5G網絡中無人機-車輛場景非平穩信道特性分析

楊 爽，劉光敬，余紅朝

(重慶市信息通信咨詢設計院有限公司，重慶 400041)

0 引言

新型通信技術的第五代通信系統(5G)對信道建模提出了更高的要求。無線信道建模最大的挑戰是建立高效準確的信道模型，以模擬現實場景無線通信系統的所有傳播特性。近年來，無人機具有簡單、靈活、易操作等優點，在無線通信領域得到了廣泛應用，無人機對車輛信道建模研究是5G信道建模中最熱門的研究課題之一[1-5]。在無人機-車輛場景中，無人機與車輛周圍被大量的散射體包圍，且無人機與車輛的高移動性導致傳播環境在短時間內發生急劇變化，這些均使信道建模更具挑戰性和復雜性[6-9]。

大量研究表明，由于商業原因，目前無人機通常停留在較低的高度，以提供可靠通信[10-11]，因此，在信道建模時需要考慮無人機高度的影響。一方面，在開闊室外場景，收發端之間通常不存在明顯遮蔽物，視距(Line-of-Sight,LOS)傳播為主要傳輸路徑；另一方面，在室外地形復雜情況下，多路徑傳輸才能保障通信質量。此外，無人機和車輛的高移動性難免使信道在時域上長期處于非平穩狀態，換句話說，寬平穩信道這一前提已不符合無人機-車輛非平穩信道環境[12-14]。文獻[15]中基于WINNER II 信道模型，對無人機信道模型進行初步模擬，但對非平穩特性的模擬效果不太明顯。文獻[16]提出了一種無人機-無人機單圓柱幾何隨機模型，該模型對收發端無人機散射體分布使用一個同心圓柱來進行模擬，忽視了無人機散射體獨立分布的特點。文獻[17]假設散射體分布在2個規則的圓環上，且假設收發端與散射體之間的相對距離保持不變，這與實際情況不符；另外，基于高斯-馬爾科夫過程建立模型使算法復雜度較高且難以實現。文獻[18]采用雙圓柱模型對車輛-車輛通信進行建模，較好地模擬了車輛場景，但車輛環境更適合球體模擬，車輛天線高度可以簡化。

通過以上分析，本文在以往研究的基礎上，提出了一種新型無人機-車輛非平穩信道模型。具體地，采用同心圓柱體來表征無人機周圍散射體分布范圍，并采用半球體來表征車輛周圍散射體的分布，假設無人機飛行高度恒定，而飛行速度不另設限。此外，測量數據顯示，散射體會出現多次，所以，為盡量符合真實環境，本文非視距(Non-Line-of-Sight,NLOS)分量中采用二次散射徑隨機生成散射體個數。最后根據建立的信道模型對其時間自相關函數、空間互相關函數和多普勒頻譜密度進行數學推導，進一步分析新模型信道特性。

1 信道模型與信道特性分析

1.1 信道沖激響應

無人機與車輛通信在真實場景中，無人機與車輛都是移動狀態，在移動過程中，信道環境中的散射體分布是不斷變化的，信道狀態呈現非平穩特性，這里給出了無人機與車輛在城市復雜環境的通信場景圖，如圖1所示。

結合信道狀態，采用同心圓柱體來表征無人機周圍散射體分布范圍，并采用半球體來表征車輛周圍散射體的分布，明顯地，視距與非視距分量同時存在，因此，該信道幾何隨機模型如圖2所示。

表1 幾何參數定義Tab.1 Definition of geometric parameters

(1)

式中，Nl1表示總共同心圓柱面個數；Nl2表示總共同心半球面個數；τLOS表示視距時延；τ(l1,l2)表示經過l1同心圓柱面和l2同心半球面上二次散射徑時延，視距分量進一步表示為：

(2)

(3)

1.2 信道參數描述

1.2.1 LOS描述

t時刻，第k根接收天線向量和第l根發射天線向量分別描述為：

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

1.2.2 NLOS描述

t時刻，發送端第l1圓柱平面上第n1個散射體位置矢量描述為：

(10)

同理，接收端第l2圓柱平面上第n2個散射體位置矢量描述為：

(11)

(12)

(13)

1.2.3 角度參數

假設發射端和接收端的方位角和仰角分布服從二維von Mises 分布 ，其中方位角和仰角是相互獨立的。因此，聯合概率密度函數為：

(14)

1.3 信道統計特性計算

1.3.1 空時相關函數

根據信道相關函數公式，對信道是空時相關函數進行了推導，其相關函數表達為：

(15)

式中，(·)*為復共軛，將式(1)代入式(14)得視距與非視距下的信道時空相關函數為：

(16)

(17)

式中，E(·)表示期望；Ω0進一步表示為：

(18)

1.3.2 空間相關函數

將式(15)～式(17)中Δt賦為0，則上述空時相關函數可變換為如下空間互相關函數(Cross-Correlation Function，CCF):

(19)

(20)

(21)

1.3.3 時間相關函數

將δT=0和δR=0代入式(15)～式(17)，則上述空時相關函數可變換為如下時間自相關函數(Temporal Autocorrelation Function,ACF)

(22)

(23)

(24)

1.3.4 多普勒功率密度譜

多普勒功率密度譜(Doppler Power Spectral Density，DPSD)，Sl1,l2(f,t)是時域ACF的傅里葉變換，可以表示為：

(25)

2 仿真分析

為了進一步研究無人機-車輛幾何隨機信道模型的信道特性，同時驗證推導信道統計特性公式的正確性，不失一般性地，主要仿真參數(角度均采用弧度制計算)如表2所示。

表2 主要仿真參數Tab.2 Configurations of simulation parameter

(a) 不同的無人機天線仰角下的CCF變化曲線

(b) 不同的無人機方位角下的CCF變化曲線

圖4顯示了不同的時刻下的ACF變化曲線，圖4(a)表示收發端勻速運動情況下ACF變化，可以看出，勻速情況不同時刻下ACF曲線幾乎重合，驗證了勻速情況下，ACF變化較為穩定，更接近平穩。圖4(b)表示收發端加速運動情況下ACF變化，可以看出，加速情況下ACF曲線變化較為明顯，進一步驗證了勻速與加速情況下，信道環境的非平穩特性較為明顯。

(a) 收發端勻速運動情況下無人機-車輛非平穩信道ACF 絕對值

圖5對比了無人機在不同方向移動時的DPSD。可以觀察到，當無人機向車輛移動時，存在某中心頻率，在該頻率處DPSD最陡，這說明該移動方向使散射體分布更加集中。進一步地，為保障地面用戶的接收功率高于某一閾值，最好將某一區域劃定為排斥范圍，且無人機要遠離該范圍。

圖6給出了ACF數值結果和無人機測量模型的ACF結果之間的擬合情況。從結果可以看出，數值結果與實測ACF結果擬合效果良好，進而驗證了所提模型的準確性和可行性。

圖6 無人機-車輛非平穩信道在不同方向移動時的ACFFig.6 ACF when the UAV-Vehicle non-stationary channel moves in different directions

3 結束語

無人機輔助通信是6G通信的重要場景之一，學術界和工業界已驗證了使用無人機對網絡性能的提升。針對該場景，本文提出了新型非平穩信道模型，其中，無人機側和車輛側的散射體分別由同心圓柱體和半球體建模。同時，為更精準模擬真實無線傳播環境，本文考慮了非視距分量上的二次散射徑。基于所提模型，對其時間自相關函數、空間互相關函數和多普勒功率譜進行了數學推導，進一步分析了新模型信道特性。無人機信道模型在高速旋轉下的通信，目前建模較為復雜，這將是接下來的研究重點。