真与刻画能够识别出的信道特征,但易受测试条件限制(如信号带宽、天线配置与架设以及测试环境等)与测试设备的影响。6)文献【8】【9】中的MIMO信道模型考虑的因素有点不足,大部分都是在理想的统计假设前提下去研究信道模型,在考虑信道容量和空时相关函数时,如不同天线的配置、散射体对电波极化方向的影响和直射路径对系统性能的影

2、响等等都被忽略了。文献【14】中的物理信道模型包含了这些因素,但只考虑了散射路径的情况,并将环境参数理想化。7)提出的模型中,大多基于散射环境,但在很多实际环境中都存在直射,而且直射路径对MIMO系统性能的影响也较大,因此需要建立同时考虑了散射和直射影响的模型。本文介绍了散射并矢公式【l5】的来源,它反应了散射体对电波极化方向的影响,包含电波传播发生散射时的最重要散射特性,如散射幅度、散射瓣的形状、散射瓣的宽度和极化方向,并以散射并矢为基础,着重针对微小区环境对已有MIMO物理信道模型【14】做了

3、扩展,扩展后的信道模型考虑了直射路径对系统性能的影响,并且包含信道和天线的极化特性,因此可以研究不同天线配置、极化方式以及莱斯因子K对系统性能的影响。微小区环境中传播信号包含直射分量(LOS)和散射分量(DIF),如果视距分量太强,那么MIMO系统的信道容量高度依赖天线结构和接收机的位置,而散射分量的增加将使得系统更容易获得最佳的信道容量【16】【171,因此扩展后的模型更好地反映了微小区和微微小区的现实环境。1.3MIMo系统信道模型1.3.1MIMO信道模型信道模型通常表示为具有输入和输出信号

4、的线性系统,系统的冲击响应和加性噪声可描述系统的定量特性。单输入单输出信道冲击响应的频域表示即为系统传输函数,多输入多输出信道需要用函数矩阵表示。信道模型的重要性体现在两个方面:一方面,我们可以用信道模型评估各种空时处理算法的性能,另一方面可以进行系统级和链路级仿真,并给出天线设计的位置和间距参数世1于。在MIMO通信系统中,描述信道特性的信道模型要比SISO系统的信道模型复杂的多,自从20世纪90年代中后期Bell实验室一系列MIMO技术研究成果【4】【51出台后,广大研究人员就开始了对MIMO

5、信道特性的探索,包括实际测量和理论建模。南京邮电大学硕二E研究生学位论文第一章绪论n个发射天线散射信道环境m个接收天线图1.1MIMO信道模型考虑一个具有n副发送天线和m副接收天线的MIMO系统信道模型如图1—1所示,第f副发送天线到第_,副接收天线之间的信道衰落系数用乃,,表示,第i副发送天线发送的信号用‘表示,第J副接收天线收到的信号用乃表示,它们满足关系式‘18】yj(t)=∑乃Jxl(t)+r/j(t)(1-1)或用矩阵形式表示为y(t)=日(f)·x(t)+rRt)(1—2)其中,工(f

6、)是以维列向量,石(t)--Ix,CO,恐(f),...矗(f)]T,向量元素而(f)与发送天线阵列的天线元一一对应。J,(f)为m维列向量,y(t)--[y。(f),耽(f),...‰(f)]。,向量元素乃(t)与接收天线阵列的天线元一一对应。r/(t)为rn维AWGN噪声向量,H(t)为mxn维复信道矩阵,它的每一元素代表了一条传播链路的复增益,‰(f)即为第f副发送天线与第/副接收天线间的信道复增益。MIMO信道的衰落特性完全由复信道矩阵H(t)表现出来,信道矩阵H(t)反映了信道特性对系统

7、性能的影响,因此建模的主要目标是获得能够准确反映实际环境特性的信道矩阵H(t)。对于频率非选择性MIMO信道,由于不存在可分辨多径,H(t)可以认为保持不变。对于频率选择性MIMO信道,由于多径时延较大,存在多个接收机能够分辨的多径信号,因此对于不同时延的信号H(f)都不一样,通常用H≮)来表示,,代表径数【19】。、在早期MIMO技术的研究中,为简化分析,通常都是基于理想的信道条件假设,假设天线阵列周围存在足够丰富的散射体,且天线单元之间的间距大于半个波长,这样不同天线的信道衰落不相关,即相关系

8、数为零,收发天线间的信道系数满足I.I.D(独立同分布)瑞利衰落条件【41。随着MIMO技术研究的发展,人们发现在实际的无线信道环境中,散射体数量有限、4南京邮电大学硕士研究生学位论文第一章绪论信号到达角扩展较小和天线元素间距不大等因素都会使得发送/接收信号间存在一定的空域相关性,随着.MIMO信道相关性逐渐增强,MIMO系统的信道容量将逐渐下降。因此就不能再假设信道服从理想的I.I.D,所以大量学者通过改进已有的MIMO信道模型或者直接创新,提出了大量能够体现相关特性的MLMO信

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