毕业论文--基于Systemvue的MIMO通信信道的吞吐量的研究.docx

摘要随着通信技术的发展，通信技术已成为当代生产力中最为活跃的技术因素之一。MIMO(Multiple-Input-Multiple-Output)技术是新一代移动通信系统的核心技术，同时也是目前所有商用和军用宽带通信系统的核心技术。由于实际的无线信道环境存在多径效应，传递通信系统都存在多径衰落困扰。MIMO的作用是能够在这样的多径衰落信道条件，同时不占用额外频谱资源的情况下，提高系统的数据速率和传输可靠性。而SystemVve为用户提供了丰富的元件库及易于使用的设计环境，对于先进通信系统的设计，仿真和测试提供了独特的解决方案。本文主要会介绍与MIMO相关的基本概念，以及提高MIMO如何数据速率和可靠性的关键技术。在此基础上，会详细描述SystemVve中的主要信道模型，包括模型的各个模块以及模型中的关键性的参数的阐述。对于SystemVve中建立的MIMO系统模型，进行相应的仿真过程，包括仿真过程中的系统参数，信道参数以及天线的设置，吞吐量的仿真结果。对结果进行相应的分析，得出结论。关键词：MIMO，SystemVve，信道模型，相关性，吞吐量， Research MIMO communication channel throughput based SystemvueabstractWith the development of communication technology, communications technology has become one of the most productive contemporary technical factors active. MIMO (Multiple-Input-Multiple-Output) technology is a core technology of next generation mobile communication systems, but also the core technology of all commercial and military broadband communications systems. Because of the actual radio channel environment, multipath effects, transfer communication systems multipath fading problems. MIMO function is possible in the case of such multipath fading channel conditions, but do not take up additional spectrum resources, improve data transmission speed and reliability of the system. The SystemVve provides users with a rich library of components and easy-to-use design environment for design, simulation and testing of advanced communications system provides a unique solution.This article will introduce the basic concepts related to MIMO, as well as how to improve the MIMO data rate and reliability of key technologies. On this basis, it will be described in detail SystemVve main channel model, including the model describes the various modules and the key parameters of the model. For MIMO system model SystemVve in established corresponding simulation process, including simulation system parameters, channel parameters and antenna settings, throughput simulation results. The results of the corresponding analysis concluded.Keywords: MIMO, SystemVve, channel model, correlation, throughput,第一章：绪论本章主要是对本课题研究的背景及目的进行一个简要的介绍，了解通信的历史以及第四代移动通信系统的关键技术多输入多输出MIMO系统。本章还简单介绍MIMO技术的基本情况以及对于本课题研究所需要软件的要求，阐述了SystemVue软件的优点以及使用该软件进行通信系统设计和仿真的必要性。同时也简要提及了本课题设计的研究方向和研究方案。1.1课题背景及目的通信技术是当代生产力中最为活跃的技术因素，对生产力的发展和人类社会进步的起着直接的推动作用。通信就是传递信息，最早的通信包括最古老的文字通信以及我国古代的烽火台传信。而当今所谓的通信技术是指18世纪以来的以电磁波为信息传递载体的技术。通信技术的发展经历了三个阶段：初级通信阶段（以1838年电报发明为标志），近代通信极端（以1948年香浓提出的信息论为标志）,现代通信阶段（以20世纪80年代以后出现的互联网，光纤通信，移动通信等技术为标志）。通信技术的每一次重大进步，都极大地提升通信网的能力和拓展了通信业务。如从过去的电报，传真，电话到现在的可视通话，及时通信和电子邮件等。现代通信技术已经渗透到人人们的生活娱乐，工作学习的方方面面，深刻地改变人类社会的生活形态和工作方式。随着社会的发展与进步，人类对信息通信的需求更加强烈，对其要求也是越来越高。理想的通信目标也从原来的“要实现任何人可在任何时候，任何地方与任何人以及相关的物体进行任何形式的信息通信”上升为“要实现任何人可在任何时候，任何地方与任何人以及相关的物体进行任何形式的更迅速更可靠更高效的信息通信”。移动通信经历一个多世纪的发展，现在社会潮流主要在在从3G向4G演变的过程中，LTE（Long Term Evolution）是其中的主流技术。在LTE和WiMAX中，MIMO都是关键技术，这是在以往的时域应用TDM（时分复用）和频域应用FDM（频分复用）之后，使用空域来进行数据的更高效，更可靠的传输，增大了无线通信的覆盖范围。因此，MIMO使得现行的无线通信系统在语音，图像，视频等的数据传输业务方面表现更加优异，在实时传输，视频会议，电话会议等方面也取得了质量的飞跃。因此，本篇论文主要是研究MIMO技术，目的是希望通过研究和仿真无线通信中的关键技术，进一步了解高速率传输系统的关键1.2 MIMO系统简介多输入多输出（Multi-input Multi-output；简称MIMO通信系统）系统是一个配有多个天线的发射机通过不同传播环境向一个配有多个接收机发送信号的系统。多输入多输出（MIMO）技术是无线通信系统上的突破，MIMO只能技术为任何地方与任何人以及相关的物体进行任何形式的更迅速更可靠更高效的信息通信提供了技术支持。这种智能天线技术，让通信系统能在不增加带宽的条件下成倍的提升通信系统的吞吐量及可靠性。与此同时，高速度速率、高可靠性的传输过程并不需要牺牲频带，这成倍的提高了频带利用率。这是适合通信系统新的要求的关键技术。MIMO 有时被称作空间分集，因为它使用多空间通道传送和接收数据。该技术主要是充分利用无线信道的特定空间特性，通过发射机设置多根天线发送数据以及接收机处设置多根天线负责数据接收，突破性地提高系统性能。该技术的应用，使空间成为一种可以用于提高性能的资源，并能够增加无线系统的覆盖范围，并能够增加无线系统的覆盖范围。1.3研究方法由于信道实际的信道环境非常敏感，无法控制和不可重复性，所以在”现实“无线环境下直接进行测试不是一种有效的方法，尤其在设计和验证阶段更是如此。当需要不同的环境或者必须进行移动性测试时，在实际信道中进行测试也不切实可行。因此，更了更客观的研究MIMO通信信道，我们需要用软件对其特性进行仿真研究。在MIMO系统中，无线电信道传播的条件和天线特性都会影响终端用户的服务质量(QoS)。MIMO的信道模型能够模拟结合天线方向图的多径衰落，因此非常重要。安捷伦的SystemVue提供了一个MIMO信道生成器，它就可以提供这样的功能。安捷伦的SystemVve软件是专门用于通信方面的系统设计的。安捷伦SystemVue软件的MIMO信道生成器包含的基于几何的WINNER II MIMO信道模型是标准兼容的，包含的基于相关的MIMO信道模型很灵活，方便用户进行定制。它采用安捷伦的W1715 MIMO信道生成器，以示天线效应和信道特性是如何被耦合在信道模型实现。此软件可以模拟多种实际的无线传播环境。同时，此软件的系统建模能力极其快速，能够减少系统的开发设计时间，极大的简化仿真设计的流程，能更快的将其投入到市场中进行运用。因此，采用SystemVve软件来进行MIMO系统的仿真与学习。1.4课题的过程第一章为绪论部分。简要的介绍了课题的背景及目的，对于MIMO系统和SystemVve软件也有一个基本的阐述，同时明确了课题研究方向和研究方案。第二章详细介绍MIMO系统。首先对于与MIMO相关的基本概念进行了阐述，继而对MIMO系统中的三大关键技术，即空分复用，波束成形和空间分集展开了详尽的解释。在这一章的最后，对于系统中的一些参数也有所提及，同时对于直接影响系统吞吐量的相关性进行了介绍。第三章仔细介绍SystemVue软件，包括软件的使用环境，以及在后续建模过程中会使用的两个模块的具体介绍。第四章是本文的核心部分，使用SystemVue软件对基于几何和基于相关的两种信道模型进行了关于吞吐量仿真的建模，继而修改了信道相关性参数，进行了仿真并且加以后续分析，对于MIMO通信系统不同通信信道以及信道不同相关性的吞吐量随，随系统大小的变化给出了自己的分析和结论。第2章，MIMO通信系统多输入多输出(MIMO)技术是下一代无线通信领域中智能天线技术的关键突破技术。该技术充分利用空间的技术，在不牺牲频带资源的前提下成倍地提高无线通信系统的吞吐量以及可靠性等指标。MIMO技术前所未有的提高数据的传输速率和频谱利用率，远远达到了新一代移动通信系统的标准。因此MIMO技术备受瞩目，是下一代移动通信系统不可忽视关键技术。2.1 MIMO基本概念MIMO (全称Multiple-Input Multiple-Out-put) 即多输入多输出系统，是下一代无线通信智能天线领域的的核心技术。通过充分利用无线信道的“空间“特性，可以使用布置在无线通信系统中的发射机和接收节的多根天线，实质性地提高系统。在MIMO技术中，“输入”和“输出”是相对与无线信道来说的。在这些系统中，多台发射机同时将其信号“输入”到无线信道中，然后同时将这些信号组合从无线信道“输出”到多台接收机，从而获得性能增益。MIMO系统使用 “Tx天线数”“Rx天线数”进行描述，其中，Tx发射天线数和Rx接收天线数可以相等也可以不等。下图给出几种基本天线组合图。根据收发两端天线数量分类，相对于原来普通的单输入多单输出SISO (Single-Input Single-Output)系统，MIMO还包括单输入多输出SIMO (Single-Input Multi-ple-Output)系统和多输入单输出MISO (Multiple-Input Single-Output)系统。如下图所示。SISOSIMOMISOMIMO图2.1 四种通信系统示意图2.1.1 MIMO通信系统的原理在MIMO技术中，“输入”和“输出”是相对与无线信道来说的。在这些系统中，多台发射机同时将其信号“输入”到无线信道中，然后同时将这些信号组合从无线信道“输出”到多台接收机，从而获得性能增益。下图所示为MIMO系统的基本原理图。空时处理TxTxTx空时处理RxRxRx多径信 道MIMO通信系统的原理图实际环境上，电磁环境较为复杂多变。多径效应、频率选择性衰落以及其他干扰源的存在使得高可靠性的实现无线信道的高速数据传输比有线信道更困难。在传统的无线通信系统中，因为多径效应会引起衰落，因而一致被视为有害因素。然而研究结果表明，对于MIMO系统来说，多径可以作为一个有利因素加以利用。IMO系统在发射端和接收端均采用多天线(或阵列天线)和多通道，MIMO的多入多出是针对多径无线信道来说的。被传输的目标信息流S(k)经过空时编码系统后形成N个信息子流Ci(k)，i=l，N。让后将这N个独立的子流由N个独立的天线发射出去，经空间中多径信道后传输后由M个接收天线接收。这些多天线接收机接收信号后再利用先进的空时编码处理系统能够分开并解码所接收的数据子流，从而实现最佳的处理。最为关键的是，这N个子流同时被发送到多径信道，各发射信号占用同一频带，因而提高了频带的利用率。假如各发射接收天线间的通道响应独立，则MIMO系统可以创造多个并行空间信道。通过这些并行空间信道独立地传输信息，数据传输速率必然提升。可见，MIMO 技术可以显著克服信道的衰落，提高数据吞吐量，降低误码率。该技术的应用，使空间成为一种可以用于提高性能的资源，并能够增加无线系统的覆盖范围。若采用Nr x Nt矩阵H来表示具有Nr个发射天线和Nt个接收天线的MIMO信道，利用h(NiNj)表示第i个发射天线与第j个接收天线之间的脉冲，则该系统的信道矩阵为：H = 2.1.2 MIMO通信系统的容量对于发射端天线数为N，接收端天线数为M的MIMO系统，我们假定信道为相互独立的信道，且满足瑞利衰落，则系统的理想信道容量为：H*是H的共轭转置矩阵，为接收端平均信噪比。当天线数目较多是，即N、M的取值很大，那么信道容量C可以近似表示为：其中B为信号的带宽， min(M,N)为M，N的较小者。该式说明，在相同的条件下，若接收端或发射端使用多天线普通智能天线系统，它的容量则仅随天线数目的增加成线性增加。由此可以看出，多入多出在提高无线通信系统的信道容量方面具有很大的潜力。2.2.MIMO系统的关键技术由于现有的实际无线通信环境基本都是多径衰落环境，而MIMO系统在这样的环境中展现出良好的性能，因此，MIMO系统具有很大的实用价值。MIMO系统可以提高频谱效率来增加数据传输量，也可以在有限的带宽的条件下降低误码率。为了提高数据的传输速率，MIMO是通过在无线环境中传输多个不同的比特流，即SDM（Space Division Multiplexing）。SDM表示空分复用技术。为了降低误码率，MIMO中结合使用了传输波束成形和接收分集。2.2 MIMO的关键技术2.2.1空分复用空分复用是利用空间的不同来传送多个数据流以此来达到增加容量的目的。在发射端和接收端的各对天线相关性低的情况下，可以产生许多几乎并行，相互不影响的虚拟信道。在这样的条件下，发射端会同时在不同的天线上发送所占频段相同但数据各不相同的多个数据流，这些数据流通过这些虚拟信道到达接收端并且可以被接收端区分，这就称为空分复用。空分复用是在不占用额外的频域资源和时间资源的情况下，利用空域资源提高传输数据率，频谱利用率的技术。容易看出，提高的数据率的量和无线环境中传输的独立数据流数量成正比。更准确的表示是数据率的增加量为发送天线的数量，接收天线的数量，独立数据流的数量这三者中的最小值。在此以22MIMO系统举例空间复用的过程。首先，在第一个符号周期内，从发射天线Tx0中发送第一个数据符号s0，从发射天线Tx1发射第二个数据符号s1。在下一个符号周期内，分别从发射天线Tx0，Tx1发送数据符号s2和s3。在发送数据时，每个数据符号只会被发送一次。在接收端，天线Rx0接收的信号r0是s0和s1的组合，与此同时，天线Rx1接收的信号r1也是s0和s1的组合。可将r0和r1表示如下： （2.4）由以上过程我们可以知道，空间复用提高的数据传输率与天线对的数量是成正比的。将上式中接收端r0和r1的表达式用矩阵形式表达： （2.5）即 （2.6）为从接收机中重建原始的数据信息，需对上式进行如下整理： （2.7）也就是说，要恢复数据信息，应该对得到的信道信息中的信道系数矩阵H 求逆。当H 中的信道系数高度相关时，矩阵很难求逆，是病态矩阵。病态矩阵意味着当信道系数值和r0和r1的测量值发生极小的变化时，恢复出的s0和s1都会有很严重波动，数据极其不稳定，即恢复出的信号恶化很严重。在这种情况下，即使发送的信号具有很高的信噪比，接收机也无法恢复原有数据，因为系统中的任何噪声都会对s0和s1的恢复产生巨大影响。所以，要通过空分复用提高数据传输速率，MIMO系统的信道矩阵必须是状态良好的矩阵。实际上，当无线环境是多径衰落的情况下，信道矩阵中的元素各不相关，也就是说，MIMO系统的信道矩阵会是状态良好的矩阵。因此，空间复用的使用环境一定要是多径衰落的，这样才可增加数据率。2.22波束成形波束成形是使用多根天线对接收端进行跟踪，进而将能量都集中在指向接收端的方向，通过对接收端用波束进行相长干涉（constructive interference）并对除接收端以外的其他方向都进行相消干涉（destructive interference）来增加传输数据的可靠性，也可以减少对其他用户的干扰。在实际运用中，波束成形是通过对每根天线上发送的相同数据进行相应的幅度和/或相位的复数加权，以此来达到接收端可拥有最佳信噪比(SNR)的目的。要进行相应的加权，发射端就需要得到信道特性的信息。由于通常条件下，接收端更易获得无线信道的特性，而发射端不易获得，因此，将接收端获得的信息返回发送端。实际上，波束成形也常常可以和空间分集或者空间复用结合运用。在结合空间分集或者是空间复用并对其进行优化时，波束成形会让每根天线同时传输两个数据符号的复数加权。在此以空间复用和波束成形结合的使用举例介绍预编码的流程。此例中使用22MIMO系统。首先将原始的数据符号s0、s1、s2和s3.乘以一个加权函数，这个加权的过程就是波束成形。加权之后，因为需要运用空间复用，因此每根天线上同时传输不同数据。在第一个符号时间内，从上部天线发射的数据x0是前两个数据符号s0和s1的线性组合。在同一时间内，下部天线发射表示这两个符号不同组合的数据x1，从而有效地使数据速率加倍。发射数据与输入符号的关系表示如下。 （28） 此种预编码方案在增加数据传输率方面和空间复用的效果完全相同，即提高的数据率的量和无线环境中传输的独立数据流数量成正比。但此种方案相较于空间复用灵活性更强，可靠性更强，系统性能更优，因为在发射端利用了信道特性进行了波束成形。2.2.3空间分集空间分集是指发射端的天线多次传输相同的数据信息到接收端，因此在接收端可以获得多个独立衰落的数据流信息，从而可以得到更高的数据可靠性，克服信道衰落。当所处环境信号随着时间和距离的变化衰落非常严重时，为了降低接收端的信噪比的严重下降，抵抗信道衰落就常常使用空间分集。分集具有两重含义，即分散传输和集中处理。其中，一种研究较多的发射分集技术为空时编码 (STC)。这种技术是指在不同时间向不同的发射天线传送相同的数据，以此来增加接收端数据恢复的成功率。STC技术在空间和时间上均有效地对数据进行编码。在此简述21MIMO系统中使用Alamouti STC的流程。在这个系统中，会在一个符号周期内，同时从两个发射天线发送两个不同信号。在第一个符号周期内，从天线1发送数据流中的第一个符号s0，同时从天线2发送第二个符号s1。在下一个符号周期内，从天线1发送-s1*，从天线2发送s0*。其中，()*表示复共轭运算。在接收端，单个天线接收的是两个传送符号的组合。信道系数h0表示发射天线1与接收天线之间传输路径的幅度和相位。信道系数h1表示发射天线2与接收天线之间的路径的幅度和相位。接收机所接收的信号r0和r1是发射信号和信道系数的函数，可将其表示如下: （29） 为从接收信号r0和r1中成功恢复发射信号s0 和s1，需要了解无线系统中的信道系数的值。常用的信道估计方法是通过传输已知的数据，再结合接收端数据解联立方程，以此来得到信道系数，之后就可以根据信道系数来重建发射的原始数据。在MIMO中可以使用发射分集和接收分集的组合。但是，这种分集技术只提高信号可靠性，抵抗信道衰落，并不提高数据传输速率。2.3信道相关性信道相关性直接影响系统的吞吐量。吞吐量是指，上层协议需求的系统开销得到满足后，可被各种应用程序使用的传输能力。即系统的吞吐量越大，说明系统在单位时间内完成的用户或系统请求越多， 系统的资源得到充分利用。吞吐量是性能的“真实”指标。在日常使用中，用户使用“吞吐量”作为判断设备性能的工具。根据定义，吞吐量是设备物理层数据速率的子集。数据速率是指设备在最底端物理层的原始传输能力，它是设备性能的重要表现。MIMO中的信道相关性要考虑空间相关和极化相关两方面。空间相关是通过发射端和接受端天线的摆放距离，天线的位置不同来影响信道相关性。极化相关是通过发射端和接受端的极化方式不同来影响信道相关性。2.3.1空间相关：两个天线之间的空间相关系数是天线间隔、PAS以及各天线增益方向图的函数。 （2.10） d是天线之间的距离，G ()是增益方向图。假定天线的增益方向图相同，假定远场假设成立，而且两个天线的辐射方向图和视轴方向完全相同。PAS是路径AoA/AoD和路径AS的函数。公式（2.10）可以用来计算发射端和接受端的空间相关矩阵以及整个无线系统的空间相关矩阵。假设基站和移动台计算所得的空间相关系数分别为和。则对于22MIMO系统的基站和移动台的空间相关矩阵分别为： （2.11） 下行信道的系统空间相关矩阵可以使用克罗内克 (Kronecker) 内积计算： （2.12）极化相关：为了保持角度扩展范围小的系统的空间相关性较低，需要使天线间隔较大。而现今的大多数无线电子器件的制作工艺都趋向于使这些器件更小巧，因此使得天线间隔最大值都无法超过一个波长的距离。在这种情况下，需要使用极化相关来保证系统的低相关性。为降低两根天线之间的相关性，我们可以将两根天线设置为交叉极化，即两根天线的极化是相互正交或接近于正交的。发射机或者接收机的天线极化矩阵定义为： （2.13） 式中，下标v表示垂直极化，h表示水平极化。第一个下标表示发射机端的极化，第二个下标表示接收机端的极化。极化天线之间的相关程度可以用交叉极化比 (XPR) 量化。XPR是交叉极化天线对与同极化 (v-v或者h-h) 天线对之间的功率比。对于下行链路而言，信道的总极化矩阵是基站极化矩阵、信道极化矩阵和移动站极化矩阵的乘积。由于空间相关性和极化相关性是相互独立的，因此，系统的空间极化相关矩阵可先分别计算空间相关矩阵和极化相关矩阵，然后将矩阵相乘。相关特性有两种方式，可以是按路径相关，也可以是按信道相关。按路径相关表示每个抽头使用不同的相关矩阵，而按信道相关表示所有抽头都使用相同的相关矩阵。抽头是表示在同样的时延下从发射端到达接收端的多径信号的总和，抽头的个数就相当于信号路径的个数。由于两个天线之间的空间相关系数是天线间隔、PAS和天线阵元辐射方向图的函数。PAS是路径AoA/AoD和路径AS的函数。在现实条件下，所有路径具有相同AoA/AoD和AS值的情况并不普遍，因此，不同路径的相关系数可能不同。使用按路径相关可以提高信道仿真的性能。尽管按路径空间相关可以非常准确地为实际无线信道建模，但其计算复杂度很高。而按信道相关模型的准确度虽然不及按路径相关的模型，但是模型的复杂度可以大大降低。因此，可以根据需要选取相应的相关方式。2.4小结总的来说，MIMO技术具有以下几点优势。1，由于信号经过分割传送，不仅单一流量降低，既可增大信号传送距离，因而扩大了天线可接收范围。因此，在不占有额外占用频谱的条件下，MIMO技术不仅可以大幅提高原无线通信网络的传输速率，还可以扩大信号接收范围。2 可以提高信道的吞吐量，同时也可以提高信道的可靠性，降低误码率。一句话，MIMO（Multiple-InputMultiple-Out-put）系统就是利用多天线来抑制信道衰落。第3章 SystemVve的软件介绍3.1SystemVve简介SystemVve是一个专用于通信领域的系统级设计工具，他使用最先进的仿真引擎技术，为算法的建模和调试提供良好的用户界面。不仅如此，它内含丰富的模型库，包括射频和通信模型库，支持浮点和用于硬件设计的定点仿真，提供最新的无线通信标准库。3.2 SystemVve的环境SystemVve通信架构的核心是环境，具有重要的仿真器和库，包括未在其他系统级通信设计工具中提供的许多功能。 还可提供可选功能。 运行界面如下：核心环境： （1）易于使用，多线程，高级的Windows应用程序 （2）多形设计输入支持“基于模型的设计”流程（GUI块，基于语言的C + +或数学，VHDL，Verilog和C） （3）脚本，图表和文件I / O简化验证任务 （4）从各种格式转换成一个流轻松封装现有IP （5）定价和许可对联网工作组具有吸引力设计环境：（1） 包括菜单、窗体、工具栏、和标准的编辑选项（2） 容易与其他程序集成（3） 可以在同一时间来查看多个项目、图表和仿真图本地算法建模和调试器： （1）本机支持数百通讯科为导向的数学函数，语法（2）文字以及图形用户界面便于模型的创建，仿真和验证 (3)熟悉的命令行界面，交互式调试器和TCP / IP链接 (4)直接集成的MATLAB作为补充方程解析器高性能数据流仿真引擎： (1)支持复杂的RF包络线载波，定时同步数据流和动态数据流的高性能现代物理层与射频的效果 (2)多线程的多核心CPU更快的仿真 (3)外部协同仿真3.3 Systemvue中MIMO信道模块3.3.1WINNER 信道模块介绍WINNER 信道模型是基于几何的随机模型，它也叫做双向信道模型。该模型并没有详细的描述传播的位置，但是描述了射线的方向。在IMT和LTE中，适于用这种信道进行MIMO信道模型进行仿真和测试。无线信道基于几何的建模让参数和天线的传播成为可能。UxS MIMO信道中时变的冲激响应由下式给出：其中，是时间, 是延迟，是路径数目，是路径指标。冲激响应矩阵由发射机和接收机各自的响应矩阵和组成。对于发送端天线s，接收端天线u，其信道表述如下：其中：和是天线u垂直方向和水平方向各自的场分布； 和是射线的垂直到垂直极化以及水平到垂直极化各自的复增益； 是载波的波长； 是AoD单位向量； 是AoA单位向量； 和分别为天线s和u各自的位置向量； 是射线的多普勒频率组分。WINNER 继承了SCM的“信号衰落”概念。在信号衰落的过程中，信道根据用户设备的动作经历一个快衰落。但是，信道模型中一些参数是常数，比如说路径的数目，子路径的数目，在基站和移动台上的平均角扩展，AoA/AoD分布，传输延迟，路径损耗等。设置一个较长的信号衰落时间能够使信道变得更加平稳。两个连续的信号衰落是独立的，这使得信道模型不连续。系统的性能常常以多次信号衰落来评估。对不同的信号衰落，其仿真结果是大不相同的。为了得到一个稳定的链级仿真结果，最好对数十个信号衰落的仿真结果取平均值，其中每一个信号衰落持续数十个信道连续时间。该仿真环境可以通过合适仿真时间和下降间隔的设定得以保证。WINNER 模型覆盖了一个广阔的传播环境的范围。它们的天线都是独立的并且非常适合估算收发机技术。此外，WINNER 模型提供了大规模和小规模衰落的参数，这对于估算多基站和多用户的性能是非常有用的。该模型为链路预算和网络规划提供了一个有用的工具。3.3.2Correlation信道模块介绍基于关联的仿真是空间MIMO建模的另一种近似方法。由于它算法格式讲究，并且在WIMAX和WLAN中建模简便，它被广泛使用。和WINNER模型不同的是，在基于关联的模型中，关联矩阵是很明确的。一些对比表明，对于信道系数和块错误率而言，基于关联和基于射线的建模是等效的。对于辐射模式的天线，空间相关矩阵可以表述如下：在发射机和接收机不相关的情况下，空间相关矩阵可以用下式进行计算：在该标准中，空间和极化的耦合相关矩阵表述如下：其中，Rs是空间相关矩阵，Rp是极化相关矩阵。信道因数由下式产生：其中，Hu是空间不相关的瑞利衰落样本和通过多普勒谱的临时相关。对于一般的天线阵列，Kronecker假设可能不能保持。因此安捷伦科技已经推出了专门的算法，用来计算空间极化和耦合相关性能。该方法和著名的Kronecker假设模型是一致的，并推广到包含各种天线的影响。它提供了一个估计天线和信道影响的性能的灵活的方法。此外，由于相关模型允许用户设置所有的参数，包括：功率延迟分布，AoA和AoD，角扩展，不同的角度功率谱和天线模式。对用户评估他们所设计的系统性能和不同信道环境下的天线性能来说，都是一个非常好的工具。第4章 基于SystemVue的MIMO信道吞吐量仿真过程及分析所谓信道吞吐量，是指信道在没有帧丢失的情况下，即指在不丢包的情况下，单位时间内通过的数据包数量，是实际链路中每秒所能传送的比特数。与信道容量不同，信道容量是在通信信道上可靠地传输信息时能够达到的最大速率。因此，在实际的应用系统中，我们更加倾向用“吞吐量”指标来表示信道的实际性能，通过吞吐量指标来评价一个系统的性能优劣。在不占有额外的频带资源的情况，利用MIMO技术可以有效的提高信道的吞吐量和可靠性等。4.1两种不同信道模型的吞吐量仿真4.1.1 构建仿真模型信道吞吐量的大小对于衡量一个信道的性能具有重要的意义，Systemvue软件提供了测试信道容量的channel-capacity模块，通过这个信道模块，我们能仿真天线模型中的多径衰落。设计LTE下行链路的22的MIMO完整系统，下图是LTE的下行链路图，通过下行链路图的仿真，将分别比较这两种信道模型的吞吐量优劣情况。LTE下行链路的22的MIMO完整系统图上图是LTE的下行链路图，框图中的主要模型由LTE MIMO信号源，发射机，信道模型和下行链路基带接收机组成。为了测试WINNER 和Correlation-based信道模型的信道容量，本文利用systemvue中的基本算法库和MIMO信道库中的模块分别构建出仿真模型。使用单一变量法，这次仿真选定发射天线与接受天线2:2的比例进行搭建系统，即构建一个2 X 2的系统模型，改变信道模式（即WINNER II 信道与Correlation-base信道两种信道模式），比较两种信道模型的优劣情况。4.1.2 仿真步骤及条件4.1.2.1 WINNER信道模型步骤仿真第一步：设置信道仿真环境首先，根据仿真需求设置系统参数，使参数与系统仿真的条件相一致。选定LTE的下行链路Downlink。 载波频率Carrier Frequency（HZ）与采样率Samplink Rate设置保持默认。随机种子Random Seed用于设置整数产生，任意设置为一个不为0的整数数，则信道冲击响应能够被重复。否则，在每一次进行仿真的时候，系统的信道冲激响应将随机产生。为了更好的控制单一变量，设置Random Seed为1。最后设置时间在这里还可以通过设置产生输出文件，用于以后的分析。如下图所示。WINNER 信道模型环境参数设定图其次，选择信道模型参数。在System Vue软件提供的的WINNER MIMO信道模型中，有十种不同的信道环境,从室内到室外都有对应。分别为A1、A2、B1、B3、B4、C1、C2、C4、 D1、D2a，选定C1。同时System Vue软件也提供更加复杂的信道环境，如UseFixedCdlPar,UseDualPolarise,UseIntraClusterDelays,UseManualPropCond,UseShadowModel,和UseLOS。在这里就不一一解释每个环境变量的区别了。另外，移动台的移动速率如图显示选定60 （km / h），移动台的移动方向为30。总得来说，系统参数设置如图所示。WINNER 信道模型参数设定图第二步：天线设置System Vue软件中提供的天线模式方式有5种：全方位模式OmniDirectional，三扇区模式Three Sector Antenna，六扇区模式Six Sector Anternna，用户定义模式2 D模式Uer Define 2 D，用户定义3 D：Uer Define 3 D。虽然安捷伦System Vue软件的算法系统支持二维天线和三维天线的MIMO信道模型，但是信道模型生成器只考虑二维天线。近似认为电磁波传播是在一个面板内的，这实际上是一个在操作信道仿真中被研究者广泛接受的方法。同时，天线的三维辐射图形可根据在天线图案轮廓中指定的参数TxPhiRotation和TxElevationAngle被切成一个二维图案。更多有关于天线文件格式的详细说明可以在模型帮助菜单（model help menu）中找到。在这个步骤中，发送天线和接收天线的数量都是2，位置和辐射图相关参数如图设置。当天线模式从数据文件中加载下来时，我们假定在测量或仿真的天线图形时，天线校准都已完成。因此，天线的位置就不必要再修改了。WINNER 信道模型天线参数设定图天线设置总结起来，仿真的主要参数如下表所示：参数取值取值范围单位信道带宽101.4,3,5,10,15,20MHz环境C1A1、A2、B1、B3、B4、C1、C2、C4、D1、D2a发射天线数21,8接收天线数21,8移动台的移动速率600,200Km/h移动台的移动方向30-180,180载波频率20002000,6000MHz采样速率30（0,100MHz发射天线模式全方位调制方式16QAMDrop interval50sWINNER 信道模型总体参数设计表4.1.2.2Correlation-based信道模型仿真步骤第一步：设置信道仿真环境1、 设置信道模型参数；以上这两步和前文所述的WINNER 模型的仿真过程是类似的，这里不再赘述；Correlation-based信道模型系统参数设计图Correlation-based信道模型参数设计图2、 设置路径参数，因为基于关联的信道模型是用户自定义的信道模型，路径的配置文件应该由用户根据自己的需要进行设置，包括路径PDP，多普勒模型，PAS的种类，以及各种角度信息（到达角，发射角和传播角）。如图所示。Correlation-based信道模型路径参数设计图第二步：天线设置在关联相关的模型中，有两种方法可以用来得到相关矩阵：用户进行配置或者通过考虑天线效应计算出来。为了实现天线模式效应，CorrSource应该在天线模式中被设置，否则，相关矩阵就必须由用户一个信道一个信道的进行设置。如图Correlation-based信道模型天线设计图Correlation-based信道模型总结起来，仿真条件图下表所示。参数取值取值范围单位信道带宽101.4,3,5,10,15,20MHz环境C1A1、A2、B1、B3、B4、C1、C2、C4、D1、D2a发射天线数21,8接收天线数21,8移动台的移动速率30,200Km/h移动台的移动方向120-180,180载波频率20002000,6000MHz采样速率30（0,100MHz发射天线的距离2发射天线模式全方位调制方式16QAMDrop interval50s第三步：系统仿真LTE系统性能评估将WINNER 信道模型与Correlation-based信道模型的两个的电路图的数据生成在同一个图标中，对比两者吞吐量关于信噪比的变化情况，仿真的数据图如下图所示。两种不同信道的吞吐量对比图从上图标表述的是两种信道在基于信噪比条件下的吞吐量的大小。图标明显显示，两种信道的都有一个共性：随着信噪比的不断增加，信道的吞吐量也随之增大。而且这种上升趋势在信噪比较小的时候尤为明显。当信噪比增加到8.8之后，两种信道的吞吐量情况都趋于稳定。在小信噪比的情况下，Correlation-based信道的吞吐量情况比WINNER 信道的要高很多，但是当信噪比大于8.8之后，两者的吞吐量几乎差不多。从两种信道的吞吐量的情况对比中，我们发现Correlation-based信道的吞吐量明显相对于WINNER 信道的吞吐量情况稳定，即使在低信噪比情况下，Correlation-based信道的吞吐量也很高。因此，Correlation-based信道更适合用于低信噪条件，总体来说也更具有优势。 4.2 Correlation-based信道模型的不同天线模式的吞吐量仿真由4.1部分分析知道，Correlation-based信道模型更具有优势，下面我们将继续分析Correlation-based信道模型基于不同相关性模式的吞吐量情况。SystemVue提供了一个灵活的平台可以用于完成基带设计流程，包括基带建模，调试和验证。correlation matrices：一组相关性矩阵可以确定多天线系统中的UE和eNodeB的天线之间的相关性。从低，中，和高选。以下是几种MIMO系统的系统空间相关矩阵的形式：高相关性High，中相关性Medium，低相