一种无线信道建模方法及设备的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及通信领域，尤其涉及一种无线信道建模方法及设备。
【背景技术】
[0002] 随着多输入多输出（MultipleI吨utMultiple0u1:put，MIM0)天线技术的发展， 双极化MIM0天线的出现极大地提高了多天线系统的通信性能，由于在对无线通信系统的 研发过程中，信道建模和仿真能够帮助系统设计者分析并提升无线通信系统的通信性能， 因此，为了更好的提升双极化MIM0系统的通信性能，需要对双极化MIM0信道进行建模。
[0003]目前，对于双极化MIM0信道的建模是基于传统MIM0信道的建模方法，例如，通 过引入交叉极化鉴别度等参数来表征双极化MIM0系统的信道特征参数，且通常将交叉 极化鉴别度假设为一个常数，但是，在实际应用中，交叉极化鉴别度可能是具有马尔科夫 (Markov)特性的，且随着时间的变化而不断变化，因此，现有的双极化MIM0信道的建模方 法存在准确度不高的问题，不能为多天线系统的性能研究提供足够保证，从而不能提升对 天线系统的通信性能。
【发明内容】
[0004] 本发明W及本发明的实施例提供和示范一种无线信道建模方法，基于马尔科夫 (Markov)链原理对双极化MIM0信道进行建模，提高了信道建模的准确度，同时提升了多天 线系统的通信性能。
[0005]为达到上述目的，本发明W及本发明实施例采用的技术方案是如下H个方面的内 容：
[0006] 第一方面，本发明W及本发明实施例提供了一种无线信道建模方法，包括：
[0007] 在相邻时间间隔上获取经过双极化MIM0信道的接收信号信噪比的联合概率密度 函数、随机相位的联合概率密度函数W及极化偏转角度的联合概率密度函数；
[0008] 根据接收信号信噪比的联合概率密度函数，基于马尔科夫（Markov)链原理计算每 一个时刻上的接收信号幅度；根据随机相位的联合概率密度函数，基于马尔科夫（Markov) 链原理计算每一个时刻上的随机相位；根据极化偏转角度的联合概率密度函数，基于马尔 科夫（Markov)链原理计算每一个时刻上的极化偏转角度；
[0009] 根据每一个相同时刻上的所述接收信号幅度、随机相位W及极化偏转角度生成同 极化链路的衰落系数和交叉极化链路的衰落系数。
[0010] 在本发明第一方面的第一种可能的实现方式中，结合第一方面，包括：
[0011] 初始化接收信号信噪比的状态个数；
[0012] 计算接收信号信噪比的量化口限值；
[0013] 根据所述接收信号信噪比的联合概率密度函数W及所述接收信号信噪比的量化 口限值，计算所述接收信号信噪比的状态转移概率矩阵；
[0014] 选择所述接收信号信噪比的初始状态；
[0015] 根据所述初始状态W及所述状态转移概率矩阵，建立所述接收信号信噪比的马尔 科夫链；
[0016] 基于马尔科夫（Markov)链原理计算每一个时刻上的接收信号幅度。
[0017] 在本发明第一方面的第二种可能的实现方式中，结合第一方面，包括：
[0018] 初始化随机相位的状态个数；
[0019] 计算随机相位的量化口限值；
[0020] 根据所述随机相位的联合概率密度函数W及所述随机相位的量化口限值，计算所 述随机相位的状态转移概率矩阵；
[0021] 选择所述随机相位的初始状态；
[0022] 根据所述初始状态W及所述状态转移概率矩阵，建立所述随机相位的马尔科夫 链；
[0023] 基于马尔科夫（Markov)链原理计算每一个时刻上的随机相位。
[0024] 在本发明第一方面的第H种可能的实现方式中，结合第一方面，包括：
[0025] 初始化极化偏转角度的状态个数；
[0026] 计算极化偏转角度的量化口限值；
[0027] 根据所述极化偏转角度的联合概率密度函数W及所述极化偏转角度的量化口限 值，计算所述极化偏转角度的状态转移概率矩阵；
[0028] 选择所述极化偏转角度的初始状态；
[0029] 根据所述初始状态W及所述状态转移概率矩阵，建立所述极化偏转角度的马尔科 夫链；
[0030] 基于马尔科夫（Markov)链原理计算每一个时刻上的极化偏转角度。
[0031] 第二方面，本发明W及本发明实施例提供一种无线信道建模设备，包括H个模块， 分别描述如下：
[0032] 获取模块；用于在相邻时间间隔上获取经过双极化MIM0信道的接收信号信噪比 的联合概率密度函数、随机相位的联合概率密度函数W及极化偏转角度的联合概率密度函 数；
[0033] 计算模块；用于根据接收信号信噪比的联合概率密度函数，基于马尔科夫 (Markov)链原理计算每一个时刻上的接收信号幅度；根据随机相位的联合概率密度函数， 基于马尔科夫（Markov)链原理计算每一个时刻上的随机相位；根据极化偏转角度的联合 概率密度函数，基于马尔科夫（Markov)链原理计算每一个时刻上的极化偏转角度；
[0034] 生成模块；用于根据每一个相同时刻上的所述接收信号幅度、随机相位W及极化 偏转角度生成同极化链路的衰落系数和交叉极化链路的衰落系数。
[0035] 在本发明第二方面的第一种可能的实现方式中，结合第二方面，
[0036] 所述计算模块具体用于初始化接收信号信噪比的状态个数；
[0037] 计算接收信号信噪比的量化口限值；
[0038] 根据所述接收信号信噪比的联合概率密度函数W及所述接收信号信噪比的量化 口限值，计算所述接收信号信噪比的状态转移概率矩阵；
[0039] 选择所述接收信号信噪比的初始状态；
[0040] 根据所述初始状态W及所述状态转移概率矩阵，建立所述接收信号信噪比的马尔 科夫链；
[0041] 基于马尔科夫（Markov)链原理计算每一个时刻上的接收信号幅度。
[0042] 在本发明第二方面的第二种可能的方式中，结合第二方面，
[0043] 所述计算模块具体用于初始化随机相位的状态个数；
[0044] 计算随机相位的量化口限值；
[0045] 根据所述随机相位的联合概率密度函数W及所述随机相位的量化口限值，计算所 述随机相位的状态转移概率矩阵；
[0046] 选择所述随机相位的初始状态；
[0047] 根据所述初始状态W及所述状态转移概率矩阵，建立所述随机相位的马尔科夫 链；
[0048] 基于马尔科夫（Markov)链原理计算每一个时刻上的随机相位。
[0049] 在本发明第二方面的第H种可能的实现方式中，结合第二方面，
[0050] 所述计算模块具体用于初始化极化偏转角度的状态个数；
[0051] 计算极化偏转角度的量化口限值；
[0052] 根据所述极化偏转角度的联合概率密度函数W及所述极化偏转角度的量化口限 值，计算所述极化偏转角度的状态转移概率矩阵；
[0053] 选择所述极化偏转角度的初始状态；
[0054] 根据所述初始状态W及所述状态转移概率矩阵，建立所述极化偏转角度的马尔科 夫链；
[00巧]基于马尔科夫（Markov)链原理计算每一个时刻上的极化偏转角度。
[0056] 第H方面，本发明W及本发明实施例提供另一种无线信道建模设备，包括如下描 述的模块W及相应的计算方法：
[0057] 处理器：用于在相邻时间间隔上获取经过双极化MIM0信道的接收信号信噪比的 联合概率密度函数、随机相位的联合概率密度函数W及极化偏转角度的联合概率密度函 数；
[0058] 根据接收信号信噪比的联合概率密度函数，基于马尔科夫（Markov)链原理计算每 一个时刻上的接收信号幅度；根据随机相位的联合概率密度函数，基于马尔科夫（Markov) 链原理计算每一个时刻上的随机相位；根据极化偏转角度的联合概率密度函数，基于马尔 科夫（Markov)链原理计算每一个时刻上的极化偏转角度；
[0059] 根据每一个相同时刻上的所述接收信号幅度，随机相位W及极化偏转角度生成同 极化链路的衰落系数和交叉极化链路的衰落系数。
[0060] 在本发明第H方面的第一种可能的实现方式中，结合第H方面，
[0061] 所述处理器具体用于初始化接收信号信噪比的状态个数；
[0062] 计算接收信号信噪比的量化口限值；
[0063] 根据所述接收信号信噪比的联合概率密度函数W及所述接收信号信噪比的量化 口限值，计算所述接收信号信噪比的状态转移概率矩阵；
[0064] 选择所述接收信号信噪比的初始状态；
[0065] 根据所述初始状态W及所述状态转移概率矩阵，建立所述接收信号信噪比的马尔 科夫链；
[0066] 基于马尔科夫（Markov)链原理计算每一个时刻上的接收信号幅度。
[0067] 在本发明第H方面的第二种可能的方式中，结合第H方面，
[0068] 所述处理