[发明专利]基于实测数据的MassiveMIMO信道建模方法

摘要

本发明属于多输入多输出系统技术领域，公开了一种基于实测数据的Massive MIMO信道建模方法；建立共焦椭圆模型，设置基站和偶极子的参数；依据实测数据获得散射簇的生灭速率，得到9状态马尔科夫链状态转移概率矩阵，利用马尔科夫链描述天线阵列轴上散射簇的演进过程，分配每个散射簇特征参数；最后根据各个参数之间的几何位置关系，计算视距和非视距情况下的相位和多普勒频率，生成信道冲激响应。本发明能够准确的描述散射簇在天线阵列上生灭过程，刻画了Massive MIMO信道的非平稳特征，能够描述球面波特征；同时计算量较小，能够在较少的时间内生成信道冲激响应，提高了信道的仿真效率。

主权项

一种基于实测数据的Massive MIMO信道建模方法，其特征在于，所述基于实测数据的Massive MIMO信道建模方法包括以下步骤：步骤一，建立共焦椭圆模型，设置基站和偶极子的参数，基站设置大规模的均匀线性天线阵列，天线阵元都是全向天线，阵元间距为δT，为半波长，另一端是一个偶极子，也是全向天线；建立共焦椭圆模型，基站天线阵列中心和偶极子连线组成X轴，两个天线阵列中心分别位于共焦椭圆的两个焦点上，距离为2f，基站阵列倾角为βT，散射簇分布在共焦椭圆上，设第1个散射簇所对应的椭圆的长轴为2a1，第n个散射簇所对应的椭圆的长轴为2an，散射簇n与基站阵列中心和偶极子的距离分别为步骤二，依据实测数据获得散射簇的生灭速率，计算基站端天线阵列散射簇新生成的概率和生存概率，得到9状态马尔科夫链状态转移概率矩阵，利用马尔科夫链模型描述天线阵列轴上散射簇的演进过程，得到散射簇集后，根据WINNERII模型分配每个散射簇特征参数；将(i,j)作为状态，其中i表示相邻阵元间新生成的散射簇数量，j表示相邻阵元间灭亡的散射簇数量，其中，0≤i≤2，0≤j≤2，共有9种状态，(i,j)所对应的状态设为sij；从状态sij变成si′j′的状态转移概率为p(ij,i′j′)，则转移概率矩阵为：p(00,00)p(00,01)p(00,02)p(00,10)p(00,11)p(00,12)p(00,20)p(00,21)p(00,22)p(01,00)p(01,01)p(01,02)p(01,10)p(01,11)p(01,12)p(01,20)p(01,21)p(01,22)p(02,00)p(02,01)p(02,02)p(02,10)p(02,11)p(02,12)p(02,20)p(02,21)p(02,22)p(10,00)p(10,01)p(10,02)p(10,10)p(10,11)p(10,12)p(10,20)p(10,21)p(10,22)p(11,00)p(11,01)p(11,02)p(11,10)p(11,11)p(11,12)p(11,20)p(11,21)p(11,22)p(12,00)p(12,01)p(12,02)p(12,10)p(12,11)p(12,12)p(12,20)p(12,21)p(12,22)p(20,00)p(20,01)p(20,02)p(20,10)p(20,11)p(20,12)p(20,20)p(20,21)p(20,22)p(21,00)p(21,01)p(21,02)p(21,10)p(21,11)p(21,12)p(21,20)p(21,21)p(21,22)p(22,00)p(22,01)p(22,02)p(22,10)p(22,11)p(22,12)p(22,20)p(22,21)p(22,22);]]>步骤三，根据共焦椭圆模型中基站天线阵列倾斜角、阵元间距、散射簇的AOA、AOD和时延、偶极子运动方向、基站和偶极子之间的距离等参数及他们之间的几何位置关系，确定椭圆的大小和位置，计算视距和非视距情况下的相位和多普勒频率，生成Massive MIMO信道冲激响应。