《5G NR物理层技术详解:原理、模型和组件 》 —3.3.2 分析方法

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华章计算机 发表于 2019/11/13 18:15:18 2019/11/13
【摘要】 本节书摘来自华章计算机《5G NR物理层技术详解:原理、模型和组件》一书中第3章,第3.3.2节,作者[瑞典]阿里扎伊迪(Ali Zaidi)弗雷德里克·阿斯利(Fredrik Athley)乔纳斯·梅德博(Jonas Medbo)乌尔夫·古斯塔夫松(Ulf Gustavsson)朱塞佩·杜里西(Giuseppe Durisi)[中]陈晓明,刘阳 李蕾 张增洁 译。

3.3.2 分析方法

获取高质量的测量数据需要相当大的努力和技巧。但是,如果没有彻底和准确的分析,原始数据几乎没有用处。提供可靠和准确的分析结果比执行实际测量需要付出更多的努力。本节将介绍几种常用的分析方法及其相应的优缺点。此外,本节亦提供了不同测量或频率范围之间的可比性要求。

3.3.2.1 谱分析

谱分析法基于对测量信号和相应功率分布的直接分析,使用傅里叶技术进行频率和时延之间以及多普勒域和时域之间转换,如3.2.2节和3.2.1节所述。可以用定向物理天线或虚拟天线的直接角度信道采样来进行方向分析。

对于平稳信道,空间样本类似于移动终端的时间样本。当在三个空间维度中对信道进行采样时,就有可能确定相应波矢量k的所有三个分量的功率谱。

图3-11给出此方法的一个示例,采用了253 = 625个样本的立方虚拟天线。在三个空间方向上使用Hann滤波器,通过DFT将空间样本变换到k域,从而减少了天线旁瓣。通过具有固定半径的k域立方体过滤掉多余值从而获得相应的方向谱。这种方法对旁瓣的抑制超过50 dB,性能令人印象深刻。相比之下,使用物理天线对旁瓣电平的抑制通常小于30 dB。将测量的信道代入公式(3-7)的离散形式,多维频谱测量信道数据的每个峰值被标识为一个多径分量及与之对应的相位和幅度[21]。室内NLoS场景的一个示例如图3-12所示,其中直接测量的信道与相应的合成信道一起显示,合成信道大约有400个估计的多径分量(MultiPath Component,MPC)。显然,建模信道与直接测量信道吻合得很好。

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图3-11 一个立方虚拟阵列受到来自方位角–135昂脱鼋迁C35暗钠矫娌ㄈ肷涞哪D庀煊?

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图3-12 测量60 GHz的室内LoS信道和相应的使用400个MPC的立方虚拟阵列的合成信道

3.3.2.2 超分辨率方法

假设离散平面波模型公式(3-7)有效,理论上,准确度仅仅受限于信噪比。文献中报道了许多超分辨率方法,其中最受欢迎的是对P的最大似然。相对应的最小化对数似然函数由下式给出:

             image.png(3-24)

其中m和n分别为接收和发送端的空间样本,k为频率索引,~Hmnk和Hmnk分别是建模和测量的信道响应,2表示噪声的功率,假设噪声功率在信道样本上服从零均值复高斯分布。为了找到最可能的平面波集合,以最佳模拟测量信道,将模型参数对应的对数似然函数最小化。

因为计算的工作量巨大,实际上不可能对所有模型参数和测量样本进行自由搜索。SAGE是一种通用的降低计算量的方法[5],它是基于每一次最大似然一个参数并迭代直到找到最小值。这种方法的问题是在角度或时延上很接近的不同平面波具有强相关性。因此,所增加的计算工作量非常大而且收敛很慢。这个问题已通过梯度方法解决,如RIMAX[34, 30],利用局部最大似然值周围的微分来实现相关参数快速收敛。然而,这种方法的问题是某些相关性或大多数多径分量之间的耦合仍然存在,这意味着需要对所有波同时最大化似然性。参考文献[17]提出了一种解耦多径分量的方法。由于通过该方法还可以减少数据量大小和降阶参数空间,因而获得计算效率多个数量级的改善。该方法的应用示例如图3-13所示,工作频率为5.1 GHz的城市宏蜂窝场景,在基站使用间隔2 cm的10×25个天线单元构造一个虚拟平面阵列。显然超分辨率估计了大部分接收功率。而且,来自基站的主方向波受到散射体散射,散射体主要是树木和建筑物外墙。

虽然超分辨率方法可能解析出高精度的重要离散多径分量,然而,该方法不适用于估计漫射和密集多径的场景的信道分量。这类场景的路径众多,超分辨率方法通常给出的输出非常不准确。因此,在此场景会优先考虑采用谱方法来提供可靠的输出。

3.3.2.3 测量可比性

在世界范围内进行的传播测量的活动数量确实非常多。很多测量结果由研究机构进行统计分析并进行比较和总结。然而,在分析中,重要的是缜密并且确保测量结果具有可比性。参考文献[28]列出了对于不同的活动和频段测量的关键要求:

测量带宽相等(提供相等的时延分辨率)。

可比较的天线方向图,无论是物理的还是合成的。

每个分析领域里功率动态范围相等(例如,时延、角度)。

相同的环境和相同天线位置(用于比较不同的频段)。

 

 image.png

图3-13 第二张图显示了5 GHz NLoS城市宏蜂窝场景的功率时延分布。图中显示了两种分布:直接测量分布(上面颜色较浅)和基于超分辨估计的分布(下面颜色较深)。第一张图是从基站角度看估计平面波的传播方向,其中三角符号表示终端的方向

比如,已经发现带宽相等的要求非常重要,以避免得出频率增加、时延扩展减少的谬论。针对高频毫米波波段的一个基本问题是,在毫米波有很宽的频带可以使用,因此测量带宽相当宽。图3-14展示了分析中需要使用均衡带宽,图中使用了低于主峰值20 dB的动态范围来确定RMS时延扩展。所用的不同带宽对时延扩展的影响相当大,对于2 GHz带宽,时延是7 ns,对于80 MHz带宽,时延是28 ns。需要均衡带宽的原因是,任何强的离散多径分量经过解析都会有一个峰值功率与所用带宽成正比,而对于非解析分量,无论带宽如何都保持恒定。因此当通常使用一个低于主峰的固定动态功率范围进行分析时,使用不同带宽所带来的差异是很大的。

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