刘 璨, 崔昊杨, 王超群, 曾俊冬, 唐 忠
(上海电力学院 电子与信息工程学院, 上海 200090)
高速移动环境下无线信道模型的性能
刘璨, 崔昊杨, 王超群, 曾俊冬, 唐忠
(上海电力学院 电子与信息工程学院, 上海200090)
摘要:针对移动网络在高铁通讯时存在接收信号不稳定问题,开展了多普勒效应及多径时延对正弦波叠加(Sum-of-Sinusoid,SOS)模型、XIAO模型 (Jakes仿真器)和LIU Qian模型的影响研究.分析了3种模型的信噪比、相关性以及处理信号衰减的程度,结果表明,在多普勒效应及多径时延的环境下,SOS模型的算法复杂度最低,LIU Qian模型反之,而传递函数相关性最佳,XIAO模型对接入信号的衰落程度最小;在保证传输效率、信道容量足够的前提下,LIU Qian模型中接收信号的失真程度较小,更适宜作为高速移动环境下无线信道的研究模型.
关键词:智能交通; 多径时延; 多普勒频移; 高速无线信道; 相关性
随着我国高速移动列车的发展(车速可达400 km/h以上[1]),以及第3代、第4代移动通信技术(3G/4G)[2]的普及,人们在享受高速便捷乘车旅程的同时,对时刻能与网络保持连接、并进行数据传输以及多媒体通信等需求也日益增强[3].然而由于高速移动无线信道工作环境极为复杂恶劣[4-6],往往引起通讯终端的接收信号不稳定易受干扰,特别是列车高速移动将引起多普勒频移效应[4-5],此外信号多径传播[6]也将加剧信道衰落,最终导致通讯质量降低.因此,研究高速无线通信系统性能,构建性能良好的信道模型,对于建设“双高” (高可靠性、高信息速率)[6]的快速移动通信网络具有重要意义.
信道模型是分析通信系统性能的基础[7].目前,高铁移动通信信道模型研究中需考虑多普勒效应、移动速度、多径时延、噪声干扰等一系列因素的影响.例如,多普勒频移限制数据传输速率、影响信息传输的误码率,可通过加大功率储备来改善[5].高速移动带来周围反射物和散射物的急剧变化,在空间距离较大时,会导致传播信道中多径的数目发生变化;空间范围较小时,会导致信道中某些多径分量“时有时无”[6].多径延迟扩展[7]是由于众多不同路径的电波经过不同距离传输,导致接收信号因到达时间、相位和幅度的不同而轮廓不清或被扩展,当一个码元波形扩展到其他码元周期时会引发码间串扰[8].高铁无线通信过程还会受到诸如直射径(Light-of-Sight,LOS)、噪声、路径损耗、车体损耗、小区切换等因素的影响.目前,常见的信道模型有正弦波叠加模型、Jakes仿真器及改进模型(例如LIU Qian模型等)在无线通信系统应用中各有优势,而各模型的适用范围仍有待进一步深入研究.
本文综合考虑了影响高速移动无线信道因素下的电波传输环境,依次对SOS(Sum-of-Sinusoid)模型、XIAO模型(Jakes仿真器)和LIU Qian模型3种信道模型建立仿真实验比较,主要针对各模型的算法复杂度、函数相关性和抗干扰性3方面展开讨论分析,最后就高铁无线信道理论建模中模型的选择原则进行探究.
1高速移动无线信道模型仿真实验
高效的信道仿真模型一直是高铁无线通信研究的热点,瑞利衰落信道是无线信道仿真模型的基础,而最常用的模型有Clarke信道模型[9-12],该模型对多径信号传播过程的随机性可以进行较好的模拟.然而这种模型在构建过程中忽略了直射信号和移动平台速度变化带来的影响,此外在反应多径时延的随机性时只考虑了信号的不同初始相位[9],所以在高速信道模型的分析设计时,不能灵活地反应通信系统的真实性能.
针对Clarke信道模型中存在的上述不足,目前已有3种无线信道模型分别从不同角度、不同程度进行了探讨和研究,包括XIAO模型[10],SOS模型[11],LIU Qian模型[12],其表达式如表1所示.其中,SOS模型的复合包络、自相关特性以及互相关特性都很好,且所有的独立信号均采用了有条件随机多普勒频移;XIAO模型引入了随机多普勒频率以及随机正弦初始相位,属于非确定性仿真模型;LIU Qian模型认为基站处于静止态,列车处于高速移动态且考虑了列车速度和方向的变化.
注:αn,αm,φn,θn,θm—第n和m个路径的传播角度、初相角、调制相位(均对所有n在[-π,π)上服从均匀分布);vmax—最大多普勒频率;λ—采样波长;ψn—第n条路径的修正系数角.
利用上述3种无线信道模型,结合多普勒效应、多径时延、功率衰减和LOS等因素,程文璞[13]给出了高铁实测系统参数,设定载频f0=2 350 MHz,信道采样频率fc=1 968 Hz.目前列车处于提速阶段,假设列车以恒定300 km/h速率运行且收发机之间距离(即授权网络与CR网络主体间直线距离)为500 m,有限元N取400,SNR为1.2[10],并根据ITU-R M.1225中Vehicular test environment Channel A测试模型设定时延及功率衰减.A通道车辆测试环境如表2所示.
2仿真实验结果与分析
在Matlab环境下,仿真在Intel(R) Core(TM)3.2 GHz,4.00 GB内存的机器上进行.获取的理想电波传输环境下(不考虑噪声干扰)接收信号幅值随时间变化曲线、自相关函数曲线、互相关函数曲线如图1、图2和图3所示;加性高斯白噪声干扰环境下接收信号幅值随时间变化曲线如图4所示.
由图1可以看出,LIU Qian模型接收信号衰减幅值的均值为-90 dB,在-98~-85 dB内波动;SOS模型幅值衰减程度略大于LIU Qian模型;XIAO模型大部分的接收信号幅值衰减范围为-90~-83 dB,只有在0.022 ms和0.011 ms处幅度衰减值达到-95 dB以上.XIAO模型接收信号在每间隔0.01 s左右就会由于瞬时幅值衰落变化率很大而产生-95 dB以上的幅值衰落,而平均幅度衰落程度仍很小,所以XIAO模型构建的信道模型通信代价依然较小.信道衰落在高速无线通信中普遍存在,仿真结果中幅度衰落能很好地说明实际通信中的信号衰减现象.
在函数相关性方面,由图2和图3可知,XIAO模型、SOS模型和LIU Qian模型接收信号的自相关函数值依次在0~3,0~40,0~2.5内跳动,互相关函数值依次在-20~20,-2.5~2.5,-1~1内跳动;相关系数值的变化率依次减小.LIU Qian模型接收信号的相关函数系数值趋于零,故其信道模型的函数相关性最优.算法的相关性反映了信道模型的相关性,通过与实际通信网中不同的信道模型相关性参数的对比可知,仿真得到的相关性曲线与实际信道模型相关性曲线近似.
在抗噪干扰能力方面,通过图1和图4的对比可知,加性高斯白噪声对3种模型的接收信号幅值的影响不明显.实际无线通信过程中,噪声对音频信号的影响程度相对较大,而对基础通信影响相对较小,与仿真结果基本相符.算法复杂度越高,对输入信号处理程度则越高,保留的有用信号电平数也越多,越有利于减少信号传输过程中通信系统的误码率.结合模型表达式,可以认为3种模型算法复杂度都很高,都能很好地对抗噪声的干扰.
调用timeit函数测量表中3种模型的计算时间,结果依次为4.96 ms,19.55 ms,245.23 ms,可知SOS模型算法的时间复杂度较低.SOS算法包含两次正弦函数相乘及N/4次累加运算,XIAO算法包含N次,LIU Qian算法包含N×T次;XIAO模型和LIU Qian模型选取了400个拟合点,SOS模型选取了100个拟合是前两者的1/4.因此,算法所需的存储区域最少,空间复杂度较低.与XIAO模型和LIU Qian模型相比,SOS模型的算法复杂度明显较优,有利于节省操作平台的存储空间及计算空间.
结合移动通信网络的基本特征,对上述指标进行综合分析,并着重考虑高速无线通讯中多普勒效应和多径时延效应的影响,依次对SOS模型、XIAO模型和LIU Qian模型的算法复杂度、抗噪声干扰能力以及相关性3个方面的研究成果进行了归纳比较.SOS模型、XIAO模型以及LIU Qian模型在用于高速移动无线信道建模时各有优缺点,在实际信道建模时可根据系统需求合理选择.目前,“双高”的移动通信网络基本都能满足系统功率储备、信号传输效率的要求.因此,在通信系统功率储备、信号传输效率、操作平台计算和存储功能都有保障的条件下,LIU Qian模型能更好地再现高速移动环境下电波的传输过程.
3结论
(1) SOS模型的复杂度明显较优,有利于节省操作平台的存储空间及计算空间;
(2) 3种信道模型的算法复杂度高,对抗噪声干扰的能力都较强;
(3) XIAO模型的平均幅值衰落程度最小,有利于降低构建信道模型的通信代价;
(4) 当有限元取值较大(大于400)时,LIU Qian模型相关性明显最佳.
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(编辑胡小萍)
Performance Research of Wireless Channel Models for High-speed RailwayLIU Can, CUI Haoyang, WANG Chaoqun, ZENG Jundong, TANG Zhong
(SchoolofElectronicsandInformationEngineering,ShanghaiUniversityofElectricPower,Shanghai200090,China)
Abstract:With the increasingly faster trains,the quality of communication system gets worse so that the accepted signal is not stable.Research is conducted on the doppler-frequency shift and multipath effects on Sum-of-Sinusoid (SOS) model,XIAO model (Jakes Simulator),and LIU Qian model.According to the SNR (Signal to Noise Ratio) function under AWGN (Additive-White Gaussian Noise),the correlation function and the received signal attenuation degree,the analysis shows that SOS model got the least accuracy but best algorithm complexity,LIU Qian model has the best transfer function but least algorithm complexity and XIAO model has the least degree of the received signal attenuation in the Doppler-frequency shift and multipath delay effects of environment.As a result,while the transmission efficiency and the channel capacity meets the required service levels,LIU Qian model has the least distortion degree and should be the best study model of high-speed wireless channel.
Key words:intelligent transportation; multipath fading; Doppler shifts; high-speed wireless channel; relative characterization
中图分类号:TN926
文献标志码:A
文章编号:1006-4729(2016)01-0073-05
通讯作者简介:崔昊杨(1978-),男,博士后,教授,吉林四平人.主要研究方向为电力设备在线监测,半导体光电器件等.E-mail:cuihy@shiep.edu.cn.
收稿日期:2015-07-28
DOI:10.3969/j.issn.1006-4729.2016.01.016 10.3969/j.issn.1006-4729.2016.01.017