无线广播网MIMO信道模型及性能评估方法

孙亚容，芮　赟，苏胜君

(1.上海理工大学 光电信息与计算机工程学院，上海 200093；2.上海高等研究院 多媒体中心，上海 201210)



无线广播网MIMO信道模型及性能评估方法

孙亚容1，芮赟2，苏胜君1

(1.上海理工大学 光电信息与计算机工程学院，上海 200093；2.上海高等研究院 多媒体中心，上海 201210)

ATSC组织通过实测，综合考虑了内径相关性、多普勒频移、莱斯因子以及交叉极化因子等因素对系统性能的影响，得到了移动场景和固定场景的广播网MIMO无线信道模型。而基于这两种场景的信道模型还没有统一的评估方法用于后续研究和优化。文中对这两种场景的信道模型进行了仿真，提出了这两种场景的相应评估方法。对于移动场景的Helsinki2信道模型，由于其移动的特性，选取一段时变信道作为一个仿真周期，评估其链路吞吐量性能。对于固定场景的MGM信道模型，测试50条静态信道，按95%的覆盖率来确定其信噪比区间，以此评估系统性能。文中对信道模型的系统仿真以及提出的评估方法，将对后续的研究和优化工作有重要作用。

MIMO信道；移动场景；固定场景；吞吐量；覆盖率

MIMO(Multiple Input Multiple Output)多入多出技术，利用多根发射和接收天线的空间分集和复用特性，在不增加系统带宽或总发送功率的情况下，大幅提高系统传输可靠性、容量以及频谱利用率。研究MIMO技术的关键是建立合理的信道模型，根据信道特性采取相应的抗衰落和抗干扰措施。因此研究和建立与实际无线信道相符的MIMO信道模型显得尤为重要[1]。

目前，移动通信系统对于MIMO技术得到了广泛应用[2]。3GPP LTE(3rd Generation Partnership Project Long Term Evolution)在SCM(Spatial Channel Model)信道模型的基础上扩展为适用于5 GHz载频的SCME的MIMO信道模型[3]。但MIMO技术在广播网中的应用尚未成熟，主要由于广播网的工作频率低。随着极化天线技术的出现，使得MIMO技术在广播网中得以应用。因此，信道模型也成了广播网MIMO技术研究关键。

目前，DVB-T2(Digital Video Broadcasting Terrestrial,2nd Generation)标准[4]采用基于空频编码的分集MISO(Multipul Input Single Output)方案。基于DVB-T2标准的DVB-NGH(Next-Generation Digital Broadcasting)引入MIMO技术等技术[5]。ATSC组织已经在为其提出MIMO信道模型[6-7]。

为实现全程全网的全面覆盖，广播网信道需要兼顾固定接收和移动接收两种业务场景。ATSC3.0已分别就这两种场景通过实测得到信道模型时延和相应的功率增益，综合考虑天线间相关性和交叉极化因子等因素对系统的影响，建立了无线8径MIMO广播网信道模型，其中移动场景分为室内和室外两种场景。但无线广播网MIMO技术目前仍没有统一的评估方法。

本文在无线广播网系统平台上根据文献[8～10]搭建了信道模型，并进行了全链路仿真，提出了针对不同业务场景的评估方法。

1　无线广播网MIMO链路

1.1下一代广播无线网MIMO链路

下一代广播无线网中相应的发射端、接收端模块如图1所示。

图1　下一代广播无线网MIMO链路框图

下一代广播无线网中，采用了外编码与内编码级联的方式，有效提升系统的编译码能力；采用星座旋转技术，使得发送信号的两个支路在不同的子载波上进行传输，且接收信号中每条支路都包含另一条支路的相关信息，即使丢失一路信息，也可通过另一条支路恢复；Alamouti空频编码将数据流处理成两路相互正交的信号，使系统在进行MISO切换时，只要简单地增加一路独立的数据流；OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)调制不仅增大了频谱利用率，而且在一定程度上降低深衰落对性能的影响；在接收端对接收信号进行同步、去CP和FFT变换以及信道估计和均衡等处理得到原始发送数据。

1.2无线广播信道MIMO技术设计思路

国际上，针对广播信道MIXO技术研究的基本思路首先确定信道模型，再根据系统设计目标确定MIXO方案的应用场景，在此基础上再考虑MIXO技术方案评估。目前仍未对信道进行统一的评估方法，而接下来的优化和确定多天线方案的设计均是对不同业务场景信道模型的系统性能评估上进行的，没有合理评估方法，难以进行后续方案的设计与优化。本文将根据场景特点，提出合理的评估方法，对系统性能进行评估。

2　无线广播网MIMO信道模型及评估

ATSC3.0提出无线广播网信道模型分为两种场景，即移动场景和固定场景。对于移动场景，又分为室内和室外场景两种。

2.1基于移动场景的Helsinki2信道模型

基于移动场景的Helsinki2信道模型是在芬兰赫尔辛基测得的，发射端置于该市146 m高的YLE电视广播塔上，采用标准的UTF交叉极化天线，接收天线置于距地面1.5 m的移动推车上，也采用交叉极化天线，与发送端构成了2×2 MIMO系统。

基于移动场景的Helsinki2信道模型[8-9]数学表达式为

(1)

其中，t为时间；τp为第p径相对第一径的时延；Np=8为径数；gmn(t,τp)为第n根天线发送第m根天线接收的第p径的信号；hmn则为第n根天线发送第m根天线接收的信道响应。2×2 时域信道矩阵H为

(2)

2.1.1室外场景

对于第一径，gmn(t,τp)只有直射径

gmn(t,τ1)=[σmn(τ1)exp(jθmn)],(m=n)

(3)

g12(t,τ1)=[σ12(τ1)exp(j(θ12+4πt))]

(4)

g21(t,τ1)=[σ21(τ1)exp(j(θ21-4πt))]

(5)

其中，δ11(τ1)和δ22(τ1)是同相极化幅度；δ12(τ1)和δ21(τ1)是交叉极化幅度；θmn是LOS(Line of Sight)分量的初始相位，服从[0,2π)的随机均匀分布，交叉项(m≠n)有±2 Hz的多普勒频移。交叉极化因子XPD为

(6)

对于其余2～8径，假设只有非直射径，gmn(t,τp)表示为

gmn(t,τp)=φpmn

(7)

其中，φpmn(t)是第p径的时域信道响应，综合考虑信号的时域扩展、内径之间的相关性以及固定频偏等因素

φpmn(t)=[φp11(t)φp12(t)φp21(t)φp22(t)]T

(8)

(9)

内径的相关矩阵为

(10)

2.1.2室内场景

对于第一径，gmn(t,τp)分为两部分:一部分为直射径；另一部分为非直射径

gmn(t,τP)=

(11)

g12(t,τ1)=

(12)

g21(t,τ1)=

(13)

其中，δ11(τ1)，δ22(τ2)是同相极化幅度；δ12(τ1)，δ21(τ1)是交叉极化幅度；θmn是直射径的初始相位，服从[0,2π)的随机均匀分布，交叉项(m≠n)的有±2 Hz 的多普勒频移。对于第一径，莱斯因子K为1。

对于第2～8径

(14)

对于第2～8径和第一径的NLOS分量内径相关矩阵为

(15)

2.2基于固定场景的MGM信道模型

基于固定场景的MGM(Modified Guildford Channel Model)信道场景测试的发射天线置于英格兰萨里郡的Guildford发射站，采用2×250 W EPR 730 MHz，45 m的交叉极化天线，接收端天线距地面10 m，采用一对增益为11.5 dBi的Yagi天线[10]。

基于固定场景的信道模型的数学表达式为

(16)

(17)

其中，L是直射径LOS分量，t为时间。τj为第j径相对第一径的延迟时间，θij为服从[0,2π)的均匀随机分布的相位。σ11′,(τp)为第p径的同相极化功率，当p=1时为第1径NLOS(Non-Line-of-Sigh))分量同相极化功率。

Rj表示第j径的信道矩阵，其表达式为

(18)

其中，Xj为第j径交叉极化功率与同相极化功率之比；xj为第j径的随机向量，该向量服从方差为1的复独立高斯同分布，体现信号的多普勒特性。

2.3信道模型的评估方法

通信系统评估的主要指标是覆盖特性、通信容量、通信质量等。本文根据广播网MIMO信道模型，基于良好的通信质量，即在误码率低于1e-4时，从覆盖特性指标的覆盖范围或通信容量指标的吞吐量角度考察系统性能。

2.3.1基于移动场景的Helsinki2信道评估

关于移动场景下的Helsinki2信道模型，基于其移动特性，系统参数会随移动而变化，所以从系统容量的角度出发，选取该场景下的一段时变信道作为一个仿真周期，评估其链路吞吐量性能。

2.3.2基于固定场景的MGM信道评估方法

关于固定场景下的MGM静态信道模型，不同于移动场景下的信道评估方法。由于移动场景下移动会引起参数的变化，所以采用评估吞吐量的评估方法，而固定场景下，某一条信道的性能不能代表固定场景下的整体性能，因此其评估方法不能从系统吞吐量的角度出发，应测试该场景下诸多信道，在保证性能的情况下，即覆盖特性为95%的情况下进行评估。根据信道模型随机产生250个静态信道，选取满足95%覆盖的信道进行性能评估，确定平均SNR(Signal Noise Ratio)工作区域，以考察其系统性能。

3　仿真结果

3.1移动场景下的Helsinki信道模型仿真

Helsinki2信道模型的系统仿真参数配置如下。

表1　基于移动场景的Helsinki2信道仿真参数

仿真结果如图2和图3所示。

图2　Helsinki2信道，室外场景，7/12 LDPC编码，不同调制方式下的性能曲线

图3　Helsinki2信道，室内场景，7/12 LDPC编码、不同调制方式下的性能曲线

从图2可知，7/12 LDPC编码，Helsinki2信道的BER(Bit Error Rate)从e-2下降到e-5，信噪比变化区间均在1 dB以内。当BER约为1e-4时，QPSK对应的信噪比约为4.64 dB，16QAM对应的信噪比约为11.05 dB，64QAM对应的信噪比约为15.47 dB，256QAM对应的信噪比约为19.59 dB。

从图3可知，7/12 LDPC编码，Helsinki2信道室内场景下的BER从e-2下降到e-5，信噪比在1 dB内变化。当BER约为e-4时，QPSK对应的信噪比约为8.50 dB，16QAM对应的信噪比约为15.17 dB，64 QAM对应的信噪比约为19.85 dB，256 QAM对应的信噪比约为23.86 dB。

3.2固定场景下的MGM信道模型仿真

MGM信道模型的系统仿真参数如表2所示。

表2　MGM信道模型系统仿真参数表

MGM信道重点针对固定场景下的高阶调制模式，选取256 QAM和1024 QAM调制方式。同时，考虑到仿真量和代表性，根据信道的产生方法，随机产生50条静态信道，并对这50条信道进行仿真。

图4　MGM信道在256QAM调制下的性能曲线

图5　MGM信道在1 024QAM调制下的性能曲线

从图4中可以看出，MGM场景在256QAM调制方式下，50条信道的整体信噪比动态范围为14～36.2 dB。其中，第2～48信道整体的信噪比动态范围是14～27.8 dB。当BER从e-2下降到e-5时，每条信道对应的信噪比动态区间在0.3～0.6 dB。第1号、49号及50号信道的性能较差，体现其覆盖率为95%，信噪比动态范围为31.4～36.2 dB，当BER从e-2下降到e-5时，每条信道对应的信噪比动态区间在0.5个dB范围内。

从图5可看出，MGM场景在1024-QAM调制方式下，50条信道的动态范围为25.4～48.5 dB。其中，第2～48号信道整体的信噪比动态范围是25.4～39.2 dB。第1号、49号及50号信道的性能较差，其信噪比动态范围是43.5～48.5 dB，每条信道对应的信噪比动态区间为0.3～0.6 dB。当BER从e-2下降到e-5时，每个信道对应的信噪比动态区间为0.3～0.8 dB。

3.3评估仿真

3.3.1移动场景下Helsinki2信道模型评估

图6　室外场景，不同调制方式下的吞吐量

图7　室内场景，不同调制方式下的吞吐量

由图6可得到，Helsinki2信道在移动场景，7/12 LDPC编码下，系统吞吐量达到最大时，在QPSK调制下，信噪比至少为4.6 dB；16 QAM调制下，信噪比至少为11.05 dB；64 QAM调制下，信噪比至少为15.47 dB；256 QAM调制下，信噪比至少为19.59 dB。

根据图7可得，Helsinki2信道在移动场景，7/12 LDPC编码下，系统吞吐量达到最大时，在QPSK调制下，信噪比至少为8.50 dB；16 QAM调制下，信噪比至少为15.17 dB；64 QAM调制下，信噪比至少为19.85 dB；256 QAM调制下，信噪比至少为23.86 dB。所以在满足性能的条件下，用吞吐量来评估系统性能是合理的。

3.3.2基于固定场景的信道评估

图8　MGM信道在不同调制下的CDF曲线

根据图8的结果，以1e-4为误码工作门限，95%覆盖性能为界，可得在256 QAM调制方式下，7/12码率的MGM信道模型的工作门限约为25 dB。在1 024QAM调制，7/12码率下，95%覆盖性能为界的MGM信道的工作门限约为38 dB。

综上可知，根据吞吐量来评估移动场景，并根据覆盖率来评估固定场景的方法合理，可以此为日后优化系统性能的参考。

4　结束语

通过对ATSC3.0提出的移动和固定场景下广播网MIMO信道模型仿真，根据两种场景的特点，以一定BER作为衡量门限分别从覆盖特性和系统容量角度提出了两种场景下系统性能的评估方法。针对移动场景，评估系统吞吐量性能。针对固定场景，在满足系统误码性能的前提下，选取95%覆盖的信道进行性能评估。合理的评估方法，为后续优化广播网系统MIMO 技术提供了参考。

[1]吴苏蔓.高速移动环境下MIMO无线信道的建模及仿真[D].杭州:杭州电子科技大学,2011.

[2]蒋承伶.蜂窝网络MIMO关键技术研究[D].南京:南京理工大学,2012.

[3]Danile S Baum,Jan Hansen,Jari Salo.An interim channel MIMO for beyond-3G systems[C].Stockholm Sweden: IEEE VTC’05,2005.

[4]ETSI.ETSI EN 302 755 v1.3.1,digital video broadcasting; frame structure channel coding and modulation for a second generation digital terrestrial television broadcasting system (DVB-T2)[S].Geneiva: ETSI, 2012.

[5]李远东.DVB批准下一代手持电视标准DVB-NGH核心技术总结[EB/OL].(2012-11-02)[2015-01-03] http://www.dvbcn.com/2012/11/02-95497.html.

[6]Peter Moss,Tuck Yeen Poon,John Boyer.A simple model of the UHF cross-polar terrestrial channel for DVB-NGH[M].London: BBC Research & Development White Paper WHP 205,2011.

[7]Moss P N.2-by-2 MIMO fixed reception channel model for dual-polar terrestrial transmission[M].London: BBC Research & Development White Paper WHP 161, 2008.

[8]Peter Moss (BBC).SM-MIMO channel models v5 03[S].London:ATSC,2013.

[9]Peter Moss(BBC).DVB-NGH channel models (Revised 9)[S].London: ATSC,2010.

[10] Peter Moss,DVB & BBC R&D. Modified BBC guildford MIMO channel model[C].Paris: ATSC 3.0 S32-2/3 Meeting,2009.

Wireless Broadcasting MIMO Channel Models and Evaluation Methods of the Performance

SUN Yarong1, RUI Yun2, SU Shengjun1

(1. School of Optical-Electrical and Computer Engineering, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China; 2. Multimedia Center, Shanghai Advanced Research Institute, Shanghai 201210, China)

ATSC obtained two broadcasting network MIMO channel models based on mobile and fixed scenarios, with in consideration such factors as the intra-relation, Doppler frequency shift, and Lay factors. But the two channel models have not unified evaluation methods for further study and optimization about MIMO broadcasting network technology. This paper respectively simulates the two channel models presented by ATSC3.0 and provides corresponding evaluation methods, which are then adopted to evaluate the two scenarios of the channel model. For the Helsink2 channel Model based on mobile scenario, a length of time varying channel is selected as a period to evaluate its throughput. For the MGM channel model based on fixed scenario, 50 channels are tested and its range of SNR confirmed to evaluate performance. The evaluation methods and simulation of the two MIMO channel models will play an important role in the further study and optimization.

MIMO channel; mobile scenario; fixed scenario; evaluation

10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2016.08.010

2015-11-27

国家高技术研究发展计划(“863”计划)重点基金资助项目(2011AA01A105；2012AA011704)；国家自然科学基金资助项目(61302093)；中科院重点部署基金资助项目(KGZD-EW-103)；上海市科委基金资助项目(11DZ1500500；13DZ1511200)；东南大学移动通信国家重点实验室开放研究基金资助项目(2013D07)

孙亚容(1992-)，女，硕士研究生。研究方向：无线传感器网络等。芮赟(1983-)，男，副研究员。研究方向：三网融合等。苏胜君(1970-)，女，讲师。研究方向：信息处理。

TN929.5

A

1007-7820(2016)08-031-05