基于改进射线跟踪法和BP神经网络算法的室外微蜂窝毫米波信道特性研究

在28 GHz与39 GHz毫米波频段室外微蜂窝场景下,基于改进射线跟踪法和反向传播(back propagation, BP)神经网络算法对毫米波单发单收信道及单发多收信道进行建模仿真研究. 在得到的无线信道仿真数据基础上,研究分析了毫米波信道的路径损耗、均方根(root-mean-square, RMS)时延扩展(delay spread, DS)、接收功率等传播特性. 通过与现有文献的测量结果对比分析验证了改进射线跟踪法的正确性与有效性. 通过BP神经网络方法拟合得到的路径损耗模型参数结果与改进射线跟踪法仿真得到的路径损耗参数结果对比发现,两者吻合程度很高,验证了BP神经网络算法能很好地对室外微蜂窝毫米波信道大尺度参数进行预测. 同时,文中给出了一种普遍适用的用来表征室外微蜂窝视距(line-of-sight, LoS)与非视距(non-line-of-sight, NLoS)场景下28 GHz与39 GHz毫米波信道的路径损耗模型. 结果表明:LoS场景下的RMS DS和接收功率都小于NLoS场景下得到的结果;LoS场景与NLoS场景下RMS DS、水平方向到达角、多径簇的个数累积分布函数均服从高斯分布;RMS DS在毫米波频段微蜂窝场景下,随着频率的升高而增大,到达接收端的多径成簇呈现稀疏性.