[论文解读] 3GPP-Like GBSM THz Channel Characterization, Modeling, and Simulation Based on Experimental Observations

Zhaowei Chang, Jianhua Zhang+5 more|arXiv (Cornell University)|May 24, 2023

Millimeter-Wave Propagation and Modeling被引用 7

一句话总结

本论文基于大量实测数据，提出了一种类似3GPP的几何平面随机模型（GBSM），用于100 GHz（室内办公室）和132 GHz（城市微小区）太赫兹（THz）信道。该模型提取并建模了关键的大尺度参数——路径损耗、时延扩展、角扩展、簇数和K因子，显示其簇数显著少于3GPP毫米波模型，多径分量更稀疏，导致香农容量更低，尤其在非视 Line-of-Sight（NLoS）条件下更为明显。

ABSTRACT

Terahertz (THz) communication is envisioned as one of the possible technologies for the sixth-generation (6G) communication system due to its rich spectrum. To evaluate the performance of THz communication, it is essential to propose THz channel models within the common framework of the geometry-based stochastic model (GBSM) in the 3rd Generation Partnership Project (3GPP). This paper focuses on THz channel modeling and simulation by a 3GPP-like GBSM, based on channel measurements. We first present channel measurements at 100 GHz in an indoor office scenario and 132 GHz in an urban microcellular scenario. Subsequently, channel characteristics such as path loss, delay spread, angle spread, K-factor, cluster characteristic, cross-correlations, and correlation distances are obtained and analyzed based on channel measurement. Additionally, the channel characteristics are modeled by the statistical distribution of 3GPP channel models, which can be used to reconstruct the channel impulse response (CIR). Furthermore, these obtained distributions are studied referring to the default models in the 3GPP, revealing the channel sparsity in the THz channel. For instance, in the case of line-of-sight links in the indoor office, the mean of the measured cluster number is 4 while the default value is 15. Finally, we propose the THz channel model and its simulation framework to reconstruct CIRs based on the obtained models, which aim at characterizing the sparser THz channels. The obvious channel sparsity is characterized in both scenarios, as the Gini factors obtained by the proposed model only have the maximum deviation of 0.04 for those of the measurement. Overall, these findings are helpful in understanding and modeling the THz channel, facilitating the application of THz communication techniques for 6G.

研究动机与目标

• 为解决6G系统在典型室内和城市微小区环境中缺乏标准化、基于实测的太赫兹信道模型的问题。
• 从100 GHz和132 GHz的实测太赫兹信道中提取并统计建模类似3GPP的大尺度参数（路径损耗、时延扩展、角扩展、簇数、K因子）。
• 基于实测参数开发GBSM实现框架，以准确模拟太赫兹信道的信道冲激响应。
• 比较实测太赫兹模型与3GPP毫米波模型的性能，尤其关注香农容量和多径丰富度的差异。
• 通过量化高频载波对信道容量和簇分布的影响，为6G系统设计提供参考。

提出的方法

• 在100 GHz（室内办公室）和132 GHz（城市微小区）环境下，分别在视 Line-of-Sight（LoS）和非视 Line-of-Sight（NLoS）条件下进行了广泛的太赫兹信道测量。
• 提取了类似3GPP的大尺度参数：路径损耗（采用近点模型建模）、时延扩展（DS）、角扩展（ASA）、簇数和K因子。
• 使用对数正态分布对DS和ASA进行统计建模；对簇数和K因子与3GPP模型的分布差异进行了分析。
• 基于实测参数实现GBSM框架，以模拟信道冲激响应，采用针对簇的射线追踪与相关性建模方法。
• 使用MIMO容量公式评估香农容量：$ C = \text{log}_2 \text{det}\big(I_{M_r} + \frac{\rho}{M_t} H H^H\big) $，其中基站为16×16，用户设备为2×2。
• 将基于实测参数的模拟香农容量与3GPP ITU模型在3.5 GHz、28 GHz、100 GHz和132 GHz频段进行对比。

实验结果

研究问题

• RQ1 在100 GHz和132 GHz下，真实室内和城市微小区环境中太赫兹信道参数（路径损耗、时延扩展、角扩展、簇数、K因子）与3GPP毫米波模型相比有何差异？
• RQ2 哪些统计分布最能描述实测太赫兹信道参数？与3GPP假设相比有何不同？
• RQ3 太赫兹信道中多径分量数量和簇分布如何影响系统容量，相较于毫米波频段？
• RQ4 使用实测参数时，载波频率和传播环境（LoS与NLoS）对太赫兹频段香农容量有何影响？
• RQ5 基于实测太赫兹参数的GBSM框架能否准确模拟信道行为并预测系统性能？

主要发现

• 室内办公室场景中，LoS时的平均时延扩展（DS）为-8.82 lg(s)，NLoS时为-8.10 lg(s)；城市微小区（UMi）场景中，LoS时为-8.05 lg(s)，NLoS时为-8.53 lg(s)，均小于3GPP模型的对应值。
• 室内办公室场景中，LoS时角扩展（ASA）的方差为0.21 lg(°)，NLoS时为0.11 lg(°)；UMi场景中，LoS时为0.28 lg(°)，NLoS时为0.23 lg(°)，表明其角扩展比3GPP模型更窄。
• 室内办公室场景中，LoS时簇数为4，NLoS时为5；UMi场景中，LoS时为4，NLoS时为3，显著低于3GPP模型的15/19（室内）和12/19（UMi）簇数。
• 太赫兹信道中的多径分量（MPCs）比3GPP毫米波模型更稀疏、更不丰富，表现为簇数更少且角扩展更小。
• 香农容量随频率升高而下降：实测太赫兹模型预测的容量最小，尤其在NLoS条件下，原因在于簇数更少且反射传播受限。
• 由于混合LoS/NLoS链路带来更多的多径分量，城市微小区（UMi）场景的香农容量优于室内办公室场景；且3GPP模型对性能的估计高于实测参数结果。