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基于時滯相關多普勒概率密度函數的車-車散射信道研究
近年來,智能交通系統的發展吸引了科研界的關注。無線車-車通信系統是智能交通系統發展必不可少的部分,因為它們可以有效地分配傳感器數據來避免碰撞和優化交通流。深入了解無線車-車通信信道是發展高效穩定通訊系統的重要先決條件,因為無線車-車通信信道能提供快速的信息查詢,因此精確的信道模型可以現實的方式重新定義車-車通信行為。根據建立通信模型方法的不同可以將模型分為3類:確定性模型、隨機模型和幾何式隨機模型。
介紹了時滯相關多普勒概率密度函數在車-車通信中的應用。車-車通信的早期測量已經被證實是不穩定的,其違背了廣義平穩性和信道不相關散射假設,同時給建模帶來了挑戰。提出了一種基于幾何的隨機建模法,以應對車-車通信的不平穩性。為了達到這個目的,通過時滯相關多普勒概率函數可以實現任意階次的導出,假設散射隨機分布在位于橢圓焦點的2個車上,則所提出的方法允許減小結果的維度,顯著簡化了時滯相關多普勒概率函數的車-車通信傳播環境,而且可以全面地分析計算結果。通過結合時滯相關多普勒概率函數的計算,獲得了延遲聯合概率函數和多普勒概率函數。聯合概率函數可以用于廣義局部散射函數。提出的這種建模方法非常簡單且又具有可伸縮性和很好的準確性,其可以在不同的車輛場景中應用。本模型獲得的結果與先前報告中的數據有很好的一致性。
刊名:Antennas and Propagation(英)
刊期:2014年第62期
作者:Michael Walter et al
編譯:郭大磊