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        5G網(wǎng)絡(luò)中無人機(jī)-車輛場景非平穩(wěn)信道特性分析

        2022-05-10 01:40:24劉光敬余紅朝
        無線電工程 2022年5期
        關(guān)鍵詞:散射體視距同心

        楊 爽,劉光敬,余紅朝

        (重慶市信息通信咨詢?cè)O(shè)計(jì)院有限公司,重慶 400041)

        0 引言

        新型通信技術(shù)的第五代通信系統(tǒng)(5G)對(duì)信道建模提出了更高的要求。無線信道建模最大的挑戰(zhàn)是建立高效準(zhǔn)確的信道模型,以模擬現(xiàn)實(shí)場景無線通信系統(tǒng)的所有傳播特性。近年來,無人機(jī)具有簡單、靈活、易操作等優(yōu)點(diǎn),在無線通信領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,無人機(jī)對(duì)車輛信道建模研究是5G信道建模中最熱門的研究課題之一[1-5]。在無人機(jī)-車輛場景中,無人機(jī)與車輛周圍被大量的散射體包圍,且無人機(jī)與車輛的高移動(dòng)性導(dǎo)致傳播環(huán)境在短時(shí)間內(nèi)發(fā)生急劇變化,這些均使信道建模更具挑戰(zhàn)性和復(fù)雜性[6-9]。

        大量研究表明,由于商業(yè)原因,目前無人機(jī)通常停留在較低的高度,以提供可靠通信[10-11],因此,在信道建模時(shí)需要考慮無人機(jī)高度的影響。一方面,在開闊室外場景,收發(fā)端之間通常不存在明顯遮蔽物,視距(Line-of-Sight,LOS)傳播為主要傳輸路徑;另一方面,在室外地形復(fù)雜情況下,多路徑傳輸才能保障通信質(zhì)量。此外,無人機(jī)和車輛的高移動(dòng)性難免使信道在時(shí)域上長期處于非平穩(wěn)狀態(tài),換句話說,寬平穩(wěn)信道這一前提已不符合無人機(jī)-車輛非平穩(wěn)信道環(huán)境[12-14]。文獻(xiàn)[15]中基于WINNER II 信道模型,對(duì)無人機(jī)信道模型進(jìn)行初步模擬,但對(duì)非平穩(wěn)特性的模擬效果不太明顯。文獻(xiàn)[16]提出了一種無人機(jī)-無人機(jī)單圓柱幾何隨機(jī)模型,該模型對(duì)收發(fā)端無人機(jī)散射體分布使用一個(gè)同心圓柱來進(jìn)行模擬,忽視了無人機(jī)散射體獨(dú)立分布的特點(diǎn)。文獻(xiàn)[17]假設(shè)散射體分布在2個(gè)規(guī)則的圓環(huán)上,且假設(shè)收發(fā)端與散射體之間的相對(duì)距離保持不變,這與實(shí)際情況不符;另外,基于高斯-馬爾科夫過程建立模型使算法復(fù)雜度較高且難以實(shí)現(xiàn)。文獻(xiàn)[18]采用雙圓柱模型對(duì)車輛-車輛通信進(jìn)行建模,較好地模擬了車輛場景,但車輛環(huán)境更適合球體模擬,車輛天線高度可以簡化。

        通過以上分析,本文在以往研究的基礎(chǔ)上,提出了一種新型無人機(jī)-車輛非平穩(wěn)信道模型。具體地,采用同心圓柱體來表征無人機(jī)周圍散射體分布范圍,并采用半球體來表征車輛周圍散射體的分布,假設(shè)無人機(jī)飛行高度恒定,而飛行速度不另設(shè)限。此外,測量數(shù)據(jù)顯示,散射體會(huì)出現(xiàn)多次,所以,為盡量符合真實(shí)環(huán)境,本文非視距(Non-Line-of-Sight,NLOS)分量中采用二次散射徑隨機(jī)生成散射體個(gè)數(shù)。最后根據(jù)建立的信道模型對(duì)其時(shí)間自相關(guān)函數(shù)、空間互相關(guān)函數(shù)和多普勒頻譜密度進(jìn)行數(shù)學(xué)推導(dǎo),進(jìn)一步分析新模型信道特性。

        1 信道模型與信道特性分析

        1.1 信道沖激響應(yīng)

        無人機(jī)與車輛通信在真實(shí)場景中,無人機(jī)與車輛都是移動(dòng)狀態(tài),在移動(dòng)過程中,信道環(huán)境中的散射體分布是不斷變化的,信道狀態(tài)呈現(xiàn)非平穩(wěn)特性,這里給出了無人機(jī)與車輛在城市復(fù)雜環(huán)境的通信場景圖,如圖1所示。

        結(jié)合信道狀態(tài),采用同心圓柱體來表征無人機(jī)周圍散射體分布范圍,并采用半球體來表征車輛周圍散射體的分布,明顯地,視距與非視距分量同時(shí)存在,因此,該信道幾何隨機(jī)模型如圖2所示。

        表1 幾何參數(shù)定義Tab.1 Definition of geometric parameters

        (1)

        式中,Nl1表示總共同心圓柱面?zhèn)€數(shù);Nl2表示總共同心半球面?zhèn)€數(shù);τLOS表示視距時(shí)延;τ(l1,l2)表示經(jīng)過l1同心圓柱面和l2同心半球面上二次散射徑時(shí)延,視距分量進(jìn)一步表示為:

        (2)

        (3)

        1.2 信道參數(shù)描述

        1.2.1 LOS描述

        t時(shí)刻,第k根接收天線向量和第l根發(fā)射天線向量分別描述為:

        (4)

        (5)

        (6)

        (7)

        (8)

        (9)

        1.2.2 NLOS描述

        t時(shí)刻,發(fā)送端第l1圓柱平面上第n1個(gè)散射體位置矢量描述為:

        (10)

        同理,接收端第l2圓柱平面上第n2個(gè)散射體位置矢量描述為:

        (11)

        (12)

        (13)

        1.2.3 角度參數(shù)

        假設(shè)發(fā)射端和接收端的方位角和仰角分布服從二維von Mises 分布 ,其中方位角和仰角是相互獨(dú)立的。因此,聯(lián)合概率密度函數(shù)為:

        (14)

        1.3 信道統(tǒng)計(jì)特性計(jì)算

        1.3.1 空時(shí)相關(guān)函數(shù)

        根據(jù)信道相關(guān)函數(shù)公式,對(duì)信道是空時(shí)相關(guān)函數(shù)進(jìn)行了推導(dǎo),其相關(guān)函數(shù)表達(dá)為:

        (15)

        式中,(·)*為復(fù)共軛,將式(1)代入式(14)得視距與非視距下的信道時(shí)空相關(guān)函數(shù)為:

        (16)

        (17)

        式中,E(·)表示期望;Ω0進(jìn)一步表示為:

        (18)

        1.3.2 空間相關(guān)函數(shù)

        將式(15)~式(17)中Δt賦為0,則上述空時(shí)相關(guān)函數(shù)可變換為如下空間互相關(guān)函數(shù)(Cross-Correlation Function,CCF):

        (19)

        (20)

        (21)

        1.3.3 時(shí)間相關(guān)函數(shù)

        將δT=0和δR=0代入式(15)~式(17),則上述空時(shí)相關(guān)函數(shù)可變換為如下時(shí)間自相關(guān)函數(shù)(Temporal Autocorrelation Function,ACF)

        (22)

        (23)

        (24)

        1.3.4 多普勒功率密度譜

        多普勒功率密度譜(Doppler Power Spectral Density,DPSD),Sl1,l2(f,t)是時(shí)域ACF的傅里葉變換,可以表示為:

        (25)

        2 仿真分析

        為了進(jìn)一步研究無人機(jī)-車輛幾何隨機(jī)信道模型的信道特性,同時(shí)驗(yàn)證推導(dǎo)信道統(tǒng)計(jì)特性公式的正確性,不失一般性地,主要仿真參數(shù)(角度均采用弧度制計(jì)算)如表2所示。

        表2 主要仿真參數(shù)Tab.2 Configurations of simulation parameter

        (a) 不同的無人機(jī)天線仰角下的CCF變化曲線

        (b) 不同的無人機(jī)方位角下的CCF變化曲線

        圖4顯示了不同的時(shí)刻下的ACF變化曲線,圖4(a)表示收發(fā)端勻速運(yùn)動(dòng)情況下ACF變化,可以看出,勻速情況不同時(shí)刻下ACF曲線幾乎重合,驗(yàn)證了勻速情況下,ACF變化較為穩(wěn)定,更接近平穩(wěn)。圖4(b)表示收發(fā)端加速運(yùn)動(dòng)情況下ACF變化,可以看出,加速情況下ACF曲線變化較為明顯,進(jìn)一步驗(yàn)證了勻速與加速情況下,信道環(huán)境的非平穩(wěn)特性較為明顯。

        (a) 收發(fā)端勻速運(yùn)動(dòng)情況下無人機(jī)-車輛非平穩(wěn)信道ACF 絕對(duì)值

        圖5對(duì)比了無人機(jī)在不同方向移動(dòng)時(shí)的DPSD??梢杂^察到,當(dāng)無人機(jī)向車輛移動(dòng)時(shí),存在某中心頻率,在該頻率處DPSD最陡,這說明該移動(dòng)方向使散射體分布更加集中。進(jìn)一步地,為保障地面用戶的接收功率高于某一閾值,最好將某一區(qū)域劃定為排斥范圍,且無人機(jī)要遠(yuǎn)離該范圍。

        圖6給出了ACF數(shù)值結(jié)果和無人機(jī)測量模型的ACF結(jié)果之間的擬合情況。從結(jié)果可以看出,數(shù)值結(jié)果與實(shí)測ACF結(jié)果擬合效果良好,進(jìn)而驗(yàn)證了所提模型的準(zhǔn)確性和可行性。

        圖6 無人機(jī)-車輛非平穩(wěn)信道在不同方向移動(dòng)時(shí)的ACFFig.6 ACF when the UAV-Vehicle non-stationary channel moves in different directions

        3 結(jié)束語

        無人機(jī)輔助通信是6G通信的重要場景之一,學(xué)術(shù)界和工業(yè)界已驗(yàn)證了使用無人機(jī)對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的提升。針對(duì)該場景,本文提出了新型非平穩(wěn)信道模型,其中,無人機(jī)側(cè)和車輛側(cè)的散射體分別由同心圓柱體和半球體建模。同時(shí),為更精準(zhǔn)模擬真實(shí)無線傳播環(huán)境,本文考慮了非視距分量上的二次散射徑?;谒崮P?,對(duì)其時(shí)間自相關(guān)函數(shù)、空間互相關(guān)函數(shù)和多普勒功率譜進(jìn)行了數(shù)學(xué)推導(dǎo),進(jìn)一步分析了新模型信道特性。無人機(jī)信道模型在高速旋轉(zhuǎn)下的通信,目前建模較為復(fù)雜,這將是接下來的研究重點(diǎn)。

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