一种无线信道建模方法及设备技术

本发明专利技术提供了一种无线通信领域中的信道建模方法及设备。本发明专利技术提高了双极化MIMO信道建模的准确度，同时提升了多天线系统的通信性能。本发明专利技术实施例提供并示范的方法包括：在相邻时间间隔上获取经过双极化MIMO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以及极化偏转角度的联合概率密度函数；根据上述每个联合概率密度函数分别基于对应的马尔科夫链原理计算每一个时刻上的接收信号的幅度、随机相位以及极化偏转角度；根据每一个相同时刻上的所述接收信号幅度、随机相位以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。

【技术实现步骤摘要】
一种无线信道建模方法及设备
本专利技术涉及通信领域，尤其涉及一种无线信道建模方法及设备。
技术介绍
随着多输入多输出(MultipleInputMultipleOutput，MIMO)天线技术的发展，双极化MIMO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MIMO系统的通信性能，需要对双极化MIMO信道进行建模。目前，对于双极化MIMO信道的建模是基于传统MIMO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MIMO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MIMO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。
技术实现思路
本专利技术以及本专利技术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MIMO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。为达到上述目的，本专利技术以及本专利技术实施例采用的技术方案是如下三个方面的内容：第一方面，本专利技术以及本专利技术实施例提供了一种无线信道建模方法，包括：在相邻时间间隔上获取经过双极化MIMO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以及极化偏转角度的联合概率密度函数；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；根据每一个相同时刻上的所述接收信号幅度、随机相位以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。在本专利技术第一方面的第一种可能的实现方式中，结合第一方面，包括：初始化接收信号信噪比的状态个数；计算接收信号信噪比的量化门限值；根据所述接收信号信噪比的联合概率密度函数以及所述接收信号信噪比的量化门限值，计算所述接收信号信噪比的状态转移概率矩阵；选择所述接收信号信噪比的初始状态；根据所述初始状态以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；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。在本专利技术第一方面的第二种可能的实现方式中，结合第一方面，包括：初始化随机相位的状态个数；计算随机相位的量化门限值；根据所述随机相位的联合概率密度函数以及所述随机相位的量化门限值，计算所述随机相位的状态转移概率矩阵；选择所述随机相位的初始状态；根据所述初始状态以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；基于马尔科夫（Markov）链原理计算每一个时刻上的随机相位。在本专利技术第一方面的第三种可能的实现方式中，结合第一方面，包括：初始化极化偏转角度的状态个数；计算极化偏转角度的量化门限值；根据所述极化偏转角度的联合概率密度函数以及所述极化偏转角度的量化门限值，计算所述极化偏转角度的状态转移概率矩阵；选择所述极化偏转角度的初始状态；根据所述初始状态以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；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。第二方面，本专利技术以及本专利技术实施例提供一种无线信道建模设备，包括三个模块，分别描述如下：获取模块：用于在相邻时间间隔上获取经过双极化MIMO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以及极化偏转角度的联合概率密度函数；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；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、随机相位以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。在本专利技术第二方面的第一种可能的实现方式中，结合第二方面，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；计算接收信号信噪比的量化门限值；根据所述接收信号信噪比的联合概率密度函数以及所述接收信号信噪比的量化门限值，计算所述接收信号信噪比的状态转移概率矩阵；选择所述接收信号信噪比的初始状态；根据所述初始状态以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；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。在本专利技术第二方面的第二种可能的方式中，结合第二方面，所述计算模块具体用于初始化随机相位的状态个数；计算随机相位的量化门限值；根据所述随机相位的联合概率密度函数以及所述随机相位的量化门限值，计算所述随机相位的状态转移概率矩阵；选择所述随机相位的初始状态；根据所述初始状态以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；基于马尔科夫（Markov）链原理计算每一个时刻上的随机相位。在本专利技术第二方面的第三种可能的实现方式中，结合第二方面，所述计算模块具体用于初始化极化偏转角度的状态个数；计算极化偏转角度的量化门限值；根据所述极化偏转角度的联合概率密度函数以及所述极化偏转角度的量化门限值，计算所述极化偏转角度的状态转移概率矩阵；选择所述极化偏转角度的初始状态；根据所述初始状态以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；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。第三方面，本专利技术以及本专利技术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以及相应的计算方法：处理器：用于在相邻时间间隔上获取经过双极化MIMO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以及极化偏转角度的联合概率密度函数；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；根据每一个相同时刻上的所述接收信号幅度，随机相位以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。在本专利技术第三方面的第一种可能的实现方式中，结合第三方面，所述处理器具体用于初始化接收信号信噪比的状态个数；计算接收信号信噪比的量化门限值；根据所述接收信号信噪比的联合概率密度函数以及所述接收信号信噪比的量化门限值，计算所述接收信号信噪比的状态转移概率矩阵；选择所述接收信号信噪比的初始状态；根据所述初始状态以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；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。在本专利技术第三方面的第二种可能的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种无线信道建模方法，其特征在于，包括：在相邻时间间隔上获取经过双极化MIMO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以及极化偏转角度的联合概率密度函数；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；根据每一个相同时刻上的所述接收信号幅度、随机相位以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。

【技术特征摘要】
1.一种无线信道建模方法，其特征在于，包括：在相邻时间间隔上获取经过双极化MIMO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以及极化偏转角度的联合概率密度函数；所述联合概率密度函数的计算方法包括：若样本集合为{sk}，该集合中样本个数为N；建立xOy平面直角坐标系；其中，x轴表示时刻l-1时的样本值sl-1，y轴表示时刻l时的样本值sl，且x轴和y轴的值域均为[a,b]；其中，下限a＝min{sk}，上限b＝max{sk}；分别将x轴和y轴的值域划分为K个子区间；以所有相邻时间间隔上的样本构造数据对作为坐标点，统计该坐标点所属的子区域并计数；得到计数值Ni,j(i,j＝0,1,...,K-1)，则概率密度的统计点值为概率密度为pi,j≈Ni,j/(N-1)；计算每一个时刻上的接收信号幅度at；计算每一个时刻上的随机相位θt；计算每一个时刻上的极化偏转角度根据每一个相同时刻上的所述接收信号幅度、随机相位以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2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算每一个时刻上的接收信号幅度；包括：初始化接收信号信噪比的状态个数；计算接收信号信噪比的量化门限值；根据所述接收信号信噪比的联合概率密度函数以及所述接收信号信噪比的量化门限值，计算所述接收信号信噪比的状态转移概率矩阵；所述计算所述接收信号信噪比的状态转移概率矩阵，包括：若所述接收信号信噪比的联合概率密度函数为fΓ(γl-1,γl)，则所述接收信号信噪比的状态转移概率矩阵T(γ)内的各元素：选择所述接收信号信噪比的初始状态；根据所述初始状态以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；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。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述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；包括：初始化随机相位的状态个数；计算随机相位的量化门限值；根据所述随机相位的联合概率密度函数以及所述随机相位的量化门限值，计算所述随机相位的状态转移概率矩阵；所述计算所述随机相位的状态转移概率矩阵，包括：若随机相位的联合概率密度函数为fΘ(θl-1,θl)，计算T(θ)内的各元素：选择所述随机相位的初始状态；根据所述初始状态以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；基于马尔科夫(Markov)链原理计算每一个时刻上的随机相位。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述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；包括：初始化极化偏转角度的状态个数；计算极化偏转角度的量化门限值；根据所述极化偏转角度的联合概率密度函数以及所述极化偏转角度的量化门限值，计算所述极化偏转角度的状态转移概率矩阵；所述计算所述极化偏转角度的状态转移概率矩阵，包括：若极化偏转角度的联合概率密度函数为计算内的各元素：选择所述极化偏转角度的初始状态；根据所述初始状态以及所述状态转移概率矩阵，建立所述极化偏转角度的马...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘云，杨光，周亮，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44