【摘 要】
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在28 GHz与39 GHz毫米波频段室外微蜂窝场景下,基于改进射线跟踪法和反向传播(back propagation,BP)神经网络算法对毫米波单发单收信道及单发多收信道进行建模仿真研究.在得到的无线信道仿真数据基础上,研究分析了毫米波信道的路径损耗、均方根(root-mean-square,RMS)时延扩展(delay spread,DS)、接收功率等传播特性.通过与现有文献的测量结果对比分析验证了改进射线跟踪法的正确性与有效性.通过BP神经网络方法拟合得到的路径损耗模型参数结果与改进射线跟踪法仿真得
【机 构】
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南京邮电大学电子与光学工程学院,中国电波传播研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(61871232),江苏省研究生创新计划(KYLX16_0650)。
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在28 GHz与39 GHz毫米波频段室外微蜂窝场景下,基于改进射线跟踪法和反向传播(back propagation,BP)神经网络算法对毫米波单发单收信道及单发多收信道进行建模仿真研究.在得到的无线信道仿真数据基础上,研究分析了毫米波信道的路径损耗、均方根(root-mean-square,RMS)时延扩展(delay spread,DS)、接收功率等传播特性.通过与现有文献的测量结果对比分析验证了改进射线跟踪法的正确性与有效性.通过BP神经网络方法拟合得到的路径损耗模型参数结果与改进射线跟踪法仿真得
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为满足终端移动场景下5G毫米波信道建模及仿真的需求,开展了毫米波时变信道仿真中实现空间一致性的研究.基于通用的5G毫米波信道模型开展了仿真和分析,将终端移动轨迹进行分割,确定连续仿真窗口间大尺度参数的相关性.同时,引入马尔可夫链实现窗口间多径簇数目的动态演化.对于窗口内信道小尺度参数,基于多径的几何分布结构实现对其状态的连续更新.最后,通过多径簇数目的自相关系数以及时延角度功率谱衡量信道仿真时空间一致性仿真重现的准确性.结果表明:所提出的仿真方法实现了信道连续统计窗口间参数的平滑演进,从而准确刻画了5G毫
信道建模是设计无线通信系统的基础,为设计智慧交通系统,必须对车联网(vehicle to everything,V2X)信道进行深入研究.文中首先总结了V2X标准化信道的特点,讨论了天线设置、非平稳特性以及毫米波对V2X信道的影响;然后对车与车(vehicle to vehicle, V2V)信道参数进行了描述,并分析了V2V信道三种建模方式的优缺点;最后提出将来需要做的工作.
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