3D massive MIMO channel model for high-speed railway wireless communication

Citation Author(s):
Chengjian
Liao
Submitted by:
Chengjian Liao
Last updated:
Mon, 04/20/2020 - 01:20
DOI:
10.21227/j6f9-7233
License:
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Abstract 

In the fifth generation (5G) wireless communication, high-speed railway (HSR) communication is one of the most challenging scenarios. By adopting massive multi-input multi-output (mMIMO) technology in HSR communication, the design of the underlying communication system becomes more challenging. Some new channel characteristics must be studied, such as non-stationarity in space, time and frequency domains. In this paper, two models are established for the two states of HSR at rest or in motion. When the train is stationary, a three-dimensional (3D) stationary channel model based on the single-ring distribution of the scatterers is established for a uniform planar array in a stable propagation scene. When the train is moving, in order to describe the non-stationary characteristics of the channel, a geometric random non-stationary channel model based on a cylinder scattering model is established by introducing the birth and death process of the propagation path and time-varying characteristics of the channel parameters. Moreover, a time evolution algorithm for time-varying channel parameters is proposed, and a modularization study of key parameter update algorithms is conducted, including the geographical location parameters of the transceiver and the scatterer, the number of effective propagation paths, and the delay. Finally, the antenna array response and spatial correlation matrix are derived for the proposed 3D channel model. The influence of the number of antennas on beam directivity is mainly studied, also the influences 的参数,如散射体分布半径,天线高度,方位角,以及天线元件间隔上的相关矩阵的特征值 进行了分析。

Instructions: 

随着信息全球化的飞速发展,无线通信已经渗透到人们生活的方方面面。预计到2020年,将出现具有超高用户体验数据速率,超高连接密度和超高功率的第五代(5G)无线通信系统[1] 。作为5G通信的典型应用场景,近年来,高速铁路 (HSR) 通信场景受到了广泛的关注。大量的HSR  用户需要大量的通信数据,这远远超过了当前HSR  通信系统的容量。 高铁    无线通信系统还面临各种挑战,例如频繁的切换,较大的d oppler频移以及迅速经历的不同情况[2-5] 。 

为了解决上述问题,将高密度多输入多输出(mMIMO )技术引入到HSR系统中[ m ] ,该技术可以通过深度挖掘无线空间维资源来获得分集增益,复用增益和功率增益[ 6 ] ,[ 7] 。在具有mMIMO的HSR系统中,可以极大地提高无线通信链路的传输容量和通信质量,并且 还可以克服传统网络架构对HSR 带来的一些挑战[8] 。    因为,HSR中的列车速度非常快,并且在配置mMIMO后天线尺寸显着增加。结果,无线信道传播环境变得极其复杂。对于 具有m MIMO 的未来HSR 通信系统的设计,性能评估和测试,准确有效的信道模型至关重要[9],[10] 。 

在开放文献中, 已经提出并分析了各种HSR 信道模型以描述各种HSR  通信场景。在[ 11 ]中,提供了确定性的射线追踪HSR  通道模型来模拟HSR  隧道通道,并且研究了诸如频率选择性和多普勒扩展等几种通道特性。在[ 12 ]中,一个三维(3D)确定性射线追踪HSR  给出了隧道通道模型。在构建信道模型时,考虑了两列火车相遇时的在[ 13 ]中,提出了一种用于高铁的方法。多普勒频移和延迟。光线跟踪通道模型通过合并大量的通道信息而具有较高的精度,但同时也会导致较高的计算复杂度。 MIMO信道的基于二维(2D)非平稳几何的随机模型(GBSM)。分析了时变小衰落信道的统计特性,例如自相关函数(ACF),空间相互作用相关函数(CCF)和局部散射函数(LSF)。在[ 14 ]和[1 5 ]中,高铁 研究了隧道场景的通道模型。      在[1 6 ]中, 基于实测数据,提出了一种基于几何的高速铁路高铁随机堆积模型。随机几何参数用于描述聚类的时间演化。以上所有模型都集中在HSR  信道上,而不考虑m MIMO技术。 

为了满足对HSR通信不断增长的需求,HSR通信系统已经有一些新兴的5G技术,例如mMIMO技术,以提高网络容量和通信互连的可靠性。在[ 17 ]中, 研究了HSR 通信中m MIMO 的性能分析。讨论了列车速度,ķ因子和信噪比(SNR)的影响。表明米MIMO可以技术应用于高铁 通信以提高通信链路的可靠性。为了准确地表征HSR mMIMO信道,我们假设散射体分布在圆柱体上,并建立反映通信过程的时变特性的几何随机非平稳信道模型。我们提出了一种计算信道参数随时间变化的方法,研究了3D固定信道模型的空间相关特性,为高铁无线通信系统的研究和性能验证提供了理论依据。