（通信与信息系统专业论文）分布式mimo信道容量和空间相关性测量分析.pdf

摘要 摘要 随着人们对通信质量需求的不断提高，高质量、高速率的数据传输是下一代 移动通信系统必须满足的技术指标。m i m o ( m u l t i p l ei i l p u tm u l 廿p l e0 u t p u t ) 技 术作为下一代通信系统的一项关键技术能够显著增加系统容量，而且分布式 m m o 系统具有较低的空间相关性和较高的容量增益，是目前研究热点。然而分 布式m i m o 的这些特性和实际场景密切相关，因此，基于测量的分析研究显得 尤为重要。 本文首先从m i m o 相关信道模型出发，阐明m i m o 信道容量和空间相关性 的关系，指出空间相关性对m i m o 信道建模的重要性。基于测量实验的分布式 m i m o 系统的研究，信道测量平台为基本的测量工具。对现有的一套测量平台做 了介绍，在此基础上对平台进行了升级和完善，使平台满足可扩展可配置性的要 求，同时提高了平台的稳定性和可操作性。 利用信道测量平台对各种典型通信场景下的分布式m i m o 信道开展了测量 工作，包括飞机机舱，室内办公室和走廊场景。采用实测数据重点研究分析了分 布式m i m o 系统在实际场景下的性能。主要包括分布式发天线之间的小尺度瑞 利衰落的空间相关性，分布式m i m o 的容量增益，小尺度衰落相关性对系统容 量的影响，以及发天线选择给系统容量增益带来的影响。验证了分布式m 蹦0 系统在各测量场景下实现显著容量增益的可行性，同时也看到走廊和机舱等特殊 环境下存在较强的空间相关性，并导致容量有所损失。针对空间相关性较强的特 殊环境，采用发天线选择技术有效弥补了强相关性带来的容量损失，并且发现每 次选择距离最近的少数几根发天线时系统容量接近最佳选择方案，说明基于大尺 度衰落的发天线选择方案比较适合分布式m i m o 系统。 完成了高速铁路环境下信道测量，并对高架桥和山区场景下大尺度阴影衰落 的空间相关性分别进行了分析。分析表明，山区场景阴影衰落的自相关特性符合 8 0 2 1 6 j 建议的指数模型，解相关距离在5 0 m 左右；而高架桥场景下阴影衰落几 乎不相关，利用生灭过程很好的解释了这两种场景阴影衰落相关性的差异。 关键词分布式m i m o ；信道容量；空间相关性；阴影衰落；信道测量 a b s 仃a c t a b s t r a c t w i t h 血e 舯倘1 9d e i i 姗df o r 雠b 蜘q u a l 时o f n r i c e ，l l i 曲一删毋锄d l l i 班一s p e e dd a _ t ad e l i v e 巧a r et 量l et a i g e t so f t h en e x tg e n e r a t i o nm o b i l ec o 衄u l l i c a t i o n s y s t e m a sak e yt e c l l n o l o g ) ro fm e n e ) ( tg e n e 洲o nc o t i l i i l u i l i c a l i o ns y s t e m ，t i p l e i n p u tm u l t i p l eo 呻u t ( m m o ) c a i l 硫r e a l s ec 印a c 埘s i 嘶f i c 觚t l y f u n l l e n i l o r e ，m e d i “b u t e dm m os y s t e m ，砌c hi so n eo fm ep r e s e n tr e s e a r c h p o t s ，l l a sl o 、v e r s p a t i a lc o m l a t i o na i l dl l i 曲e rc 印a c i t ) rg a i n h o w e v e r t 1 1 e s es p e c i 矗cp r o p e n i e so f d i s 仃i b u t e dm i m oa r ec l o s e l yr e l a t e dt 0c o m m u l l i c a t i o ne n v 衲n m e n t h e n c et l ：i e m e a s u r e m e n t - b 鹤e d 锄a l y s i si se s p e c i a l l yi m p o r t 锄t c o e l a t i 缸m i m oc h a n n e ll n o d e li s 砷d u c e dt 0i n d i c a t e 付l er e l a t i o n s i l i po f s p a t i a lc o n e l a t i o na n dc a p a c i 何i i l “sp 印m er e s e a r c ho nd i s t r i b u t e dm i m 0i s e x p e r h e m a ls t u d y ，c h a r l e ls 0 u n d e ri sb a s i ce x p e r i m e 删t 0 0 1 t h ec l l a i l 芏l e ls o u i l d e r i s i m r o d l l c e d ，a i l dm 甜l yi i l l p r 0 v e m e n t s 锄de i l l l a n c e m e n t s a r ea p p l i e d ，w 1 1 i c h i m p r o v e dt 1 1 ee x p a l l d a b i l i 劬r o b u s n l e s s a 1 1 do p e r a b i l 蚵o ft 1 1 e o r i g m a lc h a l l i l e l s o u r l d e r c h a n n e im e a s u r e m e n t so fa i r c mc a b i i la n di i l d o o re i l v i r o l l i l l e n td i 鲥b u t e dm i m o s y 咖m s 玳c o n d u c t e d t h ep e 响姗a i l c e so fd i 妤b u t e dm i m oa r e 觚a l y z e d b yu s i l l g t h em e a s u r e dd a _ i i l c l u d i i l gs m a ns c a l ef a d i n gs p a t i a lc o r r e l a t i o n ，c a p a c “yo f d i s t r i b u t e dm i m o 拿n dt h ee 恐c to fa n t e m l as e l e c t i o no nc 印a c 咄1 h ec 印a c i 够g a i n o fd i s m u t e dm i m oi sp r 0 v e dt ob es i 嘶f i c 趾t m e 哪m l e ，l l i 曲e rc o 盯e l a t i o n sa r e o b s e r v e di nc a b i n 趾di i l d o o rc o 玎i d o re n v i r o l l i l l e 鸲w t l i c hl e a dl o w e rc a p a c 时t l l i m m a to fi i l d o o ro 伍c ec a u s e t xa m e m l as e l e c t i o ni se m p l o y e dt 0m a k eu pf o rt l l e c a p a c i 够1 0 s sc a u s e db yl l i 曲c o n e l a t i o n i ti s f o u n dt l l a tt x 锄t e m l as e l e c t i o nc 觚 舢r i l l e ri i i l p r o v ec l l a i l l l e lc a p a c 时a i l dt h eo p t i 删蛐s e l e c t e dt x 锄t e 衄a sa r eu s u a l l y t h eo n e sn e a rt ot h er xa r r a mw m c hi m p l i e sa 1 1 _ t e ：【l i 】吼s e l e c t i o nb a s e do nl a f g es c 以e f a d 崦i ss u i 讪l ef o rd i 嘶b u t e dm i m os y s t e m c h a i l n e li n e 踟e m e n ti nl l i 曲- s p e e dm i l w a ye n v 的姗e mi sa l s oc o n d u c t e d ，m e l a 玛es c a l es h a d o wf a d i i l gs p a t i a lc o r r e l a t i o ni sa n a l y z e df 玷mt h em e a s u r e m e n td a t a i i a b s l r a c t n l er e s u l t ss h o wn l a tm es h a d o wf 甜i i l gc o r r e l a t i o no fm o u l l t a i l ls c e n ei sa c c o r d i i l g 埘也m ei n d e xm o d e l 弱p r o p o s e di i l8 0 2 1 6 j ，w 弛ad e - c o 仃e l a t i o nd i s t a i l c eo f5 0 m w k l ei nv i 础l c tm d g es c e ，s h a d o wj 6 8 u d i n gi sc a l c u l a t e dt 0b eu n c o r r e l a t e d b i n h a i l dd e a mp r o c e s si su s e dt oe x p l a i l l 恤i n e a s u r e dr e s u l tw e u k e yw o r d ：d i 妇b u t e dm 蹦o ；c h a i l i l e lc 印a c 埘；s p a t i a lc o 仃e l 撕吣s l 谢0 w f a d i n g ；c h a i l n e lm e a s u r e m e n t m 主要符号对照表 a d b p f c d f f p g a g e g p s g r r u i m t 一2 0 0 0 i n d i t u l n a l o l v d s m 【m o o f d m p a p l l i & s c m s i s o t d m s t x u l a l 豫c o 主要符号对照表 模拟数字转换( a n 甜o gt od i g i t a l ) 带通滤波器( b a i l dp a s sf i l t e r ) 累积概率密度函数( c 岫u l a t i v ed i s t r i b u t i o nf u i l c t i o n ) 现场可编程门阵列伍i e l dp r o g 均m m a b l eg a ：t a 蛔) 千兆以太网( g i g a b i te t t l e m e t ) 全球定位系统( g 1 0 b a lp o s i t i o 血gs y s t e m ) g s m 数字射频拉远系统( g s md i g i t a lr o m o t ei 江埘t s ) 国际移动电话系统2 0 0 0 ( i n t e m a t i o n a lm o b i l et e l e c o ms y s t e m - 2 0 0 0 ) 独立非同分布( i n d e p e n d e n t 1 1 i d e n t i c a j l yd i 嘶b u t e d ) 国际电信联盟( i n t e m a t i o n a lt e l e c o m m u i l i c a t i o nu 1 1 i o n ) 低噪声放大器( l o wn o i s ea m p l i f i e r ) 本振( l o c a l0 s c i l l a t o r ) 低压差分信号传送( 】l o 、v - v o l t a 喀ed i f f e r e 而a ls i g r l a l i n 曲 多输入多输出( m u l t i i 印u tm u l t i o u t p u t ) 正交频分复用( o g o i l a lf r e q u e l l c yd i v i s i o nm u l t i p l e x i n 曲 功率放大器( p o w e ra m p i i f i e r ) 锁相环( p h a s el o c k i n gl o o p ) 接收端( r e c e i v e r ) 空间信道模型( s p a t i a lc h a n n e lm o d e l ) 单输入单输出( s i n g l e i n p u ts i n g l e - o u t p u t ) 时分复用切换( t i m e d i v i s i o nm u l t i p b ( s w “c i l i i l 曲 发射端( t r 觚s m i 舵r ) 均匀线性阵列( u n i f o n nl i n e a r 螂s ) 世界无线电通信大会( w o r l dr a d i o c o m m u n j c a t i o nc o n f e r c e ) h a d a i i l a r d 乘积 k r o n e c k e r 乘积 x 第1 章绪论 第l 章绪论 1 1 研究背景与意义 无线移动通信自1 9 世纪末诞生以来经历了巨大的改变和长足的进步。尤其 是2 0 世纪8 0 年代以来，无线通信已经经历了三代技术革命：第一代模拟蜂窝系 统，第二代数字蜂窝系统以及第三代移动通信系统( 3 g ) 。与第一代模拟蜂窝移动 通信系统相比，第二代移动通信系统采用了数字化技术，具有频谱利用率高、保 密性强、标准化程度高的特点，可以提供丰富的业务，使得移动通信得到了空前 的发展。第三代移动通信系统是致力于将无线通信与国际互联网等多媒体通信相 结合的新一代移动通信系统。它能够处理音频、视频流、高清晰图像等多种媒体 形式，提供包括网页浏览、电子商务、电话会议等多种信息服务。3 g 总共包括 三个主流标准，分别是欧洲w c d m a ，美国c d m a 2 0 0 0 ，以及中国的t d s c d m a 。 国际电信联盟( i t u ) 将3 g 标准统称为i m t 2 0 0 0 ，意为工作在2 0 0 0 m h z 频段， 并在2 0 0 0 年得到商用。 然而，随着时间的推移，第三代移动的商用仍然无法满足人们对无线通信高 速率、高质量和高移动速度的要求。无线通信技术领域发展的主要矛盾己成为日 益紧张的频谱资源与不断增加的通信容量需求之间的矛盾。在现有的频谱资源下， 如何提高频谱利甩率成为关键。为了满足移动用户对高数据速率的传输需求， 1 9 9 9 年，i t u 在3 g 标准尘埃落定后，立即开始对下一代移动通信系统的研究， 并将其称为i m t _ a d v a i l c e d ，也即第4 代移动通信系统( 4 g ) 。i t u 对4 g 移动通 信系统在数据接入速率上提出了明确要求，即高速移动环境下达到1 0 0 m b s ，静 止或低速运动下达到1 g b s 以上。 为满足i t u 对第四代移动通信的严格要求，一系列新技术方案相继出炉，如 o f d m 技术和m i m o 技术。其中m i m o 技术在收发端同时采用多根天线，利用 多根收发天线在空间上构成多条独立并行的子信道，获得空间复用增益成倍提高 系统容量【l 】，显著提升频谱效率。另外利用多根天线有效的实现空间分集增益， 提高系统传输质量和数据的可靠性，降低误码率。然而，不论是空间复用还是空 第l 章绪论 间分集，实际获得的增益效果与真实场景下收发端天线对之间的无线衰落( 包括 大尺度和小尺度) 空间相关性紧密相关【2 3 】，也即m i m o 技术的性能极大程度依赖 于天线之间衰落的相关性。因此对m i m o 系统天线相关特性的研究就显得十分 必要。 分布式m o 技术是分布式天线系统和传统m i m o 技术的结合，是m d 以o 技术的改进和完善。分布式天线系统是指将多根天线分布在不同的地理位置上， 各分布式天线通过光纤将信息传输到处理接点完成信息的计算和处理【4 】。理论分 析表明，分布式m i m o 与集中式m i m o 相比，有以下优越的性能： 1 ) 平均接入距离缩短，有效降低功耗，节约能源，绿色环保； 2 ) 功率覆盖均匀，有效降低远近效应，提高覆盖范围； 3 ) 大尺度衰落参数不同的多根分布式天线可有效提供宏分集增益； 4 ) 一般而言，分布式天线系统通信链路之间更加独立，不仅大尺度衰落各 不相同，小尺度瑞利衰落也具备更低的空间相关性，使得空间复用和分 集增益效果更加明显，获得更高的系统容量和更稳定的通信质量。 基于上述优越的性能，分布式m i m o 系统在下一代移动通信系统中将会有广 泛的应用前景。因此对分布式m i m o 相关技术和性能的分析研究具有重大的现 实意义。 任何一项新技术的实际应用首先都需要以实验分析为基础，无线信道的测量 研究是信道建模的必要工作，是实现可靠无线通信的实验基础。同时，分析研究 实测的信道参数对通信系统的设计，新技术的开发和性能评估具有指导意义。一 个新的通信系统( 如分布式m i m o 系统) 在一个新的通信环境中( 如飞机机舱， 高速列车) 要实现可靠高效的无线通信，无线信道的测量分析工作必须是第一步 的。分布式m i m o 在实际场景中是否具备上述优越性能需要通过实测数据进行 评估和验证。利用原始实测数据，可以评测系统性能，如分布式m i m o 容量增 益，分集增益性能等，还可以研究传播环境的无线衰落特性，如路径损耗，功率 覆盖，小尺度衰落，大尺度衰落，尤其是小尺度、大尺度衰落各自的空间相关性 等。在了解了实际环境的信道特性后，可以为系统的设计提供有力的参考和帮助。 总之，对分布式m i m o 系统信道的测量研究，尤其是针对衰落的空间相关特 性的研究具有重要的价值和意义。一方面，小尺度瑞利衰落的空间相关性对 2 第l 章绪论 m i m o 容量增益、分集效果的影响非常明显，进而影响到m i m o 技术的系统性 能。另一方面，大尺度参数阴影衰落也可能具备空间相关性，并且阴影衰落的相 关性会影响到系统宏分集效果。根据实测的解相关距离，可以合理布置分布式 m i m o 系统天线的位置，以便获得最佳的宏分集效果。同时，当需要对系统级的 性能进行仿真和评估时，由于需要考虑到小区和小区之间及用户和用户之间的干 扰，大尺度衰落的影响也要计算在内。考虑大尺度衰落的相关性使得研究和分析 更加接近实际情况，因此大尺度阴影衰落的相关性同样具备重要的研究价值，阴 影衰落的空间相关性也将是本文研究的重点。 1 2 研究现状和发展趋势 目前国内外对m i m o 技术的研究大多集中于传统的集中式m m o 系统。文 献【5 。7 】对集中式m i m o 系统技术的性能进行了理论分析和仿真，包括容量分析， 天线选择，天线分集和空时编码等技术的研究。文献1 8 驯从理论仿真上分析了空 间相关性对m i m o 信道容量的影响，但大部分文献关于m i m o 技术在信道容量 增益性能上的分析研究还是基于无线传播环境散射丰富，信道趋于相互独立的假 设。还有一些文献【l o 1 2 l 从实验测试的角度，从真实环境中测量集中式m i m o 信 道响应矩阵，利用实测数据提取相关的信道参数进行分析研究和信道建模的工作。 而对于分布式的m i m o 系统，现有的研究工作相对较少，而且主要集中在理 论分析和仿真研究【1 3 1 4 】。理论上来讲，分布式天线系统使得功率覆盖更加均匀， 用户的接入距离有所缩短，系统的总的功耗显著降低。这些特性尤其对于下一代 无线通信高频段，高带宽的发展趋势更加有利，因为随着频段的提高，包括路径 损耗，阴影效应等无线衰落更加严重，分布式的天线系统的应用无疑会给系统总 发送功率减轻负担。更重要的是，处在不同地理位置的分布式天线之间的空间相 关性将会有所降低，能够提供更加独立的子信道，分布式m i m o 系统的容量增 益将得到提高，同时也可提供有效的宏分集增益。 然而，分布式m i m o 系统相关的信道测量和信道建模工作相对缺乏，较少 在文献中看到针对分布式m i m o 系统在实际场景中的测试研究，尤其是针对分 布式m i m o 容量和空间相关性的实测分析更是有限。实际的无线传播环境复杂 多样，真实的信道状况和理论假设又有一定区别，导致分布式m i m o 系统在不 3 第1 章绪论 同的场景中表现出的性能会有所差异，并且可能和理论假设和分析的结果有所不 同： 一方面，真实场景下分布式m i m o 系统天线之间小尺度的瑞利衰落空间相 关特性会呈现怎样的规律，是否完全不相关，以及分布式m i m o 系统的容量增 益性能是否相当可观，这些必须通过测试才能对分布式系统的性能有进一步的认 识。而且不同场景下分布式m i m o 系统在容量增益，空间相关性等参数上也可 能会呈现不同的特性和规律。 另一方面，虽已有很多文献对大尺度阴影衰落在不同场景下的空间相关性做 了测量分析和研究【1 5 17 】，包括室内场景，城市和郊区场景等，得出了各场景下的 阴影衰落的解相关距离，然而鲜有针对高铁场景下大尺度阴影衰落空间相关性的 测量研究。在国内，随着铁路交通行业的飞速发展，高速列车场景逐渐成为无线 通信的热门场景，但针对高铁环境的无线信道模型比较缺乏，相关的无线信道测 量和通信系统的设计部署工作函待进行。铁路环境下的无线信道和室内及城市环 境有很大不同，阴影衰落也会呈现不同的空间相关特性，因此对高铁信道阴影衰 落的测量分析意义重大，根据实测的阴影衰落解相关距离，可以指导分布式 m l m o 的天线布置，以便获得更佳的宏分集增益。 因此，很有必要对分布式m i m o 无线信道展开测试工作，并根据实测数据 研究分析各种典型场景下分布式系统性能参数，同时为分布式m i m o 信道建模 工作提供重要的依据。 1 3 论文的主要内容 论文研究的主要内容和研究路线如图1 1 所示，本文的研究内容按照研究路 线可分为三个主要部分：信道测量平台的维护和升级、实际场景下的信道测量以 及后期的信道数据处理和分析工作。具体研究内容如下： 1 本文首先对自主研发的信道测量平台t 刖s o u n d e r 进行了介绍，基于测 量需求和实践经验，对测量平台进行了改进和升级，增强了平台的稳定性、可操 作性、集成性的特点。 2 完成了对各种实际场景下的分布式m i m o 信道的测量工作，包括飞机机 舱场景，室内办公室和走廊场景等，研究分析了以上场景下，分布式发天线对之 4 第1 章绪论 间的小尺度瑞利衰落的空间相关性特性，分布式m i m o 的容量增益特性，小尺 度衰落相关性对分布式m i m o 容量的影响等。另外，为了减轻相关性对分布式 m i m o 系统带来的容量损失，研究了天线选择技术对分布式m i m o 容量的影响 等。 3 为了研究大尺度参数阴影衰落的空间相关性，对高铁场景下的信道做了 测量，提取了阴影衰落并分析了其相关性。对阴影衰落相关性的分析可以给通信 系统的设计提供帮助，根据解相关距离合理布置分布式m i m o 系统天线间的空 间距离，以便获得更佳的宏分集增益，同时，也为系统及仿真提供参考。 ：度瑞利衰。分布式m l m 0 1 问相关性，信道容量 图1 1 论文的研究内容和研究路线 1 4 论文的结构安排 聋器鑫雾+ 升级、维护l 第一章阐述了本课题的研究背景和意义，并对分布式m m o 信道容量和空 间相关性的研究现状进行了分析，最后对本文的研究路线和研究内容做了介绍。 第二章首先介绍m i m o 相关信道模型，指出了m i m o 信道容量和空间相关 性之间的紧密联系，说明了空间相关性对m i m o 信道建模的重要性。 第三章简单描述了信道测量平台的框架结构，系统组成，测试原理和方法。 5 第l 章 绪论 介绍了本文对现有信道测量平台的一些改进和完善，包括支持平台的收发天线数 目可扩展，可测最大时延扩展值可配置等。另外其他的多项改进使得平台的稳定 性、健壮性和可操作性得到增强。 第四章，本文对飞机机舱和室内办公室走廊等典型场景下的分布式m i m o 信道进行了测量，并对数据进行了分析处理，给出了数据的处理方法、处理结果， 包括容量结果，各种场景下天线的小尺度衰落空间相关特性和规律，以及天线选 择给系统容量带来的影响等。 第五章单独研究了在高速列车环境下，大尺度阴影衰落的空间相关特性。研 究阴影衰落的相关性可以指导通信系统的设计者合理布置分布式天线之间的空 间距离，达到最优的宏分集性能。 第六章，对全文做了总结和展望。 6 第2 章m i m o 相关信道模型 第2 章m i m o 相关信道模型 信道建模是研究一个通信系统的基础，只有对信道有了一定认识和了解之后， 才可能对系统各项实际性能做出进一步的分析和评估，并对通信系统设计提供指 导和参考。 m i m o 系统信道模型主要可以分为确定性模型和非确定性模型( 统计模型) 。 其中确定性模型包括：射线跟踪模型和利用测量记录的场脉冲数据重现信道特性 的方法；统计模型是利用信道参数的统计特性建立的模型，主要包括基于几何分 布统计模型，参数化信道模型和基于相关性分析的信道模型，在以上三种模型当 中，相关信道模型相比于其它两种模型，被研究和应用的更加广泛。 本章将重点讨论m i m o 的相关信道模型，旨在说明空间相关性对m i m o 系 统信道建模的重要性，无线信道的衰落空间相关性会严重影响到m i m o 系统的 信道容量。本章首先分析了全相关信道模型，然后在此基础上经过一些假设得到 简洁清晰的鼬伽e c k e r 相关信道模型。最后研究了一些有关m 肌o 相关信道模 型的改进模型。 2 1m i m o 相关信道模型简介 m i m o 相关信道模型是一种统计模型，主要是针对信道矩阵的协方差矩阵 的统计分析，而在一定的假设条件下信道的协方差矩阵和信道相关矩阵等价。本 节首先对全相关的m i m o 信道模型做了介绍，在此基础上通过合理的假设得到 n e c k e r 相关信道模型。 2 1 1 全相关信道模型 最初，人们对m i m o 无线信道的研究只是考虑理想情况，认为无线传播环 境散射足够丰富，衰落是不相关的。然而，实际上大多传播环境无线衰落是存在 空间相关性的。 全相关信道模型是利用所有天线对信道响应之间的相关系数对m i m o 信道 建模。假设信道为零均值单位方差的循环对称复高斯信道，那么从统计学的角度 来说，倍道矩阵的协方差矩阵已经足够充分描述m i m o 信道的特性1 引。基于信 第2 章m i m o 相关信道模型 道零均值单位方差的假设，此时协方差矩阵和相关矩阵是等价的，也即信道的相 关矩阵也足以描述信道特性，由此相关性的研究便成为m i m o 信道建模的一个 重要方向。m m o 信道矩阵h 的协方差矩阵( 相关矩阵) 可以表示为： r 棚= e 眦( h ) 他“h ) h ) ( 2 - 1 ) w c o 为列向量化算子( 将矩阵按列堆叠成一个列向量) ，上标h 为共轭转置。 从( 2 1 ) 式可知，任何m i m o 信道矩阵都可以由全相关矩阵r 枷得出： 慨p ( h 棚) = r 豫c ( h 。) ( 2 2 ) 1 1 w 为你刀r ( 你、，l r 分别为收发天线数目) 维均值为o 方差为1 的循环对称高斯 独立同分布矩阵。式( 2 2 ) 即为m i m o 相关信道模型最基本的形式。 2 1 2k m n e c k e r 相关信道模型 在你，l r 的m i m o 信道矩阵h 中每两个元素( ，厅舢) ，也即每两个子信道 的响应，都有一个相关系数，所以基于全相关矩阵的m i m o 信道模型中将含有 稆刀，个相关系数。尤其是当收发天线数目较多时，要研究这样一个数量庞大 的参数是相当困难的。而且，并不是每个相关系数都有清晰的物理解释。因此需 要做出一些合理的假设使得模型简单实用。 k r o n e c k e r 相关信道模型假设空间相关性在收发两端是可分离的，数学上可 表示为： r 砌= r no r 船 ( 2 - 3 ) 其中。表示n e c k e r ( 克罗内克) 乘积，r m = 研肌h 】为收端相关矩阵， r a = e ( h h h ) 为发端相关矩阵。收发相关矩阵中的元素r 篙，r 幺分别表示收天 线m 、拧的相关系数和发天线f 、，的相关系数，并且r 是与发天线无关，r 之与 收天线无关。式( 2 - 3 ) 表述的意义与下式相同： p = r 怒r 芸 ( 2 4 ) 即m i m o 信道矩阵中任意两个元素，的相关系数p 可以分解为收发 端天线相关系数乘积的形式。将( 2 3 ) 式代入( 2 - 2 ) 式即可得到k r o n e c k e r 相关信道 模型的一般形式： 8 第2 章m i m o 相关信道模型 h 棚= r 鬈h 。( r 等) t h w 的意义同( 2 2 ) 式，上标t 代表矩阵的转置。 ( 2 - 5 ) n e c k e r 模型的特点是结构比较简单，物理意义清晰。该模型的成立需要 满足以下假设条件19 】： 1 ) 收天线p 和g 的空间衰落相关系数r 怒不依赖于某根发天线； 2 ) 发天线和七的空间衰落相关系数r 差不依赖于某根收天线； 3 ) 任何不同天线对之间的衰落相关系数可以分离为收发端相关系数乘积 的形式。 2 2 m i m o 相关信道模型的改进 l c 出l e c k e r 相关模型的假设条件过于严格，实际中很少有完全符合该模型假 设条件的通信场景，这导致l ；0 - 0 n e c k e r 模型往往会给m 订0 系统信道容量带来欠 估计。有文献【2 3 1 指出，k r o n e c k e r 模型比较实用于2 2 或3 3 的m i m o 系统， 当收发天线数目的增加时跏n e c k e r 模型不再适用。基于以上原因，很多学者在 k m n e c k e r 相关信道模型上做了改进和完善。 2 2 1 w b i c h s e m e r g e r 模型【2 4 】 针对k r o n e c k e r 模型的局限性，w e i c h s e l b e 略e r 提出了一种基于收发端相关 矩阵特征值分解的信道建模方法【2 4 】，该模型不受收发端相关性可分离假设条件 的限制，使得该模型比k m n e c k e r 模型具有更一般的应用场景。对收发端相关矩 阵分别进行特征值分解： r 触= u r a 融u 惫 ( 2 6 ) r 豫= u a u 袅 ( 2 7 ) 其中u 瓜和u 厅为特征值分解得到的特征向量矩阵，a 殷，a 厅为特征值组成的对 角矩阵。假设收发端所有的特征模式互不相关，w - e i c h s e l b e r g e r 模型可以表示为： h 。嘲州= u m ( q w 挑doh 。) u a( 2 - 8 ) 这里q w e 触舶为收发端平均功率耦合矩阵瓯的均方根矩阵，o 代表矩阵的 9 第2 章m i m o 相关信道模型 h a d a m a r d 乘积。该模型通过收发两端的功率耦合矩阵和特征向量空间对m d o 信道建模。设相关矩阵r 般和r 强的特征值组成的列向量分别为九船和九强，则当 q 毗树= 九厶三时，w - e i c h s e l b e r g e r 模型退化为n e c k e r 模型。 2 2 2 u n i t a i y i n d e p e n d e n t u n i t a l - y ( u 1 u ) 模型【2 5 】 u i u 模型可以统一表示为【2 5 】： h = u 尺删r ( 2 - 9 ) 其中u 尺和u 7 分别为你咖和聊珂，的酉矩阵彻l i t a 巧m a t r i c e s ) ，螽是遍历的零 均值独立( i n d 印e n d e n t ) 平稳分布随机矩阵，满足下式： 研疗 百百h ) 】= 仰 ( 2 1 0 ) 由于( 2 9 ) 式的特殊结构( 两边为酉矩阵，中间独立分布) ，该模型被称为u i u 模型。 文献【2 5 1 对u 模型进行了细致的讨论和分类： 1 ) 如果螽服从独立同分布的瑞利衰落，那么h 也是独立同分布的瑞利衰落 信道，该模型就成为我们研究无线信道经常采用的瑞利衰落信道假设模 型。 2 ) 如果螽服从非独立的瑞利衰落，那么该模型成为l n e c k e r 相关模型。 3 ) 如果u 尺和u r 为傅里叶变换矩阵( f o 嘶e rm a t r i c e s ) ，并且螽服从i n d ( i n d e p e n d e n tn o l l i d e n t i c a l l yd i s t r i b u t e d ) 瑞利衰落，u i u 模型就成为虚拟 信道模型【2 6 1 ，该模型只适用于均匀线阵( u n i f o 姗l i n e a r 姗s ) 。 4 ) 如果u j r 和u 丁为任意酉矩阵，并且荫服从i n d 瑞利衰落，u i u 模型和 w e i c l l s e l b e 唱e r 模型等价。 2 2 3 基于收端或发端相关矩阵特征分解的一般模型2 7 1 文献【2 7 1 通过对收端或发端相关矩阵进行特征值分解，分别得出基于收相关 矩阵或发相关矩阵特征向量空间的一般信道模型，并指出w e i c h s e l b e r g e r 模型为 上述模型的特殊情况。按照( 2 6 ) 、( 2 7 ) 式分别对收发端的相关矩阵特征值分解， 信道矩阵h 可以建模为： 1 0 第2 章m i m 0 相关信道模型 h = u m h 船，e h 触h 惫 = a 触 ( 2 - 1 1 ) h = h 厅u 袅，e h 袅h 强 = a a ( 2 1 2 ) ( 2 1 1 ) 、( 2 一1 2 ) 式分别是基于收相关矩阵和发相关矩阵特征向量空间的信道模型。 文献【2 刀中指出该模型可能会对收发端不对称的m i m o 系统具有一定的应用前景， 但限于缺乏随机矩阵的相关理论工具，对该模型的进一步研究很困难。 2 3 本章小结 本章主要对m i m o 相关信道模型进行了介绍，包括全相关信道模型和著名 的跏n e c k e r 相关模型等，都是利用空间相关性对m i m o 信道建模。考虑到实际 的传播环境和理论假设的差距，很多文献对m i m o 相关模型进行了改进和完善， 如w e i c h s e l b e r g e r 模型，u i u 模型，以及基于特征向量空间分解的一般模型，改 进后的模型更具实用价值。本章通过对m i m o 相关信道模型的介绍，指出了空 间相关性对m i m o 信道建模的重要性，对m 【m o 系统具有重要的研究价值。 第3 章m i m o 信道测量平台简介 第3 章m i m o 信道测量平台简介 信道测量平台是开展信道测量研究的前提，根据预期的研究方向和研究目标， 可开发满足相应技术指标的信道测量平台。 目前，国内外均有相关机构和大学展开信道测量平台的研究开发工作。在国 外，如美国的m o t o r o l a 公司【2 羽，德国m a d e v 公司【2 9 j ，芬兰的e l e k 仃o b “公司【3 0 】 都对信道测量平台做过开发，并各自形成成熟的测量平台，而且价格不菲。国外 的一些大学，如芬兰赫尔辛基工业大学【3 1 1 ，瑞典皇家理工大学【3 2 1 ，瑞典l u n d 大 学，美国杨百翰大学【3 3 】也都拥有各自的信道测量平台，并对信道的测量研究展 开了相应的工作。在国内，包括清华大学，东南大学，北京邮电大学，上海无线 中心等学校和单位也均开展了信道测量平台开发和对无线信道的测试研究。 本文采用的是m i m o 信道测量平台t h u s o u n d e ，4 】，该测试平台为清华大 学自主研发，具有完全自主知识产权。本章对该测量平台进行介绍，并在此基础 上对平台进行一些改进和完善的工作。 3 1 信道测量平台简介 3 1 1 系统组成 t h u s o u i l d e r 测量平台最大可支持7 发7 收m i m o 信道测量，最大测试带 宽为4 0 m h z 。系统的组成框图如图3 1 所示【3 4 ，3 5 1 。 图3 1m i m o 信道测量平台系统框图m i m o 信道测量平台系统框图 1 2 第3 章m i m o 信道测量平台简介 发送端包括信号发生器( e s g ) ，发端f p g a 控制板( 负责收发切换同步) ， 功率放大器( p a ) ，发天线切换开关等；接收端有收天线切换开关，收端射频， 本振( e s g 提供) ，收端f p g a 控制板( 完成收发切换同步，数据采样，数据打 包和发送) ，服务器( 完成数据实时显示和存储) 。收发端通过铷钟提供的1 0 m h z 的参考时钟完成同步，两个铷钟之间的同步则采用g p s 天线接收g p s 信号来完 成，利用g p s 的秒脉冲信号使得两个铷钟的相位锁定，达到同步的效果。 发送端信号发生器e s g 产生某一中心频率、一定带宽的测试信号，通过发 端天线发送信号到无线信道。对于室外测试，由于测量范围广、无线衰落比较大， 一般情况下要用到功率放大器。而在接收端，接收天线阵列接收到的信号经过射 频带通滤波器( b p f ) 和低噪放大器( l n a ) ，完成信号的滤波和放大，之后与 收端e s g 给出的本振信号( l o ) 经混频器处理后，得到7 5 m h z 的中频信号。 中频信号通过中频b p f 再次滤波后，由收端f p g a 板完成对接收信号的a d 采 样和数据打包处理，并通过千兆以太网口( g e 口) 传输至服务器完成数据存储。 目前，该测量平台通过扩充和完善，已经可以支持4 个频段的测试，包括 5 8 g h z 、3 5 2g h z 、2 4 g h z 频段4 0 m h z 带宽的信道测试，以及9 0 0 m l z 频段 5 m h z 带宽的信道测试。平台的主要性能参数如表3 1 所示【3 引。 表3 1m i m o 信道测量平台t h u s o 蛐d e r 主要系统参数 技术指标参数 中心频段 测量带宽 最大发射功率 可测量的最大时延扩展 天线配置 切换时间 最大多普勒频率 最大移动速度 采样率精度 5 8 g h z 、3 5 2g h z 、2 4 g h z 、9 0 0 m h z 4 0m h z ，5 m h z ( 9 0 0 m h z 频段) 2 0 d b m 1 2 8u s 7 幸7 ，全向辐射，垂直极化 2 5 6 u s 幸7 7 = 1 2 5 4 4u s 3 9 8 6 h z 3 4 n l s 1 0 0m h z ，8b i t 3 1 2 测试原理 本测量平台是以时分复用切换的方式重复发送某一固定频率和带宽的波形 第3 章m i m o 信道测量平台简介 对m i m o 的信道响应矩阵进行探测，获得原始数据后还需要进行数据的校准方 可得到最终的无线信道的冲激响应数据。下面分别从测量方式、测量信号和射频 校准三个方面介绍平台的测量原理。 3 1 2 1 测量方式 m i m o 信道测量方式主要有三种【3 6 1 ：独立的射频通道方式、基于时分复用 切换( t d m s ) 方式和空分复用的方式。该平台是以t d m s 时序切换的方式依次 对m i m 0 信道每个天线对的响应进行测试，测试之前需要对收发端进行同步。 收发切换的时序关系如图3 2 所示【3 7 1 。图中t 产1 2 8 u s 为测试信号( c 抽p 序列) 的持续时间，每发完一次测试信号后系统将空闲一个t 口的时间间隔，这个间隔也 即是系统最大可测时延值。一个完整的测试快拍持续时间为2 b ，2 尺( = 7 ) 刀7 ( _ 7 ) 1 2 5 m s 。对于准静态环境，无线信道在这个时间间隔内的变化是微乎其微的， 因此在准静态环境下，以t d m s 方式对m i m o 信道测量得到的测试数据，其准 确性和可靠性可以得到充分保证。 - - _ ，k _ 芝口口口口口口口_ _ - 一- _ t x 7 芝匝b 呸b 矗7困 一一 困圈囝圈 图3 2t d m s 方式收发时序切换示意图 3 1 2 2 测量信号 测量平台通过周期性地发送某一固定信号波形来对信道进行探测，选取的这 一发送波形被称为测量信号。经常被使用的测量信号有直接射频脉冲，伪噪声 ( p n ) 序列和线性调频( c h i 印) 序列等。本文选取的测量信号为c 蛐蕾序列，如式3 1 所示： s 例2 w 例唧r 丝半力行2 口l ，m 。