段開源，劉成國(guó)+，張博涵，胡文韜，熊得安，周鴻錕

(1.武漢理工大學(xué) 理學(xué)院，湖北 武漢 430070；2.武漢理工大學(xué) 湖北省射頻微波應(yīng)用工程技術(shù) 研究中心，湖北 武漢 430070；3.武漢理工大學(xué) 信息工程學(xué)院，湖北 武漢 430070)

0 引 言

為了解決5G通信中室內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的擁塞[1-3]，實(shí)現(xiàn)高速率、低時(shí)延要求，頻譜資源更豐富、可利用頻帶寬的毫米波，被作為關(guān)鍵技術(shù)引入5G通信。我國(guó)5G商業(yè)預(yù)留了26.5 GHz～29.5 GHz毫米波段作為推進(jìn)5G后續(xù)建設(shè)的重點(diǎn)頻段[4]，5G涵蓋的各種物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景頻率達(dá)到78 GHz～90 GHz[4,5]。這都需要5G毫米波信道特性的自動(dòng)化測(cè)量和智能建模技術(shù)支撐[6-8]。

5G中要使用MIMO天線和波束成型技術(shù)，毫米波頻段測(cè)量建模的參數(shù)既需要傳統(tǒng)的路徑損耗，還引入角度擴(kuò)展等新的信道參數(shù)。要求在傳統(tǒng)測(cè)量技術(shù)中增加各個(gè)方向的測(cè)量，使測(cè)量方式和建模技術(shù)變得更復(fù)雜，時(shí)間大幅延長(zhǎng)[9-12]。利用先進(jìn)計(jì)算機(jī)技術(shù)、商用編程儀器等，研發(fā)自動(dòng)化測(cè)量和智能信道建模技術(shù)，成為移動(dòng)通信新無(wú)線技術(shù)的一個(gè)重要研究方面[13-16]。

1 系統(tǒng)構(gòu)成方案

信道測(cè)量是獲得無(wú)線信道特性的最直接有效方法，即通過(guò)大量的實(shí)際測(cè)量對(duì)實(shí)際電波環(huán)境中電磁信號(hào)傳播進(jìn)行統(tǒng)計(jì)性信道建模[13,17]。常用信道測(cè)量系統(tǒng)一般分為頻域信道測(cè)量系統(tǒng)和時(shí)域信道測(cè)量系統(tǒng)，前者在信號(hào)的發(fā)射和接收上主要使用發(fā)射機(jī)和接收機(jī)一體的矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀，后者則使用矢量信號(hào)發(fā)生器和和頻譜儀進(jìn)行信號(hào)的產(chǎn)生和采集。本文根據(jù)5G通信毫米波信道傳播損耗、角度參數(shù)的測(cè)量要求，選取時(shí)域測(cè)量技術(shù)實(shí)現(xiàn)控制5G不同頻段毫米波在各傳播方向上的自動(dòng)化測(cè)量，形成基于測(cè)量數(shù)據(jù)的智能信道特性建模和自適應(yīng)選出最優(yōu)信道模型的方法及其技術(shù)。

為實(shí)現(xiàn)這些功能，本文構(gòu)建的技術(shù)方案如圖1所示，共4個(gè)部分。第一部分是毫米波收發(fā)設(shè)備，選用具有程控功能的通用設(shè)備構(gòu)建，用于不同頻率毫米波信號(hào)的產(chǎn)生和接收。第二部分是可編程轉(zhuǎn)臺(tái)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)不同角度路徑損耗的自動(dòng)化測(cè)量。第三部分是上位機(jī)伺服系統(tǒng)，運(yùn)行系統(tǒng)軟件，實(shí)現(xiàn)收發(fā)系統(tǒng)和轉(zhuǎn)臺(tái)的控制、接收數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)記錄。第四部分是系統(tǒng)控制處理軟件，要求可對(duì)收發(fā)機(jī)的頻率、幅度和系統(tǒng)工作參數(shù)進(jìn)行設(shè)置，能合理對(duì)系統(tǒng)各部分進(jìn)行資源分配和實(shí)時(shí)調(diào)度，并根據(jù)計(jì)算機(jī)伺服系統(tǒng)中記錄存儲(chǔ)數(shù)據(jù)使用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(back propagating arti-ficial neural network)進(jìn)行智能建模，實(shí)現(xiàn)信道特性的自動(dòng)分類建模，并輸出最優(yōu)模型參數(shù)，完成數(shù)據(jù)后處理。

圖1 技術(shù)方案

2 系統(tǒng)硬件實(shí)現(xiàn)

本文選用是德科技信號(hào)發(fā)生器、頻譜分析儀和自主設(shè)計(jì)高精度天線轉(zhuǎn)臺(tái)，配置毫米波擴(kuò)展部件，形成毫米波信道自動(dòng)化測(cè)量和智能化建模技術(shù)的硬件系統(tǒng)，基本系統(tǒng)如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)框架

2.1 毫米波收發(fā)設(shè)備

如圖2所示，本文選用是德科技E8267D矢量信號(hào)發(fā)生器、N9010A頻譜分析儀及其擴(kuò)展部件作為收發(fā)設(shè)備。收發(fā)設(shè)備使用上位計(jì)算機(jī)控制，通過(guò)GPIB轉(zhuǎn)USB接口使用SPCI儀器指令對(duì)信號(hào)發(fā)生器和頻譜分析儀進(jìn)行遠(yuǎn)程控制，信號(hào)發(fā)生器產(chǎn)生線性頻率信號(hào)并由發(fā)射天線輻射后經(jīng)過(guò)相應(yīng)傳播環(huán)境，最后由接收天線接收并由頻譜分析儀采樣存儲(chǔ)。系統(tǒng)基礎(chǔ)發(fā)收設(shè)備的輸出頻率為31.8 GHz、接收頻率為44 GHz，外部擴(kuò)展組件為達(dá)到90 GHz的配置。

系統(tǒng)可配置至90 GHz的不同分段收發(fā)天線。本系統(tǒng)基礎(chǔ)配置為400 MHz～60 GHz的三分段喇叭天線3組。本文給出了使用18 GHz～40 GHz的一組天線的測(cè)試研究結(jié)果。該組天線和系統(tǒng)線纜在24 GHz和28 GHz的相應(yīng)參數(shù)見表1。

表1 系統(tǒng)參數(shù)

2.2 天線轉(zhuǎn)臺(tái)

在使用方向天線進(jìn)行信道測(cè)量的過(guò)程中，為了更好的對(duì)毫米波信道中到達(dá)角、角度擴(kuò)展和多徑等小尺度參數(shù)進(jìn)行測(cè)量，本文在C++平臺(tái)通過(guò)串口對(duì)設(shè)計(jì)的天線轉(zhuǎn)臺(tái)進(jìn)行控制，以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制測(cè)量過(guò)程中角度參數(shù)的控制與獲取。在機(jī)械結(jié)構(gòu)上為了減少金屬表面對(duì)電磁波的反射現(xiàn)象，轉(zhuǎn)臺(tái)整體結(jié)構(gòu)和固定螺絲使用光敏樹脂材料進(jìn)行3D打印。使用微處理器、步進(jìn)電機(jī)和自行設(shè)計(jì)的轉(zhuǎn)臺(tái)結(jié)構(gòu)研發(fā)了如圖3所示的雙軸天線轉(zhuǎn)臺(tái)系統(tǒng)。

圖3 天線轉(zhuǎn)臺(tái)系統(tǒng)框架

該天線轉(zhuǎn)臺(tái)使用STM32單片機(jī)為控制芯片，電機(jī)驅(qū)動(dòng)使用三洋半導(dǎo)體公司PWM恒流控制雙極性步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)芯片LV8729V，步進(jìn)電機(jī)使用扭矩為0.6 N*m、步進(jìn)精度為1.8°的42步進(jìn)電機(jī)。步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路如圖4所示，圖中芯片外圍供電電壓均由外部穩(wěn)壓芯片提供，第6、13、14引腳(ST/FR/STP)為外部邏輯輸入引腳，通過(guò)光耦隔離器與MCU相連接。MA1、MB1、MA2、MB2為電機(jī)驅(qū)動(dòng)輸出端，輸出端電流大小可以通過(guò)21引腳(Vref)端的輸入電壓確定，計(jì)算公式如式(1)所示

(1)

本文驅(qū)動(dòng)電路中R3阻值為0.2 Ω，所選擇42步進(jìn)電機(jī)額定電流的大小為1.6 A，固選擇輸入電壓Vref=1.4 V，以確保步進(jìn)電機(jī)正常工作。

圖4 步進(jìn)電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路

在電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)過(guò)程中可以通過(guò)細(xì)分方法有規(guī)律的對(duì)步進(jìn)電機(jī)A，B線圈中的電流進(jìn)行正弦變化控制，實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)整步位移的分解，從而達(dá)到對(duì)步進(jìn)電機(jī)更精確的控制。通過(guò)對(duì)LV8729V芯片7、8、9引腳的輸入電平控制可實(shí)現(xiàn)步進(jìn)電機(jī)細(xì)分功能，本文根據(jù)系統(tǒng)測(cè)量時(shí)間，選擇步進(jìn)電機(jī)細(xì)分方式為1/2細(xì)分。

如圖3所示，MCU控制端通過(guò)輸出PWM脈沖信號(hào)到電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路，最終驅(qū)動(dòng)步進(jìn)電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)。通過(guò)步進(jìn)電機(jī)1實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)臺(tái)方位角的旋轉(zhuǎn)，步進(jìn)電機(jī)2實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)臺(tái)仰角的旋轉(zhuǎn)，以實(shí)現(xiàn)全方位全自動(dòng)的測(cè)量。

3 系統(tǒng)軟件

系統(tǒng)軟件結(jié)合Qt在C++平臺(tái)上使用SCPI儀器指令對(duì)是德科技信號(hào)源E8267D、頻譜儀N9010A和自主設(shè)計(jì)天線轉(zhuǎn)臺(tái)進(jìn)行整體系統(tǒng)控制，完成系統(tǒng)自動(dòng)化測(cè)量，并在數(shù)據(jù)后處理中使用Matlab完成信道模型建模和最優(yōu)模型輸出。

3.1 SCPI收發(fā)設(shè)備控制軟件

3.1.1 控制語(yǔ)言

為了規(guī)范和方便不同的制造商的程控儀器的使用，電氣和電子工程師協(xié)會(huì)(IEEE)在上世紀(jì)90年代提出了可編程儀器標(biāo)準(zhǔn)命令SCPI(standard commands for programmable instruments)。該儀器控制指令在自動(dòng)化測(cè)試設(shè)備的設(shè)計(jì)中具有很好的兼容性，在物理層電氣的連接上支持GPIB、RS232串口、以太網(wǎng)(LAN)、VXIbus等硬件總線；在軟件層面該儀器編程指令更是支持如C/C++、JAVA、FORTAN等多種編程語(yǔ)言，易于各種商用程控儀器測(cè)試程序的移植。其縮短了自動(dòng)測(cè)試設(shè)備程序的開發(fā)時(shí)間，使得各式各樣的可編程自動(dòng)化測(cè)試系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用到工業(yè)和社會(huì)生活的各個(gè)領(lǐng)域，極大地促進(jìn)了電子測(cè)量系統(tǒng)的發(fā)展[18]。

3.1.2 程序流程和功能

系統(tǒng)整體控制流程如圖5所示。系統(tǒng)由電腦主機(jī)輸入各設(shè)備的接口信息、所需要測(cè)試的頻率、掃描方式、轉(zhuǎn)臺(tái)步進(jìn)角度等系統(tǒng)參數(shù)和測(cè)量方式控制參數(shù)。測(cè)量中電腦主機(jī)首先對(duì)信號(hào)發(fā)生器進(jìn)行設(shè)置，然后控制頻譜分析儀進(jìn)行預(yù)采樣，驗(yàn)證采樣信號(hào)的頻率與設(shè)置的頻率是否一致，并對(duì)50次采樣信號(hào)的平穩(wěn)度進(jìn)行相應(yīng)計(jì)算，若連續(xù)50次的預(yù)采樣存在較大的波動(dòng)則直接反饋相應(yīng)的信號(hào)并結(jié)束程序。當(dāng)確定采樣信號(hào)為有效信號(hào)后，使用3.2節(jié)轉(zhuǎn)臺(tái)控制流程對(duì)轉(zhuǎn)臺(tái)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，在旋轉(zhuǎn)完成后系統(tǒng)控制信號(hào)發(fā)生器和頻譜分析儀完成相應(yīng)測(cè)量頻段采樣，并將接收端得到的信號(hào)頻率和強(qiáng)度等信息存儲(chǔ)到電腦中。在完成所有測(cè)量工作后系統(tǒng)恢復(fù)原位置并停止。

圖5 系統(tǒng)流程

3.2 轉(zhuǎn)臺(tái)控制系統(tǒng)

天線轉(zhuǎn)臺(tái)控制的流程如圖6所示。由圖6可知微處理器MCU在接收到電腦主機(jī)發(fā)送的信號(hào)后，對(duì)信號(hào)按相應(yīng)的字符進(jìn)行讀取和分析，確定旋轉(zhuǎn)電機(jī)、旋轉(zhuǎn)方向、旋轉(zhuǎn)角度后，通過(guò)電機(jī)驅(qū)動(dòng)對(duì)轉(zhuǎn)臺(tái)進(jìn)行相應(yīng)轉(zhuǎn)動(dòng)，轉(zhuǎn)臺(tái)完成轉(zhuǎn)

表2 天線轉(zhuǎn)臺(tái)串口通信信號(hào)格式

動(dòng)后將通過(guò)串口向電腦主機(jī)回復(fù)相應(yīng)的信號(hào)，電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)期間電腦主機(jī)不進(jìn)行任何操作，在接收到MCU轉(zhuǎn)動(dòng)成功的信號(hào)后電腦主機(jī)將通過(guò)SCPI儀器指令控制信號(hào)源產(chǎn)生相應(yīng)頻段毫米波信號(hào)，并同時(shí)使用頻譜儀記錄此時(shí)的測(cè)量數(shù)據(jù)和轉(zhuǎn)臺(tái)角度，若轉(zhuǎn)動(dòng)異常則直接結(jié)束程序的運(yùn)行停止測(cè)量。

3.3 信道模型及智能建模流程

不同環(huán)境中毫米波傳播特性往往不同，對(duì)毫米波信道測(cè)量結(jié)果進(jìn)行分析和提取是信道建模中的重要問(wèn)題。國(guó)內(nèi)外各研究機(jī)構(gòu)在對(duì)毫米波大尺度路徑損耗的建模中使用自由空間鄰近參考距離模型(close-in free space reference distance path loss model，CI)或滑動(dòng)截距模型(floating-intercept path loss model，F(xiàn)I)對(duì)室內(nèi)外環(huán)境路徑損耗進(jìn)行建模，其中CI模型和FI模型表達(dá)式如式(2)和式(3)所示[5,6,17]

(2)

(3)

在使用CI模型或FI模型對(duì)典型環(huán)境中毫米波信道進(jìn)行建模的過(guò)程中，往往只能對(duì)單一可視區(qū)域(line of sight，LOS)或非可視區(qū)域(non line of sight，NLOS)環(huán)境進(jìn)行建模，而在LOS區(qū)域和NLOS區(qū)域共存的復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境建模過(guò)程中其適用性往往較差。在復(fù)雜環(huán)境中為了對(duì)毫米波在LOS區(qū)域和NLOS區(qū)域傳播特性進(jìn)行充分考慮，通常使用式(4)給出的分段模型進(jìn)行建模

(4)

在實(shí)際信道建模過(guò)程中往往通過(guò)人為對(duì)實(shí)際信道測(cè)量結(jié)果進(jìn)行判斷后才選取相對(duì)應(yīng)的路徑損耗模型建模。本文在對(duì)毫米波大尺度損耗建模上，在Matlab數(shù)學(xué)處理軟件上使用誤差反向傳播的前饋BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)各種測(cè)量環(huán)境中大尺度信道模型路徑損耗因子進(jìn)行特征提取，并實(shí)現(xiàn)對(duì)多類信道環(huán)境進(jìn)行分類，最后根據(jù)分類結(jié)果選取合適信道模型對(duì)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行建模，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路徑損耗建模流程如圖7所示。

圖7 路徑損耗模型建模流程

由于不同類型的環(huán)境中接收天線的到達(dá)角往往不同，并且在只有LOS區(qū)域存在的傳播環(huán)境和LOS與NLOS共存的復(fù)雜傳播環(huán)境中建模模型的路徑損耗因子和陰影衰落往往也各具差異。將這類具有非線性特征的信道參數(shù)供BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效對(duì)不同類型環(huán)境進(jìn)行分別。系統(tǒng)在建模過(guò)程中會(huì)根據(jù)發(fā)射天線的離開角和接收天線到達(dá)角判斷該系統(tǒng)中的主要傳播環(huán)境機(jī)制，并根據(jù)利用大量實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，在確定環(huán)境類別后使用相應(yīng)的模型對(duì)該路徑損耗進(jìn)行建模，最后輸出與測(cè)量結(jié)果相適應(yīng)的路徑損耗模型。

4 性能分析

本文成功研發(fā)上述軟硬件，集成為整體系統(tǒng)，聯(lián)機(jī)調(diào)試成功。為分析本文提出技術(shù)和實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的功能。將系統(tǒng)在微波暗室和商用系統(tǒng)進(jìn)行了天線方向圖測(cè)試比對(duì)說(shuō)明方向測(cè)量性能，在實(shí)際走廊環(huán)境中對(duì)22 GHz～29 GHz毫米波信號(hào)進(jìn)行了信道的測(cè)量和建模，驗(yàn)證信道參數(shù)自動(dòng)測(cè)量性能和智能建模的效果。

4.1 方向測(cè)量性能

方向測(cè)量使用天線轉(zhuǎn)臺(tái)實(shí)現(xiàn)，為說(shuō)明其性能，設(shè)計(jì)了對(duì)比實(shí)驗(yàn)測(cè)試。使用該天線轉(zhuǎn)臺(tái)在微波暗室中對(duì)標(biāo)準(zhǔn)喇叭天線的天線方向圖進(jìn)行相應(yīng)測(cè)量，然后與商用DAMS7000天線轉(zhuǎn)臺(tái)的相同測(cè)量作對(duì)比。

在微波暗室中對(duì)18 GHz～40 GHz標(biāo)準(zhǔn)喇叭天線做了天線方向圖對(duì)比測(cè)量。圖8繪出了28 GHz的方向圖測(cè)量結(jié)果。圖中虛線為商用轉(zhuǎn)臺(tái)測(cè)量結(jié)果，實(shí)線為本文設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)臺(tái)測(cè)量結(jié)果，圖8(a)和圖8(b)分別為28 GHz喇叭天線E面和H面歸一化方向圖測(cè)量結(jié)果。

圖8 28 GHz天線方向圖實(shí)際測(cè)量結(jié)果

由圖8中可以看出本文使用的標(biāo)準(zhǔn)喇叭天線具有較好的方向性。表3給出了方向圖歸一化后、本文轉(zhuǎn)臺(tái)與商用轉(zhuǎn)臺(tái)之間不同步進(jìn)間隔下24 GHz和28 GHz的平均測(cè)量誤差，可以看出在主瓣方向-30°～30°范圍內(nèi)，轉(zhuǎn)臺(tái)步進(jìn)精度為9°時(shí)的測(cè)量誤差約在-0.0249～-0.0506，步進(jìn)精度為4.5°時(shí)的測(cè)量誤差約在-0.0235～-0.0208。可見該系統(tǒng)用于實(shí)際信道環(huán)境測(cè)量中，可以獲得較高的方向精度。

4.2 BP智能建模

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種誤差反向傳播的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以通過(guò)輸出層與實(shí)際數(shù)據(jù)之間的誤差對(duì)網(wǎng)絡(luò)中隱含層權(quán)值和閾值進(jìn)行調(diào)整，最終實(shí)現(xiàn)期望輸出的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法[19]。針對(duì)毫米波在LOS與NLOS共存環(huán)境中應(yīng)用，各區(qū)域中路徑損耗具有不同路徑損耗因子的建模困難，本文對(duì)多種該類環(huán)境中毫米波路徑損耗建模結(jié)果使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)，構(gòu)建了可以區(qū)分LOS區(qū)域與NLOS區(qū)域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模技術(shù)。

表3 本文轉(zhuǎn)臺(tái)與商用轉(zhuǎn)臺(tái)的測(cè)量平均誤差

建模技術(shù)中構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含6個(gè)輸入?yún)?shù)，9個(gè)隱含神經(jīng)元，1個(gè)輸出參數(shù)。輸入層參數(shù)包含根據(jù)路徑損耗實(shí)測(cè)值所提取的路徑損耗因子n和損耗系數(shù)β。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)所構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有著直接影響，但實(shí)際信道測(cè)量數(shù)據(jù)往往有限，由于無(wú)線信道中陰影衰落可以表示在一定范圍或時(shí)間內(nèi)信道大尺度損耗的波動(dòng)，所以在測(cè)量數(shù)據(jù)不足時(shí)可利用陰影衰落對(duì)所測(cè)量的路徑損耗進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)展，故使用LOS與NLOS區(qū)域共存環(huán)境中路徑損耗實(shí)測(cè)結(jié)果和文獻(xiàn)[5-7]中的部分測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)充后形成200組訓(xùn)練樣本對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。并使用文獻(xiàn)[20-24]中的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)已訓(xùn)練完畢的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行驗(yàn)證，圖9為本文建模技術(shù)中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的區(qū)分結(jié)果。

圖9 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型測(cè)試數(shù)據(jù)集預(yù)測(cè)結(jié)果

圖9中縱坐標(biāo)為預(yù)測(cè)類型，當(dāng)預(yù)測(cè)值接近1時(shí)為僅存在LOS的傳播環(huán)境，預(yù)測(cè)值等于2時(shí)為L(zhǎng)OS與NLOS共存的復(fù)雜環(huán)境，橫坐標(biāo)為文獻(xiàn)[20-24]實(shí)測(cè)路徑損耗結(jié)果所構(gòu)成的樣本(共8組)。其中第6組和第8組樣本為L(zhǎng)OS與NLOS區(qū)域共存?zhèn)鞑キh(huán)境中的路徑損耗測(cè)量數(shù)據(jù)(文獻(xiàn)[23,24]中數(shù)據(jù))。其余為僅存在LOS區(qū)域的傳播環(huán)境，可以看出本文所構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能有效區(qū)分部分典型毫米波傳播環(huán)境，能針對(duì)不同環(huán)境的特征使用特定信道模型進(jìn)行建模。

4.3 實(shí)際走廊環(huán)境測(cè)試

使用該系統(tǒng)對(duì)走廊環(huán)境進(jìn)行了自動(dòng)化測(cè)量。測(cè)量中計(jì)算機(jī)控制收發(fā)設(shè)備在22 GHz～29 GHz毫米波頻段進(jìn)行線性掃頻、控制天線轉(zhuǎn)臺(tái)驅(qū)動(dòng)窄波束喇叭天線間隔18°進(jìn)行轉(zhuǎn)動(dòng)。測(cè)量實(shí)際環(huán)境如圖10所示(圖中嵌入的是控制軟件的控制界面)，接收天線以等距離d=1.1 m為間隔進(jìn)行測(cè)量，每個(gè)測(cè)量位置接收天線在各方向均采樣100次。

圖10 實(shí)際測(cè)試環(huán)境

測(cè)量完成后使用Matlab對(duì)測(cè)量環(huán)境中不同頻點(diǎn)測(cè)量數(shù)據(jù)的離開角、平均到達(dá)角、角度擴(kuò)展等信道參數(shù)進(jìn)行分析提取。本文選取其中24 GHz和28 GHz兩個(gè)頻率的結(jié)果作以說(shuō)明。平均到達(dá)角和角擴(kuò)展見表4，可以看出走廊環(huán)境中傳播主要以視距傳播為主，平均到達(dá)角均接近0°方向，即指向發(fā)射天線、角度擴(kuò)展分別為54.45°和58.84°。

在大尺度路徑損耗建模結(jié)果中，系統(tǒng)自動(dòng)對(duì)走廊環(huán)境中所測(cè)量的路徑損耗結(jié)果進(jìn)行處理，并根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智

表4 走廊環(huán)境信道平均到達(dá)角和角度擴(kuò)展

能建模結(jié)果得到了如表5所示的視距環(huán)境下路徑損耗CI模型、FI模型、多頻率ABG模型的建模結(jié)果?？梢钥闯鱿到y(tǒng)輸出的模型為單斜率模型。24 GHz的CI模型和FI模型的路徑損耗因子分別為1.352和1.182，而28 GHz的CI模型和FI模型的路徑損耗因子分別在1.442和1.334，均較自由空間中的路徑損耗n=2小，符合走廊環(huán)境中四周封閉的類波導(dǎo)結(jié)構(gòu)物理機(jī)制。由于CI模型具有實(shí)際物理意義，在自適應(yīng)建模過(guò)程中結(jié)合各模型所設(shè)置閾值，系統(tǒng)最終輸出模型為CI模型。

表5 走廊環(huán)境路徑損耗建模結(jié)果對(duì)比

為了驗(yàn)證該系統(tǒng)自適應(yīng)建模適用性，使用該自適應(yīng)建模單元對(duì)其它文獻(xiàn)中的路徑損耗測(cè)量結(jié)果進(jìn)行了建模，建模結(jié)果見表6。

表6 其它文獻(xiàn)中路徑損耗自適應(yīng)建模結(jié)果

由表6中建模結(jié)果和實(shí)際測(cè)量結(jié)果可以看出，在LOS傳播環(huán)境中系統(tǒng)自適應(yīng)輸出模型為單斜率FI模型，與原文獻(xiàn)[20,22]中建模結(jié)果相符，在LOS-NLOS復(fù)雜室外傳播環(huán)境中，由于NLOS區(qū)域的存在導(dǎo)致在該區(qū)域路徑損耗急劇增加，自適應(yīng)單元也選擇了合適的分段FI模型進(jìn)行建模，并輸出了路徑損耗變化的斷點(diǎn)約在距離發(fā)射天線76.9 m處，與實(shí)際結(jié)果基本相符。

上述結(jié)果說(shuō)明，本系統(tǒng)可以在典型毫米波傳播環(huán)境中進(jìn)行多頻段信道自動(dòng)化測(cè)量，獲得相應(yīng)信道角度參數(shù)，并且可通過(guò)角度擴(kuò)展、路徑損耗因子、陰影衰落等信道參數(shù)對(duì)建模結(jié)果進(jìn)行判別并輸出最終優(yōu)選模型，對(duì)實(shí)際信道測(cè)量具有實(shí)際價(jià)值。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文研究了5G毫米波信道特性自動(dòng)化測(cè)量和智能建模技術(shù)，形成了一種方案并構(gòu)建了原型系統(tǒng)。本系統(tǒng)由信號(hào)發(fā)生器、頻譜分析儀和天線轉(zhuǎn)臺(tái)構(gòu)成，解決了系統(tǒng)整體控制、高精度控制轉(zhuǎn)臺(tái)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能建模技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)。系統(tǒng)調(diào)試和整體性能驗(yàn)證表明，該系統(tǒng)可對(duì)毫米波信道路徑損耗、平均到達(dá)角、角度擴(kuò)展等參數(shù)進(jìn)行測(cè)量，能給出多種模型的建模結(jié)果，具有在給定判據(jù)特征情況下自適應(yīng)輸出最優(yōu)模型及其參數(shù)的能力。表明可以在未來(lái)5G毫米波典型應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行信道測(cè)量。

本文仍然可以使用SCPI儀器對(duì)系統(tǒng)信號(hào)實(shí)現(xiàn)多種方式的調(diào)制，在未來(lái)研究中對(duì)信號(hào)的時(shí)延特性和多普勒頻移等小尺度參數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步研究。