基于生灭过程的多用户HAP-MIMO信道模型建立方法与流程

本发明涉及无线通信技术领域，具体地，涉及一种基于生灭过程的多用户hap-mimo信道模型建立方法。

背景技术：

近年来，随着无线通信技术的飞速发展，无线通信大业务量、高速率和高频谱效率的要求日益迫切，频谱资源已变得日益紧缺。在下一代无线通信技术中，高空平台被考虑为可以一种新的替代技术，已引起世界范围内的关注。在不增加发射功率和发送带宽的情况下，多输入多输出技术(multiple-inputmultiple-output,mimo)可以明显的增加无线通信系统的性能。然而，mimo技术子信道之间的相关性又可以很明显的降低系统的性能。作为一种新兴的技术，面临的挑战是研究mimo技术在高空平台(highaltitudeplatform,hap)通信系统中的应用。在多用户场景中，信道都是假定相互独立的，多用户之间的相关性影响着和速率和发送方案的设计。准确的信道建模可以为今后的系统性能分析以及预编码算法设计提供依据。

现有的技术中公开了x.cheng,c.-x.wang,x.gao,x.–h.you,andd.yuan的文献“cooperativemimochannelmodelingandmulti-linkspatialcorrelationpropertes(协作mimo信道建模和多链路的空间相关性),”ieeej.sel.areasincommun.,vol.30,no.2,pp.388-396.feb.2012,研究了多用户场景中多链路之间的空间相关性。然而，它仅仅考虑了2-d信道模型，忽略了仰角的存在，在多用户hap系统中，2-d信道模型并不符合实际的场景。从3-d模型角度考虑，e.t.michailidisanda.g.kanatas的文献“three-dimensionalhap-mimochannels:modelingandanalysisofspace-timecorrelation(3-dhap-mimo信道：建模和空时相关性分析),”ieeetrans.veh,techno.,vol.59,no.5,pp.2232-2242,june.2010，考虑了3-d信道模型，描述了仰角在空间相关性方面起到了重要的作用。s.payamiandf.tufvesson的文献“channelmeasurementsandanalysisforverylargearraysystemsat2.6ghz(2.6ghz大规模天线系统的信道测量与分析),”inpro.6theur.cof.antennaspropag.,prague,czechrepublic,pp.433-437,mar.2012,显示了多链路协作模型和hap-mimo信道模型都不够精确的描述多用户mimo的散射体的非平稳特性。s.wu,c.-x.wang,el-h.m.aggoune,etal,的文献“anon-stationary3-dwidebandtwin-clustermodelfor5gmassivemimochannels(一种非平稳的3-d宽带双簇5g大规模mimo信道模型),”ieeej.sel.areascommun.,vol.32,no.6,pp.1207-1218,jun.2014，采用生灭过程来描述散射体的非平稳特性，但是它考虑了散射体一旦“消失”就不再“出现”，这不符合实际的信道场景。

综上所述，在已有的信道模型中，都不够精确的描述hap-mimo信道的空间相关性，一种精确的信道模型可以为今后的系统性能分析以及预编码算法设计提供依据。

技术实现要素：

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于生灭过程的多用户hap-mimo信道模型建立方法。

根据本发明提供的基于生灭过程的多用户hap-mimo信道模型建立方法，包括如下步骤：

步骤1:初始化相对于用户l和发端天线单元p的可见的散射体数目为n；

步骤2:确定散射体相对于用户l和用户m同时可见的生存概率；

步骤3:确定散射体相对于发端天线单元p和发端天线单元q同时可见的生存概率；

步骤4:通过步骤2、步骤3中得到散射体相对于用户端和发端天线的生存概率，求解多用户hap-mimo的空间相关性，通过相关性分析来确定用户端天线间距、发端天线间距和环境因子对多用户hap-mimo的影响。

优选地，所述步骤2包括如下子步骤：

步骤2.1：求解散射体出现之后不再消失或者消失后不再出现的最小间隔距离△d，计算公式如下：

△d＝min{δp1,δp2}；

式中：db表示相对于用户的两个连续出现的散射体的最大间隔距离，dd表示相对于用户的散射体从出现到消失的最大生存距离，δp1表示相对于用户的散射体消失后不再出现的最小间隔距离，δp2表示相对于用户的散射体出现后不再消失的最小间隔距离，δb表示相对于用户的两个连续出现的散射体的间隔距离，δd表示相对于用户的散射体从出现到消失的生存距离；

步骤2.2：求解相对于用户l和用户m同时可见的散射体数目，计算公式如下：

其中，和

式中：表示在用户l处可见且在与其相距k·△d处的用户同时可见的散射体的数目，表示在用户l处可见且在与其相距(k-1)·△d处的用户同时可见的散射体的数目，△d1表示k·△d处的用户与用户m的间距，表示在用户l处可见但在与其相距k·△d处的用户消失的散射体的数目，表示在用户l处可见但在与其相距(k-1)·△d处的用户消失的散射体的数目，n1表示在用户m处出现的散射体数目，表示向下取整函数运算，d表示用户l和用户m相距的间隔距离，表示初始在用户l处出现的散射体数目，表示初始在用户l处消失的散射体数目；

步骤2.3：利用步骤2.2求解得到的相对于用户l和用户m同时可见的散射体数目n1来求解散射体的生存概率计算公式如下：

优选地，所述步骤3中散射体相对于发端天线单元p和发端天线单元q同时可见的生存概率的计算公式如下：

式中：表示相对于发端天线单元的散射体的生存概率，δt表示发端天线单元的天线间距，dt表示相对于发端天线单元的散射体从出现到消失的最大生存距离。

优选地，所述步骤4包括如下子步骤：

步骤4.1：利用步骤2、步骤3得到散射体相对于用户端和发端天线的生存概率，求解多用户hap-mimo的空间相关性，计算公式如下：

其中：

式中：表示多用户hap-mimo散射分量的空间相关性，kpl表示发端天线单元p到用户端天线单元l之间链路的莱斯因子，kqm表示发端天线单元q到用户端天线单元m之间链路的莱斯因子，表示散射分量的最大仰角，e表示自然对数的底数，取2.718281828459，i0表示零阶贝塞尔函数，λ表示载波波长，r表示散射体的半径，βt表示发端天线平台要收端用户的仰角，θt表示发端天线单元的方位角，θ表示用户m相对于用户l的方位角，κ表示散射环境因子，μ表示散射分量的平均到达角，d0表示发端天线平台到用户l的水平间距，β表示散射体到用户端天线单元之间的仰角。

步骤4.2：利用步骤4.1得到的多用户hap-mimo空间相关性，确定用户端天线间距、发端天线间距和环境因子对多用户hap-mimo的影响。

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

本发明中的基于生灭过程的多用户hap-mimo信道模型，考虑了散射体消失后可以再次出现和出现后可以再次消失的非平稳性；对于不同的用户而言，用户所处位置的不同和周围环境的差异，导致了相同的散射体相对于不同用户的状态(可见或者不可见)的差异；本发明采用生灭过程的信道模型，并考虑了消失的散射体可以再次出现，更加符合实际的场景，因此可以更好的描述实际的信道的衰减情况。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为3-d多用户hap-mimo信道模型的示意图；

图2为2-d多用户hap-mimo信道模型的示意图；

图3为采用本发明模型得到的空间相关性和测量数据比较图；

图4为采用本发明模型和s.wu提出的模型得到的空间相关性比较图；

图5为采用本发明模型和不采用生灭过程的模型得到的空间相关性的比较图；

图6为空间相关性与用户间间距和发端天线单元间距的关系的曲线图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。

本发明分别采用0和1来表示散射体可见和不可见(相对于天线单元而言)的两种状态。对于不同的用户而言，鉴于用户所处位置的不同和周围环境的差异，相同的散射体对于不同的用户其状态也是不同的。对于同一个散射体来说，相对于不同的天线单元散射体存在出现和消失的非平稳特性。本发明采用生灭过程来描述散射体出现和消失的非平稳特性，并考虑了消失的散射体可以再次出现的情况。本发明考虑了更加实际的场景，因此可以更好的描述实际信道的衰减情况。

本发明是通过以下技术方案实现的，本发明包括以下步骤：

步骤1：初始化可见散射体的参数：相对于用户l和发端天线单元p其可见的散射体数目为n。

本发明主要考虑多用户hap-mimo信道的空间相关性，只有经过相同散射体的子信道链路才会存在空间相关性，因此本发明初始化用户l和发端天线单元p都可见的散射体数目为n。

步骤2：确定散射体sn相对于用户l可见且相对于用户m也可见的生存概率。

随着用户距离的和周围环境的变化，在不同位置处的用户l和用户m其可见的散射体也发生了变化，只有对用户l和用户m都可见的散射体才存在相关性，本发明需要求解散射体的生存概率：即相对于用户l可见的散射体sn也相对于用户m可见的概率。

由于遮挡物和用户高度的差异，即使在同一位置，不同的用户可见的散射体也各有不同。因此，本发明考虑了散射体消失后可以再次出现和出现后可以再次消失的非平稳性。为了求解的方便，假定，距离间隔△d内，消失的散射体不可以再次出现和出现后的散射体也不可以再次消失。于是：

其中，和

相对于用户l和用户m都可见的散射体的生存概率可以表示为：

距离间隔△d的上界可以由任何散射体在△d间隔内消失再次出现的概率和出现后再次消失的概率小于等于0.01得到：

△d＝min{δp1,δp2}

其中，δp1和δp2可以采用二分法进行求解。

步骤3：确定散射体sn相对于发端天线单元p可见且相对于发端天线单元q也可见的生存概率。

由于平流层平台本身的高度为22km，发端天线单元相对于平流层平台的高度较小的原因，本发明忽略了散射体相对于发端天线消失后可以再次出现和出现后可以再次消失的非平稳性。其散射体sn相对于发端天线单元的生存概率可以表示为：

步骤4：求解多用户hap-mimo的空间相关性。

通过步骤2和步骤3得到的散射体相对于用户的生存概率和相对于发端天线单元的生存概率，多用户hap-mimo的空间相关性可以表示为：

利用得到的多用户hap-mimo空间相关性，确定用户端天线间距、发端天线间距和环境因子对多用户hap-mimo的影响大小。

图3为采用本发明模型得到的空间相关性和测量数据的比较。从图3可以看出采用本发明得到的空间相关性和测量数据可以更好的吻合，本发明模型可以为今后的系统性能分析以及预编码算法设计提供依据。

图4为采用本发明模型和s.wu提出的模型在不同的信道环境下得到的空间相关性比较。从图3可以看出随着用户间距离的增加，用户间的空间相关性变化已不再明显，保持为某一个常数值。从图4可以看出，当用户间的距离达到某一范围时其空间相关性为0。当用户间距超出某一范围时，s.wu模型已不能精确的反映用户间的空间相关性。

图5为采用本发明模型和不采用生灭过程的模型得到的空间相关性的比较。从图5可以看出，未采用生灭过程的信道模型，其空间相关于要稍大于本发明模型。

图6为空间相关性与用户间间距和发端天线单元间距的关系的曲线图。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。