[发明专利]车联网双重非平稳信道模型

说明书

本发明提出了一个车载信道模型，可在车联网的快时变和双选择性的场景下，通过路径的生灭过程和生成具有相关性的抽头，联合建模车联网信道中时域和频域的双重非平稳特性，为车载系统仿真和分析提供了一个真实可靠的信道模型。该方案命名为基于车联网场景双重非平稳信道建模方案(Vehicular Scenario Based Double Non‑stationary Channel Modeling Scheme，VDNCM)。在本发明中，根据传统的车载信道模型建模步骤，进一步建模了各路径随时间的生灭和具有不同时延的抽头间的相关性，从而完成了车载信道的双重非平稳建模。此方案能够模拟车载信道中四个重要的特性，即时域和频域非平稳特性，视距分量的存在，丰富的多普勒特性。

技术领域

本发明属于无线通信领域，具体涉及一个车联网场景下联合考虑双重非平稳的信道模型，可以为今后的车载系统的仿真与分析提供一个真实可靠的信道模型。

背景技术：

随着智能交通系统与车辆自组织网络研究的迅速发展，对车载通信信道的研究的热度也日益提升。车载通信具体是指在智能交通系统、传感器网络技术发展基础上，在车辆上应用先进的无线通信技术，实现交通高度信息化、智能化的手段。所谓车车(vehicle-to-vehicle)通信，即车对车的信息交换，是未来智能交通运输系统的关键技术之一。它使得车与车之间能够通信，实时获得一系列的交通信息，从而带来了诸多优势。进一步而言，由于车车通信信道是车载通信的基础，所以必须设计出有效的车载信道才能满足车载通信的要求。

然而，车车通信由于具有车辆高速行驶、移动区域受限等特点，其信道与传统蜂窝系统信道有着显著差别。具体而言，车载信道的传输环境与蜂窝网络最大的不同在于：在车载信道中，接收端与发射端都在移动，从而二者附近都可能存在有大量散射体，且散射体可能也在移动中。另外，接收端和发射端的高度都较低，尽管传播距离不长，直射径(line ofsight，直射路径)仍更易受阻，故要被合理地建模。因此，设计出有效的车载信道具有一定的难度和重大的意义。

根据建模方法的不同，车载信道模型可以被分为基于几何的确定模型(geometry-based deterministic models，GBDMs)和统计模型，后者可以进一步分为非几何统计模型(non-geometrical stochastic models，NGSMs)和基于几何的统计模型(geometry-basedstochastic models，GBSMs)。由于NGSMs具有较低的复杂度和较高的准确性，因此，NGSMs的建模方法被广泛地使用于车载信道建模。

在车载信道中，由于更恶劣的时延扩展和多普勒扩展特性，以及非平稳特性的作用，多径分量往往呈现出深度衰落现象。其次，信道的非平稳特性是因为发射机和接收机和一些有效散射体都是移动的，且发射器和接收器两者的全向天线在相对低的高度。另外，由于车车通信距离不长，直射路径分量经常存在。最后，大量实测结果表明，每个抽头具有不同多普勒频谱的子路径，包含丰富的多普勒特性。

但是，现有的工作很少还没有一个车载NGSM信道模型可以完整地描述上述四个车载信道特性，并重点建模车联网的双重非平稳特性，即时域和频域非平稳特性。

发明内容：

本发明提出了一个NGSM车载信道模型，该模型可联合建模车联网信道中时域和频域的双重非平稳特性，为车载系统仿真和分析提供了一个真实可靠的信道模型。该方案命名为基于车联网场景双重非平稳信道建模方案(Vehicular Scenario Based Double Non-stationary Channel Modeling Scheme，VDNCM)。本发明包含以下步骤：

1)生成幅度服从威布尔分布，相位服从非均匀分布的抽头，并进一步建模各抽头间的相关性；

2)利用生灭过程，建模抽头中不同路径随着时间变化的出现和产生；

3)假设不同的抽头具有不同的时间相关性，并进一步建模了这些抽头在幅度和相位上的复杂相关性；