寬帶車輛到車輛MIMO通信系統(tǒng)性能研究

李亦天 梁曉林 張蕊 李博晗 趙雄文,

(1. 華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院,北京 102206;2. 河北大學(xué)電子信息工程學(xué)院,保定 071002;3. 中國(guó)電波傳播研究所 電波環(huán)境特性及?；夹g(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,青島 266107;4. 北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院,北京 100876)

引 言

車輛到車輛(Vehicle-to-Vehicle, V2V)通信因能提高車輛運(yùn)輸?shù)陌踩院捅憷訹1-3]而受到廣泛關(guān)注. 在傳統(tǒng)的蜂窩通信系統(tǒng)中,基站的位置固定且其天線較高,僅終端在移動(dòng). 而在V2V通信系統(tǒng)中,收發(fā)終端的天線掛高較低且均處于移動(dòng)狀態(tài),收發(fā)終端的同時(shí)運(yùn)動(dòng)會(huì)引起信道傳輸質(zhì)量的惡化. 文獻(xiàn)[4-10]提出了基于幾何的V2V信道模型.文獻(xiàn)[4]給出了二維(Two-Dimensional, 2D)雙環(huán)模型,并研究了窄帶V2V 多輸入多輸出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雙環(huán)信道模型的統(tǒng)計(jì)特征.文獻(xiàn)[5]開(kāi)展了在視距(Line-of-Sight, LOS)場(chǎng)景下包含一次散射和二次散射分量的雙環(huán)模型的窄帶信道特性研究. 文獻(xiàn)[6-7]將窄帶雙環(huán)模型推廣到寬帶,文獻(xiàn)[6]中雖然增加了時(shí)延維度,但著重于復(fù)雜數(shù)學(xué)推導(dǎo),最終還是研究信道相關(guān)性和多普勒等窄帶特性,文獻(xiàn)[7]避免了文獻(xiàn)[6]中復(fù)雜的解析推導(dǎo),建立頻率選擇性衰落信道的參考模型和仿真模型,并將載頻帶寬引入信道模型中,構(gòu)建信道矩陣并實(shí)現(xiàn)信道仿真,以此來(lái)研究信道統(tǒng)計(jì)參數(shù)和特征函數(shù). 文獻(xiàn)[8]給出了V2V信道三維(Three-Dimensional, 3D)雙圓柱體模型,研究了其窄帶信道的統(tǒng)計(jì)特征,結(jié)果表明收發(fā)天線的陣列間隔和收發(fā)終端周圍散射體的分散程度均會(huì)對(duì)信道特性產(chǎn)生影響. 文獻(xiàn)[9]將窄帶雙圓柱體信道模型推廣到寬帶,并分析了LOS和非視距(Non-LOS, NLOS)場(chǎng)景下信道的一階、二階統(tǒng)計(jì)特性. 文獻(xiàn)[10]基于雙圓柱體多環(huán)寬帶信道模型研究了在LOS和NLOS場(chǎng)景下的時(shí)間平均功率延遲分布、均方根延遲擴(kuò)展和均方根多普勒擴(kuò)展等寬帶特性. 文獻(xiàn)[11-17]開(kāi)展了V2V通信系統(tǒng)的性能研究. 文獻(xiàn)[11]研究車載無(wú)線接入環(huán)境(Wireless Access in Vehicular Environments, WAVE)中智能交通系統(tǒng)物理層的性能,多個(gè)接收天線的使用可以顯著提高系統(tǒng)性能. 文獻(xiàn)[12]研究傳統(tǒng)的抽頭延遲線模型對(duì)采用LTE標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)的V2V通信系統(tǒng)性能的影響,假定抽頭的幅度服從Weibull分布. 文獻(xiàn)[13]基于2.4 GHz頻段高速公路環(huán)境實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),開(kāi)展V2V通信系統(tǒng)性能的研究,測(cè)試系統(tǒng)采用了直接序列擴(kuò)頻(Direct Sequence Spread Spectrum, DSSS)技術(shù). 文獻(xiàn)[14]研究雙環(huán)和多個(gè)共焦點(diǎn)橢圓組成的窄帶信道模型對(duì)通信系統(tǒng)性能的影響,針對(duì)V2V通信系統(tǒng)高度動(dòng)態(tài)性引起的碼間干擾(Inter Carrier Interference, ICI)提出一個(gè)新的ICI消除方案. 文獻(xiàn)[15]研究了采用矩形模型、隧道模型、街道模型和曲線模型的寬帶通信系統(tǒng)的性能,但只考慮了一次散射. 文獻(xiàn)[16]研究了3D V2V MIMO信道模型對(duì)窄帶空間調(diào)制系統(tǒng)性能的影響,且包含復(fù)雜的解析推導(dǎo). 文獻(xiàn)[17]比較了多用戶MIMO 空-時(shí)區(qū)塊編碼(Space-Time Block Coding, STBC)通信系統(tǒng)和多用戶MIMO 正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)通信系統(tǒng)的性能,結(jié)果表明MIMO-OFDM通信系統(tǒng)的性能比MIMO-STBC系統(tǒng)好.

本文基于文獻(xiàn)[7]提出的2D寬帶雙環(huán)信道模型和文獻(xiàn)[10]提出的3D寬帶雙圓柱體信道模型,通過(guò)對(duì)V2V物理層鏈路仿真,研究在LOS和NLOS場(chǎng)景下,收發(fā)終端的移動(dòng)速度、收發(fā)端天線陣元間隔不同時(shí)采用2D和3D信道模型的寬帶V2V MIMO通信系統(tǒng)的誤碼率 (Bit Error Rate, BER)和信道容量. 寬帶V2V通信系統(tǒng)的仿真過(guò)程采用了長(zhǎng)期演進(jìn) (Long Term Evolution, LTE)的兩個(gè)關(guān)鍵技術(shù)空-頻區(qū)塊編碼(Space-Frequency Block Coding, SFBC)和OFDM技術(shù). 和現(xiàn)有文獻(xiàn)工作相比較,本文基于實(shí)現(xiàn)的寬帶V2V信道仿真矩陣和先進(jìn)的LTE物理層技術(shù)開(kāi)展V2V通信系統(tǒng)性能研究,避免了基于2D和3D信道散射模型復(fù)雜解析解的推導(dǎo),結(jié)論更具普適性.

1 信道模型

1.1 3D雙圓柱體信道模型

在LOS場(chǎng)景下,寬帶MIMO雙圓柱體模型的信道沖激響應(yīng)(Channel Impulse Response, CIR)可以表示為

(1)

在NLOS場(chǎng)景下,寬帶MIMO雙圓柱體模型的CIR可以表示為

(2)

圖1 3D雙圓柱體信道模型[10]

1.2 2D雙環(huán)信道模型

在LOS場(chǎng)景下,寬帶MIMO雙環(huán)模型的CIR可以表示為

(3)

在NLOS場(chǎng)景下,寬帶MIMO雙環(huán)模型的CIR可以表示為

(4)

圖2 2D雙環(huán)散射模型[7]

雙圓柱體和雙環(huán)散射模型的寬帶信道增益矩陣可以表示為H(t,τ)=[hpq(t,τ)]MR×MT(p=1,…,MR,q=1,…,MT).

1.3 空時(shí)相關(guān)函數(shù) (Space-Time Correlation Func- tion, STCF)

信道復(fù)增益hpq(t)和hp′q′(t)間的歸一化空時(shí)相關(guān)函數(shù)[9]可以定義為

(5)

(6)

1.4 信道容量

MT個(gè)發(fā)射天線和MR個(gè)接收天線的MIMO信道的信道容量[7]計(jì)算公式為

(7)

(8)

式中:(·)H表示共軛轉(zhuǎn)置;h為信道沖激響應(yīng);B為信道相關(guān)矩陣;RSN為信噪比.

2 寬帶V2V通信系統(tǒng)仿真

2.1 空-頻區(qū)塊編碼(SFBC)

圖3 空-頻區(qū)塊編碼

2.2 BER計(jì)算的仿真流程

本文對(duì)寬帶V2V MIMO通信系統(tǒng)BER計(jì)算的仿真流程如圖4所示. 隨機(jī)數(shù)發(fā)生器產(chǎn)生0,1等概的二進(jìn)制隨機(jī)序列,經(jīng)過(guò)1/3碼率的Turbo編碼后,傳輸信息流a(k)經(jīng)過(guò)SFBC編碼形成2個(gè)信息子流ci(k)(i=1,2). 這2個(gè)子流由兩個(gè)天線發(fā)射,經(jīng)OFDM調(diào)制后生成OFDM時(shí)域信號(hào),由式(1)～(4)計(jì)算信道CIR的MIMO信道后被2個(gè)接收天線接收. 通過(guò)MIMO信道后的信息流經(jīng)過(guò)OFDM接收端、基于SFBC的發(fā)射分集接收、Turbo解碼輸出二進(jìn)制隨機(jī)序列. 比較輸出序列和二進(jìn)制隨機(jī)輸入序列可以計(jì)算得到寬帶V2V MIMO通信系統(tǒng)的BER.

圖4 BER仿真流程

MIMO信道中,分別具有MT和MR個(gè)全向發(fā)射和接收天線陣元的寬帶V2V衰落信道的輸入輸出關(guān)系[18]可以表示為

(9)

式中:H(t,τ)=[hpq(t,τ)]k×L是復(fù)傳輸矩陣;k表示一個(gè)天線上傳輸?shù)谋忍財(cái)?shù)目;L為路徑延遲數(shù).

3D雙圓柱體和2D雙環(huán)信道模型的H(t,τ)的計(jì)算方法在公式(1)～(4)中給出.s(p)(t)=[s1(t)s2(t)…sn(t)]T,r(q)(t)=[r1(t)r2(t)…rn(t)]T(p=1,…,MR,q=1,…,MT) 分別為發(fā)射信號(hào)和接收信號(hào),n(t)=[n1(t)n2(t)…nn(t)]T為加性高斯白噪聲,(·)T表示轉(zhuǎn)置.

3 仿真結(jié)果和分析

本節(jié)基于2D雙環(huán)和3D雙柱體幾何散射模型進(jìn)行了室外寬帶V2V MIMO系統(tǒng)性能仿真研究. 寬帶MIMO雙環(huán)和雙圓柱體信道模型的仿真參數(shù)設(shè)置如下:載波頻率fc=5.9 GHz,帶寬B=100 MHz,MT=MR=2,M=20,N=40,D=1 200 m,RT=RR=40 m,θT=θR=0°,γT=γR=90°,ηSBT=0.4,ηSBR=0.4,ηDB=0.2, 3D雙圓柱信道模型中ψT=ψR(shí)=20°,2D雙環(huán)信道模型中ψT=ψR(shí)=0°,其他參數(shù)設(shè)置參照文獻(xiàn)[7]和[10]. 為了保證對(duì)比的公平性,2D模型中收發(fā)端分別對(duì)應(yīng)一個(gè)散射圓環(huán),3D模型中收發(fā)端分別對(duì)應(yīng)一個(gè)散射圓柱體. 采用1/3碼率的Turbo編碼,OFDM子載波的調(diào)制方式采用QPSK調(diào)制,快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform, FFT)/快速傅里葉逆變換(Inverse Fast Fourier Transform, IFFT)大小為2 048.仿真循環(huán)次數(shù)為5 000次.

3.1 收發(fā)終端移動(dòng)速度不同時(shí)的STCF、BER和信道容量

圖5和6分別給出了在LOS和NLOS場(chǎng)景下,收發(fā)終端的移動(dòng)速度不同時(shí)2D雙環(huán)和3D雙圓柱體信道模型的STCF和采用這兩個(gè)模型的寬帶V2V通信系統(tǒng)的BER,我們針對(duì)兩種情形進(jìn)行分析:1)收發(fā)終端的移動(dòng)速度為vT=vR=10 m/s;2)收發(fā)終端的移動(dòng)速度為vT=vR=30 m/s. 從圖5可以看出,時(shí)間間隔相同的情況下,3D雙圓柱體模型的STCF小于2D雙環(huán)模型的STCF,LOS場(chǎng)景下的STCF大于NLOS場(chǎng)景下的STCF. 從圖6可以看出,在LOS和NLOS場(chǎng)景下,隨著收發(fā)端移動(dòng)速度的增加,通信系統(tǒng)的BER均升高,即通信系統(tǒng)性能變差. 究其原因,收發(fā)端的移動(dòng)速度越大,信號(hào)衰減就越快,信號(hào)強(qiáng)度低于閾值的概率就越大,通信系統(tǒng)的BER就越高.

(a) LOS

(b) NLOS圖5 終端移動(dòng)速度不同時(shí)2D和3D信道模型STCF

(a) LOS

(b) NLOS圖6 終端移動(dòng)速度不同時(shí)2D和3D信道模型BER

圖7給出了LOS場(chǎng)景和NLOS場(chǎng)景下2D雙環(huán)信道模型和3D雙圓柱體信道模型當(dāng)Tx和Rx的移動(dòng)速度不同時(shí)的信道容量.顯然,采用2D和3D信道模型的MIMO信道的信道容量均隨Tx和Rx移動(dòng)速度的增大而減小. 這主要是因?yàn)樾诺廊萘颗cSTCF有關(guān),即收發(fā)端移動(dòng)越快,STCF收斂越快,信道容量越小. 當(dāng)信噪比為30 dB時(shí),NLOS路徑下的信道容量比LOS路徑下的信道容量低約1 bit/(s·Hz).

(a) LOS

(b) NLOS圖7 終端移動(dòng)速度不同時(shí)2D和3D信道模型的信道容量

此外,從圖6和7還可以看出,Tx和Rx的移動(dòng)速度不同時(shí),在同等條件下,基于3D雙圓柱體模型的通信系統(tǒng)的BER比基于2D雙環(huán)模型的通信系統(tǒng)的BER低,并且采用3D模型的MIMO信道的信道容量比采用2D模型的MIMO信道的信道容量大. 無(wú)論寬帶V2V通信系統(tǒng)基于2D雙環(huán)模型還是3D雙圓柱體模型,NLOS場(chǎng)景的BER在信噪比相同的情況下均大于LOS場(chǎng)景的BER,且NLOS場(chǎng)景下信道模型的信道容量小于LOS場(chǎng)景下信道模型的信道容量. 這主要是因?yàn)?D模型相較于2D模型增加了空間垂直維度,因而空間相關(guān)性小. NLOS場(chǎng)景下信號(hào)的路徑損耗大于LOS場(chǎng)景,故盡管信道不同衰落包絡(luò)間的相關(guān)性在LOS場(chǎng)景下比NLOS場(chǎng)景下大,在其他條件相同的情況下,NLOS場(chǎng)景下通信系統(tǒng)的BER仍大于LOS場(chǎng)景下通信系統(tǒng)的BER,并且NLOS場(chǎng)景下信道模型的信道容量小于LOS場(chǎng)景下的信道容量. 由于真實(shí)的信道環(huán)境包含空間維度,故3D雙圓柱體模型比2D雙環(huán)模型更能體現(xiàn)真實(shí)信道.

3.2 收發(fā)終端移動(dòng)速度不同時(shí)的STCF、BER和信道容量

圖8和9分別給出了在LOS和NLOS場(chǎng)景下,收發(fā)端的天線間隔不同時(shí),2D雙環(huán)和3D雙圓柱體信道模型的STCF和采用這兩個(gè)模型的通信系統(tǒng)的BER,我們對(duì)δT=δR=0.5λ(λ為傳播信號(hào)的波長(zhǎng))和δT=δR=2λ兩種情況進(jìn)行分析. 從圖8同樣可以看出,時(shí)間間隔相同的情況下,3D雙圓柱體模型的STCF小于2D雙環(huán)模型的STCF,LOS場(chǎng)景下的STCF大于NLOS場(chǎng)景下的STCF. 從圖9可以看出,在LOS和NLOS場(chǎng)景下,基于2D和3D信道模型的寬帶V2V通信系統(tǒng)在天線間隔取δT=δR=2λ時(shí)的BER均比δT=δR=0.5λ時(shí)低,即天線間隔越大,通信系統(tǒng)的性能越好. 究其原因是,隨著收發(fā)端天線的天線陣元間隔增大,信號(hào)衰減變慢,MIMO信道不同衰落包絡(luò)間的相關(guān)性減小,通信系統(tǒng)的BER降低.

(a) LOS

(b) NLOS圖8 收發(fā)端天線陣元間隔不同時(shí)2D和3D信道模型的STCF

(a) LOS

(b) NLOS圖9 收發(fā)端天線陣元間隔不同時(shí)2D和3D信道模型的BER

圖10給出了LOS場(chǎng)景和NLOS場(chǎng)景下2D雙環(huán)信道模型和3D雙圓柱體信道模型在收發(fā)端天線的天線陣元間隔不同時(shí)的信道容量.可以看出,天線陣元間隔越大,采用2D和3D模型的MIMO信道的信道容量越大. 同樣地,這個(gè)仿真結(jié)果驗(yàn)證了信道容量與STCF有關(guān),信道容量隨STCF的增大而減小. 當(dāng)信噪比為30 dB時(shí),NLOS路徑下的信道容量比LOS路徑下的信道容量低約0.5 bit/(s·Hz).

此外,從圖9和10也可看出,收發(fā)端天線陣元間隔不同時(shí),在同等條件下,基于3D雙圓柱體模型的通信系統(tǒng)的BER比基于2D雙環(huán)模型的通信系統(tǒng)的BER低,而且采用3D模型的MIMO信道的信道容量比采用2D模型的MIMO信道的信道容量大. 無(wú)論寬帶V2V通信系統(tǒng)基于2D雙環(huán)模型還是3D雙圓柱體模型,NLOS場(chǎng)景的BER在信噪比相同的情況下均大于LOS場(chǎng)景的BER,NLOS場(chǎng)景下信道模型的信道容量均小于LOS場(chǎng)景下信道模型的信道容量.

(a) LOS

(b) NLOS圖10 收發(fā)端天線陣元間隔不同時(shí)2D和3D信道模型的信道容量

4 結(jié) 論

本文基于2D雙環(huán)和3D雙圓柱體幾何信道散射模型,研究了在LOS和NLOS場(chǎng)景下,當(dāng)收到終端移動(dòng)速度不同和收發(fā)端天線陣元間隔不同時(shí)寬帶MIMO V2V通信系統(tǒng)的BER和信道容量. 結(jié)果表明:隨著收發(fā)終端移動(dòng)速度增大,信號(hào)衰減加快,寬帶MIMO V2V通信系統(tǒng)的BER增大;隨著收發(fā)端天線陣元間隔的增大,MIMO信道的相關(guān)性減小,通信系統(tǒng)的BER減小,MIMO信道的信道容量增大. 信道的相關(guān)性在LOS場(chǎng)景下比NLOS場(chǎng)景下大,在本文其它仿真條件相同的情況下,NLOS場(chǎng)景的BER仍大于LOS場(chǎng)景的BER,且NLOS場(chǎng)景下的信道容量小于LOS場(chǎng)景下信道模型的信道容量. 此外,3D雙圓柱體模型和2D雙環(huán)模型相比增加了空間垂直維度,在本文仿真條件下,信道的STCF減小,采用3D信道模型的系統(tǒng)的BER比采用2D的BER低,并且在3D散射模型下MIMO系統(tǒng)的信道容量比2D模型的信道容量大. 本文結(jié)果有待實(shí)驗(yàn)的進(jìn)一步驗(yàn)證.

[1] AGIC A G. Impact of moving scatterers on vehicle-to-vehicle narrow-band channel characteristics[J]. IEEE transactions on vehicular technology, 2014, 63(7): 3094-3106.

[2] KOJIMA F, HARADA H, FUJISE M. Inter-vehicle communication network with an autonomous relay access scheme[J]. IEICE transactions on communications, 2001, E84-B(3): 566-575.

[3] LAKKAVALLI S, NEGI A, SINGH S. Stretchable architectures for next generation cellular networks[C]//Proceedings of the International Symposium on Advanced Radio Technologies. Colorado, March 4-7, 2003: 59-66.

[4] PATZOLD M, HOGSTAD B O, YOUSSEF N. Modeling, analysis, and simulation of MIMO mobile-to-mobile fading channels[J]. IEEE transactions on wireless communications, 2008, 7(2): 510-520.

[5] ZAJIC A G, STUBER G L. Space-time correlated mobile-to-mobile channels: modelling and simulation [J]. IEEE transactions on vehicular technology, 2008, 57(2): 715-726.

[6] MA Y, PATZOLD M. Wideband two-ring MIMO channel models for mobile-to-mobile communications[C]//10th International Symposium on Wireless Personal Multimedia Communications. Jaipur, December, 2007: 380-384.

[7] ZHAO X W, LIANG X L, LI S, et al. Mobile-to-mobile wideband MIMO channel realization by using a two-ring geometry-based stochastic scattering model[J]. Wireless personal communications, 2015, 84(4): 2445-2465.

[8] ZAJIC A G, STUBER G L. Three-dimensional modeling, simulation, and capacity analysis of space-time correlated mobile-to-mobile channels [J]. IEEE transactions on vehicular technology, 2008, 57(4): 2042-2054.

[9] ZAJIC A G, STUBER G L. Three-dimensional modeling and simulation of wideband MIMO mobile-to-mobile channels[J]. IEEE transactions on wireless communications, 2009, 8(3): 1260-1274.

[10] ZHAO X W, LIANG X L, LI S, et al. Two-cylinder and multi-ring GBSSM for realizing and modeling of vehicle-to-vehicle wideband MIMO channels[J]. IEEE transactions on intelligent transportation systems,

2016, 17(10):2787-2799.

[11] IVAN I, BESNIER P, CRUSSIERE M, et al. Physical layer performance analysis of V2V communications in high velocity context[C]//9th International Conference on Intelligent Transport Systems Telecommunications. Lille, October, 2009:409-414.

[12] MATOLAK D W, WU Q, SANCHEZ J J S, et al. Performance of LTE in vehicle-to-vehicle channels[C]//2011 IEEE Vehicular Technology Conference. San Francisco, September 5-8, 2011:1-4.

[13] MARUM G A, INGRAM M A. A BER-based partitioned model for a 2.4 GHz vehicle-to-vehicle expressway channel[J]. Wireless personal communications, 2006, 37(3): 421-443.

[14]CHENG X, YAO Q, WEN M, et al. Wideband channel modeling and intercarrier interference cancellation for vehicle-to-vehicle communication systems[J]. IEEE journal on selected areas in communications, 2013, 31(9): 434-448.

[15] AVAZOV N, PATZOLD M. Performance analysis of Alamouti coded OFDM systems over wideband MIMO car-to-car channels correlated in time and space[C]//3rd International Conference on Connected Vehicles and Expo. Austria, November 3-7, 2014:1062-1067.

[16] FU Y, WANG C X, YUAN Y, et al. BER performance of spatial modulation systems under 3-D V2V MIMO channel models[J]. IEEE transactions on vehicular technology, 2016, 65(7): 5725-5730.

[17]PATTANAYAK P, TRIVEDI V K, CHAKRABORTY S, et al. BER performance of multi user scheduling for MIMO-STBC and MIMO-OFDM broadcast network with imperfect CSI[C]//2017 4th International Conference on Signal Processing and Integrated Networks (SPIN). Noida, February 2-3,1017: 66-70.

[18] ZARRINKOUB H. Understanding LTE with MATLAB: from mathematical modeling to simulation and prototyping[M]. New York: John Wiley & Sons, 2014: 152-157.