带你读《5G大规模天线增强技术》——2.4.8 小尺度计算增强(2)

简介: 带你读《5G大规模天线增强技术》——2.4.8 小尺度计算增强(2)

TR 38.901的遮挡模型包括遮挡模型A和遮挡模型B。

(1)遮挡模型A

遮挡模型A采用随机模型来模拟人体和物体的阻挡,通过以下步骤实现。

步骤a:确定遮挡体的数量。

在中心角、水平角和垂直角等方面,围绕UT产生多个二维(2D)角遮挡区域。它包括一个自遮挡区域和4个非自遮挡区域k。对于某些情形(如更高的遮挡密度),这些区域可以发生变化。

请注意,模型的自遮挡分量对于捕捉人体遮挡的影响非常重要。

步骤b:产生遮挡物的位置和尺寸。


image.png

image.png

image.png

image.png

image.png

image.png

image.png

2)遮挡模型B


模型B采用几何模型来获得人和测量物之间的遮挡。

步骤a:确定遮挡物。

配置k个遮挡物,每个建模放置于仿真地图中的矩形屏幕,它们位于仿真地图中

image.png

image.png

image.png

image.png

image.png


对于多个屏幕,可以算出每个屏幕的衰减值,并将它们的衰减值相加得到总的损失值。遮挡模型B在时间、频率和空间上是一致的,并且更适用于具有任意指定的阻塞密度的仿真。


image.png

2-27 遮挡物、接收者、发送者的几何关系

5.多频点建模


多频点(共站址不同载波)系统的仿真,需要考虑频点之间的频率相关性。与频率有关的参数包括天线辐射方向图、天线阵列的拓扑。另外,不同频点的带宽配置也可不同。每个频点分别生成相应的信道。


此小节将描述如何生成不同频点的具有相关性的参数。2.4.12.4.7节的步骤应按照以下步骤修改。


步骤1中生成的参数对于所有频率都相同,除了天线模式、数组几何形状、系统中心频率和带宽。

步骤2中生成的传播条件对于所有频率均相同。注意,由于频率相关函数,软LOS状态可能不同。

步骤4中生成的参数对于所有频率都是相同的,除了一些与频率相关的缩放比例 , 如 时 延 扩 展 和 角 扩 展 相 关 的 LSP 表 。 设 x 是 从 高 斯 分 布 中 抽 取 的 随 机 变 量

image.png

image.png

image.png

image.png

image.png

对每个感兴趣的频点重复步骤6~步骤7,对所有频率重复使用步骤5的时延和角度。

6.地面反射模型


有些场景既存在LOS径,也存在一条明显的地面反射径,如图2-28所示。

image.png

2-28 地面反射示意图

对于有地面反射的情况,公式2-59需要用公式(2-82)代替。

image.png

image.png

这里,fc为中心频率,单位为Hz

2-24给出了一些材料的属性[14]

image.png

7.双移动


为了支持发射侧与接收侧双移动或散射体移动的模拟,2.4.7节步骤11的多普勒频

率分量应更新如下。

对于LOS的路径,多普勒频率为


image.png

image.png

8.绝对到达时间


由2.4.7节生成的信道对应的时延都对第一个簇的时延进行了归一化,即所有簇的时延都减去了第一个簇的时延,这个操作相当于对频域信道整体进行了一个常数的相位旋转,不会影响最终的仿真结果。但在实际的传输中,信号从基站传输到用户需要一定的时间,而2.4.7节并没有考虑这部分的时延,但有的研究需要测量基站到用户的距离,如定位,所以需要了解信道中建模传播时间。对于NLOS,可以用公式(2-94)替换公式2-58

image.png

这里,d3D表示基站和用户的3D距离;表示NLOS簇相对LOS距离的额外传播距离,建模为对数正态分布。室内工厂环境的取值如表2-25所示。

image.png

相关文章
|
1月前
|
物联网 5G 智能硬件
介绍频段、带宽、频率、调制、解调等基础术语,以及Wi-Fi、蓝牙、ZigBee、UWB、LTE、5G等常见无线通信技术
在无线通信领域,专业术语是理解技术的关键。本文详细介绍了频段、带宽、频率、调制、解调等基础术语,以及Wi-Fi、蓝牙、ZigBee、UWB、LTE、5G等常见无线通信技术,还涵盖了信号传播、信道容量、信噪比等深入概念。通过本文,你将掌握无线技术的核心知识,成为半个无线专家。
104 4
|
1月前
|
边缘计算 物联网 5G
5G小基站技术:解决室内覆盖难题
【10月更文挑战第25天】
113 5
|
1月前
|
人工智能 运维 数据挖掘
跨界融合:AI与5G技术如何共同推动数字化转型
【10月更文挑战第29天】本文探讨了人工智能(AI)与第五代移动通信技术(5G)的结合如何推动数字化转型。通过高速、低延迟的5G网络和AI的数据分析能力,两者相辅相成,实现了智能化网络运维、增强网络功能和多行业的实际应用。文中提供了网络流量预测和故障预测的示例代码,展示了技术的实际应用潜力。
48 1
|
1月前
|
运维 安全 5G
|
1月前
|
传感器 安全 物联网
5G车联网技术:智能交通的未来
【10月更文挑战第26天】
84 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
|
1月前
|
监控 自动驾驶 机器人
5G技术在智能制造中的融合应用
5G技术在智能制造中的融合应用
49 0
|
2月前
|
自动驾驶 5G
5G技术中的时分双工(TDD)与频分双工(FDD)的应用区别
5G技术中的时分双工(TDD)与频分双工(FDD)的应用区别
559 63
|
1月前
|
传感器 监控 自动驾驶
|
1月前
|
安全 自动驾驶 物联网
5G技术概览:开启万物互联新时代
【10月更文挑战第23天】
93 1