基于二维空间域移动通信统计信道的空时特性*

2016-12-01 03:57朱慧娟
电子技术应用 2016年8期
关键词:散射体概率密度函数高斯分布

周 杰,朱慧娟,袁 梅

(1.南京信息工程大学 气象探测与信息处理重点实验室,江苏 南京 210044;2.日本国立新泻大学 工学部电气电子工学科,日本 新泻 950-2181)

基于二维空间域移动通信统计信道的空时特性*

周杰1,2,朱慧娟1,袁梅1

(1.南京信息工程大学 气象探测与信息处理重点实验室,江苏 南京 210044;2.日本国立新泻大学 工学部电气电子工学科,日本 新泻 950-2181)

为了减小无线环境中的多径效应,要求提供信道模型多径分量的到达角度(AOA)和到达时延(TOA)。因此产生了几何单反射信道模型(GBSBCMs)的概念,即假定散射体均匀分布在椭圆区域(宏蜂窝)或圆形区域(微蜂窝)。在宏蜂窝和微蜂窝中,假定散射体为椭圆模型(EM)或圆模型(CM)时或许是合理的,但对于一般散射体模型而言,要确保当散射体为其他分布类型的情况下都是有效的,就需要获得信道参数。推导了在一般散射体模型中基站信号的到达角度和到达时延的联合概率密度函数、边缘概率密度函数,它适用于多种蜂窝型,重点研究高斯分布的散射体,最后仿真验证了推导的合理性。

单信道散射体;到达角度;到达路径;概率密度函数;高斯散射体分布

0 引言

对于无线网络,与时间和频率不同[1-2],自适应天线把空间作为一种新的资源。为获得以上参数,产生了几何单反射信道模型(Geometrically-Based Single-Bounce Channel Models,GBSBCMs)的概念,即假设单个散射体处于二维[3-6]或三维空间[7-9]中。文献[10]、文献[11]分别计算了到达角度(Angle Of Arrival,AOA)概率密度函数的大概形式和到达时延(Time Of Arrival,TOA)概率密度函数的闭式表达式,但它们只对散射体分布的小标准差有效。为了避免遥远散射体的影响,只有低于一个给定阈值或者功率水平高于可接受值的散射体圆模型才被用于宏蜂窝。可见,在宏蜂窝中圆模型与椭圆模型结合比单独的圆形散射体更合适,因此需要研究更为一般的散射体模型。

综上所述,本文提出了更为一般的模型,即圆形模型(Circular Model,CM)和椭圆形模型(Elliptical Model,EM)的结合,其适用于广泛的无线蜂窝网络。本文重点研究了散射体高斯分布下基站(Base Transceiver Station,BTS)接收信号 AOA和到达路径(Range of arrival,ROA)的联合概率密度函数和边缘概率密度函数。

1 系统模型

如图1,BTS位于坐标原点,MS在 X轴上,MS相距BTS为D。

图1 散射体模型

文中用到的符号见表1。

表1 符号

由文献[12]可知:

其中,rb是r和θ的函数:

ROA/AOA联合概率密度函数和为:

2 空间特性

2.1ROA和AOA的联合概率密度函数

在均匀散射体分布中,有:

其中,AU、RA,r分别表示概率质量、公共区域,且:

假设散射体从MS处呈钟形增长,则散射体的分布为:

因此ROA和AOA的联合概率密度函数为:

2.2到达路径(ROA)的概率密度函数

为了得到AG的闭式表达式:首先得到长轴为r的椭圆与散射区域相交的部分的(r):

当散射体以高斯分布对称地分布在圆形区域中时,总的概率质量为:

图2ROA的累积分布函数

由式(12)可以计算扇区k的概率质量为:

其中 Vk是半径为 rk的圆圈的概率质量:

A2的概率质量是所有扇区概率质量的总和,ROA的概率分布函数对r求导可以得到ROA的概率密度函数为:

2.3AOA的概率密度函数

由图3可计算 φ1、φ2、φ3的值。如图4,其中,θ<θcross、φ=φ2或 θ≥θcross、φ=φ3。由式(12)中可以得:

图3 两种情况下的rb1和rb2

图4 高斯散射体分布的AOA的累积分布函数

因此AOA的概率密度函数为:

其中G1~G11的值可自行计算。

图5 高斯散射体分布的ROA和AOA的联合概率密度函数

3 数值结果与分析

如图5描述了本模型散射体高斯分布下的ROA/AOA的联合概率密度。为不失一般性,文中定量给出信道模型选择为标准差σ=R/2,R=500 m,rm=1 800 m。由图可知,基站BTS接收信号基本是在小角度(θ=0°)附近处,而在大角度处其概率密度函数较小。研究发现,当R<D,再令rm=D+2R的情况下,ROA/AOA的联合概率密度函数与文献[11]中圆形散射体模型TOA/AOA的联合概率密度相同。相同地,当R≥D、R=rm/2+D/2时,ROA/AOA的联合概率密度函数与文献[11]中椭圆形散射体模型TOA/AOA的联合概率密度相同。

图6描述的分别是散射体高斯分布下散射体模型的ROA概率密度函数。比较两图可以发现,在ROA为1 000 m~1 200 m的范围内,ROA的概率密度函数都会随着ROA值的增大而急剧减小,但当ROA取值为1 500 m~2 000 m时,ROA的概率密度函数基本保持不变。在文献[12]中,只有当 σ较小时,概率密度函数才符合蒙特卡罗模拟。而本文获得的概率密度函数对取任意值时蒙特卡罗模拟都是成立的。

图6 高斯散射体ROA的概率密度函数

图7描述的是散射体为高斯分布下一般模型和圆模型的AOA的概率密度函数。由图可知,角度θ=0°附近AOA的概率密度函数有最大值,在θ=0°两侧呈对称性衰减。随着角度的增大(或减小),AOA的概率密度函数逐渐减小为零。在文献[12]中,只有当σ较小时,概率密度函数才符合蒙特卡罗模拟。而本文得到的概率密度函数对于任意的值都是符合蒙特卡罗模拟的。

图7 高斯分布散射体的AOA的概率密度函数

4 结语

本文研究了基于二维空间域统计信道模型的空时参数,提出了更为一般的CM与EM模型结合的改进型空间衰落信道模型。在散射体高斯分布的情况下,分别导出了BTS接收信号AOA/ROA的联合概率密度函数和边缘概率密度函数,揭示了无线环境下基站BTS端的到达角度以及到达路径的特性。分析结果显示本模型的应用研究符合蒙特卡罗模拟,为评估几何单反射信道模型在无线环境中的多径衰落信道参数提供了更为一般的散射体模型,适用范围更广,进一步扩展了二维空间信域模型的研究与分析。

[1]LIBERTI J,RAPPAPORT T S.Smart antennas for wirless communications:IS-95 and third generations CDMA applications[M].Prentice Hall PTR,1999.

[2]WIDROW B,MANTEY P E,GRIFFITHS,et al.Adaptive antenna systems[J].IEEE,1967,55(12):2143-2159.

[3]LIBERTI J C,RAPPAPORT T S.A geometrically based model for line-of-sight multipath radio channels[C].IEEE Vehicular Technology Conference,1996,2:844-848.

[4]BORHANI A,PATZOLD M.Aunified disk scattering model andits angle-of-departure and time-of-arrival statistics[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology,2013,62(2):473-485.

[5]GUO L,NIAN X.TOA and AOA statistics for distant circular scattering model[J].Journal of Electrical Engineering,2012,10(3):564-571.

[6]MAMMASIS K,SANTI P.A two-dimensional geometrybased stochastic model[J].IEEE Transactions on WirelessCommunications,2012,11(1):38-43.

[7]KARADIMAS P,ZHANG J.A generalized analysis of threedimentional anisotropic scattering in mobile wireless channels part I:Theory[C].IEEE 73rd Vehicular Technology Conference,2011:1-5.

[8]ZHU X,WANG Y,ZHU X,et al.Angle of arrival statistics for a 3-D cylinder model[J].Wireless Personal Communications,2012,64(6):847-857.

[9]NWAZ S J,QURESHI,KHAN N M.A generalized 3-D scattering model for a macrocell environment with a directional antenna at the BS[J].IEEE Transactions on Venhicular Technology,2010,59(7):3193-3204.

[10]JANASWAMY R.Angle and time of arrival statistics for the Gaussian scatter density model[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2002,1(3):488-497.

[11]KONG S H.TOA and AOA statistics for down link Gaussian scatterer distribution model[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2009,8(5):2609-2617.

[12]PAPOULIS A.Probability,random variables,and stochastic processed[M].3rd ed,New York:McGraw-Hill,1991.

Analysis of mobile communication in a two-dimensional sacttering channel model

Zhou Jie1,2,Zhu Huijuan1,Yuan Mei1
(1.Laboratory of Meteorological Observation and Information Processing,Nanjing University of Information Science and Technology,Nanjing 210044,China;2.Department of Electronic and Electrical Engineering,Niigata University,Niigata 950-2181,Japan)

In order to reduce the multipath effect in the wireless environment,the angle of arrival(AOA)and the time of arrival (TOA)the multipath component of the channel model are required.Therefore,the concept of the Geometrically-based singlebounce channel models(GBSBCMs)is generated,which assumes that the scattered bodies are uniformly distributed in the elliptical (macrocell)or circular area(microcell).In the macrocell and microcell,it is assumed that the scattering body elliptical model(EM) or circle model(CM)may be reasonable,but for the general scattering model to ensure that when the scatterer for other kinds of distribution are effective,it is necessary to obtain channel parameters.In this paper,the joint probability density function and the edge probability density function of the arrival angle and the arrival time delay of the base station signal in the general scattering model are derived.This paper focuses on the Gaussian distribution of the scattering body,and the simulation results verify the derivation of this paper.

single bounce scatterer;angle of arrival;range of arrival;probability density function;Gaussian scatterer distribution

TN911.6

A

10.16157/j.issn.0258-7998.2016.08.029

国家自然科学基金项目(61471153,61372128);江苏省高校自然科学研究重大计划项目(14KJA510001)

2016-03-30)

周杰(1964-),男,博士,教授,博士生导师,主要研究方向:移动通信理论、无线传感网和无线接入网等。

朱慧娟(1992-),通信作者,女,硕士研究生,主要研究方向:移动通信理论及信号处理方法与技术,E-mail:15720604166@163.com。

袁梅(1992-),女,硕士研究生,主要研究方向:移动通信理论、无线传感网等。

中文引用格式:周杰,朱慧娟,袁梅.基于二维空间域移动通信统计信道的空时特性[J].电子技术应用,2016,42(8):116-120.

英文引用格式:Zhou Jie,Zhu Huijuan,Yuan Mei.Analysis of mobile communication in a two-dimensional sacttering channel model[J]. Application of Electronic Technique,2016,42(8):116-120.

猜你喜欢
散射体概率密度函数高斯分布
幂分布的有效估计*
一种基于单次散射体定位的TOA/AOA混合定位算法*
利用Box-Cox变换对移动通信中小区级业务流量分布的研究
2种非对称广义高斯分布模型的构造
二维结构中亚波长缺陷的超声特征
已知f(x)如何求F(x)
高斯波包散射体成像方法
一种基于改进混合高斯模型的前景检测
城市建筑物永久散射体识别策略研究
基于概率密度函数的控制系统性能评价