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5G无线网络中毫米波通信的路径损耗预测模型

2020-06-17韩静

信阳农林学院学报 2020年2期
关键词:自由空间斯坦福大学接收器

韩静

(山西工程职业学院 计算机信息系,山西 太原 030032)

多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)[1-2]等创新技术以及毫米波(mmWave)频段中的新频谱分配有助于缓解当前频谱不足的问题[3],并且推动第五代(5G)无线通信的发展。为了进行准确而可靠的5G系统设计,有必要全面了解毫米波频率上的传播通道特性。新兴的5G通信系统采用了革命性新技术、新频谱和新架构概念。因此,设计可靠的信道通道模型以协助工程师进行设计显得尤为重要。与低于6 GHz的频率相比,毫米波在发射天线的第一米传播中会有更高的自由空间路径损耗。而在链路的两端使用高增益天线可以克服路径损耗,还可以使用波束成形和波束合并技术来提高链路质量并消除干扰[4-5]。本文针对60GHz和73GHz频段的毫米波,建立了能够准确描述路径损耗的模型。

1 改进自由空间和斯坦福大学信道模型

对于3G和4G蜂窝网络,可以使用IEEE 802.16e系统的斯坦福大学信道模型来估计在微波频带中工作于2 GHz以上的路径损耗[6]。下面给出了标准斯坦福大学信道模型,其中PLSUI的单位为dB(分贝)[6]:

(1)

其中,

(2)

(3)

(4)

(5)

f是指载波频率,单位为赫兹,fMHz和fGHz分别是单位为兆赫兹和吉赫兹的载波频率。FSPL(f,1 m)表示1 m(米)处的自由空间路径损耗,以dB为单位。Xfc和XRX分别表示频率和接收器高度的校正因子,Xσ是典型的对数正态随机变量,其均值为0 dB,标准偏差σ在8.2 dB至10.6 dB之间。hTX和hRX分别以米为单位表示发射器和接收器的天线高度。a、b和c参数是用于建模典型地形类型的常数[6]。对于地形类型A,即多山、茂密的植被,a = 4.6,b = 0.0075和c = 12.6;对于地形类型B,即多山、稀有植被,a = 4.0,b = 0.0065和c = 17.1;对于地形类型C,即平坦、稀有植被,a = 3.6,b = 0.005和c = 20。

针对在发射器和接收器之间有清晰的视线(Line-Of-Sight,LOS)路径的情况,使用文献的自由空间路径损耗模型[7]来估计路径损耗,使用1 m处的理论自由空间路径损耗作为物理锚,该公式明确使用2作为路径损耗指数来计算PLFS,公式如下:

(6)

其中,λ是载波的波长,Gt和Gr分别是发射器和接收器的天线增益。对于使用近距离路径损耗模型来计算损耗PLCI,其计算方式如下所示:

(7)

对于LOS的场景,使用坡度校正因子αLOS来对PLFL路径损耗方程进行修正,使其更加适用于LOS的场景,即:

PLFS,mod(d)[dB]=αLOS×(PLFS(d)-PLFS(d0))+PL(d0)+Xσ

(8)

对于非视距(Non-Line-Of-Sight,NLOS)的传输场景,使用坡度校正因子来对斯坦福大学信道模型进行修正,即

PLSUI,mod(d)[dB]=αNLOS×(PLSUI(d)-PLSUI(d0))+PL(d0)+Xσ

(9)

其中,αNLOS是坡度校正因子。

2 波束合并路径损耗模型

文献[8]中提出了一个新的通用方程,用于计算将唯一定向波束与接收功率最强的信号组合在一起时的定向路径损耗,该方程可有效地缩放基于式(7)中近距离模型的由单个最佳波束形成的定向路径损耗指数。本研究则将组合波束的数量直接合并到毫米波波段的定向路径损耗方程中。

假设可以构建接收器以同时正确地对齐和合并来自不同天线波束方向的接收能量,并由以下等式确定如何合并能量[9]:

(10)

(11)

其中Nr是用于为特定的发射-接收链路合并接收功率的唯一正交波束角的数量,Pi是波束角的接收功率。通过合并相同信号在不同到达角时的功率,可以减少总接收信号的路径损耗指数(路径损耗指数),并通过增加波束合并的唯一角度数来进一步降低路径损耗指数。文献[10]中的工作基于用于合并的聚合波束的数量计算得到响应的路径损耗指数。针对NLOS场景,本文设计了一个更简单、更通用的毫米波波束合并近距离(Beam Combining Close-In,BC-CI)自由空间参考距离路径损耗模型。该模型考虑了接收器合并波束的数量,而且仅需要三个参数就可以描述NLOS场景中的毫米波路径损耗。这三个参数分别是:单个最佳(最强)波束的路径损耗指数、加权因子A和合并波束数Nr。在本文所设计的BI-CI模型中,假设单个最佳波束的路径损耗指数和A保持固定,那么波束数量Nr就成为了唯一的输入参数。参数Nr限定了信道中可用波束组合的范围(正交同时接收方向)。

在相干合并和非相干合并方案中,当合并28 GHz和73 GHz的波束时,总的路径损耗指数会减少。这表明对于每个发射-接收器组合,路径损耗指数都随合并波束的数量呈对数下降趋势。根据这一趋势,提出了一种新的波束合并路径损耗模型,该模型使用1 m 近距离自由空间路径损耗参考,即BC-CI路径损耗模型,具体如下:

(12)

其中n(1beam)是单个波束的路径损耗指数,Nr是合并的唯一指向波束的数量,A是加权因子。

3 改进自由空间和斯坦福大学信道模型评估

使用宽带滑动相关器信道探测仪对信号进行测量,其伪随机噪声(Pseudorandom Noise,PN)的最大长度序列为2047,时钟频率为750 Mcps。

针对LOS和NLOS场景,车载网络中进行60 GHz的信号测量。LOS场景中,发射器和接收器天线在视轴上的方位角和仰角平面上对齐且两者之间的光路清晰;而在NLOS场景中,发射器和接收器天线被障碍物分开时或者发射器和接收器天线在视轴上未对准。

采用斯坦福大学信道模型的地形类型A对60GHz信号测量的环境进行建模,参数为a = 4.6,b = 0.0075和c = 12.6。在LOS和NLOS场景所测量得到的路径损耗数据、近距离路径损耗模型、本文改进自由空间路径损耗模型和本文改进斯坦福大学信道路径损耗模型的对比结果分别如图1和2所示。在图1和图2中,由于没有使用校正因子,标准自由空间(Free Space,FS)路径损耗模型(用于LOS)和微波斯坦福大学信道模型(用于NLOS)不能准确地估计路径的损耗。而修改后的FS和斯坦福大学信道模型与近距离路径损耗模型的预测结果更为接近。

4 波束合并路径损耗模型评估

采用在73GHz信号测量中相干和非相干波束合并的路径损耗数据来优化加权因子(如式(12)所示)。相干和非相干波束合并所对应的的加权因子分别为0.0671和0.0297。式(12)中的其他参数的结果如图3所示。由图3可知,本文BC-近距离模型的路径损耗指数与近距离模型的路径损耗指数结果一致,而且波束的相干合并所产生的路径损耗指数要小于其非相干合并。图4展示了当 分别为1、2和4的路径损耗情况。由结果可知,本文BC-近距离模型的预测结果与近距离模型一致。并且,随着波束合并的数量 的增加,路径损耗指数逐渐减少,该结果与现有的研究一致[11-12]。

图3 不同波束合并数量下的路径损耗指数对比 图4 不同模型的路径损耗对比

5 结论

本研究通过引入校正因子,扩展了FS和斯坦福大学信道路径损耗模型,实验结果表明修改后的模型能用于描述60 GHz频段毫米波的路径损耗。同时,还提出了一种新的波束合并近距离(BC-CI)路径损耗模型,该模型仅使用三个输入参数,以拟合距离相关的路径损耗。实验结果验证了新模型的准确性。未来的研究工作有待在城市、郊区等日常场景中进一步验证本模型的有效性。

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