https://www.mdpi.com/1424-8220/16/8/1330
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5G城市微蜂窝场景的信道测量与建模
作者：Michael Peter、Richard J.Weiler、BarışGöktepe、Wilhelm Keusgen和Kei Sakaguchi
传感器2016，16（8），1330；https://doi.org/10.3390/s16081330-2016年8月20日
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摘要为了支持开发更高频带的信道模型，在德国柏林开展了60和10 GHz的多个城市微蜂窝测量活动。在本文中，对收集的数据进行了统一分析，重点是[…]阅读更多。
（本文属于《毫米波无线通信与网络》特刊）
摘要
为了支持开发更高频带的信道模型，在德国柏林开展了60和10 GHz的多个城市微蜂窝测量活动。在本文中，对收集的数据进行了统一分析，重点关注路径损耗（PL）和延迟扩展（DS）。结果表明，地面反射对衰落行为具有主要影响。对于视线条件，PL指数在60 GHz时接近自由空间传播，但在10 GHz时街道峡谷的PL指数略小（1.62）。DS显示出对场景的明显依赖性（中值在16和38 ns之间），以及对开放广场和宽阔街道峡谷的强烈距离依赖性。对于有住宅楼的狭窄街道峡谷来说，这种依赖性就不那么明显了。这种行为与互补光线跟踪模拟一致，尽管简化模型往往高估了DS。
关键词：毫米波传播；航道测深；城市微观；60 GHz信道；5G信道模型；射线追踪
1.简介
第五代（5G）移动网络将需要利用6 GHz以上的频率来提供多Gbps的数据速率，并实现各种部署场景的超高容量[1，2，3]。目标频带范围高达100 GHz[4]。早期研究已经表明毫米波用于蜂窝网络的可行性[5，6，7]，国际电信联盟（ITU-R）[8]的无线电通信部门和第三代合作伙伴计划（3GPP）[9]已经启动了5G的标准化活动。目前在改进信道模型方面投入了大量精力，因为它们对于准确评估未来部署的性能至关重要。大多数相关工作建立在最先进的基于三维（3D）几何结构的随机信道模型（GSCM）之上，该模型最近已被开发用于较低的频带。为了满足5G毫米波信道模型的要求，已经提出了新的模型特征和扩展参数表，这些模型必须支持更宽的频率范围、大天线阵列、大带宽和高移动性[10，11，12，13，14，15]。
只要不能以合理的费用获得用于各种毫米波频带的高性能电子可操纵天线，那么为其验证提供统计上可靠的测量数据[16]并包括全方位信息是非常具有挑战性的。文献中已经报道了针对10 GHz以上的蜂窝接入场景的多信道探测活动，例如在11 GHz[17]、28 GHz[18，19]、38和73 GHz[20]以及60 GHz[21]。然而，现有的数据量仍然不足以充分证实和可靠地参数化模型。目前，方向信息主要通过使用机械可操纵的定向天线连续扫描所有（相关）角度来获得[21]。由于扫描需要很长时间，因此在实践中观察点的数量是有限的。本工作中还采用了一种不同的测量方法，即将具有高测量重复率的信道测深仪与全向天线和移动接收器（RX）结合使用。它允许收集大型数据集并捕获所有多路径，即使是时变信道也是如此，其目的是在可靠的统计基础上支持信道模型的参数化和验证。全向路径损耗（PL）模型可以直接从这些数据中推导出来，它非常适合评估射线追踪（RT）工具的结果，这对于更高频率下的信道建模越来越重要[22，23]。它们能够生成具有无限动态范围的大数据集，并可以提供方向信息来补充测量。
本文分析了最近三次60和10GHz城市微蜂窝（UMi）测量活动的数据，重点是PL和延迟扩展（DS）。之所以选择这些频率，是因为它们代表6–100 GHz范围的下部和上部的采样点，因此非常适合研究频率相关性。此外，可以获得在10GHz具有足够带宽的无线电许可证，60GHz是未经许可的频带，并且可以获得合适的测量设备。为了用经验证的模拟数据补充测量结果，将结果与相同环境下内部RT工具的预测结果进行了比较。这些发现为信道特性对传播场景、距离和频率的依赖性提供了有价值的见解。所提出的建模方法和参数是从每个场景的数百万个信道观测中得出的，可用于完善5G信道模型和进行比较研究。据作者所知，到目前为止，文献中还没有报道基于如此大的数据集对60和10GHz的UMi信道进行可比较的统一分析。
第2节简要介绍了测量活动。第3节介绍RT环境。第4节介绍了对PL和DS的研究，包括模拟结果和测量结果之间的比较。结论见第5节。2.城市微细胞测量活动
为了为模型改进提供数据基础，在柏林进行了几次60千兆赫和10千兆赫的测量活动。其中两个与UMi街道峡谷场景有关，即“城市中心的街道峡谷”（SC-CC）[24]和“居民区的街道峡谷（SC-RA）[24，25]。UMi的第三个场景是“开放广场，市中心”（OS-CC）。表1总结了有关环境和收集的数据的信息。第2.2节简要介绍了OS-CC测量活动。
表1。测量的城市微蜂窝（UMi）场景和主要参数摘要。
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2.1通道发声器
所有测量均采用相同的设置进行，即内部“高性能数字无线电试验台”（HIRATE）。每个设备都包含一个商用现场可编程门阵列（FPGA）板、一个自主开发的转换器板和几个插件模块，如滤波器、时钟和调制器。两个完全平行的信号链允许双通道/频率测量[25]。
发射机（TX）设备基于长度为256的弗兰克序列生成周期性基带探测信号。该信号被上变频到2.4GHz的中频（IF）。外部混频器和滤波器用于分别将IF信号转换为10和60GHz。信号最终被馈送到功率放大器中，并通过发射天线进行辐射。RX用低噪声放大器放大接收到的信号。它被下变频为IF，并被馈送到第二个HIRATE设备，在那里它被转换为基带。内部触发器允许以高重复率捕获信号的快照。除了实时平均程序外，计算信道脉冲响应（CIR）的大多数处理都是通过离线后处理完成的。它执行𝑁avrg在存储数字化信号之前对波形进行平均，通过平均增益提高信噪比𝐺avrg|d B=10·log10𝑁avrg。TX和RX之间的同步是通过温度控制的铷时钟建立的。该装置通过背靠背测量在现场进行校准。有关HIRATE的详细信息，请参阅[26]。
2.2.开方测量
在60 GHz的OS-CC测量是在“莱比锡广场”上进行的，该广场位于柏林市中心，是一个八角形的开放广场，直径约150米。它与现代多层建筑接壤，如图1a所示。
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图1。测量环境“开放广场，市中心”（OS-CC）：（a）发射器（TX）极点位于位置Tx3的照片，以及（b）发射器位置和接收器（RX）轨迹的地图。
信道测深仪的TX被放置在正方形上的四个不同位置。天线安装在3.5米高的杆上，以模拟街道家具的部署。根据SC-CC和SC-RA测量，RX安装在1.5米高的手推车上，并以0.5米/秒的恒定速度沿着人行道移动。图1b显示了带有TX位置和RX轨迹的正方形地图。对于大多数RX位置，TX和RX天线之间存在视线（LOS）。测量带宽为250MHz，并且可以实现15dBm的发射功率。在TX和RX处使用具有全向方位图和2 d Bi增益的垂直极化天线。CIR快照拍摄时间为65.5μs，每800μs记录一次，对应于相邻RX位置之间0.4 mm的间距。为OS-CC场景获取的总体数据集包括240万个CIR。
3.光线跟踪模拟
作为对UMi测量的支持，对OS-CC和SC-CC环境进行了RT模拟。极化RT工具由Fraunhofer Heinrich Hertz Institute（德国柏林）基于NVIDIA的Opti X引擎开发，利用图形处理单元（GPU）上的并行处理[27]。它将几何光学（GO）和均匀衍射理论（UTD）应用于凸面上的反射。测量环境以莱比锡广场（图2a）和波茨坦大街（图2b）的3D模型的形式并入。它们被手动扩展到包括街道家具和树干[28]。
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图2:用于光线跟踪的三维模型的俯视图。（a） OS-CC场景；（b） “街道峡谷，市中心”（SC-CC）场景。
假设所有建筑表面都是具有相对介电常数的玻璃𝜀𝑟=8.9−𝑗0.13[29]，其中j是虚单位。地面建模为𝜀𝑟=6.14−𝑗0.30，是[30]中为混凝土定义的值，因为人行道是用混凝土铺设的。这些树被认为是光滑的电介质圆柱体𝜀𝑟=1.57−𝑗0.096，为[30]中木材的值。灯柱被建模为光滑且完全导电的圆柱体。最多允许一次透射和四次反射。使用了各向同性垂直极化天线，发现只要只考虑5m以上的距离并减去其增益，就可以很好地反映全向测量天线。用射线示踪剂完全重新模拟了间距为0.4mm的RX测量轨迹。对于每个模拟RX点，基于模拟射线的复振幅和传播延迟，通过装仓（0.4ns的小装仓大小）由模拟射线组成离散等效基带CIR。落在一个延迟仓中的光线被相干地相加。为了提供完全可比较的结果，模拟的CIR被频带限制在250MHz的测量带宽内，并应用相同的后处理。
4.评估
4.1.电源延迟配置文件
图3a显示了轨道Rx1上一次测量运行的典型结果，其形式为随时间演变的平均功率延迟分布（APDP）。在测量过程中，RX远离TX，从25米的距离开始，到50米的距离结束。每个APDP是通过对𝐾=250“瞬时功率延迟配置文件”|ℎ𝑘(𝑡)|根据
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哪里𝑃(𝜏)表示APDP，并且ℎ𝑘(𝜏)是第k个CIR。𝐾=250对应于在10cm或20个波长上的空间平均。对不同因素的比较研究表明，这种平均对给定数据的主要影响是降低了热噪声和相位噪声。可以清楚地看到，第一可分辨多径分量（MPC）经受强衰落。基于几何考虑，这种明显的规则结构可以清楚地归因于直接路径和地面反射的叠加，对于较大的距离，250 MHz带宽无法解决这一问题。可以观察到高达800ns延迟的更多MPC。它们也会在50厘米以上的尺度上衰减。然而，总体而言，APDP相对稀疏。MPC一方面会导致时间分散。另一方面，如果LOS路径被阻塞，相关的传播路径可能是非常有益的。
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图3。根据（a）测量和（b）模拟，TX位置Tx1和轨道Rx1上的移动RX的平均功率延迟分布（APDP）随时间的演变。 图3b显示了相应的模拟APDP。射线示踪剂很好地再现了第一MPC及其衰落结构，并识别了进一步的强MPC。然而，在测量中，它们在几秒钟的时间尺度上表现出更强的衰落。这表明射线跟踪器能够预测到达的路径簇，但不能预测来自结构化表面的潜在簇内路径，例如具有向内窗口的外壁。3D模型的粒度为1m的数量级，并且不考虑这样的结构。此外，不能考虑汽车和行人造成的散射、堵塞和环境的动态变化。射线示踪剂也倾向于高估以长时间延迟到达的MPC的强度，这引起了进一步的研究。原因可能是部分漫反射，而不是理想的镜面反射。然而，重要的是要注意，这些结果是在没有校准射线示踪剂的情况下实现的，而是基于上述简单假设。 4.2.路径损耗 在本节中，将分析局部区域PL。为了缓解图3中观察到的第一个MPC的强衰落，并消除PL的带宽依赖性，必须在至少一个衰落周期内进行空间平均[16]。在目前的情况下，这可以通过选择𝐾=3125，其对应于1.25m RX移动。本地信道增益𝐺𝐶通过对整个APDP进行积分并减去估计的噪声功率来计算𝑃𝑁.对于全向天线，天线去卷积的局部区域PL由下式给出
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哪里𝐺TX和𝐺RX是在TX和RX处的天线增益。图4a显示了有服务水平（无阻塞）的测量运行的PL。如上所述，每个数据点由3125个CIR产生。由于天线的仰角波束宽度（在𝑑=2.𝑚,RX天线在TX天线的正下方）。除了计算的PL之外，还显示了对数距离最小二乘（LS）拟合。它涉及具有浮动截距点（IP）的众所周知的PL指数模型[31]：
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图4。用线性回归线测量和模拟路径损耗（PL）与距离的关系；（a） OS-CC场景；（b） SC-CC场景。
线性回归得出𝐿PL(𝑑0）=82.3d B𝑑0=5m，𝑛=1.88和𝜎=1.03dB。因此，IP非常接近自由空间传播（82.0dB），并且n略低于自由空间传播。图4b中显示了SC-CC场景的相同评估。在这种情况下，IP是𝐿PL(𝑑0）=81.9d B𝑑0=5m，PL指数为𝑛=2.13。阴影衰减标准偏差略高，即𝜎=2.03d B。
表2总结了所有测量的UMi场景的PL参数。IP是为的参考距离而给出的𝑑0=1m，可与大多数文献值相比较。然而，这些模型不应应用于LS拟合所使用的距离范围之外，即在没有中断的情况下可以获得可靠测量数据的范围。在表2中表示为有效范围。如果出于比较原因，参考距离不同𝑑应使用0~，新的IP可以简单地通过计算从模型本身导出𝐿PL(𝑑0~）|d B=𝐿PL(𝑑0）|d B+10𝑛log10(𝑑0~𝑑0）。原则上，n和σ不受影响。
表2。从所有UMi场景的测量中得出的路径损耗（PL）参数，以及从“市中心开放广场”（OS-CC）和“市中心街道峡谷”（SC-CC）场景的射线追踪模拟中得出的值
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在LOS条件下，n基本上是近自由空间传播。一个明显较小的值(𝑛=1.62）仅出现在10GHz的街道峡谷中。它可能是由波导效应引起的，而波导效应在60GHz时并不显著。在57.7 d B的情况下，IP𝑑0=1m显著高于自由空间中的理论PL（52.4 d B），这是LS拟合与𝑛<2.（注意𝑑=1m超出有效范围。）
正如预期的那样，非直瞄（NLOS）的IP更大，因为从直瞄到非直瞄的转换会导致接收功率的显著下降[16，32]。值得注意的是，非直瞄场景产生了令人惊讶的低PL指数。当然，这与场景有关，但也因为LS拟合被限制在5–80 m的距离范围内（仅在一个建筑拐角处传播），以避免10和60 GHz的中断，从而保持完全的可比性。对于测量的RA场景，60 GHz的PL指数更高。
图4显示了除测量结果外的模拟PL。对于OS-CC，模拟显示出与测量结果的良好一致性：回归线彼此非常接近，标准偏差预测得非常好（见表2）。在较大距离的SC-CC场景中会出现差异：模拟产生较低的PL指数和较小的σ。利用测量过程中录制的视频，调查显示，服务水平暂时受到人员的阻碍，随着距离的增加，服务水平也会增加。由于模拟中未包括行人，因此无法再现这些效果。对于OS-CC场景，由于草坪上的TX位置和行人密度低得多，不太可能出现障碍。
4.3.延迟价差统计
为了表征信道的时间扩展，均方根（RMS）DS𝜏rms是根据APDP计算的
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哪里𝜏m和𝜏max分别表示平均值和最大超额延迟。使用相对于最强MPC的25 d B阈值来排除热噪声，并使结果完全可比[32，33]。
所有测量和模拟的UMi服务水平场景的经验互补累积分布函数（CCDF）如图5所示。对于SC-RA场景，它们显示出较小DS的明显趋势。这很可能与街道峡谷宽度有关，该宽度比SC-CC环境下的街道峡谷宽度小得多，并且与正方形（OS-CC）的尺寸相比。此外，玻璃外墙在市中心占主导地位（OS-CC和SC-CC），比住宅区的抹灰墙（SC-RA）更具反射性。对于以较低概率出现的峰值，DS中的差异更加明显。表3总结了统计参数。
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图5。所有测量和模拟的UMi视线（LOS）场景的均方根（RMS）延迟扩展（DS）的经验互补累积分布函数（CCDF）。
表3。均方根（RMS）延迟扩展（DS）的统计参数：平均值𝜇DS，标准偏差𝜎DS，中位数𝑚DS和95%分位数𝑄DS，0.95。
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95%的分位数(𝑄DS、0.95）对于SC-CC几乎是SC-RA的两倍大。此外，可以注意到，SC-RA信道在10GHz处稍微更分散，这可能与相对表面粗糙度和60GHz处的氧吸收有关。后者可能已经生效，因为反射路径的过量行进距离很容易超过100m。另一方面，OS-CC和SC-CC的DS非常相似--𝜇DS几乎相等。OS-CC的CCDF的轻微变形形状可能是由于与SC-CC相比，测量点在距离范围内分布不均匀，总体上可用的DS值较少。
在这种情况下，值得注意的是，只要不能排除相应度量和距离之间的相关性，DS（和其他信道度量）的经验统计分布就取决于测量点在距离上的分布。系统级的模拟可能假设用户在小区内的分布相等[10]，导致概率相对于距离的线性增加。因此，建议研究可能的距离相关性，如果适用，在通道模型中考虑它（见第4.4节）。
使用可用于SC-CC和OS-CC的RT数据进行了等效评估。为了确保完全可比性，CIR被限制在250 MHz带宽内，RMS DS𝜏rms是在具有相同阈值的APDP的基础上计算的。CCDF也如图5所示。可以看出，射线示踪剂倾向于高估DS。SC-CC场景的曲线仍然相当接近，测量和模拟的最大DS约为100ns。然而，对于OS-CC场景，偏差更大。更详细的比较显示，RT预测具有相对较大延迟的路径，这些延迟在测量结果中不存在，或者其功率更大（另见图3中的示例性比较）。
需要注意的是，使用定向天线或具有模拟波束形成的天线阵列的操作毫米波系统观测到的DS将与使用全向天线测量到的报告值不同，因为只有传播路径的子集会被照亮。然而，所提出的评估的目的是在完全可比较的统计基础上定量研究（天线去耦）传播信道的特性。这些结果有助于参数化和验证随机模型和确定性预测工具，进而考虑来自后者和测量的方向信息，例如机械天线转向。然后，定向信道模型能够结合任意天线模式和多天线配置[14]。
4.4.延迟扩展的距离依赖性
在本节中，将更详细地研究DS对距离的依赖性。在图6中，绘制了OS-CC和SC-CC场景的DS（以对数）与距离的关系图。在OS-CC场景中可以观察到明显的增长，这促使了线性回归模型的使用。它表示为
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图6。测量和模拟DS作为距离的函数，线性最小二乘（LS）拟合：（a）OS-CC场景；（b） SC-CC场景。
表4。视线距离相关DS模型的参数：截距点α、斜率β和标准差ε。
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图6b说明了SC-CC环境的相同评估，其中有更多的样本可用。DS值类似地作为距离的函数而增加，尽管斜率不那么陡，并且在20m左右可以观察到饱和效应。因此，不应将模型外推到有效范围之外的距离。应注意的是，由于APDP的动态范围不足，饱和度与排除值无关，但可评估的动态范围总是足够大。
图6还包括模拟得出的DS——表4中给出了距离相关模型的相应参数。如第4.3节所示，预测产生的DS明显高于OS-CC场景的测量值。然而，根据图6a，DS在距离上的行为非常相似，并且线性回归是平行的。模型参数也反映了这一点。尽管模拟的斜率β符合测量结果，但IPα略有差异，与回归之间的偏移量相匹配。较大的标准偏差主要是由一些接近10−9的数据点引起的，这些数据点没有预测到显著的多路径。对于SC-CC场景，见图6b，模拟的DS与测量的DS非常匹配。射线示踪剂以良好的方式再现了一段距离内的行为，并且也在100ns左右饱和。模拟中较小的DS是由未预测的路径引起的，这增加了表4中的标准偏差。α与测量值一致。斜率β变化不大，这在图6中也很明显。
SC-RA场景的测量结果如图7所示。60GHz的梯度是中等的（与OS-CC和SC-CC相比）。然而，很明显，将该集限制为归因于50 m以下距离的DS值，并在此基础上计算经验CCDF，将进一步增加图5中OS CC和SC-CC曲线的差异。对于10GHz，梯度非常小——计算出的DS几乎与距离无关。
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图7。测量DS作为距离的函数，线性LS适用于“街道峡谷，住宅区”（SC-RA）场景：（a）在60 GHz；（b） 在10GHz。
总体而言，可以得出结论，对于所有测量的UMi场景，RMS DS都随着距离的增加而有趋势，并且射线示踪剂很好地预测了距离相关性。对于产生高DS值的传播环境，更陡梯度的可能性增加。
5.结论
可靠准确的信道模型的可用性是支持超高容量5G网络部署的关键方面之一。所提出的以0.5至100 GHz之间的频率范围为目标的模型和相应的参数表仍然需要通过多个频带和各种关键场景中的统计可靠的测量数据来进一步完善和证实。
本文介绍了在德国柏林进行的三次UMi测量活动的结果，重点是60和10GHz的UMi接入信道的PL和DS。评估基于每个场景的数百万个通道观测结果，通过统一的数据处理确保了完全的可比性。这些发现旨在支持验证和改进6 GHz以上的当前5G信道模型。结果表明，地面反射对LOS通道有很大的影响。由于其与LOS路径的叠加导致第一可分辨MPC的明显规则衰落，因此它将以准确定性的方式在很大程度上影响移动用户的瞬时接收功率和信道条件。最先进的GSCM不考虑这种行为，强烈建议进一步调查并纳入这种影响。
在60GHz时，发现LOS条件下的PL指数接近自由空间传播。在狭窄的街道峡谷中观察到10 GHz的较小值，即1.62。RMS DS显示出对场景及其维度的明显依赖性。在服务水平条件下，开放式广场的服务水平最大，拥有现代建筑的宽阔街道峡谷的服务水平超过了住宅区的服务水平。与60 GHz的LOS相比，10 GHz的DS稍大（仅适用于狭窄街道峡谷的数据），这表明其频率依赖性较弱。然而，对于非直瞄，这种差异在给定的场景中是显著的（10和60 GHz的中值分别为38和16 ns）。对于所有测量的UMi场景，DS有随距离增加的趋势，但在100ns左右饱和。对于开放式广场场景和市中心宽阔的街道，距离依赖性较强，但对于有住宅楼的狭窄街道峡谷，距离依赖度较低。通过互补RT模拟可以很好地预测它，尽管并非所有的信道特性都能以令人满意的精度再现。重要的是通过测量来巩固这种模拟结果，并进一步改进预测工具。
鸣谢
导致这些结果的研究获得了欧盟第七框架计划FP7-ICT-2013-EU-日本Mi WEBA（回程和接入毫米波演进）的资助，资助协议编号为608637和ICT-317669 METIS（二十世纪信息社会的移动和无线通信使能器）。
作者贡献
Michael Peter、Richard J.Weiler和Wilhelm Keusgen策划并执行了渠道测量活动；BarışGöktepe进行了射线追踪模拟，并对模拟数据进行了预处理；Michael Peter分析了数据并撰写了论文；BarışGöktepe和Kei Sakaguchi分别向第1节和第3节提供了材料，支持撰写。
利益冲突
作者声明没有利益冲突。
写
本手稿中使用了以下缩写：
三维
3GPP第三代合作伙伴计划
5G第五代
APDP平均功率延迟分布
CCDF互补累积分布函数
CIR通道脉冲响应
度角度
DS延迟扩展
FPGA现场可编程门阵列
GO几何光学
GPU图形处理单元
基于GSCM几何的随机信道模型
HIRATE高性能数字无线电试验台
HPBW半功率波束宽度
中频
IP截取点
ITU-R国际电信联盟无线电通信部门
LOS视线
LS最小二乘
METIS为二十世纪信息社会提供移动和无线通信支持
用于回程和接入的Mi-WEBA毫米波演进
毫米波毫米波
MPC多路径组件
非直瞄非视距
全向的
OS-CC开放广场，市中心
PL路径损耗
极化
RMS均方根
RT射线追踪
RX接收机
SC-CC街道峡谷，市中心
SC-RA街道峡谷，住宅区
TX发射机
UMi城市微蜂窝
UTD均匀衍射理论
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