宽带多天线无线传播信道的特性、测量和建模研究

论文摘要

本论文主要研究了宽带多天线无线传播环境下的信道特性、测量方法和建模方法,基于2005年和2006年的两次实地测量活动,采集了20MHz和100MHz的多天线传播特性,并采用了包括SAGE在内的信道测量、参数估计算法,最后提出了相应的宽带MIMO信道模型和抽头延迟线模型,为后3G技术和系统的研究和开发奠定可靠基础。首先,介绍了3.5GHz的20MHz信道测量平台的搭建。然后,对包括宽带MIMO信道测量在内的所有信道测量技术做了全面的归纳总结,对单天线信道测量、MIMO信道测量等信道测量技术做了分类和分析;给出了宽带MIMO信道的建模分类、MIMO信道建模的要求、信道模型适应的信道场景,并对天线阵列结构、天线阵列阵元相关性和基于MIMO信道测量的信道相关性进行了分析;基于已有文献,介绍了蒙特卡罗仿真技术、MIMO信道到达角分布的仿真技术、基于相关系数已知的仿真方法和基于频率选择性信道的频域仿真技术等四种仿真技术;对宽带MIMO信道的信道容量进行了研究,定性分析了信道容量的统计特性和影响MIMO系统容量的因素,并给出了MIMO系统容量的优化方法。第二,分测量方案和测量结果分析两部分对一次宽带SIMO信道测量进行了全景式的描述和研究:概述了测量点和测量路线选择策略、测量基本参数、测量条目及其性质,并介绍了信道测量的系统;提出了一种路径损耗的测量方法并分析了测量结果,分析了信道冲击响应的测量结果,给出了有效样本的选取方法,分析了时延扩展和多径参数统计结果;研究了延时域和时频域信道响应和信道相关性。第三,给出了从实测的功率延迟线中抽取延时和抽头参数集的L~p范数方法和Newton最优化算法;对信道模型和参数抽取算法进行了分析,提出了实际可行的算法实现;对算法进行了验证;推荐了三种分别应用于室内环境、室外NLoS环境和室外LoS环境的抽头参数集。第四,通过对一次100MHz带宽、50×8MIMO阵列的宽带MIMO信道测量的介绍,定量、定性的分析了MIMO无线传播信道的各种特性,得出了宽带MIMO信道的一些规律性的结论。首先,概述了宽带MIMO信道测量方案,介绍了测量计划、信道场景和信道测量使用的仪表和系统。其次,分传播模型定义、收发信号定义、SAGE算法原理、普适性的算法步骤归纳、算法在测量中的实现等五个部分,给出了SAGE算法在本次信道测量中,对8维信道参数估计的实现。最后,通过对测量结果的介绍,全面分析了宽带MIMO无线传播信道的各种特性:MIMO信道冲击响应(即传递函数矩阵)特性时延参数和多径参数特性;角度参数特性;信道容量特性;阵列、信道相关特性等。最后,提出两种宽带MIMO信道模型:1、一种基于测量结果的极化宽带MIMO物理信道模型,在给出了构建方法的基础上,推荐了三种传递函数矩阵参数集。使用该参数集重构的传递函数矩阵和实测样本的包络以及信道容量都非常吻合,非常适合于在RTT评估系统中使用。2、一种基于克罗内克积的宽带MIMO离散模型,给出了构建步骤,并给出了这种模型的变形:退化为室内场景的简化模型和退化为窄带的简化模型,该模型能很好的描述孔径效应。最后分别针对这两种模型,给出了在不同场景下,对该模型信道容量的仿真和结果分析。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究的意义
• 1.3 本文主要研究内容
• 1.3.1 测量平台的搭建
• 1.3.2 测量数据的分析
• 1.3.3 测量参数的分析
• 1.3.4 信道建模
• 1.4 本文章节安排
• 参考文献
• 第二章 宽带多天线无线传播信道的特性研究
• 2.1 宽带MIMO信道的测量
• 2.1.1 单天线信道测量
• 2.1.2 MIMO信道测量概述
• 2.2 宽带MIMO信道的建模
• 2.2.1 MIMO信道建模的概述
• 2.2.2 MIMO建模的基本要求
• 2.2.3 信道模型适应的无线传播环境
• 2.2.4 天线阵列结构
• 2.2.5 天线阵天线相关性分析
• 2.2.6 基于MIMO信道测量信道相关性分析
• 2.3 宽带MIMO信道的仿真
• 2.3.1 蒙特卡罗仿真技术
• 2.3.2 MIMO信道到达角分布的仿真
• 2.3.3 相关系数已知的仿真的方法:
• 2.3.4 频率选择性信道的频域仿真技术
• 2.4 宽带MIMO信道的信道容量研究
• 2.4.1 信道容量
• 2.4.2 信道容量的统计特性
• 2.4.3 影响MIMO系统容量的因素
• 2.4.4 MIMO系统容量中的优化方法
• 2.5 本章小结
• 参考文献
• 第三章 宽带SIMO无线传播信道的测量
• 3.1 测量方案概述
• 3.1.1 测量地点选择
• 3.1.2 测量基本参数
• 3.1.3 测量条目
• 3.1.4 信道测量系统
• 3.2 测量和结果分析
• 3.2.1 路径损耗测量
• 3.2.2 信道冲击响应的测量
• 3.2.3 有效样本的选取
• 3.2.4 时延扩展
• 3.2.5 多径统计
• 3.2.6 延时域和时频域信道响应研究
• 3.2.7 相关性研究
• 3.3 本章小结
• 参考文献
• 第四章 基于测量结果的抽头延迟线模型
• 4.1 概述
• 4.2 信道模型和抽取算法分析
• 4.3 算法验证
• 4.4 三种推荐的抽头参数集
• 4.5 本章小结
• 参考文献
• 第五章 宽带MIMO无线传播信道的测量研究
• 5.1 宽带MIMO信道测量方案概述
• 5.1.1 制定测量计划
• 5.1.2 信道场景设计
• 5.1.3 信道测量设备
• 5.2 SAGE算法在信道测量中的实现
• 5.2.1 传播模型定义
• 5.2.2 收发信号定义
• 5.2.3 SAGE算法原理
• 5.2.4 普适性的SAGE算法步骤归纳
• 5.2.5 采用SAGE算法实现信道测量参数的估计
• 5.3 测量结果
• 5.3.1 基带信号后处理
• 5.3.2 MIMO信道冲击响应（即传递函数矩阵）
• 5.3.3 SAGE算法验证
• 5.3.4 时延参数和多径参数
• 5.3.5 角度估计参数
• 5.3.6 信道容量
• 5.3.7 相关性分析
• 5.4 本章小结
• 参考文献
• 第六章 宽带MIMO无线传播信道的建模研究
• 6.1 概述
• 6.2 一种基于测量结果的极化宽带MIMO物理信道模型
• 6.2.1 信道模型
• 6.2.2 传递函数矩阵构建方法
• 6.2.3 三种推荐的传递函数矩阵参数集
• 6.3 一种基于克罗内克积的宽带MIMO散射模型
• 6.3.1 一种典型的信道模型
• 6.3.2 无线传播环境描述
• 6.3.3 信道模型描述
• 6.3.4 仿真结果和分析
• 6.4 本章小结
• 参考文献
• 第七章 结束语
• 附录:缩略语和符号
• 致谢
• 论文和专利情况